FESST@HH 2020: Ein dichtes Messnetz als Lupe für die Struktur konvektiver Cold Pools

<p>Cold Pools sind mesoskalige Gebiete kalter und dichter Luftmassen, die durch Verdunstung von Hydrometeoren unterhalb regnender Wolken entstehen. Während die kalte Luft absinkt und sich als Dichteströmung an der Erdoberfläche ausbreitet, löst sie durch Hebung an ihrer Vorderseite häufig neue Konvektion aus oder forciert den Übergang von flacher zu tiefer Konvektion. Viele modellbasierte Arbeiten belegen die Bedeutung von Cold Pools für die Organisation von Konvektion. Operationelle Messnetze mit einer typischen Maschenweite von 25 km hingegen sind blind für sub-mesoskalige (O(100) m — O(10) km) Prozesse wie Cold Pools und erlauben somit weder die Untersuchung noch die Validierung ihrer raum-zeitlichen Struktur.</p> <p>Im Rahmen der Messkampagne FESST@HH wurde von Juni bis August 2020 im Großraum Hamburg (50 km × 35 km) ein dichtes Netz bestehend aus 103 meteorologischen Messstationen betrieben. Das Rückgrat des Messnetzes bildeten 82 eigens für diesen Zweck entwickelte und gebaute APOLLO-Stationen (Autonomous cold POoL LOgger), die Lufttemperatur und -druck mit trägheitsarmen Sensoren in sekündlicher Auflösung messen. Das Netzwerk wurde mit 21 Wetterstationen ergänzt, die zusätzlich Luftfeuchte, Windgeschwindigkeit und Niederschlag in 10-sekündiger Auflösung aufzeichnen und auf kommerziellen Sensoren basieren. Ein besonderes Merkmal von FESST@HH ist, dass die Durchführung der Kampagne während der COVID19-Pandemie nur durch eine große Zahl Freiwilliger ermöglicht wurde, die kurzfristig Messstandorte bereitgestellt und die Betreuung der Instrumente unterstützt haben.</p> <p>Wir präsentieren die neuartigen Messinstrumente und den Datensatz der FESST@HH-Kampagne (DOI: 10.25592/UHHFDM.8966). Ein Fallbeispiel zeigt, dass das dichte Messnetz in der Lage ist sowohl die horizontale Heterogenität des Temperaturfeldes innerhalb eines Cold Pools als auch seine Größe und Ausbreitungsgeschwindigkeit während verschiedener Phasen des Lebenszyklus abzubilden. Darüber hinaus erlauben die Messungen einen neuen Blick auf weitere Quellen sub-mesoskaliger Variabilität wie die nächtliche städtische Wärmeinsel und die Variation turbulenter Temperaturfluktuationen als Ausdruck charakteristischer Standorteigenschaften.</p>

FESSTVaL: Field Experiment on sub-mesoscale spatio-temporal variability in Lindenberg – Übersicht der Messkampagne und erste Ergebnisse

<p>Die FESSTVaL-Messkampagne (Field Experiment on sub-mesoscale spatio-temporal variability in Lindenberg) wurde im Sommer 2021 als eine große Kooperation mit gut zwei Dutzend Forschenden in der Umgebung des Meteorologischen Observatoriums Lindenberg des Deutschen Wetterdienstes durchgeführt. Im Rahmen des Projektes stehen sommerliche Wetterereignisse im Fokus, um die Entstehung von „Cold Pools“ und Windböen in der konvektiven Grenzschicht sowie deren Wechselwirkung besser zu verstehen. Aufgrund der kleinskaligen Natur dieser Wetterphänomene, können sie nur bedingt von konventionellen Bodenmessungen erfasst werden, können aber nichts-desto-trotz großen Schaden anrichten. Einzigartig für diese Kampagne ist daher die hohe Dichte der durchgeführten Bodenmessungen mit über 100 bodennahen Messungen hinsichtlich Temperatur und Druck und 20 automatischen Wetterstationen sowie ein dichtes Bodenfeuchtemessnetz. Ein X-Band Radar und mehrere Energiebilanzstationen wurden ebenfalls eingesetzt. Des Weiteren wurden in Kooperation mit externen Partnern am KIT und DLR neun Doppler-Lidar-Systeme für Messungen des Windprofils und von Turbulenzvariablen bis in mehrere Kilometer Höhe koordiniert getestet. Durch ein Messnetz von vier Mikrowellenradiometern und weiteren „Profilern“ wurden thermodynamische Eigenschaften der Grenzschicht sowie von Wolken und Niederschlag gemessen. Zusätzlich dazu wurden Messflüge mit unbemannten und ferngesteuerten Flugzeugen durch die Universität Tübingen und das DLR durchgeführt, um weitere Informationen in der Vertikalen zu erzielen und um die bodengebundene Fernerkundungssysteme zu evaluieren.</p> <p>Als Ergänzung zu diesen Messungen wird im Rahmen des Projektes der Informationsgewinn durch ein Citizen Science Messnetzes untersucht. Die Messungen werden außerdem durch hoch-aufgelöste large-eddy Simulationen (ICON-LES) ergänzt. Die Ergebnisse des Projektes sollen unter anderem dazu dienen, die Darstellung solcher kleinskaligen Prozesse in der numerischen Wettervorhersage zu verbessern und neue Messstrategien zu definieren. Die Datenprodukte der Kampagne werden unter dem FAIR-Prinzip behandelt und werden über einer Plattform am Integrated Climate Data Center der Universität Hamburg zur Verfügung gestellt. Dieser Beitrag wird die Messstrategie von FESSTVaL näher beleuchten, erste Erkenntnisse und Ergebnisse zusammenfassen sowie einen Einblick in die Datenverfügbarkeit und deren Verwertungsperspektive geben.</p>

