Solar radiation transfer in the atmosphere
Authors: Λογοθέτης Σταύρος-Ανδρέας 
Published: February 2023

Τα αιωρούμενα σωματίδια και τα νέφη συντελούν τα συστατικά της ατμόσφαιρας με την υψηλότερη αβεβαιότητα στην εκτίμηση του ενεργειακού ισοζυγίου του συστήματος Ατμόσφαιρα−Γη που καθορίζει το κλίμα της Γης. Για τον λόγο αυτό, η περαιτέρω μελέτη των αιωρούμενων σωματιδίων και των νεφών στον τρόπο με τον οποίο επιδρούν με την ηλιακή ακτινοβολία έχεις ως στόχο την μείωση αυτών των αβεβαιοτήτων και συνεπώς, την καλύτερη κατανόηση του κλίματος της Γης. Η παρούσα διδακτορική διατριβή ασχολείται με την επίδραση των αιωρούμενων σωματιδίων και των νεφών στην εκτίμηση και την βραχυπρόθεσμη πρόγνωση της ηλιακής ακτινοβολίας.Στο Κεφάλαιο 1, δίνεται μια σύντομη εισαγωγή στην θεωρία διάδοσης της ηλιακής ακτινοβολίας, εμβαθύνοντας στον ρόλο των αιωρούμενων σωματιδίων και νεφών στην επίδραση του κλίματος της Γης. Παρουσιάζονται θεμελιώδεις έννοιες της θερμικής ακτινοβολίας που εκλύεται από τον Ήλιο, όπως ο νόμος του Planck και ο νόμος των Stefan−Boltzmann, καθώς και οι ορισμοί της φασματικής ακτινοβολίας και ακτινικής ροής. Αναφέρονται διάφοροι μηχανισμοί που εξασθενούν ή ενισχύουν την ηλιακή ακτινοβολία, κατά την διέλευση της στα στρώματα της Ατμόσφαιρας, όπως η απορρόφηση και η σκέδαση. Επίσης, παρουσιάζεται η αρχική μορφή της εξίσωσης διάδοσης της ηλιακής ακτινοβολίας, καθώς και διάφορες προσεγγίσεις/παραμετροποιήσεις με στόχο την επίλυση της. Στο τέλος του Κεφαλαίου 1, αναφέρονται τα διάφορα συστατικά της ατμόσφαιρας τα οποία επιδρούν κατά κόρον το ενεργειακό ισοζύγιο που καθορίζει το κλίμα της Γης.Στο Κεφάλαιο 2, δίνεται μια σύντομη περιγραφή των επίγειων και δορυφορικών οργάνων, καθώς και των μοντέλων μαζί με την περιγραφή των αλγορίθμων που τα διέπουν, των οποίων τα δεδομένα αντλήθηκαν και χρησιμοποιήθηκαν για την διεκπεραίωση της παρούσας διδακτορικής διατριβής. Πιο συγκεκριμένα, παρουσιάζονται τα δεδομένα που αφορούν τις οπτικές ιδιότητες των αιωρούμενων σωματιδίων καθώς και τα δεδομένα που αφορούν μετρήσεις ή εκτιμήσεις της ηλιακής ακτινοβολίας. Οι εργασίες πού ασχολούνται με την μελέτη των αιωρούμενων σωματίδια συχνά απαιτούν πληροφορία σχετικά με τον τύπο τους. