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Le rôle des observations spatiales pour l’étude de l'atmosphère dans le cadre du changement climatique Olivier Boucher, Met Office Hadley Centre (détachement CNRS)

Rencontre CNES "Espace et changement climatique" - 4 juillet 2008


ContributionsCathy Clerbaux, Service d’AéronomieCyril Crevoisier, Laboratoire de Météorologie DynamiqueEt l’équipe IASI

Didier Tanré, Laboratoire d’Optique AtmosphériqueFrédéric Parol, Laboratoire d’Optique AtmosphériqueEt l’équipe PARASOL

Helène Chepfer, Laboratoire de Météorologie DynamiqueSandrine Bony, Laboratoire de Météorologie Dynamique

Jean-Jacques Morcrette, ECMWFEt l’équipe GEMS-aerosol

Peter Thorne, Met OfficeAlejandro Bodas-Salcedo, Met OfficeMark Ringer, Met Office


Modèle de prévision numérique

du temps

Modèle de climat et de

système Terre

«Se

amle

ss p

redi

ctio

n»

Prévision immédiate

Prévision à court terme

Prévision à moyen terme

Prévision étendue

Prévision saisonnière

Prévision décennale

Satellite opérationnel

dédié « météo »

Satelliterecherche

dédié « météo »

Satelliteopérationnel

dédié « climat »

Satelliterecherche

dédié « climat »

Prévision centennale

Modèle océan - atmosphère


Observations spatiales et climat

Climatologie (par ex. nuages)

Détection de tendances (par ex. T)

Compréhension des processus

Evaluation des modèles de climat

Surveillance de la composition chimique de l’atmosphère


Surveillance des températures à partir des observations satellitaires et des radiosondes

NOAA (Advanced) Microwave Sounding Unit products (from UAH and RSS) show the potential benefits that a long-term space commitment can have and compliment in-situ measures.

P. Thorne, Met Office


PARASOL - Phase thermodynamique des nuagesFraction de nuages d’eau liquide (moyenne saisonnière)PARASOL - Phase thermodynamique des nuagesFraction de nuages d’eau liquide (moyenne saisonnière)

LOA/CNRS/USTL


LIDARO2RayleighCO2 / IR

CALIOP

CLOUDSAT

Distribution verticale des nuages - Altitude du sommet

LOA/CNRS/USTL


CICCS(CFMIP ISCCP/CloudSat/CALIPSO Simulator)

CICCS MAIN SCOPS SG

PRECIPCICCS SUB-GRID

CLOUDSAT

(Haynes et al, BAMS, 2007)

CALIPSO

(Chiriaco et al., MWR, 2006; Chepfer et al., GRL, 2008)

SUMMARY STATISTICS

•Software aimed to facilitate the exploitation of CloudSat and CALIPSO data in numerical models. ISCCP to be added in the near future.•Modular structure:

•Several centres involved:•Met Office Hadley Centre, LLNL/PCMDI, LMD/IPSL, CSU, Univ. Washington•http://www.cfmip.net

M. Webb, Met Office


ISCCP simulator – High cloud in HadGEM1 and HadCM3

M. Ringer, Met Office


Comparaison CALIOP / LMDz-GCM

GCM GCM + SIMULATOR CALIOP / GOCCP

CLOUD FRACTION

LOW

MID

HIGH

JFM

H. Chepfer, LMD


Fréquence d’occurrence des hydrométeores

(Bodas-Salcedo et al., JGR, submitted)


