A modeling approach for aerosol optical depth

0 downloads 0 Views 5MB Size Report
Dec 10, 2016 - c Meteorological service of Canada, 4905 Dufferin Street, Toronto, Ontario, Canada, M3H5T4 ... System Perspective, HungLung A. Huang, Hal J. Bloom, Editors, October 2004, pp. 417426 .... n w i, j . ] (3) w ri −r j = 1. Cxy∥ri −r j∥2. (4) where w ri −r j .... sources by July 6th FLAMBE sources.
A modeling approach for aerosol optical depth analysis during forest  fire events M. Aubé*a,b, N. T. O'Neill, N.Ta, A. Royera, D. Lavouéc a  CARTEL, Université de Sherbrooke, 4500 Université, Sherbrooke, Québec, Canada, J1K 2R1; b  GRAPHYCS, Collège de Sherbrooke, 475 rue Parc, Sherbrooke, Québec, Canada, J1E 4K1 ; c  Meteorological service of Canada, 4905 Dufferin Street, Toronto, Ontario, Canada, M3H5T4  ABSTRACT Measurements of aerosol optical depth (AOD) are important indicators of aerosol particle behavior.  Up to now the two  standard techniques used for retrieving AOD are; (i) sun photometry which provides measurements of high temporal  frequency and sparse spatial frequency, and (ii) satellite based approaches such as DDV (Dense Dark Vegetation) based  inversion algorithms which yield AOD over dark targets in remotely sensed imagery. Although the latter techniques  allow AOD retrieval over appreciable spatial domains, the irregular spatial pattern of dark targets and the typically low  repeat frequencies of imaging satellites exclude the acquisition of AOD databases on a continuous spatio­temporal basis.  We attempt to fill gaps in spatio­temporal AOD measurements using a new assimilation methodology that links AOD  measurements and the predictions of a particulate matter Transport Model. This modelling package (AODSEM V2.0 for  Aerosol  Optical  Depth  Spatio­temporal  Evolution  Model) uses a size and aerosol  type segregated semi­Lagrangian  trajectory algorithm driven by analysed meteorological data. Its novelty resides in the fact that the model evolution may  be tied to both ground based and satellite level AOD measurement and all physical processes have been optimized to  track this important and robust parameter. We applied this methodology to a significant smoke event that occurred over  the eastern part of North America in July 2002. Keywords: aerosol optical depth, transport modeling, remote sensing, forest fires

1. INTRODUCTION The AOD, which represents total aerosol optical attenuation at a given wavelength, is a key parameter in the monitoring  of aerosol optical properties. AOD is sensitive to aerosol microphysical characteristics (in particular vertically integrated  number density and the size distribution of each aerosol type). The size distribution of hygroscopic aerosols is in turn  sensitive to local relative humidity. Many techniques have been developed in order to monitor the spatio­temporal variability of aerosol particles. A well­ established method consists of observing direct solar radiation using ground based sunphotometer networks such as  AERONET (AErosol Robotic NETwork)1. This method provides good temporal information but very sparse spatial  information since data are only acquired at about one hundred stations worldwide. A second important technique is  based on inversion  algorithms, which exploit the atmospherically dominant signal present over dark target pixels in  remotely sensed satellite images. This technique has been successfully applied over dense dark vegetation (DDV) and  Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

ocean pixels using satellite based sensors such as AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer)2 and MODIS  (Moderate   Resolution   Imaging   Spectro­radiometer)3.  Satellite   based   inversion   techniques   give   more   comprehensive  spatial   information   but   are   typically   limited   to   daily   sampling   frequencies   and   are   typically   inferior   in   accuracy.  Although the two techniques are somewhat complementary they do not allow AOD acquisition on a continuous basis.   In this paper, we attempt to fill gaps in spatio­temporal AOD measurements using a new assimilation methodology that  links AOD measurements and the predictions of a particulate matter Transport Model (TM). This model, which is a part  of the AODSEMV2.0 package, uses a size and aerosol type segregated semi­Lagrangian trajectory algorithm driven by  analysed meteorological data. Its novelty resides in its being tied to AOD measurements and thus being effectively  optimised in terms of this important and meteorologically robust parameter. For the work presented in this paper, we  applied this methodology to the complex but challenging situation which prevailed during the unusually strong Québec  forest fire and smoke event of July 2002. AERONET dataset was used as tie down points or weighted observations for  the   assimilation   of   AOD   data.   A   degree   of   model   evaluation   was   exercised   by   comparing   the   assimilated   model  computations  with observations not employed in the assimilation scheme.

