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FP7

SANGOMA — Résultat en bref

Project ID: 283580
Financé au titre de: FP7-SPACE
Pays: Belgique
Domaine: Ressources aquatiques, Environnement

De nouvelles techniques d'assimilation pour la génération de modèles océaniques

Un réseau d'experts européen financé par l'UE a travaillé à la création de modèles de pointe dans le contrôle et les prévisions des océans, offrant aux scientifiques les meilleurs outils disponibles pour étudier les effets du changement climatique.
De nouvelles techniques d'assimilation pour la génération de modèles océaniques
MYOCEAN a été le premier projet européen consacré à la mise en œuvre du service marin Copernic pour le contrôle et les prévisions des océans. Le projet SANGOMA (Stochastic assimilation for the next generation ocean model applications) a été mis sur pied pour faire progresser les techniques d'assimilation des données existantes pour soutenir les futurs systèmes opérationnels.

Les techniques d'assimilation des données ont combiné les données des observations avec des modèles numériques pour améliorer l'état modèle et ses prévisions. Les prévisions météorologiques sont l'application la plus courante de l'assimilation des données. L'état et les prévisions d'un modèle océanique peuvent être grandement améliorés par l'assimilation des données — par exemple, en utilisant les observations satellites de la température de la surface ou de la hauteur.

Les chercheurs ont étudié l'impact des observations satellites existantes et nouvelles sur les estimations du modèle et leur potentiel dans un logiciel d'assimilation des données basé sur l'ensemble. Les données relatives à la température et à la salinité de la surface marine se sont révélées importantes pour les modèles océaniques à grande échelle. L'altimétrie côtière, le radar haute fréquence et les données des planeurs sont intéressantes dans les modèles régionaux.

Les résultats ont servi de point de départ au développement d'une bibliothèque d'algorithmes d'assimilation des données et d'outils d'analyse liés à partager avec la communauté d'assimilation des données. Une plateforme a été établie sur SourceForge, un entrepôt de code source en ligne qui aide à gérer le développement de logiciels ouverts, pour faciliter la collaboration pendant la durée du projet SANGOMA.

Des outils de diagnostic et autres permettent l'analyse des performances des algorithmes d'assimilation de données basés sur l'ensemble. En outre, des outils de perturbation ont été utilisés pour produire des ensembles d'états du modèle. Une prévision d'une erreur dans le futur peut être calculée en intégrant chaque état de manière indépendante dans le modèle. Les intégrations sont généralement réalisées jusqu'à ce que les observations soient disponibles.

SANGOMA a donc fourni de nouveaux développements dans l'assimilation des données pour s'assurer que les futurs systèmes opérationnels utilisent l'assimilation de données de pointe et les outils d'analyse liés. Par ailleurs, les systèmes ont permis un test opérationnel efficace des dernières méthodes d'assimilation des données et une comparaison rapide des méthodes d'assimilation pour une utilisation opérationnelle.

Le site internet dédié du projet donne accès à des produits validés, y compris les performances documentées sur une variété de scénarios de test. En outre, des versions consolidées ont été mises à la disposition de la communauté scientifique et des centres de prévision maritimes avec des conseils pour la mise en œuvre des meilleures pratiques. Enfin, des ateliers et des universités d'été sur des méthodes d'assimilation de pointe et des systèmes modulaires ont garanti une formation rapide et efficace pour les océanographes de la prochaine génération.

Informations connexes

Mots-clés

MYOCEAN, Copernic, SANGOMA, assimilation stochastique, modèle océanique