Le formulaire de calcul DARWIN2.3, basé sur l’évaluation des données nucléaires JEFF-3.1.1, est dédié aux applications du cycle du combustible nucléaire. Il est validé expérimentalement pour le calcul du bilan matière par comparaison avec des mesures de rapports isotopiques réalisées sur des tronçons de combustibles irradiés en réacteur de puissance. Pour certains nucléides d’intérêt pour le cycle du combustible, la validation expérimentale montre que le calcul de la concentration en évolution pourrait être amélioré. C’est dans ce contexte que les travaux de thèse ont été menés : après s’être assuré que le biais Calcul / Expérience (C/E) est majoritairement dû aux données nucléaires, deux voies d’amélioration du calcul du bilan matière sont proposées et étudiées.La première voie d’amélioration s’attache à la ré-estimation des données nucléaires par assimilation des données intégrales. Elle consiste en l'assimilation des données provenant de la validation expérimentale du calcul du bilan matière avec DARWIN2.3 à l'aide du code d’évaluation des données nucléaires CONRAD. Des recommandations d’évolution d’évaluation, qui découlent de l’analyse de ces travaux, sont effectuées.La deuxième voie d’amélioration consiste à proposer de nouvelles expériences pour valider les données nucléaires impliquées dans la formation de nucléides pour lesquels on ne dispose pas d’expérience pour valider le calcul de la concentration avec DARWIN2.3. La faisabilité d’une expérience dédiée à la validation des sections efficaces des réactions de formation du 14C, à savoir 14N(n,p) et 17O(n,α), a été démontrée en ce sens. / The DARWIN2.3 calculation package, based on the use of the JEFF-3.1.1 nuclear data library, is devoted to nuclear fuel cycle studies. It is experimentally validated for fuel inventory calculation thanks to dedicated isotopic ratios measurements realized on in-pile irradiated fuel rod cuts. For some nuclides of interest for the fuel cycle, the experimental validation work points out that the concentration calculation could be improved. The PhD work was done in this framework: having verified that calculation-to-experiment (C/E) biases are mainly due to nuclear data, two ways of improving fuel inventory calculation are proposed and investigated. It consists on one hand in improving nuclear data using the integral data assimilation technique. Data from the experimental validation of DARWIN2.3 fuel inventory calculation are assimilated thanks to the CONRAD code devoted to nuclear data evaluation. Recommendations of nuclear data evaluations are provided on the basis of the analysis of the assimilation work. On the other hand, new experiments should be proposed to validate nuclear data involved in the buildup of nuclides for which there is no post-irradiation examination available to validate DARWIN2.3 fuel inventory calculation. To that extent, the feasibility of an experiment dedicated to the validation of the ways of formation of 14C, which are 14N(n,p) and 17O(n,α) reaction cross sections, was demonstrated.

La circulation du golfe du Lion est influencée par un forçage atmosphérique intense et le Courant Nord Méditerranéen (CNM). Une configuration au 1/16° a été utilisée pour modéliser la dynamique complexe de cette région, mais ne permet pas de modéliser correctement le CNM. Nous avons utilisé la méthode d’assimilation du filtre SEEK afin de combiner l’information contenue dans ce modèle et celle provenant d’observations synthétiques altimétriques (de type SARAL-AltiKa) et in situ, extraites d’une configuration réaliste du golfe du Lion au 1/64°. Afin d’évaluer la qualité des résultats, des diagnostics statistiques et physiques ont été établis et témoignent d’une bonne qualité de l’expérience. On a ainsi montré une amélioration des caractéristiques du CNM en surface et en profondeur, de son activité mésoéchelle et permis l’intrusion de branches de recirculation sur le plateau. Une meilleure représentation de ce courant a permis d’améliorer la quantité des échanges côte-large de même que la caractéristique des eaux du plateau, ce qui a permis la formation d’eaux denses hivernales, leur convection puis leur cascading le long du talus. L’assimilation a aussi amélioré les caractéristiques du panache du Rhône. On a ainsi montré que l’assimilation de nouvelles formes d’observations dans les systèmes opérationnels permettra de contrôler des processus plus fins et proches des côtes, non contrôlés par les systèmes d’observations actuels. / Ocean circulation in the Gulf of Lions is both influenced by intense atmospheric forcings and the North Mediterranean Current (NMC). A 1/16◦ configuration of the Gulf of Lions has been used to represent the complex dynamics of this area but does not allow a correct modeling of the NMC. We have used the SEEK filter data assimilation method to combine the information contained in the model and the one coming from synthetic in situ and altimetric observations (from SARAL-AltiKa altimeter). Those observations have been extracted from a realist 1/64◦ configuration of the Gulf of Lions. To assess the quality of results, statistical and physical diagnostics have been developed and show a good quality of the experiment. Thanks to a better representation of this current at the surface and at depth as well as its mesoscale activity, we have managed to improve the quantity of cross shelf exchanges. Consequently, we have managed to improve shelf water characteristics, which have thus allowed the formation of dense waters in winter, their convection and cascading over the shelf break. Rhône river plume characteristics have also been improved thanks to data assimilation. We have finally shown that assimilating those new kinds of observations in operational systems should allow the control of small scale processes closed to the coast that are not controlled with present observational systems

