Microwave and millimeter radiometry for the characterization and quantification of ice and snow clouds

• Auteur / Autrice : Victoria Sol Galligani
• Direction : Catherine Prigent, Carlos Jiménez
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Astronomie et astrophysique
• Date : Soutenance en 2014
• Etablissement(s) : Observatoire de Paris (1667-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Astronomie et astrophysique d'Île-de-France (Meudon, Hauts-de-Seine1992-....)
• Jury : Président / Présidente : Didier Pelat
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Catherine Prigent, Carlos Jiménez, Hélène Chepfer, Jean-Pierre Chaboureau
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Hélène Chepfer, Jean-Pierre Chaboureau

Mots clés

Mots clés contrôlés

Satellites artificiels en télédétection

Atmosphère

Résumé

Caractériser les nuages de glace et la neige à l'échelle du globe est capital pour l'estimation du bilan énergétique de la Terre et pour étudier le cycle hydrologique. L'estimation des quantités de glace dans l'atmosphère par télédétection satellite est encore à un stade peu avancé. La principale difficulté réside dans la variabilité spatiale et temporelle des propriétés microphysiques des particules glacées et dans la complexité de leur réponse radiative. Cette thèse contribue au développement de méthodes d'estimation de la phase glace dans les nuages, par observations satellites microondes et millimétriques, en apportant une meilleure compréhension de la sensibilité des mesures aux propriétés microphysiques de la glace et de la neige. Des observations micro-ondes et millimétriques actuelles sont analysées, puis interprétées avec l'aide de modèles de transfert radiatif, principalement pour des mesures passives (radiométrie), mais aussi actives (radar). Deux études principales ont été menées: (1) l'analyse et l'interprétation des signatures de diffusion polarisée observées au-dessus de nuages de glace et de neige, et (2) la simulation des réponses actives et passives micro-ondes pour des scènes réelles et leur évaluation avec des observations satellites. Des observations polarisées sont analysées pour la première fois au delà de 100 GHz avec l'aide de données Megha-Tropiques et sont interprétées grâce à des simulations de transfert radiatif. Le modèle de transfert radiatif est couplé à un modèle de nuage méso-échelle pour simuler des observations actives et passives pour deux scènes réelles et évaluer la sensibilité des simulations aux paramètres microphysiques.

Quantification of the cloud frozen phase on a global basis is essential to fully capture and quantify the Earth energy budget and hydrological cycle. The estimation of frozen quantities from satellite remote sensing, however, is at a very early stage. The main reason is the complex variability of the cloud frozen phase and the lack of parameterizations of their microphysical properties, and thus radiative properties. This thesis contributes to the development of the ice cloud remote sensing, by providing a better understanding of the sensitivity of microwave and millimeter satellite observations to the microphysical properties of the frozen phase, specifically snow. Current microwave and millimeter observations are interpreted via radiative transfer simulations, mainly for passive observations, but active measurements are also considered. Two main studies are pursued: (1) the analysis and interpretation of specific polarized scattering signatures over ice and snow clouds, and (2) the simulation of realistic passive and active microwave responses over ice and snow clouds, and their evaluation with satellite observations. Polarized observations are carefully analyzed with ancillary data and are interpreted with radiative transfer simulations, including the first polarized passive observations above 100GHz with Megha-Tropiques. Finally, the radiative transfer model is coupled to a meso- scale cloud model to simulate consistently coincident active and passive observations of real scenes, and assess the sensitivity of active and passive simulations to the different microphysical parameters.