LIDAR IPRAL (IPSL Hi-Performance multi-wavelength Raman Lidar for Cloud Aerosol Water Vapor Research)

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1 LIDAR IPRAL (IPSL Hi-Performance multi-wavelength Raman Lidar for Cloud Aerosol Water Vapor Research) M. Haeffelin, JC. Dupont (IPSL) V. Noel, C. Hoareau, L. Menut, C. Pietras, P. Delville, C. Cenac, F. Lapouge (LMD) P. Keckhut, Y. Courcoux, D. Dionisi (LATMOS) EECLAT 2014/01/21 Gordien Strato

2 IPRAL Objectives 1. Aerosol transport and air quality, understanding the role and contribution of dust, volcanic ash, biomass burning plumes in major particle events; 2. Cloud and water vapor processes in the upper troposphere; cirrus life cycle and radiative impact; anthropogenic cirrus clouds (contrails) and their radiative impacts 3. Contributions to a. EU/FP7 ACTRIS network b. French SOERE ORAURE & ROSEA and EECLAT project c. EarthCARE satellite mission preparation and validation d. Support to Météo-France Lidar surveillance network Nuages, Aérosols, Vapeur d eau, Brouillard, Gaz (CO, O3) Température Humidité Vent Précipitation Profils UTLS Troposphère Couche limite Surface Sol Rayonnement Dynamique Turbulence

3 Enjeux : propriétés et impacts des aérosols transportés à longue distance (dust, biomasse, cendres) sur qualité de l air Impact du transport aérosol sur QA avéré - Introduits à 2-10km d altitude et transportés sur de longues distances - Contribuent à 10-20% de masse particules inhalées - Enjeux: identifier et caractériser les aérosols pour mieux comprendre leur évolution et améliorer prévision 25 mars 2007 Soulèvement de poussières en Ukraine (terres noires) Bessagnet et al. JGR 2008 Aujourd hui Identifier par Lidar aérosols transportés Incertitude : Facteur 100 sur concentration Mesurer des concentrations de particules en surface: +30 µg m-3 Colette et al Cendres volcaniques Colette et al Aluminium (Al), iron (Fe) and titanium (Ti)

4 Enjeux : propriétés et impacts des aérosols transportés à longue distance (dust, biomasse, cendres) sur qualité de l air Avec le Lidar IPRAL - Restituer des profils de diffusion avec une incertitude de 0.01 km-1 - Estimer des profils de paramètre de taille des aérosols à partir de plusieurs longueurs d onde Ansmann et al Spéciation des aérosols (nature, taille) par rapport Lidar, rapport de couleur, rapport dépolarisation: nécessaire pour améliorer la prévision - Estimer les concentrations massiques (incertitude facteur 2): indispensable pour la sécurité aérienne Aerosol depolarization (532 nm) Backscatter color ratio (532/1064 nm) Lidar ratio (532 nm) Ratio of depolarization (1064/532 nm) Hostetler et al. 2007

5 Enjeux : impacts des cirrus naturels et anthropiques sur le rayonnement et la température Impact des cirrus sur le climat avéré - Les cirrus (nuages de glace) sont présents entre 25 et 75% du temps selon localisation - Les cirrus diminuent l amplitude thermique diurne 3 jours sans cirrus: anomalie d amplitude de température + 1 C - Enjeux de mieux comprendre les propriétés des cirrus, et maîtriser les cirrus d origine anthropique Travis et al. Nature 2002 Aujourd hui Identifier par Lidar présence et altitude des cirrus. Mesure impact radiatif en surface Contrails Dupont et al Cirrus, 2 effets: Chauffage solaire jour Refroidissement nuit

6 Enjeux : impacts des cirrus naturels et anthropiques sur le rayonnement et la température Avec le Lidar IPRAL - Mieux comprendre les conditions de formation et persistance des cirrus anthropiques (mesures de vapeur d eau) Adaptation possible pour diminuer cirrus anthropiques Rapport mélange vapeur d eau, (Hoareau et al., AMTD, 2011) - Distinguer cirrus naturels et anthropiques: propriétés microphysiques particulières (taille, forme) - Quantifier propriétés de diffusion des cirrus Mieux comprendre leurs impacts sur le climat Contenu en glace en fonction de la température (Heymsfield et al., 2010)

