ETUDES PREALABLES A L INTRODUCTION DES VENTS MODIS DANS L ASSIMILATION ARPEGE Patrick Moll (CNRM/GMAP/OBS) 6 janvier 2006 1 Introduction La répartition géographique des observations de vents utilisées dans les modèles de Prévision Numérique est très irrégulière, et les zones polaires en sont particulièrement dépourvues. En effet, les radiosondages, les pilots, les données de profileurs, les données d avions ou les Satob sont rares au-dessus des pôles, voire pratiquement absentes au-dessus du pôle Sud. Depuis quelques années, l Université du Wisconsin (Madison) produit des vents dérivés des déplacements de nuages observés par deux satellites défilants à orbite polaire (Terra et Aqua). L instrument utilisé est le radiomètre MODIS (MODerate résolution Imaging Spectroradiometer). La méthode utilisée est basée sur celle qui sert pour les Satob issus de satellites géostationnaires (figure 1). La qualité de ces données est comparable à celle des Satob, à l exception des niveaux les plus bas, comme l ont montré plusieurs études (par exemple Key et al. 2003). Elles sont utilisées opérationnellement dans plusieurs services centraux étrangers, en particulier au Centre Européen depuis 2003 (Bormann and Thépaut 2003). Dans ce papier, nous présentons les résultats de trois chaînes d essai : deux expériences préalables réalisées à partir de données provenant du CEP et du CIMSS, et une dernière expérience à partir de données récentes issues de la BDM. 2 Les données MODIS Les données MODIS ont longtemps été indisponibles dans la BDM pour des raisons techniques, résolues depuis novembre 2005. Afin de réaliser une étude de faisabilité en attendant leur disponibilité, nous avons utilisé un portail Internet permettant de les récupérer en quasi temps réel : http://stratus.ssec.wisc.edu/products/rtpolarwinds/pwinds_rtdatadescription.html. Ce portail est géré par le CIMSS (Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies). Les données MODIS rendues disponibles par le CIMSS ont les caractéristiques suivantes : Periodicité : quasi temps-réel, avec un nouveau dataset disponible toutes les 100 minutes (13 à 15 datasets par jour) Couverture : entre les pôles et les latitudes 60. Traitement : les fichiers HDF 1B MODIS Level sont récupérés (via la NOAA) au Goddard Space Flight Center. De 2 à 4 granules de 5 minutes pour chaque orbite sont remappées sur une grille stéréographique polaire de 2 km de résolution dont il résulte des images de 2800x2800 pixels. Les vents sont dérivés d images successives de vapeur d eau (bande 27, 6.7 μm) et de l infrarouge (bande 31, 11 μm). Les données du modèle NOGAPS sont utilisées comme ébauche. Quantité : environ 25 000 vecteurs de vents par jour pour chaque pôle. Qualité : un contrôle de qualité est effectué au CIMSS, auquel s ajoute celui réalisé par EUMETSAT. Ces deux indices de qualité sont disponibles dans les datasets A titre d exemple sur la couverture de ces données, vous trouverez (figure 2 et 3) les 15 datasets pour la journée du 8 février (pour Terra et Aqua), avec un zoom sur un de ces datasets issus de Terra (figure 4). Pour plus d information scientifique et technique sur les données MODIS, se reporter à (Key et al. 2003), (Bormann and Thépaut 2003), (Nieman et al. 1997) et (Velden et al. 1997). 3 Expériences préalables et validation finale Une première étude de faisabilité a été réalisée il y a plus d un an à partir de fichiers d observations du Centre Européen fournis par Jean-Noël Thépaut (ces fichiers ne contenaient que les données provenant du satellite Terra). Nous avions introduit dans l analyse toutes les observations sans les restrictions d usage (élimination des niveaux les plus bas, variable en fonction du masque terre-
