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Validation du MSL et estimation des erreurs

Lors du calcul et de l'analyse de l'évolution du niveau moyen de la mer (MSL), la question légitime est de savoir si les altimètres sont suffisamment fiables pour mesurer une élévation du MSL de quelques millimètres par an sur plus de 20 ans. Il existe potentiellement de nombreuses sources d'erreurs qui pourraient affecter la stabilité à long terme de la mesure du GMSL. Ces erreurs proviennent du vieillissement des intruments par exemple, de l'incertitude de leur calibration, du vieillissement et des incidents/manoeuvres de la plateforme satellitaire, des calculs de l'orbite, ainsi que de toutes les autres incertitudes associées aux corrections géophysiques utilisées pour dériver la SSH (marée, troposphère, ionosphère, ect). L'estimation des incertitudes des données altimétriques du MSL est donc essentiel pour pouvoir valider la précision des données climatiques.

Incertitudes sur l'élévation du GMSL

En suivant l'approche de Ablain et al. (2019), qui considère que toutes les sources potentielles d'erreurs affectent le système altimétrique, un budget d'erreurs actualisé a été établi pour les séries temporelles du GMSL jusqu'en 2021. En utilisant un ajustement des moindres carrés ordinaires (OLS) qui prend en compte ce budget d'erreur, l'incertitude de la tendance du GMSL (c'est à dire l'incertitude de l'élévation moyenne) est estimée à 0.3 mm/an sur toute la période altimétrique (1993-2021) au niveau de confiance de 90%.

 

Focus sur la dérive instrumentale de TOPEX-A et son impact sur la courbe GMSL

L'incertitude de la courbe GMSL est nettement plus importante au cours de l'enregistrement de la dernière décennie (1993-2002), en raison des erreurs plus importantes affectant les mesures T/P du niveau de la mer sur les échelles de temps climatiques, par rapport aux missions subséquentes. Par exemple, les solutions de l'orbite T/P sont plus incertaines en raison de la moindre précision des solutions de champ de gravité estimées sans les données GRACE. En outre, le passage de TOPEX-A à TOPEX-B en février 1999 a entrainé une incertitude du biai de 2 mm (à sigma-1) dans les séries temporelles du GMSL (Ablain et al. 2019).

Cependant, l'erreur la plus significative affectant les 6 premières années (janvier 1993 à février 1999) des mesures du GMSL T/P provient d'une dérive instrumentale de l'altimètre TOPEX-A. Cette dérive a un effet sur les séries temporelles du GMSL. Cet effet sur la série temporelle du GMSL a été récemment mis en évidence via des comparaisons avec des marégraphes (Valladeau et al. 2012; Watson et al. 2015; Chen et al. 2017; Ablain et al. 2017), via une approche du bilan du niveau de la mer (c'est à dire une comparaisons avec la somme des composantes massiques et stériques; Dieng et al. 2017) et via des comparaisons avec les mesures de Poseidon-1 (Zawadzki, communication personnelle). Dans une étude récente, Beckley et al. (2017) ont suggéré que l'erreur correspondante sur le GMSL au cours de la période 1993-1998, résulte de paramètres de calibration incorrects à bord.

Les trois approches concluent que pendant la période de janvier 1993 à février 1999, la pente du GMSL basée sur l'altimétrie a été surestimée de ~ 1.5 mm/an, avec une incertitude comprise entre 0.5 et 1 mm/an (Watson et al. 2015; Chen et al. 2017; Dieng et al. 2017). Beckley et al. (2017) ont proposé de ne pas appliquer la correction de calibration embarquée suspecte sur les mesures de TOPEX-A. Cette dernière approche est similaire à l'application de la correction de la dérive de TOPEX-A estimée par Dieng et al. (2017) et Ablain et al. (2017b). Dans cette dernière étude, des comparaisons précises entre le GLSM basé sur TOPEX-A et les mesures marégraphiques conduisent à une correction de dérive d'environ -1.0 mm/an entre janvier 1993 et juillet 1995, et +3 mm/an entre août 1995 et février 1999, avec une incertitude de 1.0 mm/an (niveau de confiance de 68%).

 

Comparaison avec les mesures in situ

Une autre approche pour décrire l'erreur du GMSL consiste à comparer les données de niveau de la mer avec des données in situ telles que les marégraphes ou les données ARGO (profils de température et de salinité) (Ablain et al. 2009 (a), (b)). La stabilité du système altimétrique peut ainsi être évaluée en détectant les dérives ou les sauts du GMSL (SALP annual GMSL report 2017).

