Transport au niveau de la tropopause tropicale et convection

Tropopause thermique

   La tropopause est une région de transition séparant la couche la plus basse de l’atmosphère, appelée la troposphère, de celle située juste au-dessus, la stratosphère. La forme du profil moyen de la température de l’atmosphère permet d’approximer la position moyenne de la tropopause. En effet, la température décroît avec l’altitude dans la troposphère jusqu’à celle-ci puis réaugmente dans la stratosphère, principalement à cause de la présence de l’ozone stratosphérique. De ce fait, la tropopause est la partie la plus froide de la basse atmosphère. Les mouvements y sont, de ce fait, très lents. L’altitude de cette tropopause dite thermique, dépend de la latitude. Elle est située, à partir du niveau de la mer, entre 6 et 10 km aux pôles, entre 10 et 12 km aux moyennes latitudes et 16-18km au niveau des tropiques. Cette altitude dépend de la saison mais aussi de la région considérée. Par exemple, elle est en moyenne plus élevée au-dessus de la « warm pool » du Pacifique ouest équatorial (autour de 17.5 km), là où les températures de surface de la mer dépassent 28.5 °C sur une profondeur d’une centaine de mètres. La tropopause peut atteindre 18 km sur le sud-est asiatique durant la mousson asiatique d’été, à cause de la présence de systèmes convectifs tels que la Mousson asiatique. WMO [1957] propose de définir la tropopause tropicale thermique comme l’altitude la plus basse à laquelle le gradient thermique vertical diminue de 2° C ou moins par km dans une couche d’au moins de 2 km d’épaisseur. Cette définition présente cependant quelques inconvénients. Elle ne prend, par exemple, pas en compte les processus convectifs. De plus, lorsque le gradient thermique est inférieur à -3°C .km−1 sur environ 1 km, la présence d’une double tropopause thermique peut être observée. Dans ce cas, la tropopause est discontinue et peut même être constituée de multiples tropopauses. Cela se produit particulièrement où le gradient horizontal thermique dans la troposphère est important comme dans les extra-tropiques. D’autres définitions, plus ou moins utilisées, ont été proposées : comme la tropopause thermique au niveau de chauffage convectif [Forster et al., 1997] ou encore la température minimale de la basse atmosphère [Selkirk, 1993]. La surface 100 hPa est aussi parfois utilisée : elle correspond à la pression moyenne pour laquelle le gradient de température s’inverse, mais elle ne reste qu’une approximation.

Transport zonal troposphérique d’énergie : les cellules de Walker

    La circulation de Hadley met en évidence l’ascendance des masses d’air au niveau des tropiques ainsi que l’activité convective associée. Cependant, cette activité convective ne s’observe pas de manière uniforme à toutes les longitudes. Bjerknes [1969] et par la suite Flohn [1971] ont mis en évidence l’existence de quatre cellules tropicales zonales de circulation qui expliquent cette non uniformité, cf. Fig. I.3. La convection est, en moyenne, plus intense au niveau des continents qu’au niveau des océans. En effet, la capacité calorifique de l’océan est plus forte que celle de la surface continentale. L’océan peut donc emmagasiner de la chaleur plus facilement que les continents. De plus, cette énergie est redistribuée plus facilement par l’océan, via les gyres subtropicales et la circulation thermohaline, que par la surface continentale, qui a une faible conductivité thermique. Au niveau des continents, l’excédent d’énergie nécessite une redistribution verticale plus rapide, ce qui entraîne de forts mouvements verticaux atmosphériques. Cette intense activité convective engendre des zones de basse pression à la surface et des zones de hautes pression vers 200 hPa, ce qui entraîne des vents orientés des hautes vers les basses pressions, cf. figure Fig. I.3. D’autre part, les alizés poussent les eaux chaudes du Pacifique vers l’ouest ce qui localise la convection maritime dans cette zone-là, sauf durant un événement El Niño. Durant un tel événement, les alizés du Pacifique Sud diminuent en intensité voire se renversent. Les eaux chaudes de surface ainsi que le maximum d’activité convective et de précitations, initialement situés sur le pacifique ouest, cf. figure Fig. I.3, se décalent vers l’est. En moyenne, les régions où la convection profonde est la plus intense correspondent aux régions d’ascendance des cellules de Walker : Afrique centrale, Pacifique ouest et Amérique centrale.

