Titre: Assimilation d'observations pour la prévision météorologique (et pour d'autres applications)

L'assimilation des observations météorologiques est le processus par lequel des observations sont combinées à un modèle numérique de la dynamique de l'écoulement atmosphérique. Issue à l'origine de la nécessité de définir des conditions initiales pour les prévisions météorologiques numériques, l'assimilation s'étend progressivement à des applications de plus en plus diverses: réassimilation d'observations passées à fins climatologiques, assimilation d'observations de la chimie atmosphérique, assimilation d'observations océanographiques, diagnostics de la qualité des modèles numériques.... L'assimilation des observations météorologiques constitue un 'problème inverse' particulièrement complexe. Plusieurs difficultés lui sont spécifiques : très grande dimension numérique, complexité de la dynamique sous-jacente et, pour ce qui est des applications opérationnelles, nécessité d'algorithmes rapides et parfaitement fiables. Les méthodes actuelles les plus efficaces sont issues des méthodes d'optimisation et de contrôle. Les méthodes 'séquentielles', qui peuvent être décrites comme des filtres de Kalman à la fois généralisés et simplifiés, se heurtent à la nécessité de calculer explicitement l'évolution temporelle de l'incertitude sur l'état de l'écoulement. Les méthodes 'variationnelles', dans lesquelles le modèle assimilateur est globalement ajusté aux observations distribuées sur une période de temps, évitent en partie cette difficulté par utilisation systématique de l'adjoint du modèle assimilateur. On discutera les performances des algorithmes actuels. Une limite est celle de l'approximation linéaire sous-jacente. Différentes méthodes (extension progressive de la période d'assimilation, méthodes ensemblistes) sont considérées pour s'affranchir de l'approximation linéaire. L'assimilation est à l'origine de méthodes efficaces d'étude de sensibilité. Elle constitue aussi en elle-même un outil puissant de diagnostic de la qualité des modèles.