Разработка методов определения атмосферных параметров по результатам измерения теплового излучения Земли тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.14 ВАК РФ

Введение

Глава 1. Обзор существующих методов восстановления атмосферных параметров

Глава 2. Реализованные модели и алгоритмы

2.1 Уравнение переноса

2.2 Обратная задача

2.3 Весовые функции и выбор спектрального интервала

2.4 Программное обеспечение FIRE-ARMS

Глава 3. Результаты обработки спектров IMG/ADEOS 53 Заключение 89 Цитируемая литература

В минувшем столетии замечено постепенное повышение температуры Земли. Это связывают с повышением концентрации С02 в атмосфере произошедшего в результате индустриальной активности человека. Если в середине XIX века концентрация двуокиси углерода составляла 280 миллионных долей, то в настоящее время данная величина приближается к 400 миллионным долям. Так как излучение земной поверхности в 15 мкм полосе довольно интенсивно, большая часть длинноволновой радиации, испускаемой поверхностью Земли, поглощается атмосферным С02 и излучается обратно к поверхности. Таким образом, у Земли, которая излучает в пространство всю энергию, получаемую от Солнца, температура поверхности должна быть выше, чем она была бы в случае атмосферы без С02. Этот эффект часто называют «парниковым эффектом» С02. Оценки влияния повышения концентрации С02 на повышение средней приповерхностной температуры воздуха противоречивы [13,81] и это обусловлено такими факторами как неполнота массива наблюдений, несовершенство методик наблюдения, многофакторность изменений климата и недостаточная адекватность численных моделей. Кроме того, С02 не единственный парниковый газ, концентрация которого растет в результате деятельности человека. Такие газы как метан (СН4), фреоны, тропосферный озон также ответственны за глобальное потепление. Так, вычисленное на одну молекулу воздействие метана на парниковый эффект, в 25 раз интенсивнее, чем воздействие молекулы С02 , а молекулы CFC-11 эффективнее в 11000 раз [17]. Накопление парниковых газов в атмосфере и связанный с ним рост средней поверхностной температуры могут иметь пороговые особенности [3,6,7,102-105], которые обусловлены наличием положительной обратной связи между температурой поверхности и концентрацией СО? в атмосфере. С ростом температуры увеличивается выход С02 из карбонатов земной коры и океанической воды, т.к. с ростом температуры падает растворимость этого газа в воде. Запаса мощности современной биоты, которая обеспечивает сток СОг из атмосферы, может не хватить и это может привести к такому разогреву планеты, что поставит под угрозу само существование жизни на планете.

Климатическая система Земли рассматривается во многих моделях как набор термически взаимодействующих резервуаров (атмосфера, океан, поверхность суши, лед), нагреваемых солнечной радиацией и охлаждаемых излучением длинноволновой радиации в космос. Каждый резервуар реагирует на внешнее возмущение во временных масштабах, которые зависят от его теплоёмкости и времени внутреннего перемешивания. Для того, чтобы оценить влияние роста концентрации С02 на климат, создано несколько моделей от относительно простых энергобалансовых моделей нулевой размерности до сеточных моделей общей циркуляции атмосферы [31], включающих в себя различные модели океана, облачности, топографии и реакции криосферы. Климатический эффект от удвоения концентрации углекислого газа в разных моделях колеблется от 0.3 до 3.9 К. Температура воздуха и её глобальные характеристики играют важную роль в проблеме СО2 - климат. Восстановление глобальных трехмерных распределений температуры и концентраций парниковых газов и наблюдение за этими распределениями в течение длительного времени могли бы существенно улучшить понимание зависимости между ростом концентраций парниковых газов и глобальным потеплением.

Технологии зондирования атмосферы с целью мониторинга метеорологических параметров и загрязнения разрабатывается уже более 30 лет [9,12,16,25]. Созданию эффективной космической системы мониторинга атмосферных газов уделяется особое внимание [12,25]. Космическая система мониторинга атмосферных газов включает в себя приборы нескольких типов, которые можно классифицировать по геометрии зондирования. Данная работа посвящена такой геометрии термического зондирования, при которой входное окно спутникового сенсора направлено на поверхность Земли (в надир или под углом к вертикальной линии). Только данная геометрия позволяет осуществлять зондирование в любое время суток и имеет наиболее широкий высотный диапазон измерений, включающий в себя нижнюю тропосферу. До недавнего времени термическое зондирование в надир основывалось на данных получаемых многоканальными спектрорадиометрами, регистрирующими тепловое излучение атмосферы в нескольких спектральных интервалах. Например, многоканальный спектрорадиометр, размещенный на борту спутников GOES-8/9 [72], регистрирует ИК излучение атмосферы в 18 каналах в диапазоне 650-2800 см"1, с полушириной функции фильтра порядка 10-50 см*1.

