Prsentation PowerPoint

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• Climatologie et statistiques de lAtlantique Nord
• Fabienne Gaillard, Herlé Mercier, Virginie
  Thierry - Laboratoire de Physique des Océans
  IFREMER
• Michèle Fichaut SISMER, IFREMER
• Emmanuelle Autret - Université de Bretagne
  Occidentale.

• Objectifs
• Amélioration des produits de locéanographie
  opérationnelle
• Constituer des ensembles dobservations de
  locéan homogènes et validés en sappuyant sur
  les mesures temps réel (Coriolis) et les mesures
  scientifiques de référence (WOCE, Ovide ).
• Analyser les champs issus de locéanographie
  opérationnelle pour ré-évaluer les climatologies
  et compléter les statistiques
• Initier lutilisation de mesures nouvelles
• Exploitation scientifique des produits de
  locéanographie opérationnelle
• Analyser la structure spatiale et temporelle de
  la variabilité, rechercher les modes de
  variabilité de léchelle intrasaisonnière à
  interannuelle.

Figure 1Ré-analyses de température du 12/02/2003
à 10, 100 et 1000 m. Les points représentent les
mesures utilisées. Les estimations de température
(ou salinité) sont réalisées par analyse
objective en utilisant les mesures collectées et
distribuées en temps réel et différé par le
centre de données Coriolis. Les fonctions de
corrélation spatiales et temporelles utilisées
sont modélisées par des fonctions gaussiennes.
Deux échelles spatiales sont prises en compte la
grande échelle est fixée à 300 km et les moyennes
échelles (figure 2) ont pour ordre de grandeur 4
fois le rayon de Rossby moyen sur une zone
(LAtlantique est découpé en 50 zones).
Figure 2 Découpage de lAtlantique en 50 zones.
Une valeur de moyenne échelle est fixée pour
chaque zone.
Sous-projet 2 Structures spatiales et
temporelles T-S 1. Calcul de covariances
horizontales et verticales par région, en
séparant moyenne et grande échelle, (figure
3) 2. Calcul de modes verticaux (en coordonnée
z et surfaces neutres), 3. Construction dune
base réduite pour T et S .

• Sous-projet 1
• Climatologie et modes de variabilité T-S
• Outils Ré-analyse 2000-2003 (Coriolis V3)
  (figure 1 )
• 1 - Mise en place de la configuration (0-2000m et
  2000m fond)
• climatologie initiale,
• définition des covariances (sous-projet 2),
• préparation des jeux de données (temps réel
  temps différé)
• 2 Etude climatologique
• Calcul de la moyenne 2000-2003 (traiter le
  problème de variabilité de lechantillonnage
  (figure 2)
• Cycle saisonnier, variations interannuelles (4
  ans)
• 3 Analyses de masses deau
• 4 comparaisons avec Mercator et ARMOR
• Champs moyens
• Évolution temporelle (points et sections de
  référence)
• Masses deau
• 5 Analyse des structures de variabilité,
  propagations

Figure 3 Corrélation spatiale des données de
température de la campagne POMME 1 (courbes
rouges). Le lobe négatif observé dans les données
nétant pas représenté par les fonctions de
corrélation classiques (f(d)exp(-d2/b2) (courbes
bleues), nous chercherons de nouvelles fonctions
de corrélation capables de reproduire ce lobe.

• Sous-projet 3
• Construction dune base de données de vitesse
  in-situ
• Collecte des mesures ADCP de coque des navires
  IFREMER et SHOM (figure 4)
• Comparaison avec MERCATOR et avec laltimétrie
• Analyse des échelles spatiales

Figure 4 Section ADCP de coque. Ces sections de
vitesse zonale et méridienne illustrent les
possibilité de ce type de données pour les
validation de modèle et la définition des
statistiques spatiales de subsurface (échelles,
énergie) .