Восстановление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля в столбе атмосферы по данным наземных спектральных измерений прямой и рассеянной солнечной радиации тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.05 ВАК РФ

0050448Ы

На правах рукописи

Бедарева Татьяна Владимировна

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ОПТИЧЕСКИХ И МИКРОФИЗИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК АЭРОЗОЛЯ В СТОЛБЕ АТМОСФЕРЫ ПО ДАННЫМ НАЗЕМНЫХ СПЕКТРАЛЬНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ ПРЯМОЙ И РАССЕЯННОЙ СОЛНЕЧНОЙ РАДИАЦИИ

01.04.05-Оптика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

2 4 МАЙ ¿012

Томск-2012

005044867

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева Сибирского отделения РАН

Научный руководитель: доктор физико-математических наук

Журавлева Татьяна Борисовна

Официальные оппоненты: Павлов Владимир Евгеньевич,

доктор физико-математических наук, профессор,

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт водных и экологических проблем СО РАН, г. Барнаул

Ужегов Виктор Николаевич,

кандидат физико-математических наук, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, г. Томск

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное

учреждение науки Институт физики атмосферы им. A.M. Обухова РАН, г. Москва

Защита состоится 15 июня 2012 г. в 14 ч 30 мин на заседании диссертационного совета Д 003.029.01 в Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН по адресу: 634021, г. Томск, пл. Академика Зуева, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН.

Автореферат разослан /<2 мая 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор физико-математических наук

Веретенников В.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Аэрозольные частицы, рассеивающие и поглощающие солнечное и тепловое излучение в атмосфере, оказывают как прямое, так и косвенное воздействие на формирование радиационного баланса Земли (К.Я. Кондратьев, 2002, 2006, Р. Forster et al., 2007, Н. Yu, 2006). Сильная пространственно-временная изменчивость, множество и разнообразие антропогенных и естественных источников образования, трансформации и стока делают аэрозоль одним из наиболее сложных объектов для исследования. С точки зрения глобального мониторинга атмосферного аэрозоля предпочтительны спутниковые методы, однако, на сегодняшний день они не обладают необходимой точностью, особенно над сущей (О. Dubovik et al, 2011; A.A. Kokhanovsky et al, 2010). Более детальную.и надежную информацию о содержании и свойствах аэрозоля дают наземные методы активного и пассивного зондирования атмосферы.

В настоящее время наиболее обширной системой наземного мониторинга аэрозоля является сеть расположенных по всему миру автоматизированных солнечных фотометров AERONET (AErosol RObotic NETwork) (B.N. Holben et al., 1998). Для восстановления микрофизических и радиационных параметров аэрозоля (индикатрисы и альбедо однократного рассеяния (АОР), микроструктуры аэрозоля, комплексного показателя преломления аэрозольного вещества) по данным измерений спектральной прозрачности атмосферы и яркости дневного неба в сети AERONET используется алгоритм О. Дубовика и М. Кинга (О. Dubovik et al., 2000, 2006). За более чем десятилетний период оперативного использования в обработке объемных массивов данных натурных измерений алгоритм показал свою высокую эффективность, однако в условиях умеренной и высокой прозрачности атмосферы восстановленные значения таких важных характеристик как комплексный показатель преломления и альбедо однократного рассеяния могут быть нереалистичны. Поэтому на уровне достоверности Level 2.0 на сайте AERONET (http://aeronet.gsfc.nasa.gov) эти величины представлены только для ситуаций, когда аэрозольная оптическая толща (АОТ) на длине волны Я=440 нм превышает 0.4.

Интеграция эффективных методов численного моделирования потоков солнечного излучения с климатологическими данными, полученными на основе фотометрических наблюдений сети AERONET, используется, например, для оценки прямого радиационного воздействия горящей биомассы (Южная Америка и Южная Африка), пылевого (Северная Африка, Аравийский п-ов) и индустриального аэрозолей (Северная Америка, Европа, Восточная Азия) (М. Zhou et al., 2005). В то же время высокая прозрачность атмосферы, характерная для обширной территории земного шара, является одной из причин недостаточной обеспеченности надежными данными об аэрозоле.

В силу некорректности обратной задачи светорассеяния все существующие методы ее решения нуждаются во взаимном сопоставлении, в том числе и алгоритм О. Дубовика и М. Кинга, чему посвящены, например, работы Н. Che (2008), V. Estelles (2011). Более того, в фоновых условиях

атмосферы, когда величина АОТ сопоставима с погрешностью ее измерения и ошибки восстановления в связи с этим наиболее высоки, информация об аэрозольных характеристиках тем надежней, чем больше реализовано независимых и идеологически разных алгоритмов и методов.

