Evaluation objective de réseaux d'observation en domaine côtier par la modélisation d'ensemble

L'océan côtier est le siège de nombreux processus physiques d'échelles variées ; les attentes du public y sont nombreuses. Il convient d'améliorer notre connaissance de cette zone complexe, par la modélisation et la collecte de données. Les modèles numériques sont utiles à la conception de réseaux d'observation, car ils constituent une représentation de la réalité riche en informations sur la zone. Les méthodes d'ensemble permettent de représenter les statistiques d'erreurs du modèle, qu'un réseau performant sera capable de détecter ou de contraindre. Dans un premier temps, nous assimilons à l'aide d'un filtre de Kalman d'ensemble des données simulant les mesures d'un altimètre à fauchée dans un modèle barotrope en Mer du Nord. La mesure de la pente de surface de la mer permet de mieux représenter les courants et étend le domaine d'influence des observations. Le roulis du satellite induit une corrélation dans les erreurs d'observation le long de la trace, qui s'il est pris en compte dans le schéma d'assimilation ne remet pas en cause l'apport de l'instrument. Dans un second temps, nous développons une technique d'analyse de performances de réseaux d'observation, qui permet de définir un critère quantitatif de discrimination de divers réseaux ainsi qu'une analyse qualitative permettant de comprendre l'impact du réseau considéré sur toutes les dimensions du modèle. A l'aide d'un modèle 3D du Golfe de Gascogne, cette technique nous permet de démontrer les capacités d'un altimètre à fauchée à observer la dynamique méso échelle de l'océan côtier, ainsi que l'apport de mesures de courant dans la conception d'une campagne de mesures, et enfin l'apport de données marégraphiques.The coastal ocean is characterised by a rich spectrum of interacting scales and processes, and is subject to heavy societal pressure and demand. Our understanding of this complex area needs to be improved, through modelling and data gathering. Realistic numerical models are potentially useful to design observational arrays. Ensemble methods provide a proxy for model errors, which may be detected or constrained by an efficient array. In a first study, an ensemble Kalman filter is used to assimilate simulated data of a wide swath altimeter in a barotropic model of the North Sea. Measurements of the cross-track slope of the sea surface lead to a better representation of the currents, and to a wider domain of influence of observations. The roll of the satellite induces along-track correlation of the observation errors; when it is taken into account in the data assimilation process, it does not jeopardize the improvement potentially brought by the instrument. In a second study, a new analysis technique for assessing the performance of observational networks is proposed. It implements a quantitative criterion to discriminate between various networks, and a qualitative one which allows understanding the impact of the considered network on all the model dimensions. Using a 3D model of the Bay if Biscay, this technique illustrates (1) the capacity of a wide swath altimeter to retrieve useful coastal ocean mesoscale dynamical signals, (2) the positive contributions of current measurements of currents in the design of a coastal cruise, and (3) the contribution of tide gauge data at detecting errors on the shelf