Simulating Arctic Mixed-Phase Clouds and their Sensitivity to Ice Nucleation

109 Pages·2013·5.84 MB·English

Simulating Arctic Mixed-Phase Clouds
and their Sensitivity to Ice Nucleation
DiplomaThesisinMeteorology
Submittedby
MarcoPaukert
inJanuary2013
Referee: Prof.Dr.C.Hoose
SecondExaminer: Prof.Dr.T.Leisner
INSTITUTEFORMETEOROLOGYANDCLIMATERESEARCH-ATMOSPHERICAEROSOLRESEARCH(IMK-AAF)
KARLSRUHEINSTITUTEOFTECHNOLOGY(KIT)

SimulationarktischerMischphasenwolkenundihrerSensitivitätbezüglichderEisnukleation
DiplomarbeitimFachMeteorologievorgelegtvonMarcoPaukert
Referentin: Prof.Dr.C.Hoose
Korreferent: Prof.Dr.T.Leisner

Zusammenfassung
Anders als in nichtpolaren Gebieten ist der wolkeninduzierte bodennahe Netto-Strahlungsantrieb in
der Arktis überwiegend durch den langwelligen Anteil der elektromagnetischen Strahlung bestimmt
(ShupeundIntrieri,2004). WeiterhinsinddortmitgroßerAuftretenswahrscheinlichkeitStratocumulus-
SchichtenausEispartikelnoderalsMischwolkenvorzufinden(Shupeetal.,2011;Shupe,2011). Zusät-
zlichistbekannt,dassdielangwelligeStrahlungsemissionderAtmosphärestarkdavonabhängt,obund
inwelchemMaßFlüssigwasserinderWolkevorhandenist(z.B.GarrettundZhao,2006).
Für die Modellierung des atmospährischen Zustands und der Auswirkungen auf den Erdboden ist es
dahererstrebenswert,diekorrekteZusammensetzungeinerWolkeausFlüssigwasserundEissimulieren
zu können. Ziel dieser Arbeit ist deshalb, die heterogene Eisnukleation in einer arktischen Mischwolke
zuuntersuchenunddieParametrisierungimverwendetenCOSMO-Modell(COnsortiumforSmall-scale
MOdeling) zu erweitern. Die Datengrundlage für die durchgeführten Simulationen bildet der Messflug
31vom26. April2008,derimRahmenderISDAC-Kampagne(IndirectandSemi-DirectAerosolCam-
paign)imNordenAlaskasdurchgeführtwurde.
Der erste Schritt dieser Arbeit war die Teilnahme an einem Modell-Vergleich unter Verwendung der
erweiterten COSMO-Version COSMO-ART (Vogel et al., 2009) mit Zweimomenten-Formulierung der
wolkenmikrophysikalischen Vorgänge (Seifert und Beheng, 2006). Die hier verwendete Konfiguration
gleicht einem LES-Modell (Large Eddy Simulation), um die kleinskaligen Prozesse erfassen zu kön-
nen, wodurch insbesondere die Vertikalbewegungen innerhalb der Wolke aufgelöst werden. Zusätzlich
wurdeeinStrahlungsschemaimplementiert,welchesdiethermischeAbkühlratederWolkealsFunktion
des vertikal integrierten Flüssigwassergehalts berechnet. Da die Parameter des Schemas auf Grundlage
derMessungenangepasstsind,wirdangenommen,dasshiermitdievorliegendeSituationbessererfasst
wird als unter Verwendung des COSMO-Strahlungsschemas, welches ca. doppelt so hohe Abkühlraten
ausgibt. WeiterhinwurdeneinigemikrophysikalischeParameterangepasst,umeinerseitsdieWolkenpar-
tikeleigenschaftenfürdengegebenenFallzuoptimieren, undumandererseitskonsistenteFormulierun-
genunterdenamVergleichteilnehmendenModellenherzustellen.
Die Ergebnisse im Vergleich zu weiteren Modellen zeigen, dass COSMO die Situation gut genug er-
fassen kann, um in dieser Konfiguration weitere Untersuchungen zu erlauben. Es traten Unterschiede
in der Aufteilung des Gesamtwassergehalts zwischen der festen und der flüssigen Phase auf, welche
umso größer waren, je mehr Eiskristalle innerhalb der Schichtwolke existierten. Dieser Unterschied
konnte auf unterschiedliche Annahmen über die Form der Eispartikel-Größenverteilung zurückgeführt
werden,dadenParameternderVerteilungsdichtefunktionenineinerZweimomenten-Formulierungkon-
stante Werte zugewiesen werden, welche sich zwischen den Modellen unterscheiden. Ein Spezifikum
von COSMO, dessen Ursachenfindung noch weiterer Arbeit bedarf, sind die generell kleineren erre-
ichten maximalen Vertikalgeschwindigkeiten. Diese haben über Rückkopplungsmechanismen sowohl
weniger Flüssigwasser- als auch Eisgehalt zur Folge. Da COSMO in seiner vorwiegenden Funktion
als Wettervorhersagemodell auf größeren Skalen optimiert ist, können Unterschiede in der Turbulenz-
