L’assimilation des données satellitaires dans les modèles de PNT de Météo-France

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Les observations satellitaires

Introduction

Déjà soixante ans d’observation de la Terre par satellite ! Une aventure qui a démarré en 1957 avec Sputnik-1 lancé par l’ancienne Union Soviétique et qui a oﬃciellement ouvert la porte vers la conquête de l’espace. Dès lors, les missions spatiales se sont multipliées en réponse à des programmes de recherche de plus en plus ciblés permettant ainsi d’obtenir des informations précieuses sur les océans, les glaces, les terres émergées et l’atmosphère.
Le premier satellite météorologique lancé avec succès par l’agence spatiale amé-ricaine (NASA) le 1er avril 1960 est TIROS-1 (Television InfraRed Observational Satellite). Le lancement ultérieur d’autres satellites a abouti à la création d’un réseau mondial d’observation (Figure 2.1) favorisant un accès plus facile à la don-née météorologique même dans les zones les plus hostiles (e.g, déserts, sommet des montagnes, les pôles) où les stations in-situ sont presque inexistantes.
Les satellites météorologiques fournissent des données en temps réel, enregistrées et archivées en permanence et oﬀrent une couverture globale avec des résolutions (spatiales, spectrales et temporelles) qui ne sont pas atteintes par d’autres systèmes de mesure. La couverture globale des données météorologiques est assurée par des satellites polaires et géostationnaires.
– Généralement, les satellites polaires (ou défilants) observent la Terre à seule-ment 850 km d’altitude et se caractérisent par une orbite circulaire qui passe par les pôles. Leur couverture spatiale varie selon les instruments et leurs fauchées. Ils permettent une meilleure résolution spatiale et surtout l’observation des régions qui ne sont pas couvertes par les satellites géostationnaires. Les satellites polaires Me-top (Meteorological operational satellite) appartiennent au système « Initial Joint Polar-Orbiting Operational Satellite System » (IJPS) développé conjointement par l’Europe et les États-Unis (avec la NOAA). EUMETSAT Polar System (EPS) dé-veloppé par EUMETSAT est la contribution européenne au projet. Les satellites Metop sont essentiellement dédiés à l’observation de l’atmosphère pour la prévision météorologique mais contribuent aussi à la surveillance du climat. Les instruments communs aux satellites européens et américains sont : • HIRS (High-resolution Infrared Radiation Sounder) sondeur infrarouge à 20 canaux pour le sondage atmo-sphérique de la température, de la vapeur d’eau, de l’ozone et du dioxyde d’azote. HIRS fournit également des données sur les nuages, la température de surface, la composition atmosphérique et la qualité de l’air. Ces données sont utilisées aussi bien en météorologie qu’en océanographie. • AMSU (Advanced Microwave Soun-ding Unit) sondeur hyperfréquence à 15 canaux opérationnel depuis 1998. Les ins-truments AMSU sont composés de 2 sous-unités : AMSU-A et AMSU-B. AMSU-A donne les profils de température atmosphérique et AMSU-B fournit des données sur l’humidité. Les données de AMSU-A sont conjointement utilisées avec celles de HIRS (pour les satellites de la NOAA) ou celles de IASI (pour les satellites européens) pour extraire les profils d’humidité et de température atmosphérique depuis la surface de la Terre jusqu’à la haute stratosphère. AMSU-A fournit éga-lement des données sur les précipitations, la couverture neigeuse, la glace de mer et l’humidité du sol. Il est divisé en deux modules indépendants : AMSU-A1 qui contient 13 canaux mesurant entre 23.8 GHz et 57.3 GHz et AMSU-A2 avec seule-ment 2 canaux opérant entre 57.3 GHz et 89.0 GHz. • MHS (Microwave Humidity Sounder) est un sondeur hyperfréquence à 5 canaux conçu pour mesurer l’humidité atmosphérique à diﬀérentes altitudes (il peut également fournir des informations sur la température de surface). • AVHRR-3 (Advanced Very High Resolution Ra-diometer) radiomètre à balayage dédié à la météorologie, la climatologie et le suivi de la végétation. AVHRR se caractérise par une résolution spatiale de 1 km dans l’IR et de 0,5 km dans le visible et par une fauchée de 2940 km. Avec ces 6 canaux mesurant dans le visible et l’IR (Table 2.1), AVHRR est particulièrement adapté à la détection nuageuse puisqu’il donne des images de nuages à l’échelle globale au moins 2 fois par jour. L’instrument est également utilisé pour la détection de la température de surface, des feux de forêts, de l’avancement du désert ou du rétré-cissement de la calotte glaciaire et du changement de la végétation. Dans le cadre de ce travail de thèse, l’identification des observations claires ou nuageuses s’est basée sur la détection nuageuse fournie par l’AVHRR. Cette détection nuageuse repose sur une analyse des propriétés des nuages présents dans les observations de IASI.
