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Remote sensing of the diurnal cycle of optically thin cirrus clouds
Remote sensing of the diurnal cycle of optically thin cirrus clouds
Eiswolken und insbesondere hohe Zirruswolken bedecken im globalen jährlichen Mittel bis zu 30 % der Erde und haben deshalb einen signifikanten Einfluß auf das Klima. Eine Besonderheit hoher Eiswolken ist, dass sie einen wärmenden Effekt auf das System Erde und Atmosphäre besitzen können. Dieser wärmende Effekt wird u. a. durch tägliche und saisonale Variationen der optischen Eigenschaften beeinflußt. Um genaue Messungen der optischen Eigenschaften von Aerosolen und Zirruswolken zu erhalten, wurde 2006 die "Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations" (CALIPSO) Mission in einen polaren Orbit gestartet. Mit Hilfe des Hauptinstrumentes, des "Cloud- Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization" (CALIOP), können nun optische Eigenschaften von Aerosol- und dünnen Wolkenschichten mit bisher unerreichter Genauigkeit und Sensitivität bestimmt werden. Allerdings erlaubt dieser Orbit mit einer Wiederkehrdauer von mehr als zwei Wochen keine Ableitung von Tagesgängen der optischen Eigenschaften und des Bedeckungsgrades von Zirruswolken, weshalb in dieser Arbeit der Wolkensensor "Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager" (SEVIRI) auf dem geostationären "METEOSAT Second Generation" (MSG) Satelliten benutzt wird. SEVIRI deckt mit seinen Messungen fast ein Drittel der Erde ab und reicht von 80 N bis 80 S und von 80 W bis 80 E bei einer räumlichen Auflösung von bis zu 3 km x 3 km im Nadir und einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein gänzlich neuer Ansatz verfolgt, um die Vorteile beider Instrumente (die hohe Sensitivität und Genauigkeit von CALIOP und die hohe zeitliche und räumliche Auflösung von SEVIRI) miteinander zu verbinden: Der "Cirrus Optical properties derived from CALIOP and SEVIRI during day and night" (COCS) Algorithmus basiert auf dem Prinzip künstlicher Neuronaler Netze und leitet die optischen Dicken von Zirruswolken und deren Oberkantenhöhen aus Messungen der Infrarotkanäle des Instrumentes SEVIRI ab, was Beobachtungen sowohl in der Nacht als auch am Tage ermöglicht. Dieses Neuronale Netz wurde mit gleichzeitigen Messungen der optischen Dicken und Höhen der Wolkenoberkante von CALIOP trainiert. In dieser Arbeit wird die Entwicklung von COCS und die Validierung mit zwei unterschiedlichen Lidar-Messungen beschrieben, mit denen von CALIOP und mit denen des flugzeuggetragenen "High Spectral Resolution Lidar" (HSRL). Die Validierungen zeigen die hohe Genauigkeit des hier entwickelten Algorithmus in der Ableitung der optischen Dicken und Höhen der Wolkenoberkante von Zirruswolken. Zusätzlich wurden auch Vergleiche der COCS-Ergebnisse mit zwei weiteren auf SEVIRI basierenden Algorithmen durchgeführt: Zum einen mit dem "METEOSAT Cirrus Detection Algorithm 2" (MECiDA-2), welcher ebenfalls die thermischen Infrarotkanäle benutzt, zum anderen mit dem "Algorithm for the Physical Investigation of Clouds with SEVIRI" (APICS), welcher zur Ableitung der optischen Eigenschaften von Wolken sowohl auf den Infrarotkanälen als auch auf Kanälen im sichtbaren Spektralbereich basiert. Die Validierung zeigt hervorragende Ergebnisse für die Erkennung von Zirruswolken mit einer Fehldetektionsrate von unter 5 % und einer Detektionseffizienz von bis zu 99 % ab einer optischen Dicke von 0.1. Ebenfalls wird eine Standardabweichung von 0.25 für die optische Dicke und 0.75 km für die Höhe der Wolkenoberkante nachgewiesen. Basierend auf fünf Jahren prozessierter COCS-Daten werden die Tagesgänge von Zirruswolken in verschiedenen Regionen der Erde analysiert und diskutiert. Die Ergebnisse zeigen ausgeprägte Tagesgänge des Zirrusbedeckungsgrades und der optischen Dicke, welche sich von den Vorhersagen des "European Centre for Medium-range Weather Forecasts" (ECMWF) unterscheiden. Eine Betrachtung des Bedeckungsgrades hoher Wolken, vorhergesagt durch das ECMWF, und der Ergebnisse des COCS Algorithmus zeigt gut übereinstimmende Tagesgänge in konvektiven Regionen, während Unterschiede in nichtkonvektiven Regionen über dem Nord- (NAR) und Südatlantik (SAR) sichtbar werden. Generell wird vor allem in diesen Regionen ein höherer Bedeckungsgrad mit Unterschieden von 3-10 % durch COCS errechnet. Abschließend werden die Unterschiede der NAR und SAR diskutiert, da im Nordatlantik einer der meist frequentierten ozeanischen Flugkorridore liegt. Hier mischen sich die heißen Flugzeugabgase mit kalten Luftmassen und führen zur Bildung von Kondensstreifen. Diese Kondensstreifen verlieren mit der Zeit ihre lineare Form und können anschließend