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Nouvelle Topographie Dynamique Moyenne calculée à partir de la combinaison de données GRACE, altimétriques et in-situ. M-H Rio. cm. Nouvelle Topographie Dynamique Moyenne calculée à partir de la combinaison de données GRACE, altimétriques et in-situ. M-H Rio. Plan de l’exposé. Introduction

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  1. Nouvelle Topographie Dynamique Moyenne calculée à partir de la combinaison de données GRACE, altimétriques et in-situ M-H Rio cm

  2. Nouvelle Topographie Dynamique Moyenne calculée à partir de la combinaison de données GRACE, altimétriques et in-situ M-H Rio Plan de l’exposé • Introduction • Calculer une Topographie Dynamique Moyenne, pourquoi? • 20 ans d’amélioration du géoïde et ses implications pour le calcul de la TDM • Les différentes méthodes d’estimation des plus petites échelles spatiales de la TDM • Calcul d’une nouvelle TDM haute résolution par combinaison des données GRACE, altimétriques et in-situ • La méthode • Calcul des observations synthétiques de vitesse: nouveau modèle d’Ekman • Calcul des observations synthétiques de hauteur • Résultat • Validation • Conclusions et Perspectives

  3.  = N+ h Mesuré avec précision par l’altimètre Signal d’intérêt en océanographie Géoïde mal connu Répétitivité des missions altimétriques = N + Une Topographie Dynamique Moyenne: Pourquoi? Rappel des enjeux orbite hO La mesure altimétrique hA =hO-hA Sea level h’ MDT η h <h> N geoid ellipsoid Anomalies de hauteur SLA

  4. Une Topographie Dynamique Moyenne: Pourquoi? Rappel des enjeux Pour reconstruire la topographie dynamique absolueh à partir de hp’= p’ il faut connaître avec précision la Topographie Dynamique Moyenne Cas des anomalies altimétriques calculées à CLS: P=1993-1999 On cherche à calculer la Topographie Dynamique Moyenne correspondant à la période 1993-1999 Les principales applications: • Accéder à 17 ans (1993-2010) de hauteurs altimétriques absolues (et donc de vitesses géostrophiques) • Assimilation dans les modèles de prévision océanique • Calcul de transports absolus • Etudes de processus (interactions flot moyen / tourbillons…)

  5. Calcul de la Topographie Dynamique Moyenne : La méthode directe = - G  = G + h (SMO CLS01) - = Géoide TDM9399 m cm Filtrage spatial nécessaire 20 ans d’amélioration des modèles de géoïde

  6. Calcul de la Topographie Dynamique Moyenne : La méthode directe TDM=(SMO9399-Géoïde) filtré à 300 km

  7. Calcul de la Topographie Dynamique Moyenne : La méthode directe TDM=(SMO9399-Géoïde) filtré à 300 km

  8. Calcul de la Topographie Dynamique Moyenne : La méthode directe TDM=(SMO9399-Géoïde) filtré à 300 km

  9. Calcul de la Topographie Dynamique Moyenne : La méthode directe TDM=(SMO9399-Géoïde) filtré à 300 km

  10. Calcul de la Topographie Dynamique Moyenne : La méthode directe TDM=(SMO9399-Géoïde) filtré à 300 km

  11. Calcul de la Topographie Dynamique Moyenne : La méthode directe TDM=(SMO9399-Géoïde) filtré à 300 km

  12. Calcul de la Topographie Dynamique Moyenne : La méthode directe TDM=(SMO9399-Géoïde) filtré à 300 km 2009: 5 ans de données GRACE SMO CLS01-EIGEN-GRGS 300 km SMO CLS01-EIGEN-GRGS 133 km 300 km: meilleur compromis entre résolution et précision pour le calcul de TDM par méthode directe avec les modèles GRACE les plus récents

  13. Calcul de la Topographie Dynamique Moyenne : La méthode directe TDM=(SMO9399-Géoïde) filtré à 300 km 2012: Apport de 1 an de données GOCE SMO CLS01-GRACE 300 km MSS CLS10 - GOCE 100 km

  14. Calcul de la Topographie Dynamique Moyenne : Vers la haute résolution 1- en améliorant les petites échelles du géoïde (ex EGM08) 2- en moyennant des sorties de modèles océaniques TDM GLORYS TDM DNSC08 3- en combinant la TDM ‘directe’ grande échelle à des données océanographiques in-situ TDM Rio et al, 2005 TDM Niiler et al, 2008

