An investigation of the impact of the subgrid-scale variability of cloud liquid water on the autoconversion process as parameterized in a general circulation model is presented in this paper. For this purpose, a prognostic statistical probability density distribution (PDF) of the subgrid scale variability of cloud water is incorporated in a continuous autoconversion parameterization. Thus, the revised autoconversion rate is calculated by an integral of the autoconversion equation over the PDF of total water mixing ratio from the saturation vapor mixing ratio to the maximum of total water mixing ratio. An evaluation of the new autoconversion parameterization is carried out by means of one year simulations with the ECHAM5 climate model. The results indicate that the new autoconversion scheme causes an increase of the frequency of occurrence of high autoconversion rates and a decrease of low ones compared to the original scheme. This expected result is due to the emphasis on areas of high cloud liquid water in the new approach, and the non-linearity of the autoconversion with respect to liquid water mixing ratio. A similar trend as in the autoconversion is observed in the accretion process resulting from the coupling of both processes. As a consequence of the altered autoconversion, large-scale surface precipitation also shows a shift of occurrence from lower to higher rates. The vertically integrated cloud liquid water estimated by the model shows slight improvements compared to satellite data. Most importantly, the artificial tuning factor for autoconversion in the continuous parameterization could be reduced by almost an order of magnitude using the revised parameterization.

Strategies to detect and attribute aerosol global impacts on clouds and climate from synergetic approaches involving modeling and observational evidence at different spatial and temporal scales.

Parameterisations of fractional cloudiness in large-scale atmospheric models rely on information about the subgrid-scale variablity of the total water specific humidity, qt , provided in form of a probability density function (PDF). In this contribution, four different approaches to evaluate such total-water PDFs are discussed: (i) Satellite spectroradiometers with high spatial resolution allow to construct at the scale of model grid boxes a histogram, and subsequently to derive the moments of the PDF, of the vertical integral of qt . This can be compared to the same quantity diagnosed from the model parameterisation. Although the vertical integral mostly focuses on the boundary layer, and involves issues in grid-boxes with orographic variability, it allowed nevertheless in the example presented to pinpoint deficiencies of a model parameterisation. (ii) Assuming a simple PDF shape and saturation within clouds, the simple “critical relative humidity” metric can be derived from infrared sounders and/or cloud lidar in combination with reanalysis data with a vertical resolution. It allows to evaluate the underlying PDF of any cloud scheme, but is sensitive to the assumptions. (iii) Supersites with a combination of ground-based lidar, radar and microwave data provide high-resolution high-quality reference data. In a “virtual reality” framework, we showed, however, that it is difficult to evaluate higher moments of a spatial PDF with this temporally-varying data. (iv) From a hierarchy of models from general circulation models to direct numerical simulations, we find that the variance of the qt follows a power-law scaling with an exponent of about -2. This information is very useful to improve the parameterisations.

Global climate change is considered to be one of the most serious concerns of humankind (United Nations, 1992; United Nations, 2002). Anthropogenic greenhouse gases and aerosols impact considerably the energy balance of the Earth system, possibly provoking adverse effects on social, ecological, and economical equilibria. This is one of the main reasons why the understanding of the Earth’s climate system is of major importance. If better predictions of the response of the climate system to anthropogenic perturbations were available, political decisions against negative impacts could be taken, and social adaptations to changed climate conditions would be possible.

