WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Бедарева Татьяна Владимировна

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ОПТИЧЕСКИХ И МИКРОФИЗИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК АЭРОЗОЛЯ В СТОЛБЕ АТМОСФЕРЫ ПО ДАННЫМ НАЗЕМНЫХ СПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ ПРЯМОЙ И РАССЕЯННОЙ СОЛНЕЧНОЙ РАДИАЦИИ

01.04.05 – Оптика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Томск – 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева Сибирского отделения РАН

Научный консультант: доктор физико-математических наук Журавлева Татьяна Борисовна

Официальные оппоненты: Павлов Владимир Евгеньевич, доктор физико-математических наук, профессор, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт водных и экологических проблем СО РАН, г. Барнаул Ужегов Виктор Николаевич, кандидат физико-математических наук, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, г. Томск

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, г. Москва

Защита состоится 15 июня 2012 г. в 14 ч 30 мин на заседании диссертационного совета Д 003.029.01 в Институте оптики атмосферы им. В.Е.

Зуева СО РАН по адресу: 634021, г. Томск, пл. Академика Зуева, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН.

Автореферат разослан __ мая 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор физико-математических наук Веретенников В.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Аэрозольные частицы, рассеивающие и поглощающие солнечное и тепловое излучение в атмосфере, оказывают как прямое, так и косвенное воздействие на формирование радиационного баланса Земли (К.Я.

Кондратьев, 2002, 2006, P. Forster et al., 2007, H. Yu, 2006). Сильная пространственно-временная изменчивость, множество и разнообразие антропогенных и естественных источников образования, трансформации и стока делают аэрозоль одним из наиболее сложных объектов для исследования.

С точки зрения глобального мониторинга атмосферного аэрозоля предпочтительны спутниковые методы, однако, на сегодняшний день они не обладают необходимой точностью, особенно над сушей (O. Dubovik et al, 2011;

A.A. Kokhanovsky et al, 2010). Более детальную и надежную информацию о содержании и свойствах аэрозоля дают наземные методы активного и пассивного зондирования атмосферы.

В настоящее время наиболее обширной системой наземного мониторинга аэрозоля является сеть расположенных по всему миру автоматизированных солнечных фотометров AERONET (AErosol RObotic NETwork) (B.N. Holben et al., 1998). Для восстановления микрофизических и радиационных параметров аэрозоля (индикатрисы и альбедо однократного рассеяния (АОР), микроструктуры аэрозоля, комплексного показателя преломления аэрозольного вещества) по данным измерений спектральной прозрачности атмосферы и яркости дневного неба в сети AERONET используется алгоритм О. Дубовика и М. Кинга (O. Dubovik et al., 2000, 2006). За более чем десятилетний период оперативного использования в обработке объемных массивов данных натурных измерений алгоритм показал свою высокую эффективность, однако в условиях умеренной и высокой прозрачности атмосферы восстановленные значения таких важных характеристик как комплексный показатель преломления и альбедо однократного рассеяния могут быть нереалистичны. Поэтому на уровне достоверности Level 2.0 на сайте AERONET (http://aeronet.gsfc.nasa.gov) эти величины представлены только для ситуаций, когда аэрозольная оптическая толща (АОТ) на длине волны =440 нм превышает 0.4.

Интеграция эффективных методов численного моделирования потоков солнечного излучения с климатологическими данными, полученными на основе фотометрических наблюдений сети AERONET, используется, например, для оценки прямого радиационного воздействия горящей биомассы (Южная Америка и Южная Африка), пылевого (Северная Африка, Аравийский п-ов) и индустриального аэрозолей (Северная Америка, Европа, Восточная Азия) (M.

Zhou et al., 2005). В то же время высокая прозрачность атмосферы, характерная для обширной территории земного шара, является одной из причин недостаточной обеспеченности надежными данными об аэрозоле.

В силу некорректности обратной задачи светорассеяния все существующие методы ее решения нуждаются во взаимном сопоставлении, в том числе и алгоритм О. Дубовика и М. Кинга, чему посвящены, например, работы H. Che (2008), V. s (2011). Более того, в фоновых условиях атмосферы, когда величина АОТ сопоставима с погрешностью ее измерения и ошибки восстановления в связи с этим наиболее высоки, информация об аэрозольных характеристиках тем надежней, чем больше реализовано независимых и идеологически разных алгоритмов и методов.

Актуальным остается также вопрос, касающийся развития современных аэрозольных моделей, которые бы учитывали сезонные особенности того или иного региона. Актуальность этого вопроса обусловлена тем, что в основе общепринятых моделей, таких как WCP (1986), OPAC (M. Hess et al., 1998), оптико-локационная (В.Е. Зуев и др., 1986) и др., лежит информация, обобщающая сведения об аэрозоле в большом пространственно-временном масштабе. Для обширной, но мало изученной территории Западной Сибири единственной на сегодняшний день является модель вертикальных профилей оптических и микрофизических характеристик аэрозоля, разрабатываемая на основе данных самолетного зондирования (M.V. Panchenko et. al., 2012).

В настоящее время данные натурных радиационных измерений в солнечном альмукантарате используются для решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния только тогда, когда для определенной совокупности направлений визирования выполняется условие квазисимметрии яркости неба относительно плоскости главного солнечного вертикала (A.

Smirnov et al., 2000; B.N. Holben et al., 2006). Это обстоятельство существенно ограничивает реализацию методов восстановления и требует применения процедур селекции экспериментальных данных – идентификации измерений, полученных в присутствии облаков (Н.Н. Улюмджиева и др., 2005). К сожалению, используемые процедуры недостаточно эффективны, что, в конечном счете, сказывается на качестве решения обратной задачи и требует дальнейшего развития методов облачной фильтрации (Ю.Я. Матющенко, В.Е.

Павлов и др., 2006-2008). Однако применение все более жестких критериев приведет к сокращению числа наблюдательных ситуаций, пригодных для восстановления аэрозольных характеристик, особенно в умеренных широтах, где количество безоблачных ситуаций и так невелико. В связи с этим более актуальной представляется задача расширения границ применимости существующих алгоритмов решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния путем их распространения на малооблачные ситуации.

Таким образом, основная цель диссертационной работы состоит в развитии и апробации методов восстановления отнесенных ко всему столбу атмосферы оптических и микрофизических характеристик аэрозоля по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в альмукантарате Солнца и их использовании для получения информации о радиационно-значимых аэрозольных параметрах в условиях Западной Сибири.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие основные задачи:

1) Разработка и адаптация к данным натурного эксперимента метода восстановления оптических характеристик аэрозоля непосредственно из данных радиационных измерений;

2) Реализация и адаптация к данным натурного эксперимента алгоритма решения обратной задачи светорассеяния по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в солнечном альмукантарате, обеспечивающего восстановление распределения аэрозольных частиц по размерам и комплексного показателя преломления аэрозольного вещества;

разработка вычислительной системы с дружественным интерфейсом пользователя, предназначенной для оперативного решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния;

3) Исследование чувствительности методов восстановления к входным параметрам и погрешностям измерений, определение границ применимости методов, их апробация на данных натурных экспериментов;

4) Взаимное сопоставление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля, (а) восстановленных на основе предложенных подходов, (б) восстановленных с использованием алгоритма О. Дубовика и М. Кинга, (с) представленных в общепринятых аэрозольных моделях;

5) Построение региональной модели оптических и микрофизических характеристик атмосферного аэрозоля на основе развитых методов и данных фотометрических измерений Томской станции AERONET в 2004-2009 гг. в летних фоновых условиях;

6) Разработка алгоритмов статистического моделирования переноса радиации в облачной атмосфере; исследование особенностей трансформации угловой структуры яркости безоблачного неба при появлении локального облака или поля однослойной разорванной облачности.

