Modèle adjoint et assimilation de données pour un modèle d'évolution de calotte polaire
National audience Par leurs gains et pertes en masse, les glaciers et calottes polaires jouent un rôle majeur dans l'évolution du niveau de la mer. Des observations récentes montrent que d'importants changements dans la vitesse d'évolution des calottes polaires en Antarctique et au Gr...
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National audience Par leurs gains et pertes en masse, les glaciers et calottes polaires jouent un rôle majeur dans l'évolution du niveau de la mer. Des observations récentes montrent que d'importants changements dans la vitesse d'évolution des calottes polaires en Antarctique et au Groenland ont lieu. Cela peut suggérer que des changements irréversibles ont été enclenchés, d'où des impacts encore mal évalués sur l'évolution du niveau des mers. Il existe de nombreux modèles de calotte déterminant l'évolution de la hauteur de la calotte sur une période de temps en fonction de différents facteurs tels les conditions climatiques (par exemple la température en surface). Cependant, ces conditions sont souvent très mal connues. Par contre, on dispose d'un certain nombre d'information sur la calotte elle-même, tels l'évolution de son volume au cours du temps et son étendue à certains instants. Tirer le meilleur parti des modèles et des observations est l'objet de l'assimilation de données. On présentera tout d'abord le modèle simplifié d'évolution de calotte polaire utilisé (inspiré d'un modèle 2D, Winnie, développé par le LGGE de Grenoble) ainsi que le modèle adjoint associé. On s'interessera aussi à l'assimilation de l'évolution du volume d'une calotte polaire au cours du temps, ainsi que de son étendue, afin de retrouver le forçage climatique, dans le cadre d'expériences jumelles. Enfin, on terminera sur quelques perspectives sur l'assimilation de données en glaciologie. |
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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) 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) |
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