MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017357239
■00520260202103153
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798315700425
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31997527
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a551.5
■1001  ▼aCutler,  Lauren.▼0(orcid)0000-0002-1664-4084
■24510▼aImproving  the  Understanding  of  Marine  Boundary  Layer  Clouds
■260    ▼a[Sl]▼bThe  University  of  Arizona▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a96  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-11,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Zeng,  Xubin.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  University  of  Arizona,  2025.
■520    ▼aMarine  boundary  layer  clouds  play  a  key  role  in  the  planetary  radiation  budget  and  are  still  a  large  source  of  uncertainty  within  global  climate  models.  One  of  the  main  reasons  for  this  uncertainty  within  global  climate  predictions  is  the  interaction  between  aerosols,  clouds,  and  meteorology,  which  is  poorly  represented  within  current  global  circulation  models.  This  dissertation  focuses  on  improving  our  understanding  of  marine  boundary  layer  clouds  by  (1)  reevaluating  two  foundational  relationships  (i.e.  lower  tropospheric  stability  (LTS)  and  estimated  inversion  strength  (EIS))  with  marine  boundary  layer  clouds,  (2)  assessing  the  performance  of  LTS  and  EIS  as  well  as  additional  stability  parameters  (i.e.  estimated  cloud-top  entrainment  index  (ECTEI)  and  cold-air  outbreak  index  (CAO))  at  different  temporal  resolutions  using  in-situ  measurements,  reanalysis  data,  and  model  output,  and  (3)  creating  gridded  datasets  from  aircraft  measurements  from  two  aircraft  in  formation  from  the  Aerosol  Cloud  meTeorology  Interactions  oVer  the  western  ATlantic  Experiment  (ACTIVATE)  field  campaigns  to  facilitate  comparison  of  aerosol,  cloud,  and  meteorology  variables  important  to  MBL  cloud  formation  and  aerosol-cloud-meteorology  interactions. A  foundation  of  our  understanding  of  MBL  clouds  is  the  seasonal  relationships  between  LTS  (Klein  and  Hartmann,  1993)  and  EIS  (Wood  and  Bretherton,  2006)  with  marine  boundary  layer  clouds.  In  the  first  part  of  this  dissertation,  we  re-evaluated  the  seasonal  relationships  between  LTS  and  EIS  with  low  cloud  amount  using  three  clouds  data  products.  We  found  that  (1)  the  relationship  between  LTS  and  low  cloud  amount  was  not  consistent  across  the  cloud  datasets,  (2)  EIS  does  not  estimate  low  cloud  amount  better  than  LTS  in  the  midlatitudes,  and  (3)  LTS  and  EIS  are  best  at  predicting  stratocumulus  clouds  among  all  types  of  low-level  clouds  (stratus,  stratocumulus,  cumulus).  These  findings  are  crucial  as  the  relationship  with  LTS  and  low-level  clouds  was  used  in  early  parameterizations  of  global  circulation  models.  Additionally,  the  relationship  with  EIS  and  low  cloud  fraction  is  used  to  tune  low  level  clouds  in  global  circulation  models. With  these  findings  from  the  first  part  of  this  dissertation  regarding  the  robustness  of  the  LTS  and  EIS  relationships  with  low-level  clouds,  the  second  part  of  this  dissertation  focuses  on  assessing  the  performance  of  LTS  and  EIS,  in  addition  to  other  well-known  stability  parameters  (i.e.,  ECTEI  (Kawai  et  al.,  2017)  and  CAO)  with  boundary  layer  clouds  at  different  temporal  scales.  We  found  that  CAO  is  the  overall  best  predictor  of  low  cloud  fraction  across  all  temporal  scales  and  time  periods  evaluated  in  the  western  North  Atlantic  region.  These  findings  are  important  because  they  demonstrate  that  the  relationship  with  LTS/EIS  and  low-level  clouds  break  down  at  smaller  temporal  scales.  Additionally,  the  findings  from  this  study  improve  our  understanding  of  the  relationship  between  marine  boundary  layer  stability  and  marine  boundary  layer  clouds  and  may  inform  future  modeling  studies  as  a  result. The  third  part  of  this  dissertation  introduces  a  gridded  data  product  using  the  two  aircraft  (King  Air  and  HU-25  Falcon)  flown  during  the  ACTIVATE  field  campaigns  from  2020-2022.  These  aircraft  were  spatially  co-located,  with  the  King  Air  flying  at  high  altitudes  (~9  km)  and  the  Falcon  flying  at  lower  altitudes  (0.15-3  km),  closer  to  the  ocean  surface.  The  King  Air  launched  dropsondes  and  carried  remote  sensors  (i.e.  High-Spectral  Resolution  LiDAR  (HSRL-2)  and  Research  Scanning  Polarimeter  (RSP))  while  the  Falcon  performed  in-situ  measurements  of  trace  gases,  aerosol  particles,  clouds,  and  meteorology.  A  0.25°  grid  resolution  for  the  HSRL-2  and  Falcon  data  was  created.  The  King  Air  and  Falcon  datasets  provide  useful  insights  into  aerosol-cloud-meteorology  interactions  on  their  own.  However,  ACTIVATE  provides  a  unique  opportunity  to  gain  new  and  interesting  insights  into  aerosol-cloud-meteorology  interactions because  of  the  two  co-located  aircraft.  Gridding  the  two  aircraft  datasets  will  both  allow  for  more  streamlined  and  easier  use  of  the  co-located  aircraft,  allowing  users  to  leverage  the  remote  sensing  data  from  the  King  Air  and  the  in-situ  measurements  from  the  Falcon  together.  Additionally,  the  gridded  data  will  help  remove  some  of  the  barriers  associated  with  using  aircraft  measurements  for  modelers  and  end  users  not  familiar  with  the  different  file  formats  and  caveats  associated  with  using  aircraft  observations.  The  dataset  will  also  provide  a  unique  opportunity  to  gain  valuable  insights  into  aerosol-cloud-meteorology  interactions  for  the  western  North  Atlantic  and  inform  future  researchers  in  their  development  of  new  field  campaigns.
■590    ▼aSchool  code:  0009.
■650  4▼aAtmospheric  sciences
■650  4▼aMarine  geology
■650  4▼aAerospace  engineering
■650  4▼aMeteorology
■653    ▼aMarine  boundary  layer  
■653    ▼aPlanetary  radiation  budget
■653    ▼aEIS  relationships
■653    ▼aResearch  Scanning  Polarimeter
■653    ▼aAircraft  measurements
■690    ▼a0725
■690    ▼a0556
■690    ▼a0557
■690    ▼a0538
■71020▼aThe  University  of  Arizona▼bAtmospheric  Sciences.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-11B.
■790    ▼a0009
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17357239▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서