2. MODEL SUMMARY 2.1 Aerosol transport model AODSEM uses a regional particulate transport model based on a semi­lagrangian trajectory scheme. In the dynamical  computing process, a trajectory element is determined for each tracer and for each time step. In AODSEM a tracer is  defined as a particular aerosol species (sea salt, soil dust, black carbon (BC), organic carbon (OC) or sulphate) present in  a particle radius range (12 log­scaled bins between 0.005­20.48 µm) at a specific position on a fixed 3D grid. Trajectory  elements define new positions for tracers which, after a linear spatial interpolation on the model grid, give the aerosol  concentration distribution at the beginning of the following time step.  Both for the horizontal and vertical axes, the typical relaxation time of the wind drag force (typically less than 1 second)  is many times smaller than the computing time step (typically 3 hours) so that particle speed may be considered equal to  the aerodynamical speed limit. On the horizontal plane, we simply assumed that particles behavior was governed by  horizontal   wind   speed   while   on   the   vertical   axis,   the   aerodynamical   speed   is   defined   by   an   equilibrium   equation  involving gravitational force, buoyant force and vertical wind drag force.  The numerical integration scheme used in both directions is based on Kreyszig's approach 4; this is a modified version of  f the very common Euler scheme. In Kreyszig's scheme a first guess position x i 1 is computed before advecting the  tracer. x if1 =x i u i  x i   t                                                                          (1) This first guess position is then used to determine a more representative wind speed to apply to the trajectory element. x i 1=

 u  x u i

i

f

i 1



 x i 1



t

                                                                  (2)

Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

x denotes the position in one of the 3 possible directions, u is the corresponding component of the aerodynamical speed  limit, i denotes the actual time step number and  t represents the time step. For each tracer trajectory element, we  computed a puff size dispersion which is formulated in terms of the turbulent velocity components. At the end of the  time step, aerosol concentrations are resampled accordingly to puff sizes assuming “top hat” shapes, that is, a constant  concentration inside the puff and zero outside the puff.  Horizontal resolution is determined by the user but it is typically of the order of 0.5 deg. The vertical layer thicknesses  were chosen as equi­AOD layers for standard atmospheric conditions. We used 10 layers between 0 and 30 km. Layers 1  to 8 are situated within a nominal Planetary Boundary Layer (PBL) of 0­2 km (where aerosols are generally more  concentrated). Dynamical   computations   require   inputting   an   off­line   3D   meteorological   database.   These   analyzed   meteorological  5 databases are provided by the  Canadian meteorological centre Global Environmental Multi­scale model (GEM)    at a  resolution of 1 by 1 degree. For dynamical purpose, we used horizontal winds,  temperature­dew point spreads, air  temperature and and geopotential height. Cumulative precipitation, temperature­dew point spreads and air temperature  were also used to compute microphysical processes (wet scavenging, brownian coagulation and hygroscopic growth). AODSEM is executed in a two step dynamical process. In the first step, the model operates at a coarser resolution but on  a   larger   geographical   domain   (coarse   resolution   mode).   The   objective   is   to   generate   a   realistically   nested   aerosol  concentration database which will be used to fill a fine resolution model buffer region (fine resolution mode). The buffer  region (typically 2 degrees wide) is contiguous with the horizontal domain boundaries. Within the region, dynamically  in­line generated aerosol concentrations are replaced by off­line nested concentrations at the end of each time step. This  buffering action addresses the problem that, for regional models, source information outside the domain is excluded  from model dynamics. The coarse resolution mode buffer region is filled with the Global Aerosol Data Set (GADS 6)  which is a seasonal aerosol climatology. 2.2 Emission database Emission of aerosol particles is a fundamental model process which must be accurately simulated in a geographical as  well as temporal sense. In AODSEM we have chosen to update emissions on a daily basis. Emission rates are determined  at 12h00 UTC and are afterward linearly interpolated to the current time. There are three main source categories in the  model: 1­ low frequency off­line sources (monthly or seasonally); 2­ high frequency off­line sources like forest fires,  volcanoes, pollution events, etc.; 3­ high frequency in­line sources which depend on near surface wind speed (e.g. Sea  salt). Category 1 and 3 are included by default in the model but high frequency off­line sources have to be defined by  the user. All emission databases are defined at a fixed geographical grid resolution of 1x1 degrees. Table 1 is a summary  of sources available in AODSEM. Note that some of the emission flux databases come from the Global Emission  Inventory Activity (GEIA). The emission coded B3 and C2 are subsets of the B2 and C1 emissions respectively. The low  altitude emissions of the B2 and C1 codes are attributed to agricultural fires, domestic fires and to fossil fuel combustion  7 which are less variable in space and time than other OC and BC sources .

Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

Table 1: Summary of emission inventories integrated to the AODSEMV2.0 package Particle species

Code

Temporal resolution

Vertical injection profile 

 8

2 levels (80 m, 250 m) 8

Sulphate

A1

Seasonal (GEIA)

Black Carbon

B1

Monthly biomass  burning and Yearly fossil fuel (GEIA)9

Organic Carbon

7

1 level (80 m)

B2

Monthly biomass burning and fossil fuel

B3

Monthly low altitude biomass burning and fossil fuel7

1 level (250 m)

B4

Daily ATSR derived sources10

9 levels (0 m to 12 km)

B5

Daily FLAMBE­ABBA11, 12

C1

Monthly biomass burning and fossil fuel

8 levels (250 m to 12 km)

9 levels (0 m to 12 km) 7

8 levels (250 m to 12 km) 7

C2

Monthly low altitude biomass burning and fossil fuel

C3

Daily ATSR derived sources10

9 levels (0 m to 12 km)

C4

Daily FLAMBE­ABBA11, 12

9 levels (0 m to 12 km)

Sea salt

D1

Daily

Any

E1

Daily

13

1 levels (250 m)

1 level (80 m)  User *

* "User" means that the user may define his own emissions rates and injection heights The Naval Research Laboratory (NRL) Fire Locating and Modeling of Burning Emissions (FLAMBE) smoke flux site  provides high frequency forest fire emission data on an operational basis. FLAMBE uses thermal infrared imagery from  the   GOES   satellite   to   identify   fires   and   to   estimates   fire   area.   Knowledge   of   vegetation   type   as   a   function   of  geographical position, permits the conversion of burned area into an estimate of total particle mass injected into the  atmosphere. The assumptions that OC and BC aerosols occupied roughly 60% of that mass and that an OC/BC mass  ratio of 19.5 could be employed to characterize boreal forest fires in general12 enabled an estimation of injected mass for  each species. Injection height was assumed to be a linear function of burning mass flux. The slope of the function was  determined by associating an injection height of 7300 m with the largest injection flux of the database. This method is  consistent with the works of Lavoué  et al.12  who showed a linear relation between fire frontal intensity and injection  height. We chose a unimodal lognormal size distribution with a mode radius of 0.05 µm and a standard deviation (log  scale) of 1.7  to characterize the freshly emitted aerosol particles. The database was resampled to compute total fluxes  per day on a 1ox1o grid.  2.3 Aerosol microphysics The concept behind AODSEM was to tailor model sophistication to the pragmatic requirement that the level of precision  be comparable to the typical accuracy of AOD measurements. We accordingly decided to implement only microphysical  processes which would have relatively important optical impact during typical times between assimilation steps (of the  order of 1 day). Presently the AODSEM code accounts for dry deposition, in­cloud and under cloud wet scavenging,  hygroscopic growth, and brownian coagulation processes.

Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

2.4 Assimilation scheme A data assimilation system was developed around AODSEM in order to ensure the realistic simulation of AOD spatio­ temporal variations.  Data assimilation is a method of producing gridded analysis products given raw observations and a  model capable of predicting the evolving atmospheric state. We used a combination of the Cressman data assimilation  and  Incremental Analysis Update (IAU) to achieve the assimilation system. In our implementation of Cressman scheme  we assumed that model errors are many times larger than observation errors. Figure  1(a) shows the conceptual data  assimilation process used in AODSEM. The TM starts with devoid of aerosol content but emissions gradually add  particles. For each time step, tracer advection, puff diffusion, and microphysical processes are computed. This results in  aerosol background concentrations b from which we can compute the vertically integrated AOD background fields  (AODb)  as defined by  the physical operator  HP. The physical operator employs  pre­calculated Mie extinction cross  sections stored in a lookup table (LUT). These LUTs are functions of aerosol species, size and ambient relative humidity  (which affects particle size and refractive index). We assumed internal mixing for soluble aerosols. The background  AOD (AODb) acts as a first guess AOD map. This first guess map is substracted from observations (AODo) to produce  the AOD correction  AOD R i  given by

 AOD R  i =

[

n

∑ w i , j  AOD o  j −AOD b  j  j=1

w r i −r j =

n

∑ w i , j  j=1

1  2

C xy∥r i −r j∥

]

                                                    (3)

                                                                        (4)

where w r i −r j  is a distance dependent weight function designed to re­sample AODo  j − AOD b  j  on all grid  points. A correction for spatial correlation between observations is done by the C xy factor which is a measure of the  number  of   proximate  observations.   We   used  i  to  denote   an   analysis   grid   point   and  j  to   denote   an   observation   or  background   grid   point.   Defining   an   inverse   physical   operator  HP­1  ,   we   obtain   the   equivalent   of  AOD R i  in  concentration space. This concentration correction, can be written

[

a  i= b  i H −1    AOD R i  P

]

.                                                                (5)

In our work HP­1  was designed to incorporate simple geographically­referenced aerosol models14 and a specific standard  vertical   profile15.  Concentration   analyses   for   each   time   step   are   obtained   by   equally   distributing   the   concentration  correction across the   background concentrations of all intermediate time steps. This later process is generally called  Incremental   Analysis   Update   (IAU).   In   our   implementation   of   IAU,   the   proper   redistribution   fraction   for   each  Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

intermediate time step is given by the ratio of the time elapsed since the first observation over the total time between the  two observations. Concentrations analyses are finally transformed into AOD space using the  HP  operator to give the  AOD analyses AODa  i  . AOD a  i = H P [ a  i ]

                                                                                                                              

(6)

The data assimilation process is run iteratively over the whole experiment period using the previous analysis as a new  starting point. 

tobs1

Measurement (AOD)

tobs2

0,18 0,16

analysis 0,14

∆AODR

HP

HP-1

(a)

IAU

measurement

0,12

AOD

ρb

TM

∆ρ

0,1 0,08 0,06

(b)

0,04

ρa TM

HP

ρb

AODa HP

background

correction

0,02

∆AODR

0 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

Time (units of time steps)

Figure   1:  The  AOD  data  assimilation process. (a)  general   assimilation  concept  used in AODSEM;  (b)  conceptual   representation of the Incremental Analysis Update.

