Wolken Parameter CLARA-A2 von EUMETSAT CM-SAF AVHRR

Übersicht
- Zugang
- Beschreibung
- Parameter
- Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung
- Datenqualität
- Kontaktperson
- Referenzen
- Datenzitat
Zugang
EINGESCHRÄNKT: Dieser Link auf den Datensatz ist nur für eine eingeschränkte Nutzergruppe verfügbar. Der Datensatz ist nur im CEN/MPI Netzwerk bzw. von außen mit Kundenkonto zugreifbar. Bitte wenden Sie sich an ICDC, wenn Sie von außerhalb des Netzwerks auf diese Daten zugreifen möchten.
- EUMETSAT Wolken Daten ansehen mit dem LAS
- Zugriff auf EUMETSAT Wolken-Daten über HTTP/OPeNDAP
- Datenzugriff über Filesystem: /data/icdc/atmosphere/eumetsat_clara2_cloud
Beschreibung
CLARA-A2 ist die Abkürzung für "CM SAF cLouds, Albedo RAdiation data record, AVHRR-based, Edition 2", ein Klimadatensatz der ein ganzes Paket von Strahlungs- und Wolkenparametern beinhaltet. Der Datensatz wurde vom EUMETSAT Climate Monitoring Satellite Application Facility (CM-SAF) aus Satellitenbeobachtungen der Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) Sensoren erstellt.
Wir offerieren (ausschließlich für interne Nutzer) und beschreiben hier in Kürze das Produkt der Wolkenparameter - welches wir ohne die "Joint Cloud Property Histograms" anbieten. Weitere Produkte dieses Pakets umfassen die Oberflächenalbedo und Strahlungsflüsse.
Identifizierung von Wolken und Ableitung der Wolkenbedeckungsgrade basiert auf dem AVHRR-PPS package (Dybbroe et al., 2005), und wird im entsprechenden ATBD for cloud fraction Dokument beschrieben (siehe Referenzen). Parameter der Wolkenobergrenze (Luftdruck, Höhe über Grund, Temperatur) werden mit zwei separaten Verfahren abgeleitet - eins für optisch dichte Wolken und eins für nicht geschlossene Wolkenbedeckungen bzw. halbtransparente Wolken. Hierfür werden simulierte und gemessene Radianzen mittels zusätzlicher Daten (ERA-Interim profiles of meteorological data) aneinander angepasst; mehr dazu steht im entsprechenden ATBD for cloud top parameters Dokument (siehe Referenzen). Die Ableitung der Wolkenphase (flüssig oder eisförmig) an der Wolkenoberseite erfolgt mittels eine Abfolge spektraler Tests an den Infrarottemperaturen (Pavolonis and Heidinger, 2004 und Pavolonis et al., 2005, siehe Referenzen). Optische Dichte, Wolkenphase und effektiver Wolkenpartikelradius wird mittels einer iterativen Anpassung der vom Satellite beobachteten Reflektanzen an Reflektanzen in Look-up-Tables die auf RTM Simulationen basieren (z. B. Nakajima and King, 1992; Roebeling et al., 2006, siehe Referenzen). Aus diesen Größen wird dann die Flüssigwassersäule berechnet. Die Ableitung der Wolkeneiswassersäule erfolgt nach dem gleichen Prinzip aber mit anderen Look-up-Tables (siehe Hess et al., 1998 in den Referenzen). Auch hier stehet mehr Information wieder im entsprechenden ATBD for cloud physical parameters Dokument, siehe Referenzen.
Generelle Details der Prozessierung stehen auch im CM-SAF ATBD, sowie in den Artikeln in den Referenzen.
Wir bieten Version 2.1 der Edition 2 des CLARA Datensatzes, d.h. CLARA-A2, für die interne Nutzung an. Version 2.1 beinhaltet Version 2.0 die 2015-12 terminiert.
