Universität zu Köln

Characterization of clouds and their radiative effects using ground-based instrumentation at a low-mountain site

Ebell, Kerstin (2010) Characterization of clouds and their radiative effects using ground-based instrumentation at a low-mountain site. PhD thesis, Universität zu Köln.

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    Abstract

    The interaction of clouds with radiation and aerosols is the greatest source of uncertainty in future climate projections. Part of the reason is the limited amount of observations of clouds and hence the limited knowledge of cloud macro- and microphysical statistics in connection to their effects on the radiative budget and on the vertical redistribution of energy within the atmosphere. In 2007, the Atmospheric Radiation Measurement program�s (ARM) Mobile Facility (AMF) was operated for a nine-month period in the Murg Valley, Black Forest, Germany, in support of the Convective and Orographically-induced Precipitation Study (COPS). Based on the measurements of the AMF and COPS partner instrumentation, the present study aims at improving the data basis of cloud macro- and microphysical statistics and to assess the potential of the derived cloud properties to estimate the radiative effects of clouds. The synergy of various instruments is exploited to derive a data set of high quality thermodynamic and cloud property profiles with a temporal resolution of 30 s. While quality filters in the cloud microphysical retrieval techniques mostly affect the representativity of ice and mixed clouds in the data sample, water clouds are very well represented in the derived 364,850 atmospheric profiles. In total, clouds are present 72% of the time with multi-layer mixed phase (28.4%) and single-layer water clouds (11.3%) occurring most frequently. In order to evaluate the derived thermodynamic and cloud property profiles,radiative closure studies are performed with independent radiation measurements. In clear sky, average differences between calculated and observed surface fluxes are less than 2.1% and 3.6% for the shortwave and longwave, respectively. In cloudy situations, differences, in particular in the shortwave, are much larger, but most of these can be related to broken cloud situations. The cloud radiative effect (CRE), i.e. the difference of cloudy and clear-sky net fluxes, has been analyzed for the whole nine-month period. The largest surface (SFC) net CRE has been found for multi-layer water (-110 Wm-2) and mixed clouds (-116 Wm-2). The estimated uncertainties in the modeled SFC and top of atmopshere (TOA) net CRE are up to 39% and 26%, respectively. For overcast, single-layer water clouds, sensitivity studies reveal that the SW CRE uncertainty at the SFC and TOA is likewise determined by uncertainties in liquid water path (LWP) and effective radius, if the LWP is larger than 100 gm-2. For low LWP values, uncertainties in SFC and TOA shortwave CRE are dominated by the uncertainty in LWP. Uncertainties in CRE due to uncertainties in the shape of the liquid water content (LWC) profile are typically smaller by a factor of two compared to LWP uncertainties. For the difference between the cloudy and clear-sky net heating rates, i.e. the cloud radiative forcing (CRF), of water clouds, the LWP and its vertical distribution within the cloud boundaries are the most important factors. In order to increase the accuracy of LWC profiles and consequentially of the estimates of CRE and CRF, advanced LWC retrieval techniques, such as the Integrated Profiling Technique (IPT), are needed. The accuracy of a LWC profile retrieval using typical microwave radiometer brightness temperatures and/or cloud radar reflectivities is investigated for two realistic cloud profiles. The interplay of the errors of the a priori profile, measurements and forward model on the retrieved LWC error and on the information content of the measurements is analyzed in detail. It is shown that the inclusion of the microwave radiometer observations in the LWC retrieval increases the number of degrees of freedom, i.e. the independent pieces of information in the measurements, by about 1 compared to a retrieval using measuremets from the cloud radar alone. Assuming realistic measurement and forward model errors, it is further demonstrated, that the error in the retrieved LWC is 60% or larger, if no a priori information is available, and that a priori information is essential for a better accuracy. The results of the present work strongly suggest to improve the LWC a priori profile and the corresponding error estimates in the IPT. However, there are few observational datasets available to construct accurate a priori profiles of LWC, and thus more observational data are needed to improve the knowledge of the a priori profile and the corresponding error covariance matrix.