3. METHODOLOGY In this study we investigated the usefulness of the AODSEM assimilation approach in terms of its ability to produce  AOD analyses of measurement databases. Forest fires smoke events represent a good benchmark for model evaluation  since forest fires are highly variable in space and time and since the optical effects of smoke plumes are relatively easy  to unambiguously detect and quantify. 3.1 Experimental context We chose, as out first evaluation benchmark, an important smoke emission event which occurred in the beginning of  July 2002. During this period, large forest fires were recorded in northern Québec, Canada. Atmospheric circulation  during this period steered thick smoke plumes over the east coast of southern Canada and the northern United States.  Within   that   region   a   relatively   large   number   of   ground­based   and   satellite­based   sensors   recorded   strong   plume  signatures. In particular, the plume passed over the National Aeronautics and Space Administration (NASA) Goddard  o o Space Flight Center (GSFC, 39.02 N, 76.86 W) and large smoke AODs were recorded by an AERONET sunphotometer  Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

(largest AODs ever recorded at that site). To conduct this evaluation exercise we chose a geographical domain which included most of North America (see figure  2). In that  figure the larger  domain, bounded by  the black buffer  region (4 deg. wide), corresponds to the coarse  resolution mode grid. The fine mode grid is bounded by the white buffer region (2 deg. wide). The white stars represent  th the approximate positions of fires visible on MODIS image of July 6,7,8  (see figure 4) and the white square represents  the location of the GSFC sunphotometer.

Figure 2: Modeling domain for the 2002 northern Québec forest fire evaluation exercise. 3.2 Forecast mode Before proceeding to the assimilation of AOD measurements one must create a realistically nested aerosol concentration  database which will be used later to fill the fine resolution model buffer region (white zone in fig. 2).  This was done by  choosing a larger domain which extended from 25oN, 165oW to 85oN, 45oW and then running AODSEM in coarse  resolution mode. We set the spatial resolution to 1 o x 1o and the time step to 6 hours (identical to the GEM database). At  each time step, we replaced the buffer content (black zone on fig. 2) with aerosol concentrations prescribed by the  GADS climatology. Modeled concentrations were re­sampled to the grid used for subsequent fine mode runs. In the fine  mode, the domain extended from 30oN, 160oW to 80oN, 50oW, the spatial resolution was set to 0.4ox0.4o and the time  step to 3 hours.  We conducted two fine mode forecast runs:  1­A run including only smoke emission fluxes given by FLAMBE (called Fire Forecast Experiment, FFE) 2­A run using FLAMBE sources (emission code B5 and C4 of table 1), sulphate sources (emission code A1), low  altitude organic and black carbon (emission code B3 and C2) and finally sea salt emissions (code D1) (called Total  Forecast Experiment, TFE).  The first forecast run was useful for comparing modeled smoke plume shapes with plumes detected by the the MODIS  sensor. It allowed us to evaluate the level of accuracy of the advection and source inventories. We used the second  Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

forecast run for a temporal evaluation comparison with AERONET sunphotometer data. This allowed us to assess the  net improvement delivered by the assimilation scheme in comparison with the model forecast (TFE). 3.3 Assimilation mode The assimilation run was performed on the fine mode grid described above. We used the same nested database as in the  fine resolution TFE experiment. The objective of this run was  to determine the level of improvement in the AOD  prediction afforded by our assimilation process. In the first instance we tried to evaluate the assimilation performance  using only AERONET AOD data (called AERONET Assimilation Experiment, AAE). In this exercise, we used only a  subset of the total  AERONET database, while employing the unused portion as independent data to evaluate model  performance. We also used MODIS AOD data to evaluate the spatial improvement delivered by assimilation.

