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\newcommand{\titelname}{UWIS, Cloud Microphysics, Assignment 5}

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\date{\today{}}
\author{Thomas Kuster}
\title{\titelname}

\begin{document}
\markright{\titelname}
\pagestyle{myheadings}
\maketitle

\section{}
Gegeben:
\begin{eqnarray*}
d_p & = & 3 \cdot 10^{-6}\,\textnormal{m Partikel Druchmesser in der Wolke}\\
d_s & = & 100\cdot 10^{-6}\,\textnormal{m Partikel Druchmesser des abgeworfenen}\\
N & = & 100\,\textnormal{\#\,cm$^{-3}$} = 10^{8}\,\textnormal{\#\,m$^{-3}$}\\
h & = & 1000\,\textnormal{m}\\
\varrho & = & 1000\,\textnormal{kg\,m$^{-3}$}
\end{eqnarray*}

Annahme nur 'stable collision' keine 'break-ups'.

\subsection{Experiment 2 (Keine Nukleation)}
$\frac{d_p}{d_s}$ ist klein, dadurch ist der Massenzuwachs auf Grund von Kollision (mit kleinen Partikeln) klein.

Aus $d_p$ und $d_s$ folgt aus dem Graph im Skript (Seite 8 von 24) ein $E$ von 0.12 (vor dem Wachsen) bis 0.2 (nach dem Wachsen).
$$
E = \frac{y_c^2}{(r_p+r_s)^2}
$$
$$
\Rightarrow y_c = \sqrt{E (r_p + r_s)^2} = \sqrt{0.16 (1.5 \cdot 10^{-6} + 50 \cdot 10^{-6})^2} = 2.06 \cdot 10^{-5}\,\textnormal{m}
$$ 
Volumen des Zylinder mit Radius $y_c$:
$$
(2.06 \cdot 10^{-5})^2 \pi \cdot 1000\,m = 1.33\dot 10^{-6}\,\textnormal{m$^{3}$}
$$
Masse auf Grund der Partikel im Zylinder:
$$
1.33 \cdot 10^{-6}\,\textnormal{m$^{3}$} \cdot 10^8\,\textnormal{\#\,m$^3$} \cdot \frac{4}{3}\pi r_p^3 \varrho = 1.88\cdot10^{-9}\,\textnormal{g} 
$$
Der Zuwachs ist in diesem Experiment allerding 10$^{-8}$\,g. Der berechnete Wert liegt nur eine Grössenodnung unterhalb diesem Wert. $E$ wurde nur grob auf Grund des Graphen geschätzt und es wurde auch davon ausgegangen, dass nur Kollisionsprozesse stattfinden. Die Differenz kann mit den nicht berücksichtigten Diffusionprozessen erklärt werden.

\subsection{Experiment 1 (Nukleation)}
Der Massenzuwachs erfolgt auf Grund von Nukleation, da der Partikel eine günstige Form (ähnlich einem Eiskristall) aufweist. Der Partikel kann weiter wachsen auf kosten von Wassertropfen (Bergeron-Findeisen-Prozess). Dieser Prozess ist viel effizienter, als Kollisions- und Koaleszenz-Prozesse. Der Massenzuwachs ist auf Grund dieser Tatsache viel grösser als im Experiment 2. Die trotzdem stattfinden Kollisions-Prozesse sind auf Grund der schnell zunehmenden Partikelgrösse ebenfalls effizienter als im Experiment 2.

\section{}\label{2}
Alle Tropfen werden durch die Kondensation von Wasser etwa gleich gross (Tropfenspektrum wird schärfer), da kleine Partikel schneller wachsen als grosse. Da alle Tropfen gleich gross sind, fallen sie alle gleich schnell (gleiche Sinkgeschwindigkeit). Dadurch ist eine Kollision miteinander schlecht möglich.

Kleine Tropfen haben eine kleine Kollisionsquerschnittsfläche und somit auch eine kleine Chance zu kollidieren. Turbulenz führt trotzdem zu Kollision, dieser Effekt ist jedoch gering. Niederschlag benötigt Tropfen (Regentropfen) mit einem Druchmesser von etwa 2\,mm. Die Partikel haben eine Grösse von 50\,nm -- 500\,nm, ohne einen wirksamen Massenzuwachsmechanismus können diese Partikel nicht die Grösse von Regentropfen erreichen (Kollision verursacht durch Turbulenz kommt selten vor und der Grössenzuwachs verursacht durch Diffusion ist zu gering).

Sobald jedoch ein Tropfen grösser ist, ist dies alles nicht mehr der Fall. Dieser grössere Tropfen kann sehr effizient andere aufnehmen (höhere Sinkgeschwindigkeit führt zu mehr Kollisionen, zudem ist der Wirkungsquerschnitt grösser). In der Natur gibt es immer einige Partikel die grösser sind, wodurch eine effiziente Regentropfenbildung möglich ist (siehe Aufgabe~\ref{3}).

\section{}\label{3}
Wie in Aufgabe~\ref{2} erwähnt sind grosse Partikel für die Niederschlagsbildung wichtig. Diese grossen Aerosolpartikel, welche als Wolken Kondensationskeime (Cloud Condensation Nuclei (CCN)) dienen, sammeln viel Masse durch Kollision mit kleineren Partikeln ein (höhere Sinkgeschwindigkeit, grösserer Wirkungsquerschnitt). Um sie von den anderen CCN zu unterscheiden werden sie Giant CCN (GCCN) genannt. GCCN sind 1.0\,$\mu$m im Durchmesser (es existiert keine genau Definition von GCCNs) \citep{feingold1999}. Die Quelle für solche GCCN können marin sein (z.\,B. Meersalz) oder auch terrestrisch (z.\,B. Mineralstaub, Pflanzenteile) (\citeauthor{exton1986}, \citeyear{exton1986} und \citeauthor{rudich2002}, \citeyear{rudich2002}). Die Konzentration von GCCN ist sehr klein (10$^{-4}$ -- 10$^{-2}$\,cm$^{-3}$), aktuelle Studien zeigen, dass die GCCN einen grossen Einfluss auf die Bildung von Wolken und deren Wahrscheinlichkeit auszuregnen haben (\citeauthor{feingold1996}, \citeyear{feingold1996} und \citeauthor{johnson1982}, \citeyear{johnson1982}).

