Programme des cours 2016-2017
OCEA0097-1  
Assimilation de données et méthodes inverses
Durée :
30h Th
Nombre de crédits :
Master en océanographie, à finalité 3
Nom du professeur :
Alexander Barth
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
* Purpose of data assimilation and inverse methods
* Expressing uncertainty
* Origin of model and observation errors
* Reminder of static concepts: random variable, expectation, error covariance
* Sequential assimilation methods (nudging, successive corrections, optimal interpolation, 3D-Var, Kalman filter, Kalman smoother)
* Non-Sequential assimilation (4D-Var, representer method)
 
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
* understand various data assimilation methods
* able to conceptually define state vector, observation operator, observation vector and error covariances for a given problem
 
Savoirs et compétences prérequis :
Prerequisites: http://progcours.ulg.ac.be/cocoon/cours/OCEA0036-1.html
 
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
A serie of lectures with exercises
 
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
face-to-face
 
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Evensen, G. (2009) Data Assimilation, The Ensemble Kalman Filter, Springer http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-03711-5
 
Modalités d'évaluation et critères :
Written report on application of a data assimilation method on a simple model
 
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Contacts :
a.barth@ulg.ac.be