Après les deux prototypes MERCATOR, psy1v1 et psy2v1, qui n’assimilent que les données altimétriques, un troisième prototype psy1v2 (SAM1V2) est mis en ligne. Il permet d’assimiler en plus de l’altimétrie des données in situ différentes (température et salinité). Ce dernier système utilise le même schéma assimilation SOFA, basé sur un ROOI (Reduced-Order Optimal Interpolation) et dont le noyau est de type OI (SAM1). La différence principale est l’opérateur de réduction d’ordre : on utilise maintenant des modes empiriques multivariés à la place de la méthode de déplacement vertical des colonnes d’eau (méthode de Cooper et Haines). Ce système nous permet d’assimiler les données altimétriques (Jason, Envisat et Gfo) le long des traces, la SST hebdomadaires de Reynolds, que l’on compte remplacer à terme par les données SAFO, et les profils T S in situ issus de la base de données Coriolis. Ce jeu de données est composé de : PF, XB, CT, BA, TE, MO.

Les figures suivantes montrent le nombre de profils en température (figure de gauche) et salinité (figure de droite) utilisés pour l’année 2003 sur tout l’Atlantique nord et tropical (de 20S à 70N) en fonction du temps et de la profondeur. On constate que plus de 350 profils en température dépassant une profondeur de 500m entrent dans le système, surtout après le mois Septembre. En salinité, moins de données sont utilisées (un peu moins de150 profils par  cycle d’assimilation (7 jours) vers la fin de l’année.)

L’impact de l’assimilation des données in situ est assez  marqué dans l’analyse, comme montré sur les deux sections de salinité entre Florida et Portugal. Sur la figure de gauche, sam1v2 (MNATL 1/3 de degré avec assimilation multidonnées), on voit mieux l’eau méditerranéenne plus salée vers 1000m que sur la section de droite tirée de psy2v1 (PAM au 1/15 de degré avec l’assimilation de l’altimétrie seule.)