Le sondeur hyperspectral infrarouge IASI, dont le premier modèle vole depuis 2006 sur le satellite défilant météorologique Metop-A, a déjà conduit a des retombées scientifiques très spectaculaires, en prévision météorologie et pour l’étude de la composition atmosphérique et du climat. Les mesures du sondeurs sont toutefois largement sous exploitées en grande partie du a la présence des nuages dans l’atmosphère. Ces derniers interagissent avec le rayonnement incident de façon hautement non-linéaire rendant le traitement de la mesure du sondeur bien plus complexe, voire parfois rédhibitoire pour accéder depuis l’espace aux propriétés des couches atmosphériques situées au-dessus du nuage, mais également en dessous dans le cas de semi-transparence. Cependant, au vue de la quantité d’informations potentielles qu’offre les sondeurs, la communauté scientifique s’intéresse de près a l’exploitation des radiances nuageuse, c’est dans ce cadre que s’inscrivent les travaux de recherche de cette thèse. Nous proposons d’étudier deux schémas nuageux radicalement différents : la clarification nuageuse et un schéma permettant de simuler la radiance nuageuse en utilisant les propriétés optique et microphysique des nuages. La première de ces méthodes, initiée par Smith et al. (1968), permet sous certaines conditions, de faire abstraction du nuage dans le pixel IASI. La méthode est basée sur l’algorithme du logiciel Scenes Heterogenes du CNES. Apres une première étape de validation, les performances de la méthode sont évaluées a travers la quantité d’information indépendante qu’offre la clarification par rapport a une chaine de traitement des radiances nuageuses mise en place au CMS. Les résultats sont favorables à la méthode testée permettant de traiter les couches atmosphériques situées sous le nuage, possédant donc une quantité plus importante. Cependant la clarification repose a la fois sur une hypothèse forte d’homogénéité atmosphérique et ne s’applique qu’à 15% des situations nuageuses. La seconde méthode est une simulation de la radiance nuageuse par des modèles de transfert radiatif rapides utilisant les propriétés optique et microphysique du nuage. Cette méthode présente l’avantage majeur d’utiliser les mêmes profils nuageux que ceux produits par les modèles de prévision numérique, laissant entrevoir l’assimilation de ces profils à partir de la mesure IASI. Cependant, l’utilisation de ces modèles de transfert radiatif rapide dans le cadre d’une assimilation de données n’en est encore qu’à ces prémices, très peu d’études ont été menées sur ce sujet. Nous proposons une étude en trois étapes permettant une utilisation en opérationnel de ces modèles de transfert radiatif. La première étape est une compréhension des modèles et de leur validité en réalisant quelques études de cas s’appuyant sur la campagne de mesures de Lindenberg. Ensuite, dans le cadre de la campagne ConcordIasi, une statistique est réalisée mettant en place des filtrage pour sélectionner uniquement les profils nuageux cohérent avec l’observation IASI. La dernière étape est une application en global, les statistiques révèlent une nette amélioration des écarts a l’ébauche grâce aux filtres, passant de 8K a 2K. Nous proposons tout au long de l’étude une discussion sur les modèles utilises (RTTOV et HISCRTM), leurs points forts et leurs défaillances. Enfin l’ultime étape, permet d’évaluer les performances des profils nuageux issus des modèles de prévision numérique. / The IASI hyperspectral infrared sounding interferometer, the first model of which has been flown on board the meteorological polar orbiting satellite MetOp-A since 2006, has already led to spectacular scientific breakthroughs in both weather forecasting and research into atmospheric composition and the climate. Measurements from the sounders are however largely underutilised, mainly because of the presence of clouds in the atmosphere. The highly non-linear way in which the clouds interact with incident radiation makes analysis of the readings much more complex, and can sometimes even prohibit access from space to the properties of not only the atmospheric layers located above the cloud, but also below them in the case of semi-transparency. However, in view of the potential amount of information offered by the sounders, the scientific community is very interested in exploiting cloud radiance. The research for this thesis stems from this interest. We plan to study two radically different cloud schemes: cloud clarification and a scheme which allows for simulation of cloud radiance by using the optical and microphysical properties of clouds. The first of these methods, initiated by Smith et al. (1968), allows us under certain conditions to disregard the cloud in the IASI pixel. This method is based on the CNES Heterogeneous Scenes software algorithm. After a first validation step, method performance is evaluated by the amount of independent information offered by the clarification, compared to a cloud radiance process chain established at CMS. The results are favorable to the tested method allowing us to deal with atmospheric layers under the cloud, which have therefore larger quantities. However