| Summary: | Le réchauffement climatique actuel a une conséquence directe sur la perte de masse des calottes polaires. Reproduire les mécanismes responsables de cette perte de masse et prévoir la contribution des calottes à l’élévation du niveau des océans d’ici la fin du siècle est dès lors l’un des défis majeurs de la modélisation de l’écoulement des calottes polaires. Les modèles d’écoulement permettent de réaliser de telles prévisions mais ces simulations, à court terme, sont très sensibles à leur état initial habituellement construit à partir d’observations de terrain. Malheureusement, certains paramètres comme le frottement entre la glace et le socle rocheux ainsi que la topographie basale sont souvent méconnus à cause du manque d’observations directes ou des larges incertitudes liées à ces observations. Améliorer la connaissance de ces deux paramètres à la fois pour le Groenland et l’Antarctique est donc un pré-requis pour réaliser des projections fiables. Les méthodes d’assimilation de données et les méthodes inverses permettent alors de surmonter ce problème.Cette thèse présente deux algorithmes d’assimilation de données permettant de mieux contraindre simultanément le frottement basal et la topographie basale à partir d’observations de surface. L’un des algorithmes est entièrement basé sur la méthode adjointe tandis que le second se base sur une méthode cyclique couplant l’inversion du frottement basal avec la méthode adjointe et l’inversion de la géométrie basale à l’aide de la relaxation newtonienne. Les deux algorithmes ont été implémentés dans le modèle d’écoulement de glace éléments finis Elmer/Ice et testés dans une expérience jumelle qui montre une nette amélioration de la connaissance des deux paramètres recherchés. L’application des deux algorithmes à la région de la Terre de Wilkes réduit l’incertitude liée aux conditions basales en permettant, par exemple, d’obtenir plus de détails sur la géométrie basale en comparaison avec les modèles numériques de terrain habituels. De plus la reconstruction ...
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