Assimilation de données images dans un modèle de circulation océanographique

National audienceData assimilation allows to couple together a forecast model and observations. In this study we are interested in the association of a simulation model for oceanic circulation with data coming from image processing. We propose a processing chain to estimate circulation velocity from ocean temperature images, and the assimilation of this image observation in a forecast model.L'assimilation de données permet de coupler un modèle de prévision à des observations. Dans cette étude nous nous intéressons à l'intégration de caractéristiques images dans un modèle de simulation de la circulation océanique. Nous proposons une chaîne de traitement permettant d'estimer la vitesse de circulation sur une séquence d'images de température de l'océan et l'assimilation de cette observation image dans un modèle de prévision

Assimilation de données pour estimer le mouvement et suivre un objet

National audienceCet article s'intéresse au problème de l'estimation du mouvement apparent sur une séquence d'images et au suivi d'un objet particulier. Pour ce faire, l'approche considérée est celle de l'assimilation de données, et, dans ce cas, de l'assimilation d'images. Cette approche repose sur les équations de la dynamique du système visualisé par la séquence d'images. Le modèle de dynamique considéré est la conservation lagrangienne de la vitesse et le transport des images et de la carte de distance qui modélise l'objet étudié. La méthode d'assimilation de données choisie, appelée 4D-Var, effectue une optimisation itérative d'une fonction de coût. Cette approche d'assimilation d'images est tout d'abord quantifiée au moyen d'une expérience jumelle, afin de démontrer l'amélioration obtenue sur l'estimation du mouvement. Puis la méthode est appliquée à une séquence d'images satellite météorologiques, avec l'objectif de suivre un nuage tropical. Les visualisations proposées illustrent les différentes composantes de la méthode

Assimilation de données GPS pour la prévision de la convection profonde

Ce travail de thèse visait à exploiter le potentiel des observations GPS sol pour l'assimilation de données à mesoéchelle et la prévision numérique du temps à haute résolution. Nous avons tout particulièrement examiné l'impact de l'assimilation des données GPS sur la prévision à l'échelle convective des systèmes orageux. Les systèmes d'assimilation utilisés sont les systèmes d'assimilation à mesoéchelle de Météo-France : le 3DVAR/ALADIN et le 3DVAR/AROME. Deux cas d'étude ont été traités, avec pour chacun des cas un nombre important de données GPS assimilées au cours de cycles d'assimilation continus sur de longues périodes. Les situations météorologiques des deux cas d'étude sélectionnés sont caractérisées plusieurs évènements convectifs précipitants. Pour le premier cas d'étude (5-9 septembre 2005), le système d'assimilation utilisé est le 3DVAR/Aladin à la résolution de 9,5 km et l'impact de l'assimilation est étudié sur la prévision à 2.4km de résolution réalisé avec le modèle MESO-NH. Pour le second cas d'étude (18-20 juillet 2007), les observations GPS du réseau dense déployé au cours de la campagne COPS en complément des observations du réseau opérationnel européen E-GVPAP sont assimilées directement avec le 3DVAR/AROME à la résolution de 2,5 km. Pour les deux cas, les résultats des expériences d'assimilation et de prévision avec ou sans assimilation de données GPS montrent un impact positif sur la prévision des précipitations intenses de l'assimilation des données GPS; l'impact est plus significatif sur le second cas d'étude.The aim of this thesis work is to exploit the potential of ground based GPS observations for mesoscale data assimilation and high-resolution numerical weather prediction. Our main interest lies in the investigation of the impact of GPS observation assimilation in improving the forecast of convective scale weather phenomena such as convective storms. The data assimilation systems we have used are the Météo-France 3DVAR/ALADIN and 3DVAR/AROME systems. Two case studies were conducted with large numbers of GPS observations being assimilated. The cases selected are both convective rainfall events. For the first case (5-9 September 2005) with heavy precipitation over the French Mediterranean regions, the system we used is the 9.5km 3DVAR/ALADIN assimilation system. Analyses produced by one month of assimilation cycle experiments are used later as the initial and boundary conditions for starting the simulation of the 2.4km high resolution research model MesoNH. For the second case study (18-20 July 2007), high density GPS observations obtained from the COPS observations field campaign together with GPS observations coming from the European operational E-GVAP network are assimilated directly into the 3DVAR/AROME system with 2.5km horizontal resolution. Special attentions have been paid on the selection and pre-treatment of the GPS observations before they enter in the assimilation system. Such procedure can be viewed as a quality control for the observations. For both cases, results of twin experiments with and without assimilating GPS observations have suggested a positive impact on the prediction of heavy precipitation, the impact being more significant on the second case

