Regime dependence of aerosol effects on the formation and evolution of pyro-convective clouds
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Verbrennung von Biomasse ist wichtige Quellen von atmosphärischen Aerosolpartikeln, die als wirksame Wolkenkondensationskeime (CCN) und Eiskerne (IN) dienen könnte, wodurch die Wolkenbildung und Niederschlagsbildung beeinflussen. Als eine extreme Auswirkung der Verbrennung von Biomasse bilden sich die Feuerwolken direkt über dem Feuer, was große Mengen an Wasserdampf, Aerosolpartikel und andere Spurengase in die obere Troposphäre und untere Stratosphäre (UT/LS) transportiert. Die Feuerwolken bieten ein gutes Beispiel mit denen man Wechselwirkungen zwischen Aerosol und Wolken untersuchen kann, da sie Regen, Hagel, Blitze, extreme Windgeschwindigkeiten in niedrigen Atmosphärenschichten und manchmal sogar Tornados hervorrufen.
Eine jüngste Paketmodel-Studie zeigte drei deterministische Regmie der anfänglichen Wolkentropfenbildung, die durch verschiedene Verhältnisse von CCN zu Aufwindgeschwindigkeit charakterisiert sind. Diese Studie lässt jedoch offen wie sich diese Regime während der Wolkenbildung entwickeln. Um diese Frage zu untersuchen haben wir das Active Tracer High Resolution Atmospheric Model (ATHAM) mit kompletter Mikrophysik benutzt und die Modelsimulation von der Wolkenbasis zur ganzen Säule einer einzigen Feuer-Mischphasen-Wolke ausgeweitet. Eine Serie von 2-D-Simulationen (über 1000) wurde über einen großen Bereich von CCN und dynamischen Bedingungen durchgeführt. Die integrierte Konzentration von Hydrometeoren über den gesamten räumlichen und zeitlichen Maßstab wurde für die Beurteilung der Aerosol- und dynamischen Effekte benutzt. Die Ergebnisse zeigen, dass die drei Regime der Aktivierung der Wolkenkondensationskeime (CNN) im Paketmodel (namentlich Aerosol begrenztes, Aufwind begrenztes und Übergangs-Regime) weiterhin in unserer Feuerwolkensimulation für die Wolken-anzahlkonzentration existieren aber die Nettoproduktion von Regentropfen und gefrorenen Partikeln findet hauptsächlich im Aufwind begrenzten Regime statt.
Um den IN-effekt auf die Eigenschaften der Feuerwolken zu prüfen, wurde eine auf der klassischen Theorie basierenden Eisnukletionparameterisierung (mit Immersions- und Depositionsgefrieren) in unser Wolkenmodel eingebaut um den ursprünglichen aerosolunabhängigen Eisnukleationsprozess zu ersetzen. Die Ergebnisse vom Originalmodel und des neu entwickelten Models stimmen unter der Standardkonfiguration gut überein. Tausende Simulationen mit unterschiedlichen IN-Ausgangsdichten und Aufwinden wurden durchgeführt, was bei der Untersuchung, ob das Ansprechen der Hydrometeoren auf IN und dynamisches Vorantreiben kontinuierlich ist, hilfreich ist. Für die simulierten Feuerwolken gilt, dass mehr IN zu wirksamerer heterogener Gefrierungsnukleation führt; jedoch ist der Anteil des gefrorenen Wassers negativ mit der IN-variation korreliert, da weniger homogene Keimbildung auftritt. Daneben spielen IN auch eine negative Rolle, da sie durch Wasserdampfdeposition zu einem verstärkten Wachstum der Eiskristalle auf Kosten von Wolkentropfen führen. Im Gegensatz zu CCN, führt eine erhöhte Anzahl von IN zu einem leichten Anstieg von Regentropfen und des Niederschlages. Des Weiteren wurde die Wolkenentwicklung bei gleichzeitiger Erhöhung von IN und CCN untersucht. Generell gilt, dass der CCN Effekt in der Wolkenmikrophysik dominierend ist.
Die Methode der Prozessanalyse (PA) wurde, mit dem Ziel den Beitrag relevanter mikrophysikalischer Prozesse einzelner Hydrometeore zu untersuchen, in die ATHAM-Modellkonfiguration integriert. Mit dieser Methode kann gezeigt werden, dass sogar die Abhängigkeit der Hydrometeore von Aerosolpartikeln bei unterschiedlichen dynamischen Bedingungen sehr einheitlich erscheint, jedoch die zugrundeliegenden Mechanismen komplett unterschiedlich sein können. Zum Beispiel kann eine Erhöhung der CCN, sowohl für einen starken als auch einen schwachen Auftrieb, eine Verringerung von Regentropfen zur Folge haben. Für einen schwachen Auftrieb sind Akkretion und Autokonversion von Wolkentropfen die wichtigsten Quellen von Regenwasser. Im Gegensatz dazu stellt für starke Aufwinde das schmelzen von gefrorenen Partikeln die dominante Quelle von Regenwasser dar. Die Untersuchung des kombinierten Effektes von CCN und IN zeigt, dass der Einfluss der CCN auf die Wolkeneigenschaften durch den gegensätzlichen Einfluss der IN geschwächt oder sogar umgekehrt wird. Dies wird speziell für gefrorene Partikel offensichtlich, deren Anzahlkonzentration durch CCN positiv beeinflusst wird. Im Gegensatz dazu würde die Anzahlkonzentration im Fall einer Erhöhung der IN geringer. Daraus resultiert, dass eine gleichzeitige Erhöhung von IN und CCN zu einer Unabhängigkeit der gefrorenen Partikel von der anfänglichen Aerosolkonzentration führt. Die große Anzahl an Simulation in Kombination mit PA hat das Potenzial die zugrundeliegenden Wolkenprozesse in Bezug auf Entwicklung und Eigenschaften detailliert zu untersuchen.
Die nichtlinearen Eigenschaften des Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen Herausforderung die Schlussfolgerungen aus begrenzten Fallstudien im Hinblick auf ihre Repräsentativität und Ensemble Studien über einen weiten Bereich der Aerosolkonzentration und anderen Einflussfaktoren gezogen werden dringend für eine robustere Beurteilung der Aerosoleffekte empfohlen.
In der vorliegenden Arbeit wurden detailliert die Sensitivitäten von pyro-konvektiven Wolken auf Änderungen von CCN und IN für ein breites Spektrum dynamischer Bedingungen unter Verwendung eines wolkenauflösenden Modells untersucht. In das bereits vorhandene Modell ATHAM wurde ein PA Modul zur Untersuchung des Beitrags unterschiedlicher mikrophysikalischer Prozesse und eine Aerosol-abhängige Parametrisierung der heterogenen Eisnukleation integriert. Es konnte klar gezeigt werden, dass das atmosphärische Aerosol als CCN oder IN eine mediume Rolle in der Mikrophysik pyro-konvektiver Wolken spielt. Ähnliche Änderungsraten für unterschiedliche dynamische Bedingungen können aus unterschiedlichen mikrophysikalischen Prozessketten resultieren. Weitere Modellstudien dieser Art werden benötigt um zu untersuchen, ob die Rückschlüsse auch auf andere Wolkenarten und längere Zeitskalen übertragen werden können.