Estimation par satellite du flux de chaleur latente a la surface des oceans

par Denis Bourras

Thèse de doctorat en Terre, océan, espace

Sous la direction de Laurence Eymard.

Soutenue en 1999

à Paris 6 .

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  • Résumé

    Le calcul des flux turbulents a l'interface ocean/atmosphere est necessaire pour etablir des bilans d'energie precis a la surface de la mer ou pour forcer des modeles de circulation oceanique. Au cours de ce travail, nous decrivons en detail la methode bulk qui constitue une parametrisation des echanges turbulents a l'interface air-mer. Nous levons une ambiguite quant au calcul des valeurs neutres des coefficients d'echange, puis nous proposons un algorithme de calcul des flux. Nous developpons une methode originale d'estimation de flux de chaleur latente par radiometrie hyperfrequence spatiale, inspiree des travaux de liu 1990. La methode consiste en un reseau de neurones artificiels, dont les parametres d'entree sont la temperature de surface de la mer et des combinaisons de temperatures de brillance sensibles aux differents parametres du flux. Nous appliquons cet algorithme aux donnees des experiences semaphore (eymard et al. , 1993), catch/fastex (eymard et al. , 1999) et toga/coare (webster and lukas, 1992). Nos comparaisons montrent que la methode des reseaux de neurones constitue une solution precise dans la plupart des cas. Nous trouvons que les structures horizontales du flux estimees par le reseau de neurones sont coherentes avec celles des champs de surface issus des modeles de prevision meteorologique, pour plusieurs cas des experiences semaphore et catch. Dans chaque situation, nous soulignons que l'ecart entre les mesures spatiales et les champs modele est lie aux variations spatiales de la stabilite dans la couche limite de surface. Pour estimer ce dernier parametre, nous proposons un modele 2d stationnaire a z=cte, qui decrit l'adaptation de la temperature de l'air a celle de la surface. Nous parametrisons les effets de la vitesse verticale en fonction de la divergence du vent horizontal. Ce modele tres simple nous permet de restituer des champs de ta fideles a ceux des modeles de prevision, pour trois situations de semaphore et catch.


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  • Détails : 203 p.
  • Annexes : 102 ref.

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