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Virginie Capelle, Sébastien Champagne, Laurent Crépeau, Sylvain Cros, Juan Cuesta,

Spectroscopie. interprétation scientifique. Transfert radiatif. variables physiques. Strato. Inversion. Tropo. Observations. (sondeurs IR, lidars, radiomètres fluo). CLA. surf.

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Virginie Capelle, Sébastien Champagne, Laurent Crépeau, Sylvain Cros, Juan Cuesta,

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Presentation Transcript

  1. Spectroscopie interprétation scientifique Transfert radiatif variables physiques Strato Inversion Tropo Observations (sondeurs IR, lidars, radiomètres fluo) CLA surf. Atmosphère-Biosphère-Climat (télédétection)présenté parClaudia StubenrauchRaymond Armante, Alain Chédin, Cyril Crevoisier, Dimitri Edouart*, Pierre Flamant, Fabien Gibert, Yves Goulas*, Nicole Jacquinet, Ismaël Moya, Abderrahmane Ounis*, Noëlle Scott + Virginie Capelle, Sébastien Champagne, Laurent Crépeau, Sylvain Cros, Juan Cuesta, Fabrice Daumard+, Laetitia Estevan*, Antoine Fournier+, Anthony Guignard+, Florian Le Mounier*, Delphine Nobileau, Jêrome Pernin, Sophie Peyridieu+, Jihane Sayadi*, Thibaud Thonat+ Conception instrumentale: -instruments innovants -missions spatiales Journée scientifique: 3 Juin 2009 Salle Becquerel, Ecole Polytechnique

  2. Thèmes scientifiques Thèses Nuages et transport dans l’atmosphère libre cirrus / contrails (A-Train) Nuages, convection et vapeur d’eau Echanges tropo/strato et cirrus struct. nuage 3D (A-Train) gaz effet de serre (IASI) Gaz à effet de serre et feux de biomasse CO2 tropo/strato (ACE-FTS) CO2 (A-SCOPE) Aérosols : soulèvement, transport Strato Couche limite et surfaces continentales Propriétés radiatives(émissivité, température) absorption 02 (FLEX) Suivi du couvert végétal (par fluorescence) capteur fluo (FLEX) Tropo Structure CL et Flux (énergie, CO2, H2O) CLA Surf. Evolution du climat aérosols (IASI)

  3. 50°N 20 2 mois 2ppm 8 30°N-60°N 09/05 01/06 05/06 09/06 01/07 05/07 09/07 01/08 05/08 09/08 CARIBIC ACE-FTS profils verticaux de concentration de CO2 par observation spatiale en occultation solaire (ACE-FTS/SCISAT) Pierre-Yves Foucher, thèse Déc 2009 ACP 2009, et 1 article en préparation • améliorer connaissance du transport atmosphérique à grande échelle • déterminer hauteur d’injection de CO2 par les feux Comparaison avec modèle de transport FLEXPART • modélisation 4A/OP limbe • moyennes mensuelles 10°x10°, 5-25 km d’altitude, 2004-2009 • (erreur a priori < 0.5 %, écart type ~ 1 %) Comparaison avec campagne avion CARIBIC (altitude 9km) thèse de M. Diallo démarrera en automne (B. Legras/A. Chédin)

  4. Climatologie des traînées d’avion potentielles Nicolas Lamquin, thèse Déc 2009

  5. Climatologie des traînées d’avion potentielles Fréquence de sursaturation de glace AERO2k: fréquence d’altitude d’avion 400-500 300-400 250-300 200-250 150-200 hPa Fréquence des traînées potentielles Nicolas Lamquin, thèse Déc 2009 2 articles ACP en prép. AIRS calibrer par MOZAIC (avions de lignes) : présence de sursaturation -> probabilité de sursaturation AIRS région sursaturée RHi (%), radiosondages poursuite par IASI: proposition postdoc CNES

  6. Etude des surfaces continentales Structure 3D Canopée Lidar Végétation & Surfaces continentales Etude des liens entre photosynthèse, cycle du carbone et bilan radiatif Suivi du couvert végétal (fluorescence) Flux verticaux de CO2 Capteur aéroporté Emissivité de surface Capelle et al. in prep. Sondeurs IR IASI Seasonal variations negligible in most regions except Savannas flux de CO2 assimilé: 120 Gt C/an

  7. suivi de la croissance par fluorescence G-FLEX Plateforme avec une grue mobile et capteur fluorescence : Campagnes 2008/2009 INRA Avignon • Stockage de carbone dans la canopée forestière • Mesure conjointe de l'activité photosynthétique par fluorescence induite par laser • (avec I. Moya, Y. Goulas et A. Ounis) structure de la canopée par lidar UV Landes 2008 Collaborations: CEMAGREF, IPSL et INRA Cuesta et al., 2010

