IMPACT DES SYSTEMES NUAGEUX DANS L HUMIDIFICATION DE LA TROPOSHERE LIBRE TROPICALE

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1 Lemaître Cyndie Master 2 ème année ICE Année UVSQ IMPACT DES SYSTEMES NUAGEUX DANS L HUMIDIFICATION DE LA TROPOSHERE LIBRE TROPICALE

2 Remerciements Je remercie tout d abord Hervé de Feraudy et Danièle Hauser de m avoir reçue au sein de leur établissement, ainsi que tout le personnel du département (ABM) qui m a accueillie très chaleureusement et qui, chacun à leur manière, m a permis de mener à bien ce stage. J aimerais ensuite remercier tout particulièrement Hélène Brogniez pour m avoir encadrée et guidée efficacement à travers les diverses embûches rencontrées au cours de ce travail. Je souhaite enfin remercier les personnels du LMD (Laboratoire de Météorologie Dynamique) en particulier Rémy Roca et Karim Ramage qui ont suivi le déroulement de mes travaux et ont mis à ma disposition les données exploitées lors de ce stage. 2

3 Résumé Ce stage avait pour objectif la caractérisation du rôle des nuages et de la convection dans l hygrométrie de la troposphère libre des régions tropicales. Il a pour contexte le projet AMMA (Analyses Multidisciplinaires de la Mousson Africaine) consacré à l étude de la Mousson Africaine. Il s insère dans les nombreux travaux dédiés à la compréhension des processus qui régissent la distribution de la vapeur d eau de ces régions. Les retombées attendues de ce projet sont une estimation de l implication des nuages dans les variations d humidité de la troposphère tropicale. Cette caractérisation a pu être réalisée en documentant les propriétés hygrométriques de la haute et moyenne troposphère en relation avec les propriétés des systèmes nuageux (pression au sommet des nuages, classification des nuages). Les différentes analyses effectuées au cours de ce travail montrent une humidification de la troposphère libre africaine par la convection nuageuse. Il semble cependant que la convection nuageuse ne soit pas la seule raison de cette humidification. Ces analyses devront être complétées dans l avenir par l exploitation des mesures acquises lors du projet AMMA afin de comprendre la raison des variations d humidité de la troposphère. Elles devront également être étendues à d autres années afin de vérifier le caractère systématique de cet impact. Durant ce stage, j ai pu me familiariser à la programmation informatique exploitant différents type de langage tel que le FORTRAN, l IDL ou encore le langage PYTHON pour les calculs statistiques réalisés dans ce travail. Abstract This internship aimed at characterizing the role of clouds and of convection in the hygrometry of the free troposphere in tropical areas. Its context was the AMMA project (Multidisciplinary Analyses of African Monsoon) devoted to the study of the African Monsoon. It dedicated to the comprehension of processes which govern the distribution of water vapour. The awaited repercussions of this project are an estimation of these clouds in humidification. This characterization was carried out by documenting the hygrometric properties of the upper and middle troposphere in relation to those of cloud systems (pressure, classification of the clouds).the various analyses carried out during this work show a humidification of African free troposphere by convection. It seems however that convection is not the only reason of this humidification. These analyses will have to be supplemented in the future by the exploitation of the measurements acquired during the AMMA project in order to understand the reason of variations of humidity. They will have also to be extended to other years in order to check the systematic character of this impact. During this training course, I familiarized with data processing exploiting different languages such as FORTRAN, the IDL or the language PYTHON for the statistical calculations carried out in this work. 3

4 Sommaire Sommaire... 4 I. INTRODUCTION... 5 II. VAPEUR D EAU ET CONVECTION Rôle de la vapeur d eau dans l équilibre radiatif Lien avec la convection... 7 III. CONTEXTE DE L ETUDE La mousson AMMA Données MSG Modèle de transport utilisé Démarche suivie Les outils V. EXPLOITATION ET RESULTATS Etude spatiale de UTH et FTH : échelle hebdomadaire Relation humidité/convection à un instant donné Evolution temporelle de la relation humidité/convection Rôle du transport VI. CONCLUSION Bibliographie Tables des illustrations Annexes

5 I. INTRODUCTION L objectif de ce stage est d évaluer l influence des systèmes convectifs sur les propriétés hygrométriques de la troposphère libre tropicale en relation avec leurs caractéristiques spatiales telles que la pression au sommet des nuages ou la classification des nuages, dans le cas particulier de la mousson africaine. La troposphère libre tropicale (15 à 20 Km au-dessus des régions tropicales), considérée dans ce travail, est la couche atmosphérique comprise entre la couche limite planétaire et la tropopause couvrant l ensemble des zones tropicales. Pour réaliser cette étude une analyse statistique des observations réalisées lors de la campagne AMMA (Analyse Multidisciplinaire de la Mousson Africaine) est faite. Cette analyse s appuie sur les données disponibles du satellite Meteosat Seconde Génération (à partir de 2000), qui permettent d accéder aux propriétés hygrométriques (humidité relative) de la moyenne et de la haute troposphère. Ce travail s insère dans un ensemble de travaux réalisés au CETP qui vont de la documentation fine des propriétés microphysiques et radiatives des systèmes nuageux, à la modélisation numérique et conceptuelle de ces systèmes en passant par l étude des processus d interactions d échelles mis en oeuvre dans la mise en place de la mousson et dans le cycle de vie des systèmes nuageux et précipitants constituant cette mousson. Dans la suite de ce rapport, les données utilisées pour la réalisation de cette étude ainsi que les méthodes d analyses développées dans ce travail pour les exploiter et les analyser sont présentées. Ensuite des exemples d applications sur des cas considérés comme représentatifs de la mousson 2006 sont exposés et une analyse des résultats statistiques obtenus est réalisée. Pour finir les perspectives de cette étude sont abordées. Auparavant, quelques éléments concernant le rôle de la vapeur d eau dans l équilibre radiatif et les liens existant avec la convection ainsi que des généralités sur la mousson africaine et la campagne AMMA sont fournis. Mon laboratoire d accueil est le CETP, Centre d étude des Environnements terrestre et planétaires sous la direction de Hervé de Feraudy, directeur, et Danièle Hauser, directrice adjointe. Ce laboratoire, situé à Vélizy est sous la tutelle du CNRS et de l université de Versailles Saint Quentin (UVSQ). Ses travaux de recherche concernent l environnement proche de la terre (surface terrestre, atmosphère) et les corps célestes du système solaire (planètes, comètes). 5

6 Le CETP développe trois thèmes de recherche principaux : Le cycle de l eau, les interactions et échanges entre les surfaces continentales océaniques et l atmosphère, la formation et la structure des systèmes précipitants. L interaction entre le vent solaire et les objets du système solaire : planètes, comètes Le développement de techniques de mesure et d analyse («Recherches et Développement») en hyperfréquences et de champs électromagnétiques. Mon département d accueil, appelé ABM (Atmosphère Basse et Moyenne), s'intéresse aux phénomènes météorologiques à mésoéchelle des latitudes moyennes et tropicales et à leur effet sur les circulations de plus grande échelle. Ses travaux de recherche ont pour objectif l'étude des processus physiques et leur prise en compte dans les modèles météorologiques ou climatiques. Ils portent sur deux grands types de phénomènes : ceux qui posent des problèmes de prévision, qualifiés d'extrêmes du fait de leur conséquences économiques et humaines, et ceux qui jouent un rôle essentiel dans le contrôle du climat. Ces travaux s'appuient sur des campagnes d'observations nationales ou internationales. L'observation des phénomènes météorologiques par radar et radiomètre au sol, aéroportés ou spatiaux est la spécialité du département. L'exploitation scientifique de ces campagnes s'effectue grâce à des techniques d'inversion d'observations et d'assimilation dans des modèles numériques à mésoéchelle. 6

