EarthCARE:The next step forward in global measurements of clouds, aerosols, precipitation &radiation

Robin HoganECMWF & University of Reading

With input from many of the EarthCARE science team

Earth Clouds, Aerosols and Radiation Explorer (EarthCARE)

Joint ESA/JAXA mission, launch 2017, budget 700 MEuro· EarthCARE will quantify will measure clouds, aerosols,

radiation and precipitation with unprecedented accuracy · EarthCARE will be used to retrieve profiles of radiative

fluxes and heating rates at a target accuracy of 10 W m-2 · It will provide essential data to evaluate weather and

climate models, and to improve their representation of cloud-aerosol-precipitation-radiation interactions

· Level-1 data available in real time for data assimilation

EarthCARE combines four instruments: radar, lidar, imager and broad-band radiometer

The A-Train versus EarthCARE

The A-Train (fully launched 2006)– NASA– Multiple platforms– 700-km orbit– CloudSat 94-GHz radar – Calipso 532/1064-nm lidar– CERES broad-band radiometer– MODIS multi-wavelength radiometer

EarthCARE (launch 2017)– ESA and JAXA– Single platform– 393-km: higher sensitivity– 94-GHz Doppler radar – 355-nm High spectral res. lidar– 3-view broad-band radiometer– Multi-spectral imager

EarthCARE Viewing geometry

• Satellite mass: 2000 kg• Solar panel area: 21 m2

• Altitude: 393 km to maximize sensitivity• Radar and lidar power consumption: 2.5 kW

Principle of high spectral resolution lidar (HSRL)

• EarthCARE will derive extinction profile (crucial for radiative transfer) unambiguously from attenuated air backscatter

Aerosol classification from lidar

• Exciting potential for aerosol classification via two independent pieces of information:– Lidar depolarization (a measure of non-spericity)– Extinction-to-backscatter ratio (affected by size and absorption)

Ext

inct

ion-

to-b

acks

catte

r ra

tio, s

r

Example A-train observations

• CAPTIVATE retrieval: Cloud, Aerosol and Precipitation from Multiple Instruments using a Variational Technique– Error estimates include contrib. from measurement and model error– Looks good but is it right? Illingworth et al. (BAMS 2014)

Classification: Ceccaldi et al. (JGR 2013)

CAPTIVATE retrievalApplied to an A-

Train profile containing

ice/snow and rain

• Synergy of radar, lidar and visible/infrared narrow-band radiances used to retrieve best estimate of cloud, precipitation and aerosol properties

• Works also with EarthCARE instrument specification

What would EarthCARE see?

• Use radar and lidar forward models for the EarthCARE instrument specifications:

• Note EarthCARE radar’s higher sensitivity: most ice clouds will be detected by both radar and lidar, enabling accurate particle size in a much higher fraction of clouds

3D scene reconstruction• CAPTIVATE retrievals

under the radar-lidar curtain will be used to reconstruct the 3D scene based on visible/infrared radiances

• 3D radiation calculations then used to continually test reconstructed scene by comparing to 3-view broadband shortwave and longwave radiances

Barker et al. (QJRMS 2011)

Reading, UK © ECMWF 2013

Improved match to

observations after

assimilation

Case 20070123

over Pacific

1D-Var assimilation of cloud radar reflectivity

ECMWF are ready to assimilate EarthCARE radar and lidar data in realtime

Tested offline on CloudSat and CALIPSO

Observations

First guess

Analysis

Janiskova et al. (2012)

Reading, UK © ECMWF 2013

30°N 30°N

40°N40°N

100°W

100°W 90°W

90°W 80°W

80°Wa) 10.7µm TB GOES12 2008042421 Mean=278.13 K

K

200

208

216

224

232

240

248

256

264

272

280

288

296

304

312

320

3333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333

30°N 30°N

40°N40°N

100°W

100°W 90°W

90°W 80°W

80°Wc) Precipitation - NEXRAD OBS: 20080424 12:00 for t9 - t6

0.25

0.5

1

2

4

6

8

10

12

Case 20080424

GOES-12 observations

3-hour accumulatedNEXRAD precipitation

10m simulated TB from 9-hour forecast: |obs-exp|- |obs-ref|

Impact of 1D+4D-Var assimilation on subsequent forecast

• Positive impact on forecasts felt up to 48 hours ahead

• Next step: full 4D-Var

Janiskova et al. (2012)

