Évaluation statistique des analyses de l’ozone à la surface

Si on s’intéresse tout d’abord aux valeurs de la corrélation à la surface (Fig. 4.10, première colonne), on peut voir que le modèle Free Run est corrélé au Nature Run avec des

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4.3. OSSE : L’APPORT DE GEO TIR+VIS COMPARÉ AUX STATIONS SOL POUR LA MESURE DE L’OZONE POUR LA QUALITÉ DE L’AIR

Figure 4.9 – Profils, entre 0 et 7 km d’altitude, des incréments de l’assimilation, moyen- nés sur le domaine spatial, en fonction du temps. a) Incréments pour les stations sol, b) incréments pour GEO TIR+VIS, c) incréments pour les deux à la fois, stations sol + GEO TIR+VIS. Les barres de couleurs donnent les valeurs de ces incréments en ppbv.

valeurs comprises entre 0.5 et 0.8 sur les surfaces continentales, hormis au-dessus des Alpes et des Pyrénées où la corrélation chute fortement avec des valeurs comprises entre 0.0 et 0.4. Au-dessus des surfaces maritimes la corrélation est très faible, voir même anti-corrélée. La corrélation entre ASSIM GEO TIR+VIS et le Nature Run nous donne un résultat très similaire bien que les valeurs soient légèrement supérieures, l’apport de ASSIM GEO TIR+VIS à la surface et donc relativement modeste (gain inférieur à 0.1 sur la corrélation). Si l’on s’intéresse à la corrélation entre ASSIM stations sol et le Nature Run, on obtient un champ complètement différent, où les zones de très fortes corrélations (entre 0.9 et 1.0) se trouvent dans le Nord-Est du domaine. On voit que par rapport à la corrélation entre le Free Run et le Nature Run on a gagné en corrélation au-dessus des surfaces maritimes et des Alpes et Pyrénées, cependant on notera une légère diminution au-dessus de la France. On peut constater également que le champ de corrélation entre ASSIM stations sol et le Nature Run est beaucoup moins homogène que le champ de corrélation entre le Free Run

et le Nature Run. Cet effet hétérogène est dû à la contribution locale des stations sol. Enfin, le dernier champ de corrélation entre ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS et le Nature Run, nous donne un résultat très similaire au champ de corrélation entre ASSIM stations sol et le Nature Run. Cela nous montre que les stations sol jouent un rôle prépondérant dans les analyses à la surface.

Maintenant, si on s’intéresse aux valeurs du biais à la surface (Fig. 4.10, deuxième colonne), on s’aperçoit que le biais [Nature Run - modèle Free Run] est négatif sur l’Est du domaine (environ -20 % à -40 % de biais) et sur la Manche (-40 % à -50 % de biais), alors que pour tout le reste du champ le biais est positif avec des valeurs maximales (environ 40%) autour de l’Italie et du Nord de la France.

De la même manière, le biais à la surface [Nature Run - (ASSIM GEO TIR+VIS)] présente des motifs similaires, cependant on peut constater une nette disparition des valeurs négatives du biais sur l’Est du domaine et une réduction du biais au-dessus des Alpes et de l’Italie (valeur du biais entre 20 % et 40 %). ASSIM GEO TIR+VIS est ici loin d’être insignifiante, le biais dans le champ devient ainsi très majoritairement positif même si les valeurs se sont rapprochées du biais nul.

En ce qui concerne le biais à la surface [Nature Run - ASSIM stations sol], on constate que les valeurs se sont nettement rapprochées d’un biais nul, on retrouve cependant les fortes valeurs négatives (-40 %) au-dessus de la Manche, et les fortes valeurs positives (40 %) au Nord de l’Italie et sur la Sardaigne qui étaient présentes dans le biais à la surface [Nature Run - Free Run].

Enfin le biais à la surface [Nature Run - (ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS)] nous donne un champ dont les motifs sont très proches du champ de biais [Nature Run - ASSIM stations sol] mais les valeurs sont globalement encore plus proches du biais nul. Ainsi à nouveau, même si l’analyse semble contrainte majoritairement par les données des stations sol, l’apport des données de GEO TIR+VIS est significatif puisqu’il permet d’atténuer le biais d’une dizaine de pour-cent.

