Nevertheless, a fairly good agreement with observations was identified in terms of thermodynamic conditions over each site accompanying the different fog formations, in addition to the different thickening rates simulated between the sites once visibility decreases below 1 km, and this simulation will be used in the next section to explore the processes driving the fog events at the different sites.

## 4. Impact of local circulations on fog formation

The simulated Liquid Water Path (LWP) is presented in Fig. 4 for the first fog event. Valleys appear foggy and the thickest fog is produced in the Jay Barns valley with LWP values up to $50 \text{ g m}^{-2}$, while they are less than $1 \text{ g m}^{-2}$ at Pentre. Heterogeneities on fog thickness also exist within the valleys. This justifies conducting the analysis over the whole valley system and not just at the instrumented sites. The analysis is based on heat and cloud water budgets in order to separate local and non-local contributions to fog formation and its optical thickening. We will mainly focus on the Jay Barns, Skyborry and Pentre valleys as Whitcott presents strong similarities with Skyborry in the configuration of the valley.

### 4.1. Fog in the large open valley of Jay Barns

Vertical profiles of tendencies at the Jay Barns site for both events at formation time are presented in Fig. 5.a and Fig. 5.d for potential temperature and cloud water respectively during the first event, and Fig. 6.a and Fig. 6.d for the same parameters during the second event. The south-easterly flow previously identified over Jay Barns during the first formation site has the characteristics of a Low-Level Jet (noted LLJ) which blows below 35 m height and results in a cold advection up to $-2 \text{ K h}^{-1}$ over the site. Consequently, fog droplets are mainly produced through the condensation process and there is also a small positive contribution from advective processes within the LLJ, leading to an important cloud water total tendency up to $0.4 \text{ g kg}^{-1} \text{ h}^{-1}$. Both processes are favorable to a fast optical thickening over this site. The two sink terms limiting cloud water production in the fog layer are turbulent diffusion below 30 m and deposition of fog droplets onto the surface, brought near the surface by both sedimentation and turbulent processes. The fog layer spreads upwards, associated with a vertical advection of the cold foggy airmass between 30 and 50 m height, where it reaches the north-westerly ambient flow. Evaporation due to entrainment limits the vertical extension of the fog layer which remains constrained within the southeasterly LLJ. Northwesterly winds above 35 m mainly come from northern valleys and pass above the fog layer at the Jay Barns site (not shown). They are associated with a decrease in cloud water total production in the northwestern part of the Jay Barns valley (Fig. 7.a), with evaporation at fog edges (Fig. 7.b) by advection of warmer air which prevents local formation (Fig. 7.d). Advection of fog water appears highly variable across the valley (Fig. 7.c). The fast fog thickening over the site is explained here by local and non-local contributions both favourable to a production of fog droplets, but constrained in the vertical because of circulations from tributary valleys.

The second period of fog formation shows an influence of a west-north-westerly flow between the surface and 90 m height over the Jay Barns site, leading to a warm advection and a decrease in the local contribution of fog water to near-zero values compared to the previous event. Fog is this time mainly brought by advection between 30

and 90 m height explaining that fog top reaches almost instantaneously 100 m height, with a cloud water total tendency twice as low as the first event. The formation at Jay Barns is sensitive to local circulations from northern tributary valleys, but now with an opposite impact than during the first event. Considering the whole valley, such flow from tributary narrow valleys blows from northwestern to southeastern aperture of the valley and is associated with opposite impacts between local (Fig. 8.b) and non-local (Fig. 8.c) processes: regions of local fog formation are subjected to non-local destruction. At the contrary, fog evaporation occurs when it is brought through advection. The combination of both processes leads to a loss of cloud water in the northern part of the valley at the expense of the southern part where total cloud water tendency remains positive (Fig. 8.a). Because of warmer advective effects (Fig. 8.d), the local contribution is generally weaker than during the first fog event within this valley.

To summarize, local processes are helped with an advective cooling from the southeastern valley aperture and sustain a fast fog growth within Jay Barns valley for the first event. Non-local processes are favourable to fog formation over the measurement site too, but highly variable through the whole valley. Fog formation is firstly constrained in the vertical over Jay Barns because of a destructive effect from a circulation coming from northwestern tributary valleys. For the second event, the same circulation blows across the valley and is associated with an advective warming, leading to weaker local contribution and an advection of the foggy airmass to its southern part. The ability of flows from tributary valleys and surrounding plains to pass through the valley, and to interact with each other, controls the fog characteristics with a high variability from one event to another.

### 4.2. Fog in the narrowest valley of Pentre

For the first event, the cloud mixing ratio budget shows that fog droplets are advected over the site and evaporated (Fig. 5.e). It results in a near-zero cloud water total tendency, forming a very shallow fog layer of 20 m height. This evaporation is supported by a warm advection through the fog depth up to $10 \text{ K h}^{-1}$ at the surface, with subsidence of warmer air from upper layers within the drainage flow (Fig. 5.b). This balance exists within the whole valley, but the sign of each component changes: regions of local and non-local formation exist, partially offset by non-local and local processes respectively (Fig. 9.b and Fig. 9.c). Over the main part of the valley, local and non-local effects have opposite effects, which leads to a cloud water production lower than $0.1 \text{ g kg}^{-1} \text{ h}^{-1}$, explaining the shallow fog. This is not the case in the basin, in the upstream part of the valley, where an important local formation sustains a total cloud water production of up to $0.15 \text{ g kg}^{-1} \text{ h}^{-1}$. The fog produced in this basin is then advected down the valley. Drainage flow is associated with a null or positive advective heating along the valley axis, less pronounced than that on surrounding hills, which acts to limit the local formation, or even cause evaporation (Fig. 9.d).

For the second event (Fig. 10), the main difference is that the total cloud water production is generalized to the whole valley with higher values mainly because of local production. The advection of cloud water has a positive contribution near the surface only around Pentre at the basin aperture (Fig. 6.e and Fig. 10.c), but has a destructive effect on the local production for the rest of the valley.
Over the specific location of the site, model results for both events confirm observational results from Price et al. (2018), but this advective component is linked to the local topographical configuration around Pentre site in a lateral valley contraction that creates a strenghtening of the drainage flow. Advective heating leads to fog evaporation. For the rest of the valley, local processes mainly drive the fog formation and are almost balanced by non-local effects. This non-local destruction is less pronounced for the second event than during the first, explaining the thicker fog formation after the stratocumulus interlude.

### 4.3. Fog in the narrow valley of Skyborry

Except near the surface, drainage flow over the Skyborry site is associated with an advective cooling which supports a local formation of fog during both the first (Fig. 5.c and Fig. 5.f) and the second event (Fig. 6.c and Fig. 6.f). Non-local processes partially oppose the local contribution during the first event and result in a half the cloud water total tendency compared to the Jay Barns site. This behaviour is quite similar over the whole Skyborry valley where fog is mainly produced by condensation, while non-local processes partially offset this local production (not shown). During the second event, a null or positive non-local cloud water contribution appears in addition to local processes which remain favourable to fog droplet production (Fig. 6.f), leading to a higher total cloud water production and a higher fog optical thickening than during the first event.

To summarize over all valleys, model results show that the first fog event in narrow valleys is less developed than in the large valley because of opposite effects of local and non-local processes, while both processes are favorable to a fast fog growth above the Jay Barns site, with an important contribution from local circulations within the valley. For the second event, the origin of the fog is non-local at Jay Barns, created by the same northwestern circulation which acted to limit the vertical extension of the first fog event, while the local component is weaker than in the first event. It shows that similar circulation results in different fog behaviour between both events. Non-local processes also have a null or positive contribution at Skyborry, explaining its fast optical thickening. The site of Pentre is subject to fog overflowing from an upstream basin where fog is mainly produced through local processes, explaining the advective origin shown around the site for both events, as a result of its specific location.

### 4.4. Relative importance of local and non-local processes

To illustrate the relative importance of local and non-local processes which trigger and affect both fog events around the main sites of LANFEX, probability density functions of the main source terms of cloud water budget were computed for identified formation periods, over the sub-domains shown in Fig. 4. Each points of these domains where fog is present are defined by a value of local and non-local cloud water budget, and resulting scatter plots are presented in the form of a fraction of the total sub-domain points number, normalized by its maximum for an easier comparison (Fig. 11 to Fig. 13).

For the first fog event, most of the points (red color) around Jay Barns, Skyborry and Whitcott sites experienced a positive contribution from both local and non-local processes, with the maximum of distributions centred around the value of +0.05 g kg⁻¹ h⁻¹ for both contributions

(Fig. 11.a, Fig. 11.c and Fig. 11.d for Jay Barns, Skyborry and Whitcott valleys respectively). However, considering the shape of the distribution for Jay Barns, aligned with the axis where advective tendency is near-zero, this valley experiences rather more local formation than non-local, driving a continuous thickening of the fog. For narrow valleys, since the shape of their distribution is more aligned with the line were both processes balance between them (dashed line), but not completely, the local formation around Skyborry and Whitcott sites is partially balanced by non-local destruction at half the magnitude, resulting in thinner fog in these valleys than in the Jay Barns valley. For these three sites, almost all points are situated above the dashed line, indicating that the total tendency resulting from the sum of both processes remains positive and favourable to fog growth at different rates. This is not the case around the Pentre site where a non-negligible part of the distribution is located below the dashed line (Fig. 11b). A larger fraction of points than in other valleys are subject to a local formation of 0.5 g kg⁻¹ h⁻¹ balanced by non-local processes at a -0.25 g kg⁻¹ h⁻¹ magnitude, explaining that the fog within this valley remains the thinnest one for the first event.

The second event shows that fewer points are subject to non-local destruction in the Pentre valley. The maximum of the distribution is now situated where both processes are favorable to fog formation (Fig. 12.b), leading to thicker fog than during the first event. It makes this distribution shape close to that obtained around Skyborry and Whitcott for the first event. For these sites, the non-local sink is reduced compared to the first event and fog is mainly formed through local processes (Fig. 12.c and Fig. 12.d). This is especially the case around Skyborry which becomes the most optically thick fog by the end. At Jay Barns, the distribution is less spread for the second event. The local component shows less extreme values than during the first event while the non-local one remains the same order of magnitude. There is an almost equivalent distribution between local and non-local formation and destruction, creating a patchy fog behaviour. Around all sites, the maximum of the distribution (red color) indicates that most of the points are subject to positive contributions from both processes.

Distributions are computed separately for the "basin" regions (i.e named as areas not completely isolated but relatively larger than the rest of the valley considered) in the Pentre and Whitcott valleys (Fig. 13), where LWP values are generally higher than the rest of the valley (Fig. 4). These show a decrease in the destructive effect from non-local processes, leading to a fog mainly formed through local processes and thicker than in other narrower regions in the valleys. This difference between basins and the rest of the valleys is especially apparent for the Pentre valley during the first event while the difference is reduced during the second event when fog is more developed and homogeneous across the valley. In contrast, the downstream largest part of the Whitcott valley experiment a down-valley drainage throughout the night coming from tributary valleys, while it is less the case in Pentre basin since it is situated in the upstream part of the valley. Thus, for Whitcott valley, differences between distributions shapes with the upstream narrower part of the valley are less apparent than in Pentre valley, but still exist with distributions slightly more aligned horizontally for basin than that for narrower places.

This last analysis shows that, depending on valley geometry, the processes involved are different between valleys and between areas within a same valley. For narrow valleys, the general pattern shows that local formation occurs at
valley floors and is partially removed by non-local processes within drainage flows. This non-local destruction is more pronounced in tight places than basins where drainage is weaker: this is the reason why basins remain foggy than other parts of the valleys due to local effects. Such "basin fogs" can overflow downstream, explaining the non-local origin identified at Pentre for both events. The same process is identified in the Whitcott valley where the basin at the east of the valley is followed downstream by a lateral contraction (not shown).

The sign of the temperature advection associated with drainage flows seems to trigger the local occurrence of fog: over all sites, cold advection is followed by local formation, while a warming effect acts to evaporate fog, but could also be sometimes associated with fog advection. Finally, the scenario seems relatively simple in narrow valleys, summarized by a local formation partially offset by non-local processes. In the largest and open valley of Jay Barns, many circulations from tributary valleys and surrounding plains interact together to modulate the fog formation and development, with a high variability for the main contributor to fog dynamics (local or non-local) from one event to another. The behaviour of both fog events could be summarized as follow: a first event characterized by local and non-local contributions favourable to a fast fog growth in the largest valley, while balance between both makes the fog thinner in narrow valleys. Inversely, local production dominates over non-local destruction in narrow valleys for the second event, leading to thicker fog after the stratocumulus passage. An influence of large-scale conditions is suggested to explain the decrease of the non-local destruction in narrow valleys: winds above hills are more oriented from ESE during the second fog event, in contrast to ENE for the first one (not shown), and could brake the drainage of cold-air, and associated non-local impacts, within valleys oriented from NW to SE as the Skyborby one. On the same way, a pressure-driven channeling effect (Whiteman and Doran 1993), which results from a valley wind forced by the large-scale pressure gradient force, could be the reason to explain the stronger drainage during the first event than during the second one. Indeed, pressure gradient force is oriented towards SE for the first event, and towards SW for the second one (not shown). Banta et al. (2004) showed that the direction of such large-scale force could enhance, or reduce, the strengthening of the drainage flow depending on its alignment with the valley pressure gradient driving the drainage flow. The influence of such LS configuration will be further investigated in other study.

## 5. Microphysical sensitivity tests

Another objective of this study is to evaluate the contribution of a 2-moment microphysical scheme which explicitly predicts the droplet number concentration. Some microphysical and radiative fields from REF simulation are presented in Fig. 14 for Jay Barns. Although the absence of microphysical measurements prevents a quantitative validation, the droplet number variability through the fog depth seems realistic (Fig.14.a): fog droplet concentration is maximum where radiative cooling allows CCN activation, first occurring near the surface before 00 UTC and then moving to the fog top when fog develops into a well-mixed adiabatic layer (Fig. 14.b). Simulated droplet concentrations are in the same range as those observed in other field experiments, between 50 and 300 cm⁻³ (Wendisch 1998; Garcia-Garcia et al. 2002; Lu et al. 2013; Mazoyer et al.

2017). For the second event, droplet concentration is lower than during the first event because of a less number of CCNs available for droplet formation (Fig.14.c). This aerosol concentration depletion is caused by two main factors: (a) a decrease in concentration within valleys during the first fog event through droplets sedimentation and deposition to the surface (from 600 cm⁻³ at 20 UTC to 150 cm⁻³ at 04 UTC, Fig. 14.c), leading to a loss of CCN from the atmosphere, and (b) the stratocumulus passage which leads to an aerosol concentration depletion in the free atmosphere above hills (from 600 cm⁻³ at 0130 UTC to 250 cm⁻³ at 05 UTC, not shown).

Sensitivity tests from the REF simulation were performed in order to evaluate the impact of microphysics on the fog life cycle:

* The NRAD simulation, using the same model set-up except for the absence of radiative impact of explicit droplet concentration. Cloud optical depth is then calculated according to Martin et al. (1994) without consideration of droplet concentration. This means that the prognostic droplet concentration is taken into account only through the sedimentation process.

* The N300 simulation which uses the 1-moment scheme ICE3 (Pinty and Jabouille 1998) currently used in AROME, from which LIMA was built. It considers a fixed droplet number concentration of 300 cm⁻³, as in the operational configuration. This value also matches the upper bound of droplet concentrations reached with the REF simulation.

* Considering the range of droplet number concentration predicted with simulations using the 2-moment scheme (between 50 and 300 cm⁻³), an additional sensitivity test with the 1-moment scheme has been performed and considers a constant droplet number of 50 cm⁻³ (N50 simulation).

Figure 15 compares the near-surface LWD flux and mass of water on the surface between simulations and observations for Jay Barns and Pentre sites. Taking into account the droplet concentration in cloud optical properties computing limits the fog thickening. Its transition to an optically thick fog is slower (NRAD compared to REF in Fig. 15). After the cloudy interlude, LWD fluxes are strongly reduced in REF while fog immediately reforms in NRAD. In this way, REF brings improvements with more realistic simulation optical thickness at the Jay Barns and Pentre sites.

Results from the 2-moment microphysical scheme without the radiative impact of droplets concentration (NRAD) are close to that obtained with the 1-moment scheme (N300 in Fig. 15.a and Fig. 15.b). Since no rain was produced in the NRAD simulation, the droplet number concentration only impacts droplets sedimentation in both NRAD and N300 simulations. For this case, the change in droplet settling speed has much less impact on fog characteristics than the change in radiative properties linked to droplet size.

Decreasing the droplet number concentration to 50 cm⁻³ with the 1-moment scheme shows similar results to Boutle et al. (2018), with a decrease in optical thickness of the fog layer. Indeed, for the same amount of condensed water, decreasing the droplet concentration results in an increase of the mean droplet diameter and subsequent gravitational settling. The mass of water on the surface shows that the increase in gravitational settling when droplet concentration decreases leads to delay the increase in LWD flux at Jay Barns site from 22 UTC to 23 UTC in N50 compared to other simulations. It is associated with up

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to 0.01 mm of water mass on the ground (corresponding to 822 0.01 litre of liquid water per square meter) more in N50 than 823 in other simulations and observations between 2130 UTC and 824 23 UTC (Fig. 15.c). It leads to an optically thinner fog, with 825 subsequent less liquid water content and water mass at the 826 surface after 23 UTC in N50 than in other simulations. The 827 overestimation of simulated water masses on the surface after 828 00 UTC in all simulations, compared to observations, comes 829 from the stratocumulus delay and enhanced simulated fog 830 development at Jay Barns. Such errors are partially offset 831 with N50 because of less fog water content than in other 832 simulations. 833

Although the number concentration only impacts the 834 sedimentation process in N50, the fog characteristics are very 835 different from N300. This effect is much stronger than it was 836 between the N300 and NRAD simulations. It is explained 837 by the constant value used in the 1-moment scheme, leading 838 to an increase in gravitational settling uniformly through 839 the fog depth when the droplet concentration decrease. 840 At the contrary, though the use of a 2-moment scheme 841 shows similar droplet concentrations of 50 cm⁻³ at some 842 locations, such values are not uniform through the fog depth 843 with, for example, values at fog top closer to 300 cm⁻³, 844 associated with weaker gravitational settling and higher fog 845 water content. N50 brings improvements on the fog optical 846 thickness simulated at the Jay Barns site but not at the 847 Pentre one, showing the importance of considering droplets 848 and aerosol concentration heterogeneities between sites, 849 though they are close to each other and in a similar rural 850 environment. Currently, many numerical models consider an 851 homogeneous droplets concentration for a given environment 852 (i.e. urban, rural or maritime) and cannot fully represent 853 such heterogeneities. 854

Both at Jay Barns and Pentre, dew formation is visible 855 before the formation of fog at 2130 UTC before the 856 fog formation. The evaporation and evapotranspiration 857 processes are negligible during the night in near-saturated 858 conditions at the surface. Moreover, the simulated water 859 mass onto the surface is still lower than 0.52 mm, which 860 is the maximum value of the water interception capacity 861 by vegetation canopy in our conditions, excluding runoff to 862 the ground. In this way, dew formation is well predicted by 863 the model over the Jay Barns site before the formation of 864 the first fog droplets, with 0.04 mm of water lost from the 865 atmosphere through this process, while the dew formation 866 rate seems underestimated at the Pentre one (Fig. 15.d). 867 More generally, sensitivity to the microphysical schemes is 868 higher at Jay Barns than at Pentre, agreeing that the fog at 869 Pentre is mainly driven by dynamics more than microphysics, 870 in contrast with Jay Barns where local effects are more 871 important. 872

## 6. Conclusions and outlooks

A 100 m resolution simulation was performed with the Meso- 874 NH model over the hilly area of the LANFEX campaign, 875 during IOP 12, in order to understand the dynamic processes 876 involved in fog formation, for different valley configurations. 877 Despite errors from initial and coupling conditions, resulting 878 in the fog developing too fast, the main features are correctly 879 reproduced, such as drainage flows, the cloudy interlude 880 separating two fog events, the occurrence of fog and the 881 differences in fog conditions between the sites. The numerical 882 simulation has facilitated a greater understanding of the 883 main processes involved in the two fog formation events. 884

The large, open valley of Jay Barns is subject to numerous 885 circulations and complex interactions between surrounding 886

plains and tributary valleys. These conditions produce fog 887 through both local and non-local processes for the first fog 888 event, and the vertical extension was firstly limited by flow 889 from tributary valleys at 40 m height which passes above the 890 fog layer, causing evaporation at the fog top until 00 UTC 891 and vertical development. During the second fog event, the 892 same circulation pattern advects fog from tributary valleys 893 over the site between surface and 90 m height. Even if the 894 optical thickness of both fog events are similar over the site, 895 their origin are different: the first is more local than the 896 second which is rather non-local. 897

Narrow valleys show faster cooling than the large and 898 open valley during the early evening transition creating 899 drainage flows. Such flows act as a limiting factor in the 900 local formation of the fog across the valley floor: non-local 901 processes acted to remove locally formed fog resulting in 902 optically thinner fog than in the larger valley, particularly 903 for the first event. As suggested by Fitzjarrald and Lala 904 (1989), the sign of heat advection associated with drainage 905 flows affects the fog formation: cold advection supports local 906 formation while a warming effect limits it or could even 907 cause fog evaporation. Local formation is enhanced within 908 relatively large areas, such as basins, as illustrated with the 909 10-year observational results from Hodges and Pu (2016) in 910 Utah, USA. The limiting impact of non-local effects is less 911 pronounced in basins than in narrower places, leading to a 912 denser fog. 913

The non-local origin of the fog identified in observations 914 over Pentre in Price et al. (2018) results from its specific 915 location at a basin aperture. The site is situated in a valley 916 lateral contraction and subjected to an along-valley flow 917 acceleration, supporting results from Zängl (2004). It leads to 918 a fog overflowing from the upstream basin, which evaporates 919 partly over the site, resulting in an optical thinner fog than 920 that over other sites. The same scenario occurs at the end of Whitcott valley where the valley geometry is similar. A 921 higher resolution observational network would be helpful to 922 better capture such non-local behaviour depending on local 923 valley geometry. 924

Microphysical sensitivity tests show that the use of a 2- 925 moment scheme brings improvements in the simulated fog 926 development, in terms of optical thickness, and realistic 927 vertical structure provided that the explicit droplet number 928 concentration is taken into account when calculating cloud 929 optical properties. Without this, differences in liquid water 930 path between 1-moment and 2-moment schemes come only 931 from the gravitational settling formulation, and are much 932 smaller in magnitude. 933

The decrease in the fixed droplet concentration with 934 the use of a 1-moment scheme is followed by a decrease in 935 fog water content through gravitational settling of bigger 936 droplets. This is mainly true during the formation phase 937 when optical thickness of the fog is not too strong. This leads 938 to a slower optical thickening, in agreement with Boutle et al. 939 (2018), but doesn't bring a more realistic optical thickness 940 of the fog at all sites, showing the importance of considering 941 droplet concentration variability in space and time to 942 represent correctly fog optical thickness heterogeneities. The 943 sensitivity to microphysical parameterization seems to be 944 important where the development of the fog is local rather 945 than non-local. 946

Regarding all of these conclusions, an heterogeneous 950 initialization of aerosols and the use of a multimodal 951 aerosol population could be interesting to investigate. In 952
order to use microphysical measurements for validation, an intercomparison exercise is in progress on IOP 1 of LANFEX, over the flatter region at Cardington (UK), for which microphysical observations are available. This LES intercomparison will be helpful to investigate the added value of a 2-moment microphysical scheme to predict fog. On the same way, the use of a prognostic population of CCN allows to study the impact of their repartition across the region of Shropshire, through the action of local circulations, and subsequent impacts on local fog microphysical characteristics.

