Contribution de N. HOAREAU ; M. UMBERT ; J. MARTINEZ ; A. TURIEL & J. BALLABRERA:


Assimilation de la Salinité de Surface de l'océan (SMOS) dans un modèle océanique



Le satellite SMOS (Soil Moisture Ocean salinity, ESA mission) permet, depuis son lancement en novembre 2009, d'obtenir des mesures de salinité de surface de l'océan (SSS) et de l'humidité des sols, deux variables clés pour une meilleure compréhension du cycle de l'eau. La SSS est une variable océanique fondamentale car elle contribue, avec la SST, à la densité de surface de l'océan, où à lieu l'interaction océan-atmosphère. Malgré son importance, la salinité a souvent été moins étudiée, si on compare avec les efforts déployés pour observer la SST ou la SSH. Cependant, au cours de ces dernières années la communauté scientifique a commencé à mettre en évidence l'importance d'une bonne connaissance de la salinité pour mieux comprendre l'évolution du climat. L'estimation de la SSS par satellite est possible grâce à la relation de proportionnalité entre la température physique et l'émission thermique de l'océan aux basses fréquences. Ce coefficient de proportionnalité, l'émissivité, est une fonction de la constante diélectrique qui dépend de sa conductivité, i.e. sa salinité. Le satellite SMOS mesure la SSS à partir de la température de brillance (Tb) sur bande-L (1.4GHz). Néanmoins, il est devenu claire que la faible sensibilité de la Tb aux variables géophysiques de l'océan, combinée avec l'imperfection des schémas de reconstruction d'image, créent des données de SMOS très bruités. De ce faite, l'assimilation de ces données dans des modèles océaniques reste un challenge. L'objectif de cette étude est de rechercher le potentiel de l'assimilation de données pour filtrer l'erreur présente dans les données SMOS; mais aussi, d'étudier l'impact d'assimiler la SSS dans un modèle océanique régional. La nécessité, ou non, d'un pré-traitement de ces données avant l'étape d'assimilation, est étudiée ici. Les expériences sont réalisées dans une configuration régionale de l'océan Atlantique Nord-Oriental. Le modèle océanique utilisé est NEMO-OPA. Et la méthode d'assimilation est le nudging ou relaxation de Newton. La validation des résultats se fait en comparant avec des données in-situ (données Argo).

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