7 II. VAPEUR D EAU ET CONVECTION 2.1 Rôle de la vapeur d eau dans l équilibre radiatif La vapeur d eau est connue pour être un constituant central du climat de la planète Terre du fait de son impact radiatif important et de son rôle majeur dans les rétroactions climatiques (Held, Soden (2000)). La vapeur d'eau est le principal absorbant du rayonnement électromagnétique dans de larges domaines de l'infrarouge thermique (situés principalement entre 5,5 µm et 7,5 µm et audelà de 25 µm) : elle constitue ainsi, et de loin, l'acteur principal de l effet de serre (les autres gaz à effet de serre étant le dioxyde de carbone, le méthane, les oxydes d azote, l ozone, les aérosols, et les halocarbones). Ce rôle central est amplifié dans le contexte du réchauffement climatique. Il est actuellement estimé que la rétroaction de la vapeur d eau double la sensibilité du climat au réchauffement (IPCC 2001) : on sait aujourd hui que la température moyenne de l atmosphère terrestre augmente et que cette élévation induite par la production anthropique de gaz à effet de serre doit se poursuivre dans les années qui viennent (IPCC (2007) chapitres 2 et 3). Cette augmentation a pour conséquence de permettre à l atmosphère de contenir plus de vapeur d eau (démontré par la relation de Clausius Clapeyron) ce qui accroît encore l effet de serre et constitue ainsi une boucle de rétroaction positive. Enfin, la vapeur est une des sources principales d énergie de la convection : la condensation de la vapeur d eau permet la réalisation de la convection profonde et la formation des nuages aux latitudes tropicales. A priori plus de vapeur d eau induit une augmentation de la couverture nuageuse dont la rétroaction reste encore mal connue (IPCC 2007). 2.2 Lien avec la convection L impact de la convection sur le contenu en vapeur d eau troposphérique est encore très controversé malgré les nombreuses études réalisées jusqu à maintenant. La distribution de l humidité de la haute troposphère tropicale serait influencée plus ou moins directement par l activité convective : par exemple, Lindzen (1990) suggère que l augmentation de la convection nuageuse, dont la rétroaction est aujourd hui identifiée comme la plus grande source d incertitude sur les scénarios climatiques, pourrait assécher la haute troposphère dans les régions environnantes par augmentation des subsidences induites par les tours convectives. D autres études quant à elles mettent en évidence une corrélation positive entre la convection profonde et l humidité de la haute troposphère (UTH=Upper Tropospheric Humidity). 7

8 Ainsi Chung et al. (2003) et Sassi et al. (2001) ont montré que les régions de nuages froids (convectifs ou non) coïncident avec des régions de forte humidité relative de la haute troposphère avec des variations verticales et temporelles identiques. D autre part, Soden et Fu (1995) ont constaté qu une augmentation de la convection tropicale est associée à un accroissement de l humidité relative de la haute troposphère, confirmé par Udelhofen et Hartmann (1995) qui montrent à l aide du satellite GOES, que l humidité relative de la haute troposphère (UTH) décroît de 44% à 75% d humidité au bord du nuage pour atteindre une valeur constante, de seulement 11% à 15%, caractérisant l environnement du nuage. Des études plus statistiques ont également été réalisées telle que celle de Sun et Oort (1995). Cette étude révèle une structure bimodale de la distribution de l humidité relative dans la haute troposphère interprétée en terme d humidification par les processus de dissipation et mélange du nuage avec l environnement, et un assèchement des zones environnantes par les subsidences provoquées par refroidissement radiatif. Des travaux plus récents ont tenté de préciser ces processus de dissipation et de mélange. Ainsi Soden (2004) montre que les cirrus au sommet des tours convectives humidifient ou assèchent la haute troposphère selon qu ils sont en phase de croissance ou de dissipation. La phase de croissance correspond à un transport important d humidité dont une partie est utilisée pour générer le cirrus et l autre partie pour augmenter l humidité de la haute troposphère. Cette étude écarte comme explication des variations d humidité, le processus d évaporation du cirrus (dissipation et mélange) largement proposé par d autres auteurs (Sun et Lindzen (1993)) car leur contenu en glace ne peut permettre d expliquer l humidification observée. On voit donc que le lien entre vapeur d eau troposphérique et systèmes nuageux est complexe Pour obtenir une représentation de qualité du cycle de la vapeur d eau dans les modèles de climat (Held et Soden (2000)), essentielle à la réalisation de bons scénarios climatiques, il est donc encore nécessaire de réaliser des travaux de documentation de ce lien afin de mieux le comprendre et pour mieux représenter les mécanismes régissant la distribution de l humidité dans la moyenne et haute troposphère. 8

9 III. CONTEXTE DE L ETUDE 3.1 La mousson Le système de mousson, essentiellement continental, est généralement décrit comme un changement de direction des vents de surface au passage de l équateur. La signature principale de cette mousson (Redelsperger et al (2002)) est la zone de convergence intertropicale (ITCZ), trace au sol du point de rencontre entre l harmattan (vents de nord-est provenant du Sahara et transportant de l air chaud et sec) et les alizés (vents de sud ouest provenant de l océan Atlantique et transportant de l air plus froid et humide) comme représenté sur la figure 1. Cette zone suit le maximum d ensoleillement. Figure 1: Schéma représentatif de la mousson tiré du site AMMA International La mousson est caractérisée par des systèmes pluviogènes divers, isolés, organisés en amas ou structurés en lignes (appelés «lignes de grains») qui se propagent rapidement d est en ouest et donnent lieu à de violentes pluies. Ces derniers systèmes peuvent s étendrent sur plus de 1000 Km selon un axe nord-sud et plusieurs centaines de kilomètres selon un axe est-ouest avec une zone active (en terme de vent ascendant et de pluie) ne dépassant pas une trentaine de kilomètres. Les masses d air chaudes et souvent très humides, que les alizés transportent, se trouvent soulevées par ces systèmes convectifs qui forment la façade ascendante des cellules de Hadley. 9

10 3.2 AMMA La mousson africaine joue un rôle important dans le système climatique de notre planète, l Afrique tropicale étant l une des principales sources de chaleur d origine continentale des circulations atmosphériques planétaires. Elle peut donc avoir des conséquences indirectes sur le climat de régions plus éloignées. L objectif principal de la campagne AMMA est d améliorer les connaissances nécessaires à l amélioration de la prévision de la mousson, de sa variabilité et de ses impacts sur la vie des populations telles que les ressources végétales, les ressources en eau et la santé. Pour ce faire, AMMA a mis en place un réseau dense d observations pour mieux appréhender les interactions entre l atmosphère, la biosphère et l hydrosphère qui gouvernent la mousson africaine. La carte de la figure 2 suivante donne les différentes zones de mesures réalisées lors d AMMA sur l Afrique de l Ouest. Les deux sites principaux de mesures de cette campagne sont localisés autour de Niamey (8 N- 12 N et 5 W-10 E) et de Dakar (14 N-18 N et 20 W-5 W) (zone encadrée en rouge). Figure 2: Carte représentant les différents sites d'observations de la campagne AMMA tiré du site de l IRD de Bretagne. 10

11 IV. LES DONNEES / LES OUTILS Lors de ce stage deux types de produits satellites ont été exploités : ceux concernant les propriétés hygrométriques de la troposphère et ceux caractérisant les systèmes nuageux. Un modèle de transport a également été utilisé. 4.1 Données MSG La distribution d humidité dans l atmosphère est traditionnellement observée à l aide de radiosondages lâchés depuis les stations météorologiques formant le réseau global d observations. Cependant leur distribution spatiale est fortement concentrée dans les régions habitées et particulièrement dans l hémisphère nord ne couvrant que très peu les zones tropicales. L observation satellitaire permet de pallier cette faiblesse par exemple au-dessus de l Afrique de l ouest et notamment les satellites géostationnaires européens Meteosat observant cette région depuis 1983 avec une haute résolution spatiale et temporelle. Les satellites de Seconde Génération (MSG 1 et 2 depuis 2002) ont à leur bord le radiomètre imageur appelé SEVIRI fonctionnant dans le visible et l infrarouge. Ce radiomètre produit plus de données que ses prédécesseurs (Météosat première génération), avec des résolutions spatiales, temporelles et spectrales plus poussées (1km au sol contre 2,5km; images toutes les 15 minutes au lieu d une demi heure; 12 bandes de fréquences différentes soit 4 fois plus que Meteosat I; voir Annexe 1). Toutes les images produites par SEVIRI sont sous forme numérique et permettent d obtenir les températures de brillance. Afin d interpréter ces images, en variable géophysique, il est nécessaire de prendre en compte les différents processus qui peuvent contribuer à ou affecter ces températures comme par exemple les profils thermodynamiques de l atmosphère, angle de visée, présence de nuages (fins ou épais), etc Il est ainsi possible d obtenir différents paramètres ou produits, concernant l humidité de la moyenne et de la haute troposphère, appelée par la suite respectivement FTH (Free Tropospheric Humidity) et UTH (Upper Tropospheric Humidity). Pour les nuages, on peut aussi en déduire des grandeurs telles que pression et température au sommet du nuage, hauteur moyenne, et type de nuages (cirrus, nuage haut, bas...) Les données vapeur d eau Les canaux C5 et C6 de SEVERI fournissent des estimations de l humidité et du contenu en eau de la troposphère. Ces canaux observent le rayonnement émis par la vapeur d eau de deux couches de la troposphère dans deux bandes spectrales centrées autour de 6,2 µm (UTH) et 7,3 µm (FTH). 11

