| Summary: | En sciences de l'atmosphère, l'assimilation de données combine de manière optimale les prévisions numériques du temps et de grandes quantités d'observations pour obtenir la meilleure estimation possible de l'état l'atmosphère. Les observations présentement utilisées proviennent principalement de senseurs satellitaires mesurant dans l'infrarouge thermique comme le Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) et le Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI). Cependant, l'infrarouge thermique (λ < 15 μm) constitue seulement la moitié de la radiance terrestre émise, l'autre moitié provenant de l'infrarouge lointain ( 15 μm < λ < 100 μm). Un radiomètre synthétique satellitaire mesurant dans l'infrarouge lointain a été utilisé pour évaluer la valeur ajoutée de ces mesures par rapport à l'analyse de température et d'humidité lorsqu'assimilées avec d'autres observations. La valeur ajoutée de différentes configurations de cet instrument est mesurée par le contenu en information. Cette méthode a été utilisée pour déterminer une configuration permettant de déterminer le nombre de bandes et leur position pour obtenir le maximum d'information. Il en découle que choisir un nombre réduit de bandes minces est optimal, soit 4 bandes pour la température et 3 bandes pour l'humidité. Pour la température et l'humidité, les bandes contenant le plus d'information se trouvent dans les intervalles 5-10 μm, 10-15 μm et 70-75 μm. De plus, assimiler des bandes dans l'infrarouge lointain a peu d'impact sur l'erreur d'analyse pour la température; pour l'humidité, ces mesures ont cependant une valeur ajoutée dans la couche comprise entre la surface et 500 hPa lorsqu'assimilées avec AIRS dans les régions froides. _________________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Assimilation de données- Radiomètre- Infrarouge lointain- AIRS- Arctique
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