An extension of this study to other LANFEX observed fog cases could be useful to understand the behaviour of the fog, and especially the non-local effects in narrow valleys, under different large-scale conditions in terms of wind speed and direction, since it was the main assumption to explain the differences between the two fog events studied here.

This paper gives a new insight on how fog forms and develops in region of complex terrain, in the presence of different valley geometries. It shows that the use of LEP models at 100 m resolution over relatively larger domains than those used for LES simulations has a great potential to further our understanding of fog over highly heterogeneous regions.

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<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>**Figure 1.** Domains used for, (a) the 500 m simulation and (b) the 100 m simulation. Main sites are in capital letters and marked with stars, secondary sites are in lowercase and marked with dots. The shading represents the orography.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>**Figure 2.** Time-series of vertical profiles of (left): backscatter (SI unit (10.000 sr km)⁻¹) observed by a ceilometer for each main site; (right) : cloud mixing ratio (g kg⁻¹) simulated in REF at each main site during the night of 1st-2nd October 2015. Note that ceilometer measurements aren't available below 30 m.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>**Figure 3.** Time series of 30 min moving averages of (a) 1.5 m horizontal visibility (km), (b) surface downward longwave radiation (W m⁻²), (c) 2 m temperature (°C), (d) 10 m wind direction and (e) 10 m wind speed (m s⁻¹), for sites of Jay Barns (red), Skyborry (green) and Pentre (blue). Observations are in dashed lines, results from REF simulation in solid lines. Sunrise is marked by the vertical dashed orange line on panel (c).</figcaption></figure>
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>**Figure 4.** Horizontal cross-sections from the 100 m resolution model of Liquid Water Path (LWP) between 0 and 150 m (g m⁻²) averaged between 22 and 02 UTC. Black lines represent the orography, from 100 to 500 m AMSL, every 25 m. The five main sites are marked with black circles. Rectangles show the subdomains used to compute PDF in Fig. 11, 12 and 13.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_27.png" /></figure>

**Figure 5.** Vertical profiles at three main sites of potential temperature (bottom axis on a, b and c, in K h⁻¹) and cloud mixing ratio (bottom axis on d, e and f, in g kg⁻¹ h⁻¹) budgets: ADV for advection, COND for the microphysical processes, TURB for turbulence, SEDI for sedimentation and surface deposition, RAD for radiative processes and TOT for the total tendency. Data are averaged for the formation times of the first fog event: 22-00 UTC at Jay Barns and Skyborry, 00-02 UTC at Pentre. Zonal, meridional and vertical wind speeds are averaged on for the same periods (top axis in m s⁻¹) and shown with dotted, dashed and dotted-dashed lines respectively. For clarity reasons, vertical velocity has been multiplied by 20.
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>**Figure 6.** Same as Fig. 5 but averaged for the formation times of the second fog event: 04-0530 UTC at Jay Barns, 06-0730 UTC at Pentre and Skyborry.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_29.png" /></figure>

**Figure 7.** Horizontal cross-sections temporally averaged between 22 and 00 UTC the 1st of October and spatially from the surface to 40 m height, over the Jay Barns valley. (a) Total, (b) condensation and (c) advective tendencies of cloud water (g kg⁻¹h⁻¹). (d) Advective tendency of potential temperature (K h⁻¹). The Jay Barns site is marked with a black circle. Orography is shown in black contours, from 100 m to 600 m AMSL every 20 m.
<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>**Figure 8.** Same as Fig. 7, but tendencies are averaged between 04 UTC and 0530 UTC the 2^nd^ of October, from the surface to 90 m height.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_31.png" /></figure>

**Figure 9.** Same as Fig. 7 but for the Pentre valley with tendencies averaged between 00 and 02 UTC the 2^nd^ of October, between the surface and 20 m height. The Pentre site is marked with a black circle.
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>**Figure 10.** Same as Fig. 9 but tendencies are averaged between 06 and 0730 UTC the 2^nd^ of October, between the surface and 50 m height.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_33.png" /></figure>

**Figure 11.** Probability density functions normalized by their respective maximum during the first fog formation around the main sites, taking into account only points where cloud mixing ratio is positive between surface and 200 m Above Ground Level (AGL), in domains defined in Fig. 4. Tendencies are computed every 5 min between 22 UTC and 00 UTC the 1st of October for (a) Jay Barns valley, (c) Skyborry valley and (d) Whitcott-Keysett valley and between 00 UTC and 02 UTC the 2nd of October for (b) Pentre valley. The pink dashed lines indicate the points where both processes balance each other.
<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>**Figure 12.** Same as Fig. 11 for the second fog formation. Tendencies between 04 UTC and 0530 UTC for (a) Jay Barns and between 06 UTC and 0730 UTC for (b) Pentre, (c) Skyborry and (d) Whitcott-Keysett valleys.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>**Figure 13.** Same as Fig. 11 but for the basins of (a), (b) Pentre valley and (c), (d) Whitcott valley. Points are taken between (a) 00-02 UTC, (b) 06-0730 UTC, (c) 22-00 UTC, (d) 06-0730 UTC. FOG1 for the first formation, FOG2 for the second.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>**Figure 14.** Temporal evolution of vertical profiles at Jay Barns of (a) droplet number concentration (cm⁻³), (b) radiative cooling (K h⁻¹), (c) Total CCN concentration (cm⁻³) for REF simulation, (d) and (e) cloud water mixing ratio (g kg⁻¹) for REF and N300 simulations respectively.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>**Figure 15.** Time-series of 30 min averaged surface downward longwave radiations (W m⁻²) at (a) Jay Barns and (b) Pentre sites. Grey shaded areas show measurement uncertainty. Time-series of mass of water at the ground (mm) at (c) Jay Barns and (d) Pentre sites. Observation in black, simulations in colors.</figcaption></figure>
3.3 Impacts des processus locaux et non-locaux sur d'autres périodes que la formation

L'étude de la section précédente montre les différents processus à l'œuvre pendant la phase de
formation des deux épisodes de brouillard avec les bilans d'eau nuageuse, permettant d'expliquer
pourquoi le brouillard devient rapidement épais dans une vallée mais pas dans une autre. Bien
que les simulations montrent des différences avec les observations, l'étude reste intéressante pour
la comparaison des conditions de brouillard entre les vallées. A présent, les même bilans sont
réutilisés en considérant chaque vallée comme un volume à part entière : les bilans sont moyennés
sur tous les volumes occupés par les zones bleues de la Fig. 3.5 afin d'en étudier leur variation
temporelle moyenne au cours de la nuit dans toute la vallée. Ils ne se limitent plus non à la phase
de formation mais concernent l'ensemble du cycle de vie du brouillard

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

**Figure 3.5** – Figure illustrant les zones utilisées sur lesquelles les bilans sont moyennés (en bleu), avec pour limites supérieures : 220 m au dessus du niveau de la mer (AMSL) pour la vallée de Jay Barns, 250 m AMSL pour Skyborry, 265 m AMSL pour Pentre et 235 m AMSL pour Whitcott. Les contours noirs représentent les iso-contours de l'orographie tous les 20 mètres.

3.3.1 Bilans d'eau nuageuse sur la nuit de la POI 12

La Fig. 3.6 présente les séries temporelles des bilans d'eau nuageuse moyennés sur le volume
de chaque vallée lors de la nuit de la POI 12, ainsi que l'intensité de la composante horizontale
du vent dans l'axe de chaque vallée et le contenu en eau moyen.

On retrouve ainsi les résultats présentés dans l'article de la section précédente, à savoir une
formation principalement influencée par les processus locaux dans la vallée large (Fig. 3.6.a) tan-
dis que la formation locale est limitée par les processus non-locaux dans les vallées étroites, prin-
cipalement pour le premier épisode mais de manière moins marquée pour le deuxième (Fig. 3.6.b, c et d). Ces processus sont sensiblement identiques pour les phases matures. Ainsi nous allons analyser dans la suite de cette partie les deux phases de dissipation.

## Première dissipation nocturne sous conditions nuageuses

L'arrivée de nuages de type stratocumulus à 02 UTC se traduit dans toutes les vallées par une diminution brutale de la contribution locale jusqu'à des valeurs nulles et, dans les vallées étroites, à un affaiblissement du drainage qui s'était mis en place à partir de 00 UTC (courbes noires tiretées, Figs. 3.6.b et d) voire à un renversement de la circulation de vallée vers un vent de vallée montant dans la vallée de Pentre (Fig. 3.6.c). Néanmoins, cet affaiblissement, ou ce renversement, n'est pas immédiat après l'arrivée du nuage mais se produit plutôt 1 heure après. Selon Whiteman [1982], un renversement du vent de vallée intervient plutôt entre 3 et 5 heures suivant le lever du soleil mais aucun temps caractéristique de ce renversement n'est documenté dans le cas d'une couverture nuageuse. Il pourrait également s'agir d'une canalisation du flux de grande échelle, s'orientant au sud-est lors du passage nuageux, dans l'axe de la vallée de même orientation.

Dans les vallées de Skyborry et de Whitcott entre 02 et 03 UTC, la destruction du brouillard par les processus non-locaux au sein des drainages, avant affaiblissement, s'ajoute à la diminution de la contribution locale sous la couverture nuageuse. Avec le processus de sédimentation, ceci contribue à dissiper totalement le brouillard à 03 UTC dans ces deux vallées (Figs. 3.6.b et d).

Dans la vallée de Pentre, du fait d'un brouillard très fin pour ce premier évènement, cet effet est moins marqué malgré une contribution locale tombant à zéro à 0215 UTC. Mais l'établissement d'un vent de vallée montant entre 0230 et 04 UTC est accompagné d'une advection positive d'eau nuageuse (Fig. 3.6.c). Ce processus explique les traces d'eau nuageuses sporadiques simulées entre 03 et 0430 UTC entre la surface et 200 m au niveau du site de Pentre, sur la fig. 2.f de l'article présenté précédemment.

Dans la vallée de Jay Barns, la dissipation du brouillard n'est pas totale : Le passage nuageux s'accompagne d'un vent s'orientant au sud dans la vallée, probable conséquence d'un effet de canalisation également, mais les processus non-locaux ne sont ici pas suffisants pour éroder l'important contenu en eau résultant du premier épisode (Fig. 3.6.a).

## Seconde dissipation en matinée sous conditions de ciel clair

Sur la région du Shropshire, le 02/10/2015, le lever du soleil intervient vers 06 UTC. Dans les vallées soumises aux régimes de drainage, le renversement du vent de vallée intervient entre 3 et 4 heures après, en accord avec l'étude de Whiteman [1982]. Dans les vallées de Skyborry et de Whitcott, bien que la destruction non-locale au sein du drainage soit moins prononcée pour le second épisode de brouillard, voire inversée, celle-ci se rétablit lors de l'affaiblissement du drainage en matinée (Figs. 3.6.b et d). Cette dissipation non-locale du brouillard mène en
une perte de -0.15 g kg⁻¹ h⁻¹ pour ces deux vallées à 0930 UTC. Bien que la condensation participe au même instant à une création d'eau nuageuse du même ordre de grandeur, les processus de sédimentation, de dépôt et les processus turbulents s'ajoutent à la destruction advective en faveur d'une diminution du contenu en eau après 08 UTC pour ces deux vallées. En revanche, pour la vallée de Pentre (Fig. 3.6.c), la diminution du contenu en eau intervient dès 0730 UTC sous l'action des processus non-locaux et de la sédimentation, au sein d'un drainage encore actif, conjugués à une diminution de la contribution de la condensation. En revanche, pour cette vallée, le rétablissement du vent montant après 09 UTC est accompagné d'une diminution de l'impact de tous les processus. Enfin, dans la vallée de Jay Barns, les processus locaux restent prépondérants pendant la dissipation et la tendance totale d'eau nuageuse évolue peu, expliquant la dissipation plus tardive.

Nous avons vu que les processus non-locaux limitaient la formation du brouillard dans les vallées étroites. Mais en agissant également comme un puits pour l'eau nuageuse lors de la phase de dissipation, les processus non-locaux participent à accélérer la dissipation du brouillard dans les mêmes vallées. Le cycle de vie du brouillard est ainsi plus court dans les vallées étroites que dans la vallée large du fait de la présence des vents de vallée montants et descendants. Cet impact a été mis en évidence pour deux mécanismes de dissipation différents : l'apparition d'une couverture nuageuse et le lever du soleil. Non allons maintenant nous intéresser au bilan de température au sein des différentes vallées afin d'évaluer l'impact de la présence de brouillard sur celui-ci.

### 3.3.2 Impacts des processus non-locaux sur le bilan en température pendant le cycle de vie du brouillard

En conclusion de leur étude de sensibilité sur les plages froides en vallée idéalisée, Vosper and Brown [2008] avaient émis l'hypothèse que la présence de brouillard dans les vallées pouvait affecter le bilan thermique de celles-ci, via les effets radiatifs, et ainsi impacter le cycle de vie de la plage froide. Pour les quatre vallées considérées ici, les séries temporelles des contributions moyennes au bilan de température sont montrées sur la Fig. 3.7. Précédant la formation du brouillard avant 22 UTC, le refroidissement est piloté par les processus radiatifs et turbulents dans les quatre vallées. En revanche, les processus advectifs s'opposent en partie à ce refroidissement.

Conformément à ce qui a été montré dans l'article de la section précédente, la formation du brouillard dans la vallée de Jay Barns à 22 UTC est consécutive à une advection froide (Fig. 3.7.a). L'épaississement rapide du brouillard dans la vallée impacte le refroidissement radiatif qui influence à son tour le taux de refroidissement de la vallée, qui atteint -1.5 K h⁻¹ à 2345 UTC. Cela montre l'impact radiatif d'une couche de brouillard sur le bilan en température à l'échelle d'une vallée. Dans le même temps, le refroidissement turbulent est réduit.
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>**Figure 3.6** – Séries temporelles des bilans d'eau nuageuse moyennés sur le volume de chaque vallée. (a) Jay Barns, (b) Skyborry, (c) Pentre et (d) Whitcott. Les contributions moyennes sont en traits pleins colorés (échelle de gauche, g kg⁻¹ h⁻¹), les composantes du vent moyen aligné avec l'axe de la vallée en traits noirs tiretés (échelle de droite, m s⁻¹) et le rapport de mélange d'eau nuageuse moyen en trait bleu tireté (échelle de gauche, g kg⁻¹).</figcaption></figure>

Le développement du brouillard dans les vallées étroites est également suivi d'un refroidissement radiatif significatif : entre 00 et 02 UTC pour Skyborry et Whitcott (Figs. 3.7.b et d
respectivement) et entre 06 et 07 UTC pour Pentre (Fig. 3.7.c). Néanmoins, le taux de refroidissement dans ces vallées est moins important que dans la vallée large du fait d'une advection chaude au sein des courants de drainage. Ceci peut expliquer que le processus de condensation y soit moins actif pour le premier évènement.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>Figure 3.7 – Comme pour la Fig. 3.6 mais pour les contributions au bilan de température (K h⁻¹).</figcaption></figure>
Afin d'évaluer l'impact des courants de drainage sur le bilan de température en fonction de l'épaisseur optique du brouillard (et donc du refroidissement radiatif associé), l'approche utilisant les fonctions de densité de probabilité (PDF), et présentée dans l'article de la section précédente pour l'eau nuageuse, a été réutilisée pour trois vallées en l'appliquant au bilan de température, et aux composantes locale (radiative) et non-locale (advective). La première période concerne celle où le brouillard commence à peine à se former dans la vallée, sans impact sur le refroidissement radiatif moyen à l'intérieur de celle-ci, et la deuxième période où le brouillard est suffisamment épais pour affecter le refroidissement radiatif à l'échelle de la vallée. Ces PDF, tracées seulement pour les points où de l'eau nuageuse est présente, sont présentées sur la Fig. 3.8.

Lorsque le brouillard est encore fin (colonne de gauche sur la Fig. 3.8), les processus sont répartis de façon similaire entre les trois vallées : la plus grande partie du brouillard (zones orangées à rouges) subit un refroidissement radiatif entre -0.5 et -1 K h⁻¹, soit des valeurs typiques d'un brouillard encore optiquement fin. Néanmoins, des disparités apparaissent sur les processus advectifs : là où le maximum de points pour Jay Barns est centré autour du zéro de la contribution advective, la dispersion est plus importante pour les vallées étroites, illustrant l'importante variabilité de ce processus dans ce type de vallée et en accord avec l'étude de Vosper et al. [2014] sur un cas de COLPEX.

Pour des conditions de brouillard devenu optiquement épais, la distribution évolue alors vers des valeurs de refroidissement radiatif plus importantes : un maximum relatif apparaît sur la distribution pour Jay Barns, centrée autour de -2 à -3 K h⁻¹, illustrant le refroidissement radiatif sommital du brouillard développé dans cette vallée. Même si la contribution des processus advectifs montre une grande dispersion, le maximum reste centré autour du zéro. Pour les vallées étroites - et notamment Pentre - les points où le refroidissement radiatif sommital est important (entre -3 et -4 K h⁻¹) subissent également un réchauffement sous l'effet des processus advectifs (entre 0 et +2 K h⁻¹) : l'opposition des deux contributions amène l'idée que, pour un brouillard épais, celui se produisant dans une vallée étroite soumise aux régimes de drainage verra sa production principale d'eau nuageuse sommitale freinée par les effets non-locaux, par rapport à celui se développant dans des plaines ou des vallées plus larges. Enfin, la turbulence, jusque là peu active par rapport aux autres processus en présence de brouillard, est le processus qui pilote le réchauffement après le lever du soleil dans toutes les vallées.

Cet effet est illustré sur les coupes verticales au niveau du site de Skyborry présentées sur la Fig. 3.9. Le brouillard est alors formé en fond de vallée sous l'action de processus locaux (Fig. 3.9.a). Le refroidissement radiatif dans la partie supérieure du brouillard (environ -4 K h⁻¹, Fig. 3.9.b) est partiellement compensé par un réchauffement advectif au sein du courant de drainage (environ 1.5 K h⁻¹, Fig. 3.9.c). L'étude numérique de Vosper et al. [2014] avait montré que les courants de drainage induisaient un réchauffement par advection sur les premiers mètres du fond de vallée lorsque celui-ci était libre de brouillard, s'opposant partiellement aux refroidissement radiatif proche de la surface. Lorsqu'un brouillard se développe en fond de vallée,
le réchauffement advectif intervient alors sur la hauteur de la couche de brouillard et vient partiellement s'opposer au refroidissement radiatif de celui-ci. Ainsi, en complément de l'étude de Cuxart and Jiménez [2012] qui concluait que les drainages affaiblissaient l'inversion sommitale par création de turbulence, les résultats trouvés ici suggèrent que l'advection chaude associée aux drainage va également dans le sens d'un affaiblissement de l'inversion et de la production d'eau sommitale.

