In the course of this thesis, Arctic low-level mixed-phase clouds and their interaction with aerosol and radiation have been investigated. To do so, measurements with the shipborne remote sensing supersite OCEANET-Atmosphere were conducted during the PS106 expedition in the Arctic summer 2017. OCEANET-Atmosphere comprises among other instruments a multiwavelength polarization lidar PollyXT and a microwave radiometer HATPRO. For PS106 the OCEANET-Atmosphere facility was complemented for the first time with a motion-stabilized vertically pointing Doppler cloud radar Mira-35. The cloud radar Doppler velocity was corrected for the ship’s vertical movement. The stabilization and the correction enabled, e.g., the derivation of eddy dissipation rates from the Doppler velocities.
A data set of cloud microphysical and macrophysical properties was derived by applying the synergistic Cloudnet algorithm to the combined measurements of cloud radar, lidar, and microwave radiometer. Within this thesis, the set of the Cloudnet retrievals was improved to account for the complex structure of the Arctic cloud system. A new detection approach for the frequently observed low-level stratus clouds was developed based on the lidar signal-to-noise ratio. These clouds, which were below the lowest range gate of the cloud radar were observed during 50 % of the observational time. A new approach for the continuous determination of the ice crystal effective radius was introduced. This new retrieval made the data set suitable to perform high-resolved radiative transfer simulations.
The retrieved data set was utilized to derive the first temperature relationship for heterogeneous ice formation in Arctic mixed-phase clouds. A strong dependence of the surface coupling state for high subzero ice-formation temperatures was found. For an ice-formation temperature above -15 °C, surface-coupled ice-containing clouds occur more frequently by a factor of 5 in numbers of observed clouds and by a factor of 2 in frequency of occurrence. Possible causes of the observed effect were discussed by sensitivity studies and a literature survey. Instrumental and methodological effects, and previously published similar observations of an increased ice occurrence at such high subzero temperatures have been ruled out as a possible explanation. The most likely cause of the observed effect was attributed to a larger reservoir of biogenic ice-nucleating particles in the surface-coupled marine boundary layer. This larger reservoir led to a higher freezing efficiency in these clouds which had at least their base in that layer.
Finally, the importance of the detailed classification of the low-level clouds was highlighted by the evaluation of radiative transfer simulations. A difference in the cloud radiative effect of up to 100 W m-2 was calculated when these clouds were considered.:1 Introduction
2 Arctic — Amplified climate change
2.1 The Arctic climate system
2.2 Cloud radiation budget
2.3 Arctic mixed-phase clouds
2.4 Heterogeneous ice formation in Arctic mixed-phase clouds
— constraints and previous findings
2.5 Motivating research questions
3 Data set — Applied instrumentation, processing, and retrievals
3.1 Introduction to ground-based active remote sensing of aerosol and clouds
3.1.1 Lidar principle
3.1.2 Radio Detection and Ranging — Radar
3.2 The Arctic expedition PS106
3.3 Instrumentation
3.3.1 The OCEANET-Atmosphere observatory
3.3.2 Other instruments used in this study
3.4 Data processing and synergistic retrievals
3.4.1 Correction of vertical-stare cloud radar observations for ship motion
3.4.2 Retrieval of eddy dissipation rate from Doppler radar spectra
3.4.3 Cloud macro- and microphysical properties from instrument-synergies
3.5 Summary of the data processing for PS106
4 Cloud and aerosol observations during PS106
4.1 Meteorological conditions during PS106
4.2 Case studies
4.3 Cloud and aerosol statistics during PS106
4.4 Discussion of the observational data sets
5 Contrasting surface-coupling effects on heterogeneous ice formation
5.1 Methodology
5.1.1 Ice-containing cloud analysis
5.1.2 Surface-coupling state
5.2 Results: influence of surface coupling on heterogeneous ice formation temperature
5.3 Discussion of the observed surface-coupling effects
5.3.1 Methodological and instrumental effects
5.3.2 Possible causes for increased ice occurrence in surface-coupled clouds
6 Application of the data set in collaborative studies and radiative transfer
simulations within (AC)3
6.1 Radiative transfer simulations and cloud radiative effect
6.2 LLS treatment for improved radiative transfer simulations
6.3 Discussion
7 Summary and outlook
Appendices
A Determination of a volume depolarization threshold forlidar-based ice detection
Bibliography / Im Rahmen dieser Arbeit wurden niedrige arktische Mischphasenwolken und ihre Wechselwirkung mit Aerosolen und Strahlung untersucht. Dazu wurden Messungen mit der schiffsgestützten Fernerkundungs-Supersite OCEANET-Atmosphere während der PS106-Expedition im arktischen Sommer 2017 durchgeführt. OCEANET-Atmosphere vereint, u.a., ein Multiwellenlängen-Polarisations-Lidar PollyXT und ein Mikrowellen-Radiometer HATPRO. Für PS106 wurde OCEANET-Atmosphere erstmalig um ein stabilisiertes, vertikal ausgerichtetes Doppler-Wolkenradar Mira-35 erweitert. Die Doppler-Geschwindigkeit wurde in Bezug auf die Vertikalbewegung des Schiffes korrigiert. Dank Stabilisierung und Korrektur war, z.B., die Ableitung von Wirbeldissipationsraten aus den Doppler-Geschwindigkeiten möglich.
