L’un des enjeux majeurs pour améliorer les prévisions numériques du temps, mesurer la composition atmosphérique et mieux comprendre et simuler le climat consiste en une meilleure compréhension de la composition thermodynamique et chimique de l’atmosphère proche de la surface, en particulier la structure verticale en température, vapeur d'eau et polluants dans la couche limite atmosphérique. La méconnaissance actuelle de cette partie de l’atmosphère limite à la fois l’estimation de certaines variables climatiques mais aussi la compréhension des phénomènes affectant la couche limite terrestre ; elle limite également l’utilisation des données dans les modèles de qualité de l’air et du climat. Les objectifs de la mission IASI-NG, en phase C depuis juin 2015, découlent de ces besoins.

Dans ce contexte, les activités développées au LISA visent à participer aux travaux de la communauté pour aider à la définition et la préparation de l’instrument mais aussi répondre à l’un des challenges de l’observation de la distribution d’ozone troposphérique depuis l’espace : accéder à une bonne résolution verticale pour reproduire correctement les couches de surface et résoudre le gradient vertical de l’ozone dans la haute troposphère et la basse stratosphère. Outre l’amélioration des performances instrumentales de IASI-NG, la piste explorée ici est d’améliorer les méthodes de restitution. Les méthodes de restitution communément utilisées (e.g. estimation optimale) sont basées sur des contraintes fixes, représentatives d’une situation atmosphérique moyenne et appliquées à l’ensemble des observations à traiter. Cela conduit à : (i) ne pas exploiter toute l’information contenue dans la mesure, notamment dans les scènes favorables (e.g. forts contrastes thermiques) ; (ii) surinterpréter la mesure dans les cas peu favorables (contraste thermique faible). Pour contrer ces limitations, la méthode envisagée est d’avoir une contrainte adaptée à la scène observée et qui s’y adapte de manière automatique (méthode dite auto-adaptative).

Par ailleurs, nous nous intéressons également à évaluer la détectabilité et la quantification d’espèces pertinentes pour des problématiques de qualité de l’air (surveillance, restitution des sources,…) en s’appuyant sur des données spectroscopiques mises à jour. Les espèces ciblées sont par exemple les COVs.

 

 Amélioration de la restitution du profil d’ozone dans l’UTLS pour des cas tropicaux représentatifs avec une méthode auto-adaptative (bleu) par rapport à une méthode standard (vert)

 

 

Projet TOSCA-CNES-Atmo-4118
Date : 2013-

Contacts LISA : G. Dufour
PI : C. Crevoisier (LMD)

 

Partenaires :
LMD, LATMOS, CNRM, LISA, LOA, LA