Caractérisation de la vapeur d'eau en Polynésie française et tomographie mono-GPS

Characterization of water vapor in French Polynesia and tomography mono-GPS

• Auteur / Autrice : Jonathan Serafini
• Direction : Jean-Pierre Barriot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Structure et évolution de la Terre et des autres planètes
• Date : Soutenance le 28/08/2014
• Etablissement(s) : Polynésie française
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale du Pacifique (Faaa ; 2005-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Université de la Polynésie Française
• Jury : Président / Présidente : Pascal Willis
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Pierre Barriot, Pascal Willis, Yuei-An Liou, Lydie Sichoix, Dominique Reymond, Pascal Ortega
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Pascal Willis, Yuei-An Liou

Mots clés

Mots clés libres

Vapeur d'eau

Gps

Tomographie

Polynésie française

Water vapor

Gps

Tomography

French Polynesia

Résumé

L'objectif initial de cette thèse était de développer une nouvelle méthode tomographique capable de restituer le champ spatio-temporel de vapeur d'eau troposphérique uniquement en fonction des observations d'une seule station GPS. Cette méthode est particulièrement adaptée aux îles polynésiennes où l'implantation d'un réseau dense de stations GPS est quasiment impossible.Ce constat a motivé une étude préalable cherchant à caractériser les fluctuations de la vapeur d'eau au-dessus de Tahiti et leurs relations avec les précipitations à différentes échelles temporelles (de l'échelle horaire à l'échelle saisonnière). Il a également motivé une seconde étude cherchant à caractériser la structure verticale de la vapeur d'eau à partir des radiosondages des dix dernières années effectués par Météo-France deux fois par jour afin de fournir un modèle simple pouvant s'adapter à tous types de structure atmosphérique. Un indice caractérisant la stabilité de l'atmosphère a été déduit de ce modèle.La seconde partie de la thèse présente la méthode tomographique que j'ai développée. Pour reconstruire la répartition verticale de la vapeur d'eau, cette méthode s'appuie sur le modèle de structure verticale présenté ci-dessus. Pour reconstruire la répartition horizontale, nous utilisons une décomposition en polynômes de Zernike. Enfin, nous utilisons une décomposition spectrale pour modéliser les variations temporelles. Avec cette méthode, la densité de vapeur d'eau varie à différentes échelles prédéfinies spatiales et temporelles. Les variations associées aux différentes échelles sont alors ajustées (au sens des moindres carrés) afin de reconstruire au mieux les observations GPS.

The initial goal of this thesis was to develop a new tomographic method capable of restoring the spatio-temporal field of tropospheric water vapor using uniquely, the observations of a single GPS. This method is a good fit for Polynesian islands where the implementation of a GPS network is almost impossible.This observation lead to the development of a preliminary study to characterize water vapor fluctuations above Tahiti and their relationship with precipitations at different temporal scales (from hours to seasons). Another study has emerged for the same reasons, looking for the characterization of the vertical structure of water vapor from radiosondes of the last 10 years made by Meteo-France twice a day in order to deliver a simple model that could be adapted to all types of atmospheric structures. An index, characterizing the stability of the atmosphere was derived from this model.The second part of the thesis presents the tomographic methodology I developed. To reconstruct the vertical distribution of water vapor, this method relies on the above-mentioned vertical structure model. To reconstruct the horizontal distribution, we use a decomposition to Zernike polynomials. We use a spectral decomposition to model temporal variations. With this method, the density of water vapor varies at different predefined spatial and temporal scales. Variations associated to different scales are adjusted (using the method of least squares) in order to reconstruct GPS observations.