Date : 2020
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : anglais / English
Tourbillons (mécanique des fluides)
Classification Dewey : 550
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Résumé / Abstract : Cette thèse exploite les données globales du radar à ouverture synthétique (SAR) Sentinel-1 (S-1) pour l'étude des rouleaux de la couche limite atmosphérique marine (MABL). Un modèle basé sur l'apprentissage en profondeur a été développé pour identifier automatiquement les rouleaux à partir des images massives S-1 WV. L'évaluation prouve que des rouleaux plus nombreux et plus clairs sont visibles à un angle d'incidence plus grand avec une limitation à des vitesses de vent très basses et lorsque la direction du vent est perpendiculaire à l'antenne SAR. Au delà de cela, les énormes données conduisent à un nouveau résultat qui, en moyenne et à toutes les vitesses de vent, les rouleaux MABL induisent des variations de vent de surface de ~ 8% (± 3,5%) le débit moyen, dépassant rarement 20%. Les statistiques mondiales ont confirmé dans des études antérieures que jusqu'à 90% des rouleaux identifiés se produisent dans des conditions quasi neutres à légèrement instables. La longueur d'onde et l'orientation du roulis sont extraites avec des résultats d'organisation multi-échelles et de contraste directionnel entre les latitudes basses et moyennes. La distribution systématique de l'orientation des rouleaux par rapport au vent de surface des tropiques aux extra-tropiques rappelle l'importance de la force de Coriolis horizontale sur les rouleaux. Malgré l'importance de ces faits saillants pour les études sur l'atmosphère et l'océan, il est très probable que les données SAR S-1 WV presque globales soient étendues aux rouleaux, aux cellules convectives et à d'autres processus air-mer clés. Les résultats devraient être comparés, expliqués et complétés dans un proche avenir par des études théoriques et numériques approfondies.
Résumé / Abstract : This thesis exploits the global Sentinel-1 (S-1) wave mode (WV) synthetic aperture radar (SAR) data for marine atmospheric boundary layer (MABL) roll studies. A deep learning- based model was developed to automatically identify rolls from the massive S-1 WV images. Valuation evidences that more and clearer rolls are visible at the larger incidence angle with limitation in very low wind speeds and when wind direction being perpendicular to the SAR antenna looking. Beyond this, the huge data leads to a new result that, on average and across all wind speeds, MABL rolls induce surface wind variations of ~8% (±3.5%) the mean flow, seldom exceeding 20%. Global statistics confirmed with previous studies that up to 90% of the identified rolls occur in near neutral to slightly unstable conditions. Roll wavelength and orientation are extracted with findings of multi-scale organization and directional contrast between low- and mid-latitudes. The systematical distribution of roll orientation with respect to the surface wind from tropics to extratropics recalls the importance of horizontal Coriolis force on rolls. Despite the significance of these highlights for both atmosphere and ocean studies, it is highly expected to extend the nearly global S- 1 WV SAR data for rolls, convective cells and other key air-sea processes. Results should be compared, explained, and complemented in the near future with in-depth theoretical and numerical studies.