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7. L’Assimilation de données

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7. L’Assimilation de données. EDF Neutronique Prévi. Saisonnière. CNES Océanographie Chimie Atmosph. Météo-F. Océanographie Chimie Atmosph. Hydrologie. ALGO Minimiseurs performants Méthodes d’assimilation. Projets FP’6 (ENSEMBLES), FP’7 (MACC), MERCATOR(GMMC), EDF(ADONIS),

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Presentation Transcript
7 l assimilation de donn es
7. L’Assimilation de données

EDF

Neutronique

Prévi. Saisonnière

CNES

Océanographie

Chimie Atmosph.

Météo-F.

Océanographie

Chimie Atmosph.

Hydrologie

ALGO

Minimiseurs performants

Méthodes d’assimilation

Projets

FP’6 (ENSEMBLES),

FP’7 (MACC),

MERCATOR(GMMC),

EDF(ADONIS),

CNES(TOSCA),

CNRS(LEFE)

ASSIMILATION DONNEES

Autres axes

Climat : Prévi. saisonnière

Aérodynamique

Couplages des codes (PALM)

Expertise, Métiers

Méthodes variationnelles

Algorithmie opérationnelle

Interfaces Méthodes/Modélisation

slide2

L’exemple de la chaîne de prévision 4D-VAR avec erreur modèle

: ébauche

: observations

: trajectoires

: état estimé

: corrections des erreurs modèles

temps

Variance d’erreur d’ébauche

Champ de température

l assimilation de donn es applications d velopp es au cerfacs
L’assimilation de données :applications développées au CERFACS

Neutronique

Hydrologie

Chimie atmosphérique

Océanographie

3 ha

1 ha

A. Weaver, N. Daget, S. Ricci

D. Cariolle, S. Massart, A. Piacentini

1,5 ha

(1) ha

Post-doc,

B. Bouriquet,

S. Massart

B. Bouriquet,

S. Massart

slide4

Méthodes d’assimilation

Modélisation des erreurs

3D-VAR FGAT

4D-VAR

4D-VAR avec erreur modèle

Méthodes d’ensembles

Matrice B : ébauche

Matrice R : observation

Matrice Q : modèle

Algorithmes de minimisation

Préconditionneurs

Méthodes de descente

inside

Points communs aux applications de l’assimilation de données

Modélisation physique

Modèle M

Opérateur d’observation H

Couplages

Tshimanga, J., Gratton, S., Weaver, A.T.,and A. Sartenaer, 2007: Limited-memory preconditioners for incremental four-dimensional variational data assimilation. A soumettre à Q. J. Roy. Meteor. Soc.

Nouveaux préconditionneurs (Ritz, BFGS) pour le système OPAVAR

slide5

Océanographie

inside

Assimilation de données océaniques

dans le cadre du projet Mercator

B. Tranchant,

E. Rémy,

M. Drevillon,

J. M. Lellouche

slide6

Assimilation de données océaniques

dans le cadre de l’équipe GLOBC

3D-Var in-situ

max 9.5°C

4D-Var altimétrie

Données TAO

max 8°C

max 10°C

Océanographie

Données satellites

OPAVAR

Données in-situ

Validation avec des données indépendantes

Coupe verticale, anomalie de température

slide7

Océanographie

Développement de

OPAVAR et NEMOVAR

  • Méthodes variationnelles : 3D-VAR et 4D-VAR
  • 4D-VAR /contrainte faible (couplage atmosphère)
  • Méthodes d’ensembles pour les statistiques
  • Modélisation des matrices B, R et Q
  • Données in-situ et multi-satellites
  • Profils T et S, altimétrie, SST, SSS, courants
  • Passage de OPA 8.2 à NEMO
  • Boucle externe à résolution plus fine
  • Prévision saisonnière et réanalyses
  • Nombreux utilisateurs nationaux et européens
  • Contrats : ENSEMBLES, TOSCA, GMMC
  • Programmes : CLIVAR, LEFE-ASSIM
  • Future chaîne opérationnelle de ECMWF
  • Co-développement avec ECMWF

OPAVAR

NEMOVAR

assimilation de donn es pour la chimie atmosph rique
Assimilation de donnéespour la chimie atmosphérique

Chimie atmosphérique

inside

Multi-satellites/TOMS

  • Objectifs :
    • améliorer la connaissance de l’état chimique de l’atmosphère global
    • s’orienter vers l’assimilation temps réel des nouvelles données des satellites haute résolution
  • Travail amont :
    • modélisation des covariances d’erreur d’ébauche (lien avec l’océanographie)
    • optimisation de la chaine existante
  • Résultats :
    • ré-analyses de périodes longues
    • assimilation multi-capteur
  • Projets / collaborations :
    • ADOMOCA, Ether
    • CNRM, LA, SA, …

Latitude

ENVISAT/MIPAS

Analyse de l’ozone totale

ODIN/SMR

temps

assimilation de donn es en neutronique projet adonis
Assimilation de donnéesen neutronique : projet ADONIS

Neutronique

inside

  • Objectifs :
    • améliorer des paramètres dans un code de neutronique EDF (Coccinelle)
    • déterminer l’état neutronique complet à partir de mesures partielles
  • Résultats techniques :
    • procédure de recalage de paramètres neutroniques par filtre de Kalman
    • reconstruction de la nappe de puissance dans le cœur par Interpolation Optimale
  • Collaboration fructueuse :
    • amélioration des procédures opérationnelles
    • activités de recherche associées : thèse en cours, propositions à venir
    • éléments prospectifs sur l’assimilation (méthodes d’ensemble, méthodes de suivi temporel, …)
    • échanges techniques fréquents, suivi régulier des travaux, dynamique permanente de collaboration entres les équipes EDF & CERFACS 
slide10

Assimilation de données en hydrologie

Hydrologie

inside

  • Objectifs :
    • promouvoir l’assimilation en hydrologie
    • enrichir l’expertise du CERFACS en assimilation à travers une nouvelle application
  • Moyens :
    • 1 post-doc sur 2 ans (financement contrat SCHAPI)
    • l’expertise du CERFACS en assimilation
    • l’outil PALM du CERFACS
  • Applications :
    • collaboration avec le CNRM et le SCHAPI
assimilation de donn es formation avec l outil palm
Assimilation de données : formation avec l’outil PALM

inside

  • Motivations :
  • Promouvoir l’assimilation de données
  • Enrichir la formation PALM actuelle
  • Moyens :
  • Utilisation d’un modèle océanique simplifié
  • Réalisation de composants de base de l’assimilation avec PALM
  • Illustration de méthodes usuelles d’assimilation variationnelle (3DVAR, 4DVAR, 3DPSAS )
  • Durée 2 jours :
  • Première session : 18-19 octobre 2007
l assimilation de donn es perspectives
L’assimilation de données :perspectives

Neutronique

Hydrologie

Chimie atmosphérique

Océanographie

inside

inside

inside

1 ha

2 ha

A. Weaver, doctorant,…

D. Cariolle, S. Massart, A. Piacentini

Post-doc,

B. Bouriquet,

S. Massart,…

1,5 ha

1 ha

B. Bouriquet,

S. Massart, …