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Turbulence kinetic energy (TKE) is an important process variable to characterize the atmospheric boundary layer. State-of-the-art numerical weather prediction (NWP) models solve a prognostic TKE equation, this generates the interest in measurement data of this variable for verification of the NWP model output. Operational TKE measurements are typically performed using 3D ultrasonic anemometers; this limits their availability to near-surface levels (up to about 200 m above ground at a few tower sites). Alternatively, TKE may be derived from measurements with ground-based remote sensing instruments, such as Doppler lidars.At the Meteorological Observatory Lindenberg – Richard-Aßmann-Observatory (MOL-RAO) of the German Meteorological Service (DWD) we have implemented an algorithm suggested by Smalikho und Banakh (2017, Atmos. Meas. Tech. 10, 4191–4208) to derive TKE profiles from Doppler lidar measurements. In addition, this algorithm allows to derive profiles of momentum flux, eddy dissipation rate and the integral length scale of turbulence. Thus, a consistent data set to characterize turbulent processes in the atmospheric boundary layer can be obtained. The method includes a correction for an underestimation of TKE due to pulse volume averaging effects. It is based on a special Doppler lidar scan regime - a continuous scan mode (CSM) with very high azimuthal resolution (< 2 deg). This implies using a small number of lidar pulses per ray such that classical data filtering approaches cannot be applied.We briefly introduce the scan configuration and the methodology for TKE derivation and discuss an alternative data filtering approach which has been realized and tested at MOL-RAO. The methodology has been applied to a data set covering one year of quasi-operational measurements with a Halo Photonics Streamline Doppler lidar at MOL-RAOs boundary-layer field site (GM) Falkenberg. Here, the intercomparison of the derived TKE values versus sonic measurements at a height of 90m at the GM Falkenberg tower shows good agreement. Case studies illustrate the potential to characterize enhanced turbulence associated with cold pools affiliated to thunderstorms or in the shear zone below the axis of a nocturnal low-level jet. Finally, the Doppler lidar TKE values have been compared to the output of DWD’s NWP models.

Doppler lidar systems allow for a reliable determination of the profiles of wind speed and wind direction in the Atmospheric Boundary Layer (ABL) based on classical measurement strategies such as a VAD scan (Velocity Azimuth Display, e.g. Päschke et al., 2015, Atmos. Meas. Tech. 8, 2251–2266). For many practical applications, however, short-term fluctuations of the wind, such as those that occur in connection with wind gusts, are of great interest in addition to the mean wind profile.A study by Suomi et al. (2017, Q.J.R. Meteorol. Soc. 143, 2061-2072) has shown that it is, in principle, possible to derive wind gusts from Doppler lidar measurements. However, the high temporal resolution in the determination of the wind vector required for this is not achieved with usual measurement strategies. The authors therefore introduced a correction of the gust values derived from the lidar data based on a scaling approach using in-situ wind measurements.In our study, an alternative measurement strategy for Doppler lidar systems of the type "Streamline" (Halo Photonics) was developed and tested over several months in 2020/21 at the boundary layer measurement field site (GM) Falkenberg of the German Meteorological Service (DWD). The gust derivation is based on a so-called continuous scan mode (CSM) where the radial velocity measurements taken continuously during a complete rotation of the lidar scan head are assigned to 10-11 beam directions and the wind vector for each rotation is determined using the VAD method. The duration of a scan cycle is about 3.4s, thus a time resolution can be achieved that corresponds to the widely-accepted definition of a wind gust (3s moving average; WMO (2018)).This new configuration brings challenges to the data processing. In the fast CSM, comparatively few lidar pulses per measurement beam have to be used, so that classical approaches for data filtering (signal-to-noise thresholding, consensus filtering) cannot be used. An alternative method for processing the raw lidar data is proposed. The results of deriving both the mean wind vector and the respective maximum wind gust for a 10-minute averaging interval are compared with sonic measurements at 90m height for a two-month period during the FESSTVaL experiment (Field Experiment on Sub-Mesoscale Spatio-Temporal Variability in Lindenberg, www.fesstval.de). Further measurements were realised in Hamburg in spring 2022 in order to make comparisons with sonic measurements on a tower at higher levels (up to 250m). First results from this 4-week experiment will also be presented.World Meteorological Organization (WMO) (2018): Measurement of surface wind. In Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation, Volume I -Measurement of Meteorological Variables, No.8: 196–213, URL: https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=10616 (accessed April 2022)