L'impact sur le climat et sur la qualité de l'air des gaz émis par les activités humaines a de fortes retombées sociales et économiques. L'ozone (O3) troposphérique est produit à partir des polluants primaires comme les oxydes d'azote. Il est le troisième gaz par importance dans l'effet de serre après le dioxyde de carbone et le méthane, et il est l'un des polluants principaux pour ses effets oxydants sur les tissus organiques. Pour répondre au besoin de mesure continue de la concentration d'O3 plusieurs satellites emportent des sondeurs capables de mesurer leur signal dans les domaines ultra-violet, visible ou infrarouge du rayonnement terrestre. Le CNES développe notamment le sondeur infrarouge IASI à bord des satellites météorologiques polaires METOP. IASI, en orbite depuis de nombreuses années, permet d'estimer la concentration de certains gaz atmosphériques, notamment l'O3, avec une couverture spatio-temporelle jamais atteinte jusqu'à présent. Chaque jour IASI mesure le spectre infrarouge de l'atmosphère entre 650 et 2700 nm avec une résolution horizontale de 12 km, ce qui fait un volume de données géolocalisées de plusieurs dizaines de gigaoctets par jour. Ces observations constituent un jeu de données idéal pour la validation des modèles de chimie-transport (CTM) à la base des systèmes de surveillance et de prévision de la qualité de l'air. Ces modèles peuvent prendre en compte les observations satellitaires par une procédure mathématique appelée 'assimilation de données'. Cette technique permet de compléter l'information parfois parcellaire des satellites (par exemple à cause de la présence des nuages ou durant la nuit pour les capteurs UV-visible) et d'obtenir des champs 3D globaux des concentrations de certaines espèces chimiques avec une fréquence horaire. Dans ce contexte, il est très important de développer des algorithmes fiables et efficaces pour assimiler les données IASI dans les CTM. A cette fin, l'UMR/CECI (CERFACS) développe en collaboration avec le CNRM/Météo-France un outil d'assimilation (VALENTINA) pour le CTM MOCAGE ayant des applications à l'échelle globale ou régionale pour l'étude du climat ou de la qualité de l'air, notamment dans le cadre du projet européen Copernicus sur la composition de l'atmosphère (CAMS). Il collabore également avec le Laboratoire d'Aérologie, qui développe depuis plusieurs années l'algorithme SOFRID de restitution des profils verticaux d' O3 IASI basé sur le code de transfert radiatif RTTOV. Le travail de cette thèse concerne la mise au point et la production d'analyses d' O3 troposphérique tridimensionnelles par l'assimilation d'observations satellitaires (MLS, IASI) dans le CTM MOCAGE. L'objectif principal est de constituer une nouvelle base de données pour l'étude de la variabilité de l'ozone de l'échelle journalière à celle décennale. On démontre ainsi la capacité des analyses utilisant les données IASI à reproduire la réponse de l' O3 troposphérique à l'ENSO (El Niño Southern Oscillation) aux basses latitudes, apportant notamment des informations nouvelles sur la distribution verticale des anomalies associées. Une large part de ce travail a de plus consisté à analyser les biais entre les analyses et les données de sondages indépendantes. Une des raisons expliquant ces biais pourrait être l'utilisation d'a-priori et de covariances d'erreurs climatologiques fortement biaisés (notamment au niveau de la tropopause) dans la procédure d'inversion des produits d' O3 de IASI. Une seconde partie de la thèse a donc consisté à mettre en place une méthode permettant de prescrire des a-priori plus proches des situations réelles améliorant ainsi les profils d' O3 restitués. En conclusion cette thèse constitue une avancée significative vers l'amélioration des produits d' O3 troposphérique issus de l'instrument IASI, permettant d'envisager un suivi à long terme que le caractère opérationnel des satellites METOP facilitera. / Human activity produces gases impacting the climate and the air quality with important economic and social consequences. Tropospheric ozone (O3) is created by chemical reactions from primary pollutants as nitrogen oxides. O3 is the third most important greenhouse gas after carbon dioxide and methane. It is one of the most important pollutants due to its oxidant effects on biological tissue. Several sensors on board satellites measure ozone concentration in the Ultraviolet, visible, or in the Earth infrared radiance. The French national center for space studies CNES (Centre National d'Etudes Spatiales) has developed the infrared sounding IASI on board polar meteorological satellites METOP. IASI, in orbit for several years, has allowed to estimate concentration of atmospheric gases, particularly O3, with a spatio-temporal coverage never reached so far. Every day, IASI measures infrared spectrum of the atmosphere between 650 to 2700 nm with an horizontal resolution of 12 km, giving tens of Gigaoctet per day of geolocated data. These observations form a part of an ideal set of data for the Chemistry Transport Model (CTM). CTM are used to analyze and predict air quality and can take into account satellite data according to a mathematical procedure called 'data assimilation'. This technic allows to fill gaps in the satellite information (for instance due to clouds or during night for the UV-visible sensor) and to obtain 3D global fields of chemical species concentration