Radar remote sensing of rain and melting precipitation in high mountains (French Alps) - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Radar remote sensing of rain and melting precipitation in high mountains (French Alps)

Apport de la télédétection radar pour l’estimation des précipitations liquides, solides et en fusion dans les hautes montagnes (Alpes Françaises)

Anil Kumar Khanal
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1246201
  • IdRef : 268655677

Résumé

High frequency (X-band) radars provide the necessary resolution to capture the spatial-temporal variability of precipitation in mountainous terrain. A mountain-top radar with 360◦ visibility can detect incoming systems from long range and captures the fine-scale dynamics of convective systems over a large area. A valley-based radar can capture local (due to beam blockage) but detailed thermodynamic phase change (in melting layer) of falling hydrometeors in stratiform systems. The melting layer (ML) often occurs below mountain-top altitudes in winter. The attenuation is significant in medium-heavy precipitation and in the ML at X-band and needs to be corrected for quantitative precipitation estimation (QPE) applications. Radar positioning dilemma, attenuation and poor understanding of melting layer, among others, make QPE in complex terrain challenging.A unique observation system has been deployed in the French Alps (Grenoble), since 2016, composed of two polarimetric X-band radars, MOUC atop Mt. Moucherotte at 1913 m asl and XPORT at UGA campus in the valley at 220m asl. Two radar systems 11 km apart with an altitude gradient of 1700 m, offers a unique opportunity to simultaneously identify the ML from valley-based radars, and study the propagation of electromagnetic waves within the ML using the low-elevation scans of mountain-top radar. A K-band micro rain radar (MRR) and a disdrometer (DSD) at UGA site along with 10 rain gauge stations at scattered around Grenoble complete the RadAlp experiment setup.An algorithm for ML identification is developed using valley-based radar systems: it uses the quasi-vertical profiles of XPORT polarimetric measurements (horizontal and vertical reflectivity, differential reflectivity, cross-polar correlation coefficient), and the MRR vertical profiles of apparent falling velocity spectra and reflectivity. The algorithm produces time series of the altitudes and values of peaks and inflection points of the different radar observables. A literature review links the micro-physical processes at play during the melting process with the available polarimetric and Doppler signatures. A study of climatology of polarimetric indicators of melting layer helps to characterize the melting layer during the stratiform precipitation event.Potential to exploit the dual-polarimetric capability in attenuation correction ofX-band weather radar in presence of ML is explored by studying the relationship between differential phase shift (Φdp) and path integrated attenuation (PI A) at different stages of melting. Mountain reference technique provides direct measurements of PIA at low elevation angles of MOUC radar. Φdp is independent of attenuation, absolute radar calibration errors and ground clutter, and provides a robust way to correct attenuation. It is however obtained from noisy range profiles. A Φdp regularization algorithm is developed: it exploits the cumulative nature of Φdp and removes noise using the iterative maximum-allowed step size approach. PI A- Φdp relationship at X-band within the ML is established.Dual-polarimetric capabilities of the radar is further exploited to recover multi-moment characteristics of drop/particle size distributions of precipitation aimed at optimizing the recovery of parameters to improve the attenuation correction algorithms at X-band. Different formulations of attenuation correction are revisited to develop a computational model. A sensitivity analysis approach with a cost function helps to optimize the parameters. The comparison of rainfall rates with the rain-gauge provides the validation of QPE improvement.
Les radars haute fréquence (bande X) fournissent la résolution nécessaire pour saisir la variabilité spatio-temporelle des précipitations en terrain montagneux. Un radar au sommet d'une montagne avec une visibilité de 360◦ peut détecter les systèmes entrants à longue distance et capturer la dynamique à fine échelle des systèmes convectifs. Un radar basé dans une vallée peut capturer le changement de phase thermodynamique local mais détaillé des hydrométéores en chute dans les systèmes stratiformes. La couche de fusion (ML) se trouve souvent sous les altitudes du sommet des montagnes en hiver. L'atténuation est importante dans les précipitations mi-lourdes et dans la couche de fusion en bande X, et doit être corrigée pour les applications d'estimation quantitative des précipitations (QPE). Le dilemme du positionnement du radar, l'atténuation et la mauvaise compréhension de la ML, entre autres, rendent difficile l'EPQ en terrain complexe.Un système d'observation unique a été déployé dans les Alpes Françaises, depuis 2016, composé de deux radars polarimétriques en bande X, MOUC au sommet du Mont Moucherotte à 1913 m d'altitude et XPORT sur le campus de l'UGA dans la vallée à 220m d'altitude. Deux systèmes radar séparés 11 km avec un gradient d'altitude de 1700 m, offrent une opportunité unique d'identifier simultanément la ML à partir des radars basés dans la vallée, et d'étudier la propagation des ondes électromagnétiques dans la ML en utilisant les balayages à basse altitude du radar du sommet de la montagne. Un micro-radar de pluie en bande K (MRR) et un disdromètre (DSD) sur le site de l'UGA ainsi que 10 stations pluviométriques dispersées autour de Grenoble complètent le dispositif expérimental de RadAlp.Un algorithme d'identification des ML est développé à partir des systèmes radar basés sur les vallées: il utilise les profils quasi verticaux des mesures polarimétriques du XPORT, et les profils verticaux du MRR des spectres de vitesse de chute apparente et de la réflectivité. L'algorithme produit des séries temporelles des altitudes et des valeurs des pics et des points d'inflexion des différentes observables radar. Une revue de la littérature met en relation les processus microphysiques en jeu lors de la fonte avec les signatures polarimétriques et Doppler disponibles. Une étude de la climatologie des indicateurs polarimétriques de la couche de fusion permet de la caractériser pendant l'événement de précipitation stratiforme.Le potentiel d'exploitation de la capacité polarimétrique dans la correction de l'atténuation du radar météorologique en bande X en présence de ML est exploré en étudiant la relation entre le déphasage différentiel (Φdp) et l'atténuation intégrée au chemin (PIA) à différents stades de la fusion. La technique de référence en montagne fournit des mesures directes de PIA à des angles d'élévation faibles du radar MOUC. Φdp est indépendant de l'atténuation, des erreurs absolues d'étalonnage du radar et du fouillis terrestre, et fournit un moyen robuste de corriger l'atténuation. Il est cependant obtenu à partir de profils de distance bruités. Un algorithme de régularisation de Φdp est développé : il exploite la nature cumulative de Φdp et élimine le bruit en utilisant l'approche itérative de la taille de pas maximale autorisée. La relation PIA-Φdp dans la bande X au sein de la ML est établie.Les capacités bi-polarimétriques du radar sont exploitées pour récupérer les caractéristiques multi-moments des distributions de taille des particules des précipitations, afin d'optimiser la récupération des paramètres pour améliorer les algorithmes de correction de l'atténuation dans la bande X. Différentes formulations de la correction d'atténuation sont revisitées pour développer un modèle de calcul. Une approche d'analyse de sensibilité avec une fonction de coût permet d'optimiser les paramètres. La comparaison des taux de précipitations avec le pluviomètre fournit la validation de l'amélioration de l'QPE.
Fichier principal
Vignette du fichier
KHANAL_2022_archivage.pdf (21.14 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04064653 , version 1 (11-04-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04064653 , version 1

Citer

Anil Kumar Khanal. Radar remote sensing of rain and melting precipitation in high mountains (French Alps). Environmental Engineering. Université Grenoble Alpes [2020-..], 2022. English. ⟨NNT : 2022GRALU035⟩. ⟨tel-04064653⟩
62 Consultations
8 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More