Couplage des observations satellitales de l’A-train pour les modèles de climat

Couplage des observations satellitales de l’A-train pour les modèles de climat

Sélection et couplage des observations et produits satellitales de l’A-train pour les modèles de climat

Le but de ce chapitre est de présenter les mesures observationnelles de l’A-train qui seront utilisées dans cette thèse pour évaluer les modèles de climat. Dans la première partie de ce chapitre on présente les produits et les variables standards des satellites.

A partir des produits standards, nous avons développé des produits dédiés à cette étude, ayant toujours comme objectif l’évaluation des modèles climatiques, et qui sont également présentés. Dans la deuxième partie on met en évidence un atout des observations A-train : les différents capteurs sont capables de détecter le même scène nuageuse simultanément.

Un cas d’étude montre cet atout, et il montre également comment les différents instruments de télédétection observent la même scène nuageuse, les accords et les désaccords entre eux, ainsi que le rôle important de la résolution spatiale de chaque capteur. Finalement nous comparons la fraction nuageuse et la réflectance issues des différents capteurs.

Les produits et variables utilisées

Les produits et variables standards utilisés

On a déjà présenté (voir section 1.2) les principes de mesure des différents instruments de l’Atrain utilisés dans cette thèse. Ici on présente certains produits et variables des capteurs utilisées. (a) CERES Deux ensembles des données CERES sont considérés dans cette étude : CERES ES-4 (ERBE-like) et CERES-EBAF. Le produit CERES-ES4 utilise les mêmes algorithmes que ERBE (Earth Radiation Budget Experiment) (d’où le nom ERBE-like) et a pour objet de garantir la continuité entre les données ERBE (qui existent pour la période 1984-1990, Barkstrom 1984, Barkstrom and Smith, 1986) et CERES [Weilicki et al., 1996]. Les ADMs (Angular Distribution Models) d’ERBE dépendent de la couverture nuageuse, pour quatre types de surface (océan, terre, désert, neige/glace), mais ne dependent pas des autres 27 propriétés nuageuses comme l’épaisseur optique

 Le produit CERES-EBAF (Energy Balanced and Filled) [Loeb et al., 2008] est issu d’un algorithme qui utilise de nombreuses mesures annexes : i) celles provenant de satellites géostationnaires pour le cycle diurne, ii) la synergie de données MODIS CERES et iii) des nouveaux ADMs. Les flux CERES-EBAF sont issus du produit CERES SRBAVG-GEO.

CERES-EBAF utilise un algorithme pour ajuster les flux au TOA à l’incertitude relative à la calibration du capteur et à la constante solaire, de sorte que le flux net au TOA soit conforme à une estimation de la quantité d’énergie stockée dans le système (basé sur les données de chaleur océanique plus la modélisation pour l’océan profond).

De plus, les flux ciel clair sont obtenus en utilisant les pixels MODIS sans nuages inclus dans les pixels CERES ; une nouvelle climatologie des flux ciel clair TOA à haute résolution spatiale est ainsi obtenue. La résolution horizontale de CERES au nadir est de 20km². Nous avons choisi de ne pas utiliser les valeurs instantanées des flux fournis par CERES.

La détermination des flux s’appuie sur l’utilisation d’ADMs, qui sont valables en moyenne mais entraînent des erreurs importantes sur les flux instantanés. La référence de ciel clair n’est pas forcement observée à l’échelle d’un pixel CERES (~20km au nadir).