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>**Figure 3.8** – Fonctions de densités de probabilité normalisées par leur maximum respectifs entre les contributions advectives et radiatives au bilan de température (K h⁻¹) pour une période où le brouillard vient de se former dans la vallée (à gauche), et une autre période où il est bien établi (à droite). (a, b) Jay Barns, (c, d) Skyborry et (e, f) Pentre.</figcaption></figure>

Cette étude de l'impact du terrain complexe sur le brouillard a montré que, dans les vallées étroites, les circulations à fine échelle de type vents de vallée (drainages et vents montants) s'op-
<figure><img src="image_42.png" /></figure>

**Figure 3.9** – Coupes verticales nord-sud passant par le site de Skyborry, moyennées entre 01 et 02 UTC. (a) contribution de la condensation au bilan d'eau nuageuse (plages de couleurs, g kg⁻¹ h⁻¹) et iso-contours d'eau nuageuse (en verts, de 0.05 à 0.5 g kg⁻¹ par pas de 0.05 g kg⁻¹), (b) contribution radiative au bilan de température (plages de couleurs, K h⁻¹) et iso-contours de température potentielle (K) et (c) contribution advective au bilan de température (plages de couleurs, K h⁻¹) et iso-contours de température potentielle (K). Les contours noirs montrent le vent zonal perpendiculaire à l'axe de la coupe (de 0 à 3 m s⁻¹ par pas de 0.5) et les flèches le vent parallèle à l'axe de la coupe.

posent à l'augmentation du contenu en eau des brouillards, issue du processus de condensation, au sein de ces vallées. Cet impact se fait par l'action de deux principaux processus : 1) A la formation et à la dissipation, par une destruction non-locale d'eau nuageuse s'opposant à la contribution locale et 2) lorsque le brouillard est en phase mature, par advection chaude s'opposant au refroidissement radiatif sommital, freinant alors la production locale. Ces processus entraînent alors un cycle de vie plus court des brouillards dans les vallées étroites que dans la
vallée large, corroborant l'analyse des observations menée par Price et al. [2018].

## 3.4 Tests de sensibilités à la population de CCN

Dans la simulation de référence (REF) sur laquelle s'est appuyée l'analyse du chapitre 3, l'initialisation des CCN avec LIMA s'est faite sous certaines hypothèses. La première concerne le type de CCN utilisé que l'absence d'observations ne permettait pas de renseigner, nous avons donc supposé des sulfates. La seconde concerne le nombre de CCN initialisé puisque les observations ont mesuré la concentration d'aérosols au sol pour des diamètres supérieurs à 0.25 µm, égale à 300 cm⁻³. Afin de prendre en compte une concentration supplémentaire d'aérosols de diamètre inférieurs à 0.25 µm, nous avons supposé une concentration totale d'aérosols de 600 cm⁻³ sur l'ensemble du spectre dimensionnel. Enfin, REF considère une paramétrisation du rayon effectif des gouttelettes selon Savijärvi et al. [1997], tenant compte de la concentration de gouttelettes pronostique de LIMA. Différents tests de sensibilité ont été menés sur les aérosols à partir de REF, et son résumés en Tab. 3.1 :

* La simulation L350, diminue le nombre total initial d'aérosols à 350 cm⁻³;

* La simulation NRAD considère la paramétrisation de Martin et al. [1994] pour le rayon effectif des gouttelettes, ne tenant ainsi pas compte de l'impact radiatif de $N_c$;

* Et enfin la simulation LOR, basée aussi sur Martin et al. [1994] mais qui considère des aérosols organiques plutôt que sulfatés pour lesquels le paramètre d'hygroscopicité est réduit.

Pour rappel, les simulations REF et NRAD ont été comparées dans l'article 3.2. On s'intéresse à présent aux comparaisons REF/L350 et NRAD/LOR.

<table><caption>**Tableau 3.1** – Tableau rassemblant les différences entre les tests de sensibilités effectués sur l'initialisation des CCN dans LIMA. Le texte rouge dans la même colonne indique les paramètres clés pour l'étude de sensibilité. La dernière colonne indique la valeur du paramètre d'hygroscopicité pour le type de CCN choisi.</caption><thead><tr><th></th><th>Paramétrisation du rayonnement</th><th>[CCN]<sub>INIT</sub> (cm<sup>-3</sup>)</th><th>Type de CCN</th><th>κ</th></tr></thead><tbody><tr><td>REF</td><td>Savijärvi et al. [1997]</td><td>600</td><td>Sulfates</td><td>0.61</td></tr><tr><td>L350</td><td>Savijärvi et al. [1997]</td><td>350</td><td>Sulfates</td><td>0.61</td></tr><tr><td>NRAD</td><td>Martin et al. [1994]</td><td>600</td><td>Sulfates</td><td>0.61</td></tr><tr><td>LOR</td><td>Martin et al. [1994]</td><td>600</td><td>Organiques</td><td>0.1</td></tr></tbody></table>

### 3.4.1 Test de sensibilité à la concentration de CCN

Sur la Fig. 3.10 sont montrées les évolution temporelles du flux LW↓ et de la quantité d'eau récoltée en surface par les processus de rosée, de dépôt et de sédimentation pour Jay Barns et Pentre. On compare ici la simulation L350 à REF et aux observations. Conformément à de précédentes études effectuées en configuration idéalisée (Bott et al. [1990], Stolaki et al. [2015] et [Poku et al., 2019]), une diminution de la quantité de CCN disponibles est suivie d'un brouillard optiquement plus fin (Figs. 3.10.a et b), en raison d'un plus petit nombre de gouttelettes formées
(80 cm⁻³ pour L350 contre 200 cm⁻³ dans REF, Figs. 3.12.c et d) mais qui seront plus grosses (avec des diamètres volumiques moyens de 30 µm contre 22 µm, Figs. 3.12.e et f), ce qui va diminuer le refroidissement radiatif sommital et augmenter la sédimentation, la vitesse de chute dépendant du diamètre des gouttelettes. Ceci est surtout retrouvé pour le deuxième épisode à Jay Barns.

En revanche, l'augmentation de la hauteur du sommet du brouillard avec l'augmentation de la concentration en CCN, reportée dans les précédentes études, n'est pas observée pour le premier épisode sur le site de Jay Barns, car sa croissance verticale est dictée par l'organisation des différentes circulations au sein de la vallée comme précisé dans l'article. De même, aucune différence sur la quantité d'eau sédimentée n'apparaît sur le site de Pentre, là où le brouillard est aussi très dépendant de la configuration dynamique. Enfin, l'existence de zones où le contenu intégré en eau liquide ou Liquid Water Path (LWP) est plus important dans L350 que dans REF dans la vallée de Jay Barns, lors de la phase mature entre 00 et 02 UTC (Figs. 3.10.a et 3.11.a), laisse supposer l'existence de processus influençant davantage le cycle de vie du brouillard que la microphysique seule. Cela amène à nuancer l'affirmation d'une corrélation systématiquement positive entre la concentration en CCN, le contenu en eau et la hauteur du sommet du brouillard, quand les circulations dynamiques sont prépondérantes.

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>**Figure 3.10** – Séries temporelles de (a,b) flux LW↓ en surface (W m⁻²) et (c,d) quantité d'eau en surface résultant des processus de rosée, dépôt et sédimentation (mm) pour les sites de Jay Barns et Pentre. Observations en noir et simulations en couleur (légende dans l'encadré sur le panel b). Les observations de quantités d'eau ont été ramenées à zéro à 20 UTC pour faciliter la comparaison.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_44.png" /></figure>

**Figure 3.11** – Différences du LWP (0-150 m), moyennées entre 00 et 02 UTC, entre (a) les simulations L350 et REF et (b) les simulation LOR et NRAD (en g m⁻²). Les sites principaux de LANFEX sont repérés par les cercles noirs.

<figure><img src="image_45.png" /></figure>

**Figure 3.12** – Séries temporelles de profils verticaux sur le site de Jay Barns de (a, b) rapport de mélange d'eau nuageuse (g kg⁻¹), (c, d) concentration de gouttelettes (cm⁻³) et (e, f) diamètre volumique moyen des gouttelettes (µm). Pour la simulation REF à gauche et la simulation L350 à droite.

### 3.4.2 Test de sensibilité au type de CCN

Le brouillard formé par l'activation des CCN organiques (simulation LOR) montre des valeurs légèrement plus faibles d'épaisseur optique et d'eau sédimentée en surface par rapport au
brouillard formé à partir de CCN sulfatés (simulation NRAD, Fig. 3.10), sans que cette différence ne soit pour autant significative. En effet, la simulation LOR simule un LWP légèrement plus faible dans les vallées étroites (-5 g m⁻², Fig. 3.11.b) que la simulation NRAD. Dans la vallée large, l'impact est plus variable. Ces petites différences s'expliquent par une fraction de CCN activés légèrement plus faible (Figs. 3.13.e et f) du fait de la diminution de l'hygroscopicité, sans que le cycle de vie du brouillard ne soit affecté (Figs. 3.13.a et b).

Les résultats obtenus ici, dans une configuration en relief vallonné, viennent ainsi compléter ceux obtenus avec les simulations LES de Poku et al. [2019] : plus que la composition chimique des CCN, et leur fraction soluble impactant leurs propriétés de nucléation, c'est surtout le nombre de CCN disponibles à l'activation qui va jouer sur le cycle de vie du brouillard au travers du refroidissement radiatif et de la sédimentation. Néanmoins, cette sensibilité à la concentration de CCN est différente entre les deux épisodes étudiés ici, suggérant que l'influence des processus dynamiques et thermodynamiques en terrain complexe peut masquer cet impact, comme sur Jay Barns lors du premier évènement ou encore Skyborry lors du deuxième (non-montré ici, voir annexe E).

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>**Figure 3.13** – Séries temporelles de profils verticaux sur le site de Jay Barns de (a, b) rapport de mélange d'eau nuageuse (g kg⁻¹), (c, d) concentration de gouttelettes (cm⁻³) et (e, f) fraction de CCN activés sur la population totale (sans unité). Pour la simulation NRAD à gauche et la simulation LOR à droite.</figcaption></figure>
## 3.5 Conclusion de l'étude numérique sur le brouillard en terrain complexe

L'étude numérique de cette POI 12 s'est concentrée sur la compréhension des processus locaux et non-locaux agissant sur la formation et le cycle de vie du brouillard en terrain vallonné. En accord avec les observations, la simulation a montré une grande variabilité des processus locaux et non-locaux entre les vallées ainsi qu'à l'intérieur d'une même vallée, mais également entre les deux épisodes de brouillards séparés par la formation de stratocumulus.

Le premier épisode se caractérisait par un brouillard devenant rapidement épais dans la vallée large en raison d'une importante contribution des processus locaux (i.e. condensation), tandis qu'au sein des autres vallées, la formation d'un courant de drainage agissait comme un frein à cette formation locale, et le brouillard résultant était alors plus fin.

Dans la vallée la plus étroite, la présence d'un resserrement local au niveau du site de Pentre était favorable à une accélération du drainage [Zängl, 2004] et à un brouillard qui revêtait un caractère advectif, confirmant les observations de Price et al. [2018] sur ce même site. Ce brouillard provenait de la partie supérieure de la vallée, plus large, où il s'était développé via les processus locaux. Ce résultat vient compléter l'étude de Arduini et al. [2017] faite sur une vallée en confi guration similaire, où la partie amont développait alors des plages froides plus marquées que dans la partie aval plus étroite. Les plages froides étant statistiquement favorables au brouillard [Chachere and Pu, 2016], notre étude a ainsi montré que celui-ci s'y formait via les processus locaux.

La formation de stratocumulus en milieu de nuit a entraîné une première dissipation du brouillard sur les collines du Shropshire. Dans les deux vallées étroites, la dissipation est fa vorisée par un contenu en eau plus faible, une diminution de la contribution positive locale et des processus non-locaux défavorables. Dans la vallée la plus large, l'important contenu en eau du premier épisode de brouillard, ainsi que la faiblesse des processus non-locaux, ont freiné sa dissipation.

Lors du deuxième épisode, sous l'effet d'un réchauffement advectif généralisé, la formation d'eau nuageuse par les processus locaux était alors moindre dans la vallée de Jay Barns. La configuration dynamique y était d'ailleurs différente : c'était cette fois un flux de nord-ouest provenant d'une vallée tributaire qui traversait la vallée large de part en part. Au contraire, dans les deux vallées étroites, le facteur limitant des processus non-locaux sur l'eau nuageuse, identifié lors du premier épisode, était moins prononcé et le brouillard était alors plus épais. En matinée, le rétablissement des vents de vallée montants a favorisé la dissipation du brouillard par les processus non-locaux au sein de ces mêmes vallées.

Pour la vallée très étroite, la configuration de vent de vallée montant sous la couverture nuageuse
geuse tend à apporter de l'eau nuageuse par advection au sein de la vallée, tandis qu'en matinée l'impact de cette circulation est plus limité : la diminution de toutes les contributions, locales et non-locales, mène à une dissipation du brouillard plus classique dans cette vallée.

Nus avons montré également que, en impactant le bilan de température au sein des trois vallées soumises au régime de drainage, les processus non-locaux liés à ces circulations étaient responsables d'advections chaudes qui s'opposaient partiellement au refroidissement radiatif sommital des brouillards de vallée suffisamment développés, freinant ainsi la production d'eau liquide sommitale. Ceci vient compléter l'étude de Cuxart and Jiménez [2012] qui s'était concentrée sur l'impact de la turbulence additionnelle générée par de telles circulations sur l'intensité de l'inversion au sommet du brouillard.

Ainsi, pour cette POI 12, la conjonction de ces différents facteurs induit un cycle de vie des brouillards, dans les vallées soumises au régime de drainage, plus court que dans la vallée large.

Des tests de sensibilités ont été menés sur la représentation de la microphysique. Il est apparu que l'apport d'un schéma à 2 moments était surtout positif lorsque l'impact radiatif de la concentration de gouttelettes était pris en compte, et que cet impact était plus grand que celui de la sédimentation. Enfin, des tests sur l'initialisation des CCN ont permis de montrer que la corrélation positive entre leur concentration, la durée de vie et la hauteur de la couche de brouillard, mise en évidence dans de précédentes études en configurations idéalisées [Bott et al., 1990; Maalick et al., 2016; Stolaki et al., 2015], était à nuancer avec une orographie plus complexe. En effet, les circulations tri-dimensionnelles deviennent le processus prédominant. Néanmoins, lorsque l'influence de ces circulations est peu marquée, l'impact de la microphysique est plus important et rejoint les conclusions des études précédentes. L'impact de la prise en compte d'une population de CCN plus hydrophobe, de type organique, est très faible, en accord avec les résultats récents issus des LES de Poku et al. [2019]. La dynamique en terrain complexe apparaît donc comme le principal facteur favorisant, ou non, le développement du brouillard à l'intérieur d'une vallée.

Le prochain chapitre s'affranchit des processus non-locaux et présente des simulations LES de la POI 1 de LANFEX en terrain plat et homogène. De plus, les mesures microphysiques plus complètes fournies par cette POI permettent d'évaluer les performances de LIMA sur la modélisation de la microphysique des brouillards.
# Chapitre 4

## POI 1 de LANFEX : Apport du schéma microphysique à 2 moments LIMA en terrain homogène

### Sommaire

<table><tr><td>4.1</td><td>Présentation du cas d'étude</td><td>104</td></tr><tr><td>4.1.1</td><td>Phase de formation</td><td>106</td></tr><tr><td>4.1.2</td><td>Phase mature</td><td>107</td></tr><tr><td>4.1.3</td><td>Dissipation</td><td>108</td></tr><tr><td>4.1.4</td><td>Simulations existantes de la POI 1</td><td>113</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Simulation du cas d'étude avec le modèle Méso-NH</td><td>115</td></tr><tr><td>4.2.1</td><td>Configuration numérique</td><td>115</td></tr><tr><td>4.2.2</td><td>Initialisation d'une population multimodale de CCN</td><td>116</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Test de sensibilité à l'initialisation des aérosols</td><td>126</td></tr><tr><td>4.4</td><td>Prise en compte des gouttelettes déjà existantes dans le diagnostic de sursaturation</td><td>127</td></tr><tr><td>4.5</td><td>Utilisation de la sursaturation pronostique de Thouron et al. [2012]</td><td>128</td></tr><tr><td>4.6</td><td>Conclusion</td><td>129</td></tr></table>

Ce chapitre présente des simulations numériques de brouillard en mode LES de la POI 1 de LANFEX, pour laquelle des observations microphysiques sont disponibles, afin de tester le schéma microphysique à 2 moments LIMA. Des simulations LES de ce cas ont déjà été réalisées dans Boutle et al. [2018] et Poku et al. [2019] et s'inscrivent, tout comme les simulations effectuées dans cette étude, dans un exercice GASS (Global Atmospheric System Studies) d'inter comparaison de modèles (en modes LES et unicolonne) de différents instituts météorologiques : le Met Office (Angleterre) utilisant MONC (Met Office NERC Cloud Model), l'Institut Météo- rologique Finlandais (FMI) avec UCLALES-SALSA, les universités de Wageningue (Pays-Bas) avec WRF et de Hanovre (Allemagne) avec PALM, le DWD (Deutscher Wetterdienst, le ser vice météorologique allemand) utilisant ICON-LES, l'Université de Francfort (Allemagne) avec
COSMO-LES, la NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration, États-Unis) avec WRF, le Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen-Terme (CEPMMT) avec IFS et Météo-France avec Méso-NH. Après une présentation du cas et de la simulation de référence, des tests de sensibilité à l'initialisation des aérosols et à la paramétrisation de l'activation seront menés. A noter que nous avons également produit des simulations 1D pour l'exercice GASS, qui ne seront pas présentées ici.

## 4.1 Présentation du cas d'étude

Le 24 novembre 2014 à 18 UTC, un anticyclone à 1025 hPa est présent sur le sud de l'Angleterre (Fig. 4.1.a). Le champ de pression autour de la zone reste relativement constant en cours de nuit, au dessus de 1020 hPa, avec toutefois une faiblesse intervenant en fin de matinée du 25 novembre avec l'approche de deux fronts par l'ouest et le sud. Ces conditions anticycloniques apparaissent comme favorables à la formation du brouillard radiatif sur le sud de l'Angleterre.

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>**Figure 4.1** – Analyses synoptiques des pressions réduites au niveau de la mer (hPa) produites par Météo-France toutes les 6 heures, dans la nuit du 24 au 25 novembre 2014. Les « A » représentent les centres des anticyclones, les « D » ceux des dépressions. Les isobares sont en traits verts. Le site de Cardington est repéré par l'étoile rouge au centre de chaque carte.</figcaption></figure>

Pour cette POI 1 observée à Cardington, un premier radiosondage est lancé à 17 UTC (courbes rouges sur la Fig. 4.2). Les profils observés montrent alors le développement d'une inversion en surface jusqu'à 30 mètres d'altitude (Fig. 4.2.a) ainsi qu'une humidification des basses couches jusqu'à 99% (Fig. 4.2.b) et un vent d'ouest inférieur à 2 m s⁻¹ sur les 50 premiers mètres (Fig. 4.2.c et d). Ces conditions thermodynamiques apparaissent favorables à la formation du brouillard radiatif. Le flux solaire incident diminue jusqu'à des valeurs nulles à 16 UTC (Fig. 4.3.a). Ainsi, la température de surface diminue de 7°C (courbe rouge sur la Fig. 4.3.c) et l'humidité relative de surface augmente jusqu'à saturation à 16 UTC (courbe bleue sur la Fig. 4.3.c). De la rosée se forme dès 16 UTC sur le capteur à Cardington (Fig. 4.3.e) avec un flux de chaleur latente devenant négatif en surface (Fig. 4.3.d). Le fait de voir une variation positive de masse d'eau avant 16 UTC indique probablement une erreur de mesure, puisque le flux LE
positif au même moment traduit un processus d'évaporation. L'annulation du flux LE à 1745 UTC indique le début de la formation du brouillard.