Comparaison avec les marégraphes

La méthode de comparaison des données altimétriques et marégraphiques (appelée Alti-TG ci-après) est basée sur les principales étapes suivantes:

  • Les données altimétriques le long de la trace sont moyennées sur des grilles globales de 360x180 (cellules de 1°x1°). Une grille est calculée par cycle de mission, sauf pour les comparaisons avec le réseau de marégraphes PSMSL, où des grilles mensuelles sont utilisées.
  • Dans un rayon de 300 km autour de chaque marégraphe, l'élément de grille le mieux corrélé est choisi et une série temporelle de différence GMSL (altimètre GMSL - Marégraphe GMSL) est calculée.
  • Une série chronologique moyenne globale Alti-TG est calculée à partir des séries temporelles Alti-TG. La différence de tendance est calculée à partir de cette série temporelle globale, qui représente la dérive estimée du GMSL de l'altimètre.
  • Correction du mouvement vertical du sol (VLM): chaque différence de tendance est corrigée pour le VLM induit par l'ajustement isostatique des glaciers (GIA), en utilisant le modèle ICE-5G(VM2) (voir Peltier 2004). En raison de l'insuffisance de données GPS aux emplacements des marégraphes sur l'ensemble des réseaux GLOSS-CLIVAR ou PSMSL, aucune correction n'est appliquée pour les autres contributions VLM.

La dérive GMSL de l'altimètre est estimée dans une niveau de confiance dépendant de différentes sources d'erreurs: mouvement vertical du sol niveau des marégraphes, bruit à haute fréquence provenant des données de l'altimètre et des marégraphes, erreurs de collocation des deux ensembles de données, et le schéma de moyennage global alti-TG. La description de la corrélation temporelle des ces erreurs et de leur évolution dans le temps permet de fournir l'incertitude de la dérive altimétrique du GMSL sur toute la période altimétrique. Elle est estimée à 0.4 mm/an entre 1993 et 2017 avec un niveau de confiance de 90% (Ablain et al. 2018). De plus, les incertitudes ont également été fournies pour toute période altimétrique entre 1993 et 2017 (voir figure ci-dessous).

Les dérives GMSL et les incertitudes associées (au niveau de confiance de 90%), basées sur des comparaisons avec les données GLOSS-CLIVAR et PSMSL, sont indiquées pour chaque altimètre sur la figure ci-dessous. Pour la plupart des missions, aucune dérive significative ne peut être détectée. Plus particulièrement, la dérive pour la série temporelle de référence GMSL fournie sur le site AVISO est estimée entre -0.35 mm/an et +0.45 mm/an au niveau de confiance de 90%, et n'est donc pas considérée comme significative.

Il est intéressant de noter qu'une dérive significative est détectée sur le GMSL basé sur TOPEX-A. Cette dérive est évaluée à 1,6 +/- 1,2 mm/an (niveau de confiance de 90 %) par rapport aux données du réseau de marégraphes GLOSS-CLIVAR. Une telle dérive est bien connue de la communauté scientifique, et plusieurs corrections ont été proposées. Une dérive significative, de -1.3 +/- 0.8 mm/an, est également détectée dans la série temporelle du GMSL de l'ERS-2. Les données de cet altimètre ne sont pas utilisées pour calculer le GMSL de référence AVISO (basé uniquement sur les missions TOPEX et Jason). L'altimètre ERS-1 peut avoir été affecté par une dérive significative mais l'incertitude de la comparaison avec les marégraphes pour cette mission spécifique est trop élevée pour estimer avec précision une dérive. Cette incertitude élevée est due à la courte durée de la mission (seulement 3,5 ans, avec de nombreuses lacunes dans les données) et aux niveaux de bruit très élevés de l'altimètre.

Pour l'instant, les enregistrements de Jason-3 et Sentinel-3A sont trop courts pour permettre une comparaison avec les marégraphes et la détection d'une dérive.

Erreurs locales des pentes du MSL

Concernant les erreurs locales des pentes du MSL, une même approche statistique a été appliquée afin de décrire localement les différentes sources d'incertitudes de l'altimétrie [Ablain et al., 2010]. Ces travaux ont mis en évidence le fort impact local de la variabilité interannuelle puisque celle-ci représente 80% de l'erreur formelle d'ajustement, ce qui démontre que la période altimétriques est encore trop courte pour estimer des pentes localement. Les erreurs restantes (20%) dues aux erreurs du système altimétrique varient en fonction de la latitude entre 1 et 2 mm/an principalement, à cause des incertitudes du calcul d'orbite et de la correction de troposphère humide respectivement aux hautes latitudes et dans la bande tropicale. Dans ce cas aussi, la description des erreurs locales devra être affinée pour prendre en compte notamment l'impact des champs de gravité variables dans le calcul d'orbite [Cerri et al., 2010] ou encore les incertitudes dans les zones proches des côtes ou des glaces liées à la dégradation de la mesure altimétrique.

Des travaux récents ont été publiés par Prandi et al. (2021), qui décrivent l'état de l'art des incertitudes de la MSL régionale.

