L’observation de la Terre par ENVISAT

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Les paramètres de la forme de l’écho radar, ou paramètres de forme d’onde

Afin d’étudier la surface des calottes glaciaires par altimétrie, Martin et al. (1983) a étudié les formes d’onde enregistrées par SEASAT, et établi différentes catégories de formes d’onde, correspondant à différents types de surface. Les propriétés des régions pour lesquelles aucun écho n’était enregistré ont également été analysées. Par la suite, il est devenu clair que la forme de l’écho dépendait des propriétés de la surface et de la topographie locale de celle-ci, et que des algorithmes spécifiques (comme ICE-2 utilisé pour ENVISAT) étaient nécessaires afin d’enregistrer correctement et systématiquement les signaux provenant des calottes polaires. Ainsi, l’ensemble de la forme d’onde contient des informations concernant la surface des calottes polaires, et il est donc important d’étudier minutieusement les trois paramètres qui servent à la décomposer (front de montée, pente du flanc descendant et puissance rétrodiffusée, voir tableau 1.3 pour les abbréviations utilisées par la suite). Par la suite, les dépendances de ces paramètres en fonction de la fréquence d’observation et des propriétés de la surface glacée des calottes polaires ont été analysées. En particulier, Legrésy et al. (2005) ont cartographié ces paramètres de forme d’onde pour les trois premiers cycles exploitables des observations effectuées par ENVISAT, et en ont déduit certains aspects de la dépendance des paramètres de forme d’onde aux propriétés de surface.
Lacroix et al. (2007) ont réalisé un modèle électromagnétique afin d’étudier la sensibilité des paramètres de forme d’onde dans chacune des fréquences à diverses caractéristiques de surface, telles que la taille des grains, la rugosité, la stratification du manteau ou encore les modifications de température. Leur travail s’appuie sur de nombreuses études ayant mis en évidence les liens entre les signaux radar et les propriétés de la neige ci-dessus mentionnées.

Sensibilité de la mesure altimétrique aux propriétés du manteau neigeux

Le modèle électromagnétique de Lacroix et al. (2007) reconstitue, à partir de diverses propriétés de surface variant dans une certaine gamme en accord avec des valeurs observées in situ, les paramètres caractéristiques de la forme de l’écho radar, et ce, pour les deux bandes S et Ku. Cela permet de caractériser les différences de sensibilité entre les deux fréquences. Les propriétés de la surface ne sont en effet pas perçues de la même façon dans chacune des fréquences. La surface parait toujours plus lisse à grande longueur d’onde, de même que les grains sont vus plus petits. La profondeur de pénétration n’est pas la même, les ondes de plus grande longueur d’onde étant moins diffusées par les grains de neige, elles pénètrent plus profondément. Des ondes à très basse fréquence sont ainsi exploitées pour sonder la topographie du socle rocheux. Dans le signal enregistré par le satellite, on distingue deux contributions : le signal de surface correspond au signal réfléchi ou émis par la surface, sans qu’il y ait eu pénétrétation en subsurface (voir la figure 1.5 qui met en évidence le rôle de la rugosité). Par opposition on appelle signal de volume la part de signal qui a pénétré en subsurface et qui, à l’issue de processus de diffusions et de réflexions au sein de la subsuface a donné un signal se propageant de nouveau en direction du satellite. La forme de l’écho radar correspond alors à la résultante de ces deux contributions, et l’on cherche souvent à identifier la part de signal provenant de la surface uniquement, notamment pour en déduire sa hauteur. Le rapport entre signal de surface et signal total évolue en fonction de nombreux paramètres tels que rugosité de la surface (qui agit directement sur le signal de surface), taille des grains (qui contrôle les processus de diffusion et agit donc sur le signal de volume), stratification (à l’origine de réflexions en subsurface). Les deux fréquences vont réagir relativement différemment à ces différentes caractéristiques, permettant ainsi d’isoler ou de mieux identifier certaines contributions. Le modèle électromagnétique développé par Lacroix et al. (2007) tient compte d’une échelle de rugosité de surface homogène sur l’ensemble de la surface couverte par la mesure, une loi de variation de la densité en fonction de la profondeur, un paramètre de stratification, une taille de grains caractéristique, la température du milieu et la pente moyenne de la surface.
Ce modèle permet donc d’étudier l’influence sur la forme de l’écho radar d’un certain nombre de paramètres, connus pour varier à l’échelle de la calotte polaire Antarctique. Si les variations de ces paramètres avec la profondeur est bien prise en compte, ce n’est pas le cas pour les éventuelles variations horizontales qui pourraient intervenir au sein de l’étendue de la surface sondée par le satellite. Par exemple, ce modèle ne permet pas d’expliquer l’influence des mégadunes sur la forme des échos radar. Nous détaillons maintenant les principaux résultats obtenus sur la sensibilité de la forme d’onde aux propriétés de surface et subsurface grâce à ce modèle, que nous complétons par des observations établies par ailleurs, notamment par Legrésy et al. (2005).

