Composition optique de l’atmosphère

Composition optique de l’atmosphère 

Le signal de luminance sortant du système océan-atmosphère est dû en pour plus de 80% à l’atmosphère. Une grande partie des effets atmosphériques sont dus à la présence d’aérosols. Ceux-ci nécessitent donc une étude particulière.

Propriétés optiques des aérosols 

Les aérosols diffusent la lumière et donc atténuent le signal lumineux. L’étude de leur effet dépend à la fois du processus de diffusion (diffusion simple ou multiple) et aussi des propriétés physiques de l’aérosol. Le modèle physique d’aérosol est caractérisé par une distribution de taille, un indice de réfraction complexe et une épaisseur optique.

Une distribution de taille 

Elle décrit le nombre de particules observées à avoir un certain rayon, pour différentes tailles.

Un indice de réfraction complexe m= mr – imi qui caractérise l’impact de la composition chimique de la particule sur les processus de diffusion et d’absorption. La partie réelle est liée à la réfraction optique et la partie imaginaire sa capacité d’absorption ; mr est généralement compris entre 1.33 et 1.75 tandis que mi est compris entre 0 et 0.66.

L’épaisseur optique à 865 nm τ )865( , est un facteur qui dépend de la concentration en aérosols et peut servir à estimer cette concentration ainsi que le caractère absorbant ou diffusant de l’atmosphère traversée. Pour un modèle d’aérosol donné (c’est-à-dire une distribution en taille normalisée et un indice de réfraction), on pourra associer plusieurs valeurs de l’épaisseur optique. Il est noté que l’humidité relative (RH comme Relative Humidity en anglais) influe sur les propriétés des aérosols. Quand RH augmente, la vapeur d’eau se condense sur les substances particulaires suspendues dans l’atmosphère. Cette eau condensée augmente la taille des aérosols et change leur composition d’où leur indice de réfraction complexe. L’effet de l’absorption et de la diffusion de la lumière sera modifié. Alors que les changements de visibilité sont souvent associés aux changements de l’humidité relative, il n’est pas possible de définir un rapport fonctionnel unique entre visibilité et humidité relative dans l’atmosphère libre. Cependant pour des aérosols dans un système fermé, où les changements d’aérosols peuvent être contrôlés, une relation fonctionnelle peut être développée.

Quand les changements de la RH sont principalement dus aux changements de température de l’air, l’équation peut être approximativement valide pour une RH supérieure à 70-80 %. Une fois que la distribution de taille et l’indice de réfraction des modèles d’aérosols sont spécifiés, les propriétés optiques, telles que les coefficients de diffusion ou d’absorption peuvent être calculés à partir de la théorie de Mie. Pour le calcul de la diffusion de Mie, on considère que les particules d’aérosols sont sphériques, ce qui n’est pas vrai en général. Les coefficients de diffusion et d’extinction permettent de calculer l’épaisseur optique τ et ainsi P et w0 pour un aérosol donné.

Généralement, on prend λj = 865 nm, ce qui permet de décrire la dépendance spectrale de τ par rapport à )865( τ qui est utilisée comme indicateur de la concentration en aérosols. Dans le cas du modèle de JUNGE, α ne dépend que de ν. La composition chimique des aérosols est très variable et dépend à la fois de la répartition géographique des sources et de la dynamique atmosphérique. La détermination de la proportion des différents types d’aérosols à un endroit et pour un moment donné n’est donc pas aisée. Néanmoins, un certain nombre de modèles ont été élaborés afin de décrire la composition moyenne de la population d’aérosols selon le type d’environnement. Parmi ces modèles, les travaux de [Shettle and Fenn, 1979] demeurent une référence valable.

Modèles d’aérosols de Shettle & Fenn

Pour les différents modèles d’aérosols de [Shettle and Fenn, 1979], la distribution de taille est représentée par une somme de deux distributions log-normale . Ces modèles sont :
– Le modèle Rural : c’est un mélange à 70 % de solution marine (principalement d’ammonium, de sulfate de calcium, et de composés organiques) et 30 % de dust like (particules assimilées à des poussières). La taille de la distribution est caractérisée par une plus faible concentration de particules par rapport à celle de l’aérosol urbain. Le rayon modal des petites particules r1 varie entre 0.027 et 0.05215 µm quand RH varie de 0 à 99 % tandis que celui des grosses particules r2 varie de 0.43 à 1.1755 µm quand RH varie de 0 à 99%.
– Le modèle Urbain : il a 80 % de fond Rural et 20 % de suie (sources industrielles et produits de combustion). Pour RH allant de 0 à 99 %, r1 varie de 0.025 à 0.06847 µm et r2 de 0.4 à 1.4856 µm. Les petites particules sont des produits de combustion et de réactions chimiques de sulfate, nitrate, ammonium et organiques. Les grosses particules résultent de processus mécaniques et sont composées de poussière, de sel de mer, des cendres volantes, de l’usure des pneus, etc [Seinfeld et al., 1998].
– Le modèle Troposphérique : comme son nom l’indique, il représente les aérosols situés dans la troposphère libre (au-dessus de la couche limite) sauf que les particules dont le rayon est supérieur à 0.05 µm sont exclues.
– Le modèle Maritime : il est composé de sel marin (essentiellement du chlorure de
sodium) et d’un type continental qu’on peut assimiler à un aérosol Rural (à l’exception de ces grosses particules qui ont été éliminées par les masses d’air qui soufflent au large des océans). Son rayon modal varie de 0.16 à 0.75 µm pour RH allant de 0 à 99 %.

