Look−Up Table
6.2.5 Impact de la variabilité microphysique
Une troisième hypothèse est faite lors de la restitution des paramètres nuageux. Cette hypothèse concerne la microphysique. Dans les nuages adiabatiques de référence utilisés pour la construction de la Look-Up Table, la concentration de gouttelettes nuageuses est constante et le rayon effectif est stratifié en conséquence. Or, dans un nuage réaliste, la microphysique peut s'écarter sensiblement de cette représentation. Nous avons vu que la variabilité microphysique d'un champ réel est comprise entre la représentation homogène des processus d'entraînement/mélange et la représentation hétérogène. Dans le premier cas, le champ nuageux conserve, à l'instar d'un nuage adiabatique, une concentration en gouttelettes constante mais le rayon effectif varie. Dans la représentation hétérogène du mélange, la stratification verticale du rayon effectif reste celle du nuage adiabatique, mais la concentration de gouttelettes est variable.
La variabilité microphysique d'un champ nuageux réel demeure cependant une inconnue. Or, un schéma de restitution cherche à retrouver les caractéristiques physiques d'ensemble de la scène nuageuse. Quel est alors l'impact sur les paramètres nuageux restitués de l'incertitude sur la variabilité microphysique du champ observé?
Nous cherchons dans cette section à estimer cet impact. Pour cela, l'algorithme de restitution est appliqué sur chacun des vingt-quatre champs nuageux disponibles, à partir des champs de réflectances simulées en 3D. Les erreurs sur la restitution de la concentration en gouttelettes nuageuses, l'épaisseur géométrique moyenne et le contenu en eau liquide moyen sont déterminés pour chacun des champs. L'impact de la variabilité microphysique s'exprime alors comme la différence entre l'erreur commise sur la restitution lorsque le mélange est représenté de manière homogène, et l'erreur sur la restitution lorsque le mélange est représenté par le schéma hétérogène.
La figure 6.2.5 compare les paramètres nuageux moyens des champs initiaux avec les paramètres moyens restitués pour les cas de mélange homogène selon le critère 1 (tous les pixels nuageux, à gauche) et le critère 2 (10% les plus brillants des pixels nuageux, à droite). La figure 6.2.6 est identique à la figure précédente, mais pour les cas de mélange hétérogène.
Le tableau 6.2.3 présente quelques statistiques élémentaires correspondant aux figures précédentes. Le biais moyen indique l'écart moyen entre les paramètres initiaux et restitués en moyenne sur les champs considérés (tous les champs, avec mélange homogène, avec mélange hétérogène). Exemple sur la concentration de gouttelettes :
( )
3 1,2 rest -3 N ) (cmBiais = < D − Nact >critère
La RMSE (Root Mean Square Error) représente l'écart type de la distribution :
( )
( )
1,2 2 3 rest 3 - ) N (cmRMSE = < D −Nact >critère
Le tableau figure aussi le coefficient de corrélation entre les paramètres nuageux initiaux et restitués.
La comparaison montre que la restitution est meilleure en cas de mélange homogène qu'en cas de mélange hétérogène. En effet, dans la représentation homogène du mélange, la concentration de gouttelettes nuageuses ne varie pas dans le champ. On est alors très proche de la représentation du nuage suivant l'hypothèse adiabatique. L'algorithme de restitution étant basé sur cette hypothèse, la performance de la restitution est donc meilleure dans ce cas que dans celui d'un champ nuageux avec un mélange de type hétérogène. En particulier, la restitution de la concentration de gouttelettes nuageuses a tendance à être sous-estimée si la variabilité microphysique du champ est due à un mélange de type hétérogène, et si la restitution porte sur tous les pixels nuageux.
En revanche, la disparité entre mélange homogène et hétérogène s'estompe lorsque la restitution porte sur les pixels les plus brillants du champ nuageux. En effet, on a vu que ces zones correspondent aux cœurs de cellules nuageuses, où le mélange a peu d'incidence. On se rapproche alors du modèle adiabatique, et par conséquent les différences microphysiques entre les représentations homogènes et hétérogènes du mélange deviennent faibles. Le critère
2 est donc un bon moyen de s'affranchir de la variabilité microphysique du champ nuageux, et la concentration de gouttelettes nuageuses restituée est alors une information valable.
Il est cependant inutile de recourir au critère 2 pour la restitution de l'épaisseur géométrique, car la performance du schéma de restitution est sensiblement la même que pour le critère 1. De plus, la restitution du contenu en eau liquide se trouve légèrement dégradée lorsque le schéma est appliqué suivant le critère 2.