Актуальным остается также вопрос, касающийся развития современных аэрозольных моделей, которые бы учитывали сезонные особенности того или иного региона. Актуальность этого вопроса обусловлена тем, что в основе общепринятых моделей, таких как WCP (1986), ОРАС (М. Hess et al., 1998), оптико-локационная (В.Е. Зуев и др., 1986) и др., лежит информация, обобщающая сведения об аэрозоле в большом пространственно-временном масштабе. Для обширной, но мало изученной территории Западной Сибири единственной на сегодняшний день является модель вертикальных профилей оптических и микрофизических характеристик аэрозоля, разрабатываемая на основе данных самолетного зондирования (M.V. Panchenko et. al., 2012).

В настоящее время данные натурных радиационных измерений в солнечном альмукантарате используются для решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния только тогда, когда для определенной совокупности направлений визирования выполняется условие квазисимметрии яркости неба относительно плоскости главного солнечного вертикала (А. Smirnov et al., 2000; B.N. Holben et al., 2006). Это обстоятельство существенно ограничивает реализацию методов восстановления и требует применения процедур селекции экспериментальных данных — идентификации измерений, полученных в присутствии облаков (H.H. Улюмджиева и др., 2005). К сожалению, используемые процедуры недостаточно эффективны, что, в конечном счете, сказывается на качестве решения обратной задачи и требует дальнейшего развития методов облачной фильтрации (Ю.Я. Матющенко, В.Е. Павлов и др., 2006-2008). Однако применение все более жестких критериев приведет к сокращению числа наблюдательных ситуаций, пригодных для восстановления аэрозольных характеристик, особенно в умеренных широтах, где количество безоблачных ситуаций и так невелико. В связи с этим более актуальной представляется задача расширения границ применимости существующих алгоритмов решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния путем их распространения на малооблачные ситуации.

Таким образом, основная цель диссертационной работы состоит в развитии и апробации методов восстановления отнесенных ко всему столбу атмосферы оптических и микрофизических характеристик аэрозоля по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в альмукантарате Солнца и их использовании для получения информации о радиационно-значимых аэрозольных параметрах в условиях Западной Сибири.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие основные задачи:

1) Разработка и адаптация к данным натурного эксперимента метода восстановления оптических характеристик аэрозоля непосредственно из данных радиационных измерений;

2) Реализация и адаптация к данным натурного эксперимента алгоритма решения обратной задачи светорассеяния по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в солнечном альмукантарате, обеспечивающего восстановление распределения аэрозольных частиц по размерам и комплексного показателя преломления аэрозольного вещества; разработка вычислительной системы с дружественным интерфейсом пользователя, предназначенной для оперативного решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния;

3) Исследование чувствительности методов восстановления к входным параметрам и погрешностям измерений, определение границ применимости методов, их апробация на данных натурных экспериментов;

4) Взаимное сопоставление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля, (а) восстановленных на основе предложенных подходов, (б) восстановленных с использованием алгоритма О. Дубовика и М. Кинга, (с) представленных в общепринятых аэрозольных моделях;

5) Построение региональной модели оптических и микрофизических характеристик атмосферного аэрозоля на основе развитых методов и данных фотометрических измерений Томской станции АЕЯОЫЕТ в 2004-2009 гг. в летних фоновых условиях;

6) Разработка алгоритмов статистического моделирования переноса радиации в облачной атмосфере; исследование особенностей трансформации угловой структуры яркости безоблачного неба при появлении локального облака или поля однослойной разорванной облачности.

Научная новизна результатов работы заключается в том, что

1. Разработаны две модификации метода восстановления оптических характеристик аэрозоля в столбе атмосферы, основанного на идее выделения из измерений яркости сигнала однократного рассеяния; установлены границы их применимости, получены оценки погрешности восстанавливаемых параметров с учетом и без учета ошибок измерений;

2. На основе алгоритма решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации получены оценки погрешности восстановления оптических и микрофизических характеристик аэрозоля с учетом и без учета ошибок измерений, установлены границы применимости алгоритма;

3. Получена оценочная модель оптических (альбедо однократного рассеяния и фактор асимметрии) и микрофизических (микроструктура, комплексный показатель преломления) характеристик атмосферного аэрозоля для летних фоновых условий Западной Сибири;

4. Разработаны алгоритмы статистического моделирования переноса солнечной радиации в облачной атмосфере (изолированное облако, поле однослойной разорванной облачности); установлено, что влиянием ЗО-эффектов облаков на поле яркости можно пренебречь вне зоны их радиационного воздействия, что открывает возможности решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния в малооблачных ситуациях.

