Panorama des codes de Transfert Radia1f (TR) et état des derniers développements Ph. Dubuisson, R. Armante - Atelier TRATTORIA 2020 - ARA
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Atelier TRATTORIA 2020
Panorama
des
codes
de
Transfert
Radia1f
(TR)
et
état
des
derniers
développements
Ph.
Dubuisson,
R.
Armante
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
1
Introduction
• Forte
demande
sur
les
codes
de
TR
des
missions
spa1ales
futures
et
existantes
(TROPOMI,
MERLIN,
OCO-‐2/Microcarb,
3MI/MetOp-‐SG,
IASI-‐NG,
EarthCare,
etc.):
Pour
des
études
préparatoires,
défini1on
des
instruments,
études
de
bilan
d’erreur
Etalonnage
/
Valida1on
Méthodes
inverses
• Forte
demande
également
pour
les
calculs
de
bilan/forçage
radia1f
• Précisions
des
codes
de
TR
de
plus
en
plus
grandes,
avec
des
phénomènes
physiques
de
plus
en
plus
fins
et
nombreux
à
prendre
en
compte
(diffusion
Raman,
profil
de
raies,
polarisa1on,
…)
ü Impact
des
paramètres
spectroscopiques
de
plus
en
plus
important
ü Calculs
des
jacobiens
très
u1les
ü Prise
en
compte
de
la
synergie
spectrale
des
missions
ü Type
de
mesures:
radar,
lidar,
radiomètre
(IR,
UV,
visible)
ü Prise
en
compte
des
effets
3D
• Mul1tude
de
code
de
TR
(intervalle
spectral,
instrument,
rapidité,
diffusion)
mais
souvent
difficile
de
trouver
le
code
adapté
pour
une
applica1on/instrument
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
2
Introduction
Recommanda)ons
Tra.oria
2015:
Si
les
codes
actuels
semblent
globalement
plutôt
bien
répondre
aux
demandes
des
u1lisateurs,
des
recommanda1ons
ont
émergées
des
discussions,
en
par1culier
dans
le
contexte
du
traitement
et
de
l’analyse
des
futures
missions
spa1ales.
Il
a
été
fait
men1on
à
plusieurs
reprises
de
l’importance
de
pourvoir
disposer
en
ligne
de
codes
bien
documentés,
référencés
et
facilement
exploitables
par
les
u1lisateurs.
Ces
codes
doivent
pourvoir
répondre
efficacement
aux
besoins
spécifiques
des
futures
missions
spa1ales
et
perme?ent
aux
u1lisateurs
de
simuler
de
façon
réaliste
les
mesures
de
ces
instruments.
En
par1culier,
la
prise
en
compte
rapide
et
précise
de
la
diffusion
dans
les
codes
de
raies
ou
de
bandes
reste
un
enjeu
majeur.
Quelques
recommanda1ons
plus
spécifiques
ont
également
été
faites
afin
d’améliorer
la
précision
des
codes
raie-‐par-‐raie
pour
la
simula1on
de
spectres
à
haute
résolu1on
spectrale.
Recommanda)on
1:
A
court
terme,
il
serait
nécessaire
de
disposer
de
codes
en
ligne,
bien
documentés
et
u)lisables
par
l’ensemble
de
la
communauté.
Ces
codes
doivent
perme?re
un
calcul
précis
des
quan1tés
radia1ves,
en
prenant
en
compte
de
la
façon
la
plus
réaliste
possible
les
gaz,
nuages
et
aérosols.
Il
est
de
plus
primordial
de
pouvoir
pérenniser
ces
codes,
ce
qui
nécessite
des
moyens
humains.
Le
pole
atmosphère
semble
très
bien
placé
pour
assurer
ce
rôle,
en
rela1on
avec
les
laboratoires
de
recherche
et
le
CNES.
Recommanda)on
2:
De
nouveaux
exercices
d’inter-‐comparaisons
seraient
appréciés,
que
ce
soit
pour
les
codes
opéra1onnels
ou
de
recherche.
Cet
objec1f
nécessite
de
disposer
de
plusieurs
codes
de
référence
pour
le
calcul
des
radiances,
de
transmi?ances
et
des
jacobiens.
En
effet,
les
méthodes
actuelles
d’inversion
font
de
plus
en
plus
appel
à
ces
jacobiens
et
il
n’existe
pas
ou
peu
d’inter-‐comparaisons
sur
ces
grandeurs.
En
complément,
ce
type
d’exercice
pourrait
perme?re
la
mise
en
place
d’un
groupe
de
travail
sur
les
aspects
modèles
de
raies
et
de
bandes,
qui
se
réunirait
un
peu
plus
régulièrement
entre
les
conférences
Tra?oria.
Recommanda)on
3:
Des
améliora1ons
techniques
des
codes
raie-‐par-‐raie
actuels
sont
nécessaires
afin
d’améliorer
la
précision
des
simula1ons.
En
par1culier,
la
prise
en
compte
de
la
sépara1on
des
isotopes
ainsi
que
celle
du
NLTE
sont
à
considérer
afin
de
répondre
aux
spécificités
des
instruments
des
futures
missions
spa1ales,
en
par1culier
pour
la
haute
résolu1on
spectrale.
Des
exercices
de
valida1on
seront
ensuite
nécessaires
pour
ces
codes.
De
plus,
il
faudrait
également
s’assurer
que
nous
disposons
de
codes
capables
de
simuler
avec
précision
le
transfert
radia1f
pour
les
fréquences
supérieures
à
200
GHz.
