Near-real-time processing of a ceilometer network assisted with sun-photometer data: monitoring a dust outbreak over the Iberian Peninsula

Abstract

El interés en el uso de ceilómetros para la caracterización óptica de aerosoles ha aumentado en los últimos años. Funcionan continuamente casi sin supervisión y también son mucho menos costosos que los lidars; Por lo tanto, se pueden distribuir en redes densas en grandes áreas. Sin embargo, debido a la baja relación señal-ruido, no siempre es posible obtener perfiles de coeficiente de retrodispersión de partículas, y la gran cantidad de datos generados requieren un método automatizado y sin supervisión que garantice la calidad de las inversiones de los perfiles.

En este trabajo describimos un método que utiliza mediciones de profundidad óptica de aerosol (AOD) de la red AERONET que se aplica para la calibración y el control de calidad automatizado de la inversión de los perfiles del ceilómetro. El método se compara con las inversiones independientes obtenidas mediante mediciones lidar de longitud de onda múltiple coubicadas. Se encuentra una diferencia menor al 15% en la retrodispersión entre ambos instrumentos. Este método se aplica de forma continua y automática a la Red de Ceilómetros Ibéricos (ICENET) y se muestra un ejemplo de un caso durante un brote de polvo inusualmente intenso que afecta a la Península Ibérica entre el 20 y el 24 de febrero de 2016. Los resultados revelan que es posible obtener propiedades ópticas cuantitativas de aerosol (coeficiente de retrodispersión de partículas) y discriminar la calidad de estas recuperaciones con ceilómetros en grandes áreas. Esta información tiene un gran potencial para los sistemas de alerta y la asimilación y evaluación de modelos.

The interest in the use of ceilometers for optical aerosol characterization has increased in the last few years. They operate continuously almost unattended and are also much less expensive than lidars; hence, they can be distributed in dense networks over large areas. However, due to the low signal-to-noise ratio it is not always possible to obtain particle backscatter coefficient profiles, and the vast number of data generated require an automated and unsupervised method that ensures the quality of the profiles inversions.

In this work we describe a method that uses aerosol optical depth (AOD) measurements from the AERONET network that it is applied for the calibration and automated quality assurance of inversion of ceilometer profiles. The method is compared with independent inversions obtained by co-located multiwavelength lidar measurements. A difference smaller than 15% in backscatter is found between both instruments. This method is continuously and automatically applied to the Iberian Ceilometer Network (ICENET) and a case example during an unusually intense dust outbreak affecting the Iberian Peninsula between 20 and 24 February 2016 is shown. Results reveal that it is possible to obtain quantitative optical aerosol properties (particle backscatter coefficient) and discriminate the quality of these retrievals with ceilometers over large areas. This information has a great potential for alert systems and model assimilation and evaluation.