Assimilation de données pour la qualité de l'air
Data assimilation for air quality
Une présentation de l'ARC a été faite par I. Herlin, B. Sportisse et J.-P. Berroir.
I. Herlin a présenté les objectifs généraux,
les participants et leur contribution attendue; les collaborations extérieures
potentielles.
Concernant les collaborations extérieures, sont identifiés
l'ENSMP, le LOA, l'IPSL, le projet ADOMOCA du PNCA. Il est demandé à tous
les participants de compléter cette liste par des partenaires
relevants.
Du point de vue scientifique, l'ARC ADOQA a deux composantes principales:
assimilation de données non linéaire et prévision
d'ensemble, assimilation de données satellitaires. Le contexte
applicatif est la prévision de la qualité de l'air.
B. Sportisse a présenté les enjeux de l'assimilation non
linéaire et prévision d'ensemble et décliné plusieurs
objectifs scientifiques, visant à comprendre la nature des incertitudes
(sur les modèles
et leur paramétrisation, sur leurs paramètres d'entrée)
et leur impact en prévision (modélisation directe) et en
assimilation (modélisation inverse). La difficulté majeure
identifiée est le passage à l'échelle
de méthodologies potentiellement intéressantes (telles
le filtrage particulaire) à des problèmes de grande taille.
J.P. Berroir a présenté les enjeux de l'assimilation de
données satellitaires. L'enjeu principal est l'assimilation de
radiance -et donc l'utilisation d'un opérateur d'observation fortement
non linéaire-
et le choix d'un modèle radiatif optimal, à modèle
de chimie et observations fixées.
Suite à cette discussion il a été décidé d'organiser
avant l'ete une journée où les points scientifiques seront
détaillés.
D'ici à cette réunion des échanges auront lieu par
mail. Un alias adoqa@inria.fr a ete créé à cet effet,
ainsi qu'un site web, dont l'adresse sera communiquée prochainement.