Modélisation du CO2 atmosphérique: application et exercice d’intercomparaison. Estimation du transport adjoint Claire Sarrat, Thomas Lauvaux, Joël Noilhan,

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1 Modélisation du CO2 atmosphérique: application et exercice d’intercomparaison. Estimation du transport adjoint Claire Sarrat, Thomas Lauvaux, Joël Noilhan, Sylvie Donier, Pierre Lacarrère Journées Meso-NH utilisateurs, avril 2007

2 Objectifs du projet CarboEurope et de la campagne CERES (Dolman et al
Objectifs du projet CarboEurope et de la campagne CERES (Dolman et al., BAMS, 2006) CarboEurope: projet Européen du 6ieme PCRD Campagne Régionale : CERES mai-juin 2005, 21 jours de POI Objectifs : établir un bilan régional du CO2 avec modèles atmosphériques méso-échelles à partir des données CERES : Sites de flux de surface (énergie, eau et CO2) sur différents types de couverts (forêt, vignes, maïs, blé d’hiver, colza, jachère, haricots verts) Données de couche limite : RS, avions, radar UHF, télémètre… Concentrations de CO2 sur des tours instrumentées: à Biscarosse, La Cape Sud, Marmande. Mesures de [CO2] aéroportés : Piper Aztec, Dimona, Sky Arrow Evolution du LAI et des propriétés de surface (Ts, contenu en eau, albédo, NDVI,…)

3 Anthropogenic emissions
Le CO2 dans Meso-NH Simuler le CO2 dans la couche limite, ainsi que les transferts surface-ABL et l’entrainement. Simuler la dynamique de l’atmosphère et les concentrations afin de retrouver les puits et les sources de CO2 par modélisation inverse (Thèse de T. Lauvaux Météo France / LSCE) Couplage Meso-NH / SURFEX0.6 Assimilation le jour du CO2 atmosphérique par la végétation dans ISBA-A-gs, respiration de l’écosystème, émissions anthropiques Surface Meteorological Model LE, H, Rn, W, Ts… Meso-NH ISBA-A-gs CO2 Fluxes Atmospheric [CO2] Anthropogenic emissions Sea Noilhan et al. 89 Calvet et al., 98 Lafore et al., 98

4 Atmospheric CO2 modeling Meso-NH configuration
 Nesting 2 ways Land use: Ecoclimap v3, winter / summer crops Initialization and lateral boundaries forcing: ECMWF model Anthropogenic CO2 emissions from Stuttgart Univ. at 10km resolution Large domain : France Horizontal resolution: 10 km 900 km 320 km Altitude (m) Small domain: CERES domain Horizontal resolution: 2 km

5 Atmospheric CO2 modeling may–27 2005 Sea breeze effects (Sarrat et al
Atmospheric CO2 modeling may– Sea breeze effects (Sarrat et al., JGR, 2007) CO2 concentrations (ppm) may-27 9HUTC CO2 concentrations (ppm) may-27 14HUTC S-W S-E FOREST AREA AGRICUL. S-E S-W Wind direction FOREST AREA AGRICUL. CO2 concentrations

6 Atmospheric CO2 modelling : june-06 Lagrangian experiment
N-W

7 Atmospheric CO2 modelling : june-06 Lagrangian experiment : Budget calculation
15 UTC N-W 6 UTC <CO2> CO2 turb. flux CO2 advection CO2 variation

8 Intercomparison of 5 meteorological models
Participation of 5 models: RAMS from Amsterdam Vrije Univ., RAMS from Alterra, RAMS from CEAM, WRF from MPI, Meso-NH from CNRM Experimental Protocol agreed on: Domain of simulation at 2km resolution Initialization and lateral boundaries forcing for meteorological and surface variables with ECMWF model Land cover by the Ecoclimap database including 61 surface classes, summer crops/winter crops CO2 anthropogenic emissions at 10 km resolution from Stuttgart Univ. 2 golden days of the CERES campaign: may-27 and june

9 Meteorological variables T2M
rms and bias lower on june-06 than on may-27 due to a stronger wind T2M rms ~ 2°C is equivalent to rms from meso-scale NWR models Reduction of the bias during the day on may-27 T2M bias may-27 T2M (C) T2M bias june-06

10 Boundary Layer and vertical profiles of [CO2] and TH from the Piper
RS LACS june-06 14H theta q Aircraft VP LACS may TH [CO2]

11 Inversion des sources et puits de CO2 sur la région des Landes
Modèle atmosphérique méso échelle Meso-NH Champs dynamiques Transport particulaire LPDM Fonctions de réponse Particules qui touchent le sol, pour une observation, les particules qui touchent le sol Flux de CO2 Assimilation Schéma général des différentes étapes de l’inversion

12 Potentiel d’une inversion à méso échelle: Réduction d’erreur (Lauvaux et al., 2007 acpd)
Tours et 3 vols Tours de Biscarosse et Marmande Vol Bordeaux - Toulouse Ici l’erreur a priori est supposee a 4g/m2/jour (ce qui correspond aux erreurs des modeles de surface en terme de flux) 0.5 = reduction de l’erreur de 50% Une reduction integree sur les 4 jours mais avec un transport horaire Réduction d’erreur > 30% sur la zone d’intérêt Impact des avions non négligeable Inversion théorique indépendante des observations

13 Conclusions et perspectives
La campagne CarboEurope 2007 s’achève vendredi: 6 jours de POI !! Prévisions Arome du UTC à +36H

14 Atmospheric CO2 modelling may–27 Boundary layer heterogeneity
OCEAN FOREST AREA AGRICUL. Simulated vertical cross section of the mixing ratio at 14UTC Zi = 900m Zi = 1600m obs model Forest obs model Crops

15 Atmospheric CO2 modelling : may–27 Main processes

16 Previs AROME

17 Meteorological variables

18 Wind at the synoptic stations on may-27 at 1200UTC
Good agreement between model and obs wind direction, except along the Atlantic coast (no sea breeze observed at the stations) Overestimation of the wind speed by most of the models ALTE AMVU obs MNH WRF AMVU ALTE MNH WRF

19 Simulation MésoNH initiale à 2km
Simulations Méso-NH couplées “off-line” avec LPDM Dispersion particulaire à rebours (LPDM) – 27 Mai 2005 27th may - 6pm 27th may - 2pm Retropanaches a partir de meso-nh et des sorties mnh dyn toutes les 20 min Simulation MésoNH initiale à 2km Sarrat et al., 2007, JGR 27th may – 2am