Dynamic mapping of ocean surface topography by altimetric data assimilation
Cartographie dynamique de la topographie de l'océan de surface par assimilation de données altimétriques
Résumé
For more than 20 years, nadir satellite altimetry has revolutionized our understandingof mesoscale ocean dynamics by producing highly accurate sea surface height (SSH) measurements.For a large number of applications, one-dimensional SSH data must be interpolatedonto two-dimensional gridded maps regular in space and time. Today, these mapsare generated at a daily frequency at 1/4° resolution by an optimal interpolation algorithmoperationally implemented within the DUACS system. However, the spatial resolution ofthese maps, mainly limited by nadir altimetry sampling, does not allow to properly observesub-mesoscale structures, which are known to be essential for understanding, modeling andforecasting the climate system. The new Surface Water Ocean Topography (SWOT) wideswath altimetry mission will be launched in late 2022. SWOT will allow the observation ofprocesses on spatial scales of 15-30 km. However, the linear interpolation algorithm currentlyimplemented in the DUACS system needs to be improved to account for the non-linear dynamicsof fast sub-mesoscale structures. In addition, it will be necessary to distinguish motionsaround geostrophic balance from those of internal tides to properly study the associateddynamics.In this thesis, we explored the ability of the SWOT mission to meet its scientific objectivesby developing innovative tools to map SSH at high resolution while separating balanced andinternal tide dynamics. To do so, the strategy has been to include the ocean dynamics in theSSH mapping tools in the form of data assimilation with simple physical models adapted toeach dynamics.The first step of the PhD work was to apply the Back-and-Forth-Nudging (BFN) methodalong with a one-and-a-half layer Quasi-Geostrophic model (the so-called BFN-QG method)to map the balanced dynamics of the SSH. This technique is tested with both simulatedand real observations. The results show that BFN-QG substantially reduces mapping errorscompared to DUACS and this reduction is amplified when SWOT is added to the nadiraltimeter constellation. Also, the BFN-QG method can be adapted to combine large-scalecorrections from nadir data and small-scale corrections from SWOT data so as to reducethe impact of SWOT correlated noises and still provide accurate SSH maps. However, theperformance of BFN-QG applied to real nadir observations is reduced in low energy regions.In a second step, we focused on the issue of separating balanced and internal tidesdynamics from SWOT data. In particular, we developed a 4Dvar technique to assimilate SSHobservations into a linear Shallow-Water model to estimate the internal tidal dynamics (theso-called 4Dvar-SW method). A key strength of the 4Dvar-SW is its ability to estimate thenon-stationary internal tide. Two separation strategies are presented. The first implementsan alternating minimization algorithm that iteratively combines BFN-QG and 4Dvar-SWmethods. Although tested in an idealized experimental set-up, this technique seems promisingfor mapping and separating the contributions of the two dynamics. The results also indicatethat the temporal sampling of the observations is crucial to correctly estimate the internaltidal dynamics, and by extension the balanced dynamics. The second strategy relies on theimplementation of a global 4Dvar in reduced bases and an additive contribution of the tworeduced models. This technique is tested in the realistic framework of the calibration andvalidation phase off the coast of California and the performances are once again promising,in particular for estimating non-stationary internal tides dynamics.
Depuis plus de 20 ans, l’altimétrie satellitaire nadir a révolutionné notre compréhension de la dynamique océanique de mésoéchelle en produisant des mesures très précises du niveau de la mer (SSH; pour Sea Surface Heigh). Pour un grand nombre d’applications, les données 1D de SSH doivent être interpolées sur des cartes 2D régulières en temps et en espace. Aujourd’hui, ces cartes sont générées quotidiennement à une résolution de 1/4° par un algorithme d’interpolation optimale implémenté de manière opérationnelle au sein du système DUACS. Cependant, la résolution spatiale de ces cartes, principalement limitée par l’échantillonnage de l’altimétrie nadir, ne permet pas d’observer convenablement les structures de sous-mésoéchelle, que l’ont sait essentielles pour la compréhension, la modélisation et la prévision du système climatique. La nouvelle mission altimétrique à large fauchée SWOT (pour Surface Water Ocean Topography) sera lancée à la fin de l’année 2022. SWOT permettra l’observation de processus à des échelles de 15-30 km. Cependant, l’algorithme d’interpolation linéaire actuellement implémenté dans la chaîne DUACS doit être amélioré pour tenir compte de la dynamique non-linéaire des structures rapides de sous-mésoéchelle. De plus, il faudra distinguer les mouvements autour de l’équilibre géostrophique de ceux des ondes de marée interne pour étudier convenablement les dynamiques associées.Dans cette thèse, nous avons exploré la capacité de la mission SWOT à répondre à ses objectifs scientifiques en développant des outils innovants pour cartographier la SSH à haute résolution tout en séparant les dynamiques équilibrée et ondulatoire. Pour cela, la stratégie a été d’inclure la dynamique de l’océan dans les outils de cartographie de SSH sous forme d’assimilation de données avec des modèles physiques simples et adaptés à chaque dynamique.La première étape de notre travail a été d’appliquer la méthode du Back-and-Forth-Nudging (BFN) appliqué à un modèle Quasi-Géostrophique à une couche et demie (méthode dite du BFN-QG) pour cartographier la dynamique équilibrée de la SSH. Cette technique est testée avec des observations simulées et réelles. Les résultats montrent que le BFN-QG permet de réduire substantiellement les erreurs de cartographie comparé au système DUACS et que cette réduction est amplifiée lorsque SWOT est ajouté à la constellation d’altimètres nadirs. Par contre, les données nadirs se révèlent nécessaires pour contraindre les grandes échelles spatiales lorsque les données SWOT sont polluées par des erreurs spatialement corrélées. De plus, les performances sont réduites lorsque la dynamique équilibrée est faiblement énergétique.Dans un second temps, nous avons traité la problématique de séparation des dynamiques équilibrée et ondulatoire. Pour cela, nous avons développé un 4Dvar assimilant les observations de SSH dans un modèle Shallow-Water linéaire pour estimer la dynamique de marée interne (méthode dite du 4Dvar-SW). Un atout essentiel du 4Dvar-SW est sa capacité à estimer la marée interne non-stationnaire. Deux stratégies de séparation sont présentées. La première implémente un algorithme de minimisation alternée qui combine itérativement le BFN-QG et le 4Dvar-SW. Bien que testée dans un contexte idéalisé, cette technique semble prometteuse pour cartographier et séparer les contributions des deux dynamiques. Les résultats montrent que l’échantillonnage temporel des observations est déterminant pour estimer correctement la dynamique de marée interne, et par extension la dynamique équilibrée. La seconde stratégie repose sur l’implémentation d’un 4Dvar global en bases réduites et une contribution additive des deux modèles réduits. Cette technique est testée dans le cadre réaliste de la phase de calibration et validation au large de la Californie et les performances sont une nouvelles fois prometteuses, en particulier pour estimer la composante non-stationnaire de la marée interne.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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