Les précipitations résultent d'un phénomène atmosphérique caractérisé par une variabilité spatiale et temporelle forte. Cette variabilité dans la distribution des pluies et des évènements intenses a des impacts en hydrologie de surface (e.g. inondations) variés selon les régions du monde. Toute modification du climat tropical est associée à une modification du cycle de l'eau et de l'énergie dans ces régions. Dans un contexte de changement climatique, il est donc important de développer des outils permettant d'estimer quantitativement les précipitations, à l'échelle du globe, à la fois sur les surfaces continentales et les surfaces océaniques. Les travaux présentés dans cette thèse s'intéressent à l'observation des précipitations depuis l'espace. En effet, la mesure des pluies nécessite une densité d'observations élevée qui, sur l'ensemble des Tropiques, n'est accessible qu'à partir d'observations spatiales. Depuis plusieurs décades, les moyens satellitaires à disposition ont beaucoup évolué et offrent aujourd'hui une densité d'observations de plus en plus fortes. Grâce aux nouvelles missions déployées telles que Megha-Tropiques au sein de la future constellation GPM (Global Precipitation Measurement), on a accès à un ensemble de systèmes d'observations qui amène à une densité accrue d'observations spatiales. L'estimation quantitative des précipitations n'était possible qu'à l'échelle mensuelle, il est maintenant envisageable d'estimer la pluie par satellite à des échelles de temps de plus en plus fines. Cette thèse s'intéresse aux échelles 1°/1-jour, échelle clé pour les études météorologiques et hydrologiques. Il existe un large spectre de méthodes d'estimations de précipitations par satellite, de qualité inégale. Dans un premier temps, une analyse des produits issus des développements les plus récents montre que leur qualité a atteint un degré suffisant pour être utilisé de manière quantitative aux échelles de temps pertinentes en météorologie. Il apparaît également qu'à ces échelles de temps, il est nécessaire d'utiliser les estimations de cumul de précipitations conjointement avec leurs barres d'erreurs. Une nouvelle méthode d'estimations de précipitations sur l'ensemble de la ceinture tropicale, appelé TAPEER (Tropical Amount of Precipitation with an Estimate of ERrors), est donc développée dans le but d'estimer des cumuls de pluie et leurs erreurs associées à l'échelle 1°/1-jour. Cette approche est fondée sur une méthode de fusion de données de l'imagerie Infrarouge d'une constellation de satellites géostationnaires et d'estimations de taux de pluie issues de radiomètres Micro-ondes d'une constellation de satellites défilant. Des techniques modélisations sont mises en oeuvre afin d'associer une erreur aux cumuls de pluie produits. Une investigation détaillée du bilan d'erreur de la méthode TAPEER montre que les sources principales d'incertitudes sont liées à l'échantillonnage et aux biais systématiques sur les taux de pluie d'intensité moyenne. Une étude sur l'été 2009 révèle l'importance de l'utilisation de la barre d'erreur dans l'analyse de la distribution des pluies, en particulier pour les plus forts cumuls sur la ceinture tropicale / Precipitation results from atmospheric phenomena, which are characterized by a large space and time variability. The distribution of rainfall, in particular of strong rainy events, has various impacts in surface hydrology over the different regions in the world (e.g. floods). Any change in the Tropical climate is associated with a modification of the water and energy cycle over those regions. Therefore, in a context of climate change, it is important to develop new tools able to provide quantitative precipitation measurements, both over land and over the open oceans. The work presented hereafter deals with precipitation estimation from space. Indeed, measuring rainfall requires a high density of observations, which, over the whole tropical belt, can only be provided from space. For several decades, the availability of satellite observations has greatly increased and offers an increasing number of measurements. Thanks to newly implemented missions like the Megha-Tropiques mission and the forthcoming GPM constellation (Global Precipitation Measurement mission), measurements from space become available from a set of observing systems. Quantitative precipitation estimation were only available at the monthly scale, it is now possible to estimate rainfall from space at increasingly fine scale. In this work, we focus on the 1°/1-day scale, key scale of meteorological and hydrological studies. Various methods exist to estimate rainfall from space but they provide estimates of unequal quality. First, a meteorological benchmark is set up with ground-based observations from the African Monsoon Multidisciplinary Analysis (AMMA) program. The analysis shows that the last generation of combined infrared-microwave products is describing the variability of rainfall similarly to ground measurements at meteorologically relevant scales. It also appeared that at these scales, rain accumulation estimations should be used taking into account their uncertainties. A novel methodology for quantitative precipitation estimation is introduced ; its name is TAPEER (Tropical Amount of Precipitation with an Estimate of ERrors) and it aims to provide 1°/1-day rain accumulations and associated errors over the whole Tropical belt. This approach is based on a combination of infrared imagery from a fleet of geostationary satellite and passive microwave derived rain rates from a constellation of low earth orbiting satellites. Modelling techniques are developed in order to associate an error with the individual rain accumulations. An investigation of the error budget of the TAPEER method shows that the two main contributions to the total error are related to sampling and systematic errors on rain rates of medium intensity. A study on the summer 2009 period reveals the importance of using error bars when analyzing the distribution of rainfall, especially for the most important rain accumulations of the tropics

