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Impact des nuages sur la mesure des gaz en traces

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Les nuages ont une forte influence sur la mesure satellitaire des gaz en trace dans la troposphère. Les effets tridimensionnels liés à l’hétérogénéité spatiale des nuages augmentent lorsque la résolution spatiale de l'instrument d'observation se rapproche des dimensions caractéristiques des nuages. C'est le cas pour des instruments comme TROPOMI et les futurs capteurs Sentinel-4 et Sentinel-5, qui sont conçus pour résoudre les structures horizontales égales ou supérieures à 7×7 km². C'est pourquoi nous avons étudié à l'aide d'un modèle de transfert radiatif tridimensionnel l'influence des nuages sur la mesure des gaz en trace, en particulier le NO2.
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Les instruments satellitaires mesurent le rayonnement solaire réfléchi par la surface et l'atmosphère de la Terre. Pour une atmosphère idéalement sans nuages, l’abondance de certains gaz en traces peut être estimée à partir de ces mesures.

Cependant, les scènes observées sur les images satellites sont souvent contaminées par des nuages, ce qui réduit la qualité des mesures. Même les scènes exemptes de nuages peuvent être affectées par la diffusion du rayonnement en provenance de nuages adjacents ou par l’ombre projetée par les nuages voisins.

Pour quantifier de façon réaliste l'impact tridimensionnel des nuages sur les mesures de gaz en traces, nous avons utilisé un modèle de transfert radiatif permettant de simuler des images satellites contaminées par des nuages et d’évaluer (en 3D) leur impact sur la mesure du dioxyde d'azote (NO2).

Les ombres des nuages peuvent mener à sous-estimer la colonne de NO2 de plusieurs dizaines de pourcents (figure 2). L'ampleur de l'erreur varie en fonction de l'angle zénithal du Soleil, de la géométrie d'observation du satellite, de la hauteur et de l'épaisseur des nuages, de la forme du profil vertical de NO2 et de l'albédo de la surface. L'impact des nuages augmente l'incertitude sur le NO2 et les mesures qui en souffrent doivent être signalées ou corrigées.

 

Références:

 

  • Emde, C., Yu, H., Kylling, A., van Roozendael, M., Stebel, K., Veihelmann, B., and Mayer, B.: Impact of 3D cloud structures on the atmospheric trace gas products from UV–Vis sounders – Part 1: Synthetic dataset for validation of trace gas retrieval algorithms, Atmos. Meas. Tech., 15, 1587–1608, https://doi.org/10.5194/amt-15-1587-2022, 2022.
     
  • Yu, H., Emde, C., Kylling, A., Veihelmann, B., Mayer, B., Stebel, K., and Van Roozendael, M.: Impact of 3D cloud structures on the atmospheric trace gas products from UV–Vis sounders – Part 2: Impact on NO2 retrieval and mitigation strategies, Atmos. Meas. Tech., 15, 5743–5768, https://doi.org/10.5194/amt-15-5743-2022, 2022.
     
  • Kylling, A., Emde, C., Yu, H., van Roozendael, M., Stebel, K., Veihelmann, B., and Mayer, B.: Impact of 3D cloud structures on the atmospheric trace gas products from UV–Vis sounders – Part 3: Bias estimate using synthetic and observational data, Atmos. Meas. Tech., 15, 3481–3495, https://doi.org/10.5194/amt-15-3481-2022, 2022.
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Schéma d'un scénario de nuages en boîte bi-dimensionnelle
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Panneau de gauche : Réflectance simulée à partir du modèle de transfert radiatif tridimensionnel, et panneau de droite : Erreur de mesure du NO2. Les zones grises représentent la scène nuageuse.
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