Il existe plusieurs autres modèles dérivés de ceux présentés ci-dessus :
– Le modèle Côtier : il a été défini par [Gordon and Wang, 1994] et il simule les situations qu’on peut rencontrer près des côtes. C’est un mélange des modèles rural et maritime.
– Le modèle Océanique : c’est un cas extrême du modèle maritime. Le mode des particules est gros et elles sont principalement composées de sel marin.

Modèle d’aérosol de type « Poussière»

Ce modèle appelé African Dust a été proposé par [Moulin et al., 2001]. Il simule les situations désertiques que l’on rencontre sur la côte ouest africaine. Il est composé essentiellement de quartz et d’argile (dioxydes de fer, dioxyde de silicium). La distribution de taille est représentée par une somme de trois distributions log-normale. Les paramètres radiatifs des aérosols minéraux sont fortement dépendants de la taille des particules. Avec une proportion significative de grosses particules, le coefficient de diffusion résultant a une dépendance spectrale faible du proche infrarouge au visible, avec un exposant d’Angstrom sur ce domaine spectral habituellement inférieure à 0,5 et parfois proche de zéro. Si les plus grosses particules sont retirées de l’aérosol, par exemple après un long transport sur l’océan, la dépendance spectrale serait plus proche de ce qui est typique d’un aérosol non-absorbant (particulièrement de le modèle Maritime) pour la plupart constitué de petites particules, avec des exposants d’Angstrom pouvant dépasser la valeur 1 ([Nobileau et al., 2005]).

Table des matières

Introduction
1. Aspects radiométriques de la couleur de l’océan
1.1 Grandeurs radiométriques
1.2 Equation du transfert radiatif
1.3. Composition optique de l’atmosphère
1.3.1. Propriétés optiques des aérosols
1.3.2. Modèles d’aérosols de Shettle & Fenn
1.3.3. Modèle d’aérosol de type « Poussière»
1.4. Composition de l’océan
1.4.1. La réflectance marine
1.4.2. Modèle bio-optique
1.5 Caractérisation du capteur radiométrique SeaWiFS
1.5.1. Algorithme de corrections atmosphériques de SeaWiFS
1.5.2. Restitution de la Chl-a
1.6. Le cas des aérosols absorbants
1.7. Conclusion du chapitre
2. Algorithmes neuronaux pour l’analyse de la couleur de l’océan
2.1. Le neurone formel
2.2. Les cartes topologiques de Kohonen
2.2.1. Architecture
2.2.2. Apprentissage
2.3. Les Perceptrons MultiCouches
2.4. Inversion de données par méthode variationnelle
2.4.1. Inversion neuro-variationnelle
2.4.2. Le logiciel YAO
2.5 Conclusion du chapitre
3. Méthode d’inversion des mesures SeaWiFS par carte de Kohonen
3.1 Présentation des données
3.1.1 Les mesures SeaWiFS
3.1.2 Les bases de données expertes
3.1.2.1 Base de données liant réflectances atmosphériques-paramètres de l’atmosphère
3.1.2.2 Base de données liant réflectances marine-paramètres de l’océan
3.1.3 Base de données de validation
3.2. Méthodologie
3.2.1 Détermination du classifieur
3.2.2 Inversion et labellisation de la carte SOM-A-S
3.2.3 Traitement d’images SeaWiFS
3.3 Images de restitutions de SOM-A-S
3.4 Validation des aérosols « Dust»
3.5 Conclusion du chapitre
4. Méthode mixte d’inversion neuro-variationnelle des réflectances
4.1 Modélisation du transfert radiatif par PMCs
4.2 Les paramètres de contrôle et les paramètres d’initialisation
4.3 La fonction coût
4.4 Le modèle adjoint
4.5 Test de stabilité de NeuroVaria
4.6 Applications et validations sur des observations SeaWiFS
4.7 Conclusion du chapitre
5. Etude climatologique
5.1 Traitement des données météorologiques issues des ré-analyses ERA-Interim
5.2 Comparaison épaisseurs optiques (τ) et des concentrations en chlorophylle-a (Chl-a ) moyennes obtenues par SeaWiFS et SOM-NV
5.2.1 Analyse des concentrations moyennes de Chl-a
5.2.2 Analyse des épaisseurs optiques mensuelles τ
5.2.3 Analyse des moyennes des types d’aérosols
5.3 Conclusion du chapitre
Conclusion

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