Оптические исследования аэрозольной атмосферы и поверхности Антарктики

ОПТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ АЭРОЗОЛЬНОЙ АТМОСФЕРЫ И ПОВЕРХНОСТИ

П bJil Л vi JM jAlWi

нтарктическии регион играет существенную роль в формировании климата Земли. При моделировании климатических изменении необходим расчет радиационных потоков в системе «атмосфера - земная поверхность», который зависит от оптических свойств этой системы. Обеспечить количественное оценивание параметров аэрозоля, облачности, газовых примесей атмосферы, отражательных характеристик поверхности, составляющих кластер входных данных об окружающей среде, необходимый для моделирования процессов, определяющих климатические изменения, призван оптический дистанционный мониторинг атмосферы и земной поверхности. Его задачами также являются описание крупномасштабного переноса атмосферных масс и контроль антропогенного и природного загрязнения.

Определенные успехи в деле научного освоения ледяного континента достигнуты сотрудничеством ученых и специалистов из организаций Беларуси, России и Франции. Белорусская и российская стороны организовали и провели серию полевых измерений (оптические исследования начаты нашими учеными в конце 2006 г. в рамках российских экспедиций в районе станции «Молодежная» на горе Вечерняя («Vechernaya_ Hill») с координатами 67.66 S, 46.16 E; новая радиометрическая станция «Прогресс» («Progress») (69.38 S, 76.38 E) основана на одноименной российской станции в 2013-2014 гг.). Французские ученые обеспечили создание станций солнечного радиометрического зондирования, включение их в международную сеть AERONET/ PHOTONS и обработку радиометрических данных, а также участвовали в развитии методов обработки результатов комплексных экспериментов. Всего в общем деле занято более 20 человек. Из всей совокупности исследований мы

Резюме. В статье дана характеристика проблем, изучаемых с 2006 г. белорусскими научными группами в сотрудничестве с российскими и французскими учеными, которыми выполнен комплекс наземных и спутниковых исследований атмосферы и земной поверхности в прибрежной зоне Антарктиды, в частности в районе горы Вечерняя (675,46Е), где строится белорусская антарктическая станция. Предложен и реализован ряд алгоритмов восстановления параметров снежного покрова и аэрозольной атмосферы по спектрам отражения, измеренным наземными и спутниковыми оптическими приборами. Проведено сравнение результатов моделирования аэрозольных полей и данных натурных измерен Работа выполнялась в рамках национальных Государственных программ 2006-Антарктики.

Ключевые слова: оптический дистанционный мониторинг, радиометриче системы, коэффициент отражения, перенос воздушных масс, аэрозоль, обратные траектории, исследования в Антарктике.

Аркадий Иванов,

главный научный сотрудник Института физики им. Б.И. Степанова НАН Беларуси, член-корреспондент

проанализируем только ряд аэрозольно-оптиче-ских характеристик атмосферы и земной поверхности в прибрежной зоне Антарктики в районе горы Вечерняя, используя материалы наземных и спутниковых оптических наблюдений на основе наземных радиометрических и лидар-ных данных.

Приборы для измерения характеристик подстилающей поверхности, атмосферного аэрозоля и облаков

Спектральный альбедометр AS-A

(рис. 1А) предназначен для измерений спектров отражения подстилающей поверхности. Данные об отражательных характеристиках земной поверхности требуются для расчета энергетического баланса системы «атмосфера - подстилающая поверхность». Одновременно антарктические снежные поля могут рассматриваться как удобный полигон для калибровки спутниковых

Анатолий

завлабораторией оптики рассеивающих сред Института ф кандидат фи

Михаил Король,

старший научный сотрудник Института физики им. Б.И. Степанова НАН Беларуси

ных спектров отра объектов на поверхност: териалов спутниковой съемки. Альбедометр в натурных условиях определяет спектральный коэффициент отражения поверхности в интервале 0,4-1,2 мкм. Прибор может комплектоваться несколькими приемными модулями, что позволяет проводить одновременные измерения спектров отражения разных точек поверхности.

Солнечный спектральный сканирующий радиометр СE-318N-EBM9 (CIMEL) (рис. 1Б) измеряет спектр прозрачности атмосферы и угловые зависимости интенсивности рассеянного солнечного излучения в диапазоне 340-1020 нм. Радиометр выполняет замеры трех видов: регистрацию прямо прошедшей

Рис. 1.

