Apport des observations par lidar spatial pour comprendre l'effet radiatif des nuages dans l'infrarouge

Use of space-lidar observations to understand the longwave cloud radiative effect

• Auteur / Autrice : Thibault Vaillant De Guélis
• Direction : Hélène Chepfer, Vincent Noël
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique de l'atmosphère
• Date : Soutenance le 09/11/2017
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'environnement d'Île-de-France (Paris ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de météorologie dynamique (Palaiseau, Essonne ; 1968-....)
• Jury : Président / Présidente : Laurence Picon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Dubuisson, Yoko Tsushima, David Winker
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : David P. Donovan, Rémy Roca

Mots clés

Mots clés contrôlés

Nébulosité

Transfert radiatif

Nuages -- Physique

Lidar

Mots clés libres

Lidar spatial

Effet radiatif des nuages

Variations temporelles

Rétroactions nuageuses

Altitude d'opacité

CALIOP

Space-lidar

Cloud radiative effect

Time variations

Résumé

Parce que les processus nuageux sont des processus complexes qui opèrent à des échelles spatiales très différentes, l'évolution de l'effet radiatif des nuages (CRE) dans un climat qui se réchauffe est incertaine. Afin de mieux comprendre l'évolution du CRE, il est utile de l'exprimer en fonction de propriétés nuageuses fondamentales et observables. Dans l'infrarouge (LW), l'altitude des nuages est une des propriétés fondamentales, ainsi que leur couverture et leur opacité. Les observations collectées par le lidar spatial CALIOP durant la dernière décennie nous ont permis d'exprimer le CRE LW en fonction de cinq propriétés nuageuses. Nous montrons que le CRE LW dépend linéairement de l'altitude des nuages. Cette linéarité permet de décomposer les variations du CRE LW en contributions dues aux cinq propriétés nuageuses. On observe ainsi que la couverture des nuages opaques a piloté les variations du CRE LW durant la dernière décennie. L'analyse de simulations climatiques suivant la même approche à l'aide d'un simulateur lidar montre que les variations du CRE LW dans le climat actuel sont pilotées par l'altitude des nuages opaques, en désaccord avec les observations. Lorsqu'on étend cette analyse aux rétroactions nuageuses LW simulées dans un climat futur, on remarque que celles-ci sont également pilotées par l'altitude des nuages opaques. Ces résultats suggèrent que les observations par lidar spatial apportent une forte contrainte observationnelle sur les rétroactions nuageuses LW, qui sont l'une des principales sources d'incertitude dans les prévisions d'évolution de la température moyenne globale dues aux activités humaines.

Because cloud processes are complex processes which operate at very different spatial scales, the evolution of the cloud radiative effect (CRE) in a warming climate is uncertain. To improve our understanding of the evolution of the CRE, it is useful to express it as a function of fundamental and observable cloud properties. In the infrared (LW), the altitude of clouds is one of the fundamental properties, together with their cover and opacity. The observations collected by the space-lidar CALIOP during the last decade allowed us to express the LW CRE using five cloud properties. We show that the LW CRE depends linearly on the cloud altitude. This linearity allows to decompose the variations of the LW CRE into contributions due to the five cloud properties. We observe that the cover of the opaque clouds drove the variations of the LW CRE during the last decade. The analysis of climate simulations performing the same approach by means of a lidar simulator shows that the variations of the LW CRE in the current climate are driven by the opaque cloud altitude, in disagreement with the observations. When we extend this analysis to the LW cloud feedback simulated in a future climate, we notice that they are also driven by the opaque cloud altitude. These results suggest that the space-lidar observations bring a strong observational constraint on the LW cloud feedbacks, which are one of the main sources of uncertainty in predicting future global average temperature evolution due to human activities.