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Assimilation d’observations et prévisibilité de l’atmosphère. Le LMD et la prévision météorologique

Bibliographic Data

ID22060767
AuthorsOlivier Talagrand (Centre National de la Recherche Scientifique, corresponding author)
Year2024
VolumeTome XIII n°1
Publication date2024-01-01
Open AccessNo
TypeARTICLE
VenueHistoire de la recherche contemporaine (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 2260-3875 • E-ISSN: 2265-786X
PublisherOpenEdition (PUBLISHER)
DOI10.4000/13dgy
OpenAlexW4407936707
LanguageFR

Dès sa création, le LMD s’est intéressé à la prévision météorologique numérique. Cet intérêt s’est largement porté sur la question de l’assimilation des observations, c’est-à-dire de la définition des conditions initiales d’une prévision numérique à partir de toutes les informations pertinentes disponibles. Une étape majeure a été le développement de l’assimilation variationnelle qui, par utilisation du modèle adjoint du modèle de prévision, permet d’ajuster globalement ce dernier à un ensemble d’observations distribuées dans le temps. L’assimilation variationnelle est devenue un outil de base de la météorologie numérique.Parmi les nombreux travaux que le LMD a effectués sur les liens entre la dynamique de l’atmosphère et la théorie des systèmes dynamiques, on mentionne particulièrement la prévision d’ensemble, et plus spécialement les méthodes d’évaluation statistique de ce type de prévision

Physics · Meteorological Phenomena and Simulations

Highly citedNo

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Ethnos_APP • Open Source Project • MIT License • Frontend v2.0.0 • Privacy and Cookies • API Documentation: api.ethnos.app/docs • API Source Code: GitHub • DOI: 10.5281/zenodo.17049435 • Frontend Source Code: GitHub • DOI: 10.5281/zenodo.17050053 • cruz.rio.br • Expectantes Misericordiae