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Estimation des performances du modèle de marée T-UGO 2D sur le plateau européen

Estimation des performances du modèle de marée T-UGO 2D sur le plateau européen. Jérôme Bouffard (présenté par Laurent Roblou) Avec les contributions de : C. Maraldi , L. Roblou, F. Lyard, F. Birol Financement CNES, projet PISTACH. cm. m. cm. m.

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Estimation des performances du modèle de marée T-UGO 2D sur le plateau européen

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Presentation Transcript


  1. Estimation des performances du modèle de marée T-UGO 2D sur le plateau européen Jérôme Bouffard (présenté par Laurent Roblou) Avec les contributions de : C. Maraldi, L. Roblou, F. Lyard, F. Birol Financement CNES, projet PISTACH

  2. cm m cm m Marégraphes: sources SHOM, OPPE, DMI, NPA/HS Altimétrie: SSH X-TRACK La marée océanique sur le plateau européen Elévation résiduelle (écart-type) Elévation de marée (écart-type) • Marée ~ signal total • Signal résiduel ~ 20% marée

  3. Performances comparées au modèle GOT4.7 (1/4)Comparaisons aux marégraphes Large Côte • Au large, GOT4.7 (inversion de données) plus performant que T-UGO 2D (hydrodynamique) • En zone côtière, T-UGO est l égèrement plus performant que GOT4.7

  4. Unité en cm GOT4.7 T-UGO 2D Performances comparées au modèle GOT4.7 (2/4)Erreurs totales de prédiction aux marégraphes Erreurs totales plus faibles de 16 % (>3cm) pour T-UGO 2D Dispersion de l’erreur totale plus faible de 40 % pour T-UGO 2D • Erreurs de prédiction de l’ordre de grandeur du signal résiduel • Erreurs plus fortes dans les zones de forte marée (> 40cm) • Erreurs plus faible dans les zones de faible marée

  5. Performances comparées au modèle GOT4.7 (3/4)Erreurs de modélisation aux marégraphes Unité en cm GOT4.7 T-UGO 2D L’erreur de modélisation est plus faible en moyenne (13%) pour T-UGO 2D et plus homogène spatialement (40%) • Prédiction de T-UGOm de meilleure qualité aux marégraphes côtiers • … sauf le long des côtes norvégiennes (problème phase M2)

  6. Performances comparées au modèle GOT4.7 (4/4)Erreurs d’omission aux marégraphes Unité en cm GOT4.7 T-UGO 2D NB: Spectre de prédiction de T-UGO 2D plus complet (MN4,S4…) Les erreurs d’omission sont relativement importantes (e > 5cm), notamment en Manche (e >10cm) • Importance de prendre en compte un spectre complet , incluant les ondes non linéaires • …particulièrement sur le plateau

  7. Performances des corrections pour l’altimétrieEcart-type résiduel de la hauteur de mer (SLA) corrigée rms(SLA|T-UGO 2D) – rms(SLA|GOT4.7) Histogramme par classes de profondeurs 150 m 0.15 +/- 0.06 cm 0.14 +/- 0.03 cm Profondeur (m) Unité en m Altimétrie: SLA X-TRACK • Corrections de performance équivalentes au large • Amélioration sur le plateau ( profondeurs < 150 m)

  8. Assimilation dans T-UGO 2D (marée) • Méthode EnOI: • OI dans le domaine spectral (travaux Lyard) • Covariances d’erreur de modélisation déterminées par méthodes d’ensemble (travaux Mourre, Letellier) • Expérience: Assimilation Validation Marégraphes pélagiques Points de croisement T/P Marégraphes indépendants

  9. Expérience d’assimilation dans T-UGO 2D Résultats préliminaires Large • Amélioration des comparaisons pour les ondes principales • Gain de 36% en RSS au large

  10. Expérience d’assimilation dans T-UGO 2D Résultats préliminaires Côte • Amélioration des comparaisons pour les ondes principales (~50% sur les ondes semi-diurnes) • Gain de 26% en RSS à la côte

  11. Conclusions • Ondes par ondes, les solutions hydrodynamique de marée T-UGO 2D présentent des performances légèrement supérieures à celles du modèle GOT4.7 à la côte, inférieures au large. • Les prédictions de marée faites à partir des solutions hydrodynamiques T-UGO 2D sont plus réalistes et de meilleure cohérence spatiale, particulièrement sur le plateau (H<150m), grâce à une meilleure modélisation des ondes principales et un spectre plus complet (ondes non linéaires en particulier). • L’assimilation de données dans T-UGO 2D permet, a posteriori, de se rapprocher des performances du modèle global GOT4.7 au large et d’améliorer significativement les performances des solutions hydrodynamiques à la côte.

  12. Bonus

  13. Définitions et méthodes • Qu’est ce qu’une prédiction de marée ? • Reconstruction dans le domaine temporel du signal de marée total à partir des différentes harmoniques (spectre de prédiction). • Qu’est ce qu’uneerreur d’omission ? • Erreur d’un modèle due à l’omission de certaines harmoniques dans le spectre de prédiction. • Qu’est ce qu’uneerreur de modélisation ? • Erreur d’un modèle due à une défaillance à reproduire des harmoniques du spectre de prédiction. • Erreur totale: erreur d’omission + erreur de modélisation. Estimée en comparant une prédiction issue d’une Analyse Harmonique Marégraphique (AHM) sur 66 ondes à une prédiction faite avec le spectre du modèle Estimée en comparant la prédiction du modèle à celle issue d’une AHM faite à partir du même spectre de prédiction que le modèle (~30 ondes) Estimée en comparant la prédiction du modèle (~30 ondes)à une prédiction issue d’une AHM faite sur 66 ondes

  14. Performances comparées au modèle GOT4.7 (3.5/4)Erreurs de modélisation aux marégraphes Amplitude de l’onde M2 (en couleur) et différence aux marégraphes GOT4.7 T-UGO 2D Retard de phase important de M2 pour T-UGO 2D au nord du domaine NEA

  15. La marée côtière sur le plateau européen Données marégraphiques disponibles Elévation totale (cm) Elévation résiduelle (cm) Elévation de marée (cm) • Marée ~ signal total • Signal résiduel ~ 20% marée

  16. Performances des corrections pour l’altimétrieGénéralités SSH Xtrack Nombre de données bathymétrie • 2 zones : • Plateau • Plein océan • (> 3000 m) Signal plus fort à l’ouest et en zone côtière Signal résiduel plus fort sur les plateau Signal total – (w+p) Signal résiduel

  17. Performances des corrections pour l’altimétriePar rapport à l’analyse harmonique GOT4.7 TUGOm-2D • Répartition géographique de l’erreur similaire • T-UGOm plus performant que GOT4.7 en côtier • Résultats équivalents au large • Amélioration sur le plateau de la mer du Nord (< 150 m) Unité en m TUGOm-2D - GO4.7 TUGOm-2D - GO4.7 / profondeur 150 m Histogramme par classes de profondeurs Profondeur (m)

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