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι ο τύπος των αιωρούμενων σωματιδίων συνδέεται άμεσα με το μέγεθος, την χημική σύσταση, τις οπτικές ιδιότητες, και τις διαδικασίες απομάκρυνσης τους από την ατμόσφαιρα. Στο Κεφάλαιο 3, πραγματοποιήθηκε η διεξοδική μελέτη των οπτικών ιδιοτήτων των αιωρούμενων σωματιδίων από την έκδοση 3 του AERONET, με σκοπό την κατηγοριοποίηση του τύπου των αιωρούμενων σωματιδίων στην Ευρώπη, Μέση Ανατολή Βόρεια Ευρώπη (MENA) και την Αραβική Χερσόνησο, την χρονική περίοδο 2008−2017. Αναλυτικά, χρησιμοποιήθηκε ο παράγοντας μεμονωμένης σκέδασης (Single Scattering Albedo, SSA), το κλάσμα λεπτόκοκκων σωματιδίων (Fine Mode Fraction, FMF) και ο παράγοντας Ångström (Ångström Exponent, AE), από 39 σταθμούς, με σκοπό την κατηγοριοποίηση του τύπου των αιωρούμενων σωματιδίων που βασίζεται στα όρια των προαναφερθέντων οπτικών ιδιοτήτων. Τα ποσοστά εμφάνισης κάθε τύπου των αιωρούμενων σωματιδίων στον εκάστοτε σταθμό είναι συνδεδεμένα με τις πήγες τους. Συμπερασματικά, προκύπτει ότι τα χονδρόκοκκα απορροφητικά σωματίδια (ερημική σκόνη) είναι ο επικρατέστερος τύπος αιωρούμενων σωματιδίων στην περιοχή του Ατλαντικού, της Αραβικής Χερσονήσου και της MENA. Το παραπάνω οφείλεται κυρίως στη μεταφορά σκόνης από την έρημο Σαχάρα και τις Αραβικές ερήμους. Στην Κεντρική και Ανατολική Ευρώπη ο επικρατέστερος τύπος αιωρούμενων σωματιδίων είναι τα λεπτόκοκκα μη απορροφητικά σωματίδια διότι οι σταθμοί βρίσκονται σε αστικές/βιομηχανικές περιοχές. Η περιοχή της Νότιας Ευρώπης παρουσιάζει διττή φύση. Από την μια πλευρά, οι σταθμοί οι οποίοι βρίσκονται σε βόρειες περιοχές αναδεικνύουν ως επικρατέστερους τύπους σωματιδίων τα λεπτόκοκκα απορροφητικά και τα λεπτόκοκκα μη απορροφητικά. Από την άλλη πλευρά, οι σταθμοί που βρίσκονται νοτιότερα παρουσιάζουν υψηλά ποσοστά σκόνης τα οποία προκύπτουν από την μεταφορά της σκόνης από την έρημο Σαχάρα.Στο Κεφάλαιο 4, χρησιμοποιήθηκαν τα αποτελέσματα από την μέθοδο κατηγοριοποίησης αιωρούμενων σωματιδίων του Κεφαλαίου 3, με σκοπό την μελέτη της επίδρασης του τύπου των αιωρούμενων σωματιδίων στο ενεργειακό ισοζύγιο του συστήματος Ατμόσφαιρα−Γη. Τα μεγέθη τα οποία απεικονίζουν την επίδραση των αιωρούμενων σωματιδίων στην εισερχόμενη ηλιακή ακτινοβολία και συνεπώς στο ενεργειακό ισοζύγιο είναι τα direct aerosol radiative forcing (DARF) και efficiency (DARFeff) στην επιφάνεια και στο όριο της ατμόσφαιρας. Αναλυτικότερα, για κάθε τύπο αιωρούμενων σωματιδίων, διερευνήθηκε η επίδραση διαφόρων γεωμετρικών και οπτικών ιδιοτήτων, όπως η ζενίθια γωνία, η ανακλαστικότητα του εδάφους, το οπτικό πάχος των αιωρούμενων σωματιδίων (aerosol optical depth, AOD) και ο παράγοντας μεμονωμένης σκέδασης, στο DARF και DARFeff. Επιπρόσθετα, πραγματοποιήθηκε η ανάλυση των μακροπρόθεσμων μέσων τιμών για