Recommanda)on
4:
L’accéléra)on
des
calculs
de
transfert
radia)f
en
diffusion
mul)ple
demeure
un
point
crucial,
aussi
bien
à
haute
ou
à
moyenne
résolu)on
spectrale.
Il
semble
donc
important
de
con1nuer
à
explorer
et
améliorer
les
méthodes
numériques
telles
que
la
troncature
de
la
fonc1on
de
phase,
l’analyse
en
composante
principale
ou
celle
du
contenu
en
informa1on.
A
moyen
terme,
il
serait
intéressant
d’explorer
de
nouvelles
approches
pour
les
calculs
de
transfert
radia1f
en
milieu
absorbant
et
diffusant.
A
1tre
d’exemple,
les
travaux
réalisés
dans
le
domaine
de
la
thermique
/
combus1on,
qui
ont
été
présentés
lors
de
Tra?oria
sous
forme
de
posters,
pourraient
contribuer
à
cet
objec1f.
Ces
travaux
concernent
à
la
fois
la
haute
résolu1on
spectrale
(approche
sta1s1que
du
transfert
radia1f
en
Monte
Carlo)
et
la
moyenne
résolu1on
spectrale
(approche
mul1-‐spectrale
perme?ant
de
s’affranchir
par1ellement
des
hypothèses
de
corréla1on).
Des
études
exploratoires
en
collabora1on
avec
ces
équipes
de
recherche
pourraient
être
envisagées.
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
3
1. Résolution de l’Equation du Transfert Radiatif (ETR)
a) Emission d’un corps à une température T
Le soleil, la surface terrestre et chaque couche de l’atmosphère émettent chacun
un rayonnement électromagnétique comparable en premier ordre à celui d’un corps noir
(loi de Planck).
©NASA
EarthObservatory,
h?p
://earthobservatory.nasa.gov,
21/01/2009
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
4
1. Résolution de l’Equation du Transfert Radiatif (ETR)
b) L’absorption
Le rayonnement électromagnétique transporte une énergie capable de provoquer des
processus d’excitation, de dissociation et d’ionisation des molécules. Au cours de ces
processus, les photons sont absorbés.
• Absorption spectroscopy: a photon
is absorbed ("lost") as the molecule is raised to
a higher energy level
Electronic, vibrational and rotational
transition; triatomic molecule
Electronic transitions Vibrational and rotational Near Energy levels
associated with vibrational transitions combinations
and rotational transitions
Group of lines in a Rotation lines in MW
Complex spectral vibration-rotation and far IR
structure band
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
5
1. Résolution de l’Equation du Transfert Radiatif (ETR)
b) L’absorption
E=Ee+Ev+ER
ΔE=ΔEe+ΔEv+ΔER
J' Ee1
v'
i
Ev3
E0i J''
v''
Ev2
Ev1
ER3
Spectral lines ER2
broadening ER1
Ee0 Ev0 ER
Electronic Vibration-rotation Rotation Spectrum
0
Spectrum( bands Spectrum (band (lines associated with
Line shape electronic / vibrational / rotational system associated associated with a rotational transitions)
with an electronic vibrational transition)
Energy Level transition)
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
6
1. Résolution de l’Equation du Transfert Radiatif (ETR)
b) L’absorption
La largeur et le forme d’une raie peut être décomposée en trois contributions :
• Doppler : vitesse des molécules fonction de la température du milieu
• Lorentz : collision entre molécules liée à la pression du milieu
60 Gaussian
Voigt Doppler Doppler+Collision Collisions
Lorentz
-1
50 ΓD=0.01 cm
ΓL=0.01 cm
-1
Pression
Normalized profile (a.u.)
40
30 Gaussian Voigt Lorentz
20
1 ⎛ ln2 ⎞
1/ 2 ⎡ ⎛ν − ν ⎞2 ⎤
10
0 1 αc
f (ν ) = ⎜ ⎟ exp⎢−⎜ ⎟ ln2 ⎥ f (ν ) =
0
α D ⎝ π ⎠ ⎢⎣ ⎝ α D ⎠ ⎥⎦ π (ν − ν 0 )2 + α c2
n
-0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08
⎛ T0 ⎞1/ 2 P ⎛ T0 ⎞
Wavenumber (cm )
-1
α D (T ) = α D (T0 )⎜ ⎟ α c (T,P ) = α c (T0,P0 ) ⎜ ⎟
⎝ T ⎠ P0 ⎝ T7
⎠
€
• Line mixing, speed dependent, Galatry, … €
Janvier
2020
€ Atelier
Tra?oria
7
€
1. Résolution de l’Equation du Transfert Radiatif (ETR)
b) L’absorption
Tous les paramètres (spectroscopiques) des raies sont rangés dans des bases de
données :
• Base de données pour une mission (MIPAS, TROPOMI, …)
• Bases de données de base de données : VAMDC
• Base de données où le choix des meilleures données de spectroscopie est fait à un
instant t :
o HITRAN (High-resolution TRANmission molecular absorption)
o GEISA (Gestion et Etudes des Informations Spectroscopiques Atmosphériques)
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
8
1. Résolution de l’Equation du Transfert Radiatif (ETR)
c) L’émission spontanée
A température ambiante, les différents états de rotation-vibration des molécules sont
naturellement peuplés. En passant d’un niveau excité vers un niveau inférieur, ces
molécules émettent spontanément un rayonnement infrarouge dont la longueur d’onde
correspond à l’énergie de la transition.
