Marek, Jacob ORCID: 0000-0001-9059-6458 (2020). Characterizing maritime trade-wind convection using the HALO Microwave Package (HAMP). PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

This thesis explores the marine trade-wind convection and the clouds forming within by using spatial-high-resolution airborne remote sensing observations taken from the German High Altitude and LOng range research aircraft (HALO). The nadir-pointing HALO Microwave Package (HAMP) is the central tool of this thesis. HAMP comprises a cloud radar and a 26-channel microwave radiometer (MWR, 22–183 GHz), for which the atmosphere and clouds are semitransparent. The shallow cumulus clouds, like they regularly occur in the trade-wind region, are of particular interest for better understanding the climate. Several studies (e.g., Bony and Dufresne, 2005; Schneider et al., 2017) identified such clouds as a main source of model spread in climate projections. The challenge of this kind of ubiquitous clouds in the models is partly due to large spread in global observations which can be related to the small scale of shallow cumuli and the coarse-scale observations from satellites. This thesis combines three studies around HAMP from the characterization of the HAMP MWR, over the development of MWR retrievals for liquid clouds to the application by evaluating two cloud-resolving simulations. The HAMP MWR is characterized by investigating the random noise of each channel, the covariance within each of the five frequency bands, the brightness temperature (BT) offset, the offset stability, and by suggesting an offset correction. The offset and stability of the HAMP BT acquisitions are studied by comparing the measured BTs to synthetic measurements based on forward-simulated dropsondes. Offsets between −11 and +6 K show a spectral dependency, which repeatedly appears but is shifted between flights. The offsets are most likely caused by uncertainties in the calibration method and changing environmental conditions of the MWR in the belly pod during take-off and ascending. However, an offset correction based on the dropsondes can be developed for each channel as a function of the flight. To better interpret the HAMP BT observations, novel retrievals are developed based on a realistic database of synthetic measurements and corresponding atmospheric profiles. Retrievals of the liquid water path (LWP), rainwater path (RWP), and integrated water vapor (IWV) are developed to describe the clouds and their environment. The retrieved IWV using the offset-corrected BTs agrees with coincident dropsondes and water vapor lidar measurements by 1.4 kg/m² . The theoretical assessment of LWP shows that the LWP error is below 20 g/m² for LWP below 100 g/m² . The absolute LWP error increases with increasing LWP, but the relative error decreases from 20 % at 100 g/m² to 10 % at 500 g/m². The RWP retrieval, which uses the radar in addition to the MWR, can reliably detect RWP larger than 10 g/m² with a Gilbert skill score > 0.75. The retrieval results are summarized in a comparison of the clouds and their moisture environment in the two tropical seasons, which are represented by the field experiments in December 2013 (dry season) and in August 2016 (wet season). Clouds were more frequent, and their average LWP and RWP were higher in the dry season than in the wet season. However, deeper convection with the formation of large frozen particles was less frequent in the dry season. It is hypothesized, that the lower degree of cloud organization in the dry season led to smaller systems with more overall cloud cover. The higher degree of randomness in the dry season comes along with less extremes and is reflected by a narrower distribution of IWV. The variability between (especially the wet-season) flights shows, how statistics from airborne campaigns are affected by the choice of the individual flight pattern. The more homogeneous and cloudy statistics of the dry season are used to assess the representation of shallow cumulus convection and the cloud formation over the ocean in two cloud-resolving simulations generated with the ICON model. The HAMP radar and a backscatter lidar are used for detecting cloud top height (CTH), base height, and precipitation, and the MWR stratifies the cases by LWP. Forward simulators are used to derive the same measurements synthetically from the model data while applying the same instrument-specific cloud-detection thresholds. The analysis reveals a bimodal structure of the CTH. The lower mode relates to boundary layer driven clouds, while the upper mode is driven by moist shallow convection, trapped under the trade inversion at about 2.3 km above sea level. The storm-resolving model (SRM) with 1.25 km horizontal grid spacing resolves the two cloud layers to a limited extend. Most CTHs in the SRM are above the observed lower CTH mode, and top height increases with LWP. The second model with a 300 m grid (large-eddy model, LEM) represents better the observed bimodal distribution of CTH. However, the microphysical schema of neither model can produce in-cloud drizzle-sized particles that were often observed by the radar. This application study shows, how HAMP on HALO provides insightful data to help closing the uncertainty in the models, if interpreted thoroughly.