Аппаратура

для измерения

характеристик

подстилающей

поверхности

и аэрозоля:

А - спектральный

альбедометр;

Б - многоволно-

вый сканирующий

солнечный

радиометр;

В - двухволновый

лидар;

Г - многоволно-вый рамановский лидар

А

d lil iúy

—* 3?

солнечной радиации на длинах волн 340, 380, 440, 500, 670, 940, 1020 нм; измерения рассеянной радиации на длинах волн 440, 670, 870 и 1020 нм в главной солнечной плоскости и в солнечном альмукантарате. Результатом обработки радиометрических данных являются усредненные по атмосферной толще параметры аэрозоля: аэрозольная оптическая толщина (АОТ), параметр Ангстрема (характеризует спектральную зависимость АОТ); содержание водяного пара, распределение аэрозольных частиц по размерам (мкм3/мкм2), показатель преломления (действительная и мнимая части), фазовые функции [1]. СЕ-318М - базовый прибор глобальной радиометрической сети АЕЯОМЕТ, которая с 1993 г. проводит регулярные наблюдения и контролирует изменения аэрозольного слоя как климатологического фактора.

Лидарные системы (лидары) используются для измерения высотных профилей оптических характеристик и микроструктуры аэрозольных и облачных частиц. Идея такого зондирования основана на фиксировании временной структуры света импульсного лазера, рассеянного разными участками атмосферы, по которой можно получить информацию о составе воздуха. К настоящему времени для Антарктики изготовлены и работают два лидара: двухволновый мобильный (рис. 1В) и многоволновый раманов-ский поляризационный (рис. 1Г).

Двухволновый мобильный лидар предназначен для открытых площадок и удобен при проведении полевых изысканий. Управление дистанционное, через ИББ-канал. Рабочее место оператора оборудуется в лабораторном помещении.

Многоволновый рамановский поляризационный лидар - многофункциональная система для дистанционного зондирования атмосферного аэрозоля и облаков, определения параметров их микроструктуры, измерения концентрации аэрозольных частиц, содержания паров воды в атмосфере. По техническим

составляющим соответствует требованиям к базовым многоволновым рамановским станциям Европейской лидарной сети EARLINET [2]. Набор сигналов, измеряемых этим прибором, достаточно информативен, чтобы провести расчет профилей показателей ослабления и обратного рассеяния аэрозолей, характеризовать фазовый состав аэрозольных частиц, дать оценку микроструктуры аэрозоля [3], в том числе реализовать методику его комплексного лидарного и радиометрического зондирования [4].

Наземные измерения спектров альбедо (коэффициентов отражения) подстилающей поверхности

Поверхность континента не полностью покрыта снегом. Наблюдается (особенно в прибрежной зоне) частичное обнажение скальных пород в результате таяния снега летом либо сду-вания сильным ветром зимой. Самую общую картину о спектрах отражения различных природных материалов представляет база данных ASTER (http://speclib.jpl.nasa.gov). Следует отметить, что наземных измерений спектральных коэффициентов отражения - как скальных пород, так и снежного покрова - в Антарктике практически не проводилось. Наши такие замеры в районе станции «Молодежная» и горы Вечерняя начались в экспедиции 2012-2013 гг. Средние значения спектров диффузного отражения R(X) для различных типов земной поверхности, полученные на измерительных полигонах, приведены на рис. 2.

Можно убедиться, что поверхность, покрытая снегом (кривые 1, 2), имеет наибольший коэффициент отражения. В видимой области длин волн этот показатель находится в пределах 0,8-0,95 и сравнительно слабо зависит от длины волны излучения X. Максимальные значения коэффициента наблюдаются для свеже-выпавшего снега (кривая 1), а по мере его «старения» показатель уменьшается, причем тем

сильнее, чем больше длина волны излучения. Коэффициенты отражения льда (кривые 3-5) заметно ниже. Альбедо льда имеет максимум при X = 470 нм. Для X > 470 нм с ростом длины волны излучения эта величина достаточно быстро уменьшается и при X = 900 нм не превышает 15%. Такой ход спектров отражения - следствие спектральной зависимости коэффициента поглощения льда: в диапазоне длин волн 400500 нм он минимален. Коэффициенты отражения льда зависят от его структуры. Так, альбедо «молодого» льда, для которого характерно большое количество воздушных пузырьков, может достигать относительно больших значений (кривая 3). По мере «старения» льда (кривые 4 и 5) размер и количество пузырьков воздуха (пористость) уменьшаются. Соответственно, уменьшается рассеивающая способность, увеличиваются глубина проникновения света и количество поглощенного излучения. Это приводит к уменьшению альбедо во всем диапазоне длин волн (кривая 4). Когда пористость льда становится незначительной, он достаточно прозрачный, и при измерениях альбедо начинают сказываться свойства подстилающей поверхности. В этом случае измеренный спектр отражения соответствует спектру отражения подстилающей поверхности, искаженному вследствие

поглощения излучения при прохождении через лед (кривая 5). Коэффициенты отражения скальных пород значительно меньше, чем снега, и имеют другую спектральную зависимость.