Достоверность полученных результатов обеспечивается использованием сертифицированных приборов (фотометр СЕ 318), проходящих ежегодную калибровку в GSFC NASA (США). Радиационные расчеты выполнены на базе решения фундаментального уравнения переноса излучения (УПИ) в атмосфере Земли. Их надежность обеспечивается взаимным соответствием результатов вычислений, выполненных по различным алгоритмам метода Монте-Карло в пространственно однородной и неоднородной моделях атмосферы, а также результатами сравнения с эталонными расчетами и экспериментальными данными. Разработанные методы восстановления протестированы с использованием разнообразных аэрозольных моделей в рамках замкнутых численных экспериментов. Достоверность результатов восстановления подтверждается их соответствием результатам других авторов.

Научная и практическая значимость полученных результатов

— предложенные методы восстановления могут быть использованы в разных географических регионах. Полученные данные будут полезны при построении региональных моделей атмосферного аэрозоля, выявлении его пространственных и временных особенностей, определении его ключевых типов, связей с климатологическими и метеорологическими факторами;

-полученная оценочная модель радиационно-значимых параметров атмосферного аэрозоля дополняет знания о его свойствах и может быть использована в радиационных расчетах, учитывающих климатологическую специфику Западной Сибири. Учитывая высокую чувствительность радиационных характеристик к величине АОР, возможность восстановления этого параметра в периоды проведения экспериментов способствует более точной интерпретации экспериментальных данных;

— разработанные алгоритмы статистического моделирования переноса солнечной радиации в разорванной облачности позволяют оценить радиационное воздействие облаков на формирование углового распределения нисходящей радиации и упростить интерпретацию реальных наблюдений с поверхности Земли в условиях облачности;

— вычислительная система «SSMART» (Sun-Sky Measurement for Aerosol ReTrieval), разработанная для восстановления оптических характеристик, микроструктуры аэрозоля и комплексного показателя преломления аэрозольного вещества, применяется при интерпретации данных регулярных фотометрических измерений сети AERONET; созданные приложения «SADPro» (SAtellite Data PROcessing) (статистическая обработка тематических продуктов MODIS с возможностью работы с локальными фрагментами данных) и «PWC» (Properties of Water Clouds) (расчет оптических свойств жидкокапельных облаков в широком спектральном диапазоне 0.2 - 1000.0 мкм) используются в решении научных задач;

— результаты работы использованы при выполнении грантов РФФИ № 0905-00961 и 09-05-00963, государственных контрактов 02.740.11.0674 и 14.740.11.0204, программ ОНЗ РАН.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Разработанный метод восстановления индикатрисы и альбедо однократного рассеяния аэрозоля в столбе атмосферы посредством выделения сигнала однократного рассеяния из измерений яркости рассеянной радиации в альмукантарате Солнца позволяет определить эти характеристики в видимой области спектра и фоновых условиях атмосферы (АСЩ440 нм)=0.15) с погрешностью 15 и 10% соответственно, уменьшающейся с возрастанием аэрозольной оптической толщи.

2. Алгоритм решения обратной задачи по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в солнечном альмукантарате обеспечивает восстановление оптических и микрофизических параметров аэрозоля в столбе атмосферы в видимом и ближнем ИК-диапазонах спектра с погрешностями, не превышающими в фоновых условиях 0.05 в оценке действительной части комплексного показателя преломления, 20% -микроструктуры в диапазоне радиусов частиц 0.1-7 мкм, 8 и 4% - альбедо однократного рассеяния и фактора асимметрии соответственно.

3. Предложена оценочная модель оптических и микрофизических характеристик аэрозоля для летних фоновых условий Западной Сибири, развитая на основе данных измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации на Томской станции AERONET и результатов решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния.

4. Присутствие облачности в солнечном альмукантарате вызывает изменение угловой структуры нисходящей рассеянной радиации, достигающее десятков процентов в околооблачной зоне, но не превышающее 1-2% вне зоны влияния ЗЭ-эффектов облаков, что расширяет возможности применения методов решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния в малооблачных ситуациях.

