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Titre these

Analyses statistiques de la variabilité de l’ozone et

de la température dans la moyenne atmosphère à partir

des données des Services d'Observation NDSC et MOZAIC

Analyses statistiques de la variabilité de l’ozone et

de la température dans la moyenne atmosphère à partir

des données des Services d'Observation NDSC et MOZAIC

Borchi François, Keckhut Philippe, Borchi François, Keckhut Philippe, Pommereau Jean-Pierre, Goutail Pommereau Jean-Pierre, Goutail Florence, Naveau Philippe, Bekki Florence, Naveau Philippe, Bekki

Slimane, Hauchecorne Alain Slimane, Hauchecorne Alain && Colette Augustin Colette Augustin

Borchi François, Keckhut Philippe, Borchi François, Keckhut Philippe, Pommereau Jean-Pierre, Goutail Pommereau Jean-Pierre, Goutail Florence, Naveau Philippe, Bekki Florence, Naveau Philippe, Bekki

Slimane, Hauchecorne Alain Slimane, Hauchecorne Alain && Colette Augustin Colette Augustin

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NDSC Ondelettes : Etude de la variat° interannuelle de

l’O3

Surveillance et étude des changements de la stratosphère

Régres. Multilinéaire : Tendance de l’O3 et

Températ.

processus chimiques, dynamiques, radiatifs et hors atmosphère

Contribution et impact climatique? Homme ?

Contribution et impact climatique? Homme ?

ClimatAssimilation : Validation/exploitation des satellites

Objectif : Interaction entre l’ozone stratosphérique et le climat

An. Multidim. : Etude de l’HT/BS aux mid-latitudesMOZAIC

Quels outils ?Quels outils ?

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Méthodes statistiques :

• Analyse en Composantes Principales, • Classification (CHA, K-means),• Analyse Discriminante.

=> Discrimination de masses d’air

Borchi & Marenco, Atmos. Env., 2002,Borchi et al., Atmos. Env., 2005,Borchi et al., soumis à Annales Geophys., 2005.

Résultats :

• Existence d’une zone de mélange

=> Variation saisonnière

• Existence d’une stratosphère «humide»

Analyses Multidimensionnelles :

Échanges aux moyennes latitudes

SO MOZAIC :

O3, H2O et T°

mesurés à bord de 5 avions de ligne.

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Analyses Multidimensionnelles :

Applications récentes

Résultats :

• 4 classes de cirrus plus ou moins épais : => 1 classe proche de la tropopause => 3 classes plus bas dans la troposphère.

• Classification de cirrus à l’OHP (lidar) Keckhut, Borchi, Bekki, Hauchecorne

& SiLaouina, J.A.M., 2005.

3

4

5

6

7

8

9

3 5 7 9 11 13 15 17

Discriminant Function 1 (67 %)

FD 2

(19

%)

1

2

3

4

Absolute height

Depth

IntensityRelative height

Temp

-1 -0.5 0 0.5 1

Discriminant Function 1 (67 %)

DF

2 (1

9 %

)

• Thickness

Absolute height

Depth

IntensityRelative height

Temp

-1 -0.5 0 0.5 1

Discriminant Function 1 (67 %)

DF

2 (1

9 %

)

• Thickness

• Discrimination des feuillets d’O3 en Europe

(MOZAIC, lidars et sondes O3, H2O)

Colette, Ancellet & Borchi, At.Env., 2005.

Résultats :

• Méthode optimale de classification des feuillets.

• Caractériser ces feuillets ainsi que leur origine :

=> Basse stratosphère, couche limite polluée, troposphère libre.

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Objectifs :

Assimiler l’O3 et le NO2 de GOMOS dans le modèle MIMOSA,

Appliquer à d’autres instruments (OMI, TOMS 3, GOME 2) à partir du réseau NDSC.

Assimilation : Validation et exploitation satellite

S. Rharmili & S. Bekki

Assimilation de l’O3 de GOMOS dans MIMOSA

Ozone à 550K (ppbv)

Vortex avec MIMOSA (23-25 sept. 2002)

Vortex avec MIMOSA + GOMOS

2000 3000 4000

Méthodes : Outils d’assimilation

Coïncidences spatio-temporelles parfaites

Amélioration de la validation,

Combinaison de satellites => long terme.

Champs globaux

Distribution spatio-temporelle à l’échelle globale.

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Ondelettes : variations de l’ozone

arctique à partir du satellite TOMS

Méthode :

Non decimated wavelet transform (NWT)

=> Déterminer la date de rupture

des variations de la colonne d’O3.

Naveau, Keckhut, Borchi, Hauchecorne & Goldfarb, J.A.S.T.P., en cours.

Résultats :

2 types de rupture dans les variations d’O3

=> l’une nette au printemps l’autre plus diffuse

=> 2 types d’hiver = l’un froid et vortex isolé l’autre chaud et vortex mal isolé

Jours julien

50 100 150 200 250 300

D1

D2

D3

D4

Rupture dans les variations d’ozone

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Régression : Tendance à long terme

de la température du SO NDSC

?

~43-57 km

Keckhut et al., J. Geophys. Res., 2001

Méthodes :

Régression multilinéaires :

T(t) = moy + Saison(t) + A•t (+A’•t2 ?) + B•Solaire + C•QBO + D•ENSO + E•Aérosol + N•t

A, A’ = amplitudes des tendances B, C, D, E = facteurs des variabilités naturelles N = résidus (bruit)

Résultats :

Refroidissement de la strato. 1-3K/Décade

Problèmes de la non linéarité et de la dépendance des variables => Quels outils ?

8

Méthodes :

Régression multilinéaire et

ultérieurement ondelettes

à partir des SAOZ sol.

Objectifs :

Détecter le rétablissement attendu de l’O3.

Comparer l’impact des processus naturels

à celui de l’homme.

Régression : Tendances à long terme

de l’O3 et du NO2 du SO SAOZ / NDSC

-8

-4

0

4

8 Residual OZONE % 13 months smooth

96 97 98 99 00 01 02 03

-8

-4

0

4

8

Rel

. Diff

(%

)

Residual ozone= SAOZ O3 - Seasonal O3

Diff

éren

ce R

elat

ive

(%)

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003-8

-4

0

4

8 Residual OZONE % 13 months smooth

96 97 98 99 00 01 02 03

-8

-4

0

4

8

Rel

. Diff

(%

)

Residual ozone= SAOZ O3 - Seasonal O3

Diff

éren

ce R

elat

ive

(%)

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Tendance linéaire de la colonne d’O3 à Bauru (Brésil)

O3 résiduel sans la variation saisonnière (%)

O3 résiduel final (%) Lissage sur 13 mois

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Dif

fére

nce

rela

tive

(%

)

Système d’Analyse parObervations Zénithales :

spectromètres UV-Visible, O3 et NO2 total.

F. Goutail

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Conclusions :

• Classification de masses d’air (à la tropopause, feuillet d’O3 dans la HT)

et de cirrus par Analyses Multidimensionnelles (ACP, clusters, AD).

• Outils d’assimilation à partir du modèle MIMOSA.

• Détermination de la date de rupture des variations de l’O3 arctique à partir d’ondelettes.

• Tendances linéaires de l’O3 et de la T° de la stratosphère par régressions multilinéaires.

Perspectives :

• Outils d’assimilation => validation et exploitation scientifique des satellites.

• Outils statistiques plus performants => tendances et variabilités de l’O3 et Température

modèle linéaire généralisé, ondelettes, réseau de neurones, modèle général additif, etc. ?

Conclusions et perspectives