Restitution de la concentration N
0 100 200 300 400 500 Nact initiale (en cm−3)
0 100 200 300 400 500
Concentration restituee (en cm
−3
)
Restitution de la concentration N
0 100 200 300 400 500 Nact initiale (en cm−3)
0 100 200 300 400 500
Concentration restituee (en cm
−3
)
Restitution de l‘epaiseur geometrique H
0 100 200 300 400
Epaisseur geometrique initiale (en m) 0
100 200 300 400
Epaisseur geometrique restituee (en m)
Restitution de l‘epaiseur geometrique H
0 100 200 300 400
Epaisseur geometrique initiale (en m) 0
100 200 300 400
Epaisseur geometrique restituee (en m)
Restitution du contenu en eau liquide LWP
0 20 40 60 80 100 120 Contenu en eau liquide LWP initiale (en g/m2) 0 20 40 60 80 100 120
Contenu en eau liquide LWP restituee (en g/m
2 )
Restitution du contenu en eau liquide LWP
0 20 40 60 80 100 120 Contenu en eau liquide LWP initiale (en g/m2) 0 20 40 60 80 100 120
Contenu en eau liquide LWP restituee (en g/m
2 )
Fig. 6.2.5 Comparaison des paramètres nuageux restitués et initiaux pour les champs nuageux
avec mélange homogène. Les paramètres sont moyennés sur tous les pixels nuageux (critère 1, à gauche) ou sur les 10% les plus brillants des pixels nuageux (critère 2, à droite). Les barres verticales (resp. horizontales) représentent l'écart type de la distribution des paramètres restitués (resp. du champ initial).
Restitution de la concentration N
0 100 200 300 400 500 Nact initiale (en cm−3)
0 100 200 300 400 500
Concentration restituee (en cm
−3
)
Restitution de la concentration N
0 100 200 300 400 500 Nact initiale (en cm−3)
0 100 200 300 400 500
Concentration restituee (en cm
−3
)
Restitution de l‘epaiseur geometrique H
0 100 200 300 400
Epaisseur geometrique initiale (en m) 0
100 200 300 400
Epaisseur geometrique restituee (en m)
Restitution de l‘epaiseur geometrique H
0 100 200 300 400
Epaisseur geometrique initiale (en m) 0
100 200 300 400
Epaisseur geometrique restituee (en m)
Restitution du contenu en eau liquide LWP
0 20 40 60 80 100 120 Contenu en eau liquide LWP initiale (en g/m2) 0 20 40 60 80 100 120
Contenu en eau liquide LWP restituee (en g/m
2 )
Restitution du contenu en eau liquide LWP
0 20 40 60 80 100 120 Contenu en eau liquide LWP initiale (en g/m2) 0 20 40 60 80 100 120
Contenu en eau liquide LWP restituee (en g/m
2 )
Fig. 6.2.6 Idem que figure 6.2.5 pour les champs nuageux avec représentation hétérogène du
mélange.
Si l'on considère que le but du schéma de restitution est de retrouver les propriétés physiques caractéristiques du champ à l'échelle de la scène nuageuse, cette dernière remarque est somme toute une bonne nouvelle. En effet, la connaissance de l'épaisseur géométrique ou du contenu en eau liquide n'a de sens que si elle correspond à la moyenne sur tout le champ nuageux (critère 1) et est relativement inutile si elle ne concerne que le centre des cellules convectives.
En résumé, les processus de mélange et leur conséquence sur la variabilité microphysique ont un impact significatif sur la restitution des paramètres nuageux. Il est
néanmoins possible de s'affranchir de ces effets sur la restitution de la concentration en gouttelettes nuageuses en sélectionnant les parties les plus brillantes du champ nuageux.
Ces résultats peuvent servir de base au développement d'une stratégie de restitution des paramètres nuageux dans les nuages de couche limite, afin d'extraire une information caractéristique pertinente des scènes de radiances observées.
Sur tous les champs
Tous les pixels nuageux (Critère 1)
10% les plus brillants des pixels nuageux
(Critère 2) Biais
Moyen RMSE Corr. Moyen Biais RMSE Corr. Nrest (cm-3) -29 63 92% 7 35 97% Hrest (m) 12 24 97% -11 18 98% LWPrest (g/m²) 1.8 6.0 98% -6.9 9.1 99% Mélange homogène
Tous les pixels nuageux (Critère 1)
10% les plus brillants des pixels nuageux
(Critère 2) Biais
Moyen RMSE Corr. Moyen Biais RMSE Corr. Nrest (cm-3) -25 61 97% 0 35 98% Hrest (m) 8 13 99% -13 18 98% LWPrest (g/m²) 0.8 2.7 99% -6.9 8.9 99% Mélange hétérogène
Tous les pixels nuageux (Critère 1)
10% les plus brillants des pixels nuageux
(Critère 2) Biais
Moyen RMSE Corr. Moyen Biais RMSE Corr. Nrest (cm-3) -32 65 84% 15 34 95% Hrest (m) 17 31 94% -10 18 98% LWPrest (g/m²) 2.8 8.1 97% -6.8 9.2 99%
Tableau 6.2.3 Tableaux des erreurs sur la restitution des paramètres nuageux ; haut: sur tous
les champs ; milieu: sur les cas de mélange homogène ; bas: sur les cas de mélange hétérogène. Les biais, RMSE et coefficient de corrélation (voir texte) sont calculés sur la totalité des pixels nuageux (critère1) ou sur les parties les plus brillantes du champ (critère 2).