12 Figure 3: Images prise dans le canal vapeur d'eau 6,2 µm provenant de MSG 1 (7 mars 2007) Dans les cas de ciel clair, c'est-à-dire en absence de nuages moyen ou haut, la luminance METEOSAT des canaux 5 et 6 donne une mesure de l humidité de la haute et moyenne troposphère. La figure 3 donne un exemple d observation du canal 5 : les zones foncées sont des masses d air sèches tandis que les zones claires sont des masses d air très froides associées à des régions de nuages de hautes altitudes. Dans ce cas la température de brillance (température apparente d'un corps noir déterminée à l'aide d'un radiomètre) mesurée peut être convertie en humidité relative moyenne d une couche particulière de la troposphère, en utilisant une modélisation du transfert radiatif (Annexe 2) qui permet d interpréter aisément le rayonnement total mesuré dans les bandes de forte absorption de la vapeur d eau (6,2 µm et 7,3 µm) (Brogniez (2004) et Soden, Bretherton (1993)). La figure 4 permet de situer les couches observées par ces deux canaux pour un profil d atmosphère standard : à 6,2 µm (courbe rouge), la couche observée est située approximativement entre 200hPa et 500hPa (UTH) tandis que à 7,3 µm (courbe bleue) la couche est comprise 300hPa et 600hPa (FTH). Figure 4: Représentation de la fonction de poids dans canaux 6,2 µm (UTH, en rouge) et 7,3 µm (FTH, en bleu) pour un profil tropical standard d humidité relative (pointillé) observé au nadir. 12

13 L altitude du maximum de ces fonctions poids dépend essentiellement du profil vertical d humidité. Plus le profil est sec, plus le canal (C5 ou C6) sonde bas dans l atmosphère et plus le profil est humide plus il sonde haut Les données nuages L analyse des autres canaux de SEVIRI (8,7 µm, 10,8 µm, 12 µm) permet de déterminer les propriétés intrinsèques des nuages ainsi que leurs propriétés morphologiques comme leur taille et leur altitude. Dans ce travail seront utilisés la pression au sommet du nuage et le type des nuages pour caractériser la nébulosité. Le type de nuage dépend de leur épaisseur optique (exemple semi transparent ). Trois catégories de nuages seront considérées : les nuages hauts pour une pression inférieure à 440hPa, les nuages bas pour une pression supérieure à 680hPa et les nuages moyens pour une pression comprise entre 440hPa et 680hPa. Ces trois classes de nuages reprennent la classification produite par l ISCCP (International Satellite Cloud Climatology Project La détection des zones nuageuses repose sur une série de tests seuillés qui supposent une couverture totale des pixels nuageux. 4.2 Modèle de transport utilisé En complément des analyses concernant le lien direct entre la convection et l humidité, au cœur de ce travail, un modèle de rétro-transport a été utilisé afin de proposer un mécanisme expliquant les variations d humidité qui ne semblent pas reliées aux variations de la convection. Ce modèle de rétro-trajectoire est un modèle Lagrangien d advection condensation développé par Pierrehumbert (1998). La variation d humidité spécifique q au cours du temps est reliée aux sources et puits d humidité s (q) selon la relation suivante : dq = s(q). dt Les calculs des trajectoires reposent sur l hypothèse qu il n y a pas d échange de matière entre les masses d air. Le trajet de la vapeur d eau de la troposphère libre repose sur ce schéma : - L humidité spécifique q d une masse d air est conservée tout au long de son transport par les vents (issus des ré-analyses du NCEP (National Centers for Environmental prediction)), sauf lors de sa rencontre avec la source ou le puits d humidité. - La source d humidité est la couche limite planétaire. Dans cette couche, la masse d air voit son humidité relative fixé à 100%. 13

14 - Le puits d humidité est la condensation provoquée lorsque la masse d air pénètre dans une région où l humidité spécifique à saturation (q sat ) est plus faible que son humidité spécifique propre (q). Ainsi toute la matière condensée sort instantanément du bilan en eau de la parcelle sous forme de pluie et son humidité est ramené a q sat. Ce modèle de transport permet de reconstruire les champs d humidité relative au niveau 500hPa à partir de la connaissance de q sat et des conditions de température. Ce genre de modèle a permis de mettre en évidence le rôle du transport horizontal de grande échelle dans la distribution et la variation de la vapeur d eau dans les régions subtropicales (Pierrehumbert (1998)). 4.3 Démarche suivie Dans cette section sont décrites les différentes étapes suivies lors de ce stage afin de déterminer le lien entre l humidité de la troposphère tropicale et la convection. Dans un premier temps, quatre semaines représentatives de l évolution saisonnière de la mousson sont sélectionnées. Dans un deuxième temps, une comparaison de l humidité de la haute (UTH) et de la moyenne (FTH) troposphère est faite. Ensuite, les données d humidité sont confrontées à celles de nébulosité. Pour finir, un modèle de transport est utilisé afin de déterminer d où viennent les masses d air présentes dans les deux régions d étude Sélection des périodes d observations : Les quatre phases de la mousson La sélection des périodes d intérêt pour ce travail a été faite en exploitant les données situées sur le site de l AOC (AMMA Centre Opérationnel) Paris et les bulletins météorologiques pour les différentes journées d observations de la campagne AMMA. Dans un premier temps, l OLR (Outgoing Longwave Radiation) a été exploité afin de déterminer le début de la mousson d été située vers le 14 juillet, et les périodes de forte activité nuageuse telles que celles observées dans la nuit du 19 au 20 juillet. Cet OLR, exprimé en W.m -2, quantifie le rayonnement émit vers l espace par le système Terre-Océan-Atmosphère (TOA) dans les grandes longueurs d onde (10-13µm). La présence de nuage induit la diminution du rayonnement sortant à ces longueurs d ondes, ce qui permet d utiliser l OLR comme indicateur de l activité convective. L activité de la mousson ainsi obtenue peut être représentée dans un diagramme Latitude- Temps qui fournit l évolution temporelle sur la latitude du champ moyen dans une bande de longitude. Un exemple de ce type de diagramme obtenu pour la région 10 W-10 E (proche de celle choisie dans notre étude au dessus de Niamey située entre 5 W-10 E) est donné Figure 5 (a). 14

15 On peut constater un saut brusque en latitude du minimum d OLR entre 5 Nord et 10 N, qui signe le saut de la zone de convergence intertropicale (ITCZ) caractérisant le début de la mousson d été (autour du 14 juillet comme indiqué ci-dessus). La figure 5(b) donne le même type d information mais cette fois ci pour une région située entre 20 W et 10 W (proche de celle utilisée dans la suite au dessus de Dakar entre 20 W et 5 W). (a) (b) Figure 5: Moyenne glissante (11 jours) de l OLR en W.m -2 sur la période janvier- septembre en moyenne zonale entre (a) 10 W-10 E et (b) 20 W -10 W tiré des bulletins météorologiques hebdomadaire de AOC Paris. A l aide de ces deux graphiques, la communauté scientifique travaillant sur AMMA a identifié quatre périodes principales : la période Pre-Onset entre le 1 er et le 24 juin. Elle correspond à l arrivée des vents dans le front intertropical à 5 N, phase qui se situe avant le saut de la mousson. la période Sèche entre le 25 juin et le 18 juillet. la période dite Active entre le 18 juillet et le 14 septembre. Elle est caractérisée par le pic de la saison des pluies au Sahel et une petite saison des pluies sur la côte. et la période de Retrait de la mousson entre le 15 septembre et 30 septembre. Lors de cette phase la mousson se retire vers le sud. 15

