A New Two Moment Collision-Coalescence Parameterization for Simulating Drizzling Stratiform Clouds

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1 DISS. ETH NO A New Two Moment Collision-Coalescence Parameterization for Simulating Drizzling Stratiform Clouds A dissertation submitted to the ETH ZURICH for the degree of Doctor of Sciences presented by VIVEK SANT Dipl. Phys. ETH, ETH Zürich, Switzerland born September 15, 1983 citizen of Switzerland accepted on the recommendation of Prof. Dr. Ulrike Lohmann, examiner Dr. Ulrich Blahak, co-examiner Dr. Rebekka Posselt, co-examiner 2012

2 Abstract Marine stratus and stratocumulus cover vast parts of the global oceans and have a substantial role in the Earth s radiative budget, inducing a net cooling due to their proximity to the surface. Being shallow, these marine boundary layer (MBL) clouds are very susceptible to changes in meteorological and environmental conditions. Although they only produce small amounts of precipitation, drizzle has been observed to have an important impact on both cloud dynamics and microphysics. The formation of drizzle is highly dependent on the onset of the collision-coalescence process, which requires drops to exceed a threshold radius between µm. The mechanisms leading to drops of those sizes have been perceived to be related to the concentration of cloud condensation nuclei (CCN) and/or turbulence, but they are still very uncertain. In environments with increased CCN load due to anthropogenic activity, precipitation formation may be retarded as cloud droplets become smaller and less efficient in forming drops above the coalescence threshold. It has been recognised that the interaction of cloud microphysics, cloud dynamics and precipitation formation in low clouds is complex and can have a significant impact on the radiative properties of the cloud and, hence, the global energy budget. Focusing on the formation of precipitation in low clouds, to achieve a more physical representation of the droplet spectrum, an additional drizzle drop class is introduced to the traditionally existing classes of cloud liquid water and rain. The idea is to improve the microphysical, but possibly also dynamical or thermodynamical mechanisms, responsible for the production of large drops. For polluted environments, i.e. high CCN concentrations, where the production of large drops is restricted, a proposed direct source are so-called giant CCN (GCCN), mainly constituting of sea salt aerosols larger than 1-5 µm. These GCCN deliquesce and grow above the critical coalescence threshold and act immediately as drizzle drops, which with the additional liquid water class is better represented. Consequently, the collision-coalescence process can be initiated, short-circuiting the restrained precipitation formation. To investigate this on a global scale, the general circulation model ECHAM5-HAM is used. Introducing drizzle as a third liquid water class implies deriving a new parameterization for the collision-coalescence processes. To this end and based on observed drop size distributions, the stochastic collection equation is solved for truncated moments and represents the core of this thesis. Solving iii

3 the equations without many simplifications resulted in general expressions for the rate equations, which, however, involve higher computational costs. The performance of the new triclass parameterization is examined in a 1D kinematic cloud model by comparing it to a resolved bin model and the standard parameterization used in ECHAM5-HAM. The results of the triclass scheme compare reasonably well to the bin model, such that the sensitivity to different CCN concentrations and vertical updraft regimes is reproduced. In particular, for vertical velocities relevant in low clouds a clear improvement to the standard parameterization in ECHAM5- HAM is evident. Implemented in ECHAM5-HAM with a new prognostic precipitation scheme including snow, the triclass scheme is validated by comparing single column model results to a stratocumulus field campaign and reproducing GCCN sensitivity studies from previous work. The results are promising as the sensitivity to CCN and GCCN concentrations is improved. Finally, global nudged simulations are performed to study the relative differences in cloud properties and radiation. The effect of drizzle on the radiative transfer calculations is also taken into account, but shows little influence. In general, the prognostic precipitation scheme with three liquid water classes produces precipitation more readily, reducing the amount of reflected shortwave radiation by the clouds which is even more pronounced in the presence of GCCN, confirming results from previous studies. iv

