4.1 Le Round Jet Impactor (RJI)
Le principe de fonctionnement est décrit dans Maser (1994). C’est le principe d’un impacteur inertiel. L’utilisation d’une tête d’impaction dont la distance d’impaction varie, permet de changer le diamètre de coupure de l’aérosol échantillonné.
Figure 2.4.1 : Schéma descriptif du Round Jet Impactor
Le RJI utilisé au PDD est semblable à celui décrit par Schwarzenboeck (2000b) dont la courbe d’étalonnage est présentée sur la fig. 2.4.2 Il a été placé dans la veine de mesure de telle manière que les conditions d’échantillonnage soient isocinétiques. La tête d’impaction et le débit d’échantillonnage utilisé (60 l/min) correspondent à un diamètre de coupure de 5 µm.
Figure 2.4.2 : Efficacité de transmission expérimentale et diamètres de coupures à 50 % du RJI pour les têtes
d’impaction de 4, 5, 6 µm. Les barres d’erreurs correspondent à un écart type en dessous et au dessus de la moyenne (Schwarzenboeck et al., 2000).
4.2 Le Counterflow Virtual Impactor (CVI)
4.2.1 Principe de fonctionnement
Le Counterflow Virtual Impactor (CVI) a été développé pour échantillonner les éléments nuageux (gouttelettes et/ou cristaux) tout en rejetant les aérosols interstitiels (Anderson, 1994; Noone, 1988b;a; Ogren, 1985; Schwarzenboeck and Heintzenberg, 2000).
Le CVI utilise une barrière inertielle pour exclure les gaz et les particules entourant les gouttelettes. Il récupère et évapore alors ces dernières si elles ont plus grosses qu’un certain diamètre aérodynamique. Les particules et les gaz résiduels provenant de l’évaporation des hydrométéores peuvent ensuite être transportés vers différents systèmes d’analyse. Etant donnée la taille des hydrométéores étudiés, le CVI doit pouvoir opérer dans une gamme de taille allant de quelques micromètres jusqu’à plusieurs dizaines de micromètres. Le principe du CVI est présenté sur la figure ci-dessous (Schwarzenboeck and Heintzenberg, 2000) et est décrit dans l’Annexe 3.
Figure 2.4.3 : Principe de fonctionnement du CVI. Par conservation de la masse : Fsupply – Freturn = Fcounterflow. Le plan de stagnation indique le plan de vitesse axiale nulle.
Cette description est complétée par un calibrage du CVI par comparaison avec le FSSP, qui se trouve également en annexe 3. Ce calibrage complète les travaux de Vocourt (2003) et Sellegri (2002). Dans ces deux études, les données du CVI ont été utilisées de manière relative pour palier une efficacité de prélèvement très faible (30%) et notre conclusion est similaire. Toutefois, notre calibrage montre aussi que cette efficacité de prélèvement du CVI varie fortement et pour une échelle de temps très courte. De plus, l’efficacité dépend de plusieurs paramètres indépendants
(diamètre des particules, vitesse dans le tunnel à vent, etc.) dont il n’a pas été possible de quantifier avec précision les influences respectives. Ainsi, il est, dans notre étude, très difficile d’utiliser les données CVI sans une estimation de la taille des noyaux de condensation, dont nous ne disposions pas lors les campagnes 2000 et 2001. L’incertitude sur la mesure pour les petites échelles de temps est trop importante et est assujettie à la stabilité de paramètres que nous ne contrôlions pas. Par suite, il a été décidé de ne pas utiliser les données du CVI lors de l’étude exposée dans le chapitre3.
1 Introduction
L’objectif de notre travail est donc de compléter les résultats obtenus par Sellegri et al. (2003b) relatifs à l’activation des CCN, en nous fondant sur une approche quelque peu différente, dictée par la climatologie des relations entre des paramètres caractéristiques des aérosols et de la microphysique du nuage. L’instrumentation décrite au chapitre précédent permet de restituer quatre paramètres importants : le FSSP nous donne le spectre des gouttelettes, le CPC placé en aval du RJI nous donne la concentration de particules interstitielles. Ainsi, la concentration totale des gouttelettes (NFSSP), le contenu en eau du nuage (LWC), le rayon effectif des gouttelettes (Re), et la concentration de particules interstitielles (NRJI) sont disponibles avec une fréquence de mesure de 1 Hz. Le quatrième paramètre est le rapport en concentration de particules d’aérosol qui ont servi de noyaux de condensation.
Le chapitre précédent a montré qu’il existe une perte de particules trop importantes lors de la récupération des gouttelettes par le CVI qui ne peut être calculée avec précision pour le moment. Par suite, la détermination de ce taux a été effectuée à l’aide du nombre de gouttelettes mesurées par le FSSP en faisant l’hypothèse qu’une gouttelette correspond à un CCN. Ainsi, on néglige l’incorporation des particules dans les gouttelettes par collision-coalescence ce qui est valable pour des contenus en eau inférieurs à 0.5 g.m-3 (Flossmann et al., 1985; Hallberg et al., 1997).Toutefois, le RJI possède un diamètre de coupure théorique à 5 µm (cf. figure 3.1.1) et le FSSP mesure des gouttelettes de diamètre inférieur à 5 µm.
Figure 3.1.1 : Représentation schématique du diamètre de coupure du RJI (en gris) à 5 µm ramené au FSSP (noir, range 1).
Ainsi, pour calculer la concentration totale de particules, il faut enlever 50% de la concentration de la 1ère classe du FSSP (∆N) à la somme des particules comptées avec le FSSP et en aval du RJI. Considérant que les observations déterminent le fractionnement entre les particules activées et non-activées, nous définissons un taux de fractionnement des particules dans le nuage (FNp) et la concentration totale de particules (NCN), tel que :
FNp = NFSSP NFSSP + NRJI - ∆N = CN CCN
N
N
éq. 3.1.1A partir de là, une première analyse du comportement de ces quatre paramètres (NCN, FNp, LWC et Re) est faite par une description de leurs variations lors des événements nuageux pris séparément. Cette étude est ensuite intégrée par un traitement statistique de l’ensemble des données recueillies afin d’identifier les relations entre ces paramètres et notamment les relations entre CN, indicateur d’anthropisation des masses d’air, et les paramètres de microphysique du nuage. Cette analyse sera complétée à l’aide d’un modèle de nuage 1D qui permettra de mieux comprendre les différences entre l’approche théorique basée sur la loi de Köhler et nos résultats expérimentaux. Enfin, plusieurs approches seront présentées afin d’améliorer la prise en compte de l’effet indirect de l’aérosol dans les GCM.