A comparison of airborne in-situ cloud microphysical measurements with ground C and X band radar observations in African squall lines E. Drigeard 1, E.

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1 A comparison of airborne in-situ cloud microphysical measurements with ground C and X band radar observations in African squall lines E. Drigeard 1, E. Fontaine 1, W. Wobrock 1, A. Schwarzenböck 1, E.R. Williams 2, F. Cazenave 3, M. Gosset 4, A. Protat 5 and J. Delanoë 6 ICCP 2012, July 30 – August 03, Leipzig, Germany 1 2 3 4 56

2 Introduction : The Megha-Tropiques mission French-Indian satellite (launched on the 11/10/12) –To improve our knowledge of the processes linked to the tropical convection and precipitation 2 ground validation campaigns (Niger & Maldives) –Aircraft measurements with the French Falcon 20 (CIP, PIP, 2DS probes, cloud radar RASTA)

3 Introduction : The Megha-Tropiques mission French-Indian satellite (launched on the 11/10/12) –To improve our knowledge of the processes linked to the tropical convection and precipitation 2 ground validation campaigns (Niger & Maldives) –Aircraft measurements with the French Falcon 20 (CIP, PIP, 2DS probes, cloud radar RASTA) –2 ground radars : MIT & Xport Objective : comparing ground based radar reflectivity with those calculated from in-situ microphysical observations

4 MIT & Xport radar : Data description Volumetric protocol : –3D spatial distribution of the reflectivity every 12 minutes Elevations : - Xport : 12 angles from 2 to 45° - MIT : 15 angles from 2 to 24°

5 MIT & Xport radar : Data description MIT radar : –On the Niamey airport –C-band (5.5 GHz) –Range of 150km Xport radar : –30 km SE of the airport –X-band (9.4 GHz) –Range of 135km To compare radar data and in-situ observations : Co-localization of the 2 ground radars data and the aircraft position Δ Xport radar + MIT radar 90 km

6 MIT & aircraft trajectory

7 Co-localization radar-aircraft : Method Use of all scans collected during a observationnal period Steady state hypothesis of the reflectivity field during this period (increasing the vertical resolution) Spatial interpolation (Inverse Distance Weighting) using 8 observation points 2 3 1 4 5 6 7 8 250 m 1° 1- 7° 250 m Radar

8 Co-localization : Validation Comparison of observed and calculated RHI scans for the MIT radar –Differences increase with distance (deterioration of the vertical resolution of the volumetric data) –Statistical analysis : standard deviation = 3dBZ Calculated RHI (15 scans) Measured RHI (300 scans) ± 3dBZ

9 Co-localization : Validation Good agreement between co-localized MIT reflectivity and airborne radar RASTA Very similar pattern for the airborne and the ground observation

10 Calculation of reflectivity from in-situ microphysics In-situ probes (PIP, CIP, 2DS) show cloud particles from 50µm to 5mm. The cloud particles have irregular shapes (graupel, aggregate) m=αD βTo calculate the equivalent reflectivity Z e, a power mass law m=αD β is applied: Example for number distribution averaged during 10s during the flight #20

11 Calculation of reflectivity from in-situ microphysics In-situ probes (PIP, CIP, 2DS) show cloud particles from 50µm to 5mm. The cloud particles have irregular shapes (graupel, aggregate) m=αD βTo calculate the equivalent reflectivity Z e, a power mass law m=αD β is applied: α is determined by matching the reflectivity calculated by Mie theory with measurements of the cloud radar RASTA at 95GHz 0.001 < α < 0.1; and β = 2.1 The mass law obtained in this way is applied again to calculate the reflectivity of the precipitation radars MIT and Xport (using Rayleigh approximation)

12 Co-localization radar-aircraft : Results - Calculated reflectivity is in good agreement with observations of both ground radars - Best results in regions where aircraft < 8000 m and range < 80 km

13 Co-localization radar-aircraft : Results Some periods with differences between signals Statistically : MIT - microphysicsXport - microphysics Mean-0.82 dBZ-1.80 dBZ Standard deviation3.91 dBZ6.44 dBZ

14 Conclusions Reflectivity observed by precipitation radar can be recalculated from in-situ cloud microphysical measurements, if a mass-diameter relationship in a form of m=αD β is applied (instead of m~D 3 ) Limits : –mixte phase clouds and predominantly cold clouds (in the levels from -5 to -30°C) –where reflectivity prevails from 15 to 35 dBZ. Perspectives: –on-going work on the differences observed between both ground based radars –improving satellite retrieval processes in the Megha-Tropiques context

15 Radars au sol : Aspect statistique

16 3 vols étudiés en particulier –Vol 18 : 13/08/2010 après-midi –Vol 20 : 17/08/2010 nuit –Vol 23 : 26/08/2010 matin 2 radars au sol (décalés de 30km) : –MIT : 593*360*15 = 3 202 200 points / fichier –XPORT : 677*360*12 = 2 924 640 points / fichier Contexte MT1 Portée MIT : 150km Elévation max = 24° Portée XPORT : 135km 80km Elévation max = 45° Δ Xport radar + MIT radar

