Un jeu de données de températures de brillances satellites colocalisées avec les pa-ramètres géophysiques requis pour les modèles de transfert radiatif océaniques et atmo-sphériques a été créé afin de comparer les simulations des modèles de transfert radiatif océaniques avec les observations satellites.
Le radiomètre AMSR2 à bord du satellite de la JAXA GCOM-W1 a été lancé le 18 mai 2012 et le satellite SMAP le 31 janvier 2015. Trois jours (5, 15, 25) des mois de janvier, avril, juillet et octobre 2016 sont sélectionnés. Nous utilisons, pour AMSR2, les TBs de niveau L1R en haut de l’atmosphère (dites TBs TOA pour Top Of Atmosphere en anglais) fournies par la plate-forme de la JAXA (https://gportal.jaxa.jp/gpr/). Chaque canal est sélectionné à sa résolution spatiale propre, excepté pour le canal à 89 GHz qui est pris à la même résolution spatiale que le canal à 36,5 GHz.
four-Table II.3 – Résumé des modèles de transfert radiatif océaniques comparés.
Nom du Constantes Spectre Couverture Emissivité
modèle diélectriques de vague d’écume d’écume
LOCEAN Klein and Durden and Yin et al. Anguelova
Dinnat et al., Swift, Vesecky, 1985 2016 and Gaiser,
2003 1977 avec a0×1.25 2013
FASTEM Ellison et al., Durden and Monahan and Kazumori et al.,
Liu et al., 1998 Vesecky, 1985 O’Muircheartaigh 2008
2011 +Double Debye avec a0×2 1986 avec Stogryn,1972
RSS Meissner and Emissivité induite par le vent
Meissner and Wentz, paramétrée sur des observations satellites Wentz, 2012 2004 and 2012 Meissner and Wentz, 2012,Meissner et al., 2014 nies par le Jet Propulsion Laboratory de la NASA (https://podaac.jpl.nasa.gov/ dataset/SMAP_RSS_L2_SSS_V2).
Les paramètres géophysiques sont colocalisés avec les TBs satellites. Les données ERA-interim de l’ECMWF sont utilisées pour les champs atmosphériques. Elles contiennent des informations de réanalyse à 0h, 6h, 12h et 18h UTC. Pour les champs de surface, tels que le contenu intégré en vapeur d’eau sur la colonne (TCWV pour Total column Water Vapor) et le contenu intégré en eau liquide sur la colonne (TCLW pour Total Column Liquid
Water), la résolution spatiale est de 0,125◦. Pour les champs atmosphériques donnés à différents niveaux de pression, la résolution spatiale est de 0,25◦. Pour la SSS, les données journalières de MERCATOR Océan avec une résolution spatiale de 0.083◦ sont sélectionnées. Pour la SST, les données de MERCATOR Océan à 0.083◦ de résolution spatiale avec une information toutes les heures sont utilisées. Pour la colocalisation spatiale et temporelle avec les données AMSR2 et SMAP, l’interpolation par méthode du plus proche voisin a été utilisée. Enfin, deux ensembles de données différents sont créés : l’un avec les TBs TOA de AMSR2 colocalisées avec les paramètres géophysiques et l’autre avec les TBs de surface de SMAP colocalisées avec les paramètres géophysiques.
Les paramètres géophysiques sont utilisés en entrée des différents RTMs océaniques (FASTEM, RSS, LOCEAN) pour obtenir l’émissivité de surface de la mer. Pour les don-nées SMAP, nous comparons directement les TBs de surface, le RTM atmosphérique n’est donc pas nécessaire. Pour les données AMSR2, nous devons simuler les TBs TOA. RT-TOV (version 12) simule la contribution de l’atmosphère [Saunders et al., 1999, 2018]. RTTOV prend en entrée les profils atmosphériques (pression, température, humidité, eau liquide), et les émissivités de surface de la mer pour calculer les TBs TOA. De plus, l’es-timation d’un terme de diffusion est nécessaire lors du calcul des TBs TOA. Le terme de diffusion représente la partie du rayonnement descendant de l’atmosphère qui est dif-fusée par la surface de l’océan dans la direction du satellite. Elle dépend des conditions atmosphériques et de la rugosité de la surface de la mer. La méthode de calcul peut être différente selon le RTM. Pour FASTEM, la diffusion est prise en compte comme un co-efficient multiplicatif sur la réflectivité de la surface de la mer. Pour le modèle RSS, il est calculé comme un terme additif à la TB TOA finale. Pour le modèle LOCEAN, nous appliquons le même terme de diffusion qu’avec le modèle RSS.