κάθε τύπο αιωρούμενων σωματιδίων και περιοχή. Συμπερασματικά, από τα αποτελέσματα της εργασίας προκύπτει ότι τα λεπτόκοκκα ελαφρώς απορροφητικά σωματίδια παρουσιάζουν την μεγαλύτερη μεταβολή του DARFeff με την ζενίθια γωνία και την ανακλαστικότητα του εδάφους. Επιπρόσθετα, τα αναμειγμένα απορροφητικά σωματίδια μεταβάλλονται περισσότερο με την αύξηση του AOD. Όσον αφορά την απορροφητικά των σωματιδίων, τα λεπτόκοκκα απορροφητικά παρουσιάζουν τις μεγαλύτερες τιμές του DARFeff στην επιφάνεια της Γης κατά την αύξηση των τιμών απορροφητικότητάς τους. Κατά την ανάλυση των μακροπρόθεσμων μέσων τιμών προέκυψε ότι στο όριο της ατμόσφαιρας, τα λεπτόκοκκα μη απορροφητικά σωματίδια έχουν τις πιο αρνητικές τιμές του DARFeff (από −75 έως −79 W m−2) και DARF (από −38 έως −48 W m−2). Στην επιφάνεια της Γης, τα χονδρόκοκκα και αναμειγμένα απορροφητικά σωματίδια παρουσιάζουν τις πιο αρνητικές τιμές του DARF (από −66 έως −79 W m−2) και DARFeff (από −135 έως −149 W m−2), αντίστοιχα.Τα σωματίδια σκόνης επηρεάζουν το ενεργειακό ισοζύγιο του συστήματος Ατμόσφαιρα−Γη, καθώς αλληλοεπιδρούν άμεσα και έμμεσα με την ηλιακή ακτινοβολία, την ατμοσφαιρική χημεία και τα νέφη. Εσφαλμένες εκτιμήσεις των παρελθοντικών-παροντικών-μελλοντικών επιπέδων σκόνης στην ατμόσφαιρα οδηγεί σε εσφαλμένες εκτιμήσεις της επίδρασης των σωματιδίων σκόνης στο κλίμα της Γης. Στο Κεφάλαιο 5, μελετήθηκαν οι χρονικές τάσεις του οπτικού βάθους της σκόνης σε όλο τον κόσμο, χρησιμοποιώντας ένα γραμμικό μοντέλο παλινδρόμησης. Με απώτερο σκοπό την διερεύνηση των αποτελεσμάτων ως προς την στατιστική τους σημαντικότητα, πραγματοποιήθηκαν τρία sensitivity analysis. Αρχικά, μελετήθηκαν οι διαφορές μεταξύ της χωρικής ανάλυσης των 10×10 km και 100×100 km για τον υπολογισμό των τάσεων. Συγκεκριμένα, δεν παρατηρήθηκαν μεγάλες διαφορές μεταξύ των δυο διαφορετικών χωρικών αναλύσεων, υποδεικνύοντας ότι η χρήση της ανάλυσης 10×10 km είναι στατιστικά σημαντική. Έπειτα, κατά την εφαρμογή του μοντέλου γραμμικής παλινδρόμησης, χρησιμοποιήθηκαν δυο διαφορετικοί τρόποι μέσης τιμής, ο αριθμητικός μέσος και ο γεωμετρικός μέσος με στόχο τον εντοπισμό των διαφορών που βασίζονται στην διαφορετική συνάρτηση κατανομής μεγέθους. Η γεωμετρική κατανομή και συνεπώς, η χρήση της γεωμετρικής μέσης τιμής, προβλέπεται να δώσει καλύτερα αποτελέσματα απ’ ότι η χρήση της αριθμητικής μέσης τιμής, καθώς η συνάρτηση κατανομής μεγέθους των αιωρούμενων σωματιδίων τείνει να ακολουθεί περισσότερο την γεωμετρική παρά την κανονική