• Atlas régionaux de marée les atlas COMAPI (Cnes/Legos/Noveltis) F. Lyard1, L. Roblou M. Lux, M. Cancet, C. Pénard, J. Lamouroux2 E. Bronner3 1LEGOS, CNRS, Toulouse 2Noveltis, Toulouse 3Cnes, Toulouse
  • Précision des atlas de marée (cm) Prospective : FES-201X ? Modélisation/assimilation des Mers de plateau intégration dans le modèle global Projets en cours: Objectifs: SWOT et campagnes (ADCP) SLOOP, COMAPI, PISTACH (CNES/CLS/Noveltis), MICSS (TOSCA) barotrope 3D
  • Approche régionale Genesis mesh/data editor les mers régionales sont complexes… modèlisation non-structurée Interfaces données/modèles adaptées Bathymétrie
  • Ensemble generation Bathymetry : Collect various bathymetry database Create/select a "most trusted" bathymetry Generate perturbed bathymetry: with Open boundary conditions : Collect various tidal atlases Create/select a "most trusted" atlas Generate perturbed OBCs: with Bottom rugosity Identify significant bottom friction regions Create a partition (using polygons) Generate perturbed rugosity by varying rugosity value in each region Internal tide drag Identify significant internal drag regions Create a partition (using polygons) Generate perturbed rugosityby varying rugosity value in each region Bathymetry set dispersion(%) Rugosity partition
  • Développement d'une méthodologie systématique (transportable) Modélisation régionale et assimilation de données altimétriques M2 K1 20 2 5 erreur de la donnée altimétrique solution à priori, écarts aux données solution optimale, écarts aux données Modélisation T-UGOm Estimation des erreurs: altimétrie : X-over, régularité modèle: génération d'ensemble Assimilation d'ensemble spectrale précision des atlas, mm (//marégraphie) Applications: Nord-Est Atlantique, Méditerranée, Plateau Amazonien, … cm Lyard et Roblou., 2009 Projet pilote: Golfe Persique M2 FES2004 GOT4.7 Optimal 75 43 31 M4 FES2004 GOT4.7 Optimal 14 14 10 K1 FES2004 GOT4.7 Optimal 40 39 21
  • Analyse des budgets d'énergie Hydrodynamique Optimale 2 gW 1 gW Flux d'énergie (w/m) Dissipation par frottement (w/m²) Objectifs Identifier les défaillances modèle Améliorer le modèle global Onde K1 : bilan énergétique significativement modifié K1 K1 Impact sur le bilan global
  • M2 energy budget Hydrodynamic Optimal Energy fluxes  Bottom friction RoW  4.5 gW 4.25 gW w/m w/m² Depth's error neglected
  • Cd reconstruction from energy budget S2 M2 K1
  • Marée M2 (modèle NEA) M2 amplitude (cm) M2 phase lag (°) M2 energy flux (w/m) M2 max current (cm/s) M2 bottom friction (w/m²) M2 wave drag (w/m²)
  • Geographically-dependent bottom friction coefficient abyssal plain (region 1 and 5), open shelf (region 4), semi-enclosed shelf (region 2), straits (region 3 et 6) Bottom friction ensemble Geographically-dependent IWD coefficient Internal waved drag ensemble
  • Marée M2 GOT 4.7: M2 amplitude (cm) NEA-COMAPI: M2 amplitude (cm)
  • Marée M2 GOT 4.7: M2 amplitude (cm) NEA-COMAPI: M2 amplitude (cm)
  • Comparaison aux observations M2 Erreur M2 comparaison aux marégraphes côtiers FES2004 GOT4.7 TPXO ref assim 26 assim 34 assim 37 assim 38 assim 50 Moyenne (mm) 48 21 24 19 12 12 11 3 13 Ecart-type (mm) 262 183 597 210 76 76 68 106 72 Rms (mm) 267 184 598 211 76 76 69 106 73 Erreur M2 comparaison aux marégraphes pélagiques   FES2004 GOT4.7 TPXO ref assim 26 assim 34 assim 37 assim 38 assim 50 Moyenne (mm) 3 0 12 17 2 2 3 1 4 Ecart-type (mm) 15 13 63 46 17 17 16 17 16 Rms (mm) 15 13 64 49 17 17 16 17 16
