Description de l’OSSE

La figure 4.5 reprend le schéma de constitution d’une OSSE et représente celle réali- sée dans notre étude. Comme nous l’avons vu précédemment, réaliser une OSSE implique de disposer d’un Nature Run, qui simule l’état réel de l’atmosphère, et d’un Control Run qui est le modèle dans lequel se fait l’assimilation des observations synthétiques. Pour re- fléter au mieux l’écart entre la réalité et les modèles actuels, nous avons choisi d’utiliser deux modèles différents représentant l’état de l’art actuel de la modélisation de la qualité de l’air. Ainsi, le modèle MOCAGE (cf. section 2.2.2) nous a servi pour le Control Run, et nous avons utilisé le modèle LOTOS-EUROS pour le Nature Run. L’utilisation de ces deux modèles pour constituer des OSSEs se fait dans le cadre du projet ISOTROP (Im- pact of Spaceborne Observations on TROPospheric composition analysis and forecast) en collaboration avec le KNMI (L’institut royal de la météorologie des Pays-Bas) et le TNO (organisation pour la recherche scientifique appliquée des Pays-Bas).

LOTOS-EUROS est le produit de l’intégration de deux modèles : LOTOS (LOng Term Ozone Simulation) développé par le TNO et EUROS (EURopean Operational Smog) déve- loppé par le RIVM (l’institut national pour la santé publique et l’environnement des Pays- Bas). LOTOS-EUROS est un modèle de chimie-transport permettant de simuler l’évolution chimique des polluants atmosphériques (gaz et particules) en Europe. Plus d’informations sur ce modèle sont disponibles dans Schaap et al. (2008) et Kranenburg et al. (2013). LOTOS-EUROS a également été utilisé et validé dans divers études comme Manders et al. (2009), Timmermans et al. (2009), Vlemmix et al. (2011), Curier et al. (2012), et Mues et al. (2014).

Dans cette étude, LOTOS-EUROS nous a servi à créer notre Nature Run et les obser- vations synthétiques des différents instruments de mesures que l’on veut prendre en compte dans l’OSSE. En effet, l’OSSE veut comparer l’apport des observations de MAGEAQ par rapport aux observations provenant du GOS pour la prévision de la qualité de l’air. Dans notre étude, nous avons simplifié le GOS en ne prenant en compte que les stations sol, qui représentent tout de même actuellement la source d’information principale sur l’ozone dans la couche limite comparée aux autres moyens d’observations (ballons, satellites défilants,

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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 4.5 – Schéma explicatif représentant l’OSSE réalisée dans ce travail de thèse pour comparer l’instrument GEO TIR+VIS, les stations sol, et les deux à la fois.

etc). En ce qui concerne l’instrument MAGEAQ, nous avons repris la chaîne de simulation du chapitre précédent pour créer, à partir du Nature Run LOTOS-EUROS, les observations synthétiques de MAGEAQ, alias GEO TIR+VIS.

La période d’intérêt considérée pour l’OSSE est du 5 au 13 Août 2003. Elle correspond à la période de canicule qui a eu lieu en Europe en 2003 accompagnée d’épisode de pollution due à la photochimie, et en particulier de pollution à l’ozone (Ministère de l’Ecologie et du Développement Durable, 2003). Les conditions anticycloniques et le gradient thermique de

Figure4.6 – Série temporelle de la concentration horaire moyenne de l’ozone lors du mois d’Août 2003, pour le modèle MOCAGE (courbe rouge), le modèle LOTOS-EUROS (courbe bleue), et les données de stations sol du réseau AirBase (courbe noire). D’après Attié et al. (2013).

cette période (Solberg et al., 2008) sont favorables à la mesure par l’instrument satellite. En effet, les conditions anticycloniques donnent des situations peu nuageuses et stables, favorables aux mesures dans le VIS, et le fort gradient thermique permet d’ajouter de la sensibilité à la mesure proche du sol dans le TIR.