La météorologie tropicale est un élément majeur pour le fonctionnement de l’atmosphère et pour le climat terrestre. Le satellite Megha-Tropiques regroupe des instruments de télédétection utilisant des algorithmes de restitution complexes. Cette thèse participe à la mise au point de stratégies de validation de ces algorithmes par l’acquisition d’une meilleure connaissance de la phase glacée des systèmes convectifs de méso-échelle (MCS) tropicaux, en s’appuyant sur la campagne de mesures réalisée à Niamey au Niger à l’été 2010. De nombreux MCS à fort contenu en glace (IWC, Ice Water Content) ont été documentés à la fois par une instrumentation aéroportée, et par des radars au sol. Les informations obtenues grâce aux sondes aéroportées, et l’utilisation d’une loi masse-diamètre permettent de calculer une valeur de réflectivité Zin-situ. Le développement d’une méthode de colocalisation des mesures réalisées par les radars sol sur la trajectoire de l’avion a abouti à la validation du calcul de Zin-situ. La relation entre la réflectivité et l’IWC n’a pas été clairement observée pour le radar-précipitation du MIT. De plus, l’IWC est mieux documenté avec un radar-nuage qu’avec un radar-précipitation car ce dernier est trop sensible aux cristaux de grande taille. Les mesures in-situ s’avèrent donc indispensables pour obtenir l’information microphysique utile à la validation des algorithmes de restitution satellites et elles ne peuvent pas être remplacées par des mesures de réflectivités effectuées depuis le sol. L’utilisation du modèle numérique WRF (Weather Research and Forecasting) pourrait également permettre de connaître au mieux les MCS. Pour le cas d’étude analysé dans cette thèse, la modélisation a généré une ligne de grains mais n’a pas reproduit correctement toutes les caractéristiques du MCS réellement observé. Des différences dynamiques et microphysiques sont apparues. L’analyse du champ de réflectivité simulé grâce aux CFAD (Contoured Frequency by Altitude Diagrams) a montré une sous-estimation de la réflectivité par rapport aux observations. L’utilisation du schéma microphysique de Morrison, plus complexe que celui de Thompson initialement employé, n’a pas permis d’améliorer les résultats. Les performances du modèle WRF ne sont pas encore suffisantes pour aider à la validation des algorithmes de restitution satellites. / Tropical meteorology is a major issue for atmospheric physics and earth’s climate. The Megha-Tropiques satellite combines several teledetection instruments which need complex restitution algorithms. This work contributes to the development of validation’s strategies for these algorithms. This requires a better knowledge of the tropical mesoscale convective systems’ (MCS) ice phase. In this thesis, we use data from the Niamey’s (Niger) campaign, which took place during summer 2010. Numerous MCS with high Ice Water Content (IWC) were analyzed with an airborne instrumentation and ground radars. Reflectivity Zin-situ is calculated using airborne microphysic probes’ information and a mass-diameter relationship. A spatial and temporal interpolation technique is developed to colocalize the aircraft position with ground radar measurements. This method leads to the validation of Zin-situ calculation. The relationship between reflectivity and IWC is not satisfactory for the MIT precipitation radar. Moreover, the cloud radar gives better informations about the IWC than the precipitation radar. Indeed, precipitation radars are too sensitive to large ice crystals. Therefore, in-situ measurements are essential to get microphysic information in order to validate restitution algorithms used by satellites. They can’t be replaced by ground based reflectivity measurements. The WRF (Weather Research and Forecasting) model was used in order to get a better knowledge of MCS. In this work, we analyzed one case study. For this case, WRF generates a typical squall line but it doesn’t correctly reproduce every observed characteristics. Several dynamical and microphysical differences appear between simulation and observations. The simulated reflectivity field is analyzed by CFAD (Contoured Frequency by Altitude Diagrams) and it shows a general underestimated reflectivity compared to the observations. The Thompson microphysic scheme is replaced by the more complex Morrison scheme, but this modification doesn’t improve the results of the simulation. Consequently, the WRF model isn’t yet efficient enough to help with the restitution algorithms’ validation.