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>**Figure 4.2** – Profils verticaux observés par les radiosondages lancés lors de la nuit du 24 au 25 novembre 2014 depuis Cardington. (a) température potentielle (K), (b) humidité relative (%), (c) vitesse du vent (m s⁻¹), (d) direction du vent.</figcaption></figure>
4.1.1 Phase de formation

Le brouillard se forme sur Cardington à 1745 UTC, avec une diminution de la visibilité, mesurée à 1.2 mètres, en dessous du seuil de 1 km de façon intermittente jusqu'à 21 UTC (Fig. 4.4.a). Dans le même temps, la stratification stable se développe avec une diminution de la température d'environ 1 K/h (Fig. 4.4.b) et une augmentation de l'humidité relative jusqu'à saturation (Fig. 4.4.c) à 1.5 m. Un cisaillement vertical de vitesse de vent (+2 m s⁻¹ entre 2 et 25 m, Fig. 4.4.d) avec une composante d'ouest (Fig. 4.4.e) est responsable d'une production dynamique de TKE avec des pics à 0.12 m² s⁻² (Fig. 4.4.f). Enfin, les variances de la vitesse verticale restent en dessous de 0.005 m² s⁻² à tous les niveaux : selon Price [2019], un maintien de la turbulence en dessous de ce seuil pourrait être un critère favorable à l'apparition du brouillard radiatif. Les mesures par radiomètre montrent une augmentation progressive du LWP (de 2 à 8 g m⁻², Fig. 4.7) jusqu'à 21 UTC, avec cependant une forte incertitude sur la mesure (10 g m⁻²), tandis que la formation de rosée et les processus de dépôt et de sédimentation contribuent à limiter ce contenu en eau à hauteur de 20 g m⁻² h⁻¹ (Fig. 4.3.e).

Après 21 UTC, la visibilité horizontale chute à 100 mètres. Aucune mesure de rayonnement LW n'est disponible pour cette nuit entre 2315 et 0815 UTC, Boutle et al. [2018] expliquant qu'un dépôt de givre sur le capteur était responsable d'une surestimation des valeurs mesurées. Néanmoins, les données disponibles jusqu'à 2315 UTC suggèrent un léger épaississement optique du brouillard après 21 UTC, avec un flux LW ↓ augmentant de 20 W m⁻² jusqu'à 2315 UTC (Fig. 4.3.b).

Considérant le dépôt humide sur le capteur d'humidité relative des radiosondages (RS), la hauteur de la couche saturée mesurée y est probablement surestimée. La sonde sous ballon captif suggère une hauteur du brouillard se situant à 50 m à 2230 UTC, avec un contenu en eau (LWC) maximal au sommet de 0.1 g m⁻³ associé à une concentration de gouttelettes (N_c) de 50 m⁻³ (courbes marrons sur la Fig. 4.5). Ces paramètres microphysiques évoluent peu jusqu'au RS de 0032 UTC. Cependant, une augmentation rapide de la hauteur du sommet du brouillard à 90 m est observée à 0002 UTC, associé à un arrêt du refroidissement en surface (Fig. 4.3.b). Un processus non-local pourrait peut-être expliquer ce développement rapide, d'autant plus qu'un tel développement n'est plus observé sur la mesure de 0032 UTC avec une température de surface diminuant de nouveau, mais les mesures à disposition ne permettent pas de confirmer une telle hypothèse. Les radiosondages de 2237 et 0126 UTC montrent qu'un jet de basses-couches de NO à N, dont les vitesses s'échelonnent de 2 à 3 m s⁻¹ (Fig. 4.2.c et d), se trouve au-dessus de la couche de brouillard.

L'arrêt du refroidissement à 2 mètres à 03 UTC et la diminution de l'intensité de la stratification stable en surface (Fig. 4.2.a et Fig. 4.4.b) traduisent le début du passage de la phase de formation à la phase mature. L'augmentation de la variance des vitesses verticales après 06 UTC à tous les niveaux (Fig. 4.4.g) au dessus du seuil de 0.005 m² s⁻² marque la fin de la phase de formation.
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>**Figure 4.3** – Séries temporelles mesurées en surface à Cardington entre le 24/11/2014 17 UTC et le 25/11/2014 12 UTC. (a) flux SW montants (SWUP), descendants (SWDN) et diffus (SWDF) (W m⁻²), (b) flux LW montants (LWUP) descendants (LWDN) avec données manquantes entre 2315 et 0815 UTC en raison d'un probable dépôt de givre sur le capteur (W m⁻²), (c) température infrarouge (°C) et humidité relative (%) au niveau du sol, (d) flux de chaleur sensible à 1 cm dans le sol (SHF) et flux de chaleur latente à 10 mètres (LE) (W m⁻²) et (e) masse d'eau déposée sur le dewmeter (courbe bleue « MASS », m<sub>w</sub> en g) et sa variation (courbe rouge « RATE », dm<sub>w</sub>/dt en g m⁻² h⁻¹).</figcaption></figure>

## 4.1.2 Phase mature

Les lancers des ballons captifs de 0546 et 0615 UTC permettent de mettre en évidence une structure verticale typique des brouillards en phase mature. Les maxima de LWC et N<sub>c</sub> se retrouvent au sommet du brouillard autour de 90 m (0.3/0.4 g m⁻³ et 190/320 cm⁻³ respective-
ment pour les deux instants) qui devient alors le siège de la production principale d'eau nuageuse sous l'action du refroidissement radiatif. Ces quantités sont plus faibles en dessous de 40 mètres, de l'ordre de 0.05/0.1 g m⁻³ et 20/50 cm⁻³, la sédimentation des plus grosses gouttelettes étant la principale source d'eau à ces altitudes, avec des diamètres volumiques moyens de l'ordre de 15-20 µm (Fig. 4.6). Les taux de masse d'eau déposée et sédimentée restent centrés autour d'une moyenne d'environ 20 g m⁻² h⁻¹ mais leur variabilité est plus importante que pendant la phase de formation.

### 4.1.3 Dissipation

D'après les mesures de visibilité, la dissipation du brouillard à 1.2 mètres intervient à 0810 UTC (Fig. 4.4.a), soit 20 minutes après le lever du soleil (Fig. 4.3.a). La turbulence (Fig. 4.4.f et 4.4.g) augmente alors sous l'action du rayonnement solaire en surface. Le ballon captif lancé à 0755 UTC montre une très grande variabilité des caractéristiques microphysiques au sein de la couche de brouillard lors de la phase de dissipation. L'augmentation du LWC conduit à une augmentation du LWP mesuré (Fig. 4.7). Selon Bergot [2016], l'apport d'eau nuageuse depuis le sommet du brouillard vers l'intérieur de celui-ci par les branches subsidentes de circulations retarde la dissipation en surface. Dans notre cas, il est probable qu'il y ait également création d'eau nuageuse sur les branches ascendantes des même circulations à l'intérieur de la couche de brouillard, conduisant alors à une augmentation globale de son contenu en eau lors de cette phase et expliquant la hausse du LWP à cet instant.

Le radiosondage lancé à 0853 UTC (courbe bleue sur la Fig. 4.2) montre l'établissement d'une couche mélangée sur les 70 premiers mètres associée à une diminution de l'humidité relative à des valeurs autour de 95 %. Une couche saturée est présente au dessus, entre 80 et 140 mètres de hauteur, traduisant la transition du brouillard en stratus lors de sa phase de dissipation, par érosion de sa base due aux processus turbulents (Figs. 4.4.f et g). Le radiosondage montre également un renforcement important de la dynamique en matinée, avec un jet de basses-couches de NE atteignant les 7 m s⁻¹, ainsi qu'un assèchement prononcé au dessus de l'inversion, entre 150 et 300 mètres, suivi par une augmentation de la turbulence (Figs. 4.4.f et g). Ce sont des facteurs potentiellement non-locaux pouvant accélérer la dissipation du brouillard par érosion sommitale.

Sur la totalité de l'épisode, jusqu'à sa dissipation à 0810 UTC, les processus de dépôt et de sédimentation ont contribué à un transfert d'eau de 300 g de l'atmosphère vers la surface.

Les mesures disponibles pour cette POI ont permis de bien caractériser le cycle de vie de cet épisode de brouillard. Celui-ci reste optiquement fin et peu développé entre 1745 et 06 UTC avec une augmentation progressive de son contenu en eau. Selon Price et al. [2018] et Boutle et al. [2018], ce lent développement est le signe d'une prépondérance des processus locaux sur les processus non-locaux dans la formation du brouillard. La phase mature s'établit sur une période
d'un peu plus de 2 h et la dissipation intervient à 0810 UTC sous l'action du rayonnement solaire, mais possiblement aussi d'une modification des conditions thermodynamiques dans la couche résiduelle. Les mesures de la POI 1 montrent ainsi un cas de brouillard radiatif dominé par une phase de formation progressive, se prêtant bien à un exercice d'inter-comparaison dans une configuration idéalisée.
<figure><img src="image_50.png" /></figure>

**Figure 4.4** – Séries temporelles mesurée sur le mât instrumenté à Cardington entre le 24/11/2014 17 UTC et le 25/11/2014 12 UTC. (a) Visibilité horizontale (m) à 1.2 mètres puis, pour différentes hauteurs (LOW indiquant 1.5 mètres pour température et humidité relative, et 2 mètres pour le vent et les quantités turbulentes) : (b) température (°C), (c) humidité relative (%), (d) vitesse du vent (m s⁻¹), (e) direction du vent, (f) TKE (m² s⁻²) et (g) variance de la vitesse verticale (m² s⁻²). Les pointillés sur le panel (a) montrent le seuil de définition du brouillard selon l'OMM, sur le panel (b) le seuil du 0°C, sur le panel (c) le seuil de la saturation et sur le panel (g) la seuil marquant la frontière entre un brouillard fin et un brouillard développé selon Price [2019].
<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>**Figure 4.5** – Profils verticaux de (a) contenu en eau liquide (g m⁻³) et (b) concentration en gouttelettes (cm⁻³) observés par les ballons captifs lors de la POI 1.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>**Figure 4.6** – Profils verticaux de diamètre volumique moyen des gouttelettes (µm) calculés avec les mesures de contenu en eau liquide et de concentration de gouttelettes de la Fig. 4.5</figcaption></figure>
<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>**Figure 4.7** – Séries temporelles de contenu en eau liquide intégré sur la verticale, observé par radiomètre en bleu ciel (g m⁻²) avec la moyenne glissante sur 30 minutes en bleu foncé et l'incertitude de mesure en plage grisée.</figcaption></figure>
4.1.4 Simulations existantes de la POI 1

Avant de présenter la simulation Méso-NH, nous résumerons les principaux résultats des premières études liées à l'exercice d'inter-comparaison, concernant la microphysique.

Le cas de la POI 1 a d'abord été étudié par Boutle et al. [2018], avec l'aide de simulations numériques utilisant le modèle opérationnel du Met Office à 1.5 km de résolution horizontale, le Unified Model [Boutle et al., 2016], ainsi que de simulations numériques en mode LES avec le modèle UCLALES-SALSA [Tonttila et al., 2017]. Le schéma microphysique utilisé avec ce modèle LES est un schéma « bin ». Il considère 10 bins d'aérosols, de 3 nm à 10 µm. Lorsqu'ils sont activés, ceux-ci sont alors transférés vers un modèle bin séparé traitant les gouttelettes nuageuses pour des diamètres compris entre 0.7 et 50 µm répartis en 10 bins. De plus, l'évolution de la sursaturation est pronostique et l'équation de condensation est résolue en chaque point à chaque pas de temps. Ainsi, l'activation n'est pas paramétrée mais résolue explicitement, de même que la croissance des aérosols en gouttelettes, avec un transfert des bins des aérosols vers les bins des gouttelettes dès que l'aérosol dépasse son diamètre critique prévu par la théorie de Köhler. Dans la LES de Boutle et al. [2018], trois modes d'aérosols ont été utilisés à l'initialisation : un mode d'Aitken (diamètre moyen à 0.05 µm) à 1000 cm⁻³, un mode d'accumulation (diamètre moyen à 0.15 µm) à 100 cm⁻³ et un mode grossier (diamètre moyen à 0.1 µm) à 2 cm⁻³.

La simulation LES de Boutle et al. [2018] montre un assez bon accord avec les observations avec des contenus en eau et des concentrations de gouttelettes faibles (un peu sous-estimées, Fig. 4.8 à 0030 UTC). Ces faibles intensités s'expliquent par des valeurs de sursaturation inférieures à 0.1 % (Fig. 4.9), proches des valeurs observées sur d'autres campagnes comme ParisFog [Hammer et al., 2014; Mazoyer et al., 2019].

Poku et al. [2019] ont également simulé ce cas avec le modèle LES MONC (Met Office and Naturel Environment Research Council Cloud, [Brown et al., 2015]) couplé avec le schéma CASIM (Cloud AeroSol Interactive Microphysics) développé spécifiquement pour l'étude des interactions aérosols-nuages. CASIM est un schéma bulk multi-moments, qui a été utilisé en mode 2 moments dans l'étude de Poku et al. [2019], avec une représentation pronostique de la masse et de la concentration en nombre d'une population multimodale d'aérosols. Poku et al. [2019] ont initialisé la population d'aérosols sur une gamme de diamètres allant de 0.1 à 1 µm, correspondant au mode d'accumulation avec un diamètre moyen 0.15 µm et une concentration de 100 cm⁻³. A l'inverse de Boutle et al. [2018], Poku et al. [2019] ont en effet dû réduire la concentration initiale d'aérosols à 100 cm⁻³ pour obtenir des valeurs de concentration de gouttelettes et de LWP proches des observations. Ils pointent ainsi l'utilisation du diagnostic de sursaturation maximale activant trop d'aérosols.

Dans notre cas, LIMA est un schéma bulk qui paramétrise l'activation des CCN par un
<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>**Figure 4.8** – Profils verticaux issus de Boutle et al. [2018] à 0030 UTC :(a) le contenu en eau liquide (g m⁻²), (b) N_c (cm⁻³) et (c) θ (K). En noir l'observation (en gris à 00 UTC) et en rouge la simulation LES. Les autres courbes ne sont pas commentées ici. Pour la LES sur le panel b, il y a distinction entre les particules activées (trait plein) et les particules de diamètre supérieur à 2 µm (pointillés).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>**Figure 4.9** – Série temporelle de profils verticaux de sursaturation (%) simulés par la simulation LES de Boutle et al. [2018].</figcaption></figure>

diagnostic de la sursaturation maximale commun à chaque mode de CCN : il est donc assez proche du schéma microphysique de Poku et al. [2019]. Les simulations LES en cas idéalisé de Mazoyer [2016], qui utilisaient le schéma microphysique à 2 moments de Khairoutdinov and Kogan [2000], avaient montré que ce diagnostic de sursaturation conduisait à de trop fortes sursaturations dans le cas du brouillard, ce qui menait à une surestimation du nombre de CCN activés. L'objectif de cette partie sera d'évaluer LIMA, avec dans un premier temps la simulation
de référence utilisant la même initialisation des aérosols que Boutle et al. [2018]. Puis nous mènerons une étude de sensibilité sur l'initialisation des aérosols, et enfin des tests sur le schéma d'activation.

## 4.2 Simulation du cas d'étude avec le modèle Méso-NH

### 4.2.1 Configuration numérique

#### Initialisation et forçages

La configuration de la simulation est fixée par l'exercice d'intercomparaison. Le domaine utilisé pour cette simulation LES est centré sur le site de Cardington (52.1°N, -0.42°E, voir figure 2.1). Ses dimensions horizontales sont de 1024 x 1024 mètres, soit 256 x 256 points avec une résolution horizontale de 4 mètres. La discrétisation verticale se fait sur 250 niveaux, avec une résolution verticale de 1 m entre la surface et 150 m de haut, puis étirée de 3% pour arriver à une résolution verticale de 30 mètres au sommet du modèle, situé à 775 mètres. Une zone de relaxation est appliquée au dessus de 500 mètres jusqu'au sommet du modèle. La simulation commence le 24/11/2014 à 17 UTC et se termine le 25/11/2014 à 12 UTC.

Les conditions initiales atmosphériques ont été imposées par des profils initiaux de température, humidité et de vent, suivant le radiosondage lancé à 1702 UTC depuis le site de Cardington (courbes rouges sur la Fig. 4.2), et sont homogènes sur l'horizontale. Une perturbation de 0.5 K sur la température a été appliquée sur les 50 premiers mètres afin d'initier la turbulence.

La surface est considérée comme étant plane et homogène. Ses paramètres descriptifs sont : un couvert herbeux dont l'émissivité est égale à 0.98, un albédo dans le visible à 0.25, un LAI de 2 et une longueur de rugosité de 0.1 mètres. Les observations de la température de surface (courbe rouge sur la Fig. 4.3.c) sont utilisées pour l'initialisation à 17 UTC puis le forçage de la température de surface de la LES toutes les 10 minutes. Le nombre de couches dans le sol est de deux et l'humidité du sol est considérée comme étant égale à sa capacité au champ.

Le transport des variables se fait par la combinaison du schéma d'advection CEN4TH et du schéma temporel RKC4 pour les variables vent et les variables scalaires sont advectées via le schéma PPM (voir section 2.2.1). Les conditions aux limites latérales sont cycliques.

#### Paramétrisations physiques

Pour la première partie de cet exercice d'inter-comparaison, la surface n'est pas interactive. Seul le forçage de surface décrit plus haut impacte les champs atmosphériques.

La longueur de mélange utilisée ici dans le schéma de turbulence 3D est celle de Deardorff [1980]. La TKE minimale est fixée à $10^{-6} \text{ m}^2 \text{ s}^{-2}$ afin de représenter la faible turbulence en couche très stable.
Le schéma microphysique utilisé est le schéma à 2 moments LIMA. Une simulation supplémentaire utilisant le schéma microphysique à 1 moment ICE3 avec un nombre de gouttelettes fixe de $50 \text{ cm}^{-3}$ (simulation notée N50) a également été produite pour l'exercice d'inter-comparaison et est brièvement présentée en annexe C. Les processus de sédimentation et de dépôt des gouttelettes sont pris en compte. Compte-tenu de la résolution métrique, le schéma de condensation sous-maille est désactivé. Différents tests seront menés avec LIMA sur l'initialisation des aérosols, toujours de type sulfates, et sur la paramétrisation de l'activation. Ces tests sont résumés dans le tableau 4.1.

<table><thead><tr><th>Nom de simulation</th><th>Paramétrisation de l'activation</th><th>D<sub>m</sub> (μm)</th><th>[CCN]<sub>INIT</sub> (cm<sup>-3</sup>)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">3MOD</td><td rowspan="3">Diagnostic de S<sub>max</sub></td><td>0.05</td><td>1000</td></tr><tr><td>0.15</td><td>100</td></tr><tr><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>L100</td><td>Diagnostic de S<sub>max</sub></td><td>0.15</td><td>100</td></tr><tr><td rowspan="3">NSX</td><td rowspan="3">Diagnostic modifié de S<sub>max</sub></td><td>0.05</td><td>1000</td></tr><tr><td>0.15</td><td>100</td></tr><tr><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td rowspan="3">SPRO</td><td rowspan="3">Sursaturation pronostique de Thouron et al. [2012]</td><td>0.05</td><td>1000</td></tr><tr><td>0.15</td><td>100</td></tr><tr><td>1</td><td>2</td></tr></tbody></table>

**Tableau 4.1** – Tableau rassemblant les différences entre les tests de sensibilités effectués sur le cas de la POI 1. Les deux dernières colonnes spécifient l'initialisation des modes de CCN. Les différences entre 3MOD et les autres tests sont mis en évidence en texte rouge.

Le schéma de rayonnement est appelé toutes les secondes. Pour LIMA, il prend en compte le nombre de gouttelettes pronostique dans le calcul du rayon effectif et des propriétés optiques des nuages. Pour ICE3 (voir annexe C), il tient compte seulement du contenu en eau liquide et le nombre de gouttelettes considéré est celui de Martin et al. [1994].

### 4.2.2 Initialisation d'une population multimodale de CCN

Pour cette première simulation, notée 3MOD, LIMA est initialisé avec 3 modes d'aérosols dont les distributions log-normales suivent celles utilisées par Boutle et al. [2018] (Tab. 4.1) et correspondant aux observations courants sur Cardington.

#### Thermodynamique

Le brouillard se forme dès le début de la simulation avec une visibilité horizontale qui chute en dessous du seuil kilométrique dès 17 UTC contre 1745 UTC dans les observations (courbe rose sur la Fig. 4.10.a). Le brouillard se développe ensuite trop rapidement avec un flux $LW\downarrow$ atteignant $300 \text{ W m}^{-2}$ à 2030 UTC (Fig. 4.10.b), caractéristique d'un brouillard optiquement épais, et la température à 2 m est sous-estimée de 1 K malgré le forçage en surface (Fig. 4.10.c).
Parallèlement, la turbulence à 2 mètres augmente ($\overline{w^2}$ à 0.008 m$^2$ s$^{-2}$ à 2030 UTC, Fig. 4.10.d) et le flux de chaleur sensible en surface devient positif (Fig. 4.10.e) : la stratification stable au sein de la couche de brouillard est détruite sur les 50 premiers mètres à 23 UTC (Fig. 4.11.a). Ainsi, la simulation 3MOD montre un passage à la phase mature trop rapide par rapport à ce qui est observé.