De plus, une étude réalisée lors du projet ISOTROP a montré qu’en moyenne l’écart que l’on peut observer entre les modèles MOCAGE et LOTOS-EUROS représente assez bien l’écart que l’on a entre modèle et réalité (la réalité est mesurée via 325 stations sol du réseau AirBase). Ainsi, la figure 4.6 représente les séries temporelles de la concentration d’ozone moyenne en Europe, pendant le mois d’Août 2003, du modèle MOCAGE, du modèle LOTOS-EUROS, et des stations sol du réseau AirBase. Les maximums journaliers de la concentration d’ozone moyenne, particulièrement fort entre le 3 Août et le 13 Août 2003, résultent de la situation météorologique caniculaire de cette période.

Le domaine spatial de notre étude s’étend de -3.75° à 25.75° de longitude et de 38.25° à 54.75° de latitude, au-dessus de l’Europe. La simulation des mesures des stations sol a été réalisée en considérant la position de chaque station sol du réseau réel actuel. On a ainsi supposé qu’à l’endroit où se trouvait les stations sol on disposait, pour chaque heure, de mesures très fiables (erreur < 1 pbbv), mais localisées essentiellement au niveau du sol. La figure 4.7 représente la couverture spatiale par les stations sol dans l’OSSE. L’instru- ment GEO TIR+VIS a quant à lui une couverture globale sur tout le domaine d’étude, et de l’information répartie sur la verticale suivant les fonctions de balayage (en anglais, AVeraging Kernels -AVKs-) des mesures, mais une erreur de mesure plus importante (géné- ralement une dizaine de ppbv). Nous avons défini une longueur de corrélation horizontale des observations (stations sol et satellites) de 0.4°, et une longueur de corrélation verticale correspondant à la distance entre le niveau d’altitude n où a lieu l’observation, et le ni- veau d’altitude n + 1. Ces valeurs sont tirées du système d’assimilation opérationnelle de la

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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

qualité de l’air MACC (cf. section 3.1), et indiquent simplement que chaque observation va principalement affecter la maille du modèle (latitude, longitude, et altitude) dans laquelle elle se trouve.

Figure4.7 – Représentation de la couverture spatiale des stations sol incluses dans l’OSSE. La période d’intérêt de notre OSSE est divisée en deux : du 5 au 10 Août, on suppose que l’on a pour chaque heure les données des stations sol et de GEO TIR+VIS, que l’on assimile dans MOCAGE-PALM. On obtient ainsi pour chaque heure les analyses, et on peut ainsi les comparer entre elles pour déterminer leurs contributions respectives dans l’amélioration de la modélisation de l’ozone. Ensuite, du 10 au 13 Août, on se place dans un cas de prévision, où l’on considère qu’il n’y a plus d’observations disponibles. Les modèles vont ainsi tourner librement à partir du dernier état analysé. Le dernier état analysé a ainsi lieu le 10 Août à 0h. L’intérêt de cette dernière période est de présenter de quelle manière l’assimilation d’un type d’observations par rapport à un autre, ou par rapport au modèle seul, va impacter la prévision de l’ozone pour la qualité de l’air.

Table4.1 – Descriptif de l’OSSE réalisée. Champ d’étude :

Longitude -3,75° à 25,75°

Latitude 38,25° à 54,75°

Résolution spatiale 0,5° x 0,5°

Période totale du 5 au 13 Août 2003

Période des analyses du 5 au 10 Août 2003 Période des prévisions du 10 au 13 Août 2003 Résolution temporelle 1 heure

Système d’assimilation :

Nature Run LOTOS-EUROS

Control Run MOCAGE

Longueur de corréla-

tion horizontale 0,4°

Longueur de corréla-

tion verticale distance entre les niveaux n et n+1 (variable selon MO-CAGE) Systèmes d’observations simulés :

GEO TIR+VIS Satellite géostationnaire couplant une bande dans le TIR

et une bande dans le VIS (configuration MAGEAQ).

Stations sol Données de surface uniquement, couverture spatiale

donnée par la figure 4.7. Stations sol + GEO

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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