Understanding cloud droplet size distributions from multi-angle polarimetric observations

Pörtge, Veronika Therese (2024): Understanding cloud droplet size distributions from multi-angle polarimetric observations. Dissertation, LMU München: Fakultät für Physik

Abstract

Earth’s energy balance is strongly influenced by clouds, aerosol, and aerosol–cloud interactions, which still represent a major source of uncertainty in current climate predictions. Key cloud microphysical parameters are the cloud droplet size distribution, which determines the optical properties, and the droplet number concentration, which is linked to the number of cloud condensation nuclei. Since commonly used methods that retrieve these parameters from passive remote sensing measurements are subject to large uncertainties, the development of new retrieval techniques is required. The aim of this work is to derive the droplet size distribution and droplet number concentration from observations of the airborne camera system specMACS (spectrometer of the Munich Aerosol Cloud Scanner) measured during the EUREC4A (ElUcidating the RolE of Cloud-Circulation Coupling in ClimAte) campaign in order to study the vertical development of cloud microphysical properties and the role of entrainment for shallow cumulus clouds in the trade-wind region. For this purpose, a novel droplet size distribution retrieval was developed. The method is based on polarized measurements of the cloudbow, which, similar to the better-known rainbow, is formed through scattering of sunlight by spherical particles such as droplets in liquid water clouds, and is sensitive to the effective radius (reff) and to the width of the size distribution defined by the effective variance (veff). Since the cloudbow is a single scattering phenomenon, it is strongly polarized and therefore very well visible in the 2-D polarization measurements of the specMACS camera. The developed cloudbow retrieval involves collecting measurements of the same target on a cloud from various angles when flying over a cloud field, thereby generating an angle-resolved signal of the cloudbow. By fitting a lookup table of previously simulated polarized cloudbow signals for different droplet size distributions to the measured data, the effective radius and the effective variance are determined at a spatial resolution of about 100 m. By using polarized measurements, multiple-scattering contributions in the signal and thus, retrieval uncertainties are minimized. A model-based evaluation demonstrates the high accuracy of the retrieval results with an absolute average difference of (−0.2 ± 1.30) µm in reff and (0.02 ± 0.05) in veff (Volkmer et al., 2023). The high quality of the retrieved droplet size distribution allows the droplet number concentration to be derived by a method usually applied to satellite data assuming a sub-adiabatic cloud profile which links the cloud droplet number to the retrieved cloud optical depth and effective radius. A statistical analysis of the cloud droplet size distributions measured during the EUREC4A campaign is presented, showing a median effective radius of 10.2 µm ± 4.2 µm and a median effective variance of 0.1 ± 0.04. In addition, the variation of the droplet size distribution with the dominant mesoscale cloud situation categorized into four patterns is studied. The largest droplets are found in “fish” clouds, which are commonly associated with precipitation, and particularly small droplets appear in “sugar” clouds consisting of non-precipitating shallow cumuli. The high spatial resolution of the specMACS data further allows to study the effect of mixing of dry air at the cloud edges on the derived droplet size distributions, a factor influencing cloud growth and precipitation likelihood. For this study, the dataset was divided into points near the cloud edge, and points from the cloud center. The analysis shows that the cloud center tends to have larger effective radii, lower effective variances, and higher droplet number concentrations compared to the cloud edge, which matches recent theoretical considerations. In summary, the results demonstrate that the cloudbow method provides the droplet size distribution with an accuracy high enough to quantify the cloud droplet number concentration and to study entrainment effects on cloud microphysical properties.