Les européens ont de leur côté développé d’autres instruments : GOME-2 (Glo-bal Ozone Monitoring Experiment-2) un spectromètre à balayage conçu par l’agence spatiale allemande et embarqué à bord de Metop A. Il mesure l’ozone atmosphé-rique, le dioxyde d’azote et donne la distribution du rayonnement ultraviolet de surface complétant ainsi les données de tous les Metop. GRAS (Global NavigationSatellite System Receiver for Atmospheric Sounding) fournit les profils de tempé-rature et d’humidité dans la troposphère et la stratosphère en se basant sur la radio-occultation. ASCAT (Advanced SCATterometer) est utile pour la mesure de la vitesse et la direction du vent au-dessus des océans, ainsi que la mesure de l’humidité du sol. IASI (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) est un in-terféromètre Michelson à IR pour le sondage de la température, de la vapeur d’eau et de l’ozone en conditions de ciel clair (IASI sera détaillé dans la partie 2.1.3). Les satellites géostationnaires sont placés à 35.800 km d’altitude au-dessus de l’équateur et observent constamment la même zone à la surface de la Terre. Avec une orbite parfaitement circulaire, leur période de révolution, le taux de rotation de leur plan orbital et leur vitesse angulaire de rotation sont égaux à celui de la Terre. Les satellites géostationnaires Météosat Seconde Génération (MSG) développés par l’agence spatiale européenne (ESA) à la demande de l’organisation météorologique européenne (EUMETSAT) sont placés à l’équateur sur le méridien de Greenwich et couvrent l’Afrique, l’Europe, le Moyen-Orient, une grande partie de l’océan At-lantique et l’océan Indien occidental avec des données toutes les 15 minutes visant une utilisation opérationnelle en météorologie. L’instrument le plus connu des MSG est l’imageur SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager). Avec sa bonne résolution spatiale, sa haute résolution temporelle et sa grande couverture spectrale (12 canaux du visible à l’infrarouge dont un canal visible haute résolu-tion (HRV) – Table 2.2), SEVIRI fournit des données précieuses sur l’atmosphère (surtout sur les masses nuageuses) améliorant considérablement les entrées des mo-dèles de PNT. Il construit une image de la zone couverte chaque 12 minutes et 30 secondes permettant ainsi la détection et l’identification des structures nuageuses, l’observation des aérosols ainsi que le suivi des nuages et de la végétation d’une manière très précise et plus rapide. MSG embarque également le radiomètre visible-infrarouge GERB (Geostationary Earth Radiation Budget) conçu pour étudier le bilan radiatif de la Terre. Il donne des mesures précises sur le rayonnement réfléchi et/ou émis par la Terre et son atmosphère.
Les satellites géostationnaires surveillent en continu la même zone du globe. La couverture globale est assurée par un ensemble de satellites météorologiques géosta-tionnaires en orbite (Figure 2.2) : Meteosat opéré par EUMETSAT avec MSG-1 situé au-dessus de l’océan Indien, MSG-2 et MSG-3 couvrent l’Europe, tandis que MSG-4 est en stockage en orbite. GOES-EAST et GOES-WEST (GOES pour Geostationary Operational Environmental Satellite) sont des satellites américains positionnés respectivement à 75◦ et 135◦ Ouest et couvrent le Nord et le Sud améri-cain (pour le premier) et la partie Est du Pacifique (pour le second). MTSAT-1R, MTSAT-2 et Himawari sont des satellites japonnais situés respectivement à 140◦, 145◦ et 140.7◦ Est et fournissent des données sur le Japon, l’Australie et la partie Ouest du Pacifique. Cette partie du globe (Ouest du Pacifique) est également cou-verte par le satellite sud coréen COMS-1 situé à 128.2◦ Est. S’ajoutent à cette série de satellites, les satellites chinois FY-2E et FY-2G qui sont positionnés respecti-vement à 86.5◦ et 105◦ Est (et plus récemment FY-4 lancé en 2016 et positionné à 86.5 Est) le et le satellite indien INSAT-3D positionné à 82◦ Est qui couvrent l’océan Indien.