Assimilation de Données et Mesures Primaires REP

A Pressurized Water Reactor (PWR) Reactor Coolant System (RCS) is a highly complex physical process: heterogeneous power, flow and temperature distributions are difficult to be accurately measured, since instrumentations are limited in number, thus leading to the relevant safety and protection margins.EDF R&D is seeking to assess the potential benefits of applying Data Assimilation to a PWR's RCS (Reactor Coolant System) measurements, in order to improve the estimators for parameters of a reactor's operating setpoint, i.e. improving accuracy and reducing uncertainties and biases of measured RCS parameters.In this thesis, we define a 0D semi-empirical model for RCS, satisfying the description level usually chosen by plant operators, and construct a Monte-Carlo Method (inspired from Ensemble Methods) in order to use this model with Data Assimilation tools. We apply this method on simulated data in order to assess the reduction of uncertainties on key parameters: results are beyond expectations, however strong hypotheses are required, implying a careful preprocessing of input data.Le circuit primaire d'un réacteur à eau pressurisée (REP) est un système thermohydraulique complexe, présentant des champs hétérogènes de puissances, températures et débits dans des conditions extrêmes : l'instrumentation in situ est limitée en nombre, localisation et précision. De ce fait, la connaissance de ces paramètres de fonctionnement est impactée par des incertitudes de représentativité notamment, prises en compte dans la conception et intégrées dans les protections d'exploitation.Dans ce contexte, EDF R&D cherche à évaluer les apports potentiels de l'Assimilation de Données, un ensemble d'outils mathématiques très utilisé en géosciences qui permettent de corriger des estimations issus de modèles à l'aide de mesures provenant du système réel modélisé, pour une meilleure caractérisation (justesse, incertitudes) des paramètres du point de fonctionnement primaire nominal.Dans cette thèse, nous définissons un modèle semi-empirique 0D adapté au niveau de description usuellement choisi par les exploitants, et développons une méthodologie (de type Monte-Carlo et inspirée des Méthodes d'Ensemble) pour utiliser ce modèle dans un cadre d'Assimilation de Données. L'application de cette méthodologie à des données simulées permet d'évaluer la réduction des incertitudes pesant sur les paramètres-clés : les résultats sont au-delà des espérances initiales mais nécessitent des hypothèses fortes impliquant un prétraitement soigneux des données d'entrée

Assimilation de données d'humidité des sols pour la prévision de crues : comparaison d'un modèle pluie-débit conceptuel et d'un modèle intégrant une interface sol-végétation-atmosphère