16 Dans chacune de ces périodes, j ai sélectionné une semaine considérée comme représentative de la phase de mousson correspondante. Il a donc été ainsi choisi de travailler sur : la semaine du 13 au 19 juin pour la période Pre-Onset, la semaine juillet pour la période Sèche, entre le 27 et le 30 juillet pour la période dite Active (période caractéristique de la mousson), et pour finir la semaine du septembre pour la période de Retrait Méthode d analyse Il est effectué une comparaison entre l humidité de la haute (UTH) et de la moyenne (FTH) troposphère afin de diagnostiquer la structure verticale de l humidité dans la troposphère tropicale pour chacune des semaines sélectionnées et d établir ainsi l évolution temporelle de ce profil au cours de la mousson. La suite consiste à confronter les cartes de pression au sommet des nuages à celle d humidité. Cette approche, va permettre de déterminer les relations qui peuvent exister entre humidité et type de nuages (haut, bas, moyen). Une étude statistique est également faite afin d apporter des informations complémentaires, telles que l évolution temporelle du pourcentages de nuages hauts, bas et moyens, ou celle de l UTH et du FTH, et les corrélations existantes entre ces différents paramètres. La dernière partie de la démarche consiste à déterminer si le transport ne peut pas être aussi une cause de l humidification de la troposphère libre, un modèle de rétro-transport à donc été utilisé afin d évaluer les latitudes de dernières de saturation ce qui permet d estimer d où viennent les masses d air (de régions éloignées ou environnantes). Ces différentes étapes sont réalisées, aux échelles hebdomadaires (comparaison UTH et FTH) et aux échelles journalières (Relation humidité/convection et étude statistique). 4.3 Les outils Les données exploitées dans ce travail étaient disponibles sur le serveur «CLIMSERV» de l IPSL (Institut Pierre- Simon Laplace), sous forme de fichiers brut (qui possèdent les données issues directement du capteur). Ces données sont extraites grâce à des programmes en FORTRAN 90 réalisés lors de ce stage. Elles sont ensuite stockées dans des fichiers NETCDF, et affichée sous forme de cartes générées à l aide du logiciel FERRET. Les analyses statistiques sont quant à elles réalisées à l aide de programmes en PYTHON élaborés au cours du stage. 16

17 V. EXPLOITATION ET RESULTATS 5.1 Etude spatiale de UTH et FTH : échelle hebdomadaire Dans cette section, des exemples de résultats concernant la distribution spatiale (horizontale et verticale) de UTH et de FTH sont présentés Analyse qualitative Ci-dessous (Figure 6), sont données des cartes de l humidité de la haute et moyenne troposphère sur la région ouest Africaine située entre 20 W et 35 E et entre 4 S et 20 N. (a) Semaine SECHE (i) (ii) (b) Semaine ACTIVE (i) (ii) Figure 6: (i) Carte représentant UTH en % moyenné sur la semaine considérée, (ii) FTH en % moyenné sur la semaine considérée. Sur les cartes situées à gauche est donnée l humidité relative de la haute troposphère (UTH) moyennée sur la semaine Sèche du 11 au 19 juillet (en haut) et sur la semaine Active du 24 au 30 juillet (en bas). De même les cartes de droite représentent l humidité relative de la moyenne troposphère (FTH) pour les mêmes périodes. Les cartes obtenues pour les deux autres semaines se trouvent en Annexe 3. 17

18 On constate qu autour des zones les plus humides proches de 50-55% d humidité pour les deux couches de la troposphère, le gradient de FTH est plus marqué que celui d UTH. En effet, FTH devient plus rapidement sec que UTH, ce qui indique une moyenne troposphère beaucoup plus sèche que la haute troposphère autour de ces zones humides. Ainsi on observe, au nord-est et sudouest de ces zones humides, un UTH de l ordre de 10 à 15% alors que le FTH ne dépasse pas 5 et 10%. Cette différence entre UTH et FTH est retrouvée de façon systématique pour les différentes semaines analysées et se montre en accord avec les résultats antérieurs obtenus par Sun et Oort (1995) (voir section 2.2). On constate également que les zones d humidité maximum (en marron, figure 6) sont plus étendues pour FTH que pour UTH, par exemple autour de 10 E-20 E et autour de 8 N-12 N Distributions Les distributions d UTH (histogramme blanc) et de FTH (histogramme bleu) pour les semaines Active et Sèche sont données dans les figures 7 et 8 pour la région de Niamey et de Dakar (en Annexe 5 sont données celles représentant les deux autres semaines). Semaine SECHE (a) Niamey (b) Dakar UTH= 44,7% UTH= 28,5% FTH= 45,28% FTH= 23,67% (a) (c) (d) Figure 7: Histogrammes de UTH et FTH pour la région de Niamey (a) et de Dakar (b) et histogrammes de classification des nuages pour la région de Niamey (c) et de Dakar (d) pour la semaine Sèche. 18

19 Semaine ACTIVE Niamey Dakar (a) UTH= 48,02% (b) UTH= 43,6% FTH= 47,8% FTH= 41,35% (c) (d) Figure 8: Histogrammes de UTH et FTH pour la région de Niamey (a) et de Dakar (b) et histogrammes de classification des nuages pour la région de Niamey (c) et de Dakar (d) pour la semaine Active. Tout d abord, on constate que les distributions d humidité de la troposphère libre sont différentes selon la semaine. En effet, si l on se place au dessus de Niamey pour la semaine Sèche, la distribution est bimodale alors qu elle est gaussienne pour la semaine Active. Pour avoir une valeur représentative de UTH et FTH, il a donc été choisi de travailler avec la médiane plutôt qu avec la moyenne, notion peu adaptée dans ce cas. On note que FTH couvre une plus grande gamme de valeurs que UTH, ce qui signifie que la couche de moyenne troposphère présente des cas plus humides et des cas plus secs que la haute troposphère. Ceci est très visible (pour la semaine Sèche) dans la région de Dakar, où l on observe un déplacement de l histogramme en FTH vers des valeurs plus sèches, tout en gardant des valeurs humides. Ceci se montre en accord avec ce qui a été observé précédemment sur les cartes d humidité moyennée. Malgré ceci, UTH et FTH possèdent à peu près les mêmes valeurs de médiane à quelques unités près. 19

20 On constate également sur les histogrammes de classification des nuages que pour les deux semaines considérées, le type de nuage rencontré diffère : plus de nuages moyens ou bas pour la semaine Sèche et plus de nuages semi transparents et fins pour la semaine Active sur Niamey. Ces histogrammes suggèrent l existence d un lien entre vapeur d eau et nébulosité. Celui ci va être étudié dans la suite en exploitant la haute résolution temporelle et spatiale des données MSG. 5.2 Relation humidité/convection à un instant donné Les résultats précédents peuvent être tout d abord complétés par une étude comparative plus précise à échelle journalière et tous les quarts d heures entre données nuageuses (pression au sommet des nuages) et données d humidité (UTH et FTH). Le fait de travailler sur des pas de temps d un quart d heure, permet d accéder aux caractéristiques fines du comportement de l humidité visà-vis de la nébulosité Analyse qualitative Les cartes suivantes (Figure 9) donnent à gauche la pression au sommet des nuages (hauts, moyens, bas) et à droite UTH pour la journée du 14 Juillet (à 4 TU) de la semaine Sèche (en haut) et la journée du 28 Juillet (à 4 TU) de la semaine Active (en bas). Le choix de 4 TU s explique par le passage d un important système convectif au dessus de Niamey, le 28 juillet (a) (b) UTH (c) (d) UTH Figure 9: Carte de pression au sommet du nuages en hpa pour le 14 juillet 2006 (semaine Sèche) à 4h (a) et le 28 juillet 2006 (semaine Active) à 4h (c), carte de UTH du 14 juillet à 4h (c) et du 28 juillet 2006 à 4h (d). 20

