Universität zu Köln

Maahn, Maximilian (2015). Exploiting vertically pointing Doppler radar for advancing snow and ice cloud observations. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Ice and snow particles play a key role in the atmosphere of the Earth and affect—among others—cloud physics and radiative properties, precipitation, and surface albedo. As a consequence, ice and snow have major impact on weather and climate. However, in situ observations of ice clouds and snowfall are difficult and sparse. This leads to a great potential of remote sensing, which can provide observations at high temporal and spatial resolutions. Among the various types of remote sensing instruments, ground-based vertically pointing Doppler radars are one of the most promising concepts: Doppler radars are the only instruments which can penetrate also optically thick clouds and, at the same time, are capable of measuring the fall velocity of hydrometeors. However, the observables of Doppler radars are only indirectly linked to cloud and precipitation properties. The required transfer functions are not uniquely defined resulting in substantial uncertainties of radar-based ice cloud and snowfall retrievals. In the context of studying ice and snow with radars, this study investigates two key issues: (I) the need for additional snowfall measurements with radar and (II) the potential of higher moments of the radar Doppler spectrum for observing ice cloud properties. To address Key Issue I, an improved spectral processing scheme for the MRR, a compact precipitation Doppler radar, is introduced. The scheme significantly enhances the radar sensitivity and allows observations of snowfall profiles (Publication I). One year of MRR observations from three polar sites in East Antarctica and Svalbard are investigated with respect to changes of snowfall within the vertical column (Publication II). The transformation found is used for assessing the snowfall measurement uncertainties of the radar onboard the CloudSat satellite which is the only source of global snowfall estimates. However, the lowest 1200 m above the surface are contaminated by ground clutter so that the measurements cannot be exploited (blind zone). The analysis shows that snowfall amount is underestimated when using CloudSat. Also, a blind zone reduced by 50% does not improve the snowfall estimation in all aspects. For Key Issue II, the potential of higher moments for observations of ice cloud properties, an advanced radar simulator capable of simulating the full Doppler radar spectrum is developed (Additional Study I). The radar simulator is used to forward model in situ aircraft observations of stratocumulus ice clouds obtained during the ISDAC campaign in Alaska (Publication III). The combination of in situ data and ground-based radar observations with the 35 GHz MMCR radar in Barrow, Alaska, is used to develop a novel method for deriving temperature-dependent particle mass-size relations. Subsequently, the impact of replacing measurements by various parameterizations is investigated for projected particle area and particle size distribution. For this, moments of the radar Doppler spectrum of the MMCR are statistically compared to forward modeled ISDAC data. It is found that the use of higher moments of the Doppler spectrum such as skewness and kurtosis as well as the slopes of the Doppler peak gives additional information when identifying the parameterization methods which lead to most consistent results. Radar-based ice cloud retrievals are often underdetermined and additional observables are desirable. The potential of increasing the number of observables using higher moments and slopes is evaluated based on the developed forward model, parameterizations, and coefficients (Additional Study II). An idealized retrieval based on simulated measurements is successfully developed for moderate turbulence levels. Retrieved are parameters describing particle mass, area, and size distribution. It is shown that a retrieval including higher moments and the slopes provides a higher number of degrees of freedom for signal than a dual-frequency retrieval based on the conventional moments such as radar reflectivity factor and mean Doppler velocity. This highlights the great potential for enhancing observations of ice clouds with higher radar moments.