C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
IASI & les travaux en cours/futurs IASI & les travaux en cours/futurs dans LMDz-INCA et CHIMEREdans LMDz-INCA et CHIMERE
METOP-A lancé en octobre 2006METOP-A lancé en octobre 2006
IASIProduits météoH2O, T, O3
Produits chimie-climatCO, CH4, N2O, CO2,
HNO3, CFC-11, CFC-12, SO2, aérosols
GOME-2O3, NO2, SO2, H2CO
MHS MHS AVHRRAVHRR
AMSU-A AMSU-A GOME-2 GOME-2
METOP-A : premières donnéesMETOP-A : premières données
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
IMG/ADEOS
MOPITT/TERRA
TES/AURA
AIRS/AQUA
Past/current nadir-looking tropospheric remote sounders (CO)
SCIAMACHY/ENVISAT
Japanese satellite
US satellite
European satellite
METOP-A, METOP-B, METOP-C
2006-2020
Plate-forme meteo & Temps réel
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
CO - MOPITT
Remote sensing of trace gases using the thermal infrared spectral
range
IASI (2006-2020)
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Algorithme d’inversion
Assimilation
de données
Niveaux 1
Niveaux 2 Niveaux 3 ou 4
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Ts
COCH4
O3
Clerbaux et al., IEEE 1999; JGR 2001Hadji-Lazaro et al., JGR 1999
IASI operational products [Turquety et al, JGR 2004]
Turquety et al. GRL 2002
Clerbaux et al., ACP 2003
Hadji-Lazaro et al., GRL 2001
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
0
10
20
30
40
0 1x1012 2x1012 3x1012 4x1012
[O3] (molecules cm-2)
alti
tud
e (k
m)
Arctic Northern mid-latitudes
VORTEX
WOUDC O3 sondes
IMG O3 measurement
A priori
IMGO3 [Coheur et al. JGR, 2005 ]CO [Barret et al, ACP, 2005]HNO3 [Wespes et al., JGR, 2006]
Profils ?O3
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
0
10
20
30
-0.1 0.0 0.1 0.2 0.3
averaging kernel
Alti
tude (
km) 20 km
18 km16 km14 km12km
10 km
1 km
220 230 240 250 260 270 280 290 300 3102.0
2.5
3.0
3.5
4.0 Ny Alesund Uccle Hilo Wallops Easter Island Lauder Wallops
DO
FS
Surface temperature (K)
► Entre 2 et 4 éléments d’information► Sensibilité maximale haute trop – basse strato► Information limitée dans la couche limite
DOFS Averaging Kernels
Sensibilité verticaleO3
0
10
20
30
40
0 25 50 75 100 125 150
error (%)
altit
ude
(km
)
a priori variability total error
error sources: smoothing measurement upper-air temperature profile ILS
[Coheur et al. JGR, 2005 ]
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
+ GOME-2
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Applications opérationnelles2006 METOP (IASI/GOME) 2006 METOP (IASI/GOME) 2020
CO MOPITT/AURASO2 AIRS/AQUA
NO2 SCIAMACHY/ENVISAT
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Collaboration avec LPMAA, LSCE, LMD, LA, LISA, CEREVECollaboration avec LPMAA, LSCE, LMD, LA, LISA, CEREA
Coordination CNES/TOSCA
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Coordination CNES/TOSCA
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Collaboration avec LPMAA, LSCE, LMD, LA, LISA, CEREA
Coordination CNES/TOSCA
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Assimilation/ Modélisation inverse des Assimilation/ Modélisation inverse des données IASI dans le modèle LMDz-données IASI dans le modèle LMDz-
INCA INCA
LSCE – Didier Hauglustaine, Fred. Chevallier, Ph Bousquet
SA – Cathy Clerbaux, Solène Turquety
Noveltis – A. Klonecki, P. Prunet (op.obs IASI + Kalman/Palm)
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
LMDzINCA Model
Atmospheric chemistry in the troposphereand stratosphere;
Long-lived greenhousegases (CO2,CH4, N2O, CFC);
Aerosols (sulfur, carbon,natural);
Data assimilation and inverse modelling(CO2, CH4, CO, CH2O, O3,NO2);
Global-regional couplingLMDzINCA-CHIMERE.
