Prévisions directes

Figure 4.11: Champ biaisé correspondant au temps 0 (a) et prévision obtenue au temps en partant de ce dernier (b).

(a)   (b)

Les observations faites entre les temps et 0 ont ensuite été biaisées suivant une loi normale centrée, afin d'obtenir un champ perturbé d'environ . La figure 4.11-a montre l'observation du système au temps 0 ainsi obtenue, à comparer avec la figure 4.10-b montrant le champ de référence au même instant. Le modèle quasi-géostrophique barotrope a été intégré à partir de cette dernière observation sur une période de temps de deux mois, afin d'obtenir une première série de prévisions. La figure 4.11-b montre le champ obtenu au temps , que l'on peut comparer avec le champ de référence de la figure 4.10-c.

On constate que la différence entre la trajectoire exacte et la trajectoire issue de la dernière observation (biaisée) évolue peu, et le champ obtenu au temps reste assez éloigné du champ exact au même instant. Il apparaît donc très peu intéressant de faire des prévisions directement à partir des dernières observations, du fait de l'erreur d'observation assez importante (ici de l'ordre de ). Néanmoins, c'est un moyen rapide d'obtenir, en première approximation, des prévisions afin d'étudier globalement le comportement futur du système.

Dans la suite, pour chaque série d'expériences numériques, la matrice de nudging a été choisie égale à un multiple de l'identité (afin de décorréler les observations entre elles), la constante ayant été cherchée par dichotomie afin de produire les meilleurs résultats possibles dans quelques cas tests indépendants des expériences suivantes.