Letzte Aktualisierung des Datensatzes am ICDC: 26. November 2020
Parameter
Name | Unit |
---|---|
Wolken-Gesamtbedeckung (ganzer Tag) |
% |
Standardabweichung der Wolken-Gesamtbedeckung (ganzer Tag) |
% |
Wolken-Gesamtbdeckung (am Tag) |
% |
Wolken-Gesamtbedeckung (in der Nacht) |
% |
Wolkenbedeckung (tiefe Wolken) |
% |
Wolkenbedeckung (mittelhohe Wolken) |
% |
Wolkenbedeckung (hohe Wolken) |
% |
Anzahl der Tage mit gültigen Daten |
- |
Anzahl der Tagesmittel für Wolken-Gesamtbedeckung am Tag |
- |
Anzahl der als wolkenfrei klassifizierten Beobachtungen in der Nacht |
- |
Wolkenoberrandtemperatur |
K |
Standardabweichung der Wolkenoberrandtemperatur |
K |
Wolkenoberrandhöhe relativ zur Topographie (GTOPO30) |
m |
Standardabweichung der Wolkenoberrandhöhe |
m |
Luftdruck am Wolkenoberrand |
hPa |
Standardabweichung des Luftdrucks am Wolkenoberrand |
hPa |
Anzahl der für die Wolkenoberrandparameter benutzten Tagesmittel |
- |
Bedeckung mit Flüssigwasserwolken (ganzer Tag) |
% |
Standardabweichung der Bedeckung mit Flüssigwasserwolken (ganzer Tag) |
% |
Bedeckung mit Flüssigwasserwolken (am Tag) |
% |
Bedeckung mit Flüssigwasserwolken (in der Nacht) |
% |
Anzahl gültiger Tagesmittel für Bedeckung mit Flüssigwasserwolken (ganzer Tag) |
- |
Anzahl gültiger Tagesmittel für Bedeckung mit Flüssigwasserwolken (am Tag) |
- |
Mittlerer Sonnenzenitwinkel (SZA) |
degree |
Standardabweichung des SZA |
degree |
Flüssigwassersäule (CLWP) |
kg /m² |
Standardabweichung des CLWP |
kg/m² |
Mittlerer CLWP Retrievalfehler |
kg/m² |
Standardabweichung des CLWP Retrievalfehlers |
kg/m² |
Optische Dichte der Wasserwolken (tau) |
- |
Standardabweichung von tau |
- |
Mittlerer tau Retrievalfehler |
- |
Standardabweichung des tau Retrievalfehlers |
- |
Mittlerer effektiver Wolkentröpfchenradius (Reff) |
m |
Reff Standardabweichung |
m |
Mittlerer Reff Retrievalfehler |
m |
Standardabweichung des Reff Retrievalfehlers |
m |
Anzahl der Tagesmittel zur Berechnung von CLWP |
- |
Mittlerer Sonnenzenitwinkel (SZA) |
degree |
SZA Standardabweichung |
degree |
Wolkeneiswassersäule (CIWP) |
kg /m² |
CIWP Standardabweichung |
kg/m² |
Mittlerer CIWP Retrievalfehler |
kg/m² |
Standardabweichung des CIWP Retrievalfehlers |
kg/m² |
Optische Dichte der Eiswolken (tau_Eis) |
- |
Standardabweichung von tau_Eis |
- |
Mittlerer tau_Eis Retrievalfehler |
- |
Standardabweichung des tau_Eis Retrievalfehlers |
- |
Mittlerer effektiver Wolkeneisteilchenradius (Reff_Eis) |
m |
Reff_Eis Standardabweichung |
m |
Mittlerer Reff_Eis Retrievalfehler |
m |
Standardabweichung des Reff_Eis Retrievalfehlers |
m |
Anzahl der Tagesmittel zur Berechnung von CIWP |
- |
Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung
Zeitraum und zeitliche Auflösung:
- 01/1982 - 06/2019
- Monatlich (tägliche Daten auf Anfrage)
Räumliche Abdeckung und Auflösung:
- Global
- Räumliche Auflösung: 0.25 Grad x 0.25 Grad äquidistantes Gitter (Climate Modeling Grid, CMG)
- Geographische Länge: -179,875°E bis +179,875°E
- Geographische Breite: -89,875°N bis +89,875°N
- Dimension: 1440 Spalten x 720 Zeilen
- Höhe: Terrain folgend
Format:
- NetCDF
Datenqualität
Nur für einige der hier angebotenen Produkte gibt es eine separate Abschätzung der Unsicherheit. Für nahezu alle Produkte gibt es jedoch die Standardabweichung des monatlichen Mittelwertes; diese kann als zumindest als ein erstes Maß für die Unsicherheit angesehen werden. Um mehr über die Unsicherheiten und Limitierungen bzw. die Resultate der Evaluierung zu erfahren empfehlen wir den CM-SAF Product User Guide (z. B. Table 6.1) und den CM-SAF Validation Report sowie die Artikel in den Referenzen.
