Skip to main content
European Commission logo print header

Using clouds as a natural laboratory to improve precipitation forecast skills

Description du projet

Ensemencer les nuages par drone afin de comprendre la formation de la glace et des précipitations

Malgré plusieurs tentatives au cours des dernières décennies de modifier le temps en ensemençant les nuages à l’aide de produits chimiques, les scientifiques ne sont toujours pas en mesure de comprendre en détail les processus fondamentaux qui conduisent aux précipitations. Pour combler ce manque de connaissances, le projet CLOUDLAB, financé par l’UE, appliquera une méthodologie novatrice consistant à utiliser des drones pour ensemencer des nuages (par injection de différentes concentrations de particules provoquant la nucléation de la glace) afin d’étudier les changements microphysiques liés à la formation de la glace en leur sein et à leur évolution. Cette méthodologie fera partie d’une approche multidimensionnelle de l’ensemencement ciblé des nuages (comprenant la télédétection au sol et un système de ballons captifs), axée sur les stratus hivernaux en Suisse, dans des conditions permettant la répétition d’expériences de terrain dans des conditions comparables. Les résultats attendus incluent une amélioration des prévisions de précipitations et un transfert de connaissances vers des méthodes d’intervention sur le climat.

Objectif

Clouds have been seeded since the 1940s. Aimed at inducing weather modification, the method uses chemicals to alter the microphysical processes within a cloud to enhance precipitation, suppress hail, or dissipate fog. While the concept of cloud seeding is not new, detailed knowledge about the underlying microphysical processes in clouds is still sparse. CLOUDLAB will tackle this gap by injecting different ice nucleating particle concentrations into supercooled stratus clouds to investigate related microphysical changes, including fundamental aspects of ice formation and growth. To achieve this, the project combines a multi-dimensional approach of targeted cloud seeding with a focus on wintertime stratus clouds in Switzerland, the least dynamic cloud type which best mimics laboratory conditions and allows repetition of field experiments under similar initial conditions. We will inject ice nucleating particles from a seeding drone and perform measurements with ground-based remote sensing, a tethered balloon system equipped with a holographic imager and a measurement drone. Combined with measured meteorological parameters, we aim to understand the impact of cloud inhomogeneities for precipitation initiation via the ice phase. The analysis of our cloud seeding events will be used to validate and improve cloud microphysics schemes in the Swiss weather forecast model in large eddy simulations mode. By coarsening the horizontal resolution to weather forecast mode, the simulations will be extended to include all cloud types where the same microphysical processes are at work to improve precipitation forecast skills in Switzerland. Hence, CLOUDLAB will further the understanding of ice microphysics and precipitation initiation which will also improve climate projections. In addition to pioneering of a new methodology of using drones for cloud seeding, our results will be of particular interest to the weather modification and climate intervention communities.

Régime de financement

ERC-ADG - Advanced Grant
æ

Coordinateur

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH
Contribution nette de l'UE
€ 3 499 926,00
Adresse
Raemistrasse 101
8092 Zuerich
Suisse

Voir sur la carte

Région
Schweiz/Suisse/Svizzera Zürich Zürich
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Autres sources de financement
€ 0,00

Bénéficiaires (1)