Apport de l’Assimilation des Observations Micro-ondes … · Florence RABIER CNRM-GAME Didier RENAUT CNES Frank ROUX Université Paul Sabatier 1. HDR F. Karbou, CNRM-GAME, Toulouse

HDR F. Karbou, CNRM-GAME, Toulouse 30 Juin 2010

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Apportdel’AssimilationdesObservationsMicro-ondesau-dessus

desSurfacesContinentalesFatima KARBOU

Habilitation à Diriger des Recherches, 30 Juin 2010

Directeur de Recherches: Jean-François MAHFOUF CNRM-GAME

Rapporteurs: Jacqueline BOUTIN LOCEAN Stephen ENGLISH Met-Office Catherine OTTLE LSCEExaminateurs: Peter BAUER ECMWF Laurence EYMARD LOCEAN Jean-Noël THEPAUT ECMWF Florence RABIER CNRM-GAME Didier RENAUT CNES Frank ROUX Université Paul Sabatier

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InfluencedesobservationssatellitesenPNT

Modèledeprévision:faireévoluerdansletempsleschampsgéophysiques(T/Q/U/V/Ps)suivantlesloisdeladynamiquedel’atmosphère

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Conditionsinitiales:meilleurcompromisentreobservationsdisponiblesetinformation apriori(processusd’assimilationdedonnées)

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Conditionsinitiales:meilleurcompromisentreobservationsdisponiblesetinformation apriori(processusd’assimilationdedonnées)

Radiosondages

Observations:grandevariété,différentescaractéristiques,distribuéesdefaçon irrégulièresdansletempsetl’espace

conventionnelles(ausolouaéroportées),Satellites

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Nad

ir

direction de balayage

AMSU-AetAMSU-B:unrayonnementélectromagnétiquemesuresindirectesdetempératureetd’humiditésurplusieursniveauxdel’atmosphère

Satellites:Orbitepolaire

AMSU-A:NOAA-15,NOAA-16,NOAA-18,NOAA-19,aqua,MetOp

AMSU-B/MHS:NOAA-16,NOAA-17,NOAA-18,NOAA-19,MetOp

Moded’observation:Balayagetransversal,anglezénithald’observation±58° par rapport au nadir

copyright http://www.sat.ltu.se

Que mesurent les micro-ondes ?

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Fréquence (GHz)

Tran

smis

sion

H2O O2 O2 H2O

AMSU-AetAMSU-B:fréquencesélectromagnétiquesd’observationschoisiesdetellesortequelesignalatmosphériquesoitpartiellementoucomplètementtransmis


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Lesfonctionspoids:Altitudedumax.de

sensibilité

Canaux surface Température Humidité

Fonctions poids (1/km) Fonctions poids (1/km) Fonctions poids (1/km)

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ExemplesdemesuresavecAMSU-B:mesuresindirectesdel’humidité


Humidité,2-4km

Humidité,8-10km

Surface

AMSU-Bch1:89GHz

AMSU-Bch3:183.31±1GHzAMSU-Bch5:

183.31±7GHz

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Curriculumvitae

19publicationsderangAdont8enpremierauteur

2stages,2visiteursscientifiques(modélisationdelasurface,assimilation,…)

ThèseS.Guedj(2008-2011):Exploitationdesobs.SEVIRI(co-directrice:F.Rabier)

Ingénieurd’EtatenTopographie/Géodésie,Rabat/Maroc

Ingénieurchercheur,ACRI-ST,Sophia-Antipolis

ThèsedeDoctoratenMéthodesPhysiquesenTélédétectionUniversitédeVersaillesSaintQuentinenYvelines,CETP

Post-DocCNES,GAMEToulouse

ChargéedeRechercheduMEEDDM,GAMEToulouse

7moisauCEPMMT(2006-2009)

1999

2000-2001

2001-2004

2005-2006

2007+

visitesscientifiques

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Plan

1. Introduction

2. Emissivités des surfaces continentales aux fréquences micro-ondes

3. Progrès en assimilation

4. Conclusions & Perspectives

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Lesobservationssatellites:mesuresindirectes(pasdeT,Q,U,V,…)

