Toward a better understanding of snowfall in Arctic using microwave remote sensing

Parce que l’incertitude des mesures des précipitations solides est importante en Arctique, les taux de chutes de neige montrent des différences marquées entre les jeux de données disponibles. Afin de caractériser plus précisément les précipitations arctiques, la télédétection spatiale micro-ondes s’avère être un outil idéal. Les observations collectées par le radar à bord du satellite CloudSat ont permis d’obtenir les taux de chutes de neige à la surface pour quatre années complètes. Ces estimations ont été validées avec des données de stations météorologiques, et comparées à diverses climatologies. Malgré un bon accord qualitatif, d’importantes différences sont observées, particulièrement au Groenland. La réanalyse régionale ASR montre un meilleur accord avec les restitutions de CloudSat que la réanalyse globale ERA-Interim, notamment concernant la distribution saisonnière des taux de chutes de neige. Les observations CloudSat ont ensuite été utilisées comme référence afin d’évaluer la capacité des sondeurs passifs micro-ondes proches de 183 GHz à détecter les chutes de neige arctiques. Nous avons montré que la détection est possible et repose principalement sur les températures de brillance à 190 et 183 ± 3 GHz ainsi que la température proche de la surface et la vapeur d’eau intégrée. La détection est limitée dans le cas de conditions environnementales trop froides et pour des chutes de neige faibles. En dépit de ces limitations, l’algorithme développé permet un apport en information concernant les chutes de neige intenses, avec un bon échantillonnage grâce à sa large fauchée et sa longue série temporelle. Ainsi les résultats de ces travaux illustrent notamment l’apport des observations passives micro-ondes, disponibles pour les 20 dernières années, pour la caractérisation de l’occurrence des chutes de neige.Because solid precipitation measurements at the surface are complex in Arctic, snowfall rates present significant differences between recent datasets. To further characterize arctic precipitation, microwave remote sensing is an appropriate tool. The radar observations onboard CloudSat provides rates of snowfall at the surface for a 4-years period. These retrievals are validated with in situ data, and compared to various datasets. Despite a good qualitative agreement, significant differences are observed, especially over Greenland. The regional reanalysis shows a better agreement with CloudSat retrievals than the global reanalysis, especially regarding the seasonnal distribution of snowfall rates. Then, CloudSat observations are used as a reference to evaluate the ability of passive microwave sounders to detect arctic snowfall for frequencies around 183 GHz. Detection is possible and relies mainly on brightness temperatures at 190 and 183 ± 3 GHz as well as the temperature near the surface and the integrated water vapor. A poor detection capability is observed in cold conditions and for light snowfall. Despite these limitations, the algorithm provides significant information for intense snowfalls, with good sampling due to its wide swath and long time series. Available for the last 20 years, passive microwave observations show a notable ability for a better characterization of arctic snowfall