Evaluation of Aerosol·Cloud Interactions on Autoconversion and Accretion during KORUS-AQ campaign = KORUS-AQ 캠페인 기간 동안의 자동변환과 결착에 대한 에어로졸·구름 상호작용 평가

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Autoconversion (Au) and accretion (Ac) have been recognized to be the main two factors in determining the complicated aerosol effects on cloud–precipitation process through their interaction mechanism. However, numerical estimates of these aerosol–cloud interactions remain highly uncertain and are poorly understood due to the lack of measurements of specific aerosol–cloud variables. While there have been only few monitoring studies to clarify the aerosol–cloud parameterizations and/or explore their uncertainties, the KORUS-AQ campaign has been launched, and provided the opportunity to estimate the influence of aerosol on cloud–precipitation interactions based on comprehensive and detailed observations (i.e., aircraft, ground sites, and satellites).
In this study, we diagnosed, based on such observations, the precipitation susceptibility (So) which expressed as a function of liquid water path (LWP) from the estimation by CLAVR-x satellite data during KORUS-AQ campaign period over Northeast Asia, and modeling studies are performed to enhance our understanding on the mesoscale aerosol–cloud–precipitation processes. As a first step, the aerosol-related parameters measured from DC-8 aircraft data were examined to compare with the results from CLAVR-x satellite data and explored the uncertainties between them. The results showed the cloud droplet number concentration (Nd) used in CLAVR-x satellite data was well corresponding the cloud condensation nuclei (CCN) and condensation nuclei (CN) at lower altitude, but autoconversion and accretion rate in model were not well reproduced in comparison with observation. Therefore, as a next step, WRF-Chem model was employed, and various sensitivity studies on Au and Ac parameterizations were carried out to compare the modeling results against observations. The results of modeling-observation intercomparison study showed that modeling with default parameterization (BASE) were compared with the CLAVR-x products, while several discrepancies between model and observation were sometimes found, which includes the contribution of microphysical process rates according to LWP, Nd versus precipitation rate (R) relation particularly at low LWP condition, and the ratio of accretion to autoconversion (Ac/Au ratio). In the final step, we further carried out various sensitivity tests to reduce these discrepancies, particularly focusing on improving the relationship between Nd and R according to LWP and the Ac/Au ratio through the repeated amendment-and-adjustment process based on both observation and modeling results. The differences of Nd between WRF and WRF-Chem were both examined, and simulated aerosol chemical compositions were evaluated against AMS measurements obtained from DC-8 aircraft, and the activation process was also assessed through sensitivity test of bulk hygroscopicity updated by observation data.
Our repeated amendment-and-adjustment approach suggested five categories from the classification of Au and Ac over Northeast Asia: 1) different accretion rate with autoconverted liquid water, 2) scaled autoconversion rate, 3) susceptibility fitting factor of power law, 4) subgrid variability, and 5) other parameterizations. In each of the 5 categories, So expressed as function of LWP, relationship between Nd and R, and change of the Ac/Au ratio were investigated, and the parameterization candidates matching individual analysis criteria were optimally organized, respectively.
Our results showed that the variation of Au and Ac depending on LWP value has been improved and overestimated So was corrected from the modified contribution of autoconversion and accretion rate. In addition, bulk hygroscopicity methods formulated by combining specific hygroscopicity estimation from direct observation were thus reasonably predicted aerosol concentrations, suggesting the higher possibilities of model performance on both cloud and aerosol chemical species over Northeast Asia. We also pointed out the limitations on the Au and Ac parameterization and highlighted the overestimation of Au related to the initial formation of precipitation at low LWP, as well as the underestimation of Ac in association with the precipitation intensity. Further research, therefore, will need to understand what further processes are associated with the role of aerosol through aerosol–cloud–precipitation physics over Northeast Asia.

국문 초록 (Abstract)