Le but de cet article est de présenter une méthodologie de mise à jour des paramètres de modèles pluie-débit en période de crue. Elle a été mise au point afin d'améliorer un des aspects de la gestion des réservoirs dans un contexte opérationnel de protection contre les crues: la réduction des incertitudes sur la prévision des débits. L'originalité de la méthode proposée réside dans le fait que l'on utilise non seulement une information sur les débits mais aussi une information sur l'humidité du sol. L'objectif de l'étude est d'évaluer l'intérêt de l'introduction de cette information supplémentaire. Pour cela, les données d'humidité du sol sont introduites au sein du modèle par l'intermédiaire d'une relation de passage établie entre l'humidité mesurée in situ et l'humidité calculée implicitement ou explicitement par les modèles. Cette méthodologie a été testée dans le cadre du projet européen AIMWATER sur quatre sous-bassins de la Seine en amont de Paris (France). Deux modèles pluie-débit sont utilisés dans cette étude, un modèle conceptuel semi-emprique et un modèle conceptuel couplé à un schéma de surface simulant une interface sol-végétation-atmosphère et permettant de calculer l'évolution de l'humidité du sol à différentes profondeurs. Cette approche comparative étudie l'intérêt d'un tel modèle couplé par rapport au modèle conceptuel semi-empirique sans représentation explicite des phénomènes se produisant à l'interface sol-végétation-atmosphère.Improving the accuracy of rainfall-runoff models and in particular their performances in flood prediction is a key point of continental hydrology. Methods have been developed to improve flood prediction in hydrology based on a better compliance of the model with current observations prior to its use in forecasting mode. This operation has been termed updating in hydrology and assimilation in meteorology. The fundamental idea is that if model predictions diverge from observations at a given time, there is little chance that future estimations will approach correct values. The improvement then comes from a correction of the trajectory of the model based on observations during the period preceding the day when a prediction into the immediate or long-term future is desired. This can be dealt with by a correction of model parameters, which is usually called "parameter updating".The inability of rainfall-runoff models to produce correct streamflow values generally translates into parameter uncertainty. Parameter calibration is the means used by a model structure to adjust to a given set of data. Therefore, a parameter updating methodology seems to be a natural way to amend errors in streamflow values. In this paper, a specific methodology of parameter updating is presented. The main feature of this method is that it does not carry out updating by reference only to recent streamflow observations, as classic procedures do, but also to soil moisture measurements, which can be retrieved daily from TDR probes. Indeed, it appears that the integration of soil moisture data allows better control of the evolution of the model and improves its performances, in particular in terms of forecasting.The aim of the research was to assess the usefulness of this additional soil moisture information. To this end, an approach has been suggested that gradually introduces additional information thanks to a constraint relationship between observed and modelled soil moisture. In fact, soil moisture can be calculated implicitly or explicitly by the model when extracting step-by-step the values of the model's store contents. This methodology was put forward for use in the European AIMWATER project on four catchments within the Seine River basin upstream of Paris (France). The other issue addressed in this paper was whether or not it is necessary to use a model that simulates explicitly the evolution of soil moisture at different depths. One can argue that if the model employed does not feature a store that can be identified closely to the observed soil moisture, there would be no possibility of benefiting from such measurements. On the other hand, it can be argued that if soil moisture is a model output, all the information drawn from soil moisture observations will be directed at improving this specific output at the expense of improving streamflow values. To answer this issue, two models were tested. The first model, GR4j, has no explicit counterpart for soil moisture measurements. The second one, GRHum, has been especially developed to introduce a two-layer soil reservoir that simulates the surface and sub-surface soil moisture.Since the aim of the present research was to analyse different ways of accounting for soil moisture, and to identify the one that offers the best prospects, several tests were carried out, using different relationships between observed and modelled soil moisture. Indeed, TDR probes give point measurements of soil moisture at several depths and several store contents can be taken into account in a constraint relationship.First, for both GR4j and GRHum models, tests showed that performances for flood forecasting are significantly improved when assimilating in situ measurements of soil moisture at a daily time-step, especially for the basins where poor simulations are obtained. It is also noteworthy that performances are very dependent on the items taken into account in a constraint relationship.Secondly, the GRHum model did not appear to be more efficient than the GR4j model when assimilating both streamflow and soil moisture data. However, the GRHum model gave the best results when assimilating only streamflow data, and superficial soil moisture seemed to fit the GRHum better than the GR4j model.Finally, although the tests required perfect foreknowledge of rainfall, the results of the research are encouraging from an operational point of view. Another interesting perspective is provided by the Earth Observation data. Indeed, previous studies have shown that soil moisture can be derived from EO data using, for example, microwave spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) images (QUESNEY et al., 2000). This type of catchment-scale data could be more relevant than a local measure given by TDR probes (PAUWELS et al., 2002)

