Data assimilation in glaciology - Three inverse problems

• Main Authors: Nodet, Maëlle, Bonan, Bertrand, Ritz, Catherine, Gillet-Chaulet, Fabien, Gagliardini, Olivier, Ozenda, Olivier, Durand, Gaël
• Other Authors: Modelling, Observations, Identification for Environmental Sciences (MOISE), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), EDGe, Laboratoire de glaciologie et géophysique de l'environnement (LGGE), Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB Université de Savoie Université de Chambéry )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB Université de Savoie Université de Chambéry )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB Université de Savoie Université de Chambéry )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB Université de Savoie Université de Chambéry )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), ANR-09-SYSC-0001,ADAGE,Modèles adjoints d'écoulement de la glace pour l'assimilation de données en glaciologie(2009)
• Format: Conference Object
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2013
• Subjects: [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC]; [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology; Greenland; Antarc*; Antarctica; glacier; Ice Sheet
• Online Access: https://hal.inria.fr/hal-00921877

International audience In this talk I will give an overview of inverse modelling for polar ice sheet through several examples. First I will present the basics of ice dynamics, the main physical processes, the sensitive parameters, some retroaction feedbacks, and the available observations. Then I will present some recent examples addressing the following questions: {Paleoclimatology.} How to infer a climatic scenario (i.e. how to reconstruct past polar temperature) from ice volume records? {Study of a surging glacier.} How can we explain that some glaciers, flowing normally at around 0.2 m/day, accelerate brutally to reach 80 m/day? {Sea level rise.} How can we compute projections of the polar ice sheets (the Antarctica and Greenland) contribution to sea level rise? The ingredients used to address these problems (either in idealised frameworks or with real data) include state-of-the-art ice flow models and data assimilation methods: Kalman filtering, adjoint method (optimal control).