Средний размер зерен снега и концентрация его сажевого загрязнения по данным наземных спектрометрических измерений

Размер зерен снега - важнейший параметр, определяющий свойства снежного покрова. С ним связано термодинамическое состояние, а также спектральное альбедо снега, играющее ключевую роль в радиационном балансе Земли. По величине снежных частиц можно судить о «возрасте» снега и делать прогноз о его таянии. Еще один важный компонент - степень загрязнения. Для оценки среднего размера зерен снега и концентрации сажи в нем по данным наземных измерений спектрального альбедо был разработан метод, основанный на асимптотической теории переноса излучения [5]. Результаты применения этого метода для обработки измерений, выполненных альбедометром, показали, что относительная концентрация сажи, как в свежем, так и в лежалом снеге,- порядка 10-8. Уменьшение коэффициента отражения в лежалом снеге по сравнению со свежим (наиболее

а_:

Рис. 2. Средние

значения спектров отражения для различных типов земной поверхности в Антарктике:

1 - свежий снег,

2 - лежалый снег,

3 - лед, насыщенный снегом,

4 - лед

с множеством мелких пузырей,

5 - лед с крупными пузырями, 6-8 - выходы скальных пород

59

Pawsfp э*зк н cut га. ыш

Рис. 3. Распределение размеров зерен снега в районе горы Вечерняя в Антарктике 15 ноября 2008 г. А - восстановлено по данным измерений спутниковым инструментом М00!Б (белый цвет - не снежные пиксели); Б - изображение того же района на длине волны 905 нм (белый цвет - снег, лед и облака). Красная линия -континентальная береговая линия

Таблица. Средние

значения общего содержания мелких и крупных частиц по данным измерений на радиометрических станциях AERONET «Vechernaya_Hill»

значительное в инфракрасной (ИК) области спектра) объясняется тем, что, как и ожидалось, размер снежных зерен в нем (1600 мкм) значительно больше, чем в свежем (150 мкм).

Определение характеристик снежной поверхности по спутниковым данным

Использование космической информации кардинально расширяет территорию, по которой можно получить сведения о свойствах поверхности. И поскольку снежный покров обладает значительным влиянием на альбедо Земли и, соответственно, на ее климат, то развитие методов спутникового зондирования, в частности мониторинга «возраста» снега, степени его загрязнения и размера зерен, особенно актуально для полярных регионов, где затруднены прямые измерения - определение коэффициента отражения снега, величины снежных зерен, концентрации сажи в них, а также доли поверхности пикселя, занятого скальной породой. В основе алгоритма обработки информации - взаимосвязь между коэффициентом яркости отраженного света и характеристиками снега. Модернизированный алгоритм включен в цепь обработки данных спутникового радиометра МОБ1Б в режиме реального времени в Бременском университете [6]. На рис. 3 - пример обработки космического снимка в районе горы Вечерняя.

Верификация алгоритма показала, что он позволяет с достаточно высокой точностью

восстанавливать спектральное альбедо снежной поверхности и одновременно оценивать долю пикселя, приходящуюся на скальные породы. При этом ошибка восстановления искомых параметров в результате неточности задания априорной атмосферной модели пренебрежимо мала, а ошибка восстановления вследствие неточности задания априорного спектра составляет ±10% для группы наиболее часто встречающихся в Антарктике скальных пород.

Радиометрические исследования атмосферного аэрозоля

Цель проводимых над континентом радиометрических и лидарных наблюдений состоит в изучении вариаций оптических параметров аэрозольного слоя и высотных распределений аэрозольных частиц, а также в оценке воздействия крупномасштабного переноса воздушных масс на короткопериодные изменения и тренды характеристик аэрозольной компоненты атмосферы. Первый измерительный пункт АЕЯОМЕТ в Антарктике начал работу в 1995 г. на станции «МсМип^о» (77 Б, 162 Е, США). В последующие годы на огромном пространстве ледяного материка дополнительно были зарегистрированы только шесть станций этой глобальной сети. Радиометрические исследования начаты белорусскими учеными в 2008 г. Данные наблюдений доступны на информационном сайте http://aeronet.gsfc.nasa.gov.