κατανομή. Τέλος, στο τρίτο sensitivity analysis μελετήθηκαν οι πιθανές διαφορές στην στατιστική σημαντικότητα και στο μέγεθος των υπολογισμένων τάσεων όταν χρησιμοποιούνται χρονικά φίλτρα ελέγχου στις χρονοσειρές υπολογισμού των τάσεων. Όπως φάνηκε, τα αποτελέσματα στον υπολογισμό των τάσεων, με την χρήση χρονικών φίλτρων, δίνει καλύτερα αποτελέσματα τα οποία αποφεύγουν τον υπολογισμό μη ρεαλιστικών τάσεων. Έτσι, με την εφαρμογή του μοντέλου γραμμικής παλινδρόμησης και χρησιμοποιώντας την γεωμετρική μέση τιμή, την χωρική ανάλυση 10×10 km και την εφαρμογή χρονικών φίλτρων, θετικές τάσεις παρατηρήθηκαν στις περιοχές της Κεντρικής Σαχάρας (μέχρι +0.023 yr−1) και της Αραβική Χερσονήσου (μέχρι +0.024 yr−1). Αντίθετα, αρνητικές τάσεις σημειώθηκαν στις περιοχές της Δυτικής (μέχρι −0.015 yr−1) και Ανατολικής (μέχρι −0.023 yr−1) Σαχάρας, του Bodélé Depression (μέχρι −0.021 yr−1), Μεσόγειο (μέχρι −0.009 yr−1), έρημο Ταρ (μέχρι −0.017 yr−1) και έρημο Γκόμπι (μέχρι −0.011 yr−1). Στην συνέχεια, πραγματοποιήθηκε η περιοχική μελέτη των τάσεων. Ειδικότερα, στατιστικά σημαντική θετική τάση ήταν φανερή στην Κεντρική Σαχάρα (+0.0021 yr-1), ενώ στατιστικά σημαντικές αρνητικές τάσεις καταγράφηκαν, στην έρημο Ταρ (−0.0053 yr−1) και έρημο Γκόμπι (−0.00071 yr−1). Επιπρόσθετα, πραγματοποιήθηκε η διερεύνηση των εποχικών τάσεων σκόνης. Οι πιο θετικές τάσεις παρουσιάστηκαν κατά την καλοκαιρινή περίοδο για τις περιοχές της Κεντρικής Σαχάρας και της Αραβική Χερσονήσου (μέχρι +0.031 yr-1). Σε αντίθεση, οι πιο αρνητικές τιμές των τάσεων σκόνης παρατηρήθηκαν στις περιοχές του Bodélé Depression (μέχρι −0.038 yr−1) και έρημο Γκόμπι (−0.023 yr−1) την άνοιξη ενώ στην Δυτική (μέχρι −0.028 yr−1) και Ανατολική Σαχάρα (μέχρι 0.020 yr−1), και έρημο Ταρ (μέχρι −0.047 yr−1) το καλοκαίρι.Το AOD αποτελεί σημαντική παράμετρο για τα αιωρούμενα σωματίδια, ανάλογη της αφθονίας τους στην ατμόσφαιρα καθώς και στον χαρακτηρισμό της ποιότητας του αέρα σε παγκόσμια και περιοχική χωρική κλίμακα. Στο Κεφάλαιο 6, πραγματοποιήθηκε η εκτίμηση του AOD, σε συνθήκες ανέφελου ουρανού, με την χρήση τεχνικών μηχανικής εκμάθησης κατά την χρονική περίοδο 2004−2019. Συγκεκριμένα, οι τεχνικές μηχανικής εκμάθησης που χρησιμοποιήθηκαν είναι οι εξής: 1) Light Gradient Boosting Machine, 2) Random Forest, 3) Multivariate Adaptive Regression Splines, 4) K-nearest neighbors και 5) Νευρωνικά Δίκτυα. Τα δεδομένα εισαγωγής στις προαναφερόμενες τεχνικές είναι οι εξής: 1) ο δείκτης αιθριότητας (clearness index) της άμεσης ή