on an hourly basis. Therefore, it is important to develop accurate and efficient algorithms to assimilate IASI data in the CTM's. To this end, the UMR/CECI (CERFACS) develops in collaboration with the CNRM/Météo-France an assimilation tool (named VALENTINA) to the CTM MOCAGE that has applications on global and regional scales for climate or air quality study. The CTM MOCAGE is part of the European Copernicus project on the atmospheric composition (CAMS). In addition, the UMR/CECI collaborates with the Laboratoire d'Aérologie that has developed for several years the SOFRID algorithm for the vertical profiles retrieval of IASI ozone data based on the radiative transfer code RTTOV. The study of this PhD includes the tridimensional production of tropospheric ozone analysis with data assimilation (MLS, IASI) in the CTM MOCAGE, and on the ozone variability. Hence, we demonstrate the analysis ability to reproduce tropospheric ozone in response to ENSO, by bringing new informations on the vertical structure of associated anomalies. The PhD also focuses on the study of biases between analyses and independent ozone soundings. One of the main reasons could be due to the use of the climatological a-priori and matrix error covariance associated, strongly biased (particularly around the tropopause) in the retrieval method of IASI ozone data. Therefore, the second part of the PhD has consisted implementation of a method that generates accurate a-priori to improve retrieved ozone profiles. As a conclusion, this PhD brings a significant progress towards the improvement of tropospheric ozone products from IASI instrument, that should contribute to the long-term monitoring of tropospheric ozone thanks to the operational nature of METOP satellites.

Neste estudo, trata-se de avaliar fontes de precipitação baseadas em estimativas por satélite e técnicas de assimilação de dados para previsão de vazões por meio do modelo hidrológico distribuído MGB-IPH. A insuficiente representatividade espacial dos pluviômetros torna difícil a correta representação dos campos de precipitações. Por outro lado, as estimativas de satélite, embora forneçam uma descrição espacial mais consistente, são potencialmente menos acuradas. Sendo assim, procura-se utilizar métodos que combinem os dados de ambas as fontes para gerar um campo de precipitação mais consistente. Neste trabalho, implementaramse dois modelos de combinação pluviômetro-satélite, CHUVSAT e MERGEHQ, através de uma metodologia de interpolação. Por outro lado, as técnicas de assimilação de dados acoplados aos modelos de previsão hidrológica são também de interesse neste estudo, pois minimizam as incertezas associadas ao processo de calibração de parâmetros, às variáveis de estado e dados de entrada do modelo hidrológico. Para esse propósito, escolheu-se a bacia do rio Tocantins e implementou-se particularmente a técnica de assimilação de dados de tipo sequencial chamado na literatura de filtro de partículas, conjuntamente com o método de filtro Kalman por conjunto e o método de assimilação AsMGB atualmente acoplado ao modelo MGB-IPH. O estudo mostra que a precipitação combinada utilizada como dado de entrada na simulação hidrológica permitiu reproduzir adequadamente os hidrogramas observados para o período de calibração e validação. Já para o caso das vazões resultantes, durante a etapa de previsão, a precipitação combinada mostrou-se com melhor desempenho em termos estatísticos que os métodos sem combinar, sobretudo após 24 horas de antecedência. Finalmente, a técnica de assimilação de dados por filtro de partículas conseguiu absorver os erros da simulação melhorando as medidas de desempenho na etapa de previsão sendo superior ao modelo de previsão sem considerar assimilação. / The objective of this study is to evaluate precipitation sources based on satellite estimates and data assimilation techniques for prediction of flows by means of the distributed hydrological model MGB-IPH. The insufficient spatial availability of rain gauges makes difficult to represent precipitation fields appropriately. In contrast, satellite estimates, although providing a more consistent spatial description, are potentially less accurate. Thus, raingauge satellite merging methods that combine data from both sources to generate a more consistent precipitation field are used herein. For this purpose, two models namely CHUVSAT and MERGEHQ were implemented using an interpolation technique. On the other hand, data assimilation techniques coupled with hydrological forecasting models are also assessed in this study. The assimilation process minimizes the uncertainties associated with the parameter calibration procedure, variable state and hydrological input data. In this manner, the sequential data assimilation technique namely particle filter in conjunction with the Kalman filter method and the assimilation method AsMGB, which is currently coupled to the MGBIPH model, were implemented and applied to the Tocantis basin. The obtained results showed that the combined precipitation used as input data in the hydrological simulation allowed reproducing adequately the observed hydrograms for the periods of calibration and validation. In the case of the resulting flows during the forecast stage, the merging precipitation was shown to perform better in statistical terms than the uncombined methods, especially after 24 hours in advance. Finally, the data assimilation technique by particle filter was able to absorb all simulation errors, improving the performance measures in the forecasting stage, thus being superior to the forecasting model without considering assimilation.

