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Assimilation de données et modélisation inverse

Les activités de recherche incluent le développement de méthodes pour l'assimilation de données, qui combinent des modèles numériques et des observations, la modélisation inverse et l'application de méthodes d'optimisation pour des problèmes environnementaux. Des applications récentes sont l'amélioration des prévisions de la qualité de l'air avec l'assimilation de données satellitaires, la combinaison optimale d'un ensemble de modèles, la modélisation inverse d'émissions de polluants (par exemple, l'estimation d'un accident à une centrale nucléaire) et l'optimisation des réseaux de surveillance de la qualité de l'air ou de la radioactivité.