EarthCARE: UK Involvement• Lead European Scientist

– Professor Anthony Illingworth (University of Reading)• Development of synergy algorithms

– Professor Robin Hogan (ECMWF and University of Reading)• Development of Doppler radar simulator and radar retrievals

– Dr Alessandro Battaglia (University of Leicester)• Prime contractor

– Astrium UK• Multi-Spectral Imager

– Surrey Satellite Technology Ltd. (Sevenoaks)• Broad-Band Radiometer

– SEA, Bristol• Thermodynamic data for for EarthCARE retrievals;

Real-time assimilation of EarthCARE data– European Centre for Medium Range Weather Forecasts (Reading)

Key pre-launch scientific questions• How can we exploit the new radar information for better rain

and snow retrievals?– High latitude and mountain snowfall rates are very important but

uncertain. Radar reflectivity from space ambiguous: riming leads to uncertain snow density. Rimed snow falls faster so constrained by Doppler observations but pre-launch validation urgently needed.

– Extra constraint on rain rates available from Doppler, path-integrated attenuation from the ocean reflectivity and the 94-GHz brightness temperature (using radar as a radiometer). How do we best combine this information as well as accounting for multiple scattering?

• How can we exploit new radiative closure information?– Balance of longwave and shortwave radiative effect of ice clouds very

important for climate but sensitive to uncertain ice scattering properties. How can we exploit EarthCARE (particularly lidar and imager) to constrain assumptions on ice scattering in models?

– Long-standing error in marine cumulus in models is that they are too few and too bright. How can we use EarthCARE’s 3D cloud reconstructions to solve this problem?

• Currently no pre-launch funding to address these questions!

Thank you!

Doppler in convective clouds

Ice fall speed: important uncertainty

in global models

− NASA ER2: high flying aircraft

Convective updrafts: first time they will be

sampled globally

EarthCARE Payload

Cloud Profiling Radar (CPR)– 94 GHz– 2.5-m dish– Doppler capability– Min detectable signal -35 dBZ

Atmospheric Lidar (ATLID)– 355 nm (UV) with depolarization channel– High spectral resolution capability providing direct

cloud/aerosol extinction measurements

Multispectral Imager (MSI)– 4 solar and 3 thermal infrared channels– 150-km swath

Broadband Radiometer (BBR)

– Long-wave & total-wave

– 3 views to get fluxes

24/01/2013 ECARE overview KNMI

ATLID Level 1Attenuated backscatter in • Rayleigh channel• Co-polar Mie channel• Cross-polar Mie channel

CPR Level 1 Radar reflectivity profile, Doppler profile

MSI Level 1TOA radiances for 4 solar channels, TOA brightness temperatures for 3 thermal channels

BBR Level 1TOA long-wave and total-wave radiances

ATLID Level 2Feature mask and target classification, extinction, backscatter and depolarization profiles, aerosol properties, ice cloud properties

CPR Level 2Radar echo product, feature mask, cloud type, liquid and ice cloud properties, vertical motion, rain and snow estimates

MSI Level 2Cloud mask, cloud micro-physical parameters, cloud top height, aerosol parameters

BBR Level 2Unfiltered TOA short-wave and long-wave radiances, TOA short-wave and long-wave fluxes

Synergistic Level 2Cloud and aerosol products derived from synergistic retrievals using combinations of ATLID, CPR, MSI

Radiative Transfer ProductsFluxes, heating rates, TOA radiances calculated from constructed 3D cloud-aerosol scenes (1D & 3D rad. transfer)

AssessmentComparison of Radiative Transfer Products (fluxes,

radiances) to BBR radiances and fluxes

EarthCARE productsLidar Radar Imager BB Radiometer

Raw

m

easu

rem

ents

Sin

gle

inst

rum

ent

prod

ucts

Synergy products

Radiation and closure

products

• Both models lack high cirrus; Met Office has too narrow a distribution of in-cloud IWC• Using this work, ECMWF have developed a new scheme that performs better• Ice water content and particle size will be considerably more accurate from EarthCARE

Delanoe et al. (QJRMS 2011)

Evaluation of model ice clouds using A-train retrievals

In-cloud mean ice water content

Gridbox-mean ice water content