En dépit de progrès croissants durant la dernière décennie, la complexité des écosystèmes marins est encore imparfaitement simulée par les modèles.Les formulations des processus biogéochimiques sont en général établies de manière empirique et contraintes par une multitude de paramètres.Il est ainsi généralement admis que leurs incertitudes impactent fortement l'estimation de la production primaire, dont le rôle dans le cycle du carbone est primordial.Analyser les impacts de l'incertitude des modèles est donc nécessaire pour améliorer la représentation des caractéristiques biogéochimiques de l'océan.Dans le contexte d'assimilation de données de la couleur de l'océan, la définition des erreurs de prévision représente de plus un important verrou aux performances des systèmes.Ces points seront analysés dans cette thèse. L'objectif sera d'examiner, dans un contexte de modélisation/assimilation, la pertinence d'utiliser une approche probabiliste basée sur une simulation explicite des incertitudes biogéochimiques du modèle couplé au 1/4° NEMO/PISCES sur l'océan Atlantique Nord.A partir d'une simulation déterministe du modèle PISCES, nous proposerons une méthode pour générer des processus aléatoires, AR(1), permettant d'inclure des structures spatiales et temporelles de corrélations.A chaque pas de temps, ces perturbations aléatoires seront ensuite introduites dans le modèle par l'intermédiaire de paramétrisations stochastiques.Elles simuleront 2 différentes classes d'incertitudes: les incertitudes sur les paramètres biogéochimiques du modèle et les incertitudes dues aux échelles non résolues dans le cas d'équations non linéaires. L'utilisation de paramétrisations stochastiques permettra ainsi d'élaborer une version probabiliste du modèle PISCES, à partir de laquelle nous pourrons réaliser une simulation d'ensemble de 60 membres.La pertinence de cette simulation d'ensemble sera évaluée par comparaison avec les observations de la couleur de l'océan SeaWIFS. Nous montrerons en particulier que la simulation d'ensemble conserve les structures de grande échelle présentes dans la simulation déterministe.En utilisant les distributions de probabilité définies par les membres de l'ensemble, nous montrerons que l'ensemble capture l'information des observations avec une bonne estimation de leurs statistiques d'erreur (fiabilité statistique). L'intérêt de l'approche probabiliste sera ainsi d'abord évalué dans un contexte de modélisation biogéochimique. / In spite of recent advances, biogeochemical models are still unable to represent the full complexity of marine ecosystems.Since mathematical formulations are still based on empirical laws involving many parameters, it is now well established that the uncertainties inherent to the biogeochemical complexity strongly impact the model response.Improving model representation therefore requires to properly describe model uncertainties and their consequences.Moreover, in the context of ocean color data assimilation, one of the major issue rely on our ability to characterize the model uncertainty (or equivalently the model error) in order to maximize the efficiency of the assimilation system.This is exactly the purpose of this PhD which investigates the potential of using random processes to simulate some biogeochemical uncertaintiesof the 1/4° coupled physical–biogeochemical NEMO/PISCES model of the North Atlantic ocean.Starting from a deterministic simulation performed with the original PISCES formulation, we propose a genericmethod based on AR(1) random processes to generate perturbations with temporal and spatial correlations.These perturbations are introduced into the model formulations to simulate 2 classes of uncertainties: theuncertainties on biogeochemical parameters and the uncertainties induced by unresolved scales in the presenceof non-linear processes. Using these stochastic parameterizations, a probabilistic version of PISCES is designedand a 60-member ensemble simulation is performed.The implications of this probabilistic approach is assessed using the information of the probability distributions given of this ensemble simulationThe relevance and the impacts of the stochastic parameterizations are assessed from a comparison with SeaWIFS satellite data.In particular, it is shown that the ensemble simulation is able to produce a better estimate of the surface chlorophyll concentration than the first guess deterministic simulation.Using SeaWIFS ocean color data observations, the statistical consistency (reliability) of this prior ensemble is demonstrated using rank histograms.Finally, the relevance of our approach in the prospect of ocean color data assimilation is demonstrated by considering a 3D optimal analysis of the ensemble (one updateat one time step) performed from the statistic errors of the stochastic ensemble simulation previously stated.During this experiment, the high resolution SeaWIFS ocean color data are assimilated using a Ensemble Transform Kalman Filter (ETKF) analysis scheme and the non gaussian behaviour and non linear relationshipbetween variables are taken into account using anamorphic transformations.More specifically, we show that the analysis of SeaWIFS data improves the representation and the ensemble statistics of chlorophyll concentrations.