• Emission spectroscopy: a photon
is emitted ("created") as the molecule falls back
to a lower energy level
d) La diffusion
Le rayonnement traversant un milieu est diffusé par les molécules et/ou les particules le
composant. La diffusion est dite :
• élastique si, lors de l’interaction avec le diffuseur, la direction de l’onde est modifiée
mais pas sa longueur d’onde
• inélastique si elle est accompagnée d’un échange d’énergie entre l’onde et le
diffuseur.
Janvier
2020
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Tra?oria
9
1. Résolution de l’Equation du Transfert Radiatif (ETR)
d) La diffusion (suite)
La capacité des particules à diffuser le rayonnement électromagnétique est caractérisée
par :
• une section efficace de diffusion
• une fonction de phase donnant la distribution angulaire du rayonnement diffusé
• Si la polarisation est pris en compte, la fonction de phase devient une matrice de
phase à fin de décrire la distribution des différentes directions de polarisation du
rayonnement diffusé
Pour des particules diffusantes de taille et de forme quelconque, les sections efficaces
et les fonctions de phase sont très complexes.
Une modélisation existe cependant pour deux cas limites de diffusion élastique : la
diffusion Rayleigh et la diffusion de Mie :
• La diffusion Rayleigh a lieu lorsque la taille des diffuseurs est très inférieure à la longueur
d’onde. C’est donc le cas pour la diffusion du rayonnement solaire ultraviolet et visible par les
molécules d’air
• La théorie de Mie est valable pour la diffusion par des particules sphériques dont le rayon est
comparable à la longueur d’onde. Elle est représentative de la diffusion par les gouttelettes
d’eau dans les nuages et par les aérosols
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
10
1. Résolution de l’Equation du Transfert Radiatif (ETR)
e) L’équation du transfert radiatif dans une couche homogène
Avec
plus
spécifiquement
:
ka(dP) = ∑ kanr (dP)
nr
Nr
raies
P
P+
dP
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
11
1. Résolution de l’Equation du Transfert Radiatif (ETR)
e) L’équation du transfert radiatif dans l’atmosphère
:
Exemple
à
4
µm
è Intégrale en fonction de P (ou de z) : Jν!
I νsat = ε νsurf τ νsurf Bν !"T surf #$ (1)
P θ’
−∞
∂τ (2)
TOA
θ
+ ∫ Bν !"T ( ln P )#$ d ln P
ln Psurf ∂ ln P
ln Psurf
∂τ P+dP
+ (1− ε νsurf )τ νsurf ∫ Bν "#T ( ln P )$% d ln P (3)
−∞ ∂ ln P
+ Jν! τ ν (θ ') (1− εν! )τ νsurf (θ )
surf
(4)
surface
Transmi.ance
between
P
and
TOA
è discrétisation du milieu en couches
Gas concentration
# P & homogènes
τ ν ( P) = exp%− ∫ kν ( P) ρ ( P) secθ ( è Contribution of all spectral lines
%$ PTOA ('
"P %
$ ∫ kν ( P ) ρ ( P ) secθ ' = ∑ kν ( P ) ρ (P)secθ
Absorption coefficient nc
$#PTOA '&
*Assumptions: Local Thermodynamic Equilibrium; clear sky – no clouds neither aerosols. kν (P) = ∑nr knc, nr ( P ) Nr
raies
Nc=molécules
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
12
1. Résolution de l’Equation du Transfert Radiatif (ETR)
e) L’équation du transfert radiatif dans l’atmosphère
:
Exemple
à
4
µm
è Intégrale en fonction de z mais aussi de P : Jν!
I νsat = ε νsurf τ νsurf Bν !"T surf #$ (1)
z θ’
−∞
∂τ (2)
TOA
θ
+ ∫ Bν !"T ( ln P )#$ d ln P
ln Psurf ∂ ln P
ln Psurf
∂τ z
+
+ (1− ε νsurf )τ νsurf ∫ Bν "#T ( ln P )$% d ln P (3)
z
−∞ ∂ ln P dz
+ Jν! τ ν (θ ') (1− εν! )τ νsurf (θ )
surf
(4)
surface
Transmi.ance
between
P
and
TOA
è discrétisation du milieu en couches
Gas concentration
# P & homogènes
τ ν ( P) = exp%− ∫ kν ( P) ρ ( P) secθ ( è Contribution of all spectral lines
%$ PTOA (' è Définition des propriétés de
surface (émissivités, réflectance,
Absorption coefficient BRDF)
*Assumptions: Local Thermodynamic Equilibrium; clear sky – no clouds neither aerosols. Nr
raies
Nc=molécules
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
13
2. Architecture des algorithmes de TR
LBL=
line
by
line
K=coeff.
abs.
Propriétés
des
surfaces
Profils
atmosphériques
:
P,
T,
gaz
LBL,
Propriétés
Résolu1on
de
l’équa1on
de
op1ques
des
modèles
de
transfert
radia1f
aérosols
et
des
bandes,
k-‐distribu1on
nuages
K-‐compressed
Spectroscopie
des
gaz:
GEISA,
convolu1on
Fonc1on
HITRAN,
instrumentale
con1nuum
Off
line
k-‐distribu1on,
coeff.
