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Evaluation de la description des aérosols dans le CTM CHIMERE

Evaluation de la description des aérosols dans le CTM CHIMERE. Contributeurs: S olène Turquety, L aurent Menut, Hélène Chepfer , Stavros Stromatas (Thèse CNES/ADEME), Grégory Cesana Géraldine Réa (Thèse KIC/UPMC), Yonseob Kim (CDD CNES). Objectifs généraux:

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Evaluation de la description des aérosols dans le CTM CHIMERE

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  1. Evaluation de la description des aérosols dans le CTM CHIMERE Contributeurs: SolèneTurquety, LaurentMenut, Hélène Chepfer, StavrosStromatas(Thèse CNES/ADEME), Grégory Cesana Géraldine Réa (Thèse KIC/UPMC), Yonseob Kim (CDD CNES) • Objectifs généraux: • Evaluer les émissions régionales – en particulier pour les événements intenses (feux, dusts) • Processus de transport et paramétrisations • Variabilité spatio-temporelle de l’impact des sources (qualité de l’air en particulier) Région d’étude: Europe-Méditerranée (principalement) Analyses basées sur des comparaisons entre: • simulations du modèle de chimie-transport CHIMERE • observations surface (PM AIRBASE, AERONET) • observations satellitaires: • MODIS, PARASOL • CALIOP • Nécessite le développement d’un outil de comparaison modèle .vs. observations

  2. Evaluation de la description des aérosols dans le CTM CHIMERE • Présentations relatives au projet LMD/aérosols: • Contribution relative des feux: utilisation des observations A-Train pour évaluer la qualité des simulations CHIMERE (S. Stromatas) • Méthodologie de comparaison modèle .vs. Observations: outil OPTSIM • Analyse du cas de l’été 2007 • Importance de la pyroconvection en Europe et Méditerranée (G. Réa)

  3. Méthodologie: comparaisons modèle .vs. observations Simulation du signal lidar pour une comparaison directe aux L1 CALIOP • Simulation aérosols CHIMERE: • 8 classes de tailles (0.039, 0.078, 0.156, 0.312, 0.625, 1.25, 2.5, 5, 10 μm) • Sulfates, nitrates, ammonium, organicaerosols and sea-salt (seeBessagnet et al. (2010) for details) • Gas-particlepartitioning of the ensemble Sulfate/Nitrate/Ammonium: ISORROPIA code • Dust • SimuEuro-Med: • 18 niveaux (jusqu’à 200hPa) • Météo WRF • Emissions: EMEP (anthr.), MEGAN (biog), APIFLAME (feux), dust • Post-processing: propriétés optiques  S. Stromatas et al. (Geosc. Mod. Dev., 2012) Note: généralisation de l’approche deHodzic et al. (2004, lidar sol), Vuoloet al. (2009, analyse climato dusts)

  4. Exemple: transport de poussières désertiques • R2= 58%, Bias = −0.25, RSME = 0.28 for AOD (500nm) • AOD isunderestimated by the model • Verygood agreement for the lower values of Angstr̈omExp. (→ dust)

  5. Exemple: transport de poussières désertiques Scattering Ratio : 9 July 2007 (night) Example of profile: Contributions in CHIMERE: CHIMERE vs CALIOP Using OPTSIM

  6. Analyse de l’impact des feux: projet APIFLAME (www.lmd.polytechnique.fr/apiflame) • Evolution chimique? • Production d’ozone? • Impact à longue distance? • Prévisibilité? • Emissions? • Altitude d’injection? • Projet 2010-2013, financé par programme national PRIMEQUAL – APR Longue distance • Collab. LMD (PI S. Turquety), INERIS, CEREA, LA, LOA, LATMOS, LSCE

  7. Inventaire d’émission APIFLAME • Approche générale Model Observations MODIS 500x500m Area burned (MCD45) Database Emiss. parameter USGS landuse ORCHIDEE Carbone, hydro & veg Estimation des émissions pour toutes les espèces gazeuses et particulaires pour lesquelles on dispose de facteurs d’émission. En cours d’intégration dans ECAD à 25 km de résolution Burnt area Emission factor Biomass density Burning efficiency x x x Emissions Model species Model grid

  8. Cas d’étude de l’été 2007: CHIMERE vs obs. sol

  9. Cas d’étude de l’été 2007: CHIMERE vs PARASOL/MODIS PARASOL AOD mode fin @ 865nm MODIS AOD @ 550nm

  10. Analyse du transport à longue distance: CHIMERE vs CALIOP CALIOP • Panaches de feux observé 3 fois • Principales signatures simulées • Sous estimation de R’ • Panache semble trop étendu / transporté trop haut CHIMERE

  11. Analyse du transport à longue distance: CHIMERE vs CALIOP • Comparaison proche des sources: • Emissions sous-estimées • Revoir altitude d’injection • Contributions des dusts relativement importante

  12. Analyse du transport à longue distance: CHIMERE vs CALIOP • Comparaison loin des sources: • Emissions sous-estimées • Revoir altitude d’injection • Variabilité des émissions et de l’altitude? • Erreur de transport?

  13. Bilan et perspectives • Done: Développement de l’outil de comparaison OPTSIM • Ongoing: • Analyse du budget des aérosols en Euro-Méditerranée; exploitation des observations A-Train (S. Stromatas) • Evolution des propriétés aérosols dans les panaches de feux (différents événements) et évaluation des émissions • Influence de l’impact radiatif sur la photochimie – information apportée par l’analyse couplée d’observations satellitaires gaz traces / aérosols • Starting: • Caractérisation des aérosols à partir des observations CALIOP L1.5 (CDD Y. Kim) • Contrainte sur les PM de surface à partir des observations satellitaires (A-Train, MSG/SEVIRI) (Thèse G. Réa)

  14. Exemple: transport de poussières désertiques Color Ratio : 9 July 2007 (night)

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