PACE's Instruments Reveal a New Dimension of Atmospheric Information

Narration: Ryan Fitzgibbons

Transcript:

00;00;05;01 - 00;00;06;01

If we were to see the

00;00;06;01 - 00;00;08;14

world with polarization-sensitive eyes,

00;00;09;02 - 00;00;10;19

the sky would not be blue.

00;00;11;18 - 00;00;13;02

Grass would look gray.

00;00;13;11 - 00;00;16;11

There would be all sorts of strange things that would be happening.

00;00;16;18 - 00;00;18;16

What we reveal about

00;00;18;16 - 00;00;20;24

the environment with polarization

00;00;20;24 - 00;00;23;04

is really kind of another dimension of information.

00;00;25;02 - 00;00;28;20

The PACE mission holds the keys to unlock that dimension

00;00;28;20 - 00;00;30;27

with two toaster-sized instruments

00;00;30;27 - 00;00;32;24

called polarimeters,

00;00;32;27 - 00;00;36;21

and polarimeters like these measure the polarization of sunlight.

00;00;36;23 - 00;00;41;09

Generally, sunlight has a combination of different directions.

00;00;41;09 - 00;00;46;13

Polarization is some preference for an oscillation direction.

00;00;46;25 - 00;00;49;12

The ability to detect the specific direction

00;00;49;12 - 00;00;52;02

sunlight reflects back to PACE’s instruments

00;00;52;02 - 00;00;53;15

will give us more information

00;00;53;15 - 00;00;57;18

about clouds and tiny atmospheric particles called aerosols.

00;00;58;03 - 00;01;01;27

The aerosols are really important to human health,

00;01;01;29 - 00;01;05;04

so that's why we need to really quantify what is out there,

00;01;05;04 - 00;01;08;12

like what type of aerosols there are and where they come from.

00;01;08;25 - 00;01;12;11

Various interactions with light in the environment,

00;01;12;11 - 00;01;17;20

scattering events off of particles or surfaces can impose some preference

00;01;17;20 - 00;01;22;11

in the light that they reflect in terms of the polarization nature.

00;01;23;15 - 00;01;24;21

The two multi-angle

00;01;24;21 - 00;01;27;05

polarimeters were built by NASA's partners

00;01;27;05 - 00;01;29;00

both here and abroad.

00;01;29;04 - 00;01;32;00

The Hyper-Angular Rainbow Polarimeter #2,

00;01;32;00 - 00;01;33;04

or HARP2,

00;01;33;04 - 00;01;34;29

will measure atmospheric particles

00;01;34;29 - 00;01;36;21

in one of its spectral channels

00;01;36;21 - 00;01;38;22

in up to 60 viewing angles.

00;01;39;05 - 00;01;40;23

Why so many angles?

00;01;40;27 - 00;01;43;04

This is like a camera, like any other kind of camera.

00;01;43;04 - 00;01;45;26

But instead of taking a picture at

00;01;45;26 - 00;01;48;19

one particular geometry of what

00;01;48;19 - 00;01;50;10

we would understand as light,

00;01;50;10 - 00;01;53;04

it's looking at a scene from different angles.

00;01;53;06 - 00;01;55;22

We will move the different angles

00;01;55;22 - 00;01;58;06

to the one single location,

00;01;58;06 - 00;01;58;26

and in that way

00;01;58;26 - 00;02;02;17

we will collect the information at all the different angles.

00;02;02;23 - 00;02;06;10

And those different angles contain information about

00;02;06;10 - 00;02;08;07

what's present in the environment.

00;02;09;01 - 00;02;11;29

For instance, all these angles from HARP2 can analyze

00;02;11;29 - 00;02;14;01

the elusive cloud bow.

00;02;19;03 - 00;02;21;06

Cloud bows are slightly distinct from a rainbow.

00;02;21;06 - 00;02;24;16

Rainbow is light scattering off of rain droplets.

00;02;24;16 - 00;02;26;29

Cloud bows is light scattering off of cloud droplets, which

00;02;26;29 - 00;02;28;03

are a little bit smaller.