Présentation des différentes méthodes utilisant les données satellites

   Au niveau des tropiques, deux types de nuages prédominent : les nuages convectifs profonds et les cirrus formés en altitude [Lin et al., 2007]. Afin de les détecter, de les distinguer et de déterminer la hauteur de leurs sommets, plusieurs méthodes ont été successivement élaborées. Les méthodes les plus utilisées sont répertoriées ici :
• à partir des radiances infrarouges seules : Dans un premier temps, les données issues des capteurs infrarouges, dans la fenêtre 10 et 11 µm, des satellites météorologiques ont permis, à partir d’une analyse en température de brillance, de déterminer la hauteur des sommets des nuages dont le sommet est froid en considérant que ceux-ci rayonnement comme des corps noirs. Cette méthode présente différents inconvénients mais est applicable aux sommets des nuages dont le sommet des optiquement épais. Si le nuage n’est pas optiquement épais, la radiance observée par le satellite dépendra, en plus de l’altitude du nuage, de l’émissivité du nuage et de la température de brillance de la surface ou de la température de brillance de la couche nuageuse inférieure dans le cas d’un nuage fin au dessus d’un nuage épais.
• à partir de l’analyse conjointe des radiances infrarouges et visibles : Le canal visible (entre 0.45 et 1.0 µm) des géostationnaires permet d’observer la réflectance directionnelle des nuages. A partir d’hypothèses sur la phase du nuage et sur la distribution de taille des gouttes d’eau ou des paramètres de formes de cristaux de glace et à l’aide de profils verticaux de température et d’humidité et de modèles de transfert radiatifs, l’épaisseur optique visible du nuage est calculée puis transformée en épaisseur optique d’absorption en infrarouge et émissivité. De jour, les radiances visibles permettent de déterminer si le nuage est optiquement fin voire subvisible ou non et de calculer son émissivité dans le canal 10-11 µm et ainsi calculer la température de brillance que le nuage aurait s’il était optiquement opaque. A partir de l’analyse simultanée des radiances visibles et infrarouge, l’épaisseur optique des nuages et l’altitude de leurs sommets sont déterminés même lorsque le nuage n’est pas optiquement opaque [Adler and Mack, 1986], ce que ne peut faire la radiométrie infrarouge dans le cas où l’on ne dispose que d’un canal dans la fenêtre 10- 11 µm. Cependant, par cette méthode, les cas de nuages organisés en multicouches, comme un cirrus fins au-dessus d’un nuage opaque, ne peuvent toujours pas être distingués d’un nuage opaque mono-couche. Le programme ISCCP a permis, en combinant les données de radiances infrarouges et visibles, d’établir une climatologie présentant la distribution verticale moyenne des sommets des différents types de nuages. Cette climatologie est présentée plus longuement dans la partie 2.3 [Rossow and Schiffer , 1999]. Cependant, cette méthode ne permet toujours pas de distinguer les cas de nuages en multicouches. Dans cette climatologie, pour les données de nuit ne disposant que d’une seule mesure en infrarouge, aucune correction n’a pu être appliquée aux températures de brillance infrarouges pour déterminer l’altitude des nuages haut semi-transparents.
• à partir d’une comparaison des radiances « fenêtre infrarouge » et « vapeur d’eau » : pour les nuages semi-transparents. Dans le domaine spectrale entre 6 et 7 µm, l’absorption par la vapeur d’eau est forte. Les radiomètres infrarouges à bord des satellites géostationnaires météorologiques disposent généralement de mesures des radiances dans cette gamme de longueur d’onde. Pour les nuages hauts semi-transparents, il est possible de déterminer la température correspondante à leur sommet en analysant simultanément des données de radiances « fenêtre infrarouge » et « vapeur d’eau ». En effet, dans le cas d’un nuage semi-transparent, lorsque l’émissivité du nuage varie au-dessus d’une surface homogène en température de brillance, il existe une relation linéaire entre les variances des radiances fenêtre infrarouge vapeur d’eau. A partir de la droite de régression de la distribution bidimensionnelle des radiances infrarouge-vapeur d’eau sur un petit domaine spatial centré sur le nuage semi-transparent à analyser, la température du sommet de ce nuage est déduite de l’intersection entre cette droite et la courbe dite « des corps noirs », cf. Fig. I.9. Cette courbe représente la relation entre les radiance infrarouge et vapeur d’eau dans le cas d’un corps noir lorsque sa température varie. Une approche similaire peut être appliquée lorsque des mesures dans la bande d’aborpstion par le CO2 située entre 13 et 15 µm sont disponibles.
