Résumé de l'article

Nous étudions ici les effets des hétérogénéités sur les restitutions des précipitations à partir des micro-ondes passives. On utilise à cette fin une méthode empirique utilisant le canal 85 GHz comme base d'entrée d'un algorithme par réseaux de neurones. Notre méthode utilise donc la signature de la diffusion à 85 GHz, mais aussi celle de l'émission aux faibles taux de pluie. L'objectif est de corriger le BFE présenté dans la deuxième partie de cette thèse, et donc

CHAPITRE 9 - Restitution des précipitations_ _________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

d'améliorer les restitutions. En utilisant les données provenant du satellite TRMM, on montre l'avantage d'une utilisation d'informations provenant de différents capteurs.

Deux paramètres caractérisant la couverture nuageuse à l'intérieur des pixels à 85 GHz sont calculés : le premier à partir de l'information IR à 2 km de résolution (IRCF, Infrared Cloud Fraction) et le deuxième (PRCF, Precipitation Radar Cloud Fraction) à 4 km de

résolution²⁸. Les données radar sont utilisées à la fois pour obtenir la couverture sous-pixel, et

aussi pour valider les restitutions.

Le tableau 2 montre les différentes catégories d'algorithmes pour la restitution du taux de pluie par MW passives. Le plus simple consiste en une simple relation entre TB (ou polarisation) et taux de pluie. Aux basses fréquences, cet algorithme est limité aux océans et utilise l'augmentation des TB lorsque le taux de pluie s'intensifie. Au-dessus des terres, les hautes fréquences peuvent être utilisées pour détecter la diminution des TB à cause de la diffusion par la glace. Le principal inconvénient tient, dans ce cas, au fait qu'au-dessus de l'eau la température de brillance atteint un niveau asymptotique avant de s'incurver, donnant ainsi des TB similaires pour les taux de pluie faibles et élevés.

Relation de base Canaux utilisés Principes

Température de brillance 1 seule fréquence/1 seule polarisation

Au-dessus de l'eau: relié au rayonnement émis par la pluie aux

basses fréquences Au-dessus des terres: relié à la diffusion du rayonnement par les

précipitations aux hautes fréquences

Différence de fréquences Double fréquence et même polarisation

Relié à la diffusion du rayonnement aux plus hautes fréquences par rapport au plus

basses

Polarisation Double polarisation et même fréquence

Au-dessus de l'océan: relié à la dépolarisation de la surface de l'océan par les précipitations Au-dessus des terres: une légère augmentation peut être observée pour des taux de pluie élevés et pour de hautes fréquences à cause

de la polarisation due à la glace.

Température corrigée de la

polarisation (PCT) ^{Double polarisation et même fréquence}

Générer un fond au-dessus duquel l'atténuation atmosphérique peut être observée. Peut être appliqué au-dessus des terres et des mers

Approche multi-canal ^{Tous les canaux disponibles plus la} _polarisation ^{Régression entre taux de pluie et} _{températures de brillance}

TAB. 2 - Différentes catégories d'algorithmes de restitution des précipitations par

micro-ondes passives (d'après Kidd et al. 1998).

28 Voir Inoue (2000) pour une comparaison des informations relatives aux nuages dérivées du VIRS et de l'information sur la pluie dérivée du PR et du TMI.

CHAPITRE 9 - Restitution des précipitations

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L'inconvénient principal de la technique à un seul canal est la variation des températures. Bien que les variations de surface n'influencent pas les luminances émanant du sommet des nuages précipitants de forte intensité, la détermination des limites des zones de pluie, est très affectée par la température de surface. Ainsi, fixer un seuil n'est pas très approprié, en particulier pour des études globales. C'est pour minimiser ces effets de la variation de la température de surface, que les algorithmes multi-canaux ont été développés.

Les algorithmes utilisant la différence de fréquence et de polarisation se placent dans la catégorie "double-canal". Ces algorithmes réduisent eux aussi les variations de la température de surface.

Les techniques de polarisation sont limitées au-dessus de l'océan et sont basées sur la dépolarisation par les nuages et la pluie. Le principal inconvénient des techniques de double polarisation tient dans la très faible sensibilité aux forts taux de pluie.

Les températures corrigées de la polarisation (PCT) sont générées en utilisant la double polarisation à une même fréquence. Les bases de cet algorithme ont été exposées par Weinman et Guettner (1977), puis exploitées ensuite par Spencer et al. (1989). Ces algorithmes masquent les effets des variations de l'émissivité de la surface, rendant ainsi l'atténuation atmosphérique plus visible; ils peuvent être ainsi utilisés à la fois au-dessus des terres et des océans, mais aussi au-dessus des zones côtières où les zones mixtes empêchent normalement l'extraction d'une information sur la pluie.