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:	Abstract Language Eis- und Schneepartikel spielen in der Erdatmosphäre eine Schlüsselrolle. Sie beeinflussen Prozesse und Strahlungseigenschaften von Wolken, Niederschlag und die Oberflächenalbedo, wodurch sie wesentlichen Einfluss auf Wetter und Klima haben. Allerdings sind in situ Messungen von Eiswolken und Schneefall schwierig und selten. Hieraus ergibt sich ein großes Potential von Fernerkundungsverfahren, die kontinuierliche Beobachtungen bei hohen zeitlichen und räumlichen Auflösungen liefern können. Unter den verschiedenen Fernerkundungsverfahren, sind vertikal ausgerichtete, bodengebundene Dopplerradare besonders hervorzuheben: Sie sind das einzige Instrument das sowohl durch optisch dicke Wolken hindurch schauen kann als auch die Fallgeschwindigkeit von Hydrometeoren messen kann. Die Beobachtungsgrößen von Dopplerradaren sind jedoch nur indirekt mit Eigenschaften von Eiswolken und Niederschlag verbunden, was zu erheblichen Unsicherheiten bei der Anwendung von radarbasierten Retrievals führt. In diesem Zusammenhang werden in dieser Arbeit zwei Schwerpunkte untersucht: (I) die Notwendigkeit von zusätzlichen Beobachtungen von Schneefall mittels Radars und (II) das Potential höherer Momente des Radardopplerspektrums für die Beobachtung mikrophysikalischer Eigenschaften von Eiswolken. Zur Behandlung von Schwerpunkt I wird ein verbessertes, spektrales Prozessierungsverfahren für MRR, ein kompaktes Dopplerradar, vorgestellt. Das neue Verfahren verbessert die Sensitivität des Radars deutlich und erlaubt die Aufzeichnung von vertikalen Schneefallprofilen (Publikation I). Es werden jeweils zwölfmonatige MRR Beobachtungen von drei polaren Stationen in der Ostantarktis und auf Spitzbergen auf vertikale Veränderungen des Schneefallprofils untersucht. Die Ergebnisse werden verwendet, um auf die Unsicherheit von Schneefallmessungen mit dem Radar des CloudSat Satelliten zurückzuschließen (Publikation II). CloudSat kann zwar als einziges Instrument globale Beobachtungen von Schneefall aufzeichnen, jedoch sind die untersten 1200 m der Atmosphäre durch Festechos der Erdoberfläche kontaminiert und können nicht verwendet werden. Es wird gezeigt, dass dies die mittels CloudSat beobachtete Schneefallmenge verringert und dass selbst eine Reduzierung des von Festechos betroffenen Höhenbereichs um 50% solche Fehler nicht vollständig beheben würde. Für Schwerpunkt II, das Potential höherer Momente zur Beobachtung von Eiswolkeneigenschaften, wird ein fortschrittlicher Radarsimulator entwickelt, der auch vollständige Dopplerspektren simulieren kann (Weiterführende Studie I). Der Radarsimulator wird benutzt, um in situ Flugzeugbeobachtungen von Stratocumulus-Eiswolken zu simulieren, die während der ISDAC Kampagne in Alaska aufgezeichnet wurden (Publikation III). Die Kombination von Flugzeugdaten und Beobachtungen des 35 GHz MMCR Radars in Barrow, Alaska, wird verwendet, um eine neuartige Methode zur Bestimmung temperaturabhängiger Massen-Größen Verhältnisse für Eispartikel zu entwickeln. Im nächsten Schritt werden Messungen von projizierter Partikelfläche und Partikelgrößenverteilung durch geeignete Parametrisierungen ersetzt und die Veränderung untersucht. Dazu werden die vorwärts modellierten Flugzeugmessungen mit MMCR Beobachtungen statistisch verglichen. Es wird gezeigt, dass höhere Momente der Dopplerspektren, wie Schiefe und Wölbung sowie die linke und rechte Steigung des Dopplerpeaks, zusätzliche Informationen für die Bestimmung der geeignetsten Parametrisierungen liefern können. Radarbasierende Retrievals sind häufig durch den Mangel an Messgrößen unterbestimmt. Um zu untersuchen ob höhere Momente und Steigungen als zusätzliche Messgrößen für Retrievals geeignet sind, werden die hier entwickelten Parametrisierungen, Koeffizienten und das Vorwärtsmodel verwendet (Weiterführende Studie II). Für moderate Turbulenzbedingungen kann ein idealisiertes Retrieval für Parameter zur Beschreibung von Partikelmasse, -fläche und -größenverteilung erfolgreich entwickelt werden. Die Ergebnisse zeigen, dass Retrievals, welche höhere Momente und Steigungen verwenden, mehr Freiheitsgrade erfassen können als Retrievals, welche zwei verschiedene Frequenzen, jedoch nur die herkömmlichen Momente, Radar-Reflektivitätsfaktor und mittlere Dopplergeschwindigkeit, verwenden. Dies unterstreicht das große Potential von höheren Momenten für verbesserte Beobachtungen von Eiswolken. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Maahn, Maximilian mmaahn@meteo.uni-koeln.de UNSPECIFIED UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-60027
Date:	2015
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Geosciences > Institute for Geophysics and Meteorology
Subjects:	Earth sciences
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language remote sensing English radar English clouds English ice English meteorology English parameterization English CloudSat English MRR English snowfall English
Date of oral exam:	14 January 2015
Referee:	Name Academic Title Löhnert, Ulrich PD Dr. Neggers, Roel Prof. Dr. Russchenberg, Herman Prof. Dr.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/6002