Régression,
…
LBL,
fast
Hyper
fast
Quan1tés
radia1ves
simulées:
flux,
BT,
transmission,
luminances,
jacobiens
Janvier
2020
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Tra?oria
14
2. Architecture des algorithmes de TR
TRATTORIA
2015
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
15
3. Les principaux algorithmes de TR : la diffusion
DISORT
:
DIScrete
Ordinate
Radia)ve
Transfer
(Stamnes,
1988)
monochroma)c
unpolarized
radia1ve
transfer
in
non-‐isothermal,
ver1cally
inhomogeneous,
but
horizontally
homogeneous
media.
The
physical
processes
included
are
Planckian
thermal
emission,
sca?ering
with
arbitrary
phase
func1on,
absorp1on,
and
surface
bidirec1onal
reflec1on.
The
system
may
be
driven
by
parallel
or
isotropic
diffuse
radia1on
incident
at
the
top
boundary,
as
well
as
by
internal
thermal
sources
and
thermal
emission
from
the
boundaries.
Radiances,
fluxes,
and
mean
intensi1es
are
returned
at
user-‐specified
angles
and
levels.
LIDORT
(Spurr,
2001)
:
Linearized
DISORT
The
monochroma)c
linearized
radia1ve
transfer
models
with
the
profile
weigh1ng
func1ons
(Jacobians)
with
respect
to
layer
op1cal
proper1es.
Thermal
emissions
of
atmosphere
and
surface
are
taken
into
account
unpolariza)on
V-‐LIDORT
(Spurr,
2006)
:
Vectorial
LIDORT
The
linearized
radia1ve
transfer
models
with
the
profile
weigh1ng
func1ons
(Jacobians)
with
respect
to
layer
op1cal
proper1es
with
polariza)on,
Thermal
emissions
of
atmosphere
and
Atelier
Janvier
2020
surface
are
taken
into
account
Tra?oria
16
3. Les principaux algorithmes de TR : la diffusion
Il
existe
d’autre
code
de
TR
qui
traite
la
diffusion.
Par
exemple,
SOS
(LOA)
:
• Diffusion
traité
par
la
méthode
des
ordres
successives
de
diffusion
• Absorp1on
traité
à
par1r
de
k-‐distribu1on
LSI:
Low
Stream
Interpola)on
(O’Dell,
2010)
• Can
be
used
with
DISORT,
(V)LIDORT,
SOS,
…
• Based
on
the
spectral
high
redundancy
of
the
signal
over
reduced
spectral
domain
ü Dynamic
classifica1on
of
gaseous
op1cal
thickness
on
a
small
number
of
bins
(k-‐
distribu)on)
ü Sca?ering
computa1on
with
low-‐precision
calcula1on
on
all
spectral
range
ü Sca?ering
computa1on
with
low-‐precision
calcula1on
on
bins
ü Sca?ering
computa1on
with
high-‐precision
calcula1on
on
bins
ü Computa1on
of
the
errors
between
low
and
high
stream
resolu)ons
on
bins
ü Es1ma1ons
of
the
radiances
using
the
low
stream
computa1on
and
the
interpolated
errors
on
bins
• Applied
also
for
Jacobians
computa1ons
• Assessment
on
)me
compu)ng:
from
few
minutes
to
1
hour
depending
on
the
spectral
resolu1on
(number
of
bins)
and
spectral
range
(spectral
redundancy
)
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
17
3. Les principaux algorithmes de TR : LBL
LBLRTM
(FASCODE
heritage,
Clough
1981)
• the
Voigt
line
shape
(25
cm-‐1
cut-‐off)
• from
the
ultra-‐violet
to
the
sub-‐millimeter
• water
vapor
con1nuum
model
(MT_CKD),
as
well
as
con1nua
for
carbon
dioxide;
collision
induced
bands
of
oxygen
at
1600
cm-‐1
and
nitrogen
at
2350
cm-‐1
• HITRAN
line
database
• Total
Internal
Par11on
Func1on
(TIPS)
program
(Gamache)
• CO2
line
coupling
first
order
Niro
et
al.
(2005)
and
Lamouroux
et
al.
(2010);
CH4
line
parameters
include
line
coupling
parameters
for
the
v3
(3000
cm-‐1)
and
v4
(1300
cm-‐1)
bands
of
the
main
isotopologue
• cross
sec)on
data
such
as
those
available
with
the
HITRAN
database
for
the
absorp1on
due
to
heavy
molecules,
e.g.
the
halocarbons
• varia)on
of
the
Planck
func)on
within
a
ver)cally
inhomogeneous
layer
as
discussed
in
Clough
et
al.
(1992)
• flux
and
cooling
rate
calcula)on
• input
atmospheric
profiles
in
either
al)tude
or
pressure
coordinates
• no
sca?ering
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
18
3. Les principaux algorithmes de TR : LBL
STRANSAC
(Sco.,
1974)
• the
Voigt
line
shape
(3000
HWHM
cut-‐off,
25
cm-‐1
for
H2O)
• from
the
visible
to
the
sub-‐millimeter
• water
vapor
con1nuum
model
(MT_CKD),
small
carbon
dioxide
con1nua
(lack
of
line
mixing);
collision
induced
bands
of
oxygen
at
1600/7800/13000
cm-‐1
and
nitrogen
at
2350
cm-‐1
• GEISA
line
database
(other
databases
possible
such
as
HITRAN)
• Total
Internal
Par11on
Func1on
(TIPS)
program
(Gamache)
• CO2
line
coupling
full
matrix
Niro
et
al.