Научная новизна результатов работы заключается в том, что 1. Разработаны две модификации метода восстановления оптических характеристик аэрозоля в столбе атмосферы, основанного на идее выделения из измерений яркости сигнала однократного рассеяния; установлены границы их применимости, получены оценки погрешности восстанавливаемых параметров с учетом и без учета ошибок измерений;

2. На основе алгоритма решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации получены оценки погрешности восстановления оптических и микрофизических характеристик аэрозоля с учетом и без учета ошибок измерений, установлены границы применимости алгоритма;

3. Получена оценочная модель оптических (альбедо однократного рассеяния и фактор асимметрии) и микрофизических (микроструктура, комплексный показатель преломления) характеристик атмосферного аэрозоля для летних фоновых условий Западной Сибири;

4. Разработаны алгоритмы статистического моделирования переноса солнечной радиации в облачной атмосфере (изолированное облако, поле однослойной разорванной облачности); установлено, что влиянием 3Dэффектов облаков на поле яркости можно пренебречь вне зоны их радиационного воздействия, что открывает возможности решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния в малооблачных ситуациях.

Достоверность полученных результатов обеспечивается использованием сертифицированных приборов (фотометр CE 318), проходящих ежегодную калибровку в GSFC NASA (США). Радиационные расчеты выполнены на базе решения фундаментального уравнения переноса излучения (УПИ) в атмосфере Земли. Их надежность обеспечивается взаимным соответствием результатов вычислений, выполненных по различным алгоритмам метода Монте-Карло в пространственно однородной и неоднородной моделях атмосферы, а также результатами сравнения с эталонными расчетами и экспериментальными данными. Разработанные методы восстановления протестированы с использованием разнообразных аэрозольных моделей в рамках замкнутых численных экспериментов.

Достоверность результатов восстановления подтверждается их соответствием результатам других авторов.

Научная и практическая значимость полученных результатов – предложенные методы восстановления могут быть использованы в разных географических регионах. Полученные данные будут полезны при построении региональных моделей атмосферного аэрозоля, выявлении его пространственных и временных особенностей, определении его ключевых типов, связей с климатологическими и метеорологическими факторами;

– полученная оценочная модель радиационно-значимых параметров атмосферного аэрозоля дополняет знания о его свойствах и может быть использована в радиационных расчетах, учитывающих климатологическую специфику Западной Сибири. Учитывая высокую чувствительность радиационных характеристик к величине АОР, возможность восстановления этого параметра в периоды проведения экспериментов способствует более точной интерпретации экспериментальных данных;

– разработанные алгоритмы статистического моделирования переноса солнечной радиации в разорванной облачности позволяют оценить радиационное воздействие облаков на формирование углового распределения нисходящей радиации и упростить интерпретацию реальных наблюдений с поверхности Земли в условиях облачности;

– вычислительная система «SSMART» (Sun-Sky Measurement for Aerosol ReTrieval), разработанная для восстановления оптических характеристик, микроструктуры аэрозоля и комплексного показателя преломления аэрозольного вещества, применяется при интерпретации данных регулярных фотометрических измерений сети AERONET; созданные приложения «SADPro» (SAtellite Data PROcessing) (статистическая обработка тематических продуктов MODIS с возможностью работы с локальными фрагментами данных) и «PWC» (Properties of Water Clouds) (расчет оптических свойств жидкокапельных облаков в широком спектральном диапазоне 0.2 – 1000.0 мкм) используются в решении научных задач;

– результаты работы использованы при выполнении грантов РФФИ № 0905-00961 и 09-05-00963, государственных контрактов 02.740.11.0674 и 14.740.11.0204, программ ОНЗ РАН.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Разработанный метод восстановления индикатрисы и альбедо однократного рассеяния аэрозоля в столбе атмосферы посредством выделения сигнала однократного рассеяния из измерений яркости рассеянной радиации в альмукантарате Солнца позволяет определить эти характеристики в видимой области спектра и фоновых условиях атмосферы (АОТ(440 нм)=0.15) с погрешностью 15 и 10% соответственно, уменьшающейся с возрастанием аэрозольной оптической толщи.

2. Алгоритм решения обратной задачи по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в солнечном альмукантарате обеспечивает восстановление оптических и микрофизических параметров аэрозоля в столбе атмосферы в видимом и ближнем ИК-диапазонах спектра с погрешностями, не превышающими в фоновых условиях 0.05 в оценке действительной части комплексного показателя преломления, 20% – микроструктуры в диапазоне радиусов частиц 0.1 – 7 мкм, 8 и 4% – альбедо однократного рассеяния и фактора асимметрии соответственно.

3. Предложена оценочная модель оптических и микрофизических характеристик аэрозоля для летних фоновых условий Западной Сибири, развитая на основе данных измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации на Томской станции AERONET и результатов решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния.

4. Присутствие облачности в солнечном альмукантарате вызывает изменение угловой структуры нисходящей рассеянной радиации, достигающее десятков процентов в околооблачной зоне, но не превышающее 1-2% вне зоны влияния 3D-эффектов облаков, что расширяет возможности применения методов решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния в малооблачных ситуациях.

Апробация результатов. Результаты, изложенные в диссертации, докладывались на Международном симпозиуме «Контроль и реабилитация окружающей среды» (2008; г. Томск); Международной школе «Winter College on Optics in Environmental Science» (2009; г. Триест, Италия); Международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация» (2009, 2011 гг.; г. СанктПетербург); всероссийских и международных конференциях молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии» (2009 г.; г. Томск), «Материаловедение, технологии и экология в 3-м тысячелетии» (2009 г.; г.

Томск), «ЛОМОНОСОВ» (2010 г.; г. Москва), «Перспективы развития фундаментальных наук» (2010 г.; г. Томск); NATO Advanced Study Institute «Special Detection Technique (Polarimetry) and Remote Sensing» (2010 г.; г. Киев, Украина); Международном симпозиуме «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы» (2011 г.; г. Томск); Workshop on «Aerosol Impact in the Environment:

From Air Pollution to Climate Change» (2011 г.; г. Триест, Италия); XV-XVIII Совещаниях рабочей группы «Аэрозоли Сибири» (2008-2011 гг.; г. Томск).

По результатам исследований опубликовано 6 статей в рецензируемых отечественных журналах, рекомендованных ВАК, 9 работ в сборниках трудов и тезисов всероссийских и международных симпозиумов и конференций.

Результаты диссертационной работы в полном объеме докладывались на семинарах ИОА СО РАН (г. Томск) и ИФА РАН (г. Москва).

Личный вклад автора. Основные научные результаты получены либо совместно с научным руководителем Т.Б. Журавлевой, либо самостоятельно.

