c. clerbaux – réunion adomoca – novembre 2006 c. clerbaux – réunion adomoca – novembre...

C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006

IASI & les travaux en cours/futurs IASI & les travaux en cours/futurs dans LMDz-INCA et CHIMEREdans LMDz-INCA et CHIMERE

METOP-A lancé en octobre 2006METOP-A lancé en octobre 2006

IASIProduits météoH2O, T, O3

Produits chimie-climatCO, CH4, N2O, CO2,

HNO3, CFC-11, CFC-12, SO2, aérosols

GOME-2O3, NO2, SO2, H2CO

MHS MHS AVHRRAVHRR

AMSU-A AMSU-A GOME-2 GOME-2

METOP-A : premières donnéesMETOP-A : premières données


1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

IMG/ADEOS

MOPITT/TERRA

TES/AURA

AIRS/AQUA

Past/current nadir-looking tropospheric remote sounders (CO)

SCIAMACHY/ENVISAT

Japanese satellite

US satellite

European satellite

METOP-A, METOP-B, METOP-C

2006-2020

Plate-forme meteo & Temps réel


CO - MOPITT

Remote sensing of trace gases using the thermal infrared spectral

range

IASI (2006-2020)


Algorithme d’inversion

Assimilation

de données

Niveaux 1

Niveaux 2 Niveaux 3 ou 4


Ts

COCH4

O3

Clerbaux et al., IEEE 1999; JGR 2001Hadji-Lazaro et al., JGR 1999

IASI operational products [Turquety et al, JGR 2004]

Turquety et al. GRL 2002

Clerbaux et al., ACP 2003

Hadji-Lazaro et al., GRL 2001


0

10

20

30

40

0 1x1012 2x1012 3x1012 4x1012

[O3] (molecules cm-2)

alti

tud

e (k

m)

Arctic Northern mid-latitudes

VORTEX

WOUDC O3 sondes

IMG O3 measurement

A priori

IMGO3 [Coheur et al. JGR, 2005 ]CO [Barret et al, ACP, 2005]HNO3 [Wespes et al., JGR, 2006]

Profils ?O3


0

10

20

30

-0.1 0.0 0.1 0.2 0.3

averaging kernel

Alti

tude (

km) 20 km

18 km16 km14 km12km

10 km

1 km

220 230 240 250 260 270 280 290 300 3102.0

2.5

3.0

3.5

4.0 Ny Alesund Uccle Hilo Wallops Easter Island Lauder Wallops

DO

FS

Surface temperature (K)

► Entre 2 et 4 éléments d’information► Sensibilité maximale haute trop – basse strato► Information limitée dans la couche limite

DOFS Averaging Kernels

Sensibilité verticaleO3

0

10

20

30

40

0 25 50 75 100 125 150

error (%)

altit

ude

(km

)

a priori variability total error

error sources: smoothing measurement upper-air temperature profile ILS

[Coheur et al. JGR, 2005 ]


+ GOME-2


Applications opérationnelles2006 METOP (IASI/GOME) 2006 METOP (IASI/GOME) 2020

CO MOPITT/AURASO2 AIRS/AQUA

NO2 SCIAMACHY/ENVISAT


Collaboration avec LPMAA, LSCE, LMD, LA, LISA, CEREVECollaboration avec LPMAA, LSCE, LMD, LA, LISA, CEREA

Coordination CNES/TOSCA


Collaboration avec LPMAA, LSCE, LMD, LA, LISA, CEREA



Assimilation/ Modélisation inverse des Assimilation/ Modélisation inverse des données IASI dans le modèle LMDz-données IASI dans le modèle LMDz-

INCA INCA

LSCE – Didier Hauglustaine, Fred. Chevallier, Ph Bousquet

SA – Cathy Clerbaux, Solène Turquety

Noveltis – A. Klonecki, P. Prunet (op.obs IASI + Kalman/Palm)


LMDzINCA Model

Atmospheric chemistry in the troposphereand stratosphere;

Long-lived greenhousegases (CO2,CH4, N2O, CFC);

Aerosols (sulfur, carbon,natural);

Data assimilation and inverse modelling(CO2, CH4, CO, CH2O, O3,NO2);

Global-regional couplingLMDzINCA-CHIMERE.


