Atlas régionaux de marée
les atlas COMAPI (Cnes/Legos/Noveltis)
F. Lyard1, L. RoblouM. Lux, M. Cancet, C. Pénard, J. Lamouroux2
E. Bronner3
1LEGOS, CNRS, Toulouse2Noveltis, 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 editorles 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(%)
Rugositypartition
i
ikiok hhh , 0, i
ki
i
ikiok ,~ 0,
iki
Développement d'une Développement d'une méthodologie systématique méthodologie systématique
(transportable)(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
M2FES2004GOT4.7Optimal
754331
M4FES2004GOT4.7Optimal
141410
K1FES2004GOT4.7Optimal
403921
o Modélisation T-UGOm
o Estimation des erreurs:o altimétrie : X-over, régularitéo modèle: génération d'ensemble
o 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
Hydrodynamique OptimaleAnalyse des
budgets d'énergie
2 gW1 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
Hydrodynamic OptimalM2
energy budget
• Energy fluxes
• Bottom friction RoW
4.5 gW4.25 gW
w/m
w/m²
Depth's error neglected
Cd reconstructionfrom 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)
12
34
5
6
12
34
5
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 observationsM2
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
37assim 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)
Obidos
Connexion avec le courant Nord-Brésil et l’océan tropical
Echanges continent/océan
Chantier AmandesChantier Amandeseau douce – sédiment – géochimie
(ANR 2006-2009, IRD, INSU, CNES)
Modélisation hydrodynamique, campagnes fluviales, océanographiques, télédétection
Collaborations franco-brésilienne LMTG/LEGOS/CEREGE/CNPq
Le Bars et al., Ocean Modelling, 2010; Lyard et al., J. Marine Systems, submitted
Harmonic analysis error budgetHarmonic analysis error budget
Data acquisition rateData acquisition rate
M2 HF along-track residuals
tidal prediction
acquisition anomalies
cross-over 037-202
spring tidesneap tides
ConclusionsAtlas 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
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