자동변환(autoconversion, Au) 과정과 결착(accretion, Ac) 과정은 대기 중 에어로졸에 의해 구름 및 강수에 복잡하게 영향을 미치는 에어로졸-구름 상호작용에 중요한 역할을 한다. 그러나 이러한 상호작용에 대한 추정은 큰 불확실성을 가지고 있고, 구체적인 에어로졸-구름 변수에 대한 관측자료의 부족으로 잘 파악되지 않았다. 에어로졸-구름 모수화를 명확하게 하고 그들에 대한 불확실성을 조사하는 관측 연구는 거의 없었던 반면에, KORUS-AQ(Korea-United States Air Quality) 캠페인은 정교하고 상세한 관측자료(예, 항공 관측, 지상 관측, 위성 관측 등)를 기반으로 구름 및 강수에 대한 에어로졸 상호작용의 영향을 추정할 기회를 마련하였다.
본 연구는 KORUS-AQ 캠페인 기간을 대상으로 동북아시아 영역에 대해 CLAVR-x 위성 관측자료를 활용하여 액체 수 경로(liquid water path, LWP)에 따른 강수 민감도(precipitation susceptibility, So)의 변화를 확인하고, 중규모(mesoscale)의 에어로졸-구름-강수 과정에 대한 이해를 높이기 위한 모델링 연구를 실시하였다. 먼저, DC-8 항공기로부터 관측된 에어로졸 관련 변수들을 CLAVR-x 위성 관측자료와 비교하고 그 불확실성을 조사하여, 위성 관측의 구름 방울 수 농도(cloud droplet number concentration, Nd)와 항공 관측된 구름 응결핵(cloud condensation nuclei, CCN) 및 에어로졸(condensation nuclei, CN) 수 농도가 상대적으로 낮은 고도에서 서로 상응함을 확인하였다. 그리고 선행연구의 관측자료와 모델의 Au 및 Ac 결과를 비교하여 모델의 Au 및 Ac 모수화 모의능력이 낮게 나타남을 확인하였다. 이에 따라, WRF-Chem(Weather Research and Forecasting model with Chemistry) 모델을 사용하여 관측과 모델 결과를 비교 분석하기 위한 Au 및 Ac 모수화 과정에 대한 다양한 민감도 분석을 수행하였다. 모델과 관측의 상호비교 결과, 기존 모수화 방안을 사용한 모델 결과(BASE)는 LWP 구간 별 미세물리과정에 대한 Au 및 Ac의 기여, 낮은 LWP에서의 Nd와 강수율(precipitation rate, R)의 관계, Au에 대한 Ac의 비율(Ac/Au ratio) 등의 항목에서 CLAVR-x 위성 관측자료와의 여러 가지 차이점이 조사되었다. 마지막으로 본 연구는 이러한 차이점을 줄이기 위해 관측과 모델 결과를 근거로 하여 수정 및 보완을 반복하여 민감도 분석을 수행하였고, 특히 LWP에 따른 Nd와 R의 관계, Ac/Au ratio의 개선에 집중하였다. 또한 WRF와 WRF-Chem의 Nd 차이를 조사하고, 모의된 에어로졸 구성 성분을 DC-8 항공기에서 관측된 AMS 자료와 비교하여 검증하였으며 관측 자료로 업데이트된 흡습도(hygroscopicity, κ) 계산 과정의 민감도 분석을 통해 활성화 과정이 평가되었다.
본 연구의 Au 및 Ac 과정에 대한 수정 및 보완 방법은 5가지 카테고리로 분류되었다: 1) 자동변환된 구름 물 변수를 사용한 수정된 Ac 방안, 2) 규모가 조정된 Au 방안, 3) 멱함수(power law)의 민감도 적합 지수(fitting factor) 방안, 4) 아격자 변동성 방안, 4) 다른 모수화 방안. 5가지 카테고리의 각 실험에 대해 LWP 구간 별 So의 형태, Nd와 R의 관계, Ac/Au ratio가 조사되었고, 각 개별적인 분석 기준에 부합하는 모수화 방안 후보들을 제시하였다.
본 연구의 수정 및 보완된 Au 및 Ac 모수화 방안에 의해, LWP 구간에 따른 Au와 Ac의 변동성이 개선되고, 과대추정된 So가 변화된 Au 및 Ac의 기여율에 의해 수정되었다. 또한 관측 자료로부터 추정된 개별적인 κ를 결합하여 수정한 κ 계산 방법의 결과는 구름 및 에어로졸 성분에 대한 모델 수행능력의 향상 가능성을 나타냈다. 본 연구 결과는 에어로졸과 구름 사이의 비선형적인 관계를 모델에서 구현함에 있어 미세물리 과정 중 Au와 Ac에 대한 모수화의 한계를 지적하고, LWP 구간에 따라 다르게 작용하여 나타난 So의 과대 추정, 강수 형성의 시작과 관련된 Au의 과대추정, 강수 강도(precipitation intensity)와 관련된 Ac의 과소추정을 강조하였다. 따라서 향후 연구는 동북아시아를 대상으로 에어로졸-구름-강수 상호작용의 역할과 관련된 추가적인 과정을 이해하는 노력이 필요할 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 1.1 Background 1
• 1.2 Motivation and objectives 6
• 2. Data and methods 10
• 2.1 Satellite data sets 10
• 2.1.1 CLAVR-x system 10
• 2.1.2 Other satellite data 12
• 2.1.3 Evaluation of CLAVR-x data 15
• 2.1.4 Auxiliary meteorological data sets 21
• 2.2 Model 22
• 2.2.1 Model configurations and descriptions 22
• 2.2.2 Parameterization of microphysical process 28
• 2.2.3 Autoconversion and accretion in Morrison scheme 30
• 2.3 Case description – KORUS-AQ campaign 32
• 3. Estimation of aerosol effects over Northeast Asia 33
• 3.1 Precipitation susceptibility by satellite measurements 33
• 3.1.1 Precipitation susceptibility as function of LWP 33
• 3.1.2 Regional differences 41
• 3.1.3 Comparison with DC-8 aircraft data 46
• 3.1.4 Comparison with ground-based measurement data 55
• 3.2 Descriptions for sensitivity test 59
• 3.2.1 Case description 59
• 3.2.2 Model evaluation 65
• 3.2.3 Uncertainties in autoconversion and accretion parameterization 72
• 4. Application of autoconversion and accretion parameterization 76
• 4.1 Verification of aerosol–cloud interaction performances 76
• 4.1.1 Cloud droplet and aerosol composition 76
• 4.1.2 Activation process 83
• 4.2 Sensitivity analysis of autoconversion and accretion 91
• 4.2.1 Behavior of So as function of LWP 92
• 4.2.2 Relationship between Nd and R 95
• 4.2.3 Autoconversion and accretion rate 98
• 5. Summary and conclusions 104
• References 107
• Appendix 130
• Abstract (In Korean) 142