Том 38, номер 07, статья № 8

Аннотация:

Восстановление оптических характеристик атмосферного аэрозоля при ограниченном объеме данных является важной задачей для оценки радиационного воздействия и климатических расчетов в высоких широтах. Впервые апробирован подход к моделированию оптических характеристик аэрозоля по ограниченному числу измеряемых входных параметров, основанный на статистически обеспеченном ансамбле решений. Численный эксперимент представляет собой сопоставление оптических характеристик летней фоновой дымки, рассчитанных по усредненным измеренным параметрам, условно принятым за «эталонные». При формировании ансамбля решений в отдельной реализации для каждого измеряемого входного параметра моделировалось случайное отклонение от его «истинного» значения в пределах инструментальной неопределенности и осуществлялся расчет оптических характеристик. Показано, что в выбранном модельном эксперименте достаточно использовать 200 решений для точности восстановления оптических характеристик в 2%. Полученные результаты могут применяться для оценки радиационно значимых свойств атмосферы на основе измерений с самолетов-лабораторий и судов, а также для верификации спутниковых данных и климатических моделей. Методика может быть использована в задачах регионального мониторинга аэрозольного загрязнения.

Ключевые слова:

аэрозоль, эмпирическая модель, оптические характеристики, неопределенность измерения, ансамбль решений, метод Монте-Карло, индикатриса рассеяния, альбедо однократного рассеяния

Список литературы:

