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Kenneth Chan

Abteilung IMPRS
Gruppe IMPRS Doktorand*innen
Position Doktorand*in
Telefon +49 40 42838-5331
Email kenneth.chan@mpimet.mpg.de
Raum G 1639

Forschung

Enthüllung der verdeckten „W-Layer”

Numerische Simulationen mit meterskaliger Auflösung sind nötig, um die kleinsten Details und die Variabilität auf der Wolkendecke von Stratokumuli auflösen zu können. Dabei wird jedoch die rechenintensive Kalkulation der Strahlungsübertragung durch Parametrisierung vereinfacht. Ein üblicher Ansatz dafür ist eine Parametrisierung ausschließlich mittels des Flüssigwasserpfades. Wie Wasserdampf und Kohlendioxid zur langwelligen Strahlungsübertragung auf der Meterskala beitragen, wurde kaum erforscht.

Anhand des detallierten Strahlungsübertragungsmodells ARTS (Buehler et al., 2018, 2025) und eines meterskaligen thermodynamischen Profils abgeleitet von der DYCOMS-II Kampagne entdecken wir eine sich um 2 K h-1 erwärmende Schicht, die wir als die „W-Layer” benennen, mit einer Dicke von 5 m direkt über der Wolkendecke von Stratokumuli. Die W-Layer entsteht dadurch, dass Wasserdampf und Kohlendioxid Wärme über die Inversion mit einem starken Kontrast von Temperatur austauschen. Die W-Layer ist so dünn, weil die Erwärmung innerhalb der Wolkenschicht von der Abkühlung wegen des flüssigen Wassers ausgeglichen wird, was die Beobachtung der W-Layer erschwert, deswegen war die W-Layer bisher unbekannt.

Die Struktur der W-Layer wird hauptsächlich von der Inversionskraft bestimmt. Je größer der Gradient oder das Ausmaß der Inversion ist, desto höher die Erwärmungsrate in der W-Layer. Im Gegensatz ist die W-Layer wenig sensitiv zur Konzentration des Wasserdampfes oder Kohlendioxides.

Unsere Entdeckung der W-Layer weist auf einen blinden Fleck von Stratokumuli-Simulationen hin: Simulationen mit grober Auflösung übersehen die W-Layer wegen unausreichender Auflösung, obwohl sie detallierte Strahlungsübertragungsmodelle verwenden; Simulationen mit meterskaliger Auflösung können wegen des Wesens der Strahlungsübertragungsparametrisierung die W-Layer ebenfalls nicht nachbilden. Strahlungsübertragungsmodelle, die die Rolle von Wasserdampf und Kohlendioxid berücksichtigen, müssen in Simulationen mit meterskaliger Auflösung eingeführt werden, um die Auswirkung der W-Layer auf die Grenzschicht untersuchen zu können.

Betreuer: Prof. Juan Pedro Mellado, Prof. Stefan Bühler

This figure shows two panels comparing longwave heating rates and thermodynamic profiles in a stratocumulus-topped boundary layer. Panel (a) presents the longwave heating rate as a function of height from 800 to 880 meters. The x-axis shows heating rates in units of -δₓF divided by (cₚρ), expressed in K per hour. Three profiles are shown: a solid blue line for ARTS all-sky, a dashed blue line for ARTS clear-sky, and a dotted red line for the LWP scheme. A notable peak in longwave heating just below the cloud top, around 835 meters, is labeled as the W-Layer. Below the cloud top, there is a region of strong cooling. Panel (b) displays the thermodynamic profile, showing temperature (orange dash-dot line) in Kelvin on the top x-axis, and water vapor (green dashed line) and liquid water (green dotted line) mixing ratios in grams per kilogram on the bottom x-axis. A black horizontal dashed line indicates the cloud top at approximately 835 meters. At this level, there is a clear temperature jump and a drop in liquid water content.
Die W-Layer befindet sich direkt über der Wolkendecke und erwärmt sich um 2 K/h. Die Parametrisierung mit dem Flüssigwasserpfad (LWP) kann die W-Layer nicht nachbilden.

Lebenslauf

Ausbildung

Seit 2023: Doktorand am Max-Planck-Institut für Meteorologie, Hamburg, Deutschland

2021 - 2023: MSc Atmosphären- und Klimawissenschaften, ETH Zürich, Zürich, Schweiz

  • Arbeit: Evaluating Potential Impact of Seeding Tropical Cyclones with Aerosols in the Numerical Model ICON

2016 - 2021: BSc Physik (1. Fach) und Erdsystemwissenschaften (2. Fach), Chinesische Universität Hongkong, Shatin, Hongkong

  • 1. Arbeit: Probability of Occurrence of Strong and Gale Force Winds in Hong Kong during the Passage of Tropical Cyclones
  • 2. Arbeit: Tropical Cyclone Intensity Forecast using ECMWF EPS with Machine Learning

Praxiserfahrung

2019 - 2020: Praktikum am Hong Kong Observatory, Tsim Sha Tsui, Hongkong

  • 1. Projekt: Maschinelles Lernen in der Kalibrierung von Intensitätsvorhersage tropischer Zyklone vom ECMWF EPS
  • 2. Projekt: Verbesserung des automatischen Wettervorhersagesystems (Wind & Gewitter)
  • 3. Projekt: Wahrscheinlichkeit von starkem und stürmischem Wind in Hongkong während der Querung tropischer Zyklone

Lehre

2021: Lehrassistent des Kurses „Ecosystems and Climate” an der Chinesischen Universität Hongkong, Shatin, Hongkong

Veröffentlichungen

Chan, M. H. K., Wong, W. K., & Au-Yeung, K. C. (2021). Machine learning in calibrating tropical cyclone intensity forecast of ECMWF EPS. Meteorological Applications, 28(6), e2041. https://doi.org/10.1002/met.2041

Masterarbeit

Chan, K. (2023): Evaluating Potential Impact of Seeding Tropical Cyclones with Aerosols in the Numerical Model ICON

  • Betreuerinnen: Prof. Ulrike Lohmann & Nadja Omanovic

Bachelorarbeit

Chan, M. H. K. (2020): Probability of Occurrence of Strong and Gale Force Winds in Hong Kong during the Passage of Tropical Cyclones

  • Betreuer: Prof. Francis Tam & Chun-wing Choy

Chan, M. H. K. (2020): Tropical Cyclone Intensity Forecast using ECMWF EPS with Machine Learning

  • Betreuer: Prof. Francis Tam & Wai-kin Wong