Towards a better assimilation of infrared satellite observations by couplingmeteorological and chemical models
Vers une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par le couplage des modèles météorologique et chimique
Résumé
The Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) is the instrument that provides the most
satellite observations to the ARPEGE (Action de Recherche Petite Échelle Grande Scale) Numerical
Weather Prediction (NWP) model at Météo-France. This sensor was developed jointly by CNES
(Centre National d’Études Spatiales) and EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation
of Meteorological Satellites) and is carried on board the Metop-A, B and C polar orbiting satellites.
The assimilation of these observations requires the use of a Radiative Transfer Model (RTM) called
RTTOV at Météo-France. The latter uses an a priori knowledge of the most likely thermodynamic
and chemical state of the atmosphere to simulate IASI observations. At Meteo-France, the
background thermodynamic fields come from a short-term forecast provided by ARPEGE but the
information on the chemical composition of the atmosphere comes from a single vertical reference
profile for each chemical species, provided by RTTOV. However, this approximation has a
significant impact on the quality of simulations and the use of infrared satellite observations for
NWP. Chemistry Transport Models (CTM) are able to provide forecasts of the chemical
composition of the atmosphere. At Météo-France, this CTM is called MOCAGE. This thesis
therefore proposes a method toward a better assimilation of infrared satellite observations by
coupling meteorological and chemical models. The first part of the work was to evaluate the
sensitivity of infrared observations to some atmospheric compounds. To do so, we participated in
the APOGEE (Atmospheric Profiles Of GreenhousE gases) measurement campaign, which enabled
us to measure in situ profiles of CO2, CH4 and O3. These data were used both to validate the quality
of our simulations and as verification data to assess atmospheric chemical composition derived
from CTM. We then supervised two Master 1 trainees to carry out an evolving climatology of CO2
in order to improve the use of infrared satellite observations. From these studies, it appears that the
quality of the simulations depends on the accuracy of the chemical information used and the
chemical component with the greatest impact on the simulations is ozone. Thus, the rest of the
thesis work was therefore focused on ozone. A first step was to prepare the assimilation of ozonesensitive
IASI channels. This work has shown both that the use of realistic ozone information from
a CTM can better simulate ozone-sensitive observations and provide additional information,
simultaneously improving temperature, humidity and ozone analyses [Coopmann et al., 2018]. Then
a new channel selection of IASI ozone-sensitive highlighted 15 channels that also improve
thermodynamic and chemical analyses. Finally, this channel selection was used in the fourdimensional
data assimilation system (4D-Var) and a coupling was performed between the
ARPEGE and MOCAGE models for ozone fields. The results show that the use of ozone from
MOCAGE allows a better use of infrared satellite observations and has a positive impact on the
quality of thermodynamic and ozone analyses but also on weather forecasts.
Le sondeur infrarouge hyperspectral IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage Infrarouge) est l’instrument qui fournit le plus d’observations satellitaires au modèle de Prévision Numérique
du Temps (PNT) ARPEGE (Action de Recherche Petite Échelle Grande Échelle) à Météo-France.
Ce capteur a été développé conjointement entre le CNES (Centre National d’Études Spatiales) et
EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) et est
embarqué à bord des satellites défilants MetOp-A, B et C. L’assimilation de ces observations
requiert l’utilisation d’un Modèle de Transfert Radiatif (RTM) qui s’appelle RTTOV à Météo-
France. Ce dernier utilise une connaissance a priori de l’état thermodynamique et chimique de
l’atmosphère le plus probable pour simuler les observations IASI. À Météo-France, les champs a
priori thermodynamiques proviennent d'une prévision à courte échéance fournie par ARPEGE mais
les informations sur la composition chimique de l’atmosphère sont issues de profils chimiques de
référence invariants dans le temps et l’espace fournit par RTTOV. Or, cette approximation a un
impact important sur la qualité des simulations et l’utilisation des observations satellitaires
infrarouges pour la PNT. Les Modèles de Chimie Transport (CTM) sont capables de fournir des
prévisions de la composition chimique de l’atmosphère. À Météo-France, ce CTM s’appelle
MOCAGE. Ce travail de thèse propose donc une méthode permettant une meilleure assimilation des
observations satellitaires infrarouges par un couplage entre les modèles météorologique et
chimique. La première partie du travail a été d’évaluer la sensibilité des observations infrarouges à
la chimie atmosphérique. Pour cela nous avons participé à la campagne de mesure APOGEE
(Atmospheric Profiles Of GreenhousE gasEs) qui nous a permis de mesurer des profils in situ de
CO2, CH4 et O3. Ces données ont été utilisées à la fois pour valider la qualité de nos simulations et
comme de données de vérification pour évaluer les a priori de composition chimique atmosphérique
issus de CTM. Nous avons par la suite encadré deux stagiaires de Master 1 pour réaliser une
climatologie évolutive de CO2 afin d'améliorer l’utilisation des observations satellitaires
infrarouges. De ces études, il ressort que la qualité des simulations dépend de la précision de
l’information chimique utilisée et le constituant chimique ayant l’impact le plus important sur les
simulations est l’ozone. Ainsi, la suite du travail de thèse s'est donc articulée autour de l’ozone. Une
première étape a consisté à préparer l’assimilation de canaux IASI sensibles à l’ozone. Ce travail a
montré à la fois que l’utilisation d’une information réaliste d’ozone issue d’un CTM permet de
mieux simuler les observations sensibles à l’ozone et d’apporter de l’information supplémentaire,
améliorant simultanément les analyses de température, d’humidité et d’ozone [Coopmann et al.,
2018]. Puis une nouvelle sélection de canaux IASI sensibles à l’ozone a mis évidence 15 canaux
permettant également d’améliorer les analyses thermodynamiques et chimiques. Enfin cette
sélection de canaux a été utilisée dans le système d’assimilation de données quadri-dimensionnelle
(4D-Var) et un couplage a été réalisé entre les modèles ARPEGE et MOCAGE pour les champs
d’ozone. Les résultats montrent que l’utilisation de l’ozone de MOCAGE permet une meilleure
utilisation des observations satellitaires infrarouges et a un impact positif sur la qualité des analyses
thermodynamiques et d’ozone mais également sur les prévisions météorologiques.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)