Ce projet automatise le contrôle qualité des données atmosphériques de niveau L2A pour générer des données L2B exploitables. Il applique des filtres empiriques basés sur l'analyse des hauteurs de couche limite (MLH) dérivées de STRATfinder, en tenant compte des seuils temporels relatifs au lever et coucher du soleil. Les algorithmes détectent et corrigent les anomalies comme les couches résiduelles nocturnes ou les valeurs bloquées, garantissant des données fiables pour l'analyse climatologique et la recherche environnementale.

STRATfinder est un outil scientifique dédié à l'analyse fine de la structure verticale de l'atmosphère, notamment la détection des hauteurs de la couche limite atmosphérique (ABLH et MLH) et du mélange turbulent. Il exploite des données lidar haute résolution pour tracer des couches atmosphériques avec une précision temporelle d'une minute, en utilisant des algorithmes avancés comme le 'pathfinder'. Développé par des chercheurs du CNRS et de l'IPSL, il est utilisé dans des programmes de recherche internationaux comme ACTRIS et ICOS pour améliorer la compréhension des processus atmosphériques.

Ce projet développe des algorithmes pour corriger les biais de recouvrement (overlap) des ceilomètres CHM15k utilisés en observations atmosphériques. Basé sur des méthodes statistiques et des modèles de température, il permet d'améliorer la précision des données lidar sous des conditions de couche limite bien mélangée. Les outils générés aident à analyser l'impact des corrections sur les gradients de température et à détecter les artefacts dans les modèles, notamment pour des sites comme Aosta, Magurele-Rado ou Cabauw.