A floresta Amazônica é a maior floresta tropical do mundo, contribuindo de maneira significativa para o ciclo hidrológico e balanço energético global. Por isso há um esforço internacional para compreender os ciclos de vida das nuvens e dos aerossóis na região. Recentemente, campanhas de aviões realizaram medidas in-situ do perfil vertical de aerossóis e gases, e encontraram altas concentrações numéricas de novas partículas orgânicas ultrafinas no topo da troposfera (UT), com concentrações decrescentes de partículas mais envelhecidas em direção à superfície. O atual entendimento científico é que estas partículas são formadas a partir do transporte de vapores orgânicos voláteis pelas nuvens. Elas são a fonte de núcleos de condensação de nuvens dentro da camada limite planetária (PBL) na Amazônia, sustentando a formação das nuvens do oceano verde. Porém, essas medidas com aviões são de curto prazo, enquanto existem sistemas lidar na Amazônia que poderiam, em princípio, realizar medidas automáticas, contínuas e a longo prazo desses aerossóis. Neste cenário, utilizamos simulações para estudar em que situações um sistema lidar de solo poderia detectar essas partículas na UT. Então, calculamos a probabilidade de detecção desta camada de aerossóis para diferentes hipóteses sobre a eficiência do sistema lidar e a concentração em massa dos aerossóis na UT. As simulações foram calibradas com a mesma intensidade e razão sinal-ruído (S/N) do lidar Raman UV do LFA IF-USP. Calculamos o perfil de propriedades ópticas dos aerossóis com o código Mie do libRadtran, assumindo distribuições de tamanho e perfis de concentração numérica estimados pelas medidas das aeronaves HALO e G-1, e índices de refração estimados pela AERONET. Consideramos um caso apenas com partículas da moda de Aitken na UT (AOD = 0,0008 até 0,013 em 355 nm), e outro com partículas da moda de acumulação na PBL (AOD = 0,04 em 355 nm). Por fim, utilizamos o método Klett-Fernald para obter o perfil de retroespalhamento e extinção dos aerossóis a partir do sinal simulado. Depois avaliamos três testes estatísticos para detectar a camada de aerossóis na UT. Também testamos o efeito de erros sistemáticos do lidar ratio usado na inversão do sinal, na estimativa da probabilidade de detecção. Nossos resultados indicam que é preciso uma razão sinal-ruído da ordem de 400 em 10 km para a detecção das partículas na UT. Para um lidar troposférico típico, seria necessário uma melhoria da ordem de 102 na sua razão S/N. Mostramos que isso pode ser atingido sem nenhuma modificação no sistema lidar, realizando uma média temporal e um acúmulo de bins de 1 h e 15 min (150 perfis de 30 s) e 495 metros (67 bins de 7,5 metros) respectivamente. A presença de aerossóis da moda de acumulação próximo da superfície não alterou significativamente a eficiência de detecção das partículas ultrafinas. O mesmo também foi observado para os erros sistemáticos no lidar ratio da inversão testados aqui. Este estudo permitiu entender as dificuldades para detectar essas partículas com um sistema lidar otimizado para a baixa troposfera, e ao mesmo tempo mostrar que a razão S/N necessária pode ser alcançada. Futuros estudos observacionais poderão explorar estes resultados e realizar medidas sistemáticas dessas partículas na UT, melhorando nosso conhecimento sobre elas e sua representação em modelos globais.

The Amazon rainforest is the largest tropical forest in the world, contributing significantly to the global hydrological cycle and radiative budget. Hence, there is an international effort to understand the life cycle of clouds and aerosols in the region. Recently, aircraft campaigns have made in-situ measurements of aerosol and gasses vertical structure, finding high number concentrations of new ultrafine organic particles in the upper troposphere (UT), with low concentrations of aged particles near the surface. The current scientific knowledge suggests that these particles were formed in the UT by the transport of volatile organic vapors by clouds. They are the source of cloud condensation nuclei in the Amazonian planetary boundary layer (PBL), sustaining the green ocean clouds. However, such aircraft measurements are only available in short-term campaigns, whilst in principle, a lidar system could perform long-term remote sensing of these aerosols. Then, we performed simulations of a ground-based lidar system to evaluate the detections of these particles in the UT. We have calculated the detection probability of this aerosol layer for different system efficiency and aerosol mass concentration in the UT. The simulations were calibrated with the same intensity and signal to noise ratio (S/N) of the LFA-USP UV Raman lidar. We have calculated the aerosol vertical optical properties using the libRadtran-Mie code, with size distributions and numerical concentration profiles based on HALO and G-1 aircrafts measurements. Also with refractive indexes based on AERONET measurements. The analysis accounted for one case considering only Aitken mode particles in the UT (AOD = 0,0008 up to 0,013 in 355 nm), and another with accumulation mode particles in the PBL (AOD = 0,04 in 355 nm). Finally, we used the Klett-Fernald method to obtain the backscattering and extinction profiles from the simulated signal. Next, we evaluated three statistical tests for detecting the aerosol layer in the UT. We also tested the effect of systematic errors in the lidar ratio in our detection probability estimation. Our findings suggest that a signal to noise ratio around 400 at 10 km is needed to detect the UT particles. For a typical tropospheric lidar, this means an increase of 10 2 in the S/N. We have shown that this value could be reached without any change in the instrument, only performing a time-average and a vertical bin length up to 1 h and 15 min (150 profiles of 30 s) and 495 meters (67 bins of 7,5 meters) respectively. Another general result is that the presence of accumulation mode particles near the surface does not significantly change the detection efficiency of the ultrafine particles. The same was observed for the systematic errors in the inversion lidar ratio tested here. Therefore, this study allowed us to understand the difficulties related with the detection of these particles with a lidar system optimized for low troposphere, also showing that the S/N needed can be reached. Further observations can explore these results and perform systematic measurements of these UT-particles, improving the knowledge and the representation of them in global models.