Doppler wind lidar systems are an indispensable tool for the observation of the atmospheric boundary layer. With varying atmospheric conditions in the boundary layer the performance and availability of these systems varies. In order to ensure their quality measurements are needed to validate the lidar measurements.During the FESSTVaL field measurement campaign in summer 2021 airborne meteorological measurements in the atmospheric boundary layer above the measuring field Falkenberg of the German Weather Service measurements were recorded for this purpose.The focus was on the validation of Doppler lidar measurements of the wind speed, wind direction and turbulence kinetic energy in the altitude range from 90 m to 600 m above ground. The obtained data will be used to show in how far the lidar data quality is depending on the altitude the measurements have been taken from.The validation data were collected with an unmanned aerial system (UAS) of type MASC-3 (Multipurpose Airborne SensorCarrier 3) operated by the University of tuebingen.The UAS MASC-3 is used for in-situ meteorological measurements of turbulent variables (three-dimensional wind vector, temperature, humidity and turbulence) as well as aerosol particles in the lower atmosphere. [1]With the help of our UAS measurements, the quality, spatial resolution, and significance of lidar data is investigated and will be assessed in different measurement configurations and under different atmospheric conditions, such as thermal stratification, water vapor content, concentration of aerosol particles and aerosol particle size distribution.Suitable scanning strategies for the lidar systems can thus be determined, characterized, and the measurement error as well as the representativeness and availability of the lidar wind and turbulence data will be quantified.The result of the assessment will help to determine the initially mentioned performance and availability of lidar more accurately, as well as to better integrate remote sensing instrumentation into an operational measurement network.[1] A. Rautenberg et al., MDPI Sensors doi:10.3390/s19102292 (2019)

Fibre-optic based Doppler wind lidars (DL) are able to retrieve vertical profiles of kinematic quantities across the lower atmosphere with high spatio-temporal resolution. Especially short-term forecasting would benefit from assimilating their data which renders these compact systems promising candidates for operational use in future observing networks of meteorological and environmental services. Therefore, DWD includes the assessment of DLs in the effort to evaluate ground-based remote sensing systems for their operational readiness, called “Pilotstation”. Besides tests focusing on aspects such as technical reliability, uncertainty characterization, scanning strategies, and the verification of the retrieved mean wind speed and direction with the help of independent reference data from a 482 MHz radar wind profiler (RWP) and 6-hourly radiosonde (RS) ascents, DWD developed a standardized retrieval assuring a high-quality Level-2 product.However, a prerequisite for operational applications is the robust detection of atmospheric return signals in the presence of instrumental noise. While the most common approach filters data via a fixed signal-to-noise ratio (SNR) threshold, we find the non-linear consensus method (CNS), already operational in the data processing chain of radar wind profilers, to be more efficient in the weak signal regime where it increases data availability without reducing data quality.Here, we present results from a long-term assessment at the Lindenberg Meteorological Observatory using the RWP and RS as references and from a side-by-side comparison of eight Halo Photonics “Streamline” DLs during the FESSTVaL 2021 field experiment. We focus on the characterization of the instrumental noise and show its impact on the derived winds and the data availability.