Estimation de vitesses par assimilation de données variationnelle

Les méthodes classiques d'estimation dense de la vitesse (de type flot optique) s'appuient sur l'estimation des dérivées spatio-temporelles de l'image. Celles-ci sont difficiles à estimer dans le cas d'occlusion d'une partie des acquisitions. Les approches issues de l'assimilation de données s'appuient sur un modèle d'évolution temporelle, qui permet de répondre à ce problème des données manquantes. Nous proposons donc une nouvelle approche pour estimer un champ de vitesse apparent, à partir d'une séquence d'images, en utilisant une méthode d'assimilation de données variationnelle. Pour cela un Modèle Image est construit, dans lequel sont assimilées les observations de la séquence d'images. Cette approche permet une estimation optimale de la vitesse, même si les observations sont partiellement manquantes comme c'est fréquemment le cas en imagerie satellite

Utilisation des déformations spatiales en assimilation de données

L'assimilation de données permet de construire un état initial du modèle (l'analyse) à partir de deux sources d'information : les observations disponibles et une prévision récente (l'ébauche). L'importance relative de chacune des sources dépend du modèle d'erreurs qui leur est attribué. Le modèle le plus commun en prévision numérique du temps (PNT) consiste à formuler l'erreur d'ébauche comme un incrément additif en amplitude et, avec une approche probabiliste, de spécifier sa fonction de densité de probabilité (PDF) par une Gaussienne spécifiée avec une moyenne nulle et une matrice de covariance B. Le premier problème abordé durant cette thèse est le manque de dépendance au flux des modélisations de B. Le deuxième est l'écartement à l'hypothèse Gaussienne notamment en présence d'erreurs de déplacement. La démarche suivie est d'utiliser des déformations spatiales dans un cadre ensembliste pour raffiner la modélisation des corrélations d'erreurs d'ébauche, et de corriger les erreurs de déplacement pour tenter de se rapprocher de l'hypothèse Gaussienne. La première partie du travail de thèse consiste à améliorer la modélisation de B, en prenant en compte objectivement l'anisotropie des corrélations d'erreurs d'ébauche à l'aide de déformations spatiales estimées statistiquement à partir d'un ensemble de prévisions générées avec un ensemble d'assimilation (EDA). Cette méthode statistique (ST) est appliquée à une simulation réelle du modèle global de Météo-France ARPEGE, et son efficacité est comparée à celle de la transformée géostrophique (GT) à l'aide de diagnostics d'anisotropie. Les résultats montrent que la ST est plus efficace que la GT avec une prise en compte plus systématique de l'anisotropie des corrélations spatiales. Dans une deuxième partie, une documentation de la non-Gaussianité (NG) des erreurs d'ébauche d'AROME, le modèle à échelle convective de Météo-France, est proposée. La NG des distributions d'erreurs d'ébauche, diagnostiquées à partir d'un EDA, est quantifiée par un indice uniquement basé sur leur asymétrie et leur aplatissement. La NG diagnostiquée a une forte dépendance spatiale et temporelle, avec des structures spatiales qui suivent les structures météorologiques. Le lien avec certains processus non-linéaires , liés par exemple à la présence de nuages, est notamment observé. Les diagnostics montrent également que le processus d'analyse réduit fortement la NG observée dans l'ébauche, et que la vorticité et la divergence sont les variables de contrôle de l'assimilation les moins Gaussiennes. Une des causes possibles de la NG étant la présence