A. Hauchecorne, E. Oikonomou, S. Rharmili et S.Bekki SA - IPSL Assimilation de données d'ozone GOMOS dans un modèle de chimie- transport pour l'étude de.

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Transcription de la présentation:

A. Hauchecorne, E. Oikonomou, S. Rharmili et S.Bekki SA - IPSL Assimilation de données d'ozone GOMOS dans un modèle de chimie- transport pour l'étude de la haute troposphère -basse stratosphère

Objectifs Tester les capacités de l’assimilation à extraire de l’information quand le rapport signal sur bruit sur les données est faible Contribuer à l’étude des échanges troposphère-stratosphère à l’aide des données d’ozone GOMOS Etude réalisé dans le cadre du projet national s’assimilation de données de chimie atmosphérique ADOMOCA

GOMOS principle (1) Below 10 km Up to 120 km One star spectrum every 0.5 s Scintillation information 1000 Hz Pointing information 100 Hz

GOMOS : measured species and altitude range

Evolution de l’ozone en 2003

Variabilité de l’ozone en 2003

Assimilation MSDOL Objectif : obtenir des champs 3D homogènes d’ozone et de constituants stratosphériques à aprtir de mesures dispersées dans l’espace et le temps Méthode : assimilation de données dans un modèle de chimie-transport (Reprobus) en combinant de manière optimale les observations et les données du modèle

Filtre de Kalman

O 3 à 20 km

O 3 à 11.8 km en Méditerranée Est Toutes les données GOMOS Uniquement données de nuit OmFRMS OmF

O3 à 11.8 km en Méditerranée Est MSDOL et MOZAIC MOZAIC - MSDOL 30N 50N

Conclusion En combinant de façon optimale les données et les prévisions du modèle, l’assimilation permet d’extraire de l’information même dans les régions ou le rapport signal sur bruit des données est faible Ceci étend le domaine d’utilisation des données des satellites observant au limbe vers la haute troposphère – basse stratosphère, région importante pour la photochimie de l’ozone et le bilan radiatif atmosphérique