Модификации метода восстановления оптических характеристик по данным радиационных измерений предложены автором самостоятельно. Алгоритм решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния разработан в ИФА им.

А.М. Обухова РАН (М.А. Свириденков). Программная реализация, исследование чувствительности, тестирование и апробация методов восстановления выполнены автором самостоятельно. Анализ полученных результатов выполнен совместно с Т.Б. Журавлевой и М.А. Свириденковым.

Автором самостоятельно реализованы и протестированы алгоритмы статистического моделирования переноса солнечной радиации в атмосфере с локальным облаком на основе аналогового способа моделирования траекторий фотонов; модификация алгоритма для расчета радиационных полей в разорванной облачности выполнена совместно с Т.Б. Журавлевой. Разработка системы «SSMART», приложений «SADPro» и «PWC» выполнена автором. В работе использованы данные Томской станции AERONET (М.В. Панченко, С.М. Сакерин).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, глав, списка литературы, 3 приложений, списка аббревиатур и обозначений.

Общий объем работы составляет 153 страницы текста (без приложений), включая 43 рисунка, 16 таблиц, 128 ссылок на литературные источники.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, определяются цель и задачи исследования, формулируются научная новизна, научная и практическая значимость, достоверность полученных в работе результатов, а также положения, выносимые на защиту. Здесь же отмечается личный вклад автора, приводится информация об апробации основных результатов работы, а также структуре и объеме диссертации.

Первая глава носит преимущественно обзорный характер. В разделе 1.рассматриваются основные понятия, касающиеся переноса радиации в атмосфере Земли, в том числе математическая модель переноса монохроматического излучения в виде стационарного уравнения в интегродифференциальной и интегральной формах без учета поляризационных эффектов и рефракции. В разделе 1.2 приведены оптические характеристики среды, необходимые для проведения радиационных расчетов в приближении оптически изотропной плоскопараллельной модели атмосферы с отражающей по закону Ламберта моделью подстилающей поверхности (ПП). В разделе 1.описываются классический подход к моделированию процесса переноса излучения в детерминированной атмосфере методом Монте-Карло и математические аспекты расчета интенсивности излучения с использованием методов локальной оценки и сопряженных блужданий.

Особенностям моделирования переноса излучения в неоднородной атмосфере посвящен раздел 1.4. Рассматриваются два возможных источника такой неоднородности – (а) изолированное облако и (б) поле однослойной разорванной облачности. Для обеспечения достоверности радиационных расчетов реализованы алгоритмы, отличающиеся способами моделирования длины свободного пробега l фотона: в одних алгоритмах моделирование l выполняется на основе канонических процедур (используемых для аналогового моделирования траекторий фотонов), а в других – методом максимального сечения. В случае (а) облако аппроксимируется простейшими геометрическими фигурами (эллипсоидом, усеченным параболоидом и др.) и занимает фиксированное положение в пространстве. В случае (б) в качестве модели облачных реализаций используются случайные индикаторные поля, построенные на пуассоновских ансамблях точек в пространстве (Г.А. Титов, 1985). Модель определяется баллом облачности CF и геометрическими размерами облаков. Учитывая, что облачное поле моделируется в ограниченном объеме, радиационные характеристики рассчитываются в предположении о периодичности граничных условий.

При решении обратной задачи аэрозольного светорассеяния в рамках методов солнечной фотометрии расчет интенсивности I() излучения в солнечном альмукантарате осуществляется в вертикально однородной модели атмосферы. Результатам оценки относительной погрешности расчета I() без учета вертикальной стратификации атмосферных параметров посвящен раздел 1.5. Показано, что ошибки в диапазоне изменения параметров модели континентального аэрозоля (WCP) не превышают 1-2%. Погрешности незначительно возрастают с увеличением зенитного угла Солнца 0, уменьшением длины волны и слабо зависят от значений аэрозольной оптической толщи a. Лишь в ситуации экстремально высокого замутнения атмосферы (a1.4, =440 нм, континентальный аэрозоль) и сильной вертикальной изменчивости поглощательной способности аэрозольных частиц (индустриальный аэрозоль WCP) ошибка может возрасти до 2.5% и 7% соответственно в области больших углов рассеяния. Слабая чувствительность I() к вертикальной неоднородности обусловлена тем, что зондирование всех слоев атмосферы в солнечном альмукантарате осуществляется под одинаковым зенитным углом 0.

Заключительный раздел 1.6 первой главы посвящен математической постановке обратной задачи аэрозольного светорассеяния и краткому обзору некоторых методов ее решения. В предположении однородных сферических частиц рассматривается интегральное уравнение Фредгольма первого рода, связывающее оптические и микрофизические параметры аэрозоля, F( (), Da(, )) = K(, r,, n - i )(dS / dr)dr, a (1) R где dS/dr – искомое распределение площадей сечений частиц по размерам, K(,r,,n–i·) – матрица ядер или факторов эффективности рассеяния и ослабления, r – радиус частицы, – угол рассеяния, n–i· – комплексный показатель преломления аэрозольного вещества, F(a(),Da(,)) – вектор оптических параметров, Da(,) – аэрозольные коэффициенты направленного светорассеяния (КНС).

Алгебраизованный аналог уравнения (1) представляет собой вырожденную и плохо обусловленную систему. Излагаются основные подходы к ее решению. Более подробно освещается идеология метода О. Дубовика и М.

Кинга, используемого в сети AERONET. Описывается итерационный метод решения (1), используемый в представленном в разделе 2.2 алгоритме решения обратной задачи. Метод основывается на подходах Дж. Т. Твитти (1975) и М.Т.

Шахина (1968), модифицированных таким образом, чтобы уравнять роль всех измеряемых параметров в формировании решения и иметь возможность обращать одновременно данные, имеющие разную размерность (аэрозольная оптическая толща, коэффициенты направленного светорассеяния). Кроме того, на каждом итерационном шаге вводится логарифмическое сглаживание вида p p p p ln((dS / dr) ) = 0.01 ln(dS / dr) + 0.98 ln(dS / dr) + 0.01 ln(dS / dr), (2) i i-1 i i+сгл p где (dS / dr) – распределение площадей сечений частиц по размерам на i итерационном шаге с номером p при i-ом значении радиуса частиц.

Вторая глава посвящена описанию предложенных методов восстановления аэрозольных характеристик в столбе атмосферы и результатам оценки точности этих методов на основе численного моделирования. В первой части главы обсуждаются методы так называемого оптического моделирования, когда процедура восстановления оптических характеристик не касается напрямую вопросов, связанных с оценкой микроструктуры аэрозоля.

Во второй части обсуждается алгоритм, представляющий группу методов микрофизического моделирования, которые работают по следующей схеме:

сначала решается обратная задача, обеспечивающая восстановление микроструктуры аэрозоля и комплексного показателя преломления аэрозольного вещества, а затем в предположении о сферичности частиц в рамках теории Ми рассчитываются оптические характеристики аэрозоля. И тот и другой подходы основаны на использовании данных измерений в видимом и ближнем ИК-диапазонах спектра прямой и рассеянной радиации P=P(a(), I(,))) в солнечном альмукантарате.

