Transcript Tomographie GPS

Tomographie GPS: analyse de la variabilité
spatio-temporelle de la vapeur d’eau(1)
&
Etude des processus responsables de la
formation de cirrus subvisibles dans l’UTLS
tropicale(2)
Mathieu Reverdy
Principaux collaborateurs:
Joël Van Baelen, LaMP, Clermont-Ferrand(1)
Andrea Walpersdorf, LGIT, Grenoble(1)
Vincent Noël, LMD, Palaiseau(2)
Hélène Chepfer, LMD, Palaiseau(2)
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Plan
Tomographie GPS
Introduction GPS
GPS atmosphérique
Problème inverse
Campagne COPS
Cirrus subvisibles
Cirrus Subvisibles, caractéristiques
Répartition globale DJF, JJA
Statistiques DJF, JJA
Exemples de rétro-trajectoire
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INTRODUCTION
pourquoi étudier la vapeur d’eau ?
• Problématique des pluies intenses dans les Cévennes.
• Elle joue un rôle important dans la plupart des processus
météorologiques:
– Formation et entretien de la convection.
– Déclenchement des précipitations.
• Grande variabilité tant spatiale que temporelle.
• Paramètre physique difficile à étudier.
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INTRODUCTION
Systèmes existant pour étudier cette
grandeur.
Mesures in situ
Mise en oeuvre
Fréquence
Résultats
Radiosondages
++
toutes les 12
heures
profil
Radiomètres au
sol
+++
Continue.
coupe
Problème avec
les nuages.
Lidars
++++
Par beau
temps
profil + coupe +
répartition 3D
possible
Système satellite
Mise en oeuvre
Fréquence
Résultats
Radiomètres
++
2 fois par jour
Couverture
globale
GPS
+
Tout temps
24h/24
Champ 2D
répartition 3D si réseau
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GPS dense
GPS ATMOSPHERIQUE
• ZTD: retard total au
zénith.
• ZTD=ZHD+ZWD
Hydrostatique
Humide
~2m30=2m10+20cm
Récapitulatif
ZTD
Retard total
ZHD
Retard hydrostatique
ZWD
Retard humide
IWV
Vapeur d’eau intégrée
Très variable:
SIWV
Vapeur d’eau intégrée oblique
Entre 5cm et 40 cm
• Conversion du ZWD en
IWV
• Projection sur la ligne de
vue des satellites pour
obtenir les SIWV
• Les SIWV vont être
inversés dans le cadre de
la tomographie
Troposphère
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ZTD et ZHD (m)
ZWD (m)
PROBLEME INVERSE
Le problème inverse
• Données → Modèle → Estimation des paramètres
• Minimiser au plus les écarts aux valeurs
réelles.
• De manière générale :
– N mesures d’un paramètre (données d).
– M mesures à estimer (inconnues m).
• Postulat : il existe un lien entre les
inconnues et les données appelé modèle
et noté G.
• Forme la plus simple d = G * m
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PROBLEME INVERSE
• Si données>inconnues : problème surdéterminé
• Si données=inconnues : problème déterminé
• Si données<inconnues : problème :
– Partiellement déterminé.
Système global
Sous-système
surdéterminé
Sous-système
indéterminé
Ou
– Sous-déterminé.
Système global sous-déterminé
• Tomographie GPS correspond au cas
données<inconnues sous-déterminé.
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PROBLEME INVERSE
• Solution du problème inverse via la
formule suivante : méthode des moindres
carrés pondérés amortis.

1
t
1
m
t
2
  d  G  m 
1 1
e
m  m0  W  G  G  W  G    W
1
m
3
0
2
m : solution recherchée.
m0 : valeurs initiales.
Wm et We : matrice de pondération.
G : modèle → matrice de répartition des données.
d : données → SIWV contenu en vapeur d’eau intégrée oblique.
: facteur de pondération.

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PROBLEME INVERSE
Récapitulatif
ZTD
Retard total
ZHD
Retard hydrostatique
• Collecte ou calcul des
ZWD
Retard humide
paramètres atmosphériques:
IWV
Vapeur d’eau intégrée
– ZTD, ZHD, ZWD.
SIWV
Vapeur d’eau intégrée oblique
– IWV et SIWV.
• Définition d’un volume au-dessus du réseau GPS
découpé en éléments de volume : les voxels.
• Répartition des SIWV (données) dans chaque voxel pour
former le modèle G.
• Estimation des matrices de pondération et autres
paramètres relatifs à l’équation du système inverse.
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Campagne COPS
Campagne COPS
• Convective and Orographically-induced Precipitation Study.
• Campagne durant l’été 2007. Déploiement de divers instruments
(radar, GPS, etc…) pour étudier des phénomènes météorologiques.
• Réseau GPS d’environ 50 stations avec un espacement d’environ
50 km.
• Localisation intéressante pour connaître l’évolution de la vapeur
d’eau dans la vallée du Rhin et pour comprendre les mécanismes
liés aux reliefs.
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Campagne COPS, 12/13 août 2007
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Campagne COPS, 12/13 août 2007
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INTRODUCTION
pourquoi étudier les cirrus subvisibles ?
• Quantité significative de nuages de glace
ultrafins (subvisible) dans la tropopause
tropicale.
• Conditions nécessaire à leurs formations sont
mal comprises.
–
–
–
–
Observation par lidar CALIOP
Rétro-trajectoires
Couplage avec des modèles
…
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Cirrus subvisible, caractéristiques
Première étape : trouver les cirrus subvisibles à partir des observations CALIOP
(4 années dispo 06=>09)
Filtrage des données par caractéristique :
Latitude comprise entre -30° et 30°
Attenuated total backscatter (atb) inférieur à 1.2x10-3
(=>Epaisseur optique < ~0.03)
Vérification des cirrus trouvés en utilisant la température et l’altitude
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Cirrus subvisible, caractéristiques
Deuxième étape : Filtrer les données pour ne conserver que les cirrus importants
Collection de cirrus subvisibles de 100 km minimum (latitude).
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Répartition Globale DJF, JJA
Décembre, janvier, février
Juin, juillet, août
Pour DJF 06/07 :
705 dans l’hémis. Nord
1187 dans l’hémis. Sud
Pour JJA 06 :
609 dans l’hémis. Nord
169 dans l’hémis. Sud
1095 à l’Est
797 à l’Ouest
477 à l’Est
301 à l’Ouest
Pour DJF 2006/2007, environ 1900
cirrus subvisibles de plus de 100 km
ont été répertoriés.
Pour JJA 2006, environ 800 cirrus
subvisibles de plus de 100 km ont été
répertoriés.
Majoritairement situés en Amérique
Centrale, Afrique, ceinture Asiatique et
sur le Pacifique.
Pas de zones clairement définies. (A
confirmer en Afrique et sur le
Pacifique.
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Statistiques DJF, JJA
Décembre, janvier, février
Juin, juillet, août
Température des cirrus plus froid en DJF:
-75°C, -80°C en DJF contre -65°C, -70°C en JJA
Epaisseur optique plus faible en DJF:
0.2 à 0.3 (x10-3) en DJF contre 0.3 à 0.4 (x10-3) en JJA
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Exemple rétro-trajectoire
Calcul sur 15 jours pour 2 cirrus en DJF et 1 en JJA
Ils semblent rester dans la ceinture tropicale (+/- 30°)
Rétro-trajectoires :
Traversent des systèmes convectifs ?
Proviennent de l’Himalaya ?
Restent dans la ceinture tropicale => NAT (Nitric acid trihydrate)
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