ολικής ηλιακής ακτινοβολίας, 2) η αέρια μάζα και 3) η ολική στήλη των υδρατμών. Η παρούσα μεθοδολογία εφαρμόσθηκε δύο φορές χρησιμοποιώντας ως δεδομένα εισαγωγής: 1) επίγειες μετρήσεις της ηλιακής ακτινοβολίας, 2) μετρήσεις της ηλιακής ακτινοβολίας από ένα μοντέλο ανέφελου ουρανού (clear−sky model). Η στατιστική επαλήθευση των εκτιμήσεων του AOD πραγματοποιήθηκε με την χρήση δεδομένων της έκδοσης 3 του δικτύου αναφοράς AERONET. Στο πρώτο μέρος της εργασίας, όπου χρησιμοποιήθηκαν επίγειες μετρήσεις της ηλιακής ακτινοβολίας, παρατηρήθηκε ότι η χρήση της άμεσης από’ τι της ολικής ηλιακής ακτινοβολίας οδηγεί σε καλύτερα αποτελέσματα για την εκτίμηση του AOD από τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης. Συγκεκριμένα, ανεξαρτήτου του κλίματος που χαρακτηρίζει κάθε σταθμό, τα αποτελέσματα των εκτιμήσεων του AOD παρουσιάζουν τιμές της τετραγωνικής ρίζας του μέσου τετραγωνικού σφάλματος (Root Mean Square Error, RMSE) που κυμαίνονται μεταξύ 0.01 και 0.15, αναδεικνύοντας την δυναμική των τεχνικών μηχανικής εκμάθησης για την ακριβή πρόβλεψη του AOD. Μεταξύ των τεχνικών μηχανικής εκμάθησης, τα νευρωνικά δίκτυα εμφάνισαν τα καλύτερα αποτελέσματα στο 54% των σταθμών. Επίσης, τα αποτελέσματα της παρούσας μεθοδολογίας συγκρίθηκαν με μοντέλα (reanalysis) εκτίμησης του AOD, που έχουν ως βάση δορυφορικά δεδομένα. Συγκεκριμένα, οι εκτιμήσεις του AOD χρησιμοποιώντας τις τεχνικές μηχανικής εκμάθησης, οδήγησαν σε καλύτερα αποτελέσματα από τα μοντέλα (reanalysis) σε όλους τους σταθμούς. Στο δεύτερο μέρος της εργασίας, όπου χρησιμοποιήθηκαν δεδομένα ηλιακής ακτινοβολίας από ένα μοντέλο ανέφελου ουρανού, η απόδοση της εκτίμησης του AOD παρουσίασε εξάρτηση από το κλίμα και τον τύπο των αιωρούμενων σωματιδίων. Έτσι, υψηλότερες σχετικά αβεβαιότητες παρατηρήθηκαν σε τροπικά και ξηρά κλίματα, αλλά και σε περιοχές όπου ο επικρατέστερος τύπος αερολυμάτων είναι τα σωματίδια σκόνης και σωματίδια λόγω καύσης βιομάζας. Η ηλιακή ακτινοβολία εμφανίζει σημαντική μεταβλητότητα, ενώ συχνά η αποτίμηση και η πρόβλεψη της που φτάνει στο έδαφος σε βραχυπρόθεσμη και μακροπρόθεσμη χρονική κλίμακα, καθίσταται απαραίτητη. Στο Κεφάλαιο 7, εφαρμόσθηκαν μετρήσεις παρατήρησης του ουράνιου θόλου από κάμερες ψηφιακής απεικόνισης με στόχο την εκτίμηση/πρόγνωση της ολικής ηλιακής ακτινοβολίας σε οριζόντια επιφάνεια. Αναλυτικότερα, χρησιμοποιήθηκαν τα αποτελέσματα από μια εκστρατεία μετρήσεων, η οποία έλαβε μέρος στα πλαίσια του IEA PVPS Task 16 και έχει ως στόχο την αξιολόγηση των