  8. En cours d’analyse : AIRS, Synergie A-Train (AIRS-CALIPSO-CloudSat), ACE-FTS, IASI, GOSAT (JAXA) Contribution à la préparation ADM-Aeolus (ESA) lancement en 2012: Vent, nuages, aérosols EarthCARE (ESA/JAXA): nuages, aérosols Initiée en phase 0/A CHARME pour la mesure CH4 et de la canopée coopération CNES – DLR IASI-NG climat-chimie-météo (IASI avec bruit/2 et res. spectr. x 2) CNES Minicarb CNES Proposée ACE-2 (Atmospheric Chemistry Exp.) : Appel à Idées EE-8 de l’ESA EXCALIBUR (CO2 et canopée) : Appel à Idées EE-8 de l’ESA FLEX (allégé) : Appel à Idées EE-8 de l’ESA VITAL-ISE (canopée et eaux côtières et intérieures): Appel à Idées de l’ESA pour la Station Spatiale Internationale Missions Spatiales cycle diurne CO2

  9. Contribution à la recherche nationale/internationale

  10. co-chairs: C. Stubenrauch, S. Kinne 0°-30°S LCA/CA HCA/CA Cloud Assessment http://climserv.ipsl.polytechnique.fr/gewexca Stubenrauch et al. 2009, GEWEX news CALIPSO: highest cloud layer CALIPSO SAGE AIRS HIRS-NOAA TOVS-B ISCCP PATMOS-x MODIS-ST MODIS-CE Winker Wang Wylie Rossow Heidinger Ackerman Minnis • participation of 10 global cloud climatologies • preparation of common data base with monthly statistics HCA/CA depends on instrument sensitivity seasonal cycles agree quite well

  11. 111 3,807,997 GEISA-09 1,668,371 GEISA-03 50 GEISA-09 line transition parameters sub-database evolution 4,000,000 3,000,000 + 2,139,626 entries 2,000,000 1,000,000 , 750,000 500,000 250,000 , , Jacquinet et al. (2009)

  12. Bilan ARA :variabilité climatique par obs. satellite 385 CO2 380 375 391 2003 2005 2007 CO2 383 AIRS IASI 2008 2007 Aqua/AIRS : 2003-2007 MetOp/IASI : 2007-… CO2 IASI-2 : 2013-… IASI-3 : 2016-… 375 ? 2008 2007 1860 CH4 CH4 +10ppbv 1760 Reprise de l’augmentation du méthane ? Aérosols Nuages Propriétés de surface Gaz à effet de serre p, T, e, De, IWP AOD, taille, altitude Émissivité, température contenu

  13. propriétés des aérosols désertiques Climatologie 7 ans : AIRS vs. MODIS Epaisseur optique @NASA Série temporelle 2003-2010 VIS MODIS : poussières (modes fin et grossier) et aérosols de feux @LMD IR AIRS/IASI: mode grossier des poussières @LOA VIS PARASOL : mode grossier (non sphérique) des poussières Altitude moyenne Comparaison avec CALIOP/CALIPSO 3km 1km Peyridieu et al., ACPD 2009 Altitude moyenne AIRS vs. CALIOP (niveau 2)<AIRS-CALIOP>  -300 m ± 360 mprès des sources de dust

  14. lidar radar MODIS,AIRSOCO Aura Parasol A-Train: synergy of passive & active instruments AIRS: cloud type CALIPSO: ‘apparent’ geometrical cloud thickness CloudSat: real geometrical cloud thickness Winker / Mace et al.2009 GEOPROF data cloudsat.cira.colostate.edu from AIRS-LMD from CALIPSO : real Dz from GEOPROF Cloud height relative to tropopause as function of cloud thickness } Stubenrauch et al., ACP 2010 only the very thickest opaque clouds (& surrounding anvils) penetrate stratosphere Correspond to large, organized, convective systems (as in Rossow & Pearl 2007)

  15. lidar radar MODIS,AIRSOCO Aura Parasol A-Train: synergy of passive & active instruments all clouds, global ___ LMD --- NASA ___ LMD --- NASA CALIPSO low clouds Evaluation of AIRS cloud height with CALIPSO (highest cloud, detected at 5km) good agreement with CALIPSO cldmidlevel (or pos. of max. backscatter)properties also depend on retrieval method Stubenrauch et al. JGR 2008 in agreement with Kahn et al. 2008

  16. lidar radar MODIS,AIRSOCO Aura Parasol A-Train: synergy of passive & active instruments Vertical extent (Dz) of high opaque clouds / Ci / thin Ci AIRS: cloud type CALIPSO: ‘apparent’ geometrical cloud thickness CloudSat: real geometrical cloud thickness Winker / Mace et al.2009 } GEOPROF data Cloudsat.cira.colostate.edu Stubenrauch et al., ACP 2010 • Dz(thin Ci) < Dz(Ci) < Dz(hgh op) • real Dz much larger than apparent Dz for high opaque cloud • good quality of AIRS cloud type identification

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