d'erreurs de déplacement, la troisième partie de ce travail de thèse s'attache à documenter les apports de ce modèle d'erreurs alternatif. Un algorithme d'estimation des erreurs de déplacements a tout d'abord été mis en place. Cet algorithme, qui s'inspire des méthodes d'estimation du flot optique, se base sur une approche variationnelle quasi-linéaire, quasi Gaussienne et multi-échelles. Le comportement de la méthode a été testé sur des cas idéalisés, puis sur des cas réels basés sur des prévisions AROME. Ceci permet d'envisager à l'avenir l'estimation statistique des principaux paramètres caractérisants ce type d' erreurs, ainsi que leur exploitation dans des algorithmes visant à corriger ces erreurs en amont de la correction d'amplitude.Data assimilation provides initial conditions (the analysis) for the model from two sources of information: the available observations and a short term forecast (the background). The relative weights of both sources depend on the chosen error model. Usually, background errors are modeled as additive amplitude errors and, following a probabilistic approach, their probability density function (PDF) are modeled as Gaussians, specified with a zero mean and a covariance matrix B. For this PhD, the tackled issue are the lack of flow dependency of B and the non-Gaussianity (NG) frequently arising in numerical weather prediction (NWP), especially in case of displacement error. Using spatial deformation methods and ensemble of forecasts generated from an ensemble of data (EDA), the aim of this work is to refine the model of background error correlations, and to correct displacement errors as a possible way to get closer to the Gaussian hypothesis. A first part of this work is to improve the B modeling, by accounting objectively for the anisotropy of the background error correlations thanks to spatial deformation, which is statistically estimated from an EDA. This statistical method (ST) is applied to a real dataset of ARPEGE, the global model at Météo-France. The ST is compared to an other spatial warping method, the geostrophic transform (GT), and their efficiency are quantified by an anisotropy index. Results show a better efficiency of the ST than the GT, with a more systematic accounting of the anisotropy of the spatial background correlations. The second part of this work is a documentation of the NG for the background errors of AROME, the convective scale model at Météo-France. Distributions are diagnosed from an EDA, and their Gaussianity is quantified with a statistical index only based on two shape parameters, skewness and kurtosis. The diagnosed NG is spatially and temporally dependent, with large similarities between meteorological and NG structures. Links with nonlinear processes, linked for example to cloud covering, are observed. Diagnostics also show that the analysis step is largely decreasing the observed NG of the background, and that the most non-Gaussian variables in control space are vorticity and divergence. Since, a possible reason of the NG is the displacement errors, the third part of this PhD work aims at getting insight in the documentation of this alternative error model. First, a quasi-linear, quasi-Gaussian and multi-scale method, inspired from optical flow estimation methods, is derived. It has been tested on ideal case and on real cases based on AROME forecast fields. Future works may be, first, a statistical estimation of the main parameters characterizing this kind of error, and second, the use of this algorithm to correct displacement error upstream of the additive error correction