Références

  • (a) Ablain, M., Cazenave, A., Valladeau, G., Guinehut, S., 2009. A new assessment of the error budget of global mean sea level rate estimated by satellite altimetry over 1993-2008. Ocean Science, 5(2), 193-201. DOI: 10.5194/os-5-193-2009
  • (b) Ablain M., 2009. Quality assessment of tide gauge and altimeter measurements through SSH comparisons. Oral presentation in OSTST, Seattle 2009.
  • Ablain M., 2010. Quality assessment of tide gauge and altimeter measurements through SSH comparisons. Oral presentation in ESA Symposium, Bergen 2010.
  • Ablain, M., Philipps, S., Urvoy, M., Tran, N., Picot, N., 2012. Detection of long-term instabilities on altimeter backscatter coefficient thanks to wind speed data comparisons from altimeters and models. Marine Geodesy, 35(sup1), 258-275. DOI: 10.1080/01490419.2012.718675
  • Ablain, M., Legeais, J. F., Prandi, P., Marcos, M., Fenoglio-Marc, L., Dieng, H. B., Benveniste, J., Cazenave, A., 2017. Satellite altimetry-based sea level at global and regional scales. In: Cazenave A., Champollion N., Paul F., Benveniste J. (eds) Integrative Study of the Mean Sea Level and Its Components. Space Sciences Series of ISSI, vol 58. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-319-56490-6_2
  • Ablain M., R. Jugier, N. Picot., 2018. Estimation of any Altimeter Mean Seal Level Drifts between 1993 and 2017 by Comparison with Tide-gauges Measurements. Presented at International Review Workshop on Satellite Altimetry Cal/Val Activities and Applications 2018.
  • Beckley, B. D., Callahan, P. S., Hancock, D. W., Mitchum, G. T., Ray, R. D., 2017. On the "Cal-Mode" Correction to TOPEX Satellite Altimetry and Its Effect on the Global Mean Sea Level Time Series. Journal of Geophysical Research: Oceans, 122(11), 8371-8384. DOI: 10.1002/2017JC013090
  • Cerri L., Berthias J.P., Bertiger W., Haines B., Lemoine F.G., Mercier F., Ries J.C., Willis P., Zelensky N.P., Ziebart M., 2010. Precision Orbit Determination Standards for the Jason Series of Altimeter Missions. Marine Geodesy 2010.
  • Chen, X., Zhang, X., Church, J. A., Watson, C. S., King, M. A., Monselesan, D., Legresy, B., Harig, C., 2017. The increasing rate of global mean sea-level rise during 1993–2014. Nature Climate Change, 7, 492-495. DOI: 10.1038/nclimate3325
  • Couhert, A., Cerri, L., Legeais, J. F., Ablain, M., Zelensky, N. P., Haines, B. J., Lemoine, F.G., Bertiger, W.I., Desai, S.D., Otten, M., 2015. Towards the 1 mm/y stability of the radial orbit error at regional scales. Advances in Space Research, 55(1), 2-23. DOI: 10.1016/j.asr.2014.06.041
  • Dieng, H. B., Cazenave, A., Meyssignac, B., Ablain, M., 2017. New estimate of the current rate of sea level rise from a sea level budget approach. Geophysical Research Letters, 44(8), 3744-3751. DOI: 10.1002/2017GL073308
  • Escudier, P., Couhert, A., Mercier, F., Mallet, A., Thibaut, P., Tran, N., Amarouche, L., Picard, B., Carrère, L., Dibarboure, G., Ablain, M., Richard, J., Steunou, N., Dubois, P., Rio, M. H., and Dorandeu, J., 2017. Satellite radar altimetry: principle, geophysical correction and orbit, accuracy and precision, in: Satellite Altimetry Over Oceans and Land Surfaces, edited by: Stammer, D. and Cazenave, A., CRC Press, Taylor Francis, Boca Raton
  • Legeais, J.-F., Ablain, M., Zawadzki, L., Zuo, H., Johannessen, J. A., Scharffenberg, M. G., Fenoglio-Marc, L., Fernandes, M. J., Andersen, O. B., Rudenko, S., Cipollini, P., Quartly, G. D., Passaro, M., Cazenave, A., and Benveniste, J., 2018. An improved and homogeneous altimeter sea level record from the ESA Climate Change Initiative. Earth System Science Data, 10, 281-301. DOI: 10.5194/essd-10-281-2018
  • SALP annual GMSL report 2017. Validation of altimeter data by comparison with tide gauges measurements and with in-situ T/S ARGO profiles
  • Valladeau, G., Legeais, J. F., Ablain, M., Guinehut, S., Picot, N., 2012. Comparing altimetry with tide gauges and Argo profiling floats for data quality assessment and mean sea level studies. Marine Geodesy, 35(sup1), 42-60. DOI: 10.1080/01490419.2012.718226
  • Watson, C. S., White, N. J., Church, J. A., King, M. A., Burgette, R. J., Legresy, B., 2015. Unabated global mean sea-level rise over the satellite altimeter era. Nature Climate Change, 5(6), 565. DOI: 10.1038/nclimate2635
  • Zawadzki, L., Ablain, M., 2016. Accuracy of the mean sea level continuous record with future altimetric missions: Jason-3 vs. Sentinel-3a. Ocean Science, 12(1), 9-18. DOI: 10.5194/osd-12-1511-2015
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