Item Type: Thesis (PhD thesis)
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AbstractLanguage
Diese Arbeit untersucht konvektive maritime Wolken im Passat. Dazu wurden Messflüge mit dem deutschen Forschungsflugzeug HALO (engl. High Altitude and LOng range) durchgeführt. Das in Nadirrichtung schauende HALO MikrowellenPaket (HAMP) ist dabei das zentrale Instrument dieser Arbeit. HAMP kombiniert ein Wolkenradar und ein Mikrowellenradiometer (MWR, 22–183 GHz) mit 26 Kanälen. Für beide sind Atmosphäre und Wolken halb-transparent. Die Untersuchung der niedrigen Cumulus Wolken, die sich regelmäßig in der Passatregion bilden, ist vor allem für ein besseres Klimaverständnis relevant. Verschiedene Studien (z.B. Bony and Dufresne, 2005; Schneider et al., 2017) identifizierten diese Wolken als einen Hauptgrund für die Vorhersagespannweite von Klimamodellen. Die Herausforderung diesen weit verbreiteten Wolkentyp zu modellieren, liegt zum Teil in der Variabilität, die globale Beobachtungsdaten geben. Diese Variabilität lässt sich auf die geringe räumliche Ausdehnung dieser Wolken im Verhältnis zur räumlichen Auflösung von Mikrowellensatelliten zurückführen. Die vorliegende Arbeit vereint drei Studien mit HAMP, beginnend mit der Charakterisierung der HAMP MWR, über die Entwicklung von MWR Retrievals für Flüssigwasserwolken bis hin zur Anwendung in der Bewertung von wolkenauflösenden Simulationen. Das HAMP MWR wird durch die Untersuchung des Kanalrauschens, der Kovarianz in jedem der fünf Frequenzbänder, des Versatzes der Helligkeitstemperaturen (BT, brightness temperature) und der Versatzstabilität charakterisiert. Der HAMP-BT-Versatz und seine Stabilität werden untersucht, indem die gemessenen BT mit synthetischen BT aus Vorwärtsrechnungen basierend auf Fallsonden verglichen werden. Die Abweichungen zwischen −11 und +6 K zeigen eine spektrale Abhängigkeit, die sich, zwar mit Versatz, von Flug zu Flug wiederholt. Höchstwahrscheinlich wird dieser Versatz durch Unsicherheiten im Kalibrationsverfahren sowie Änderungen der Umgebungsparameter in der Instrumentenverkleidung des MWR hervorgerufen. Dennoch kann eine Korrektur für den BT-Versatz in jedem Kanal in Abhängigkeit vom Flugtag entwickelt werden. Um die HAMP-BT-Beobachtungen einfacher zu interpretieren, werden neue Retrieval entwickelt, die auf einer Datenbank mit realistischen Fällen synthetischer Messungen und dazugehörigen Atmosphärenprofilen basieren. Um die Wolken und ihre Umgebung zu beschreiben, werden Retrievals für den Flüssigwasserpfad (LWP, liquid water path), den Regenwasserpfad (RWP, rain water path) und den integrierten Wasserdampf (IWV, integrated water vapor) entwickelt. Der gewonnene IWV, basierend auf um den BT-Versatz korrigierten BT, zeigt eine Übereinstimmung mit Fallsonden und Wasserdampflidarmessungen besser als 1.4 kg/m² . Die theoretische Untersuchung der LWP-Genauigkeit ergibt, dass für einen LWP unter 100 g/m² der Fehler kleiner als 20 g/m² ist. Der absolute Fehler nimmt mit zunehmenden LWP zu, der relative Fehler verringert sich jedoch von 20 % bei 100 g/m² zu 10 % bei 500 g/m² . Das RWP Retrieval nutzt zusätzlich zum MWR auch das Radar und erkennt verlässlich Regen mit RWP größer als 10 g/m² mit einem Gilbert-Skill-Wert von über 0.75. Die Retrievalergebnisse werden in einem Vergleich der Wolken und ihrer Wasserdampfumgebnung in den zwei tropischen Jahreszeiten