Fig. II.11 Corrélation entre les variables géophysiques.
Pour effectuer l’analyse, la glace de mer et les zones côtières à 50 km des côtes ont été filtrées, et seuls les cas avec un TCLW < 0.01 kg.m−2 sont considérés pour limiter la contamination par les nuages aux fréquences > 18 GHz.
Les observations sur le globe ne sont pas réparties également entre les bandes de latitudes. Lorsqu’on utilise les données d’un satellite en orbite polaire, les observations au-dessus des pôles sont plus fréquentes. Par contre, les zones océaniques sont plus vastes aux basses latitudes. Dans notre ensemble de données, les observations aux hautes latitudes (> 60◦ N et S) représentent environ 10% du nombre total d’observations, tandis que les latitudes basses (0◦-30◦ N et S) et les latitudes moyennes (30◦-60◦ N et S) représentent environ 45%. Notre ensemble de données n’est pas également réparti en termes de variables océaniques et de bandes de latitudes, mais il est représentatif du globe tel qu’il est observé par un satellite polaire.
Les SSTs se situent entre 273 et 305 K avec une valeur modale à 303 K. La distribution de l’OWS est comprise entre 0 et 20 m/s avec une valeur modale de 7 m/s. La distribution de la SSS est comprise entre 32 et 38 psu pour les océans et la valeur modale est de 35 psu. La distribution de TCWV est comprise entre 2 et 60 kg.m−2, avec une valeur modale à 5 kg.m−2. La distribution de TCLW se situe entre 0 et 0,01 kg.m−2car elle a été seuillée. Les variables géophysiques sont corrélées et interdépendantes (voir FigureII.11). Par exemple, aux hautes latitudes, le TCWV est faible, la SST est froide et l’OWS est en moyenne plus élevée, tandis que près de l’équateur, le TCWV est grand, la SST est chaude et l’OWS est plus faible. Les variables les plus corrélées sont la SST et le TCWV. Certains cas sont rarement observés, comme des vents forts au-dessus de 15 m/s, ou des SSTs ou des SSSs très faibles. Il est important de noter ces corrélations et distributions des paramètres, afin d’interpréter correctement les résultats. Il est à noter que les RTMs sont généralement conçus pour mieux fonctionner sur des états océaniques fréquemment observés.
Les données utilisées pour fournir les paramètres d’entrée au modèle de transfert radia-tif sont très importantes, car une erreur sur le paramètre d’entrée sera directement
réper-cutée sur la TB simulée finale. La SST des données MERCATOR Océan montre une erreur moyenne entre -1 et +1 K. Les SSTs dans les régions froides ont tendance à être sous-estimées (jusqu’à 1 K) tandis que les SSTs près de l’équateur en particulier dans l’océan Pacifique ont tendance à être surestimées (jusqu’à 0,5 K) (http://cmems-resources. cls.fr/documents/QUID/CMEMS-GLO-QUID-001-024.pdf). La SSS des données MER-CATOR Océan montre une erreur faible. L’erreur moyenne va jusqu’à 0,4 psu dans les régions sensibles comme l’embouchure de l’Amazone ou du Gange-Brahmapoutre. La réanalyse de MERCATOR Océan utilise les champs atmosphériques provenant de ERA-Interim de l’ECMWF, cela ne créé donc pas d’incohérence entre nos champs de surface et nos champs atmosphériques car on utilise aussi les données ERA-Interim. L’OWS des données ERA-Interim a été étudié par Stopa and Cheung [2014]. Dans leur étude, ils montrent que les OWSs de l’ECMWF sont surestimés pour les vents faibles (d’environ 0,25 m/s) et sous-estimés pour les vents forts (d’environ 1,5 m/s). Zhang et al. [2018] a comparé les vitesses du vent estimées à partir des radiomètres micro-ondes (WindSat, SSMI, AMSR-E et AMSR2) avec les vitesses du vent in situ et de l’ECMWF. En compa-raison avec les données de l’ECMWF, ils constatent des différences aux hautes latitudes, dans l’hémisphère sud en janvier et dans l’hémisphère nord en juillet. Notez que le modèle RSS est ajusté sur les observations WindSat et SSMI tandis que le modèles LOCEAN est basé sur les vitesses du vent de l’ECMWF (système IFS) et FASTEM est basé sur les vitesses du vent de l’ECMWF (ERA-Interim), ceci peut introduire des incohérences et erreurs dans la dépendance en vitesse du vent des modèles.
2.2.c Comparaisons des modèles de transfert radiatif en fonction des