Technology has reached a point where ground-based remote sensing instruments have the ability to greatly increase the spatial and temporal data density compared to conventional instruments. This offers the great opportunity to improve the understanding of individual processes and to increase the predictive capabilities of numerical weather models and reduce their inaccuracies. The goal of this study is to assess these measurement inaccuracies and the usefulness of Doppler lidar systems for these purposes. The data were collected during the FESST@MOL 2020 measurement campaign, organised by the German Weather Service (DWD) and initiated by the Hans-Ertel-Center for Weather Research (HErZ), at the boundary layer field site (GM) of the DWD in Falkenberg (Tauche), Germany. During the measurement campaign, a total of eight Doppler lidars of the brands Halo Photonics and Leosphere were active in different operating modes. We compare the results of triple and single Halo Photonics lidar setups and triple Leosphere lidar setups with the measurements of an ultrasonic anemometer mounted at a height of 90 m at the 99 m high instrumented tower in Falkenberg. The focus of the operating modes was on various virtual tower (VT) measurements and velocity azimuth display (VAD) measurements with the different averaging times of ten and thirty minutes for the mean horizontal wind. The discrepancy in readings between VT and VAD measurements increases with increasing height above the ground while the Halo Photonic lidars performed better in the comparison with the sonic anemometer.

Fibre-optic based Doppler wind lidars (DL) are widely used for both meteorological research and in the wind energy sector. These compact systems are able to retrieve vertical profiles of kinematic quantities, such as mean wind, from the atmospheric boundary layer as well as from optically thin cloud layers in the free troposphere with high spatio-temporal resolution. It is therefore likely that especially short-term forecasting would benefit from assimilating these data. However, their potential is currently not yet employed operationally. As part of DWD's effort to evaluate ground-based remote sensing systems for their operational readiness, called "Pilotstation", we developed a software client (DL-client) that standardizes the processing of mean wind based on the Velocity Azimuth Display method. Results of a long-term assessment of DLs at the Meteorological Observatory Lindenberg, starting in 2012, show that the DL-client assures a high quality Level-2 product, which is compatible with the EUMETNET's E-PROFILE observation program. We verified the retrieved mean wind speed and direction with the help of independent reference data from a 482 MHz radar wind profiler and 6-hourly radiosonde ascents. Hence, the DL-client not only facilitates processing and archiving of the DL data, but also forms a basis for operational network deployment and data assimilation. Furthermore, through speeding up and standardizing the data processing, the individual users can concentrate on more advanced scientific data analyses. Finally, the software is freely accessible and will be continuously improved to account for different scanning strategies. Its modular build-up of processing steps offers the possibility to extend the list of products with additional retrievals, e.g. for turbulent kinetic energy and wind gusts, which are currently under development at Lindenberg.

