Note publique d'information : Dans les modèles de prévision numérique du temps, les observations satellitaires sont
devenues indispensables pour la production d'une analyse atmosphérique optimale. Or,
malgré les performances et la maturité des systèmes d'assimilation actuels, ces observations
demeurent fortement sous-exploitées au-dessus des surfaces continentales pour différentes
raisons. L'objectif de cette étude est d'améliorer la représentation de la surface
(en température et émissivité) afin de mieux assimiler les observations de télédétection
dans les modèles. Dans un premier temps, nous avons cherché à vérifier la validité
des hypothèses de surface pour le calcul de l'émissivité micro-onde au dessus d'une
surface enneigée (région de l'Antarctique). L'effet de plusieurs hypothèses de surface
sur les émissivités micro-ondes a été étudié et la qualité des simulations de températures
de brillance a été sensiblement améliorée par la prise en compte d'une hypothèse pertinente.
Par la suite l'objectif était d'étendre l'assimilation des données infrarouges sensibles
aux surfaces continentales qui étaient jusque là rejetées des systèmes d'assimilation.
Les recherches récemment effectuées pour l'assimilation des données micro-ondes au-dessus
des continents, ont montré qu'un tel objectif est atteignable si la surface est mieux
caractérisée. J'ai consacré une bonne partie de ma thèse a évaluer le potentiel d'une
estimation de l'émissivité et de la température de surface à partir des données du
radiomètre SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) embarqué sur MSG
(METEOSAT SECONDE GENERATION). La forte sensibilité aux nuages et les biais assez
marqués de la température de surface analysée dans ALADIN m'ont poussée à préférer
l'utilisation de climatologies d'émissivités IR du Land-SAF (EUMET-SAT Land Surface
Analysis - Satellite Application Facilities) plutôt que d'estimer directement ces
valeurs à partir des observations. J'ai montré qu'en me basant sur cette climatologie,
on pouvait restituer des températures de surface à partir du canal IR10.8 de même
qualité que celles du Land-SAF et que l'utilisation de cette température de surface
comme condition aux limites au modèle de transfert radiatif permet d'obtenir de bien
meilleures simulations aux canaux SEVIRI. Enfin, des expériences d'assimilation, au
sein de deux modèles à aire limitée, ont été conduites afin d'apprécier, pour la première
fois, l'impact de l'assimilation des observations IR sensibles à la surface sur la
qualité des analyses et des prévisions. L'impact prépondérant fut observé sur les
analyses d'humidité avec une tendance à assécher l'atmosphère en période estivale
et à l'humidifier en période hivernale. Ce changement d'humidité a été évalué avec
succès près de la surface à l'aide de données GPS indépendantes. L'impact sur les
prévisions et sur celles des précipitations en particulier, a été jugé positif principalement
sur le sud de l'Europe.
Note publique d'information : In numerical weather prediction models, satellite observations are essential to perform
optimal atmospheric analyses. Despite the performance and maturity of current assimilation
systems, for different reasons these observations remain highly underutilized over
land surfaces. This study aims to improve the description of the surface (temperature
and emissivity) to better assimilate remote sensing observations in models. Initially,
the validity of surface approximations used to calculate the microwave emissivity
over snow surface was evaluated (over the Antarctica region). The impact of several
surface approximations for microwave emissivity computation was studied and it was
found that the quality of brightness temperature simulations was improved using relevant
approximations. Thereafter, the objective was to extend the assimilation of infrared
surface-sensitive observations over land which were until now rejected by the assimilation
system. Recent researches to assimilate microwave observations over land have shown
that this objective can be reached with an adequatly described surface. A large part
of my PhD was devoted to the evaluate the potential to retrieve land surface emissivity
and land surface temperature from data provided by the SEVIRI radiometer (Spinning
Enhanced Visible and Infrared Imager) onboard METEO-SAT SECOND GENERATION. The strong
sensitivity to clouds and the large bias found in the land surface temperature computed
by the ALADIN meso-scale model encouraged me to use infrared emissivity climatology
from the Land-SAF (EUMETSAT Land Surface Analysis - Satellite Application Facilities)
rather than direct retrieval from SEVIRI observations. I have shown that, with these
climatologies, the land surface temperature could be retrieved at channel IR10.8 with
the same quality as the one from the Land-SAF. The use of this temperature as boundary
conditions of the radiative transfer model improve the brightness temperature simulations
at SEVIRI channels. For the first time, assimilation experiments were conduced within
the two limited area models to assess the impact of the assimilation of surface-sensitive
infrared observations over the analysis and forecast skills. The predominant impact
was observed on the analysis of the moisture with a tendency to dry out the atmosphere
in summer and increase moisture in winter. The change in moisture was successfully
evaluated near the surface, using independent GPS data. The impact on forecasts, in
particular the cumulative precipitation forecasts, was considered to be positive mainly
over southern Europe.
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