Апробация результатов. Результаты, изложенные в диссертации, докладывались на Международном симпозиуме «Контроль и реабилитация окружающей среды» (2008; г. Томск); Международной школе «Winter College on Optics in Environmental Science» (2009; г. Триест, Италия); Международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация» (2009, 2011 гг.; г. Санкт-Петербург); всероссийских и международных конференциях молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии» (2009 г.; г. Томск), «Материаловедение, технологии и экология в 3-м тысячелетии» (2009 г.; г. Томск), «ЛОМОНОСОВ» (2010 г.; г. Москва), «Перспективы развития фундаментальных наук» (2010 г.; г. Томск); NATO Advanced Study Institute «Special Detection Technique (Polarimetry) and Remote Sensing» (2010 г.; г. Киев, Украина); Международном симпозиуме «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы» (2011 г.; г. Томск); Workshop on «Aerosol Impact in the Environment: From Air Pollution to Climate Change» (2011 г.; г. Триест, Италия); XV-XVIII Совещаниях рабочей группы «Аэрозоли Сибири» (2008-201 1 гг.; г. Томск).

По результатам исследований опубликовано 6 статей в рецензируемых отечественных журналах, рекомендованных ВАК, 9 работ в сборниках трудов и

тезисов всероссийских и международных симпозиумов и конференций. Результаты диссертационной работы в полном объеме докладывались на семинарах ИОА СО РАН (г. Томск) и ИФА РАН (г. Москва).

Личный вклад автора. Основные научные результаты получены либо совместно с научным руководителем Т.Б. Журавлевой, либо самостоятельно. Модификации метода восстановления оптических характеристик по данным радиационных измерений предложены автором самостоятельно. Алгоритм решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния разработан в ИФА им. A.M. Обухова РАН (М.А. Свириденков). Программная реализация, исследование чувствительности, тестирование и апробация методов восстановления выполнены автором самостоятельно. Анализ полученных результатов выполнен совместно с Т.Б. Журавлевой и М.А. Свириденковым. Автором самостоятельно реализованы и протестированы алгоритмы статистического моделирования переноса солнечной радиации в атмосфере с локальным облаком на основе аналогового способа моделирования траекторий фотонов; модификация алгоритма для расчета радиационных полей в разорванной облачности выполнена совместно с Т.Б. Журавлевой. Разработка системы «SSMART», приложений «SADPro» и «PWC» выполнена автором. В работе использованы данные Томской станции AERONET (М.В. Панченко, С.М. Сакерин).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, списка литературы, 3 приложений, списка аббревиатур и обозначений. Общий объем работы составляет 153 страницы текста (без приложений), включая 43 рисунка, 16 таблиц, 128 ссылок на литературные источники.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, определяются цель и задачи исследования, формулируются научная новизна, научная и практическая значимость, достоверность полученных в работе результатов, а также положения, выносимые на защиту. Здесь же отмечается личный вклад автора, приводится информация об апробации основных результатов работы, а также структуре и объеме диссертации.

Первая глава носит преимущественно обзорный характер. В разделе 1.1 рассматриваются основные понятия, касающиеся переноса радиации в атмосфере Земли, в том числе математическая модель переноса монохроматического излучения в виде стационарного уравнения в интегро-дифференциальной и интегральной формах без учета поляризационных эффектов и рефракции. В разделе 1.2 приведены оптические характеристики среды, необходимые для проведения радиационных расчетов в приближении оптически изотропной плоскопараллельной модели атмосферы с отражающей по закону Ламберта моделью подстилающей поверхности (ПП). В разделе 1.3 описываются классический подход к моделированию процесса переноса излучения в детерминированной атмосфере методом Монте-Карло и математические аспекты расчета интенсивности излучения с использованием методов локальной оценки и сопряженных блужданий.

Особенностям моделирования переноса излучения в неоднородной атмосфере посвящен раздел 1.4. Рассматриваются два возможных источника такой неоднородности — (а) изолированное облако и (б) поле однослойной разорванной облачности. Для обеспечения достоверности радиационных расчетов реализованы алгоритмы, отличающиеся способами моделирования длины свободного пробега / фотона: в одних алгоритмах моделирование I выполняется на основе канонических процедур (используемых для аналогового моделирования траекторий фотонов), а в других - методом максимального сечения. В случае (а) облако аппроксимируется простейшими геометрическими фигурами (эллипсоидом, усеченным параболоидом и др.) и занимает фиксированное положение в пространстве. В случае (б) в качестве модели облачных реализаций используются случайные индикаторные поля, построенные на пуассоновских ансамблях точек в пространстве (Г.А. Титов, 1985). Модель определяется баллом облачности СБ и геометрическими размерами облаков. Учитывая, что облачное поле моделируется в ограниченном объеме, радиационные характеристики рассчитываются в предположении о периодичности граничных условий.

