Development and evaluation of multisensor methods for EarthCare mission based on A-Train and airborne measurements - TEL - Thèses en ligne
Thèse Année : 2019

Development and evaluation of multisensor methods for EarthCare mission based on A-Train and airborne measurements

Développement et évaluation de méthodes multicapteurs pour la mission EarthCare, à partir des mesures de l’A-Train et des missions aéroportées

Quitterie Cazenave
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 995887

Résumé

The impact of ice clouds on the water cycle and radiative budget is still uncertain due to the complexity of cloud processes that makes it difficult to acquire adequate observations of ice cloud properties and parameterize them into General Circulation Models. Passive and active remote sensing instruments, radiometers, radars and lidars, are commonly used to study ice clouds. Inferring cloud microphysical properties (extinction, ice water content, effective radius, ...) can be done from one instrument only, or from the synergy of several. The interest of using instrumental synergies to retrieve cloud properties is that it can reduce the uncertainties due to the shortcomings of the different instruments taken separately. The A-Train constellation of satellites has considerably improved our knowledge of clouds. Since 2006, the 532nm backscattering lidar CALIOP on board the satellite CALIPSO and the 94GHz cloud radar CPR on board the satellite CloudSat have acquired cloud vertical profiles globally and many lidar-radar synergetic methods have been adapted to CloudSat and CALIPSO data. In 2021 will be launched a new satellite, EarthCARE, boarding state of the art remote sensing instrumentation, in particular ATLID, a High Spectral Resolution Lidar (HSRL) at 355nm and a Doppler cloud radar at 94 GHz. The main mission of this satellite is to quantify interactions between clouds, aerosols and the Earth's radiation budget in order to improve weather prediction and climate models. Thanks to its advanced instrumentation mounted on a single platform, this new mission is expected to provide unprecedented observations of clouds from space. However, to do so, the synergistic algorithms that were developed for A-Train measurements have to be adapted to this new instrumental configuration. During my PhD, I focused on the Varcloud algorithm that was developed in 2007 by Delanoë and Hogan, based on a variational technique. The first part of the work consisted in adapting some parameters of the microphysical model of the algorithm to recent studies of a large dataset of in-situ measurements. In particular, the questions of a parameterization of the lidar extinction-to-backscatter ratio and the choice of the mass-size relationship for ice crystals were addressed. The second part of my work consisted in adapting the Varcloud retrieval algorithm to airborne platforms. Airborne platforms are ideal to prepare and validate space missions, allowing for direct underpasses of spaceborne instruments. Moreover, German and French aircraft, respectively HALO and French Falcon 20 have very complementary payloads and are perfectly designed for the preparation, the calibration and the validation of EarthCare. Both aircraft board a high spectral resolution lidar (355 nm on the French Falcon and 532 nm on the HALO) and a Doppler radar at 36 GHz (HALO) and 95 GHz (Falcon). In fall 2016 a field campaign related to the NAWDEX project took place in Iceland, Keflavik with both aircraft involved. The measurements collected during this campaign provide an interesting dataset to characterize cloud microphysics and dynamics in the North Atlantic, which are of high interest regarding the Cloudsat-CALIPSO and EarthCARE missions. In addition, a series of common legs with the same cloud scene observed by both platforms were performed, providing data to study the influence of the instrumental configuration on the retrieved ice cloud properties.
L'impact des nuages de glace sur le cycle de l'eau et le bilan radiatif est encore incertain en raison de la complexité des processus nuageux qui rend difficile l'acquisition d'observations adéquates sur les propriétés des nuages de glace et leur représentation dans les modèles de circulation générale. Les instruments de télédétection actifs et passifs, tels que les radiomètres, les radars et les lidars, sont couramment utilisés pour les étudier. La restitution des propriétés microphysiques des nuages (extinction, contenu en glace, rayon effectif, ...) peut être effectuée à partir d'un seul instrument ou de la combinaison de plusieurs instruments. L’intérêt de l’utilisation de synergies instrumentales pour restituer les propriétés nuageuses réside dans le fait que cela permet de réduire les incertitudes dues aux lacunes des différents instruments pris séparément. La constellation de satellites A-Train a considérablement amélioré notre connaissance des nuages. Depuis 2006, le lidar à rétrodiffusion visible CALIOP embarqué à bord du satellite CALIPSO et le radar nuage à 94GHz CPR embarqué à bord du satellite CloudSat ont permis l’acquisition de profils nuageux sur l’ensemble du globe et de nombreuses méthodes synergiques de restitution ont été adaptées à ces instruments. En 2021 sera lancé un nouveau satellite, EarthCARE, embarquant des instruments de télédétection de pointe, notamment ATLID, un lidar à haute résolution spectrale (HSRL) à 355 nm et un radar nuage Doppler à 94 GHz. La mission principale de ce satellite est de quantifier les interactions entre les nuages, les aérosols et le bilan radiatif de la Terre afin d'améliorer les prévisions météorologiques et des modèles climatiques. Grâce à son instrumentation avancée installée sur une plate-forme unique, cette nouvelle mission devrait fournir des observations sans précédent des nuages depuis l'espace. Cependant, pour ce faire, les algorithmes synergiques développés pour les mesures de l'A-Train doivent être adaptés à cette nouvelle configuration instrumentale. Au cours de ma thèse, je me suis concentrée sur l'algorithme Varcloud développé en 2007 par Delanoë et Hogan et basé sur une technique variationnelle. La première partie du travail a consisté à adapter certains paramètres du modèle microphysique de l’algorithme aux études récentes d’une large base de données in situ. En particulier, les questions de la paramétrisation du rapport lidar et du choix de la relation masse-diamètre pour les cristaux de glace ont été abordées. La deuxième partie de mon travail a consisté à adapter l'algorithme de restitution Varcloud aux plates-formes aéroportées. Les plates-formes aéroportées sont idéales pour préparer et valider les missions spatiales, permettant de réaliser des mesures sous-trace, colocalisées avec les instruments spatiaux. En particulier, le HALO allemand et le Falcon 20 français ont des charges utiles très complémentaires et sont parfaitement conçus pour la préparation et la validation de la mission EarthCare. Les deux avions embarquent notamment un lidar à haute résolution spectrale (355 nm sur le Falcon et 532 nm sur le HALO) et un radar Doppler à 36 GHz (HALO) et 95 GHz (Falcon). À l'automne 2016, une campagne aéroportée dans laquelle les deux avions étaient impliqués s'est déroulée en Islande, à Keflavik, dans le cadre du projet NAWDEX. Les mesures recueillies au cours de cette campagne fournissent un ensemble de données intéressant pour caractériser la microphysique et la dynamique des nuages dans l'Atlantique Nord, région qui présent un grand intérêt pour les missions Cloudsat-CALIPSO et EarthCARE. En outre, une série de vols communs avec observation de la même scène nuageuse par les deux plates-formes ont été réalisées, fournissant des données permettant d'étudier l'influence de la configuration instrumentale sur les propriétés des nuages de glace restituées.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

tel-02076316 , version 1 (22-03-2019)
tel-02076316 , version 2 (25-03-2019)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02076316 , version 1

Citer

Quitterie Cazenave. Development and evaluation of multisensor methods for EarthCare mission based on A-Train and airborne measurements. Ocean, Atmosphere. Université Paris-Saclay, 2019. English. ⟨NNT : 2019SACLV020⟩. ⟨tel-02076316v1⟩
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