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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
© Crown copyright Met Office
Contributions
Cathy Clerbaux, Service d’Aéronomie
Cyril Crevoisier, Laboratoire de Météorologie Dynamique
Et l’équipe IASI
Didier Tanré, Laboratoire d’Optique Atmosphérique
Frédéric Parol, Laboratoire d’Optique Atmosphérique
Et l’équipe PARASOL
Helène Chepfer, Laboratoire de Météorologie Dynamique
Sandrine Bony, Laboratoire de Météorologie Dynamique
Jean-Jacques Morcrette, ECMWF
Et l’équipe GEMS-aerosol
Peter Thorne, Met Office
Alejandro Bodas-Salcedo, Met Office
Mark Ringer, Met Office
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Prévision immédiate
« Seamless prediction »
Prévision à court terme
Modèle de
prévision numérique
du temps
Prévision à moyen terme
Prévision étendue
Modèle océan
- atmosphère
Prévision saisonnière
Prévision décennale
Prévision centennale
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Modèle de
climat et de
système Terre
Satellite
opérationnel
dédié « météo »
Satellite
recherche
dédié « météo »
Satellite
recherche
dédié « climat »
Satellite
opérationnel
dédié « climat »
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
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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 insitu measures.
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P. Thorne, Met Office
PARASOL -- Phase
Phase thermodynamique
thermodynamique des
des nuages
nuages
PARASOL
Fractionde
denuages
nuagesd’eau
d’eauliquide
liquide(moyenne
(moyennesaisonnière)
saisonnière)
Fraction
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LOA/CNRS/USTL
Distribution verticale des nuages - Altitude du sommet
CALIOP
CLOUDSAT
LIDAR
O2
Rayleigh
CO2 / IR
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LOA/CNRS/USTL
CICCS
(CFMIP ISCCP/CloudSat/CALIPSO Simulator)
•Software aimed to facilitate the exploitation of CloudSat and CALIPSO data in
numerical models. ISCCP to be added in the near future.
•Modular structure:
CICCS
MAIN
SCOPS
SG
PRECIP
CICCS SUB-GRID
CLOUDSAT
CALIPSO
(Haynes et
al, BAMS,
2007)
(Chiriaco et
al., MWR,
2006;
Chepfer et
al., GRL,
2008)
SUMMARY
STATISTICS
•Several centres involved:
•Met Office Hadley Centre, LLNL/PCMDI, LMD/IPSL, CSU, Univ. Washington
•http://www.cfmip.net
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M. Webb, Met Office
ISCCP simulator – High cloud
in HadGEM1 and HadCM3
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M. Ringer, Met Office
Comparaison CALIOP / LMDz-GCM
GCM
GCM + SIMULATOR
CALIOP / GOCCP
HIGH
MID
LOW
CLOUD FRACTION
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JFM
H. Chepfer, LMD
Fréquence d’occurrence des
hydrométeores
(Bodas-Salcedo et al., JGR, submitted)
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Cas d’étude du 26/02/2007
V
Effective Reflectivity Factor (dBZe)
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PARASOL -- Epaisseur
Epaisseur optique
optique des
des aérosols
aérosols
PARASOL
Fine AOT
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LOA/CNRS/USTL
Total AOT
Comparaison MODIS-PARASOL
Fine AOT
Total AOT
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LOA/CNRS/USTL
MODIS
July 2003
Tuesday 1 July 2003 00UTC ECMWF Forecast t+12 VT: Tuesday 1 July 2003 12UTC Model Level 1 **
exlz 80°W
TotTau:
SS3b+DU3b+2OM+2BC+1SU:
GFEDv2_8d
160°W
140°W
120°W
100°W
60°W
40°W
20°W
0°
20°E
40°E
60°E
80°E
100°E
120°E
140°E
160°E
IFS
80°N
80°N
70°N
70°N
60°N
60°N
50°N
50°N
40°N
40°N
30°N
30°N
20°N
20°N
10°N
10°N
0°
3
0.9
0.83
0.75
0.68
0.61
0.54
0°
10°S
10°S
20°S
20°S
30°S
30°S
40°S
40°S
50°S
50°S
60°S
60°S
70°S
70°S
80°S
80°S
0.46
0.39
0.32
0.25
0.17
0.1
0
160°W
© Crown copyright Met Office
140°W
120°W
100°W
80°W
60°W
40°W
20°W
0°
20°E
40°E
60°E
80°E
100°E
120°E
140°E
160°E
J.-J. Morcrette, ECMWF
Comparaison en temps réel
de la prévision avec AERONET
Bias
675 nm
Sep’2007
Near-real
time FC at
TL159 L91
© Crown copyright Met Office
r.m.s. error
Evaluation of GEMS aerosol model with aerosol data retrieved from
SEVIRI – Case study 1: 04.03.2004
MODIS (Terra) 1155UT
SEVIRI 1330UT
© Crown copyright Met Office
© Alexander Mangold, KMI-IRM, SEVIRI retrievals from Steven Dewitte
Modis Aqua
40°W
3
40°N
40°N
0.9
30°N
30°N
0.83
0.75
20°N
20°N
0.68
Cloud fraction (blue lines) and Aerosols (grey lines and coulour dots): eybt TL159 L91 20070624_12+06h
0.61
10°N
100
427.4
10°N
400
0.54
350
0.46
0°
200
0°
300
0.39
250
300
10°S
10°S
0.32
200
400
0.25
150
500
20°S
200
600
800
50
300
0
10
30°S
0
20
30°S
100
0
10
700
0.1
10
0
100
0.17
100
20°S
900
20
1000
0
O
38 W
O
30 S
O
O
40 W
O
42 W
O
20 S
O
44 W
O
10 S
O
40°W
© Crown copyright Met Office
O
46 W
0
ECMWF model FC only at TL159 L91
48 W
O
10 N
O
50 W
O
20 N
O
52 W
O
30 N
O
54 W
O
40 N
Apport majeur de MetOp/IASI à l’étude du climat
1. Une continuité des mesures passées et futures.
longues séries temporelles de variables climatiques
NOAA/TOVS
1978-1999
NOAA/ATOVS
1999-2005
Aqua/AIRS
Depuis 2002
MetOp/IASI
Depuis 2006
MetOp B et C
2. Un suivi de nouvelles variables climatiques.
Gaz à effet de serre
Obs. simultanée de CO2, CH4, N2O
max. value :
~ 3926 m
Altitude dust - Juin
Nuages
(propriétés microphysiques)
© Crown copyright Met Office
Sensibilté canaux (K)
Aérosols
(AOD, altitude, jour/nuit)
surface
CH4
CO2
N2O
O3
H2O
CO
wavenumber (cm-1)
Surfaces continentales :
température et émissivité
C. Crevoisier, LMD
Operational trace gas retrieval from IASI/METOP
Total and tropo O3
Total col. CH4
Total col. CO
Crédit Cathy Clerbaux
© Crown copyright Met Office
Service d’Aéronomie/CNRS
Carbon monoxide (CO) – Fires
Greece, 25-28 August 2007
CO
Credit D. Hurtmans, S. Turquety (ULB, SA)
NH3
C2H4
CH3OH
Credit P. Coheur (ULB)
© Crown copyright Met Office
Sulfur dioxyde (SO2) – volcano plumes
Jebel at-Tair (Red sea), 1 October 2007
Credit L. Clarisse (ULB)
© Crown copyright Met Office
Conclusions
• Les observations satellitaires sont indispensables à
l’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.
© Crown copyright Met Office