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Conditioning groundwater flow parameters with iterative ensemble smoothers : analysis and approaches in the continuous and the discrete cases

Lam, Dan-Thuy ; Renard, Philippe (Dir.) ; Kerrou, Jaouher (Codir.)

Thèse de doctorat : Université de Neuchâtel, 2019.

L’assimilation de données consiste à combiner de façon optimale les observations (données) et les prévisions produites par un modèle numérique d’un système dynamique étudié. Au cours de la dernière décennie, les méthodes basées sur le filtre de Kalman d’ensemble (EnKF) pour l’assimilation de données ont été particulièrement explorées dans diverses disciplines des...