(2005)
and
Lamouroux
et
al.
(2010,
2015);
CH4
line
parameters
include
line
coupling
parameters
for
the
v3
(3000
cm-‐1)
and
v4
(1300
cm-‐1)
bands
of
the
main
isotopologue;
R6
MERLIN
(6077
cm-‐1)
• cross
sec)on
data
such
as
those
available
with
the
GEISA
database
for
the
absorp1on
due
to
heavy
molecules,
e.g.
the
halocarbons
and
UV
• Mid-‐layer
Planck
func)on;
• flux
and
cooling
rate
calcula1on,
with
ver)cally
inhomogeneous
Planck
func)on
layer
as
discussed
in
Clough
et
al.
(1992)
in
the
fluxes
op1on
• input
atmospheric
profiles
in
either
al)tude
or
pressure
coordinates
• Sca.ering
using
DISORT,
(V-‐)LIDORT,
LSI,
SOS
in
the
future
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
19
3. Les principaux algorithmes de TR : Fast
4A/OP
(4A
heritage,
Sco.,
1981)
Cf
tu
torie
• the
Voigt
line
shape
l
• from
the
ultra-‐violet
to
the
sub-‐millimeter
• water
vapor
con1nuum
model,
MT_CKD,
as
well
as
con1nua
for
carbon
dioxide;
among
the
other
con1nua
included
in
MT_CKD
are
the
collision
induced
bands
of
oxygen
at
1600
cm-‐1
and
nitrogen
at
2350
cm-‐1
• GEISA
line
database
(other
databases
possible
such
as
HITRAN)
• Total
Internal
Par11on
Func1on
(TIPS)
program
(Gamache)
• CO2
line
coupling
first
order
Niro
et
al.
(2005)
and
Lamouroux
et
al.
(2010);
CH4
line
parameters
include
line
coupling
parameters
for
the
v3
(3000
cm-‐1)
and
v4
(1300
cm-‐1)
bands
of
the
main
isotopologue
• cross
sec1on
data
such
as
those
available
with
the
HITRAN
database
for
the
absorp1on
due
to
heavy
molecules,
e.g.
the
halocarbons
• varia1on
of
the
Planck
func1on
within
a
ver1cally
inhomogeneous
layer
as
discussed
in
Clough
et
al.
(1992)
• flux
and
cooling
rate
calcula1on
• input
atmospheric
profiles
in
either
al1tude
or
pressure
coordinates
• Sca.ering
using
DISORT,
(V-‐)LIDORT,
LSI,
SOS
in
the
future
• Look-‐up
table
of
op6cal
thicknesses
per
molecule
and
per
layer:
one
reference
profile
per
molecule
used
(k-‐compressed)
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
20
3. Les principaux algorithmes de TR : Fast
4A/OP
(4A
heritage)
Cf
tu
torie
• the
Voigt
line
shape
l
• from
the
ultra-‐violet
to
the
sub-‐millimeter
• water
vapor
con1nuum
model,
MInterpola)on:
T_CKD,
as
well
as
P,
con1nua
T,
ρ for
carbon
dioxide;
among
the
other
con1nua
included
in
MT_CKD
are
the
collision
induced
bands
of
oxygen
at
1600
cm-‐1
and
nitrogen
at
2350
cm-‐1
• HITRAN
line
database
• Total
Internal
Par11on
Func1on
(TIPS)
program
(Gamache)
• CO2
line
coupling
first
order
Niro
et
al.
(2005)
and
Lamouroux
et
al.
(2010);
CH4
line
parameters
include
line
coupling
parameters
for
the
v3
(3000
cm-‐1)
and
v4
(1300
cm-‐1)
bands
of
the
main
isotopologue
• cross
sec1on
data
such
as
those
available
with
the
HITRAN
database
for
the
absorp1on
due
to
heavy
molecules,
e.g.
the
halocarbons
• varia1on
of
the
Planck
func1on
within
a
ver1cally
inhomogeneous
layer
as
discussed
in
Clough
et
al.
(1992)
atlases
with
holes
(window:
2500
vs
30001
• flux
and
12
ctemperatures
ooling
rate
calcula1on
(7K
distant)
every
15
cm-‐1)
• input
atmospheric
profiles
in
either
al1tude
or
pressure
coordinates
• Look-‐up
table
of
op6cal
thicknesses
per
molecule
and
per
layer:
one
reference
profile
per
molecule
used
(k-‐compressed)
• è
20
to
50
6me
faster
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
21
3. Les principaux algorithmes de TR : Fast
RRTM
(rapid
radia)ve
transfer
model):
• fluxes
and
hea)ng
rates
over
16
bands
con1guous
bands
in
the
longwave
(10-‐3250
cm-‐1).
• k-‐distribu)ons/correlated
k
from
LBLRTM.
In
the
space
of
the
absorber
amount
rather
than
the
pressure.
Transmi?ances
can
be
predicted
accurately
with
fewer
predictors
than
using
the
pressure
space.
• water
vapor
con1nuum
absorp1on
coefficients
are
consistent
with
those
in
MT_CKD
• sca?ering
capability
is
available
through
the
radia1ve
transfer
solver
DISORT
• modeled
molecular
absorbers
are:
water
vapor,
carbon
dioxide,
ozone,
nitrous
oxide,
methane,
oxygen,
nitrogen
and
halocarbons.