4 Zusammenfassung Marine Stratuswolken und Stratocumuli bedecken weite Teile der globalen Ozeane und haben eine bedeutende Rolle im Strahlungshaushalt der Erde, weil sie das Sonnenlicht effektiv reflektieren. Da ihr Einfluss auf die langwellige Strahlung vernachlässigbar ist, verursachen sie eine Netto-Kühlung. Diese marinen Grenzschichtwolken weisen eine geringe vertikale Ausdehnung auf und sind daher sehr anfällig auf Änderungen in der Meteorologie und den Umgebungsbedingungen. Obwohl sie nur kleine Niederschlagsmengen produzieren, wurde beobachtet, dass Niesel einen starken Einfluss auf die Wolkendynamik und -mikrophysik hat. Die Bildung von Niesel hängt stark vom Einsetzen des Koagulationsprozesses ab, der das Kollidieren und anschliessende Zusammenfliessen von Tropfen beschreibt. Damit der Prozess einsetzt, müssen genügend Tropfen mit Radien grösser µm (Schwellenwert) vorhanden sein. Die Ursachen, die zur Bildung solcher Tropfen führen, hängen von der Anzahldichte der Wolkenkondensationskerne (CCN) und/oder der Turbulenz ab. Doch diese Abhängigkeiten sind noch nicht zureichend bestimmt. In einer Umgebung mit vielen CCN, zum Beispiel aufgrund von anthropogenen Einflüssen, kann die Bildung von Regen verzögert werden, da die Wolkentropfen kleiner sind und deshalb weniger effizient Tropfen über dem Schwellenwert bilden. Es wurde erkannt, dass die Wechselwirkung zwischen Wolkenmikrophysik, Wolkendynamik und der Bildung von Regen in diesen Wolken sehr komplex ist und einen bedeutenden Einfluss auf die Strahlungseigenschaften der Wolke und daher auch auf den globalen Energiehaushalt hat. Um die Regenbildung in warmen Wolken zu verbessern, wird Niesel als eine zusätzliche Flüssigwasserklasse zu den herkömmlichen Klassen des Wolken- und Regenwassers eingeführt, um das Tropfenspektrum physikalisch besser zu repräsentieren. Das Ziel ist, die mikrophysikalischen und damit gegebenfalls auch die dynamischen und thermodynamischen Prozesse zur Bildung von grossen Tropfen zu verbessern. Für verschmutzte Bedingungen, d.h. hohe Konzentrationen an CCN, unter denen die Bildung von grossen Tropfen gehemmt ist, können Riesenkondensationskerne (GCCN) als direkte Quelle von grossen Tropfen dienen. GCCN sind meist Seesalzpartikel, die grösser sind als 1-5 µm. Da sie schnell über den Schwellenwert wachsen können, wirken sie direkt als Nieseltropfen, was durch die zusätzliche Klasse besser erfasst wird. Folglich kann der Koagulationsprozess initialisiert werden und v

5 wirkt der Niederschlagshemmung in verschmutzten Wolken entgegen. Um dies auf einer globalen Skala zu untersuchen, wird das globale Zirkulationsmodell ECHAM5-HAM verwendet. Durch das Einführen von Niesel als zusätzliche Flüssigwasserklasse wurde eine neue Parametrisierung hergeleitet, mit der die zusätzlichen Koagulationsprozesse berücksichtigt werden können. Zu diesem Zweck und basierend auf Beobachtungen wurde die stochastische Koagulationsgleichung für geteilte Momente gelöst. Dies bildet den Kern dieser Arbeit. Ohne viele Vereinfachungen vorzunehmen wurden allgemeine Ausdrücke für die Ratengleichungen gefunden, die aber leider mit einem hohen Rechenaufwand verbunden sind. Die Güte der neuen Dreiklassenparametrisierung wurde mit Hilfe eines 1D kinematischen Wolkenmodells geprüft, indem es mit einem hoch aufgelösten spektralen Schema und der Standardparametrisierung von ECHAM5-HAM verglichen wurde. Die Ergebnisse der neuen Parametrisierung zeigen eine vernünftige Übereinstimmung mit dem spektralen Schema, sodass die Empfindlichkeit auf Änderungen in CCN Konzentrationen und Aufwindgeschwindigkeiten gut wiedergegeben wird. Insbesondere für relevante Aufwindgeschwindigkeiten in warmen Wolken ist eine klare Verbesserung zur Standardparametrisierung von ECHAM5-HAM ersichtlich. Die Dreiklassenparametrisierung wurde mit einem neuen prognostischen Niederschlagsschema für Regen und Schnee ins ECHAM5-HAM eingefügt. Durch den Vergleich zu einer Messkampagne von Stratocumulus und anhand von Sensitivitätsstudien für GCCN, wie sie in früheren Studien gemacht wurden, wurde die neue Parametrisierung validiert. Die Resultate sind vielversprechend, da die Empfindlichkeit gegenüber CCN und GCCN Konzentrationen verbessert wurde. Schliesslich wurden globale Simulationen mit den meteorologischen Bedingungen des Jahres 2000 durchgeführt, um die relativen Unterschiede in Wolkeneigenschaften und Strahlung zu untersuchen. Auch der Einfluss von Niesel auf die Strahlung wurde berücksichtigt, was aber zu keinen merklichen Änderungen führte. Im Allgemeinen führt das Niederschlagsschema mit der neuen Dreiklassenparametrisierung zur schnelleren Produktion von Regen, was zur Folge hat, dass weniger kurzwellige Strahlung von den Wolken reflektiert wird. Dieser Effekt ist noch ausgeprägter in Gegenwart von GCCN, was die Resultate von früheren Studien bestätigt. vi