Отличительная особенность аэрозольной компоненты в Антарктике - малая концентрация аэрозольных частиц и, соответственно, малые значения АОТ при отсутствии облачных образований. Среднесезонные (декабрь-март) спектры АОТ в безоблачной атмосфере по результатам прямых солнечных измерений, начиная с 2008 г., приведены на рис. 4. Прямые линии представляют аппроксимацию спектральной зависимости аэрозольной оптической толщины Е(Х) для ¿-го наблюдательного сезона приближением Ангстрема Б1 (Я) = Б1 Яа', где Б1 и показатель степенной зависимости а являются постоянными для данного сезона измерений. Значения АОТ весьма малы и составляют для длины волны X = 500 нм величину 0,02-0,03.

Средние значения параметров аэрозольных частиц в безоблачной атмосфере по результатам многолетних наблюдений Прибрежные районы Антарктики Континентальный регион, минская станция AERONET

Общее содержание аэрозоля, мкм 0,0045 0,059

Доля мелких частиц, % 82 54

Доля крупных частиц, % 18 46

В инфракрасной области спектра измеренные значения АОТ уменьшаются до 0,01 и менее.

Одновременно с регистрацией прямо прошедшей солнечной радиации проводились угловые измерения рассеянного излучения, которые позволили рассчитать средние по атмосферному слою оптические и микрофизические характеристики аэрозоля, в том числе распределения объемов его частиц по размерам. Численные значения общего содержания аэрозоля и доли мелкой и крупной фракций частиц в двух регионах приведены в таблице. Обращает на себя внимание значительно меньшее абсолютное число аэрозольных частиц и относительно малое число крупных частиц в атмосферном слое Антарктики. Подобные распределения наблюдались и на других антарктических исследовательских станциях.

Комплексные лидарные и радиометрические измерения

Информацию о высотной структуре аэрозольного слоя получают из лидарных измерений. Такие исследования в рамках белорусской антарктической программы начались в экспедиции 2012-2013 гг. на российской станции «Молодежная». Основные технические сложности при замерах параметров взвешенных частиц обусловлены малым содержанием в атмосфере Антарктики аэрозольной компоненты - ее вклад в регистрируемый лидарный сигнал маскирует молекулярное рассеяние. Наибольший контраст вклада частиц в атмосферное рассеяние получаем при зондировании в ИК-диапазоне спектра. Стратификацию аэрозольного слоя характеризуют высотные распределения показателя обратного рассеяния, зависящего в первую очередь от концентрации взвешенных частиц.

Параметры аэрозольного слоя, получаемые при обработке результатов лидарных и радиометрических наблюдений, являются взаимодополняющими. Идея специальной организации координированных замеров на объединенных станциях АЕЯОМЕТ и ЕАБХШЕТ и методика обработки массива этих данных предложены в [4]. Алгоритм использует методы статистической регуляризации и основан на нахождении значений аэрозольной модели, обеспечивающей максимум апостериорного распределения вероятности искомых параметров. Исходной информацией для восстановления характеристик аэрозольного слоя служит набор лидар-ных и радиометрических измерений, а также априорные ограничения на искомые параметры

Рис. 4. Среднесезонные спектры АОТ для безоблачного неба в прибрежной зоне Антарктики в логарифмическом масштабе

модели. Итоги таких комплексных исследований в Антарктике представлены на рис. 5. Обнаруживается слой с центром на высоте 5000 м с повышенной концентрацией мелких частиц. Крупные частицы содержатся преимущественно в нижней атмосфере и в виде узких слоев на высотах 3500 и 5300 м.

Дополнительные сведения о геофизических процессах, обусловливающих специфику высотных распределений аэрозольных фракций в рассматриваемом эксперименте, предоставляют результаты моделирования траекторий переноса воздушных масс [7] и данные спутниковых наблюдений спектрометром МОБ1Б [8], приведенные на рис. 6 и 7.

Рис. 5.

Высотные профили концентрации мелкодисперсной (1) и крупнодисперсной (2) фракций аэрозольных частиц по данным комплексного лидарного и радиометрического зондирования

Рис. 6.

