Assimilation de données in situ et satellitaires dans le modèle de biogéochimie marine PISCES

par Abdou Kane

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées à la biogéochimie marine

Sous la direction de Cyril Moulin.

Soutenue en 2010

à Versailles-St Quentin en Yvelines .


  • Résumé

    Le phytoplancton (algues microscopiques en suspension) dans l’océan joue un rôle important dans la machine climatique puisqu’il régule les concentrations de CO2 dans l’atmosphère en utilisant le CO2 dissous dans les eaux de surface pour la photosynthèse, ce qui induit une dissolution de CO2 atmosphérique dans l’océan. Ce phénomène dit de « pompe biologique océanique » est un processus qui est représenté dans les modèles numériques de biogéochimie marine. Couplés avec un modèle de circulation de l’océan, un modèle de biogéochimie marine comme PISCES, utilisé à l’IPSL, permet de mieux comprendre et quantifier les flux air-mer de CO2 et d'étudier le rôle que jouera la biologie marine dans les changements climatiques au cours des prochaines décennies. Cependant, la diversité des espèces de phytoplancton, la complexité des processus physiologiques mis en jeu et le manque de mesures disponibles imposent l’utilisation de paramétrages grossiers et incertains dans les modèles globaux de biogéochimie marine comme PISCES, ce qui limite fortement la précision des simulations. L’assimilation de données qui consiste à combiner objectivement un modèle et des observations afin d’en tirer le meilleur compromis possible offre un cadre rigoureux pour palier à ces insuffisances. L’objectif de cette thèse est de développer une méthode d’assimilation de données biogéochimiques in situ et satellitaires pour améliorer le modèle PISCES. La méthode variationnelle qui consiste à ajuster de manière itérative les paramètres du modèle afin de minimiser une distance entre les sorties de modèle et les observations, a été adopté. Ceci a été fait en utilisant le logiciel YAO développé à LOCEAN par l’équipe MMSA pour le codage de l’adjoint. On a ainsi mis en oeuvre une assimilation simultanée de plusieurs stations de mesures océanographiques contrastées (en terme biogéochimique) pour estimer 45 paramètres physiologiques du modèle PISCES. L’utilisation de ces paramètres optimisés pour effectuer des simulations libres longues (de 50 à 500 ans) nous a permis de mettre en évidence une nette amélioration des concentrations de chlorophylle par rapport au modèle standard, aussi bien pour les profils verticaux qui se rapprochent de ceux mesurés aux stations JGOFS que pour les cartes globales de surface lorsqu’on les compare à celles fournies par le satellite SeaWiFS. Dans la dernière partie de cette thèse, on montre qu’il est possible d’assimiler les données satellitaires de surface plutôt que les observations in situ, trop rares et dispersées, mais que pour ce faire il faut compléter l’information satellitaire sur la concentration en chlorophylle par des données climatologiques sur d’autres traceurs biogéochimiques important tels que les nitrates et les silicates. La discussion sur l’apport de ces nouveaux types de données constitue la conclusion de cette thèse.

  • Titre traduit

    In situ and satellite data assimilation in the biochemical marine model PISCES


  • Résumé

    Phytoplankton (microscopic algae in suspension) in the ocean plays an important role in the climate since it regulates the concentration of CO2 in the atmosphere using the dissolved CO2 in surface water for photosynthesis. This biological activity induces dissolution of atmospheric CO2 in the ocean. This process called "oceanic biological pump" is is represented in numerical models of marine biogeochemistry. Coupled with a model of ocean circulation, a model of marine biogeochemistry as PISCES, used at IPSL, allows to better understand and quantify air-sea flux of CO2 and to study the role of marine biology in the climate change in coming decades. However, the species diversity of phytoplankton, the complexity of physiological processes involved and the lack of available measures require the use of coarse and uncertain parameterizations in global models of marine biogeochemistry, which severely limits the accuracy of simulations. Data assimilation which consists of combining objectively a model and observations to make the best possible compromise provides a rigorous framework to overcome these shortcomings. The objective of this thesis is to develop a method of assimilation of biogeochemical in situ and satellite data to improve the model PISCES. The variational method which consists to adjust iteratively the model parameters to minimize a distance to the observations was adopted, using the YAO software, developed at IPSL for the adjoint coding. A simultaneous assimilation of several contrasted oceanographic stations measurements (in terms biogeochemical) has been implemented to estimate 45 physiological parameters of the model PISCES. Using these optimized parameters to make long simulations (50 to 500 years) has allowed to demonstrate a significant improvement in chlorophyll concentration compared to the standard model, both for vertical profiles which resemble those measured at JGOFS stations and for global maps when compared to those provided by the SeaWiFS satellite. In the last part of this thesis, we show that it is possible to assimilate the satellite surface chlorophyll concentration rather than in situ vertical profiles, but to do this the satellite information on the concentration chlorophyll must supplement by climatological information on other important biogeochemical tracers such as nitrates and silicates. The discussion on the contribution of these new data types is the conclusion of this thesis.

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  • Détails : 1 vol. (156 f.)
  • Annexes : Bibliogr.[ 8 f.]

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  • Bibliothèque : Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines. Direction des Bibliothèques et de l'Information Scientifique et Technique-DBIST. Bibliothèque universitaire Sciences et techniques.
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  • Cote : 570.15 KAN
  • Bibliothèque : Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines. Direction des Bibliothèques et de l'Information Scientifique et Technique-DBIST. Bibliothèque universitaire Sciences et techniques.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : T100017
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