4. DATA In parallel with ground based (AERONET) sun photometry, MODIS images were acquired during this period. The  AERONET AOD data comes from the GSFC site situated near Washington DC. We used level 1.0 (non cloud­screened)  data to compare with the model outputs. AERONET data are available ~ every 15 minutes during daylight. We used  AOD measurements at 500 nm and the Angstrom coefficient for 440 and 675 nm to compute the 550 nm AOD. This was  necessary to allow direct comparisons with the 550 nm MODIS AOD product. We assimilated one AERONET AOD for  each site situated in our domain in a temporal window of 1 hour centered on 00h00, 12h00, 15h00, 18h00 and 21h00  UTC of each day. Active photometer sites are very sparse in the domain and cloud were often present so that we  obtained   typically   only   ~5   data   points   for   each   AODSEM­AERONET   assimilation   step.   To   minimize   cloud  contamination effects on model evolution we assimilated cloud screened level 1.5 AERONET data instead of level 1. th

th 

We also retrieved all MODIS AOD data from June 15  to July 15 2002. MODIS AOD resolution is of the order of 0.1  degree but we resampled the data product to our 0.4 degree domain resolution. This resampled database was used for  spatial comparisons. 16 Typical measurement errors associated with AERONET AODs are estimated to be   a=±0.02  . Errors associated  with the MODIS AOD product are normally    a=±0.05± 0.2  a 3 over land.

5. RESULTS Examination of FFE results reveal that plume trajectories are similar in shape to plumes observed by the MODIS and  GOES sensors. In figure 3, major clouds systems have been highlighted in magenta (c.f. the MODIS image on the right)  so that other whitish / hazy regions generally represent the smoke plume. It is interesting to note that the upper right  cloud zone was superimposed on a major portion of the modeled smoke plume. The modeled plume of figure 3 is  shifted toward the southeast direction relative to the perceived position of the plume in the MODIS and GOES images.  This anomaly could be explained by an under estimate of fire fluxes situated in the western part of the main active  burning area and by inaccurate wind speed fields. It is important to note that the FLAMBE flux database was created  th  from satellite fire detection which cannot see fires situated under clouds. In fact figure 4 demonstrate that on July 7 Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

there   was   a   cloud   system   masking   at   least   the   western   half   of   the   burning   area.   This   observation   highlights   the  importance of acquiring an accurate smoke source inventory and eventually producing emission flux estimates at the  precision levels required to forecast AOD for a given location and time. Satellite derived inventory like FLAMBE can  sometimes, as we have seen, be incomplete and misleading.  

(a)

(b)

(c)

(d)

Figure 3: Comparison of the FFE experiment output for July 7th at (a) 15h UTC and (b) 18h UTC , with a MODIS color   composite at 16h35 UTC (c) and GOES­8 visible image at 18h UTC (d).  

06/07/2002

07/07/2002

08/07/2002

Figure 4: MODIS color composites where fires appear in red. The large red region corresponds to the location of   northern Québec fires which were active during the beginning of July 2002. The magenta zone indicates a bank of   clouds that prevented fire detection for that period and region. We created a new smoke  emission inventory  in which we replaced the  July 7 th  northern­Québec FLAMBE smoke  sources by July 6th FLAMBE sources. AODSEM was run in fine forecast mode with this corrected inventory. The new  results, which are presented in figure 5 show no significant change in plume shapes except for locations situated near  active fires. It should be noted that with new sources, AOD levels are higher and this is in better agreement with the  MODIS AOD product shown in figure 5 (c). However the modeled AOD levels continue to be underestimated. This  suggests that smoke mass estimates from FLAMBE are also underestimated. Given the modest improvement afforded by 

Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

this new smoke emission inventory we opted to keep the original FLAMBE inventory for use as an input for other  experiments.

(a)

(b)

(c)