Im folgenden fassen wir kurz ein paar der Limitierungen zusammen:
- Wolkenbedeckung: Wolken mit geringer optischer Dichte (< 0.15 = dünne Wolken) und Eiswolken über hellen und/oder kalten Oberflächen sind oft schwer zu detektieren; Problemzonen mit Unterschätzung der Wolkenbedeckung sind damit die Polarregionen und Dämmerung; Gebiete schwer abzuschätzender Oberflächenemissivitäten führen mitunter zur einer Überschätzung der Wolkenbedeckung - z. B. während der Nacht in Wüstenregionen.
- Wolkenoberrandparameter: Besonders problematisch sind hier Bereich einer starken Temperaturinversion; Abschätzungen der Wolkenoberrandparameter werden dann ungenau; das gilt ganz generell für Inversionen aber besonders für die Polarregionen und auch für die bodennahe Grenzschicht, für die Wolkenobergrenzen um bis zu 1000 m überschätzt werden können; ebenfalls problematisch sind optisch sehr dünne und/oder mehrschichtige Wolken sowie Wolken, die zwar als optisch dicht klassifiziert worden sind, die aber mehrschichtig sind und/oder eine diffuse Obergrenze haben - was Unterschätzungen der Wolkenoberkante um bis zu 2000 m zur Folge haben kann.
- Für physikalische Wolkenparameter wie Phase (eisförmig oder flüssig), Wolkenflüssig- und -eiswassersäule, optische Dichte und effektiver Partikelradius treten die größten Probleme über hellen Gebieten (=hohe Oberflächenreflektanz wie z. B. bei Eis und Schnee), bei stark heterogenen 3-dimensionalen Wolkenstrukturen und durchbrochenen Wolkenbedeckungen auf; die hohe Bandbreite möglicher, real auftretender Eisteilchenformen und -größen bedingt eine höhere Unsicherheit in der Ableitung des effektiven Partikelradius und damit der Wolkeneiswassersäule als das bei Flüssigwasserwolken der Fall ist; je kleiner die Eindringtiefe in die Wolken ist, desto mehr repräsentieren die abgeleiteten Parameter die Bedingungen nahe der Wolkenoberseite; die Empfindlichkeit des Retrievals der meisten dieser Wolkenparameter gegenüber dem Sonnenzenitwinkel (SZA) ist recht hoch, so dass empfohlen wird nur Daten mit einem SZA < 65° zu benutzen.