parametrisierungundinnumerischenBehandlungenalsmöglicheUrsacheninBetrachtgezogenwerden.
Im zweiten Teil der Arbeit stand die heterogene Eisnukleation innerhalb der Wolke im Mittelpunkt.
StattwieimRahmendesModellvergleichseinekonstanteEiskristall-Anzahldichtevorzuschreiben,wurde
nunmehrdieAuswirkungvonverschiedenenParametrisierungenaufdiezeitlicheEntwicklungderWolke
analysiert. Der einzig aktive Mechanismus war hierfür das Immersionsgefrieren von Mineralstaub und
Bakterien.
Zuerst erfolgte eine Erweiterung des Modells, welche das mehrfache Gefrieren einzelner Eiskeime
verhindert. HierfürdienteeinezusätzlicheprognostischeVariable,dieaktivierteEiskeimerepräsentiert.
Neben der Nukleation, die den Quellterm bildet, unterliegt die Variable dem Transport durch Advek-
tion und turbulente Diffusion, welche in der vorliegenden Stratocumulus-Wolke insbesondere für die
vertikale Durchmischung der Eiskeime von Bedeutung sind. Diese Durchmischung stellt sicher, dass
dieEisneubildungdauerhaftaufrechterhaltenwerdenkann. ImGegensatzzurBehandlungimunverän-
derten Nukleationsschema, bei dem die Anzahldichte aktivierter Eiskeime mit den vorhandenen Eis-
partikeln gleichgesetzt wird, ergeben sich mit der zusätzlichen Variable generell geringere Eispartikel-
AnzahlkonzentrationenuntersonstgleichenBedingungen. DieserUnterschiedergibtsichausdemEffekt
der Eiskristall-Sedimentation, welcher im Originalschema aufgrund der Divergenz des Sedimentations-
flusses in den obersten Wolkenschichten zu einer kontinuierlichen Eisneubildung führt, da in diesem
Schema eine direkte Kopplung zwischen den beiden Prozessen besteht. Dies ist der Grund dafür, dass
sich die Wolke unter Verwendung des Originalschemas bei kleineren Aerosolkonzentrationen auflöst
als mit der Modellerweiterung, weil höhere Eiskristall-Konzentrationen einen effektiveren Wegener-
Bergeron-Findeisen-ProzesszurFolgehaben. DemzufolgewirdmehrFlüssigwasserzugunstenderEis-
phase aufgezehrt, was bei dieser Wolkenart die turbulenten Bewegungen schwächt, und überhalb einer
kritischenEiskonzentrationganzzumErliegenbringt. IneinersolchenSituationistauchdieNeubildung
von Flüssigtröpfchen ausgeschlossen, sodass nach dem Sedimentieren der verbliebenen Eiskristalle die
Wolkeganzverschwindet.
AufbauendaufderSingulärenHypothese,diedieheterogeneNukleationalszeitunabhängiges,instan-
tanesEreignisbeschreibt,wurdenzweiParametriesierungeninCOSMOimplementiert,umdasImmer-
sionsgefrieren von natürlichem Mineralstaub und eisnukleations-aktiver Bakterien auf die vorliegende
Situation anzuwenden. Beide werden nach dem Ansatz von eisnukleations-aktiven Stellen berechnet,
die sich auf der Oberfläche von Aerosolen in einer bestimmten Dichte bezüglich der Fläche befinden
(engl.“icenucleationactivesurfacesitedensity”). EineReihevonSensitivitätsstudienmitverschiedenen
Kombinationen aus Mineralstaub- und Bakterien-Eiskeimkonzentrationen führte zu einer Abschätzung,
welche Konzentrationen benötigt würden, um unter den gegebenen Bedingungen eine zeitlich stabile
Wolke zu erlangen. Diese Bedingung wurde zurückgeführt auf den zeitlichen Verlauf von vertikal in-
tegriertem Flüssigwasser- und Eisgehalt. Da bei wenigen Eiskristallen die Wolkenschicht in ihrer ver-
tikalenAusdehnungwächstundbeivielenEiskristalleninihrerAusdehnungabnimmt,gibtesnureinen
bestimmtenBereichvonAerosolkonzentrationen,derdieStabilitätsbedingungerfüllt.
GenerellsinddiebenötigtenAerosolkonzentrationenim“stabilen”Bereichhöheralsdieabgeschätzeten
Basiskonzentrationen von Mineralstaub und Bakterien, wobei der Unterschied mehere Größenordnun-
gen betragen kann. Um die während ISDAC beobachteten Eiskristall-Anzahldichten zu erklären, muss
daherinBetrachtgezogenwerden,obesimsimuliertenFallweitererelevanteEiskeim-Speziesgibtund
welcheRollezusätzlicheNukleations-MechanismennebendemImmersionsgefrierenspielen.

