Vertically pointing radar observations combining multiple frequencies and Doppler measurements have been recently shown to contain valuable information about ice particle growth processes, such as aggregation and riming. In this study, we use a two‐months X, Ka, W‐Band Doppler radar dataset of midlatitude winter clouds to infer statistical growth signatures of ice and snow particles. The observational statistics are compared to forward‐simulated radar moments based on simulations of the campaign time period with a high‐resolution version of the ICON model and a two‐moment microphysical scheme. The statistical comparison shows very good agreement of the simulated vertical structure of radar reflectivity and surface precipitation rate. The dual‐wavelength ratios, which are closely related to the mean particle size, also show consistently a major increase at temperatures higher than –15 °C. However, at temperatures higher than –7 °C, ICON increasingly overestimates the mean particle size. The statistics of mean Doppler velocities also reveal that the model overestimates the terminal velocity of snow particles, especially at larger sizes. We discuss possible reasons for the identified discrepancies, such as an unrealistic temperature dependence of the sticking efficiency or the non‐saturation of terminal velocities at larger sizes caused by the implemented power law relations. Our study demonstrates examples of the importance of combining various radar techniques for identifying issues in simulated microphysical processes, which can otherwise be hidden due to compensating errors.

中文翻译：

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利用多频多普勒云雷达观测资料评估ICON中的冰粒生长

结合多种频率和多普勒测量结果的垂直指向雷达观测数据最近已显示出包含有关冰粒生长过程的有价值信息，例如聚集和边缘化。在这项研究中，我们使用两个月的中纬度冬季云的X，Ka，W-B多普勒雷达数据集来推断冰雪颗粒的统计增长特征。基于运动时间段的模拟，使用高分辨率版本的ICON模型和两步微物理方案，将观测统计数据与正向模拟的雷达矩进行比较。统计比较表明，雷达反射率和表面降水率的模拟垂直结构非常吻合。与平均粒径密切相关的双波长比，在高于–15°C的温度下也始终显示出大幅增加。但是，在高于–7°C的温度下，ICON越来越高估了平均粒径。平均多普勒速度的统计数据还表明，该模型高估了雪粒子的终极速度，尤其是在较大尺寸的情况下。我们讨论了已识别出的差异的可能原因，例如，由于实施的幂律关系引起的粘着效率的不实际温度依赖性或较大速度下的终端速度不饱和。我们的研究表明了结合各种雷达技术来识别模拟微物理过程中问题的重要性的示例，否则这些问题可能由于补偿误差而被隐藏。在高于–7°C的温度下，ICON越来越高估了平均粒径。平均多普勒速度的统计数据还表明，该模型高估了雪粒子的最终速度，尤其是在较大尺寸的情况下。我们讨论了已识别出的差异的可能原因，例如，由于实施的幂律关系导致的粘着效率的不实际温度依赖性或较大速度下的终端速度不饱和。我们的研究表明了结合各种雷达技术来识别模拟微物理过程中问题的重要性的示例，否则这些问题可能由于补偿误差而被隐藏。在高于–7°C的温度下，ICON越来越高估了平均粒径。平均多普勒速度的统计数据还表明，该模型高估了雪粒子的终极速度，尤其是在较大尺寸的情况下。我们讨论了已识别出的差异的可能原因，例如，由于实施的幂律关系导致的粘着效率的不实际温度依赖性或较大速度下的终端速度不饱和。我们的研究表明了结合各种雷达技术来识别模拟微物理过程中问题的重要性的示例，否则这些问题可能由于补偿误差而被隐藏。平均多普勒速度的统计数据还表明，该模型高估了雪粒子的终极速度，尤其是在较大尺寸的情况下。我们讨论了已识别出的差异的可能原因，例如，由于实施的幂律关系导致的粘着效率的不实际温度依赖性或较大速度下的终端速度不饱和。我们的研究表明了结合各种雷达技术来识别模拟微物理过程中问题的重要性的示例，否则这些问题可能由于补偿误差而被隐藏。平均多普勒速度的统计数据还表明，该模型高估了雪粒子的终极速度，尤其是在较大尺寸的情况下。我们讨论了已识别出的差异的可能原因，例如，由于实施的幂律关系导致的粘着效率的不实际温度依赖性或较大速度下的终端速度不饱和。我们的研究表明了结合各种雷达技术来识别模拟微物理过程中问题的重要性的示例，否则这些问题可能由于补偿误差而被隐藏。例如，由于实施的幂律关系导致粘着效率的不实际温度依赖性或较大速度下的终端速度不饱和。我们的研究表明了结合各种雷达技术来识别模拟微物理过程中问题的重要性的示例，否则这些问题可能由于补偿误差而被隐藏。例如，由于实施的幂律关系导致粘着效率的不实际温度依赖性或较大速度下的终端速度不饱和。我们的研究表明了结合各种雷达技术来识别模拟微物理过程中问题的重要性的示例，否则这些问题可能由于补偿误差而被隐藏。