Polyphemus : une plate-forme multimodèles pour la pollution atmosphérique et l'évaluation des risques

National audienceCet article présente le système de modélisation de la qualité de l'air Polyphemus, ses principales fonctionnalités et quelques applications. Polyphemus est dédié à la modélisation de la dispersion atmosphérique de traceurs passifs ou d'espèces réactives aux échelles locale, régionale et continentale. Polyphemus est développé au CEREA, laboratoire commun entre EDF R&D et lʼÉcole des Ponts et au sein dʼun projet commun avec lʼInstitut national de recherche en informatique et automatique (INRIA), avec le soutien de lʼIRSN et de lʼINERIS. Polyphemus est un système dʼun type nouveau qui se distingue de lʼapproche classique du " modèle tout en un " par sa construction modulaire, notamment fondée sur des bibliothèques et des pilotes manipulant les modèles de dispersion. Accueillant plusieurs modèles, Polyphemus est une plate-forme et non un modèle. Une de ses fonctionnalités notables est sa capacité à effectuer des simulations multimodèles, ce qui permet d'évaluer des incertitudes. Plusieurs méthodes dʼassimilation de données font aussi partie du système afin de pouvoir intégrer des données fournies par des réseaux de mesure

Assimilation de données et méthodes adjointes pour la géophysique

Mathematical models are essential for understanding the dynamics of the atmosphere and ocean. But if they were our only source of information no forecast would be possible, mainly due to the lack of a consistent initial condition. On the other hand observation of these systems are available in a larger and larger quantity, thanks to the numerous observation satellites that now cruises around our planet. These observations are often indirect and incomplete, and therefore do not provide a thorough knowledge of the state of the observed systems. Finally statistics are available on the fields of atmospheric variables, their variability and consistency in time and space. This information is also part of the data that will be used. As we shall see later the use of these statistics is very important to improve the forecast. I therefore present, in this paper, methods for combining all or part of this information in order to improve forecasts and knowledge of the behaviour of such systems. These methods are based most often on a solid mathematical theory, but applying them in a realistic setting is not always easy. That is why I think important to accompany the developments we make until operational applications or quasi-operational, in order to demonstrate their feasibility.Les modèles mathématiques sont importants pour la compréhension de la dynamique de l'atmosphère et de l'océan. Mais si ils étaient notre seule source d'information aucune prévision ne serait possible faute, notamment au manque de la connaissance d'une condition initiale cohérente. On dispose également d'observations de ces systèmes en nombre de plus en plus important, notamment grâce aux nombreux satellites d'observation qui croisent maintenant au large de notre planète. Ces observations sont souvent indirectes et incomplètes, et de ce fait ne fournissent pas non plus, à elles seules, une connaissance approfondie de l'état du milieu considéré. Et pour finir, on dispose de statistiques sur les champs des variables atmosphériques, leur variabilité, leur cohérence en temps et en espace. Je présente donc, dans ce document, des méthodes permettant de combiner tout ou partie de ces informations afin d'améliorer la prévision et la connaissance du fonctionnement de ces systèmes. Ces méthodes se basent le plus souvent sur une théorie mathématique solide, mais les appliquer dans un contexte réaliste n'est pas toujours chose aisée. C'est pourquoi on gardera le souci d'accompagner les développements que nous effectuons jusqu'à des applications opérationnelles ou quasi opérationnelles afin de démontrer la faisabilité de ceux ci

Assimilation de données satellitaires pour le suivi des ressources en eau dans la zone Euro-Méditerranée