• water
clouds:
The
op1cal
proper1es
of
water
clouds
are
calculated
for
each
spectral
band
from
the
Hu
and
Stamnes
parameteriza1on.
The
op1cal
depth,
single-‐sca?ering
albedo,
and
asymmetry
parameter
are
parameterized
as
a
func1on
of
cloud
equivalent
radius
and
liquid
water
path.
Reference:
Hu,
Y.
X.,
and
K.
Stamnes,
An
accurate
parameteriza1on
of
the
radia1ve
proper1es
of
water
clouds
suitable
for
use
in
climate
models.
J.
Climate,
Vol.
6,
728-‐742,
1993.
• ice
clouds:
The
op1cal
proper1es
of
ice
clouds
are
calculated
for
each
spectral
band
from
the
ice
par1cle
parameteriza1on
from
Fu,
Yang,
and
Sun
(J.
Climate,
Vol
11,
1998,
pp.
2223
-‐
2237)
or
from
the
ice
par1cle
parameteriza1on
available
from
the
STREAMER
model
v3.0.
Cf
atelier
abs.
gaze
OPTRAN:
same
basis
of
k-‐correlated
méthodes
r uses
apides
(K-‐ à
par6r
de
Janvier
2020
distribu6
Atelier
Tra?oria
on,
…22
)
3. Les principaux algorithmes de TR : Fast
K-‐CARTA
(K-‐Compressed
Atmospheric
Radia)ve
Transfer
Algorithm):
Sergio
De-‐souza
Machado,
Larabee
Strow
(University
Maryland
Bal)more
County,
UMBC)
• Top
and
bo.om
fluxes
and
cooling
rate
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
23
Thanks
to
S.
De-‐souza
Machado
3. Les principaux algorithmes de TR : Fast Janvier 2020 Atelier Tra?oria 24
3. Les principaux algorithmes de TR : Fast
11
T
and
5
H2O
profiles
computed,
each
25
cm-‐1
intervals
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
25
3. Les principaux algorithmes de TR : hyperfast
Cf
tu
torie
l
RTTOV:
Un
modèle
de
transfert
radia1f
rapide
pour
l’assimila1on
de
données
satellites
et
autres
applica1ons
de
télédétec1on
spa1ale
J. Hocking, E. Turner, D. Rundle, R. Saunders, S. Haveman (MetOffice)
J. Vidot, P. Brunel, P. Roquet, P. Chambon (MF/CNRM)
A. Geer, M. Matricardi, C. Lupu (ECMWF)
C. Köpken-Watts, L Schleck (DWD)
Thanks
to
J.
Vidot
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
26
3. Les principaux algorithmes de TR : hyperfast
RTTOV
(Radia1ve
Transfer
for
TOVs)
(Eyre, 1990; Saunders et al., 1999; Saunders et al., GMD 2018)
McMillin
and
Fleming
(1976)
ont
montré
que,
pour
une
couche
où
l’absorp1on
gazeuse
est
bien
mélangée,
la
fonc1on
de
transmission
peut
être
paramétrisée
en
fonc1on
de
la
température
moyenne,
la
concentra1on
moyenne
de
H2O
et
O3,
…
è
radiance
convoluée
(instrument
dépendent)
et
calcul
diffusion
ècalcul
de
coefficients
de
régression
sur
une
base
de
données
de
profils
atmosphériques
o 32
profils
sur
40
niveaux
(1999),
83
profils
sur
54
ou
101
niveaux
(depuis
2008)
Atelier
Tra?oria
Page
27
3. Les principaux algorithmes de TR : hyperfast
Profil
atmosphérique
(PNT)
RTTOV
et
des
paramètres
de
surface
pour
un
point
d’observa1on
Xj
angles
de
visée
et
solaire
Modèle
de
TR
pour
un
instrument
par)culier
1. Modèle
direct:
Radiance
TOA
pour
les
canaux
d’un
instrument
y=H(X)
∂yi
2. Modèles
de
Jacobien:
TL,
AD
ou
K
Hʹ′ ≡
∂X j
Atelier
Tra?oria
Page
28
3. Les principaux algorithmes de TR : hyperfast
Que
peut/ne
peut
pas
faire
RTTOV
?
ü Simule les observations de plus 80 instruments passifs (LEO et GEO)
• VIS / PIR (0.4 – 2.5 µm) IR (3.3 – 50 µm) MW (20 – 200 GHz)
• Opérationnels: MSG, Metop, GOES, FY, MTSAT, NPP, JPSS, HIMAWARI, …
• Futurs: MTG, EPS-SG, GOES-S, …
ü Prend en compte l’absorption & la diffusion des particules et le recouvrement nuageux
ü Fournit des modèles ou atlas de BRDF/émissivité de surface
ü Simule en géométrie pseudo-sphérique ou plan-parallèle
ü Prend en compte des améliorations des réponses spectrales des instruments (ex
décalages spectraux de HIRS/MODIS/IRIS)
ü Permet des simulations encore plus rapides à l’aide des composantes principales pour
les sondeurs hyperspectraux IR (AIRS/IASI/CrIS/IRS): PC_RTTOV ou HT-FRTC
ü Codé en Fortran90 avec option de parallélisation et enrobage Python et C++
ü Fournit avec une interface graphique
х Instruments actifs et au sol dans les MW (en développement)
х Polarisation, hyperspectraux VIS/NIR, UV, effets 3D, flux, ….
