Colloque Megha-Tropiques

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1 Colloque Megha-Tropiques Campagne MEGHA-TROPIQUE 2010 Niamey Données microphysique in-situ Bordeaux, Mars 2012

2 Résultats microphysiques de Megha-Tropique Produits desmesures microphysique, base de donnée images C. Duroure Loi masse(diamètre) et loi géométrique (longueur,surface) E. Fontaine Comparaisons locale et statistique radar sol, mesures in-situ E. Drigeard

3 VOL Distribution en Taille des Catalogues d images Hydrométéore (PSD) Composition Résolution= 10 µm Diamètre : (Deq) équivalent surface Diamètre : (Dmax) Longueur maximale 15 2DS, CIP, PIP 2DS + CIP +PIP X X 16 2DS, CIP aucune 17 2DS, CIP, PIP 2DS + CIP + PIP X X 18 2DS, CIP, PIP 2DS + CIP + PIP X X 19 2DS, CIP, PIP 2DS + CIP + PIP X X 20 2DS, CIP, PIP 2DS + CIP + PIP X X 21 2DS, CIP aucune 22 2DS 2DS +2DP X 23 2DS 2DS + 2DP X 24 2DS 2DS + 2DP X 25 2DS 2DS + 2DP X

4 Produits des mesures microphysiques Niveau 0 : Catalogues des images d hydrométéores, Spectres dimensionnels de concentration (PSD) (avec plusieurs définitions de la «taille» des hydrométéores (L, S^1/2) Niveau 1 : Divers moments des PSD : concentration, teneur en eau condensé, rétrodiffusion (radar, lidar), diamètre moyen,diamètre médian, Avec une hypothèse homogène sur les lois masse, vitesse (diamètre) Niveau 2 : Statistique 1D sur les populations d images de taille différentes (Estimations locales des lois géométriques dimension-aire-périmètre) Exposants caractéristiques ( aspect ratio, aire-dimension, aire-périmètre) Niveau 2 bis : Statistique 1D sur les formes des PSD 1- Pentes moyennes (fit log-log, fit log-lin) par gamme de taille Pristine ( D<300 µm), Pré-précipitant ( D< 3mm), Précipitant ( D> 3mm) 2- Détection des modes d accumulation. Fréquent entre 200 et 500 µm 3- Comparaison 1D et 2D avec des modèles méso-échelle (DESCAM,RAMS) Niveau 3 : Estimations locales de la masse et la vitesse de chute des hydrométéores lois diamètre-masse-vitesse de chute => paramétrisation «simple» de la µp des MCS?

5 64 pixels de 25 µm 128 pixels de 10 µm CIP 2DS Vol22 région convective (et électrique), mélange de populations sans interactions Images des hydrométéores à différentes résolutions: Utilité? 1: redondance, robustesse des PSD composites, validation des modes (2DS+CIP)) 2: vérification visuelle des processus, traitement manuel de cas simples 3: Validation des corrections d échelle (taille du pixel) => péri(p),surf(p)

6 Base de données du LaMP d images d hydrométéores (MT1, MT2, AMMA, COPS, ASTAR, ) Données co-localisées de plusieurs types d imageurs 2DS ( 128 pixels de 10 µm) CIP ( 64 pixels de 25 µm) PIP ( 64 pixels de 100 µm) (2DC), (32 pixels de 25 µm) (2DP), (32 pixels de 200 µm) (CPI),(1024 pixels de 2.3 µm) Gros échantillon statistique Des millions d images exploitables (Nb pixels >100) pour un vol. 1 cm/sec 20 cm/sec Exemple de mélange de populations sans interaction (région «hors équilibre») Colonnes creuses (pristine) + graupels (pré-précipitant, givrage de pristine) Vitesse de chutes très différentes + noyau de collection quasi nul => => Séparation lagrangienne des histoires de croissance des deux populations

7 2 mm 1 Cm Images du CIP ( µm) Images du PIP( µm) Exemple des plus gros hydrométéores échantillonnés par deux sondes de résolutions différentes dans une région «typique» des MCS africaines (V19) (Mélange méso-échelle entre givrage et agrégation, avec des transitions lentes).