Bayesian inference @ LSCEBayesian inference @ LSCE To estimate sources and sinks of COTo estimate sources and sinks of CO22 and CH and CH44

using measurements of atmospheric using measurements of atmospheric concentrationsconcentrations Bousquet et al., Nature, 2006Bousquet et al., Nature, 2006

Use LMDZ model of atmospheric tracer Use LMDZ model of atmospheric tracer transporttransport Chevallier et al., 2005, 2006Chevallier et al., 2005, 2006

TL and AD of LMDZ tracer transport manually TL and AD of LMDZ tracer transport manually coded for an efficient computation of the coded for an efficient computation of the gradient of the cost functiongradient of the cost function


Simplified chemistry modelSimplified chemistry model


Wetlands contribute the most to the methane inter-annual variability. Biomass burning contributes less except during specific events as 1997-98 (El Niño).

Since 1999, compensation between rising fossil fuel emissions and decreasing wetland emissions associated to general dryness of the northern hemisphere. Explain the decrease in CH4 growth rate.

Inverse modelling results in good agreement with satellite data derived emissions for biomass burning and wetlands.

Bousquet et al., Nature, 2006

Methane inverse Methane inverse

modellingmodelling


http://www.lsce-inca.cea.fr/

Prototype de plate-forme de prévision de la composition atmosphérique à l’échelle globale


jiFeuxjiFeux

jourNbjimonthE

jiEdaily ,,

_/,,

,

Region

Regionclimato

Redistribution des émissions climatologiques

Dans chaque région, pour chaque point de grille (i,j) :

Régions choisies…

Travaux Solène Turquety


Campagnes de mesures (IPY/POLARCAT)

Terra

ERS

MISR, MODIS, MOPITT

ERS-2

GOME

Envisat

SCIAMACHY

Aqua

AIRS, MODIS

NASA DC-8

UK BAE-143

DLR Falcon

NOAA-P3

DOE G-1

NASAProteus

NOAA ship Ronald H. Brown

Chimie en mode ‘opérationel’


LMDz-INCA global

surface ozone (ppb) – 19/07/2001 3.75° x 2.5°

LMDz-INCA zoom

surface ozone (ppb) – 19/07/2001 0.5° x 0.5°

surface ozone (ppb) – Août 2001

Chimère _c

50x50 km2

S. Szopa – D. Hauglustaine - R. Vautard


Assimilation des données IASI dans le Assimilation des données IASI dans le modèle CHIMERE pour améliorer la modèle CHIMERE pour améliorer la

prévision de la qualité de l’airprévision de la qualité de l’air

SA – Cathy Clerbaux

LISA – Matthias Beekmann

Anne Boynard, doc CNES/ADEME

+ collaboration CEREA/INRIA JP Berroir/B. Sportisse


Etudes préliminaires: apport de la mission Etudes préliminaires: apport de la mission IASI/MetOp pour les études de la qualité de l’airIASI/MetOp pour les études de la qualité de l’air

Caractéristique des observationsCaractéristique des observations Exploitation dans un modèle régionalExploitation dans un modèle régional Création de climatologies 3D de l’ozone au-Création de climatologies 3D de l’ozone au-

dessus de l’Europedessus de l’Europe

Amélioration de notre compréhension de la Amélioration de notre compréhension de la chimie troposphériquechimie troposphérique

Amélioration des prévisions de la qualité de Amélioration des prévisions de la qualité de l’airl’air

Objectifs de la thèseObjectifs de la thèse


Restitution des profils verticaux d’ozone à partir des radiances observées par IASI

Spectres atmosphériques

IASI

Profils d’ozone

Algorithmes de restitution

Couplage

Code SA-NN (réseaux de neurones)

Atmosphit (interpolation optimale)


Couplage de 2 codes d’inversion

Fonctions de lissage

Profils d’erreurs

Observations en quasi-temps réel

Code SA-NN (réseaux de neurones)

Atmosphit (interpolation optimale)

Caractérisation des observations


Mise en place de l’assimilation des données IASI dans le modèle de chimie-transport CHIMERE

Assimilation par filtre Kalman

Méthode d’interpolation optimale (backup)

CHIMERE

Observations IASI

Création de climatologies en 3D de l’ozone au-dessus de l’Europe Documentation de l’amélioration du gain pour la prévision

c. clerbaux – réunion adomoca – novembre 2006 c. clerbaux – réunion adomoca – novembre...

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