В последнее время, в дополнение к многоканальным орбитальным спектрометрам, которые регистрируют уходящее тепловое излучение атмосферы Земли в нескольких спектральных интервалах, на орбиту выводятся или планируются к запуску фурье-спектрометры относительно высокого спектрального разрешения (до 0.1 см"1) с непрерывным спектральным покрытием. Первым таким прибором был IMG (Interferometric Monitor for Greenhouse gases) на борту спутника ADEOS (Advanced Earth Observing Satellite), запущенного Национальным космическим агентством Японии (NASDА) 17 августа 1996 года [74]. И хотя, из-за поломки солнечной батареи, IMG проработал всего 8 месяцев [67], за это время получено около полумиллиона [87] тепловых спектров в спектральном интервале 600-3030 см"1 (3.3 - 16.6 мкм). С одной стороны спектры более высокого разрешения должны позволять восстанавливать атмосферные параметры с большей точностью и более высоким высотным разрешением, а с другой стороны возрастает объём данных, которые следует обрабатывать, что в свою очередь, предъявляет высокие требования к вычислительным ресурсам, которые задействованы в восстановлении атмосферных параметров по спектрам высокого разрешения. Кроме того, рост производительности вновь выпускаемых процессоров позволяет отказаться от многих приближений и упрощений, которые были характерны для алгоритмов разработанных 10-20 лет назад. Таким образом, есть необходимость в поиске и разработке новых методов и программных инструментов для того, чтобы в полной мере оценить новые возможности орбитальных сенсоров на основе фурье-спектрометра высокого спектрального разрешения.

Проблема восстановления температурных и концентрационных вертикальных профилей может быть изложена в терминах прямой и обратной модели. Прямая модель позволяет вычислять спектры яркости системы атмосфера - земная поверхность, используя в качестве входных параметров высотные профили температуры и концентраций атмосферных газов, аэрозольный состав атмосферы, температуру поверхности и спектральные характеристики подстилающей поверхности. Прямая модель реализуется функционально и алгоритмически. Обратная же модель реализуется, как правило, алгоритмически и призвана восстанавливать параметры атмосферы. Входными параметрами обратной модели являются измеренный спектр яркости и параметры, отвечающие за априорную информацию о состоянии атмосферы.

Обзор публикаций по методам восстановления вертикальных профилей атмосферных параметров показал, что почти все разработанные методы основываются на линеаризации прямой модели и использовании априорной информации в виде ковариационной матрицы профилей полученных с помощью зондовых измерений. Эти методы критичны как к начальному приближению, так и к набору профилей, использованных при построении ковариационной матрицы. Эти методы разрабатывались для многоканальных спектрорадиометров с относительно небольшим числом спектральных каналов. При использовании методов восстановления профилей с использованием методов статистической регуляризации существует ряд практических трудностей:

- требуется использование большой базы данных по начальным приближениям и техника выбора наилучшего начального приближения;

- для построения корреляционной матрицы атмосферных профилей требуется достаточное количество зондовых измерений для каждого региона планеты и каждого времени года;

- плохая обусловленность корреляционной матрицы и, следовательно, большие погрешности при ее обращении, которые отражаются на ошибках восстановления высотных профилей.

В данной работе ставилась задача разработать и программно реализовать нелинейный алгоритм восстановления вертикальных профилей температуры и концентраций парниковых газов на основе методов градиентного спуска и, по возможности, не использующий априорной информации в виде ковариационной матрицы профилей. Если для многоканальных спектрорадиометров число восстанавливаемых параметров превышает число спектральных каналов и обратная задача является заведомо некорректной, то для фурье-спектрометров высокого разрешения (таких как IMG/ADEOS) число спектральных каналов велико и на два-три порядка превышает число восстанавливаемых параметров.