В разделе 2.1 предлагаются две модификации А и В итерационного метода (метод 1) восстановления индикатрисы ga() и альбедо a однократного рассеяния излучения аэрозольными частицами. Главная идея метода 1 состоит в последовательном приближении искомых характеристик посредством выделения сигнала однократно рассеянного излучения из измерений яркости I(m)()I(,) в каждом спектральном канале отдельно. В основе итерационных схем А и В лежат известные ранее подходы (В.С. Антюфеев и др., 1988; M.

Wang et al., 1993; C. Devaux et al., 1998 и др.). Модификация этих подходов позволила расширить их область применимости.

Суть модификации А заключается в разложении рассчитываемой яркости I(c)() на компоненты Ia() и Ir(), сформированные вкладами рассеяния излучения на аэрозоле и флуктуациях плотности воздуха (рэлеевских частицах) соответственно, и компоненту I(), сформированную отраженным от ПП с альбедо излучением. Для реализации этого подхода применяются уникальные возможности метода Монте-Карло, позволяющего имитировать физический процесс распространения излучения и извлекать необходимые радиационные характеристики. Каждое последующее решение x=(a·ga()) оценивается по итерационной схеме xi+1=xi-Ci, где C = 0.5 – весовой множитель, а i определяется выражением (c) (m) I ( )- I ().

i xi (3) (m) I ( )- Ir,=0()- I ( ) Разделение сомножителей произведения a·ga() осуществляется посредством нормировки аэрозольной индикатрисы рассеяния излучения.

Идейной основой модификации В является предположение о приближенном совпадении доли однократного рассеяния в I(c)() и I(m)().

Модификация В предусматривает работу с характеристиками ·g() аэрозольно-молекулярной среды. Информация об аэрозольных составляющих извлекается по окончании итерационного процесса с использованием правила смеси, что позволяет снизить количество ‘нефизичных’ результатов восстановления в случае больших ошибок измерений. Критерием останова итерационного процесса служит минимум невязки между I(c)() и I(m)().

Подраздел 2.1.2 посвящен результатам исследования чувствительности модификаций А и В, выполненного на основе численного моделирования в каналах 440 и 675 нм без учета погрешностей в имитируемых измерениях. При выборе диапазона изменения входных параметров для проведения численных экспериментов учитывалась их максимально возможная вариабельность (случаи сильного и слабого поглощения аэрозолем, разные степени вытянутости аэрозольной индикатрисы), обеспечивающая в том числе и наиболее ‘неблагоприятные’ для восстановления условия.

Анализ результатов численного моделирования показал, что использование модификации A обеспечивает сходимость рассчитанной яркости к измеренной в диапазоне изменения АОТ 0.05a0.6 и альбедо ПП 0.9.

Сходимость итерационной схемы В стабильна при 0.05a0.25, однако ее периодический, осциллирующий характер (в отличие от асимптотической сходимости модификации А) позволяет использовать прием, увеличивающий скорость сходимости (на начальных итерациях величина АОР полагается равной полусумме значений, восстановленных на двух предыдущих итерациях) и способствующий существенному расширению диапазона изменения АОТ (0.05a1.3, =440 нм), в пределах которого модификация В может быть успешно реализована. Теоретическое обоснование сходимости метода предложено в работах В.С. Антюфеева (1988), С.А. Ухинова (2010, 2011) и др.

В фоновых условиях атмосферы относительная погрешность восстановления a способами А и В не превосходит 2%, а интегральная ошибка восстановления ga() в интервале углов рассеяния 20 составляет 3-4%.

Пример восстановления оптических характеристик приведен на рис. 1.

ga( ) Начальное приближение Рис. 1. Модельные и восстановленные Модель, АОР = 0.оптические характеристики a и ga() A, АОР = 0.989, = +0.86% при a=0.05, =0.5, =440 нм B, АОР = 0.986, = +0.62% В подразделе 2.1.3 представлены 1 результаты исследования чувствительности модификаций А и В к систематическим погрешностям определения АОТ (a=±0.01) и 0,альбедо (=±10%), систематическим (I=±5%) и случайным (||=1%) ошибкам 0 60 120 , град измерений яркости рассеянной радиации. В случае наличия всех погрешностей в измерениях одновременно максимальные среднеквадратические ошибки восстановления a и ga() в фоновой атмосфере (a=0.15, =440 нм) составляют 10 и 15% соответственно и уменьшаются по мере роста АОТ.

В разделе 2.2 представлен алгоритм решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния (метод 2). Предполагается, что аэрозоль представляет собой однородные сферические частицы (rmax=12 мкм), а комплексный показатель преломления вещества аэрозоля не зависит от и r.

В подразделе 2.2.1 приводится подробное описание алгоритма, ключевые моменты которого состоят в следующем. Основными входными параметрами являются индикатрисы яркости и, в отличие от алгоритма О. Дубовика и М.

Кинга (AERONET), аэрозольные оптические толщи на всех длинах волн, на которых проводятся измерения. Задача восстановления микрофизических и радиационных параметров аэрозоля решается в два этапа.

На первом этапе из измеренных индикатрис яркости итерационно восстанавливаются значения КНС с использованием решения УПИ (аналог модификации В метода 1). В качестве начального приближения аэрозольных КНС используется расчет по ‘синтетическому’ спектру размеров, полученному путем объединения результатов раздельного решения двух обратных задач (1) по данным измерений АОТ и (2) рассеяния в области ореола ( < 10°).

Подчеркнем, что в результате восстановления мы получаем не только КНС, но и АОР. Стандартный алгоритм AERONET не предусматривает расчет характеристик однократного рассеяния непосредственно по данным наблюдений. Второй этап – собственно решение линейной обратной задачи светорассеяния c использованием модифицированного итерационного подхода, описанного в 1.6.3. При определении действительной и мнимой частей комплексного показателя преломления предусмотрено два способа выбора оптимального решения: путем минимизации (i) оптической невязки, (ii) какоголибо параметра гладкости распределения. На основе восстановленных микроструктуры аэрозоля и n–i· могут быть рассчитаны все необходимые оптические характеристики. Таким образом, АОР восстанавливается дважды – непосредственно из данных наблюдений (способ 1) и как результат их микрофизической экстраполяции (способ 2).

Подраздел 2.2.2 посвящен результатам оценки точности описанного в 2.2.1 алгоритма, которая выполнена путем сквозного тестирования для случая, когда погрешности в измерениях отсутствуют: по заданным значениям комплексного показателя преломления и микроструктуры аэрозоля рассчитывались оптические параметры, на основе которых имитировались фотометрические измерения; затем осуществлялось восстановление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля согласно вышеизложенному подходу. Рассматриваются два основных класса тестовых моделей – модели M1 однокомпонентного аэрозоля с одномодальным распределением частиц по размерам (фракции модели WCP) и модели Mмногокомпонентного аэрозоля с бимодальным спектром размеров в предположении о внутренней смеси компонент (модели FINE, MEDIUM и COARSE, см. рис. 3). Эффективный комплексный показатель преломления для такой смеси рассчитывается на основе приближения Максвелла-Гарнетта.

Формирование тестовых моделей с ограничением на верхнюю границу rmax размеров частиц обусловлено возможностями солнечного фотометра Cimel Electronique 318 (набор и минимальный угол ), который позволяет получать достоверную информацию о микроструктуре аэрозоля в интервале радиусов inf inf частиц от rmin = 0.1 до rmax = 7-8 мкм. Результаты численного моделирования показали, что учет крупных частиц (r 40 мкм) не вносит существенных поправок в результаты восстановления. Высокое качество восстановления микроструктуры аэрозоля достигнуто для всех моделей M1 (рис. 2, а).