8 1 Cm VOL19 PIP( µm) VOL20 Exemple des plus gros hydrométéores échantillonnés par le PIP ( µm) dans deux régions microphysiquement différentes. Vol19: Région dominé par le givrage, vol20: Région dominé par l agrégation => Problème de la pertinence d un classement par «formes typiques»

9 Variabilité des formes de cristaux Observation : Inexistence de gros cristaux de formes simples dans les «vrais» MCS 2 mm 5 mm 1 mm COPS (MCS région tempérée) MT2 (MCS sur océan) Résultat par absence d observation Aucune observation de ce type de forme dans les MCS africains (AMMA,MT1) Microphysique «bien»mélangée à méso-échelle

10 Différences entre la microphysique des MCS (AMMA, MeghaTropique 1) et les systèmes convectifs organisés (Mégha Tropique 2, COPS, ) -Qualitativement, il y a moins de variabilité de formes d hydrométéores dans les MCS. -Qualitativement, il y a moins de transitions rapides (<10 Km) des processus de croissance Difficile à quantifier (possible à l aide de modèles méso?) -Lien avec deux modèles qualitatifs simplifiés: 1- Embedded «pop-corn» CuCb + mesoscale anvil 2-«Mésoscale turbulent convection» (+ CuCb spot) Comment les discriminer avec nos observations???

11 Données microphysiques Niveau 1 Analyse statistique de la forme des spectres dimensionnels (PSD) 1 Normalisations des PSD (double) 2 Schématisation des PSD par morceaux Modèle de «réservoirs» d hydrométéores pristine <-> pré-précipitation <-> précipitation Interprétation des PSD modales comme «mode d accumulation» entre 2 réservoirs

12 Statistical studies of the shape of PSD using different in-situ imaging probes (2DS,CIP,PIP) Three ranges of hydrometeore size are used to fit the PSD shape in log-log unit ( i.e. looking for the best power law fit in each diameter ranges) The largest size range (D>5 mm) is fit in lin-log unit (exponnential decrease) This mean description of PSD shape is estimated at small scale (200 metres) and is used: 1- To compare the different probes in common range (wathever exact concentration measurements) 2- To quantify the variability of PSD shapes in MCS, compare this variability with mesoscale model results and test some normalisation approach to fit PSD. Pente «d équilibre» P=-3 «Pristine» range fit (80 µm,300 µm) «pré-precipitation» range fit (300 µm,1000 µm) Precipitation range fit (1000 µm,3000 µm) Tail of big hydrometeors (D>3000 µm) (not fitted in log-log) (fitted with exponential decrease law) Mode d accumulation Transition Pré, précipitation Fit log-log 100µm Diamètre 1 Cm

13 100 Km Z= 8 Km Pente PSD pré-précipitation précipitation -3 Pente PSD précipitation pré-précipitation Anti-corrélation entre les pentes de la PSD des pré-précipitations et celle des précipitations. Pentes (log-log) des PSD en «équilibre microphysique» proche de -3? Comparaison avec modèle microphysiques à PSD détaillé (DESCAM)?

14 Comparaison observations-modèle de la taille caractéristique des régions ou Il existe un mode d accumulation des pristines. Modèle: L < 20 Km (échelles convectives 3D, convection «pop-corn») Observations: il existe L > 50 Km (microphysique organisée à méso-échelle) Observation in-situ 2- Détection des modes dans la distribution dimensionnelle Comparaison avec un modèle méso-échelle 100 Km 100 Km Simulation DESCAM Vol simulé dans DESCAM

15 Shatter Troncature Transitions lentes pour les indicateurs géométriques des modes de croissance (ici, taux de givrage) CIP PIP Delt=(100µm/25µm)^Dfrac Pente=Dfrac/2 (mesure indépendante) 100 Km Exemple d analyse périmètre-surface d un échantillon de un million images avec deux résolutions différentes (CIP, pixel de 25µm) et (PIP, pixel de 100µm) Le caractère non isométrique de la croissance des irrégularités de la surface est quantifiable avec deux méthode indépendantes, ce qui rend la mesure robuste.