Die Leistung und Verfügbarkeit von Lidar Systemen bei verschiedenen atmosphärischen Bedingungen ist unabdingbares Mittel zur Beobachtung der Atmosphärischen Grenzschicht. Um diese sicherzustellen werden Messungen benötigt die es ermöglichen die Lidar Messungen zu validieren. Zu diesem Zwecke wurden im Rahmen der FESSTVaL Feldmess-Kampagne im Sommer 2021 fluggestützte meteorologische Messdaten in der atmosphärischen Grenzschicht über dem Messfeld Falkenberg des Deutschen Wetterdienstes erfasst. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Validierung von Doppler-Lidar Messungen der Windgeschwindigkeit, Windrichtung und der turbulenten kinetischen Energie im Höhenbereich von 90 m bis 600 m über Grund. Die Validierungsdaten wurden mit dem unbemannten Luftfahrtsystem (UAS) vom Typ MASC-3 (Multipurpose Airborne SensorCarrier, Typ 3) aufgenommen. Das UAS MASC-3 wird für meteorologische in-situ Messungen turbulenter Größen (Wind, Temperatur, Feuchte) sowie von Aerosol-Partikeln in der unteren Atmosphäre genutzt.[1] Mithilfe der UAS-Messungen wird die Qualität, die räumliche Auflösung und die Signifikanz der Lidar-Daten in verschiedenen Messkonfigurationen und unter unterschiedlichen atmosphärischen Bedingungen, wie z.B. thermische Schichtung, Wasserdampfgehalt, Konzentration und Größenverteilung der Aerosol-Partikel, bewertet. Geeignete Scanning-Strategien für die Lidar-Systeme können so bestimmt, charakterisiert und der Messfehler sowie die Repräsentativität und Verfügbarkeit der Lidar Wind- und Turbulenzdaten quantifiziert werden. Das Ergebnis der Bewertung wird dazu beitragen die anfänglich erwähnte Leistung und Verfügbarkeit von Lidar genauer zu beurteilen und um Fernerkundungsinstrumente besser in ein operationales Messnetzwerk integrieren zu können. [1] A. Rautenberg et al., MDPI Sensors doi:10.3390/s19102292 (2019)

Die Technologie hat einen Punkt erreicht an dem bodenbasierte Fernerkundungsinstrumente die Möglichkeit haben die räumliche und zeitliche Datendichte im Vergleich zu konventionellen Instrumenten stark zu erhöhen. Das bietet die große Chance das Verständnis über einzelne Prozesse zu verbessern und die Vorhersagefähigkeiten von numerischen Wettermodellen zu erhöhen und ihre Ungenauigkeiten zu verringern. Das Ziel der Studie ist es diese Messungenauigkeiten und die Nutzbarkeit von Doppler Lidar Systemen für diese Zwecke zu überprüfen. Die Daten wurden während der FESST@MOL 2020 Messkampagne, organisiert von dem Deutschen Wetterdienst (DWD) und initiiert von dem Hans-Ertel-Zentrum für Wetterforschung (HErZ), auf dem Grenzschichtmessfeld (GM) des DWD in Falkenberg (Tauche), Deutschland erhoben. Während der Messkampagne waren insgesamt acht Doppler Lidare der Marken Halo Photonics und Leosphere in verschiedenen Betriebsmodi aktiv. In dieser Arbeit vergleichen wir die Ergebnisse von Triple und Single Lidar Setups, von Geräten der Marke Halo Photonics und Triple Lidar Setups von Geräten der Marke Leosphere mit den Messungen eines Ultraschallanemometers, angebracht auf einer Höhe von 90 m an dem 99 m hohem, mit Instrumenten bestückten, Messturm in Falkenberg. Der Fokus der Betriebsmodi liegt auf verschiedenen virtuellen Turm (VT) Messungen und Velocity Azimuth Display (VAD) Messungen mit den Mittelungszeiten von zehn und dreißig Minuten des mittleren horizontalen Windes. Die Diskrepanz der Messwerte zwischen VT und VAD Messungen nimmt mit steigender Höhe über dem Boden zu.

Mit Hilfe von Doppler-Lidar-Systemen, lassen sich die Profile von Windgeschwindigkeit und -richtung in der Atmosphärischen Grenzschicht (AGS) auf der Basis klassischer Messstrategien wie einem VAD-24 Scan (Velocity Azimuth Display mit 24 Strahlrichtungen) zuverlässig bestimmen (Päschke et al., 2015). Für praktische Anwendungen von großem Interesse sind jedoch neben dem mittleren Windprofil auch kurzzeitige Fluktuationen des Windes, wie sie zum Beispiel in Verbindung mit Windböen auftreten. Untersuchungen zu Windböen waren ein wesentlicher Aspekt der Messkampagne FESSTVaL (Field Experiment on Sub-Mesoscale Spatio-Temporal Variability in Lindenberg, www.fesstval.de).Eine Studie von Suomi et al. (2017) hat gezeigt, dass eine Ableitung von Windböen aus Doppler Lidar Messungen prinzipiell möglich ist. Allerdings wird mit üblichen Messstrategien die hierfür erforderliche hohe zeitliche Auflösung in der Ermittlung des Windvektors nicht erreicht, so dass mit Skalierungsansätzen unter Verwendung von in-situ Windmessungen eine Korrektur der aus den Lidar-Daten abgeleiteten Böenwerte erfolgen muss.Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde eine alternative Messstrategie für Doppler-Lidar-Systeme vom Typ „Streamline“ (Halo Photonics) entwickelt und über mehrere Monate in den Jahren 2020/21 auf dem Grenzschichtmessfeld Falkenberg des DWD erprobt. Die Böenableitung basiert auf einem sog. Continous Scan Mode (CSM); dabei werden die während einer vollständigen Rotation des Lidar-Scan-Kopfes kontinuierlich durchgeführten Messungen 10-11 Strahlrichtungen zugeordnet und die Radialwindgeschwindigkeiten wiederum mit dem VAD-Verfahren ermittelt. Die Dauer eines Scans beträgt etwa 3.4s, damit kann eine Zeitauflösung erreicht werden, die der heute weit verbreiteten Definition einer Windbö entspricht (3s gleitendes Mittel; WMO (2018)).Diese neue Konfiguration bringt Herausforderungen an die Datenverarbeitung mit sich. Im CSM muss mit vergleichsweise wenigen Lidar-Pulsen pro Messstrahl gearbeitet werden, so dass klassische Ansätze der Datenfilterung (Signal-to-Noise Schwellwert, Consensus Filterung) nicht verwendet werden können. Es wird ein alternatives Verfahren für die Prozessierung der Lidar-Rohdaten vorgeschlagen. Die Ergebnisse der Ableitung sowohl des mittleren Windvektors als auch der jeweiligen maximalen Windbö in einem 10-Minuten-Mittelungsintervall werden mit Sonic-Messungen in 90m Höhe verglichen. Im Rahmen des FESSTVaL Experimentes wurde diese neue Messkonfiguration an drei Standorten, die ein annähernd gleichseitiges Dreieck mit einer Kantenlänge von etwa 5 km bildeten, genutzt. Es werden Fallbeispiele aus der FESSTVaL Kampagne für die Variabilität im Auftreten von Windböen gezeigt.ReferenzenPäschke, E., Leinweber, R., and Lehmann, V. (2015): An assessment of the performance of a 1.5 μm Doppler lidar for operational vertical wind profiling based on a 1-year trial, Atmos. Meas. Tech., 8, 2251–2266, https://doi.org/10.5194/amt-8-2251-2015Suomi, I., Gryning, S.‐E., O'Connor, E.J. and Vihma, T. (2017): Methodology for obtaining wind gusts using Doppler lidar. Q.J.R. Meteorol. Soc., 143: 2061-2072. https://doi.org/10.1002/qj.3059World Meteorological Organization (WMO) (2018): Measurement of surface wind. In Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation, Volume I -Measurement of Meteorological Variables, No.8: 196–213, URL: https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=10616 (accessed November 2021)

Bestandteil des Gleichungssystems im Wettervorhersage-Modell ICON des DWD ist neben den klassischen Gleichungen für die zeitliche Änderung der Temperatur, des Windes und des Wassergehaltes der Atmosphäre in allen drei Phasen auch eine prognostische Gleichung für die turbulente kinetische Energie (TKE). Hieraus ergibt sich zunehmend der Bedarf nach Messdaten zur Verifikation der Modellergebnisse auch für diese Variable. Operationelle Messungen der TKE werden in der Praxis nur an wenigen Standorten mittels 3D-Ultraschall-Anemometern durchgeführt und sind damit oft auf Höhen in Bodennähe, in Einzelfällen auf Mastmessungen bis etwa 200 m Höhe beschränkt. Am Meteorologischen Observatorium Lindenberg – Richard-Aßmann-Observatorium des DWD wurde in den letzten Jahren ein in der Literatur beschriebenes Verfahren zur Ableitung von Profilen der turbulenten kinetischen Energie (TKE) aus Doppler-Lidar-Messungen implementiert, getestet und anhand mehrmonatiger Datensätze bewertet (vgl. Beitrag von Päschke et al., diese Session). Im vorliegenden Beitrag werden die Ergebnisse dieser Messungen mit den Ergebnissen der operationellen Modellvorhersagen mit ICON verglichen. In einem ersten Schritt werden charakteristische Einzelfälle betrachtet (Cold-Pool-Event, nächtlicher Low-Level Jet, Strahlungstag). Im zweiten Schritt erfolgt eine statistische Analyse gemittelter Tagesgänge der TKE aus Messungen im Vergleich zu den Ergebnissen der NWV-Modelle ICON global, ICON-EU und ICON-D2 unter Berücksichtigung von Jahreszeit, Strahlungsbilanz, Stabilitätsverhältnissen und Windgeschwindigkeit. Besonderes Augenmerk wird dabei auf das seit Februar 2021 im operationellen Betrieb laufende Regionalmodell ICON-D2 gerichtet, das bei einer horizontalen Auflösung von 2.2 km die Auflösung von Konvektion erlaubt.

