„I had the opportunity to have Simon in my team. Very good professional behaviour. Always the smile ;) A real pleasure to work with him.“
Basel, Basel, Schweiz
Kontaktinformationen
667 Follower:innen
500+ Kontakte
Berufserfahrung und Ausbildung
Veröffentlichungen
-
Variarional data assimilation in the land surface model ORCHIDEE using YAO
Universite Pierre et Marie Curie
Résumé : Un modèle de surface continentale (LSM en anglais) est un modèle numérique décrivant les échanges d'eau et d'énergie entre la surface terrestre et l'atmosphère. La physique de la surface de la terre comprend une vaste collection de processus complexes. L'équilibre entre la complexité du modèle et sa résolution, confronté à des limitations de calcul, représente une question fondamentale dans le développement d'un LSM. Les observations des phénomènes étudiés sont nécessaires afin…
Résumé : Un modèle de surface continentale (LSM en anglais) est un modèle numérique décrivant les échanges d'eau et d'énergie entre la surface terrestre et l'atmosphère. La physique de la surface de la terre comprend une vaste collection de processus complexes. L'équilibre entre la complexité du modèle et sa résolution, confronté à des limitations de calcul, représente une question fondamentale dans le développement d'un LSM. Les observations des phénomènes étudiés sont nécessaires afin d’adapter la valeur des paramètres du modèle à des variables reproduisant le monde réel. Le processus d'étalonnage consiste en une recherche des paramètres du modèle qui minimisent l’écart entre les résultats du modèle et un ensemble d'observations. Dans ce travail, nous montrons comment l'assimilation variationnelle de données est appliquée aux bilans d'énergie et d'eau du modèle de surface continentale ORCHIDEE afin d’étalonner les paramètres internes du modèle. Cette partie du modèle est appelé SECHIBA. Le logiciel YAO est utilisé pour faciliter la mise en œuvre de l'assimilation variationnelle 4DVAR. Une analyse de sensibilité a été réalisée afin d'identifier les paramètres les plus influents sur la température. Avec la hiérarchie des paramètres obtenue, des expériences jumelles à partir d'observations synthétiques ont été mises en œuvre. Les résultats obtenus suggèrent que l'assimilation de la température de surface a le potentiel d'améliorer les estimations de variables, en ajustant correctement les paramètres de contrôle. Enfin, plusieurs assimilations ont été faites en utilisant des observations de données réelles du site SMOSREX à Toulouse, France. Les expériences faites en utilisant différentes valeurs initiales pour les paramètres, montrent les limites de l'assimilation de la température pour contraindre les paramètres de contrôle. Même si l'estimation des variables est améliorée, ceci est dû à des valeurs finales des paramètres aux limites des intervalles prescrit....
-
Variational assimilation of land surface temperature within the ORCHIDEE Land Surface Model Version 1.2.6
Geoscientific Model Developpement -European Geosciences Union
Abstract. The SECHIBA module of the ORCHIDEE land surface model describes the exchanges of water and energy between the surface and the atmosphere. In the present paper, the adjoint semi-generator software called YAO was used as a framework to implement a 4D-VAR assimilation scheme of observations in SECHIBA. The objective was to deliver the adjoint model of SECHIBA (SECHIBA-YAO) obtained with YAO to provide an opportunity for scientists and end users to perform their own assimilation…
Abstract. The SECHIBA module of the ORCHIDEE land surface model describes the exchanges of water and energy between the surface and the atmosphere. In the present paper, the adjoint semi-generator software called YAO was used as a framework to implement a 4D-VAR assimilation scheme of observations in SECHIBA. The objective was to deliver the adjoint model of SECHIBA (SECHIBA-YAO) obtained with YAO to provide an opportunity for scientists and end users to perform their own assimilation. SECHIBA-YAO allows the control of the 11 most influential internal parameters of the soil water content, by observing the land surface temperature or remote sensing data such as the brightness temperature. The paper presents the fundamental principles of the 4D-VAR assimilation, the semi-generator software YAO and a large number of experiments showing the accuracy of the adjoint code in different conditions (sites, PFTs, seasons). In addition, a distributed version is available in the case for which only the land surface temperature is observed.
Sprachen
-
ingles
Muttersprache oder zweisprachig
-
Francés
Muttersprache oder zweisprachig
-
Español
Muttersprache oder zweisprachig
-
Portugués
Grundkenntnisse
Erhaltene Empfehlungen
5 Personen haben Simon Benavides Pinjosovsky, PhD empfohlen
Jetzt anmelden und ansehenWeitere ähnliche Profile
-
Halim AZIMI
Team Leader Data - Complex Project Manager
Vernetzen -
Ramakrishna Thirupathi
Vernetzen -
Philippe Nogarede
CMA CGM | Data Governance Supervisor | Lines
Vernetzen -
Arnaud Cailleau
Directeur | Delivery Lead | Data & Analytics
Vernetzen -
Scott Hajek
Vernetzen -
Sebastiano Rossi
Vernetzen -
Enrico Ferrero
Vernetzen -
Mayerling Sánchez
Responsable Management Commercial- Spécialisation Marketing Digital
Vernetzen -
Diana GARCIA CORDERO
Vernetzen -
Alexis T.
Engagement Manager
Vernetzen