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

par Olivier Coopmann

Thèse de doctorat en Océan, Atmosphère et Surfaces Continentales

Sous la direction de Vincent Guidard et de Nadia Fourrié.


  • Résumé

    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 (MTR) 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 d'ébauche thermodynamiques proviennent d'une prévision à courte échéance fournie par ARPEGE. Les ébauches de la composition chimique de l'atmosphère sont issues d'un unique profil vertical de référence pour chaque espèce chimique fourni par RTTOV. 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 (MCT) sont capables de fournir des prévisions de la composition chimique de l'atmosphère. À Météo-France, ce MCT s'appelle MOCAGE. Ce travail de thèse propose une méthode permettant une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par un couplage des modèles météorologique et chimique. La première partie du travail consiste à 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 prévisions de composition chimique atmosphérique issus de MCT. 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'ébauche chimique utilisée et que le constituant chimique ayant l'impact le plus important sur les simulations est l'ozone. 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. [...]

  • Titre traduit

    Towards a better assimilation of infrared satellite observations by coupling meteorological and chemical models


  • Résumé

    The Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) is the instrument that provides the most satellite observations to the ARPEGE (Action de Recherche Petite Échelle Grande Scale) Numerical Weather Prediction (NWP) model at Météo-France. This sensor was developed jointly by CNES (Centre National d'Études Spatiales) and EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) and is carried on board the Metop-A, B and C polar orbiting satellites. The assimilation of these observations requires the use of a Radiative Transfer Model (RTM) called RTTOV at Météo-France. The latter uses an a priori knowledge of the most likely thermodynamic and chemical state of the atmosphere to simulate IASI observations. At Meteo-France, the background thermodynamic fields come from a short-term forecast provided by ARPEGE but the information on the chemical composition of the atmosphere comes from a single vertical reference profile for each chemical species, provided by RTTOV. However, this approximation has a significant impact on the quality of simulations and the use of infrared satellite observations for NWP. Chemistry Transport Models (CTM) are able to provide forecasts of the chemical composition of the atmosphere. At Météo-France, this CTM is called MOCAGE. This thesis therefore proposes a method toward a better assimilation of infrared satellite observations by coupling meteorological and chemical models. The first part of the work was to evaluate the sensitivity of infrared observations to some atmospheric compounds. To do so, we participated in the APOGEE (Atmospheric Profiles Of GreenhousE gases) measurement campaign, which enabled us to measure in situ profiles of CO2, CH4 and O3. These data were used both to validate the quality of our simulations and as verification data to assess atmospheric chemical composition derived from CTM. We then supervised two Master 1 trainees to carry out an evolving climatology of CO2 in order to improve the use of infrared satellite observations. From these studies, it appears that the quality of the simulations depends on the accuracy of the chemical information used and the chemical component with the greatest impact on the simulations is ozone. Thus, the rest of the thesis work was therefore focused on ozone. A first step was to prepare the assimilation of ozone-sensitive IASI channels. This work has shown both that the use of realistic ozone information from a CTM can better simulate ozone-sensitive observations and provide additional information, simultaneously improving temperature, humidity and ozone analyses [Coopmann et al., 2018]. [...]


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Cette thèse a donné lieu à une publication en 2019 par Université Paul Sabatier à Toulouse

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Informations

  • Sous le titre : Vers une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par le couplage des modèles météorologique et chimique
  • Détails : 1 vol. (X-368 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 333-348
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