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Coopmann, Olivier. Vers une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par le couplage des modèles météorologique et chimique

Coopmann, Olivier (2019). Vers une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par le couplage des modèles météorologique et chimique.

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Résumé en francais

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. Ce travail a montré à la fois que l'utilisation d'une ébauche réaliste d'ozone issue d'un MCT 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-dimensionnel variationnel (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.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Guidard, Vincent
Fourrié, Nadia
Ecole doctorale:Sciences de l'Univers, de l'environnement et de l'espace (SDU2E)
laboratoire/Unité de recherche :Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM-GAME), UMR 3589
Mots-clés libres :Prévision numérique du temps - Transfert radiatif - Assimilation de données - Modèle de chimie transport - Sondeurs infrarouges - IASI - Ozone
Sujets :Sciences de la terre
Déposé le :08 Dec 2020 11:05