  • Marée M2 (modèle NEA) NEA-COMAPI (prior): M2 max current (cm/s) NEA-COMAPI (optimal): M2 max current (cm/s)
  • Marée M4 (modèle NEA) M4 amplitude (cm) M4 phase lag (°) M4 energy flux (w/m) M4 max current (cm/s) M4 bottom friction (w/m²)
  • Marée M4 GOT 4.7: M4 amplitude (cm) NEA-COMAPI: M4 amplitude (cm)
  • Echanges continent/océan Chantier Amandes eau douce – sédiment – géochimie (ANR 2006-2009, IRD, INSU, CNES) Modélisation hydrodynamique, campagnes fluviales, océanographiques, télédétection Collaborations franco-brésilienne LMTG/LEGOS/CEREGE/CNPq Obidos Connexion avec le courant Nord-Brésil et l’océan tropical Le Bars et al., Ocean Modelling, 2010; Lyard et al., J. Marine Systems, submitted
  • Harmonic analysis error budget
  • Data acquisition rate M2 HF along-track residuals tidal prediction acquisition anomalies cross-over 037-202 spring tides neap tides
  • Conclusions Atlas Mediterranée, NEA et Golfe Persique: ~50 ondes disponibles ~20 ondes avec assimilation ! : encore peu de recul sur ces atlas A faire: validation des courants 2D analyse énergétique: modèle/données de campagne barotrope 3D + assimilation
  • Bathymétrie composite 30"x30" base SW08 (Gebco+Smith&Sandwell v8) POC/Mercator/SHOM
  • EPIGRAM Modélisation 2D et 3D barotrope Assimilation Campagne 2009: Bilan énergétique Friction Effets de sillages z u u u u
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Atlas régionaux de marée les atlas COMAPI (Cnes/Legos/Noveltis)

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Atlas régionaux de marée les atlas COMAPI (Cnes/Legos/Noveltis). F. Lyard 1 , L. Roblou M. Lux, M. Cancet, C. Pénard, J. Lamouroux 2 E. Bronner 3 1 LEGOS, CNRS, Toulouse 2 Noveltis, Toulouse 3 Cnes, Toulouse. Prospective : FES-201X ?. Précision des atlas de marée (cm). - PowerPoint PPT Presentation
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  • Atlas régionaux de marée les atlas COMAPI (Cnes/Legos/Noveltis) F. Lyard1, L. Roblou M. Lux, M. Cancet, C. Pénard, J. Lamouroux2 E. Bronner3 1LEGOS, CNRS, Toulouse 2Noveltis, Toulouse 3Cnes, Toulouse
  • Précision des atlas de marée (cm) Prospective : FES-201X ? Modélisation/assimilation des Mers de plateau intégration dans le modèle global Projets en cours: Objectifs: SWOT et campagnes (ADCP) SLOOP, COMAPI, PISTACH (CNES/CLS/Noveltis), MICSS (TOSCA) barotrope 3D
  • Approche régionale Genesis mesh/data editor les mers régionales sont complexes… modèlisation non-structurée Interfaces données/modèles adaptées Bathymétrie
  • Ensemble generation Bathymetry : Collect various bathymetry database Create/select a "most trusted" bathymetry Generate perturbed bathymetry: with Open boundary conditions : Collect various tidal atlases Create/select a "most trusted" atlas Generate perturbed OBCs: with Bottom rugosity Identify significant bottom friction regions Create a partition (using polygons) Generate perturbed rugosity by varying rugosity value in each region Internal tide drag Identify significant internal drag regions Create a partition (using polygons) Generate perturbed rugosityby varying rugosity value in each region Bathymetry set dispersion(%) Rugosity partition