La comparaison aux mesures des radiosondages (courbes roses sur la Fig. 4.12) montre ainsi une surestimation du développement vertical de la couche de brouillard dès 2237 UTC avec un profil adiabatique sur les 45 premiers mètres surmonté par une importante inversion sommitale (7 K sur 25 mètres). En revanche, sa dissipation se produit plus tôt qu'observée avec une visibilité à 1.2 m qui repasse au-dessus du seuil kilométrique à 0615 UTC. Cette dissipation est probablement due à une surestimation de la turbulence et du flux de chaleur sensible à la base de la couche de brouillard pendant toute la phase mature.

Les caractéristiques thermodynamiques simulées par 3MOD montrent ainsi une transition trop rapide de la phase de formation vers la phase mature. Du fait de cette augmentation rapide d'épaisseur optique, l'hypothèse privilégiée est que la turbulence au sein de la couche de brouillard atteint un seuil critique menant à une dissipation en surface plus précoce qu'observée.

### Microphysique

La formation du brouillard simulé par 3MOD s'accompagne d'une augmentation rapide du LWP à partir de 19 UTC, atteignant 30 g m$^{-2}$ à 2130 UTC, soit une valeur typique d'un brouillard optiquement épais selon Wærsted et al. [2019] (courbe rose sur la Fig. 4.13.a). Cette surestimation du LWP provient du fait que le contenu en eau liquide et la hauteur du sommet de la couche de brouillard sont tous deux surestimés (Figs. 4.14.a, b et c). La surestimation du contenu en eau liquide (LWC) concorde avec le fait que la concentration en gouttelettes ($N_c$) soit plus forte qu'observée, d'un facteur 2 à 5 au sommet du brouillard (Figs. 4.14.d, e et f), tandis que leur diamètre volumique moyen, autour de 15 µm, est assez bien représenté (Figs. 4.14.g, h et i). Le refroidissement radiatif lié au fort $N_c$ est alors surestimé et contribue à la production d'eau nuageuse.

Du fait de ce fort LWP, la perte d'eau par les processus de sédimentation et de dépôt est surestimée par le modèle (Fig. 4.13.b et c). Cette surestimation s'atténue ensuite et est plus proche des valeurs observées lors de la dissipation à 0615 UTC. L'augmentation des flux turbulents en surface et du dépôt s'accompagnent alors d'une érosion du brouillard par sa base (illustrée par un LWC décroissant rapidement vers la surface sur la Fig. 4.14.c). Ceci rejoint les résultats de Wærsted et al. [2019] qui montraient qu'un brouillard très développé sur la verticale a des chances de se dissiper plus tôt qu'un brouillard plus fin sous l'action de l'érosion basale, résultant en une diminution de l'eau déposée et sédimentée en surface.
La Fig. 4.15 permet d'illustrer l'important développement du brouillard dans la simulation 3MOD. Le contenu en eau moyen atteint les $0.5 \text{ g kg}^{-1}$ vers le sommet du brouillard entre 20 et 00 UTC. Ces valeurs correspondent à des concentrations moyennes de gouttelettes de l'ordre de $280 \text{ à } 400 \text{ cm}^{-3}$ pour des sursaturations maximales moyennes de 0.4-0.7 % au sommet du brouillard, soit des valeurs de sursaturation supérieures d'un ordre de grandeur à ce qui est classiquement observé dans le brouillard radiatif [Hammer et al., 2014; Mazoyer et al., 2019]. Ces valeurs de sursaturation induisent l'activation du mode d'Aitken (initialisé à $1000 \text{ cm}^{-3}$ à un diamètre moyen de $0.05 \text{ µm}$), avec des concentrations moyennes de CCN activés entre 500 et $700 \text{ cm}^{-3}$ pour ce même mode (non montré, voir annexe D), expliquant les fortes concentrations en gouttelettes simulées par 3MOD.

Les fortes valeurs de sursaturation, et de $N_c$, apparaissent au sein de la couche de brouillard à 10 m de hauteur à 2015 UTC. Ces fortes valeurs de concentration sont réparties sous la forme de structures ondulatoires alignées perpendiculairement au vent (Fig. 4.17.a et c) avec des valeurs maximales de $N_c$ à $450 \text{ cm}^{-3}$ situés à l'interface entre les branches ascendantes et subsidentes de ces ondes, d'une longueur d'onde de 40 m. La formation de ces ondes est alors accompagnée de valeurs de sursaturation maximales jusqu'à 1.2 % ponctuellement (Fig. 4.17.e) qui soutiennent ainsi la formation de gouttelettes et l'épaississement optique du brouillard à cet instant. Ces valeurs de sursaturation sont trop importantes pour du brouillard radiatif. Cette organisation ondulatoire avait été mise en évidence par les simulations LES de Nakanishi [2000] et Bergot [2013] lors de la phase de développement du brouillard radiatif. En revanche, contrairement à ces études, le comportement ondulatoire au sommet du brouillard est moins identifiable lorsque celui-ci est en phase mature (Figs. 4.17.b, d et f). Néanmoins, on retrouve de fortes valeurs de sursaturation et de $N_c$ associées à des dipôles « ascendance-subsidence » (par exemple à Y=400 m et X=600 m).

Au vu de l'activation importante de mode d'Aitken, soutenue par des valeurs de sursaturation maximales peu réalistes pour du brouillard radiatif, un test de sensibilité à l'initialisation de la population de CCN va ainsi être présenté afin de limiter la croissance du brouillard.
<figure><img src="image_56.png" /></figure>

**Figure 4.10** – Séries temporelles observées (en noir), simulées par 3MOD (rose), L100 (jaune), NSX (bleu) et SPRO (vert). Les données modèles ont été moyennées sur l'horizontale, sur tout le domaine. (a) Visibilité à 1.2 mètres (m), (b) flux LW↓ en surface (W m⁻²), (c) température à 1.5 mètres (°C), (d) variance de la vitesse verticale à 2 mètres (m² s⁻²) et (e) flux de chaleur sensible en surface (modèle) et à 2 mètres (observé) (W m⁻²). Les plages de couleurs montrent la dispersion sur tout le domaine.
<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>**Figure 4.11** – Séries temporelles des températures observées (pointillés) et simulés (traits pleins) à différentes hauteurs par (a) 3MOD et (c) L100. Les données modèles ont été moyennées sur l'horizontale, sur tout le domaine. Le terme "LOW" désigne la hauteur 1.5 mètres ici.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>**Figure 4.12** – Profils verticaux à différents instants de la température potentielle (K) observée par radiosondages (en noir), simulés par 3MOD (rose), L100 (jaune), NSX (bleu) et SPRO (vert). Les données modèles ont été moyennées sur l'horizontale, sur tout le domaine. Les plages de couleur montrent la dispersion sur tout le domaine pour les simulations.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_59.png" /></figure>

**Figure 4.13** – Séries temporelles observées (en noir), simulées par 3MOD (rose), L100 (jaune), NSX (bleu) et SPRO (vert). Les données modèles ont été moyennées sur l'horizontale, sur tout le domaine. (a) LWP (g m⁻²), (b) variation de la masse d'eau en surface, les données modèles sont issus de la somme des vitesses de dépôt et de sédimentation simulées en surface (g m⁻² h⁻¹) et (c) masse d'eau en surface depuis 18 UTC (g). Les plages de couleur montrent la dispersion sur tout le domaine pour les simulations.
<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>**Figure 4.14** – Profils verticaux à différents instants observé par la sonde sous ballon captif (en noir), simulés par 3MOD (rose), L100 (jaune), NSX (bleu) et SPRO (vert). Les données modèles ont été moyennées sur l'horizontale, sur tout le domaine. En haut : contenu en eau liquide (g cm⁻³). Au milieu : concentration de gouttelettes (cm⁻³). En bas : diamètre des gouttelettes (µm). Les plages de couleur montrent la dispersion sur tout le domaine pour les simulations, pour le contenu en eau liquide et la concentration de gouttelettes.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_61.png" /></figure>

**Figure 4.15** – Séries temporelles de profils verticaux simulés par 3MOD (gauche) et L100 (droite). (a, b) rapport de mélange d'eau nuageuse (g kg⁻¹), (c, d) Concentration de gouttelettes (cm⁻³, avec des isolignes différentes entre c et d) et (e, f) sursaturation maximale (%). Les profils sont moyennés horizontalement sur tout le domaine de la simulation.

<figure><img src="image_62.png" /></figure>

**Figure 4.16** – Comme pour la figure 4.15 mais pour les simulations NSX (gauche) et SPRO (droite). Pour SPRO, le panel f indique ici la sursaturation pronostique (avec des isolignes différentes entre e et f).
<figure><img src="image_63.png" /></figure>

**Figure 4.17** – Coupes horizontales instantanées à 2015 UTC à 10 m (gauche) et à 0030 UTC à 85 m (droite) simulées par 3MOD. (a, b) Concentration de gouttelettes (cm⁻³), (c, d) vitesse verticale (m s⁻¹, avec des isolignes différentes) et (e, f) sursaturation maximale (%).
## 4.3 Test de sensibilité à l'initialisation des aérosols

Une initialisation utilisant seulement le mode d'accumulation ($100 \text{ cm}^{-3}$ à un diamètre moyen de $0.15 \ \mu\text{m}$) a été testée. Cette configuration, notée L100, est analogue à celle utilisée par Poku et al. [2019]. Les valeurs de visibilité horizontales sont reproduites avec le bon ordre de grandeur par L100 entre 18 et 21 UTC (courbe jaune sur la Fig. 4.10.a), de même que le flux $LW_↓$ (Fig. 4.10.b). La stratification reste stable (Figs. 4.11.c et 4.12) et la turbulence faible (Fig. 4.10.d), traduisant le caractère optiquement fin du brouillard jusqu'à 06 UTC, comme dans les observations. Entre 21 et 08 UTC, la visibilité est ensuite surestimée, et le LWDN sous-estimé.

On retrouve des valeurs de contenu en eau liquide et de concentrations de gouttelettes similaires à celles obtenues par la LES de Boutle et al. [2018]. Le contenu en eau du brouillard est modélisé dans le bon ordre de grandeur en première partie de nuit, jusqu'à 0032 UTC (courbes jaunes sur les Figs. 4.14.a et b). Le nombre de gouttelettes est en revanche sous-estimé tout au long de la simulation (Figs. 4.14.d, e et f) entraînant un diamètre volumique moyen des gouttelettes plus important qu'observé (Figs. 4.14.g et h). Cette surestimation du diamètre des gouttelettes explique la surestimation de la visibilité simulée, et la sous-estimation du flux $LW_↓$. Néanmoins, le LWP et la masse d'eau résultante des processus de dépôt et de sédimentation sont simulés dans le bon ordre de grandeur (Fig. 4.13).

Comparativement à la simulation 3MOD, cette diminution du nombre de CCN disponibles, presque d'un facteur 10, est responsable d'une diminution du contenu en eau moyen d'un facteur 5 (Fig. 4.15.b) et le nombre de gouttelettes maximal moyen passe de 400 à $60 \text{ cm}^{-3}$ au sommet du brouillard dont la hauteur ne dépasse pas 120 mètres au moment de sa dissipation en stratus à 09 UTC (contre 150 m pour 3MOD à 0615 UTC). On retrouve ici des résultats connus avec une impact positif du nombre de CCN sur le contenu en eau et la hauteur de la couche de brouillard [Bott et al., 1990; Stolaki et al., 2015]. Parce que le contenu en eau liquide est fortement diminué, le fait d'avoir un nombre de gouttelettes moins important n'entraîne pas davantage de sédimentation en surface (Figs. 4.13.b et c). Enfin, la dissipation plus tardive dans L100 que dans 3MOD est en accord avec Wærsted et al. [2019], qui ciblent l'importance du LWP et de la hauteur du sommet du brouillard sur son heure de dissipation.

Même si le cycle de vie du brouillard est très impacté par le nombre de CCN utilisé à l'initialisation, les valeurs de sursaturation maximales diagnostiquées sont du même ordre de grandeur entre 3MOD et L100 (Figs. 4.15.e et f), et donc très probablement surestimées : la diminution de la concentration initiale d'aérosols ne permet pas de diminuer le max de sursaturation diagnostiqué. Les fortes valeurs de sursaturation apparaissent plus tard, vers 2345 UTC, et sont également associées à une formation de structures ondulatoires à 10 m (non-montré). Comme 3MOD, ces fortes valeurs migrent ensuite plus en altitude. En revanche, elles restent à mi-hauteur de la couche de brouillard, ne sont pas associées aux plus fortes valeurs de gouttelettes, situées au sommet, et séparent la couche de refroidissement radiatif sommital et la partie basse de la
couche de brouillard (non-montré, voir annexe 4.6).

Ainsi, la simulation L100 représente mieux le cycle de vie du brouillard de la POI 1, du fait d'un nombre de gouttelettes limité par la quantité de CCN activables et donc un épaississement optique moins important. Néanmoins, les valeurs de sursaturation diagnostiquées restent encore trop fortes comparées à celles théoriquement atteintes dans le brouillard radiatif et simulées par Boutle et al. [2018]. Le réalisme du cycle de vie du brouillard reproduit par L100 est ainsi obtenu grâce à une diminution artificielle du nombre d'aérosols, permettant de corriger l'activation trop active de LIMA. Elle correspond très probablement à la même raison pour laquelle Poku et al. [2019] ont utilisé cette même initialisation à 100 cm⁻³. Ce défaut avait auparavant été mis en évidence par Mazoyer [2016] avec le schéma KHKO. Ces résultats invitent à mener des tests sur la paramétrisation de l'activation.

## 4.4 Prise en compte des gouttelettes déjà existantes dans le diagnostic de sursaturation

Afin de palier le problème de surestimation de la sursaturation maximale diagnostiquée, la simulation NSX, initialisée avec le même nombre réaliste d'aérosols que 3MOD, prend en compte une contribution supplémentaire au terme puits de l'équation d'évolution de la sursaturation (équation 2.13) qui représente la croissances des gouttelettes déjà présentes comme détaillé en section 2.2.4.

Dans NSX, l'épaississement optique du brouillard, et le passage à la phase mature, se font sur une durée plus longue que dans 3MOD : le flux $LW_↓$ simulé par NSX atteignant les 300 W m⁻² à 22 UTC contre 2015 UTC pour la simulation 3MOD (Fig. 4.10.b). Ce décalage se retrouve ainsi sur l'augmentation de la turbulence (Fig. 4.10.d), du flux de chaleur sensible (Fig. 4.10.d), du LWP (Fig. 4.13.a) et de la vitesse de dépôt et de sédimentation (Fig. 4.13.b). En revanche, après 22 UTC, les brouillards simulés par 3MOD et NSX sont tous deux optiquement épais et leurs caractéristiques radiatives, turbulentes et microphysiques sont similaires.

Avant 2145 UTC, le contenu en eau moyen (Fig. 4.16.a), le nombre de gouttelettes (Fig. 4.16.c) et la sursaturation maximale (Fig. 4.16.e) sont entre 2 et 3 fois inférieurs dans NSX par rapport à 3MOD. Deux raisons expliquent cela : il y a l'impact direct de la prise en compte du terme puits additionnel diminuant la sursaturation maximale, qui implique l'impact indirect du refroidissement radiatif moins fort en raison du nombre de gouttelettes et du contenu en eau plus faible. Ainsi, le terme puits de l'équation 2.13 est plus fort et le terme source de refroidissement est plus faible dans NSX.

Néanmoins, une fois que le brouillard entre dans sa phase mature après 2145 UTC, avec de nouveau la mise en place de structures ondulatoires à partir de la surface (non-montré), les valeurs moyennes de contenu en eau sont très similaires entre les deux simulations (Figs. 4.14.a, b et c). Seules la hauteur moyenne du sommet de la couche de brouillard est un peu plus faible
dans NSX que dans 3MOD (Figs. 4.14.d, e et f) et la sursaturation maximale significativement plus faible (valeurs au sommet à 0.35 % pour NSX contre 0.7 % pour 3MOD). Le faible impact pendant la phase mature s'explique par la forme du spectre d'activation (Fig. 2.4) : lorsque les valeurs de sursaturation maximale deviennent relativement élevées, une variation de $S_{max}$ a peu d'impact sur le nombre de CCN activés, contrairement aux faibles valeurs.

Là encore, comme énoncé par Wærsted et al. [2019], un brouillard moins développé verticalement se dissipe moins rapidement : la dissipation intervient à 07 UTC dans NSX contre 0615 dans 3MOD (Fig. 4.10.a). Pour les deux simulations, elle est associée à des valeurs de $\overline{w'}^2$ et de flux de chaleur sensible similaires.

La prise en compte d'une contribution supplémentaire dans le terme puits de l'équation d'évolution de la sursaturation, représentant la croissance des gouttelettes déjà présentes, engendre une phase de formation plus longue et donc plus réaliste en retardant le passage à la phase mature. Pendant cette phase, le terme puits permet de diminuer d'un facteur 2 les valeurs de sursaturation maximales. L'impact est ensuite supprimé dès la phase mature. Seule la sursaturation maximale conserve des valeurs plus faibles mais qui restent suffisamment élevées pour ne pas diminuer significativement le nombre de CCN activés (compte tenu de la fonction hypergéométrique du spectre d'activation, Fig. 2.4). Cela amène donc à remettre en question le diagnostic de la sursaturation maximale, en testant la représentation pronostique de la sursaturation de Thouron et al. [2012] dans LIMA.

## 4.5 Utilisation de la sursaturation pronostique de Thouron et al. [2012]

Une nouvelle simulation, notée SPRO, considère la sursaturation pronostique selon Thouron et al. [2012] implantée dans LIMA, et l'initialisation des aérosols réaliste similaire à 3MOD et NSX.

Les caractéristiques thermodynamiques du brouillard simulé par SPRO sont très proches de celles simulées par la simulation L100, où le nombre de CCN activés avait alors été diminué d'un facteur 10. Le flux $LW_↓$ en surface reste en effet inférieur à 270 W m$^{-2}$ jusqu'à 05 UTC (Fig. 4.10.b) et est associé à un brouillard faiblement turbulent (Fig. 4.10.d) au profil thermique stable (Fig. 4.12), avec un faible contenu en eau (Figs. 4.13.a et 4.14.a, b et c) associé à une quantité réaliste d'eau sédimentée et déposée en surface (Figs. 4.13.b et c). Tout comme dans L100, la visibilité est un peu sur-estimée entre 00 et 05 UTC, traduisant un brouillard un peu trop fin.

Pendant cette longue phase de formation, le rapport de mélange moyen varie entre 0.05 et 0.1 g kg$^{-1}$ (Fig. 4.16.b), et des concentrations moyennes de gouttelettes jusqu'à 25 cm$^{-3}$ ponctuellement, à 2230 UTC au sommet du brouillard (Fig. 4.16.d), soit des valeurs approximativement
égales à celles simulées par L100 et Boutle et al. [2018]. En revanche, la sursaturation pronostiquée par SPRO n'excède pas 0.16 % à l'intérieur de la couche de brouillard pendant la phase de formation (Fig. 4.16.f), avec des valeurs en meilleur accord avec la LES de Boutle et al. [2018] et les observations passées.

Après 05 UTC, l'augmentation de la turbulence au sein de la couche de brouillard, associé à l'augmentation du LWP et du flux $LW_↓$, traduit l'épaississement optique progressif du brouillard contrairement à L100. Le rapport de mélange moyen et la concentration moyenne en gouttelettes montrent un bon accord avec les mesures près du sol (Fig. 4.14) mais sont sous-estimées au sommet du brouillard. Le diamètre moyen des gouttelettes est surestimé d'un facteur 1.5 à 2 sur toute l'épaisseur du brouillard, expliquant la sous-estimation du flux $LW_↓$.

La dissipation du brouillard en surface, à 0945 UTC (Fig. 4.10.a), évoluant vers un stratus, est caractérisée par l'apparition de sursaturations plus élevées liées à l'activité convective naissante, menant à une activation des gouttelettes sur toute la profondeur du nuage. Ainsi, lors de la phase de dissipation, SPRO représente correctement les maxima locaux de $N_c$ comme observés (Fig. 4.5), ainsi que le pic de LWP (Fig. 4.13.a). Ceci est illustré sur les coupes verticales à 1030 UTC (Fig. 4.18), où les ascendances participent à des pics de sursaturation à 0.8 % localement, favorisant la production de gouttelettes.

Il apparaît ainsi que l'approche par la sursaturation pronostique est la seule simulation à produire des champs microphysiques réalistes (nombre de gouttelettes, contenu en eau et sursaturation) sans modifier la concentration initiale des aérosols.

<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>**Figure 4.18** – Coupes verticales instantanées à Y = 500 m à 1030 UTC simulées par SPRO. (a) sursaturation (%) et (b) Concentration de gouttelettes ($cm^{-3}$).</figcaption></figure>

## 4.6 Conclusion

Dans ce chapitre, le cas de brouillard radiatif de la POI 1 de LANFEX, observé à Cardington la nuit du 24 au 25/11/2014, a été simulé en utilisant le modèle Méso-NH en configuration
LES idéalisée avec le schéma microphysique bulk à deux moments LIMA. Ce cas est caracté-
risé par une longue phase de formation et une lente transition vers la phase mature en fin de nuit.

