Assimilation d’observations et prévisibilité de l’atmosphère. Le LMD et la prévision météorologique
Bibliographic Data
| ID | 22060767 |
|---|---|
| Authors | Olivier Talagrand (Centre National de la Recherche Scientifique, corresponding author) |
| Year | 2024 |
| Volume | Tome XIII n°1 |
| Publication date | 2024-01-01 |
| Open Access | No |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Histoire de la recherche contemporaine (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 2260-3875 • E-ISSN: 2265-786X |
| Publisher | OpenEdition (PUBLISHER) |
| DOI | 10.4000/13dgy |
| OpenAlex | W4407936707 |
| Language | FR |
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
| Highly cited | No |
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