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Les nuages, leur représentation dans les modèles, et les processus dinteractions. Les projets en cours et à venir à lIPSL A. Protat, et contributeurs de.

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1 Les nuages, leur représentation dans les modèles, et les processus dinteractions. Les projets en cours et à venir à lIPSL A. Protat, et contributeurs de lIPSL : D. Bouniol, H. Chepfer, M. Chiriaco, J. Delanoë, M. Haeffelin, Y. Morille, V. Noël, J. Pelon

2 Objectifs scientifiques Etude de processus détaillés concernant : Interaction aérosols / nuage / rayonnement / dynamiqueInteraction aérosols / nuage / rayonnement / dynamique Processus liés au cycle de vie des nuagesProcessus liés au cycle de vie des nuages Propriétés statistiques (climatologies régionales / globales)Propriétés statistiques (climatologies régionales / globales) Représentation des nuages dans les modèles (LES Climat, NWP) Evaluation, amélioration de paramétrisations Rétroaction des nuages sur le climat Comment utiliser séries temporelles sol et nouveaux capteurs spatiaux ? Nécessitent : Validation des capteurs et produits spatiaux et des modèles

3 Projets instrumentaux « nuages » IPSL Sol : SIRTA (Martial) Développements « radar nuage et lidar » opérationnels en cours Aéroporté : RALI Spatial : A-Train (Jacques) RALI est le démonstrateur CALIPSO/CloudSat RALI = RASTA : radar Doppler 95 GHz 5 antennes LNG : lidar HRS 355 pol., 532 pol., 1064 nm Porteurs : Falcon 20 (5 ant.)/ ATR42 (3 ant.) Porteurs : Falcon 20 (5 ant.) / ATR42 (3 ant.) Radar + Lidar = propriétés nuageuses (IWC, r e,, V t, w, N(D), contours, fraction)

4 Propriétés nuageuses : synergie instrumentale Radar : limité par sensibilité (petites particules) Lidar : limité par épaisseur optique (nuages épais) Radiomètres : quantités intégrées verticalement Synergie instrumentale ! Lidar RadarRadar/lidar

5 Quelques résultats marquants: Première statistique sur forme des cristaux dans cirrus (Noël) Première statistique sur densité et vitesse de chute des cristaux (Protat) Climatologie des nuages en Europe (thèse Delanoë) Evaluation des nuages dans modèles NWP (thèse Delanoë) Validation MESO-NH / Observations SIRTA (Giraud / Protat / Bouniol) Validation de produits « nuage » spatiaux (Haeffelin)

6 TropiquesMidlatitudes Forme des cristaux : dépolarisation lidar

7 Climato des propriétés microphysiques et radiatives Très faible variabilité inter-annuelle Variabilité saisonnière faible Faible variabilité régionale sauf pour Faible variabilité régionale sauf pour Importante variabilité par type de nuages (altitude) Cabauw log(IWC) Épais (>4km) 0-3km 3-8km 8-12km Nuages épais : IWCs les plus forts Nuages bas : Distribution large Nuages Hauts : Distribution très étroite, IWCs faibles IWCs faibles Nuages moyens: IWCs plus forts que les nuages hauts les nuages hauts Distribution plus étroite que les nuages bas Distribution plus étroite que les nuages bas

8 Evaluation de la représentation des nuages dans modèles de prévisions à partir des statistiques nuageuses de RadOn: histogrammes ECMWF, RACMO :(schéma pronostique) =>très bon MET-OFFICE : (schéma pronostique) forme correcte mais surestimation METEO-FRANCE : (schéma diagnostique) le schéma a changé durant CloudNet Résultats très encourageants les modèles donnent des résultats corrects (excepté MF) IWC Validation des modèles de prévision

9 Campagnes et objectifs : 2002 – 2006 : CloudNET – Développement de méthodes nuages – Validation modèles de prévision – Définition station opérationnelle nuages Instrumentation : SIRTA + 2 autres sites, 6 modèles de prévision 2006 : CALIPSO / CloudSat – Propriétés nuageuses à échelle globale – Assimilation modèles de prévision (?) – Climatologies globales / régionales 2006 : AMMA – Etude des processus nuageux dans enclumes de LG – Rétroactions nuages sur la mousson – Validation A-Train. Instrumentation : Sol (AMF, Ronsard), Aéroporté (RALI), Spatial (A-Train) 2007 : PARISFOG (IPSL/CNRM) : Etude du brouillard en zone urbanisée (SIRTA) 2007 : CIRCLE-2 – Etude des interactions microphysiques / radiatifs dans les cirrus / contrails – Validation schéma de nuage Meso-NH Instrumentation : Aéroporté (RALI), Spatial (A-Train) 2008 : EUCAARI IP / Aeroclouds (ANR) – Effet indirect des aérosols sur le cycle de vie des nuages de couche limite Instrumentation : Sol (SIRTA, Cabauw), Aéroporté (RALI), Spatial (A-Train)

