Observation of Total Column Water Vapour

Abstract

Water Vapour plays a vital role in the Earth's atmosphere. It is an important part of the water cycle and accounts for the largest component of the total greenhouse effect. Several feed-back mechanisms are connected to water vapour, in terms of the rise in global mean temperature as part of the global climate change. Observations of water vapour are crucial for the monitoring of the Earth's climate. The diversity of ground based and space borne observations has increased over the years. However, global coverage can only be provided by space borne sensors. Currently, the monitoring of water vapour on spatial resolutions up to a few hundred meters can only be provided by spectrometers that measure reflected sunlight. In this work, a universal Total Column Water Vapour (TCVW) retrieval has been developed and implemented that derives TCWV from radiance measurements in the rhosigmatau-water vapour absorption band. TCWV and uncertainties are provided on a pixel basis over land and ocean surfaces for all cloud-free daytime scenes. The procedure allows the adaption to satellite sensors that measure radiance in the near-infrared. The algorithm iteratively minimises the difference between simulated and measured radiances in the water vapour absorption channels with a sophisticated optimal estimation method. The procedure has been applied to the channel setups of the MEdium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) on ENVISAT and the MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) on Aqua and Terra. It is also ready to be adapted to the Ocean and Land Color Instrument (OLCI) on Sentinel-3. In order to assess the performance of the algorithm over land, processed TCWV data were compared to several independent ground based observations such as from Global Navigation Satellite System (GNSS) stations and GCOS Reference Upper Air Network (GRUAN) radiosondes. The validation reveals high correlations and no significant biases. A first evaluation of the MERIS ocean processor shows a significant but constant wet bias. The retrieval has been applied to full resolution MERIS data. It showed that small scale variations of water vapour in the boundary layer can be resolved. A case study was presented demonstrating the possibility to detect horizontal convective rolls over land surfaces over Central Europe. Furthermore, a quantification of uncertainties of TCWV retrievals that use radiance measurements in the NIR was performed. This study includes the theoretical determination of the optimal channel combination in order to minimise the uncertainties of the retrieval. Additionally, influences of the constrains to cloud-free areas and the low temporal sampling of TCWV retrieved from polar orbiting satellites using reflected sunlight were assessed. A global TCWV data set from ground based GNSS stations, that is not affected by clouds, was analysed. The study reveals that analysis of global mean TCWV is only marginally in influenced by the fact that most of the areas on the globe are covered maximal once per day. However, the variability of TCWV on a particular day can be larger than the difference between the TCWV value observed from space and the daily mean TCWV. The limitation to cloud-free areas introduces a significant dry bias to monthly mean TCWV. Finally, the statistical relationship between TCWV and cloud properties has been quantified. Ground based GNSS TCWV data over Germany was used and collocated with space borne observations of cloud properties extracted from the MODIS L2 product. The general outcome of the investigation is that on average, TCWV and total cloud water path (CWP) increase with increasing cloud coverage. Additionally, analysis data of the high resolution COSMO-DE model and reanalysis data from ERA-Interim were collocated. It turns out that on average the models agree with the observations. However, the models tend to produce more cloudy cases with lower CWP.