Cette thèse s’inscrit dans la problématique de l’utilisation des observations satellitaires pour l’assimilation en prévision numérique du temps dans les régions nuageuses pluvieuses. Les travaux sont abordés en lien avec l’amélioration de la prévision des cyclones tropicaux et s’appuient sur la mission satellitaire innovante MEGHATROPIQUES couvrant les zones tropicales avec une répétitivité temporelle inégalée et en particulier sur le sondeur micro-ondes d’humidité SAPHIR à 183 GHz. Nous avons utilisé le modèle de prévision numérique du temps ALADIN-Réunion opérationnel à Météo-France depuis 2006 dont le domaine couvre une large partie de l’océan Indien avec une résolution horizontale de 8 km, ainsi que le modèle de transfert radiatif RTTOV-SCATT qui offre un bon compromis entre sa précision pour décrire les atmosphères diffusantes et sa rapidité d’exécution. Dans un premier temps nous avons optimisé le choix des propriétés radiatives des précipitations solides afin de simuler au mieux les températures de brillance SAPHIR avec les modèles ALADIN-Réunion et RTTOV-SCATT. Nous avons ensuite proposé une méthode d’inversion des températures de brillance SAPHIR en zones nuageuses basée sur une méthode bayésienne permettant de restituer des profils atmosphériques corrigés. Ces profils inversés ont été validés pour une situation particulière associée au cyclone Benilde (Décembre 2011). Les profils d’humidité spécifique ont alors été introduits comme de nouvelles observations dans l’assimilation variationnelle tridimensionnelle (3D-Var) du modèle ALADIN-Réunion. La capacité du système 3D-Var à contraindre le champ d’humidité analysé vers les profils inversés est démontrée, ainsi que l’amélioration des prévisions de précipitations à courte échéance. Toutefois, la prévision du cyclone Benilde est de moins bonne qualité avec ces observations additionnelles. Plusieurs pistes sont proposées pour expliquer et améliorer ces premiers résultats. Finalement, une étude a été réalisée pour préparer les évolutions des modèles de prévision numérique. Nous avons examiné la capacité d’une version d’ALADIN-Réunion avec un schéma de convection profonde pronostique à simuler le cycle de vie du cyclone Bejisa (Décembre 2013 - Janvier 2014). Des améliorations significatives sont notées à la fois sur la trajectoire et l’intensification de ce système tropical. De manière cohérente, la simulation des températures de brillance SAPHIR en zones nuageuses est en meilleur accord avec les observations. Un modèle à plus fine échelle (AROME) résolvant explicitement la convection profonde (résolution horizontale de 2.5 km) est appelé à remplacer le modèle ALADIN-Réunion. Sa capacité à décrire le système Bejisa est démontrée. Toutefois il apparaît que le choix optimal pour le type de particule décrivant les précipitations solides fait pour ALADIN-Réunion n’est pas adapté à la simulation des températures de brillance SAPHIR avec AROME et RTTOV-SCATT. Les causes de cette incohérence sont expliquées. / This thesis is focused on the use of satellite observations within cloudy and rainy areas for assimilation in numerical weather prediction models. The activities have been undertaken in the context of tropical cyclone forecasting. They have taken advantage of the recent satellite mission MEGHA-TROPIQUES covering tropical regions with an unprecedented temporal revisit with a focus on the humidity sounder SAPHIR at 183 GHz. We have used the numerical weather prediction model ALADIN-Réunion that is operational at Météo-France since 2006 and covers a large fraction of the Indian ocean with a 8 km horizontal resolution. The radiative transfer