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The life cycle of anvil cirrus clouds from a combination of passive and active satellite remote sensing

Strandgren, Johan (2018) The life cycle of anvil cirrus clouds from a combination of passive and active satellite remote sensing. Dissertation, DLR, Institut für Physik der Atmosphäre und LMU München.

[img] PDF
15MB

Offizielle URL: https://edoc.ub.uni-muenchen.de/22789/

Kurzfassung

In this thesis the temporal evolution of the anvil cirrus properties throughout their life cycle is investigated, as is their relationship with the meteorological conditions. For a comprehensive retrieval of the anvil cirrus properties, a new algorithm for the remote sensing of cirrus clouds called CiPS (Cirrus Properties from SEVIRI) is developed. Utilising a set of artificial neural networks, CiPS combines the large spatial coverage and high temporal resolution of the imaging radiometer SEVIRI aboard the geostationary satellites Meteosat Second Generation, with the high vertical resolution and sensitivity to thin cirrus clouds of the lidar CALIOP aboard the polar orbiting satellite CALIPSO. In comparison to CALIOP, CiPS detects 71 % and 95 % of all cirrus clouds with an ice optical thickness (IOT) of 0.1 and 1.0 respectively. Furthermore, CiPS retrieves the corresponding cloud top height, IOT, ice water path (IWP) and, by parameterisation, effective ice crystal radius. This way, macrophysical, microphysical and optical properties can be combined to interpret the temporal evolution of the anvil cirrus clouds

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/123519/
Dokumentart:Hochschulschrift (Dissertation)
Titel:The life cycle of anvil cirrus clouds from a combination of passive and active satellite remote sensing
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Strandgren, JohanDLR, IPAhttps://orcid.org/0000-0001-7876-5845NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2018
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Seitenanzahl:148
Status:veröffentlicht
Stichwörter:satellite remote sensing, cirrus clouds, anvil cirrus, life cycle, neural networks
Institution:DLR, Institut für Physik der Atmosphäre und LMU München
Abteilung:Atmosphärische Spurenstoffe
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Atmosphären- und Klimaforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Physik der Atmosphäre > Fernerkundung der Atmosphäre
Hinterlegt von: Strandgren, Johan
Hinterlegt am:21 Nov 2018 12:35
Letzte Änderung:31 Jul 2019 20:21

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