Microphysical properties of Arctic mixed-phase clouds and their influence on radiation balance: Observation vs. modeling

Abstract

Clouds have a major impact on the Earth's radiative budget and climate change, yet little microphysical data has been collected on clouds in the polar regions. This lack of microphysics data is related to the challenges of deploying and operating instruments in some of the world's most challenging and remote atmospheric environments. This thesis investigates the macro- and microphysical properties of clouds based on observations over Ny-Ålesund, Svalbard, in order to better understand the role of clouds in the Arctic. The total cloud occurrence was found to be ~77.6% from February 2017 to February 2023. The most predominant cloud type is multilayer clouds with a frequency of occurrence of 39.1%, and single-layer clouds with ~37.2%. The total occurrences of single-layer ice, liquid, and mixed-phase clouds are 19%, 4.4%, and 14.9%, respectively. In addition, surface measurements of upward and downward shortwave and longwave radiation from the Baseline Surface Radiation Network (BSRN) at Ny-Ålesund station were examined. Relatively lower values of upward and downward longwave fluxes for ice and mixed-phase clouds were highly correlated with cloud top temperature by phase. The database of cloud properties and the classification method obtained in this work are used to evaluate weather prediction models. We evaluated the microphysical properties of Arctic low-level clouds simulated by four cloud microphysics parameterization schemes (Morrison, WDM6, NSSL, and P3) implemented in the Polar-optimized Weather Research and Forecasting (PWRF) model. The evaluation is based on a comparison with data from the Arctic Cloud Observations Using Airborne Measurements during the Polar Day (ACLOUD) experiment, which took place near Svalbard in May-June 2017. A significant number of clouds were observed during the campaign, mainly due to adiabatic motions and sensible/latent heat fluxes that caused air masses to warm (by 4°C) as they were transported over the sea ice and ocean transition zone. The Morrison and WDM6 schemes performed best overall, with frequency bias (FB) values close to 1 (1.07, 1.13) and high log-odds ratios (0.50, 0.48) in predicting cloud occurrence, indicating good agreement with observed cloud occurrence. On the other hand, the NSSL and P3 schemes showed a high FB value (1.30, 1.56) with a low log-odds ratio (0.17, 0.16), indicating a high overestimation of cloud occurrence. Conversely, the WDM6 scheme produced higher ice-mixing ratios than the Morrison and NSSL schemes, while the latter two tended to produce more snow and graupel. However, all schemes generally underestimated both liquid and ice water content. Longwave downward (LWD) flux depends on atmospheric temperature and humidity, which are simulated differently by each cloud microphysics scheme. The model underestimated LWD flux is highly correlated with the LWC bias of each scheme. This study highlights the critical need for observational development of cloud parameterization in the Arctic to better estimate the impact of clouds on the Arctic climate under conditions of rapid Arctic warming.

북극 증폭에 대한 구름의 영향은 구름의 특성뿐만 아니라 구름이 북극 기후의 구성 요소(수증기, 해양, 해빙, 알베도, 표면 온도 등)와 밀접하게 관련되어 있기 때문에 불확실하다. 이 논문에서는 북극에서 구름의 역할을 더 잘 이해하기 위해 Cloudnet의 스발바드 니알슨 지상 관측자료를 바탕으로 구름의 거시적 및 미시적 특성을 분석하였다. 2017년 2월부터 2023년 2월까지 구름의 총 발생률은 약 77.6%로 나타났다. 가장 우세한 구름 유형은 다층 구름으로 발생 빈도는 39.1%, 단층 구름은 ~37.2%이다. 단층 얼음, 액체, 혼합상 구름의 총 발생 빈도는 각각 19%, 4.4%, 14.9%이다. 또한, 니알슨 관측소의 Baseline Surface Radiation Network (BSRN) 복사 자료를 활용하여 상하 단파 및 장파 복사에 대한 측정값을 분석하였다. 얼음과 혼합상 구름에 대한 장파 상향 및 장파 하향 플럭스의 상대적으로 낮은 값은 위상별 구름 최고 온도와 높은 상관관계를 보였다. 본 연구를 통해 얻은 구름 특성 데이터베이스와 분류 방법은 기상 예측 모델 평가에 사용되었다. 극지에 최적화된 Polar-optimized Weather Research and Forecasting (PWRF) 모델에 구현된 4가지 구름 미세물리 매개변수화 방식(Morrison, WDM6, NSSL, P3)을 활용하여 시뮬레이션한 저층 북극 혼합 구름의 미시물리적 특성을 평가하였다. 이 분석은 2017년 5월부터 6월까지 스발바드 인근에서 진행된 Arctic Cloud Observations Using Airborne Measurements during the Polar Day (ACLOUD) 캠페인 데이터와의 비교를 기반으로 한다. 이 캠페인 기간 동안 상당수의 혼합 구름이 관측되었는데, 이는 주로 해빙과 해양 전이대를 통과하는 동안 기단이 가열(4°C)되는 단열 운동과 현열/잠열 플럭스로 인해 발생했다. Morrison 및 WDM6 구름 모수화 방식은 구름 발생 예측에서 높은 로그 확률(0.50, 0.48)과 함께 1에 가까운 빈도 편향 값(1.07, 1.13)을 나타내며 구름이 발생한 지역 및 높이와 잘 일치하는 것으로 나타나 전반적으로 가장 우수한 성능을 나타났다. NSSL 와 P3 모수화 스킴은 낮은 로그 확률 비율(0.17, 0.16)과 함께 높은 빈도 편향 값(1.30, 1.56)을 보여 구름 발생을 과대평가하는 것으로 나타났다. 반대로 WDM6 모수화 스킴은 Morrison 및 NSSL 방식에 비해 더 높은 얼음 혼합 비율을 생성한 반면, 후자의 두 방식은 더 많은 눈과 싸락눈을 생성하는 경향이 있었다. 모든 방식은 일반적으로 액체와 얼음 수분의 함량을 모두 과소평가했다. 뿐만 아니라, 혼합 구름의 복사율 분석을 통해 구름 타입에 따른 장파와 단파의 상대적 중요도를 평가하고, 구름의 미세물리적 특성에 대한 의존성을 분석하였다. 장파 하강 복사율은 대기 온도와 습도에 따라 달라지며, 모델에서 과소평가된 장파 하강 복사율은 각 구름 모수화 스킴에서 모의된 구름 수분 함량 편향과 높은 상관관계를 보였다. 이 연구는 급격한 북극 온난화 조건에서 구름이 북극 기후에 미치는 영향을 보다 정확하게 추정하기 위해 북극 구름의 타입구분이 중요하며, 북극의 구름 매개 변수화에 대한 관측 기반 개발이 시급히 필요하다.