Les données satellitaires représentent aujourd'hui la vaste majorité des observations assimilées dans les modèles de prévision numérique du temps. Leur exploitation reste cependant sous-optimale, seulement 10% du volume total est assimilé en opérationnel. Environ 80% des données infrarouges étant affectées par les nuages, il est primordial de développer l'assimilation des observations satellitaires dans les zones nuageuses. L'exploitation du sondeur hyperspectral infrarouge IASI a déjà permis une amélioration des prévisions météorologiques grâce à sa précision et son contenu en information jamais inégalés. Son utilisation dans les zones nuageuses reste cependant très complexe à cause de la forte non-linéarité des processus nuageux dans l'infrarouge. Cette thèse propose donc une méthode permettant d'exploiter au mieux les observations nuageuses du sondeur IASI. Un modèle de transfert radiatif avancé utilisant les propriétés microphysiques du nuage a été évalué. Cette méthode présente l'avantage majeur d'utiliser les profils de condensats nuageux produits par les modèles de prévision. Grâce à ce nouveau schéma, les profils de contenus en eau nuageuse ont pu être inversés avec succès à partir des observations IASI et d'un schéma d'assimilation variationnelle uni-dimensionnel (1D-Var). L'impact de ces observations en termes d'analyse et d'évolution des variables nuageuses dans le modèle de prévision a aussi été évalué. Cette étude est une première évaluation du choix des variables de contrôle utilisées lors des inversions. Un modèle simplifié uni-colonne du modèle de prévision AROME a permis de faire évoluer les profils analysés par le 1D-Var sur une période de trois heures. Des résultats prometteurs ont montré la bonne conservation de l'incrément d'analyse pendant plus d'une heure et demie de prévision. La formation des systèmes fortement précipitants étant fortement liée aux contenus en eau nuageuse, ces résultats encourageants laissent entrevoir des retombées majeures pour la prévision des évènements de pluie intense et les applications de prévision numérique à très courte échéance. / Nowadays, most data assimilated in numerical weather prediction come from satellite observations. However, the exploitation of satellite data is still sub-optimal with only 10 to 15% of these data assimilated operationally. Keeping in mind that about 80% of infrared data are affected by clouds, it is a priority to develop the assimilation of cloud-affected satellite data. The hyperspectral infrared sounder IASI has already contributed to the improvement of weather forecasts thanks to its far better spectral resolution and information content compared to previous instruments. The use of cloud-affected IASI radiances is still very complicated due to the high non-linearity of clouds in the infrared. This PhD work suggests an innovative way to take advantage of cloud-affected radiances observed by IASI. An advanced radiative transfer model using cloud microphysical properties has been evaluated. This method has the advantage of using cloud water content profiles directly produced by numerical weather prediction models. Thanks to this new scheme, profiles of cloud water contents have been successfully retrieved from IASI cloud-affected radiances with a one dimensional variational assimilation scheme (1D-Var). The impact of these data in terms of analysis and evolution of cloud variables has been evaluated in a numerical weather prediction model. This study is the first step in evaluating the choice that has been made for the control variables used during the retrievals. A simplified one-dimensional version of the AROME model was used to run three-hour forecasts from the 1D-Var analysed profiles. Promising results have shown a good maintenance of the analysis increment during more than one hour and a half of forecast. In regard to these encouraging results, a positive impact on nearcasting applications and forecasts of heavy rainfall events, which are highly coupled to cloud variables, can be expected in the future.

L'objectif scientifique de ce travail de thèse est d'améliorer l'estimation des flux d'eau à la surface des continents, à l'échelle saisonnière et interannuelle (de quelques années à décennale). En particulier, il s'agit d'étudier l'apport de données satellites, notamment de la future mission SWOT (Surface Water and Ocean Topography, lancement prévu en 2021), pour l'étude de la partie continentale du cycle de l'eau à l'échelle globale, à l'aide du modèle global de surfaces continentales ISBA-TRIP (Intéractions Sol-Biosphère-Atmosphère/Total Runoff and Integrating Pathways). Dans ce travail de thèse, j'explore le potentiel des données d'altimétrie satellitaire, pour corriger certains paramètres du modèle de routage de rivière TRIP et aussi pour corriger ses variables d'état. Pour ce faire, une plateforme d'assimilation de données virtuelles SWOT, mais aussi de données d'altimètres nadirs actuels a été mise en place. Mais avant l'assimilation de ces données de télédétection, il a été nécessaire de faire une analyse de sensibilité du modèle TRIP à ses paramètres, pour déterminer quels paramètres ont le plus d'influence sur les observables SWOT et qui donc pourront être corrigés. L'analyse de sensibilité (ANOVA) a alors été menée sur les principaux paramètres de TRIP. L'analyse de sensibilité a été menée sur le bassin de L'Amazone et les résultats ont été publiés. Les résultats ont montré que les hauteurs d'eau simulées sont sensibles aux paramètres géomorphologiques locaux exclusivement tandis que les débits simulés sont sensibles à l'ensemble des paramètres amont (selon le réseau de routage TRIP) et surtout au paramètre lié au temps de résidence des eaux souterraines. Enfin, les anomalies de hauteurs présentent des sensibilités similaires aux hauteurs d'eau mais avec des variations temporelles plus marquées. Ces résultats nous ont permis de faire les choix algorithmiques dans le cadre de l'assimilation de données. Ensuite, je me suis concentrée sur le développement de la maquette d'assimilation de données consistant en un Filtre de Kalman d'Ensemble (EnKF) et permet de faire soit de l'estimation de paramètres, soit de l'estimation d'état. La maquette en " estimation de paramètres " est testée et validée par une série d'expériences jumelles. On a assimilé des pseudo-observations de hauteurs et d'anomalies d'eau le long des traces du satellite SWOT, afin de corriger les coefficients de Manning du lit de la rivière, avec possibilité d'étendre à d'autres paramètres. Les premiers résultats montrent que la maquette est capable de retrouver la bonne distribution des coefficients de Manning en assimilant les hauteurs d'eau