T,Q,u,v,PsTransfertradiatif(RTTOV)

Espacemodèle EspaceObservations

Équivalentmodèle ObservationsO-BO-A

Simulationsdetransfertradiatif:leschampsatmosphériquesmaisaussilesconditionsauxlimites(Surface)etlesnuages

Contrôlequalitédesobservations:rejeterlesobservationsacquisesenprésencenuages(AMSU-ACh4:52.3GHz,AMSU-BCh2:150GHz)

Nécessitéd’unecorrectiondebiaisefficace(Dee[2004],Aulignéetal.[2007])

Spécificationdeserreursd’observationsetdumodèle

1)Introduction

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1)Introduction


sensibilité

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1)Introduction


sensibilité

Effetdelasurface

Ch4

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AMSU-A, ch4: 52.8 GHz, 08/04/2010

AMSU-AetAMSU-B:Effetdelasurfacesurlescanauxdesondageàséparerdeceluidel’atmosphèrepourunemeilleureutilisationdesobservations

1)Introduction:Pourquoilessurfacescontinentales?

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TerresetOcéans:Importanced’unedescriptionprécisedel’émissivitédesurface

OCEANS

Emissivité~0.5:Lacontributiondelasurfaceocéaniqueausignalradiométrique<celledessurfacescontinentales

Assimilation:modèled’émissivitéFastem(English, Hewison [1998], Deblonde, English [2000], Liu et al. [2010])performantpourlesbesoinsPNT


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TerresetOcéans:Importanced’unedescriptionprécisedel’émissivitédesurface

OCEANS

OCEANS CONTINENTS

Emissivité~1:Fortecontributiondelasurfacecontinentaleausignalradiométrique

Assimilation:Jusqu’àrécemmentonnedisposaitpasdemodèled’émissivitésuffisammentperformantpourlesbesoinsPNT

Emissivité~0.5:Lacontributiondelasurfaceocéaniqueausignalradiométrique<celledessurfacescontinentales

Assimilation:modèled’émissivitéFastem(English, Hewison [1998], Deblonde, English [2000], Liu et al. [2010])performantpourlesbesoinsPNT


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différenttypesdesurface(désertàforêts)Calvetetal.(1995),Matzler(1994,1990),Wigneronetal.(1997)parmid’autres

différentstypesdesurface(forêts,neige)HewisonandEnglish(1999),Hewison2001,…

Echellerégionaleàglobale,plusieursfréquencesChoudhury(1993),FeldeandPickle(1995),JonesandVonderHaar(1997),Karbouetal.(2005),Morlandetal.(2000,2001),Prigentetal.(1997,1998),parmid’autres

Limitations:ComplexitédesinteractionsentrerayonnementetlagrandevariabilitédumilieuPourlesapplicationsatmo.:besoindedonnéesd’entrée(végétation,humiditédessols,rugosité…)àl’échelleglobale.

Grody(1998),Isaacsetal.(1989),Wengetal.(2001),…

Mesuresin-situ

Mesuresaéroportées

Estimationssatellites

Modélisation

2) Emissivités des continents

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Plusieurshypothèsessimplificatrices

Estimationdel’émissivité:Inversiondel’équationdetransfertradiatif

Problèmemalposé:Incertitudessurl’atmosphèreetsurlasurface

Unesolution:RTTOV+ProfilsdeT/Q(Prévisions/analyses/radiosondages)+Ts(RestitutionIR/Prévisions/analyses)

Karbou, Prigent, Eymard, Pardo, 2005, IEEE-TGRSKarbou, Prigent, 2005, IEEE-GRL

Sommet Atmosphère

Surface (émissivité, température)

(1) Rayonnement montant

(2) Rayonnement descendant (3

) Em

issi

on S

urfa

ce

Signal atténué par l’atmosphère

(3) (2) (1)

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Plusieurshypothèsessimplificatrices

Estimationdel’émissivité:

Estimationdel’émissivité:Inversiondel’équationdetransfertradiatif

Problèmemalposé:Incertitudessurl’atmosphèreetsurlasurface

Unesolution:RTTOV+ProfilsdeT/Q(Prévisions/analyses/radiosondages)+Ts(RestitutionIR/Prévisions/analyses)

Karbou, Prigent, Eymard, Pardo, 2005, IEEE-TGRSKarbou, Prigent, 2005, IEEE-GRL

Sommet Atmosphère

Surface (émissivité, température)

(1) Rayonnement montant

(2) Rayonnement descendant (3

) Em

issi

on S

urfa

ce

Signal atténué par l’atmosphère

(3) (2) (1)

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Hypothèsedesurface:souventspéculaire,Problématiquepourdesobs.àviséeaunadir?(Matzler,2005)C’estpossible,maisplutôtsurdessurfacesfroidescommelaneige(KarbouetPrigent,2005)

surface spéculaire

modèle lambertien


StageMaster2S.Guedj:Étudedelasensibilitédel’émissivitédesurface:spéculaireàlambertienneetintermédiaireseffetmaximalà50GHzdépendantdelasaison

Guedj, S., F. Karbou, F. Rabier, A. Bouchard, 2010, IEEE-TGRS

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Hypothèsedesurface:souventspéculaire,Problématiquepourdesobs.àviséeaunadir?(Matzler,2005)C’estpossible,maisplutôtsurdessurfacesfroidescommelaneige(KarbouetPrigent,2005)

surface spéculaire

modèle lambertien


StageMaster2S.Guedj:Étudedelasensibilitédel’émissivitédesurface:spéculaireàlambertienneetintermédiaireseffetmaximalà50GHzdépendantdelasaison

Guedj, S., F. Karbou, F. Rabier, A. Bouchard, 2010, IEEE-TGRS

Cartes de corrélations entres observations et simulations à 52 GHz (AMSU-A ch4)Surface

spéculaire

Modèle empirique

Surfacelambertienne

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Emissivitétrèsvariable:typesdesurface,temps,fréquence,angled’observation,…

Janvier Août

2) Emissivités des continents: facteurs de variabilité

AMSU-A89GHz

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SSMI/S SSM/I

AMSR-E TMI


Emissivitétrèsvariable:typesdesurface,temps,fréquence,angled’observation,…

37GHz,polarisationhorizontale,Août2009

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Facteursdevariabilité:changement de végétation et effet des précipitations en 2007 (Stage L3, Anne Daudin, 2009)

Indicedevégétation(x256)simuléàpartirdesémissivitésà19V

Indicedevégétationobservé


Wittich[1997],VandeGriendandOwe[1993],ValorandCaselles[1996],Prigentetal.[2001]

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Plan

1. Introduction




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Nouveaumodèled’émissivitépourl’assimilation:basésurdesestimationssatellitesDeuxstratégiespossibles:approche« statique »ou« dynamique »

F. Karbou, E. Gérard, F. Rabier, 2006, QJRMS

climatologies d’émissivités des canaux fenêtres Calcul instantané de l’émissivité à un canal fenêtre

…Canauxsondage

ch1 ch2 ch1 ch2 … ch4Canauxsurface

…Canauxsurface Canaux

sondage

ch3 ch1 … ch4Canauxsurface

…Canalsurface

• Tenircomptedelavariationenangle• Problèmesichangementdesconditionsdesurface

• Solution:pourrestituerlaTs

•faireunchoixdecanalsurface(leplussensibleàlasurfaceouleplusprocheenfréquencepourlescanauxdesondage?)•priseencompted’unchangementdeconditionsausoloud’angled’observation

3) Progrès en assimilation

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89GHz:ancienneémissivité

Nouveaumodèled’émissivitépourl’assimilation:L’approche « dynamique » opérationnelle dans les modèles de Météo-France depuis Juillet 2008

89GHz:nouvelleémissivité


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Nouveaumodèled’émissivitépourl’assimilation:Simulations de RTTOV plus proches des observations (très important pour les canaux de contrôle qualité)

