- Titel
- Identification of hydrometeor types in Doppler spectra from polarimetric cloud radar observations
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-956362
- Datum der Einreichung
- 13.06.2024
- Datum der Verteidigung
- 19.12.2024
- Abstract (DE)
- Im Rahmen dieser Studie wurden Beobachtungen eines bodengebundenen, scannenden, polarimetrischen Wolken-Doppler-Radars genutzt, um Vertikalprofile der Form und Ausrichtung von bis zu 5 Hydrometeor-Typen in Mischphasenwolken abzuleiten. Voraussetzung für die neue Methodik war ein bestehender Ansatz, der Elevationsscans (Range-Height-Indikator, RHI) der differentiellen Reflektivität ZDR und des Korrelationskoeffizienten RHV nutzt, die von einem 35-GHz (Ka-Band) Wolken-Doppler-Radar beobachtet wurden. ZDR und RHV am Ort des maximalen Signals in den beobachteten Dopplerspektren werden anschließend mit entsprechenden simulierten Elevationsabhängigkeiten von ZDR und RHV verglichen. Das Ergebnis des Retrievals, das mittels eines Fits der simulierten und beobachteten ZDR und RHV Werte erhalten wird, ist ein Paar des polarizability ratio (dichtegewichtetes Achsenverhältnis) und dem degree of orientation, einem Maß für die bevorzugte Ausrichtung der Teilchen. Diese Arbeit widmet sich der Erweiterung der ursprünglichen Ansatzes der Form- und Ausrichtungsbestimmung. Die Methode nutzt die vollständigen beobachteten Dopplerspektren von ZDR und RHV für alle Elevationswinkel der vom 35-GHz Wolkenradar durchgeführten RHI-Scans. Die Aufteilung der Doppler-Spektren in 5 Teile ermöglicht die Ermittlung von Vertikalprofilen der Hydrometeor-Verteilung. In dieser Arbeit wird zunächst der ursprüngliche Ansatz zur Bestimmung der Form und Ausrichtung von Hydrometeors rekapituliert. Anschließend werden das Splitting-Verfahren und die Schritte der Datenanalysekette vorgestellt. Insbesondere auf die Korrektur von Horizontalwindeffekten auf die Doppler-Spektren wird eingegangen. Die Anwendbarkeit des neuen, erweiterten Ansatzes wird anhand von vier Fallstudien demonstriert. Ein Fall diskutiert die Identifizierung von Variationen der Form- und Ausrichtung innerhalb einer Hydrometeor-Population, die vollständig der gleichen primären Form-klasse angehört. Zwei Fallstudien zeigen die Anwendung des Algorithmus in Umgebungen mit mehreren Hydrometeortypen, einschließlich der Identifizierung von sekundärer Eisbildung. In der vierten Fallstudie wurde der Einfluss der Kristallmorphologie und -orientierung auf die Lichtstreuung in einer Mischphasenwolke charakterisiert. Die spektral aufgelöste Form- und Orientierungsbestimmung zeigt, dass vertikal ausgedehnte Mischphasenwolken praktisch immer eine Mischung verschiedener Hydrometeorarten oder eine beträchtliche Variation einer einzigen Hydrometeorart enthalten. Diese Information ist insofern von Bedeutung, als dass viele bestehende Fernerkundungsdaten auf der Annahme beruhen, dass nur eine einzige Hydrometeor-Population vorhanden ist.
- Abstract (EN)
- In the framework of this study ground-based scanning polarimetric cloud Doppler radar observations were utilized to derive vertical profiles of the shape and orientation of up to 5 different hydrometeor types in mixed-phase clouds. Prerequisite for the new methodology was an existing approach that uses elevation (range-height indicator, RHI) scans of differential reflectivity ZDR and correlation coefficient RHV observed by a 35-GHz (Ka-band) cloud Doppler radar as well as simulations of the latter. ZDR and RHV from the location of the maximum signal in the observed Doppler spectra are compared with corresponding simulated elevation dependencies of ZDR and RHV. The retrieval output, which is obtained by a fit of simulated and observed ZDR and RHV, is then a pair of the polarizability ratio (density-weighted axis ratio) and the degree of orientation, a measure of the preferable orientation of the particles. This thesis is dedicated to an extension of the original shape and orientation retrieval. The method utilizes the entire observed Doppler spectra of ZDR and RHV from all elevation angles of the RHI scans performed by the 35-GHz cloud radar. The split- up of the Doppler spectra into 5 parts enables the retrieval of vertical profiles of the hydrometeor distribution. Within the thesis, the original shape retrieval approach is recapitulated. Subsequently, the splitting procedure and required preparatory steps in the data analysis chain are introduced. Specifically, a correction of horizontal wind effects on the Doppler spectra had to be implemented. The remainder of the thesis is dedicated to demonstrate the applicability of the new spectrally shape and orientation retrieval approach by means of four case studies. One case demonstrates the detection of variabilities in shape and orientation within a hydrometeor population belonging entirely to the same primary shape class. Two case studies were selected to evaluate the application of the spectrally resolved approach in an environment of multiple hydrometeor types, including its utilization for identification of secondary ice production. In the fourth case study the characterization of the impact of crystal morphology and orientation on light scattering in a mixed-phase cloud was performed. The spectrally resolved shape and orientation retrieval demonstrates that vertically extensive mixed-phase clouds contain virtually always a mix of different hydrometeor types or a considerable variation of a single hydrometeor type. This information holds relevant as many existing remote sensing retrievals rely on the assumption of the presence of a single hydrometeor population, only.
