WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 |

T, K NH2O, ppm Рис. 4. Сравнение вертикальных профилей температуры (a) и концентрации водяного пара (b), полученных из спектра IMG/ADEOS (сплошная линия) в районе 20.46 Ю.Ш., 154.58 З.Д., 28.01.1997, 21:14 UTC и измеренного радиозондом (кружки) в районе 19.72 Ю.Ш., 155.07 З.Д., 29.01.1997, 00:00 UTC.

Приведенные сравнения полученных данных с зондовыми измерениями свидетельствует в пользу достоверности предложенного в работе метода определения профилей температуры и влажности из тепловых спектров атмосферы регистрируемых спутниковыми сенсорами типа IMG.

высота, км высота, км В виду отсутствия прямых экспериментальных данных по измерениям профилей HDO над океаном, в работе сравнение полученных результатов по вертикальным профилям HDO проводилось с результатами модели общей циркуляции атмосферы (рис. 2) и проверке в замкнутых экспериментах (рис. 3). В то же время, в настоящей работе проводится сравнение с экспериментальными данными других авторов [14] по широтному распределению относительного содержания дейтерия в целом по атмосферному столбу HDO*.

В работе [14] исследуется возможность определения изотопомера HDO из данных сенсора TES (Tropospheric Emission Spectrometer) со спутника AURA. Авторами [14] была обработана выборка ~1100 спектров TES, измеренных в надир с целью определения вертикальных профилей HDO, данные, полученные по широтному распределению HDO*, показаны на рис. 5.

Приведенные зависимости качественно проявляют схожие характерные черты широтного распределения HDO*: спад от экватора к полюсам и наличие «ямки» вблизи экватора (что связано со смещением термического экватора планеты относительно географического).

Отличие кривых на рисунке 5, возможно связано с тем, что они получены из спутниковых спектров, измеренных в разное время. Сплошная лиширота ния – по данным за 1996–г.г., пунктирная – по данным за Рис. 5. Сравнение широтных распределений HDO* 2004–2005 г.г. В течение этого над тихоокеанским регионом. Показаны: данные, полученные из спектров IMG (1996–1997 г.г.) в настоящей времени могло измениться фоработе (сплошная линия); данные, полученные из анановое состояние атмосферы, колиза спектров TES (2004–2005 г.г.) в работе [14] (пункторое вносит погрешность в тирная линия).

результаты. Так же могло произойти усиление мощности гидрологического цикла планеты, что приводит к сдвигу широтного распределения HDO* в сторону меньших значений, (ввиду увеличения числа актов фазовых превращений воды в атмосфере), что и наблюдается на рис. 5.

В настоящей работе также была предложена методика определения вертикального профиля относительного содержания HDO из спектров пропускания атмосферы. Апробация производилась на данных спектрометра FTIR, установленного на Аляске (65.11 С.Ш., 147.42 З.Д.). Рабочий спектральный диапазон данного прибора 750–4300 см-1, спектральное разрешение ~0.002 см-1. Для обработки были доступны пять измерений (26.05.2000, 20.05.2001, 07.03.2002, 15.04.2003, 01.03.2004), каждое включало: спектр функции пропускания атмосферы в интервале 1204.5–1207.5 см-1 и сопутствующие параметры атмосферы (син HDO*, ‰ хронизованные по времени радиозондовые измерения профилей давления, температуры, концентрации водяного пара, а также данные стандартной атмосферной модели для остальных газов).

На начальном этапе из спектров пропускания извлекалась оптическая толщина атмосферы, обусловленная поглощением молекулами HDO. Для этого использовался метод спектроскопии дифференциального поглощения [15] с выбором канала сравнения в крыле линии:

P = exp(-HDO - ), P P * = exp(-HDO +HDO ), * (11) HDO = ln(P * P ).

где P, P* – значения измеренного спектра функции пропускания в произвольном канале и в канале сравнения *; HDO – оптическая толщина атмосферы в линиях HDO; 0 – оптическая толщина, обусловленная поглощением остальных газов совместно с континуальным поглощением водяного пара и аэрозольным ослаблением излучения.

С другой стороны, пользуясь моделью расчета «line-by-line» для оптической толщины можно записать:

H HDO = NHDO j ( -,T, P)sec( )dh, (12) S j j j где P, T, NHDO – вертикальные профили давления, температуры и концентрация молекул HDO; j, Sj, j, – центр, интенсивность и контур j-ой линии HDO; – локальный зенитный угол наблюдения.

Оптическая толщина атмосферы достаточно чувствительна к вариациям HDO на высотах до км (рис. 6), что позволяет ставить задачу об определении вертикального профиля HDO. Эта задача решалась в координатах ГК. Для построения базиса ГК использовались профили HDO из набора данных модели общей циркуляции NASA GISS ModelE, отобранные для области Аляски и отдельно для каждого измерения по времени (учитывался месяц проведения из- нормированные весовые функции мерения). Такие выборки насчитывали ~2000 модельных состояний.