Aerosole dienen als Kondensationskerne (CCN) und verändern die Wolkentropfenkonzentration (Nd) und weitere Wolkeneigenschaften. Nd ist daher ein Schlüsselparameter von Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen (ACI). ACI sind bezüglich ihrer Klimarelevanz nur unzureichend bestimmt. ACI wurden auf verschiedenen Skalen und mit unterschiedlichen Methoden von unterschiedlichen Perspektiven aus untersucht, was zu einer großen Variabilität von ACI Metriken in der Literatur führt. Für eine genauere Quantifizierung von ACI, wurden in dieser Arbeit damit verbundene, entscheidende Unsicherheiten diskutiert, u.a. das Einmischen trockener Luft, Unsicherheiten von Retrieval-Methoden und die Konsistenz von Schlüsselparametern auf verschiedenen Skalen. Um Nd und weitere Wolkeneigenschaften aus passiven Satellitenbeobachtungen für Flüssigwasserwolken abzuleiten, wird oft das adiabatische Modell herangezogen. Es wurde untersucht, inwiefern dieses Modell reale Bedingungen wiedergibt. Es wurde gezeigt, dass Wolken typischerweise subadiabatisch sind, mit stark reduziertem Flüssigwassergehalt nahe der Wolkenoberkante. Der Einmischprozess variiert zeitlich stark und erschwert die Quantizierung von ACI. Für unterschiedliche Cloudnet-Stationen variieren die Medianwerte des subadiabatischen Faktors von 0.35+/-0.12 bis 0.48+/-0.22. Dieser hängt stark von der geometrischen Wolkendicke ab, wobei dickere Wolken subadiabatischer sind. Die Ableitung von Nd aus bodenbasierten Radar-Radiometer-Beobachtungen ist sehr sensitiv gegenüber a-priori Annahmen. Um zusätzliche Beobachtungen und Unsicherheiten berücksichtigen zu können, wurde ein neuartiges Optimal Estimation (OE) Retrieval entwickelt und mittels synthetischer Wolkenprofile evaluiert. Mittels einer Sensitivitätsstudie konnte die Verbesserung der Retrieval-Genauigkeit für die OE Methode gezeigt werden, wenn die Beobachtungen der optischen Dicke mit berücksichtigt werden. Die Annahme einer typischen Breite der Tropfengrößenverteilung ist dabei eine der größten Unsicherheiten von Nd (Unsicherheit für die OE Methode etwa 150%, für die Radar-Radiometer-Methode etwa 200%). Desweiteren wurden aus unterschiedlichen Perspektiven abgeleitete wolkenmikrophysikalische Größen hinsichtlich ihrer Konsistenz untersucht. Beim Vergleich von Nd und des Effektivradius (re) vom bodengebundenen Retrieval mit in-situ Beobachtungen für einen Falltag wurde eine gute Übereinstimmung gefunden. Beim Vergleich der von SEVIRI und Bodenstationen abgeleiteten Wolkeneigenschaften haben sich mittlere quadratische Abweichungen des Flüssigwasserpfads und der optischen Dicke von jeweils 65 gm2 und 14 ohne signifikanten Bias gezeigt. Damit zeigt sich SEVIRI für großskalige, statistische ACI-Untersuchungen repräsentativ zur Bodenperspektive. Für individuelle Falltage traten jedoch teils größere Unterschiede auf, welche durch Inhomogenitäten und Auflösungseffekte erklärt werden können. Mit SEVIRI Beobachtungen und aus der MACC Reanalyse abgeleiteten CCN Konzentrationen wurde eine Quantifizierung von ACI für das Jahr 2012 durchgeführt. Dabei wurde für Europa ein deutlicher, mikrophysikalischer Effekt gefunden, d.h. eine Abnahme von re und eine Zunahme von Nd mit zunehmender CCN Konzentration. Im Gegensatz dazu wurde für die Wolkenalbedo kein eindeutiger Anstieg mit der CCN-Konzentration gefunden. Verwendet man die Aerosol-optische Dicke (AOD) anstelle der CCN-Konzentration, sind die Werte der ACI Metrik nur halb so groß. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass die AOD kein optimaler CCN-Proxy ist.

To model clouds in the mesoscale a 3D nonhydrostatic numerical model - GESIMA - was used, with a new cloud scheme which includes a quasispectral treatment of 6 different bulk water species ( water vapor, cloud water, rain, ice, snow, graupel) . lt allows to predict the distribution parameters since the number concentration and the mass mixing ratio were prognosed. So it is possible to vary the average particle masses ( diameters) in time which gives more realistic results. According to measurements two different distribution functions (log-normal for rain and cloud water and Marshall-Palmer for solid water classes) were used to describe the different water species. The cloud model is tested in a simulation of a mesoscale snowfall event over the southern Baltic Sea. / Für die mesoskalige Simulation von Wolken wurde ein nichthydrostatisches numerisches 3D-Modell - GESIMA - benutzt, in dem ein neuer Wolkenmodul mit quasispektraler Behandlung 6 verschiedener Wolkenteilchenklassen (Wasserdampf, Wolkenwasser, Regen, Eis, Schnee, Graupel) implementiert wurde. Es erlaubt die Vorhersage der Verteilungsparameter, da sowohl die Teilchenzahlkonzentration als auch das Massenmischungsverhältnis prognostiziert werden. Damit ist es möglich auch die mittlere Masse (Durchmesser) einer Teilchensorte zeitlich zu variieren, was zu realistischeren Resultaten führt. In Übereinstimmung mit Messungen wurden 2 verschiedene Verteilungsfunktionen zur Beschreibung für die verschiedenen Teilchenklassen (log-normal für Wolkenwasser und Regen und Marshall-Palmer für Schnee und Graupel) benutzt. Das Wolkenmodell wurde in einer Simulation eines mesoskaligen Schneefallereignisses über der südwestlichen Ostsee getestet.