Eine der wesentlichen Prozessvariablen zur Charakterisierung der atmosphärischen Grenzschicht (AGS) ist die turbulente kinetische Energie (TKE). In modernen Wettervorhersage-Modellen erfolgt die Simulation der TKE mit einer eigenen prognostischen Gleichung, hieraus ergibt sich zunehmend der Bedarf nach Messdaten zur Verifikation der Modellergebnisse auch für diese Variable. Operationelle Messungen der TKE werden in der Praxis nur an wenigen Standorten mittels 3D-Ultraschall-Anemometern durchgeführt und sind damit oft auf Höhen in Bodennähe, in Einzelfällen auf Mastmessungen bis etwa 200 m Höhe beschränkt. Am Meteorologischen Observatorium Lindenberg – Richard-Aßmann-Observatorium des DWD wurde in den letzten Jahren ein in der Literatur beschriebenes Verfahren (Smalikho und Banakh, 2017) zur Ableitung verschiedener Turbulenzvariablen aus Doppler-Lidar-Messungen implementiert, getestet und anhand mehrmonatiger Datensätze bewertet. Das Verfahren von Smalikho und Banakh (2017) zeichnet sich zum einen dadurch aus, dass es auf der Grundlage von nur einer Scankonfiguration sowohl die Bestimmung des mittleren Windvektors als auch eine kombinierte Abschätzung mehrerer Turbulenzvariablen (TKE, Impulsfluss, Dissipationsrate, integrale Längenskala) erlaubt und damit ein in sich konsistenter Datensatz zur Charakterisierung turbulenter Prozesse gewonnen werden kann. Zum anderen berücksichtigt das Verfahren verschiedene Korrekturmöglichkeiten, um z.B. dem Mittelungseffekt über das Doppler Lidar Pulsvolumen und der damit verbundenen begrenzten Auflösbarkeit kleinräumiger turbulenter Fluktuationen Rechnung zu tragen. Das Verfahren basiert auf Messungen im sogenannten Continuous Scan Mode (CSM), dessen Anwendung eine vergleichsweise niedrige Anzahl von Lidar-Pulsen pro Messstrahl erfordert. Damit können klassische Ansätze der Datenfilterung (Signal-to-Noise Schwellwert, Consensus Filterung) für die Analyse dieser Messungen nicht verwendet werden. Der Beitrag beschreibt zunächst sowohl das Scan-Verfahren als auch die Methodik zur Ableitung der TKE, dabei wird auf alternative Ansätze zur Datenfilterung eingegangen. Ebenfalls implementiert wurde ein mehrstufiges Verfahren zur Charakterisierung der Qualität der abgeleiteten Turbulenzvariablen. Eine Bewertung der ermittelten TKE erfolgt auf der Basis mehrmonatiger Messungen auf dem Grenzschichtmessfeld Falkenberg des DWD. Erste Vergleiche mit unabhängigen Referenzmessungen (insb. Sonic Messungen in 90m Höhe) zeigen eine gute Übereinstimmung. Bei gesamtheitlicher Betrachtung des Turbulenzdatensatzes können des Weiteren hinreichend bekannte Effekte, wie z.B. die scherinduzierte Turbulenz unterhalb eines Low Level Jets nachgewiesen und gleichzeitig Größenabschätzungen für die damit in Verbindung stehenden turbulenten Wirbel geliefert werden. Diese Einblicke zeigen mögliche Potentiale auf, Grenzschichtprozesse auf Grundlage eines umfangreichen Messdatensatzes bestehend aus Profilinformationen verschiedener Turbulenzvariablen genauer zu analysieren und damit besser verstehen zu lernen. Des Weiteren hat die Testphase deutlich gezeigt, dass die Ableitung eines belastbaren Daten-Produktes sehr stark von der Güte der Lidar-Rohdaten abhängt. Hierbei spielen nicht nur atmosphärische Bedingungen (z.B. der Aerosolgehalt der AGS), sondern auch die Leistungsmerkmale des Messsystems, eine Rolle. Die in diesem Zusammenhang gewonnenen Erfahrungen und Erkenntnisse zur Qualität der abgeleiteten Produkte werden abschließend diskutiert.

