Abstract FR:

Ce travail concerne principalement les méthodes variationnelles quadri-dimensionnelles d'assimilation de données en océanographie en présence d'erreur modèle, cependendant ses conclusions pourront être appliquées aux problèmes météorologiques. L'objectif de ce travail est de fournir des méthodes utilisables dans le cadre d'application réalistes. Dans un premier temps les principales méthodes d'assimilation sont présentées brièvement et certains aspects techniques de ces algorithmes sont développés. La fin de cette partie consiste en la présentation du coupleur d'assimilation PALM illustrée par une application à une chaîne d'assimilation opérationnelle sur modèle réaliste d'océan. La deuxième partie est consacrée aux études préliminaires sur le contrôle de l'erreur modèle, appliquées à des modèles simplifiés. En plus de la méthode complète, trop coûteuse en temps de calcul, deux variantes sont testées: le Nudging Optimal et le contrôle de la part systématique de l'erreur modèle. L'amélioration qu'elles apportent par rapport au 4D-Var classique est mise en évidence. La méthode de contrôle de la part systématique de l'erreur modèle est ensuite appliquée a un modèle aux équations primitives dans le cadre d'une expérience réaliste afin de valider les bons résultats obtenus pour les configurations académiques.