16 Masse=a*D b, b tend vers 3 dans les régions de fortes précipitation Existence d un «attracteur» du mode de croissance pour les fortes réflectivités radar (observations et modèles) Utilisation dans BRAIN? BRAMS MCS simulation Six case studies for rugosity versus radar reflectivity distribution 8 Sept.06 am 22 Sept Sept Sept.06 8 Sept.06 pm 10 Sept.06 For the large AMMA microphysic data base the riming attractor scheme seem to be observed. AMMA 2006 ( D. Bouniol et al, QJRMS,2008) Megha-Tropique 2010

17 Plus de détails cette après-midi (MT2, Dynamo) Gan, Maldives Mécanisme de croissance dans un milieux turbulents Analogies entre corail et cristaux? Graupel dendrite plaque

18 La Loi Masse-Diamètre (M-D) Restitution des taux de précipitation, par BRAIN (Viltard 2006). Meilleure paramétrisation de la microphysique : loi Masse-Diamètre. -Elle est estimée à partir de la réflectivité à 95 GHz des hydrométéores mesurée par RASTA et de la distribution en taille des hydrométéores mesurée par les sondes (2DS, CIP, PIP, 2DP) β -Elle est de la forme M ( D) = α. D Méthode générale utilisée: -la valeur de l exposant (β) est imposée. -calcul de α, pour que la réflectivité équivalente in-situ soit la plus proche de celle mesurée par RASTA. - Résultats dépendant du type de diamètre utilisé pour caractériser la particule (Dmax, Deq). -de l équation pour décrire la réflectivité in-situ à 95 GHz : -Approximation sur les effets de Mie (Boudala 2006) ; moins précis, plus rapide (~10 secondes pour un vol). -Code basé sur la théorie de Mie ; plus précis, très lent (~8 heures pour un vol). Deq Dmax

19 La Loi Masse-Diamètre 1 Approximation de la réflectivité équivalente à 95GHz : K i Ze = n ( D ). M ( D ). f ( D ) 2 2 i ( ) avec : f ( D) = max[ 0,02;(1 0,37. D πρ i. K w 2 théorie de Mie :Propagation d une onde électromagnétique plane dans un milieu diélectrique. β 3 6. α. D Equations de Maxwell + sphère composée de glace et d air. ice fraction = 0,917. π 3.5 )] Vol 20 18/08/2010 Première approche : β=2,1 - L exposant est constant et identique pour tous les vols. -On calcule la moyenne de αsur l ensemble des vols étudiées. α moyen - Erreur faite lorsqu on utilise un exposant et un pré-facteur constants.

20 La Loi Masse-Diamètre Premiers Résultats : Loi M-D moyenne. La température influence la loi M-D α moyen pour Deq α moyen pour Dmax α=0,0047 et β=2, CWC g/m 3 20 Z in situs(β=2,1) (DBz) Code de Mie Mie theory T ( C) PSD en Dmax vols 15 à 20 Approx. Boudala 10 β = 2,1 α cte Z RASTA (DBz) reflectivity RASTA (95GHz) DBz 25 Loi de puissance typique entre la masse d eau contenue dans le volume et sa réflectivité. 30

21 La Loi Masse-Diamètre -Un exposant fixe a le défaut de mal décrire la dépendance de la loi M-D par rapport aux processus microphysiques. -L exposant de la loi M-D varie selon la forme de la particule Essayer de relier cet exposant à l aspect de la particule vu par les sondes. La Loi Aire-Dmaxdépend de l aspect statistique des particules (de plus elle est utilisée dans la vitesse de chute) C est l espérance de la surface (pour une population d hydrométéores) relative à un Dmax, η dans une intervalle de temps donnée (en générale 10 seconde): Surface = e γ.d max Log(S) 10^X µm² Sonde 2DS résolution 10µm Log(S) 10^X µm² Évolution de l exposant de la loi Surface(Dmax) Sonde PIP résolution pour les 100µm 3 instruments 2DS, CIP et PIP. Log (Dmax) 10^X µm Log (Dmax) 10^X µm

22 Variation de l exposant de la loi M-D Que se passe t il si on lie les deux exposants de ces deux lois par une relation linéaire simple? Exemple pour β=1,5*γ α vs β vs Temperature ( C) T C CWC vs RASTA vs Temperature ( C) T C β CWC (g/m 3 ) α α Rasta (DBz) -40 Amélioration de la représentation de la contribution de la température sur la masse des hydrométéores.