При разработке алгоритма прямой модели, полученные модельные спектры сравнивались как с модельными спектрами, полученными другими авторами, так и с измеренными спектрами такими приборами как IMG/ADEOS, EISAR [92] и TIIS [76,90]. При этом использовались модельные атмосферы близкие к условиям измерения. При разработке алгоритмов решения обратной задачи были испытаны несколько градиентных методов на скорость сходимости. Качество восстановления атмосферных параметров контролировалось несколькими способами: во-первых, путем восстановления атмосферных профилей из модельных спектров и сравнением восстановленных профилей с теми которые были заданы при моделировании спектра; во-вторых, сравнением зондовых измерений с восстановленными профилями по спутниковым измерениям близким по времени и координатам к зондовым измерениям.

Первая глава диссертации представляет собой краткий обзор методов восстановления атмосферных параметров, представленных в литературе. Описано два основных направления: статистическая регуляризация и регуляризация по Тихонову. Отмечено, что изначально все эти методы разрабатывались для многоканальных спектрорадиометров.

Вторая глава посвящена моделям и алгоритмам, программно реализованным в программном продукте FIRE-ARMS (Fine Infrared Explorer for Atmospheric Radiation Measurements), созданном в рамках данной работы. Описана техника вычисления коэффициента поглощения атмосферы и интегрирования уравнения переноса. Учет таких эффектов как континуальное поглощение и смешение линий в Q-ветвях СОг так же включен в программное обеспечение. Описан пользовательский интерфейс ПО FIRE-ARMS.

Третья глава посвящена методам восстановления высотных профилей температуры, концентраций водяного пара и метана, полного содержания HDO в атмосферном столбе. Получено широтное распределение относительного содержания HDO Проведен анализ зондирующих способностей фурье-спектрометров с различным спектральным разрешением на предмет восстановления высотного профиля метана. Для обработки использовались спектры сенсора IMG/ADEOS.

Основные результаты диссертации докладывались на 1-ом и 2-ом Всероссийских совещаниях по природным и антропогенным катастрофам (Томск, 1991; Новосибирск, 1993); коллоквиуме ASA 93 (Реймс, Франция, 1993); XI и XII международных симпозиумах-школах по молекулярной спектроскопии высокого разрешения (Омск, 1993г.; Санкт-Петербург, 1996г.); VII международной конференции по глобальному потеплению (Вена, Австрия, 1996); 15-ом международном симпозиуме по оптике атмосферы и океана (Томск, 1998г.); на 5-ом, 8-ом и 9-ом международных симпозиумах по атмосферной науке из космоса использующей фурье-спектрометрию высокого разрешения (Токио, Япония, 1994; Тулуза, Франция, 1998г.; Киото, Япония, 2000г.); на симпозиуме ALPS 99 (Мерибел, Франция 1999г.); на 13-ом симпозиуме и школе по молекулярной спектроскопии высокого разрешения (Томск, 1999г.). Разработанное в рамках данной работы программное обеспечение используется в Национальном институте ресурсов и окружающей среды (Цукуба, Япония) и в Центре климатических исследований при университете Токио (Токио, Япония).

На защиту выносятся следующие положения:

1. Метод восстановления высотных профилей температуры в атмосфере из спектров, полученных Фурье-спектрометрами типа IMG/ADEOS, без использования априорной информации.

2. Метод восстановления относительного содержания изотопомера воды HDO в атмосферном столбе из спектров IMG/ADEOS.

3. Метод восстановления высотных профилей метана (СН4) из спектров IMG/ADEOS, основанный на минимизации целевой функции с ограничениями.

4. Повышение точности восстановления температуры поверхности и температурного профиля в атмосфере из ИК спектров высокого спектрального разрешения при учете отраженного теплового излучения атмосферы от поверхности Земли при зондировании экосистем, излучательная способность которых существенно меньше единицы.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые использована строгая нелинейная модель для вычисления спектра атмосферы при использовании нелинейного алгоритма восстановления вектора атмосферных параметров.

2. Впервые разработан метод определения относительного содержания изотопомера HDO в атмосферном столбе из спектров уходящего в космос теплового излучения

3. Показана возможность восстановления высотного профиля метана из спектров уходящего в космос теплового излучения без использования априорной информации в виде ковариационной матрицы заранее измеренных профилей.

4. Впервые выявлены спектральные особенности проявления отражения нисходящего теплового излучения от поверхности Земли в спектрах уходящего в космос теплового излучения с высоким спектральным разрешением.

