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TRANSFERT RADIATIF DANS LES NUAGES · PDF fileTRANSFERT RADIATIF DANS LES NUAGES HETEROGENES Nuages tdMAP Szczap Frédéric (1), Bleuyard Pascal , Bouet Christel, Benassi Albert ,

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TRANSFERT RADIATIF DANS LES NUAGES HETEROGENESTRANSFERT RADIATIF DANS LES NUAGES HETEROGENES

NuagesNuages tdMAPtdMAP

Szczap Frdric (1) , Bleuyard Pascal , Bouet Christel, Benassi Albert , Jourdan Olivier, et Guillemet Bernard(1) Laboratoire de Mtorologie Physique (LaMP), Universit Blaise Pascal, Aubire, France

Champ 2D dpaisseur optique tdMAP et de radiances SHDOM au sommet. est le paramtre dhtrognit de Szczap et al.(2000), est la valeur de la pente spectrale.

Nombre donde

NuagesNuages sans sans troutrouNuagesNuages avec avec troustrous

Ener

gy

PDF

( ) 1.6 = =

( ) 0.4 = =

PDF

Ener

gy

=-1.47

Nombre donde

Le modle tdMAP est la gnralisation dune dcomposition en ondelettes adaptes du Mouvement Brownien Fractionnaire (Mandelbrot et Van Ness, 1968). Le modle tdMAP peut scrire :

o X est le processus, x la position dans lespace, Tplarbre dintermittence p, k lchelle, H le paramtre de Hurst, F la Morphlet, et j,k les variables alatoires (Benassi et al., 2004).

( ) ( ) ( )( )

,,

,2 2

p

jH j k jj k

j k TX x F x k

=

Benassi A., F. Szczap, A. Davis, M. Masbou, C. Cornet and P. Bleuyard, 2004: Thermal radiative fluxes through inhomogeneous cloud fields: a sensitivity study using a new stochastic cloud generator, Atmospheric Research, 72, 2004.Christel Bouet, Frdric Szczap, Maud Leriche, and Albert Benassi, What is the effect of cloud heterogeneities on actinic flux and chemical species concentrations?, soumis au GRL.Evans, K. F., 1998: The spherical harmonics discrete ordinate method for three-dimensional atmospheric radiative transfer, J. Atmos. Sci., 55, 429-446.Jourdan, O. , Oshchepkov, S. , Gayet J. F., Shcherbakov, V. and Isaka H. 2003 : Statistical analysis of cloud light scattering and microphysical properties obtained from airborne measurements, J. Geophys. Res. Vol. 108 , No. D5 , 4155 .Szczap, F., H. Isaka, M. Saute, B. Guillemet, and Y. Gour, 2000 : Inhomogeneity effects of 1D and 2D bounded cascade model clouds on their effective radiative properties, Phys. Chem. Earth, 25, 83-89.Yang P, and K. N. Liou, 1996: Geometric-optics-integral-equation method for light scattering by nonspherical ice crystals, Appl. Opt., 35, 6568-6584.

Conditions de simulation Pas datmosphre = 0.55 m et 11 m Albdo terrestre : 0 Temprature du sol : 288.1 K Incidence solaire: 0 et 60 (visible)

Caractristiques nuageusesCaractristiques nuageuses : : Nuage 1D (taille du pixel = 50 m, du domaine = 102. km ; (1024 pixels)) Epaisseur optique moyenne du Cirrus et du Stratocumulus : 2 et 10. Couverture fractionnaire : 55 % Epaisseur gomtrique du Cirrus et du Stratocumlus : 2 et 0.5 km Base du Cirrus et du Stratocumulus : 8 and 1 km. Fonction de phase du Stratocumulus calcule avec la thorie de Mie (distribution lognormale des gouttelettes, Reff =10 m)Fonction de phase du Cirrus : Mesure de la fonction de phase Cirrus : Mesure de la fonction de phase moyenne 0.8 moyenne 0.8 mm et projections 0.55 et projections 0.55 andand 1111m en utilisant une m en utilisant une mmthode basthode base sur une combinaison de IGOM (Yang e sur une combinaison de IGOM (Yang andand LiouLiou, 1996) , 1996) andand Mie Mie (Jourdan et (Jourdan et alal., 2003).., 2003).

Le modle SHDOM a t utilis avec des formes typiques usuelles de cristaux pour simuler leffet de lhtrognit sur les flux, en rayonnement monochromatique dans le visible et linfrarouge. Le forage radiatif, dfini comme prcdemment, est en moyenne de lordre de 30% dans le visible et de -90 -10 % dans linfrarouge. Cependant, localement, leffet peut tre important : de -100 +250 % dans le visible et de -250 +100 % dans le thermique. Dautres effets apparaissent comme laugmentation du forage dans le visible avec langle solaire et avec la corrlation verticale de la rpartition des couches nuageuses.

Si leffet des htrognits dpaisseur optique est peu important sur les flux actiniques, la prsence dune couverture nuageuse discontinue peut entraner des variations locales suprieures 100% (la concentration dozone pourrait tre dans de tels cas modifie de plus de 15%). Lestimation des flux radiatifs dans linfrarouge thermique avec le modle du nuage plan-parallle, avec le modle du nuage plan parallle couverture fractionnaire ou avec lapproximation en pixel indpendant (IPA) introduit des biais non ngligeables. Ces biais dpendent de lpaisseur optique moyenne lorsquelle nest pas trop importante, du taux de couverture fractionnaire (effet maximal pour une couverture de 50%), delpaisseur gomtrique du nuage, de laltitude de la base du nuage. Les variations daltitude du sommet des nuages (bosses) ont peu deffet si lpaisseur gomtrique moyenne du nuage est infrieure 1 km.