Finalement, si l’on s’intéresse aux valeurs de l’erreur quadratique moyenne (en anglais, Root Mean Square -RMS-) à la surface (Fig. 4.10, troisième colonne), on retrouve des résultats similaires à ceux de l’étude des corrélations. À savoir que le RMS entre le Nature et le Free Run et le RMS entre le Nature Run et ASSIM GEO TIR+VIS sont très proches et présentent des motifs similaires, avec un maximum du RMS dans la mer du Nord, le Nord de la France, les Alpes et la Sardaigne, les valeurs étant comprises entre 40 et 50 % dans ces régions. De plus on constate également que le RMS entre le Nature Run et ASSIM GEO TIR+VIS est en moyenne légèrement plus grand, d’environ 5 %, que le RMS entre le Nature Run et le Free Run.

Le même genre de similitudes peut être observé entre le RMS du Nature Run et de ASSIM stations sol, et le RMS du Nature Run et de ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS. Les valeurs maximales du RMS se situent au Nord-Ouest de la France, au-dessus des Alpes et du Nord de l’Italie, et en Sardaigne, les valeurs étant comprises entre 40 et 50 % dans ces régions, alors que partout ailleurs le RMS oscille entre 0 et 20 %.

L’apport des données de GEO TIR+VIS pour le RMS à la surface semble négligeable, alors qu’une fois de plus les données des stations sol jouent un rôle prépondérant dans l’amélioration de l’analyse par rapport au Free Run. Ces premiers résultats montrent qu’à

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4.3. OSSE : L’APPORT DE GEO TIR+VIS COMPARÉ AUX STATIONS SOL POUR LA MESURE DE L’OZONE POUR LA QUALITÉ DE L’AIR

Figure4.10 – À partir des valeurs à la surface : cartes de la corrélation (première colonne), du biais en % (seconde colonne), et de l’erreur quadratique moyenne en % (RMS, troisième colonne), entre le Nature Run et le Free Run (première ligne), entre le Nature Run et ASSIM stations sol (seconde ligne), entre le Nature Run et ASSIM GEO TIR+VIS (troisième ligne), et le Nature Run et ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS (quatrième ligne). Ces valeurs statistiques ont été obtenues en moyennant sur la période du 5 au 10 Août. Le biais et l’erreur quadratique moyenne (RMS) sont exprimés en pourcentage. Les valeurs pour chaque paramètre sont représentées par les barres de couleur.

la surface, ASSIM stations sol l’emporte principalement sur ASSIM GEO TIR+VIS, mais que l’apport simultané des données stations sol et des données GEO TIR+VIS permet

de conserver d’aussi bons résultats que ASSIM stations sol, voir même de les améliorer, notamment en ce qui concerne le biais.

4.3.3.2 Évaluation statistique des analyses de l’ozone dans la couche 0–1 km d’altitude

Regardons maintenant les résultats de la corrélation, du biais et de l’erreur quadratique moyenne pour la colonne d’ozone 0–1 km. Si l’on s’intéresse tout d’abord aux valeurs de la corrélation (Fig. 4.11, première colonne), on voit que la corrélation entre le modèle Free Run et le Nature Run varie entre 0.5 et 0.7 au-dessus des surfaces continentales, alors qu’elle est généralement inférieure à 0.2 au-dessus des surfaces maritimes.

Cette fois-ci, c’est la corrélation entre ASSIM stations sol et le Nature Run qui présente des motifs similaires à la corrélation entre le modèle Free Run et le Nature Run, avec des valeurs de corrélation légèrement plus élevées au Nord-Est du domaine, et légèrement plus faible sur la France et la zone autour des Alpes. On a ainsi guère d’amélioration entre la corrélation de ASSIM stations sol et le Nature Run, par rapport à la corrélation entre le modèle Free Run et le Nature Run, lorsque l’on s’intéresse à la colonne 0–1 km.

Par contre, la corrélation entre ASSIM GEO TIR+VIS et le Nature Run nous donne une amélioration nette du champ dans sa globalité par rapport à la corrélation entre le modèle Free Run et le Nature Run, avec une corrélation variant entre 0.6 et 0.9 au-dessus des surfaces continentales, et variant entre 0.2 et 0.4 au-dessus des surfaces maritimes.