Des simulations LES de ce cas avaient été précédemment effectuées par Boutle et al. [2018] et Poku et al. [2019]. En configuration tri-modale (concentration totale en CCN de 1102 cm⁻³), identique à la celle utilisée dans la LES de Boutle et al. [2018], la microphysique bulk de LIMA produit un brouillard caractérisé par une transition trop rapide vers un brouillard en phase mature, avec un nombre de gouttelettes et un contenu en eau trop importants. Un premier test de sensibilité a été effectué en diminuant artificiellement le nombre de CCN, avec seulement le mode d'accumulation à 100 cm⁻³. Cette configuration est similaire à celle de Poku et al. [2019], traduisant ainsi un problème, commun aux schémas à 2 moments basés sur l'ajustement à la saturation, de surestimation de la concentration de gouttelettes. Le cycle de vie du brouillard, comparé aux observations disponibles, apparaît alors comme étant plus réaliste lorsqu'il est initialisé avec une population d'aérosols fortement réduite qui, elle, n'est plus représentative de la réalité. Même si le maximum de sursaturation diagnostiqué reste surestimé, le contenu en eau du brouillard est maintenant limité par le nombre de CCN en capacité d'être activés.

Ainsi, des tests sur les paramétrisations de l'activation ont été effectués en considérant la po-
pulation réaliste tri-modale, selon Boutle et al. [2018], de l'environnement du site de Cardington.
Un premier test a conservé le diagnostic de sursaturation maximale, mais en y incluant l'impact
des gouttelettes déjà présentes pouvant capter la vapeur pour croître, ajoutant un puits pour la
sursaturation ambiante. Cet ajout modifie l'activation tant que les valeurs de Smax sont faibles,
c'est à dire pendant la phase de formation. Il retarde ainsi la transition vers la phase mature
d'environ 2 heures avec une diminution de la sursaturation calculée d'un facteur 2. En revanche,
lors du passage à la phase mature, l'initiation des structures ondulatoires conduit de nouveau à
une importante production de gouttelettes via la contribution de la vitesse verticale dans l'équa-
tion 2.13. Ainsi, une fois la phase mature du brouillard en place, l'impact de ce processus est
peu visible car les sursaturation maximales, bien que plus faibles dans dans REF, deviennent
supérieures à 0.1 %.

Enfin, le dernier test utilisant la sursaturation pronostique proposée par Thouron et al. [2012], et porté dans LIMA, montre des résultats très proches de ceux obtenus avec la configuration divisant artificiellement par 10 le nombre d'aérosols, et présente en plus des valeurs de sursaturation réalistes et un épaississement optique progressif du brouillard entre 05 et 10 UTC. La phase de dissipation en stratus montre également une augmentation réaliste du LWP associé à l'activité convective naissante. Il prouve ainsi la nécessité de remettre en cause le diagnostic de la sursaturation maximale pour des LES de brouillard, dans la continuité des travaux de Thouron et al. [2012] portant sur les nuages de couche-limite.
# Conclusions et Perspectives

Le brouillard est un phénomène difficilement prévisible par les modèles de prévision numérique du temps du fait des nombreuses interactions existantes entre les processus de surface, radiatifs, turbulents, dynamiques et microphysiques. En présence de relief, les conditions dynamiques locales se retrouvent alors modifiées : le refroidissement nocturne à la surface des pentes génère des accumulations d'air froid dans les vallées et des courants de drainage qui s'écoulent alors des vallées vers les plaines. Ces modifications des conditions thermodynamiques locales, fortement dépendantes de la géométrie des vallées, avaient précédemment été étudiées lors de la campagne COLPEX [Price et al., 2011] en zone de relief modéré : les collines du Shropshire, s'échelonnant sur des élévations de quelques centaines de mètres. La campagne de mesures LANFEX [Price et al., 2018] a ensuite permis de recueillir des observations de brouillard sur la même zone, montrant des conditions de brouillard très hétérogènes d'une vallée à une autre. Ainsi, une partie de cette thèse s'est focalisée sur la problématique du brouillard en terrain complexe afin de comprendre pourquoi, au sein d'une même masse d'air, de telles différences pouvaient exister sur de faibles distances.

Pour répondre à cette problématique, le cas de la POI 12 de LANFEX, durant la nuit du 1 au 2 octobre 2015 sur les collines du Shropshire, a été simulé en configuration réelle avec le modèle Méso-NH en utilisant la microphysique à 2 moments de LIMA, permettant une représentation pronostique de la concentration en gouttelettes nuageuses et en aérosols. Le choix de ce cas a été motivé par les observations de brouillard disponibles sur chaque site, montrant un brouillard hétérogène sur la zone, ainsi que par l'opportunité d'étudier deux évènements distincts séparés par le passage de stratocumulus en milieu de nuit.

La comparaison de la simulation avec des observations disponibles sur les sites principaux mis en place pendant LANFEX a permis de montrer qu'aux résolutions utilisées, 1 mètre sur la verticale et 100 mètres sur l'horizontale, le modèle est capable de produire les éléments dynamiques principaux liés au terrain complexe que sont les courants de drainage. Le brouillard simulé, en revanche, devenait rapidement épais contrairement aux observations. Comme indiqué dans Price et al. [2018], les conditions de grande échelle trop humides et un passage nuageux nocturne retardé ont favorisé un développement rapide sur une plus longue durée. Néanmoins, on retrouvait les différences sur les brouillards simulés entre les sites, en terme de contenus en eau et de conditions dynamiques et thermodynamiques. Ces différences, fréquemment rencontrées durant la campagne LANFEX, se caractérisent par des brouillards plus épais et de durée plus longues dans les vallées larges qu'étroites.

Une analyse par bilans d'eau nuageuse et de température a permis de distinguer l'influence des processus locaux (condensation et refroidissement radiatif) et des processus non-locaux (advection) permettant d'expliquer les différences entre le sites. Une méthode graphique utilisant les fonctions de distribution de probabilité pour les deux tendances liées à ces processus a per-
mis de mettre en évidence que la formation du premier évènement de brouillard dans la vallée large de Jay Barns était pilotée par les processus locaux. Les processus non-locaux étaient, eux, très variables du fait des nombreuses ouvertures de la vallée qui agit alors comme réceptacle pour différentes circulations. Dans les vallées étroites (Skyborry, Pentre et Whitcott), même si le brouillard était également piloté par les processus locaux pour ce premier évènement, les processus non-locaux au sein des courants de drainage limitaient cette formation locale et le brouillard se développait ainsi moins rapidement. Du fait d'une configuration topographique particulière, le brouillard revêtait un caractère advectif sur le site de mesures de Pentre, dans la vallée la plus étroite, en accord avec les observations de Price et al. [2018]. Cette vallée est caractérisée par la présence d'un bassin en amont, où se forme le brouillard ensuite advecté par le courant de drainage, et d'un resserrement au niveau de Pentre, qui renforce le drainage et y advecte le brouillard. Ces résultats viennent ainsi compléter l'étude de Arduini et al. [2017] sur ce type de configuration en quasi-bassin qui favorise une plage froide plus intense que le reste de la vallée. Cette plage froide voit la formation d'un brouillard plus épais que le reste de la vallée, en accord avec Chachere and Pu [2016]. Enfin, l'accélération du drainage au niveau du resserrement, identifiée par Zängl [2004] pour une vallée alpine, est ici favorable à au transport puis à l'évaporation du brouillard depuis le bassin amont.

Dans ces mêmes vallées étroites, la dissipation du brouillard sous les stratocumulus était aussi facilitée par la destruction non-locale perdurant, du fait d'un courant de drainage encore actif pendant l'heure suivant la formation de la couverture nuageuse. Au contraire, l'épais brouillard formé dans la vallée large ne se dissipait pas totalement du fait de processus non-locaux peu significatifs au même moment.

Pour le deuxième évènement, après le passage des stratocumulus, la vallée large voit sa production locale diminuer, à cause d'une advection chaude et dans une configuration dynamique différente de celle du premier évènement. A contrario, la destruction non-locale dans les vallées étroites est moins prononcée, voire s'inverse et favorise la production d'eau nuageuse. Le rétablissement du vent de vallée montant en matinée favorise la dissipation plus rapide dans les vallées étroites que dans la vallée large. Dans la vallée la plus étroite, on retrouve une opposition entre processus locaux et non-locaux similaire à ce qui est observé dans les deux vallées étroites lors du premier évènement, et la dissipation montre un caractère plus classique avec une diminution progressive de l'impact des processus locaux et non-locaux.

La présence de brouillard au sein des vallées modifie également la répartition du bilan de température en terme de processus locaux et non-locaux. Dans les vallées étroites, l'étude numérique de Vosper et al. [2014] sur un cas de COLPEX avait montré que les courants de drainage s'opposaient partiellement au refroidissement radiatif du fond de vallée par le maintien d'une advection positive de température sur les cinq premiers mètres. Les résultats montrés dans cette thèse suggèrent que, en présence de brouillard, cette advection chaude est présente sur toute la hauteur de la couche de brouillard et s'oppose en partie au refroidissement radiatif sommital, freinant la production d'eau nuageuse associée.
Ainsi, les résultats issus de l’analyse par bilans de processus du cas de brouillard dans la POI 12 montrent un cycle de vie du brouillard plus court dans les vallées étroites que dans la vallée large, en raison de processus non-locaux, liés aux régimes de vents de vallées descendants la nuit et montants en matinée, majoritairement défavorables à la formation et au maintien de l’eau nuageuse dans ces mêmes vallées. Néanmoins, une grande variabilité de ces processus a été trouvée entre les deux épisodes ainsi qu’entre les vallées.

Enfin, sur le cas de la POI 12, des tests de sensibilité préliminaires à la représentation de la microphysique ont été effectués à l'aide de LIMA et du schéma à 1 moment ICE3. L'apport du 2 moments est avéré, en terme de structure verticale et de cycle de vie du brouillard, lorsque l'impact radiatif de la concentration pronostique de gouttelettes nuageuses est pris en compte dans les simulations. Dans le cas contraire, seul le processus de sédimentation est impacté par la concentration pronostique dans LIMA, et les résultats obtenus montrent alors un brouillard très similaire à celui simulé par ICE3. Enfin, des tests sur la concentration initiale de CCN et leur nature avec LIMA ont suggéré que la microphysique avait moins d'impact sur le cycle de vie des brouillards simulés que les circulations tri-dimensionnelles induites par le relief. Ceci amène à nuancer les conclusion de précédentes études faites en configurations idéalisées en terrain plat et qui montraient une corrélation systématiquement positive entre les concentrations en CCN, le contenu en eau, la durée du cycle de vie et la hauteur de la couche de brouillard (Bott et al. [1990], Stolaki et al. [2015], Maalick et al. [2016]).

Bien que la POI 12 ait permis d'observer les conditions thermodynamiques et de brouillard propres à chaque vallée, elle n'a pas pu fournir d'observations microphysiques suffisantes. Afin d'évaluer les performances de LIMA sur un cas de brouillard dans la seconde partie de cette thèse, des simulations en configuration LES idéalisées ont été effectuées sur le cas de la POI 1 de LANFEX, autour du site de Cardington dans une région quasiment plane où l'influence des processus non-locaux a été jugée négligeable. Ces simulations font également partie d'un exercice d'inter-comparaison international en cours, du programme GASS.

Les simulations LES ont été initialisées avec une population tri-modale d'aérosols, considérée comme réaliste pour les environs peu pollués de Cardington [Boutle et al., 2018]. Avec l'utilisation du schéma LIMA, cette configuration a conduit à un brouillard modélisé devenant épais trop rapidement. La cause est le processus d'activation, utilisant un diagnostic de sursaturation maximal, et qui entraîne des sursaturations trop importantes et des concentrations en gouttelettes trop fortes par rapport à ce qui est classiquement observé dans le brouillard radiatif [Hammer et al., 2014; Mazoyer et al., 2019]. Ce défaut semble général aux schémas microphysiques à 2 moments basés sur l'ajustement à la saturation, Poku et al. [2019] présentant les mêmes défauts sur cette même POI.
Une diminution artificielle de nombre de CCN d'un facteur 10 a permis d'obtenir un cycle de vie du brouillard plus réaliste mais avec une population de CCN qui n'était plus représentative de la réalité. L'épaisseur optique et le contenu en eau devenaient en effet conformes aux observations, du fait d'une concentration de gouttelettes limitée par le nombre de CCN disponibles à l'activation. Cependant, les sursaturations maximales demeuraient trop élevées.

Des tests de sensibilité à cette paramétrisation de l'activation des CCN ont été effectués avec LIMA, en utilisant la population d'aérosols réaliste, en vue de corriger ce problème. Le premier test considérait une contribution supplémentaire au terme puits de l'équation d'évolution de la sursaturation utilisée pour le diagnostic de sursaturation maximale. Celle-ci représente la perte de vapeur d'eau en excès sur les gouttelettes formées aux pas de temps précédents et encore présentes au pas de temps du calcul du diagnostic. Ainsi, le passage à la phase mature est retardé de 2 h car l'activation est moindre lors de la phase de formation, du fait de valeurs de $S_{max}$ plus faibles. En revanche, l'initiation des structures ondulatoires marquant le passage à la phase mature entraîne de trop fortes concentrations en gouttelettes et l'impact est ensuite peu visible. En effet, bien que les valeurs de sursaturation soient diminuées, elles restent trop élevées lors de la phase mature pour diminuer le nombre de CCN activés, compte tenu de la forme du spectre d'activation.

Une approche pronostique de la sursaturation a alors été testée, qui supprime l'ajustement à la saturation selon la méthode de Thouron et al. [2012] adaptée à LIMA. Le cycle de vie du brouillard étudié est maintenant reproduit de façon réaliste et similaire à la simulation où la concentration de CCN avait été diminuée artificiellement, avec une longue phase de formation nocturne suivie par un développement en matinée. Pour la première fois, les valeurs de sursaturation atteintes sont beaucoup plus faibles, avec des valeurs maximales de 0.15% sous l'action du refroidissement radiatif pendant la phase de formation, soit des valeurs plus conformes à ce qui est classiquement observé [Hammer et al., 2014; Mazoyer et al., 2019] ou simulé avec des schémas bin [Boutle et al., 2018]. La dissipation en matinée est marquée par la formation d'ascendances au sein de la couche de brouillard responsables de pics de sursaturation, jusqu'à 0.5 %, entraînant des maxima locaux de concentrations en gouttelettes, en accord avec les observations sur Cardington. Ainsi, les pistes d'amélioration de la microphysique dans les simulations de brouillard ont été clairement établies.

## Perspectives

Cette thèse a permis de montrer que les processus locaux et non-locaux en terrain complexe se répartissaient différemment au sein de différentes vallées pour former des conditions de brouillards très hétérogènes entre des zones pourtant peu distantes.

La configuration numérique utilisée pour la POI 12 pourrait être appliquée aux autres POIs
de LANFEX s'étant déroulées sur le Shropshire (11 au total). Ceci permettrait de distinguer les éléments qui seraient spécifiques au cas étudié ici, et ceux qui seraient d'ordre plus général sur les processus clefs dans la formation du brouillard. Notamment, des simulations en cas réel de POIs s'étant déroulées sous différentes conditions de grande échelle, en terme de vitesse et de direction de vent ainsi que d'organisation des centres d'action, permettraient d'évaluer l'influence de ces conditions sur l'impact non-local des drainages dans le brouillard de vallée. Dans le cas de la POI 12, l'évolution des conditions de grande échelle pourrait expliquer les différences sur les impacts locaux et non-locaux entre les deux évènements. En effet, les circulations à fine échelle sont rarement découplées de la grande échelle et de nombreuses possibilité d'interactions dynamiques existent entre elles [Whiteman and Doran, 1993]. Pour la vallée de Jay Barns, cette généralisation aux autres cas de LANFEX permettrait de dresser un portrait plus large des configurations dynamiques d'une telle vallée connectée à de nombreuses autres vallées, et donc soumise à différents régimes de circulations.

Même si l'étude de la POI 12 a montré un rôle secondaire des processus microphysiques par rapports aux effets dynamiques et thermodynamiques, il serait intéressant de refaire cette simulation avec une initialisation des aérosols hétérogène ou bien issue d'analyses. Ainsi, il serait possible d'étudier les hétérogénéités des concentrations de CCN nées des circulations en terrain complexe et de voir comment celles-ci affectent les hétérogénéités sur les conditions de brouillard. A plus long terme, intégrer les interactions de la population pronostique de CCN avec le rayonnement pourrait aller dans le sens d'une meilleure représentation du cycle de vie du brouillard avec LIMA, à l'instar des travaux de Bott [1991] en configuration 1D.

Un autre moyen d'étudier la sensibilité aux processus en terrain complexe serait d'avoir recours à une approche idéalisée. Souvent privilégiée dans de nombreuses études sur la dynamique en terrain complexe, une telle approche est très peu documentée dans le cas du brouillard en vallées idéalisées. Ainsi, il serait également possible d'étudier l'influence des conditions dynamiques de l'atmosphère sus-jacente à la vallée [Doran, 1991] sur le brouillard qui peut s'y former. De même, l'étude de Vosper et al. [2013] sur le degré de découplage des conditions de vallée avec l'atmosphère de grande échelle pourrait être reprise en présence de brouillard dans le fond de vallée, afin d'étudier l'impact de la modification de la stabilité statique au sein de la plage froide en présence d'un brouillard en phase mature. Il serait également possible de tester des géométries de vallées de plus en plus complexes, avec notamment des resserrements locaux potentiellement favorables à des brouillards advectifs fins. Cela pourrait permettre de répondre à la question : « Existe-t-il un seuil critique sur le rétrécissement de la section de la vallée pour qu'il y ait formation locale dans le bassin amont puis transport en aval, comme dans la vallée de Pentre, plutôt qu'une formation locale le long de la vallée partiellement compensée par une destruction non-locale, comme dans celles de Skyborry et Whitcott ? », ou encore des réseaux de vallées connectées pour étudier l'impact des écoulements provenant des vallées tributaires. La prescription d'une dynamique de grande-échelle peu ou pas venteuse, simulant une atmosphère anticyclonique, permettrait de s'affranchir des interactions dynamiques entre la grande-échelle et l'atmosphère des vallées pour étudier l'impact isolé des circulations à fine
échelle sur le brouillard, comme cela a été fait dans Sabatier [2018]. De même, multiplier les tests microphysiques en configuration idéalisée de terrain complexe permettrait d'apporter des précisions sur l'importance relative de la concentration en CCN sur le cycle de vie du brouillard par rapport aux impacts dynamiques des circulations, et dégager les situations pour lesquelles la dynamique ou la microphysique est prépondérante sur ce cycle de vie.

Une descente d'échelle jusqu'à des résolutions métriques, typiques des LES, permettrait de reprendre l'approche graphique utilisant les PDF sur des périodes plus courtes et/ou des domaines plus petits. En effet, une telle approche statistique nécessite un nombre de points suffisamment grand pour être significative et, aux résolutions utilisées ici, cela contraint leur utilisation sur des zones suffisamment larges et des périodes suffisamment longues. Ainsi, l'emploi de LES sur certaines zones charnières, comme le resserrement local dans la vallée de Pentre (large d'une centaine de mètres seulement, aux limites de la résolution utilisée) ou encore les convergences de circulations entre vallées tributaires, et sur des périodes de transition, comme les changements de phase au cours du cycle de vie du brouillard, permettrait d'évaluer les contributions des différents processus sur les conditions de brouillard dans des zones où les interactions dynamiques et turbulentes sont plus complexes [Coulter et al., 1991; Zängl, 2004]. De plus, les résolutions horizontales utilisées sur la POI 12 ne permettent pas de résoudre les échelles inertielles de la turbulence associée aux circulations de vallées, qui sont plutôt de l'ordre de la dizaine de mètres [Cuxart, 2015], justifiant l'emploi des LES.

L'emploi de la sursaturation pronostique de Thouron et al. [2012] avec les simulations LES utilisant LIMA a montré une meilleure représentation du processus d'activation qui impacte tout le cycle de vie, mais nécessite des résolutions spatiales et temporelles fines. Une étude de sensibilité à la résolution du modèle pourrait être effectuée afin d'évaluer la résolution à partir de laquelle cette représentation pronostique de la sursaturation devient nécessaire pour améliorer le réalisme des propriétés microphysiques des brouillards, par rapport au diagnostic de sursaturation maximale. Cette approche par la sursaturation pronostique mène à un surcoût numérique du fait de la variable supplémentaire et du faible pas de temps, compliquant son utilisation en prévision opérationnelle. Une approche intermédiaire basée sur un diagnostic de la sursaturation (et non plus une sursaturation maximale, selon le schéma B proposé par Thouron et al. [2012]) pourrait constituer la solution pour le modèle opérationnel AROME, qu'il conviendrait d'évaluer avant l'intégration future de LIMA dans la chaîne opérationnelle. De telles modifications du schéma d'activation dans AROME doivent également être étudiées dans le cas de situations météorologiques différentes (fronts, convection, etc).