Wasserdampf spielt eine wichtige Rolle in der Erdatmosphäre. Es ist ein bedeutender Bestandteil des Wasserkreislaufs und ist verantwortlich für den größten Teil am Treibhauseffekt. Mehrere Rückkopplungsmechanismen sind mit dem Wasserdampf verbunden, welche durch die Erhöhung der mittleren globalen Temperatur als Teil der Klimaveränderung hervorgerufen werden. Die Beobachtung von Wasserdampf ist essentiell für die Überwachung des Klimas der Erde. Die Vielfalt an Observationen vom Boden und aus dem Weltraum hat über die Jahre zugenommen. Allerdings können nur weltraumgestützte Sensoren die globale Abdeckung zur Verfügung stellen. Im Moment können nur Spektrometer, die reflektiertes Sonnenlicht messen, räumliche Auflösungen von bis zu wenigen hundert Metern erreichen. In dieser Arbeit wurde ein Verfahren zum Ableiten des Gesamtsäulenwasserdampfes (TCWV) entwickelt und implementiert, welches TCWV aus Radianzmessungen in der rhosigmatau-Wasserdampfabsorptionsbande bestimmt. TCWV und dessen Unsicherheiten werden auf Pixel-Basis für tageszeitliche und wolkenfreie Szenen über Land oder Ozean bereit gestellt. Das Verfahren kann auf Satellitensensoren adaptiert werden, die im nahen infraroten Spektralbereich messen. Der Algorithmus minimiert iterativ die Differenz zwischen simulierten und gemessenen Radianzen in den Wasserdampfabsorptionskanälen mit einer hochentwickelten optimal estimation method. Das Verfahren wurde auf die Kanalsetzung des MEdium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) auf ENVISAT und des MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) auf Aqua und Terra angewendet. Die Adaption auf das Ocean and Land Color Instrument auf Sentinel-3 wurde vorbereitet.Um die Leistungsfähigkeit des Algorithmus abzuschätzen, wurden prozessierte TCWV Daten mit mehreren unabhängigen bodengestützten Observationen verglichen, wie z.B. von Global Navigation Satellite System (GNSS) Stationen and GCOS Reference Upper Air Network (GRUAN) Radiosonden. Aus diesem Vergleich gingen hohe Korrelationen und keine signifikanten Abweichungen hervor. Eine erste Einschätzung des Ozeanprozessors ergab einen signifikanten aber konstant positiven Fehler. Der Algorithmus wurde auf MERIS full resolution Daten angewendet. Es zeigt sich, dass kleinskalige Variationen des Wasserdampfs in der Grenzschicht aufgelöst werden können. Eine Fallstudie präsentiert die Möglichkeit mit diesen Daten horizontale konvektive Rollen über Landflächen in Zentraleuropa zu detektieren. Zusätzlich wurden die Unsicherheiten von Wasserdampfableitungsverfahren quantifiziert, welche Radianzmessungen im nahen infraroten Spektralbereich verwenden. Diese Studie beinhaltet außerdem die theoretische Bestimmung der optimalen Kanalsetzung, bei der die Unsicherheit des Verfahrens minimal ist. Des Weiteren wurden die Einflüsse der Beschränkung auf wolkenfreie Gebiete und die geringe zeitliche Abtastung von TCWV- Verfahren, welche reflektiertes Sonnenlicht verwenden, abgeschätzt. Ein globaler TCWV Datensatz von bodengestützten GNSS Stationen, welcher nicht von Wolken beeinflusst ist, wurde dafür verwendet. Die Studie zeigt, dass Analysen von global gemittelten TCWV-Werten nur marginal dadurch beeinflusst werden, dass viele Bereiche der Erde maximal einmal pro Tag abgedeckt werden. Jedoch kann die Variabilität des TCWV an einem Tag größer sein als die Differenz zwischen dem vom Satelliten abgeleiteten TCWV und dem täglichen Mittel des TCWVs. Durch die Einschränkung auf wolkenfreie Gebiete ist der monatlich gemittelte TCWV-Wert signifikant niedriger als für bewölkte und nicht bewölkte Fälle zusammen. Weitergehend wurde der statistische Zusammenhang zwischen TCWV und Wolkenparametern quantifiziert. Bodengestützte GNSS-TCWV-Daten über Deutschland wurden ausgewertet und mit den satellitengestützten Observationen von Wolkenparametern kollokiert, welche vom Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) L2-Produkts extrahiert wurden. Das generelle Ergebnis der Untersuchung ist, dass TCWV und Wolkenwassergehalt (CWP) im Durchschnitt mit zunehmender Wolkenbedeckung ansteigen. Zusätzlich wurden Daten des hochaufgelösten COSMO-DE Modells und Reanalysedaten von ERA-Interim kollokiert. Es ergibt sich, dass die Modelle im Mittel gleiche Ergebnisse liefern. Allerdings tendieren sie dazu, eine größere Anzahl von wolkigen Fällen mit weniger CWP zu produzieren.