21 On peut noter le système convectif du 28 juillet dans la boîte de Niamey. Comme le montrent ces cartes, on observe que, dans la partie sud ouest, les nuages bas (chaud (en vert)) se situent dans un environnement sec, tandis que les nuages assez hauts (froid (en violet)) situés au centre de l Afrique sont associés à une forte humidité de la haute troposphère de l ordre de 50% à 60%. Ceci est en accord avec les travaux antérieurs réalisés par Sassi et al (2001) qui montrent, qu en moyenne journalière, près d un nuage froid on se situe dans un environnement humide, alors que dans le cas des nuages chauds on est en présence d air sec. Ceci suggère la conclusion préliminaire suivante : la source de l humidité dans la haute troposphère tropicale serait le mélange direct c'est-à-dire le détrainement par la convection. En effet, en s éloignant du nuage, l humidité diminue rapidement (figure 9). Ce qui indique que l humidité provoquée par les nuages, est transportée au dehors des régions nuageuses Distributions Afin de préciser la relation entre convection et humidité, les histogrammes de UTH et de FTH sont comparés à ceux de pression au sommet des nuages pour diagnostiquer le lien instantané entre ces différents paramètres pour deux pas de temps. Ces histogrammes sont réalisés pour la région de Niamey (8 N-10 N et 5 W-10 E) et de Dakar (14 N-18 N et 5 W et 20 W). J ai sélectionné 4 journées dans chacune des semaines considérées : le 16 juin, le 14 juillet, le 28 juillet et le 16 septembre, pour étudier l évolution temporelle de ces trois variables. Dans cette section, on discutera seulement de la journée du 14 juillet (Sèche) et du 28 Juillet (Active) pour la région de Niamey. Les autres journées et les résultats pour la région de Dakar sont donnés en Annexe 6. Semaine Sèche (a) 4h (b) 21

22 (c) 12h (d) Figure 10: Histogrammes de pression au sommet des nuages en hpa du 14 juillet à 4h (a), 12h (c) et histogrammes de UTH et FTH en % pour le 14 juillet à 4h (b), 12h (d) dans la région de Niamey. Pour la semaine Sèche, on observe à 4TU des nuages élevés avec une distribution gaussienne de UTH et FTH. Tandis que pour 12TU, on a une forte occurrence de nuages bas avec une distribution non gaussienne de UTH et FTH. Semaine Active (a) 4h (b) (c) 12h (d) Figure 11: Histogrammes de pression au sommet des nuages en hpa du 28 juillet à 4h (a), 12h (c) et histogrammes de UTH et FTH en % pour le 28 juillet à 4h (b), 12h (d) dans la région de Niamey. 22

23 Pour la semaine Active à 4TU, on a plus de nuages hauts avec un histogramme de FTH plus sec que celui de UTH. Les mêmes caractéristiques sont a noter à 12TU sauf que l on a un peu plus de nuages bas ( hPa) et moins de nuages très élevés (150hPa). Plus précisément, pour le 14 juillet, la forte apparition de nuages bas (on passe de nuages situés à 350hPa puis 475 hpa) est reliée à un assèchement puisque l on passe de 46 % (47%) d humidité pour UTH (FTH) à seulement 38% (42%). Pour le 28 juillet, on passe de 47% (32%) d humidité pour UTH (FTH) à 50% (42%), on a donc une humidification de la troposphère, avec le sommet des nuages qui passe de 200hPa à 225 hpa (apparition nuages bas). On repère donc qu entre 4TU et 12TU, l évolution temporelle du type de nuages observée est corrélée à une humidification ou un assèchement de l atmosphère (sur UTH et FTH). Cette évolution du type de nuages peut s expliquer soit par la dissipation sur zone ou le déplacement hors de la zone d étude des nuages hauts. Ces tendances suggèrent que les nuages hauts humidifient les hautes altitudes confirmant les résultats précédents. 5.3 Evolution temporelle de la relation humidité/convection Diagrammes Longitude-Temps Les champs de différence UTH et FTH sont à confronter avec les champs de pression au sommet des nuages. Cette comparaison permet de préciser le lien entre type de nuages rencontré et la couche humidifiée. Ces champs donnés figure 12 donnent l évolution temporelle des paramètres considérés moyennés sur une tranche de Latitude (8 N-12 N). Sur les champs de différences, les valeurs négatives (positives) signifient un UTH plus sec (plus humide) que FTH. Pour les cartes de pression, les zones blanches correspondent à des zones sans nuages et de UTH-FTH à des zones saturées c'est-à-dire recouvertes de nuages. Semaine Sèche (a) (b) 23

24 (c) (d) Figure 12: Cartes d évolution moyennés sur la bande de latitude 8 N et 12 N, de la pression au sommet des nuages en hpa pour la semaine Sèche (a) et Active (c) et de la différence UTH-FTH pour la semaine Sèche (b) et Active (d). On peut observer la signature des lignes de grains qui se propagent d est en ouest dans les cartes de pression et également dans celle de UTH/FTH. En comparant les cartes de pression et de différence, on note également qu au passage des nuages hauts on est plus sec en FTH et le reste du temps FTH est plus humide. A titre d exemple avant et après le passage du système convectif observé autour du juillet (nuages hauts situés entre 100 et 440hPa) entre 20 W et 10 W, on est plus sec pour FTH que UTH avec une différence de l ordre de +20%. Il en est de même autour du 28 juillet, du 13 juillet (après passage du système convectif du 12 juillet) mais de façon moins marquée. Si l on regarde plus attentivement l évolution temporelle de ces paramètres, on relève que les nuages hauts (14 juillet ou 27 juillet) sont suivis d une humidification de la haute troposphère (vers le 15 juillet et le 28 juillet). La différence est en effet de l ordre de +25% ce qui signifie un UTH plus humide que FTH. Il est à noter que ces différences entre UTH et FTH sont beaucoup moins élevées pour la semaine Sèche que pour celle Active ce qui suggère que la haute troposphère est plus humide en présence de nuages. Les mêmes types de diagramme pour les deux autres semaines sont donnés en Annexe 4 et donnent les mêmes caractéristiques Evolution temporelle de l humidité et de la nébulosité Une autre façon d analyser cette relation humidité-couverture nuageuse est de confronter l évolution du pourcentage de nuages hauts, bas et moyens à celle de la médiane de UTH et de FTH. Comme précédemment on utilise la médiane notion plus adaptée que la moyenne. 24

25 Pour ce faire un programme a été codé afin de déterminer l évolution temporelle de la proportion de nuages à Niamey et Dakar des trois catégories considérées (nuages hauts, moyens et bas) et des médianes de UTH (FTH) et de la tracer avec la valeur du premier (25% des valeurs) et du troisième quantile (75% des valeurs) caractérisant la distribution. Les résultats obtenus sont donnés dans la figure 13. Semaine Sèche Corrélation Médiane UTH/FTH 0,804 Médiane UTH/nuages haut 0,21 Médiane UTH/nuages moyen 0,432 Médiane UTH/nuages bas -0,238 Médiane FTH/nuages haut 0,133 Médiane FTH/nuages moyen 0,478 Médiane FTH/nuages bas -0,309 Semaine Active Corrélation Médiane UTH/FTH 0,806 Médiane UTH/nuages haut 0,314 Médiane UTH/nuages moyen 0,591 Médiane UTH/nuages bas 0,015 Médiane FTH/nuages haut 0,346 Médiane FTH/nuages moyen 0,746 Médiane FTH/nuages bas -0,082 Figure 13: Evolution de la Médiane de UTH et FTH, et évolution des pourcentages de type de nuages pour la semaine Sèche (a), Active (b) et les coefficients de corrélation de Pearson r correspondant. A l aide de ces courbes, il est possible de se rendre compte que la médiane de FTH et de UTH évolue en phase ce qui est confirmé par les coefficients de corrélation de 0,804 pour la semaine Sèche et 0,806 pour la semaine Active. 25