model RTTOV-SCATT has also been considered, since it provides a good compromise between its accuracy to simulate scattering atmospheres and its computational cost. In a first step, the choice of the radiative properties for solid precipitating particles has been optimized in order to improve the simulation of SAPHIR brightness temperatures with ALADIN-Réunion and RTTOV-SCATT models. Then, an inversion method of cloudy SAPHIR brightness temperatures based on the bayesian technique has been chosen in order to retrieve improved atmospheric profiles. The retrieved profiles have been validated for a case study corresponding to the tropical cyclone Benilde (December 2011). Profiles of specific humidity have been introduced as new observations in the tridimensional variational assimilation (3D-Var) system of the ALADIN-Réunion model. The capacity of the 3D-Var system to constrain the humidity analysis towards the retrieved profiles is demonstrated, together with improved short-range precipitation forecasts. On the other hand, the prediction of the tropical cyclone Benilde is degraded with these additional observations. A number of reasons are provided to explain and improve these first results. Finally, a study has been done to prepare future evolutions of numerical weather prediction models. We have examined the skill of a version of the ALADIN-Réunion model with a prognostic deep moist convection scheme to simulate the life cycle of tropical cyclone Bejisa (December 2013 - January 2014). Significant improvements have been noticed on the trajectory and on the intensification of this tropical system. Consistently, the simulation of SAPHIR brightness temperatures is in better agreement with observations. A fine scale model (AROME) describing explicitly deep moist convection is planned to replace the ALADIN-Réunion model. Its ability to describe the cyclone Bejisa is demonstrated. However, it appears that the optimal choice of the solid particle made for ALADIN-Réunion is not suited for the simulation of SAPHIR brightness temperatures with AROME and RTTOV-SCATT. Explanations are given of such inconsistency.

Les précipitations résultent d'un phénomène atmosphérique caractérisé par une variabilité spatiale et temporelle forte. Cette variabilité dans la distribution des pluies et des évènements intenses a des impacts en hydrologie de surface (e.g. inondations) variés selon les régions du monde. Toute modification du climat tropical est associée à une modification du cycle de l'eau et de l'énergie dans ces régions. Dans un contexte de changement climatique, il est donc important de développer des outils permettant d'estimer quantitativement les précipitations, à l'échelle du globe, à la fois sur les surfaces continentales et les surfaces océaniques. Les travaux présentés dans cette thèse s'intéressent à l'observation des précipitations depuis l'espace. En effet, la mesure des pluies nécessite une densité d'observations élevée qui, sur l'ensemble des Tropiques, n'est accessible qu'à partir d'observations spatiales. Depuis plusieurs décades, les moyens satellitaires à disposition ont beaucoup évolué et offrent aujourd'hui une densité d'observations de plus en plus fortes. Grâce aux nouvelles missions déployées telles que Megha-Tropiques au sein de la future constellation GPM (Global Precipitation Measurement), on a accès à un ensemble de systèmes d'observations qui amène à une densité accrue d'observations spatiales. L'estimation quantitative des précipitations n'était possible qu'à l'échelle mensuelle, il est maintenant envisageable d'estimer la pluie par satellite à des échelles de temps de plus en plus