Simulations alternatively assuming a landscape with and without urbanization plus open-cast mining were performed with a non-hydrostatic model. lt is examined whether the atmospheric response to landuse changes is sensitive to the direction of the geostrophic wind. The results of simulations with the same geostrophic wind direction show that except for the cloud and precipitating particles the daily domain-averages of the variables of state hardly differ for the different landscapes. Nevertheless, the local weather may be affected appreciably over and downwind of the altered surfaces. The significant differences in the cloud and precipitating particles, however, are not bound to the environs of the landuse changes. Generally, the most significant differences occur for the cloud and precipitation particles, the soil wetness factors and the vertical component of the wind vector. The latter changes strongly influence the cloud and precipitation formation by the interaction cloud microphysics-dynamics. The results also indicate that for most of the quantities the local magnitude of the atmospheric response changes for the various directions of the geostrophic wind. However, the differences of the domain-averaged 24h-accumulated evapotranspiration are similar for all geostrophic wind directions. / Um zu untersuchen, ob die atmosphärische Antwort auf Landnutzungsänderungen sensitiv zur Richtung des geostrophischen Windes ist, wurden Simulationen durchgeführt, bei denen alternativ eine Landschaft mit und ohne Urbanisierung plus Tagebauten angenommen wurde. Die Simulationsergebnisse zeigen, daß - außer für Wolken- und Niederschlagspartikel - die täglichen Gebietsmittelwerte der Zustandsvariablen sich kaum für die beiden Landschaften unterscheiden. Trotzdem kann das lokale Wetter merklich über und im Lee der Oberflächen mit veränderter Landnutzung beeinflußt werden. Die signifikanten Differenzen in den Wolken- und Niederschlagspartikeln sind jedoch nicht an die unmittelbare Nähe der Landnutzungsänderungen gebunden. Generell treten die signifikanten Unterschiede bei den Wolkenund Niederschlagspartikeln, der Bodenfeuchte und der Vertikalkomponente des Windvektors auf. Letztere beeinflussen stark die Wolken- und Niederschlagsbildung durch die Wechselwirkung Wolkenmikrophysik-Dynamik. Die Ergebnisse zeigen außerdem, daß lokal der Grad der atmosphärischen Reaktion für die meisten Größen bei unterschiedlicher Richtung des geostrophischen Windes anders ausfällt. Die Differenzen der Gebietsmittelwerte der 24h-akkumulierten Evapotranspiration gleichen sich jedoch für alle Richtungen des geostrophischen Windes.

The accomplished case studies focus on the influence of land-use on the distributions of latent heat-fluxes and cloud-water. The numerical case studies were performed with the threedimensional non-hydrostatic Mesoscale-Model GESIMA for different land-use distributions applying always the same initial conditions of a cloudy day in spring with a geostrophic wind of 8 m/s from the west. The cloud-water distributions at different times and at different levels, their temporal development, the daily sums of the domain-averaged latent heat-fluxes and cloud-water mixing ratios were investigated. Even simple initial conditions (no orography, stable atmosphere) and simple pattern in the land-use distributions emphasize that the influence of surface heterogeneity on meteorological processes cannot be neglected. As shown in this case study, land-use distribution influences the distribution and the amount of cloud-water as weil as the latent heat-flux. On the whole, all these processes are very complex and non-linear. / Die durchgeführten Sensitivitätsstudien konzentrieren sich auf den Einfluß der Landnutzungsverteilung auf die Flüsse latenter Wärme und das Wolkenwasser. Die numerischen Untersuchungen wurden mit dem dreidimensionalen nicht-hydrostatischen Mesoskalen-Modell GESIMA für verschiedene Landnutzungsmuster unter immer den gleichen meteorologischen Anfangsbedingungen für einen bewölkten Frühlingstag mit einem geostrophischen Wind von 8 m/s durchgeführt. Die Wolkenwasserverteilung zu bestimmten Zeiten und in bestimmten Niveaus, die zeitliche Entwicklung der Wolkenwasserverteilung, die Tagessummen der Gebietsmittelwerte der Flüsse latenter Wärme und des Wolkenwassers werden untersucht. Auch einfache Randbedingungen (keine Orographie, stabile, atmosphärische Bedingungen) und einfache Landnutzungsverteilungsmuster machen deutlich, daß der Einfluß der Heterogenität der Unterlage auf meteorologische Prozesse nicht zu vernachlässigen ist. Sie kann entscheidend die Verteilungen der Flüsse latenter Wärme und des Wolkenwassers beeinflussen. Die damit verbundenen Prozesse sind äußerst komplex und nicht linear.

