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Doctoral Thesis
2020
A backscatter lidar forward operator for aerosol-representing atmospheric chemistry models
A backscatter lidar forward operator for aerosol-representing atmospheric chemistry models
Abstract (English)
State-of-the-art atmospheric chemistry models are capable of simulating the transport and evolution of aerosols and trace gases but there is a lack of reliable methods for model validation and data assimilation. Networks of automated ceilometer lidars (ACLs) could be used to fill this gap. These networks are already used for the detection of clouds and aerosols, providing a 3D dataset of atmospheric backscatter profiles. But as the aerosol number concentration cannot be obtained from the ACL data alone; one needs a backscatter-lidar forward model to simulate lidar profiles from the model variables. Such an operator allows then for a qualitative and quantitative model validation based on ACL data. In this work, a newly developed backscatter-lidar forward operator and the related sensitivity studies are presented and results of the forward operator applied on model output data are compared to measured ACL profiles in the frame of a case study. As case study, the eruption of the Icelandic volcano Eyjafjallajökull in 2010 was chosen and extensively analyzed. The Consortium for Small-scale Modeling - Aerosols and Reactive Trace gases (COSMO-ART) model of DWD (Deutscher Wetterdienst) was operated during this event for ash-transport simulations over Europe. For the forward model, the attenuated backscatter coefficient is used as lidar-independent variable, which only relies on the laser wavelength. To calculate the attenuated backscatter coefficient, the size-dependent aerosol number concentration and the scattering properties of each aerosol type and size have to be simulated. While the aerosol number concentration is a model output variable, the scattering properties were determined by extensive scattering calculations. As these scattering calculations require assumptions about the aerosol refractive indices and shapes, sensitivity studies were performed to estimate the uncertainties related to the particle properties as represented by the model system. An analysis of the particle shape effect for the extinction and backscatter coefficients resulted in huge differences of the scattering properties between spherical, ellipsoidal and cylindrical particle shapes. Due to a particle shape mixture in typical volcanic ash plumes, the application of non-spherical scattering calculation methods for estimating the effective optical properties requires more information related to the particle shape distribution (specifically: a particle size and shape distribution). As such information was not available for the present case study, it was necessary to assume spherical shaped volcanic ash particles but estimate the uncertainty related to this assumption within the frame of additional sensitivity studies. Finally, the forward modeled lidar profiles were compared to ACL measurements from stations of the German ACL network. The comparison required an extraction of common time and height intervals of the ACL and forward modeled COMSO-ART data as well as reshaping the datasets to the same vertical and temporal resolution. Significant differences between ACL profiles and the output of the forward operator applied to the COSMO-ART data were found. Some ash layer structures were at similar coordinates which is remarkable due to the uncertainties related to the model dynamics and the limited amount of measurement data that could be used for model validation. In detail, however, the major fraction of the compared time and height interval differed both in the relative signal intensity and the layer structures of the volcanic ash plume. Based on such quantitative comparison, a future data assimilation system could correct the model prediction of the forward modeled attenuated backscatter coefficient, the time of arrival, as well as the vertical structure of the volcanic ash plume.
In summary, the continuous and distributed data stream provided by ACL stations was found to deliver valuable verification information for dispersion simulations of aerosol events. But major issues have been determined which limit current realizations of backscatter-lidar forward operators for aerosol transport simulations: First, it is suggested that the ACL systems improve their dynamic range and perform automatic calibration to increase the precision of ACL data and for calculating the measured attenuated backscatter coefficient with a minimum leftover of uncertainties. This will allow for the calculation of the attenuated backscatter coefficient in the presence of clouds as well as of faint aerosol signals. Second, the aerosols scattering properties have to be analyzed even more extensively which includes both the variety of aerosol sizes or types as well as the size distribution information. From the findings within this study, the particle size distribution was indentified to be a critical component when using monodisperse size classes.
