Theoretical Approach to the Radiance-to-Flux Conversion in the EarthCARE Mission Framework.

Resumen

Esta Tesis responde a uno de los principales intereses de la misión EarthCARE (Earth Clouds Aerosols and Radiation Explorer), el desarrollo de procedimientos para la estimación flujos a partir de las radiancias del radiómetro de banda ancha Broad-Band Radiometer (BBR). Los objetivos se centran, por tanto, en establecer la metodología para la conversión instantánea de radiancias en techo de la atmósfera a flujos. Ésta, basada en el desarrollo teórico de modelos de dependencia angular (ADM), se define teniendo en cuenta las características específicas del instrumento. Se optimiza aprovechando que las tres visiones del BBR aportan información angular adicional, lo que posibilita una mejora en la precisión obtenida por los algoritmos de conversión respecto a la que se obtiene con modelos angulares que emplean una única radiancia. El proceso ha sido desarrollado considerando el error máximo atribuible a la obtención de flujos estipulado en los requisitos de precisión de la misión. De tal modo que los flujos aparentes determinados a partir de la conversión de radiancias satisfacen, en su gran mayoría, este requisito. La aspiración de este trabajo no es dar una respuesta definitiva a la estimación de flujos para EarthCARE, si no estudiar una de las posibles soluciones y valorar las potenciales ventajas e inconvenientes. A la hora de construir ADMs se puede optar entre dos metodologías diferentes. La primera se basa en usar radiancias reales obtenidas desde satélite, mientras que la segunda consiste en el uso de radiancias simuladas. En nuestro caso, se ha hecho uso de este enfoque teórico para definir los algoritmos de conversión de radiancias a flujos del BBR. Para ello se ha empleado un módulo específico del Simulador EarthCARE, concretamente se ha usado un algoritmo Monte-Carlo de transporte de fotones de onda corta y larga que incluye eventos de multi-dispersión, para realizar los cálculos de transferencia radiativa. En principio, podría parecer que la construcción de una base de datos de radiancias con las características de adquisición del BBR, permitiría construir ADMs empíricos. Pero dada la peculiar geometría along-track del BBR, no es posible obtener un muestreo angular suficiente para calcular el flujo a partir de la integración hemisférica de la radiancia. Por tanto, la creación de una base de datos de satélite BBR-like no es suficiente para el desarrollo de modelos angulares para el BBR. Se construye una base de datos teórica teniendo en cuenta las diferentes condiciones superficiales, atmosféricas y nubosas más comunes. Las variaciones en estos parámetros se condicionan según la órbita del satélite EarthCARE y las ligaduras físicas aplicables. El uso de datos simulados hace que sea necesario reproducir un gran número de escenas para llevar a cabo el estudio, lo cual requiere de una explotación muy eficiente de recursos multiprocesador. El proceso de construcción de ADMs sintéticos para el BBR se sustenta en un doble compromiso entre sensores activos y pasivos. En primer lugar, la sinergia entre sensores pasivos para la identificación de escena del BBR. La identificación de escena se realiza con los productos MSI (Multi-Spectral Imager) a bordo de EarthCARE que caracterizan los modelos de distribución angular, a la escala del BBR. En segundo lugar, dado que la misión combina sensores pasivos y activos en la misma plataforma, parece razonable considerar que la sinergia entre ellos pueda mejorar la metodología de inversión. Tres metodologías han sido específicamente desarrolladas para sacar el mayor rendimiento a la configuración en along-track del instrumento BBR. Se comprueba que la aplicación de ADMs teóricos sobre radiancias medidas desde satélite está todavía en un proceso inicial. La metodología propuesta en la Tesis está todavía lejos de ser definitiva y requiere más estudios. Es, por tanto, prematuro utilizar ADM teóricos, y se constata la necesidad de profundizar en el análisis de ADM empíricos. La Tesis pone de manifiesto los problemas que surgen en la conversión al considerar escenas con varias capas de nubes, si la identificación de escena no se ajusta a la situación real. Se demuestra la mejora en la conversión de radiancias a flujos cuando se realiza una adecuada definición de escena del ADM y se incluyen los productos de los sensores activos del EarthCARE en la identificación de escena del BBR.