Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux
Spectroscopie de l’Atmosphère, Université Libre de Bruxelles, Belgique
Service d'Aéronomie / CNRS,IPSL, Université Paris 6
Pierre-François Coheur, Daniel Hurtmans
Cathy Clerbaux, Solène Turquety, Matthieu Pommier
Assimilation des données CO IASI
Andrzej Klonecki, Pascal Prunet
NoveltisToulouse, France
Sophie Szopa, Didier HauglustaineLSCE
Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux
MetOp
IASI instrument
● IASI L2 CO data @ SA-ULB
● Assimilation des observations CO pour IPY/Polarcat
MetOP
Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux
IASI CO, octobre 2008, 1 jour MOPITT CO, octobre 2008, 1 jour
Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux
IASI CO, octobre 2008, 1 jour MOPITT CO, octobre 2008, 1 jour
Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux
IASI CO, octobre 2008, 1 jour MOPITT CO, octobre 2008, 1 jour
Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux
IASI
MOPITT
Credit S. Turquety/ P. Coheur/ D. Hurtmans
Fires in South of Europe in Summer 2007
Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux
Fire plumesExample of Southern Europe in Summer 2007
4 ppm
IASI NRT CO-profile measurements from ULB/SA processing
15 ppm 3 ppm 2 ppm
Remarkably high CO concentrations with peak at low altitude (< 2 km)
Vertical sensitivity
Reliability of peak altitude?
Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux
Fire plumesExample of Southern Europe in Summer 2007
IASI NRT CO-profile measurements from ULB/SA processing
Remarkably high CO concentrations with peak at low altitude (< 2 km)
IASI CO Calipso aerosols
Reliability of peak altitude? Consistent with Calipso profiles
13/11/2008 ADOMOCA NOV-3554-SL-6634
Assimilation des colonnes de CO de IASI : résultats pour POLARCAT
13/11/2008 ADOMOCA NOV-3554-SL-6634
POLARCAT
Campagne Polarcat: Projet international (18 pays: Norvège, USA, Japon, ...),Projet phare approuvé dans le cadre de l'année polaire internationale (IPY) - printemps-été 2007/2008,But:Déterminer les mécanismes de transport des polluants (gaz traces comme le CO, CH4, O3, SF6, ..., aérosols, et métaux lourds) de/vers l'Arctique utilisant les analyses de données avions-In Situ-Satellite et la modélisation,
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Assimilation CO, outils et données:Assimilation CO, outils et données:
LMDz-INCA (LSCE)
résolution de 2.5°x3.75°, 19 niveaux, 89 espèces chimiques dont les hydrocarbures légers non méthaniques (NMHC)
Le module d’assimilation (NCAR, J.-F. Lamarque, B. Khattatov) basé sur le filtre de Kalman :
utilisé dans plusieurs études, par ex. dans Clerbaux et al., 2001 pour CO de IMG ;
adapté aux colonnes intégrées de CO de IASI pendant l’année 1 de ce projet ;
Les données de niveau 2 CO IASI
produits CO SA-ULB (colonnes totales)
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Superobservations
Une superobservation représente toutes les observations présentes dans une maille du modèle pendant la durée d’une fenêtre d’assimilation (30 minutes)
Comment calculer la valeur de superobservation, son erreur et sa fonction de poids ?
superobservation : moyenne pondérée par l’erreur
L’erreur de superobservation : l’erreur moyenne pondérée
Fonction de lissage : la fonction associée à la première observation dans la maille
Nobs
i i
i
Nobs
i i
ii
nobservatioer
y
yy
y
1
2
1
2
_sup
)1(
)1(
)
)1(
1( 1
2
_sup_sup Nobs
yy
Nobs
i i
i
nobservatioernobservatioer
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Superobservations pour juillet 2008
Animation
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But assimilation CO IASIBut assimilation CO IASI
Prévoir les panaches de pollution CO pour planifier les plans de vols des avions
Validation données avion avec observations satellites
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Paramètres ajustables pour déterminer B et R
Variable Symbole Implémentation Valeur pour la
simulation 1
Valeur pour la
simulation 2
Erreur initiale f B=(f*CO)2 pour les termes diagonaux 0.5 0.5
Croissance d’erreur
ε Ba=B+ (ε * CO)2 pour les termes diagonaux 0.005 0.01
Longueur de corrélation verticale
Lz ))
))ln()(ln((exp( 2
,,,z
jijjiiji L
ppbbb
0.1 0.1
Longueur de corrélation spatiale
Lxy ))
),((exp( 2
,,,xy
jjiiji L
jiDistbbb
125km 125km
Représentativité des observations
r (Erreur Obs.)2= (erreur_column_de_IASI)2 + (r*(CO_column_de_IASI))2
0.1 0.1
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Observations
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Résultats de l’assimilation: simulation 1
croissance d’erreur = 0.005*CO
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Résultats de l’assimilation: simulation 2
croissance d’erreur = 0.01*CO
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Comparaison avec les données in-situ