1 Thèse de Abdou Kane Direction: Cyril Moulin (LSCE) Co-direction : Sylvie Thiria (LOCEAN) et...

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Thèse de Abdou KaneDirection: Cyril Moulin (LSCE)Co-direction : Sylvie Thiria (LOCEAN) et Laurent Bopp (LSCE)

Postdoctorat de Mohamed BerradaDirection: Sylvie Thiria (LOCEAN)

Thèse de Luigi NardiDirection: Fouad Badran (CNAM) et Sylvie Thiria (LOCEAN)

Lsce- 2007

Le projet ASCOBIO: Assimilation de données in-situ et de couleur de l’océan dans le modèle de biogéochimie marine

PISCES

PISCES : le modèle de biogéochimie marine de l’IPSL utilisé pour étudier les relations entre la variabilité du climat et la biogéochimie marine à l’échelle globale

La représentation du cycle du Carbone océanique est complexe et repose sur des paramétrisations liées à la physiologie du phytoplancton.

PISCES : Un modèle du cycle du carbone océanique de complexité intermédiaire, incluant les paramétrisations de deux compartiments de phytoplancton

2 types de données sont disponibles pour valider et améliorer le modèle PISCES

Croissance Broutage

Mortalité

Moyenne annuellede la chlorophylle

Données de couleur de l’océan Apports: Bonne couverture spatiale, échantillonnage temporel bon (~5jours en moyenne), PHYSATLimites: Information seulement en surface

SEAWIFS

PISCES

Données in situ : Stations JGOFSApports: Information sur la colonne d’eau, grande variété des donnéesLimites: Information 1D, fréquence mensuelle

Profondeur ( m )

CHL ug/l

→ Fonction de coût :

Modèle direct

y=M(x0)

Fonction de coût

J = Jb + Jobs

Modèle adjoint

x0JDérivation

yJ

x0

Optimisation des paramètres

M1QN3 ( J(x0) & x0J )

xb y

o

J(x0) = (x0 - xb)T B-1 (x0 - xb) + (M(x0) – y°)T R-1 (M(x0) - y°)

→ Modèle adjoint M* : M*(yJ) = x0J | YaO

ObservationsEbauche

variable de contrôle

initialisation

Schéma d’assimilation adoptéeSchéma d’assimilation adoptée

Objectif : Utiliser au mieux ces deux types de données disponibles pour optimiser les paramètres physiologiques du modèle PISCES

Assimilation : Logiciel Yao (LOCEAN,Thiria et al)

ORGANISATION d’UNE APPLICATION ORGANISATION d’UNE APPLICATION YAOYAO

sources des modules + Main

code standard de Yao

- fonctions - Interpréteur - …

flot d’instructions (std. ou spécif) Exécutable de l’application

résultats

description du modèle

générateur

sources générés

Architecture d’une application YAOArchitecture d’une application YAO

Tâches de l’utilisateur Tâches de YAO

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Plan de la thèseTravaux réalisés depuis 2007

- Codage d’une version 1D de PISCES sous le formalisme Yao

-- Réalisation d’expériences jumelles pour identifier les paramètres -(mortalité, croissance, broutage,…) que l’on peut espérer optimiser

- > fonction de coût

-- Application de la méthode 1D aux données réelles de la station BATS, et extrapolation aux stations HOTS et KERFIX

- > résultats principaux

-- Mise au point d’une version pseudo-3D pour assimiler les données de toutes les stations JGOFS

- > résultats préliminaires

-- Développement en cours de la version 3D

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Croissance

Broutage

Mortalité

-- Tests de sensibilité à travers des expériences jumelles-- Application aux données BATS

Observations : -Chlorophylle-Silicates-Nitrates

Paramètres à Paramètres à optimiseroptimiser

Résultats des expériences jumelles

-Les performances du système d’assimilation se dégradent très vite avec l’augmentation du taux de perturbation des vrais paramètres.

-La diversité des observations accroît les performances . Par contre l’introduction de données non pertinentes peut détériorer la convexité de la fonction de coût.

> NECESSITE D’UN BON TERME D’EBAUCHE

meilleure solution a priori en l’absence de toutes observations

> NECESSITE D’INTRODUIRE DES PONDERATIONS SUR LES OBSERVATIONS

matrice de variance covariance d’erreurs aux observations R

Résultats de l’optimisation 1D à la station BATS

Comparaison des profils mensuels climatologiques à BATS pour les jeux de paramètres standard et optimisé

NETTE AMELIORATION DES

SIMULATIONS INTERANNUELLES

ET CLIMATOLOGIQUES SUR LA

STATION OLIGOTROPHE BATS

Application du jeu de paramètres optimisé pour BATS à deux autres stations (HOT et KERFIX)

HOTS (station oligotrophe)

Data Vs Pisces and in PISCES-assim(BATS)

BONNE GENERALISATION DE LA PARAMETRISATION A LA STATION HOTS

Application du jeu de paramètres optimisé pour BATS à deux autres stations (HOT et KERFIX)

Data Vs Pisces and PISCES-assim(BATS)

KERFIX (station eutrophe)

MAUVAISE GENERALISATION A LA STATION HOTS EN PERIODE DE PRODUCTION

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-L’assimilation simultanée des données de plusieurs stations doit permettre de prendre en compte la variabilité de la structure des écosystèmes ( Diatomées / Nanophyto)

Résultats préliminaires de l’optimisation pseudo-3D

BATS

HOTS

NABE

KERFIX

DYFAMED

Développements futurs

- Validation des paramètres au travers d’une simulation 3D globale

- Prise en compte qualité de la mesure : Biais physique

- Introduction des données satellites : Apports des données de surface à haute fréquence

- Transition vers la version 3D en collaboration avec le LOCEAN (postdoc M. Berrada)

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Annexes

Broutage=0.96Broutage=1

Broutage= 1.3