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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012INPT0101 |
| Date | 21 November 2012 |
| Creators | Faijan, François |
| Contributors | Toulouse, INPT, Rabier, Florence, Lavanant, Lydie |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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