Рис. 6. Набор прореженных нормированных весовых функций оптической толщи атмосферы по ваДля перехода к ГК использовались риациям HDO на различных высотах в интервале преобразования (8), при этом вектор 1204.5–1207.5 см-1.

искомых параметров состоял только из профиля HDO. Ввиду большой размерности спектра FTIR в интервале 1204.5–1207.5 см-1 (~1500 точек), для измеренных спектров пропускания использовалась методика сжатия спектральной информации [11].

высота, км Оптическая толщина атмосферы (12) линейно зависит от концентрации молекул изотопомера HDO (в случае пренебрежения внутренней зависимостью контура спектральной линии Фj от NHDO), поэтому для решения обратной задачи совместно применялись МГК (для уменьшения размерности задачи) и метод линейной регрессии на главные компоненты (РГК) [16]. Алгоритм определения профиля HDO из одного измеренного спектра FTIR был следующий:

1) Из набора модельных состояний произвольным образом отбираются профили HDO (~200), при этом величина HDO* пробегает ряд значений от -до -50‰. Набор профилей переводится в координаты базиса ГК (CHDO).

2) Для каждого профиля проводится расчёт спектра пропускания атмосферы в интервале 1204.5–1207.5 см-1 (остальные параметры атмосферы соответствуют априорным данным к обрабатываемому спектру). Модельный набор спектров, дополненный шумом спектрометра и измеренный спектр приводятся к величинам оптической толщины. Затем они переводятся в координаты базиса ГК (CR – набор ГК модельных спектров, cR – ГК измеренного спектра).

3) Между координатами ГК рассчитанных спектров и профилей стоится линейная регрессия, исходя из которой определяются ГК искомого профиля cHDO. Матрица регрессии B определяется из совокупности выбранных профилей и расчетных спектров:

T T cHDO = BcR, BT = (CR CR )-1CR CHDO, (13) По разработанной методике были обработаны пять доступных измеренных спектров FTIR, получены профили HDO (рис. 7, слева).

HDO, ‰ месяц Рис. 7. Слева: Восстановленные профили HDO для пяти измеренных спектров FTIR и среднеквадратичная ошибка восстановления, полученная в замкнутых модельных экспериментах.

Справа: Ход временного изменения величин HDO в приземном слое и HDO* (линии пунктирная и сплошная – данные модели NASA GISS ModelE, треугольники и квадраты – значения, полученные из спектров FTIR). Звездой отмечена точка среднегодового значения для величины HDO в приземном слое по данным модели ECHAM4 [5] для 650 С.Ш.

Оценка погрешности метода проводилась по методике, аналогичной использованной при обработке спектров IMG, с той разницей, что профили давлевысота, км HDO*, ‰ ния, температуры и концентрации водяного пара считались известными из синхронизированных по времени зондовых измерений.

Для определения величины относительного содержания дейтерия в атмосферном столбе не использовалось выражение (10), а было построено отдельное регрессионное соотношение между HDO* и первой ГК измеренного спектра FTIR. Такой подход привел к тому, что погрешность определения HDO* из спектров FTIR, оцененная из замкнутых модельных экспериментов составила всего ~7‰.

На рис. 7 показаны величины HDO*, полученные из обработки имеющихся измерений FTIR и годовой ход HDO*, построенный из данных модели NASA GISS ModelE, отобранных для региона Аляски. Так же представлены величины относительного содержания дейтерия в приземном слое (на уровне ~1000 гПа). Наблюдаемые систематические отклонения (рис. 7, справа), скорее всего, связаны с неточностью значений коэффициентов уширения линий HDO для спектрального интервала 1205–1207 см-1 имеющихся в базе данных HITRAN. Аналогичный результат был получен авторами работы [17]. Это обстоятельство не позволяют пользоваться полученными абсолютными значениями для величины HDO*. А именно, не удаётся сравнить результаты по HDO*, полученные из спектров пропускания FTIR (рис. 7) и из эмиссионных спектров IMG, измеренных на широтах выше 650 (рис. 2, 5). Среднее значение HDO*, полученное из пяти доступных спектров FTIR составляет -350‰. В то же время, значения HDO*, полученные из спектров IMG в этих широтах составляют примерно -220‰.

В третьей главе рассматривается задача определения содержания метана в атмосфере из ИК спектров, измеряемых спутниковым сенсором AIRS. В качестве района исследования выбрана территория болот Западной Сибири. Для решения обратной задачи применялся метод наименьших квадратов с ограничениями и методика на основе нейронной сети. Приведены результаты по сезонному содержанию метана над исследуемой областью в период 2004–2006 г.г. Сделана оценка вклада данной болотной экосистемы в атмосферный метан и оценка локального теплового эффекта болот Западной Сибири, обусловленного эмиссией метана из болот в летний период.

