SOERE ATMOS Renforcer la structuration de l’observation pour les sciences de l’atmosphère Système d’observation et d’expérimentation au long terme pour.

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1 SOERE ATMOS Renforcer la structuration de l’observation pour les sciences de l’atmosphère Système d’observation et d’expérimentation au long terme pour la recherche en environnement Observations coordonnées et pérennes des aérosols, eau atmosphérique, gaz réactifs, dynamique et thermodynamique pour construire des jeux de données multi-paramètres de qualité, en réponse aux besoins de la communauté de recherche sur le climat M. Haeffelin, P. Goloub, K. Sellegri (Coord. SOERE ATMOS), P. Laj (Coord. ACTRIS-RI, representant ACTRIS-FR) 1

2 2 Etat des lieux et objectifs du SOERE ATMOS

3  Services de calibration  Contribution aux réseaux ACTRIS, GAW, GRUAN  Sites multi-instrumentés labellisés (SI): COPDD, SIRTA, OPAR, P2OA  Autres sites: OHP, OPE, Qualair, Lille, Transect sahélien…  Services Nationaux d’Observation (SNO): NDACC, PHOTONS, CLAP, INDAAF CLAP Nombreuses « briques élémentaires » impliquées dans observation des constituants atmosphériques  12 Labos, 7 OSU, 70 ETP, 17 tutelles COPDD OPAR SIRTA P2OA

4 Paramètres observés 4  11 types de variables, +20 flux de données

5 Nouveau paysage du domaine Atmosphère en France 5 Pôle données AERIS SIRTA CO-PDD INDAAF CLAP NDACC PHOTON OPAR CRA

6 ATMOS (2015-2019): héritage de ORAURE et ROSEA (2011-2015) 1.Renforcer les liens et collaborations dans une communauté d’experts en observation atmosphérique (liens SNO-SI) 2.Maintenir et améliorer les capacités d’observation des SNO-SI 3.Proposer de nouvelles données, produits, services, une meilleure diffusion des données 4.Créer des liens plus forts entre les utilisateurs et acteurs du SOERE 5.Soutenir la contribution des SNO-SI aux réseaux internationaux, en particulier l’infrastructure de recherche ACTRIS 6 Objectifs du SOERE ATMOS Systèmes d’observation et d’expérimentation au long terme pour la recherche en environnement

7 7 Données du SOERE ATMOS

8 Organisation autour des données Extrait de ACTRIS AERIS Coordination SNO/SI – SOERE - AERIS Mesures sur site Contrôle Qualité Calibration Algorithmie, Traitement Format, nomenclature Diffusion http://www.aeris-data.fr/ http://oraure.univ-lille1.fr/ http://rosea.univ-lille1.fr/

9 Évaluer les rétroactions dans les modèles Travail avec modélisateurs  besoin de multi-paramètres multi-échelle de temps Nécessité de données équivalentes modèles/obs Définition des données Synthèse, réanalyse, homogénéisation des observations SI Fichier SI-ReOBS SOERE Quelle est l’influence de la grande échelle sur la variabilité du climat local? Travail avec d’autres sites, production de synthèse équivalentes pour les autres sites… Simulateur d’observables Qualité de la donnée Nouveau produit Données adaptées aux problèmes scientifiques Voir www.sirta.fr ReOBSwww.sirta.fr

10 Quelques applications

11 SIRTA 2003-2013 COPDD 2003-2013P2OA2003-2013 -Synthèse multi- paramètres et multi-sites -Étude multi-sites -Processus locaux vs grande échelle SIRTA COPDD P2OA Observations Analogues grande échelle Analogues moyenne échelle Effet de la grande échelle sur la température Conduire les mêmes études sur plusieurs sites Voir C. Dione (Mardi) Températures mensuelles normalisées (anomalies/  ) C. Dione et al. in prep. 2016

12 AR4OR2(K) AR4OR11(K) Biais en température à 2m, JJA,réf. CRU Biais chaud au voisinage du sol dans modèles de climat Simulations AMIP Eté, Mid-Lat Fraction évaporative = (Latent/(latent+ sensible) Simulations LMDZ Hydrologie 2 et 11 couches Cheruy et al. GRL 2015: « … surtout dans régions fort couplage humidité sol – atmosphère: flux solaire incident surestimé du au déficit de nuage et difficulté à maintenir l’évaporation »

13 Impact de la fraction évaporative sur la température T2m Cheruy et al. 2012

14 Absence de nuages bas de faible SR en été (cumulus de beau temps) Trop de nuages hauts mais de plus faible SR = compensation OBS CTRL SWdown (W/m2) Cycle saisonnier occurrence nuages 2003-2008 lidar vs WRF+simulateur Uniquement périodes non pluvieuses Histogrammes SR 2003-2008 lidar vs WRF+simulateur ! Occurrence des nuages dans simulations WRF/MedCORDEX Bastin et al. 2015: « …même biais chaud en été. SW surestimé, évaporation sous-estimée. » Voir S. Bastin (Mercredi)

15 Conclusions 15  Avancées très significatives en 5 ans dans la coordination des acteurs d’observation atmosphérique en France (SOERE ORAURE et ROSEA)  Amélioration de la qualité des données  Jeux de données adaptés aux utilisateurs (ReOBS)  Meilleure accessibilité des données (ICARE, ESPRI, SEDOO  AERIS)  Fortes interactions avec communautés de modélisation  SOERE ATMOS en bonne position pour contribuer aux exercices d’évaluation de modèles (par ex. OBS4MIP)

16 Mardi:  Comment tirer profit des aspects multi-paramètres et long-terme des observatoires : l’approche ReOBS. Marjolaine Chiriaco  Influence de la grande échelle et des processus locaux sur les anomalies de température observées par trois observatoires français. Cheikh Dione  La canicule 2015 : comparaisons modèles et observations au SIRTA. Jean-Charles Dupont  Posters: M. Chiriaco, A. Colomb, J-C Dupont, M. Lothon Mercredi  Control of radiation and evaporation on temperature variability in a WRF/MED-CORDEX regional climate simulation: comparison with colocated long term ground based observations at SIRTA observatory. Sophie Bastin  Carte de flux de chaleur mesurés en surface pour une comparaison avec les modèles. Fabienne Lohou  Le brouillard observé au SIRTA : variabilité spatiale et temporelle de l’eau liquide. Jean- Charles Dupont Merci pour votre attention 16