Наибольшие отклонения восстановленных значений dV/dlnr от модельных наблюдаются для океанического и пылевого аэрозоля в области размеров inf r<0.3мкм, что обусловлено близостью к границе rmin и низкой оптической эффективностью субмикронных частиц этих фракций.

Метод 2 Модель (а) Мнимая часть (б) Сажевый, = 1. Океанический, = - 0.0, Гидрофильный, = 1.Сажевый Пылевой, = - 0.0,0,0Гидрофильный 0,01E-Пылевой 1E-Океанический 1E-1E-1E-dV/dlnr, мкм3/мкм1E-0,1 1 r, мкм 400 600 800 , нм 10 10Рис. 2. Модельные и восстановленные (а) микроструктура и (б) мнимая часть комплексного показателя преломления фракций WCP; – показатель Ангстрема Ввиду того, что определенный в M1 и M3 комплексный показатель преломления имеет спектральный ход, при оценке качества восстановления этого параметра рассматривается его эффективная величина (комплексный показатель преломления c усредненными по спектральным интервалам значениями n и ). Действительная часть n восстанавливается во всех случаях с погрешностью не более 2% или ~0.03, сопоставимой с величиной спектральной изменчивости n. Более сложен вопрос о точности восстановления . В случаях, когда спектральный ход выражен слабо, ошибка ее восстановления минимальна (сажевый, пылевой аэрозоль), а при выраженной спектральной селективности (гидрофильный аэрозоль) она значительно возрастает. Другой причиной существенных ошибок восстановления являются ее невысокие значения (океанический аэрозоль, рис. 2, б).

Восстановленные способом 1 значения оптических параметров отличаются от модельных не более чем на ~3%. Ошибки определения оптических характеристик способом 2 зависят от типа аэрозоля: наиболее высокие ошибки выявлены для океанического и гидрофильного типов. Однако и в этом случае погрешности в оценке альбедо однократного рассеяния и фактора асимметрии (ФА) не превосходят 6% и 2% соответственно (таблица 1).

Таблица 1. Модельные (М1) и восстановленные способами 1 и 2 значения (а) альбедо однократного рассеяния и (б) фактора асимметрии Сажевый аэрозоль Гидрофильный аэрозоль , М1 Способ 1 Способ 2 М1 Способ 1 Способ нм а б а б а б а б а б а б 340 0.29 0.44 0.31 0.43 0.96 0.65 0.94 0.380 0.28 0.41 0.29 0.41 0.96 0.64 0.94 0.440 0.26 0.39 0.26 0.38 0.26 0.38 0.96 0.64 0.96 0.64 0.94 0.500 0.23 0.36 0.23 0.35 0.96 0.63 0.94 0.675 0.17 0.30 0.17 0.30 0.17 0.29 0.95 0.61 0.96 0.62 0.93 0.870 0.12 0.25 0.12 0.25 0.12 0.24 0.91 0.61 0.91 0.61 0.93 0.1020 0.09 0.22 0.09 0.22 0.09 0.22 0.87 0.60 0.87 0.60 0.93 0.Удовлетворительная точность восстановления микроструктуры достигнута также и для класса моделей M3. Погрешности ее восстановления обусловлены, главным образом, недостатком информативности входных inf inf данных о частицах с радиусами вне интервала ( rmin ; rmax ) (рис. 3, а). Численные эксперименты показали, что при a=0.25 на длине волны =440 нм абсолютные погрешности восстановления n и не превосходят 0.04 и 0.006 соответственно.

Относительные ошибки восстановления АОР способом 1 не превышают 1.5%, ФА – 1.0%. Однако пренебрежение спектральной селективностью отражается на результате микрофизической экстраполяции: точность восстановления АОР тем выше, чем ближе спектральный ход к нейтральному. Восстановленные значения АОР занижены в видимом диапазоне спектра и завышены в ближнем ИК-диапазоне относительно заданных в моделях класса M3 (рис. 3, б).

В подразделе 2.2.2 показано, что величина АОТ (при отсутствии погрешности ее измерения) не влияет на точность решения обратной задачи.

Выявлена высокая чувствительность спектра размеров и мнимой части комплексного показателя преломления к выбору ширины и границ углового диапазона КНС для обращения (рис. 4). С целью минимизации ошибок восстановления необходимо обращать КНС в как можно более широком интервале углов рассеяния, ограничивая его лишь там, где в значениях КНС могут присутствовать значительные погрешности.

0,06 dV/dlnr, мкм3/мкм2 (a) АОР (б) 0,Метод 2 Модель FINE 0,MEDIUM 0,COARSE 0,0,0,FINE MEDIUM COARSE Модель Способ 0,Способ 0,0,1 1 r, мкм , нм 400 600 800 10Рис. 3. (а) Микроструктура и (б) альбедо однократного рассеяния аэрозоля, восстановленные для моделей FINE, MEDIUM и COARSE 0,dV/dlnr, мкм3/мкм2 (a) Мнимая часть (б) 0,0Модель, FINE Модель Эффективное значение FINE, a = 0.0,02 Метод 0,0 = 10o - 140o = 10o - 90o 0,0 = 2o - 30o 0, = 2o - 90o 0,00,0,1 1 r, мкм 400 600 800 , нм 10 10Рис. 4. (а) Микроструктура аэрозоля и (б) мнимая часть , восстановленные при совместном обращении АОТ и КНС в различных угловых диапазонах В подразделе 2.2.3 представлены результаты исследования чувствительности алгоритма к систематическим погрешностям определения АОТ и альбедо ПП, систематическим погрешностям наводки фотометра в заданном направлении ( = ±0.5°), систематическим и случайным (||=2%) ошибкам измерений яркости рассеянной радиации. Выявлено, что наиболее высокие погрешности восстановления микроструктуры возникают при смещениях угловой наводки фотометра и случайных флуктуациях в угловой структуре рассеянной радиации (рис. 5).

Модель dV/dlnr, мкм3/мкм2 (б) 0,1 0,dV/dlnr, мкм3/мкм2 Модель (a) FINE FINE a = 0.Метод a = 0.Метод = + 0.5o a = 0.25 = - 5% a = 0. = + 5% = - 0.5o 0,0,01 || = 2% = 0o = a = 0.a = 0.1E-1E-0,1 1 r, мкм 0,1 1 r, мкм 10 Рис. 5. Микроструктура аэрозоля, восстановленная в отсутствие и при наличии погрешностей в (а) измерениях яркости и (б) угловой наводке фотометра При умеренном аэрозольном замутнении (a<0.4, =440 нм) абсолютная ошибка восстановления n не превосходит 0.05 при наличии указанных погрешностей в измерениях одновременно. Их влияние на точность восстановления и АОР с ростом a начинает играть второстепенную роль по сравнению с ошибкой, возникающей из-за пренебрежения спектральной селективностью (рис. 6).