fines. Cette thèse s'intéresse aux échelles 1°/1-jour, échelle clé pour les études météorologiques et hydrologiques. Il existe un large spectre de méthodes d'estimations de précipitations par satellite, de qualité inégale. Dans un premier temps, une analyse des produits issus des développements les plus récents montre que leur qualité a atteint un degré suffisant pour être utilisé de manière quantitative aux échelles de temps pertinentes en météorologie. Il apparaît également qu'à ces échelles de temps, il est nécessaire d'utiliser les estimations de cumul de précipitations conjointement avec leurs barres d'erreurs. Une nouvelle méthode d'estimations de précipitations sur l'ensemble de la ceinture tropicale, appelé TAPEER (Tropical Amount of Precipitation with an Estimate of ERrors), est donc développée dans le but d'estimer des cumuls de pluie et leurs erreurs associées à l'échelle 1°/1-jour. Cette approche est fondée sur une méthode de fusion de données de l'imagerie Infrarouge d'une constellation de satellites géostationnaires et d'estimations de taux de pluie issues de radiomètres Micro-ondes d'une constellation de satellites défilant. Des techniques modélisations sont mises en oeuvre afin d'associer une erreur aux cumuls de pluie produits. Une investigation détaillée du bilan d'erreur de la méthode TAPEER montre que les sources principales d'incertitudes sont liées à l'échantillonnage et aux biais systématiques sur les taux de pluie d'intensité moyenne. Une étude sur l'été 2009 révèle l'importance de l'utilisation de la barre d'erreur dans l'analyse de la distribution des pluies, en particulier pour les plus forts cumuls sur la ceinture tropicale

La convection joue un rôle important dans le cycle de l'eau et de l'énergie des régions tropicales. Cette thèse s'intéresse à l'étude des systèmes convectifs dans les moussons africaines et indiennes par l'utilisation des observations issues de satellites météorologiques. Dans un premier temps, un nouvel algorithme appelé TOOCAN fondé sur une segmentation de l'imagerie IR en 3 dimensions (image+temps) a été développé dans le but de suivre de manière objective et automatique les systèmes convectifs. Cette nouvelle technique améliore la caractérisation de l'évolution du bouclier nuageux associé aux systèmes convectifs au cours de leur cycle de vie. Des composites des structures précipitantes au cours du cycle de vie du système nuageux organisé sont alors construits en fusionnant les données des satellites géostationnaires avec des estimations de précipitation issues des mesures micro-ondes à bord des satellites défilant. Ces techniques ont été appliquées aux données IR des satellites METEOSAT et aux données micro-ondes du satellite TRMM sur plusieurs saisons de mousson (JJAS 2002-2004) en Afrique de l'ouest et en Inde. Les résultats montrent que l'évolution temporelle de la nébulosité froide des systèmes convectifs est symétrique, avec une phase de croissance et de décroissance sur l'ensemble de la région d'étude. Il est aussi montré que les paramètres contraignants de ce modèle conceptuel de cycle de vie du nuage convectif sont fortement corrélés entre eux diminuant ainsi le nombre de degré de liberté du problème. L'utilisation de la méthode de fusion de données, permet de décrire l'évolution de la fraction précipitante et de la fraction convective au sein du système convectif. Ainsi, le cycle de vie des systèmes convectifs peuvent être décrits par trois phases : initiation, mature et dissipation. Ce schéma est robuste sur toute la région d'étude et les facteurs d'échelles de ce modèle idéalisé indiquent des spécificités régionales complexes.