nicht mehr von natürlich entstandenen Zirruswolken unterschieden werden. Grundsätzlich zeigt sich hier eine starke Korrelation des Tagesganges von Bedeckungsgrad und optischer Dicke der Zirruswolken mit der Luftverkehrsdichte. Es werden Unterschiede von bis zu 3 % im Bedeckungsgrad zwischen NAR und SAR detektiert., Aim of this thesis is the retrieval of diurnal variations of cirrus cloud optical properties. Ice clouds and especially cirrus clouds cover on average up to 30 % of the Earth and are therefore important for climate. High ice clouds hold an exceptional position within the large variety of clouds, since they generate positive net forcing and therefore make a contribution to warming of Earth's atmosphere. This heating effect is strongly modified by the diurnal and seasonal variations of the optical properties of cirrus clouds. In order to determine optical properties of aerosols and clouds, the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) mission was launched into a polar orbit in 2006. Equipped with its main instrument, the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP), this satellite is able to retrieve optical properties of aerosol layers and thin clouds with unprecedented accuracy and sensitivity from space. With a repeat cycle of more than two weeks it does not provide diurnal variations in cirrus cloud properties and cirrus coverage, therefore the most advanced geostationary cloud sensor, the Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI) aboard METEOSAT Second Generation (MSG) is used in this work. SEVIRI covers almost one third of Earth (from 80 N to 80 S and from 80 W to 80 E) with a high temporal resolution of 15 min and a spatial resolution of 3 km x 3 km at subsatellite point. Within the framework of this thesis a completely new approach was followed to combine the advantages of both instruments (high sensitivity and accuracy of CALIOP with the high temporal resolution and spatial coverage of SEVIRI): The Cirrus Optical properties derived from CALIOP and SEVIRI during day and night (COCS) algorithm is based on an artificial neural network, which retrieves cirrus ice optical thickness (IOT) and top altitude (TOP) from the thermal infrared channels of SEVIRI making day and night observations possible. It is trained by coincident CALIPSO cirrus ice optical thickness and top altitude. This work describes the development of COCS and compares the results of the algorithm with two different lidar measurements, CALIOP and an airborne High Spectral Resolution Lidar (HSRL). The validation with CALIOP and the HSRL proves the accuracy of the retrieved cirrus ice optical thickness and top altitude. Beside this validation the results of the COCS algorithm are further compared with the METEOSAT Cirrus Detection Algorithm 2 (MeCiDA-2), using the thermal infrared channels of SEVIRI to detect cirrus clouds, and the Algorithm for the Physical Investigation of Clouds with SEVIRI (APICS), using a combination of visible and infrared channels to derive optical properties of clouds. The validation shows excellent results for the detection of thin cirrus clouds with false alarm rates lower than 5 % and detection efficiencies up to 99 % at a cirrus ice optical thickness greater or equal than 0.1. Low standard deviations of 0.25 for cirrus ice optical thickness and 756 m for cirrus top altitude are reached. Based on five years of processed COCS data, diurnal cycles of cirrus clouds in different regions of the Earth are analysed and discussed. The results show distinct features in coverage and ice optical thickness, which slightly disagree with the forecasts of the European Center for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF). While the ECMWF high cloud coverage shows a diurnal cycle comparable to COCS in convective regions, the diurnal cycle in non-convective regions over the North and South Atlantic disagrees. Furthermore the COCS derives higher cirrus cloud coverage compared to the high cloud coverage of the ECMWF of 3 -10 % for the analysed regions. Finally differences in the North and South Atlantic region, NAR and SAR, are discussed, since the NAR is chosen to cover an area with one of the most frequented air corridors, where hot exhausts of aeroplanes mix with cold air leading to contrail formation. These contrails loose their linear shape with time and then fail to be discriminated from natural formed cirrus clouds. A strong correlation between air traffic density (ATD) and the diurnal cycle of cirrus coverage and ice optical thickness was found over the North Atlantic. Furthermore the differences in cirrus coverage between NAR and SAR follow the diurnal cycle of ATD, with an amplitude of up to 3 %.