1,Рис. 6. Модельные (FINE) и a = 0.1 a = 0.25 a = 0.восстановленные способом 2 в 0,разных условиях замутненности атмосферы значения АОР в 0,отсутствие и при наличии погрешностей в имитируемых 0,измерениях (под эффективной = - 5% FINE величиной АОР понимается = + 5% Эфф. АОР 0, = 0 = - 1o усредненное по спектральным a = - 0. = +1o интервалам значение этой 0, a = + 0.| | = 2% характеристики) , нм 400 800 400 800 400 8Поскольку практическая реализация решения обратной задачи солнечнонебесной фотометрии представляет собой трудоемкий процесс, для автоматизации рассмотренного алгоритма решения обратной задачи при сохранении возможности его контроля на всех стадиях разработан программный комплекс «SSMART» с дружественным интерфейсом пользователя (раздел 2.3). Использование этой системы позволяет сократить время, требуемое на обработку фотометрических измерений, в десятки раз.

Третья глава посвящена результатам апробации предложенных методов восстановления и практического применения этих методов к интерпретации экспериментальных данных, полученных с использованием фотометра CE 318.

В разделе 3.1 приводятся основные характеристики экспериментальных данных. Предлагаются критерии (аналогичные используемым в AERONET, но более жесткие) направленные на селекцию наиболее качественных измерений, удовлетворяющих, в частности, (а) условию квазисимметрии I() во всех углах относительно плоскости главного солнечного вертикала, (б) установленному уровню соответствия ‘Sun’ и ‘Sky’ каналов солнечного фотометра.

Отдельные примеры восстановления оптических (методами 1 и 2) и микрофизических (методом 2) характеристик аэрозоля для условий как повышенного (a>0.4, =440 нм, лесные пожары), так и умеренного аэрозольного замутнения атмосферы представлены в разделе 3.2. Показано, что в ситуациях с a>0.4 результаты восстановления АОР и ФА методом находятся в хорошем согласии с данными, полученными по оригинальному алгоритму О. Дубовика и М. Кинга и представленными на сайте AERONET на Level 2.0. Соответствие значений, полученных разными методами, свидетельствует о том, что существенно более простой, но не менее эффективный метод 1 позволяет получать оценки оптических характеристик, которые не противоречат результатам, рассчитываемым на основе восстановленных микрофизических параметров.

Альбедо однократного рассеяния При анализе результатов восстановления АОР методом 1 в условиях фоновой атмосферы было выявлено, что зависимость АОР от длины волны может быть убывающей, возрастающей, а также немонотонной. Наиболее частотны ситуации, когда значения альбедо однократного рассеяния уменьшаются с ростом . Иной характер спектральной селективности может быть обусловлен влиянием пылевых выносов, тонкой перистой облачности, а также погрешностями определения АОТ в каналах 870 и 1020 нм.

Представлены примеры восстановленных методом 2 оптических и микрофизических характеристик аэрозоля в трех экспериментах с разной степенью аэрозольного замутнения атмосферы. Расхождения с данными AERONET в оценке микроструктуры аэрозоля во всех трех случаях минимальны в диапазоне радиусов частиц 0.2 < r < 8 мкм (рис. 7, а).

Наибольшие различия наблюдаются для субмикронной фракции, что, помимо погрешностей в измерениях, может быть обусловлено следующими факторами:

inf близостью модального радиуса к rmin, разным спектральным набором используемых значений АОТ, разными подходами к граничным условиям функции dV/dlnr, а также особенностями методов обращения и учета погрешностей измерений. Оценки n, и a, полученные методом 2 и по алгоритму О. Дубовика и М. Кинга, согласуются между собой (рис. 7, б).

1,00 АОР dV/dlnr, мкм3/мкм2 (a) (б) 0,Эксперимент Алгоритм О. Дубовика, М. Кинга Эксперимент 0, Эксперимент Эксперимент 0, Эксперимент 1 0,Метод 0, 0, 0,Cпособ Cпособ Алгоритм О. Дубовика, М. Кинга 0,0,, нм 300 600 900 300 600 90,1 1 r, мкм Рис. 7. (а) Микроструктура и (б) АОР аэрозоля, восстановленные в экспериментах 1-3:

(1, 29.05.2004) a=0.65, (2, 16.07.2004) a=0.32 и (3, 09.05.2008) a=0.61, =440 нм; 0=70° В разделе 3.3 приведены результаты обращения методами 1 и 2 массива дневных радиационных измерений P* (49 реализаций) Томской станции AERONET, полученных с использованием фотометра CE 318 в летний период 2004-2009 гг. в условиях фоновой атмосферы. Отобранные измерения P* удовлетворяли обозначенным в разделе 3.1 критериям, а также прошли визуальный контроль.

На основе результатов восстановления построена оценочная модель ‘Фоновая’ оптических и микрофизических характеристик аэрозоля. Среднее по множеству экспериментов P* значение комплексного показателя преломления составило n–i·=1.50(±0.05) – i·0.011(±0.009). По данным AERONET на уровне Level 1.5 средние по идентичному множеству P* значения n и равны 1.45(±0.07) и 0.009(±0.009) соответственно. Форма полученного среднего нормированного на суммарную счетную концентрацию спектра размеров позволяет говорить о сопоставимых по объему мелкодисперсной и крупнодисперсной фракциях (общий объем крупных частиц (r > 0.6 мкм) превышает объем субмикронных (r 0.6 мкм) в 1.5 раз). Средние эффективный и медианный радиусы функции dV/dlnr составляют 0.35±0.15 и 0.96±0.56 мкм соответственно; средние счетная и объемная концентрации аэрозоля равны 5.46±3.43 мкм-3 и 0.07±0.03 мкм3/мкм2. От среднего спектра, сформированного на основе взятых с сайта AERONET (Level 1.5) распределений dV/dlnr, полученная нами микроструктура наиболее значимо отличается в области размеров r < 0.2 и r > 5 мкм, а также в ‘переходной зоне’ (0.6

, мкм-0,0Рис. 8. Средние нормированные объемные Метод распределения аэрозольных частиц по Алгоритм О. Дубовика и М. Кинга 0,0размерам, восстановленные методом 2 и по алгоритму О. Дубовика, М. Кинга (Level 1.5) 0,0Средние значения АОР и ФА, 0,004 полученные методами 1 и 2 (способ 2), были сопоставлены с характеристиками 0,000 континентального аэрозоля моделей WCP и OPAC, а также с данными r, мкм 0,1 1 AERONET на Level 1.5 и 2.0, усредненными по множествам P* и G* соответственно, где G* – совокупность случаев с повышенным аэрозольным замутнением атмосферы (a > 0.4, = 4нм), для которых в AERONET представлены значения АОР на Level 2.0.

0,1,00 АОР (a) ФА (б) 0,0,0,0,WCP 0,0,OPAC P*, Метод P*, Способ 2 метода 0,0,P*, Алг. О.Дубовика, М.Кинга G*, Алг. О.Дубовика, М.Кинга 0,, нм 400 600 800 , нм 10400 600 800 10Рис. 9. (а) АОР и (б) ФА в зависимости от длины волны Восстановленные способом 2 значения АОР близки к оценкам модели OPAC, к восстановленным по методу 1 значениям, но существенно занижены относительно оценок, полученных по алгоритму О. Дубовика и М. Кинга, в том числе и для фоновой атмосферы (P*), и завышены по отношению к данным модели WCP. Что касается фактора асимметрии, то спектральное поведение этой характеристики, определенное на множестве P* нашими методами, согласуется с данными AERONET, но существенно отличается от спектральной зависимости ФА, определенной в моделях WCP и OPAC (рис. 9).