Les Réanalyses de Modèles Atmosphériques Globaux

Spécificités de l’Antarctique

Les réanalyses atmosphériques globales (ou régionales) constituent les meilleurs candidats existant pour obtenir des informations sur les conditions météorologiques  Pour une période donnée à l’échelle de l’Antarctique. Un modèle atmosphérique fonctionne à partir d’équations et de paramétrisations représentant les processus physiques régissant l’atmosphère, d’observations (données in situ ou de produits issus des techniques spatiales…) qui sont assimilées par le modèle,  de sorties d’autres modèles qui servent de conditions initiales et limites. La physique du modèle, ainsi que les informations qui lui sont injectées doivent le contraindre à évoluer de façon réaliste.
Or, sur le continent Antarctique, les mesures, hormis celles effectuées par des satellites, sont éparses, irrégulièrement réparties, et forment des séries temporelles brèves en comparaison à d’autres régions du globe (Bromwich et al., 2004). De ce fait, la modélisation de l’évolution des variables météorologiques se complexifie dansces régions. Les modèles atmosphériques globaux disponibles présentent des biais  entre eux, notamment durant la saison hivernale où le continent Antarctique est isolé et lorsque les bateaux ne peuvent fournir d’observations de l’Océan Austral du fait de l’englacement de celui-ci. Ce manque de connaissance se fait d’autant plus sentir que la physique de l’atmosphère en Antarctique est particulière : l’air y est plus froid que partout ailleurs dans l’atmosphère terrestre, la présence de glace modifie la thermodynamique, et la formation des précipitations répond dans ces conditions à des mécanismes peu connus et se produisant uniquement sur ce continent, comme par exemple la formation de cristaux de neige par temps clair (King et Turner, 1997).
Actuellement, le manque de mesures météorologiques au sein du continent persiste, et rend difficile l’évaluation de la justesse des modèles atmosphériques (par exemple Genthon et al. 2003 ou Bromwich et al. 2007). Il est établi (Bromwich et al., 2004) qu’avant l’apparition des observations spatiales, les modèles sont très peu fiables, notamment durant l’hiver austral. L’arrivée des satellites a ainsi entraîné, à partir des années 70, une nette amélioration des connaissances et de la compréhension des mécanismes de nombreuses disciplines concernant l’Antarctique, dont
la météorologie fait partie. La comparaison des modèles entre eux (Bromwich et al., 2004), ou la confrontation de leurs simulations avec les données des quelques stations automatiques présentes sur le continent, aux cartes établies par compilation de données in situ (Genthon et Krinner, 2001) permet d’évaluer la fiabilité des modèles, et d’avoir une certaine confiance dans leurs résultats. Il faut toutefois garder à l’esprit que les différents modèles partagent des biais (Genthon et Krinner, 2001). En raison des conditions climatiques qui règnent sur le continent Antarctique, de la présence des glaces de mer qui le rendent inaccessible durant l’hiver austral, les observations in situ sont clairsemées et peu répétitives. King et Turner (1997) évaluent quelques uns des critères essentiels à la bonne modélisation des variables météorologiques sur le continent Antarctique. Tout d’abord, la paramétrisation des échanges d’énergie en surface et des échanges radiatifs à grande longueur d’onde dans la basse atmosphère doivent être réalistes car ces processus contrôlent la structure de la couche d’inversion qui à son tour agit sur les écoulements catabatiques. La couche d’inversion correspond à la couche d’atmosphère en proche surface pour laquelle la température augmente avec la distance à la surface. Cette couche est plus ou moins épaisse, et surtout plus ou moins stable en fonction des échanges radiatifs ayant lieu au niveau de la surface. Ensuite, la résolution horizontale doit permettre de reproduire correctement l’activité cyclonique qui évolue des moyennes aux hautes latitudes de l’hémisphère sud ainsi que la topographie, particulièrement abrupte à la périphérie du continent Antarctique. Selon King et Turner une résolution horizontale de l’ordre de 300 km est ainsi nécessaire. La résolution verticale doit également être suffisamment fine, notamment dans la couche limite en surface, car les modèles doivent être apts à résoudre les écoulements catabatiques qui se situent dans les cent premiers mètres au-dessus de la surface. King (1990) estime ainsi que le premier niveau vertical d’un modèle doit se situer à un maximum de 10 m au-dessus de la surface. Enfin, la dynamique atmosphérique à laquelle le continent Antarctique est soumis, accueillant les dépressions déclinantes des moyennes latitudes, est tributaire de la position, de la force et des variations saisonnières de la zone de basse pression circumpolaire, dont la simulation doit par conséquent être bonne.