Contents
1 Introduction 1
1.1 RadiativeForcingofArcticBoundaryLayerClouds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 ModelingEfforts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 Objective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2 FromPhysicalProcessestoParameterizations 7
2.1 FormationofIceCrystals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.1 TheStochasticProcessofHomogeneousFreezing . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.2 TheSingularHypothesisforHeterogeneousNucleation . . . . . . . . . . . . . . 9
2.1.3 DistinctionBetweenHeterogeneousIceNucleationModes . . . . . . . . . . . . . 12
2.1.4 CloudMicrophysicsandIceNucleationinCOSMO . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2 ModelExtensionsforIceNucleation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.1 ImmersionFreezingofDustParticles: Niemandetal.(2012) . . . . . . . . . . . . 19
2.2.2 ImmersionFreezingofBacteria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.2.3 INDepletionduetoActivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.2.4 ThresholdforImmersionFreezing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.3 FurtherImportantModelDetails . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.3.1 DepositionalGrowthofIceCrystalsinthePresenceofSupercooledWater . . . . 28
2.3.2 Sedimentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.3.3 CloudTopRadiativeCooling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3 COSMO’sPerformanceinaCloudResolvingConfiguration 37
3.1 ModelSetupforLESSimulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.1.1 ModelDomain,BoundaryConditionsandInitialization . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.2 ResultsofCOSMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.2.1 DevelopmentofaLiquid-Only-Cloud: “Ice0” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.2.2 DevelopmentofaMixed-PhaseCloud: “Ice1”,“Ice4” . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.3 DiscussionofResultsintheContextoftheModelIntercomparison . . . . . . . . . . . . . 46
3.3.1 LiquidWaterDissipation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.3.2 VerticalVelocities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.3.3 RelativeImportanceofVerticalVelocitiesandWBF . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4 SensitivitytotheTreatmentofIceNucleation 55
4.1 ConcentrationsAppliedforSensitivityTests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.2 Modelsetup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.3 TreatmentofIceInitialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
4.4 ComparisonofDefaultNucleationSchemeandINDepletionScheme . . . . . . . . . . . 61
4.5 DepletedIceNucleiwithandwithoutTransport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
4.6 ComparisonofPhillipsetal.(2008)andNiemandetal.(2012) . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.7 Dustvs. BacteriaasINspecies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
4.8 Dustvs. BacteriaatColderTemperatures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.9 SensitivitytoCloudTopRadiativeCooling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5 SummaryandOutlook 81
6 ListofModelSettings,AcronymsandSymbols 85
A Bibliography 89