Le transfert radiatif

Généralités

Les satellites captent le rayonnement électromagnétique (REM) réfléchi et/ou émis par la surface de la Terre, des océans et de l’atmosphère dans les domaines du visible (VIS, de 0.38 µm à 0.78 µm), des infrarouges (IR, subdivisé en proche IR « PIR » (0.7 µm < λ < 3 µm), en IR moyen « MIR » (3 µm < λ < 25 µm) et en IR lointain (au-delà de 25 µm)) et des micro-ondes ou hyperfréquences (µO, de 0.1 mm à quelques dizaines de centimètres) (Figure 2.3).
Les diﬀérentes couches atmosphériques filtrent le REM reçu du soleil et de la Terre. De ce fait, l’interprétation des données satellitaires requièrt la connaissance du transfert radiatif. Ce dernier décrit les interactions entre le REM et la matière (e.g, gaz, aérosols et nuages). En fonction des propriétés intrinsèques de la matière, cinq interactions majeures peuvent avoir lieu : (a) émission, (b) absorption, (c) transmission (Figure 2.4), (d) réflexion (Figure 2.8) et/ou (e) diﬀusion (Figure 2.9) [Bonn and Rochon, 1992].

Émission :

Les lois de la physique stipulent que tout corps dont la température thermo-dynamique est supérieure à 0 K (-273 ◦C) émet un REM qui lui est propre du fait de l’agitation thermique des particules. L’émission propre d’un corps est donc caractéristique de sa température.

Notion de « corps noir » :

Introduit par Kirchhoﬀ en 1860, un corps noir est un corps idéal en équilibre thermodynamique avec son environnement. Il absorbe en totalité le rayonnement qu’il reçoit et émet un rayonnement maximum dans toutes les longueurs d’onde [Howell et al., 1969].

Loi de Planck :

[Planck, 1901] publia en 1901 l’expression de la formule du rayonnement ther-mique en se basant sur les travaux de son maître Kirchhoﬀ. Planck montra en fait que le corps noir est lambertien (c’est à dire, la luminance directionnelle du corps noir est la même dans toutes les directions), sa luminance à une longueur d’onde ne dépend que de la température : La transmittance est un phénomène très important dans le sondage atmosphé-rique. La transmission du rayonnement est fortement liée au pouvoir absorbant des gaz et des particules atmosphériques. Les principaux gaz absorbants sont : la vapeur d’eau (H2O), l’ozone (O3), le dioxyde de carbone (CO2) et l’oxygène (O2). L’at-mosphère se comporte comme un corps totalement absorbant dans les plus courtes longueurs d’onde correspondant aux rayons γ et X. À partir de 0.35 µm (proche du visible), l’atmosphère présente des zones spectrales où l’atténuation atmosphérique est relativement faible appelées fenêtres atmosphériques (Figure 2.6). Les satellites d’observation de la Terre utilisent ces fenêtres atmosphériques pour avoir de l’in-formation sur l’atmosphère et la surface de la terre.
La détermination des profils de température et d’humidité est l’un des principaux objectifs des satellites météorologiques. Les sondages atmosphériques de l’humidité et de la température se font généralement dans les bandes d’absorption de H2O pour le premier cas et dans les bandes de O2 et du CO2 pour le second cas. H2O présente plusieurs bandes d’absorption dont les longueurs d’onde sont supérieures à 0.7 µm ce qui réduit considérablement l’observation dans le domaine du PIR à l’exception de quelques fenêtres atmosphériques très bien définies autour de 1.06 – 1.22 – 1.6 et 2.2 µm. O2 a une bande d’absorption très étroite autour de 0.76 µm alors que les bandes d’absorption du CO2 sont généralement mélangées à celles de H2O dans le PIR. De ce fait, la luminance mesurée au sommet de l’atmosphère est en réalité une moyenne pondérée de la luminance des diﬀérentes couches émettrices (surface de la Terre et diﬀérentes couches de l’atmosphère). La fonction de poids permet de décrire la couche atmosphérique dont la luminance mesurée par le capteur satellitaire a été émise.