26 Le maximum de corrélation est obtenu pour la semaine Pre-Onset dans la région de Niamey avec 0,948 (pour les autres semaines on se situe entre 0,935 et 0,716 de corrélation). Ceci montre que la variation de l humidité est cohérente sur la verticale : lorsque UTH augmente FTH augmente également. Cette forte corrélation ne suppose pas pour autant l existence d un transport d humidité entre les deux couches. De plus, on aperçoit que les nuages hauts et bas sont anti-corrélés puisque la proportion de nuages hauts augmente quand celle de nuages bas diminue. Maintenant en croisant les évolutions d humidité et celle de nébulosité, on constate par exemple, autour du 15 juillet, 25 juillet (15 juin et 19 septembre, Annexe 7) que l augmentation de l occurrence de nuages hauts semble lié à une augmentation de l humidité. Inversement, l occurrence des nuages bas semble être corrélé à un assèchement confirmant les résultats précédents. Afin de préciser ce lien humidité/nuages, des calculs de corrélations ont été réalisés pour la région de Niamey et de Dakar. Les résultats obtenus pour la semaine Sèche et Active à Niamey sont figure 13, les autres en Annexe 7. On constate une corrélation positive entre la médiane UTH (FTH) et les nuages hauts et moyens pour toutes les semaines de la région de Niamey. Ceci suggère que la proportion de nuages hauts et moyens est reliée aux variations d humidité de la haute et moyenne troposphère, comme relevé précédemment (voir section 5.3.1). Les corrélations les plus fortes sont obtenues pour la semaine Sèche avec 0,638 entre FTH et les nuages hauts et une corrélation de 0.74 entre FTH et les nuages moyens pour la semaine Active. Ce lien pour la région de Niamey ne se retrouve pas dans la région de Dakar, un autre mécanisme semble donc jouer sur ces variations d humidité. Une corrélation négative existe entre les nuages bas et la médiane UTH (FTH), mais elle reste peu marquée ce qui ne permet pas de conclure sur l existence d un lien direct entre ces deux paramètres. Enfin, les variations temporelles de l humidité tendent à suivre celles de la nébulosité mais avec un léger décalage temporel de moins d une journée Corrélations retards Afin d étudier ce décalage qui pourrait expliquer les valeurs de corrélation assez faibles entre l humidité et la nébulosité des corrélations retardées ont été calculées. Pour examiner cette hypothèse, l impact de ce décalage sur ces calculs de corrélation a été exploré. Pour réaliser cette étude des calculs de corrélation «retardée» entre nébulosité et humidité pour différents décalages temporels ont été faits (de 0 à 24 h ΔT=15min). 26

27 Les graphiques (Figures 14 et 15) ci-dessous donnent l évolution des corrélations en fonction du décalage temporel pour les deux semaines (les deux autres sont en Annexe 8). Ces diagrammes permettent de déterminer le décalage temporel pour lequel ces corrélations sont maximales. Les courbes rouges, vertes et bleues représentent les évolutions des corrélations retardées entre UTH nuages hauts, bas et moyens respectivement tandis que les droites rouges et noires représentent le coefficient de détermination (à ± 50% et ± 25%). Semaine Sèche Niamey Dakar Figure 14: Evolution des corrélations pour la semaine Sèche pour la région de Niamey à gauche et Dakar à droite. Les droites rouges signifient que la présence de nuages explique plus de 50% (r 2 = coefficient de détermination expliqué en Annexe 9) de la variation d humidité de la troposphère (droites rouges correspondant à r 2 =+0.5 et -0.5). Les droites en noir correspondent à une valeur de 25%. Niamey Semaine ACTIVE Dakar Figure 15: Evolution des corrélations pour la semaine Active pour la région de Niamey à gauche et Dakar à droite. Les droites rouges signifient que la présence de nuages explique plus de 50% (r 2 = coefficient de détermination expliqué en Annexe 9) de la variation de l humidité de la troposphère (droites rouges correspondant à r 2 =+0.5 et -0.5). Les droites en noir correspondent à une valeur de 25%. 27

28 Pour la semaine Sèche, le maximum de corrélation est rencontré pour la zone de Niamey, 8h après le passage des nuages hauts, avec plus de 50% des variations de l humidité expliquées par la convection (présence de nuages hauts). En ce qui concerne la semaine de mousson (Active), le maximum est obtenu pour la zone de Niamey avec un retard de 6h15 et une corrélation de l ordre de 0,824 ce qui indique que plus de 60% des variations d humidité de la haute troposphère est expliquée par les nuages hauts. Ces conclusions déduites de corrélations entre UTH et nuages hauts sont également obtenues pour FTH et les nuages hauts avec des valeurs un peu plus faible mais avec un décalage temporel identique. Pour les nuages bas le maximum de corrélation se rencontre à peu près au même moment que les maximums de corrélation entre les nuages hauts et les variations d humidité mais avec une des valeurs négatives ce qui indique un assèchement des couches troposphériques après l apparition des nuages bas. Ce décalage correspondrait donc au temps caractéristique de dissipation des nuages ou de transport d humidité par la convection dans l environnement proche. Ces résultats sont en accord avec les études de Chung et al (2007) et Udelhofen, Hartmann (1995) qui suggèrent un décalage de 8-9h entre le maximum d humidité et de nuages hauts. Les semaines Pre-Onset et de Retrait sont caractérisées par une corrélation assez faible entre la nébulosité et l humidification quelle que soit la région. Seul 25% à 50% des variations de UTH et FTH sont expliquées par la convection (courbes entre la droite à 25% et celle à 50%). La nébulosité ne semble donc pas être la raison principale des variations d humidité observées pour ces semaines. La conclusion principale de cette étude est que la présence de nuages hauts est fortement reliée à la variation de l humidité de la troposphère tropicale pour les semaines Active et Sèche, mais ne semble pas être la seule, en particulier pour la semaine de Pre-Onset et de Retrait. L une des autres causes possibles de ces variations d humidité pourrait être un apport d humidité de régions plus éloignées. 5.4 Rôle du transport Pour exploiter cette hypothèse, des simulations du modèle de transport (détaillé section 4.2) sont utilisées. Celles-ci donnent les latitudes de dernières saturations des masses d air qui arrivent dans les deux régions d étude (à 500hPa). Les résultats obtenus pour la semaine Pre-Onset (dont les variations d humidité de la troposphère ne semblent pas être expliquées par la nébulosité) et pour la semaine Active (dont les variations d humidité semblent être reliées à la proportion de nuages hauts) sont exposés figure 16 et

29 Niamey Semaine PRE ONSET Dakar Figure 16: Histogrammes de latitude de dernière saturation pour la semaine PRE ONSET pour la région de Niamey (à gauche) et de Dakar (à droite). Niamey Semaine ACTIVE Dakar Figure 17: Histogrammes de latitude de dernière saturation pour la semaine Active pour la région de Niamey (à gauche) et de Dakar (à droite). On peut constater d après ces distributions que pour la semaine Pre-Onset les masses d air proviennent essentiellement de 20 N à 55 N pour les deux régions d étude avec une médiane à 27 N pour Niamey et à 22 N pour Dakar, soit la présence de masses d air subtropicales et extratropicales. Alors que pour la semaine Active les masses d air ont une origine très locale avec des latitudes de dernière saturation autour de 12 N pour Niamey et 18 N pour Dakar. Les masses d air subtropicales et extratropicales seraient dans ce cas à l origine de l humidification de la haute et moyenne troposphère observée pour la semaine Pre-Onset, tandis que pour la semaine Active, la convection serait à l origine des variations d humidité. Pour finir, la part du transport dans la région de Dakar semble être plus importante que pour la région de Niamey. 29

30 VI. CONCLUSION Dans mon étude, je me suis penchée sur le rôle des systèmes convectifs dans l humidification de la troposphère libre. Le cadre de cette étude est la campagne d observation intensive AMMA du phénomène de mousson de l Afrique de l Ouest. Pour ce faire, une étude de la distribution verticale de l humidité (en haute et moyenne troposphère) en relation avec la nébulosité est faite. Différents analyses et diagnostics sur les données de nébulosité et de vapeur d eau issues des observations de Météosat Seconde Génération sont réalisés. Trois classes de nébulosité bien adaptées aux zones tropicales sont considérées (nuages bas, moyens et hauts) en relation avec l humidification ou l assèchement de la troposphère libre. Deux zones principales de l Afrique de l Ouest sont étudiées, l une dans la région de Niamey, l autre autour de Dakar. Cette étude montre que les variations d humidité de la troposphère libre observées dans les périodes Active et de Retrait de la mousson dans la région de Niamey résulte principalement de la convection. La convection explique plus de 50% de ces évolutions. Le maximum d humidité est rencontré en moyenne entre 6 et 8h après le passage des nuages hauts correspondant à un temps caractéristique de dissipation des nuages ou de transport d humidité par la convection dans l environnement proche. Pour la région de Dakar et pour la semaine Pre-Onset, ce lien entre convection et variations d humidité semble faible. Les changements de distributions de la vapeur d eau semblent plutôt résulter de transports horizontaux dans la zone d étude d air provenant des régions subtropicales et extratropicales. Deux types de processus semblent donc à l origine de la distribution et des variations de l humidité de la région tropicale : la convection et les transports horizontaux. Les perspectives de ce travail apparaissent donc clairement. Elles devraient concerner la réalisation d études similaires exploitant l ensemble des traitements développés lors de ce stage mais pour un plus grand nombre de saisons ( ) afin d en vérifier le caractère systématique. Elles devraient également se traduire par la réalisation d études de cas exploitant les données acquises sur le terrain lors d AMMA (en particulier les données lidar et radar (Wright et Dessler (2004)) pour mieux caractériser les nuages) afin d approfondir les résultats. 30