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Bayesian inference @ LSCEBayesian inference @ LSCE To estimate sources and sinks of COTo estimate sources and sinks of CO22 and CH and CH44
using measurements of atmospheric using measurements of atmospheric concentrationsconcentrations Bousquet et al., Nature, 2006Bousquet et al., Nature, 2006
Use LMDZ model of atmospheric tracer Use LMDZ model of atmospheric tracer transporttransport Chevallier et al., 2005, 2006Chevallier et al., 2005, 2006
TL and AD of LMDZ tracer transport manually TL and AD of LMDZ tracer transport manually coded for an efficient computation of the coded for an efficient computation of the gradient of the cost functiongradient of the cost function
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Simplified chemistry modelSimplified chemistry model
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Wetlands contribute the most to the methane inter-annual variability. Biomass burning contributes less except during specific events as 1997-98 (El Niño).
Since 1999, compensation between rising fossil fuel emissions and decreasing wetland emissions associated to general dryness of the northern hemisphere. Explain the decrease in CH4 growth rate.
Inverse modelling results in good agreement with satellite data derived emissions for biomass burning and wetlands.
Bousquet et al., Nature, 2006
Methane inverse Methane inverse
modellingmodelling
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
http://www.lsce-inca.cea.fr/
Prototype de plate-forme de prévision de la composition atmosphérique à l’échelle globale
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
jiFeuxjiFeux
jourNbjimonthE
jiEdaily ,,
_/,,
,
Region
Regionclimato
Redistribution des émissions climatologiques
Dans chaque région, pour chaque point de grille (i,j) :
Régions choisies…
Travaux Solène Turquety
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Campagnes de mesures (IPY/POLARCAT)
Terra
ERS
MISR, MODIS, MOPITT
ERS-2
GOME
Envisat
SCIAMACHY
Aqua
AIRS, MODIS
NASA DC-8
UK BAE-143
DLR Falcon
NOAA-P3
DOE G-1
NASAProteus
NOAA ship Ronald H. Brown
Chimie en mode ‘opérationel’
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
LMDz-INCA global
surface ozone (ppb) – 19/07/2001 3.75° x 2.5°
LMDz-INCA zoom
surface ozone (ppb) – 19/07/2001 0.5° x 0.5°
surface ozone (ppb) – Août 2001
Chimère _c
50x50 km2
S. Szopa – D. Hauglustaine - R. Vautard
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Assimilation des données IASI dans le Assimilation des données IASI dans le modèle CHIMERE pour améliorer la modèle CHIMERE pour améliorer la
prévision de la qualité de l’airprévision de la qualité de l’air
SA – Cathy Clerbaux
LISA – Matthias Beekmann
Anne Boynard, doc CNES/ADEME
+ collaboration CEREA/INRIA JP Berroir/B. Sportisse
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Etudes préliminaires: apport de la mission Etudes préliminaires: apport de la mission IASI/MetOp pour les études de la qualité de l’airIASI/MetOp pour les études de la qualité de l’air
Caractéristique des observationsCaractéristique des observations Exploitation dans un modèle régionalExploitation dans un modèle régional Création de climatologies 3D de l’ozone au-Création de climatologies 3D de l’ozone au-
dessus de l’Europedessus de l’Europe
Amélioration de notre compréhension de la Amélioration de notre compréhension de la chimie troposphériquechimie troposphérique
Amélioration des prévisions de la qualité de Amélioration des prévisions de la qualité de l’airl’air
Objectifs de la thèseObjectifs de la thèse
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Restitution des profils verticaux d’ozone à partir des radiances observées par IASI
Spectres atmosphériques
IASI
Profils d’ozone
Algorithmes de restitution
Couplage
Code SA-NN (réseaux de neurones)
Atmosphit (interpolation optimale)
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Couplage de 2 codes d’inversion
Fonctions de lissage
Profils d’erreurs
Observations en quasi-temps réel
Code SA-NN (réseaux de neurones)
Atmosphit (interpolation optimale)
Caractérisation des observations
C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006C. Clerbaux – Réunion ADOMOCA – Novembre 2006
Mise en place de l’assimilation des données IASI dans le modèle de chimie-transport CHIMERE
Assimilation par filtre Kalman
Méthode d’interpolation optimale (backup)
CHIMERE
Observations IASI
Création de climatologies en 3D de l’ozone au-dessus de l’Europe Documentation de l’amélioration du gain pour la prévision