Abstract (German)
Atmosphärenchemie-Modelle der aktuellen Generation können Transportvorg"ange und chemische Veränderungen von Aerosolen und Spurengasen in der Atmosphäre simulieren und prognostizieren. Die Qualität und Validität der Simulation lässt sich mit den derzeit vorhandenen Messmitteln nur unzureichend beurteilen - geschweige denn mittels Datenassimilation verbessern, da umfassende und zuverlässig verfügbare Validierungsdaten sowie Validierungsmethoden praktisch nicht vorhanden sind. Einen Lösungsansatz stellen Netzwerke aus automatisierten Ceilometer-Lidarsystemen dar. Diese Systeme werden üblicherweise für die Erkennung von Wolken eingesetzt, eignen sich jedoch auch für die Erkennung von Aerosolschichten wie Vulkanasche, Saharastaub und weiteren Aerosolarten. Diese Daten sind jedoch nicht direkt für die Validierung von Aerosoltransport-Vorhersagen verwendbar, da die Aerosolkonzentration einzelner Größenklassen oder Größenverteilungen nicht - oder nur unter bestimmten Annahmen - aus den Rückstreuprofilen ableitbar ist. Ein alternativer Ansatz besteht in der Simulation von Lidarprofilen auf Basis der vom Vorhersagemodell berechneten Atmosphärensituation und dem anschließenden Vergleich der simulierten und gemessenen Lidarprofile. Eine Implementierung eines solchen sogenannten Rückstreulidar-Vorwärtsoperators ist Gegenstand dieser Arbeit; ebenso die Analyse der Unsicherheiten im Rahmen von Sensitivitätsstudien sowie Vergleiche zwischen vorwärtsmodellierten Modell-Prognoseergebnissen und gemessenen Rückstreuprofilen im Fall des Vulkanausbruchs des Eyjafjallajökull (Island) im Jahr 2010. Hierfür wurden Simulationsergebnisse des Atmosphärenchemie-Modells COSMO-ART (Consortium for Small-scale Modeling - Aerosols and Reactive Trace gases) verwendet. Die in COSMO-ART mittels monodisperser Größenklassen beschriebenen Vulkanaschedaten bewirken eine sehr hohe Sensitivität der simulierten Streueigenschaften, sodass Methoden für eine repräsentative Berechnung der Rückstreuquerschnitte von Vulkanasche bei Verwendung von monodispersen Größenklassen entwickelt werden mussten. Als gemeinsame physikalische Messgröße der gemessenen und simulierten Lidarprofilen wurde der sogenannte abgeschwächte Rückstreukoeffizient (engl.: attenuated backscatter coefficient) verwendet, da diese Größe - mit Ausnahme der eingesetzten Wellenlänge des emittierten Lichts - unabhängig von den Eigenschaften des simulierten Lidargeräts ist. Für die Berechnung des abgeschwächten Rückstreukoeffizienten müssen die Streueigenschaften und Anzahldichten jeder relevanter, vom Modell abgebildeter Aerosolart berechnet werden. Während die Anzahl an Vulkanascheteilchen pro Größenklasse eine Ausgabegröße von COSMO-ART ist, waren für die Bestimmung der Streueigenschaften der im Modell vorhandenen Aerosolarten und -größenklassen umfangreiche Streuberechnungen nötig. Die Unsicherheiten der simulierten Lidarprofile wurden im Rahmen von Sensitivitätsstudien bezüglich komplexem Brechungsindex, Partikelform sowie Schwankungen der emittierten Wellenlänge des Lasers quantifiziert. Nach Anwenden des Vorwärtsoperators auf die Simulationsergebnisse von COSMO-ART und Berechnen des abgeschwächten Rückstreukoeffizienten aus Messdaten des Deutschen Ceilometernetzwerks wurden Modellprognose und Messung qualitativ und quantitativ miteinander verglichen. Der Vergleich an der Ceilometer-Station Deuselbach ergab signifikante Unterschiede zwischen Simulation und Messung: Die erkannten Ascheschichten und -strukturen waren nicht nur in ihrer Form und Position unterschiedlich, sondern auch in den absoluten Werten des abgeschwächten Rückstreukoeffizienten. Anhand dieser Arbeit konnten wesentliche Aspekte identifiziert werden, die die Validierung von Simulationsergebnissen mittels ACL Messungen unter Verwendung eines Rückstreu-Lidar Vorwärtsoperators bisher stark einschränken und für zukünftige Validierungsansätze zu deutlich aussagekräftigeren Ergebnissen führen werden: Die Erweiterung des dynamischen Messbereichs sowie eine automatisierte und transparente Kalibrierung der Ceilometer ist unabdingbar, um die Qualität des Referenzdatensatzes selbst zu verbessern. Eine Verbesserung der Vorwärtsoperator-Qualität wird primär durch weitere Analysen und Optimierungen zur Berechnung der effektiven Streueigenschaften der Aerosolklassen und -Arten erreicht, aber auch durch das Optimieren der Aerosol-Repräsentation im Vorhersagemodell. Dies beinhaltet sowohl das Erweitern der abgebildeten Aerosolarten (insbesondere Hintergrundaerosol) als auch der Optimierung der Aerosoldarstellung im Sinne von Modalen Darstellungen oder einer besseren Auflösung bestimmter Größenklassenbereiche. Vorhersagen zur Vulkanascheverteilung können jedoch mit dem hier vorgestellten Rückstreu-Lidar Vorwärtsoperator basierend auf reinen Rückstreuprofil-Messungen bestehender ACL Systeme bewertet und verifiziert bzw. falsifiziert werden.
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Faculty
Faculty of Natural Sciences
Institute
Institute of Physics and Meteorology
Examination date
2020-03-12
Supervisor
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Language
English
Publisher
Publisher place
Classification (DDC)
530 Physics
Collections
Original object
Standardized keywords (GND)
Sustainable Development Goals
BibTeX
@phdthesis{Geisinger2020,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/6506},
author = {Geisinger, Armin},
title = {A backscatter lidar forward operator for aerosol-representing atmospheric chemistry models},
year = {2020},
school = {Universität Hohenheim},
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