Prevision atmospherique a long-terme : un probleme d'hybridation statistico-dynamique

Long-range atmospheric forecasting: a problem of statistico-dynamical hybridization

• Auteur / Autrice : Carlos Pires
• Direction : Bernard Legras
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Terre, océan, espace
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

La these constitue une reflexion sur la nature de la prevision atmospherique a long terme rassemblant les concepts de prevision dynamique d'ensemble, prevision empirique, hybridation de modeles, prevision probabiliste, composantes previsibles de l'atmosphere, la question du score des previsions et l'assimilation d'information au sens elargi du terme. Tout cela est fait ayant recours a la theorie du probleme inverse. Nous etudions l'influence du chaos sur l'assimilation d'observations meteorologiques et la previsibilite deterministe a court et moyen terme des solutions correspondantes. Nous formulons des modeles hybrides, fondes sur la combinaison optimale de modeles dynamiques et statistiques. Ces modeles sont assez rentables en termes de cout numerique en produisant des scores de prevision a long terme (1 a 2 mois d'echeance) equivalents a ceux de la prevision d'ensemble, meme en mode de modele parfait