Méthode

Comme cela est fait pour les observations spatiales et afin de bien analyser leurs propriétés, il est important de pouvoir séparer aérosols et nuages. La première étape de l’analyse consiste donc à développer une méthode de classification des différents types de signaux. La classification des différents signaux se base sur le rapport de diffusion atténué (cf Section 3.3.1), avec les critères indiqués dans le tableau6.1 dérivés d’observations précédentes [Vaughan 2009] [de Villiers 2010].

Type Critères

Moléculaire - valeurs du Rdtot,att

comprises entre 0,8 et 1,2 et en dessous d’un nuage Aérosols

- valeurs du Rdtot,attentre 1,2 et 10 (non "rattaché" à la base d’un nuage) - valeurs du Rdtot,attentre 0.5 et 1,2 au dessus d’un nuage

(pour les mesures de nuit) Neige soufflée

Poussière cristalline

- valeurs du Rdtot,attentre 10 et 20 ET non "rattaché" à la base d’un nuage Précipitation - valeurs du Rdtot,attcomprises 1,2 et 20

ET "rattaché" à la base d’un nuage

Nuage - domaine compris entre les bases et sommets apparents détectés (cf Section6.1.4) (correspond à des R_d<10)

Indéterminé

- valeurs duPu.z²inférieures à l’enveloppe

définissant une limite de bruit étendue (2·σ_bruit·z²) - aérosols précédemment déterminés localisés au dessus d’un nuage dans les mesures de jour - valeurs du Rdtot,attinférieures à 0,8

- valeurs de Rdtot,attn’appartenant à aucune des catégorises précédentes

TABLEAU 6.1 – Tableau des critères utilisés pour établir la classification des diffé-rents signaux en termes de milieu atmosphérique.

Le rapport de diffusion atténué du signal moléculaire est considéré avec une variation de±20% par rapport à sa valeur unitaire théorique pour prendre en partie en compte l’incertitude sur l’étalonnage de la constante système et l’atténuation éventuelle par une couche d’aérosols.Il est considéré pour les mesures de jour qu’aucun signal moléculaire ou lié aux aérosols ne peut être détecté au dessus d’un sommet apparent observé. Dans le cas des mesures de nuit ce type de signal peut être détecté mais auquel cas aucune distinction n’est faite au dessus du nuage entre du moléculaire et des aérosols qui est finalement la catégorie choisie. La poussière cristalline et la neige soufflée (respectivement "diamond dust" et "blowing snow" dans la littérature) sont regroupées dans cette première classification, en se basant sur leur capacité de rétrodiffusion beaucoup plus importante que les aérosols [Lesins 2009]. Néanmoins le phénomène de neige soufflé se produit en général très proche de la surface, ce qui pourrait être un critère supplémentaire à considérer dans de futures analyses pour séparer ces deux structures. De même ce qui a pu être considéré jusqu’à présent comme des nuages dont la base était au niveau de la surface pourrait être plutôt vu comme de la neige soufflée.

Il est possible de distinguer les nuages d’eau liquide de ceux en phase mixte ou

6.1. Classification 133

complètement composés de cristaux, avec les observations fournies par les systèmes polarisés. Cependant seules quelques bouées sont équipées avec une telle version du LiDAR. Des corrections non définies pour le moment devront être appliquées pour ces systèmes. Il serait néanmoins possible de faire une distinction entre des nuages majoritairement composé d’eau liquide ou de glace en se basant sur leur hauteur et l’amplitude du signal rétrodiffusé. Les nuages d’eau liquide ont en effet une atténuation plus importante que leurs homologues composés de glace [Fuchs 2015], tout en étant très rétrodiffusant, ce qui concrètement signifie une amplitude de signal élevée et une épaisseur de quelques centaines de mètres. Quelques profils présentant un tel signal, obtenus pendant la troisième période de Barneo, sont montré sur la figure 6.1. D’après des données ERA-interim ces nuages sont à une température comprise entre -10 et 0^oC, ce qui est cohérent avec l’hypothèse d’un nuage d’eau liquide. Bien que cette distinction ne soit pas abordée plus en détail ici, elle pourra être envisagée dans la suite du projet lorsque plus de données auront été accumulées par les bouées.

Figure6.1 – Exemples de profils provenant de la troisième période de la campagne Barneo (du 242^ieme jour), possédant un signal pouvant être considéré comme un nuage d’eau liquide.

Les données d’un seul système polarisé ont commencé à être analysées pour l’instant. Bien que l’influence du givre soit totalement inconnue, supposons pour les profils dont les diffusions dans chaque voie de réception au niveau du hublot sont les plus faibles, que l’étalonnage établi en région parisienne est toujours valable. La fi-gure6.2montre l’analyse réalisée sur l’un de ces profils. La dépolarisation obtenue à la base du nuage augmente très rapidement ( 10%) puis s’accentue progressivement jusque 20% à son sommet ce qui est tout à fait possible pour un nuage de glace avec des particules orientées [Noel 2005] [Sassen 2012]. Une faible dépolarisation ( 2%) peut également être constatée entre 200 et 1500m correspondant à la couche d’aérosols, ou due à la présence de givre. Au dessus de 1500m la voie perpendiculaire est totalement bruitée et seul le nuage dépolarise suffisamment pour être visible.

Sur la figure de gauche, le coefficient de la voie perpendiculaire est supérieur au signal moléculaire théorique alors que c’est l’inverse à la voie parallèle. Ceci peut être dû à la présence d’aérosols légèrement dépolarisant ou au phénomène de

"cross-talk", et donc une hypothèse erronée concernant les valeurs des constantes systèmes.

Figure 6.2 – Gauche : coefficient de rétrodiffusion atténué obtenu en considérant une constante système de 55 identique pour chaque voie. Les coefficients de rétrodif-fusion moléculaire sont également tracés en pointillés rouge et bleu respectivement pour la voie parallèle et pour la voir perpendiculaire en considérant une dépolari-sation théorique de 0,36%. Droite : le profil de dépolaridépolari-sation obtenu en utilisant l’étalonnage établi en région parisienne.

6.1.2 Résultats

Ci-dessous sont présentés des résultats obtenus avec cette première approche qui pourrait être affinée par la suite en fonction des résultats obtenus dans les statistiques des populations restituées.

6.1. Classification 135

Figure6.3 – Détection des différentes structures décrites dans le tableau 6.1pour les quatre périodes de la campagne Barneo.