  15. Calcul de la TDM par combinaison des données GRACE, altimétriques et in-situ Méthode Méthode directe TDM=SMO-Géoïde Méthode synthétique Calcul des petites échelles de la TDM (hauteur et vitesse) par combinaison de données in-situ et altimétriques filtrage TDM grande échelle=Ebauche Analyse Objective Multivariée TDM haute résolution Rio and Hernandez, 2004 – Rio et al, 2005

  16. Calcul de la TDM par combinaison des données GRACE, altimétriques et in-situ L’analyse objective multivariée • Permet l’estimation optimale de la TDM en hauteur et vitesse à partir d’un jeu d’observations de hauteurs et vitesses moyennes • Hypothèse: les observations en entrée doivent être de moyenne nulle • on part d’une ébauche grande échelle (remove-restore) • Nécessite de connaître: • Les échelles à-priori du signal à estimer (TDM haute résolution – Ebauche): Variance et rayons de corrélation • Les erreurs sur les observations Les équations de base

  17. Calcul de la TDM par combinaison des données GRACE, altimétriques et in-situ Calcul de l’ébauche TDM grande échelle (~400km) SMO CLS01- EIGEN-GRGS.RL02 Filtrage optimal cm

  18. Calcul de la TDM par combinaison des données GRACE, altimétriques et in-situ Calcul de l’ébauche Erreur associée cm

  19. Calcul de la TDM par combinaison des données GRACE, altimétriques et in-situ Propriétés statistiques des échelles de la TDM < 400km Ecart-type calculée par bulles de 3° de rayon TDM GLORYS1V1 – (TDM GLORYS1V1)f400 Rayons de corrélation Rcx Rcy km km

  20. (u’a,v’a) ’=h ’ - On interpole l’anomalie de hauteur/vitesse à la position/date de la mesure in-situ. - On retranche l’anomalie altimétrique à la hauteur/vitesse in-situ Calcul de la TDM par combinaison des données GRACE, altimétriques et in-situ Calcul d’estimations synthétiques de la TDM (hauteurs et vitesses) Rio and Hernandez, 2004 - Rio et al, 2005 (u,v) h geoid A chaque position r et date t pour lequel on dispose d’une mesure in-situ h (r,t) ou u(r,t),v(r,t): - On traite la donnée in-situ pour se ramener à un contenu physique cohérent avec l’altimétrie

  21. Calcul des estimations synthétiques de vitesses <ug(x,y)>93-99= ug(x,y,t) - ug’(x,y,t) <vg(x,y)>93-99= vg(x,y,t) - vg’(x,y,t) • Déduit des trajectoires des bouées dérivantes: • Retrait de la composante d’Ekman • Filtrage à 3 jours Déduit de l’altimétrie Vitesses des bouées dérivantes droguées à 15m calculées en temps différé et distribuées par l’AOML pour la période 1993-2008 cm/s

  22. Grilles de tensions de vent ERA INTERIM Calcul des estimations synthétiques de vitesses Modélisation des courants d’Ekman 45° Les équations d’Ekman β θ Modèle choisi Rio and Hernandez, 2003 Filtrés entre 30h et 20j β et  déterminés par la méthode des moindres carréspar boîte de 5° et par saison (3 mois glissants) Jeu de bouées couvrant la période 1993-2008 1

  23. Modélisation des courants d’Ekman Paramètre β Jui/Aou/Sep Jan-Fev-Mars hémisphère β*1000 nord En été couche de surface plus stratifiée =>De diminue sud => β augmente

  24. strat+ strat- > z=-15 m Modélisation des courants d’Ekman Jan-Fev-Mars Paramètre θ Jui/Aou/Sep |θ| En été couche de surface plus stratifiée =>De diminue hémisphère nord sud => θ augmente

  25. Modélisation des courants d’Ekman Différences RMS entre vitesses bouées corrigées des courants d’Ekman et vitesses altimétriques sur la période 1993-2008 RMS V par année RMS U par année RMS des vitesses bouées RMS nouveau modèle (ajusté sur 1993-2008) RMS ancien modèle (ajusté sur 1993-1999) Ancien modèle ‘meilleur’ avant 1999!

