Lʼassimilation de données joue un rôle important dans lʼanalyse des données atmosphériques, en particulier pour la prévision numérique du temps et la détection des variations climatiques. Les techniques dʼassimilation se sont récemment développées en chimie atmosphérique afin dʼétudier la distribution des espèces, spécifiquement lʼozone. Le présent travail expose les résultats de lʼassimilation des profils verticaux dʼozone de lʼinstrument GOME par le modèle de chimie-transport MOCAGE avec la technique variationnelle 3D-FGAT. Nous montrons que cette méthode est très bien adaptée à lʼassimilation de lʼozone et quʼelle peut être étendue à divers capteurs et dʼautres espèces. Pour citer cet article : S. Massart et al., C. R. Geoscience 337 (2005).

Data assimilation plays an important role in the analysis of atmospheric data, in particular for numerical weather prediction and the detection of climate variations. In the field of atmospheric chemistry, assimilation techniques have been recently developed to study the distribution of tracer species, with emphasis on the ozone content. The present work reports on assimilation experiments of vertical ozone profiles from the GOME instrument performed with MOCAGE, a chemical-transport model and a 3D-FGAT variational technique. It is shown that this technique is very well adapted for ozone assimilation and can be extended to various sensors or other trace species. To cite this article: S. Massart et al., C. R. Geoscience 337 (2005).