Khosravian Ghadikolaei, Kobra (2017). CO2 Profiling in the Lower Troposphere using a High Spectral Resolution Infrared Radiometer. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

The rapid increase of CO2 concentration in the atmosphere due to the anthropogenic activities since the beginning of the industrial revolution in 1750 makes CO2 the most important anthropogenic atmospheric trace gas. Improvements in space-based and ground-based instrumentation during the last decades provide a high potential to observe atmospheric CO2 spatial and temporal variability in unprecedented details. The interaction of atmospheric CO2 with the terrestrial ecosystem such as plant photosynthesis and soil respiration can produce a considerable diurnal change in the CO2 concentration near the surface. The measurement of this diurnal evolution would provide a valuable tool to study the land-vegetation interaction with the atmospheric CO2. Such a tool would also be useful to help evaluate the output of numerical models which predict the CO2 flux near the surface. However, despite all improvements in the measurement capability, capturing this diurnal change in the boundary layer still remains a challenge. One possibility to improve the observation of the diurnal CO2 cycle is to use the Fourier Transform InfraRed (FTIR) spectrometer. One example of ground-based FTIR spectrometer is Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI). The AERI was installed in 2011, at Jülich ObservatorY for Cloud Evolution (JOYCE), in Germany. It measures the downwelling atmospheric radiation in the mid-infrared region from 520 cm−1 (19 μm) to 3020 cm−1 (3.3 μm). High temporal (less than 30 s) and spectral (better than 1 cm−1) resolution as well as continuous measurements of the AERI give the opportunity to retrieve the atmospheric thermodynamic profiles and cloud properties. In addition, the AERI also observes the emission from several trace gas absorption bands, such as the 15 μm CO2 band. These bands can be used to provide useful information about the atmospheric concentration of these trace gases. In the present work, the ability to retrieve profiles of CO2 over the diurnal cycle from AERI-observed radiances is investigated. For this purpose, an algorithm, called AERIoe is utilized and modified to retrieve the CO2 profile in the boundary layer. Prior to applying the AERIoe to real AERI measurements, simulated radiances are used to evaluate the potential of retrieving atmospheric CO2 concentration from AERI radiance observations. A line-by-line radiative transfer model (LBLRTM) using numerical model profiles as input are utilized to compute downwelling radiances, which are convolved with the instrument function and random noise added in order to simulate an AERI observation. In the first step, a constant atmospheric mixing ratio is considered for the atmospheric CO2 profile. AERIoe results show about 2 ppm overestimation in retrieving the constant CO2 mixing ratio. In order to improve the results, reduced noise, which can be interpreted as using temporally averaged AERI radiances, is added to the simulated radiances. These results show considerable improvement compared to the previous results where by ∼ 70% of the retrieved values are within the expected uncertainty. However, a constant atmospheric profile can not provide any information related to the diurnal change of CO2 concentration near the surface, meaning that a profile which can represent the diurnal CO2 variation needs to be retrieved. Due to the low numbers of degrees of freedom for signal in retrieving the CO2 concentration, the CO2 profile is parametrized using an exponential function. This exponential function gives the opportunity to calculate the CO2 profile by retrieving 2 shape parameters, rather than retrieving whole profile. In order to evaluate the modified AERIoe, simulated radiances with the reduced noise for one month are provided to the algorithm. The AERIoe is then run while temperature and humidity profiles are considered as known profiles. The CO2 concentrations in different levels are captured quite accurately by the algorithm where the root mean square values between true and retrieved CO2 concentrations are 6.8, 5.4, 4.0 and 1.9 ppm at the surface, 90 m, 200 m and 1 km respectively. The retrieved profiles improved the root mean square between true and prior profiles by ∼ 50%. The algorithm is then used to retrieve the temperature, humidity and CO2 profiles simultaneously. These results show a significant reduction in the CO2 degrees of freedom which causes poor retrieval results. Consequently, a second method is used wherein a principal component noise filter is applied to reduce the random error in the AERI observations. High temporal resolution simulated radiances are used to test the new method. The results of the AERIoe run with the noise-filtered radiances demonstrate considerable improvement in retrieving the CO2 concentration near the surface. The AERIoe is then applied to real AERI observations from two clear sky days at Ju ̈lich to retrieve profiles of CO2. The tower in-situ measurements at Jülich are utilized to compare with the retrieved CO2 concentration near the surface. It is shown that the AERI radiances have the potential to capture the diurnal variation of the CO2 concentration near the surface. The retrieved values for the surface CO2 concentration show between 5 to 10 ppm difference with the tower measurements during these two days, while the uncertainties in the retrieved values are between 4 to 7 ppm. The AERI radiances are also used to estimate the height where the CO2 concentration deviates from its background value. The diurnal change of the derived heights for one of these two days are in good agreement with the expected diurnal change of the boundary layer for a sunny and clear sky day.

