L'observation de la variabilité de l'humidité dans les basses couches de l'atmosphère peut être réalisée en passant par la mesure du paramètre thermodynamique appelé réfractivité. Les radars météorologiques peuvent mesurer les changements de réfractivité dans la couche limite de l'atmosphère en exploitant la phase des signaux de retour des cibles fixes situées aux alentours. La cartographie de ce paramètre a été mise en place à plusieurs reprises lors de campagne de mesures aux Etats-Unis et en Europe, ce qui a démontré qu'elle est maintenant possible dans un rayon de 30 km autour du radar, avec une résolution temporelle de 15 minutes et une résolution spatiale de 5 km. . Un travail de simulation fait par Besson et al. 2012, à l'origine fait pour étudier les sources d'erreur de repliement de la phase, a permis de montrer que la variabilité de la réfractivité augmente considérablement notamment pendant les après-midi et l'été. Depuis trois ans, le travail mené au LATMOS et à Météo-France a consisté à étudier la possibilité de mesurer les fluctuations à l'échelle hectométrique dans l'atmosphère en utilisant la variabilité de la réfractivité. La première étape de ce travail, basée sur un jeu de données issues des réseaux opérationnels de Météo-France (stations automatiques et radar de Trappes) a permis d'établir un lien clair entre les variabilités à 5 minutes, de la réfractivité radar, et de la réfractivité in-situ.La deuxième étape du travail a consisté à regarder la nature de ce lien à plus petite échelle pour comprendre les limites éventuelles de la mesure. Ainsi, une campagne de mesure, TeMeRAiRE (Test de la Mesure de Réfractivité Atmosphérique par Radar à l'Echelle hectométrique) a été menée durant l'été 2014 sur le site instrumenté du SIRTA. Afin de se placer en conditions contrôlées, deux radars ont été placés en visée fixe et horizontale vers 4 réflecteurs connus. L'échantillonnage temporel était de 0,25s pour BASTA et de 1,5ms pour CURIE. Des stations de mesures in-situ ont également été placées à côtés des cibles. Les premiers résultats montrent que la mesure de réfractivité, et de sa variabilité, est possible aux fréquences utilisées (bande X et bande W), ce qui constitue en soi une première. Nous avons aussi pu démontrer que la différentiation spatiale conduit à une résolution spatiale de l'ordre de 100m, et proposer une explication pour un comportement spécifique, et très localisé, de la réfractivité sur le site du SIRTA. e but est maintenant de regarder, par le biais de comparaisons entre les différents instruments, si la mesure radar de la variabilité de la réfractivité dans un volume d'atmosphère constitue effectivement une mesure locale, et si cette dernière peut donner une information sur l'état turbulent de l'atmosphère et son évolution. / Weather radars can retrieve refractivity changes based on phase variations of stationary targets. These retrievals provide valuable information of moisture in the atmospheric boundary layer along the radar path. Recent work on errors associated with these retrievals has shown that the refractivity variability is stronger during the afternoon and the summer season. This observation has led us to study further the link between the refractivity variability measured by radar and the small scales atmospheric fluctuations. First, we compared the variability of the refractivity retrieved from operational weather radars operating at C-band (5.6 GHz) to the variability of the refractivity directly measured by Automatic Weather Stations (AWS). A strong correlation between the two measurements was shown with a negative bias increasing with range from the radar. The bias is well explained when the variability signal is strong if one considers the model of a frozen turbulence transported by the wind. In winter, the measured variability was weaker and close to quantization noise of the AWS measurements, so it was more difficult to draw thesame conclusions. Overall, we were able to demonstrate qualitatively and quantitatively that the refractivity variability retrieved using the radar observations and measured by AWS stations is due to low-level coherent turbulent structures. Next, in order to obtain information at hectometre’s scales, a dedicated field campaign was conducted at SIRTA atmospheric observatory, near Paris. From June to September 2014 two radars (a 94 GHz W-band and a 9.5 GHz X-band radar) were pointing horizontally toward four corner reflectors aligned along a 700 meters line. Two wind and humidity high frequency measurement towers were deployed near the targets. Inter-comparisons between radar and in-situ refractivity measurement also showed a very good correlation. We finally demonstrated the possibility to compute radar refractivity on the path between two targets separated by 50 to 350 m and used this measure of the local variability of the refractivity to identify boundary processes linked to low level atmospheric turbulence.

La zone Cévennes-Vivarais et son extension jusque la Méditerranée a été choisie par l'OHM-CV (Observatoire Hydrométéorologique-Méditerranéen des Cévennes-Vivarais) pour la fréquence et la représentativité des événements de pluies intenses qu'elle subit. Depuis 2002, des campagnes automnales de mesures GPS y sont menées dans le but d'améliorer notre connaissance du champ de vapeur d'eau troposphérique associé aux événements de pluie intense. Les observations GPS météorologiques sont les ZTD (délais troposphériques au zénith) et les gradients de délais. Exprimé par une composante Est-Ouest (Gew) et une composante Nord-Sud (Gns), le gradient de délai traduit l'anisotropie du champ de vapeur d'eau à proximité du site GPS.Pour le traitement des observations GPS des réseaux permanents et temporaires de la région de l'OHM-CV, une configuration optimale a été recherchée à partir de différents tests de sensibilité. Une précision de 5 mm sur les ZTD peut être obtenue avec cette stratégie d'analyse pour le réseau régional GPS de la région de l'OHM-CV ; Gew est précis à 6 mm près, alors que Gns apparaît moins précis (à 12 mm près) du fait de l'absence de satellite survolant le pôle Nord.Afin de préparer l'assimilation des observations GPS par les systèmes d'assimilation de données à méso-échelle de Météo-France (modèle de Météo-France AROME), des simulateurs d'observations GPS (ZTD, STD et gradients) ont été implémentés dans le modèle non-hydrostatique à haute résolution Méso-NH. Le laboratoire numérique que constitue le modèle Méso-NH a été un moyen efficace de quantifier la sensibilité des simulations de délais à différentes formulations de la réfractivité atmosphérique.