Eléments caractéristiques de la météorologie en Antarctique

L’Antarctique est un continent très particulier à bien des égards et la météorologie ne fait pas exception, notamment par l’intensité des vents rencontrés. Parish et Bromwich (1987, 2007) ou encore Van den Broeke (1997) qualifient ainsi les vents de basse altitude de spectaculaires ou extraordinaires.
Douglas Mawson a mené une expédition australienne en Terre Adélie entre 1912 et 1914, et a décrit plus tard dans “The Home of the Blizzard” (1915) les conditions auxquelles lui et ses hommes ont dû faire face, parlant de rivière ou même de torrent de masse d’air s’écoulant depuis l’intérieur du continent, alimenté par une source qui semblait ne jamais se tarir.
Il est vrai que les vitesses des vents qu’ils ont alors mesuré sont particulièrement impressionnantes, avec une moyenne annuelle de 19,3 m/s (Schwerdtfeger, 1970), soit près de 70 km/h. Les moyennes mensuelles ne sont jamais descendues en dessous de 12,9 m/s (Parish, 1981).
Ce que les Australiens ont expérimenté, et que des français découvriront à leur tour en 1950-1952 à Port-Martin, ce sont les vents catabatiques, qui s’écoulent le long des pentes de la calotte polaire. Parish et Cassano en 2003 ont passé en revue les définitions existant pour décrire ces vents caractéristiques de l’Antarctique.
Ils correspondent à des masses d’air couvrant des surfaces généralement froides et s’écoulant sous l’effet des forces de gravité.
King et Turner (1997) décrivent les mécanismes à l’origine de ces vents. En Antarctique,  La surface glacée et blanche renvoie vers l’atmosphère la quasi-totalité du peu de rayonnement qu’elle reçoit. L’atmosphère en contact avec cette surface perd ainsi plus de chaleur par refroidissement radiatif qu’elle n’en gagne, et la circulation atmosphérique à grande échelle doit alors pouvoir compenser ces pertes en amenant de la chaleur vers l’intérieur de la calotte.
La surface refroidit l’air au-dessus d’elle, qui s’alourdit. Si la surface est pentue, ce qui est le cas en Antarctique, l’air va alors être soumis aux forces de gravité, et va s’écouler en accélérant le long des pentes pour former le flux catabatique.
D’autres forces vont intervenir par la suite, telles que la force de Coriolis qui va dévier l’écoulement vers la gauche (hémisphère Sud) ou les forces de frottements qui vont freiner l’écoulement.
L’écoulement catabatique caractérise largement les flux de masses d’air en surface à l’échelle du continent Antarctique. Du fait de la topographie de la calotte polaire, avec une altitude maximale à quelques centaines de kilomètres du Pôle Sud, les pentes sont orientées de l’intérieur du continent vers les côtes, et les flux catabatiques exportent alors de l’air froid vers l’océan bordant la calotte. Cet air doit être remplacé, et cela se fait par subsidence d’air plus chaud se trouvant au-dessus de la couche catabatique, et qui se trouve entraîné tout au long de l’écoulement. Un modèle simplifié de la circulation atmosphérique regnant en Antarctique établi par Ball (1956, 1960) consiste à superposer deux couches (voir figure 1.15) sur un relief en cloche (celui d’une calotte). Ce modèle a été largement repris par la suite dans différentes études de sensibilité (par exemple Parish en 1980 ou Parish et Bromwich en 1987) et s’est révélé adéquat pour l’étude d’un certain nombre de processus. La couche la plus basse est constituée d’air froid, et est soumis aux forces de gravité, de Coriolis, et éventuellement de frottements selon la complexité du modèle. Elle s’écoule du centre de la calotte vers les extérieurs. Au-dessus se trouve une couche d’air plus chaud, arrivant des côtes et se dirigeant vers le centre, alimentant la basse couche par subsidence. Les échanges turbulents entre ces deux couches peuvent être pris en compte ou non, selon ce que l’on cherche à étudier. Cette circulation permet d’apporter de la chaleur venant des latitudes moyennes vers le Pôle Sud, enrayant le refroidissement perpétuel de la calotte polaire.

