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Assimilation des données (HU) : Différence entre versions
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Version du 9 avril 2020 à 18:04
Traduction anglaise : Data assimilation
Dernière mise à jour : 9/4/2020
On regroupe sous ce terme un ensemble de méthodes destinées à approcher au mieux la valeur à attribuer à un paramètre non mesuré.
Principe des méthodes d'assimilation de données
Les méthodes d’assimilation reposent sur des techniques dites de « prévision/correction » :
- on fait une hypothèse sur la valeur du paramètre à déterminer ;
- on en déduit par un modèle la valeur qu’un autre paramètre doit prendre à un endroit et/ou à un instant où ce paramètre est mesuré ;
- on analyse l’écart entre la valeur prédite et la valeur mesurée pour corriger la valeur initiale du paramètre inconnu.
Appliquées de façon itérative, ces techniques permettent d’approcher au mieux les valeurs des paramètres inconnus et d’exploiter les mesures de façon optimale. Les méthodes les plus sophistiquées sont capables de tenir compte de l’incertitude sur les mesures.
Utilisation dans le domaine de l'hydrologie
Les méthodes d’assimilation sont beaucoup utilisées en météorologie pour définir les conditions initiales de l’état de l’atmosphère sur une maille beaucoup plus fine que la maille pour laquelle des mesures sont disponibles. Elles ont également fait l’objet d’applications dans le domaine de l’hydrologie, en particulier pour le calage des modèles.
Pour en savoir plus :
- http://cerfacs.fr/assimilation-de-donnees-et-optimisation/
- http://www.umr-cnrm.fr/recyf/IMG/pdf/journee_maths_INPT_YM.pdf
