Potential and limitations of using satellite data to evaluate the spatial detail in climatological air temperature maps

Abstract

Detailed patterns of spatial variability in surface temperature can be observed with the use of thermal infrared data from satellites. A method is developed to use clear-sky thermal infrared satellite data to evaluate traditional monthly average maximum air temperature maps interpolated from observations at surface stations using a statistical thin plate smoothing spline method. Results of comparisons over Alberta, Manitoba and Saskatchewan from June to October, for the years 2001 to 2005, are presented. The satellite data allow identification of some limitations in the interpolation technique at high altitudes in mountain ranges and in datasparse areas due to low station density. In the data-sparse areas, the highest discrepancies could be linked to the unrepresentativeness of the stations because of different land cover or the presence of water bodies. Conversely, the interpolated air temperature maps allow the identification of problems with using thermal infrared data to estimate near-surface air temperatures in areas of significant moisture deficit and at the locations of water bodies. réSuMé [Traduit par la rédaction] On peut observer des configurations détaillées de la variabilité spatiale de la température de surface au moyen des données infrarouge thermique des satellites. Nous mettons au point une méthode permettant d'utiliser les données satellitaires infrarouge thermique par ciel clair pour évaluer les cartes conventionnelles de température maximale moyenne mensuelle de l'air, interpolées d'après les observations aux stations de surface selon une méthode statistique de splines de lissage « plaque mince ». Nous présentons les résultats comparatifs au-dessus de l'Alberta, du Manitoba et de la Saskatchewan de juin à octobre pour les années 2001 à 2005. Les données satellitaires permettent l'identification de certaines limites dans la technique d'interpolation aux altitudes élevées dans les chaînes de montagnes et dans les régions pauvres en données à cause de la faible densité de stations. Dans les régions pauvres en données, les divergences les plus marquées pourraient s'expliquer par la non-représentativité des stations attribuable à des couvertures terrestres différentesou à la présence de masses d'eau. Réciproquement, les cartes de température de l'air interpolées permettent l'identification de problèmes quand on utilise les données infrarouge thermique pour estimer les températures de l'air près de la surface dans les régions où le déficit d'humidité est important et aux endroits où se trouvent des masses d'eau.