clarification is based on a strong assumption of atmospheric homogeneity and only applies to 15% of cloud situations. The second method is a simulation of cloud radiance by fast radiative transfer models using the optical and microphysical properties of the cloud. The major advantage of this method is that it uses the same cloud profiles as those produced by numerical weather prediction models, allowing assimilation of these profiles from the IASI measurement. However, the use of these fast radiative transfer models in the context of data assimilation is still in the early stages, very few studies have been conducted on this topic. We are proposing a three-phase study which will allow for an operational use of these radiative transfer models. The first step is validation. This is done by conducting several case studies based on Lindenberg’s measurement campaign. Then, within the framework of the ConcordIasi campaign, a statistical analysis will be carried out by introducing filtering, to select cloud profiles which are consistent with the IASI observations. The last step is an overall application, the statistics showing a clear improvement in deviation from the draft thanks to the filters, going from 8K to 2K. Throughout the study we will discuss the models used (RTTOV and HISCRTM), their strengths and weaknesses. Finally the last step allows us to evaluate the performance of the cloud profiles obtained by the digital forecasting models

La prévision quantitative des précipitations à l'aide des modèles météorologiques reste encore un grand défi posé à la communauté des sciences atmosphériques. En effet, deux problèmes majeurs sont généralement identifiés pour la prévision opérationnelle des précipitations et du climat : les interactions des systèmes précipitants avec le relief et avec la pollution. Cette thèse contribue à l'amélioration des prévisions de pluies. La stratégie adoptée est d'étudier des évènements précipitants en zones montagneuses en décrivant au mieux les interactions aérosol-nuage-précipitation à l'aide du modèle à microphysique mixte détaillée : DEtailed SCAvenging Model (DESCAM, Flossmann et Wobrock (2010)). Ce modèle utilise cinq distributions pour représenter les particules d'aérosol résiduelles et interstitielles ainsi que les gouttes et cristaux de glace. Le modèle a directement été comparé aux observations réalisées au cours de la campagne expérimentale COPS (Convective and Orographically induced Precipitation Study), qui a eu lieu pendant l'été 2007 à la frontière franco-allemande. En particulier, les simulations des pluies ont été comparées avec des observations de différents radars afin d'évaluer les performances du modèle mais aussi d'aider à l'interprétation des réflectivités de la bande brillante. La sensibilité par rapport à la pollution particulaire a été étudiée pour les propriétés des nuages et des précipitations. Pour les cas étudiés, plus le nombre des particules d'aérosol présentes dans l'atmosphère est important et plus leur solubilité est élevée, plus les précipitations au sol sont faibles. Ces comportements globaux peuvent toutefois être localement différents. Il existe donc des interactions plus complexes entre les particules d'aérosol, les nuages et les précipitations qui doivent être encore plus approfondies.

La prévision quantitative des précipitations à l’aide des modèles météorologiques reste encore un grand défi posé à la communauté des sciences atmosphériques. En effet, deux problèmes majeurs sont généralement identifiés pour la prévision opérationnelle des précipitations et du climat : les interactions des systèmes précipitants avec le relief et avec la pollution. Cette thèse contribue à l’amélioration des prévisions de pluies. La stratégie adoptée est d’étudier des évènements précipitants en zones montagneuses en décrivant au mieux les interactions aérosol-nuage-précipitation à l’aide du modèle à microphysique mixte détaillée : DEtailed SCAvenging Model (DESCAM, Flossmann et Wobrock (2010)). Ce modèle utilise cinq distributions pour représenter les particules d’aérosol résiduelles et interstitielles ainsi que les gouttes et cristaux de glace. Le modèle a directement été comparé aux observations réalisées au cours de la campagne expérimentale COPS (Convective and Orographically induced Precipitation Study), qui a eu lieu pendant l’été 2007 à la frontière franco-allemande. En particulier, les simulations des pluies ont été comparées avec des observations de différents radars afin d’évaluer les performances du modèle mais aussi d’aider à l’interprétation des réflectivités de la bande brillante. La sensibilité par rapport à la pollution particulaire a été étudiée pour les propriétés des nuages et des précipitations. Pour les cas étudiés, plus le nombre des particules d’aérosol présentes dans l’atmosphère est important et plus leur solubilité est élevée, plus les précipitations au sol sont faibles. Ces comportements globaux peuvent toutefois être localement différents. Il existe donc des interactions plus complexes entre les particules d’aérosol, les nuages et les précipitations qui doivent être encore plus approfondies. / The quantitative