4.3 OSSE : L’apport de GEO TIR+VIS comparé aux stations sol pour la mesure
4.3.3 Résultats de l’assimilation de données : Évaluation statistique des
4.3.3.3 Évaluation statistique des profils des analyses moyénnées
Pour finir cette étude sur les analyses, les derniers résultats à observer sont les profils moyens de la corrélation, du biais et de l’écart quadratique moyen (cf. Fig. 4.12). En effet, en étudiant la figure 4.12, les profils de corrélation montrent que le Free Run à la surface a une corrélation de presque 0.6 qui chute à 0.5 sur les premiers 300 mètres d’altitudes avant de remonter pour atteindre à nouveau 0.6 au-dessus de 1 km. Ce comportement révèle l’existence d’une différence dans la modélisation de la couche 0–1 km entre le modèle Free Run et le Nature Run.
Alors que ASSIM stations sol permet d’améliorer sensiblement la corrélation à la surface puisqu’elle atteint 0.66, on constate à nouveau une baisse importante de la corrélation sur les 300 premiers mètres d’altitudes qui atteint 0.48, puis remonte à un peu plus de 0.6 au-dessus de 1 km. Ainsi, les stations sol améliorent évidemment la surface, mais il existe des différences entre le Nature Run et le Control Run (c’est à dire entre les deux modèles, MOCAGE et LOTOS-EUROS) dans les processus ayant lieu entre 0–1 km. Ces différences vont détruire dans notre cas d’étude tout le bénéfice des stations sol dans la couche juste au dessus de la surface, entre 0 et 1 km d’altitude. En effet, les stations sol n’étant sensible qu’à la surface, elles ne permettent pas de corriger les valeurs de l’ozone sur les couches juste supérieures, l’incrément est simplement propagé par le modèle.
Au contraire, le profil de corrélation de ASSIM GEO TIR+VIS démarre à la surface à 0.64 et va augmenter jusqu’à 0.85 au-dessus de 1 km. En effet, l’instrument GEO TIR+VIS étant sensible entre 0–1 km, et même au delà, est capable de rattraper les écarts entre les deux modèles dans la couche 0–1 km.
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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
des données de GEO TIR+VIS par rapport aux données des stations sol est bien quan- tifiable puisque la corrélation atteint 0.69, mais l’apport principal des données de GEO TIR+VIS se fait pour les couches supérieures où l’on atteint une corrélation de 0.83 au- dessus de 1 km d’altitude.
De la même manière, en regardant les profils du biais et du RMS, on constate qu’à la surface alors que le modèle Free Run et ASSIM GEO TIR+VIS présentent un biais d’environ 20 % et un RMS d’environ 20 %, ASSIM stations sol va quant à elle avoir un biais quasi-nul et un RMS d’environ 5 %. La situation s’inverse dès que l’on s’élève, à 300 m d’altitude, cette fois ci ASSIM stations sol va avoir un biais et un RMS important (-35 % et 30 % respectivement), le modèle Free Run de la même manière va avoir un biais de -25 % et un RMS de 20 %, tandis que ASSIM GEO TIR+VIS va réduire le biais à -15 % et le RMS à 12 %. Au delà de 300 m d’altitude, ASSIM stations sol va rejoindre les résultats du modèle Free Run avec un biais allant de -20 % à 20 %, et un RMS qui va diminuer de 20 % jusqu’à 5 % à 1500 m d’altitude, et remonter à 17 % à 5 km d’altitude. ASSIM GEO TIR+VIS va elle avoir un biais qui va rester assez faible variant entre -10 % et 10 %, le RMS va également diminuer et rester inférieur à 5 %.
Enfin, pour ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS, on obtient un biais à la surface qui comme les stations sol est quasi-nul, pour un RMS d’environ 5 %, et en montant jusqu’à 300 m d’altitude et au delà, le biais et le RMS vont se rapprocher des résultats de ASSIM GEO TIR+VIS, en donnant un biais et un RMS à 300 m de respectivement -20 % et 17 %, alors qu’aux altitudes supérieures le biais varie entre -10 % et 10 %, et le RMS reste inférieur à 5 %.
Au final, les résultats des analyses nous montrent que les données des stations sol bien que performantes pour améliorer les valeurs de l’ozone à la surface ne suffisent pas à elles seules à améliorer le modèle aux altitudes plus élevées (notamment la couche 0–1 km), alors que les données du satellite GEO TIR+VIS permettent d’obtenir une amélioration significative des valeurs de l’ozone dans la colonne 0–1 km.
Enfin, c’est le couplage de ces deux types d’observations qui va permettre d’obtenir le meilleur compromis entre les valeurs de l’ozone à la surface et sur la colonne 0–1 km. C’est en obtenant une analyse la plus proche possible du Nature Run que l’on peut espérer pouvoir produire par la suite les prévisions les plus précises. Dans la suite nous nous intéresserons à l’évaluation des prévisions obtenues à partir de ces analyses.
Figure 4.12 – Profils moyens de la corrélation (en haut, à gauche), du biais (en haut, à droite), et de l’erreur quadratique moyenne (RMS, en bas, au centre), entre le Nature Run et le Free Run (en noir), entre le Nature Run et ASSIM stations sol (en vert), entre le Nature Run et ASSIM GEO TIR+VIS (en bleu), et le Nature Run et ASSIM stations sol + GEO TIR+VIS (en jaune).
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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