Item Type: Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:
AbstractLanguage
Der schnelle Anstieg der CO2 Konzentration in der Atmosphäre, der seit dem Beginn der industriellen Revolution ab 1750 durch anthropogene Aktivitäten hervorgerufen wird, macht CO2 zum wichtigsten anthropogenen Spurengas der Atmosphäre. Fortschritte der satelliten- und bodengestützten Messtechnik in den letzten Jahrzehnten bieten ein hohes Potential, die räumliche und zeitliche Veränderung von atmosphärischem CO2 in noch nie da gewesenem Detail zu erfassen. Das Zusammenspiel von atmosphärischem CO2 und dem irdischen Ökosystem, zum Beispiel durch Pflanzenphotosynthese und Bodenatmung, kann einen erheblichen Tagesgang in der oberflächennahen CO2 Konzentration verursachen. Messungen dieses Tagesgangs wären ein wertvolles Hilfsmittel zur Untersuchung des Zusammenspiels von Land und Vegetation mit dem atmosphärischen CO2. Ein solches Hilfsmittel könnte außerdem eine Beurteilung von numerischen Modellen, die den oberflächennahen CO2 Fluss vorhersagen, ermöglichen. Trotz Verbesserung der Messungmöglichkeiten ist die Messung dieses Tagesgangs in der Grenzschicht nach wie vor eine Herausforderung. Eine Möglichkeit, die Beobachtung des CO2 Tagesgangs zu verbessern, ist die Benutzung eines Fourier Transform InfraRot (FTIR) Spektrometers. Das Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI) ist ein Beispiel eines bodengestützten FTIR Spektrometers. AERI wurde 2011 am Jülich ObservatorY for Cloud Evolution (JOYCE) in Deutschland installiert. Es misst die einfallende atmosphärische Strahlung im mittleren Infrarotbereich von 520 cm−1 (19 μm) bis 3020 cm−1 (3.3 μm). Eine hohe zeitliche (weniger als 30s) und spektrale (besser als 1 cm−1) Auflösung sowie kontinuierliche Messungen des AERI ermöglichen es, thermodynamische Atmosphärenprofile und Wolkeneigenschaften zu erfassen. Außerdem beobachtet AERI die Emission von mehreren Absorptionsbanden von Spurengasen, zum Beispiel die 15 μm CO2 Bande. Diese Banden können benutzt werden, um Informationen über atmosphärische Spurengaskonzentration zu liefern. In der vorliegenden Arbeit wird die Möglichkeit untersucht, Profile von CO2 im Tagesgang durch von AERI gemessene Strahldichten zu erfassen. Zu diesem Zweck wird ein AERIoe genannter Algorithmus benutzt und angepasst um CO2 Profile in der Grenzschicht ableiten. Bevor AERIoe auf reale AERI-Messungen angewandt wird, werden simulierte Strahldichten benutzt, um das Ableitungsotential atmosphärischer CO2-Konzentrationen aus der Strahldichtemessung von AERI zu evaluieren. Ein line-by-line radiative transfer model (LBLRTM), das Profile von numerischen Modellen als Eingabe benutzt, wird benutzt, um einfallende Strahldichten zu berechnen, welche mit der Sensorfunktion gefaltet werden und mit zufälligem Rauschen versehen werden, um Messungen von AERI zu simulieren. Im ersten Schritt wird ein konstantes Mischungsverhältnis des atmosphärischen CO2 Profils angenommen. Ergebnisse von AERIoe überschätzen das konstante CO2 Mischungsverhältnis um etwa 2 ppm. Um die Ergebnisse zu verbessern, wird ein reduziertes Rauschen zu der simulierten Strahldichte addiert. Dieses reduzierte Raschen kann als zeitlich gemittelte AERI Strahldichte aufgefasst werden. Diese Ergebnisse zeigen eine erhebliche Verbesserung verglichen zu vorherigen Ergebnissen: Etwa 70% der abgeleiteten Werte liegen innerhalb der erwarteten Unsicherheit. Jedoch kann ein