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Utilisation des données altimétriques pour valider les séries temporelles des flotteurs Argo

Utilisation des données altimétriques pour valider les séries temporelles des flotteurs Argo. Stéphanie Guinehut CLS, Division d’Océanographie Spatiale. Objectifs. Contrôle des données en temps quasi-réel (boucle courte), avant le DMQC

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Utilisation des données altimétriques pour valider les séries temporelles des flotteurs Argo

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  1. Utilisation des données altimétriques pour valider les séries temporelles des flotteurs Argo Stéphanie Guinehut CLS, Division d’OcéanographieSpatiale

  2. Objectifs • Contrôle des données en temps quasi-réel (boucle courte), avant le DMQC • Flaguer les données dès qu’un dysfonctionnement est détecté •  base de données plus propre en temps réel •  contrôle de cohérence sur l’ensemble du jeu de données • Utilisation de données altimétriques contemporaines aux mesures Argo •  SLA / DHA corrélées •  SLA = activité mésoéchelle + variabilité interannuelle, meilleur qu’une climatologie • Analyses effectuée pour chaque flotteur Argo • S. Guinehut, C. Coatanoan, A.-L. Dhomps, P.-Y. Le Traon and G. Larnicol, 2009: On the use of satellite altimeter data in Argo quality control, JAOT, vol26, pp 395-402.

  3. Reminder of the method • The main idea is to compare co-located : • Altimeter Sea Level Anomalies (SLA) • and Dynamic Height Anomalies (DHA) from Argo T/S profiles for each Argo float time series • Method : DHA = DH – Mean-DH / SLA 2 times series co-located in time and space SLA : AVISO combined maps DHA : Argo Coriolis-GDAC data base DH calculated from T/S profiles using a ref. level at 200, 400, 900, 1200 or 1900 dbar only data with : POSITION_QC = ‘0’, ‘1’, ‘5’, ‘8’ JULD_QC = ‘0’, ‘1’, ‘5’, ‘8’ PRES/TEMP/PSAL_QC = ‘1’ (DATA_MODE=‘R’) PRES_ADJ/TEMP_ADJ/PSAL_ADJ_QC = ‘1’ (DATA_MODE=‘A’/’D’) Mean-DH : contemporaneous Argo synthetic climatology

  4. Global results – very good consistency • The majority of floats ! Float : 1900586 r : 0.96 rms-diff : 12.53 % mean-diff : -2.27 cm samples : 90

  5. Global results – very good consistency Float : 3900133 r : 0.91 rms-diff : 20.44 % mean-diff : -0.73 cm samples : 147

  6. Global results – very good consistency Float : 2900138 r : 0.94 rms-diff : 6.53 % mean-diff : 1.20 cm samples : 112

  7. Method • Method : • DHA = DH – Mean-DH / SLA • Differences between DHA and SLA can arises from : • Differences in the physical content of the two data sets • Problems in SLA (assumed to be perfect for the study) • Problems in the Mean-DH / Inconsistencies between Mean-DH and DH • Problems in DH (i.e. the Argo data set) • In order to minimize the problems in the Mean-DH, we use a synthetic climatology consistent with the Argo period • In order to take into account the differences in the physical content of the two data sets, mean representative statistics of these differences have first been computed

  8. Mean representative statistics • Computed using the same data set – questionable floats separated • Correlation coefficient (DHA/SLA) : • Rms of the differences (SLA-DHA) as % of SLA variance : 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 • 30 50 70 90 110 130 150 %

  9. Representative anomalies • Spike Float : 5900155 • Visual control needed • Bad salinity data at depth

  10. Representative anomalies • Offset Float : 1900581 r : 0.61 rms-diff : 2187.00 % mean-diff : 15 cm samples : 69 * statistics on DHA-Real DMQC has extracted the offset  Salinity offset Vertically averaged correction applied= -0.243 psu

  11. Representative anomalies • Drift Float : 5900963 SP ~ –14 dbar SLA-DHA ~ 6 cm Figure : courtesy of Annie Wong CYCLE NO ~ 119 Careful analysis by the DM operator Evidence of a negative pressure drift SLA DHA (real-time)

  12. Representative anomalies • Chaotic Float : 1900259 r : -0.2 rms-diff : 815.00 % mean-diff : -10.3 cm samples : 95 • Profile to profile high variability

  13. Global results – Updated every 3 months • ftp://ftp.ifremer.fr/ifremer/argo/etc/argo-ast9-item13-AltimeterComparison • List of floats to be checked : • DAC WMO INST-TYPE TYPE OF ANOM • ------------------------------------------------------------------------------ • kma 2900434 846 spikes • meds 4900116 846 offset • meds 51886 831 offset • meds 51887 831 offset • incois 2900783 846 offset • coriolis 1900651 846 spike • coriolis 5900198 842 ? • coriolis 6900399 841 offset • coriolis 69039 842 drift • bodc 1900141 842 spike • bodc 1900454 842 spikes • …………. • Envoi de mails ciblés pour chaque flotteur en alerte  DAC + DM-Operator • http://www.jcommops.org/jcommops-ptf/WebObjects/jcommops-ptf.woa/wa/PtfComponent?code=5900284&prog=Argo

  14. Status on the anomalies detected since June 2008 Backlogs corrected Anomalies Feedbacks • Between 10 and 20 floats corrected after each run • ~ 40 to 60 floats corrected each year

  15. Impact of the reference level • Good data • Bad data - Impact of the salinity drift increases with the ref level

  16. Limitations of the method in terms of pressure and salinity signals to be detected • Theoretical study using WOA05 fields  salinity offset • Little geographical variations of the impact • Impact with reference level and offset Impact of a salinity offset of +0.05 psu on a (0-900)dbar DH -3.41 -3.38 -3.35 -3.31 -3.28 -3.25 cm

  17. Limitations of the method in terms of pressure and salinity signals to be detected • Theoretical study using WOA05 fields  pressure offset • Large geographical variations of the impact + small seasonal variations • Impact with offset, small differences with ref level Impact of a pressure offset of -10 dbar on a (0-900)dbar DH -6 -4.9 -3.8 -2.7 -1.6 -0.5 cm

  18. Limitations de la méthode • Limitations de la méthode – Climatologie Synthétique • Si 3 cm est le biais min qu’il est possible de détecter entre SLA et DHA Biais min en pression – DH (0-900) dbar Biais min en salinité -50 -30 -25 -20 -15 -10 -5 dbar

  19. Étude de l’impact des corrections de salinité appliquées en temps différé – par comparaison aux données altimétriques • Méthode : SLA/DHA – SLA/DHA_Adj • 177 802 profils SLA/DHA/DHA_Adj • 118 887 profils (67 %) avec PSAL(z=1) = PSAL_Adj(z=1) • majorité des profils (32 %) avec une correction < 0.05 • de la cohérence SLA/DHA • + effet combiné des corrections appliquées sur les pressions  analyse à effectuer pour chaque série temporelle DM

  20. Perspectives pour d’autres jeux de données • Série temporelle des éléphants de mer • Biais observés pour les capteurs de salinité année 2009

  21. Perspectives pour d’autres jeux de données • Série temporelle des éléphants de mer • Biais observés pour les capteurs de salinité année 2009

  22. Perspectives pour d’autres jeux de données • Série temporelle des éléphants de mer • Biais observés pour les capteurs de salinité année 2009 EN

  23. Perspectives pour d’autres jeux de données • XBTs  comparaisons avant/après correction eq. chute • Etude de la cohérence globale du jeu de données • ? Pas vraiment des séries temporelles • ? Salinité • . Wijffels et al., J. of Climate, 2008

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