Characterization of clouds and their radiative effects using ground-based instrumentation at a low-mountain site [Elektronische Ressource] / Kerstin Ebell

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• Publié par: universitat_zu_koln
• Publié le: 01 janvier 2010
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Extrait

Characterization of clouds and their radiative effects
using ground-based instrumentation
at a low-mountain site
Inaugural-Dissertation
zur
Erlangung des Doktorgrades
der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakult¨at
der Universit¨at zu K¨oln
vorgelegt von
Kerstin Ebell
aus Beckum
K¨oln
2010Berichterstatter: Prof. Dr. S. Crewell
Prof. Dr. M. Kerschgens
Tag der mu¨ndlichen Pru¨fung: 26.11.2010Abstract
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
synergyofvariousinstrumentsisexploitedtoderiveadatasetofhighqualitythermodynamic
and cloud property profiles with a temporal resolution of 30s. 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 clo-
sure 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
beenanalyzed for thewholenine-month period. Thelargest surface(SFC)netCREhasbeen
2 2found for multi-layer water ( 110Wm ) and mixed clouds ( 116Wm ). 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
2water path (LWP) and effective radius, if the LWP is larger than 100gm . 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)profilearetypicallysmallerbyafactoroftwocomparedtoLWPuncertainties. Forthe
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 Tech-
iii
nique (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 measure-
ments 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 in-
dependent 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
modelerrors, it isfurtherdemonstrated, that theerror inthe retrieved LWC is60% 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 pro-
file and the corresponding error estimates in the IPT. However, there are few observational
datasets available to constructaccurate aprioriprofilesofLWC, andthusmoreobservational
data are needed to improve the knowledge of the a priori profile and the corresponding error
covariance matrix.Zusammenfassung
Die Wechselwirkungvon Wolken mitStrahlungundAerosolen stellt diegro¨ßte Unsicherheits-
quelle in Projektionen deszuku¨nftigenKlimasdar. EinGrunddafu¨rist diebegrenzteAnzahl
an Wolkenbeobachtungen unddiedarausresultierendeunzul¨anglicheKenntniswolkenmakro-
und wolkenmikrophysikalischer Eigenschaften, sowie des Effektes der Wolken auf die Strah-
lungsbilanz und auf die vertikale Verteilung der Energie in der Atmosph¨are.
Im Jahr 2007 wurde die Mobile Facility (AMF) des Atmospheric-Radiation-Measurement-
Programmes (ARM) im Murgtal, Schwarzwald, fu¨r 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 Eigen-
schaften zuverbessern,indemAMF-Messungen sowieMessungenandererCOPS-Instrumente
ausgewertet werden. Zudem wird das Potenzial der abgeleiteten Wolkeneigenschaften im
Hinblick auf die Abscha¨tzung des Strahlungseffektes von Wolken untersucht. Die Synergie
verschiedener Instrumente wird ausgenutzt, um einen Datensatz hochwertiger thermody-
namischer und wolkenmikrophysikalischer Profile mit einer zeitlichen Auflo¨sung von 30s
abzuleiten. W¨ahrendQualita¨tsfilterimRetrievalverfahrenderWolkeneigenschaften vorallem
die Repr¨asentativit¨at von Eis- und Mischwolken im Datensample beeintra¨chtigen, werden
Wasserwolken sehr gut durch die abgeleiteten 364.850 atmosph¨arischen Profile erfasst. Ins-
gesamt treten Wolken 72% der Zeit auf, wobei mehrschichtige Mischwolken (28,4%) und
einschichtige Wasserwolken (11,3%) am ha¨ufigsten vorkommen.
Umdieabgeleiteten atmosph¨arischen Profilezuevaluieren, werdenStrahlungsschließungsstu-
dien mit unabh¨angigen Strahlungsmessungen durchgefu¨hrt. Im wolkenfreien Fall sind die
mittleren Unterschiede zwischen berechneten und beobachteten kurzwelligen bzw. lang-
welligen Strahlungsflu¨ssen kleiner als 2,1% bzw. 3,6%. In bewo¨lkten Situationen sind die
Unterschiede wesentlich gro¨ßer, wobei diese ha¨ufig in Zusammenhang mit durchbrochener
Bewo¨lkung stehen. Der ,,Cloud Radiative Effect“ (CRE), welcher die Differenz der Net-
tostrahlungsflu¨sse im bewo¨lkten und unbewo¨lkten Fall darstellt, wurde fu¨r die betrachteten
neun Monate untersucht. Mehrschichtige Wasser- und Mischwolken verursachen den gro¨ßten
2 2Netto-CRE am Boden mit 110Wm bzw. 116Wm . Die Unsicherheiten im berech-
neten Netto-CRE am Boden betragen bis zu 39% und am Oberrand der Atmosph¨are bis
zu 26%. Fu¨r einschichtige Wasserwolken, die den Himmel komplett bedecken, ist in Sensi-
tivit¨atsstudien gezeigt worden, dass die Unsicherheit im kurzwelligen CRE am Boden und
am Oberrand der Atmosph¨are gleichermaßen durch die Unsicherheiten im Flu¨ssigwasserpfad
2(LWP) und im Effektivradius bestimmt werden, wenn der LWP gro¨ßer als 100gm ist. Fu¨r
kleine LWP-Werte dominiert die Unsicherheit im LWP die Unsicherheiten im kurzwelligen
CRE am Boden und am Oberrand der Atmosph¨are. Unsicherheiten im CRE, die durch Un-
sicherheiten in der Profilform des Flu¨ssigwassergehaltes (LWC) hervorgerufen werden, sind
typischerweise umeinenFaktor 2 kleiner imVergleich zu Unsicherheiten bezu¨glich desLWPs.
iiiiv
Fu¨r die Differenz der bewo¨lkten und wolkenfreien Netto-Heizraten, genannt ,,Cloud Radia-
tive Forcing“, von Wasserwolken sind der LWP und seine vertikale Verteilung innerhalb der
Wolkengrenzen die wichtigsten Faktoren.
UmdieGenauigkeitvonLWC-ProfilenunddamitauchdieGenauigkeitdesberechnetenCREs
und CRFs zu verbessern, werden weiterentwickelte LWC-Retrievalverfahren wie die ,,Inte-
grated ProfilingTechnique“(IPT)beno¨tigt. DieGenauigkeit einesLWC-Retrievalverfahrens,
welchesHelligkeitstemperatureneinesMikrowellenradiometersund/oderRadarreflektivita¨ten
eines Wolkenradars verwendet, wird fu¨r zwei realistische Wolkenprofile untersucht. Das
ZusammenspielderA-priori-Profil-,Mess-undVorwa¨rtsmodellfehlerwirdimHinblickaufden
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 Freiheits-
grade, also die Anzahl der unabh¨angigen Informationen in den Messungen, um ungefa¨hr
1 erho¨ht. Unter