LIDAR IPRAL (IPSL Hi-Performance multi-wavelength Raman Lidar for Cloud Aerosol Water Vapor Research)
© Gordien Strato
M. Haeffelin, JC. Dupont (IPSL) V. Noel, C. Hoareau, L. Menut, C.
Pietras, P. Delville, C. Cenac, F.
Lapouge (LMD)
P. Keckhut, Y. Courcoux, D. Dionisi (LATMOS)
EECLAT 2014/01/21
1. Aerosol transport and air quality,
understanding the role and contribution of dust, volcanic ash, biomass burning plumes in major particle events;
2. Cloud and water vapor processes in the upper troposphere; cirrus life cycle and radiative impact; anthropogenic cirrus clouds (contrails) and their radiative impacts
3. Contributions to
a. EU/FP7 ACTRIS network b. French SOERE ORAURE &
ROSEA and EECLAT project c. EarthCARE satellite mission
preparation and validation
d. Support to Météo-France Lidar surveillance network
IPRAL Objectives
Température Humidité
Vent Précipitation
Nuages, Aérosols, Vapeur d’eau,
Brouillard, Gaz (CO, O3)
Rayonnement Dynamique
Turbulence Profils
UTLS Troposphère Couche limite
Surface Sol
Enjeux : propriétés et impacts des aérosols transportés à
longue distance (dust, biomasse, cendres) sur qualité de l’air
Aujourd’hui
Colette et al. 2010 Identifier par Lidar aérosols transportés
Incertitude : Facteur 100 sur concentration
Aluminium (Al), iron (Fe) and titanium (Ti)
Mesurer des concentrations de particules en surface: +30 µg m-3
Cendres volcaniques Colette et
al. 2010
Impact du transport aérosol sur QA avéré
Bessagnet et al. JGR 2008 Soulèvement de poussières en Ukraine (terres noires)
- Enjeux: identifier et caractériser les aérosols pour mieux
comprendre leur évolution et améliorer prévision
- Introduits à 2-10km d’altitude et transportés sur de longues distances
- Contribuent à 10-20% de masse particules inhalées
25 mars 2007
Enjeux : propriétés et impacts des aérosols transportés à
longue distance (dust, biomasse, cendres) sur qualité de l’air
Avec le Lidar IPRAL
Ansmann et al. 2010
- Restituer des profils de diffusion avec une incertitude de 0.01 km-1
- Estimer des profils de paramètre de taille des aérosols à partir de plusieurs longueurs d’onde
Aerosol depolarization (532 nm)
Lidar ratio (532 nm)
Backscatter color ratio (532/1064 nm)
Ratio of depolarization (1064/532 nm)
- Spéciation des aérosols (nature, taille) par rapport Lidar, rapport de couleur, rapport dépolarisation: nécessaire pour améliorer la prévision
- Estimer les concentrations massiques (incertitude facteur 2): indispensable pour la sécurité aérienne
Hostetler et al. 2007
Aujourd’hui
Identifier par Lidar présence et altitude des cirrus.
Contrails
Mesure impact radiatif en surface
Cirrus, 2 effets: Chauffage solaire jour ⇓ Refroidissement nuit ⇓ Dupont et
al. 2008
Enjeux : impacts des cirrus naturels et anthropiques sur le rayonnement et la température
Impact des cirrus sur le climat avéré
Travis et al. Nature 2002 3 jours sans cirrus: anomalie d’amplitude de température + 1°C
- Enjeux de mieux comprendre les propriétés des cirrus, et maîtriser les cirrus d’origine anthropique
- Les cirrus (nuages de glace) sont présents entre 25 et 75% du temps selon localisation
- Les cirrus diminuent l’amplitude thermique diurne
Enjeux : impacts des cirrus naturels et anthropiques sur le rayonnement et la température
Avec le Lidar IPRAL
Rapport mélange vapeur d’eau, (Hoareau et al., AMTD, 2011)
Contenu en glace en fonction de la température
(Heymsfield et al., 2010)
- Mieux comprendre les conditions de formation et persistance des cirrus anthropiques (mesures de vapeur d’eau)
- Distinguer cirrus naturels et anthropiques:
propriétés microphysiques particulières (taille, forme)
- Quantifier propriétés de diffusion des cirrus
Adaptation possible pour diminuer cirrus anthropiques
Mieux comprendre leurs
impacts sur le climat
IPRAL – Predesign Study
Major Characteristics
§ Tripled spectra-physics laser (355, 532, 1064 nm), connected to aircraft surveillance radar
§ Co-axial emission and receiving optics for high- range system and narrow field of view to minimize background light. Nasmyth-Cassegrain telescope
§ Baars high precision Interference filters and Licel PMTs and PDAs for high signal-to-noise
§ Robotized optical alignment with quadrant
detectors. Robotized depolarization calibration.