7 IPRAL Predesign Study Major Characteristics Tripled spectra-physics laser (355, 532, 1064 nm), connected to aircraft surveillance radar Co-axial emission and receiving optics for highrange system and narrow field of view to minimize background light. Nasmyth-Cassegrain telescope Baars high precision Interference filters and Licel PMTs and PDAs for high signal-to-noise Robotized optical alignment with quadrant detectors. Robotized depolarization calibration. Robotized sensitivity adjustment (ND Filters) Multi-compartment shelter to optimize thermal regulation Technical solutions already implemented in OHP and OPAR Lidars or in ACTRIS Lidars Predesign study Jan-June 2013 by Gordien Strato & Raymetrics

8 IPRAL Technical Description Emission: Spectra Physics, Quanta Ray PRO , 532, 1064 nm laser (1600mJ), expander, mirrors Telescopes: - Far Field 600: 2 15 km - Near Field 200: 300m 3 km Channel optics and electronics: (WSU can accommodate up to 10 channels) FF: 355 l+p, 532, (N2) + 607(N2) 408(H20) NF: 355, (N2) Each channel: PMT, IFF (Raman bw<0.3nm), NDD wheel, Polarizer Robotization: - Alignment using Motorized mirror mount + Licel boresite alignment detector - Polarization Calibration using motorized waveplate for +/ Aircraft detection radar for laser safety (motorized mirror for beam dump) - Motorized iris + shutter; motorized ND filter wheel - Ethernet controlled: pretrigger, power meter, high voltage supply, laser Specific shelter features: 2 compartments, rain sensor, radar, automatic hatch window, IR roof safety, door safety, cameras for remote monitoring and education Computers, Software, Control

9 IPRAL Wavelength Separation Unit 355S P

10 Spécification Vapeur d eau DE JOUR: portée = 1.5km (30 min) DE NUIT: portée > 10 km (30min) C. Hoareau (LMD)

11 Spécifications Nuages Simulation avec ACTSIM: 1ce cloud 8 to 9 km ice reff = 20µm multiple scattering = 0.7 optical depthτ = 0.01 EXTINCTION --> Assuming required SNR~3 required noise < ~10-4 km -1 sr -1 at 9 km at temporal averaging < 5 minutes Backscatter at cloud level molecular : km -1 sr-1 +cloud τ = 0.01 : km -1 sr-1 +cloud τ = 0.02 : km -1 sr-1 required sensitivity km -1 sr -1 SNR>3 elastic backscattering: 0-15km (10min avg) V. Noel, LMD

12 IPRAL Technical Description Lidar operation as a function of atmospheric conditions

13 IPRAL Technical Description Monitoring of environmental conditions for operation and safety

14 IPRAL algorithm development Quality control, SR, Target classification aerosols, clouds, BL: Quality control (IPSL) Scattering ratio at 355, 532, 1064 nm (LMD) STRAT/STRAT+ algorithm (IPSL) Retrieval of aerosol backscatter, extinction, aerosol size/shape/type (PR2 para + perp; N2 Raman): ACTRIS Single Calculus chain: aerosol optical properties and microphysical properties (CNR-IMAA) SOERE ORAURE: BASIC Lidar + LR by sunphotometer (LOA) Retrieval of cloud backscatter, extinction, cloud size/shape/type (PR2 para + perp; N2 Raman): Algorithm cirrus by C. Hoareau (LMD); microphysics by V. Noel (LMD) Retrieval of water vapor mixing ratio (N2 Raman + H20 Raman + GPS) SOERE ROSEA: common algorithm for OPAR, OHP, CO-PDD, SIRTA based on NDACC developments (LATMOS, LACY)

15 ACTRIS SCC aerosol optical and microphysical retrievals Pre- processor Daemon Optical retrieval Relational database Microphysical retrieval User interface Start Upload Set parameters EARLINET database BL: Backscatter SPM: Sunphotometer DL: Depolarization RL: Raman MRL: Multiwavelength Raman EARLINET user D Amico et al, CNR-IMAA

