D'une part, les équations de Navier-Stokes permettent de décrire les écoulements fluides, la littérature est riche de méthodes numériques permettant la résolution de celle-ci. D'autre part, nous sommes capables de mesurer de manière non-intrusive différentes caractéristique d'un écoulement (champ de vitesse et pression, etc.). Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons aux techniques d'assimilation de données qui combinent les modèles numériques avec les observations afin de déterminer une meilleure approximation du système. Cette thèse s'articule autour de l'assimilation de donnée variationnelle (4DVar) qui est plus précise par construction. Nous avons mené une première application sur la reconstruction de la hauteur et vitesse de la surface libre d'un fluide contenu dans un récipient rectangulaire à fond plat. L'écoulement est modélisé par les équations de shallow water et résolues numériquement. Les observations de l'évolution de la hauteur de la surface libre ont été prélevées par un capteur de profondeur (Kinect). Nous avons comparé les résultats de la reconstruction par 4DVar avec plusieurs version de la méthode d'assimilation hybride 4DEnVar. Enfin, nous avons appliqué la technique 4DVar à la reconstruction volumique de l'aval d'un sillage de cylindre à Reynolds 300. L'écoulement turbulent a été simulé par un code DNS parallèle Incompact3D. La reconstruction a été effectué en combinant tout d'abord des observations synthétiques en trois dimension, puis en combinant des observations de plans orthogonales en stéréo PIV. / In the one hand, flow dynamics are usually described by the NavierStokes equations and the literature provides a wide range of techniques to solve such equations. On the other hand, we can nowadays measure different characteristics of a flow (velocity, pressure, temperature etc...) with non-intrusive Particle Image Velocimetry techniques. Within this thesis, we take interest in the data assimilation techniques, that combine a dynamics model with measurements to determine a better approximation of the system. This thesis focus on the classic variational assimilation technique (4DVar) which ensures a high accuracy of the solution by construction. We carry out a first application of the 4DVar technique to reconstruct the characteristics (height and velocity field) of a uni directional wave at its free surface. The fluid evolution is simulated by the shallow water equations and solved numerically. We use a simple experimental setup envolving a depth sensor (Kinect sensor) to extract the free surface height. We compared the results of the 4DVar reconstruction with different versions of the hybrid data assimilation technique 4DEnVar. Finally, we apply the 4DVar technique to reconstruct the downstream of a three dimensional cylinder wake at Reynolds 300. The turbulent flow is simulated by the high-performance multi-threading DNS code Incompact3d. This dynamics model is first combined with synthetic three dimensional observations, then with real orthogonal-plane stereo PIV observations to reconstruct the full three dimensional flow.

Le méthane est un puissant gaz à effet de serre direct et indirect, dont l’évolution récente reste mal comprise et débattue. L’objectif de ma thèse est l’étude de la capacité des nouvelles mesures du méthane par satellite à quantifier les flux annuels de méthane et leurs variations interannuelles. J’assimile les observations de trois systèmes d’observations satellitaire et du réseau de mesures traditionnelles de surface dans un système d’inversion bayésien variationnel sur des fenêtres temporelles longues cohérentes avec la durée de vie du méthane. Dans un premier temps, je montre que le réglage objectif des statistiques d’erreur de chaque système permet un bon accord entre les estimations des bilans annuels régionaux de méthane obtenus avec TANSO-FTS, IASI et le réseau de surface.Ce résultat permet d’envisager la combinaison de ces mesures pour mieux contraindre les estimations des émissions de méthane. En revanche, les résultats obtenus avec les mesures de SCIAMACHY alors en fin de vie, restent incohérents, probablement à cause d’une structure d’erreur difficile à modéliser. Dans un deuxième temps, je montre que le réseau de surface et IASI détectent la plupart des anomalies de flux de méthane en Afrique du Sud et en Asie de l’Est alors que TANSO-FTS détecte la quasi-totalité desanomalies en Afrique du Nord. De plus, négativement corrélées à l’humidité du sol, les anomalies récentes en Afrique du Nord et en Asie de l’Est suggèrent, respectivement, une augmentation des émissions des feux et un changement de pratique dans la riziculture.Je mets aussi en évidence une contribution majoritaire des terres des basses latitudes del’hémisphère nord à la tendance récente du méthane. / Methane is a powerful greenhouse gas with direct and indirect effect on global warming but its recent trend is misunderstood and still debated. My PhD aims at evaluating the ability of new satellite methane measurements to quantify the methane annual fluxes and their interannual variability. I assimilate the measurements of three satellite observing systems and the traditional observing surface network in a bayesian variational inversion system over long temporal windows consistent with the methane lifetime.First, I show that the tuning of input error statistics of each observing system allows a good agreement between the annual regional methane budgets inferred from TANSO-FTS, IASI and the surface network. This result opens the possibility to combine these measurements to better constrain the methane emission estimates. However, the results inferred from SCIAMACHY measurements acquired at the end of the life of the instrument, remain inconsistent, probably because of an error structure that is difficult to model.Secondly, I show that the surface network and IASI detect the main methane flux anomalies in South Africa and in East Asia whereas TANSO-FTS detects almost all the anomalies in North Africa. Moreover, negatively correlated with soil moisture, the recent anomalies observed in North Africa and in East Asia suggest, respectively, an increase of fire emissions and a change in rice culture practices. I also show that the lands over the Northern Hemisphere low latitudes have a major contribution to the recent methane trend.

La connaissance du microclimat et de l’évapotranspiration ou flux de chaleur latente qui représente la consommation réelle en eau de la culture à l’échelle des parcelles agricoles est une donnée importante pour comprendre le développement des cultures. La plupart des modèles permettant d’estimer l’évapotranspiration sont utilisés sur des surfaces homogènes sans tenir compte des interactions surface - atmosphère et de la variabilité spatiale du domaine agricole. Nous avons utilisé un modèle de couche limite atmosphérique afin de prendre en compte ces interactions. Une approche dite « patchée » permet d’introduire la variabilité spatiale des surfaces dans le modèle à partir des diverses proportions et des caractéristiques des principaux couverts végétaux qui composent le paysage. Une méthode d’assimilation variationnelle a été implémentée afin d’estimer certains paramètres du modèle difficile à connaître précisément. La méthode est basée sur le calcul de l’adjoint du modèle et utilise une température de surface observée par télédétection. L’approche développée est comparée à des approches plus simples considérant chaque type de surface indépendamment, mettant en évidence le rôle de la prise en compte de la variabilité spatiale de la surface sur la simulation du microclimat et des flux de surface / Knowledge of climate at regional scale and evapotranspiration (or latent heat flux which represents the actual water consumption of culture) is a key to understand the development of crops. Most of the methods aiming at estimating evapotranspiration assume homogeneous or decoupled atmospheric variables over the modelling domain without accounting for the feedback between surface and atmosphere. In order to analyse such dependencies and to predict microclimate and land surface fluxes we have developed a coupled atmospheric boundary layer - land surface model which accounts for the landscape heterogeneity using a tiled approach. We have implemented appropriate procedures (variational data assimilation) for assimilating remote sensing data into the model allowing to retrieve some input parameters difficult to estimate spatially (soil moisture and aerodynamic roughness). The developed method is compared to classical approaches considering each type of surface independently. Results are discussed in this paper