ESA Explorer mission

EarthCARE:Earth Clouds, Aerosolsand Radiation Explorer

• Joint ESA/JAXA mission• Launch 2016• Budget 700 MEuro

EarthCARE Mission ObjectivesTo quantify cloud-aerosol-radiation interactions so they may be included correctly in weather & climate models

· To observe vertical profiles of natural and anthropogenic aerosols, their radiative properties and interaction with clouds

· To observe vertical distributions of liquid water and ice, their transport by clouds and their radiative impact

· To observe cloud distribution and the characteristics of vertical motions within clouds

· To retrieve profiles of radiative heating rate through the combination of the retrieved cloud and aerosol properties

EarthCARE measurements will link cloud, aerosols and radiation at a target accuracy of 10 Wm-2

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

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

EarthCARE: UK Involvement• Lead European Scientist

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

– Professor Robin Hogan (University of Reading)– Sustained funding from NCEO and NERC in support of this activity

• Development of Doppler radar simulator– 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)

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

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 2016)– 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

Example A-train observations

Supercooled liquid cloud

Radar sees rain but lidar is attenuated

Aerosol

Lidar more sensitive to ice cloud Air molecules

What would EarthCARE see?

• Method: Use a variational retrieval algorithm to retrieve microphysical properties of liquid cloud, ice cloud, rain and aerosol

• Next: Forward model the EarthCARE instruments

Simulated EarthCARE

radar

EarthCARE radar significantly more sensitive than CloudSatMuch more information on thin ice clouds

CloudSatradar

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

High spectral resolution lidar (HSRL)

• Lidars detect particles (clouds and aerosol) and air molecules• Molecules are fast moving and so have a large Doppler shift• EarthCARE’s HSRL can separate the two components using the

frequency spectrum of the returned signal• EarthCARE will derive extinction profile (crucial for radiative

transfer studies) from attenuated air backscatter

Simulated EarthCARE

lidar

Calipsolidar

EarthCARE can separate out particle (Mie) from air (Rayleigh) backscatter Cloud and aerosol extinction profiles can be retrieved directly

Attenuated particle backscatter

Attenuated air backscatter

Observations

Simulated observations

from NICAM model

Visible image

Tropical Cyclone

Fengsheng

Longwave flux

CloudSat 94 GHz CALIPSO 532 nm lidar

CloudSat 94 GHz radar echo [dBZ]

Brightness temp. (10.8 m)

Tropical cyclone: model and observations

• 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

Reading, UK © ECMWF 2013

ECMWF data assimilation activities

Marta Janiskova, Sabatino Di Michele et al.

• In preparation for the launch of EarthCARE, ECMWF are testing the assimilation of CloudSat and Calipso data using a 1D+4D-Var approach (Janikova et al. 2012)

• Bias correction applied• Results show a significant impact on

analyses and forecasts• EarthCARE data are anticipated to be

assimilated by ECMWF into their model when the satellite is launched

Case 20070123

over Pacific

Reading, UK © ECMWF 2013

1D-Var of cloud radar reflectivity - assimilation

Observations

First guess

AnalysisImproved match to

observations after

assimilation

Case 20070123

over Pacific

Reading, UK © ECMWF 2013

Increments due to 1D-Var assimilation

• Temperature increments:

• Specific humidity increments:

Reading, UK © ECMWF 2013

Measures of success: PDF of first-guess minus analysis

• Cloud radar reflectivity comparison– assimilated observations– PDF has narrowed: indicates

assimilation is working

• Cloud lidar backscatter comparison– independent observations– PDF has narrowed: indicates

analysis has been improved

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°Wd) Precip. EXP=refl_2err: 20080424 12:00 t9 - t6 for |obs-exp|-|obs-ref|

-15

-10

-8

-6

-4

-2

-1

-0.5

-0.10.1

0.5

1

2

4

6

8

10

15

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|

3-hour accumulated model precipitation: |obs-exp|-|obs-ref|

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

© Crown copyright Met Office

EarthCARE and the Met Office

Improving the simulation of clouds in our models is important for both short-term forecasting and for reducing uncertainty in our projections of future climate change. EarthCARE will provide information of relevance to both of these aims.

• We plan to use EarthCARE data to compare with our weather and climate models to see how realistically we represent clouds.

• This will help us to improving the representation of clouds in our models, including their formation, development and evolution over different time scales.