Inversion des mesures altimétriques pour l’étude des propriétés de surface

Comme les mesures par radiomètres sont sensibles aux changements d’état de la surface, des études ont été menées et des modèles conçus afin de déterminer les propriétés de surface et de subsurface à partir des mesures radiométriques spatiales (Partington et al., 1989, Lacroix et al., 2008, Rotschky et al., 2004). Les intérêts sont multiples. Cela permet de suivre l’évolution des paramètres de surface grâce aux techniques spatiales, et d’étudier avec une bonne couverture spatiale les modes d’altération et d’enfouissement de la surface. On peut alors par exemple mieux interpréter les carottages effectués en Antarctique (Van der Veen, 2009). Ou encore, comme on vient de le décrire, l’état de la surface est parfois le résultat de son altération par des conditions météorologiques spécifiques. A partir d’une bonne connaissance des structures de surface, ou de leur signature sur les mesures spatiales, on peut alors espérer accéder à des informations d’ordre météorologique (Rémy et al., 1990 et 1992).
Pour mieux comprendre les liens entre état de la surface et signal altimétrique, des modèles d’inversion électromagnétiques existent. Partington et al. en avait dès 1989 conçu un prenant en compte une certaine rugosité distribuée aléatoirement, ainsi que certaines propriétés de la neige, homogènes au sein de l’empreinte au sol du satellite, mais pouvant varier linéairement avec la profondeur. Ce modèle tenait ainsi compte du signal de volume, et révélait la difficulté de distinguer signal de surface et signal de volume. Il existe ainsi des ambiguités dans l’inversion des paramètres de forme d’onde pour retrouver les paramètres de surface, puisque plusieurs types de manteau donnent des formes d’onde semblables (Féménias, 1993), tandis que des signaux de volume identiques sous des reliefs de surface différents peuvent conduire à des formes d’onde distinctes (Legrésy et al., 1995).
Ainsi, Partington et al. (1989) soulignent l’enjeu que représente une bonne connaissance des types de surfaces rencontrés sur les calottes polaires, ainsi que des conditions sous lesquelles ces surfaces se développent, pour l’interprétation des données altimétriques.
Ils remarquent en effet des comportements régionaux des formes d’onde, qu’il est nécessaire de prendre en compte dans la conception des algorithmes de retracking sous peine d’introduire des erreurs de plusieurs mètres (Ridley et Partington, 1988) dans les mesures de hauteur. Partington et al. ont ainsi (1989) analysé les formes de l’écho radar pour différentes régions du Groenland et de l’Antarctique, et mis en place un modèle d’inversion entre les propriétés de la forme d’onde et l’état
de la surface (taille des grains, rugosité, stratification). Ce modèle suppose que la rugosité de la surface est distribuée aléatoirement au sein de l’empreinte au sol de la mesure et suit une loi gaussienne. Or selon Legrésy et al. (1998), la rugosité à l’échelle de cette empreinte n’est pas homogène. La rugosité module essentiellement le signal de surface, et apporte une contribution plus ou moins significative en fonction de l’importance du signal de volume enregistré au niveau du satellite.

