Toutes les gouttes de liquide nuageux et les cristaux de glace proviennent de petites particules appelées aérosols. Par conséquent, les nuages ​​peuvent être sensibles - ou susceptibles - aux variations de particules dans l'espace et le temps qui affectent les caractéristiques des nuages ​​telles que leur étendue, durée de vie, réflectivité, et les précipitations. Les estimations des modèles informatiques de la sensibilité des nuages ​​aux aérosols sont souvent en désaccord avec les estimations de la sensibilité des satellites et indiquent que les nuages ​​modèles sont plus sensibles que les nuages ​​réels.

Pour étudier les différences entre les estimations des modèles et des satellites de la susceptibilité des nuages ​​aux aérosols, des scientifiques du Pacific Northwest National Laboratory du département de l'Énergie des États-Unis ont mené une étude à l'aide de simulateurs de satellites, qui imitent dans un modèle la procédure et le contenu des informations que les instruments satellitaires utilisent pour visualiser les nuages ​​et les aérosols depuis l'espace.

Bien que les modèles aient encore facilement identifié des faiblesses dans la représentation des processus critiques affectant la susceptibilité, l'équipe a constaté que de nombreuses divergences entre les modèles et les estimations satellitaires pouvaient s'expliquer par les limitations de la procédure et du contenu des informations utilisées dans la récupération par satellite, en particulier dans les environnements propres (peu d'aérosols).

Cette étude a identifié les composants des procédures communes de récupération des aérosols satellitaires qui peuvent contribuer aux erreurs dans les estimations satellitaires des susceptibilités. L'étude a montré que les écarts sont réduits lorsque des procédures similaires sont utilisées pour examiner des modèles et des données du monde réel en présence de bruit et du type d'informations disponibles à partir des satellites par rapport aux évaluations qui ignorent les compromis actuellement utilisés pour estimer la susceptibilité depuis l'espace.

L'étude suggère que les estimations satellitaires actuelles ne constituent pas une contrainte forte sur le comportement du modèle, et que les approches conventionnelles de comparaison modèle-satellite qui ignorent les compromis faits dans la production d'estimations satellitaires peuvent conduire à des malentendus scientifiques et conduire les efforts de développement de modèles dans la mauvaise direction. L'article suggère également des moyens d'obtenir des estimations plus précises de la susceptibilité et du forçage à partir des produits lidar actuels, ce qui rendra la comparaison plus juste et cohérente.

Les interactions aérosol-nuage restent une incertitude majeure dans la recherche sur le système terrestre. Des études indiquant que les estimations du modèle de la susceptibilité des nuages ​​aux aérosols dépassent fréquemment les estimations satellitaires ont motivé les reformulations du modèle pour augmenter la concordance. Cette étude a montré que les méthodes conventionnelles d'utilisation des informations satellitaires pour estimer la sensibilité des nuages ​​aux aérosols ne peuvent constituer qu'une faible contrainte sur les modèles car l'estimation est sensible aux erreurs dans les procédures de récupération.

Utiliser des simulateurs satellitaires pour étudier les différences entre les estimations de susceptibilités modélisées et satellitaires, les chercheurs ont découvert que les procédures satellitaires ne pouvaient pas caractériser la susceptibilité dans des conditions de faible charge en aérosols, une situation dans laquelle la théorie et les modèles suggèrent que les nuages ​​sont particulièrement sensibles. Les scientifiques ont quantifié les exigences d'observation nécessaires pour contraindre les modèles et ont découvert que les mesures lidar nocturnes des aérosols fournissaient une meilleure caractérisation de ces conditions ténues.

L'équipe de recherche a conclu que les incertitudes et les limites d'observation doivent être prises en compte lors de la comparaison des modèles et des observations pour comprendre le rôle des aérosols dans le système climatique.