17 Constat : fortes différences entre les PDF MIT et XPORT Sur ces figures : –XPORT sur sa propre grille, sur la durée totale du vol, avec R < 80km & alti<12km –MIT non corrigé sur sa propre grille, sur la durée totale du vol, avec R/XPORT < 80km & alti<12km Besoin de corriger les données MIT 25 238 923 val 16 779 568 val 10 773 505 val 10 898 711 val 11 166 915 val 10 814 451 val

18 Pour déterminer la correction à appliquer : étude du rapport Z XPORT /Z MIT Problème : deux grilles distinctes pour les deux jeux de données Intercomparaison des deux radars avec code de colocalisation De la même façon quon a colocalisé les données radars sol sur la trajectoire de lavion Falcon, on colocalise les données de lun des deux radars sur la grille de lautre (et inversement) 1.Utilisation de la grille XPORT comme référence interpolation des mesures MIT aux coordonnées (x, y, z, t) du XPORT 2.Utilisation de la grille MIT comme référence interpolation des mesures Xport aux coordonnées (x, y, z, t) du MIT Méthodologie : 1.Transformer les coordonnées dobservation (range, azimuth, elevation) du radar de référence dans un repère géographique : latitude, longitude, altitude création dune « trajectoire davion » virtuelle 2.Interpoler les observations du 2 nd radar aux points du radar de référence 3.Sélection des données telles que : Z XPORT & Z MIT > -5dBZ & alti < 12km & dist/XPORT<80km Finalement : entre 10 et 25 millions de couples de valeurs pour chaque vol Intercomparaison des deux radars

19 25 238 923 val 16 779 568 val 20 426 838 val 11 166 915 val 10 814 451 val 13 251 095 val Étude du rapport Z XPORT /Z MIT (en mm 6 /m 3 ) pour les données sélectionnées : –5.5km < alti < 12km –R/XPORT < 80km Résultats : –facteur de correction moyen pour le vol 18 = 7.07 (écart-type = 5.07) –facteur de correction moyen pour le vol 20 = 5.39 (écart-type = 4.66) –facteur de correction moyen pour le vol 23 = 4.82 (écart-type = 4.45) Facteur de correction 10 773 505 val 10 898 711 val 13 361 414 val

20 25 238 923 val 16 779 568 val 20 426 838 val 11 166 915 val 10 814 451 val 13 251 095 val Étude du rapport Z XPORT /Z MIT (en mm 6 /m 3 ) pour les données sélectionnées : –5.5km < alti < 12km –R/XPORT < 80km Résultats : –facteur de correction moyen pour le vol 18 = 7.07 (écart-type = 5.07) –facteur de correction moyen pour le vol 20 = 5.39 (écart-type = 4.66) –facteur de correction moyen pour le vol 23 = 4.82 (écart-type = 4.45) Facteur de correction 25 238 923 val 20 426 838 val 11 166 915 val 13 251 095 val 10 773 505 val 13 361 414 val

21 20 381 012 val 16 779 568 val 20 426 838 val 13 155 011 val 10 898 711 val 13 361 414 val 12 982 448 val 10 814 451 val 13 251 095 val

22 20 381 012 val 20 426 838 val 13 155 011 val 13 361 414 val 12 982 448 val 13 251 095 val Bonne concordance entre les PDF en particulier pour les fortes réflectivités caractéristiques des fortes précipitations

23 Sélection des « meilleures données » : –Différence temporelle entre les mesures de chaque radar < 30 sec –Différence verticale < 5% de laltitude de la mesure interpolée Filtre très important des données : < 1% de données restantes Validation des jeux de données et de la méthode de colocalisation 6 020 val 5 936 val 3 609 val 3 680 val 2 699 val 2 785 val

24 2 vols étudiés en particulier –Vol 45 : 27/11/2011 matin –Vol 46 : 27/11/2010 après-midi 2 radars au sol (distants de 2.5km) : –SPOL (2.80GHz) : 979*360*8 = 2 819 520 points / fichier 5 min de mesures toutes les 15 min –SMART (5.63GHz) : 1499*360*26 = 14 030 640 points / fichier 7.5 min de mesures toutes les 10 min Contexte MT2 DYNAMO

25 2 vols étudiés en particulier –Vol 45 : 27/11/2011 matin –Vol 46 : 27/11/2010 après-midi 2 radars au sol (distants de 2.5km) : –SPOL (2.80GHz) : 979*360*8 = 2 819 520 points / fichier 5 min de mesures toutes les 15 min –SMART (5.63GHz) : 1499*360*26 = 14 030 640 points / fichier 7.5 min de mesures toutes les 10 min Contexte MT2 DYNAMO Radar SMARTRadar SPOL Portée SPOL : 147km Elévation max = 11° Portée SMART :150km Elévation max = 33°

26 Comparaison des données Sur ces figures : SPOL sur sa propre grille, sur la durée totale du vol, avec R < 120km & alti<12km SMART sur sa propre grille, sur la durée du vol, avec R < 120km & alti<12km 6 745 230 val 9 574 265 val 4 554 910 val 12 711 956 val

27 Même technique que pour MT1 : colocalisation de lun des deux radars sur la grille de lautre Intercomparaison des deux radars 4 869 756 val 9 574 264 val 10 868 439 val 12 711 956 val

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