Équation du transfert radiatif

La théorie du transfert radiatif s’est basée sur le développement de la physique théorique. En 1860, Kirchhoﬀ formula la loi de la radiation en appliquant les deux lois de la thermodynamique. Par la suite, Planck introduisit les bases de la physique quantique en décrivant la forme spectrale de la radiation thermique. Albert Einstein réussit ensuite à comprendre davantage la fonction de Planck et initia alors la notion de photon. Dès lors, le transfert radiatif est largement utilisé dans plusieurs domaines et contribue à percer les mystères de la Terre mais aussi ceux de l’univers.
Tout REM mesuré par un capteur passif d’un satellite est aﬀecté par l’absorption, l’émission, la réflexion et la diﬀusion qu’il subit tout au long de son trajet depuis la surface de la Terre jusqu’au sommet de l’atmosphère. L’équation du transfert radiatif décrit ces interactions via une formulation mathématique : où εν est l’émissivité de surface, ν la transmission atmosphérique, L↑ν et L↓ν sont, respectivement, le rayonnement montant et descendant. Ts est la température de surface exprimée dans l’espace des radiances.
Cette équation simplifie les diﬀérentes interactions en supposant une atmosphère plane et parallèle. La première partie de l’équation représente l’émission naturelle de la surface en partie atténuée par l’atmosphère (Lν ). Le rayonnement émis par les diﬀérentes couches atmosphériques est pris en compte dans la deuxième partie. La troisième partie de l’équation exprime le rayonnement descendant réfléchi par la surface et en partie atténué par l’atmosphère.

Le modèle de transfert radiatif RTTOV

Afin d’interpréter les radiances satellitaires, les chercheurs ont développé plu-sieurs modèles de transfert radiatif (RTM) pour répondre à la demande croissante des centres de recherche en PNT, en climatologie et en télédétection appliquée. Les premiers RTM développés sont les « raie par raie » (line by line en anglais « LBL »). Ces modèles s’appuient sur le calcul de la transmittance, dans une longueur d’onde bien définie, de chaque gaz spectroscopiquement actif présent dans plusieurs couches atmosphériques ce qui nécessite des ressources informatiques considérables pour ex-traire l’information d’un canal. Ces modèles sont essentiellement représentés par le LBLRTM (Line-By-Line Radiative Transfer Model) [Clough et al., 1992] large-ment utilisé aux États-Unis et le code GENLEN2 [Edwards, 1992] également uti-lisé aux États-Unis et dans certains centres en Europe. Il existe aussi des mo-dèles dites « pseudo LBL » moins utilisés tels que STRANSAC dévelopé par le LMD (Laboratoire de Météorologie Dynamique) [Scott, 1974]. Bien qu’ils soient très précis, ces modèles sont très coûteux en temps de calcul, ce qui limite leur utilisation en opérationnel. Pour optimiser le temps de calcul, d’autres modèles dits « rapides » ont été développés. Les plus connus sont le CRTM (Community Radiative Transfer Model) [Weng et al., 2005] utilisé dans beaucoup de centres américains (e.g., NCEP/EMC et NASA), RTTOV (Radiative transfer Model for TOVS) très utilisé en Europe (EUMETSAT, CEPMMT, Météo-France, MetOf-fice, etc) [Eyre, 1991, Matricardi et al., 2004, Saunders et al., 2012], le AES-FAST [Turner, 1995] utilisé par le centre canadien « Environment Canada and Climate Change » conjointement avec le RTTOV et plus récemment le OSS (Optimal Spectral Sampling) qui commence à avoir de plus en plus d’importance [Moncet et al., 2008]. Contrairement aux modèles raie par raie, les modèles rapides opèrent par bande spectrale en moyennant la transmittance en son sein ce qui réduit significativement le temps de calcul.
Dans le cadre de cette étude, j’ai utilisé le modèle de transfert radiatif RTTOV (version 11) [Hocking et al., 2013]. RTTOV permet de simuler les observations IR hyperspectrales dans des conditions de ciel clair ou nuageux, ainsi que les obser-vations dans les micro-ondes et le visible. Les entrées du modèle sont : les profils de température et d’humidité (et éventuellement les profils de contenus nuageux li-quides et solides), le vent à 10 m, la température et l’humidité à 2 m, la température de surface, l’émissivité et la pression de surface, quelques gaz comme le O3, le CO2, le CH4 et le N2O (l’oxyde d’azote). RTTOV donne la transmission atmosphérique ainsi que le rayonnement montant et descendant ( ν , L↑ν et L↓ν) de chaque canal. Par défaut, RTTOV utilise une émissivité constante de surface mais il est également pos-sible d’utiliser un atlas d’émissivité dérivant d’une climatologie dans le spectre des IR [Borbas and Ruston, 2010]. Le modèle précalcule pour chaque instrument des co-eﬃcients basés sur une régression linéaire dérivée du LBLRTM [Clough et al., 1992, Delamere et al., 2004, Clough et al., 2005, Hocking, 2014]. Dans sa note technique, [Matricardi, 2009] décrit les coeﬃcients de régression RTTOV utilisés pour IASI (les mêmes sont utilisés à Météo-France).

