Collège Doctoral de l'Université de Grenoble


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INTRODUCTION TO DATA ASSIMILATION [Participation : Présentiel]

Contact : Thomas Florence
florence.thomas@univ-grenoble-alpes.fr

Catégorie : Formations disciplinaires

Langue de l'intervention : anglais

Niveau : cours pour doctorants

Nombre d'heures : 25

Min participants : 8

Max participants : 48

Nbre d'inscrits : 2

Nombre de places disponibles : 46

Public prioritaire : Spécialités doctorales du domaine

Public concerné :
Doctorant(e)s

Proposé par : STEP - Sciences de la Terre de l’Environnement et des Planètes


Lieu : Grenoble - IMAG
Début de la formation : 7 janvier 2019
Fin de la formation : 11 janvier 2019
Date fermeture des inscriptions :
Modalités d'inscription : sur site dédié
Site web : https://dataassim.sciencesconf.org/

Objectifs :
Data assimilation is often presented as the art of combining various sources of information (most often, measurements and numerical models) to estimate the state of a partially observed dynamical system. In geophysics, it is now a research topic per se. It is mainly used to:
• define as precisely as possible a physical state (atmosphere, ocean, ...) of a system to predict its temporal evolution;
• optimally estimate a system state over a period of time for example, to study its variabilities;
• identify systematic errors in models;
• optimize the design of observation networks;
• extrapolate values of non observed variables;
• estimate parameters in physical laws.
The course aims at introducing the theoretical concepts and practical implementation aspects of modern data assimilation with a peculiar focus on high dimensional, non linear systems, as usually met in geosciences.

Necessary background for the course:
- Basic notions in probability and statistics (Expectation, variance, covariance matrix)
- Basic notions in linear algebra
- Basic notions in differential calculus

Programme :
Part 1: Data assimilation based on estimation theory (9h)

1. Introduction to ensemble data assimilation
2. Basic notions in probability and statistics
3. Ingredients of data assimilation
4. Particle filtering
3. Kalman filtering
5. Ensemble Kalman filters

Part 2: Data assimilation based on control theory (12h)

1. Introduction to variational data assimilation
2. Variational data assimilation for time-independent problems
3. The adjoint method
4. Variational Data assimilation : Practical aspect
5. Adjoint coding


Pré-requis :
Necessary background for the course

- Basic notions in probability and statistics (Expectation, variance, covariance matrix)
- Basic notions in linear algebra
- Basic notions in differential calculus

Equipe pédagogique :
Eric BLAYO, UGA/UFR Informatique et Mathématiques Appliquées (IMA), Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK) Arthur VIDARD, INRIA, LJK Maëlle Nodet, UGA/UFRIMA, LJK Emmanuel COSME, UGA/UFR PHITEM, IGE


Calendrier :

Séance n° 1
Date :
Horaire : 13:00 à 17:00
Intervenant : Emmanuel Cosme Eric Blayo
Lieu : IMAG
Intitulé cours : Lecture

Séance n° 2
Date :
Horaire : 08:30 à 17:00
Intervenant : Emmanuel Cosme Eric Blayo
Lieu : IMAG
Intitulé cours : Lecture

Séance n° 3
Date :
Horaire : 08:30 à 17:00
Intervenant : Emmanuel Cosme Eric Blayo
Lieu : IMAG
Intitulé cours : Lecture

Séance n° 4
Date :
Horaire : 08:30 à 19:00
Intervenant : Emmanuel Cosme Eric Blayo
Lieu : IMAG
Intitulé cours : Lecture and Practice

Séance n° 5
Date :
Horaire : 08:30 à 12:00
Intervenant : Emmanuel Cosme Eric Blayo
Lieu : IMAG
Intitulé cours : Lecture



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