Deux séries d'OSSEs (Observing System Simulation Experiments) sont menées avec deux systèmes globaux d'assimilation de données au 1/4° et au 1/12°, utilisant des observations simulées à partir d'une simulation libre au 1/12°. Les objectifs sont d'évaluer la capacité différents jeux de d'observations à contraindre un système global d'assimilation de données. Les observations concernées sont : une mission altimétrique multi-satellites, des observations plus précises de l'océan (SAR vs LRM) et un réseau simple puis augmenté de flotteurs Argo. L'impact de plusieurs satellites est clairement identifié. Les prévisions en niveau de la mer et courants de surface sont améliorées de manière significative quand la constellation passe de un à deux satellites. Dans les régions à forte dynamique, lorsque les données d'un seul altimètre sont assimilées, les erreurs de prévisions du niveau de la mer et des courants de surface valent respectivement 20 % et 45 % des erreurs d'une simulation sans assimilation. Les prévisions en niveau de la mer et des courants de surface sont encore améliorées, d'environ 30 %, lors de l'assimilation des données d'un deuxième altimètre. Le troisième altimètre permet, de nouveau, d'améliorer les prévisions malgré la résolution spatiale moyenne de 1/4°. Il réduit l'erreur d'environ 10 %. L'assimilation de données altimétriques plus précises de type SAR (1 cm de bruit de mesure) au lieu de données classiques de type LRM (3 cm de bruit de mesure) n'améliore pas les erreurs en niveau de la mer dans un système au 1/4°. Dans un système au 1/12°, dans les régions à forte variabilité, les erreurs en niveau de la mer sont réduites d'environ 20 % en analyse et prévision lorsque des données SAR sont assimilées par rapport à la simulation utilisant des données LRM. Dans un système au 1/4°, l'ajout des flotteurs Argo améliore significativement les champs de température et démontre le rôle essentiel de la flotte Argo associée à l'altimétrie afin de contraindre un système d'assimilation global. Les champs de salinité sont améliorés dans une moindre mesure. Ces résultats issus d'OSSEs sont cohérent avec des résultats obtenus à partir de données réelles (OSEs - Observing System Evaluations) mais permet une meilleure description des erreurs faites sur les analyses et les prévisions. L'assimilation d'environ deux fois plus de profileurs Argo dans les régions à forte variabilité (Courant de bord Ouest, Equateur) la structure verticale de la température et de la salinité est améliorée. L'utilisation conjointe d'OSEs et d'OSSEs devrait être systématique et ces expérience devraient être comparées entre elles afin d'évaluer les systèmes d'assimilation de données et l'impact des réseaux d'observation existant. |
Two series of Observing System Simulation Experiments (OSSEs) are carried out with a global data assimilation system at 1/4° and 1/12° resolution using simulated data derived from a 1/12° resolution free run simulation. The objectives are to quantify how well multiple altimeter missions, more accurate altimetry observations (new SAR vs classic LRM), simple and augmented Argo profiling floats can constrain a global data assimilation system but also to better understand the sensitivity of results to data assimilation techniques used in Mercator Ocean operational systems.
Impact of multiple altimeter data is clearly evidenced. Forecasts of sea level and ocean currents are significantly improved when moving from one altimeter to two altimeters. In high eddy energy regions, sea level and surface current forecast errors when assimilating one altimeter data set are respectively 20% and 45% of the error of the simulation without assimilation. Forecasts of sea level and ocean currents continue to be improved when moving from one altimeter to two altimeters with a relative error reduction of almost 30%. The addition of a third altimeter still improves the forecasts even at this medium 1/4° resolution and brings an additional relative error reduction of about 10%. The error level of the analysis with one altimeter is close to the forecast error level when two or three altimeter data sets are assimilated. Assimilating altimeter data also improves the representation of the 3D ocean fields. Assimilating a more accurate altimetry from SAR (1 cm measurement noise) instead of LRM data (3 cm measurement noise) do not improve sea level analysis of forecast in a global 1/4° data assimilation system. In a 1/12°, in high eddy energy regions, sea level errors are reduced by 20 % in analysis and forecast when assimilating SAR observations. In a 1/4° system, the addition of Argo has a major impact to improve temperature and demonstrates the essential role of Argo together with altimetry to constrain a global data assimilation system. Salinity fields are only marginally improved. Results derived from these OSSEs are consistent with those derived from experiments with real data (observing system evaluations/OSEs) but they allow a more detailed characterization of errors on analyses and forecasts. When assimilating about two times more Argo profiles in high eddy energy regions (Western boundary Currents and Equator) temperature and salinity vertical structures are improved.
Both OSEs and OSSEs should be systematically used and intercompared to test data assimilation systems and quantify the impact of existing observing systems. |