- Verweis
- Link: https://amt.copernicus.org/preprints/amt-2024-173/
Identification of multiple co-located hydrometeor types in Doppler spectra from scanning polarimetric cloud radar observations
DOI: 10.5194/amt-2024-173 - Forschungsdatenverweis
- Case stuides of ground-based remote sensing observations from Cabauw, NL, as obtained during the ACCEPT campaign in 2014
DOI: 10.5281/zenodo.14178517
Link: https://zenodo.org/records/14178517 - Freie Schlagwörter (DE)
- Wolken, Hydrometeore, Wolkenradar, Polarimetrie, Dopplerspektren, scannen
- clouds, hydrometeor types, cloud radar, polarimetry, Doppler spectra, scanning
- Klassifikation (DDC)
- 530
- Den akademischen Grad verleihende / prüfende Institution
- Universität Leipzig, Leipzig
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:15-qucosa2-956362
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 11.02.2025
- Dokumenttyp
- Dissertation
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0- Inhaltsverzeichnis
1 Introduction 2 Introduction to mixed-phase clouds and ice crystals 2.1 Introduction to mixed–phase clouds 2.2 Ice formation 2.3 Morphology of ice crystals 2.4 Ice crystal growth and secondary ice formation processes 2.4.1 Riming: interaction between supercooled liquid droplets and ice crystals 2.4.2 Aggregation: interaction between ice crystals 2.4.3 Secondary ice production 2.5 Relation between fall speed and shape of ice particles 3 Simulating backscattering by hydrometeors in the microwave regime 3.1 Overview of scattering approaches 3.2 Spheroidal scattering approach 4 Radar observations of atmospheric hydrometeors 4.1 Polarimetric cloud radars 4.1.1 Radar reflectivity 4.1.2 Differential reflectivity 4.1.3 Correlation coefficient 4.1.4 Linear depolarization ratio 4.1.5 Doppler capability 4.2 Retrieving hydrometeor shape and orientation 4.2.1 Modeling part 4.2.2 Observational part 4.2.3 Comparing modeling and observational parts 5 Instrumentation and Dataset 5.1 Hybrid-mode cloud radar Mira-35 5.2 ACCEPT campaign 5.3 Retrieval of shape and orientation of the main hydrometeor population from STSR cloud radar observations 5.3.1 Toward extension of the main-peak approach 6 Doppler-spectra separation method for retrieving shape and orientation of multiple hydrometeor populations 6.1 Spectrally resolved approach 6.2 The influence of air motion on the Doppler spectra observed by a scanning cloud radar 6.2.1 Retrieval of horizontal wind from PPI scans 6.2.2 Aliasing problem and Doppler shift correction 6.2.3 An illustrative example showcasing the correction of horizontal wind effects 6.3 Application of spectrally resolved approach on the case study from 07 Nov 2014, 09:15 – 09:30UTC 7 Results: Application of the spectrally resolved approach on Analysis of the Composition of Cloud with Extended Polarization Techniques (ACCEPT) data 7.1 Case study 10 Nov 2014, 01:15 – 01:30: Shape variability within a deep mixed-phase cloud 7.2 Case study 03 Nov 2014, 20:30 – 20:45: Secondary ice formation 7.3 Case study 18 Nov 2014, 01:15 – 01:30: Impact of crystal morphology on light scattering in a mixed-phase cloud 7.3.1 Relationship between lidar depolarization ratio and ice crystal morphology 7.3.2 Investigation of particle shape and orientation of a low-depolarization cloud layer 8 Summary & Conclusion List of Abbreviations and Acronyms List of Symbols Bibliography