Water vapor satellite products in the European Arctic: an inter-comparison against GNSS data

Abstract

El Ártico europeo es una región de gran interés para el cambio climático. El vapor de agua juega un papel fundamental en el calentamiento global; por lo tanto, el monitoreo del vapor de agua de alta calidad es esencial para la asimilación en las simulaciones de pronóstico. Los siete instrumentos analizados a bordo de plataformas satelitales son: Sonda Infrarroja Atmosférica (AIRS), Instrumento de Monitoreo Global del Ozono 2 (GOME-2), Espectrorradiómetro de Imágenes de Resolución Moderada (MODIS), Instrumento de Monitoreo del Ozono (OMI), Espectrómetro de Absorción de Imágenes SCanning para Cartografía Atmosférica (SCIAMACHY) y Polarización y Direccionalidad de las Reflectancias Terrestres (POLDER). Los datos GNSS de Ny-Alesund se comparan con observaciones satelitales de IWV en una ventana temporal de 30 minutos y un radio de 100 km. Luego, se estudian las estadísticas y la distribución de las diferencias satélite-tierra en diferentes condiciones. El coeficiente de correlación (R2) con mediciones terrestres es de aproximadamente 0,7 para todos los productos excepto OMI (R2=0,5) y MODIS NIR y POLDER (R2=0,3). OMI muestra un alto sesgo y variabilidad respecto al resto de productos. Los valores RMSE son del orden de 3 mm para todos los satélites, excepto OMI (7 mm) y POLDER (5 mm). El sesgo (MBE) es insignificante para AIRS, cercano a +1,6 mm para GOME-2 y MODIS IR, +0,8 mm para MODIS NIR, +5,9 mm para OMI, -2,7 mm para POLDER y -1,2 mm para SCIAMCHY. Todos los productos satelitales tienden a sobreestimar los valores pequeños de IWV y a subestimar los valores grandes de IWV. La variabilidad también aumenta con IWV. Generalmente se observa una subestimación de los productos satelitales y un aumento de la variabilidad para valores grandes del ángulo cenital solar (SZA). En condiciones de nubosidad, aumentan la subestimación y la variabilidad. El comportamiento estacional está determinado por los valores típicos de nubosidad (CC), SZA e IWV. En verano, es típico encontrar condiciones con valores de IWV grandes, SZA pequeños y CC grandes. Por tanto, en los meses de verano los productos satélite están más sesgados (ya sea positiva o negativamente) y con más variabilidad, pero en términos relativos están menos sesgados y presentan menos variabilidad.

The European Arctic is a region of high interest for climate change. Water vapor plays a fundamental role in global warming; therefore, high-quality wáter vapor monitoring is essential for assimilation in forecast simulations. The seven analyzed instruments on-board satellite platforms are: Atmospheric Infrared Sounder (AIRS), Global Ozone Monitoring Instrument 2 (GOME-2), Moderate- Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Ozone Monitoring Instrument (OMI), SCanning Imaging Absorption Spectrometer for Atmospheric Carthography (SCIAMACHY) and Polarization and Directionality of the Earth’s Reflectances (POLDER). The GNSS data from Ny-Alesund are matched to satellite observations of IWV in a 30-minute temporal window, and 100-km radius. Then, statistics and the distribution of satellite-ground differences under different conditions are studied. The correlation coefficient (R2) with ground-based measurements is about 0.7 for all products except OMI (R2=0.5), and MODIS NIR and POLDER (R2=0.3). OMI shows high bias and variability compared to the rest of products. RMSE values are of the order of 3mm for all satellites, except OMI (7mm) and POLDER (5mm). Bias (MBE) is negligible for AIRS, close to +1.6mm for GOME-2 and MODIS IR, +0.8mm for MODIS NIR, +5.9mm for OMI, -2.7mm for POLDER and -1.2mm for SCIAMCHY. All satellite products tend to overestimate small IWV values and underestimate large IWV values. Variability also increases with IWV. An underestimation of the satellite products and an increase on the variability is generally observed for large Solar Zenith Angle (SZA) values. Under cloudy conditions, underestimation and variability are increased. Seasonal behavior is driven by the typical cloud cover (CC), SZA, and IWV values. In summer, it is typical to find conditions with large IWV, small SZA and large CC values. Therefore, in summer months satellite products are more biased (either positively or negatively) and with more variability, but in relative terms they are less biased and exhibit les variability.