zusammengefasst. Die Jahreszeiten sind durch Feldexperimente im Dezember 2013 (Trockenzeit) und August 2016 (Regenzeit) vertreten. Der Bedeckungsgrad und der LWP und RWP in den Wolken waren höher in der Trockenzeit als in der Regenzeit. Tiefe Konvektion mit der Bildung von großen Eispartikeln war jedoch seltener in der Trockenzeit. Es wird vermutet, dass eine geringere Selbstorganisation der Wolken in der Trockenzeit generell zu kleineren, aber mehr Wolken führte. Die größere Grad an Zufälligkeit in der Trockenzeit geht mit weniger Extrema einher und stellt sich durch eine schmalere IWV-Verteilung dar. Die Variabilität zwischen den Flügen, vor allem jenen der 2016er Messungen, zeigen, wie die Statistik von Flugzeugmessungen durch die Wahl der Flugmuster beeinflusst wird. Die homogenere und wolkenreichere Statistik der Trockenzeit wird genutzt, um die Wiedergabe von niedriger Konvektion und Wolken über dem Ozean in zwei wolkenauflösenden Simulationen des ICON Modells zu untersuchen. Das HAMP Radar und ein Rückstreulidar werden zur Erkennung von Wolkenoberkanten, -unterkanten und Niederschlag genutzt. Zusätzlich erlaubt das MWR die Klassifikation nach LWP. Vorwärtsrechnungen werden genutzt, um vergleichbare synthetische Messungen aus den Modelldaten zu erzeugen und um anschließend die gleichen instrumentenspezifischen Wolkenschwellwerte anzusetzen. Die Beobachtungen zeigen eine bimodale Verteilung der Wolkenoberkantenhöhen. Grenzschichtprozesse erzeugen die Wolken der niedrigeren Mode, während Wolken der oberen Mode mit feuchter Konvektion in Verbindung stehen und nach oben durch die Passatinversion bei etwa 2.3 km beschränkt sind. Das Modell mit einem horizontalen 1.25 km-Gitter kann die zwei Moden nur bedingt auflösen. Die meisten Wolkenoberkanten in diesem Modell sind etwas über der beobachteten niedrigen Mode der Wolkenoberkanten. Das Modell mit einem 300 m-Gitter gibt die beobachtete Bimodalität deutlich besser wieder. Jedoch ist das mikrophysikalische Modell in keiner der Simulationen in der Lage, Nieseltröpfchen, die häufig beobachtete Radarsignale erzeugen könnten, in den Wolken abzubilden. Diese Anwendungsstudie zeigt, wie HAMP Daten helfen können, Unsicherheiten in Modellen zu aufzuzeigen, wenn die Daten sorgfältig interpretiert werden.German
Creators:
CreatorsEmailORCIDORCID Put Code
Marek, Jacobthesis@marek-jacob.deorcid.org/0000-0001-9059-6458UNSPECIFIED
URN: urn:nbn:de:hbz:38-121381
Date: 2 July 2020
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: Natural sciences and mathematics
Physics
Earth sciences
Uncontrolled Keywords:
KeywordsLanguage
HALOEnglish
HAMPEnglish
AirborneEnglish
MicrowaveEnglish
RadiometerEnglish
Tropical CloudsEnglish
Shallow CumulusEnglish
Remote SensingEnglish
NARVALEnglish
Date of oral exam: 2 July 2020
Referee:
NameAcademic Title
Crewell, SusanneProf. Dr.
Fiedler, StephanieJun.-Prof. Dr.
Funders: Deutsche Forschungsgemeinschaft
Projects: DFG Priority Program (SPP 1294) “Atmospheric and Earth System Research with the Research Aircraft HALO (High Altitude and LOng Range Research Aircraft)” grant CR 111/10-11, DFG Priority Program (SPP 1294) “Atmospheric and Earth System Research with the Research Aircraft HALO (High Altitude and LOng Range Research Aircraft)” grant CR 111/12-1
Refereed: Yes
URI: http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/12138

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