Restitution du contenu en glace des nuages à partir de mesures à haute résolution spectrale dans l’infrarouge des instruments satellitaires IASI et IASI-NG

Ice cloud properties retrievals from high spectral resolution measurements in the infrared from the IASI and IASI-NG spaceborne instruments

• Auteur / Autrice : Lucie Leonarski
• Direction : Philippe Dubuisson
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Terre, enveloppes fluides
• Date : Soutenance le 15/09/2021
• Etablissement(s) : Université de Lille (2018-2021)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la matière, du rayonnement et de l'environnement (Villeneuve d'Ascq, Nord)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Optique Atmosphérique (LOA) - Laboratoire d’Optique Atmosphérique - UMR 8518 / LOA
• Jury : Président / Présidente : Céline Cornet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent Couillard-Labonnote, Hélène Chepfer, Adrien Deschamps, Thomas August, Quentin Libois
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nadia Fourrié, Julien Delanoë

Mots clés

Mots clés contrôlés

Transfert radiatif

Inversion (géophysique)

Incertitude (théorie de l'information)

Satellites artificiels en télédétection

Télédétection

Propriétés optiques

Nuages de glace

Mots clés libres

Interféromètre atmosphérique de sondage dans l’infrarouge (IASI)

Mesures à haute résolution spectrale

Remote sensing

Infrared

Hyperspectral measurments

IASI

Ice clouds

Résumé

Il est maintenant bien établi qu’une des plus grandes incertitudes concernant le bilan radiatif de la Terre provient de la méconnaissance à la fois de la microphysique et de la distribution horizontale et verticale de l’eau condensée des nuages de glace. Si les mesures actives des instruments de l’A-train ont permis une avancée significative en apportant une information sur la dimension verticale de l’eau condensée, leur couverture spatiale s’avère encore trop faible, comparée aux mesures passives, pour être utilisée de manière systématique pour contraindre les modèles climatiques. Outre leur forte contribution à l’amélioration des prévisions météorologiques grâce à l’assimilation des profils atmosphériquestels que la température ou la vapeur d’eau, les sondeurs infrarouges embarqués sur des plateformes en orbite polaire jouent désormais un rôle important dans le suivi de l’évolution de la composition atmosphérique. Cependant, les observations par ciel clair ne représentent qu’une faible proportion des mesures assimilées, la partie restante n’étant que peu utilisée car contaminée par des aérosols et/ou des nuages et donc plus difficile à traiter. L’objectif de ce travail est d’étudier la capacité des mesures à haute résolution spectrale dans l’infrarouge (effectuées par des instruments tels que IASI ou IASI-NG) pour (1) améliorer notre connaissance de la répartition verticale et horizontale de l’eau condensée dans les nuages de glace et (2) ouvrir une porte vers l’assimilation de ces mesures afin demieux contraindre la représentation des nuages de glace dans les modèles de prévision du temps. Une analyse du contenu en information, basée sur le formalisme de Shannon, a permis de déterminer le niveau et la répartition spectrale de l’information sur les propriétés des nuages de glace contenue dans les spectres IASI et IASI-NG. Sur la base de cette analyse, nous avons développé et testé un algorithme qui permet de restituer, à partir d’une approche d’estimation optimale, le contenu en eau glacée intégré ainsi que l’altitude de la couche nuageuse. Nous avons pris en compte le rapport Signal/Bruit de chaque instrument et les incertitudes liées aux paramètres atmosphériques et de surface noninversés. Le modèle direct employé est le modèle de transfert radiatif rapide RTTOV qui a été développé à l’origine pour l’assimilation de données satellitaires dans les modèles de prévision numérique du temps. Nous avons choisi un modèle microphysique pour lescristaux de glace basé sur le modèle d’ensemble de Baran et Labonnote (2007) dans lequel les propriétés optiques de la glace sont paramétrisées en fonction du contenu en glace (exprimé en g=m3) et de la température des nuages. Les résultats de ce travail montrent que les mesures à haute résolution spectrale dans l’infrarouge permettent de restituer avec une bonne précision l’altitude du sommet et le contenu en eau condensée des nuages de glace aussi bien dans le cas mono-couches que multi-couches. Ces mesures apportent également une information partielle sur l’épaisseur géométrique des nuages.

It is now well established that the highest errors concerning the Earth radiative balance come from the misknowledge of both the microphysics and the vertical and horizontal distribution of the condensed water in ice clouds. If the information about the vertical profile provided by the active instruments comprised in the A-train has allowed a significant advance, the spatial coverage, compared to passive measurements, in not sufficient to besystematically used to constraint the climate models. Besides their strong contribution to weather forecast improvement through data assimilation in clear-sky conditions, thermal infrared sounders on board polar orbiting platforms are now playing a key role in monitoring changes in atmospheric composition. However, it is known that clear sky observations are only a small part of the entire set of measurements, the remaining part is not beingused as it is contaminated by aerosols and/or clouds which are more difficult to handle. The objective of this work is to study the capability of hyperspectral measurements in the infrared (such as the ones of IASI and IASI-NG) to (1) improve our knowledge about the vertical and horizontal distribution of condensed water in ice clouds and (2) pave the way to the assimilation of such kind of measurements to constraint the ice cloud representation in weather forecast models. An information content analysis based on Shannon’s formalism has been used to determine the level and the spectral repartition of the information about the ice cloud properties in the IASI and IASI-NG spectra. Based on this analysis, we have developed and tested an algorithm which allows to retrieve from an optimal estimation approach thecloud integrated ice water content together with the cloud layer altitude. We have taken into account the Signal-to-Noise ratio of each specific instrument and the uncertainties due to the non-retrieved atmospheric and surface parameters. The forward model is the fast radiative transfer model RTTOV which has been developed for satellite data assimilation in Numerical Weather Prediction models. The ice cloud microphysical model is based on the ensemble model of Baran and Labonnote (2007), where the bulk ice optical properties have been parameterized as a function of the ice water content (expressed in g=m3) and in-cloud temperature. The results of this work showed that hyperspectral measurements in the infrared allowto retrieve the layer top altitude and integrated water content in ice clouds with good accuracy in both mono-layer and multi-layer cases. They also bring partial information about the geometrical thickness of the clouds.