• à partir des données lidar et radar : La mise en service d’instruments actifs lidar et radar sur les satellites a donné accès à la distribution verticale des nuages et, par exemple, de faire ainsi la différence entre les enclumes et les nuages convectifs profonds. TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) est le premier instrument actif embarqué donnant un profil vertical nuageux dans le cas de convection profonde. Lancé en décembre 1997, il a permis de quantifier les précipitations des cumulonimbus tropicaux et de déterminer certaines de leurs propriétés [Schumacher and Houze Jr , 2003; Hirose and Nakamura, 2004; Nesbitt and Zipser , 2003]. Cependant, ce satellite couvre uniquement les tropiques, cf. Fig. I.7. Par la suite, les données actives de l’A-Train ont rendues possible l’étude des nuages de la TTL, que ce soit, par exemple, la variabilité interannuelle des nuages de la TTL [Davis et al., 2013], ou bien, plus spécifiquement, l’étude des cirrus avec CALIPSO [Virts et al., 2010]. Les instruments actifs et passifs des satellites de l’A-Train, lancé en 2006 avec le lidar CALIOP et le radar CloudSat, ont donné accès à la description verticale complète des nuages de la TTL. Le lidar CALIOP (Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization) à rétrodiffusion permet de détecter les couches nuageuses les plus hautes dès que leur épaisseur optique dépasse 0.002 de nuit et 0.001 de jour. Il peut détecter des couches nuageuses situées en-dessous tant que l’épaisseur optique de la colonne observée ne dépasse pas 3. Ainsi, le lidar ne peut décrire l’ensemble du profil vertical d’une colonne convective [Minnis et al., 2008; Nair and Rajeev, 2014]. Pour les nuages épais comme les nuages convectifs, c’est la combinaison de ces données lidar avec les données CloudSat qui donne accès à l’ensemble du profil vertical nuageux. Ces données actives ont permis d’évaluer les climatologies existantes [Rossow and Zhang, 2010], et sont d’une aide précieuse pour l’évaluation des nuages dans les modèles de climats [Chepfer et al., 2010]. Différentes études ont été menées sur les nuages dans la TTL, comme par exemple l’étude sur la variabilité inter-annuelle des nuages de la TTL [Davis et al., 2013], ou bien, plus spécifiquement, l’étude des cirrus avec CALIPSO [Virts et al., 2010]. Une forte limitation de ces mesures est l’extension spatiale restreinte à un spot d’environ 100 m pour le lidar et 1 km pour le radar sous la trace du satellite. D’autres études ont été menées à partir des instruments actifs, comme CALIPSO et CloudSat, afin d’étudier par exemple l’occurence des cirrus et nuages convectifs profonds tropicaux [Sassen et al., 2009].
• à partir des sondeurs infrarouges : Plus récemment, des instruments tels que IASI et AIRS ont été mis en service. Leur trace est très large (de l’ordre de 2000 km) en comparaison aux données lidar et radar. Ils permettent de détecter les nuages hauts semi-transparents pour des épaisseurs optiques plus faibles qu’avec les satellites géostationnaires. A partir de ces radiomètres infrarouges, de nouvelles climatologies ont été obtenues et validées avec les observations CALIPSO et CloudSat [Stubenrauch et al., 2010]. Cependant, ces données ne permettent pas de séparer les cirrus épais des nuages de convection profonde. Par ailleurs, ils ne fournissent pas des données au même endroit de la Terre toutes les 30 minutes comme les géostationnaires mais seulement 2 à 4 fois par jour, en combinant les données des capteurs AIRS et IASI. Les données les plus précises pour étudier les nuages de la TTL sont les données actives lidar et radar. Mais ces données ne permettent d’obtenir le profil nuageux vertical que dans une bande très étroite sous la trace du satellite. Revenant aux données des géostationnaires qui permettent d’avoir à la fois une très bonne couverture spatiale et temporelle, Sèze et al. [2014] ont proposé d’appliquer un algorithme [Derrien and Le Gléau, 2010, 2005] développé pour le radiomètre SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) à bord de MSG (Météosat Second Generation) aux données des autres géostationnaires (GOES-E, GOES-W et MTSAT). Cet algorithme utilise plusieurs canaux infrarouge dont des canaux dans les bandes d’absorption de la vapeur d’eau et du CO2 et, de jour, des données visibles. Il permet de déterminer les différents types de nuages et leur altitude. Sèze et al. [2014] comparent les résultats obtenus aux sommets des nuages observés à partir du lidar CALIOP. Cette comparaison a été faite sur 4 mois durant l’été 2009, entre 30°N et 30°S, en utilisant les données de 4 géostationnaires : GOES-E, GOESW et MTSAT (Multifunctional Transport Satellites), cf. Fig. I.7. Une conclusion importante de cette étude est que les couches nuageuses de haute altitude, avec des épaisseurs optiques supérieures à 0.1, sont généralement détectés par les géostationnaires. Dans le cas d’une couche nuageuse haute semi-transparente au-dessus d’une autre couche nuageuse, la couche nuageuse haute est détectée en priorité. Cependant, les données de radiométrie des géostationnaires sous estiment l’altitude des nuages hauts, comme cela a aussi été observé par d’autres auteurs, voir le paragraphe suivant. Par ailleurs, cette analyse ne couvre pas tous les tropiques car il manque certains canaux au satellite METEOSAT-7, cf. Fig. I.7, pour que l’algorithme soit applicable et les résultats ne sont disponibles que pour les données postérieures à mai 2009.

