Titre: Assimilation de données satellitaires dans des modèles de chimie-transport stratosphérique.

La composition chimique de la stratosphère et en particulier la couche d'ozone subissent des perturbations liées aux émissions de polluants atmosphériques. Seuls les satellites permettent de surveiller à l'échelle gloable l'évolution de ces perturbations. Cependant les mesures satellitaires dépendent en général de facteur d'étalonnage des instruments et doivent être validées par comparaison avec des mesures depuis le sol ou in-situ. D'autre part, ces satellites fournissent des mesures distribuées de façon inhomogène dans l'espace et le temps , ce qui rend difficile leur utilisation dans des études de processus atmosphériques ou climatologiques pour lesquelles on a besoin de disposer de champs 3D homogènes globaux des variables atmosphériques. Les techniques d'assimilation de données permettent d'insérer de manière optimale des observations dans un modèle numérique décrivant l'atmosphère et reconstruire des champs globaux cohérents. Ces techniques sont déjà bien développées en météorologie mais encore relativement nouvelles dans le domaine de la chimie atmosphérique. Dans le cadre de la préparation des missions spatiales ENVISAT et ODIN, nous avons développé une méthode d'assimilation séquentielle par interpolation optimale dans laquelle l'état du modèle est modifié à chaque instant où une observation est disponible, de façon à rapprocher le modèle de l'observation. La méthode développée a été appliquée à 2 modèles, d'une part un modèle 3D de chimie-transport de la stratosphère dans lequel la chimie de l'ozone est traitée en détail mais dont la résolution horizontale est faible et un modèle de transport isentrope à haute résolution de la basse stratosphère dans lequel l'ozone est considéré comme un traceur passif.