Clouds and aerosols impact the Earth’s thermostat and precipitation. There is increasing evi- dence that dust aerosol frequently controls cloud glaciation, modifying clouds’ radiative eect and response to global warming. For realistic climate change projections, it is crucial to improve the simulated pathway between dust immersion freezing and cloud glaciation. However, current freezing schemes, which extrapolate laboratory results to larger atmospheric scales, are poorly constrained. Based on spaceborne observations of cloud-phase and aerosols, we explore whether dust-driven immersion freezing can be improved in a climate model so that the climate impact of dust ice-nuclei can be estimated more accurately. Combining an aerosol model reanalysis with spaceborne retrievals of cloud phase, we estimated the global co-variability between mineral dust aerosol and cloud glaciation. Relying on a spaceborne lidar, a lidar-radar synergy, and a radiometer-polarimeter synergy, we also locate and quantify the hemispheric and seasonal con- trast in cloud-phase. Finally, we use these estimations to refine the dust-driven droplet freezing in a climate model. Our results show that observations of cloud-top phase contrasts may be used to evaluate dust-driven droplet freezing in climate models.
In the extratropics, the average frequency of ice cloud increases by +5% to +10% for higher mineral dust mixing-ratios on a day-to-day basis. For similar mixing-ratios of mineral dust, we found that the ice frequency can still vary between latitudes, especially between Hemispheres and between mid- and high-latitudes. By using only retrievals for which satellite products agree on cloud-phase, we find that the cloud-phase transition from liquid to ice occurs within a narrower temperature range. This suggests that individual products tend to classify too many clouds as liquid for temperatures below -30°C and too many as ice for temperatures above -10°C. At -30°C, the hemispheric and seasonal contrasts — relative to the Southern Hemisphere and boreal spring, respectively — lie between +21% to +39% for individual cloud- phase products and between +52% to +75% for a combination of products. We use these contrasts to tune the dust ice-nuclei eciency in the model, limiting their eect during clean conditions. Consequently, the model agrees better with the estimated cloud-top-phase contrasts and a dust-driven glaciation eect of 0.14 ± 0.13 W m^2 in the Northern Hemisphere, which is lower than previously assumed. These changes are associated with a decrease in the cloud liquid water path and a weak enhancement of the stratiform precipitation at the expense of convective precipitation. Our results show that observations of cloud-top phase contrasts may be used as a constraint for dust-driven droplet freezing in climate models. Thus, our constraining approach may help to achieve more accurate climate predictions and direct future climate model development. / Wolken und Aerosole beeinflussen den Energiehaushalt und den Wasserkreislauf der Erde. Es gibt zunehmend Hinweise darauf, dass Staubaerosol die Vereisung von Wolken, ihren Strahlungsef- fekt und ihre Antwort auf die globale Erwärmung beeinflusst. Um den Klimawandel genauer zu projizieren, ist es daher wichtig, den Weg von staubinduzierten Gefrierprozessen zur Vereisung der Wolken besser zu simulieren. Gegenwärtige Gefrierschemen, die von Laborergebnissen auf gröbere atmosphärische Skalen extrapolieren, sind jedoch limitiert in ihrer Anwendbarkeit. Basierend auf Satelliten-Beobachtungen von Wolkenphasen und Aerosolen wird in dieser Ar- beit untersucht, wie das staubbedingte Gefrieren in Klimamodellen verbessert werden kann, um Klimaeekte von Staubeiskeimen genauer abschätzen zu können. Zu diesem Zweck wer- den Reanalyse-Daten eines Aerosolmodells mit dem Satelliten-Beobachtungen von Wolkenphase kombiniert und die globale Kovariabilität zwischen Mineralstaubaerosol und Wolkenvereisung abgeschätzt. Basierend auf einem weltraumgestützten Lidar, einer Lidar-Radar Kombination und einer Radiometer-Polarimeter Kombination werden hemisphärische und saisonalen Kon- traste in der Wolkenphase lokalisiert und quantifiziert. Schließlich werden diese Schätzungen verwendet, um den Einfluss des Mineralstaubes auf das Gefrieren von Wolkentröpfchen in einem Klimamodell einzugrenzen. Die vorgelegten Ergebnisse zeigen, dass Beobachtungen des Kon- trastes in der Wolkenphase dafür verwendet werden können, das staubgetriebene Gefrieren von Wolkentröpfchen in Klimamodellen zu optimieren.
In den Extratropen steigt die durchschnittliche Häufigkeit von Eiswolken für höhere Mineralstaub- Mischungsverhältnisse um +5% bis +10%. Bei ähnlichen Mischungsverhältnissen von Min- eralstaub kann die Häufigkeit von Eiswolken für verschiedene Breiten immer noch variieren. Einzelne Wolkenphasen-Produkte neigen dazu, zu viele Wolken als flüssig für Temperaturen unter -30°C und zu viele als Eis für Temperaturen über 10°C zu klassifizieren. Bei -30°C liegen die hemisphärischen und die saisonalen Kontraste — relativ zur südlichen Hemisphäre bzw. zum borealen Frühjahr — zwischen +21% und +39% für einzelne Produkte in der Wolken- phase und zwischen +52% und +75% für eine Kombination der Produkte. Diese Kontraste wurden verwendet, um die Ezienz der Staubeiskeime im Modell zu optimieren. Nach er- folgter Optimierung stimmt das Modell besser mit den aus Beobachtungen der geschätzten Kontraste in der Wolkenphase überein und zeigt einen staubbedingten nordhemisphärischen Netto-Strahlungseekt von 0.14 ± 0.13 W m^2 durch die Vereisung, der niedriger ist als bisher angenommen. Diese Änderungen sind mit einer Abnahme der Gesamtwassermenge in den Wolken und einer Verstärkung des stratiformen Niederschlags auf Kosten des konvektiven Niederschlags verbunden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:76316 |
| Date | 18 October 2021 |
| Creators | Villanueva, Diego |
| Contributors | Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | English |
| Detected Language | English |
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| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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