  26. Modélisation des courants d’Ekman Ajustement des paramètres β et θ par année β • On observe une nette dépendance des paramètres β et θ avec le temps • Augmentation du paramètre d’amplitude β • Diminution de |θ| - la direction des courants d’Ekman se rapprochent du lit du vent

  27. Modélisation des courants d’Ekman Moyennes globales des modules par année Tension de vent (ERA INTERIM) Vitesses bouées dérivantes Vitesses altimétriques Vitesses bouées - alti Données interpolées le long des trajectoires des bouées dérivantes Calculé à partir des cartes globales

  28. Modélisation des courants d’Ekman On observe une augmentation des vitesses agéostrophiques mesurées par les bouées dérivantes depuis 2002, à toutes les latitudes. • Deux explications possibles: • Réelle modification de la circulation océanique agéostrophique depuis 2002? Augmentation de la stratification: De diminue En accord avec ce que l’on observe Tendance opposée à ce que l’on observe • Défaillance du système de mesure des courants à 15m par les bouées SVP • Deux pistes à l’étude (R. Lumpkin, communication personnelle): • - changement de design (bouées SVP -> mini SVP) à partir de 2004 • - problème de détection de perte de la drogue Quelle que soit l’explication, dans le cadre de notre étude, on cherche à rendre les vitesses bouées cohérentes avec les vitesses géostrophiques altimétriques: il nous faut donc modéliser et prendre en compte cette tendance

  29. Calcul de Beta par an, latitude et saison β =βyear+ βmonth β year β month 10-3 10-3

  30. Calcul de θ par an, latitude et saison θ = θ year+ θ month θ year θ month

  31. Différences RMS entre vitesses bouées corrigées des courants d’Ekman et vitesses altimétriques sur la période 1993-2008 RMS V par année RMS U par année RMS des vitesses bouées RMS nouveau modèle (ajusté sur 1993-2008) RMS ancien modèle (ajusté sur 1993-1999) RMS nouveau modèle (ajusté par année, mois et par latitude)

  32. Calcul de ‘super observations’ de vitesses synthétiques: Moyennes par boîtes au ¼° Usynth Vsynth cm/s Vitesses synthétiques utilisées pour le calcul de la CMDT RIO05

  33. Calcul de ‘super observations’ de vitesses synthétiques: Moyennes par boîtes au ¼° Usynth Vsynth cm/s ERRUsynth ERRVsynth cm/s

  34. Calcul des observations synthétiques de hauteur <h(x,y)>93-99= h(x,y,t) - h’(x,y,t) • Profileurs ARGO 2002-2008 • CTD de 1993 à 2008

  35. Calcul des observations synthétiques de hauteur Profils T,S = Hauteur dynamique par rapport à une profondeur de référence Pref • Pour calculer une estimation de hauteur synthétique, il faut: • Retirer la variabilité océanique due aux variations de densité jusqu’à Pref • Ajouter une estimation de la TDM à Pref Coefficient à déterminer SLA TDM grande échelle (=ébauche) Climatologie synthétique Type Levitus

  36. Calcul des coefficients de régression: 200m 400m 1900m 1200m

  37. Calcul de ‘super observations’ de hauteurs synthétiques: Moyennes par boîtes au ¼° Observations synthétiques utilisées pour le calcul de la CMDT RIO05 Observations synthétiques de hauteur utilisées pour le calcul cm

  38. Calcul de ‘super observations’ de hauteurs synthétiques: Moyennes par boîtes au ¼° Observations synthétiques de hauteur utilisées pour le calcul Erreurs associées cm cm

  39. Résultat Ebauche de départ

  40. Résultat TDM CNES-CLS09

  41. Résultat Erreur d’estimation ERR H cm ERR U ERR V cm/s

  42. Les principales modifications par rapport au calcul de la CMDT RIO05 CMDT CNES-CLS09 CMDT RIO05 Modèle de géoïde utilisé pour l’ébauche: Technique de filtrage de l’ébauche: Données de vitesses bouées utilisées Modèle d’Ekman Données T/S utilisées Résolution finale EIGEN3S basé sur 2 ans de données GRACE + climatologie Levitus/1500m dans la bande de latitude [-40,40] Filtrage gaussien à 400 km SVP à 15m, Période 1993-2002 Paramètres fittés sur 1993-1999 Par boîtes et par saison (été, automne, hiver, printemps) CTD, XBT de 0 à Pref=1500m, Période 1993-2002 Global, ½° (pas de Méditerranée) EIGEN-GRGS.RL02.MEAN basé sur 41/2 ans de données GRACE Filtrage optimal SVP à 15m, Période 1993-2008 Paramètres fittés sur 1993-2008 Par latitude, par année et par mois (moyenne glissante sur 3 mois) CTD, ARGO Pref variable 200/400/900/1200/1900 Période 1993-2008 Global, ¼° (pas de Méditerranée)

