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Etude de
sensibilité et méthode
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.
Meso-NH est le modèle atmosphérique développé conjointement par le Centre National de Recherches Météorologiques et le Laboratoire d'Aérologie de Toulouse. Ce modèle, susceptible de simuler des phénomènes allant de quelques mètres (micro-échelle) à 100 km (meso-échelle), offre la possibilité de réaliser des simulations 1D vertical, 2D ou 3D en espace. À ce jour, ce code permet de simuler des événements météorologiques très fins, sans être pour autant un code de prévision.
Afin de le compléter, nous avons construit le modèle adjoint de la partie adiabatique du code (dynamique du modèle). Mené dans le cadre du projet IDOPT et avec le soutien de l'INRIA (action incitative Mode Inverse Opérationnel), le développement de l'adjoint a été réalisé par utilisation du logiciel de différentiation automatique Odyssée (INRIA, projet SAFIR). Cependant la taille mémoire et le temps calcul requis pour l'exécution du code adjoint produit par Odyssée, sont trop importants pour envisager une utilisation en mode opérationnel de ce code.
Induites par un recalcul local de la trajectoire du modèle direct, ces deux limitations ont été levées par la mise en oeuvre quasi automatique d'une sauvegarde de la trajectoire du modèle direct sur fichier [CG97]. Ce procédé, qui requiert un espace mémoire important, couplé à une méthode de ``check-points'', qui gère la mémoire, permet de traiter des simulations méteorologiques longues et coûteuses sitôt qu'elles ont un sens physique [[45]], [[46]], [[56]].