16 STRAT+ mixing height retrieval from Lidar + Sonic Anemom. Initial step: derive significant aerosol gradients and cloud-base height from high-resolution Lidar attenuated backscatter (WLT or 2-D gradient technique) (1) Improve attribution: identify the layer in which surface emitted species are mixed (2) Transitions: Atmospheric-layer stability class (stable, neutral, unstable) from Monin-Obukov parameter Max turbulent mixing: Lidar backscatter variance analysis Backscatter Mixing height (1) Haeffelin et al. (BLM) 2012; (2) Pal et al. 2013(JGR under review) STRAT+: Automatic, objective layer attribution combining diagnostics of surface stability, mixing process, and backscatter gradients from aerosols and clouds with Quality Control and Uncertainty Bars.

17 NDACC/ROSEA Lidar water vapor mixing ratio retrieval algorithm (LATMOS) Keckhut et al. (LATMOS)

18 IPRAL - Montage financier et Calendrier - Pré-étude: 35 k - Enveloppe de réalisation : 715 k - Frais de fonctionnement: 15k /an (consommable et contrat de maintenance) - Co-financement par: Région IdF, EP, IPSL, LMD, CNES/INSU Organisme % k HT Région IdF EP IPSL (Labex, SOERE, IPSL) LMD 3 20 CNES 3 20 INSU 3 20 Autre 3 25 TOTAL o Demande à la Région IdF à travers l AO équipements mi-lourds (mars 2012) o Demande TOSCA (avril 2012) o Demande LEFE (sept 2012) o Audition CSOA-TOSCA (mai 2013) o Convention CNRS-EP pour achat o Pré-étude: solutions techniques et chiffrage (Jan-Jun 2013) o CCTP: Sept-Déc 2013 o Notification du Marché: Jan 2014 o Réalisation: Fév Jan 2015

19

20 IPRAL - Equipe de recherche Chercheurs et ingénieurs contribuant - Aux développements algorithmiques nécessaires à l exploitation de la mission - A l exploitation scientifique de la mission - A la direction de la mission: cahier des charges de fonctionnement, développements technologiques, coordination nationale et internationale. - Au suivi technique de la mission Nom Organisme Rôle M. Haeffelin IPSL Responsable mission IPRAL Exploitation scientifique thème 2 interaction nuageaérosol-vap.eau P. Delville LMD Chef projet: expertise optique C. Cenac LMD Groupe projet: expertise électronique Experts Equipe SIRTA LATMOS, LMD, LSCE LMD/IPSL Soutien au groupe projet: expertise Lidar En charge du fonctionnement et maintenance IPRAL (C. Pietras, F. Lapouge, IE bap C IPSL) V. Noel LMD PI algorithmie nuage Exploitation scientifique thème 1 cirrus-vap.eau S. Turquety LMD Exploitation scientifique thème 3 transport aérosol L. Menut LMD Exploitation scientifique thème 3 transport aérosol JC. Dupont IPSL Exploitation scientifique thème 2 interaction nuageaérosol-vap.eau C. Pietras LMD PI algorithmie aérosol Liaison avec EARLINET P. Keckhut LATMOS PI algorithmie vapeur d eau Exploitation scientifique thème 1 cirrus-vap.eau TBD Météo- Responsable exploitation pour applications MF France Autres chercheurs impliqués dans l exploitation scientifique d IPRAL : O. Boucher (LMD; propriétés des contrails); H. Chepfer (LMD; propriétés des cirrus; préparation EarthCARE); F. Cheruy (LMD; modélisation GCM; lien avec CNR); M. Chiriaco (LATMOS; modélisation LAM; impacts nuages);

21 IPRAL A national tool to contribute to national and international networks Constraints: - N2 Raman for extinction and backscatter retrieval à high performance - Multi wavelength for aerosol properties à complex - Routine operation (day and night) à robotized ACTRIS PROJET/PROGRAMME I3 ACTRIS (FP7) SOERE ORAURE SOERE ROSEA Mission EARTHCARE Météo-France Lidar Network CONTRIBUTION Aerosol transport in Europe Aerosol properties Cirrus and water vapor Mission preparation and validation Support for aerosol speciation

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