Установлена высокая степень соответствия между оптическими характеристиками ‘Фоновой’ модели и модели, разработанной по результатам самолетного зондирования безоблачной атмосферы на территории Западной Сибири (M.V. Panchenko et al., 2011): максимальное различие составляет ~5%.

В разделе 3.4 рассматриваются вопросы, касающиеся связи климатологических и метеорологических факторов с восстановленными микрофизическими параметрами аэрозоля. В частности, на основе статистической обработки последних выявлены следующие закономерности:

значения не зависят от счетной концентрации CN частиц и в большей степени определяются объемной CV; между АОТ и CV существует положительная линейная связь – наиболее сильная в канале 1020 нм; c ростом влагосодержания W модальный радиус субмикронного аэрозоля растет, а n уменьшается, при этом наблюдается отсутствие корреляции между W и модальным радиусом крупнодисперсной фракции. Коэффициенты корреляции статистически значимы с вероятностью не менее 95% (критерий Стьюдента).

Глава 4 посвящена результатам исследования особенностей трансформации поля излучения при появлении облаков. Предпосылкой к изучению этого вопроса послужил факт низкой статистической обеспеченности данных о характеристиках аэрозоля, обусловленной облачностью. Изложенные результаты представляют собой базовый материал для разработки технологии, адаптирующей модулированные облаками измерения яркости к обращению.

В разделе 4.1 рассматривается случай с изолированным облаком.

Моделирование такой ситуации выполняется на основе численных алгоритмов, описанных в главе 1. Для количественной оценки изменения спектральноуглового распределения нисходящей радиации вводится величина T(), равная отношению яркости Icld() неба при наличии облака к яркости Iclr() безоблачного неба, где – азимутальный угол наблюдения. Показано, что наибольшие отклонения T() от единицы происходят в азимутальных направлениях визирования, непосредственно проходящих через облако и околооблачное пространство, где наблюдаемая яркость формируется за счет процессов рассеяния и ослабления в пределах облака, оптические характеристики которого существенно отличаются от оптических характеристик окружающей среды. Вне этой зоны T() изменяется в диапазоне 0.985T()1.015, что соответствует относительному различию Icld() и Iclr() в пределах 1.5%, которое сохраняется при изменении коэффициента ослабления cl облака, его азимутального направления cl и 0 (рис. 10).

1,1 T( ) Рис. 10. Азимутальный ход 1,относительного изменения яркости T(), 1 (0=60o,cl=30o,cl=5 км-1) =870 нм, в различных условиях 2 (0=60o,cl=30o,cl=20 км-1) 0,наблюдения (0, cl) и оптической 3 (0=75o,cl=130o,cl=5 км-1) плотности облаков (cl) 0 60 120 180 240 300 3Азимутальный угол, град Характер изменения яркости в зонах ‘до облака’ и ‘за облаком’ имеет отличия, поскольку формируется под влиянием двух эффектов. Первый эффект проявляется в увеличении Icld() из-за дополнительной подсветки радиацией, отраженной от облака. Пространство ‘за облаком’ затенено, вследствие чего достигающая эту область солнечная радиация ослабляется в большей степени, чем в отсутствие облачности. Изменение Icld() определяется результатом совместного действия этих конкурирующих факторов.

Если облако не пересекает солнечный альмукантарат Q, его радиационные эффекты проявляются лишь когда оно расположено выше Q – относительное различие Icld() и Iclr() превышает 1.5-2% в теневой области за облаком, но уменьшается по мере удаления облака от Q. Установлено, что из-за ограниченного набора направлений визирования у фотометров типа СЕ 318 не всегда возможно зафиксировать не только наличие облака на небосводе, но и изменение яркости, обусловленное эффектами радиационного воздействия.

Показано, что поля яркости в присутствии облаков различной формы, но одинакового объема, сильно отличаются между собой. Различия полей (максимальные вблизи границ облака) обусловлены наличием оптически тонких краев облаков и определяются зависящим от 0 и взаимного расположения облака и приемника сечением облака осью конусного пучка излучения, регистрируемого приемником. Показано, что результаты численного моделирования радиационных полей в присутствии локального облака качественно согласуются с данными натурного эксперимента.

Раздел 4.2 посвящен результатам исследования закономерностей формирования угловой структуры радиационного поля в разорванной облачности. В дополнение к факторам, которые определяют эти закономерности при наличии одного облака, в разорванной облачности проявляются и другие эффекты, в том числе, взаимное затенение и переотражение солнечной радиации соседними облаками (рис. 11). Показано, что с уменьшением балла облачности CF появляются протяженные, свободные от влияния 3D-эффектов облаков участки углового распределения яркости (рис. 11), что открывает возможности решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния в малооблачных ситуациях.

Яркость, отн. ед. Яркость, отн. ед. (б) (a) Ясное небо Разорванная облачность 2, CF=0.Разорванная облачность Разорванная облачность 3, CF=0.Разорванная облачность CF=0.3, cl = 10 км-1, Lz = Lxy = 0.5 км 0 = 60o, = 670 нм 0,0,0,0,0 60 120 180 240 300 ,3град 0 60 120 180 240 300 ,3град Рис. 11. Яркость ясного неба и в разорванной облачности Раздел 4.3 содержит результаты анализа представленных на сайте AERONET измерений яркости I() неба в солнечном альмукантарате, используемых в решении обратной задачи аэрозольного светорассеяния не в полном объеме из-за искажающего воздействия 3D-эффектов облаков.

Рассматриваются измерения 2009 г. Томской станции, а также статистика восстановленных по алгоритму О. Дубовика и М.Кинга характеристик аэрозоля на Level 1.5 и 2.0. Показано, что, не ограничивая измерения яркости жесткими требованиями симметрии, а используя, какую-либо процедуру сглаживания угловых распределений I(), трансформированных облаками, на Level 2.можно было бы увеличить количество информации об аэрозоле на ~20%.

На основе визуального анализа измерения I() были классифицированы в соответствии с уровнем их трансформации (УТ) (очень низкий, умеренный/низкий, высокий), обусловленной 3D-эффектами облаков (рис. 12).

Выявлено, что интерпретации не подлежат около 48% реализаций. Показано, что реализованная в сети AERONET процедура ‘cloud-screening’ отбраковывает около 67% реализаций, полученных на Level 1.5, в том числе, в условиях облачности, что на 19% больше, чем выявлено нами на основе визуального анализа. Обнаружено, что в группе реализаций с умеренным/низким УТ имеется достаточное количество случаев, в которых угловые распределения I() удовлетворяют условию квазисимметрии, однако не являются монотонными (рис. 12, в). Вероятной причиной является присутствие оптически тонкой перистой облачности, что объясняется существованием у индикатрис рассеяния кристаллических облаков пиков рассеяния, расположенных в передней полусфере (О.А. Волковицкий и др., 1984; K.N.