00;02;28;26 - 00;02;29;27

By being able to

00;02;29;27 - 00;02;33;00

observe cloud bows with polarization,

00;02;33;00 - 00;02;36;21

if we very accurately measure the geometry in which this happens,

00;02;36;21 - 00;02;41;15

the exact position of that cloud bow with respect to the Sun, in our observation,

00;02;41;15 - 00;02;44;27

it tells us a lot about the size distribution of the cloud droplets.

00;02;44;29 - 00;02;47;02

If we understand the size distribution of cloud droplets,

00;02;47;02 - 00;02;50;07

we can understand things about the formation of clouds and how long

00;02;50;07 - 00;02;53;17

they will persist if they're going to turn into precipitation or not.

00;02;53;19 - 00;02;57;02

Polarization can also reveal the shape of sunglint,

00;02;57;02 - 00;03;01;01

the pattern of sunlight reflecting directly off the ocean's surface.

00;03;01;20 - 00;03;05;24

Sunglint patterns can tell us how rough or smooth the ocean's surface is,

00;03;06;05 - 00;03;09;04

which can determine wind speed at the surface.

00;03;10;10 - 00;03;12;11

Clouds also have an impact on climate.

00;03;12;11 - 00;03;14;16

But the interaction between the two,

00;03;14;16 - 00;03;16;00

there's many pathways in which aerosols

00;03;16;00 - 00;03;17;12

can interact with clouds.

00;03;17;12 - 00;03;20;12

Cloud droplets can form around aerosol particles more easily

00;03;20;17 - 00;03;23;06

and other things that are going on in the local situation.

00;03;23;06 - 00;03;26;20

That complexity of the interaction between the two is one of the largest sources

00;03;26;20 - 00;03;29;04

of uncertainty in understanding our global climate,

00;03;29;04 - 00;03;31;12

and that's why we're making these measurements.

00;03;31;12 - 00;03;35;15

The data from PACE will allow researchers to tease out the species of aerosols,

00;03;35;15 - 00;03;39;15

which will help fine tune climate models so they make better predictions.

00;03;40;07 - 00;03;44;13

PACE’s other polarimeter, SPEXone, will tackle aerosol retrievals

00;03;44;16 - 00;03;47;12

and give us precise measurements of the angle, degree

00;03;47;12 - 00;03;49;20

and intensity of polarization.

00;03;50;05 - 00;03;54;05

But processing the sheer volume of data has been its own mission.

00;03;54;06 - 00;03;59;16

Each pixel of data the polarimeters measure covers about five kilometers square.

00;03;59;16 - 00;04;04;03

In that space are hundreds—even thousands— of observations at different angles,

00;04;04;03 - 00;04;06;23

wavelengths and state of polarization.

00;04;06;23 - 00;04;09;13

In the course of one full day of orbits

00;04;09;13 - 00;04;11;01

those pixels pile up.

00;04;11;01 - 00;04;12;21

If you put them together,

00;04;12;21 - 00;04;16;04

there will be more than ten million pixels.

00;04;16;04 - 00;04;21;03

That's a huge challenge on both storage and the computational power.

00;04;21;03 - 00;04;22;02

To meet that challenge,

00;04;22;02 - 00;04;24;28

the PACE team has turned to a kind of machine learning

00;04;24;28 - 00;04;27;18

called a neural network emulator.

00;04;27;18 - 00;04;29;24

Even before PACE gathers any data,

00;04;29;24 - 00;04;31;11

the emulator has been trained with

00;04;31;11 - 00;04;33;15

millions of simulations of the possible

00;04;33;15 - 00;04;36;12

atmospheric conditions in that one pixel.

00;04;37;13 - 00;04;40;04

With this emulator, what would take an hour for one

00;04;40;04 - 00;04;42;12

pixel is now a matter of milliseconds,

00;04;42;12 - 00;04;44;21

allowing PACE to process a seemingly

00;04;44;21 - 00;04;45;29

endless stream of data

00;04;45;29 - 00;04;47;01

for the mission

00;04;47;01 - 00;04;49;11

and atmospheric researchers all over.

00;04;50;01 - 00;04;52;08

They will require a lot of measurement,

00;04;52;08 - 00;04;56;16

especially if we can do that from a global scale with satellites

00;04;56;16 - 00;04;59;19

so we know where they're coming from so we can trace their source.

00;04;59;19 - 00;05;03;00

We probably can help to reduce its impact on human health.