Satellite retrievals improved by advanced atmospheric modelling: The S3COM algorithm

Simeon, Alexandre; Gonzalez, Jessenia; Sourdeval, Odran

Type de document :

Communication dans un congrès avec actes

DOI :

10.1063/5.0183881

URL permanente :

http://hdl.handle.net/20.500.12210/106741

Titre :

Satellite retrievals improved by advanced atmospheric modelling: The S3COM algorithm

Auteur(s) :

Simeon, Alexandre [Auteur]

Laboratoire d’Optique Atmosphérique - UMR 8518 [LOA]
Gonzalez, Jessenia [Auteur]
Sourdeval, Odran [Auteur]

Laboratoire d'Optique Atmosphérique (LOA) - UMR 8518

Titre de la manifestation scientifique :

International Radiation Symposium

Ville :

Thessaloniki

Pays :

Grèce

Date de début de la manifestation scientifique :

2022-07-04

Éditeur :

AIP Publishing

Date de publication :

2024-01-18

ISSN :

0094-243X

Discipline(s) HAL :

Planète et Univers [physics]/Océan, Atmosphère

Résumé :

Des resitutions mieux contraintes des paramètres des nuages à partir des observations satellitaires sont essentielles pour évaluer la représentation de la microphysique et des processus des nuages dans les modèles climatiques. ...
Lire la suite >Des resitutions mieux contraintes des paramètres des nuages à partir des observations satellitaires sont essentielles pour évaluer la représentation de la microphysique et des processus des nuages dans les modèles climatiques. La concentration en nombre de gouttelettes nuageuses (CDNC) est l'une de ces propriétés microphysiques les plus importantes des nuages liquides pour comprendre et quantifier le forçage radiatif effectif par les interactions aérosol-nuage (ERFaci). Néanmoins, ce paramètre clé reste encore mal connu et n’est pas encore opérationnel.Lire moins >

Résumé en anglais : [en]

Better constrained retrievals of cloud parameters from satellite observations are essential to assess the representation of cloud microphysics and processes in climate models. The cloud droplet number concentration (CDNC) ...
Lire la suite >Better constrained retrievals of cloud parameters from satellite observations are essential to assess the representation of cloud microphysics and processes in climate models. The cloud droplet number concentration (CDNC) is one of these most important microphysical properties of liquid clouds for understanding and for quantifying the effective radiative forcing by aerosol-cloud interactions (ERFaci). Nevertheless, this key parameter still remains poorly known and is not yet operationally provided from current standard satellite retrievals. Our approach relies on an innovative determination of CDNC from satellite observations in combination with advanced atmospheric modelling. We introduce our new, community-based tool: the Satellite Simulator and Sandbox for Cloud Observation and Modelling (S3COM). We use realistic cloud situations obtained from the ICOsahedral Nonhydrostatic Large Eddy Model (ICON-LEM) to simulate top of atmosphere radiances with the Radiative Transfer for TOVS (RTTOV), from visible to infrared, observed by the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Preliminary results on synthetic MODIS data simulated by S3COM are presented and discussed.Lire moins >

Langue :

Anglais

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Projet ANR :

Concentration en nombre des gouttelettes – restitutions satellitaires améliorées par modélisation atmosphérique pour l'analyse des interactions aérosols-nuages
Concentration en nombre des gouttelettes – restitutions satellitaires améliorées par modélisation atmosphérique pour l'analyse des interactions aérosols-nuages

Établissement(s) :

Université de Lille
CNRS

Collections :

Laboratoire d'Optique Atmosphérique (LOA) - UMR 8518

Équipe(s) de recherche :

Interactions Rayonnement Nuages (IRN)

Date de dépôt :

2024-02-08T11:19:07Z
2024-02-23T11:08:55Z

Fichiers

Simeon-2024aa.pdf
Version éditeur
Accès restreint
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Historique des modifications

Numéro de version	Lien	Date de modification
4	20.500.12210/106741	2024-03-14T08:21:17Z
3	20.500.12210/106741.3	2024-03-08T13:51:21Z
2	20.500.12210/106741.2*	2024-02-23T11:04:20Z
1	20.500.12210/106741.1	2024-02-08T11:19:07Z

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