Comment tirer profit des aspects multi- paramètres et long terme des observatoires : L’approche ReOBS M. Chiriaco (1), J.-C. Dupont (2), J. Lopez (3),

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1 Comment tirer profit des aspects multi- paramètres et long terme des observatoires : L’approche ReOBS M. Chiriaco (1), J.-C. Dupont (2), J. Lopez (3), J. Badosa (2), M. Haeffelin (3), S. Bastin (1), C. Dione (4) (1)LATMOS (2)LMD (3)IPSL (4)LA

2 Plan de la présentation Questions à l’origine du projet Qu’est-ce que SIRTA-ReOBS – Description – Contenu Focus sur des développements récents – Météo régionale – Profils lidar et simulateur lidar sol Études réalisées Diffusion de SIRTA-ReOBS – Site web – Accès aux données

3 Contexte Hawkins & sutton 2009 À l’échelle globale, moyenne annuelle : En France en été : Source: Terray and Boé, CRG, 2013  Incertitudes très fortes à l’échelle de la variabilité du climat régional  Nécessité d’utiliser des observations pour progresser dans notre compréhension des processus qui créent cette variabilité et ces incertitudes dans les simulations Température

4 A l’origine de ce projet Problématique – Evolution de notre environnement complexe car contrôlée par de nombreux processus physiques, chimiques, dynamiques, radiatifs, biologiques – Ces processus opèrent à des échelles de temps et d’espace très diverses ; – Ils impliquent un grand nombre de variables de la colonne atmosphérique Besoins en observations – Jeux de données pluriannuels et multi-paramètres  les observatoires proposent cela – Harmonisés et standardisés et dont la qualité et la représentativité sont contrôlés Freins – La très grande disparité des observations – La faible ampleur des signaux que l’on cherche à mettre en évidence – Les connexions complexes entre processus à l’échelles locale et anomalies à l’échelle climatique Observer la variabilité des propriétés atmosphériques de l’échelle du cycle diurne à l’échelle décennale, pour mieux comprendre les processus et les différentes rétroactions, et faire progresser les modèles  Approche ReOBS

5 SIRTA-ReOBS : description Stations Météo-France 50km 15km Extraction sat. Harmonisation traitement/inversion Synchronisations et moyennes horaires Contrôle qualité ++ Nomenclature standardisée Évaluation des incertitudes et représentativité Gérer les changements en instrumentation/algo. Documentation/Metadata SIRTA-ReOBS Synthèse décénale (+) d’une cinquantaine de paramètre atmosphérique et sol Un jeu de données multi-paramètres unique en Europe SIRTA-ReOBS : 13 ans d’observations multi-paramètres au SIRTA Re = Re-calibration Re-contrôle qualité Re-moyennage Re-traitement Re-expertise … SIRTA Surface, 2m, profils verticaux Stations Météo-France alentours Extraction obs. Satellite

6 SIRTA-ReOBS : contenu

7 SIRTA-ReOBS : contenu - température

8 SIRTA-ReOBS : contenu – flux SW 

9 SIRTA-ReOBS : contenu – mixing layer depth

10 Développements récents : météo régionale (1) Campoy et al. 2013

11 Dans SIRTA-ReOBS, trois familles de paramètres météo à 2m (T, P, précip, humidité, vent) : 1)SIRTA : complet en nombre d’années, échantillonnage, variables, et collocalisé avec les autres mesures du SIRTA, mais pas labellisé Météo-France – nom_variable_SIRTA 2)Station Météo-France Trappes : « référence » la plus proche – nom_variable_Trappes 3)Moyenne régionale des stations météo-France pondérées : aspect plus régional – nom_variable_regional Développements récents : météo régionale (2)

12 Développements récents : profils lidar Log %age occurrence 0.01 < SR < 1  ciel clair SR < 0.01  atténuation SR > 5  nuages 1 < SR < 5  incertain (aérosols, nuages, …) Dans SIRTA-ReOBS : chaque heure, matrice verticale par bin de valeurs de SR  possibilité de construire des profils verticaux de fréquence d’occurrence de nuages, en cumulant ces matrices sur la base temporelle choisie. Exemple Bastin et al. 2016 (  oral mercredi) Approche équivalente aux produits GOCCP (Chepfer et al. 2010) Obs. été Simu. été WRF/Med-CORDEX + simulateur lidar sol

13 Études réalisées ayant profité des aspects multi- paramètres et/ou long terme Evaluation modèles climat et météo  2 Etudes sur l’influence combinée de la physique atmosphérique et de l’hydrologie du sol au SIRTA : + LMDZ, Cheruy et al. 2012, Campoy et al. 2013  Développement du simulateur lidar sol, équivalent au simulateur lidar spatial de COSP (mise à disposition sur demande)  Evaluation du biais de température dans les modèles en été, et en particulier rôle des nuages et de la surface : + WRF/MED-CORDEX, Bastin et al 2016 (in press).  voir oral Anomalies climatiques  Etude de la canicule de juillet 2006 eu Europe : comment les processus locaux amplifient des conditions de grande échelle favorables : + WRF/MED-CORDEX, Chiriaco et al. 2014.  Quels nuages réchauffent ou refroidissent au SIRTA? : Chiriaco et al.  Comparaisons des deux derniers hivers à une climato de 12 ans : Badosa et al. Comparaisons de sites  Effets de la grande échelle sur les processus locaux : analyse comparée entre le SIRTA et la CRA à Lannemezan : + observations du CRA, Dione et al. in prep.  voir oral Etudes de processus  Caractéristiques saisonnières de la hauteur de couche limite au SIRTA, et lien avec les autres paramètres atmosphériques : Pal. et al. 2015

14 Diffusion de SIRTA-ReOBS http://sirta.ipsl.polytechnique.fr/sirta.old/reobs.html

15 Diffusion de SIRTA-ReOBS – utilisation des données Les données sont en libre accès via un ftp sur la page web Si vous souhaitez publier avec les données, contactez-nous et en fonction du type d’utilisation nous vous indiquerons laquelle de ces deux solutions est adaptée : – Utilisation simple, ne nécessitant pas notre expertise : citer le papier SIRTA-ReOBS, et remercier – Utilisation intensive, nécessitant notre expertise : l’un des scientifiques SIRTA-ReOBS est associé à la publication et y apporte son expertise – Marjolaine Chiriaco, Jean-Charles Dupont, Jordi Badosa, ou Martial Haeffelin.

16 La suite du projet Article de référence SIRTA-ReOBS en cours de rédaction Ajout de nouvelles variables : – Vapeur d’eau GPS – Radiosondages – Flux latent (compléter) – Extraction de produits satellite Finaliser la chaîne de production + Mise à jour des données tous les 6 mois Réflexion sur un travail équivalent pour d’autres observatoires (France et Europe)

17 Merci +LABEX IPSL

18 Nuages par lidar : que manque-t-on? Echantillonnage complet Uniquement quand mesures lidar Lidar ne fonctionne qu’avec un opérateur (journée, semaine) et sans précipitations Quand lidar : proportion de nuages optiquement fins (et de ciel clair) plus importante, et temps plus « beau » (T et P plus élevées, HR plus faible) Stat. 2003 - 2012 nuages météo 2m