Table des matières

1 Introduction
2 Assimilation des radiances satellitaires
2.1 Les observations satellitaires
2.1.1 Introduction
2.1.2 Le transfert radiatif
2.1.3 Les radiances IASI
2.2 L’assimilation des données satellitaires dans les modèles de PNT de Météo-France
2.2.1 Prévision numérique du temps : de la formulation à la pratique
2.2.2 Description des modèles de PNT de Météo-France
2.3 Conclusion
3 Estimation de la Ts depuis l’espace
3.1 Introduction
3.2 Méthodes de restitution de la Ts à partir des radiances satellitaires
3.2.1 Restitution de la Ts avec une émissivité connue
3.2.2 Restitution de la Ts avec une émissivité inconnue
3.3 Vers une meilleure estimation des Ts restituées
3.4 Conclusion
4 Restitution et évaluation des Ts à partir des radiances IASI dans le modèle à aire limitée AROME
4.1 Introduction
4.2 Restitution des Ts à partir des observations IASI
4.2.1 Sélection des canaux IASI sensibles à la surface
4.2.2 Comparaison des Ts restituées à partir de IASI Metop A & B
4.2.3 Comparaison des Ts de l’ébauche et des Ts restituées à partir des radiances IASI, SEVIRI et AVHRR
4.2.4 Extension des comparaisons vers le modèle global ARPEGE
4.3 Sélection du canal IASI le plus approprié à la restitution de la Ts
4.3.1 Comparaison des Ts restituées à partir de IASI et SEVIRI
4.3.2 Comparaison des Ts restituées à partir de IASI et AVHRR
4.4 Étude comparative des Ts restituées à partir de IASI et SEVIRI : cas d’étude sur la Sardaigne
4.5 Conclusion
5 Impact de l’utilisation des Ts restituées sur l’assimilation de IASI dans AROME
5.1 Introduction
5.2 Impact de l’utilisation des Ts restituées à partir du canal IASI 1194 sur les processus de simulation des radiances IASI sur terre
5.2.1 Impact sur les simulations des températures de brillance
5.2.2 Impact sur la détection nuageuse
5.3 Vers une amélioration de l’assimilation des radiances IASI sur terre
5.3.1 Impact sur l’assimilation des observations IASI
5.3.2 Impact sur les analyses et les prévisions
5.4 Impact de l’intégration des Ts restituées à partir du canal IASI 1194 dans le modèle global ARPEGE
5.5 Conclusion
5.6 Publication associée aux chapitres 4 et 5
6 Conclusion et perspectives
Bibliographie
Annexe A