precipitation forecast is still an important challenge for the atmospheric community. Indeed, two main problems are generally identified for weather and climate models : the interactions of the cloud systems with the topography and with pollution. This work contributes towards the improvement of the precipitation forecasts. The strategy used was to study the convective system over an area with a complex topography using the detailed microphysics scheme DEtailed SCAvenging Model (DESCAM, Flossmann and Wobrock (2010)) to better describe the aerosol-cloud-precipitation interactions. This microphysical scheme follows the evolution of the aerosol particle, drop and ice crystal distributions. Aerosol mass in drops and ice crystals is predicted by two distributions functions in order to close the aerosol budget. The model simulation results are compared with observations from COPS campaign (Convective and Orographically induced Precipitation Study), which took place at the French-German boarder during summer 2007. Rain simulations were compared with available radar data to evaluate the model’s performances and help the interpretation of the radar reflectivity in the bright band level. Sensitivity with respect to the particulate pollution was studied for in-cloud and precipitation properties. For the cases studied, the higher the aerosol particle number in the atmosphere or the higher the solubility of the aerosol particles, the weakest are the precipitation at the ground. These global behaviours of precipitation on the ground could be locally different. Consequently, the aerosol-cloud-precipitation interactions are complex and more in-depth studies are necessary.

L’étude des propriétés et processus microphysiques caractérisant la phase glace permet de mieux définir le rôle des nuages dans le cycle de l’eau et sur bilan radiatif de l’atmosphère. Les modèles atmosphériques et les codes d’inversion des données de télédétection utilisent des paramétrisations établies à partir de mesures in situ. Ces mesures servent également des besoins industriels en lien avec la problématique du givrage en aéronautique. L’étude présentée se base sur les données de deux campagnes aéroportées réalisées dans le cadre de la collaboration internationale HAIC-HIWC, ciblant les zones à fort contenu en glace que l’on peut observe rau sein des systèmes convectifs à méso-échelle (MCS) tropicaux. Sur la question des relations « masse-diamètre » (m - D) d’abord, une nouvelle approche est présentée. Basée sur la résolution d’un problème inverse, elle permet de restituer la masse des cristaux à partir de mesures colocalisées classiques en s’affranchissant de la traditionnelle hypothèse de loi puissance, et montre que cette dernière ne permet pas de représenter correctement les propriétés massiques de populations de cristaux hétérogènes (morphologie et tailles différentes) typiques des MCS. La variabilité horizontale des distributions de tailles permet d’étudier le vieillissement de l’enclume d’un point de vue microphysique et de souligner le rôle essentiel du processus d’agrégation dans l’élimination des petits cristaux apportés dans la haute troposphère par la convection profonde et dans la formation d’agrégats supra-millimétriques, précurseurs glacés des précipitations stratiformes. Les relations m - D restituées permettent d’identifier des régimes microphysiques distincts et ouvre la voie aux développement d’une paramétrisation de la masse volumique des hydrométéores en fonction de critères environnementaux. / The detailed characterization of ice cloud microphysics is key to understand their role in theEarth’s hydrological cycle and radiation budget. The developement of atmospheric models and remote sensingalgorithms relies on parametrisations derived from in situ measurements. These measurements are also usedby the aviation industry to handle the problem of ice crystal icing. This PhD work presents an analysis of themass and size properties of ice crystals observed in high ice water content areas embedded in tropical mesoscaleconvective systems (MCS) during two airborne field campaigns of the HAIC-HIWC international project.A new approach is developped to derive mass-size relationships (m - D) from size distributions and icewater contents. The retrieval is formulated as an inverse problem which waives the power law constraint, aclassical assumption that proves to be an oversimplification when applied to heterogeneous populations of iceparticules typical of MCS anvils.The horizontal variability of size distributions and the aging of MCS anvils is described in terms of microphysicalprocesses. The importance of the aggregation growth process is emphasized as it efficiently removessmall ice particles brought into the upper troposphere by deep convection and significantly contributes to theformation of large agregates, precusor of the stratiform precipitations. The analysis of mass properties revealsthat distinctive microphysical regimes may be identified from the m-D relationship retrieved in various conditions.It paves the way toward a statistical model of the effective density of ice particles as a function of environmentalparameters.