SCD-Universite de Rennes 1 Stochastic parametrization of ocean models through high resolution observations Paramétrisarion stochastique des modéles océaniques à l’aide d’observations à haute résolution Paramétrisation stochastiqueModélisation des océansÉquations primitivesMécanique des fluidesNEMO Stochastic parametrizationOcean modellingPrimitive EquationsFluid MechanicsNEMO Interaction mer-atmosphère Modèles mathématiques Processus stochastiques Primitives (mathématiques) Mécanique des fluides Le climat dépend fortement de l’état global de l’océan. La simulation numérique reste le seul moyen de prévoir le système océan-atmosphère et d’évaluer ses états futurs afin d’établir des prévisions fiables des évolutions météorologiques et climatologiques. Les simulations à grande échelle constituent le principaux outils d’étude de l’océan et de l’atmosphère, dans mesure où les simulations à haute résolution restent confinées à de petits domaines géographiques ou à de courtes périodes d’intégration. L’interdépendance complexe des dynamiques à méso-échelle et sous-méso-échelle est cependant perdue dans les simulations qui ne résolvent pas les échelles inférieures au rayon de déformation de Rossby; celles-ci doivent donc être paramétrées. La plupart des défis associés à la dynamique des fluides (dans toutes ses connotations) découlent de la représentation de ces effets à l’aide d’un schéma de fermeture efficace. Une nouvelle famille d’approches consiste à incorporer des perturbations et des composantes de bruit dans la dynamique. L’objectif est d’enrichir la variabilité et de paramétrer les processus sous-maille, la turbulence, l’incertitude des valeurs limites et de tenir compte des erreurs numériques et de discrétisation, tout en respectant les principes physiques de la dynamique des fluides. The global climate is strongly dependent on the global Ocean state. Numerical simulation remains the only way to forecast the Ocean-Atmosphere system and assess future states to make reliable meteorological and climatological hazard forecasts. The primary tool for the investigation of the Ocean and the Atmosphere are large-scale simulations, while high resolution simulations remains confined to small geographical domains or short integration periods. The complex interdependence of mesoscale and submesoscale dynamics is, however, lost in simulations that do not resolve scales below the Rossby radius of deformation, and thus must be parametrized. Most of the challenges of fluid dynamics (in all its connotations) arise from the representation of these effects with an efficient closure scheme. A novel research trend involves incorporating perturbations and noise components into the dynamics. The goal is to enrich the variability and parametrize subgrid processes, turbulence, boundary value uncertainty and account for numerical and discretizarion errors. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 14250 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/0a85b627-150d-4ce0-a36c-07f70260b8f1 Tucciarone Francesco 1991-06-22 IT 280107994 francesco.tucciarone.91@gmail.com 2024URENS010 http://www.theses.fr/2024URENS010 2024-04-10 Informatique Université de Rennesthesis.degree.grantor_1 26693823X Doctorat non ouiMéminÉtienneintervenant_1067284698LiLongintervenant_2264320883CrouseillesNicolasintervenant_3087547015MéminÉtienneintervenant_1067284698LiLongintervenant_2264320883JametQuentinintervenant_423237919XMarchesielloPatrickintervenant_5125927800DeshayesJulieintervenant_6127284702DebreuLaurentintervenant_7153106743 MATISSEecoleDoctorale_1 267602553 IRISA partenaireRecherche_1 026386909 ddc:004 MéminÉtienneLiLongCrouseillesNicolasJametQuentinMarchesielloPatrickDeshayesJulieDebreuLaurentUniversité de RennesMATISSE IRISA ASCII PDF 14592181