1. Kok J.F., Ridley D.A., Zhou Q., Miller R.L., Zhao C., Heald C.L., Albani S. Smaller desert dust cooling effect estimated from analysis of dust size and abundance // Nat. Geosci. 2017. V. 10, N 4. P. 274–278. DOI: 10.1038/ngeo2912.
2. Bellouin N., Quaas J., Gryspeerdt E., Kinne S., Stier P., Watson-Parris D., Schulz M. Bounding global aerosol radiative forcing of climate change // Rev. Geophys. 2020. V. 58, N 1. P. e2019RG000660. DOI: 10.1029/2019RG000660.
3. Che H., Zhang X., Li Y., Zhang Y., Zhang X., Quan J., Shi G. Haze trends over the capital cities of 31 provinces in China, 1981–2010 // Theor. Appl. Climatol. 2009. V. 97, N 3–4. P. 235–242. DOI: 10.1007/s00704-008-0059-8.
4. Zhang X., Liang C., Wang Y., Chen H. Impact of measurement uncertainties on aerosol optical properties and radiative forcing estimates // Atmos. Chem. Phys. 2019. V. 19, N 7. P. 4567–4581. DOI: 10.5194/acp-19-4567-2019.
5. Liu X., Easter R.C., Ghan S.J., Zaveri R., Rasch P., Shi X., Zhang K. Toward a minimal representation of aerosols in climate models: Description and evaluation in the Community Atmosphere Model CAM5 // Geosci. Model Dev. 2016. V. 9, N 2. P. 587–609. DOI: 10.5194/gmd-9-587-2016.
6. Schmale J., Schneider J., Nemitz E., Tang Y.S., Dragosits U., Blackall T.D., Sutton M.A. Shipborne measurements of aerosol properties in the Atlantic Ocean and the Southern Ocean // Atmos. Chem. Phys. 2018. V. 18, N 9. P. 6397–6414. DOI: 10.5194/acp-18-6397-2018.
7. Brock C.A., Wagner N.L., Anderson B.E., Attwood A.R., Beyersdorf A., Campuzano-Jost P., Ziemba L.D. Aerosol optical properties in the southeastern United States during SEAC4RS: A comparison of airborne in situ and remote sensing measurements // J. Geophys. Res.: Atmos. 2019. V. 124, N 7. P. 3720–3743. DOI: 10.1029/2018JD029501.
8. Kozlov V.S., Panchenko M.V., Shmargunov V.P., Kozlov A.V., Pol’kin V.V., Terpugova S.A., Yausheva E.P. Long-term investigations of the spatiotemporal variability of black carbon and aerosol concentrations in the troposphere of West Siberia and Russian subarctic // Chem. Sustain. Dev. 2016. V. 24, N 4. P. 423–440. DOI: 10.15372/KhUR20160401.
9. Chen H., Gu X., Cheng T., Li Z., Yu T., Zheng Y., Li K. The spatial–temporal variations in optical properties of atmosphere aerosols derived from AERONET dataset over China // Meteorol. Atmos. Phys. 2013. V. 122, N 1–2. P. 65–73. DOI: 10.1007/s00703-013-0268-2.
10. Konovalov I.B., Golovushkin N.A., Beekmann M., Panchenko M.V., Andreae M.O. Inferring the absorption properties of organic aerosol in Siberian biomass burning plumes from remote optical observations // Atmos. Meas. Tech. 2021. V. 14. P. 6647–6673. DOI: 10.5194/amt-14-6647-2021.
11. Зенкова П.Н., Терпугова С.А., Полькин В.В., Полькин Вас.В., Ужегов В.Н., Козлов В.С., Яушева Е.П., Панченко М.В. Развитие эмпирической модели оптических характеристик аэрозоля Западной Сибири // Оптика атмосф. и океана. 2021. Т. 34, № 3. С. 192–198. DOI: 10.15372/AOO20210305; Zenkova P.N., Terpugova S.A., Pol’kin V.V., Pol’kin Vas.V., Uzhegov V.N., Kozlov V.S., Yausheva E.P., Panchenko M.V. Development of an empirical model of optical characteristics of aerosol in Western Siberia // Atmos. Ocean. Opt. 2021. V. 34, N 4. P. 320–326.
12. Schutgens N.A.J., Gryspeerdt E., Weigum N., Tsyro S., Goto D., Schulz M., Stier P. Will a perfect model agree with perfect observations? The impact of spatial sampling // Atmos. Chem. Phys. 2020. V. 20, N 5. P. 3131–3149. DOI: 10.5194/acp-20-3131-2020.
13. Redemann J., Wood R., Zuidema P., Doherty S.J., Luna B., LeBlanc S.E., Shinozuka Y. An overview of the ORACLES (ObseRvations of Aerosols above CLouds and their intEractionS) project: Aerosol-cloud-radiation interactions in the southeast Atlantic basin // Atmos. Chem. Phys. 2021. V. 21, N 3. P. 1507–1563. DOI: 10.5194/acp-21-1507-2021.
14. Zenkova P.N., Terpugova S.A., Pol’kin V.V., Panchenko M.V. Analysis of sensitivity of the optical characteristics reconstructed by the model of tropospheric aerosol of Western Siberia to uncertainties in the initial data // Proc. SPIE. 2023. V. 12780. CID: 1278027. DOI: 10.1117/12.2689344.
15. Lam R., Sanchez-Gonzalez A., Willson M., Wirnsberger P., Fortunato M., Alet F., Ravuri S., Ewalds T., Eaton-Rosen Z., Hu W., Merose A., Hoyer S., Holland G., Vinyals O., Stott J., Pritzel A., Mohamed Sh., Battaglia P. Learning skillful medium-range global weather forecasting // Science. 2023. P. 1416–1421. DOI: 10.1126/science.adi2336.
16. Потапов В.П., Юкина Н.И., Счастливцев Е.Л. Оценка качества вод и ансамблевые методы // Вестн. НЦ ВостНИИ. 2022. № 4. C. 125–136. DOI: 10.25558/VOSTNII.2022.92.48.014.
17. Gryspeerdt E., Stier P., Partridge D.G. Satellite observations of cloud regime development: The role of aerosol processes // Atmos. Chem. Phys. 2014. V. 14. P. 1141–1158. DOI: 10.5194/acp-14-1141-2014.
18. Panchenko M.V., Kozlov V.S., Polkin V.V., Terpugova S.A., Uzhegov V.N., Chernov D.G., Shmargunov V.P., Yausheva E.P., Zenkova P.N. Aerosol characteristics in the near-ground layer of the atmosphere of the city of Tomsk in different types of aerosol weather // Atmosphere. 2020. V. 11, N 1. P. 20. DOI: 10.3390/atmos11010020.
19. Panchenko M., Yausheva E., Chernov D., Kozlov V., Makarov V., Popova S., Shmargunov V. Submicron aerosol and black carbon in the troposphere of southwestern Siberia (1997–2018) // Atmosphere. 2021. V. 12. P. 351. DOI: 10.3390/atmos12030351.
20. Панченко М.В., Терпугова С.А., Козлов В.С., Полькин В.В., Яушева Е.П. Годовой ход конденсационной активности субмикронного аэрозоля в приземном слое атмосферы Западной Сибири // Оптика атмосф. и океана. 2005. Т. 18, № 8. С. 678–683.