Ionosphère, Systèmes Globaux de Positionnement par Satellite, Contenu Total en électrons, Perturbations Ionosphériques Itinérantes, Météorologie de l'Espace, Risques Naturels, Temps Quasi-Réel

L'ionosphère est une partie de la haute atmosphère terrestre qui s'étend de 60-80 à 800-1000 km d'altitude, où la concentration de particules chargées (c'est-à-dire d'électrons libres et d'ions) est accrue. L'ionosphère est un milieu extrêmement variable. Ses propriétés dépendent fortement de l'heure de la journée, de la saison, de la latitude, de l'altitude, mais aussi du couplage avec la haute atmosphère neutre (thermosphère) et du champ magnétique. L'ionosphère est caractérisée par un grand nombre de perturbations générées en réponse à un large éventail de phénomènes, y compris des risques naturels, des évènements de la météorologie de l'espace et anthropiques, etc. Ces perturbations sont connues sous le nom de perturbations ionosphériques itinérantes (PII). L'identification de l'origine des PII, en particulier en temps réel ou quasi-réel (TQR), est une tâche extrêmement difficile, et c'est l'une des questions scientifiques les plus intéressantes. L'objectif principal de cette thèse est de développer, pour la première fois, un détecteur et "analyseur" automatique et compatible TQR des perturbations ionosphériques, qui examinerait rapidement leurs caractéristiques (spatio-temporelles, fréquence, etc.), et, sur la base de ces informations, reconnaîtrait leur source. Pour atteindre cet objectif, nous avons utilisé les données du contenu électronique total (CET) dérivées des mesures des Systèmes Globaux de Positionnement par Satellite (en anglais- GNSS). Notre base de données contient des séries de données CET mesurées lors de séismes, d'éruptions volcaniques, de tornades, d'explosions, de lancements de fusées, mais aussi lors d'orages géomagnétiques et d'éruptions solaires. Au cours de la thèse, j'ai développé deux nouvelles techniques compatibles avec le TQR permettant de détecter/identifier automatiquement les PII dans les séries de données CET, et de déterminer leurs caractéristiques spatio-temporelles. La première technique est basée sur une approche interférométrique. Elle estime un vecteur de vitesse horizontal apparent de la PII et calcule la position de la source de la perturbation. Cette technique a d'abord été appliquée à des données de GNSS à 1 seconde et à une couverture de GNSS dense. En outre, un nouvel ajustement a été effectué pour que cette méthode soit applicable à des données de 30 secondes et à une distribution plus clairsemée de récepteurs des GNSS. Il est important de noter qu'à l'heure actuelle, cette technique ne peut capturer et traiter la PII qu'avec un dérivé CET élevé. Des travaux futurs sont nécessaires pour étendre sa fonctionnalité à toutes les PII. La deuxième technique est appelée 'hodocrones de temps quasi réel' (HC-TQR). Les HC vérifient la corrélation entre les PII détectées et leur source, et permettent d'estimer la vitesse apparente de propagation des PII. Une technique d'ajustement des HC-TQR a été mise au point pour réaliser cette dernière rapidement et automatiquement. Cette approche est applicable aux données de 1 seconde et de 30 secondes, et peut fournir des valeurs de vitesse de PII en 5-8 min (pour les données de 1 seconde) et 15-18 min (pour les données de 30 secondes) après la première détection de PII. Enfin, l'analyse des caractéristiques des PII générées par différents événements géophysiques et anthropiques a permis de résumer les critères d'identification de l'origine des PII en TQR. Les développements réalisés au cours de cette thèse sont importants pour l'évaluation future des risques naturels depuis l'ionosphère, ainsi que pour les applications de météorologie de l'espace en TQR.