23 Radars Radars à à co-localiser co-localiser Radar au sol (aéroport de Niamey) : MIT Bande C : λ= 5 cm (5.5 GHz) Radar aéroporté (à bord du Falcon 20) : Rasta Bande W : λ= 3 mm (95 GHz) Radar polarimétrique : Xport Bande X : λ= 3 cm (9.4 GHz)

24 Vol 18 13/08/2010

25 Protocole Protocole de de mesures mesures des des radars radars sol sol (1) (1) 1 er scan volumique 2 ème scan volumique Résolution radiale du radar MIT : 250m (149km de portée) Résolution azimutale : 1 Vol 18 : 25 fichiers

26 Protocole Protocole de de mesures mesures des des radars radars sol sol (2) (2) 1 er scan volumique 2 ème scan volumique Résolution radiale du radar Xport : 205m (139km de portée) Résolution azimutale : 1 Vol 18 : 24 fichiers

27 Protocole Protocole de de mesures mesures des des radars radars sol sol (3) (3) Scans MIT dans l ordre chronologique des mesures Scans MIT dans l ordre croissant des élévations

28 Co-localisation Co-localisation avion/radar avion/radar :: Méthodologie Méthodologie Méthode «continue» Méthode «stationnaire» Prise en compte de la chronologie des mesures et des élévations d un fichier Interpolation temporelle entre deux scans volumiques successifs Interpolation spatiale (cf. figure) Avantages/inconvénients : meilleure résolution temporelle, faible résolution verticale Considération d un état stationnaire pendant l ensemble des deux scans d un fichier Reclassement des balayages dans l ordre croissant des élévations (pas chronologique) Interpolation spatiale (cf. figure) Avantages/inconvénients : bonne résolution verticale mais hypothèse de stationnarité pendant 10 minutes h j 250 m m 2 aircraft 1 de 5 dh dr 4 8 h j+1 e k+1 e k 3 7 r i r i+1 MIT radar 1 Interpolation spatiale : Utilisation de 8 points

29 Co-localisation Co-localisation avion/radar avion/radar :: Deux Deux méthodes méthodes Peu de différence selon la méthode de co-localisation

30 Comparaison Comparaison MIT/ MIT/ Xport Xport Mauvaise concordance entre les radars Bonne concordance entre les radars

31 Comparaison MIT / Xport / Rasta Phase de bonne concordance entre les radars au sol et le radar Rasta

32 Comparaison avec la microphysique Distance avion/radar > 100 km

33 PDF des observations MIT / Xport/ Rasta Z = 2dBZ

34 Modèles: WRF et DESCAM Est-ce que les modèles sont capables de retrouver - la répartition spatiale de l eau, de la glace et de la précipitation comme observée - par avion et par radars? Simulations des cas individuels de MT 2010 Analyses par des moyens statistiques Perspectives : estimation du rôle des régions non-échantillonnables pour le bilan d eau atmosphérique Perspectives Perspectives :: Modélisation Modélisation dn/dd (liter -1 µm -1 ) E-005 1E-006 1E-007 1E-008 WRF : haute résolution spatiale, à grandes extensions ( km) DESCAM : microphysique détaillée, haute résolution spatiale, mais extension horizontale < 500 km water drops ice crystals (spheres) water + ice ice mass = 0.02 D 2.2 (aggregates) diameter (µm) DESCAM

35 Merci

36 0.2 VOL_19 Perspectives Perspectives :: Modélisation Modélisation modèle 0.16 Rasta MIT PDF PDF Z (dbz) observations 0.04 VOL_23 Rasta MIT Z(dBZ) PDF Z (dbz) Calcul basé sur un spectre de gouttes en dehors des coeurs convectifs (altitudes entre 3.5 et 5 km) 5 GHz calculations (Rayleigh) 95 GHz calculations (Mie)

37 indice de réfraction partie réelle GHz 9 Ghz Température ( C) indice de réfraction partie imaginaire -7.5 x GHz 9 Ghz Température ( C) GHz 9GHz K ice Température C

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