La mise en évidence du problème de la surestimation de l'activation avec le diagnostic de sursaturation maximal emmène également à se questionner sur les conclusions tirées des tests de sensibilités à la population de CCN lors de la POI 12, dans le chapitre 3. En effet, si $S_{max}$ est trop fort, on active une fraction importante des CCN quelque soit leur type, et la différence
sur les brouillards simulés est peu visible. Avec l'utilisation de ce diagnostic de sursaturation maximale, les différences sur les brouillards simulés proviennent alors principalement du nombre de CCN disponibles à l'activation, comme l'ont montré les tests sur la POI 1. Ainsi, la différence de 10% sur la fraction activée, pour le test entre les CCN sulfatés et organiques, pourrait être plus importante en considérant la sursaturation plutôt que la sursaturation maximale. De même, l'impact du type de CCN pourrait être plus visible lorsque la concentration de CCN est initialement moins importante.

Enfin, dans l'objectif de mieux documenter les hétérogénéités tri-dimensionnelles dans le brouillard, Météo-France va mener, à l'hiver prochain, la campagne SOFOG3D dans le sud-ouest de la France. La mise en place d'une instrumentation novatrice à haute résolution spatiale, comme les vols de drones instrumentés, les mesures par ballons captifs et les radars nuages, devrait permettre de recueillir un échantillonnage jamais égalé d'observations thermodynamiques et microphysiques. Situé dans la forêt des Landes, le domaine expérimental permettra également de mieux documenter les impacts des hétérogénéités de surface de type végétation et nature des surfaces. De plus, le positionnement de la zone d'étude à quelques dizaines de kilomètres de l'océan Atlantique offrira l'opportunité d'étudier l'influence de différentes masses d'air, composées de CCN de natures différentes, suivant l'orientation du flux (maritime d'ouest ou continental d'est). L'objectif majeur de SOFOG3D, d'un point de vue prévision opérationnelle, est égale-ment de pouvoir valider, sur un grand nombre de cas, les prévisions du modèle de PNT AROME utilisant le schéma microphysique LIMA. Les pistes d'amélioration de la microphysique proposés dans cette thèse constituent une première contribution.
Annexe A : Contribution à l'étude de
Price et al. [2018]
LANFEX

# A Field and Modeling Study to Improve Our Understanding and Forecasting of Radiation Fog

J. D. PRICE, S. LANE, I. A. BOUTLE, D. K. E. SMITH, T. BERGOT, C. LAC, L. DUCONGE, J. MCGREGOR, A. KERR-MUNSLOW, M. PICKERING, AND R. CLARK

A collaborative field and modeling study used a small system of valleys as a natural laboratory to study the formation and evolution of fog.

Atmospheric fog can have a high impact on human activity, particularly transport (Gultepe et al. 2007). Delays due to poor visibility can be extensive and costly. Agarwal et al. (2005) estimated that fog causes a decrease in vehicle speed of 6%–12% and a reduction in traffic capacity of 10%–12% on freeways in Iowa. Figures for the impact of fog on aviation presented by Robinson (1989) indicate that the cost to an airline of a single day of heavy fog at

a single airport was about $92,000 (U.S. dollars; about $200,000 when adjusted for inflation). It is likely that current costs are much higher because of the expansion of the aviation industry. To some extent the disruption from fog can be mitigated if events are correctly forecast by weather service providers, allowing suitable preparations to be put in place. According to Vautard et al. (2009), between 1980 and 2005 Europe experienced approximately 40 days per year with visibility <5 km. Given that their analysis was based on data taken at four times per day only (0300, 0900, 1500, and 2100 UTC), we expect this figure to be an underestimate. Thus, the frequency of occurrence is sufficient for fog to be a high forecast priority.

Despite a long history of fog research [Taylor (1917) is an early example], numerical weather prediction (NWP) models still require improvement to more accurately forecast fog (Tudor 2010; van der Velde et al. 2010; Steeneveld et al. 2015; Boutle et al. 2016). Other techniques including machine learning (Bartoková et al. 2015; Herman and Schumacher 2016), use of selected local observations (Haeffelin et al. 2016), use of stochastic physics (McCabe et al. 2016), and statistical methods (Román-Cascón et al. 2016; Menut et al. 2014) may be used to supplement deterministic NWP forecasts.

**AFFILIATIONS:** PRICE, LANE, BOUTLE, MCGREGOR, KERR-MUNSLOW, PICKERING, AND CLARK—Met Office, Exeter, United Kingdom; SMITH—Centre for Ocean and Atmospheric Sciences, School of Environmental Sciences, University of East Anglia, Norwich, United Kingdom; BERGOT, LAC, AND DUCONGE—CNRM, UMR3589, Météo-France, CNRS, Toulouse, France

**CORRESPONDING AUTHOR:** Jeremy D. Price, jeremy.price@metoffice.gov.uk

*The abstract for this article can be found in this issue, following the table of contents.*

DOI:10.1175/BAMS-D-16-0299.1

A supplement to this article is available online (10.1175/BAMS-D-16-0299.2)

In final form 8 March 2018

©2018 American Meteorological Society

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<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>FIG. 1. Showing the locations of the deployment sites in Shropshire (west) and Bedfordshire (east). The black squares indicate the extent of the high-resolution model domains used [333 (solid) and 100 m (dashed)]. (left) Subregions of the 100-m domain encompassing the observation sites. Shaded colors show elevation above MSL (m).</figcaption></figure>

Notwithstanding the difficulties in modeling fog, there remain gaps in our understanding of this phenomenon. For example, the initial formation of fog has been discussed previously, including by Rodhe (1962), Roach et al. (1976), Duynkerke (1999), Bergot (2013), Nakanishi (2000), and Zhou and Ferrier (2008). Some of these studies proposed different formation mechanisms. While most of these studies agree that very low levels of turbulence are required for radiation fog to form, Rodhe (1962) and Duynkerke (1999) proposed that increased levels of turbulence mixing nearly saturated masses of air at different temperatures are responsible.

Radiation fog can be defined as fog that forms principally as a result of radiative cooling at the surface and the air immediately above it. It therefore normally forms in a nocturnal stable boundary layer (SBL) and is initially thermally stable. In the United Kingdom it is a very common type of fog. The normal processes present in SBLs, such as drainage flows, are expected to influence the development of the radiation fog, but radiation is the root cause of the fog.

Once radiation fog has formed, its subsequent evolution is also of significant interest. For a site in southeast England, Price (2011) identified that when

radiation fog occurred, it developed into deep, optically thick fog (defined here as being opaque to thermal radiation in the 8-12-μm range) in approximately 50% of cases. The other 50% remained shallow, optically thin (i.e., transparent to thermal radiation in the 8-12-μm range), and often inhomogeneous. The latter often remained less than 50 m deep, whereas the former usually reached 100 m deep or more. While shallow, optically thin fog remained thermally stable, the deeper, optically thick fog normally developed a saturated adiabatic temperature profile (due to surface warming and fog-top cooling). This allowed more turbulence and weak convection to readily form. In this manuscript we define the term “shallow fog” to refer to shallow radiation fog that is optically thin and thermally stable and “deep fog” to refer to deeper optically thick fog with a saturated adiabatic temperature profile. Thus, shallow and deep fog are quite distinct. Shallow fog is usually not long lived (generally less than 8-10 h) and often dissipates during the morning (even in winter). Deep fog is normally more persistent and can last 24 h or more, with therefore much greater potential to cause disruption to human activity. Identifying whether fog is likely to remain shallow or become deep is clearly an important forecasting goal.
<table><caption>TABLE 1. Summary of equipment and measurements deployed at the various sites. An asterisk denotes a measurement was made for a limited period only. Variables include wind speed *U*, temperature *T*, relative humidity (RH), and pressure *P*. Radiation measurements consisted of separate upwelling and downwelling radiances for both shortwave (305 to 2,800 nm) and longwave (4.5 to 42 nm) radiation. Numbers indicate height of deployment (m).</caption><thead><tr><th rowspan="2">Measurement</th><th colspan="7">Main site</th></tr><tr><th>Cardington</th><th>Jaybarns</th><th>Skyborry</th><th>Pentre</th><th>Whitcott<br>Keysett</th><th>Springhill</th><th>Fog<br>monitor</th></tr></thead><tbody><tr><td>Flux measurement</td><td>2, 10, 25, 50</td><td>2, 10, 25, 50</td><td>2, 10, 25, 50</td><td>2, 16</td><td>2, 16</td><td>2, 10</td><td>No</td></tr><tr><td>Mean <i>T</i>, RH</td><td>1.2, 10, 25, 50</td><td>1.2, 10, 25, 50</td><td>1.2, 10, 25, 50</td><td>1.2, 16</td><td>1.2, 16</td><td>1.2, 10</td><td>1.2</td></tr><tr><td>Mean <i>U</i></td><td>2, 10, 25, 50</td><td>2, 10, 25, 50</td><td>2, 10, 25, 50</td><td>2, 16</td><td>2, 16</td><td>2, 10</td><td>2</td></tr><tr><td>Mean <i>P</i></td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Canopy <i>T</i>, RH</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td></tr><tr><td>Radiation (at 2 m)</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td></tr><tr><td>Subsurface <i>T</i>,<br>moisture, heat flux</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td></tr><tr><td>Visibility</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td></tr><tr><td>Rainfall</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Fog spectrometer</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td><td>Yes</td></tr><tr><td>Aerosol (0.1–10-μm<br>diameter)</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes*</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td></tr><tr><td>Doppler lidar</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes*</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td></tr><tr><td>Radiosonde</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td></tr><tr><td>Tethered balloon</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td></tr><tr><td>Microwave radiometer</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td></tr><tr><td>Infrared camera</td><td>Yes</td><td>No</td><td>Yes</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td></tr><tr><td>Dewmeter</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>Yes</td><td>No</td></tr><tr><td>Cloud radar</td><td>Yes</td><td>No</td><td>Yes</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td><td>No</td></tr></tbody></table>

However, uncertainties remain regarding the mechanisms and subtle interactions responsible for fog formation, growth, and development. For example, the relative importance of in situ development versus nonlocal advective development, along with the conditions that might favor either of these, is not yet clear. Advective effects have been observed to be important for fog development in a number of observational studies, including Guedalia and Bergot (1994), Ye et al. (2015), and Price et al. (2015), who observed the rapid spread of a fog layer caused by a gravity current at its edge.

Previous field studies investigating fog include Roach et al. (1976), who discuss early observations at Cardington, United Kingdom. Fitzjarrald and Lala (1989) discuss an experiment in the Hudson valley, Fuzzi et al. (1992) give an overview of the Po valley fog experiment in Italy, Gultepe et al. (2016) examined ice fog occurrence in a mountain valley environment, and Cuxart and Jiménez (2012) show results from a study in the Ebro valley, Spain. While all of these

studies provided valuable insight into the behavior of fog, precise details that govern its initial formation, and subsequent development of stable radiation fog into deeper adiabatic fog, remain elusive in the literature. The Local and Nonlocal Fog Experiment (LANFEX) field campaign was designed to address some of the outstanding questions relating to the formation, development, and dissipation of radiation fog, as discussed above, in both an observational and modeling context. The broad objectives are to

1) better understand the sensitivity of radiation fog formation to turbulence, humidity, and dew deposition;

2) better understand the factors affecting the vertical growth of radiation fogs and their potential to transition from stable shallow fog to deeper fog with a saturated adiabatic temperature profile;

3) better understand the relative importance of local and nonlocal processes (such as drainage currents) on radiation fog;
4) assess the current performance of both forecast and research models using bespoke quality observations; and

5) develop improved model parameterizations leading to more accurate forecasting of fog.

The experiment ran over an 18-month period, from September 2014 to March 2016, with over 300 instruments deployed at 18 sites in Shropshire and Bedfordshire, United Kingdom. A particular emphasis was to deploy a network of sites over a relatively

small region (~20–30 km) to assess high-resolution models. The campaign was a collaboration among the Met Office, Météo-France, and the Universities of East Anglia, Leeds, Manchester, and Hertfordshire. LANFEX is a development from the Cold-Air Pooling Experiment (COLPEX) campaign (see Price et al. 2011), which examined the dynamics of nocturnal cold pools in the same Shropshire region.

<table><caption>TABLE 2. Showing the main instrument sensors used for the LANFEX field trial.</caption><thead><tr><th>Measurement</th><th>Instrument</th><th>Uncertainty</th><th>Sampling/ logging frequency</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Wind speed and direction</td><td>Gill HS50 sonic anemometer</td><td>2°</td><td>10 Hz</td></tr><tr><td>Gill 2D WindSonic</td><td>3°</td><td>1 Hz/1 min</td></tr><tr><td>Radial wind speed</td><td>Halo Photonics Streamline lidar</td><td>0.2 m s<sup>-1</sup></td><td>~0.5–1 Hz</td></tr><tr><td>ww</td><td>Gill HS50</td><td>20%</td><td>10 Hz</td></tr><tr><td rowspan="6">Temperature</td><td>Vector Instruments T302</td><td>0.1°C</td><td>1 Hz/1 min</td></tr><tr><td>PRTs: PT100 IEC60751 “A”</td><td>0.1°C</td><td></td></tr><tr><td>Delta T (subsoil) ST1</td><td>0.2°C</td><td></td></tr><tr><td>Rotronics Hygroclip2</td><td>0.15°C</td><td></td></tr><tr><td>Vaisala RS 92 radiosonde</td><td>0.15°–0.5°C</td><td>0.5 Hz</td></tr><tr><td>Heitronics KT19 II, KT-15D IRTs</td><td>~1°C</td><td>1 Hz/1 min</td></tr><tr><td rowspan="4">Humidity</td><td>Vaisala HMP155 and HMP110</td><td>1%–2%</td><td>1 Hz/1 min</td></tr><tr><td>Rotronics Hygroclip2</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Vaisala RS92 radiosonde</td><td>2%–5%</td><td>0.5 Hz</td></tr><tr><td>LI-COR Li-7500A</td><td>~20%</td><td>10 Hz</td></tr><tr><td></td><td>Campbell Scientific KH-20</td><td>~20%</td><td>10 Hz</td></tr><tr><td>Pressure</td><td>Setra 270<br>Bosch BMP085</td><td>1 hPa</td><td>1 Hz/1 min</td></tr><tr><td>Soil heat flux</td><td>Hukseflux HFP01SC-10</td><td>~20%</td><td>1 Hz/1 min</td></tr><tr><td>Soil moisture</td><td>Delta T ML3</td><td>1%</td><td>1 Hz/1 min</td></tr><tr><td>Integrated liquid water path</td><td>Radiometrics WV100, TP3000</td><td>0.015 kg m<sup>-2</sup></td><td>Typical 0.1 Hz</td></tr><tr><td rowspan="3">Shortwave radiation</td><td>Kipp and Zonen</td><td></td><td></td></tr><tr><td>CM21, CMP21, CMP22</td><td>&lt;7 W m<sup>-2</sup></td><td></td></tr><tr><td>CMP3</td><td>&lt;15 W m<sup>-2</sup></td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Longwave radiation</td><td>Kipp and Zonen</td><td></td><td></td></tr><tr><td>CG4, CGR4</td><td>&lt;4 W m<sup>-2</sup></td><td>1 Hz/1 min</td></tr><tr><td>CGR3</td><td>&lt;15 W m<sup>-2</sup></td><td></td></tr><tr><td>Visibility</td><td>Belfort6230A<br>Biral VPF-7230<br>Campbell Scientific CS125</td><td>Typical 10%</td><td>1 Hz/1 min</td></tr><tr><td>Rainfall</td><td>Munroe tipping bucket, onset tipping bucket</td><td>~10%</td><td>Event driven, 0.2-mm tip</td></tr><tr><td rowspan="2">Cloud droplets</td><td>DMT CDP</td><td>~1-µm bin uncertainty</td><td>5–10 s</td></tr><tr><td>Fog-monitor CDP</td><td></td><td>30 s</td></tr></tbody></table>

## DESCRIPTION OF LANFEX SITES AND INSTRUMENTATION.

The field campaign was based in two regions of the United Kingdom: Bedfordshire in southeast England and Shropshire in western England. The former was centered at the Met Office’s U.K. research site at Cardington. Figure 1 shows both locations. Cardington (52°6′N, 0°25.5′W) is located in a wide, shallow valley characterized by a patchwork of mostly arable fields with low hedges (field size about 50 ha). The valley is approximately 10 km wide at this location and essentially flat across its width. The ground at the valley sides rises approximately 40 and 30 m (see Fig. 1), and the down-valley gradient is 1:375 or 0.15°. The rationale of using this site was that it represents a reasonably homogeneous landscape, representative of the region
with relatively shallow orography, and it offers the opportunity to study fog that may be dominated by in situ development rather than advection.

The Shropshire region (centered on 52°25.2′N, 3°6′W) was chosen for its network of valleys and small hills. These range in valley-to-hilltop heights of approximately 100–150 m and valley widths of 1–4 km. Land use is

mostly pasture with low hedges (field size about 10–20 ha) and some forestry. The rationale of choosing this area was to use the valley network as a natural laboratory. During overnight SBL conditions, each valley was expected to experience subtly different meteorological conditions that may have induced formation of fog at certain locations but not others. When studied over a suitable time scale (in this case, 18 months), a picture can be built wherein the more important meteorological processes leading to or affecting fog formation can be identified and quantified.

Figure 1 also shows the orography in the two regions and the locations of instrumented sites. Note that most of these sites are located in valley bottoms, as radiation fog usually forms in the SBLs that can develop there on calm, clear evenings. However, a few sites were located on hilltops, including one extensively instrumented site (Springhill), and these were intended to measure conditions over the valley tops as well as detecting whether fog development reached the hilltops. A full list of the approximately 300 sensors deployed is not given here, but we provide an overview of the site instrument deployments in Table 1. The characteristics of the main measurements are given in Table 2. The deployment included a suite of remote sensing equipment, the most useful of which to date have been the infrared (IR) camera (fog dynamics and temperature), microwave radiometer (integrated liquid water path), and Doppler lidar (SBL dynamics). Example data from the IR camera are presented below.

Two types of site were deployed: main sites and fog-monitor sites. Main sites were based around larger towers (either 10, 16, or 50 m), were extensively instrumented, and were capable of measuring the surface

energy balance. Fog-monitor sites were smaller weather stations based around a single 2.5-m mast (see below). Some sites were additionally equipped to allow for the release of radiosondes or operation of a tethered balloon. Flux measurements were based around Gill HS50 sonic anemometers and LI-COR LI-7500 or Campbell Scientific Krypton hygrometers.

Figure 2 shows valley profiles for the five main Shropshire sites, illustrating the different valley geometries and heights above mean sea level (MSL). Note that the aspect ratio of this plot (vertical to horizontal) is approximately 13:1, which greatly exaggerates the apparent gradient of the slopes. Vosper and Brown (2008) and Price et al. (2011) illustrated the effect of valley geometry on the formation of SBLs and thus radiation fog. Narrow, deep valleys tend to decouple from the overlying flow (such that there is minimal momentum or heat exchange between the two) early during the evening and hence can cool radiatively from an earlier time compared to a wider, more open valley. This may influence the onset of fog. These results were taken into consideration when selecting sites for LANFEX.

Some novel instrumentation was deployed during LANFEX, including a set of dewmeters. Dewfall can remove excess water vapor and supersaturation from the air mass next to the ground and thus inhibit fog formation. Additionally, deposition of fog droplets is an important process that not only directly influences visibility but can determine the fate of fog (Mazoyer et al. 2017) and is thus important to quantify. Price and Clark (2014) described an instrument to measure dew and fog droplet deposition, and several of these instruments were deployed during LANFEX. The devices work by measuring the weight of water

<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>FIG. 2. Topographic cross sections through the five main sites. The site locations are indicated by stars.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>FIG. 3. Two dewmeters with artificial canopies deployed at Cardington. The round canopies can be seen flush with the surrounding grass surface.</figcaption></figure>

deposited onto a canopy, which may be made of real or artificial grass (identical artificial canopies were used for LANFEX to aid comparison between sites). A typical deployment is shown in Fig. 3.

An element of the LANFEX campaign was to build and deploy a number of small weather stations (at fog-monitor sites) with two important capabilities, namely, the ability to measure light winds (using a Gill 2D sonic anemometer) and also to measure a fog droplet spectrum using a newly developed (prototype), inexpensive optical particle counter (with 28 bins from 0.8 to 40 µm). These devices proved effective at unambiguously identifying the presence of fog, although it remains to be established how well they captured quantitative microphysical information. Winds can be measured down to a few centimeters per second, allowing light SBL winds to be monitored.

The stations also measure basic mean meteorological parameters: temperature *T*, relative humidity (RH), and pressure *P*. The meteorological station was designed and built by the Met Office Cardington and the fog spectrometer

by the University of Hertfordshire. A deployment of a fog-monitor station is shown in Fig. 4.