Conditions de simulationsUS atmosphere + gaz(CO2=330, NO2=0.31, CH4=1.7) ppmv = [10 12] m Albdo terrestre : 0 Temprature du sol : 288.1 K

RsultatsRsultats nuagesnuages stratiformesstratiformes monocouchemonocouche

IPA (qq min.) SHDOM (qq h) Rseau de neurones (qq s.)

RsultatsRsultats nuagesnuages 2 couches (cumulus + Cirrus simple)2 couches (cumulus + Cirrus simple)

Sol

Radiances Radiances [Wm[Wm--22stst--11]]

Flux Flux actiniquesactiniques[photons.cm[photons.cm22.s.s--11nmnm--11]]

Flux Flux radiatifsradiatifs[Wm[Wm--22]]

VisibleVisible ThermiqueThermique

Gnration de champs nuageux synthtiques 3D ( Modle cascade borne, Cahalan et al. , 94; modle tdMAP, Benassi et al., 04)

Simulation du transfert radiatif 3D (SHDOM Evans, 98 et Monte Carlo Marshak et al., 95)

Dtermination du modle le plus simple de nuages pertinent pour le transfert radiatif (Etudes de sensibilit, analyses spectrales, en ondelettes)

Dveloppement dun algorithme rapide et prcis de transfert radiatif 3D bas sur Approximation du nuage plan parallle couverture fractionnaire ((FC)PPH), Approximation du Pixel Indpendant (IPA, Cahalan, 94) , Approximation du nuage homogne quivalent (EHCA, Szczap et al. , 00), rseaux de neurones (MNN).

Inversion des proprits nuageuses partir de donnes de diffrentes natures (donnes satellites multispectrales, multiangulaires, multirsolution, Radar, Lidar, Sondes )

NuageNuage homoghomognene planplan--parallparalllele

NuagesNuages rrelsels

Couverture nuageuse Bosses Altitude de la base et du sommet Texture, Structure, Forme Rapport daspect Htrognit interne Nuages multicouches

: Epaisseur optique : Albedo de diffusion simpleg : Paramtre dasymtrie: Emmisivit

MicroPhysique : Fonction de phase (liquide, solide, mixte), Distribution du rayon effectifEnvironnement : Incidence solaire, BRDF du sol, arosol, gaz,

( ); ; ;g

QuantitsQuantits radiativesradiatives importantesimportantes PropritsProprits radiativesradiatives des des nuagesnuages MthodologieMthodologie et et objectifsobjectifs scientifiquesscientifiques

3,D Approx

up downF

FCPP

HIP

APP

H

Epaisseur optique moyenne

Epai

sseu

rg

omt

riqu

em

oyen

ne

CaractristiquesCaractristiques des des nuagesnuages : : taille du pixel = 500*500 m2, taille du domaine = 64*64 km2 Mie (Distribution Lognormale des gouttelettes,Reff =10 m)

_ 3 _

_

100SHDOM D SHDOM PPSHDOM PP

Fact FactFact

Fact

=

Algorithme de transfert radiatif bas sur le Algorithme de transfert radiatif bas sur le perceptronperceptron multicouche : nuage cascade borne 2Dmulticouche : nuage cascade borne 2D

Angl

e de

vue

au

Nad

ir

600

= =

Radiances Radiances calculescalcules selonselon diffrentesdiffrentesmthodesmthodes dansdans le visiblele visibleLes rseaux de neurones sont composs dlments simples (ou neurones) fonctionnant

en parallle. Comme dans la nature, le fonctionnement du rseau (de neurones) est fortement influenc par la connexion des lments entre eux. On peut entraner un rseau de neurone pour une tche spcifique (reconnaissance de caractres par exemple) en ajustant les valeurs des connections (ou poids) entre les lments (neurones).En gnral, lapprentissage des rseaux de neurones est effectu de sorte que pour une entre particulire prsente au rseau corresponde une cible spcifique. Lajustement des poids se fait par comparaison entre la rponse du rseau (ou sortie) et la cible, jusqu ce que la sortie corresponde (au mieux ?) la cible. On utilise pour ce type dapprentissage dit supervis un nombre consquent de pair entre/sortie.

Champs de radiance : 128128 pixels de 50 m2 (6.4 6.4 km2)Epaisseur optique moyenne = 5 et 10; Rayon effectif = 5, 10, 15, 20, 25m

Couverture fractionnaire = 100, 80, 50 % ; Incidence solaire = 60; (Epaisseur optique moyenne=10; Rayon effectif = 10 m ;

Incidence solaire =60; Albdo terrestre = 0; Couverture = 50 %)

ErreursErreurs (RMS) (RMS) sursur champschampsde radiance IPA et de radiance IPA et rseauxrseaux de de neuronesneurones

( ) ( )( )

(3 ) ( / )

(3 )

z z z zD PP IPAz

z z D

F F F FF

F F

=

If F < 0, alors refroidissementF > 0, alors rchauffement

Nombre donde

,,

m a x

i ji j oh H

=

5 10 15 200.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

0 0

0.2 0.2

0.4

0.4

0.6

0.6

5 10 15 200.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4 -4-3

-3

-2-2

-1 -1

5 10 15 200.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

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