De l'interpolation optimale au 4D-Var : l'émergence d'un nouveau dominant design en assimilation de données météorologiques

Sylvain Lenfle (1)

1 LIRSA - Laboratoire interdisciplinaire de recherche en sciences de l'action

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Au cours des années 1990, les méthodes d'assimilation de données utilisées en prévision numérique du temps ont connu un changement radical. Les méthodes dites d'interpolation optimale, qui s'étaient imposées dans les années 1980, ont laissé place aux méthodes dites variationnelles, qui ont notamment permis de mieux exploiter les données satellitaires. Cet article analyse les origines et le déroulement de ce basculement à partir d'un travail d'histoire des sciences centré sur la question de l'assimilation des luminances mesurées par les sondeurs atmosphériques. Il montre comment les limitations observées de l'interpolation optimale aboutissent au milieu des années 1980 à une rupture conceptuelle, l'assimilation variationnelle, puis au lancement du projet IFS/Arpege qui va permettre la mise en oeuvre opérationnelle de la méthode au Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) et à Météo-France dans la seconde moitié des années 1990. Ceci aboutira, après 10 années de travail acharné, à une amélioration significative de la qualité des prévisions

Domaines: Planète et Univers [physics]; Sciences de l'Homme et Société

Sylvain Lenfle. De l'interpolation optimale au 4D-Var : l'émergence d'un nouveau dominant design en assimilation de données météorologiques. La Météorologie, 2018, Spécial Anniversaire 25 ans, 100, pp.37-46. ⟨10.4267/2042/65141⟩. ⟨hal-03161142⟩