    Item Type: Thesis (PhD thesis)
    Translated abstract:
    AbstractLanguage
    Die Wechselwirkung von Wolken mit Strahlung und Aerosolen stellt die größte Unsicherheitsquelle in Projektionen des zukünftigen Klimas dar. Ein Grund dafür ist die begrenzte Anzahl an Wolkenbeobachtungen und die daraus resultierende unzulängliche Kenntnis wolkenmakro- und wolkenmikrophysikalischer Eigenschaften, sowie des Effektes der Wolken auf die Strahlungsbilanz und auf die vertikale Verteilung der Energie in der Atmosphäre. Im Jahr 2007 wurde die Mobile Facility (AMF) des Atmospheric-Radiation-Measurement-Programmes (ARM) im Murgtal, Schwarzwald, für neun Monate betrieben. Dabei war sie ein Teil der Convective and Orographically-induced Precipitation Study (COPS). Das Ziel dieser Arbeit ist die Datengrundlage wolkenmakro- und wolkenmikrophysikalischer Eigenschaften zu verbessern, indem AMF-Messungen sowie Messungen anderer COPS-Instrumente ausgewertet werden. Zudem wird das Potenzial der abgeleiteten Wolkeneigenschaften im Hinblick auf die Abschätzung des Strahlungseffektes von Wolken untersucht. Die Synergie verschiedener Instrumente wird ausgenutzt, um einen Datensatz hochwertiger thermodynamischer und wolkenmikrophysikalischer Profile mit einer zeitlichen Auflösung von 30 s abzuleiten. Während Qualitätsfilter im Retrievalverfahren der Wolkeneigenschaften vor allem die Repräsentativität von Eis- und Mischwolken im Datensample beeinträchtigen, werden Wasserwolken sehr gut durch die abgeleiteten 364.850 atmosphärischen Profile erfasst. Insgesamt treten Wolken 72 % der Zeit auf, wobei mehrschichtige Mischwolken (28,4 %) und einschichtige Wasserwolken (11,3 %) am häufigsten vorkommen. Um die abgeleiteten atmosphärischen Profile zu evaluieren, werden Strahlungsschließungsstudien mit unabhängigen Strahlungsmessungen durchgeführt. Im wolkenfreien Fall sind die mittleren Unterschiede zwischen berechneten und beobachteten kurzwelligen bzw. langwelligen Strahlungsflüssen kleiner als 2,1 % bzw. 3,6 %. In bewölkten Situationen sind die Unterschiede wesentlich größer, wobei diese häufig in Zusammenhang mit durchbrochener Bewölkung stehen. Der "Cloud Radiative Effect� (CRE), welcher die Differenz der Nettostrahlungsflüsse im bewölkten und unbewölkten Fall darstellt, wurde für die betrachteten neun Monate untersucht. Mehrschichtige Wasser- und Mischwolken verursachen den größten Netto-CRE am Boden mit -110 Wm-2 bzw. -116 Wm-2. Die Unsicherheiten im berechneten Netto-CRE am Boden betragen bis zu 39 % und am Oberrand der Atmosphäre bis zu 26 %. Für einschichtige Wasserwolken, die den Himmel komplett bedecken, ist in Sensitivitätsstudien gezeigt worden, dass die Unsicherheit im kurzwelligen CRE am Boden und am Oberrand der Atmosphäre gleichermaßen durch die Unsicherheiten im Flüssigwasserpfad (LWP) und im Effektivradius bestimmt werden, wenn der LWP größer als 100 gm-2 ist. Für kleine LWP-Werte dominiert die Unsicherheit im LWP die Unsicherheiten im kurzwelligen CRE am Boden und am Oberrand der Atmosphäre. Unsicherheiten im CRE, die durch Unsicherheiten in der Profilform des Flüssigwassergehaltes (LWC) hervorgerufen werden, sind typischerweise um einen Faktor 2 kleiner im Vergleich zu Unsicherheiten bezüglich des LWPs.Für die Differenz der bewölkten und wolkenfreien Netto-Heizraten, genannt "Cloud Radiative Forcing", von Wasserwolken sind der LWP und seine vertikale Verteilung innerhalb der Wolkengrenzen die wichtigsten Faktoren. Um die Genauigkeit von LWC-Profilen und damit auch die Genauigkeit des berechneten CREs und CRFs zu verbessern, werden weiterentwickelte LWC-Retrievalverfahren wie die "Integrated Profiling Technique" (IPT) benötigt. Die Genauigkeit eines LWC-Retrievalverfahrens, welches Helligkeitstemperaturen eines Mikrowellenradiometers und/oder Radarreflektivitäten eines Wolkenradars verwendet, wird für zwei realistische Wolkenprofile untersucht. Das Zusammenspiel der A-priori-Profil-, Mess- und Vorwärtsmodellfehler wird im Hinblick auf den abgeleiteten LWC-Fehler und auf den Informationsgehalt der Messungen genau untersucht. Es wird gezeigt, dass im Vergleich zu einem Retrieval, welches nur Wolkenradarmessungen nutzt, die Hinzunahme von Mikrowellenradiometerbeobachtungen die Anzahl der Freiheitsgrade, also die Anzahl der unabhängigen Informationen in den Messungen, um ungefähr 1 erhöht. Unter der Annahme realistischer Mess- und Vorwärtsmodellfehler wird weiterhin gezeigt, dass wenn keine A-priori-Information verfügbar ist, der Fehler des abgeleiteten LWCs 60 % oder größer ist. Die A-priori-Information ist daher essentiell, um die Genauigkeit zu verbessern. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen deutlich, dass das A-priori-LWC-Profil und die Beschreibung des A-priori-Fehlers in der IPT verbessert werden müssen. Es existieren jedoch nur wenige Beobachtungsdatensätze, aus denen akkurate A-priori-LWC-Profile abgeleitet werden können. Daher werden mehr Beobachtungsdaten benötigt, um die Kenntnis des A-priori-Profils und der entsprechenden Fehlerkovarianzmatrix zu verbessern.German
    Creators:
    CreatorsEmail
    Ebell, Kerstinkebell@meteo.uni-koeln.de
    URN: urn:nbn:de:hbz:38-32537
    Subjects: Earth sciences
    Uncontrolled Keywords:
    KeywordsLanguage
    Wolken, Strahlung, FernerkundungGerman
    Clouds, radiation, remote sensingEnglish
    Faculty: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
    Divisions: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät > Institut für Geophysik und Meteorologie
    Language: English
    Date: 2010
    Date Type: Completion
    Date of oral exam: 25 November 2010
    Full Text Status: Public
    Date Deposited: 29 Dec 2010 14:31:33
    Referee
    NameAcademic Title
    Crewell, SusanneProf. Dr.
    URI: http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/3253

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