Peering into the internal structure of cold pools and their interactions with a dense observational network

<p>Melting and evaporation of hydrometeors in and below convective clouds generates cold, dense air that falls through the atmospheric column and spreads at the surface like a density current, the cold pool. In modelling studies, the importance of cold pools in controlling the lifecycle of convection has often been emphasized, being through their organization of the cloud field or through their sheer deepening of the convection. Larger, longer-lived cold pools benefit convection, but little is actually known on the size and internal structure of cold pools from observations as the majority of cold pools are too small to be captured by the operational surface network.  One aim of the field campaign FESSTVaL was to peer into the internal structure of cold pools and their interactions with the underlying land surface by deploying a dense network of surface observations. This network consisted of 80 self-designed cold pool loggers, 19 weather stations and 83 soil sensors deployed in an area of 15 km around Lindenberg. FESSTVaL took place from 17 May to 27 August 2021.</p> <p>In principle, cold pool characteristics are affected both by the atmospheric state, which fuels cold pools through melting and evaporation of hydrometeors, and the land surface, which acts to destroy cold pools through friction and warming by surface fluxes. In this talk, the measurements collected during FESSTVaL will be used to shed light on these interactions.  We are particularly interested to assess how homogeneous the internal structure of cold pools is and whether heterogeneities of the land surface imprint themselves on this internal structure. The results will be compared to available model simulations.</p>

A climatology of trade-wind cumulus cold pools and their link to mesoscale cloud organization

We present a climatology of trade cumulus cold pools and their associated changes in surface weather, vertical velocity and cloudiness based on more than 10 years of in situ and remote sensing data from the Barbados Cloud Observatory. Cold pools are identified by abrupt drops in surface temperature, and the mesoscale organization pattern is classified by a neural network algorithm based on Geostationary Operational Environmental Satellite 16 (GOES-16) Advanced Baseline Imager (ABI) infrared images. We find cold pools to be ubiquitous in the winter trades – they are present about 7.8 % of the time and occur on 73 % of days. Cold pools with stronger temperature drops (ΔT) are associated with deeper clouds, stronger precipitation, downdrafts and humidity drops, stronger wind gusts and updrafts at the onset of their front, and larger cloud cover compared to weaker cold pools, which agrees well with the conceptual picture of cold pools. The rain duration in the front is the best predictor of ΔT and explains 36 % of its variability. The mesoscale organization pattern has a strong influence on the occurrence frequency of cold pools. Fish has the largest cold-pool fraction (12.8 % of the time), followed by Flowers and Gravel (9.9 % and 7.2 %) and lastly Sugar (1.6 %). Fish cold pools are also significantly stronger and longer-lasting compared to the other patterns, while Gravel cold pools are associated with significantly stronger updrafts and deeper cloud-top height maxima. The diel cycle of the occurrence frequency of Gravel, Flowers, and Fish can explain a large fraction of the diel cycle in the cold-pool occurrence as well as the pronounced extension of the diel cycle of shallow convection into the early afternoon by cold pools. Overall, we find cold-pool periods to be ∼ 90 % cloudier relative to the average winter trades. Also, the wake of cold pools is characterized by above-average cloudiness, suggesting that mesoscale arcs enclosing broad clear-sky areas are an exception. A better understanding of how cold pools interact with and shape their environment could therefore be valuable to understand cloud cover variability in the trades.

Diurnal Cycle of Tropical Oceanic Mesoscale Cold Pools

Tropical convection regimes range from deep organized to shallow convective systems. Mesoscale processes such as cold pools within tropical convective systems can play a significant role in the evolution of convection over land and open ocean. Although cold pools are widely observed, their diurnal properties are not well understood over tropical oceans and land. The oceanic cold pool identification metric applied herein uses the gradient feature (GF) technique and is compared with diurnally-resolved buoy-identified thermal cold pools. This study provides a first-ever diurnal climatology of GF number, area, and attributed TRMM 3B42 precipitation using a space-borne scatterometer (RapidScat). Buoy data over the Pacific, Atlantic, and Indian Ocean have been used to validate and examine the RapidScat-identified diurnal cycle of GF number and precipitation. Buoy-observed cold pool duration, precipitation, temperature, and wind speed is analyzed to understand the in situ cold pool properties over tropical oceans. GF- and buoy-observed cold pool number and precipitation exhibits a similar bimodal diurnal variability with a morning and afternoon maxima, thus establishing confidence in using GF as a proxy to observe cold pools over tropical oceans. The morning peak is attributed to cold pools associated with deep moist convection while the afternoon peak is related to shallower clouds in relatively drier environments resulting in smaller cold pools over global tropical oceans.