х Étude de performances d’un futur instrument
Atelier
Tra?oria
Page
29
3. Les principaux algorithmes de TR : hyperfast
Comment
est
u1lisé
RTTOV
?
§
Assimilation des données satellites en PNT et pour le contrôle des observations
! Ex: > 25 instruments sont assimilés dans IFS
§ Assimilation de données satellites pour les réanalyses du CEPMMT
! Ex: ERA-40, ERA-Interim, ERA-5
§ Inversion de produits satellitaires
! Eumetsat Satellite Application Facilities (SAF)
" SST (OSI-SAF)
" Nuages (NWC-SAF)
" Retraitement (CM-SAF)
! Profil de gaz traces (1Dvar) (ex : N2O, CO, O3 depuis IASI)
§ Images satellites prévues (OSSE IASI-NG)
§ Enseignement et formation (interface graphique)
Atelier
Tra?oria
Page
30
3. Les principaux algorithmes de TR : hyperfast
An
Introduc)on
to
The
JCSDA
Community
Radia)ve
Transfer
Model
(CRTM)
The
CRTM
Team:
Benjamin
T.
Johnson
(Team
Lead,
UCAR/JCSDA)
Patrick
Stegmann
(UCAR
/
JCSDA)
Jim
Rosinski
(UCAR/JCSDA)
Tom
Greenwald
(CIMSS,
U.
Wisconsin)
In-‐Kind
Contributors:
Tong
Zhu
(CIRA
@
NOAA/STAR)
Ming
Chen
(UMD/ESSIC
@
NOAA/STAR)
Yingtao
Ma
(AER
@
NOAA/STAR)
Kevin
Garre?
(NOAA/STAR)
With
essen2al
contribu2ons
from:
Quanhua
Liu,
Emily
Liu,
Andrew
Collard,
Fuqing
Zhang,
Ping
Yang,
Kwo-‐Sen
Kuo,
and
many
others.
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
31
3. Les principaux algorithmes de TR : hyperfast
CRTM
is
the
“Community
Radia)ve
Transfer
Model”
• Goal:
Fast
and
accurate
community
radia1ve
transfer
model
to
enable
assimila1on
of
satellite
radiances
under
all
weather
condi1ons
• four
important
modules
for
gaseous
transmi?ance,
surface
emission
and
reflec1on,
cloud
and
aerosol
absorp1on
and
sca?ering
(unpolarized),
and
a
solver
for
a
radia1ve
transfer
(6
gaseous
species).
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
32
3. Les principaux algorithmes de TR : hyperfast
from
visible,
IR,
far
IR,
submillimeter,
and
microwave
up
to
183
GHz.
UV
support
is
under
development.
Gaseous
Absorp)on
N
• Two
algorithms
for
gaseous
absorp1on
(regression)
ka,ν = c0,ν + ∑ ci,ν Xi
i=1
– ODAS
(Op1cal
Depth
in
Absorber
Space).
• A
“compact”
version
of
the
OPTRAN
model
with
H2O,
O3
absorp1on
only.
– ODPS
(Op1cal
Depth
in
Pressure
Space).
• Op1cal
depths
computed
on
a
fixed
pressure
grid.
• Be?er
fi•ng
sta1s1cs.
• More
trace
gases:
CO2,
CH4,
N2O.
• Enables
incorpora1on
of
Zeeman
model
(requires
fixed
pressure
grid).
• The
CRTM:
library
for
users
to
link
to
from
other
models,
rather
than
supplying
a
graphical
user
interface.
However,
CRTM
can
be
easily
run
in
"stand-‐alone"
mode.
Ø Evolu)on
of
CRTM
with
user’s
requirements
via
a
Github
service
è
merge
of
the
official
version
with
the
versions
Janvier
2020
developed
by
the
users
Atelier
Tra?oria
33
3. Les principaux algorithmes de TR : others
Cf
tu
torie
l
ARTDECO
ARTDECO
(Atmospheric
Radia1ve
Transfer
Database
for
Earth
and
Climate
Observa1on):
codes
and
data
for
1D
simula1ons
of
total
and
polarized
radiances
/
fluxes
as
observed
with
passive
sensors
from
UV
to
TIR.
•
Developed
/
maintained
at
LOA
and
distributed
by
the
data
and
services
centre
AERIS/ICARE
(at
Lille
University),
and
funded
by
French
space
agency
(CNES).
ARTDECO
is
available
on
request.
•
Users
can
access
a
library
for
the
scene
defini1on
(atmospheric
profile,
k-‐
distribu)on
for
gas
absorp)on,
surface,
aerosol
and
cloud
proper1es,
filter
transmission,
etc.)
or
use
their
own
descrip1on.
• Users
can
access
a
library
of
1D
RT
code
(Monte
Carlo,
Adding-‐Doubling,
DISORT)
•
Exemple
d’applica)ons:
✓
simula1ons
of
synthe1c
images
in
the
O2
A-‐band
for
the
3MI
and
METimage
instruments
using
a
realis1c
dataset
of
atmospheric
proper1es
and
instrumental
characteris1cs
è
cf
poster
LOA
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
34
3. Les principaux algorithmes de TR : others
KOPRA
(Karlsruhe
op1mized
and
precise
radia1ve
transfer
algorithm)
and
KOPRAFIT
RT
model
KOPRA
• Hase
and
Höpfner,
1999
• line-‐by-‐line
calcula1on:
determina1on
of
a
set
of
grid
points
at
which
the
difference
between
the
exact
value
and
the
interpolated
one
is
small
(threshold)
• Voigt,
Line
mixing,
NLTE
• Sca?ering
(single)
with
a
mie
model)
è
direct
input
of
microphysical
par1cle
proper1es
• 3-‐d
radia1ve
transfer
• Quasi-‐analy1cal
Jacobians
KOPRAFIT
the
non-‐linear
retrieval
environment
of
KOPRA:
MIPAS
retrievals
leading
to
the
first
detec1on
of
BrONO2
in
the
atmosphere
(Höpfner
et
al.,
2009);
processing
of
MIPAS-‐
Balloon
data
(e.g.
