Contribution de P. DE MEY, N. AYOUB, J. LAMOUROUX & M. LE HÉNAFF:


Évaluation ensembliste des performances de réseaux d'observation spatiaux et in situ dans l'océan côtier



Dans ce poster, nous cherchons à caractériser objectivement la performance de réseaux d'observation satellitaux et à la mer en termes de valeur ajoutée à des estimés a priori. Notre approche utilise les outils classiques de la théorie de l'estimation, qui sont communs avec l'assimilation de données, mais ne dépend pas d'une méthode d'assimilation particulière. L'objectif est de fournir des informations objectives sur la performance des réseaux, étant donnée une description des erreurs de l'estimé (typiquement une prévision modèle), aux fins par exemple d'aider des agences à prendre des décision de déploiement, qui sont en général coûteuses. Ce besoin est particulièrement évident dans les zones côtières où les déploiements sont plus récents et encore non pérennes, et où les intérêts économiques sont particulièrement présents. L''approche initiale, publiée par Le Hénaff et al. (2009), utilise une diagonalisation de la Representer Matrix, par exemple obtenue par modélisation stochastique. Dans ce poster, nous montrons une nouvelle formulation basée sur les vecteurs singuliers de la matrice S de Sakov et al. (Tellus, 2010), qui est construite à partir de la projection de la matrice d'échantillons produite par une méthode d'ensemble dans l'espace d'observation. Des exemples de modes de réseau et de représenteurs modaux issus d'une modélisation stochastique ou d'un filtre de Kalman d'ensemble (EnKF) sont montrés dans les zones d'intérêt de l'équipe (actuellement le Golfe de Gascogne). En outre, on montre l'intérêt potentiel de cette approche pour la validation des ensembles produits par un EnKF (consistency analysis). Cette étude s'inscrit également dans le projet Multisensor Impact assessment in Coastal and Shelf Seas (MICSS) soumis dans le cadre de l'Ocean Surface Topography Science Team et sélectionné par le CNES et la NASA en 2008 (PI: P. De Mey; Co-Is: N. Ayoub, F. Birol, J. Lamouroux et F. Lyard).

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