Etude de la saisonnalité

Les observations altimétriques présentent un cycle annuel plus ou moins marqué.
Nous allons alors chercher des courbes de la forme cos(! × t − ) + × t + avec t exprimé en jours et ! égal à 2 365 pour obtenir un cycle annuel.
Nous calculons les paramètres , , et en minimisant l’écart au sens des moindres carrés avec les séries temporelles des paramètres de forme d’onde. Le calcul d’une telle courbe est toujours possible, et il est important de quantifier à quel point cet ajustement d’un cycle annuel doté d’une tendance est proche de la série temporelle initiale. Pour cela, nous calculons la corrélation entre la courbe ajustée et les observations. Nous pouvons ensuite étudier, lorsque cela est pertinent, les caractéristiques du cycle annuel calculé en cartographiant les principaux paramètres de ce cycle, à savoir l’amplitude du signal annuel, la phase et la tendance, que nous exprimerons pour plus de lisibilité en terme de tendance annuelle. La phase a été déterminée de sorte que la valeur du cycle annuel soit maximal quand t = ! .
Nous représenterons lors des études de la phase du cycle saisonnier ces valeurs de ! , exprimées en jours ou en mois à compter du 1er janvier. Nous déterminons ainsi la date à laquelle le paramètre étudié est maximal.

Variabilité des observations altimétriques le long de la trace : exemple de la trace n°86

Visualisation de la trace

La trace 86 s’étend entre les points de coordonnées géopgraphiques 159.2°E,71.8°S et 95.3°E,81.5°S et est représentée sur la figure 2.1. Nous excluons de l’étude la partie de trace couvrant les plateformes de glace de mer (hiver) (ou l’océan (été) ainsi que les premiers kilomètres couvrant la calotte polaire, car sur cette partie la topographie est pentue et les données bruitées, ce qui ne permet pas d’en retirer des paramètres caractéristiques de l’état de la surface glacée. Nous nous intéressons ainsi uniquement au segment de trace couvrant le plateau de l’Antarctique de l’Est, à partir de la région de la Terre Victoria jusqu’à l’intérieur de la calotte polaire. La trace est constituée de 4900 points distants d’environ 330m et couvrant ainsi plus de 1500 km. Nous disposons pour étudier cette trace de 55 cycles de mesures effectués par ENVISAT en bi-fréquence, ce qui représente un peu plus de 5 ans d’observations, à raison d’un cycle d’observation tous les 35 jours.

Etude de la variabilité

Nous nous intéressons pour commencer à la variabilité spatiale, puis temporelle des paramètres de forme d’onde constituant deux informations complémentaires dans l’analyse des données le long de la trace.

Variabilité spatiale le long de la trace

La figure 2.2(a) présente les variations des différents paramètres de forme d’onde le long de la trace. Chaque valeur représente la moyenne calculée sur l’ensemble des cycles. Nous pouvons dès lors remarquer que le paramètre représentant la pente du flanc descendant est un paramètre très bruité, pour lequel il est difficile d’observer des variations le long de la trace. Cette remarque est valable dans les deux fréquences, S et Ku.
Nous avons représenté la différence entre la hauteur déduite des mesures en bande Ku et celle provenant de la bande S, et malgré le niveau de bruit, là encore relativement important, il est évident que cette courbe présente de grandes similarités avec la courbe représentant la différence entre les valeurs de largeur de front de montée en bande S et en bande Ku. Cela vient du mode de calcul de la hauteur de surface, qui se déduit du temps mesuré entre l’émission de l’onde et l’enregistrement de la demi-largeur de front de montée. Ainsi, pour une surface plane et bien réfléchissante les variations de différence de hauteurs mesurées entre les deux fréquences seraient parfaitement corrélées avec les différences de largeur de front de montée. Pour des surfaces plus complexes, le calcul du paramètre de front de montée se base sur une forme a priori de l’écho radar, et peut légèrement différer de la largeur effective du front de montée. Cela est notamment le cas lors de la présence de signal de volume dans l’écho radar.
Les courbes du coefficient de rétrodiffusion montrent des variations le long de la trace assez nettes, faisant alterner des régions à fort coefficient de rétrodiffusion et des régions où il est plus faible. Les valeurs prises par le coefficient de rétrodiffusion s’étalent entre 2 dB et 10 dB, ce qui représente un rapport de puissance de plus de 6 entre les valeurs minimales et maximales. On remarque des variations parfois brusques, notamment vers les régions côtières où l’on passe de 4 dB à 8 dB très rapidement, c’est-à-dire que la puissance du signal est multipliée par 2,5 sur ce tronçon.
A cette alternance s’ajoute une tendance nette, présente dans la bande Ku ainsi que dans la bande S, avec un signal plus fort dans les régions intérieures. Un coefficient de rétrodiffusion plus fort peut s’expliquer par une surface plus lisse, une stratification plus fine ou encore des grains de neige plus petits. Le tableau 2.1 récapitule les évolutions des variables météorologiques au fur et à mesure que l’on s’éloigne des régions côtières. Les gradients de température, précipitations ou vents ont un impact sur l’état du manteau neigeux en surface, et les principales caractéristiques sont également mentionnées dans le tableau 2.1.
Nous rappelons maintenant l’impact des changements de propriétés du manteau neigeux sur le coefficient de rétrodiffusion.