Cette thèse s’intéresse à la variabilité de la relation mass-diamètre (m(D)) des hydrométéores en phase glace présents dans les systèmes convectif de moyenne échelle (MCS). Elle s’appuie sur une base de données acquise pour 4 types de MCS différents durant 4 campagnes de mesure aéroportée : (i) MCS de la mousson Africaine (Continent ; MT2010), (ii) MCS de l’océan Indien (MT2011), (iii) MCS de la Méditerranée (côtes ; HyMeX), (iv) MCS de la mousson Nord-Australienne (côtes ; HAIC-HIWC). La relation m(D) est calculée à partir de l’analyse combinée des images des hydrométéores enregistrées par les sondes optiques et les facteurs de réflectivité mesurés à l’aide d’un radar Doppler embarqués sur le même avion de recherche. Il est d’usage que la relation m(D) des hydrométéores soit représentée par une loi puissance (avec un pré-facteur et un exposant), qui doit être contrainte par des informations supplémentaires sur les hydrométéores. Une étude théorique sur les formes des hydrométéores à l’aide de simulations en 3 dimensions dans lesquelles les hydrométéores sont orientés aléatoirement et projeté sur un plan, permet de contraindre l’exposant β de la relation m(D) en fonction de l’exposant σ de la relation surface-diamètre (S(D)). La relation S(D) est aussi représentée par une loi puissance, et elle peut-être calculée pour une population d’images d’hydrométéores enregistrés par les sondes optiques. La variabilité de l’exposant est finalement calculée à partir de la variabilité de l’exposant σ déduis des images des hydrométéores. Ensuite le pré-facteur α est calculé à partir de simulations des facteurs de réflectivité, de sorte que les facteurs de réflectivité simulés soient égaux aux facteurs de réflectivité mesurés par le radar nuage le long de la trajectoire de l’avion dans les MCS. Des profils moyens en fonction de la température sont calculés pour les coefficients de la relation m(D), les distributions en tailles des hydrométéores et les contenus massiques de glace dans les MCS (CWC). Les profils moyens pour les quatre types de MCS sont différents les uns des autres. Pour les quatre types de MCS, il est montré que les variations des coefficients de la relation m(D) sont corrélées avec les variations de la température. Four types de paramétrisations de la relation m(D) sont calculées depuis l’analyses des variations des coefficients de la relation m(D). Le bénéfice apporté par l’utilisation de relation m(D) non constante contrairement à l’utilisation de relation m(D) avec α et β constant, est démontré en étudiant l’impact de toutes les paramétrisations de la relation m(D) sur le calcul des relations Z-CWC et Z-CWC-T. / This study focuses on the variability of mass-diameter relationships (m(D)) and shape of ice hydrometeors in Mesoscale Convective Systems (MCS). It bases on data base which were recorded during four airborne measurement campaigns: (i) African monsoon’s MCS (continent; MT2010), (ii) Indian Ocean’s MCS (MT2011), (iii) Mediterranean’s MCS (costs; HyMeX), (iv) North-Australian monsoon’s MCS (costs; HAIC-HIWC). m(D) of ice hydrometeors are derived from a combined analysis of particle images from 2D-array probes and associated reflectivity factors measured with a Doppler cloud radar on the same research aircraft. Usually, m(D) is formulated as a power law (with one pre-factor and one exponent) that need to be constrained from complementary information on hydrometeors. A theoretical study of numerous hydrometeor shapes simulated in 3D and arbitrarily projected on a 2D plan allowed to constrain the exponent β of the m(D) relationship from the exponent σ of the surface-diameter S(D) relationship, which is likewise written as a power law. Since S(D) always can be determined for real data from 2D optical array probes or other particle imagers, the evolution of the m(D) exponent can be calculated. After that, the pre-factor α of m(D) is constrained from theoretical simulations of the radar reflectivity factor matching the measured reflectivity factor along the aircraft trajectory. Mean profiles of m(D) coefficients, particles size distributions and Condensed Water Content (CWC) are calculated in functions of the temperature, and are different for each type of MCS. For the four types of MCS, it is shown that the variability of m(D) coefficients is correlated with the variability of the temperature. Four types of m(D) parametrisations are calculated since the analysis of the variability of the m(D) coefficients. The significant benefit of using variable m(D) relations instead of a single m(D) relationship is demonstrated from the impact of all these m(D) relations on Z-CWC and Z-CWC-T fitted parametrisations.