Автор выражает глубокую благодарность С.А.Ташкуну за плодотворные дискуссии и помощь в получении необходимой информации, а также за тестирование промежуточных версий FIRE-ARMS, В.Ф.Головко за обсуждение некоторых результатов работы, Р.Имасу (R.Imasu) и X.Саджи (H.Saji) за отбор и предоставление спектров сенсора IMG/ADEOS. Особую благодарность автор выражает руководству СФ НИКИЭТ за поддержку данной работы на всех этапах её выполнения.

Заключение

1. Боглаев Ю.П. Вычислительная математика и программирование: Учеб. Пособие для студентов втузов. - М.: Высш.шк., 1990. - 544с.

2. Вайнштейн JJ.A., Собельман И.И., Юкое А.Е. Возбуждение атомов и уширение спектральных линий. -М.: Наука, 1979. 820с.

3. Грибанов К.Г., Захаров В.И. Радиационные режимы атмосферы Земли с учетом пороговых особенностей поглощения уходящего излучения в окне прозрачности 8-13 мкм // Вычислительные технологии. Новосибирск: ИВТ СО РАН, 1994. - т. 3. - вып. 8. - С. 62-71.

4. Грибанов К.Г., Захаров В.И., Ташкун С.А., Пакет программ FIRE-ARMS и его применение в задачах пассивного ИК-зондирования атмосферы // Оптика атмосферы и океана. 1999. - Том. 12. -№ 4. - С.372-378.

5. Грибанов К.Г., Захаров В.И. О возможности мониторинга содержания HD0/H20 в атмосфере используя наблюдения из Космоса уходящего теплового излучения // Оптика атмосферы и океана. 1999. - т. 12. - №9. - с. 1-3.

6. Захаров В.К, Прокопьев В.Е., Шмелев В.М., Грибанов КГ. Устойчивость современного температурного состояния Земли. Томск, 1991. - 14с. (Препринт Томского научного центра СО АН СССР, N 7).

7. Захаров В.И., Шмелев В.М., Прокопьев В.Е., Грибанов К.Г. Влияние полосы прозрачности атмосферы 8-13 мкм на устойчивость теплового состояния Земли // Атомная энергия. 1992. - т. 72. - вып.1. - С.98-106.

8. Зуев В.Е. Распространение видимых и инфракрасных волн в атмосфере. М.: Сов.радио, 1970.-496с.

9. Зуев В.Е.,Зуев В.В. Дистанционное оптическое зондирование атмосферы. -Санкт-Петербург, Гидрометеоиздат, 1992. 275 с.

10. Кондратьев К.Я., Тимофеев Ю.М. Термическое зондирование атмосферы со спутников. Л.: Гидрометеоиздат, 1970. - 280с.

11. Кондратьев К.Я. Природные и антропогенные изменения климата. Л.: Наука, 1986.-56с.

12. Котляр И.Б., Новак Б.Л. Оценка точности восстановления температурного профиля атмосферы по дистанционным измерениям в микроволновом диапазоне 117-118.5 ГГц // Исследование Земли из космоса. 1987. -№ 6. -с.57-62.

13. Лоудон Р. Квантовая теория света: Пер. с англ. М.: Мир, 1976. - 488с.

14. Малкевич М.С. Оптические исследования атмосферы со спутников. М.: Наука, 1973.-303с.

15. Марчук Г.И., Кондратьев К.Я., Приоритеты глобальной экологии. М.: Наука, 1992.-264с.

16. Матвеев Л.Т. Теория общей циркуляции атмосферы и климата Земли. Л.: Гидрометеоиздат, 1991.-296с.

17. Мину М. Математическое программирование: Пер. с фр., 1990. -488с.

18. Поляков A.B. К вопросу об использовании априорной статистической информации при решении нелинейных обратных задач атмосферной оптики // Исслед.Земли из космоса. 1996. - №3. - с. 11-15.

19. Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применения. М.: Наука, 1968.-548 с.

20. Несмелова Л.И., Родимова О.Б., Творогов С.Д. Контур спектральной линии и межмолекулярное взаимодействие. Новосибирск: Наука, 1986. - 216с.

21. Тимофеев Ю.М. Спутниковые методы исследования газового состава атмосферы (обзор) // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 1989. - Т.26. -№5. - с.451-472.