  43. La TDM régionale KEOPS Roquet et al, 2009 cm

  44. Améliorations apportées par rapport à la TDM CNES-CLS09 CMDT KEOPS V1.0 CMDT CNES-CLS09 Geoid model used for First Guess computation: Filteringused for First Guess computation: Buoyvelocitiesdataset Ekman model T/S data Resolution EIGEN-GRGS.RL02.MEAN based on 41/2years of GRACE data Optimal filter (~400 km) SVP à 15m, Period 1993-2008 Parametersfitted over the 1993-2008 period, by latitude, year, and month (3 monthsmovingwindow) CTD, ARGO Pref variable 200/400/900/1200/1900 Period 1993-2008 Global, ¼° (no Méditerranean) GOCO02S based on 7 years of GRACE data and 8 months of GOCE data Gaussianfilter250km SVP at15m, Period1993-2010 Corrected for Wind slippage in case of drogue loss Parametersfitted over the 1993-2010 period, by latitude and month(3 monthsmovingwindow) CTD (Cora3.2), ARGO Pref variable 200/400/900/1200/1900 Period1993-2010 Regional1/8°

  45. Calcul de l’ébauche: Apport des données GOCE MSS CLS01-GRACE 400km MSS CLS11-GOCO02S 250km Roquet et al, 2009

  46. Séminaire DOS 15 novembre 2011

  47. Les courants d’Ekman βet θestimés par année en global β 11 000 703 data TOUS On ne garde que 10% des données TROIS PREMIERS MOIS de chaque trajectoire SEULEMENT (Grodsky et al, 2011) 1 107 262 data Il faut nettoyer le jeu de données AOML des bouées ayant perdu leur ancre flottante Séminaire DOS 15 novembre 2011

  48. Méthode de détection de la perte de l’ancre flottante • Calcul d’un nouveau modèle d’Ekman basé sur les trois premiers mois seulement des trajectoires des bouées dérivantes AOML (par bande de latitude et par mois pour prendre en compte la variabilité spatio-temporelle de la stratigfication des océans) • Les courants géostrophiques altimétriques (AVISO) sont retirés des vitesses bouées • -> Vitesse bouée ‘Ageostrophique’ • Les courants d’Ekman sont retirés des courants bouées agéostrophiques • -> Vitesse bouée‘résiduelle’ • Calcul de la corrélation vectorielle entre la vitesse bouée ‘résiduelle’ et le vent le long de la trajectoire du flotteur (seules les trajectoires de durée supérieure à 200 jours sont prises en compte) Rc, θc Rc, θc Fenêtre glissante sur 100 jours Séminaire DOS 15 novembre 2011

  49. Méthode de détection de la perte de l’ancre flottante P2 P1 Vitesse bouée ‘Ageostrophique’ vs Vent Vitesse ‘Ageostrophique’ = Vbouee-Valti P1-P2: Correlation > 0.3 Angle d’Ekman~60° Vitesse bouée ‘Résiduelle’ vs Vent Vitesses‘Résiduelles’ = Vbouee-Valti-Vekman P1: Correlationfaible(<0.3) Angle de Correlation incohérent P2: Correlationaugmente Angle de Correlation proche de 0 Il est fort probable que l’ancre soit présente durant P1 et absente durant P2 Vitesses ‘Résiduelles’ = Vbouee-Valti-Vekman-αVent Vbouee-Valti-Vekman-αbestVentvs Vent αcompris entre 0% et 2% On détermine α= αbestqui minimise la corrélation vectorielle entre la vitesse ‘résiduelle’ et le vent. Séminaire DOS 15 novembre 2011

  50. Les courants d’Ekman βet θestimés par année en global β θ TOUS TROIS PREMIERS MOIS de chaque trajectoire SEULEMENT (Grodsky et al, 2011) Bouées ancrées uniquement Séminaire DOS 15 novembre 2011

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