La place de la vapeur d'eau est centrale dans le système climatique : à l'échelle globale, elle participe à la redistribution de l'excédent d'énergie des régions tropicales vers les régions polaires via les grandes cellules de circulation, à méso-échelle elle participe au développement (maturation, dissipation) des systèmes nuageux, précipitants ou non, et à plus petite échelle, ce sont les lois de la thermodynamique humide qui régissent la microphysique de ces nuages. Finalement c'est le plus abondant des gaz à effet de serre qui est au centre d'une boucle de rétroaction fortement positive. La mission satellite Megha-Tropiques a été conçue pour améliorer la documentation du cycle de l'eau et de l'énergie des régions tropicales, via notamment trois instruments : deux radiomètres microondes MADRAS (un imageur) et SAPHIR (un sondeur) respectivement dédiés à l'observation des précipitations (liquides et glacées) et de l'humidité relative atmosphérique, et un radiomètre multi-spectral ScaRaB pour la mesure des flux radiatifs au sommet de l'atmosphère dans le bilan de l'eau et l'énergie de l'atmosphère tropicale et décrire l'évolution de ces systèmes. Les caractéristiques des instruments embarqués permettraient une résolution étendue autours de la raie à 183 GHz du spectre microonde, qui permet de sonder le contenu en vapeur d'eau même en présence des nuages convectifs. Afin de construire une base d'apprentissage où les valeurs d'entrée et sortie soient parfaitement colocalisées et qui, en même temps, soit représentative du problème à modéliser, une large base de radiosondages obtenus par ciel claire et couvrant la bande tropicale (±30° en latitude) sur la période 1990-2008 a été exploitée en parallèle à un modèle de transfert radiatif pour l'obtention des températures de brillance simulées des deux radiomètres. Nous avons mis au point une méthodologie qui nous a permis de développer un algorithme de restitution des profils de vapeur d'eau à partir des observations SAPHIR et MADRAS, et surtout de quantifier l'incertitude conditionnelle d'estimation. L'approche s'est orientée vers l'exploitation des méthodes purement statistiques de restitution des profils afin d'extraire le maximum d'information issues des observations, sans utiliser d'information complémentaire sur la structure thermodynamique de l'atmosphère ou des profils a priori, pour se concentrer sur les diverses restrictions du problème inverse. Trois modèles statistiques ont été optimisés sur ces données d'apprentissage pour l'estimation des profils sur 7 couches de la troposphère, un réseaux de neurones (modèle perceptron multicouches), le modèle additif généralisé et le modèle de machines à vecteur de support (Least Square-Support Vector Machines), et deux hypothèses de modélisation de la fonction de distribution de la probabilité (pdf) de l'erreur conditionnelle sur chacune des couches ont été testées, l'hypothèse Gaussienne (HG) et le mélange de deux distributions Gaussiennes (M2G). L'effort porté sur l'optimisation des modèles statistiques a permis de démontrer que les comportements des trois modèles d'estimation sont semblables, ce qui nous permet de dire que la restitution est indépendante de l'approche utilisée et qu'elle est directement reliée aux contraintes physiques du problème posé. Ainsi, le maximum de précision pour la restitution des profils verticaux d'humidité relative est obtenu aux couches situées dans la moyenne troposphère (biais maximum de 2,2% et coefficient de corrélation minimum de 0,87 pour l'erreur d'estimation) tandis que la précision se dégrade aux extrêmes de la troposphère (à la surface et proche de la tropopause, avec toutefois un biais maximale de 6,92% associé à une forte dispersion pour un coefficient de corrélation maximum de 0,58 pour l'erreur d'estimation), ce qui est expliqué par le contenu en information des mesures simulées utilisées. A partir de la densité de probabilité de l'erreur, connaissant les températures de brillance observées, des intervalles de confiance conditionnels de l'humidité de chacune de couches de l'atmosphère ont été estimés. Les algorithmes d'inversion développés ont été appliqués sur des données réelles issues de la campagne "vapeur d'eau" de validation Megha-Tropiques de l'été 2012 à Ouagadougou qui a permis d'obtenir des mesures par radiosondages coïncidentes avec les passages du satellite. Après prise en compte de l'angle de visée, des incertitudes liées à l'étalonnage de SAPHIR et des erreurs associées à la mesure in situ, l'exploitation de ces données a révélé un comportement semblable aux données de l'apprentissage, avec une bonne performance (biais de 4,55% et coefficient de corrélation de 0,874 sur l'erreur d'estimation) en moyenne troposphère et une dégradation aux extrêmes de la colonne atmosphérique (biais de -4,81% et coefficient de corrélation de 0,419). L'application systématique sur l'ensemble des mesures réalisées par SAPHIR permettra donc mener des études de la variabilité de la vapeur d'eau tropicale en tenant compte des intervalles de confiance associés à la restitution.