22. Плохенко Ю.В. Совместное оценивание атмосферного профиля температуры и излучательной способности земной поверхности на основе спутниковых измерений микроволнового диапазона // Исслед. Земли из космоса. 1996. -№5. - с.26-31.

23. Тимофеев Ю.М., Мартынов A.A. Об определении температуры и излучательной способности суши из космоса // Исслед. Земли из космоса. -1996. №4. - с.12-17.

24. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач.-М.: Наука, 1979.-255с.

25. Тихонов А.Н., Гончарский A.B., Степанов В.В., Ягола А.Г. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1990. - 232с.

26. Успенский А.Б., Соловьев В.И. Современное состояние и перспективы развития дистанционных методов определения температуры поверхности океана из космоса // Исслед. Земли из космоса. 1998. - №1. - с. 102-112.

27. Успенский А.Б., Троценко А.Н., Рублев А.Н., Романов С.В., Романов П.Ю. Определение общего содержания малых газовых составляющих атмосферы с помощью ИК-зондировщика IASI // Исследования Земли из космоса. 1998. - №2. - с.3-16.

28. Amato U., Serio С. CHIARA project: Convolution of High-resolution Interferograms and Advanced Retrieval in the Atmosphere // The Second ADEOS Symposium/Workshop: Proceedings. Yokohama, Japan, 1997. - p.608.

29. Amato U., Cuomo V., De Feis I., Romano F., Serio C., and Kobayashi H. Inverting for geophysical parameters from IMG radisnces // IEEE Transactions on Geosciences and Remote Sensing. 1999. - Vol.37. - No.3. - pp. 1620-1656.

30. Anderson G.P., Clough S.A., Kneizys F.X., Chetwynd J.H., and Shettle E.P. AFGL atmospheric constituent profiles (0-120 km) // AFGL-TR-0110, Environmental Research Paper 954, Air Force Geophysics Laboratory, 1986. 43pp.

31. Best M.J., A quasi-Newton method can be obtained from a method of conjugate directions // Mathematical Programming. 1978. - Vol.15. - pp. 189-199.

32. Cassé V. The IASI program in the framework of Météo-France // 8th International Workshop on Atmospheric Science from Space Using High Resolution Fourier Transform Spectrometry at Meteo France in Toulouse: Proceedings. Toulouse, 1998.-R9.

33. AA.Chedin A., Scott N.A., Wahiche C., and Mouliner P. The improved initialization inversion method, A high resolution physical method for temperature retrievals from satellites of TIROS-N series // J.Clim.Appl.Meteorol. 1985. - Vol.24. -pp.128-143.

34. Dansgaard W. Stable isotopes in precipitation // Tellus. 1964. - Vol.16. - No. 4. -pp.436-468.

35. Diebel D., Cayla F., Phulpin T. IASI mission rationale and requirements. Technical report IA-SM-0000-10-CNE/EUM, EUMETSAT // Meteo-France, CNES, 1996.-32p.

36. Edwards D.P. and Francis G.L. Improvements to the correlated-^: radiative transfer method: Application to satellite infrared sounding // Journal of Geophysical Research. -2000. Vol.105. -No.D14. - pp. 18135-18156.

37. Fomin B.A. Effective interpolation technique for line-by-line calculations of radiation absorption in gases // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 1995. -Vol.53. -No.6.-pp.663-669.

38. Francois C., Ottle C. Atmospheric corrections in the thermal infrared, global and water vapor dependent split-window algorithms-applications to ASTR and AVHRR data // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1996. - Vol.34. - No.2. -pp.457-470.

39. Garand L., Turner D.S., Chouinard C., and Halle J. A Physical Formulation of Atmospheric Transmittances for the Massive Assimilation of Satellite Infrared Radiances // Journal of Applied Meteorology. 1999. - Vol.38. - pp.541-554.

40. Garand L. Sensitivity of Retrieved Atmospheric Profiles from Infrared Radiances to Physical and Statistical Parameters of the Data Assimilation System // Atmosphere-Ocean. 2000. - Vol.38. - No.3. - pp.431-455.

41. Gribanov K.G., Zakharov V.I., Tashkun S.A., Tyuterev VI.G. A new software tool for radiative transfer calculations and its application to IMG/ADEOS data // JQSRT. 2001. - Vol. 68. - No.4. - pp. 435-451.

42. Humlichek J. Optimized computation of the Vogt and complex probability functions // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 1982. - Vol.27. - pp.437-444.

