Lagrangian data assimilation for river hydraulics simulations

Marc Honnorat 1 Jerome Monnier 1 François-Xavier Le Dimet 1
1 MOISE - Modelling, Observations, Identification for Environmental Sciences
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LJK - Laboratoire Jean Kuntzmann, INPG - Institut National Polytechnique de Grenoble
Abstract : We present a method to use lagrangian data from remote sensing observation in a variational data assimilation process for a river hydraulics model based on the bidimensional shallow water equations. The trajectories of particles advected by the flow can be extracted from video images and are used in addition to classical eulerian observations. This lagrangian data brings information on the surface velocity thanks to an appropriate transport model. Numerical twin data assimilation experiments in an academic flow configuration demonstrate that this method makes it possible to significantly improve the identification of local bed elevation and initial conditions.
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Computing and Visualization in Science, Springer Verlag, 2009, 12 (5), pp.235-246. 〈10.1007/s00791-008-0089-x〉
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Contributeur : Jerome Monnier <>
Soumis le : vendredi 15 février 2008 - 16:30:49
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:59:24
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 mai 2010 - 22:16:15

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Marc Honnorat, Jerome Monnier, François-Xavier Le Dimet. Lagrangian data assimilation for river hydraulics simulations. Computing and Visualization in Science, Springer Verlag, 2009, 12 (5), pp.235-246. 〈10.1007/s00791-008-0089-x〉. 〈inria-00256581〉

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