Soutenance
Anastase Charantonis (LOCEAN)
Date et heure : Le 24-01-2013 à 14h30
Type : thèse
Université qui délivre le diplôme : UPMC
Lieu : UPMC - Amphi 41B - 4 place Jussieu - Paris 5e
Mme. Sylvie Thiria Directeur de thèse
Mme. Herlin Isabelle Rapporteur
M. Blanke Bruno Rapporteur
M. Gallinari Patrick Examinateur
M. Jourdin Frédéric Examinateur
M. Govaert Gérard Examinateur
M. Moulin Cyril Examinateur
M. Ghil Michael Examinateur
Les observations satellitaires permettent d'estimer les valeurs de différents paramètres biogéochimiques à la surface des océans. D’une manière générale, les paramètres observés sont reliés à des grandeurs géophysiques de l’océan comme : les profils verticaux de concentrations en Chlorophylle-A, les profils de Salinité et de Température… La dimensionnalité de ces données environnementales est très grande, autant dans le cas des données de surface que des profils verticaux. A cause de leur grande dimension, et de la dynamique complexe qui relie ces données, il est difficile de modéliser leurs relations de façon linéaire. Il s'agit dans cette thèse d'élaborer une méthodologie d'inversion statistique des observations de surface afin de retrouver ces profils verticaux.
La méthodologie développée et que nous avons nommée PROFHMM, fait appel aux Cartes Topologiques Auto-organisatrices pour pouvoir modéliser le problème sous forme d’une chaîne de Markov cachée. PROFHMM utilise les capacités topologiques des Carte Auto-organisatrices non seulement pour déterminer les états et la topologie de la chaîne de Markov cachée générée, mais aussi pour améliorer l’estimation des probabilités qui sont essentielles pour son fonctionnement. Sur les applications géophysiques que nous avons traité dans cette thèse, l’introduction des cartes topologiques auto-organisatrices se révèle un élément essentiel pour assurer les performances obtenues.
aaclod@locean-ipsl.upmc.fr