Table des matières

I Introduction 
1 Structure de l’atmosphère et tropopause tropicale 
1.1 Structure générale de l’atmosphère : vision d’ensemble et première définition de la tropopause tropicale
1.2 Dynamique troposphérique et stratosphérique équatoriale
1.3 La tropopause vue comme une couche de transition : la TTL
2 La convection profonde tropicale 
2.1 Mécanismes de la convection profonde et niveau de détraînement maximum
2.2 Méthodes de détection des sommets des nuages tropicaux
2.3 Climatologie ISCCP des nuages tropicaux
2.4 Cas des nuages convectifs profonds atteignant la TTL
2.5 Mécanismes des moussons tropicales et subtropicales
3 Transport à travers la tropopause : état de l’art
3.1 Taux de chauffage radiatifs dans la TTL
3.2 L’effet radiatif des nuages et conséquences sur le transport dans la TTL
3.3 Observations du transport troposphérique-stratosphérique tropical
4 Objectifs de la thèse 
II Convection profonde tropicale et détection des sommets des cumulonimbus tropicaux 
1 Présentation des données de température de brillance CLAUS 
2 Climatologie des sommets des nuages convectifs tropicaux et définition de boîtes régionales 
2.1 Méthode : détection des sommets des nuages convectifs profonds tropicaux avec les données CLAUS
2.2 Choix d’un seuil en température de brillance
2.3 Définition de boîtes régionales
3 Altitude des sommets des nuages 
3.1 Cas des parcelles ayant subi une refroidissement adiabatique très rapide
3.2 Première détermination des altitudes des sommets des nuages
3.3 Correction de l’altitude des sommets des nuages convectifs tropicaux
4 Résumé du chapitre 
III Transport lagrangien : généralités, données utilisées et méthode 
1 Modèle lagrangien diabatique vs modèle eulérien diabatique
1.1 Présentation générale et choix d’un modèle de transport diabatique
1.2 Avantages de l’approche lagrangienne pour cette étude
2 Les réanalyses ERA-Interim, MERRA et JRA-55 
2.1 Généralités sur les réanalyses
2.2 La réanalyse ERA-Interim
2.3 La réanalyse MERRA
2.4 La réanalyse JRA-55
3 Trajectoires lagrangiennes diabatiques forward et backward dans TRACZILLA 
3.1 Le modèle de transport TRACZILLA
3.2 Trajectoires forward et backward
IV Comparaison des taux de chauffage radiatifs dans ERA-Interim et MERRA 
1 Différence significative des taux de chauffage radiatifs dans la TTL
1.1 Comparaison des taux de chauffage radiatifs
1.2 Comparaison de différents profils caractéristiques
2 Première utilisation du code radiatif RRTMG pour comprendre les différences entre les taux de chauffages radiatifs clear sky des deux réanalyse
2.1 Le code radiatif RRTMG
2.2 Première étude : initialisation du code RRTMG avec les données ERAInterim
2.3 Deuxième étude : initialisation du code de transfert radiatif avec une combinaison des données de MERRA et d’ERA-Interim
3 RRTMG et SHADOZ 
3.1 Les données SHADOZ
3.2 Troisième étude : initialisation du code de transfert radiatif RRTMG avec une combinaison de données d’ERA-Interim et de SHADOZ
4 Résumé et conclusions 
V Article : Transport across the tropical tropopause layer and convection
1 Introduction 
2 Lagrangian trajectories and convective sources 
2.1 Determination of the altitude of deep convective clouds
2.2 Three dimensional Lagrangian trajectories
3 Source distribution
3.1 Annual cycle
3.2 Vertical distribution of sources
3.3 Transit time
4 Sensitivity studies 
4.1 Sensitivity to the cloud top offset
4.2 Sensitivity to increase of the size of cloud pixels
4.3 Sensitivity to the daily cycle of the heating rates
4.4 Sensitivity to the reanalysis
5 Mass flux across the 380 K surface and regional distribution 
5.1 Method and validation
5.2 Regional distribution of the upward mass flux
6 Summary and outlook 
VI Transport horizontal dans la TTL 
1 Transport horizontal dans la TTL à partir des simulations lagrangiennes 
1.1 Transport horizontal des parcelles détraînées durant DJF
1.2 Transport horizontal des parcelles détraînées durant JJA
2 Modèle 1D de transport par les taux de chauffage radiatifs dans la TTL
2.1 Présentation du modèle unidimensionnel
2.2 Probabilité de sortie à la surface 380 K
2.3 Distribution verticale des sources
2.4 Modèle 1D : sensibilité à la réanalyse
3 Résumé et conclusions 
VII Conclusions et perspectives 
1 Conclusion générale 
2 Perspectives 
Bibliographie

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