A central aspect of the Field Experiment on Sub-Mesoscale Spatio-Temporal Variability in Lindenberg (FESSTVaL, www.fesstval.de) is the investigation of wind gusts with Doppler lidar measurements. Compared to meteorological tower observations, they have the advantage of being able to probe higher altitudes of the atmosphere, they thus offer the possibility to record a vertical profile of wind gusts with a resolution of about 30 m in the atmospheric boundary layer. Nevertheless, it is difficult to capture wind gusts with these instruments as it is challenging to measure fluctuations of short duration with an instrument which needs a certain time for one complete measurement.Based on the research of Suomi et al. (2017), different configurations were tested in a pre-campaign in autumn 2019 to identify a suitable measurement mode for Halo Photonics Stream Line Scanning Doppler LiDAR systems. Different lidars were operated in parallel to compare configurations against each other. A promising mode was tested during the FESST@MOL campaign in summer 2020 for a three month period. This is a continous scan mode (CSM) configuration that takes about 3.4 seconds per circulation and performs measurements in 10-11 directions.The derived wind gusts and mean wind speeds are compared with high resolution sonic anemometer measurements at 90.3 m to verify the quality of the lidar measurements. In a first comparison good agreement is shown despite the different measuring principles. In addition, various parameters are tested to identify optimal thresholds that allow a reliable derivation of wind gusts.In summer 2021 this fast CSM mode will be operated and further tested in the FESSTVaL campaign in parallel with UAS measurements. Moreover lidars will be installed at different locations to analyse the spatial characteristics of wind gusts with this scanning configuration.ReferenceSuomi, I., Gryning, S.‐E., O'Connor, E.J. and Vihma, T. (2017), Methodology for obtaining wind gusts using Doppler lidar. Q.J.R. Meteorol. Soc., 143: 2061-2072. https://doi.org/10.1002/qj.3059

The retrieval of turbulence parameters with profiling Doppler wind lidars (DWL) is of high interest for boundarylayer meteorology and its applications. The DWL measurements extend beyond the observations with meteorological masts and are comparably flexible in their installation. Velocity-azimuth display (VAD) type scans can be used to retrieve turbulence kinetic energy (TKE) dissipation rate through a fit of measured azimuth structure functions to a theoretical model. At the elevation angle of 35.3° it is also possible to derive TKE. We show in this study how modifications to existing methods allow to retrieve TKE and its dissipation rate even with a small number of scans, how a simple correction for advection improves the results at low altitudes and that VAD scans at different elevation angles with the same instrument provide comparable results of TKE dissipation rate after all filters and corrections. For this purpose, data of two experiments are utilized: First, measurements at the Observatory Lindenberg – Richard-Aßmann Observatory (MOL-RAO) are used for validation of the DWL retrieval with sonic anemometers on a meteorological mast. Second, distributed measurements of three DWL during the CoMet campaign are analyzed and compared to in-situ measurements of the DLR Cessna Grand Caravan 208B. The comparison to in-situ instruments shows that the methods to improve turbulence retrievals from VAD scans introduced in this study are effective, especially at low altitudes and for narrow cone angles, but it also shows the limits of turbulence measurement with state-ofthe-art DWL in low turbulence regimes.