Construire un jeu de données homogénéisé à partir d’un réseau international
L’IASB est très actif dans les réseaux internationaux de mesures sol. Parmi ceux-ci se trouve le groupe de Transformée de Fourier Infrarouge (FTIR) du réseau NDACC (Network for the Detection of Atmospheric Composition Change), qui mesure un grand nombre de gaz en trace tels que l’ozone, le monoxyde de carbone, le méthane, …
Un des objectifs principaux des mesures sol est d’évaluer la qualité des mesures satellites. Il est crucial d’effectuer cette validation à différents endroits du monde pour s’assurer que les données satellites sont de bonne qualité sous différentes conditions atmosphériques. De plus, pour obtenir des résultats robustes de validation, les données sol doivent être harmonisées au sein du réseau de stations, afin de devenir un jeu de données de référence avec une consistance interne.
En vue de la validation du formaldéhyde (HCHO) mesuré par le satellite TROPOMI, l’IASB a initié et mené l’harmonisation des mesures sol FTIR de HCHO au sein du réseau NDACC. Nous avons pu construire un jeu de données de HCHO consistant, utilisant plus de 25 stations dans le monde (voir Figure 1), couvrant des régions non polluées (Arctiques ou océaniques) et des régions de grandes sources d’émissions (villes et forêts).
Evaluer la qualité des mesures du satellite TROPOMI
Ce jeu de données sol de HCHO a été utilisé pour la validation du satellite TROPOMI et a montré des résultats très intéressants: TROPOMI surestime les concentrations de HCHO en zones non polluées alors qu’il les sous-estime aux sites pollués, comme observé dans la Figure 2. Un comportement si particulier des mesures satellites ne peut être détecté qu’à l’aide de jeux de données harmonisés à partir d’un réseau globalement distribué.
Une relation linéaire robuste peut être dérivée entre les mesures sol et satellite, comme montré dans la Figure 3. Cette équation linéaire peut alors être utilisée pour corriger les données satellites à n’importe quel endroit du globe, ce qui est crucial pour les études de modélisation inverse qui visent à améliorer notre connaissance des sources d’émissions de HCHO.
References:
- Vigouroux, C., Bauer Aquino, C.A., Bauwens, M., Becker, C., Blumenstock, T., De Mazière, M., García, O., Grutter, M., Guarin, C., Hannigan, J., Hase, F., Jones, N., Kivi, R., Koshelev, D., Langerock, B., Lutsch, E., Makarova, M., Metzger, J.-M., Müller, J.-F., Notholt, J., Ortega, I., Palm, M., Paton-Walsh, C., Poberovskii, A., Rettinger, M., Robinson, J., Smale, D., Stavrakou, T., Stremme, W., Strong, K., Sussmann, R., Té, Y., and Toon, G. (2018). NDACC harmonized formaldehyde time series from 21 FTIR stations covering a wide range of column abundances. Atmospheric Measurement Techniques, 11(9), 5049-5073. https://doi.org/10.5194/amt-11-5049-2018
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Vigouroux, C., Langerock, B., Bauer Aquino, C.A., Blumenstock, T., Cheng, Z., De Mazière, M., De Smedt, I., Grutter, M., Hannigan, J.W., Jones, N., Kivi, R., Loyola, D., Lutsch, E., Mahieu, E., Makarova, M., Metzger, J.-M., Morino, I., Murata, I., Nagahama, T., Notholt, J., Ortega, I., Palm, M., Pinardi, G., Röhling, A., Smale, D., Stremme, W., Strong, K., Sussmann, R., Té, Y., Van Roozendael, M., Wang, P., and Winkler, H. (2020). TROPOMI–Sentinel-5 Precursor formaldehyde validation using an extensive network of ground-based Fourier-transform infrared stations. Atmospheric Measurement Techniques, 13(7), 3715-3767. https://doi.org/10.5194/amt-13-3751-2020