et les anomalies. Pour l'estimation d'état, on réalise des étapes d'assimilation journalières pour corriger le stock d'eau initial (condition initiale du modèle), en assimilant des débits estimés à partir de séries altimétriques de côtes d'eau ENVISAT. A partir de courbe de tarage hauteurs d'eau-débits calibrées sur le bassin de l'Amazone avec le modèle hydrologique MGB-IPH, les côtes d'eau ont été transformées en " débits altimétriques " que l'on assimile alors dans la maquette. Ces expériences d'estimation d'état nous permettent de sortir du cadre idéalisé des expériences jumelles en assimilant des données réelles, mais nous permet aussi de tester l'apport d'un premier jeu de données de débits provenant de mesures satellites, qui préfigure le futur produit de débit SWOT. Les résultats montrent que les erreurs sur le débits sont globalement améliorées : le run libre donne un RMSE de 2,79x103 m3/s (73,6 %) par rapport aux données in situ disponible sur le bassin et le run corrigé un RMSE de 1,98 x 103 m3/s (53,9 %). / Scientific objective of this PhD work is to improve water fluxes estimation on the continental surfaces, at interanual and interseasonal scale (from few years to decennial time period). More specifically, it studies contribution of remotely-sensed measurements to improve hydrology model. Notably, this work focuses on the incoming SWOT mission (Surface Water and Ocean Topography, launch scheduled for 2021) for the study of the continental water cycle at global scale, and using the land surface model ISBA-TRIP. In this PhD work, I explore the potential of satellite data to correct both input parameters of the river routing scheme TRIP and its state variables. To do so, a data assimilation platform has been set to assimilate SWOT virtual observation as well as discharge estimated from real nadir altimetry data. Beforehand, it was necessary to do a sensibility analysis of TRIP model to its parameters. The aim of such study was to highlight what are the most impacting parameters on SWOT-observed variables and therefore select the ones to correct via data assimilation. The sensibility analysis (ANOVA) has been led on TRIP main parameters. The study has been done over the Amazon basin. The results showed that the simulated water levels are sensitive to local geomorphological parmaters exclusively. On the other hand, the simulated discharges are sensitive to upstream parameters (according to the TRIP river routing network) and more particularly to the groundwater time constant. Finally, water anomalies present sensitivities similar to those of the water levels but with more pronounced temporal variations. These results also lead me to do some choices in the implementation of the assimilation scheme and have been published. Therefore, in the second part of my PhD, I focused on developing a data assimilation platform which consists in an Ensemble Kalman Filter (EnKF). It could either correct the model input parameters or directly its state. A series of twin experiments is used to test and validate the parameter estimation module of the platform. SWOT virtual-observations of water heights and anomalies along SWOT tracks are assimilated to correct the river manning coefficient, with the possibility to easily extend to other parameters. First results show that the platform is able to recover the "true" Manning distribution assimilating SWOT-like water heights and anomalies. In the state estimation mode, daily assimilation cycles are realized to correct TRIP river water storage initial state by assimilating ENVISAT-based discharge. Those observations are derived from ENVISAT water elevation measures, using rating curves from the MGB-IPH hydrological model (calibrated over the Amazon using in situ gages discharge). Using such kind of observation allows going beyond idealized twin experiments and also to test contribution of a remotely-sensed discharge product, which could prefigure the SWOT discharge product. The results show that discharge after assimilation are globally improved : the root-mean-square error between the analysis discharge ensemble mean and in situ discharges is reduced by 28 \%, compared to the root-mean-square error between the free run and in situ discharges (RMSE are respectively equal to 2.79 x 103 m3/s and 1.98 x 103 m3/s).

Dans cette thèse, l'application de l'assimilation de données (AD) à la MFN est étudiée, avec comme objectif global de contribuer à l'amélioration de la prévision numérique d'écoulements complexes. L'AD consiste à fusionner les outils de prévision numérique avec des données expérimentales afin d'améliorer l'estimation des paramètres d'entrée du code MFN. Les aspects méthodologiques de l'AD et son application pour des études physiques sont tous deux examinés dans cette thèse. Dans un premier temps, l'AD est utilisée pour une étude théorique de la turbulence de grille. Un modèle spectral pour les écoulements turbulents homogènes et anisotropes est également proposé. Plusieurs méthodes d'AD sont ensuite implémentées pour un code MFN et appliquées à la reconstruction d'écoulements instationnaires et compressibles en présence d'incertitudes sur des paramètres d'entrée de grandes dimensions afin d'évaluer les forces et faiblesses respectives de ces techniques. Des stratégies pour le placement optimal de réseaux de capteurs sont élaborées afin d'améliorer les performances du processus d'AD. Enfin, l'AD est appliquée à l'identification de sources de polluants et à la reconstruction de conditions météorologiques pour des écoulements en milieu urbain prédits par Simulation des Grandes Echelles. / In this thesis, we investigate the use of various data assimilation (DA) techniques in the context of CFD, with the ultimate goal of enhancing the prediction of real-world flows. DA consists in merging numerical predictions and experimental observations in order to improve the estimation of the CFD solver inputs. Both methodological aspects of DA and its potential application to physics investigations are explored for various flow configurations. First, DA is considered for the theoretical analysis of grid turbulence decay. Fundamental aspects of anisotropic homogeneous turbulence are also investigated through spectral modelling. Various DA methodologies are deployed in conjunction with a Navier-Stokes solver and are assessed for the reconstruction of unsteady compressible flows with large control vectors. Sensor placement strategies are developed to enhance the performances of the DA process. Finally, a first application of DA to Large Eddy Simulations of full-scale urban flows is proposed with the aim of identifying source and wind parameters from concentration measurements.