εκτιμήσεων/προγνώσεων της ηλιακής ακτινοβολίας με την χρήση διαφόρων all-sky καμερών (ASI). Για την συγκεκριμένη εκστρατεία πραγματοποιήθηκαν μετρήσεις από διάφορους τύπους ASI (σύνολο 4) και σε συνδυασμό με ένα δίκτυο μετρήσεων υψηλής ποιότητας δεδομένων ηλιακής ακτινοβολίας έγινε η στατιστική ανάλυση των αποτελεσμάτων. Τα δεδομένα των χρονοσειρών ηλιακής ακτινοβολίας από κάθε τύπο ASI συγκρίθηκαν με τις χρονοσειρές επίγειων μετρήσεων αλλά και με δυο τυπικά μοντέλα πρόγνωσης ηλιακής ακτινοβολίας, ώστε να εντοπιστεί που υπερέχει ή μειονεκτεί κάθε διαφορετική προσέγγιση πρόγνωσης καθώς και να παρατηρηθεί που εμφανίζονται οι χαμηλότερες αβεβαιότητες. Τα αποτελέσματα της παρούσας ανάλυσης, λαμβάνοντας υπόψιν και τις 28 ημέρες της εκστρατείας, έδειξαν ότι τα σφάλματα των προγνώσεων ηλιακής ακτινοβολίας από τους 5 αλγόριθμους κυμαίνονται μεταξύ 6.9% και 18.1%. Επιπρόσθετα, και με σκοπό την μελέτη της διαφορετικής επίδρασης του τύπου νεφοκάλυψης του ουρανού στην πρόγνωση της ηλιακής ακτινοβολίας, έγινε κατηγοριοποίηση του τύπου νεφοκάλυψης με βάση την παρατήρηση των εικόνων του ουράνιου θόλου από τις all-sky κάμερες σε 6 κατηγορίες νεφοκάλυψης. Συμπερασματικά, η κατηγοριοποίηση της ανάλυσής μας σε διαφορετικούς τύπους νεφοκάλυψης ανέδειξε ότι τουλάχιστον 2 αλγόριθμοι αποδίδουν καλύτερη πρόγνωση σε σχέση με τα δυο τυπικά μοντέλα πρόγνωσης ηλιακής ακτινοβολίας (persistence), ακόμα και σε ανέφελες συνθήκες ουρανού. Στο Κεφάλαιο 8, ύστερα από την επιβεβαίωση της καλής πρόγνωσης της ηλιακής ακτινοβολίας με την χρήση των ASI, τα αποτελέσματα των προγνώσεων χρησιμοποιήθηκαν για την μελέτη της έγκαιρης πρόγνωσης των απότομων βραχυπρόθεσμων αλλαγών της ηλιακής ακτινοβολίας (ramp events). Οι πέντε διαφορετικοί αλγόριθμοι που εφαρμόσθηκαν στην παρούσα εργασία παρουσίασαν διαφορετικά ποσοστά έγκαιρης πρόβλεψης των ramp events. Αναλυτικότερα, οι αλγόριθμοι ASIs 1−2 και ASIs 3−5 εμφάνισαν ποσοστό έγκαιρης πρόβλεψης των ramp events που κυμαίνεται μεταξύ 26.0%−51.0% και 49.0%−92.0% των περιπτώσεων, αντίστοιχα. Επίσης, οι αλγόριθμοι της παρούσας εργασίας εμφάνισαν διαφορετικές τάσεις εσφαλμένων αποτελεσμάτων. Συγκεκριμένα, οι ASIs 1−2 αλγόριθμοι παρουσίασαν τα χαμηλότερα ποσοστά λανθασμένων προβλέψεων των ramp events (< 10.0%) ενώ οι ASIs 3−5 αλγόριθμοι έχουν την τάση να προβλέπουν εσφαλμένα την ύπαρξη των ramp events σε ποσοστό έως 85.0%. Επιπρόσθετα, οι ASIs 3−5 αλγόριθμοι παρουσίασαν τα μικρότερα ποσοστά εσφαλμένων προβλέψεων των μη ramp events (8.0–51.0%).