Two-dimensional horizontal fields of cloud optical thickness derived from airborne measurements of solar spectral, reflected radiance are compared with semiidealized large eddy simulations (LESs) of Arctic stratus performed with the Consortium for Small-scale Modeling (COSMO) atmospheric model. The measurements were collected during the Vertical Distribution of Ice in Arctic Clouds (VERDI) campaign carried out in Inuvik, Canada, in April/May 2012. The input for the LESs is obtained from collocated dropsonde observations of a persistent Arctic stratus above the sea-icefree Beaufort Sea. Simulations are performed for spatial resolutions of 50 m (1.6 km by 1.6 km domain) and 100 m (6.4 km by 6.4 kmdomain). Macrophysical cloud properties, such as cloud top altitude and vertical extent, are well captured by the COSMO simulations. However, COSMO produces rather homogeneous clouds compared to the measurements, in particular for the simulations with coarser spatial resolution. For both spatial resolutions, the directional structure of the cloud inhomogeneity is well represented by the model. This study was first published by Schäfer et al., 2018. / Zweidimensionale horizontale Felder optischer Dicken abgeleitet aus flugzeuggetragenen Messungen der spektralen, solaren, reflektierten Strahldichte über Arktischem Stratus werden mit teilidealisierten Large Eddy Simulationen (LES) im Atmosphärenmodel des Consortium for Small-scale Modeling (COSMO) verglichen. Die Messungen stammen von der Vertical Distribution of Ice in Arctic Clouds (VERDI) Kampagne in Inuvik, Kanada, im April/Mai 2012. Fallsonden- Beobachtungen eines beständigen arktischen Stratus über dem eisfreien Beaufort Meer bilden die LES-Eingangsdaten. Die Simulationen wurden mit räumlichen Auflösungen von 50 m (1.6 km  1.6 km Gebiet) und 100 m (6.4 km  6.4 km Gebiet) durchgeführt. Makroskopische Wolkeneigenschaften (Wolkenhöhe, -ausdehnung) wurden von COSMO erfasst. Allerdings produziert COSMO verglichen zu den Beobachtungen (besonders bei grober räumlicher Auflösung) eher homogenere Wolken. Gerichtete Strukturen der Inhomogenitäten wurden mit beiden räumlichen Auflösungen gut erfasst. Diese Studie wurde als erstes von Schäfer et al., 2018 veröffentlicht.

Auf der Azoreninsel Graciosa, etwa 1600 km westlich von Portugal, betreibt das U.S. Department of Energy eine American Radiation Measurement (ARM) Station, welche mit einer Vielzahl von Messgeräten ausgestattet ist. Durch ihre Lage im subtropischen Hochdruckgürtel eignet sich diese Station gut zur Erforschung von mariner Stratocumulusbewölkung. Für eine Klimatologie der Eigenschaften dieser Bewölkung wurden Messwerte von Radiosonden, einem Ceilometer, einem Distrometer und einem Mikrowellenradiometer aus dem Zeitraum vom 01. März 2014 bis 31. August 2018 verwendet. Daraus wurde der Tages- und Jahresgang der Wolkenhöhe und -dicke, des Flüssigwasserpfades, des Entkopplungs- und Niederschlagsverhaltens und der Inversionsstärke abgeleitet. Die Auswertung basiert auf einer Methode von Zhang et al. (2010) zur Detektion von Wolkenschichten aus Radiosondenmessungen, die für die Abgrenzung mariner Stratocumulusbewölkung von anderen Wolkenarten angepasst und anschließend mit den Messungen eines Ka-Band-Wolkenradars evaluiert wurde. Während die Parameter im Tagesgang nur geringe Änderungen zwischen 00 UTC und 12 UTC aufwiesen, konnten im Jahresgang deutliche Variationen bei Wolkenhöhe, Niederschlagsverhalten, Entkopplung und Inversionstärke gezeigt werden. Die beobachteten Variationen wurden mit den Jahresgängen der solaren Einstrahlung, der Temperatur sowie der synoptischen Variabilität über den Azoren verglichen. / The U.S. Department of Energy operates an American Radiation Measurement (ARM) station on Graciosa (Azores), an island located approximately 1600 km west of Portugal. Due to the wide variety of installed measuring devices and its location in the subtropical belt of high pressure the station is well suited for studying marine stratocumulus. To derive a climatology of the properties of these clouds, data from radiosondes, a ceilometer, a disdrometer and a microwave radiometer were used for the period from 1st March 2014 to 31st August 2018 to get the daily and annual cycle of cloud height and thickness, liquid water path, precipitation, inversion strength and the presence of decoupling. The evaluation is based on a method developed by Zhang et al. (2010) to detect cloud layers from moisture profiles in the sounding data. The method was adapted for the distinction between marine stratocumulus and other cloud types. For the evaluation of the method data from a Ka-band cloud radar were used. While only minor changes occurred in the daily variability of the properties, a clear annual cycle was observed for cloud height, precipitation, inversion strength and decoupling of the stratocumulus. The observed variations were compared with the annual cycles of solar irradiance, temperature and the synoptic patterns over the Azores.