Estimation of the MTG-FCI geostationary sensor to improve aerosol concentration forecasting in chemical transport model

Abstract

L'étude évalue les éventuels bénéfices de l'assimilation des épaisseurs optiques des aérosols (AOD) du futur capteur spatial FCI (Flexible Combined Imager) pour la surveillance de la qualité de l'air en Europe. Une expérience de simulation de système d'observation (OSSE) a été conçue et appliquée sur une période d'étude de quatre mois. Celle-ci comprend deux importants épisodes de pollution : un épisode d'aérosols inorganiques secondaires et un épisode de poussières désertiques. L'étude se concentre d'abord sur le canal FCI centré à 444 nm, qui est la longueur d'onde la plus courte du FCI, et ensuite sur le canal FCI centré à 2250 nm, celle-ci étant la plus grande longueur d'onde dans le proche infrarouge. Ces deux canaux sont nouveaux par rapport aux canaux actuels à bord de SEVIRI. Un Nature Run (NR) et quatre Control Runs différents du modèle chimie-transport MOCAGE ont été conçus et évalués pour garantir la robustesse des résultats de l'OSSE. Les observations synthétiques des AOD du NR ont été perturbées par des erreurs typiques de FCI. Les variances d'erreur des AOD de FCI à 444 nm et à 2250 nm ont été déduites d'une analyse globale sensibilité qui tenait compte du type d'aérosol, de la réflectance de surface et des différentes propriétés optiques atmosphériques. Les expériences montrent un bénéfice général sur tous les indicateurs statistiques de l'assimilation de l'AOD du FCI à 444 nm pour les concentrations d'aérosols en surface au-dessus du continent européen, ainsi qu'un impact positif lors de l'événement de pollution aux aérosols secondaires inorganiques. Les simulations avec assimilation de données reproduisent les structures spatiales et temporelles de concentrations de PM10 en surface mieux que sans assimilation tout au long des simulations et surtout lors de l'événement de pollution pour l'assimilation du canal 444 nm. Sur le bassin méditerranéen, l'assimilation du canal NIR2.2 apporte une valeur ajoutée similaire à VIS04, en raison de la présence dominante de particules grossières (poussières désertiques, sels marins). Ce travail démontre la capacité des données du futur capteur FCI à apporter une valeur ajoutée aux simulations d'aérosols MOCAGE par l'assimilation et, en général, à d'autres modèles de chimie-transport.The study assesses the possible benefit of assimilating Aerosol Optical Depth (AOD) from the future spaceborne sensor FCI (Flexible Combined Imager) for air quality monitoring in Europe. An Observing System Simulation Experiment (OSSE) was designed and applied over a 4-months period that includes two severe pollution episodes: an episode of secondary inorganic aerosols and an episode of desert dust aerosols. The study focuses firstly on the FCI channel centred at 444 nm, which is the shortest wavelength of FCI, and secondly on the FCI channel centred at 2250 nm, which is the largest wavelength in the near infrared. Both channels are new compared to current channels aboard SEVIRI. A Nature Run (NR) and four different Control Runs of the MOCAGE chemistry-transport model were designed and evaluated to guarantee the robustness of the OSSE results. The AOD synthetic observations from the NR were disturbed by errors that are typical of the FCI. The variance of the FCI AOD at 444 nm and 2250 nm was deduced from a global sensitivity analysis that took into account the aerosol type, surface reflectance and different atmospheric optical properties. The experiments show a general benefit on all statistical indicators of the assimilation of the FCI AOD at 444 nm for aerosol concentrations at surface over continental Europe, and also a positive impact during the severe secondary aerosol pollution event. The simulations with data assimilation reproduced spatial and temporal patterns of PM10 concentrations at surface better than without assimilation all along the simulations and especially during the pollution event for the assimilation of the 444 nm channel. In the Mediterranean basin, the assimilation of NIR2.2 channel brings a similar added value as VIS04, due to the dominant presence of coarse particles (desert dusts, sea salts). This work demonstrates the capability of data from the future FCI sensor to bring an added value to the MOCAGE aerosol simulations by assimilation, and in general, to other chemistry transport models