Apports de IASI à l’étude de l’OLR età la détermination du taux de chauffage vertical

À partir des méthodes d’estimation rapide développées et validées dans le chapitre précédent, nous avons pu calculer l’OLR sur toute la période d’observation de l’instrument IASI, dans un premier temps, sur la plateforme Metop-A. L’OLR est estimé en ciel-clair, de nuit et sur océans et prend en compte tous les angles de mesure IASI et des atmosphères de type tropical et tempéré. Nous décrivons dans ce chapitre les apports de cette estimation à partir de IASI à l’analyse de l’OLR sur la période IASI. Ces résultats seront comparés vis-à-vis des radiomètres larges bandes CERES et ScaRaB. Comme il a été précédemment écrit, la détermination du taux de chauffage vertical à partir des observations des sondeurs infrarouge à haute résolution n’avait pas encore été réalisée. Nous démontrerons dans ce chapitre, la possibilité inédite d’exploiter l’informa- tion spectrale des spectres mesurés par IASI pour déterminer le profil de taux de chauffage vertical en s’appuyant sur la méthode neuronale développée dans le chapitre précédent. Nous présentons ici les séries temporelles obtenues grâce à l’ensemble de 30 PMC présentés précédemment pour estimer l’OLR à partir de IASI. L’ensemble des OLR d’une journée est moyenné afin d’obtenir la série temporelle des moyennes journalières de l’OLR IASI. Un filtrage des journées présentant un nombre trop faible d’observations est réalisé afin d’éliminer les journées durant lesquelles trop peu de données de niveau L1c sont disponibles (par exemple pour recalibration ou dégel de l’instrument). Puis un lissage de 90 jours glissants a été appliqué à la série afin d’observer ses variations en s’affranchissant de la variabilité haute-fréquence.

de type tempéré (selon la classification TIGR). Nous remarquons sur cette série une os- cillation correspondant très clairement à des variations saisonnières. La série temporelle d’OLR atteint généralement un minimum annuel début d’année vers les mois de février et mars puis augmente pour atteindre un maximum vers le mois d’août. Nous constatons également un maximum secondaire en fin d’année entre décembre et janvier. Ces varia- tions sont dues aux variations saisonnières de température de surface et de l’atmosphère, importantes dans les régions tempérées. L’interprétation plus poussée des variations de cette série temporelle n’est pas simple. La classification TIGR 2000 des atmosphères en cinq classes est assez dépendante de la saison, par exemple entre Mid-latitude 2 et Polar 2 qui peuvent toutes les deux représenter des situations hivernales. Suivant la saison, une proportion plus ou moins importante d’atmosphère se trouve dans la classe Polar 1 et 2 et sortent alors de la moyenne journalière puisque nous n’avons pas développé pour l’instant de PMC pour les atmosphères de type polaire. Les variations de cette propor- tion pourraient biaiser les variations observées sur cette série temporelle. Nous pouvons aussi remarquer une différence importante entre la moyenne de la période 2007-2014 et la période 2015-2020. Ce décrochage de la valeur moyenne reste pour l’instant inexpliqué.

La figure 5.2 présente la série temporelle des moyennes journalières de l’OLR (ciel- clair, nuit, océans) pour la période s’étalant de juillet 2007 à décembre 2020, mais cette fois-ci en atmosphères de type tropical. Notons que les variations de cette série temporelle (3:2 W m2 pic-à-pic) sont bien inférieures à celles qui sont observées en atmosphères tempérées (13:1 W m2 pic-à-pic). Ces variations sont également dues aux variations de température de surface et de l’atmosphère. Nous remarquons des pics importants d’OLR sur certaines périodes : entre mi-2009 et mi-2010, et la première moitié des années 2016, 2019 et 2020. Comme nous allons le voir dans la section suivante, ces périodes peuvent être mises en rapport avec le phénomène El Niño – Oscillation australe (ENSO pour El Niño – Southern Oscillation). La régression linéaire montre une tendance à l’augmentation de l’OLR tropical très faible de 0:05 W m2 year1 avec une variation d’OLR de 0:66 W m2Nous comparons ici les séries d’OLR obtenues avec IASI-A grâce à l’ensemble des 30 PMC aux séries temporelles de radiomètres larges bandes. Ces séries ont été obtenues avec la méthode décrite dans le paragraphe précédent. Le premier radiomètre comparé est l’instrument CERES embarqué en Flight Model 1 (FM1) sur la plateforme Terra. La plateforme Terra a été préférée à la plateforme Aqua pour cette comparaison en raison de la proximité des orbites de Metop-A et de Terra en termes de temps local de passage à l’équateur (temps local au nœud ascendant à 21:30 pour Metop-A, à 22:30 pour Terra et à 13:30 pour Aqua). La série temporelle d’observations de l’instrument CERES embarqué sur Terra a été comparé entre janvier 2012 et mai 2016 avec la version de l’algorithme de traitement Edition 3A, et entre mars et août 2013 puis entre juin 2016 et décembre 2018 pour la version de l’algorithme plus récente Edition 4A. Nous avons également com- paré la série temporelle d’observations de ScaRaB entre 2012 et mi-2020 avec quelques périodes manquantes en 2012 et à partir de 2019.