Robotized sensitivity adjustment (ND Filters)
§ Multi-compartment shelter to optimize thermal regulation
§ Technical solutions already implemented in OHP and OPAR Lidars or in ACTRIS Lidars
§ Predesign study Jan-June 2013 by Gordien Strato
& Raymetrics
IPRAL – Technical Description
Emission: Spectra Physics, Quanta Ray PRO 290-30 355, 532, 1064 nm laser (1600mJ), expander, mirrors Telescopes:
- Far Field 600: 2 – 15 km
- Near Field 200: 300m – 3 km
Channel optics and electronics: (WSU can accommodate up to 10 channels)
• FF: 355 l+p, 532, 1064 + 387(N2) + 607(N2) 408(H20)
• NF: 355, 532 + 387(N2)
• Each channel: PMT, IFF (Raman bw<0.3nm), NDD wheel, Polarizer Robotization:
- Alignment using Motorized mirror mount + Licel boresite alignment detector - Polarization Calibration using motorized waveplate for +/- 45°
- Aircraft detection radar for laser safety (motorized mirror for beam dump) - Motorized iris + shutter; motorized ND filter wheel
- Ethernet controlled: pretrigger, power meter, high voltage supply, laser
Specific shelter features: 2 compartments, rain sensor, radar, automatic hatch window, IR roof safety, door safety, cameras for remote monitoring and education
Computers, Software, Control
408
387 355P
355S 607
532
1064
IPRAL – Wavelength Separation Unit
Spécification Vapeur d ’ eau
C. Hoareau (LMD) DE JOUR: portée = 1.5km (30 min)
DE NUIT: portée > 10 km (30min)
Spécifications Nuages
Assuming required SNR~3 – required noise < ~10-4 km-1sr-1 at 9 km– at temporal averaging < 5 minutes
V. Noel, LMD
•
Simulation avec ACTSIM: 1ce cloud 8 to 9 km•
ice•
reff = 20µm•
multiple scattering = 0.7•
optical depthτ = 0.01•
EXTINCTION -->Backscatter at cloud level
•
molecular : 5.6 10-4 km-1sr-1•
+cloud τ = 0.01 : 8.7 10-4 km-1sr-1•
+cloud τ = 0.02 : 14 10-4 km-1sr-1•
required sensitivity 3.1 10-4 km-1sr-1SNR>3 elastic backscattering: 0-15km (10min avg)
IPRAL – Technical Description
Lidar operation as a function of atmospheric conditions
IPRAL – Technical Description
Monitoring of environmental conditions for operation and safety
IPRAL – algorithm development
Quality control, SR, Target classification aerosols, clouds, BL:
§ Quality control (IPSL)
§ Scattering ratio at 355, 532, 1064 nm (LMD)
§ STRAT/STRAT+ algorithm (IPSL)
Retrieval of aerosol backscatter, extinction, aerosol size/shape/type (PR2 para + perp; N2 Raman):
§ ACTRIS Single Calculus chain: aerosol optical properties and microphysical properties (CNR-IMAA)
§ SOERE ORAURE: BASIC Lidar + LR by sunphotometer (LOA)
Retrieval of cloud backscatter, extinction, cloud size/shape/type (PR2 para + perp; N2 Raman):
§ Algorithm cirrus by C. Hoareau (LMD); microphysics by V. Noel (LMD) Retrieval of water vapor mixing ratio (N2 Raman + H20 Raman + GPS)
§ SOERE ROSEA: common algorithm for OPAR, OHP, CO-PDD, SIRTA based on NDACC developments (LATMOS, LACY)
Pre-‐processor
Microphysical retrieval
Relational database
Daemon
EARLINET database
User interface Optical retrieval
EARLINET user
Start Upload Set parameters
ACTRIS SCC aerosol optical and microphysical retrievals
BL: Backscatter
SPM: Sunphotometer DL: Depolarization RL: Raman
MRL: Multiwavelength Raman
D’Amico et al, CNR-IMAA
Initial step: derive significant aerosol gradients and cloud-base height from high-resolution Lidar attenuated
backscatter (WLT or 2-D gradient technique) (1)
Improve attribution: identify the layer in which surface emitted species are mixed (2)
§ Transitions: Atmospheric-layer stability class (stable, neutral, unstable) from Monin-Obukov parameter
§ Max turbulent mixing: Lidar backscatter variance analysis
STRAT+: Automatic, objective layer attribution combining diagnostics of surface stability, mixing process, and backscatter gradients from aerosols and clouds with Quality Control and Uncertainty Bars.
