Measurements of the atmosphere by satellite were first collected in the 1960s. However, it was not until the mid-1990s that these observations were translated into systematic improvements of numerical weather forecasts. We present here the data and methodology of data assimilation that enabled this achievement. Data assimilation is essentially a filtering processing that exploits the (assumed) known error statistical properties of the observations and of the underlying numerical model in which data are assimilated. It is also a process which corrects the state of the numerical model with physical observations of the real world. This part relies on (assumed) known physical laws to relate meteorological quantities (such as temperature, humidity, pressure, and wind) to observables. Atmospheric data collected by satellite all come from the interaction of electromagnetic waves with the atmosphere. Satellite data assimilation has greatly supported the progress in numerical weather prediction and holds promises for climate studies, for example via reanalysis.

Les premières mesures de l’atmosphère par satellite remontent aux années 1960. Cependant, ce n’est que depuis le milieu des années 1990 que ces observations se sont traduites par des améliorations systématiques dans les prévisions numériques du temps. Cet article présente les données et les méthodes d’assimilation de données qui ont permis d’arriver à ce résultat. L’assimilation de données est essentiellement un filtre qui exploite les propriétés (supposées) connues des erreurs des observations et du modèle numérique dans lequel ces observations sont assimilées. L’assimilation est aussi un processus qui contraint le modèle numérique à reproduire les observations physiques du monde réel. Cette partie repose sur des lois physiques (supposées) connues reliant les différents paramètres météorologiques (tels que température, humidité, pression et vent) aux observables. Les données météorologiques collectées par les satellites résultent toutes de l’exploitation d’interactions entre l’atmosphère et les ondes électromagnétiques. L’assimilation des données satellite a beaucoup contribué aux progrès en prévision numérique du temps et pourrait contribuer de manière significative aux études sur le changement climatique, par exemple via la réanalyse.