Aperçu
Ce document fournit une Aperçu des produits de précipitations disponibles à partir du radar profileur de nuages (CPR) à visée nadir de 94 GHz de CloudSat. Ce jeu de données sur les précipitations est particulièrement précieux pour les observations des précipitations à haute latitude et dans les régions froides, qui étaient auparavant limitées par un échantillonnage peu fréquent et des réseaux d'observation épars. Les données sur la pluie ne sont pas disponibles sur terre (les chutes de neige le sont), mais les données sur l'occurrence des précipitations sont disponibles partout.
Coordonnées du fournisseur
Le CPR CloudSat a été développé conjointement par la NASA/JPL et l'Agence spatiale canadienne (ASC). Les produits de données standard sont distribués par le Centre de traitement des données CloudSat, situé au Cooperative Institute for Research in the Atmosphere de la « Colorado State University » à Fort Collins.
Point de contact pour les données :
« NOAA CDR Program
DOC/NOAA/NESDIS/NCEI > National Centers for Environmental Information, NESDIS, NOAA, U.S. Department of Commerce
+1 (828) 271-4800
gpcp_contacts@noaa.gov »
Licences et citations
Citer comme :
Haynes, J. M.,T. S. L'Ecuyer, G. L . Stephens, S. D. Miller, C. Mitrescu, N. B. Wood, et S. Tanelli, 2009 : « Rainfall retrieval over the ocean with spaceborne W-band radar. J. Geophys. Res. », 114, D00A22, https://doi.org/10.1029/2008JD009973.
Nom de la variable et unités
| Nom | Description | Unités | Fréquence | Collecte des données |
|---|---|---|---|---|
| 2C-PRECIP-COLUMN, precip_flag | Précipitations | Indication de phase (pluie, neige, mixte) et probabilité de précipitation (certaine, probable, possible) | Disponible partout | |
| 2C-RAIN-PROFILE, rain_rate | Taux de pluie pour une pluie "certaine" ou une précipitation en phase mixte | mm/h | Les seules valeurs disponibles sont sur l'océan | |
| 2C-SNOW-PROFILE, snowfall_rate_sfc | Taux de chute de neige en surface pour la phase mixte (fraction fondue < 0,1) ou neigeuse. | mm (eau liquide)/h | Disponible partout. |
Couverture et résolution spatiales
Les observations du satellite se situent entre 82°N-S. Le satellite a une empreinte de 1,7 km × 1,3 km. La couverture mondiale est atteinte en 16 jours pour des cellules de 100 km.
Couverture et résolution temporelles
Les heures de passage supérieur local sont nominalement à 1 h 31 et 13h31. Cela a peut-être changé ces dernières années lorsque l'orbite du satellite a changé en 2018, lorsque CloudSat a quitté le train A.
Informations sur les observations (nombre, homogénéité)
Plus d'observations disponibles à des latitudes plus élevées. Par exemple, voir la figure 1(a) dans Palerme et coll. (2014). Les données moyennes mensuelles ne sont créées que sur la base d'un nombre limité d'échantillons puisque la trace au sol se répète tous les 16 jours.
Méthodologie
Le radar profileur de nuages (CPR) est un radar à visée nadir de 94 GHz qui mesure la rétrodiffusion des nuages et des hydrométéores en fonction de la distance au radar. L'objectif principal de cet instrument est de fournir des sections transversales verticales de la teneur en eau et de la taille des particules des nuages liquides et glacés non précipités, mais il permet également de résoudre les systèmes de précipitations. Ce radar à fréquence relativement basse a une excellente sensibilité de détection des nuages.
L'algorithme détermine la présence de précipitations en surface et en quantifie l'intensité, sur la base des observations du CPR. L'algorithme utilise la réflectivité du radar près de la surface de la terre et une estimation de l'atténuation intégrée au chemin (PIA) déterminée à partir des caractéristiques de réflexion de la surface pour déterminer la présence de précipitations (sur tous les types de surface) et leur intensité (sur les surfaces d'eau).
Données auxiliaires : l'état actuel de l'atmosphère, notamment la température atmosphérique, la pression, l'humidité spécifique, la vitesse du vent de surface et la température de la surface de la mer, est évalué à partir du modèle de prévision de l’ECMWF correspondant à la trajectoire du CPR. La présence de glace de mer (et de glace des lacs intérieurs) est déterminée à partir du produit quotidien de la glace de mer du SSM/I (« Special Sensor Microwave Imager/Sounder ») produit par le « National Snow and Ice Data Center » (NSIDC).
