Contribution de Gérald DESROZIERS & Loïk BERRE:


Accélération et parallélisation des minimisations en assimilation variationnelle d'ensemble et déterministe



L'EnKF peut être transposé à l'assimilation variationnelle d'ensemble, où une série d'analyses variationnelles perturbées sont effectuées. Dans ce dernier cas, cependant, il y a un coût supplémentaire important associé à l'utilisation de plusieurs minimisations. Le but de cette présentation est de présenter différentes techniques pour réduire le coût des minimisations multiples qui doivent être effectuées. L'utilisation d'une technique de pré-conditionnement, sur la base de paires de Ritz résultant d'une première minimisation effectuée avec un algorithme combiné Lanczos / Gradient conjugué est particulièrement étudiée. La possibilité de construire de fašon plus explicite une nouvelle solution perturbée, avec des vecteurs de Lanczos issus d'une minimisation unique non perturbée ou perturbée, est également étudiée. Cette approche permet de fournir une première réduction sensible du coût d'une nouvelle minimisation perturbée. Enfin, il est proposé de généraliser l'idée précédente en utilisant un ensemble multiple de vecteurs de Lanczos issus d'un ensemble d'assimilations perturbées. L'application de cette procédure à un problème d'analyse simplifié montre des résultats encourageants, puisque elle semble indiquer une voie possible pour réduire le coût global d'une assimilation variationnelle d'ensemble. De plus, cette approche semble aussi offrir une stratégie efficace pour paralléliser une telle assimilation variationnelle d'ensemble, mais aussi l'assimilation variationnelle déterministe elle-même. Une application de l'approche précédente à l'assimilation d'ensemble 4D-Var associée au système franšais global de prévision sera également présentée.

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