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Comparaison et analyse statistique des propriétés nuageuses dérivées des instruments POLDER et MODIS dans le cadre de l’expérience spatiale A-Train / Comparison and statistical analysis of cloud properties derived from POLDER and MODIS instruments into the framework of the A-Train spatial experimentZeng, Shan 23 June 2011 (has links)
Les observations des différents capteurs de la mission A-Train fournissent une occasion sans précédent d'étudier les composants atmosphériques y compris les nuages. Dans cette étude, nous avons développé une analyse statistique afin de comparer le taux de couverture nuageuse, la phase thermodynamique et l'épaisseur optique des nuages restitués par deux capteurs passifs : POLDER (Polarization_and_Directionality_of_the_Earth_Reflectance) et MODIS (MODerate_Resolution_Imaging_Spectroradiometer). Les variations régionales et saisonnières du taux de couverture nuageuse des deux capteurs ainsi que les biais entre les deux instruments ont été étudiés. Ces biais sont principalement liés à la résolution spatiale, la présence d' aérosols, de cirrus et à certains types de surface. La phase thermodynamique des nuages a ensuite été analysée. Les produits dérivés par les deux capteurs passifs ont été comparés et étudiés en s'appuyant sur les structures verticales et les propriétés optiques des nuages obtenus par un autre capteur de l'A-Train le Lidar CALIOP (Cloud-aerosol_Lidar_with_Orthogonal_Polarization). Nous avons identifié et qualifié les biais présents dans l'ensemble des 3 jeux de données considérés. Parmi ces biais, l'impact des géométries d'observation, des cirrus fins, des aérosols, des surfaces enneigées, des nuages multicouches et fractionnés sont discutées. Les cas où la phase est retrouvée avec certitude sont selectionés pour étudier à l’échelle globale ou régionale la transition verticale eau liquide-glace et les variations de cette transition avec les régimes de formation et de développement des nuages, tout particulièrement la dynamique à grande échelle et la microphysique des nuages. Enfin l'épaisseur optique des nuages a été étudiée. Les effets de résolutions spatiales, de microphysiques et d'hétérogénéité des nuages ont été étudiés pour mieux comprendre des écarts importants entre les deux capteurs passifs. / The A-Train observations provide an unprecedented opportunity for synchronous monitoring of the entire atmosphere including clouds at the global scale. In this study we illustrate a statistical analysis and comparisons of cloud cover, thermodynamic phase and cloud optical thickness mainly derived from the coincident POLDER (Polarization_and_Directionality_of_the_Earth_Reflectance), and MODIS (MODerate_Resolution_Imaging Spectroradiometer) sensors in the A-Train constellation. We presented first the results of an extensive study of the regional and seasonal variations of cloud cover from POLDER and MODIS and discuss the possible factors leading to differences between them, among which are the spatial resolution, aerosols, cirrus and particular surfaces. Cloud top phase products were then compared and discussed in view of cloud vertical structure and optical properties derived simultaneously from collocated CALIOP (Cloud-Aerosol_Lidar_with_Orthogonal_Polarization, another A-Train member) observations, which allow to identify and qualify potential biases present in the 3 considered dataset. Among those, we discussed the impact of observed geometries, thin cirrus, aerosols, snow/ice surfaces, multilayer and fractional cloud cover on global statistics of cloud phase derived from POLDER and MODIS passive measurements. Based on these analyses we selected cloud retrievals of high confidence to study the global and regional vertical ice-water transition and the variations of this transition with cloud formation and development regimes, particularly the impact of large-scale dynamics and cloud microphysics.Cloud optical thicknesses were finally studied. The impacts of spatial resolution, cloud microphysics and heterogeneity are mainly discussed for the understanding of the significant biases on optical thickness from the two sensors.
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