Informations concernant la qualité technique et scientifique
Notez que le signal radar utilisé dans l'algorithme de CloudSat peut être saturé en cas de pluie intense. Une tendance à sous-estimer les précipitations a donc été notée par les utilisateurs du produit. Il s'agit du capteur le plus sensible aux événements de pluie et de neige de faible intensité.
Performances normales du satellite uniquement entre 2006 et 2011, après quoi un dysfonctionnement a provoqué des périodes hors ligne et réduit les observations. Il convient de noter que la journée ne fait référence qu'aux heures où le satellite a une ligne de visée vers le soleil, de sorte que les mesures nocturnes de surface peuvent toujours être disponibles.
Contraintes et atouts pour l’application dans le nord du Canada
Bon échantillonnage sur les hautes latitudes, contrairement à de nombreux autres capteurs. Cela le rend adapté aux applications du nord du Canada.
Décrit uniquement l'occurrence des précipitations sur les terres.
Références aux documents décrivant la méthodologie et/ou l'Jeu de données.
Haynes, J. M.,T. S. L'Ecuyer, G. L . Stephens, S. D. Miller, C. Mitrescu, N. B. Wood, et S. Tanelli, 2009 : « Rainfall retrieval over the ocean with spaceborne W-band radar. J. Geophys. Res. », 114, D00A22, https://doi.org/10.1029/2008JD009973.
Aperçu des algorithmes de 2C-PRECIP-COLUMN pour CloudSat (http://www.cloudsat.cira.colostate.edu/sites/default/files/products/files/2C-PRECIP-COLUMN_PDICD.P1_R05.rev1_.pdf)
Aperçu des algorithmes de 2C-RAIN-PROFILE pour CloudSat (https://www.cloudsat.cira.colostate.edu/cloudsat-static/info/dl/2c-rain-profile/2C-RAIN-PROFILE_PDICD.P1_R05.rev0_.pdf )
Aperçu des algorithmes de 2C-SNOW-PROFILE pour CloudSat (https://www.cloudsat.cira.colostate.edu/cloudsat-static/info/dl/2c-snow-profile/2C-SNOW-PROFILE_PDICD.P1_R05.rev0_.pdf )
Lien pour télécharger les données et format des données
Téléchargement ici après s'être identifié (http://www.cloudsat.cira.colostate.edu/data-products/level-2c )
Conventions de dénomination des fichiers (http://www.cloudsat.cira.colostate.edu/data-products )
Notions de base sur les granulés, etc. (https://ccplot.org/pub/resources/CloudSat/CloudSat%20Data%20Users%20Handbook.pdf )
Exemples de lecture de fichier HDF4 avec Python :
- https://moonbooks.org/Articles/How-to-read-CloudSat-2B-GEOPROF-GRANULE-HDF4-file-using-python-and-pyhdf-/
- https://hdfeos.org/zoo/index_openCDPC_Examples.php
Publications comprenant l'évaluation de l'ensemble des données ou la comparaison avec d'autres données au Canada.
Behrangi, A., Y. Tian, B. H. Lambrigtsen et G. L. Stephens, 2014 : « What does CloudSat reveal about global land precipitation detection by other spaceborne sensors ? Water Resources Research », 50(6), 4893-4905. https://doi.org/10.1002/2013wr014566.
Kay, J. E., C. Genthon, T. L'Ecuyer, N. B. Wood et C. Claud, 2014 : « Quelle quantité de neige tombe sur la calotte glaciaire de l'Antarctique ? The Cryosphere », 8(4), 1577-1587, https://doi.org/10.5194/tc-8-1577-2014.
Kodamana, R., et C. G. Fletcher, 2021 : « Validation of CloudSat-CPR Derived Precipitation Occurrence and Phase Estimates across Canada. Atmosphere », 12(3), 295. https://doi.org/10.3390/atmos1203.
L’Ecuyer, T. S., and G. L. Stephens, 2002: « An estimation-based precipitation retrieval algorithm for attenuating radars., J. Appl. Meteor. », 41, 272-285. https://doi.org/10.1175/1520-0450(2002)041<0272:AEBPRA>2.0.CO;2.
Wood, N. B., T. S. L'Ecuyer, F. L. Bliven, and G. L. Stephens, 2013: « Characterization of video disdrometer uncertainties and impacts on estimates of snowfall rate and radar reflectivity, Atmos. Meas. Tech. », 6, 3635-3648, doi:10.5194/amt-6-3635-2013.
Wood, N. B., T. S. L'Ecuyer, A. J. Heymsfield, G. L. Stephens, D. R. Hudak, and P. Rodrigues, 2014: « Estimating snow microphysical properties using collocated multisensor observations. J. Geophys. Res. Atmos. », 119, 8941-8961, doi:10.1002/2013JD021303.