In den Atmosphärenwissenschaften spielt die Strahlungsbilanz der Erde eine wichtige Rolle für unser Verständnis des Klimasystems. Hier liefern ausgereifte Satellitenprodukte dekadische Klimazeitreihen mit einer so hohen Genauigkeit, dass z.B. Änderungen im Zusammenhang mit dem Klimawandel detektiert werden können. Dies gilt insbesondere auch für die solaren Strahlungsflüsse an der Erdoberfläche. Beim Vergleich dieser Satellitenprodukte mit instantanen Beobachtungen der Strahlung am Erdboden sind jedoch oft erhebliche Abweichungen feststellbar, die hauptsächlich durch kleinskalige Variabilität in der räumlichen Struktur von Wolken und ihrer Strahlungswirkung verursacht werden. Hier ist auch zu bedenken, dass Bodenbeobachtungen fast einer Punktmessung entsprechen, während Satellitenpixel eine Fläche in der Größenordnung von Quadratkilometern abtasten. Gleichzeitig basieren aktuelle Satellitenprodukte auf der Annahme des 1-dimensionalen Strahlungstransports, während 3D Strahlungseffekte bisher höchstens in Form empirischer Bias-Korrekturen Berücksichtigung finden. So steht eine Abschätzung der Größe systematischer Abweichungen in den Strahlungsflüssen durch 3D-Strahlungseffekte von Wolken auf globaler Skala aus. Solarenergie ist gleichzeitig eine wichtige Säule der Energiewende. Hier wird zum Beispiel Information für die Planung von Solarkraftwerken, die Netzintegration von Stromerzeugung aus Photovoltaik-Anlagen sowie das Lademanagement von Batteriespeichern benötigt, in Form möglichst genaue Vorhersagen der Solarstrahlung auf Zeitskalen von Minuten bis hin zu mehreren Tagen. Gerade für kurze Vorhersagehorizonte liefern dabei in naher Zukunft die Meteosat-Satelliten der 3. Generation deutlich verbesserte Beobachtungen. In dem Beitrag wird dargelegt, dass ein besseres Verständnis der kleinskaligen Variabilität von Solarstrahlung von Wolken für eine optimale Nutzung dieser Beobachtungen essentiell ist. Anhand von Beobachtungen mit einem räumlich engmaschigen Netzwerk von Pyranometern wird gezeigt, dass solche Netzwerke in Kombination mit 3D-Strahlungsmodellen einen wichtigen Beitrag hierzu leisten können. Diese Untersuchungen tragen nicht nur zu einem verbesserten Verständnis der Auswirkungen von kleinskaliger Wolkenvariabilität auf die Strahlungsbilanz bei, sondern auch der Grenzen von Kurzfristvorhersagen der Solarstrahlung.

The HD(CP)2 Observational Prototype Experiment (HOPE) was performed as a major 2-month field experiment in Jülich, Germany, in April and May 2013, followed by a smaller campaign in Melpitz, Germany, in September 2013. HOPE has been designed to provide an observational dataset for a critical evaluation of the new German community atmospheric icosahedral non-hydrostatic (ICON) model at the scale of the model simulations and further to provide information on land-surface–atmospheric boundary layer exchange, cloud and precipitation processes, as well as sub-grid variability and microphysical properties that are subject to parameterizations. HOPE focuses on the onset of clouds and precipitation in the convective atmospheric boundary layer. This paper summarizes the instrument set-ups, the intensive observation periods, and example results from both campaigns. HOPE-Jülich instrumentation included a radio sounding station, 4 Doppler lidars, 4 Raman lidars (3 of them provide temperature, 3 of them water vapour, and all of them particle backscatter data), 1 water vapour differential absorption lidar, 3 cloud radars, 5 microwave radiometers, 3 rain radars, 6 sky imagers, 99 pyranometers, and 5 sun photometers operated at different sites, some of them in synergy. The HOPE-Melpitz campaign combined ground-based remote sensing of aerosols and clouds with helicopter- and balloon-based in situ observations in the atmospheric column and at the surface. HOPE provided an unprecedented collection of atmospheric dynamical, thermodynamical, and micro- and macrophysical properties of aerosols, clouds, and precipitation with high spatial and temporal resolution within a cube of approximately 10 × 10 × 10 km3. HOPE data will significantly contribute to our understanding of boundary layer dynamics and the formation of clouds and precipitation. The datasets have been made available through a dedicated data portal. First applications of HOPE data for model evaluation have shown a general agreement between observed and modelled boundary layer height, turbulence characteristics, and cloud coverage, but they also point to significant differences that deserve further investigations from both the observational and the modelling perspective.

The container combines state-of-the-art measurement devices and connect them to its own computer network to realize a comprehensive system for remote sensing. A Raman-lidar measures marine and anthropogenic optical aerosol properities by analyzing the elastic signal and the vibration-rotation Raman signal of nitrogen. Our passive microwave radiometer determines the integrated water vapor and the liquid water path of the atmospheric column, as well as vertical temperature and humidity profiles. Carbon dioxide is measured high-frequent. Turbulence measurements are performed by means of a sonic anemometer. In combination with fast humidity sensors the fluxes of momentum, latent and sensible heat are derived. An automatic full sky imager monitors the state of the cloudy sky. A selection of standard meteorological devices measure air temperature, humidity, wind velocity, wind speed and downward shortwave and longwave radiative fluxes. The GPS sensors register navigational data. For an almost real time monitoring of a data subset our telemetry system is sending short hourly data reports via satellite.