Aerosol Formation Most atmospheric aerosol particles result from a growth process that begins with atmospheric molecules and clusters, progressing to larger and larger sizes as they acquire other molecules, clusters, and particles. The initial steps of this process involve very small entities—with diameters of less than 2 nanometers—which have been difficult to observe. Kulmala et al. (p. 943 ; see the Perspective by Andreae ) developed a sensitive observational protocol that allows these tiny seeds to be detected and counted, and they mapped out the process of aerosol formation in detail.

Abstract Clouds play an important role in Arctic amplification. This term represents the recently observed enhanced warming of the Arctic relative to the global increase of near-surface air temperature. However, there are still important knowledge gaps regarding the interplay between Arctic clouds and aerosol particles, and surface properties, as well as turbulent and radiative fluxes that inhibit accurate model simulations of clouds in the Arctic climate system. In an attempt to resolve this so-called Arctic cloud puzzle, two comprehensive and closely coordinated field studies were conducted: the Arctic Cloud Observations Using Airborne Measurements during Polar Day (ACLOUD) aircraft campaign and the Physical Feedbacks of Arctic Boundary Layer, Sea Ice, Cloud and Aerosol (PASCAL) ice breaker expedition. Both observational studies were performed in the framework of the German Arctic Amplification: Climate Relevant Atmospheric and Surface Processes, and Feedback Mechanisms (AC)3 project. They took place in the vicinity of Svalbard, Norway, in May and June 2017. ACLOUD and PASCAL explored four pieces of the Arctic cloud puzzle: cloud properties, aerosol impact on clouds, atmospheric radiation, and turbulent dynamical processes. The two instrumented Polar 5 and Polar 6 aircraft; the icebreaker Research Vessel (R/V) Polarstern ; an ice floe camp including an instrumented tethered balloon; and the permanent ground-based measurement station at Ny-Ålesund, Svalbard, were employed to observe Arctic low- and mid-level mixed-phase clouds and to investigate related atmospheric and surface processes. The Polar 5 aircraft served as a remote sensing observatory examining the clouds from above by downward-looking sensors; the Polar 6 aircraft operated as a flying in situ measurement laboratory sampling inside and below the clouds. Most of the collocated Polar 5/6 flights were conducted either above the R/V Polarstern or over the Ny-Ålesund station, both of which monitored the clouds from below using similar but upward-looking remote sensing techniques as the Polar 5 aircraft. Several of the flights were carried out underneath collocated satellite tracks. The paper motivates the scientific objectives of the ACLOUD/PASCAL observations and describes the measured quantities, retrieved parameters, and the applied complementary instrumentation. Furthermore, it discusses selected measurement results and poses critical research questions to be answered in future papers analyzing the data from the two field campaigns.

Abstract The Midlatitude Cirrus experiment (ML-CIRRUS) deployed the High Altitude and Long Range Research Aircraft (HALO) to obtain new insights into nucleation, life cycle, and climate impact of natural cirrus and aircraft-induced contrail cirrus. Direct observations of cirrus properties and their variability are still incomplete, currently limiting our understanding of the clouds’ impact on climate. Also, dynamical effects on clouds and feedbacks are not adequately represented in today’s weather prediction models. Here, we present the rationale, objectives, and selected scientific highlights of ML-CIRRUS using the G-550 aircraft of the German atmospheric science community. The first combined in situ–remote sensing cloud mission with HALO united state-of-the-art cloud probes, a lidar and novel ice residual, aerosol, trace gas, and radiation instrumentation. The aircraft observations were accompanied by remote sensing from satellite and ground and by numerical simulations. In spring 2014, HALO performed 16 flights above Europe with a focus on anthropogenic contrail cirrus and midlatitude cirrus induced by frontal systems including warm conveyor belts and other dynamical regimes (jet streams, mountain waves, and convection). Highlights from ML-CIRRUS include 1) new observations of microphysical and radiative cirrus properties and their variability in meteorological regimes typical for midlatitudes, 2) insights into occurrence of in situ–formed and lifted liquid-origin cirrus, 3) validation of cloud forecasts and satellite products, 4) assessment of contrail predictability, and 5) direct observations of contrail cirrus and their distinction from natural cirrus. Hence, ML-CIRRUS provides a comprehensive dataset on cirrus in the densely populated European midlatitudes with the scope to enhance our understanding of cirrus clouds and their role for climate and weather.

Abstract Weather and climate models are challenged by uncertainties and biases in simulating Southern Ocean (SO) radiative fluxes that trace to a poor understanding of cloud, aerosol, precipitation, and radiative processes, and their interactions. Projects between 2016 and 2018 used in situ probes, radar, lidar, and other instruments to make comprehensive measurements of thermodynamics, surface radiation, cloud, precipitation, aerosol, cloud condensation nuclei (CCN), and ice nucleating particles over the SO cold waters, and in ubiquitous liquid and mixed-phase clouds common to this pristine environment. Data including soundings were collected from the NSF–NCAR G-V aircraft flying north–south gradients south of Tasmania, at Macquarie Island, and on the R/V Investigator and RSV Aurora Australis . Synergistically these data characterize boundary layer and free troposphere environmental properties, and represent the most comprehensive data of this type available south of the oceanic polar front, in the cold sector of SO cyclones, and across seasons. Results show largely pristine environments with numerous small and few large aerosols above cloud, suggesting new particle formation and limited long-range transport from continents, high variability in CCN and cloud droplet concentrations, and ubiquitous supercooled water in thin, multilayered clouds, often with small-scale generating cells near cloud top. These observations demonstrate how cloud properties depend on aerosols while highlighting the importance of dynamics and turbulence that likely drive heterogeneity of cloud phase. Satellite retrievals confirmed low clouds were responsible for radiation biases. The combination of models and observations is examining how aerosols and meteorology couple to control SO water and energy budgets.