konstantes atmosphärisches Profil keine Informationen über den Tagesgang der oberflächennahen CO2 Konzentration liefern, sodass ein Profil, das den Tagesgang repräsentieren kann, abgeleitet werden muss. Auf Grund der geringen Anzahl an Freiheitsgraden für das Signal beim Ableiten der CO2 Konzentration wird das CO2 Profil mithilfe einer Exponentialfunktion parametrisiert. Diese Exponentialfunktion ermöglicht es, CO2 Profile zu berechnen, indem 2 Parameter anstelle des ganzen Profiles abgeleitet werden. Zur Evaluation des modifizierten AERIoe Algorithmus, wird er auf simulierte Strahldichten mit reduziertem Rauschen angewendet. AERIoe wird dabei mit bekannt angenommen Temperatur- und Feuchteprofilen ausgeführt. Die CO2 Konzentrationen in unterschiedlichen Höhen werden von dem Algorithmus ziemlich genau erfasst: Die mittlere quadratische Abweichung zwischen wahren und erfassten Konzentrationen ist jeweils 6.8, 5.4, 4.0 und 1.9 ppm an der Oberfläche und in 90 m, 200 m und 1 km Höhe. Die abgeleiteten Profile verbessern die mittlere quadratische Abweichung zwischen wahren und a Priori Profilen um etwa 50%. Dann wird der Algorithmus benutzt, um die Temperatur-, Feuchte- und CO2 Profile gleichzeitig abzuleiten. Die Ergebnisse zeigen eine signifikante Reduktion der Freiheitsgrade und damit einhergehend eine Verschlechterung der Ableitung von CO2 Profilen. Infolgedessen wird eine zweite Methode benutzt, in der ein Hauptkomponenten-Rauschfilter angewandt wird, um den zufälligen Fehler in den AERI Messungen zu reduzieren. Um diese neue Methode zu testen, werden simulierte Strahldichten mit hoher zeitlicher Auflösung benutzt. Die Ergebnisse von AERIoe mit den gefilterten Strahldichten zeigen eine erhebliche Verbesserung in der Erfassung von oberflächennahen CO2 Konzentrationen. AERIoe wird letzlich auf reale AERI Messungen von zwei Strahlungstagen in Jülich angewandt, um CO2 Profile abzuleiten. Die in-situ Messungen des Messmasts in Jülich werden mit den abgeleiteten oberflächennahen CO2 Konzentrationen verglichen. Es wird gezeigt, dass die Strahldichten von AERI das Potential haben, den Tagesgang der oberflächennahen CO2 Konzentration darzustellen. Die abgeleiteten oberflächennahen CO2 Konzentration unterscheiden sich an diesen zwei Tage zwischen 5 und 10 ppm von den Messungen am Mast, während die Unsicherheiten in den abgeleiteten Konzentration zwischen 4 und 7 ppm liegen. Die AERI Strahldichten werden auch benutzt, um die Höhe abzuschätzen, ab der die CO2 Konzentration vom Hintergrundwert abweicht. Der Tagesgang der abgeleiteten Höhen für einen dieser zwei Tage ist in Übereinstimmung mit dem erwarteten Tagesgang der Grenzschicht für einen Strahlungstag.German
Creators:
CreatorsEmailORCID
Khosravian Ghadikolaei, Kobrakobra@meteo.uni-koeln.comUNSPECIFIED
URN: urn:nbn:de:hbz:38-87047
Subjects: Natural sciences and mathematics
Uncontrolled Keywords:
KeywordsLanguage
CO2 profiling, Infrared Spectrometer, AERI, AERIe, Retrieval Algorithm,UNSPECIFIED
Faculty: Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions: Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Institut für Geophysik und Meteorologie
Language: English
Date: 2017
Date of oral exam: 16 October 2017
Referee:
NameAcademic Title
Löhnert, UlrichPD. Dr.
Wagner, AndreasProf. Dr.
Turner, David D.Dr.
Refereed: Yes
URI: http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/8704

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