mer). Les résultats ont été plus qu encourageants puisque, au-delà de la faisabilité technique, les résultats obtenus ont été globalement bons malgré l absence de présélection. Au début de l année 2005, nous avons extrait sur le serveur ftp du CIMSS trois semaines de données pour les deux satellites Terra et Aqua, du 25 novembre au 14 décembre 2004. En l absence de monitoring, nous avons dû régler la présélection des données sur la base de ce qui se fait dans les autres centres météorologiques. Deux réglages ont été testés. Réglage 1 (restrictif) - Elimination des données sur terre dont le niveau pression était supérieur à 400 hpa - Elimination des données sur mer dont le niveau pression était supérieur à 550 hpa pour le canal vapeur d eau et à 700 hpa pour le canal infrarouge. Réglage 2 (plus permissif) - Elimination des données sur terre dont le niveau pression était supérieur à 700 hpa - Elimination des données sur mer dont le niveau pression était supérieur à 700 hpa pour le canal vapeur d eau et à 850 hpa pour le canal infrarouge. Dans ces deux expériences, l échantillonnage géographique était identique à celle des autres Satob, soit une observation tous les 250 km, l indice de qualité d Eumetsat servant in fine à sélectionner la meilleure donnée possible. Les deux expériences ont donné des résultats satisfaisants avec un impact positif sur l hémisphère sud, particulièrement touché par l absence d observations de vent, et globalement neutre sur l hémisphère nord. Les scores avec le second réglage (figures 5 et 6) sont toutefois un tout petit peu meilleurs que ceux obtenus avec le premier réglage, ce qui semble montrer que les vents MODIS dans les couches plus basses ne sont pas si mauvais. Dans une optique de mise en œuvre opérationnelle, ce second réglage semble être une bonne option. Une dernière expérience a été réalisée du 25 novembre au 15 décembre 2005, avec la chaîne en double comme référence. Les données ont cette fois pu être extraites de la BDM. Nous avons gardé le réglage 2 décrit plus haut. On retrouve le même type de résultat : positif sur sud20 et sur l Asie, neutre ou très légèrement positif sur l hémisphère nord (figures 7 et 8). 5 Conclusion Ces expériences confirment le potentiel des vents MODIS, sachant que leur présence peut avoir, audelà des scores synoptiques, un fort impact dans des situations météorologiques particulières du genre «flux de nord» car elles améliorent la description du champ de vent dans les zones polaires. Ces données seront insérées dans la chaîne en double de février 2006. 5 Bibliographie Bormann, N., and J.-N. Thepaut, 2003: Impact of MODIS polar winds in ECMWF s 4DVAR data assimilation system. EUMETSAT/ECMWF Fellowship Programme, Research Report No.13, 13 pp. [Available at http://www.ecmwf.int/publications/library/ecpublications/_pdf/rr13.pdf.] Key, J.R., D. Santek, C.S. Velden, N. Bormann, J.-N. Thepaut, L.R. Riishojgaard, Y. Zhu, and W.P. Menzel, 2003: Cloud-drift and water vapor winds in the polar regions from MODIS. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41, 482-492. [Available at http://modis-atmos.gsfc.nasa.gov/_docs/key_et_al._(2003).pdf ] Nieman, Steven J., W. Paul Menzel, Christopher M. Hayden, Donald Gray, Steven T. Wanzong, Christopher S. Velden, and Jaime Daniels, 1997: Fully automated cloud-drift winds in NESDIS operations. BAMS, 78, 1121-1133 Velden, C. S., C. M. Hayden, S. Nieman, W. P. Menzel, S. Wanzong, and J. Goerss, 1997: Uppertropospheric winds derived from geostationary satellite water vapor observations. BAMS, 78, 173-195
Figure 1 : exemple de distribution des AMV et des vents pour les satellites Terra et Aqua
Figure 2 : Terra le 8 février 2005
Figure 3 : AQUA le 8 février 2005
Figure 4 : AQUA le 8 février 2005 (zoom sur le 13 ème paquet)
Figure 5 : scores pour le géopotentiel par rapport à sa propre analyse
Figure 6 : scores pour le géopotentiel par rapport aux données de radiosondages
Figure 7 : scores pour le géopotentiel par rapport à sa propre analyse
Figure 8 : scores pour le géopotentiel par rapport aux données de radiosondages