Meteorology, Cirrus clouds, Neural Networks, Cirrus coverage, Cirrus optical thickness, Cirrus top altitude, airtraffic
Kox, Stephan
2012
English
Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München
Kox, Stephan (2012): Remote sensing of the diurnal cycle of optically thin cirrus clouds. Dissertation, LMU München: Faculty of Physics
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Abstract

Eiswolken und insbesondere hohe Zirruswolken bedecken im globalen jährlichen Mittel bis zu 30 % der Erde und haben deshalb einen signifikanten Einfluß auf das Klima. Eine Besonderheit hoher Eiswolken ist, dass sie einen wärmenden Effekt auf das System Erde und Atmosphäre besitzen können. Dieser wärmende Effekt wird u. a. durch tägliche und saisonale Variationen der optischen Eigenschaften beeinflußt. Um genaue Messungen der optischen Eigenschaften von Aerosolen und Zirruswolken zu erhalten, wurde 2006 die "Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations" (CALIPSO) Mission in einen polaren Orbit gestartet. Mit Hilfe des Hauptinstrumentes, des "Cloud- Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization" (CALIOP), können nun optische Eigenschaften von Aerosol- und dünnen Wolkenschichten mit bisher unerreichter Genauigkeit und Sensitivität bestimmt werden. Allerdings erlaubt dieser Orbit mit einer Wiederkehrdauer von mehr als zwei Wochen keine Ableitung von Tagesgängen der optischen Eigenschaften und des Bedeckungsgrades von Zirruswolken, weshalb in dieser Arbeit der Wolkensensor "Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager" (SEVIRI) auf dem geostationären "METEOSAT Second Generation" (MSG) Satelliten benutzt wird. SEVIRI deckt mit seinen Messungen fast ein Drittel der Erde ab und reicht von 80 N bis 80 S und von 80 W bis 80 E bei einer räumlichen Auflösung von bis zu 3 km x 3 km im Nadir und einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein gänzlich neuer Ansatz verfolgt, um die Vorteile beider Instrumente (die hohe Sensitivität und Genauigkeit von CALIOP und die hohe zeitliche und räumliche Auflösung von SEVIRI) miteinander zu verbinden: Der "Cirrus Optical properties derived from CALIOP and SEVIRI during day and night" (COCS) Algorithmus basiert auf dem Prinzip künstlicher Neuronaler Netze und leitet die optischen Dicken von Zirruswolken und deren Oberkantenhöhen aus Messungen der Infrarotkanäle des Instrumentes SEVIRI ab, was Beobachtungen sowohl in der Nacht als auch am Tage ermöglicht. Dieses Neuronale Netz wurde mit gleichzeitigen Messungen der optischen Dicken und Höhen der Wolkenoberkante von CALIOP trainiert. In dieser Arbeit wird die Entwicklung von COCS und die Validierung mit zwei unterschiedlichen Lidar-Messungen beschrieben, mit denen von CALIOP und mit denen des flugzeuggetragenen "High Spectral Resolution Lidar" (HSRL). Die Validierungen zeigen die hohe Genauigkeit des hier entwickelten Algorithmus in der Ableitung der optischen Dicken und Höhen der Wolkenoberkante von Zirruswolken. Zusätzlich wurden auch Vergleiche der COCS-Ergebnisse mit zwei weiteren auf SEVIRI basierenden Algorithmen durchgeführt: Zum einen mit dem "METEOSAT Cirrus Detection Algorithm 2" (MECiDA-2), welcher ebenfalls die thermischen Infrarotkanäle benutzt, zum anderen mit dem "Algorithm for the Physical Investigation of Clouds with SEVIRI" (APICS), welcher zur Ableitung der optischen Eigenschaften von Wolken sowohl auf den Infrarotkanälen als auch auf Kanälen im sichtbaren Spektralbereich basiert. Die Validierung zeigt hervorragende Ergebnisse für die Erkennung von Zirruswolken mit einer Fehldetektionsrate von unter 5 % und einer Detektionseffizienz von bis zu 99 % ab einer optischen Dicke von 0.1. Ebenfalls wird eine Standardabweichung von 0.25 für die optische Dicke und 0.75 km für die Höhe der Wolkenoberkante nachgewiesen. Basierend auf fünf Jahren prozessierter COCS-Daten werden die Tagesgänge von Zirruswolken in verschiedenen Regionen der Erde analysiert und diskutiert. Die Ergebnisse zeigen ausgeprägte Tagesgänge des Zirrusbedeckungsgrades und der optischen Dicke, welche sich von den Vorhersagen des "European Centre for Medium-range Weather Forecasts" (ECMWF) unterscheiden. Eine Betrachtung des Bedeckungsgrades hoher Wolken, vorhergesagt durch das ECMWF, und der Ergebnisse des COCS Algorithmus zeigt gut übereinstimmende Tagesgänge in konvektiven Regionen, während Unterschiede in nichtkonvektiven Regionen über dem Nord- (NAR) und Südatlantik (SAR) sichtbar werden. Generell wird vor allem in diesen Regionen ein höherer Bedeckungsgrad mit Unterschieden von 3-10 % durch COCS errechnet. Abschließend werden die Unterschiede der NAR und SAR diskutiert, da im Nordatlantik einer der meist frequentierten ozeanischen Flugkorridore liegt. Hier mischen sich die heißen Flugzeugabgase mit kalten Luftmassen und führen zur Bildung von Kondensstreifen. Diese Kondensstreifen verlieren mit der Zeit ihre lineare Form und können anschließend nicht mehr von natürlich entstandenen Zirruswolken unterschieden werden. Grundsätzlich zeigt sich hier eine starke Korrelation des Tagesganges von Bedeckungsgrad und optischer Dicke der Zirruswolken mit der Luftverkehrsdichte. Es werden Unterschiede von bis zu 3 % im Bedeckungsgrad zwischen NAR und SAR detektiert.