Enfin, si l’on s’intéresse à la corrélation entre ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS et le Nature Run, on retrouve un champ dont la corrélation est meilleure par rapport à celle obtenue entre le Free Run et le Nature Run, même s’il n’égale pas le champ corrélé obtenu avec ASSIM GEO TIR+VIS. On retrouve un mélange des motifs du champ de corrélation de ASSIM GEO TIR+VIS et du champ de corrélation de ASSIM stations sol, avec une corrélation améliorée au Nord-Est du domaine, mais plus faible au-dessus de la France et de la mer Méditerranée.

Ces résultats sont cette fois-ci en faveur de ASSIM GEO TIR+VIS en ce qui concerne la colonne 0–1 km, alors que les données des stations sol ne sont pas capables d’apporter d’amélioration notable.

Maintenant, si on s’intéresse aux valeurs du biais correspondant à la colonne 0–1 km (Fig. 4.11, deuxième colonne), on constate que le biais [Nature Run - modèle Free Run] est globalement négatif sur le domaine (variant entre -10 % et -40 %), sauf autour des Alpes, de l’Italie et de la mer Méditerranée où le biais est positif.

En ce qui concerne le biais [Nature Run - ASSIM stations sol] il est essentiellement négatif avec des valeurs variant en moyenne entre -20 % et -50 %. Pour le biais [Nature Run - (ASSIM GEO TIR+VIS)], ce dernier présente des motifs similaires au champ de biais [Nature Run - modèle Free Run] mais les valeurs sont considérablement améliorées puisqu’elles varient en moyenne entre -10 % et 10 %. Enfin le champ de biais [Nature Run - (ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS)] est un mélange entre les champs de biais [Nature Run - ASSIM stations sol] et [Nature Run - (ASSIM GEO TIR+VIS)], avec globalement un biais négatif plus prononcé que dans le champ [Nature Run - (ASSIM GEO TIR+VIS)]. Ici aussi, on constate que les résultats les plus prometteurs sont obtenus avec ASSIM

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4.3. OSSE : L’APPORT DE GEO TIR+VIS COMPARÉ AUX STATIONS SOL POUR LA MESURE DE L’OZONE POUR LA QUALITÉ DE L’AIR

Figure4.11 – À partir des valeurs de la colonne 0–1 km : cartes de la corrélation (première colonne), du biais (seconde colonne), et de l’erreur quadratique moyenne (RMS, troisième colonne), entre le Nature Run et le Free Run (première ligne), entre le Nature Run et ASSIM stations sol (seconde ligne), entre le Nature Run et ASSIM GEO TIR+VIS (troisième ligne), et le Nature Run et ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS (quatrième ligne). Ces valeurs statistiques ont été obtenues en moyennant sur la période du 5 au 10 Août. Le biais et l’erreur quadratique moyenne (RMS) sont exprimés en pourcentage. Les valeurs pour chaque paramètre sont représentées par les barres de couleur.

GEO TIR+VIS qui diminue les valeurs du biais considérablement, alors que les données des stations sol vont introduire dans notre cas un biais négatif qui va apparaître également,

mais de manière moindre, dans ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS.

Finalement, si on s’intéresse aux valeurs de l’erreur quadratique moyenne de la colonne 0–1 km (Fig. 4.11, troisième colonne), on obtient un RMS entre le Nature Run et le Free Run avec des valeurs maximales (entre 30 % et 50 %) sur une bande partant du Nord-Ouest du domaine jusqu’au Centre-Est du domaine, avec également une zone sur l’Ouest de la France.

Le champ de RMS entre le Nature Run et ASSIM stations sol donne des résultats similaires au champ de RMS entre le Nature Run et le Free Run, avec des valeurs maximales supérieures. Pour le champ de RMS entre le Nature Run et ASSIM GEO TIR+VIS on obtient cette fois-ci globalement une valeur de RMS oscillant entre 0 % et 10 %, hormis pour une zone au Nord de la France et l’Angleterre où le RMS oscille entre 20 % et 40 %. Enfin le champ de RMS entre le Nature Run et ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS est très similaire au champ de RMS entre le Nature Run et ASSIM GEO TIR+VIS, avec juste des valeurs légèrement plus élevées.

Au final, la corrélation, le biais, et le RMS de la colonne 0–1 km indiquent tous que ASSIM GEO TIR+VIS produit des résultats plus proches du Nature Run, suivi de près par ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS. Au contraire ASSIM stations sol dégrade les performances du modèle Free Run sur la colonne 0–1 km.

4.3.3.3 Évaluation statistique des profils des analyses moyénnées sur le do-