Vers une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par le couplage des modèles météorologique et chimique

Assimilation of infra-red satellite observations to enhanced the coupling between NWP and CTM

Coopmann, Olivier

Auteur moral
Université Toulouse 3 Paul Sabatier : UT3
Auteur moral
Guidard, Vincent ; Fourrié, Nadia
Editeur
Université de Toulouse
Année de publication
2019
Résumé
<p align="justify">Le sondeur infrarouge hyperspectral IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage Infrarouge) est l'instrument qui fournit le plus d'observations satellitaires au modèle de Prévision Numérique du Temps (PNT) ARPEGE (Action de Recherche Petite Échelle Grande Échelle) à Météo-France. Ce capteur a été développé conjointement entre le CNES (Centre National d'Études Spatiales) et EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) et est embarqué à bord des satellites défilants MetOp-A, B et C. L'assimilation de ces observations requiert l'utilisation d'un Modèle de Transfert Radiatif (RTM) qui s'appelle RTTOV à Météo-France. Ce dernier utilise une connaissance a priori de l'état thermodynamique et chimique de l'atmosphère le plus probable pour simuler les observations IASI. À Météo-France, les champs a priori thermodynamiques proviennent d'une prévision à courte échéance fournie par ARPEGE mais les informations sur la composition chimique de l'atmosphère sont issues de profils chimiques de référence invariants dans le temps et l'espace fournit par RTTOV. Or, cette approximation a un impact important sur la qualité des simulations et l'utilisation des observations satellitaires infrarouges pour la PNT. Les Modèles de Chimie Transport (CTM) sont capables de fournir des prévisions de la composition chimique de l'atmosphère. À Météo-France, ce CTM s'appelle MOCAGE. Ce travail de thèse propose donc une méthode permettant une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par un couplage entre les modèles météorologique et chimique. La première partie du travail a été d'évaluer la sensibilité des observations infrarouges à la chimie atmosphérique. Pour cela nous avons participé à la campagne de mesure APOGEE (Atmospheric Profiles Of GreenhousE gasEs) qui nous a permis de mesurer des profils in situ de CO2, CH4 et O3. Ces données ont été utilisées à la fois pour valider la qualité de nos simulations et comme données de vérification pour évaluer les a priori de composition chimique atmosphérique issus de CTM. Nous avons par la suite encadré deux stagiaires de Master 1 pour réaliser une climatologie évolutive de CO2 afin d'améliorer l'utilisation des observations satellitaires infrarouges. De ces études, il ressort que la qualité des simulations dépend de la précision de l'information chimique utilisée et le constituant chimique ayant l'impact le plus important sur les simulations est l'ozone. Ainsi, la suite du travail de thèse s'est donc articulée autour de l'ozone. Une première étape a consisté à préparer l'assimilation de canaux IASI sensibles à l'ozone. Ce travail a montré à la fois que l'utilisation d'une information réaliste d'ozone issue d'un CTM permet de mieux simuler les observations sensibles à l'ozone et d'apporter de l'information supplémentaire, améliorant simultanément les analyses de température, d'humidité et d'ozone [Coopmann et al., 2018]. Puis une nouvelle sélection de canaux IASI sensibles à l'ozone a mis évidence 15 canaux permettant également d'améliorer les analyses thermodynamiques et chimiques. Enfin cette sélection de canaux a été utilisée dans le système d'assimilation de données quadri-dimensionnelle (4D-Var) et un couplage a été réalisé entre les modèles ARPEGE et MOCAGE pour les champs d'ozone. Les résultats montrent que l'utilisation de l'ozone de MOCAGE permet une meilleure utilisation des observations satellitaires infrarouges et a un impact positif sur la qualité des analyses thermodynamiques et d'ozone mais également sur les prévisions météorologiques.</p>
Texte intégral

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