Abstract Between 1 September and 4 October 2014, a combined airborne and ground-based measurement campaign was conducted to study tropical deep convective clouds over the Brazilian Amazon rain forest. The new German research aircraft, High Altitude and Long Range Research Aircraft (HALO), a modified Gulfstream G550, and extensive ground-based instrumentation were deployed in and near Manaus (State of Amazonas). The campaign was part of the German–Brazilian Aerosol, Cloud, Precipitation, and Radiation Interactions and Dynamics of Convective Cloud Systems–Cloud Processes of the Main Precipitation Systems in Brazil: A Contribution to Cloud Resolving Modeling and to the GPM (Global Precipitation Measurement) (ACRIDICON– CHUVA) venture to quantify aerosol–cloud–precipitation interactions and their thermodynamic, dynamic, and radiative effects by in situ and remote sensing measurements over Amazonia. The ACRIDICON–CHUVA field observations were carried out in cooperation with the second intensive operating period of Green Ocean Amazon 2014/15 (GoAmazon2014/5). In this paper we focus on the airborne data measured on HALO, which was equipped with about 30 in situ and remote sensing instruments for meteorological, trace gas, aerosol, cloud, precipitation, and spectral solar radiation measurements. Fourteen research flights with a total duration of 96 flight hours were performed. Five scientific topics were pursued: 1) cloud vertical evolution and life cycle (cloud profiling), 2) cloud processing of aerosol particles and trace gases (inflow and outflow), 3) satellite and radar validation (cloud products), 4) vertical transport and mixing (tracer experiment), and 5) cloud formation over forested/deforested areas. Data were collected in near-pristine atmospheric conditions and in environments polluted by biomass burning and urban emissions. The paper presents a general introduction of the ACRIDICON– CHUVA campaign (motivation and addressed research topics) and of HALO with its extensive instrument package, as well as a presentation of a few selected measurement results acquired during the flights for some selected scientific topics.

Abstract. Airborne observations over the Amazon Basin showed high aerosol particle concentrations in the upper troposphere (UT) between 8 and 15 km altitude, with number densities (normalized to standard temperature and pressure) often exceeding those in the planetary boundary layer (PBL) by 1 or 2 orders of magnitude. The measurements were made during the German–Brazilian cooperative aircraft campaign ACRIDICON–CHUVA, where ACRIDICON stands for Aerosol, Cloud, Precipitation, and Radiation Interactions and Dynamics of Convective Cloud Systems and CHUVA is the acronym for Cloud Processes of the Main Precipitation Systems in Brazil: A Contribution to Cloud Resolving Modeling and to the GPM (global precipitation measurement), on the German High Altitude and Long Range Research Aircraft (HALO). The campaign took place in September–October 2014, with the objective of studying tropical deep convective clouds over the Amazon rainforest and their interactions with atmospheric trace gases, aerosol particles, and atmospheric radiation. Aerosol enhancements were observed consistently on all flights during which the UT was probed, using several aerosol metrics, including condensation nuclei (CN) and cloud condensation nuclei (CCN) number concentrations and chemical species mass concentrations. The UT particles differed sharply in their chemical composition and size distribution from those in the PBL, ruling out convective transport of combustion-derived particles from the boundary layer (BL) as a source. The air in the immediate outflow of deep convective clouds was depleted of aerosol particles, whereas strongly enhanced number concentrations of small particles (< 90 nm diameter) were found in UT regions that had experienced outflow from deep convection in the preceding 5–72 h. We also found elevated concentrations of larger (> 90 nm) particles in the UT, which consisted mostly of organic matter and nitrate and were very effective CCN. Our findings suggest a conceptual model, where production of new aerosol particles takes place in the continental UT from biogenic volatile organic material brought up by deep convection and converted to condensable species in the UT. Subsequently, downward mixing and transport of upper tropospheric aerosol can be a source of particles to the PBL, where they increase in size by the condensation of biogenic volatile organic compound (BVOC) oxidation products. This may be an important source of aerosol particles for the Amazonian PBL, where aerosol nucleation and new particle formation have not been observed. We propose that this may have been the dominant process supplying secondary aerosol particles in the pristine atmosphere, making clouds the dominant control of both removal and production of atmospheric particles.

Abstract Although all ice crystals are unique, many can be grouped together by shape or habit, with members of a habit class sharing similar representations of properties such as fall velocity and growth rate. A decision tree algorithm designed to be adaptable to any particle imaging probe, thus enabling the creation of habit size distributions over a size range larger than that of any probe on its own, is used to classify ice crystals imaged by three airborne cloud probes in mid‐latitude winter cyclones during the Investigation of Microphysics and Precipitation for Atlantic Coast‐Threatening Snowstorms (IMPACTS) field campaign. Crystals are sorted into seven habit classes based on their morphological properties: sphere, column/needle, plate, graupel, dendrite, aggregate, and irregular. Although adaptability was its primary goal, the algorithm was found to be moderately skillful for identifying idealized habit images. Quantitative tests of the algorithm's adaptability displayed mixed results, as Two‐Dimensional Stereo Probe (2DS) classifications showed moderate correlation with Particle Habit Imaging and Polar Scattering Probe (PHIPS) classifications, but only weak correlation with High Volume Precipitation Spectrometer (HVPS) classifications. The algorithm was applied to random sets of images from each probe in a case study of a mesoscale snow band sampled on 7 February 2020. In the case study, qualitative analysis of particle images revealed general agreement on classifications among the probes, supporting the algorithm's applicability to multiple cloud probes. Most classifications appeared correct upon manual inspection, suggesting that in practical use, the algorithm is reasonably able to classify non‐idealized images.