Contribution de Maéva DORON, Pierre BRASSEUR, Jean-Michel BRANKART & Clément FONTANA:


Réduction de l'incertitude sur trois paramètres principaux d'un modèle biogéochimique dans un modèle océanique couplé physique-biogéochimique 3D de l'Atlantique Nord



Un modèle couplé physique-biogéochimique OPA/NEMO (dans une configuration Drakkar, Barnier et al. 2006) et LOBSTER (6 variables biogéochimiques, Lévy et al. 2005) est utilisé dans une configuration 3D sur l'Atlantique Nord. Afin d'étudier la possibilité de réduire l'incertitude sur les paramètres-clés du modèle biogéochimique (croissance et mortalité du phytoplancton, broutage du zooplancton), des expériences du type Monte Carlo avec perturbation des paramètres sont effectuées. La réponse du modèle sur les variables biogéochimiques à 30 jours est nonlinéaire, non-Gaussienne et spatialement hétérogène. Des expériences jumelles ont permis de montrer qu'il était possible d'estimer les paramètres à partir d'observations de surface de phytoplancton, à condition de prendre en compte la réponse du modèle définie par l'ensemble. Ceci est fait au moyen de l'introduction d'une transformation nonlinéaire (anamorphose) locale, qui s'appuie sur les percentiles de la distribution marginale des variables pour redresser la distribution sur une Gaussienne (Béal et al. 2010). L'analyse peut alors se faire dans l'espace anamorphosé dans le contexte d'estimation optimale, sous l'hypothèse de Gaussianité et avec l'approximation de rang réduite, dans le cas où le vecteur d'état est augmenté (variables plus paramètres). Les résultats obtenus pour les expériences jumelles sont satisfaisants (Doron et al. en préparation) et montrent que l'on peut réduire l'incertitude sur les paramètres dans le cas où l'on utilise la transformation d'anamorphose. Les perspectives sont d'appliquer cette méthodologie à un cas plus réaliste, où les observations sont des données satellitaires de couleur de l'océan, (concentration en chlorophylle a, proxy du phytoplancton), pour réduire l'incertitude sur les paramètres biogéochimiques.

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