Cours SCA7216 – Assimilation des données

Études des méthodes inverses appliquées à l’analyse atmosphériques.

L’assimilation de données vise à produire le meilleur estimé de l’état de l’atmosphère, fondée sur les principes de l’estimation statistiques, et combinant l’ensemble des observations terrestres, aéroportées et satellitaires disponibles, ainsi qu’un estimé à priori fourni par une prévision atmosphérique produite par un modèle de prévision numérique du temps. Une emphase particulière est mise sur l’assimilation directe de données satellitaires. Rappels de notions statistiques de base. L’assimilation comme problème d’inversion avec régularisation; introduction de la notion d’opérateur d’observation. Interpolation statistique univariée et multivariée. Approche variationnelle. Méthodes quadri-dimensionnelles. Filtre de Kalman et formes simplifiées telles le filtre de Kalman d’ensemble.