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Integrated observing and modeling of th arctic sea ice and atmosphere

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Amélioration des estimations sur l'émissivité de surface des pôles.

Les scientifiques de l'université de Brême (Allemagne) ont démontré que les données satellites pouvaient être utilisées pour déterminer des paramètres atmosphériques critiques lorsque les mesures de surface n'étaient pas disponibles.

Changement climatique et Environnement icon Changement climatique et Environnement

Les scientifiques estiment que les effets les plus manifestes du changement climatique pourront s'observer au niveau des pôles de notre globe. Malheureusement, les données météorologiques tant actuelles qu'anciennes de ces régions isolées sont extrêmement limitées. Cette situation a fortement motivé les chercheurs qui se sont concentrés sur l'exploitation des données d'observation de la Terre (OT). Les experts en physique de l'atmosphère de l'université de Brême ont coordonné un effort de recherche multinational afin d'obtenir de nouveaux outils d'observation de la Terre spécifiquement dédiés aux régions polaires. Au cours de ce projet appelé IOMASA, les chercheurs ont développé un nouvel algorithme qui a permis d'estimer l'émissivité de surface à partir des données obtenues par les radiomètres de sondage micro-ondes AMSU (AMSU, de l'anglais advanced microwave sounding unit) embarqués à bord des satellites météorologiques de l'administration nationale des océans et de l'atmosphère (NOAA - National Oceanic and Atmospheric Administration). La première étape consistait à initier un modèle de transfert radiatif en utilisant les données du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) concernant les couches supérieures de l'atmosphère. Les estimations de la température de brillance de l'atmosphère ont ensuite été comparées à la température réelle de brillance enregistrée par les AMSU, ce qui a permis de déterminer l'émissivité de surface avec exactitude. L'émissivité de surface est un élément fondamental de l'équilibre énergétique de la planète. C'est pourquoi des estimations plus précises de cette variable essentielle, en particulier au niveau des pôles, permettront d'améliorer les performances de nos modèles climatiques.

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