Unter Anwendung des synergetischen Cloudnet-Algorithmus wurde aus den kombinierten Wolkenradar, Lidar und Mikrowellenradiometer Messungen ein Datensatz der mikro- und makrophysikalischen Wolkeneigenschaften für PS106 erstellt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde Cloudnet verbessert, um der komplexen Struktur der arktischen Wolken Rechnung zu tragen. Ein neuer Ansatz zur Erkennung der häufig beobachteten niedrigen Stratuswolken wurde entwickelt, basierend auf dem Lidar-Signal-zu-Rausch-Verhältnis. Diese Wolken, die unterhalb des untersten Höhenlevels des Wolkenradars auftraten, wurden während 50% der Beobachtungszeit identifiziert. Ein neuer Ansatz für die kontinuierliche Bestimmung des effektiven Radius der Eiskristalle wurde eingeführt. Dank dieser neuen Methode eignet sich der erstellte Datensatz für die Durchführung von Strahlungstransfersimulationen.
Zum ersten Mal wurde eine Temperaturbeziehung für heterogene Eisbildung in arktischen Mischphasenwolken in Abhängigkeit ihres Oberflächen-Kopplungsstatus abgeleitet. Bei Temperaturen über -15°C war die relative Häufigkeit von Eis beinhaltenden Wolken doppelt so hoch und die Anzahl fünf Mal höher wenn sie mxit der Oberfläche gekoppelt waren, als bei entkoppelte Wolken. Mögliche Ursachen für den beobachteten Effekt wurden anhand von Sensitivitätsstudien und einer Literaturanalyse diskutiert. Instrumentelle und methodische Effekte sowie früher veröffentlichte ähnliche Beobachtungen konnten als mögliche Erklärung ausgeschlossen werden. Die wahrscheinlichste Ursache für den beobachteten Effekt wurde auf ein größeres Reservoir an biogenen Eiskristallisationskeimen in der oberflächengekoppelten marinen Grenzschicht zurückgeführt. Dieses größere Reservoir hat zu einer höheren Gefriereffizienz in Wolken geführt, die zumindest ihre Basis in dieser Schicht hatten.
Die Bedeutung der detaillierten Klassifizierung von tiefliegenden Wolken auf Strahlungstransfersimulationen wurde hervorgehoben. Der simulierte Effekt der Wolken auf den Strahlungshaushalt unterschied sich bis zu 100 W m-2, unter Berücksichtigung dieser Wolken.:1 Introduction
2 Arctic — Amplified climate change
2.1 The Arctic climate system
2.2 Cloud radiation budget
2.3 Arctic mixed-phase clouds
2.4 Heterogeneous ice formation in Arctic mixed-phase clouds
— constraints and previous findings
2.5 Motivating research questions
3 Data set — Applied instrumentation, processing, and retrievals
3.1 Introduction to ground-based active remote sensing of aerosol and clouds
3.1.1 Lidar principle
3.1.2 Radio Detection and Ranging — Radar
3.2 The Arctic expedition PS106
3.3 Instrumentation
3.3.1 The OCEANET-Atmosphere observatory
3.3.2 Other instruments used in this study
3.4 Data processing and synergistic retrievals
3.4.1 Correction of vertical-stare cloud radar observations for ship motion
3.4.2 Retrieval of eddy dissipation rate from Doppler radar spectra
3.4.3 Cloud macro- and microphysical properties from instrument-synergies
3.5 Summary of the data processing for PS106
4 Cloud and aerosol observations during PS106
4.1 Meteorological conditions during PS106
4.2 Case studies
4.3 Cloud and aerosol statistics during PS106
4.4 Discussion of the observational data sets
5 Contrasting surface-coupling effects on heterogeneous ice formation
5.1 Methodology
5.1.1 Ice-containing cloud analysis
5.1.2 Surface-coupling state
5.2 Results: influence of surface coupling on heterogeneous ice formation temperature
5.3 Discussion of the observed surface-coupling effects
5.3.1 Methodological and instrumental effects
5.3.2 Possible causes for increased ice occurrence in surface-coupled clouds
6 Application of the data set in collaborative studies and radiative transfer
simulations within (AC)3
6.1 Radiative transfer simulations and cloud radiative effect
6.2 LLS treatment for improved radiative transfer simulations
6.3 Discussion
7 Summary and outlook
Appendices
A Determination of a volume depolarization threshold forlidar-based ice detection
Bibliography
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:79765 |
| Date | 28 June 2022 |
| Creators | Griesche, Hannes Jascha |
| Contributors | Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | https://doi.org/10.5194/amt-13-5335-2020, https://doi.org/10.5194/acp-21-10357-2021 |
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