Wetzel
et
al.,
2006);
retrieval
of
ozone
from
IASI
observa1ons
(Eremenko
et
al.,
2008,
Keim
et
al.,
2009).
GFIT
for
TCCON
measurements
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
35
3. Les principaux algorithmes de TR : others
MATISSE
• Détec)on
de
cible
(DGA)
• 0.4
to
14
µm
• Abs.
atmosphérique
K-‐
distribu)on
• Détec)on
de
cible
è
haute
température
à
U)lisa)on
de
la
base
de
données
spectroscopiques
HITEMP
(HITRAN)
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
36
3. Les principaux algorithmes de TR : others
OSOA-‐A
(Ocean
Successive
Orders
with
Atmosphere
-‐
Advanced)
Chami,
2015
Cf
tu
torie
l
• Realis1c
air/sea
surface
interface/coupling
• Successive
Order
of
Sca?ering
• Sea
surface
interface:
flat
or
take
into
account
the
Roughness
of
the
surface
(Cox
&
Munk
BRDF)
• Polariza1on
• Aerosol
and
hydrosol
models
• Radiance
(upward
and
downward)
• h?ps://logiciels.cnes.fr/content/osoaa
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
37
4. Importance des inter validations: ex RTTOV vs 4A/Op
Sélec1on
de
co-‐localisa1ons
entre
des
radiosondages
(base
ARSA
du
LMD)
et
des
observa1ons
IASI
(2014,
nuit,
mer)
è
Analyse
des
différences
pour
es1mer
les
par1es
de
l’algorithme
à
améliorer
!
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
38
4. Importance des inter validations: ex RTTOV vs 4A/Op
Sélec1on
de
co-‐localisa1ons
entre
des
radiosondages
(base
ARSA
du
LMD)
et
des
observa1ons
IASI
(2014,
nuit,
mer,
tropical)
è
Analyse
des
différences
pour
es1mer
les
par1es
de
l’algorithme
à
améliorer
• CO
profile
too
high
in
RTTOV
èCorrec1on
made
in
the
latest
version
• Line
mixing
of
CO2
:
lack
in
the
modelling
in
4A/OP
è
adding
a
small
con1nnum
to
correct
it
!
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
39
4. Importance des inter validations: ex k-carta vs 4A/Op
Importance
d’avoir
des
algorithmes
TR
qui
puissent
changer
les
données
spectroscopiques
Etude
de
l’impact
des
données
spectroscopiques
(entre
GEISA
et
HITRAN)
avec
k-‐CARTA
è
comparaison
avec
la
même
étude
faite
avec
4A/OP
O3
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
40
Conclusion
Nécessité
:
• diversité
des
codes
de
TR
• de
faire
des
inter-‐comparaisons
entre
code
de
TR
pour
iden1fier
l’impact
des
différentes
modélisa1ons/hypothèses
choisies
ü besoin
que
les
codes
soient
biens
documentés
ü souvent
repose
sur
la
volonté
et
les
ressources
propres
du
propriétaire
du
code
Besoin
de
sou)en
:
• Pour
la
diversité
des
codes
de
TR
en
favorisant
l’obten1on
de
codes
actualisés
(paramètres,
bases
de
données,
processus,
méthodes,
etc.),
consolidés,
validés,
op1misés,
documentés
• Pour
l’inter-‐comparaison
des
codes
de
TR
• En
RH
:
maintenance
et
évolu1on
des
codes
(et
pas
que
ponctuellement
ou
en
sou1en
d’une
mission
spa1ale)
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
41
Conclusion
Nécessité
:
• diversité
des
codes
de
TR
• de
faire
des
inter-‐comparaisons
entre
code
de
TR
pour
iden1fier
l’impact
des
différentes
modélisa1ons/hypothèses
choisies
ü besoin
que
les
codes
soient
biens
documentés
ü souvent
repose
sur
la
volonté
et
les
ressources
propres
du
propriétaire
du
code
Besoin
de
sou)en
:
• Pour
la
diversité
des
codes
de
TR
en
favorisant
l’obten1on
de
codes
actualisés
(paramètres,
bases
de
données,
processus,
méthodes,
etc.),
consolidés,
validés,
op1misés,
documentés
• Pour
l’inter-‐comparaison
des
codes
de
TR
• En
RH
:
maintenance
et
évolu1on
des
codes
(et
pas
que
ponctuellement
ou
en
sou1en
d’une
mission
spa1ale)
o PNTS
o INSU
L’exper)se
en
TR
se
perd
(départ
à
la
retraite)
è
forma)on
de
nouveaux
experts
o AERIS
o CNES
(pas
seulement
là
aussi
dans
le
cadre
des
missions
spa1ales)
Janvier
2020
Atelier
Tra?oria
42
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