Une estimation plus précise de l'état des variables des surfaces terrestres est requise afin d'améliorer notre capacité à comprendre, suivre et prévoir le cycle hydrologique terrestre dans diverses régions du monde. En particulier, les zones méditerranéennes sont souvent caractérisées par un déficit en eau du sol affectant la croissance de la végétation. Les dernières simulations du GIEC (Groupe d'Experts Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat) indiquent qu'une augmentation de la fréquence des sécheresses et des vagues de chaleur dans la région Euro-Méditerranée est probable. Il est donc crucial d'améliorer les outils et l'utilisation des observations permettant de caractériser la dynamique des processus des surfaces terrestres de cette région. Les modèles des surfaces terrestres ou LSMs (Land Surface Models) ont été développés dans le but de représenter ces processus à diverses échelles spatiales. Ils sont habituellement forçés par des données horaires de variables atmosphériques en point de grille, telles que la température et l'humidité de l'air, le rayonnement solaire et les précipitations. Alors que les LSMs sont des outils efficaces pour suivre de façon continue les conditions de surface, ils présentent encore des défauts provoqués par les erreurs dans les données de forçages, dans les valeurs des paramètres du modèle, par l'absence de représentation de certains processus, et par la mauvaise représentation des processus dans certaines régions et certaines saisons. Il est aussi possible de suivre les conditions de surface depuis l'espace et la modélisation des variables des surfaces terrestres peut être améliorée grâce à l'intégration dynamique de ces observations dans les LSMs. La télédétection spatiale micro-ondes à basse fréquence est particulièrement utile dans le contexte du suivi de ces variables à l'échelle globale ou continentale. Elle a l'avantage de pouvoir fournir des observations par tout-temps, de jour comme de nuit. Plusieurs produits utiles pour le suivi de la végétation et du cycle hydrologique sont déjà disponibles. Ils sont issus de radars en bande C tels que ASCAT (Advanced Scatterometer) ou Sentinel-1. L'assimilation de ces données dans un LSM permet leur intégration de façon cohérente avec la représentation des processus. Les résultats obtenus à partir de l'intégration de données satellitaires fournissent une estimation de l'état des variables des surfaces terrestres qui sont généralement de meilleure qualité que les simulations sans assimilation de données et que les données satellitaires elles-mêmes. L'objectif principal de ce travail de thèse a été d'améliorer la représentation des variables des surfaces terrestres reliées aux cycles de l'eau et du carbone dans le modèle ISBA grâce à l'assimilation d'observations de rétrodiffusion radar (sigma°) provenant de l'instrument ASCAT. Un opérateur d'observation capable de représenter les sigma° ASCAT à partir de variables simulées par le modèle ISBA a été développé. Une version du WCM (water cloud model) a été mise en œuvre avec succès sur la zone Euro-Méditerranée. Les valeurs simulées ont été comparées avec les observations satellitaires. Une quantification plus détaillée de l'impact de divers facteurs sur le signal a été faite sur le sud-ouest de la France. L'étude de l'impact de la tempête Klaus sur la forêt des Landes a montré que le WCM est capable de représenter un changement brutal de biomasse de la végétation. Le WCM est peu efficace sur les zones karstiques et sur les surfaces agricoles produisant du blé. Dans ce dernier cas, le problème semble provenir d'un décalage temporel entre l'épaisseur optique micro-ondes de la végétation et l'indice de surface foliaire de la végétation. Enfin, l'assimilation directe des sigma° ASCAT a été évaluée sur le sud-ouest de la France.More accurate estimates of land surface conditions are important for enhancing our ability to understand, monitor, and predict key variables of the terrestrial water cycle in various parts of the globe. In particular, the Mediterranean area is frequently characterized by a marked impact of the soil water deficit on vegetation growth. The latest IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) simulations indicate that occurrence of droughts and warm spells in the Euro-Mediterranean region are likely to increase. It is therefore crucial to improve the ways of understanding, observing and simulating the dynamics of the land surface processes in the Euro-Mediterranean region. Land surface models (LSMs) have been developed for the purpose of representing the land surface processes at various spatial scales. They are usually forced by hourly gridded atmospheric variables such as air temperature, air humidity, solar radiation, precipitation, and are used to simulate land surface states and fluxes. While LSMs can provide a continuous monitoring of land surface conditions, they still show discrepancies due to forcing and parameter errors, missing processes and inadequate model physics for particular areas or seasons. It is also possible to observe the land surface conditions from space. The modelling of land surface variables can be improved through the dynamical integration of these observations into LSMs. Remote sensing observations are particularly useful in this context because they are able to address global and continental scales. Low frequency microwave remote sensing has advantages because it can provide regular observations in all-weather conditions and at either daytime or night-time. A number of satellite-derived products relevant to the hydrological and vegetation cycles are already available from C-band radars such as the Advanced Scatterometer (ASCAT) or Sentinel-1. Assimilating these data into LSMs permits their integration in the process representation in a consistent way. The results obtained from assimilating satellites products provide land surface variables estimates that are generally superior to the model estimates or satellite observations alone. The main objective of this thesis was to improve the representation of land surface variables linked to the terrestrial water and carbon cycles in the ISBA LSM through the assimilation of ASCAT backscatter (sigma°) observations. An observation operator capable of representing the ASCAT sigma° from the ISBA simulated variables was developed. A version of the water cloud model (WCM) was successfully implemented over the Euro-Mediterranean area. The simulated values were compared with those observed from space. A more detailed quantification of the influence of various factors on the signal was made over southwestern France. Focusing on the Klaus storm event in the Landes forest, it was shown that the WCM was able to represent abrupt changes in vegetation biomass. It was also found that the WCM had shortcomings over karstic areas and over wheat croplands. It was shown that the latter was related to a discrepancy between the seasonal cycle of microwave vegetation optical depth (VOD) and leaf area index (LAI). Finally, the direct assimilation of ASCAT sigma° observations was assessed over southwestern France