Le canal 85 GHz s'est avéré intéressant à la fois parce qu'il permet, grâce à la signature caractéristique de la diffusion, une utilisation au-dessus des continents où l'émissivité est forte, en minimisant les variations de celle-ci, mais aussi parce qu'en s'affranchissant du problème de la redondance des informations entre les différents canaux habituellement utilisés, nous pouvons nous concentrer uniquement sur le problème de l'apport d'une information spatiale sous-pixel. Cette approche, qui est celle aussi de la simplicité (entendue ici en terme de compréhension, et surtout d'interprétation des résultats), permet de s'affranchir des problèmes de multi-résolution.

L'utilisation exclusive de 85 GHz, n'est pas nouvelle. En effet, d'autres études se sont limitées à cette fréquence, en particulier pour les avantages qu'elle montre au-dessus des terres. Après la première étude de Jones et Vonder Haar (1990) sur la restitution du LWP, utilisant les données SSM/I, Combs et al. (1998) utilisent le canal 85 GHz comme base d'une restitution du LWP au-dessus des terres. Cette fréquence est aussi utilisée en combinaison avec la différence de polarisation normalisée à cette fréquence (Greenwald et al., 1999) ou avec l'infrarouge pour estimer le LWP des nuages non-précipitants (Greenwald et al., 1997).

De plus, si cette méthode utilisant un seul canal est appliquée dans le cadre d'algorithmes physiques, elle présente l'avantage sur les algorithmes multi-canaux de faire appel à un schéma de correction des effets géométriques bien plus simple que pour les algorithmes multi-canaux, en évitant des ajustements suivant les fréquences (Bauer et al., 1998).

Canaux utilisés Référence Surface ^{Algorithme physique} _{(P) ou statistique (S)}

85 H Adler et al. 1993 océan P

85 V,H Kidd et Barrett, 1990 océan S

85 V,H Todd et Bailey, 1995 océan S

85 V,H Spencer et al., 1989 océan P

85 H Adler et al., 1994 continent P

85 V,H Kidd, 1998 continent S

85 V,H Spencer et al., 1989 continent P

CHAPITRE 9 - Restitution des précipitations_ _________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Nous avons extrait de l'étude comparative de Smith et al. (1998) relatant les résultats du projet WetNet Precipitation Intercomparaison Project (PIP-2), les algorithmes de restitution des précipitations utilisant le canal 85 GHz (tableau 3).

Comme l'étude des relations TB-taux de pluie à ces fréquences, est principalement celle de relations non linéaires (cf. chap. 4), l'utilisation d'un algorithme basé sur les réseaux de neurones est apparue intéressante. De plus des travaux récents, rappelés au chapitre 8 ont montré tout l'intérêt de cette approche dans le contexte d'une restitution multispectrale des précipitations.

Dans la troisième partie, les caractéristiques du réseau utilisé seront décrites, ainsi que les données d'entrée et de sortie nécessaires pour son apprentissage. Nous avons utilisé une base de données issues de TRMM. Celle-ci contient les paramètres cibles du réseau (taux de pluie) et les données d'entrée correspondantes (TB, couverture sous-pixel). Nous prenons donc ici une approche utilisant l'information sur la couverture nuageuse sous-pixel comme information supplémentaire en entrée du réseau de neurones.

L'article du chapitre 5 ayant montré une nette dépendance du BFE en fonction des types de nuages, les résultats seront présentés séparément pour les nuages précipitants de type convectifs et stratiformes. Pour cette séparation entre nuages stratiformes et convectifs, nous avons utilisé les données du radar PR. Cependant, il existe d'autres méthodes pour différencier les deux types de précipitations. Par exemple, Olson et al. (2001), utilisent une méthode basée sur la texture et la polarisation pour estimer la couverture de précipitation convective-stratiforme à partir des données micro-ondes passives. En fait, ils combinent deux méthodes : si suffisamment de diffusion par les précipitations en phase liquide est détectée, la méthode emploie le degré de polarisation à 85 GHz pour estimer la fraction du FOV du radiomètre couverte par la convection. Pour une situation où la diffusion par la glace est minimale, la méthode se tourne vers l'information de texture.

Hong et al. (1999) ont aussi étudié la séparation entre précipitations convectives et stratiformes à partir des températures de brillance micro-ondes au-dessus de l'océan. Dans leur schéma de classification les scènes non-précipitantes sont d'abord écartées. Puis, des indices sont calculés pour les scènes de pluie, à partir des températures de brillance et de la variabilité pour l'émission (19 et 37 GHz) et la diffusion (85 GHz). Un indice (C/S) est alors relié à la fraction convective.

Cette séparation va dans le sens des travaux de Varma et al. (2004) et Varma et Liu (2004) qui montrent que la couverture fractionnaire précipitante dépend du type de pluie en présence.

De plus, nous séparerons les restitutions au-dessus des océans et des terres, suivant entre autres les travaux de Kidd et al. (1998) et Conner et Petty (1998) qui soulignent que pour la plupart des techniques, les différences d'émissivité entre océan et continent sont telles qu'il est nécessaire d'utiliser des algorithmes séparés pour chaque type de surface.