Soutenance

Un modèle de surface continentale (LSM en anglais) est un modèle numérique décrivant les échanges d'eau et d'énergie entre la surface terrestre et l'atmosphère. La physique de la surface de la terre comprend une vaste collection de processus complexes. L'équilibre entre la complexité du modèle et sa résolution, confronté à des limitations de calcul, représente une question fondamentale dans le développement d'un LSM. Les observations des phénomènes étudiés sont nécessaires afin d’adapter la valeur des paramètres du modèle à des variables reproduisant le monde réel. Le processus d'étalonnage consiste en une recherche des paramètres du modèle qui minimisent l’écart entre les résultats du modèle et un ensemble d'observations. Dans ce travail, nous montrons comment l'assimilation variationnelle de données est appliquée aux bilans d'énergie et d'eau du modèle de surface continentale ORCHIDEE afin d’étalonner les paramètres internes du modèle. Cette partie du modèle est appelé SECHIBA. Le logiciel YAO est utilisé pour faciliter la mise en œuvre de l'assimilation variationnelle 4DVAR.

Une analyse de sensibilité a été réalisée afin d'identifier les paramètres les plus influents sur la température. Avec la hiérarchie des paramètres obtenue, des expériences jumelles à partir d'observations synthétiques ont été mises en œuvre. Les résultats obtenus suggèrent que l'assimilation de la température de surface a le potentiel d'améliorer les estimations de variables, en ajustant correctement les paramètres de contrôle. Enfin, plusieurs assimilations ont été faites en utilisant des observations de données réelles du site SMOSREX à Toulouse, France. Les expériences faites en utilisant différentes valeurs initiales pour les paramètres, montrent les limites de l'assimilation de la température pour contraindre les paramètres de contrôle. Même si l'estimation des variables est améliorée, ceci est dû à des valeurs finales des paramètres aux limites des intervalles prescrit de la fonction de coût. Afin de parvenir à un minimum, il faudrait permettre aux paramètres de visiter des valeurs irréalistes. Les résultats montrent que SECHIBA ne simule pas correctement simultanément la température et les flux et la relation entre les deux n’est pas toujours cohérente selon le régime (ou les valeurs des paramètres que l’on utilise). Il faut donc travailler sur la physique pour mieux simuler la température. En outre, la sensibilité des paramètres à la température n’est pas toujours suffisante, donnant une fonction de coût plate dans l’espace des paramètres prescrit. Nos résultats montrent que le système d'assimilation mis en place est robuste, puisque les résultats des expériences jumelles sont satisfaisants.

Le couplage entre l'hydrologie et la thermodynamique dans SECHIBA doit donc être revu afin d'améliorer l'estimation des variables. Une étude exhaustive de l'erreur des mesures doit être menée afin de récupérer des termes de pondération dans la fonction de coût. Enfin, l'assimilation d'autres variables telles que l'humidité du sol peut maintenant être réalisée afin d'évaluer l'impact sur les performances de l’assimilation.