31 Bibliographie [1] Livre de Meteosat Seconde Génération (MSG). EUMETSAT [2] Site Internet de African Monsoon Multidisciplinary Analyses (AMMA) Centre Opérationnel Paris (AOC) : [3] Site Internet de European organisation for the exploitation of meteorological satellites (Eumetsat) : [4] Site Internet de Analyses Multidisciplinaire de la Mousson Africaine (AMMA) : [5] Site Internet du Rapport Intergouvernemental sur les changements climatiques (IPCC) : [6] CHUNG, E., SOHN, B.J., RAMANATHAN, V. : Moistening Processes in the upper Troposphere by deep convection (2003) [7] CHUNG, E., SOHN, B.J., SCHMETZ, J., KOENLG, M.: Diurnal Variation of upper tropospheric humidity and its relation to convective activities over tropical Africa. Atmos. Chem. Phys. Discuss., 7 (2007), [8] BROGNIEZ, H.: Humidité de la troposphère libre Africaine: Elaboration d une archive Meteosat, analyse climatique et évaluation de modèles. PhD thesis, Université de Paris VI, [9] HELD, I., SODEN, B.: Water Vapor Feedback and Global Warming. Energy Environment, (2000), [10] LINDZEN, R. S.: Some coolness concerning global warming, Bull. Am. Meteorol. Soc., 71 (1990), [11] LUO, Z., KLEY, D., JOHNSON, R., SMIT, H.: Ten Years of Measurements of Tropical Upper-Tropospheric Water Vapor by MOSAIC. Part I: Climatology, Variability, Transport, and Relation to Deep Convection. Journal of Climate, 20 (2007), [12] PIERREHUMBERT, R., ROCA, R.: Evidence for control of Atlantic Subtropical Humidity by large scale advection. Geophysical Research letters, 25 (1998),

32 [13] REDELSPERGER, J.L., DIONGUE, A., DIEGHIOU, A., CERON, J.P., DIOP, M., GUEREMY, J.F., LAFORE, J.P.: Multi-scale description of a Sahelian synoptic weather system representative of the West African monsoon. Q. J. R. Meteorol. Soc. 128 (2002), [14] ROCA, R.: Contribution à l étude de la vapeur d eau, de la convection et de leurs interactions dans les tropiques à l aide d observations de satellites et de modèles. PhD thesis, Université de Paris VII, [15] SASSI, F., SALBY, M., READ, W.: Relationship between upper tropospheric humidity and deep convection. Journal of Geophysical Research, 106 (2001), 17, , 146. [16] SODEN, B., BRETHERTON, F.: Upper tropospheric relative humidity from the GOES 6,7µm channel: method and climatology for July J. Geophys. Res. 98 (1993), 16, , 688. [17] SODEN, B., FU, R.: A Satellite Analysis of Deep Convection, Upper-Tropospheric Humidity, and the Greenhouse Effect. American Meteorological Society, (1995), [18] SODEN, B.: The impact of tropical convection and cirrus on upper tropospheric humidity: A Lagrangian analysis of satellite measurements. Geophysical Research Letters, 31 (2004). [19] SU, H., READ, W., JIANG, J., WATERS, J., WU, D., FETZER, E.: Enhanced positive water vapour feedback associated with tropical deep convection: New evidence from Aura MLS. Geophysical Research Letters, 33 (2006). [20] SUN, D.Z., LINDZEN, R.S.: Distribution of tropical tropospheric water vapour. J. Atmos. Sci., 50, (1993), [21] SUN, Z., OORT, A.: Humidity-Temperature Relationships in the Tropical Troposphere. Journal of Climate, 8 (1995), [22] UDELHOFEN, P., HATMANN, D.: Influence of tropical cloud systems on the relative humidity in the upper troposphere. Journal of Physical Research, 100 (1995), [23] WRIGHT, J., DESSLER, A.: Relationships between the Vertical Structure of Deep Convection and Upper Tropospheric Humidity in the Tropics and Subtropics. GSSP (2004). [24] ZIPSER, E.J.: Mesoscale and Convective-Scale Downdrafts as Distinct Components of Squall-Line Structure. Monthly Weather Review, 105 (1977). 32

33 Tables des illustrations Figure 1: Schéma représentatif de la mousson tiré du site AMMA... 9 Figure 2: Carte représentant les différents sites d'observations de la campagne AMMA Figure 3: Images prise dans le canal vapeur d'eau provenant de MSG 1 (7 mars 2007) Figure 4: Représentation de la fonction de poids dans canaux 6,2 µm (UTH, en rouge) et 7,3 µm (FTH, en bleu) pour un profil standard (pointillé) observé au nadir Figure 5: Moyenne glissantes (11 jours) de l OLR en W.m -2 sur la période janvier- septembre en moyenne zonale entre (a) 10 W-10 E et (b) 20 W -10 W Figure 6: (i) Carte représentant UTH en % moyenné sur la semaine considérée, (ii) FTH en % moyenné sur la semaine considérée Figure 7: Histogrammes de UTH et FTH pour la région de Niamey (a) et de Dakar (b) et histogrammes de classification des nuages pour la région de Niamey (c) et de Dakar (d) pour la semaine Sèche Figure 8: Histogrammes de UTH et FTH pour la région de Niamey (a) et de Dakar (b) et histogrammes de classification des nuages pour la région de Niamey (c) et de Dakar (d) pour la semaine Active Figure 9: Carte de pression au sommet du nuages en hpa pour le 14 juillet 2006 (semaine Sèche) à 4h (a) et le 28 juillet 2006 (semaine Active) à 4h (c), carte de UTH du 14 juillet à 4h (c) et du 28 juillet 2006 à 4h (d) Figure 10: Histogrammes de pression au sommet des nuages en hpa du 14 juillet à 4h (a), 12h (c) et histogrammes de UTH et FTH en % pour le 14 juillet à 4h (b), 12h (d) dans la région de Niamey Figure 11: Histogrammes de pression au sommet des nuages en hpa du 28 juillet à 4h (a), 12h (c) et histogrammes de UTH et FTH en % pour le 28 juillet à 4h (b), 12h (d) dans la région de Niamey Figure 12: Cartes d évolution moyennés sur la bande de latitude 8 N et 12 N, de la pression au sommet des nuages en hpa pour la semaine Sèche (a) et Active (c) et de la différence UTH- FTH pour la semaine Sèche (b) et Active (d)

34 Figure 13: Evolution de la Médiane de UTH et FTH, et évolution des pourcentages de type de nuages pour la semaine Sèche (a), Active (b) et les coefficients de corrélation de Pearson r correspondant Figure 14: Evolution des corrélations pour la semaine Sèche pour la région de Niamey à gauche et Dakar à droite. Les droites rouges signifient que la présence de nuages explique plus de 50% (r 2 = coefficient de détermination expliqué en Annexe 9) de l humidification de la troposphère (droites rouges correspondant à r 2 =+0.5 et -0.5). Les droites en noir correspondent à une valeur de 25% Figure 15: Evolution des corrélations pour la semaine Active pour la région de Niamey à gauche et Dakar à droite. Les droites rouges signifient que la présence de nuages explique plus de 50% (r 2 = coefficient de détermination expliqué en Annexe 9) de l humidification de la troposphère (droites rouges correspondant à r 2 =+0.5 et -0.5) Figure 16: Histogrammes de latitude de dernière saturation pour la semaine PRE ONSET pour la région de Niamey (à gauche) et de Dakar (à droite) Figure 17: Histogrammes de latitude de dernière saturation pour la semaine ACTIVE pour la région de Niamey (à gauche) et de Dakar (à droite)

