La mission SWOT (Surface Water Ocean Topography) qui sera lancée en 2022 doit permettre grâce à un nouveau système d’altimétrie à large fauchée d’observer beaucoup plus finement la topographie des océans (SSH). Cette capacité nouvelle d'observation pose d'importantes questions pour les communautés scientifique et océanographie opérationnelle : quelles améliorations sur l’analyse et la prévision océanique peuvent être attendues en assimilant les observations SWOT dans des modèles à haute résolution ? Afin de répondre à cette question, nous avons mené pour la première fois un ensemble d’Observing System Simulating Experiments (OSSEs) dans un système global d’assimilation de données au 1/12°. Les observations utilisées sont : les observations de trois altimètres nadir, les observations de SWOT, les observations in-situ (température et salinité) et de la température de surface de la mer. Les premières OSSEs menées montrent que par rapport aux trois altimètres nadir, les observations SWOT ont un impact équivalent sur les données d’analyse de la SSH, la température et la salinité mais améliorent les courants océaniques en profondeur et en surface. La combinaison des trois altimètres nadir et de SWOT améliore les analyses en permettant une légère réduction des erreurs d’analyse de la SSH et des courants océaniques. Ces résultats bien qu’intéressants sous estiment cependant le potentiel de SWOT. Plusieurs pistes pouvant améliorer l’impact de SWOT pour l’analyse et la prévision océanique ont été identifiées, ce qui nous a conduit à recalibrer les OSSEs et à améliorer le schéma d’assimilation afin de mieux représenter les différentes échelles contenues dans les observations de SWOT. Ces améliorations ont permis la réalisation d’un deuxième ensemble d’OSSEs pour lesquelles les observations de SWOT se sont avérées très efficaces. Par rapport à l’expérience assimilant uniquement trois altimètres nadir, l'ajout des observations SWOT réduit ainsi globalement la variance des erreurs d'analyse et de prévision de la SSH et de la vitesse d'environ 30 % et 20 % respectivement. Cette amélioration est plus forte pour les échelles océaniques inférieures à 200 km avec une réduction de la variance d’erreur d’analyse de la SSH supérieure à 40% en dehors des régions tropicales. Cette thèse montre ainsi que les données SWOT pourront être assimilées dans le futur système global d'analyse et de prévision à haute résolution de Mercator Ocean et du Copernicus Marine Service, avec un impact positif à toutes les latitudes et des performances excellentes. Elle souligne aussi l’importance du design et de la calibration des méthodes d’OSSEs et l’apport des améliorations des schémas d’assimilation de données afin d’obtenir des résultats les plus réalistes possibles. |
The SWOT (Surface Water Ocean Topography) mission, to be launched in 2022, will use a new wide swath altimetry system to observe sea surface topography (SSH) at fine scales. This new observation capability raises important questions for the scientific and operational oceanography communities: what improvements in ocean analysis and forecasting can be expected by assimilating SWOT observations into high resolution models? To answer this question, we have conducted for the first time a set of Observing System Simulating Experiments (OSSEs) in a global 1/12° data assimilation system. The observations used are: observations from three nadir altimeters, SWOT observations, in-situ observations (temperature and salinity) and sea surface temperature. The first OSSEs conducted show that compared to the three nadir altimeters, SWOT observations have an equivalent impact on the SSH, temperature and salinity analysis data but improve the ocean currents at depth and at the surface. The combination of the three nadir altimeters and SWOT improves the analyses by slightly reducing the errors in the SSH and ocean current analyses. These results, while interesting, underestimate the potential of SWOT. Several approaches to improve the impact of SWOT for ocean analysis and forecasting have been identified, leading us to recalibrate the OSSEs and improve the assimilation scheme to better represent the different scales contained in SWOT observations. These improvements allowed the realization of a second set of OSSEs for which the SWOT observations proved to be very efficient. Compared to the experiment assimilating only three nadir altimeters, the addition of the SWOT observations reduces the overall variance of the SSH and velocity analysis and forecasting errors by about 30% and 20% respectively. This improvement is stronger for ocean scales smaller than 200 km with a reduction of the SSH analysis error variance of more than 40% outside of tropical regions. This thesis shows that SWOT data can be assimilated into the future Mercator Ocean and Copernicus Marine Service global high-resolution analysis and forecasting system, with a positive impact at all latitudes and excellent performance. It also highlights the importance of the design and calibration of OSSEs methods and the use of improved data assimilation schemes to obtain the most realistic possible results. |