Cas d’étude du 26/02/2007

Effective Reflectivity Factor (dBZe)V

© Crown copyright Met Office Total AOTFine AOT

PARASOL - Epaisseur optique des aérosolsPARASOL - Epaisseur optique des aérosols

LOA/CNRS/USTL


Comparaison MODIS-PARASOL

Fine AOT

Total AOT

LOA/CNRS/USTL


MODIS

IFS

80°S80°S

70°S 70°S

60°S60°S

50°S 50°S

40°S40°S

30°S 30°S

20°S20°S

10°S 10°S

0°0°

10°N 10°N

20°N20°N

30°N 30°N

40°N40°N

50°N 50°N

60°N60°N

70°N 70°N

80°N80°N

160°W

160°W 140°W

140°W 120°W

120°W 100°W

100°W 80°W

80°W 60°W

60°W 40°W

40°W 20°W

20°W 0°

0° 20°E

20°E 40°E

40°E 60°E

60°E 80°E

80°E 100°E

100°E 120°E

120°E 140°E

140°E 160°E

160°E

exlz TotTau: SS3b+DU3b+2OM+2BC+1SU: GFEDv2_8dTuesday 1 July 2003 00UTC ECMWF Forecast t+12 VT: Tuesday 1 July 2003 12UTC Model Level 1 **

00.10.170.250.320.390.460.540.610.680.750.830.93

July 2003

J.-J. Morcrette, ECMWF


Comparaison en temps réel de la prévision avec AERONET

Sep’2007

Near-real time FC at TL159 L91

Bias

r.m.s. error

675 nm


Evaluation of GEMS aerosol model with aerosol data retrieved fromSEVIRI – Case study 1: 04.03.2004

SEVIRI 1330UT

MODIS (Terra) 1155UT

© Alexander Mangold, KMI-IRM, SEVIRI retrievals from Steven Dewitte

© Crown copyright Met OfficeECMWF model FC only at TL159 L91

Modis Aqua

38OW 40OW 42OW 44OW 46OW 48OW 50OW 52OW 54OW30OS 20OS 10OS 0O 10ON 20ON 30ON 40ON

1000900

800

700

600

500

400

300

200

100

100

100

100

100

100

200

200

300

Cloud fraction (blue lines) and Aerosols (grey lines and coulour dots): eybt TL159 L91 20070624_12+06h

20

50

100

150

200

250

300

350

400

427.4

30°S 30°S

20°S20°S

10°S 10°S

0°0°

10°N 10°N

20°N20°N

30°N 30°N

40°N40°N

40°W

40°W

0

0.1

0.17

0.25

0.32

0.39

0.46

0.54

0.61

0.68

0.75

0.83

0.9

3


Apport majeur de MetOp/IASI à l’étude du climat

1. Une continuité des mesures passées et futures.longues séries temporelles de variables climatiques

2. Un suivi de nouvelles variables climatiques.

Aérosols (AOD, altitude, jour/nuit)

Gaz à effet de serre Obs. simultanée de CO2, CH4, N2O

Surfaces continentales :température et émissivité

Nuages(propriétés microphysiques)

Depuis 2006MetOp/IASIAqua/AIRS

Depuis 2002NOAA/TOVS

1978-1999NOAA/ATOVS

1999-2005MetOp B et C

Altitude dust - Juin

max. value :~ 3926 m

CO2

CO

CH4surface

H2OO3

N2O

wavenumber (cm-1)Sens

ibilt

éca

naux

(K)

C. Crevoisier, LMD


Total col. COTotal col. CH4Total and tropo O3

Operational trace gas retrieval from IASI/METOP

Crédit Cathy Clerbaux

Service d’Aéronomie/CNRS


Carbon monoxide (CO) – Fires

Greece, 25-28 August 2007

NH3 C2H4CH3OH

CO

Credit P. Coheur (ULB)

Credit D. Hurtmans, S. Turquety (ULB, SA)


Sulfur dioxyde (SO2) – volcano plumes

Jebel at-Tair (Red sea), 1 October 2007

Credit L. Clarisse (ULB)


Conclusions

• Les observations satellitaires sont indispensables àl’étude du climat.

• On observe une intégration croissante avec les modèles et les mesures in-situ.

• La cohérence et la continuité des missions sont primordiales pour la surveillance de l’environnement.

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