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Le 11 décembre 2020

Soutenance de thèse de Benoît TOURNADRE

Heliosat-V : une méthode polyvalente d'estimation du rayonnement solaire au sol par satellite

Soutenance de thèse de Benoît TOURNADRE

Résumé de la thèse en français

L'éclairement du Soleil à la surface de la Terre est reconnu comme une variable climatique essentielle par l'Organisation Météorologique Mondiale. Sa connaissance est aussi précieuse pour les sciences du climat que pour le développement d'énergies alternatives aux combustibles fossiles, comme le solaire photovoltaïque. La mesure au sol de ce rayonnement est très clairsemée sur la Terre, d'où l'intérêt de méthodes d'estimation basées sur la télédétection par satellite. Combiner les estimations produites à partir de différents satellites en orbite est une voie pour couvrir au mieux l'information sur tout le globe terrestre. De plus, différentes générations de satellites ont produit une imagerie de la Terre depuis plusieurs décennies, permettant d'estimer de longues séries temporelles du rayonnement solaire, voire d'identifier des variations long terme, un objectif récurrent dans l'étude du changement climatique. Depuis plus de trente ans, les méthodes Heliosat permettent cette estimation, mais elles ont été conçues pour être appliquées à un capteur spécifique en orbite géostationnaire et ont des contraintes limitant leurs champs d'application : la nécessité d'utiliser une longue série temporelle passée (Heliosat, Heliosat-2), ou le besoin de mesures multispectrales (Heliosat-4). Ce travail sur le développement d'une méthode Heliosat-V apporte des éléments de polyvalence à l'estimation satellite par les méthodes dites à "indice d'ennuagement", dans l'objectif de tendre vers une donnée homogène du rayonnement solaire issue de mesures de différents instruments satellites. Deux problèmes sont en particulier considérés pour parvenir à cette estimation : la diversité des capteurs en termes de sensibilités spectrales, et l'influence des géométries de visée et d'éclairement solaire sur les mesures satellites. La méthode s'appuie extensivement sur la modélisation du transfert radiatif dans l'atmosphère dans la gamme spectrale 400-1000 nm pour simuler d'une part les mesures de radiomètres satellites en conditions de ciel clair et d'autre part celles en présence d'un nuage optiquement épais. La méthode est testée sur l'imagerie d'un instrument satellite géostationnaire, Meteosat-9/SEVIRI, et de manière plus exploratoire sur celle d'un non géostationnaire, DSCOVR/EPIC. Les résultats sont comparés à des mesures de référence au sol de l'éclairement, et montrent des performances similaires à celles de produits opérationnels d'éclairement solaire. La qualité des estimations dépend cependant du canal spectral utilisé, en particulier de la présence de diffusion ou d'absorption de l'atmosphère claire dans le signal mesuré par satellite. L'accent est aussi mis sur le besoin d'un étalonnage absolu précis des mesures radiométriques satellites pour produire des séries temporelles d'éclairement de surface avec des biais et une dérive temporelle les plus faibles possibles.

Résumé de la thèse en anglais

Solar irradiance at the surface of the Earth is recognized as an essential climate variable by the World Meteorological Organization. Its knowledge is as much important for climate sciences as for the development of energy alternatives to fossil fuels, like solar photovoltaic. Ground measurements of this radiation are very sparse on Earth, explaining the interest for satellite-based remote sensing to estimate it. Combining estimations from different satellites in orbit is a pathway to cover the information on the whole globe. Different generations of satellites also produced a multidecadal imagery of the Earth, making it conceivable to estimate long time series of solar radiation, or even to identify long-term variations, a recurrent objective in the study of climate change. For more than 30 years, Heliosat methods estimate surface solar irradiance from satellite imagery, but they have been designed to be applied to a specific sensor on a geostationary orbit, and have limitations in their scope : the need for a long archive of satellite imagery (Heliosat, Heliosat-2), or else the need for multispectral measurements (Heliosat-4). This work dedicated to the development of a Heliosat-V method brings elements of versatility to the satellite-based estimation from so-called "cloud-index" methods, with the ultimate goal to reach homogeneous data of solar radiation derived from measurements made by different satellite instruments. Two issues are in particular considered here to reach such an estimation: the diversity of sensors in terms of spectral sensitivities, and the influence of viewing and solar geometries on spaceborne measurements. The method extensively deals with radiative transfer modeling in the spectral range 400-1000 nm to simulate on one hand satellite measurements in clear-sky conditions, and on the other hand satellite measurements in the presence of an optically thick cloud. The method is tested on the imagery of a geostationary satellite instrument, Meteosat-9/SEVIRI, and in a more exploratory way, on the non geostationary sensor DSCOVR/EPIC. Results are compared to high quality ground-based measurements of irradiance, and show performances similar to operational satellite products. However, the quality of estimates depends on the spectral channel used, and especially of the presence of clear-sky atmospheric scattering or absorption in the signal measured by the satellite instrument. The accent is also put on the need for an accurate absolute calibration of satellite radiometric measurements in order to produce time series of surface solar irradiance with the smallest biases and temporal drift possible.

 

Titre anglais : Heliosat-V : a versatile method for estimating surface solar radiation using satellite
Date de soutenance : vendredi 11 décembre 2020 à 15h00
Adresse de soutenance : MINES ParisTech 1 Rue Claude Daunesse CS 10207 06904 SOPHIA ANTIPOLIS CEDEX (France) - Amphi Mozart
Directeurs de thèse : Philippe BLANC, Benoît Gschwind

> plus d'informations sur le site dédié Soutenance de thèse de Benoît TOURNADRE - MINES ParisTech

 

 

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