Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux

Spectroscopie de l’Atmosphère, Université Libre de Bruxelles, Belgique

Service d'Aéronomie / CNRS,IPSL, Université Paris 6

Pierre-François Coheur, Daniel Hurtmans

Cathy Clerbaux, Solène Turquety, Matthieu Pommier

Assimilation des données CO IASI

Andrzej Klonecki, Pascal Prunet

NoveltisToulouse, France

Sophie Szopa, Didier HauglustaineLSCE

Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux

MetOp

IASI instrument

● IASI L2 CO data @ SA-ULB

● Assimilation des observations CO pour IPY/Polarcat

MetOP

Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux

IASI CO, octobre 2008, 1 jour MOPITT CO, octobre 2008, 1 jour

Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux

IASI CO, octobre 2008, 1 jour MOPITT CO, octobre 2008, 1 jour

Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux

IASI CO, octobre 2008, 1 jour MOPITT CO, octobre 2008, 1 jour

Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux

IASI

MOPITT

Credit S. Turquety/ P. Coheur/ D. Hurtmans

Fires in South of Europe in Summer 2007

Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux

Fire plumesExample of Southern Europe in Summer 2007

4 ppm

IASI NRT CO-profile measurements from ULB/SA processing

15 ppm 3 ppm 2 ppm

Remarkably high CO concentrations with peak at low altitude (< 2 km)

Vertical sensitivity

Reliability of peak altitude?

Adomoca – Novembre 2008 – C. Clerbaux

Fire plumesExample of Southern Europe in Summer 2007

IASI NRT CO-profile measurements from ULB/SA processing

Remarkably high CO concentrations with peak at low altitude (< 2 km)

IASI CO Calipso aerosols

Reliability of peak altitude? Consistent with Calipso profiles

13/11/2008 ADOMOCA NOV-3554-SL-6634

Assimilation des colonnes de CO de IASI : résultats pour POLARCAT

13/11/2008 ADOMOCA NOV-3554-SL-6634

POLARCAT

Campagne Polarcat: Projet international (18 pays: Norvège, USA, Japon, ...),Projet phare approuvé dans le cadre de l'année polaire internationale (IPY) - printemps-été 2007/2008,But:Déterminer les mécanismes de transport des polluants (gaz traces comme le CO, CH4, O3, SF6, ..., aérosols, et métaux lourds) de/vers l'Arctique utilisant les analyses de données avions-In Situ-Satellite et la modélisation,

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Assimilation CO, outils et données:Assimilation CO, outils et données:

LMDz-INCA (LSCE)

résolution de 2.5°x3.75°, 19 niveaux, 89 espèces chimiques dont les hydrocarbures légers non méthaniques (NMHC)

Le module d’assimilation (NCAR, J.-F. Lamarque, B. Khattatov) basé sur le filtre de Kalman :

utilisé dans plusieurs études, par ex. dans Clerbaux et al., 2001 pour CO de IMG ;

adapté aux colonnes intégrées de CO de IASI pendant l’année 1 de ce projet ;

Les données de niveau 2 CO IASI

produits CO SA-ULB (colonnes totales)

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Superobservations

Une superobservation représente toutes les observations présentes dans une maille du modèle pendant la durée d’une fenêtre d’assimilation (30 minutes)

Comment calculer la valeur de superobservation, son erreur et sa fonction de poids ?

superobservation : moyenne pondérée par l’erreur

L’erreur de superobservation : l’erreur moyenne pondérée

Fonction de lissage : la fonction associée à la première observation dans la maille

Nobs

i i

i

Nobs

i i

ii

nobservatioer

y

yy

y

1

2

1

2

_sup

)1(

)1(

)

)1(

1( 1

2

_sup_sup Nobs

yy

Nobs

i i

i

nobservatioernobservatioer

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Superobservations pour juillet 2008

Animation

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But assimilation CO IASIBut assimilation CO IASI

Prévoir les panaches de pollution CO pour planifier les plans de vols des avions

Validation données avion avec observations satellites

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Paramètres ajustables pour déterminer B et R

Variable Symbole Implémentation Valeur pour la

simulation 1

Valeur pour la

simulation 2

Erreur initiale f B=(f*CO)2 pour les termes diagonaux 0.5 0.5

Croissance d’erreur

ε Ba=B+ (ε * CO)2 pour les termes diagonaux 0.005 0.01

Longueur de corrélation verticale

Lz ))

))ln()(ln((exp( 2

,,,z

jijjiiji L

ppbbb

0.1 0.1

Longueur de corrélation spatiale

Lxy ))

),((exp( 2

,,,xy

jjiiji L

jiDistbbb

125km 125km

Représentativité des observations

r (Erreur Obs.)2= (erreur_column_de_IASI)2 + (r*(CO_column_de_IASI))2

0.1 0.1

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Observations

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Résultats de l’assimilation: simulation 1

croissance d’erreur = 0.005*CO

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Résultats de l’assimilation: simulation 2

croissance d’erreur = 0.01*CO

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Comparaison avec les données in-situ