La mise en œuvre de méthodes d'assimilation d'ensemble est une technique assez récente visant à simuler les erreurs d'analyse et de prévision d'un système d'assimilation de données. Cela permet d'une part d'estimer des covariances spatiales des erreurs de prévision, qui sont un ingrédient essentiel des systèmes d'assimilation de données, dans la mesure où elles permettent de filtrer et de propager spatialement l'information observée. La dépendance de ces covariances d'erreur à la situation météorologique devient ainsi accessible avec ces techniques d'ensemble. D'autre part, l'assimilation d'ensemble est également une méthode de plus en plus utilisée pour fournir des perturbations initiales aux systèmes de prévision d'ensemble. Une telle approche peut être mise en place non seulement dans un système modélisant l'atmosphère sur l'ensemble du globe, mais aussi dans un système régional à aire limitée, en utilisant dans ce cas des conditions limites latérales appropriées. Le sujet de thèse proposé consiste à examiner certaines propriétés de sensibilité de ces techniques d'assimilation d'ensemble dans ces deux types de contextes (à savoir global et régional, respectivement). Il s'agit premièrement d'étudier la sensibilité d'un système global d'assimilation d'ensemble à son initialisation. Cela sera mené en comparant une technique d'initialisation "à froid" (basée sur des perturbations initiales nulles) avec une méthode basée sur des perturbations initiales tirées d'un modèle de covariance. Dans une deuxième partie, la sensibilité d'une assimilation d'ensemble régionale aux conditions limites latérales sera examinée. Dans cette perspective, une comparaison entre différentes techniques de production des perturbations latérales sera réalisée. Il s'agit notamment de comparer les approches basées sur des perturbations latérales qui sont soit nulles, soit tirées d'un ensemble global, ou encore produites à l'aide d'un modèle de covariance. Ces études de sensibilité seront menées d'une part en utilisant des expérimentations avec les systèmes global Arpege et régional Aladin. Ce travail s'appuiera d'autre part sur une formalisation des équations qui gouvernent l'évolution des perturbations au sein d'une assimilation d'ensemble. Ces études devraient permettre de documenter les propriétés de ces assimilations d'ensemble, et de définir des stratégies de mise en œuvre en grandeur réelle pour l'assimilation de données ainsi qu'éventuellement pour la prévision d'ensemble. / The implementation of ensemble assimilation methods is a fairly recent technique used to simulate the analysis and forecast errors within a data assimilation system. On the one hand, this allows to estimate the spatial covariances of forecast errors, which are an essential component in data assimilation systems, insofar as they are used to filter and disseminate spatially the observed information. The dependence of such error covariances to the weather situation becomes accessible with these ensemble techniques. On the other hand, the ensemble assimilation is a method increasingly used to provide initial perturbations to ensemble prediction systems. Such approach may be implemented not only in a system modeling the atmosphere throughout the globe, but also in a regional system with limited area using suitable lateral boundary conditions. The proposed thesis consists on examining some sensitivity properties of these ensemble assimilation techniques in both contexts (global and regional, respectively). In the first part, the sensitivity of a global ensemble assimilation system to its initialization will be examined. This will be conducted by comparing a "cold" initialization technique (initial perturbations equal to zero) with a method based on initial perturbations drawn from a covariance model. In the second part, the sensitivity of a regional ensemble assimilation to lateral boundary conditions will be considered. In this context, a comparison between different techniques producing lateral boundaries will be achieved. It involves comparing approaches using lateral boundaries which are equal to zero or drawn from a global ensemble, or generated using a covariance model. These sensitivity studies will be conducted using experiments using the global and regional modeling systems, Arpège and Aladin respectively. Furthermore, this work will be based on a formalization of the equations governing the evolution of perturbations in an ensemble assimilation. These studies should help to document the ensemble assimilation properties, and develop strategies for implementing in real scale for data assimilation and possibly for ensemble prediction system.

