L’outil de datation Datice

Formulation du problème inverse

L’approche par modélisation inverse consiste à estimer les paramètres d’un modèle théorique $X$ à partir d’observations $Y$ . Pour cela, on se repose sur l’existence d’un modèle théorique direct qui permet de prédire l’observation $Y$ en connaissant $X$ . On introduit alors la notion d’opérateur d’observation $h$ qui permet de prédire l’observation $Y$ à partir de $X$ . L’écart entre la prédiction et l’observation, noté $\eta$ , résulte de l’erreur sur l’observation ainsi que de l’incertitude sur le modèle direct (figure 1).

Figure 1: Schéma explicatif du principe de la modélisation inverse. Dans le cadre de Datice, cela consiste à déterminer les paramètres glaciologiques (taux d’accumulation, fonction d’amincissement et LIDIE), compte-tenu des contraintes d’âge, dans le but de calculer ensuite les chronologies glace et gaz de chaque carotte de glace.

Afin d’éviter la multiplicité des solutions, qui est souvent rencontrée en modélisation inverse, Datice est basé sur une approche stochastique dite d’inférence bayésienne. Cela consiste à fournir une ébauche probabiliste qui apporte des informations supplémentaires afin de mieux contraindre les paramètres du modèle et de lever la non-unicité de la solution. Cette ébauche constitue une information a priori sur le modèle théorique.

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