Table des matières

1 Contexte et Outils 
1.1 L’Altimétrie Radar
1.1.1 Les missions altimétriques
1.1.2 L’observation de la Terre par ENVISAT
1.1.3 Fonctionnement d’un altimètre radar
1.1.4 Paramètres de forme d’onde
1.1.5 Sensibilité de la mesure
1.2 Modèles Atmosphériques
1.2.1 Spécificités de l’Antarctique
1.2.2 Caractéristiques des réanalyses utilisées
1.3 L’état de la surface en Antarctique
1.4 Météorologie en Antarctique
1.5 Observations spatiales de la surface
1.5.1 Inversion des mesures altimétriques
1.5.2 Bilan de masse de l’Antarctique
2 Observations altimétriques 
2.1 Méthodes employées
2.1.1 Rayons de décorrélation
2.1.2 Etude de la saisonnalité
2.1.3 Analyse en composantes principales
2.2 Variabilité le long de la trace
2.2.1 Visualisation de la trace
2.2.2 Corrections effectuées
2.2.3 Etude de la variabilité
2.2.4 Saisonnalité des paramètres de forme d’onde
2.2.5 Echelles de cohérence spatiales et temporelles
2.2.6 Rayon de décorrélation temporelle
2.2.7 Rayon de décorrélation spatio-temporelle
2.2.8 Analyse en composantes principales
2.2.9 Conclusion
2.3 Données altimétriques moyennées
2.3.1 Etude de la variabilité
2.3.2 Corrélations entre paramètres de forme d’onde
2.3.3 Saisonnalité
2.3.4 Echelles de cohérences spatiales et temporelles
2.3.5 Analyse en composantes principales
3 Variabilité des Réanalyses 
3.1 Comparaison avec les stations automatiques
3.2 Variabilité des réanalyses
3.2.1 Saisonnalité
3.2.2 Rayons de décorrélation spatio-temporelle
3.3 Caractérisation des vents aux différentes stations
3.3.1 Prise en compte de la direction du vent
Conclusion
4 Homogénéisation des données 
4.1 Ajustement des résolutions spatiales
4.2 Homogénéisation temporelle
4.3 Taille des structures spatiales
4.3.1 Décorrélation spatio-temporelle
4.4 Comparaisons de courbes
Conclusion
5 Vent et Mesures Altimétriques 
5.1 Vent et coefficient de rétrodiffusion
5.1.1 Corrélations
5.1.2 Evolution annuelle
5.1.3 Recherche d’une relation linéaire
5.1.4 Introduction d’un déphasage
5.1.5 Interaction du vent avec l’état de la surface
5.2 Vent et Modes de variabilité
5.3 Reconstitution des variations de vent
5.3.1 Validation du vent reconstitué
5.3.2 Rôle de chaque paramètre
Conclusion
6 Modèle Atmosphérique Régional (MAR) 
6.1 Comparaison MAR/AWS
6.2 Saisonnalité des vents
6.3 Lien avec la rétrodiffusion
6.4 Reconstitution du vent
6.5 Etude des coefficients obtenus
6.6 Zones cohérentes
Conclusion
Conclusion 
Références Bibliographiques 

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