Infrared (IR) cameras were deployed during the COLPEX campaign (Price et al. 2011) and found to provide useful information on local variations in canopy (i.e., surface) temperature throughout the night. During LANFEX, IR cameras were deployed at Cardington and Skyborry, United Kingdom, to observe the development of the SBL and fog. These sites were chosen to contrast the significantly

different orography at each location. The camera at Cardington operated continuously, while that at Skyborry was deployed during intensive observation periods (IOPs; see below). The cameras were manufactured by FLIR Systems and are sensitive in the 8-12-µm region. An example still image of a nighttime fog case is shown in Fig. 5, but the real power of these devices is to create overnight video sequences of fog evolution (we took one image per minute to do this). In this way, the evolution of the SBL and dynamics of the fog often become very

<figure><img src="image_68.png" /><figcaption>FIG. 4. The fog-monitor deployment at Vron Ridge in Shropshire. The sheep hurdles are to protect the equipment from livestock.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_69.png" /><figcaption>FIG. 5. A layer of fog sits in the valley over the Skyborry site as seen with a thermal infrared camera. The temperature scale on the right is in degrees Celsius.</figcaption></figure>

apparent, with gravity waves and “sloshing” of the air within a valley clearly visible. Importantly, it is possible in some instances to see clearly whether a fog forms and develops in situ or whether advective effects dominate. An example video file of a night time fog at Skyborry is available as supplemental material to this paper (https://doi.org/10.1175/BAMS-D-16-0299.2).

Most measurements were collected continuously, and, where possible, equipment deployed in Shropshire was monitored from Cardington via satellite link to check correct operation. Regular visits were carried out (at least once per month) to perform a full equipment check and visual inspection at each site. At certain times throughout the campaign, IOPs were conducted, during which extra measurements were collected via a tethered balloon, radiosondes, and an infrared camera. In Shropshire, a small tethered balloon (21 m³) carried the same type of droplet probe fitted to the fog-monitor stations (attached to the tether cable). At Cardington, a much larger balloon (51 m³) was flown that carried a Droplet Measurement Technologies (DMT) cloud droplet probe (CDP). The IOP periods were chosen because

fog was expected at these times. However, we also conducted some IOPs in clear SBL cases (i.e., no fog or significant cloud present) to make comparisons with the foggy cases.

**DATA AVAILABILITY AND IOPS.** Instrument calibrations and intercomparisons were performed at Cardington before and after the field deployment to ensure that the quality of collected data could be verified. A record of data availability was kept that revealed that instruments produced good data for 75%-97% of possible instances, with most instruments producing 80%-90% of possible data. During the deployment, 19 IOPs were conducted (numbered 1 to 19). Of these, 12 cases experienced some fog (defined when measured visibility < 1 km for at least 30 min) and 7 were clear-sky cases. None experienced snow cover, but several experienced air frosts. IOPs ranged in scale, with some featuring the release of just one or two radiosondes from a single site and others featuring 10-20 radiosondes released over a night (at two sites) with the infrared camera and tethered balloon system also deployed. Some foggy periods occurred when no IOPs were conducted.
POWERING A FOG-MONITOR SITE

Fog-monitor sites are autonomous and powered by solar panels and batteries. The power management of these devices was a particular challenge during the rather dark and cloudy winters experienced. Stations were designed to shut down power-hungry applications, such as the fog spectrometer, when power was low. In addition, fog spectrometers were only switched on when RH was greater than 96% and switched off when it decreased below 94%, to save power. Using this technique, data availability was kept above 87%.

INITIAL ANALYSIS OF FOG OBSERVATIONS. Initial statistics for the Shropshire sites have been gathered and can be compared with those from Cardington, for which fog morphology and statistics of fog are already well defined (Price 2011). During LANFEX, 27 cases of fog were identified over the Shropshire region; these cases were defined as those that formed overnight in initially clear-sky conditions and lasted at least 30 min at one or more sites. Table 3 shows some basic comparisons between the Shropshire sites, including which sites experienced the most fog and dense fog (visibility < 200 m). Jaybarns and Skyborry were the foggiest sites, but Jaybarns developed the densest fog by a significant margin. Recall that Jaybarns lies within the widest, most open valley. A preliminary analysis of temperature (not shown) indicates that, consistent with the findings of Vosper

and Brown (2008), the temperature in the narrower valleys sometimes falls more quickly than the wider valleys during clear, calm evenings. One conclusion from our findings so far is that this more rapid cooling does not bias the narrower valley sites to being foggier; in fact, we have found the opposite. We also noted that when Jaybarns did cool more slowly during the evening SBL period, it was usually observed to continue cooling for longer into the night, and, in many cases, by 0200–0400 UTC, it was often then the coldest site.

Note that some occurrences of fog at the hilltop site Springhill could be due to the formation of low nocturnal stratus cloud, which then intersects the hill (this was observed on numerous occasions). However, note also that the occurrence of

nocturnal stratus and stratocumulus clouds on clear nights was observed for some of the IOPs and was seen to inhibit the formation or persistence of fog in the valleys. This was observed for a brief period during IOP 12, presented below (Fig. 6).

Of the 27 fog cases identified, deep fog was observed to develop from shallow stable radiation fog in approximately 50% of cases. This figure is the same as that found for Cardington, Bedfordshire. It would seem, therefore, that the larger scale of the orography in Shropshire, compared to Cardington, had little influence on whether fog develops into a deep fog. However, since there are also small hills (approximately a few tens of meters in height) surrounding the Cardington site, we cannot conclude that orography is not important to the development of deep radiation fog. The time at which deep fog developed varied among sites, occurring first at Skyborry (average time ~0400 UTC) and last at Jaybarns (~0520 UTC). Other factors, such as the local vertical humidity gradient, may be important in controlling the vertical growth of fog, but further study is required to verify this.

If, at the first occurrence of fog, the temperature profile within the fog is saturated adiabatic (and thus is deep fog), this may be an indication that it has not developed in situ but was of nonlocal origin and advected over the site. This is because we expect in situ formation of radiation fog to occur in an SBL and therefore be thermally stable. Some fog observed

<table><caption>TABLE 3. Frequency of occurrence of fog at the Shropshire sites for 23 cases, when data were available at all sites for each case. Columns 1–5 describe the number of instances where the site formed fog first, second, etc. The “none” column is when fog did not form at that site but did for at least one of the others. The “only site” column is when that site was the only one that experienced fog for a given period.</caption><thead><tr><th></th><th>1</th><th>2</th><th>3</th><th>4</th><th>5</th><th>None</th><th>Only site</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="8"><strong>Site visibility &lt; 1 km</strong></td></tr><tr><td>Jaybarns</td><td>11</td><td>6</td><td>4</td><td>0</td><td>0</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>Skyborry</td><td>8</td><td>10</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>3</td><td>2</td></tr><tr><td>Pentre</td><td>1</td><td>0</td><td>4</td><td>4</td><td>2</td><td>12</td><td>0</td></tr><tr><td>Springhill</td><td>2</td><td>1</td><td>5</td><td>1</td><td>0</td><td>14</td><td>0</td></tr><tr><td>Whitcott Keysett</td><td>2</td><td>1</td><td>3</td><td>4</td><td>2</td><td>11</td><td>0</td></tr><tr><td colspan="8"><strong>Visibility &lt; 200 m</strong></td></tr><tr><td>Jaybarns</td><td>11</td><td>5</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>7</td><td>5</td></tr><tr><td>Skyborry</td><td>5</td><td>4</td><td>3</td><td>0</td><td>1</td><td>10</td><td>1</td></tr><tr><td>Pentre</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>3</td><td>0</td><td>19</td><td>0</td></tr><tr><td>Springhill</td><td>2</td><td>2</td><td>2</td><td>0</td><td>0</td><td>17</td><td>0</td></tr><tr><td>Whitcott Keysett</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>1</td><td>0</td><td>18</td><td>0</td></tr></tbody></table>
during LANFEX fell into
this category and was either
deep from onset or very
quickly became deep (with-
in 1 h). The rapid transition
from a stable to a saturated
adiabatic temperature pro-
file can be expected when
a deep fog layer propa-
gates into a clear stable
region and mixes with it.
Since the fog layer will cool
radiatively more quickly
than clear adjacent air, it
may form a gravity cur-
rent and flow into the clear
region (Price et al. 2015).
The analysis indicates that
these advecting deep fog
events were relatively rare
in the Shropshire region
but were more common at
Pentre than elsewhere. Of

the 10 fog events at Pentre, half were advecting deep fog. The only other site to experience advecting deep fog was Springhill, with one incidence. Studying the movement of fog throughout the Shropshire valleys will form an important element of future work.

Although a full discussion of the effects of turbu-
lence falls outside the scope of this article, we briefly
present some data to illustrate our initial findings.
As discussed, most authorities agree that turbulence
levels must be sufficiently low for the initial forma-
tion of radiation fog. The LANFEX database has the
capability to offer guidance on the magnitude of
turbulence under which fog may form. As an example,
Fig. 6 shows vertical velocity variance (ww) measured
at 2 m above ground at some of the main sites during
IOP 12 (1–2 October 2015). We have chosen ww since
it relates to the vertical transport of heat and humid-
ity that will directly affect fog formation. IOP 12 was
conducted in Shropshire during a persistent surface
anticyclonic period that lasted several days. The
boundary layer was relatively moist with high RH.
Winds were light all night, with clear skies, except for
a cloudy interlude of low stratocumulus for approxi-
mately 2 h part way through the night. Fog formed
before and after this interlude at some of the sites. We
can see the expected decrease in turbulence during
the evening and overnight and also that Springhill,
the hilltop site, remained more turbulent than the val-
ley sites (though turbulence there did drop to almost
the same levels as in the valleys between 0300 and

0615 UTC). Note that in each case of fog formation,
ww at 2 m was at or below the value of 0.005 m² s⁻².
Future presentation of further analysis will confirm
whether this result is typical.

In contrast to measurements at Jaybarns and
Skyborry, note in Fig. 6 that when fog appeared at
Pentre, it was accompanied by a very rapid increase
in turbulence (at the same time the temperature pro-
file changed from stable to approximately saturated
adiabatic). This is an example of an established deep
and more turbulent fog advecting over the site. This
fog probably started out life as a thermally stable,
shallow radiation fog, deepened and developed a
saturated adiabatic temperature profile, and then
propagated into adjacent clear regions as a gravity
current (Price et al. 2015). IR video clips (e.g., see
the supplementary video taken at Skyborry) would
appear to support the theory that this can occur in
the Shropshire valleys. However, further analysis is
required to confirm this. Note that during the cloudy
interlude, turbulence remained weak at all valley
sites (the boundary layer remained stable), but fog
dissipated because of warming.

**MODELING.** A key aim of LANFEX is to improve
the skill of NWP fog forecasts, and therefore the
modeling activities are integral to achieving this. The
way the observations discussed above will be utilized
to do this can be broadly classified into two themes:
1) Improve the physical parameterizations used in

<figure><img src="image_70.png" /><figcaption>FIG. 6. Evolution of ww at some Shropshire sites for IOP 12 (1 Oct 2015). Note the turbulent threshold of 0.005 m² s⁻² and the dashed vertical lines, which delineate when fog was present.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_71.png" /><figcaption>FIG. 7. Surface visibility at 0600 UTC (colored) and orography height (contoured) from IOP 12 showing (a) UM and (b) Meso-NH. Colored dots show the observations.</figcaption></figure>

NWP models—microphysics, turbulence, cloud macrophysics, land surface, radiation, and aerosol representation are all key to producing correct fog forecasts, and improvements to any of these will be beneficial

2) Understand and evaluate the sub-kilometer-scale models that are starting to be used for NWP forecasts and will form the next generation of NWP models as computational resources grow—for

example, the London Model (Boutle et al. 2016) or Delhi Model (Jayakumar et al. 2018)

The first of these themes is a traditional aim of any field campaign, but some of the new instrumentation deployed during LANFEX, such as the dewmeters discussed above, should help to provide additional constraints on model parameterizations not previously available. The second theme is a distinct feature of the LANFEX design, instrumenting a range of nearby sites within the domain of a ~100-m-grid-length NWP model to evaluate the local-scale variability of fog and its representation in the model. This is something that has not been looked at by previous fog campaigns (e.g., Gultepe et al. 2009, 2016), which focused primarily on kilometer-scale NWP models.

Here, we present a comparison of IOP 12 as simulated by two models—the operational Met Office Unified Model (UM) and research model Meso-NH, which contains identical physics to the French operational Application of Research to Operations at Mesoscale (AROME) model. Both models use a grid length of 100 m over domains similar to those

presented in Fig. 1. The UM is initialized from its own analysis (at 1.5-km grid length) at 1200 UTC and uses a similar scientific configuration to that used in previous studies of fog and complex terrain (Vosper et al. 2013; Boutle et al. 2017). Meso-NH (Lac et al. 2018) is initialized from the 1.3-km AROME analysis (Seity et al. 2011), with an intermediate nest at 500-m grid length also being used and the 100-m domain not being initialized until 1800 UTC. Both models contain similar
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<figure><img src="image_73.png" /></figure>

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**FIG. 8.** Time-height plots showing model results and observations for the (left) Jaybarns and (right) Pentre sites for IOP 12. (a),(b) Ceilometer data, (c),(d) time-height plots of UM condensed water content, and (e),(f) time-height plots of Meso-NH condensed water content. Note that the ceilometers cannot see below 30-m height.

physical parameterizations, including a 3D turbulence representation, interactive land surface parameterizations, a subgrid cloud condensation scheme to allow partial cloudiness of a grid box, and a single-moment microphysics scheme including droplet sedimentation. The key differences come from the vertical resolution, which is much higher in Meso-NH (148 levels below 1,400 m, compared with 43 in the UM); the inclusion of droplet deposition processes in Meso-NH (von

Glasow and Bott 1999; Mazoyer et al. 2017) but not the UM; and the inclusion of a single-species prognostic aerosol in the UM (Clark et al. 2008), used to represent aerosol-cloud interactions, compared to a fixed cloud droplet number concentration in Meso-NH.

Figure 7 shows the predicted visibility fields at 0600 UTC from each model. The fog is well constrained to the valley systems in both models, with hilltops (such as Springhill) remaining correctly fog
<figure><img src="image_78.png" /><figcaption>FIG. 9. Time series plots showing model results and observations for (left) Jaybarns and (right) Pentre: (a),(b) temperature at screen level (1.2 m), (c),(d) relative humidity at screen level, and (e),(f) downwelling longwave radiation at 2-m level. The black line denotes observations, and the blue and red lines denote model simulations from the UM and Meso-NH, respectively.</figcaption></figure>

free. However, there are interesting differences between the models. At Jaybarns, where both models are predicting low visibility, the UM values (<100 m) appear in better agreement with the observations

than the Meso-NH values (~200 m). The method of predicting the visibility differs between the models, being a simple function of water content in Meso-NH (Kunkel 1984) compared with a more complicated
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<figure><img src="image_80.png" /></figure>

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<figure><img src="image_82.png" /><figcaption>FIG. 10. Time series plots of (a),(b) wind speed and (c),(d) direction from (left) Jaybarns and (right) Pentre, showing observations (black line) and model simulations from the UM (blue line) and Meso-NH (red line).</figcaption></figure>

treatment based on aerosol and water content in the UM (Clark et al. 2008). Since many weather service customers, particularly in the aviation sector, require increasingly accurate forecasts of visual range, rather than just “fog” or “no fog,” it is intended that the LANFEX dataset can help improve model parameterizations of visibility, answering questions such as what level of complexity is required in the aerosol model for accurate visibility prediction.

Figure 7 also shows differences in the location of the fog, with the narrow valleys near Pentre and Skyborry containing lower visibility in the UM than Meso-NH, seemingly in better agreement with the observations. We therefore compare and contrast the model behavior in the wide valley of Jaybarns with the narrow valley of Pentre (see Fig. 2 for the cross sections). Figure 8 presents time-height plots of the cloud/fog water content observed by a ceilometer and simulated by the models. At Jaybarns, Meso-NH is clearly superior with the timing of fog onset (around

2300 UTC); however, the fog that develops is quickly too deep. A notable early result of LANFEX, presented in Boutle et al. (2017), is that the overly quick development of fog like this, which is common in numerical models (e.g., also see Maronga and Bosveld 2017), can be the result of poor representation of aerosol–fog interactions. Figure 9e demonstrates that the downwelling longwave radiation (proportional to the fog optical thickness) is considerably too high in Meso-NH during this early fog period, and the increase seen is instant after fog onset (rather than gradual, as expected when a fog layer gradually deepens), which is consistent with the conclusions of Boutle et al. (2017). In this case, the overdevelopment could also be linked to the overestimation of near-surface humidity prior to the onset of fog (Fig. 9c), motivating further study of the dewmeter observations or the overlying stratus cloud (at 600-m altitude; Fig. 8a), which arrives 2 h late in the Meso-NH model. This cloud caused a temporary dissipation of fog (Fig. 6),
and it is possible that by arriving late in the model, it allowed the fog too much time to develop and also meant that the fog did not dissipate completely in the model when the cloud was present. The simulation of this overlying stratus is also clearly superior in Meso-NH compared to the UM. This illustrates a point noted previously (Hughes et al. 2015; Boutle et al. 2016) that model simulations are very sensitive to the macroscale parameterization of cloud cover, even at the 100-m scale where most models assume that cloud cover is all or nothing. As fog forecasts are so sensitive to this behavior, future LANFEX work will aim to develop cloud parameterizations for the 100 m⁻¹ km grid scale.

Figure 8 shows that the UM by contrast does not develop fog until 0500 UTC, which is considerably late at Jaybarns. Figure 9a shows that this is likely to be because the near-surface temperature is approximately 6 K too warm by 0000 UTC, in contrast to Meso-NH, which has a very good representation of the temperature evolution prior to the stratus cloud arriving. The dynamics of the valley flows (Fig. 10) appear well represented in both models, although the sudden drop in temperature coincident with the drop in wind speed to <1 m s⁻¹ in the observations and the Meso-NH model is not apparent in the UM. This drop in temperature is likely to be due to the cessation of turbulence, suggesting that either the turbulence parameterization is too active in the UM [see Holtslag et al. (2013) for a recent review of problems with stable boundary layer turbulence in NWP models] or the vertical resolution cannot accurately represent the enhanced near-surface cooling [e.g., similar to the discussion in Vosper et al. (2013)]. The excess temperature in the UM is certainly a key reason for the delayed fog onset, but improvements to this must be coupled with improvements to the fog microphysics to prevent the overdevelopment of fog such as that shown in Meso-NH.

Finally, we consider the narrow valley of Pentre. Here, there is a very clear shift in wind direction, from easterly to westerly at 1800 UTC (Fig. 10d), as the onset of a downslope drainage flow commences. The UM is able to clearly reproduce this shift in wind direction, despite the simulated upslope flow during the daytime being too strong. Meso-NH also reproduces the direction change well, although ~2 h too late in conjunction with the near-surface temperature drop. A similar model run where the 100-m model was initialized 5 h earlier (at 1300 UTC) gave a similar result, indicating that the initialization time was not responsible for the late forecast of wind change. Since the Meso-NH forecast the onset of drainage flows at

the other three valley sites well, the result at Pentre is likely to be a local effect. The result highlights the challenges of forecasting boundary layer flow in regions of heterogeneous terrain.

**SUMMARY AND OUTLOOK.** We have described the LANFEX field and modeling campaign to study radiation fog formation and evolution. A principal goal was to use a region of small hills as a natural laboratory, comparing and contrasting subtly different meteorological conditions in different valleys and deducing any effects these differences have on fog formation.

We have found that when fog transitions from shallow stable layers to deep fog, the magnitude of the surrounding orography does not appear to play a role, since we observed the same proportion of transitions to adiabatic fog in two regions of significantly differing orography: the Cardington site is flatter and more homogeneous than Shropshire. However, since shallow orography is present at Cardington, we cannot conclude that orography does not play a role in the vertical growth of fog. Further work is required to examine this, and data from very flat, open sites may prove useful in this respect.

There is also some evidence to suggest that where higher cooling rates were present during the evening (generally seen in the steeper narrower valleys), fog was no more likely to form as a result. In fact, in Shropshire the location with the greatest occurrence of fog (Jaybarns) was the widest and shallowest valley and sometimes experienced a slower cooling rate. Despite this, temperatures there would “catch up” with those in the narrower valleys, usually sometime after midnight, when it often became the coolest site, and persistent fog would often form. In this respect, it may be significant that Jaybarns was the lowest-lying site (Fig. 2) so that on a clear night it can be expected to be where the coldest air eventually accumulates and therefore experiences a higher occurrence of fog.

Observations of turbulence [vertical velocity variance (ww)] have been conducted for LANFEX data. Forming a better understanding of how turbulence affects the fluxes of heat and moisture, as well as the relationship between dew deposition and fog formation, is a central aim of LANFEX. A question arising from the analysis so far is whether a general turbulence threshold exists above which radiation fog will not form. Future presentation of results will address these issues and provide a fuller analysis of LANFEX turbulence observations [a report detailing the relationship between turbulence, humidity, dew deposition, and fog formation is given in Price