Estimation de la circulation dans l'Océan Atlantique Sud par assimilation variationnelle de données in situ : Impact du contrôle optimal des forçages et de l'hydrologie aux frontières ouvertes

Estimation of the South Atlantic Ocean circulation by 4D-variational assimilation of in situ data. Impact of the optimisation of forcings and open boundaries.

• Auteur / Autrice : Charles Deltel
• Direction : Herlé Mercier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Océanographie physique
• Date : Soutenance en 2002
• Etablissement(s) : Brest

Mots clés

Mots clés contrôlés

Océanographie

Atlantique (océan ; sud)

Interaction mer-atmosphère

Résumé

Les observations montrent que les modèles d'océans actuels ne parviennent souvent pas à représenter la réalité avec précision. Cela s'explique en partie par un manque de précision dans les conditions initiales (CI) et aux limites. Mais les flux air-mer sont notoirement mal connus, et leur estimation au moyen de méthodes avancées reste peu explorée. Ici, des expériences jumelles systématiques ont été effectuées pour évaluer dans quelle mesure des tels forçages, CI et conditions aux frontières ouvertes (FO) peuvent être améliorés par assimilation 4D-Var de données de profils dans un modèle d'océan. Le système est basé sur le code OPA8. 1 et son adjoint. Le modèle résoud le cycle saisonnier de l'Atlantique Sud. Les données assimilées sont l'hydrologie de l'atlas saisonnier climatologique de Reynaud et al. [1998] ou, lors des expériences idéalisées, un jeu de données simulées équivalent. Dans la partie I, la configuration Atlantique Sud est décrite. Une mise en régime de plusieurs années est validée, et fournit les données idéalisées nécessaires pour la suite. Dans la partie II, nous décrivons l'implémentation du contrôle des FO et des forçages, en supplément des CI déjà estimées. Dans la partie III, des expériences idéalisées durant l'été austral montrent que nos données sont appropriées à identifier des flux de chaleur et d'eau douce saisonniers moyens, mais pas leur variabilité intrasaisonnière. De plus, l'estimation des tensions de vent est un problème mal posé, en particulier dans la région des vents d'ouest. Un résultat important est que le sytème peut dégrader un vent parfait pour équilibrer une erreur dans les flux de chaleur. Dans la partie IV, les données réelles sont assimilées sur 4 saisons cyclées, et seul le vent n'est pas estimé. Les trajectoires optimales sont compatibles avec les données, mais des biais systématiques apparaissent, pour lesquels des solutions sont discutées. Les paramètres contrôlées ont tous un impact positif sur l'écart modèle-données.

Observations show that state-of-the-art numerical ocean models often fail to accurately represent reality. This is partly due to a lack of accuracy in initial and boundary conditions. Also, air-sea fluxes are known to have large uncertainties, and their estimation via advanced estimation methods remains poorly explored. Here, systematic twin data experiments were performed to assess how well such forcings, initial conditions (IC) and open boundary conditions (OB) may be improved via 4D-Var assimilation of profile data in an ocean model. The system is based on the OPA8. 1 model and its adjoint code. The model resolves the seasonal circulation of the South Atlantic Ocean. The assimilated data are either the Reynaud et al. [1998] climatological seasonal hydrological data. In part I, the South Atlantic configuration is described. A spin-up simulation of several years is validated and gives the idealized data needed later. In part II, we describe how the estimation of the OBs anf forcings in the assimilation scheme is implemented, in addition to the previously existing ICs estimation. In part III, idealized experiments during austral summer show that our data are appropriate in identifying the seasonal mean heat and freshwater fluxes, but not their intraseasonal variability. In addition, the wind stress estimation proves an ill-posed problem, in particular in the westerly winds region. A stronger result is that the system can erroneously modify perfect wind data to balance a heat flux error. Limitations of the results due to our configuration are discussed. In part IV, we move to real data and cycle four climatological seasons, estimating all unknowns but the wind. Optimal trajectories prove compatible with the data, but exhibit systematic biases for which solutions are discussed. The parameters controlled in this study show a positive impact on observational fit.