Tomographie GPS analyse de la variabilit spatiotemporelle de

Tomographie GPS: analyse de la variabilité spatio-temporelle de la vapeur d’eau(1) & Etude des processus responsables de la formation de cirrus subvisibles dans l’UTLS tropicale(2) Mathieu Reverdy Principaux collaborateurs: Joël Van Baelen, La. MP, Clermont-Ferrand(1) Andrea Walpersdorf, LGIT, Grenoble(1) Vincent Noël, LMD, Palaiseau(2) Hélène Chepfer, LMD, Palaiseau(2) 1

Plan Tomographie GPS Introduction GPS atmosphérique Problème inverse Campagne COPS Cirrus subvisibles Cirrus Subvisibles, caractéristiques Répartition globale DJF, JJA Statistiques DJF, JJA Exemples de rétro-trajectoire 2

INTRODUCTION pourquoi étudier la vapeur d’eau ? • Problématique des pluies intenses dans les Cévennes. • Elle joue un rôle important dans la plupart des processus météorologiques: – Formation et entretien de la convection. – Déclenchement des précipitations. • Grande variabilité tant spatiale que temporelle. • Paramètre physique difficile à étudier. 3

INTRODUCTION Systèmes existant pour étudier cette grandeur. Mesures in situ Mise en oeuvre Fréquence Résultats Radiosondages ++ toutes les 12 heures profil Radiomètres au sol +++ Continue. coupe Problème avec les nuages. Lidars ++++ Par beau temps profil + coupe + répartition 3 D possible Système satellite Mise en oeuvre Fréquence Résultats Radiomètres ++ 2 fois par jour Couverture globale GPS + Tout temps 24 h/24 Champ 2 D répartition 3 D si réseau 4 GPS dense

GPS ATMOSPHERIQUE • ZTD: retard total au zénith. ZTD • ZTD=ZHD+ZWD Hydrostatique Humide ~2 m 30=2 m 10+20 cm Récapitulatif Retard total ZHD Retard hydrostatique ZWD Retard humide IWV Vapeur d’eau intégrée Très variable: SIWV Vapeur d’eau intégrée oblique Entre 5 cm et 40 cm • Conversion du ZWD en IWV • Projection sur la ligne de vue des satellites pour obtenir les SIWV • Les SIWV vont être inversés dans le cadre de la tomographie Troposphère 5 ZTD et ZHD (m) ZWD (m)

PROBLEME INVERSE Le problème inverse • Données → Modèle → Estimation des paramètres • Minimiser au plus les écarts aux valeurs réelles. • De manière générale : – N mesures d’un paramètre (données d). – M mesures à estimer (inconnues m). • Postulat : il existe un lien entre les inconnues et les données appelé modèle et noté G. • Forme la plus simple d = G * m 6

PROBLEME INVERSE • Si données>inconnues : problème surdéterminé • Si données=inconnues : problème déterminé • Si données<inconnues : problème : – Partiellement déterminé. Système global Sous-système surdéterminé Sous-système indéterminé Ou – Sous-déterminé. Système global sous-déterminé • Tomographie GPS correspond au cas données<inconnues sous-déterminé. 7

PROBLEME INVERSE • Solution du problème inverse via la formule suivante : méthode des moindres carrés pondérés amortis. 1 3 2 m : solution recherchée. m 0 : valeurs initiales. Wm et We : matrice de pondération. G : modèle → matrice de répartition des données. d : données → SIWV contenu en vapeur d’eau intégrée oblique. : facteur de pondération. 8

PROBLEME INVERSE Récapitulatif ZTD Retard total ZHD Retard hydrostatique • Collecte ou calcul des ZWD Retard humide paramètres atmosphériques: IWV Vapeur d’eau intégrée – ZTD, ZHD, ZWD. SIWV Vapeur d’eau intégrée oblique – IWV et SIWV. • Définition d’un volume au-dessus du réseau GPS découpé en éléments de volume : les voxels. • Répartition des SIWV (données) dans chaque voxel pour former le modèle G. • Estimation des matrices de pondération et autres paramètres relatifs à l’équation du système inverse. 9

Campagne COPS • Convective and Orographically-induced Precipitation Study. • Campagne durant l’été 2007. Déploiement de divers instruments (radar, GPS, etc…) pour étudier des phénomènes météorologiques. • Réseau GPS d’environ 50 stations avec un espacement d’environ 50 km. • Localisation intéressante pour connaître l’évolution de la vapeur d’eau dans la vallée du Rhin et pour comprendre les mécanismes liés aux reliefs. 10

Campagne COPS, 12/13 août 2007 11

Campagne COPS, 12/13 août 2007 12

INTRODUCTION pourquoi étudier les cirrus subvisibles ? • Quantité significative de nuages de glace ultrafins (subvisible) dans la tropopause tropicale. • Conditions nécessaire à leurs formations sont mal comprises. – – Observation par lidar CALIOP Rétro-trajectoires Couplage avec des modèles … 13

Cirrus subvisible, caractéristiques Première étape : trouver les cirrus subvisibles à partir des observations CALIOP (4 années dispo 06=>09) Filtrage des données par caractéristique : Latitude comprise entre -30° et 30° Attenuated total backscatter (atb) inférieur à 1. 2 x 10 -3 (=>Epaisseur optique < ~0. 03) Vérification des cirrus trouvés en utilisant la température et l’altitude 14

Cirrus subvisible, caractéristiques Deuxième étape : Filtrer les données pour ne conserver que les cirrus importants Collection de cirrus subvisibles de 100 km minimum (latitude). 15

Répartition Globale DJF, JJA Décembre, janvier, février Juin, juillet, août Pour DJF 06/07 : 705 dans l’hémis. Nord 1187 dans l’hémis. Sud Pour JJA 06 : 609 dans l’hémis. Nord 169 dans l’hémis. Sud 1095 à l’Est 797 à l’Ouest 477 à l’Est 301 à l’Ouest Pour DJF 2006/2007, environ 1900 cirrus subvisibles de plus de 100 km ont été répertoriés. Pour JJA 2006, environ 800 cirrus subvisibles de plus de 100 km ont été répertoriés. Majoritairement situés en Amérique Centrale, Afrique, ceinture Asiatique et sur le Pacifique. Pas de zones clairement définies. (A confirmer en Afrique et sur le Pacifique. 16

Statistiques DJF, JJA Décembre, janvier, février Juin, juillet, août Température des cirrus plus froid en DJF: -75°C, -80°C en DJF contre -65°C, -70°C en JJA Epaisseur optique plus faible en DJF: 0. 2 à 0. 3 (x 10 -3) en DJF contre 0. 3 à 0. 4 (x 10 -3) en JJA 17

Exemple rétro-trajectoire Calcul sur 15 jours pour 2 cirrus en DJF et 1 en JJA Ils semblent rester dans la ceinture tropicale (+/- 30°) Rétro-trajectoires : Traversent des systèmes convectifs ? Proviennent de l’Himalaya ? Restent dans la ceinture tropicale => NAT (Nitric acid trihydrate) 18