GCCN können auch die Lebensdauer von Wolken verändern und somit einen Einfluss auf den Albedo der Erde haben und dadurch einen Einfluss auf das Klima \citep{feingold1999}.

Nicht jedes grosse Aerosol Partikel ist fähig als GCCN zu agieren, dies hängt stark von der Fähigkeit ab Wasser aufzunehmen und somit von der Oberflächenbeschaffenheit des Partikels \citep{medina}.

% 
% \begin{table}
% \centering
% \caption{Grösse und Bezeichung von CCN (Quelle???)\label{tab:bezeichnungen}}
% \begin{tabular}{lrr}
% Type of Particle & Approximate & \# of Particles per cm$^3$\\
%  & Radius [$\mu$m] &  range (typical)\\
% Small CCN (Aitken) & $<$ 0.2 & 1000--10000(1000)\\
% Large CCN & 0.2 -- 1.0 & 1--1000(100)\\
% Giant CCN & $>$ 1.0 & $<$1 to 10 (1)\\
% Fog and cloud droplets & $>$ 10.0 & 10--1000(300)
% \end{tabular}
% \end{table}
% 
% \subsection{Cloud condensation nuclei (CCNs)} are small particles - typically 0.0002 mm, or 1/100 th the size
% of a cloud droplet about which cloud droplets coalesce.
% (\url{http://apollo.lsc.vsc.edu/classes/met130/notes/chapter5/ccn.html}).
% 
% Water requires a non-gaseous surface to make the transition from a vapour to a liquid. In the
% atmosphere, this surface presents itself as tiny solid or liquid particles called CCNs. When no CCNs are present, water vapour can be supercooled below 0 °C before droplets spontaneously form. In above freezing temperatures the air would have to be supersaturated to around 400% before the
% droplets could form. There are many different types of atmospheric particulates that can act as CCN. The particles may be composed of dust or clay, soot or black carbon from grassland or forest fires, sea salt from ocean wave spray, soot from factory smokestacks or internal combustion engines, sulfate from volcanic activity, phytoplankton or the oxidation of sulfur dioxide and secondary organic matter formed by the oxidation of VOCs. The ability of these different types of particles to form cloud droplets varies according to their size and also their exact composition, as the hygroscopic properties of these different constituents are very different. Sulfate and sea salt, for instance, readily absorb water whereas soot, organic carbon and mineral particles do not. This is made even more complicated by the fact that many of the chemical species may be mixed within the particles (in particular the sulfate and organic carbon). Additionally, while some particles (such as soot and minerals) do not make very good CCN, they do act as very good ice nuclei in colder parts of the atmosphere. The number and type of CCNs can affect the lifetimes and radiative properties of clouds as well as the amount and hence have an influence on climate change, but the details of this are still not well understood but are the subject of much research by many groups worldwide.
% (wikipedia)
% 
% \subsection{Bulk parameterization of giant CCN and their role}
% Results from previous work by the group of David B. Mechem and Yefim L. Kogan based on large
% eddy simulation (LES) with size-resolved microphysics demonstrated that giant cloud condensation
% nuclei (GCCN) can profoundly influence cloud parameters and boundary layer thermodynamics. A
% bulk parameterization for GCCN has been developed that uses precise representations of the
% condensational growth of aerosol particles in the subcloud layer and is based on directly observable parameters of GCCN, such as concentration and the shape of the aerosol spectra. The behavior of the GCCN parameterization in an large eddy simulation framework is consistent with previous simulations using explicit spectral microphysical methods. Removal of GCCN by cloud processing in a few eddy turnover timescales implies the importance of accurately specifying the flux of GCCN from the ocean surface.
% (David B. Mechem and Yefim L. Kogan, CIMMS/Univ. of Oklahoma, Norman, OK; and Y. L.
% Kogan; \url{http://ams.confex.com/ams/Madison2006/techprogram/paper_112908.htm})
% 
% \subsection{Size and abundance}
% A typical raindrop is about 2 mm in diameter, a typical cloud droplet is on the order of 0.02 mm,
% and a typical cloud condensation nucleus is on the order of 0.0001 mm or 0.1 micrometer or greater
% in diameter. The number of cloud condensation nuclei in the air can be measured and ranges
% between around 100 to 1000 per cubic centimetre. Large concentrations of particulates are also
% responsible for haze in areas with lower humidity. This dry haze also has an effect on climate by
% either absorbing or reflecting radiation.
% (wikipedia)
% 
% \subsection{Phytoplankton role}
% Sulfate aerosol (SO42- and methanesulfonic acid droplets) act as CCNs. These sulfate aerosols form
% partly from the dimethyl sulfide (DMS) produced by phytoplankton in the open ocean. Large algal
% blooms in ocean surface waters occur in a wide range of latitudes and no doubt contribute
% considerable DMS into the atmosphere to act as nuclei. The idea that an increase in global
% temperature would also increase phytoplankton activity and therefore CCN numbers was seen as a
% possible natural phenomenon that would counteract climate change. This is known as the CLAW
% hypothesis (named after the authors' initials of a 1987 Nature paper) but no conclusive evidence to support this has yet been reported.

\bibliographystyle{dinat}
\bibliography{assignment_5}

\end{document}