Abstract

Die Energiebilanz der Erde wird stark von Wolken, Aerosol und Aerosol-Wolken- Wechselwirkungen beeinflusst, die immer noch eine große Unsicherheitsquelle für aktuelle Klimavorhersagen darstellen. Wesentliche mikrophysikalische Wolkenparameter sind die Größenverteilung der Wolkentröpfchen, die die optischen Eigenschaften bestimmt, und die Tröpfchenanzahlkonzentration, die von der Zahl der Wolkenkondensationskerne abhängt. Da die üblicherweise verwendeten passiven Fernerkundungsmethoden zur Ermittlung dieser Parameter große Unsicherheiten aufweisen, ist die Entwicklung neuer Verfahren erforderlich. Ziel dieser Arbeit ist es, die Tröpfchengrößenverteilung und Anzahlkonzentration aus Beobachtungen des flugzeuggestützten Kamerasystems specMACS (spectrometer of the Munich Aerosol Cloud Scanner) abzuleiten, die während der EUREC4A (ElUcidating the RolE of Cloud-Circulation Coupling in ClimAte) Kampagne gemessen wurden. Daraus sollen die vertikale Entwicklung der mikrophysikalischen Eigenschaften und die Rolle der Einmischung trockener Luft in flache Kumuluswolken in der Passatwindregion untersucht werden. Zu diesem Zweck wurde ein neuartiges Verfahren zur Ermittlung der Tröpfchengrößenverteilung entwickelt. Es basiert auf Messungen des Wolkenbogens, der ähnlich wie der besser bekannte Regenbogen durch die Streuung des Sonnenlichts an sphärischen Partikeln wie Tröpfchen in Flüssigwasserwolken entsteht und sensitiv auf den effektiven Radius (reff) und die effektive Varianz (veff) reagiert. Letztere definiert die Breite der Größenverteilung. Da der Wolkenbogen ein Einfachstreuphänomen ist, ist er stark polarisiert und daher in den 2-D-Polarisationsmessungen der specMACS-Kamera sehr gut sichtbar. Das entwickelte Wolkenbogenverfahren kombiniert Messungen derselben Wolke aus verschiedenen Winkeln, die beim Überflug über ein Wolkenfeld aufgenommen wurden. Dadurch wird ein winkelaufgelöstes Signal des Wolkenbogens erzeugt. Eine Lookup-Tabelle von bereits simulierten Polarisationssignalen für unterschiedliche Tröpfchengrößenverteilungen wird an die Messdaten gefittet, um den effektiven Radius und die effektive Varianz bei einer räumlichen Auflösung von etwa 100 m zu bestimmen. Durch die Verwendung von Polarisationsmessungen werden die Anteile der Mehrfachstreuung am Signal und damit die Unsicherheiten des Verfahrens minimiert. Eine Modellstudie zeigt die hohe Genauigkeit der Ergebnisse mit einer absoluten mittleren Abweichung von (−0.2 ± 1.30) µm in reff und (0.02 ± 0.05) in veff (Volkmer et al., 2023). Diese hohe Genauigkeit der abgeleiteten Tröpfchengrößenverteilung erlaubt es, die Tröpfchenanzahlkonzentration unter Verwendung einer Methode zu ermitteln, die üblicherweise auf Satellitendaten angewendet wird und ein subadiabatisches Wolkenprofil voraussetzt, das die Tröpfchenzahl mit der ermittelten optischen Wolkentiefe und dem effektiven Radius verknüpft. Es wird eine statistische Analyse der während der EUREC4A Kampagne gemessenen Wolkentröpfchengrößenverteilungen präsentiert, die einen mittleren effektiven Radius von 10.2 µm ± 4.2 µm und eine mittlere effektive Varianz von 0.1 ± 0.04 zeigt. Zusätzlich wird untersucht, wie die Tröpfchengrößenverteilung mit der vorherrschenden mesoskaligen Wolkensituation variiert, die in vier verschiedene Wolkenkategorien eingeteilt wird. So finden sich die größten Tröpfchen in den „Fish“-Wolken, die auch mit Niederschlag assoziiert sind, und besonders kleine Tröpfchen in „Sugar“-Wolken. Diese bestehen typischerweise aus flachen Kumuluswolken, in denen sich nur selten Niederschlag bildet. Die hohe räumliche Auflösung der specMACS-Daten ermöglicht es außerdem, die Auswirkungen der Einmischung trockener Luft an den Wolkenrändern auf die abgeleiteten Tröpfchengrößenverteilungen zu untersuchen. Dies ist ein Faktor, der das Wolkenwachstum und die Niederschlagswahrscheinlichkeit beeinflusst. Für diese Studie wurde der Datensatz in Punkte in der Nähe des Wolkenrandes und in Punkte aus dem Wolkenzentrum unterteilt. Die Analyse ergibt, dass das Wolkenzentrum im Vergleich zum Wolkenrand tendenziell größere effektive Radien, geringere effektive Varianzen und höhere Tröpfchenanzahlkonzentrationen aufweist. Diese Beobachtungen stimmen mit theoretischen Überlegungen überein. Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse, dass mit der Wolkenbogenmethode die Tröpfchengrößenverteilung mit hoher Genauigkeit bestimmt werden kann, sodass eine Quantifizierung der Tröpfchenanzahlkonzentration in der Wolke möglich ist und der Einfluss von Mischungsprozessen auf die mikrophysikalischen Eigenschaften von Wolken untersucht werden kann.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Keywords: cloud microphysics, remote sensing, airborne measurements, polarimetry, camera measurements, cloud droplet size distribution, cloud droplet number concentration
• Themengebiete: 500 Naturwissenschaften und Mathematik ; 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
• Fakultäten: Fakultät für Physik
• Sprache der Hochschulschrift: Englisch
• Datum der mündlichen Prüfung: 14. Mai 2024
• 1. Bericht­erstatter:in: Mayer, Bernhard