 assimilation variationnelle |
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L'assimilation variationnelle est une méthode d'
assimilation des données
répondant à deux critères :
le premier d'entre eux consiste à respecter la cohérence des relations mathématiques qui lient les différentes données météorologiques et qui composent le
modèle numérique de prévision
. Rappelons que l'assimilation des données s'effectue à des instants séparés par des intervalles de temps fixés et qu'elle apporte à ces instants des rectifications aux résultats du modèle : le premier critère de l'assimilation variationnelle vient alors imposer que ces rectifications restent compatibles avec les relations mathématiques incluses dans le modèle ainsi qu'avec les calculs informatiques qui en découlent, ceci afin de ne pas introduire des inexactitudes qui se propageraient dans les calculs relatifs aux
échéances
suivantes et qui en fausseraient les résultats ;
le deuxième critère tient compte de ce que l'
atmosphère
est une entité continue : chaque modification apportée en un point de sa représentation doit donc entraîner une rectification des valeurs obtenues par le modèle en chacun des autres points du domaine de
prévision
, aussi distants soient-ils (et non pas seulement aux points immédiatement voisins du point considéré, comme le font les méthodes d'assimilation par simple
interpolation
).
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La méthode d'assimilation ainsi définie prend le nom d'
assimilation variationnelle tridimensionnelle
(en abrégé :
3D-Var
) lorsqu'elle ne prend en compte dans la marche du modèle que les données d'
observation
obtenues à une
échéance
donnée (celle où s'effectue la rectification), de sorte que les modifications qu'elle apporte ne concernent que les trois dimensions de l'espace à un instant donné. Elle porte par contre le nom d'
assimilation variationnelle quadridimensionnelle
(en abrégé :
4D-Var
) lorsqu'elle prend en compte des données arrivant en continu, c'est-à-dire à des instants différents de celui de l'échéance où s'appliquent les rectifications : en sus des trois dimensions de l'espace, elle intègre alors la dimension "temps". Malgré l'efficacité de cette assimilation variationnelle quadridimensionnelle, des raisons pratiques font qu'à l'heure actuelle elle reste très peu appliquée au stade opérationnel : elle réclame en effet d'énormes moyens de calcul informatique, dans lesquels seuls quelques
centres météorologiques
se sont résolus à investir ; c'est le cas du
Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme
, pionnier dans ce domaine, et c'est aussi le cas de Météo-France en ce qui concerne son modèle Arpège à
maille variable
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