Précédent : Etudes de sensibilité et méthodes Remonter : Techniques de résolution déterministes et Suivant : Méthodes de décomposition en sous-domaines
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sous-domaines
Les techniques d'assimilation de données fondées sur le
contrôle optimal utilisent l'adjoint du modèle pour estimer le
gradient de l'écart entre les solutions du modèle et les
observations. Ce gradient permet de mettre en oeuvre des
algorithmes d'optimisation menant à l'estimation de l'état
optimal par rapport aux observations. Une difficulté essentielle
provient de la dérivation de cet adjoint qui est un travail
difficile et long. Le projet SAFIR (Inria-Sophia) a développé un
outil (ODYSSEE) permettant, à partir d'un code FORTRAN existant,
d'en construire le code adjoint. Le potentiel d'application est
très important, non seulement en géophysique, mais dans de
nombreux autres domaines d'application où des études de
sensibilité sont nécessaires. Deux étudiants de l'IUP de
Mathématiques Appliquées et Industrielles de l'UJF (F. Hanifi et
P.-O. Poete) ont passé 4 mois à l'université d'Oklahoma pour
tester l'application d'ODYSSEE au modèle météorologique ARPS
[50].