Mixing height Backscatter
(1) Haeffelin et al. (BLM) 2012; (2) Pal et al. 2013(JGR under review)
STRAT+ mixing height retrieval from Lidar + Sonic Anemom.
NDACC/ROSEA Lidar water vapor mixing ratio
retrieval algorithm (LATMOS)
Keckhut et al. (LATMOS)
IPRAL - Montage financier et Calendrier
- Pré-étude: 35 k€
- Enveloppe de réalisation : 715 k€
- Frais de fonctionnement: 15k€/an (consommable et contrat de
maintenance)
- Co-financement par: Région IdF, EP, IPSL, LMD, CNES/INSU
Organisme % k€ HT
Région IdF 48 340
EP 19 140
IPSL (Labex, SOERE, IPSL)
21 150
LMD 3 20
CNES 3 20
INSU 3 20
Autre 3 25
TOTAL 100 715
o Demande à la Région IdF à travers l’AO équipements mi-lourds (mars 2012) √
o Demande TOSCA (avril 2012) √ o Demande LEFE (sept 2012) √
o Audition CSOA-TOSCA (mai 2013) √ o Convention CNRS-EP pour achat o Pré-étude: solutions techniques et
chiffrage (Jan-Jun 2013) √ o CCTP: Sept-Déc 2013 √
o Notification du Marché: Jan 2014 √ o Réalisation: Fév. 2014 – Jan 2015
IPRAL - Equipe de recherche
Chercheurs et ingénieurs contribuant
- Aux développements algorithmiques nécessaires à l’exploitation de la mission - A l’exploitation scientifique de la mission
- A la direction de la mission: cahier des charges de fonctionnement, développements technologiques, coordination nationale et internationale.
- Au suivi technique de la mission
Autres chercheurs impliqués dans l’exploitation scientifique d’IPRAL : O. Boucher (LMD; propriétés des contrails);
H. Chepfer (LMD; propriétés des cirrus; préparation EarthCARE); F. Cheruy (LMD; modélisation GCM; lien avec CNR); M. Chiriaco (LATMOS; modélisation LAM; impacts nuages);
Nom Organisme Rôle
M. Haeffelin IPSL
Responsable mission IPRAL
Exploitation scientifique thème 2 “interaction nuage- aérosol-vap.eau”
P. Delville LMD Chef projet: expertise optique
C. Cenac LMD Groupe projet: expertise électronique Experts LATMOS, LMD, LSCE Soutien au groupe projet: expertise Lidar Equipe
SIRTA LMD/IPSL En charge du fonctionnement et maintenance IPRAL (C. Pietras, F. Lapouge, IE bap C IPSL)
V. Noel LMD PI algorithmie “nuage”
Exploitation scientifique thème 1 “cirrus-vap.eau”
S. Turquety LMD Exploitation scientifique thème 3 “transport aérosol”
L. Menut LMD Exploitation scientifique thème 3 “transport aérosol”
JC. Dupont IPSL Exploitation scientifique thème 2 “interaction nuage- aérosol-vap.eau”
C. Pietras LMD PI algorithmie “aérosol”
Liaison avec EARLINET P. Keckhut LATMOS PI algorithmie “vapeur d’eau”
Exploitation scientifique thème 1 “cirrus-vap.eau”
TBD Météo-
France Responsable exploitation pour applications MF
IPRAL – A national tool to contribute to national and international networks
PROJET/PROGRAMME CONTRIBUTION
I3 ACTRIS (FP7) Aerosol transport in Europe SOERE ORAURE Aerosol properties
SOERE ROSEA Cirrus and water vapor
Mission EARTHCARE Mission preparation and validation Météo-France Lidar Network Support for aerosol speciation