Cette thèse s’inscrit dans la problématique de l’utilisation des observations satellitaires pour l’assimilation en prévision numérique du temps dans les régions nuageuses pluvieuses. Les travaux sont abordés en lien avec l’amélioration de la prévision des cyclones tropicaux et s’appuient sur la mission satellitaire innovante MEGHATROPIQUES couvrant les zones tropicales avec une répétitivité temporelle inégalée et en particulier sur le sondeur micro-ondes d’humidité SAPHIR à 183 GHz. Nous avons utilisé le modèle de prévision numérique du temps ALADIN-Réunion opérationnel à Météo-France depuis 2006 dont le domaine couvre une large partie de l’océan Indien avec une résolution horizontale de 8 km, ainsi que le modèle de transfert radiatif RTTOV-SCATT qui offre un bon compromis entre sa précision pour décrire les atmosphères diffusantes et sa rapidité d’exécution. Dans un premier temps nous avons optimisé le choix des propriétés radiatives des précipitations solides afin de simuler au mieux les températures de brillance SAPHIR avec les modèles ALADIN-Réunion et RTTOV-SCATT. Nous avons ensuite proposé une méthode d’inversion des températures de brillance SAPHIR en zones nuageuses basée sur une méthode bayésienne permettant de restituer des profils atmosphériques corrigés. Ces profils inversés ont été validés pour une situation particulière associée au cyclone Benilde (Décembre 2011). Les profils d’humidité spécifique ont alors été introduits comme de nouvelles observations dans l’assimilation variationnelle tridimensionnelle (3D-Var) du modèle ALADIN-Réunion. La capacité du système 3D-Var à contraindre le champ d’humidité analysé vers les profils inversés est démontrée, ainsi que l’amélioration des prévisions de précipitations à courte échéance. Toutefois, la prévision du cyclone Benilde est de moins bonne qualité avec ces observations additionnelles. Plusieurs pistes sont proposées pour expliquer et améliorer ces premiers résultats. Finalement, une étude a été réalisée pour préparer les évolutions des modèles de prévision numérique. Nous avons examiné la capacité d’une version d’ALADIN-Réunion avec un schéma de convection profonde pronostique à simuler le cycle de vie du cyclone Bejisa (Décembre 2013 - Janvier 2014). Des améliorations significatives sont notées à la fois sur la trajectoire et l’intensification de ce système tropical. De manière cohérente, la simulation des températures de brillance SAPHIR en zones nuageuses est en meilleur accord avec les observations. Un modèle à plus fine échelle (AROME) résolvant explicitement la convection profonde (résolution horizontale de 2.5 km) est appelé à remplacer le modèle ALADIN-Réunion. Sa capacité à décrire le système Bejisa est démontrée. Toutefois il apparaît que le choix optimal pour le type de particule décrivant les précipitations solides fait pour ALADIN-Réunion n’est pas adapté à la simulation des températures de brillance SAPHIR avec AROME et RTTOV-SCATT. Les causes de cette incohérence sont expliquées. / This thesis is focused on the use of satellite observations within cloudy and rainy areas for assimilation in numerical weather prediction models. The activities have been undertaken in the context of tropical cyclone forecasting. They have taken advantage of the recent satellite mission MEGHA-TROPIQUES covering tropical regions with an unprecedented temporal revisit with a focus on the humidity sounder SAPHIR at 183 GHz. We have used the numerical weather prediction model ALADIN-Réunion that is operational at Météo-France since 2006 and covers a large fraction of the Indian ocean with a 8 km horizontal resolution. The radiative transfer model RTTOV-SCATT has also been considered, since it provides a good compromise between its accuracy to simulate scattering atmospheres and its computational cost. In a first step, the choice of the radiative properties for solid precipitating particles has been optimized in order to improve the simulation of SAPHIR brightness temperatures with ALADIN-Réunion and RTTOV-SCATT models. Then, an inversion method of cloudy SAPHIR brightness temperatures based on the bayesian technique has been chosen in order to retrieve improved atmospheric profiles. The retrieved profiles have been validated for a case study corresponding to the tropical cyclone Benilde (December 2011). Profiles of specific humidity have been introduced as new observations in the tridimensional variational assimilation (3D-Var) system of the ALADIN-Réunion model. The capacity of the 3D-Var system to constrain the humidity analysis towards the retrieved profiles is demonstrated, together with improved short-range precipitation forecasts. On the other hand, the prediction of the tropical cyclone Benilde is degraded with these additional observations. A number of reasons are provided to explain and improve these first results. Finally, a study has been done to prepare future evolutions of numerical weather prediction models. We have examined the skill of a version of the ALADIN-Réunion model with a prognostic deep moist convection scheme to simulate the life cycle of tropical cyclone Bejisa (December 2013 - January 2014). Significant improvements have been noticed on the trajectory and on the intensification of this tropical system. Consistently, the simulation of SAPHIR brightness temperatures is in better agreement with observations. A fine scale model (AROME) describing explicitly deep moist convection is planned to replace the ALADIN-Réunion model. Its ability to describe the cyclone Bejisa is demonstrated. However, it appears that the optimal choice of the solid particle made for ALADIN-Réunion is not suited for the simulation of SAPHIR brightness temperatures with AROME and RTTOV-SCATT. Explanations are given of such inconsistency.