Ancien modèle d’émissivité

Densité des obs. AMSU-A Ch7 (Température à 10 km) assimilées dans le modèle global de Météo-France , Août 2006

F. Karbou, E. Gérard, F. Rabier, 2010, Weather and Forecasting


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Nouveaumodèled’émissivitépourl’assimilation:Simulations de RTTOV plus proches des observations (très important pour les canaux de contrôle qualité)

Ancien modèle d’émissivité Nouveau modèle d’émissivité

Densité des obs. AMSU-A Ch7 (Température à 10 km) assimilées dans le modèle global de Météo-France , Août 2006

F. Karbou, E. Gérard, F. Rabier, 2010, Weather and Forecasting


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Assimilationdesobservationsdelabassetroposphère:

CTL EXP

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Assimilationdesobservationsdelabassetroposphère:

Impact sur les analyses de l’humidité dans les Tropiques

TCWV (EXP-CTL), 45 jours

Plus d’humidité dans EXP


F. Karbou, F. Rabier, J-P. Lafore, J-L. Redelsperger, O. Bock, 2010, Weather and Forecasting

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Modélisationdel’émissivité:a rendu possible l’assimilation des observations près de la surface au-dessus des continents

Impact sur les analyses de l’humidité dans les Tropiques

TCWV (EXP-CTL), 45 jours

Plus d’humidité dans EXP

Séries journalières de TCWV à Ouagadougou (Burkina Faso)


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Changementd’humidité:Structures similaires dans le modèle global du CEPMMT avec l’assimilation des TCWV de MERIS sur terres (Bauer, 2009)

Inter-comparaisons:MERISversusAMSU-B

TCWV(MERIS-CTL), assim. dans le modèle global du CEPMMT

TCWV(AMSUB-CTL), assim. dans le modèle global du CEPMMT


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Plan

1. Introduction




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Emissivitédesurface

6) Conclusions

Modélisationdelasurfaceetdémonstrationdesonutilitéenassimilation:

Assimilationdesobservations

ContributionsauxprogrammesAMMAetCONCORDIASI

Basededonnéesd’émissivitéauGAME: « www.cnrm.meteo.fr/gmap/mwemis/mwemis.html »

+DéveloppementsauCEPMMT(SSM/I,SSMI/S,TMI,AMSR-E),+« atlasdyn. »Krzeminski etal.2008

Impactdesobs.d’humidité:Inter-comparaisonsentremodèles

Desobs.delamoyennetroposphèremodèled’émissivitéopérationneldepuisJuillet2008

Desobs.delabassetroposphèreenopérationnelenAvril2010

Améliorationdel’usagedesobs.surglacedemer(+30%)enopérationnelàl’automne2010

Dynamiqueautourdelasurface:étudesdesensibilité:neige,végétation,pluie,humiditédes sols(Calvetetal.2010),Correctiondebiaissurcontinents(Gérardetal.2010)

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6) Vers quoi aller ?

Contributionsauxétudessurlecycledel’eau:

Impactdesobservations

Meilleurequalitédesanalysesdel’humiditéré-analyses?

Hauterésolution:observationscontinentales+hautefréquencetemporelle

Plusd’effortsurlasurfacepourl’infra-rouge

Expertisedesmicro-ondes

Lessystèmesd’assimilationdesurface

Nouveauxsatellitesetinstruments:SSMI/S,SAPHIR,MADRAS,SMOS,MTG

Meilleureanalysedelatempératuredesurface

Laneige,laglacedemer,surfacesarides,nuages/pluie,exercicesd’inter-comparaison(PNT,GPM)…

Campagnesdemesures:

Importancedesobservationsindépendantespourévaluerlesmodèles

CONCORDIASIetAMMA,HyMeX

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Documents

Apport de l’Assimilation des Observations Micro-ondes … · Florence RABIER CNRM-GAME Didier RENAUT CNES Frank ROUX Université Paul Sabatier 1. HDR F. Karbou, CNRM-GAME, Toulouse