Схема обратных траекторий переноса воздушных масс для станции «Молодежная», 15:00 23.12.2012 г. для высот 500, 2000 и 5000 м [модель ИУ5Р1_!Т, ИОДА]

Рис. 7. Карта

очагов пожаров по данным MODIS, 16-25.12.2012 г., FIRMS, NASA

62

Как следует из расчета «обратных» траекторий (рис. 6), воздушная масса на высоте 5000 м в районе лидарных замеров (рис. 5) могла обогатиться мелкими частицами при прохождении в низком слое атмосферы вблизи региона Южной Африки вследствие присутствия очагов пожаров (рис. 7). Все «обратные» траектории в тропосферном слое приходят в пункт наблюдения из океанского региона, что, вероятно, увеличивает общее содержание крупных частиц. Кроме этого, слой крупных частиц на высоте 5300 м может быть обусловлен вкладом оптически тонких облаков.

Моделирование аэрозольных полей и сравнение с данными радиометрических измерений

Моделирование дополняет данные измерений и позволяет оценить характеристики аэрозоля и его пространственно-временное

распределение в тех случаях, когда измерения отсутствуют или неполные. Моделирование структуры аэрозоля над Антарктикой осуществлено на основе модели переноса с учетом химических превращений ОЕОБ-СЪеш [9, 10]. Входными сведениями для нее являются базы данных поступления химических компонентов и аэрозолей в атмосферу и метеорологические сводки системы ОЕОБ [11]. Итог моделирования - распределение содержания атмосферных примесей в пространстве и времени. Используемые источники включают антропогенные загрязнения, выбросы в результате сжигания биотоплива, горения биомассы, извержений вулканов, приток из морской воды, выветривания. В сети АЕЯОМЕТ измеряется общее содержание аэрозоля (ОСА), характеризующееся количеством аэрозоля во всей толще атмосферы на единице поверхности над определенной географической точкой. Данные расчетов и зондирования хорошо согласуются.

Как показали исследования, структура аэрозоля подвержена сезонным изменениям. В зимний период в атмосфере над станцией «Молодежная» его приблизительно вдвое больше, чем в летний. Среднее ОСА над сушей -0,001-0,002 мкм, на побережье и в прибрежной полосе - 0,003-0,005, над океаном - до 0,01 мкм. Основная составляющая аэрозоля Антарктики -морская соль, что объясняется близостью океана. Значительную долю занимают также сульфаты, органический аэрозоль и нитраты; содержание аммония, пыли и сажи мало. СИ

http://innosfera.by/2017/03/antarctic

ЛИТЕРАТУРА

1. DubovikO., King M.A Flexible Inversion Algorithm for Retrieval of Aerosol Optical Properties from Sun and Sky Radiance Measurements // J. Geophys. Res. 2000. V. 105(D16). P. 20 673-20 696.

2. Volker F., Gross S., Engelmann R. et al. EARLI09- DIRECT intercomparison of eleven EARLINET lidar systems // Proceedings of the 25th International Laser Radar Conference, St.- Petersburg. 5-9 July 2010. P. 891-894.

3. Veselovskii I., Kolgotin A., Griaznov V. et al. Inversion with regularization for the retrieval of tropospheric aerosol parameters from multiwavelength lidar sounding // Appl. Optics. 2002. V. 41, N18. P. 3685-3699.

4.

Chaikovsky A., Dubovik O., Holben B., Bril I. Methodology to retrieve atmospheric aerosol parameters by combining ground-based measurements of multi-wavelength lidar and sun sky-scanning radiometer, Eight International Symposium on Atmospheric and Ocean and Ocean Optics: Atmospheric Physics / G. Zherebtsov, G. Matvienko, V. Banakh, V. Koshelev, Editors // Proceeding of SPIE. 2002. V. 4678. P. 257-268.

Zege E., Ivanov A., Katsev L. Image Transfer through a Scattering Medium.- Springer-Verlag, Heidelberg, 1991.

http://www.iup.uni-bremen.de:8084/amsr/modis.html.

HYSPLIT - Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory // http://www.arl.noaa.gov/ HYSPLIT_info.php.

Fire Information for Resource Management System (FIRMS) // https://earthdata.nasa.gov/earth-observation-data/near-real-time/firms.

9. Bey I. et al. Global modeling of tropospheric chemistry with assimilated meteorology: Model description and evaluation // J. Geophys. Res. 2001. Vol. 106. P. 23 073-23 096.

10. GEOS-Chem Model // http://acmg.seas.harvard.edu/geos.

11. GEOS-5 system // http://gmao.gsfc.nasa.gov/systems/geos5.