Объектом исследования в данной работе был обширный регион болотной экосистемы Западной Сибири (60–67 С.Ш., 60–90 В.Д.), с расположенными в этом районе объектами нефтегазового комплекса. Основная задача исследования – оценка сезонных вариаций содержания метана в атмосфере данного региона.

Единственным действующим в 2004–2006 г.г. сенсором достаточно высокого спектрального разрешения, производящим глобальное сканирование всего земного шара (в том числе исследуемого района) два раза в сутки, являлся сенсор AIRS (Atmospheric Infrared Sounder), установленный на спутнике AQUA. Этот прибор представляет собой дифракционный спектрометр, измеряющий спектральную плотность яркости уходящего излучения Земли в диапазоне длин волн 3.7–15.мкм (650–2700 см-1) с разрешением ~0.5 см-1. Измерения AIRS разбиты на гранулы (отдельные файлы) каждая из которых содержит 6 минут измерений или 12150 спектров (135 поперечных движению спутника линий сканирования * спектров в каждой линии). При этом угол поперечного сканирования меняется в пределах ±49.50, а пространственное разрешение одного снимка на поверхности земли составляет 13.5 км для надира и 41*22.4 км для максимальных углов сканирования.

За одни сутки AIRS записывает несколько гранул данных, полученных над одним и тем же местом. Все данные доступны через сеть Интернет (http://daac.gsfc.nasa.gov/AIRS/data_access.shtml). Размер одной гранулы данных (содержащей 12150 измеренных спектров) варьируется от 53 до 126 Мб (в зависимости от степени сжатия), сезонная выборка спектров для исследуемого района занимает ~100 Гб. В связи с невозможностью получения такого объёма данных через Интернет, выборка гранул значительно сокращалась – скачивались данные только тех дней, в которые наблюдалось отсутствие или частичная облачность над исследуемым районом. Скрининг облачности проводился по данным сенсора MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer).

Для определения концентрации метана в атмосфере из отобранных безоблачных спектров AIRS первоначально использовался метод минимизации целевой функции (6) с ограничениями, разработанный и апробированный на спектрах IMG ранее [18]. При этом использовался интервал 1298–1308 см-1, поскольку в этом интервале вариации водяного пара практически до 300% около среднего значения пренебрежимо мало изменяют спектр яркости излучения. Суть методики – это подгонка измеренного и модельного спектров при минимизации целевой функции вида (6). На искомое решение накладываются ограничения:

axiref xi bxiref, (14) где xi и xiref – варьируемый и опорный атмосферный параметр на i-ой высоте, а параметры a, b удовлетворяют условиям 01. Для минимизации (6) использовался алгоритм Флетчера-Ривза, модифицированный для ограничений (14).

Использовались значения a=0.9 и b=1.76, при модельной концентрации метана у поверхности 1.7 ppm, допустимый интервал вариации концентрации составлял 1.53–3.0 ppm, что согласуется с самолетными измерениями [19].

Алгоритм обработки одного измеренного спектра AIRS состоял из следующих шагов:

1) Оценка вертикального профиля температуры производится итерационным методом оптимального статистического оценивания [20]. Использовалось несколько неперекрывающихся спектральных интервалов из диапазона полосы поглощения CO2 680–830 cm-1 с достаточной плотностью весовых функций от поверхности до стратосферы. Состояние атмосферы (профили давления, всех газов кроме H2O и CH4), используемое при расчете спектров дополнялось из стандартной модели атмосферы для средних широт (лета или зимы). Излучательная способность поверхности соответствовала модели леса. Ковариационные матрицы вертикальных профилей температуры строились для разных сезонов из данных зондовых измерений ближайших метеостанций: Печора (65.12 С.Ш., 57.В.Д.), Салехард (66.53 С.Ш., 66.67 В.Д.), Ханты-Мансийск (61.02 С.Ш., 69.В.Д.), Туруханск (65.78 С.Ш., 87.93 В.Д.), доступных с сайта британского центра атмосферных данных BADC (http://badc.nerc.ac.uk).

2) Для вертикального профиля водяного пара использовался средний за месяц (соответствующий времени измерения обрабатываемого спектра) профиль радиозондовых измерений.

3) Определение вертикального профиля метана методом наименьших квадратов с ограничениями на возможные вариации метана. Расчет содержания метана в атмосферном столбе, исходя из полученных вертикальных профилей метана и температуры:

H p -totalCH = 106 N NCH 4dh, (15) 4 A kT где totalCH4 – полное содержание метана в атмосферном столбе (моль/м2); NA – число Авогадро; NCH4 – концетрация метана (ppm); p, T – вертикальные профили давления и температуры.

Анализ ошибок описанного алгоритма был выполнен по схеме замкнутых модельных экспериментов. Установлено, что относительная точность предложенной схемы определения содержания метана в атмосферном столбе из спектров AIRS составляет около 2.5%.

Pages:     | 1 | 2 || 4 |






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