Figure 5: Comparison of the modified FFE experiment output for July 7 th at (a) 15h UTC and (b) 18h UTC , with the   MODIS AOD product for 16h35 UTC.  The magenta circle delineates the region around the GSFC site (c.f. Figure 6) As a second model evaluation test, the AODSEM time series over the GSFC site was compared with AERONET AODs  in order to verify the reliability of the modeled temporal evolution.   The black AAE curve of figure 6 corresponds to a data assimilation run tied to only ~5 AOD values per assimilation step  (one for each AERONET active site). Although the AOD measurement dataset has been severely restricted, the temporal  comparison   with   AERONET   data   which   was   not   employed   in  the   assimilation   procedure   demonstrated   significant  correlation.   AAE   assimilation   seem   to   have   reduced   AOD   values   compared   to   TFE   estimates   this   could   indicate  systematic overestimates of the standard emission inventories in AODSEM. Further investigation will be necessary to  identify the specific nature of the inventory overestimate. This figure clearly shows that for the GSFC site, the AODSEM  th approach completely failed to explain the major AOD smoke peek which occurred on day 188 (July 7 ). This can be  understood by closer examination of Figure 5 where we have encircled the GSFC location. It is clear that the modeled  AOD is comparatively weak in this region. For now is is difficult to say if this problem results from an error in the  smoke emission inventory or from bad trajectory computations.

Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

7 6

AOD (550 nm)

5 4 3 2 1 0 172

174

176

178

180

182

184

186

188

190

192

194

196

Day of Year (2002)

Figure 6: Comparison of modeled time series with level 1.0 AERONET data (points) at GSFC from June 21th to July 15th  .  Dashed curve represents FFE, gray curve the TFE and black curve is the AAE.

6. CONCLUSION Results derived from this study indicate the usefulness and potential of the AODSEM approach as an intelligent physical  interpolation engine for producing systematic AOD analyses from ground based AOD data. This is especially true for  regions or temporal periods weakly affected by forest fire smoke. Assimilation improves AODSEM AOD analysis in  those cases. This result is not really surprising since AOD spatial variation is low frequency and thus only requires a  sparse ensemble of tie­down points to adequately constrain the assimilation process. For high spatial frequency sources  like   forest   fires,   AERONET   data   may   not   contain   enough   spatial   information   to   constrains   the   model   adequately.  Assimilation of MODIS AOD should better constrain AOD in such difficult cases as long as the smoke plumes are  captured by the satellite images. However this is not always the case due to orbital constraints and/or cloud presence. For  regions and periods highly affected by forest fire smoke, accurate smoke emission inventories are required. As we have  illustrated above, satellite derived inventory can be inaccurate so that some investigations are needed to develop better  source   determination   processes.   A   possible   approach   would   be   to   merge   together   fire   detection   capabilities   from  multiple  sensors and platforms. This could exploit the fact that data from each sensor are not acquired at the same time  and thus reduce unwanted cloud masking effects.

ACKNOWLEDGMENTS

Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

We are thankful to B. N. Holben and L.B. Pham from NASA GSFC for acces to AERONET data and to for the delivery  of MODIS AOD images. We also want to thank R. Hogue and L. Poulin from the Canadian Meteorological Center for  GEM data access, E. Prins (National Oceanic and Atmospheric Administration) and J. Reid (NRL) for giving us access  to FLAMBE­ABBA database. Special thanks go to M. N. Nguyen for the processing of MODIS images and to J­D.  Giguère for his contribution to AODSEM development. Funding for this research was provided by the Canadian Institute  for Climate Studies (CICS), the National Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), and the  Fonds québécois de la recherche sur la nature et les technologies (FQRNT). 