43. Hansen P.C., O'Leary D.P. The use of the L-curve in the regularization of discrete ill-posed problems // SIAM J.Sci.Comput. 1993. - Vol. 14(6). -pp.1487-1503.

44. Jucks K.W., Rodrigues R., Le Doucen R., Claveau C., Traub W.A., Model, software, and database for computation of line-mixing effect in infrared Q branches of atmospheric C02: II Minor and asymmetric isotopomers // JQSRT. -1999.-vol.63.-pp.31-48.

45. Klein M., Gasiewski A.J. Nadir sensitivity of passive millimeter and submillimeter wave channels to clear air temperature and water vapor variations // JGR. 2000. -Vol.105.-No.D13.-pp.l7481-17511.

46. Kobayashi H. IMG program report // The Third ADEOS Symposium: Proceedings. Sendai, Japan, 1998. - pp.65-82.

47. Kuntz M. A new implementation of the Humlichek algorithm for the calculation of the Voigt profile function // J.Quant.Spectrosc.Radiat.Transfer. 1997. - Vol.57. -No.6. - pp.819-824.

48. Kuntz M., Hopfner M. Efficient line-by-line calculation of absorption coefficients // JQSRT. 1999. - Vol.63. - pp.97-114.

49. Lubrano A.M., Serio C., Clough S.A., Kobayashi H. Simultaneous inversion for temperature and water vapor from IMG radiances // Geophysical Research Letters. 2000. - Vol.27. - No. 16. - pp.2533-2536.

50. Price J.C. Land surface temperature measurements from the split window channels of NOOA-7 AVHRR // J.Geophys.Res. 1984. - Vol.89. - No.5. -pp.542-551.

51. Report of the experts meeting on aerosol and their climatic effects (Williamsburg, Virginia, USA, 1983).

52. Rogers C.D. Characterization and Error Analysis of Profiles Retrieved From Remote Sounding Measurements // Journal of Geophysical Research. 1990. -vol.95. - No. D5. - pp. 5587-5597.

53. Rogers C.D. Inverse methods for atmospheric sounding. Theory and practice. -World Scientific, 2000. 206p.

54. Shibata K., and Aoki T. An Infrared Radiative Scheme for Numerical Models of Weather and Climate // Journal of Geophysical Research. 1989. - Vol.94. -No.D12. - pp. 14923-14943.

55. Spankuch D., Dohler W., Guldner J. And Keens A. Ground-Based Passive Atmospheric Remote Sounding by FTIR Emission Spectroscopy First Results with EISAR // Beitr.Phys.Atmosph. - 1996. - Vol.69. - No.l. - pp.97-111.

56. Tange Y. OCTS Development Status // The First ADEOS Symposium/Workshop: Proceedings. Kyoto,Japan, 1994. - Vol.1, -pp.27-38.

57. Tipping R.H., and Ma Q. Theoretical calculation of the water vapor continuum // Proceedings of the 5th Workshop on ASSFTS. Tokyo, Japan, 1994. - pp.255277.

58. Tojima Y., Maksyutov S., Machida T., and Inoue G. Airborne measurements of atmospheric methane over oil fields in western Siberia // Geophysical Research Letters. 1996. - Vol.23. - No. 13. - pp. 1621-1624.

59. Tojima Y., Wakita H., Maksyutov S., Machida T., Inoue G., Vinnichenko N., Khattatov V. Distribution of tropospheric methane over Siberia in July 1993 // JGR. 1997. - Vol.102. - No. D21. - pp.25371-25382.

60. Yoshigahara C. Algorithm of the Level 2 Processing // The Second ADEOS Symposium/Workshop: Proceedings. Yokohama, Japan, 1997. -p.604.

61. Zakharov V.I., Shmelev V.M., Gribanov R.G., Prokop'ev V.E. Influence of Atmospheric Transparency Window 8-13 mm on Thermal Stability of the Earth Atmosphere // Proceedings of ASA Colloquium. Reims, France, 1993. - p.39.

62. Zakharov V.l., Gribanov K.G., Shmelev V.M., Chursin A.A., Husson N.,

63. Golovko V.F., and Tyuterev VI.G. Temperature dependence of atmospherictransparency function in field of 400-5000 cm"1 and model of explosivethgreenhouse effect // The 5 Workshop on ASS/FTS: Proceedings. Tokyo, Japan, 1994.-pp.419-445.