10 Prospective IPSL-CNRM (nengage que moi …) AROME / SIRTA (CloudNet) Amélioration paramétrisations ARPEGE (diagnostics CloudNet) ? Assimilation de produits nuageux (stations dobs. des nuages, A-Train) ? Effet indirect des aérosols (CNRM : in-situ, modélisation LES / IPSL : RALI) Problématique du brouillard autour des aéroports (CNRM modélisation, mesures / IPSL : mesures SIRTA) Prospective IPSL-IPSL (nengage que moi …) Discussions communautés Climat / expérimentateurs à travers futures observations spatiales (A-Train), aéroportées (processus / paramétrisations), sol SIRTA (paramétrisations, assimilation, validation)

11 Quelles propriétés nuageuses et avec quoi ? (2/2) Macrophysique (contours, épaisseur, fraction, occurrence) : Radar / Lidar Macrophysique (contours, épaisseur, fraction, occurrence) : Radar / Lidar Microphysique / Radiatif : dépend de lépaisseur optique du nuage Microphysique / Radiatif : dépend de lépaisseur optique du nuage < 0.01 : < 0.01 : Lidar + IIR ( CALIPSO ) : taille moyenne des cristaux ( Chiriaco et al. 04 ) Lidar + IIR ( CALIPSO ) : taille moyenne des cristaux ( Chiriaco et al. 04 ) Lidar seul ( -IWC-T, CALIPSO, Delanoë et Protat, 07 ) : profils IWC, r e Lidar seul ( -IWC-T, CALIPSO, Delanoë et Protat, 07 ) : profils IWC, r e 0.01 < < 3 : 0.01 < < 3 : Radar-lidar ( CALIOP/CloudSat, RALI, SIRTA ) : profils IWC,, V t, r e ( Bouniol et al. 06 ) Radar-lidar ( CALIOP/CloudSat, RALI, SIRTA ) : profils IWC,, V t, r e ( Bouniol et al. 06 ) Radar seul ( CloudSat, RASTA, BASTA ) : profils IWC,, V t, r e ( Delanoë et al. 06 ) Radar seul ( CloudSat, RASTA, BASTA ) : profils IWC,, V t, r e ( Delanoë et al. 06 ) > 3 : > 3 : Radar seul ( CloudSat, RASTA, BASTA ) : profils IWC,, r e ( Delanoë et al. 06 ) Radar seul ( CloudSat, RASTA, BASTA ) : profils IWC,, r e ( Delanoë et al. 06 ) Dynamique : Radar seul (vent, dont w, TKE dissipation rate) ( Protat et al. 04, Bouniol et al. 06 ) Dynamique : Radar seul (vent, dont w, TKE dissipation rate) ( Protat et al. 04, Bouniol et al. 06 ) Phase nuageuse et forme des cristaux : Dépolarisation lidar ( Noël / Haeffelin et al. 06 ) Phase nuageuse et forme des cristaux : Dépolarisation lidar ( Noël / Haeffelin et al. 06 ) Gros travail de validation et dintercomparaisons ( )

12 Met-Office: la structure des profils est bonne mais surestimation ECMWF: sous estimation < 6km Surestimation > 6km Evaluation de la représentation des nuages dans modèles de prévisions à partir des statistiques nuageuses de RadOn: profils moyens RACMO: Bonnes performances Structure verticale et valeur de IWC Altitude (km) Log(IWC) Validation des modèles de prévision

13 Propriétés macrophysiques par Radar / Lidar (SIRTA) Lidar Radar Lidar mask (STRAT) Lidar + Radar cloud mask

14 Cloud Distribution : Lidar Depolarization vs Temperature 3 years dataset - SIRTA # data points CAPRO: Thermodynamic Phase

15 Cloud Distribution : Lidar Depolarization vs Temperature 3 years dataset - SIRTA # data points Temp > 0 C, Depol < 0.2 : Liquid water Depol > 0.2 Temp < -42°C Ice Mixed-phase clouds CAPRO: Thermodynamic Phase

16 Low-altitude opaque clouds 10/ /2004: 100 days analyzed Mean diff = 0,1 +/-0,2 km Std dev = 1 km Difficulty attributed to simulated vertical profile of temperature (forecast or analyses) All opaque + semi-transparent clouds / /2004 Validation des produits MSG (EUMETSAT)


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