35 Annexes Annexe 1: Méthode utilisée pour caractériser les nuages MSG possède à son bord l imageur SEVIRI qui dispose de 12 canaux spectraux donnée cidessous dont 8 sont identiques aux canaux de METEOSAT (satellite à orbite géostationnaire) et de AVHRR (emporté à bord du satellite polaire NOAA). Canal Appellation Longueur d'onde (µm) Objectif Principal C1 VIS 0,6 0,6 Surface, nuages, champs de vent C2 VIS 0,8 0,8 Surface, nuages, champs de vent C3 NIR 1,6 1,6 Surface, phase du nuage C4 IR 3,9 3,9 Surface, nuages, champs de vent Vapeur d'eau, nuages à haute altitude, instabilité C5 WV 6,2 6,2 atmosphérique C6 WV 7,3 7,3 Vapeur d'eau, instabilité atmosphérique C7 IR 8,7 8,7 Surface, nuages, instabilité atmosphérique C8 IR 9,7 9,7 Ozone Surface, nuages, champs de vent, instabilité C9 IR 10,8 10,8 atmosphérique C10 IR 12,0 12 Surface, nuages, instabilité atmosphérique C11 IR 13,4 13,4 Hauteur des cirrus, instabilité atmosphérique C12 HRV 0,4-1,1 Surface, nuages 35

36 Annexe 2 : Modèle du transfert radiatif Pour déterminer la valeur de l humidité relative, un certain nombre de simplifications sont faites dans le calcul du transfert radiatif. Elles permettent d obtenir une relation simple entre la température de brillance et l humidité relative <RH> de la couche sondée par le canal considéré. L expression logarithmique obtenue s écrit sous la forme suivante (Brogniez (2004) et Soden, Bretherton (1993)). ( ln& ' RH P0 % # " a! T cos) $ B + b Où P 0 est un paramètre d échelle qui permet de ramener <RH> à un profil tropical standard. Il est estimé à partir de données auxiliaires, des profils de température provenant des ré-analyses du Centre Européen CEPMMT) mis en coïncidence avec les données MSG. a et b sont des coefficients de régression spécifiques au canal considéré (C5 ou C6). Ils sont déterminés dans une région où l on dispose d informations indirectes de cette humidité relative moyenne. Une base de données importante a été constituée à cet effet. T B est la température de brillance de ciel clair du canal Vapeur d eau. <RH> représente l humidité relative moyenne de la couche d atmosphère sondée. Θ est l angle sous lequel le capteur observe la scène. Connaissant le couple (a,b) et P 0, il est alors possible pour toutes les régions sondées par METEOSAT de déterminer la valeur de l humidité <RH> correspondants. Cette approche que nous appellerons «approche dans la bande de la vapeur d eau» offre donc la possibilité d évaluer de façon assez simple la distribution d humidité relative intégrée à partir de la mesure radiométrique. Cette approche comme indiqué précédemment ne s applique qu aux régions en ciel clair ou dans le cas de nuages bas car ces derniers ne modifient pas la luminance vapeur d eau (Brogniez et al (2006). 36

37 Annexe 3 : Carte de UTH à gauche et FTH à droite pour la semaine PRE ONSET en haut et la semaine de RETRAIT de la mousson en bas, moyennée sur les semaines. SEMAINE PRE ONSET DU 13 AU 19 JUIN UTH en % FTH en % SEMAINE DE RETRAIT DE LA MOUSSON DU 16 AU 22 SEPTEMBRE UTH en % FTH en % 37

38 Annexe 4 : Cartes de pression au sommet des nuages et de la différence UTH-FTH Annexe 4 (a): Diagrammes Longitude-Temps de pression au sommet des nuages (gauche) de la différence UTH-FTH (droite) au cours de la semaine PRE ONSET en haut et de RETRAIT de la mousson en bas, moyenné sur la bande de latitude 8 N-12 N. (NIAMEY) Annexe 4 (b) : Diagrammes Longitude-Temps de pression au sommet des nuages (gauche) de la différence UTH-FTH (droite) au cours de la semaine PRE ONSET en haut et de RETRAIT de la mousson en bas, moyenné sur la bande de latitude 14 N-18 N. (DAKAR) 38

39 Annexe 5 : Histogrammes UTH-FTH Annexe 5 (a) : Histogrammes UTH-FTH pour la semaine Pre- Onset et la semaine de Retrait sur la bande de latitude 8 N-12 N, et la bande de longitude 5 W et 10 E (région de Niamey). Annexe 5 (b) : Histogrammes UTH-FTH pour la semaine Pre-Onset et la semaine de Retrait sur la bande de latitude 14 N-18 N, et la bande de longitude 5 W et 20 W (région de Dakar). 39

40 Annexe 6 : Histogrammes de pression et UTH-FTH Annexe 6 (a) : Histogrammes de pression et UTH-FTH pour la journée du 19 juin (Pre- Onset) et 19 septembre (Retrait) sur la bande de latitude 8 N-12 N, et la bande de longitude 5 W et 10 E (région de Niamey) pour 4 pas de temps. 40

41 Annexe 6 (b) : Histogrammes de pression et UTH-FTH pour la journée du 19 juin (Pre- Onset), 14 juillet (Sèche), 28 juillet (Active) et 19 septembre (Retrait) sur la bande de latitude 14 N-18 N, et la bande de longitude 5 W et 20 W (région de Dakar) pour 4 pas de temps. 41

42 A 42

43 Annexe 7 : Evolution des médianes et des proportions de nuages Annexe 7b : Evolution de la médiane de UTH, celle de FTH et évolution du pourcentage de nuages hauts, bas et moyens pour les quatre semaines pour la région de Niamey. Médiane UTH/FTH 0,948 Médiane UTH/nuages haut 0,596 Médiane UTH/nuages moyen 0,402 Médiane UTH/nuages bas -0,249 Médiane FTH/nuages haut 0,638 Médiane FTH/nuages moyen 0,439 Médiane FTH/nuages bas -0,258 Médiane UTH/FTH 0,837 Médiane UTH/nuages haut 0,345 Médiane UTH/nuages moyen 0,472 Médiane UTH/nuages bas 0 Médiane FTH/nuages haut 0,41 Médiane FTH/nuages moyen 0,466 Médiane FTH/nuages bas -0,088 43

44 Annexe 7b : Evolution de la médiane de UTH, celle de FTH et évolution du pourcentage de nuages hauts, bas et moyens pour les quatre semaines pour la région de Dakar. Médiane UTH/FTH 0,935 Médiane UTH/nuages haut Médiane UTH/nuages moyen Médiane UTH/nuages bas Médiane FTH/nuages haut 0,265 Médiane FTH/nuages moyen 0,438 Médiane FTH/nuages bas Médiane UTH/FTH 0,866 Médiane UTH/nuages haut Médiane UTH/nuages moyen 0,343 Médiane UTH/nuages bas Médiane FTH/nuages haut 0,319 Médiane FTH/nuages moyen 0,189 Médiane FTH/nuages bas -0,177 Médiane UTH/FTH 0,716 Médiane UTH/nuages haut Médiane UTH/nuages moyen Médiane UTH/nuages bas 0,090 Médiane FTH/nuages haut 0,103 Médiane FTH/nuages moyen 0,038 Médiane FTH/nuages bas -0,032 44

45 Médiane UTH/FTH 0,925 Médiane UTH/nuages haut 0,379 Médiane UTH/nuages moyen 0,466 Médiane UTH/nuages bas -0,196 Médiane FTH/nuages haut 0,447 Médiane FTH/nuages moyen 0,509 Médiane FTH/nuages bas -0,20 45

46 Annexe 8 : Evolution des corrélations retardées pour la semaine Pre-Onset et de Retrait. Semaine Pre-Onset Semaine de Retrait 46

47 Annexe 9 : Coefficient de corrélation et de détermination Définition: le coefficient de corrélation (de Pearson), noté ρ ou r, est la racine carrée du coefficient de détermination; son signe (±) donne le sens de la relation. On peut utiliser directement la formule Plus le coefficient s'éloigne de zéro, meilleure est la corrélation. r = +1 r = -1 r = 0 corrélation positive parfaite corrélation négative parfaite absence totale de corrélation Le R 2 ou coefficient de détermination mesure la qualité de l'ajustement des estimations de l'équation de régression. Il est utilisé à la fois en régression simple et en régression multiple. Il permet d'avoir une idée globale de l'ajustement du modèle. En régression simple, un R 2 proche de 1 est suffisant pour dire que l'ajustement est bon. Dans notre cas d étude, la valeur de R 2, le coefficient de détermination linéaire simple, est égale à 0,50 exemple (avec un coefficient de corrélation égale à 0.71). En ramenant cette valeur en pourcentage, il est possible d'interpréter le coefficient de détermination comme suit : 50 % de la variabilité (ou variance) de la variable humidité est expliquée par la liaison avec la variable nuage. 47