Kontaktperson
Climate Monitoring Satellite Application Facility (CM-SAF)
Helpdesk at www.cmsaf.eu
email: contact.cmsaf (at) dwd.deStefan Kern
ICDC / CEN / University of Hamburg
E-Mail: stefan.kern"AT"uni-hamburg.de
Referenzen
- ATBD CM SAF Cloud, Albedo, Radiation data record, AVHRR-based, Edition 2 (CLARA-A2) Cloud Top level (pdf, nicht barrierefrei)
- ATBD CM SAF Cloud, Albedo, Radiation data record, AVHRR-based, Edition 2 (CLARA-A2) Cloud Fraction (pdf, nicht barrierefrei)
- ATBD CM SAF Cloud, Albedo, Radiation data record, AVHRR-based, Edition 2 (CLARA-A2) Cloud Physical products (pdf, nicht barrierefrei)
- ATBD CM SAF Cloud, Albedo, Radiation data record, AVHRR-based, Edition 2 (CLARA-A2) Cloud Products (level-1 to level-3) (pdf, nicht barrierefrei)
- Product User Manual CM SAF Cloud, Albedo, Radiation data record, AVHRR-based, Edition 2 (CLARA-A2) Cloud Products (pdf, nicht barrierefrei)
- Validation Report CM SAF Cloud, Albedo, Radiation data record, AVHRR-based, Edition 2 (CLARA-A2) Cloud Products (pdf, nicht barrierefrei)
- Karlsson, K.-G., et al., 2017, CLARA-A2: the second edition of the CM SAF cloud and radiation data record from 34 years of global AVHRR data, Atmospheric Chemistry and Physics, 17, 5809-5828, doi:10.5194/acp-17-5809-2017.
- Karlsson, K.-G., et al. 2015, Advancing the uncertainty characterisation of cloud masking in passive satellite imagery: Probabilistic formulations for NOAA AVHRR data, Remote Sens. Environ., 158, 126–139, doi:10.1016/j.rse.2014.10.028.
- Karlsson, K.-G., et al., 2013, CLARA-A1: a cloud, albedo, and radiation dataset from 28 yr of global AVHRR data, Atmospheric Chemistry and Physics, 13, 5351-5367, doi:10.5194/acp-13-5351-2013.
- Heidinger, A.K., et al., 2010, Deriving an inter-sensor consistent calibration for the AVHRR solar reflectance data record, International Journal of Remote Sensing, 31, 6493-6517.
- Roebeling, R. A., et al., 2006, Cloud property retrievals for climate monitoring: implications of differences between SEVIRI on METEOSAT-8 and AVHRR on NOAA-17, Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 111, D20210, doi:10.1029/2005JD006990.
- Pavolonis, M. J., et al., 2005, Daytime global cloud typing from AVHRR and VIIRS: Algorithm description, validation and comparison, Journal of Applied Meteorology, 44, 804-826.
- Pavolonis, M. J., and A. K. Heidinger, 2004, Daytime cloud overlap detection from AVHRR and VIIRS, Journal of Applied Meteorology, 43, 762-778.
- Hess, M., et al., 1998, Optical properties of aerosol and clouds: The software package OPAC, Bulletin of the American Meteorological Society, 79(5), 831-844.
- Hess, M., et al., 1998, Scattering matrices of imperfect hexagonal crystals, Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 60(3), 301-308.
- Nakajima, T., and M. D. King, 1990, Determination of the optical thickness and effective particle radius of clouds from reflected solar radiation measurements, part 1: Theory, Journal of Atmospheric Sciences, 47, 1878-1893.
- Dybbroe, A., et al, 2005, SAFNWC AVHRR cloud detection and analysis using dynamics thresholds and radiative transfer modelling part I: Algorithm description. Journal of Applied Meteorology, 44, 39-54. https://doi.org/10.1175/JAM-2188.1
Datenzitat
Bei Verwendung der Daten diese bitte wie folgt zitieren:
Karlsson, Karl-Göran; Anttila, Kati; Trentmann, Jörg; Stengel, Martin; Solodovnik, Irina; Meirink, Jan Fokke; Devasthale, Abhay; Kothe, Steffen; Jääskeläinen, Emmihenna; Sedlar, Joseph; Benas, Nikos; van Zadelhoff, Gerd-Jan; Stein, Diana; Finkensieper, Stephan; Håkansson, Nina; Hollmann, Rainer; Kaiser, Johannes; Werscheck, Martin (2020): CLARA-A2.1: CM SAF cLoud, Albedo and surface RAdiation dataset from AVHRR data - Edition 2.1, Satellite Application Facility on Climate Monitoring, DOI:10.5676/EUM_SAF_CM/CLARA_AVHRR/V002_01
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und der folgenden Danksagung:
Thanks to ICDC, CEN, University of Hamburg for data support.