Variational data assimilation for the problems of sediment transport in rivers

Yang, Junqing

HAL, tel-00004863 / Harvested from HAL

Résumé

La prévision de la sédimentation d'une rivière requiert l'utilisation d'un modèle mathématique régissant l'écoulement et de données d'observation. Le but de ce travail est de proposer une méthode d'assimilation de données qui permet de reconstituer les champs en tenant en compte du modèle et des données d'observation. La méthode qui est proposée est fondée sur les techniques de contrôle optimal. On présente les problèmes de sédimentation et leurs approximations numériques, un algorithme de décomposition est introduit et sa convergence est étudiée. En préalable à l'exploitation à des problèmes réels, on a vérifié la faisabilité de la méthode variationnelle d'assimilation de données pour trois types de problèmes de transport des sédiments : 1) la détermination de la condition initiale, 2) l'identification des paramètres, 3) l'estimation de l'erreur de la modélisation. Les études de sédimentation sur le terrain conduisent à des problèmes numériques de très grande dimension, dans une dernière partie on s'est intéressé à des techniques permettant la réduction de l'espace de contrôle pour obtenir des problèmes d'une taille raisonnable.

Détail

Publié le : 1999-11-26
Classification:  variational data assimilation,  Shallow-Water equations,  sedimentation in rivers,  optimization,  adjoint method,  parameters identification,  time-splitting method,  model error estimation,  singular vectors,  assimilation de données variationnelle,  équations de Saint-Venant,  sédimentation en rivière,  optimisation,  méthode adjointe,  identification des paramètres,  méthode de time-slitting,  estimation d'erreur du modèle,  vecteurs singuliers,  [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation,  [MATH]Mathematics [math]