Approches d'ensemble et probabilistes en modélisation numérique de l'océan :
prise en compte des incertitudes
Approches d'ensemble
et probabilistes
pour la modélisation océanique
prise en compte des incertitudes
Comparer observations océaniques satellitaires, in situ, et simulations numériques de l’océan est une approche couramment utilisée pour valider les modèles, calibrer de nouveaux systèmes d’observation ou étudier des processus et des mécanismes physiques Une telle comparaison exige une certaine connaissance des différentes incertitudes liées à ces données, y compris celles du modèle.
Étant donné la nature chaotique et non linéaire du système océanique, les modèles numériques de l’océan en régime turbulent sont très sensibles aux conditions initiales et génèrent spontanément une variabilité intrinsèque chaotique. Il est démontré que cette variabilité peut être significative même sur des échelles de temps interannuelles et décénales, et sur des bassins océaniques entiers.
La réalisation de simulations d'ensemble est un moyen de prendre en compte cette incertitude intrinsèque, inhérente à la circulation océanique, en échantillonnant un éventail de réalisations possibles équiprobables de l’état de l’océan et de son l'évolution dans le temps.
En d'autres termes, cela signifie que les simulations issues des modèles numériques océaniques doivent être accompagnées d'une " barre d'erreur " de la même manière que les observations satellites/in-situ sont généralement fournies avec une erreur (instrument, post-traitement, etc.). Les "barres d'erreur" pour les simulations numériques de l'océan peuvent être estimées par des expériences d'ensemble.
À Ocean Next, nous développons de telles approches probabilistes, basées sur des simulations océaniques d’ensemble à résolution eddy-permitting. Notre objectif est de mieux quantifier et caractériser l’incertitude du modèle liée à la variabilité intrinsèque de l’océan, et de fournir des informations utiles pour comparer et interpréter les données océaniques satellitaires et in situ. Cela inclut une quantification de la variabilité chaotique et une meilleure caractérisation des régions et des échelles temporelles et spatiales qui sont les plus affectées par un comportement chaotique dans les modèles, et qui sont donc concerné par une plus grande incertitude dans toute comparaison avec des observations par satellite ou in situ.
Fig1 : Ce schéma présente la mise en place d'une simulation grand ensemble de 50 membres réalisée et analysée par Ocean Next en collaboration avec IGE/MEOM, Grenoble. Il a été conçu pour prendre en compte l'incertitude du modèle à venir des conditions initiales et du fait que l'océan simulé a un comportement turbulent/chaotique. Au lieu d'une description déterministe de l'état de l'océan en fonction du temps, la simulation d'ensemble fournit une description probabiliste de l'état de l'océan (c'est-à-dire une distribution statistique) à chaque pas de temps. Elle permet de détecter des comportements locaux non gaussiens par exemple (voir Fig.2). Pour plus d'informations sur cette simulation d'ensemble, voir [Bessière et al, 2017] (Geosci.Model Dev, 10, 1091-1106, doi:10.5194/gmd-10-1091-2017 Développement d'un système de modélisation probabiliste de l'océan basé sur NEMO 3.5 : application à la résolution de tourbillon).