Liou et al., 2000). Наличие и симметрия всплесков яркости в диапазоне азимутальных углов от 10 до 60 (в зависимости от 0) могут служить дополнительным к применяемой в AERONET процедуре ‘cloud-screening’ индикатором присутствия тонкой перистой, перисто-слоистой облачности, выявить которую обычными средствами солнечной фотометрии (например, спектральным анализом АОТ (М.А. Свириденков, 2008)), также как и спутниковыми методами, достаточно сложно. Подчеркнем, что решение обратной задачи аэрозольного светорассеяния в этом случае нецелесообразно, даже если всплески яркости легко поддаются сглаживанию.

I() I( ) 23.06.2009, 21.01.2009, I( ) 10.09.2009, = 1020 нм = 440 нм 40 = 1020 нм 1100 (а) Высокий УТ (в) Умеренный/ (б) Умеренный/ 22.01.2009, 18.06.2009, низкий УТ низкий УТ = 1020 нм = 675 нм -180 -120 -60 0 60 120 180 -180 -120 -60 0 60 120 180 -180 -120 -60 0 60 120 1Рис. 12. Реализации I(): (а) высокий УТ, (б-в) умеренный/низкий УТ В заключении отражены основные результаты диссертационной работы:

1) Разработаны и адаптированы к данным натурного эксперимента две модификации итерационного метода восстановления оптических характеристик аэрозоля, основанного на идее выделения из измерений яркости рассеянной радиации сигнала однократного рассеяния излучения;

2) Реализован и адаптирован к данным натурных измерений алгоритм решения обратной задачи светорассеяния по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в солнечном альмукантарате, обеспечивающий восстановление распределения аэрозольных частиц по размерам и комплексного показателя преломления аэрозольного вещества;

3) Исследована чувствительность методов восстановления к входным параметрам и погрешностям измерений, определены границы применимости методов, проведена их апробация на данных натурных экспериментов;

4) Выполнено взаимное сопоставление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля, (а) восстановленных на основе предложенных подходов, (б) восстановленных с использованием алгоритма О. Дубовика и М.

Кинга, (с) представленных в общепринятых аэрозольных моделях;

5) Построена оценочная региональная модель оптических и микрофизических характеристик атмосферного аэрозоля фоновой атмосферы на основе развитых методов и данных фотометрических измерений Томской станции AERONET в 2004-2009 гг. в летний период;

6) Разработаны алгоритмы статистического моделирования переноса радиации в облачной атмосфере (изолированное облако, поле однослойной разорванной облачности); исследованы особенности формирования угловой структуры нисходящей радиации в облачной атмосфере;

7) Разработана вычислительная система «SSMART» с дружественным интерфейсом пользователя, предназначенная для оперативного решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния. Система применяется при интерпретации данных регулярных измерений в сети AERONET.

Основные публикации по теме диссертационной работы 1. Журавлева Т.Б., Бедарева Т.В., Насртдинов И.М., Сакерин С.М. Особенности угловых характеристик диффузной солнечной радиации в малооблачной атмосфере // Оптика атмосф. и океана. 2009. Т. 22. № 8. С. 777-786.

2. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б. Восстановление индикатрисы и альбедо однократного рассеяния аэрозоля по данным радиационных измерений в альмукантарате Солнца: численное моделирование // Оптика атмосф. и океана.

2011. Т. 24. № 2. С. 128-138.

3. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б. Оценка аэрозольного поглощения в летних условиях Западной Сибири по данным солнечной фотометрии // Оптика атмосф.

и океана. 2011. Т. 24. № 12. С. 1023-1030.

4. Сакерин С.М., Андреев С.Ю., Бедарева Т.В., Кабанов Д.М., Корниенко Г.И., Холбен Б.Н., Smirnov A. Аэрозольная оптическая толща атмосферы в Дальневосточном Приморье по данным спутниковых наблюдений // Оптика атмосф. и океана. 2011. Т. 24. № 8. С. 654-660.

5. Бедарева Т.В., Свириденков М.А., Журавлева Т.Б. Восстановление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля по данным наземных спектральных измерений прямой и рассеянной солнечной радиации. Часть 1: Тестирование алгоритма // Оптика атмосф. и океана. 2012. Т. 25. № 7. В печати.

6. Бедарева Т.В., Свириденков М.А., Журавлева Т.Б. Восстановление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля по данным наземных спектральных измерений прямой и рассеянной солнечной радиации. Часть 2: Апробация алгоритма // Оптика атмосф. и океана. 2012. Т. 25. № 8. В печати.

7. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б. Восстановление индикатрисы рассеяния излучения и альбедо однократного рассеяния по данным измерений диффузной яркости в альмукантарате Солнца // Аэрозоли Сибири: сборник тезисов докладов XV Рабочей группы. Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2008. С. 53-54.

8. Бедарева Т.В. Влияние формы облаков на поле яркости в альмукантарате Солнца: результаты численного моделирования // Сборник трудов VII Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии». Томск, 2009. С.85-86.

9. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б. Особенности спектрально-угловых характеристик яркости неба для различных типов протяженных аэрозольных образований // Аэрозоли Сибири: сборник тезисов докладов XVI Рабочей группы. Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2009. С. 11.

10. Бедарева Т.В., Турчинович Ю.С. Апробация методик восстановления индикатрисы рассеяния излучения и альбедо однократного рассеяния аэрозоля по данным измерений диффузной яркости в альмукантарате Солнца // Материалы IV Всероссийской конференции молодых ученых «Материаловедение, технологии и экология в 3-м тысячелетии». Томск, 2009.

С.279-283.

11. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б., Кабанов Д.М., Насртдинов И.М., Сакерин С.М.

Яркость неба в альмукантарате Солнца в малооблачной атмосфере: результаты численного моделирования и экспериментальные данные // Изд-во СПбГУ.

Сборник тезисов Международного Симпозиума стран СНГ «Атмосферная радиация и Динамика». С.-Петербург, 2009. С. 88-89.

12. Bedareva T.V., Sviridenkov M.A., Zhuravleva T.B. Computer system for retrieval of aerosol optical and microphysical properties from ground-based spectral measurements of atmospheric transparency and diffuse radiance in cloudless sky // NATO ASI on «Special Detection Technique (Polarimetry) and Remote Sensing».

Ukraine, Kyiv, 2010. P. 27.

13. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б. О возможности восстановления оптических характеристик аэрозоля по измерениям диффузной радиации в альмукантарате Солнца в облачной атмосфере // Сборник научных трудов VII Международной конференции студентов и молодых ученых «Перспективы развития фундаментальных наук». Томск, 2010. С. 440-442.

14. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б., Свириденков М.А. Восстановление радиационных параметров и микроструктуры аэрозоля в летних условиях Западной Сибири по данным фотометрии дневного безоблачного неба // Изд-во СПбГУ. Сборник тезисов Международного Симпозиума стран СНГ «Атмосферная радиация и динамика». С-Петербург, 2011. С. 109-110.

15. Свириденков М.А., Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б. Интерпретация данных солнечных фотометров: программный комплекс, тестирование алгоритма и сравнение с другими подходами // Аэрозоли Сибири: сборник тезисов докладов XVIII Рабочей группы. Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2011. С. 9.

____________________________________________________________________ Печ. л. 1.

Тираж 100 экз. Заказ № 56.

____________________________________________________________________ Тираж отпечатан в типографии ИОА им. В.Е. Зуева СО РАН 634021, г. Томск, пл. Академика Зуева, 1. Тел. (382-2) 49-10-






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.