| Summary: | Dans cette thèse, nous concevons et appliquons un système d'assimilation de données pour l'estimation des sources de poussières désertiques à l'échelle régionale. Nous assimilons des données d'épaisseur optique des aérosols à partir de produits satellitaires dans une configuration régionale d'un modèle de circulation générale, couplé à un modèle d'aérosol et à un module de production de poussières. Le vecteur de contrôle dans le système d'assimilation est composé des facteurs de correction pour les émissions obtenues par l'ébauche du module de production de poussières. Nous concentrons nos inversions sur l'Afrique du Nord et la péninsule arabique pour une période d'un an. Nous décrivons le module de production de poussières et le système d'assimilation. Les résultats de l'inversion et la validation par rapport à des mesures indépendantes sont ensuite présentés en détail. Nous poursuivons cette thèse en mettant l'accent sur la sensibilité des émissions de poussières au jeu de données d'observation. Pour cela, nous avons assimilé cinq produits différents d'épaisseur optique d'aérosols dans notre système d'assimilation de données. Nous avons identifié des erreurs systématiques dans le modèle et dans les observations, ainsi que les limites et les avantages de notre approche. Nous avons accordé une attention particulière à la définition des statistiques d'erreur et à la procédure numérique pour calculer les analyses. Nous proposons et mettons en oeuvre un schéma de correction de biais dans l'espace des observations, et nous évaluons sa performance. === In this thesis we design and apply a data assimilation system for the estimation of mineral dust emission fluxes at the regional scale. We assimilate aerosol optical depth retrievals from satellite-borned instruments in a regional configuration of a general circulation model, coupled to an aerosol model and to a dust production module. The control variable in the assimilation system are correction factors for the prior emissions of the dust production module. We focus our inversions over North Africa and the Arabian Peninsula for a one-year period. We describe the dust production module and the assimilation system. The inversion results and the validation against independent measurements is presented in detail. We continue this thesis with a focus on the sensitivity of the inferred dust emissions with respect to the observational dataset assimilated. For this purpose, we have assimilated five different aerosol optical depth retrievals in our data assimilation system. We have identified systematic errors in the model, in the observations and limitations and advantages of our approach. We have given special attention to the definition of the error statistics and the numerical procedure to compute the analyses. We propose and implement a bias correction scheme in the observational space, and we evaluate its performance.
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