  • Développement d'une méthodologie systématique (transportable) Modélisation régionale et assimilation de données altimétriques M2 K1 20 2 5 erreur de la donnée altimétrique solution à priori, écarts aux données solution optimale, écarts aux données Modélisation T-UGOm Estimation des erreurs: altimétrie : X-over, régularité modèle: génération d'ensemble Assimilation d'ensemble spectrale précision des atlas, mm (//marégraphie) Applications: Nord-Est Atlantique, Méditerranée, Plateau Amazonien, … cm Lyard et Roblou., 2009 Projet pilote: Golfe Persique M2 FES2004 GOT4.7 Optimal 75 43 31 M4 FES2004 GOT4.7 Optimal 14 14 10 K1 FES2004 GOT4.7 Optimal 40 39 21
  • Analyse des budgets d'énergie Hydrodynamique Optimale 2 gW 1 gW Flux d'énergie (w/m) Dissipation par frottement (w/m²) Objectifs Identifier les défaillances modèle Améliorer le modèle global Onde K1 : bilan énergétique significativement modifié K1 K1 Impact sur le bilan global
  • M2 energy budget Hydrodynamic Optimal Energy fluxes  Bottom friction RoW  4.5 gW 4.25 gW w/m w/m² Depth's error neglected
  • Cd reconstruction from energy budget S2 M2 K1
  • Marée M2 (modèle NEA) M2 amplitude (cm) M2 phase lag (°) M2 energy flux (w/m) M2 max current (cm/s) M2 bottom friction (w/m²) M2 wave drag (w/m²)
  • Geographically-dependent bottom friction coefficient abyssal plain (region 1 and 5), open shelf (region 4), semi-enclosed shelf (region 2), straits (region 3 et 6) Bottom friction ensemble Geographically-dependent IWD coefficient Internal waved drag ensemble
  • Marée M2 GOT 4.7: M2 amplitude (cm) NEA-COMAPI: M2 amplitude (cm)
  • Marée M2 GOT 4.7: M2 amplitude (cm) NEA-COMAPI: M2 amplitude (cm)
  • Comparaison aux observations M2 Erreur M2 comparaison aux marégraphes côtiers FES2004 GOT4.7 TPXO ref assim 26 assim 34 assim 37 assim 38 assim 50 Moyenne (mm) 48 21 24 19 12 12 11 3 13 Ecart-type (mm) 262 183 597 210 76 76 68 106 72 Rms (mm) 267 184 598 211 76 76 69 106 73 Erreur M2 comparaison aux marégraphes pélagiques   FES2004 GOT4.7 TPXO ref assim 26 assim 34 assim 37 assim 38 assim 50 Moyenne (mm) 3 0 12 17 2 2 3 1 4 Ecart-type (mm) 15 13 63 46 17 17 16 17 16 Rms (mm) 15 13 64 49 17 17 16 17 16
  • Marée M2 (modèle NEA) NEA-COMAPI (prior): M2 max current (cm/s) NEA-COMAPI (optimal): M2 max current (cm/s)
  • Marée M4 (modèle NEA) M4 amplitude (cm) M4 phase lag (°) M4 energy flux (w/m) M4 max current (cm/s) M4 bottom friction (w/m²)
  • Marée M4 GOT 4.7: M4 amplitude (cm) NEA-COMAPI: M4 amplitude (cm)
  • Echanges continent/océan Chantier Amandes eau douce – sédiment – géochimie (ANR 2006-2009, IRD, INSU, CNES) Modélisation hydrodynamique, campagnes fluviales, océanographiques, télédétection Collaborations franco-brésilienne LMTG/LEGOS/CEREGE/CNPq Obidos Connexion avec le courant Nord-Brésil et l’océan tropical Le Bars et al., Ocean Modelling, 2010; Lyard et al., J. Marine Systems, submitted
  • Harmonic analysis error budget
  • Data acquisition rate M2 HF along-track residuals tidal prediction acquisition anomalies cross-over 037-202 spring tides neap tides
  • Conclusions Atlas Mediterranée, NEA et Golfe Persique: ~50 ondes disponibles ~20 ondes avec assimilation ! : encore peu de recul sur ces atlas A faire: validation des courants 2D analyse énergétique: modèle/données de campagne barotrope 3D + assimilation
  • Bathymétrie composite 30"x30" base SW08 (Gebco+Smith&Sandwell v8) POC/Mercator/SHOM
  • EPIGRAM Modélisation 2D et 3D barotrope Assimilation Campagne 2009: Bilan énergétique Friction Effets de sillages z u u u u
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