Abstract

Aim of this thesis is the retrieval of diurnal variations of cirrus cloud optical properties. Ice clouds and especially cirrus clouds cover on average up to 30 % of the Earth and are therefore important for climate. High ice clouds hold an exceptional position within the large variety of clouds, since they generate positive net forcing and therefore make a contribution to warming of Earth's atmosphere. This heating effect is strongly modified by the diurnal and seasonal variations of the optical properties of cirrus clouds. In order to determine optical properties of aerosols and clouds, the Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) mission was launched into a polar orbit in 2006. Equipped with its main instrument, the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP), this satellite is able to retrieve optical properties of aerosol layers and thin clouds with unprecedented accuracy and sensitivity from space. With a repeat cycle of more than two weeks it does not provide diurnal variations in cirrus cloud properties and cirrus coverage, therefore the most advanced geostationary cloud sensor, the Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI) aboard METEOSAT Second Generation (MSG) is used in this work. SEVIRI covers almost one third of Earth (from 80 N to 80 S and from 80 W to 80 E) with a high temporal resolution of 15 min and a spatial resolution of 3 km x 3 km at subsatellite point. Within the framework of this thesis a completely new approach was followed to combine the advantages of both instruments (high sensitivity and accuracy of CALIOP with the high temporal resolution and spatial coverage of SEVIRI): The Cirrus Optical properties derived from CALIOP and SEVIRI during day and night (COCS) algorithm is based on an artificial neural network, which retrieves cirrus ice optical thickness (IOT) and top altitude (TOP) from the thermal infrared channels of SEVIRI making day and night observations possible. It is trained by coincident CALIPSO cirrus ice optical thickness and top altitude. This work describes the development of COCS and compares the results of the algorithm with two different lidar measurements, CALIOP and an airborne High Spectral Resolution Lidar (HSRL). The validation with CALIOP and the HSRL proves the accuracy of the retrieved cirrus ice optical thickness and top altitude. Beside this validation the results of the COCS algorithm are further compared with the METEOSAT Cirrus Detection Algorithm 2 (MeCiDA-2), using the thermal infrared channels of SEVIRI to detect cirrus clouds, and the Algorithm for the Physical Investigation of Clouds with SEVIRI (APICS), using a combination of visible and infrared channels to derive optical properties of clouds. The validation shows excellent results for the detection of thin cirrus clouds with false alarm rates lower than 5 % and detection efficiencies up to 99 % at a cirrus ice optical thickness greater or equal than 0.1. Low standard deviations of 0.25 for cirrus ice optical thickness and 756 m for cirrus top altitude are reached. Based on five years of processed COCS data, diurnal cycles of cirrus clouds in different regions of the Earth are analysed and discussed. The results show distinct features in coverage and ice optical thickness, which slightly disagree with the forecasts of the European Center for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF). While the ECMWF high cloud coverage shows a diurnal cycle comparable to COCS in convective regions, the diurnal cycle in non-convective regions over the North and South Atlantic disagrees. Furthermore the COCS derives higher cirrus cloud coverage compared to the high cloud coverage of the ECMWF of 3 -10 % for the analysed regions. Finally differences in the North and South Atlantic region, NAR and SAR, are discussed, since the NAR is chosen to cover an area with one of the most frequented air corridors, where hot exhausts of aeroplanes mix with cold air leading to contrail formation. These contrails loose their linear shape with time and then fail to be discriminated from natural formed cirrus clouds. A strong correlation between air traffic density (ATD) and the diurnal cycle of cirrus coverage and ice optical thickness was found over the North Atlantic. Furthermore the differences in cirrus coverage between NAR and SAR follow the diurnal cycle of ATD, with an amplitude of up to 3 %.