REFERENCES 1. B.N.   Holben,   T.F.   Eck,   I.   Slutsker,   D.   Tanré,   J.P.   Buis,   A.   Setzer,   E.   Vermote,   J.A.   Reagan,   Y.J.  Kaufman,   T.  Nakajima, F. Lavanue, I. Jankowiak, and A. Smirnov (1998) AERONET ­ A Federated Instrument Network and Data  Archive for Aerosol Characterization", Remote Sens. Environ., 66:1­16. 2. C.R.N. Rao, E.P. McClain, and L.L. Stowe (1989)  Remote Sensing of Aerosols over the Oceans Using AVHRR Data  ­ Theory, Practice and Applications, Int. J. Remote Sens., 10:743­749. 3. Y.   J.  Kaufman,   D.,   Tanré,   D.   (1998)   Algorithm   for   Remote   Sensing   of   Tropospheric   Aerosol   from   MODIS.  NASA/GSFC product ID: MOD04, file atbd_mod02.pdf from: http://modarch .gsfc.nasa.gov/ MODIS/MODIS.html nd 4.   E. Kreyszig Advanced Engineering Mathematics. 2  Ed., J. Wiley and Sons, New York, 898 pp. 5. J. Coté, J.G. Desmarais, S. Gravel, A. Méthot, A. Patoine, m. Roch and A. Staniforth (1997)   The Operational  CMC/MRB   Global   Environmental   Multiscale   (GEM)   Model,   Atmospheric   Environment   Service   report,   Dorval  Canada. 6.  G.   A.   d'Almeida,   P.   Koepke,   E.   P.   Shettle   (1991)   Atmospheric   aerosols:   Global  climatology   and   radiative  characteristics, A. Deepak Publishing, Hampton, Virgina. 7. D. Lavoué  (2003) personnal communication.  8. E. C. Voldner, Y.­F. Li, T. Scholtz,  K. A. Davidson (1997) 1o x 1o global SOx and NOx 2­level inventory resolved  seasonally   into   emission   sectors   and   point   and   area   emission   sources,   Global   emission   inventory   activity,    http://weather.engin.umich.edu/geia/emits/   volcano.html#Documentation     . 9. W. F. Cooke ,  J. J. N. Wilson  (1996) A global black carbon aerosol model. J. Geophys. Res., 101, 14, 19395­19409. 10. M. Aubé, N. T. O'Neill, S. D. Allard, D. Lavoué, A. Royer   (2004) Using ATSR Fire Counts to Create Biomass  Burning Aerosol Source Inventories: Integration into the AODSEM Optical Depth Analysis Package, AGU CGU  SEG EEGS joint assembly, Montréal, Canada. 11. J. S. Reid, E. M. Prins, D. L. Westphal, S. Christopher, C. Schmidt, K. A. Richardson, M. Theisen, E. A. Reid, and T.  Eck (2001) Flambe: The Fire Locating and Modeling of Burning Emissions Project, Presented at the Fall meeting of  the American Geophysical Union, San Francisco CA, Dec 10­14. 12. D. Lavoue,  C.  Liousse,  H. Cachier,  B. J. Stocks,  J. G.  Goldammer  (2000)  Modeling  of  carbonaceous   particles  emitted by boreal and temperate wildfires at northern latitudes, J. Geo. Res., Vol 105, No. D22: 26871­26890. 13. E. C. Monahan, D. E. Spiel, K. L.  Davidson (1986) A Model of Marine Aerosol Generation via Whitecaps and Wave  disruption, Oceanic Whitecaps, E.C. Monahan and G. Mac Niocaill (eds.), D. Redeil Publishing, Dordrecht, Holland,  167­174. 14. E.P. Shettle and R.W. Fenn (1979)   Models for Aerosols of the Lower Atmosphere and the Effect of Humidity  Variations on their Optical Properties.", Environmental Research Papers no. 676, Optical Physics Division, Air Force  Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426

Geophysics Laboratory, MA. 15. R.A.   McClatchey,   H.J.   Bolle,   and   K.   Ya   (1982)     A   Preliminary   Cloudless   Standard   Atmosphere   for   Radiative  Computation, SRA report, International Association for Meteorology and Atmospheric Physics, U.S.A. 16. M. Aubé (2003) Modélisation de l'évolution spatiale et temporelle de l'épaisseur optique des aérosols à l'échelle  régionale, PhD thesis, Unversité de Sherbrooke, Canada. *

[email protected]; phone 1­819­564­6350 6232; fax 1­819­564­1579; www.graphycs.qc.ca/martinaube.html

Proceedings of SPIE ­­ Volume 5548 Atmospheric and Environmental Remote Sensing Data Processing and Utilization: an End­to­End System Perspective, Hung­Lung A. Huang, Hal J.  Bloom, Editors, October 2004, pp. 417­426