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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01025685 |
| Date | 16 December 2013 |
| Creators | Sivira, Ramses |
| Publisher | Université Pierre et Marie Curie - Paris VI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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