L’algorithme IIR niveau 2 : la complémentarité des instruments de CALIPSO

1 Présentation

Spécifications de l’algorithme : Institut Pierre Simon Laplace (IPSL)

Librairie : SPIRS (Second level Processing of Infrared Radiometer Simulation) ; Version actuelle 3b4

Objectif : Les cirrus fins sont un élément clé des incertitudes du climat : leurs effet de serre et d’albédo sont du même ordre de grandeur sans savoir lequel des deux prédomine ; ils jouent un rôle mal compris dans la tropopause qui a des conséquences sur la régulation de la vapeur d’eau. L’objectif est de documenter à l’échelle globale les propriétés microphysique des nuages et plus particulièrement des cirrus (émissivité effective, forme et rayon effectif).

Méthode : L’algorithme IIR de niveau 2 couple l’information lidar et les 3 canaux infrarouges. Le lidar nous permet de réaliser une classification verticale des couches nuageuses et d’accéder à la forme des particules. On utilise la technique de « split-window » pour extraire des canaux infrarouges l’émissivité effective et ainsi obtenir via des tables de correspondances prédéfinies le rayon effectif des particules. On génère ainsi un produit le long de la trace lidar : produit IIR N2 Track .
Cette information le long de la trace du lidar est étendue à la fauchée de l’IIR en utilisant un calcul d’homogénéité faisant intervenir les températures de brillance extraites de l’IIR, la réflectance visible extraite de la WFC, lorsqu’elle est disponible, et les données météorologiques (température de surface, émissivité de surface et profils d’humidité) : produit IIR N2 Swath .

2 Principe

Voici l’algorithme retracé pas à pas à partir des données CALIPSO simulées du 29 juillet 2002 :

2.1 IIR N2 Track

2.1.1 Lidar : classification des scènes

On classifie tous les tirs lidar. Les tirs de type ciel clair ou nuage bas opaque seront nos références dans la suite du traitement.
L’algorithme est optimisé pour le cas nuage haut semi transparent seul (1.1) ou au-dessus un nuage bas opaque (2.1). Il est étendu aux cas nuage haut opaque et nuage multicouches.
On retrouve cette information dans le produit de sortie.

trace*
* : les points le long de la trace sont dupliqués perpendiculairement à celle-ci pour faciliter la visualisation
Cas 1.1 à 1.5Cas 2.1 à 2.3Cas 1.0 et 2.0 : références
1.1 1 nuage haut semi-transparent (st) ou opaque
1.2 2 nuages hauts st
1.3 1 nuage haut st + 1 nuage bas st
1.4 1 nuage bas st
2.1 1 ou 2 nuages hauts st + 1 nuage bas opaque
2.2 1 nuage haut st + 1 nuage bas st + 1 nuage bas opaque
1.0 ciel clair
2.0 1 nuage bas opaque

2.1.2 IIR : calcul de l’émissivité effective – Méthode « Split-Window »

On calcule l’émissivité effective pour chaque pixel IIR le long de la trace lidar avec une méthode « split-window ».

Emissivity Equation

avec la référence qui peut être soit ciel clair soit nuage opaque

Reference Types

Si la référence observée est jugée non exploitable, elle est recalculée à l’aide du code de transfert radiatif « fasrad » (P. Dubuisson). L’information de l’origine de la référence et son type (ciel clair ou nuage bas opaque) est conservée dans le produit de sortie.

2.1.3 Look Up Tables : forme et diamètre effectif

On déduit la forme des particules à partir de la dépolarisation lidar (classification de V. Noël – IPSL ; exemple : shape #1 -> forme sphérique)

A partir de l’épaisseur optique du nuage (information lidar), de la forme des particules, de l’émissivité effective et des simulations réalisées**** on calcule le diamètre effectif des particules.
****Simulations réalisées à partir des modèles des propriétés optiques des particules non sphériques (P. Yang – Texas Univ.)

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2.2 IIR N2 Swath

2.2.1 IIR/WFC/meteo : identification des zones homogènes dans la fauchée

Pour chaque pixel « swath » on calcule :

  • 9 critères d’homogénéité qi (réflectance, températures de brillance, températures de surface, humidité, émissivité de surface)
  • et 1 coefficient global Q tel que :
Q=SOMME(Wi.Qi) avec i:1->9

1 pixel swath, dans une fenêtre de 34kmx34km autour du pixel track, est homogène au pixel track considéré si :

qi:1->9 < 1 et Q minimal

2.2.2 Extension de l’algorithme IIR Track à la fauchée pour les zones homogènes

2.2.2.1 Superposition de la réflectance visible et de la classification lidar étendue à la fauchée
2.2.2.2 Reconstruction des grandeurs physiques issues de l’IIR le long du swath

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