При решении обратной задачи аэрозольного светорассеяния в рамках методов солнечной фотометрии расчет интенсивности 1(0) излучения в солнечном альмукантарате осуществляется в вертикально однородной модели атмосферы. Результатам оценки относительной погрешности 5 расчета 1(0) без учета вертикальной стратификации атмосферных параметров посвящен раздел 1.5. Показано, что ошибки 5 в диапазоне изменения параметров модели континентального аэрозоля (\>/СР) не превышают 1-2%. Погрешности 5 незначительно возрастают с увеличением зенитного угла Солнца в0, уменьшением длины волны Л и слабо зависят от значений аэрозольной оптической толщи та. Лишь в ситуации экстремально высокого замутнения атмосферы (га=1.4, Я=440 нм, континентальный аэрозоль) и сильной вертикальной изменчивости поглощательной способности аэрозольных частиц (индустриальный аэрозоль \УСР) ошибка <5 может возрасти до 2.5% и 7% соответственно в области больших углов рассеяния. Слабая чувствительность 1(0) к вертикальной неоднородности обусловлена тем, что зондирование всех слоев атмосферы в солнечном альмукантарате осуществляется под одинаковым зенитным углом 0().

Заключительный раздел 1.6 первой главы посвящен математической постановке обратной задачи аэрозольного светорассеяния и краткому обзору некоторых методов ее решения. В предположении однородных сферических частиц рассматривается интегральное уравнение Фредгольма первого рода, связывающее оптические и микрофизические параметры аэрозоля,

/•(га (Л), Оа (Л, в)) = ¡К(Л, г, в, л - / • фБ / с1г)с1г , (1}

где ¿БМг - искомое распределение площадей сечений частиц по размерам, К(Х,г,0,п-гк) - матрица ядер или факторов эффективности рассеяния и ослабления, г - радиус частицы, в - угол рассеяния, п—гк - комплексный

показатель преломления аэрозольного вещества, F(ta(X),Da(X,6)) — вектор оптических параметров, Da{X,6) - аэрозольные коэффициенты направленного светорассеяния (КНС).

Алгебраизованный аналог уравнения (1) представляет собой вырожденную и плохо обусловленную систему. Излагаются основные подходы к ее решению. Более подробно освещается идеология метода О. Дубовика и М. Кинга, используемого в сети AERONET. Описывается итерационный метод решения (1), используемый в представленном в разделе 2.2 алгоритме решения обратной задачи. Метод основывается на подходах Дж. Т. Твитти (1975) и М.Т. Шахина (1968), модифицированных таким образом, чтобы уравнять роль всех измеряемых параметров в формировании решения и иметь возможность обращать одновременно данные, имеющие разную размерность (аэрозольная оптическая толща, коэффициенты направленного светорассеяния). Кроме того, на каждом итерационном шаге вводится логарифмическое сглаживание вида

ln((dS7 dr)",= 0.01 ■ In(<¿57dr%{ + 0.98 ■ ln(aS/drf + 0.01 • ln(i&'/ drft] , (2)

где (dS/dr)f - распределение площадей сечений частиц по размерам на итерационном шаге с номером р при /'-ом значении радиуса частиц.

Вторая глава посвящена описанию предложенных методов восстановления аэрозольных характеристик в столбе атмосферы и результатам оценки точности этих методов на основе численного моделирования. В первой части главы обсуждаются методы так называемого оптического моделирования, когда процедура восстановления оптических характеристик не касается напрямую вопросов, связанных с оценкой микроструктуры аэрозоля. Во второй части обсуждается алгоритм, представляющий группу методов микрофизического моделирования, которые работают по следующей схеме: сначала решается обратная задача, обеспечивающая восстановление микроструктуры аэрозоля и комплексного показателя преломления аэрозольного вещества, а затем в предположении о сферичности частиц в рамках теории Ми рассчитываются оптические характеристики аэрозоля. И тот и другой подходы основаны на использовании данных измерений в видимом и ближнем ///^-диапазонах спеетра прямой и рассеянной радиации Р=Р(та(Х), 1(Х,0))) в солнечном альмукантарате.

В разделе 2.1 предлагаются две модификации А и В итерационного метода (метод I) восстановления индикатрисы gJJ)) и альбедо та однократного рассеяния излучения аэрозольными частицами. Главная идея метода 1 состоит в последовательном приближении искомых характеристик посредством выделения сигнала однократно рассеянного излучения из измерений яркости f"'\())=!(X,0) в каждом спектральном канале отдельно. В основе итерационных схем А и В лежат известные ранее подходы (B.C. Антюфеев и др., 1988; М. Wang et al., 1993; С. Devaux et al., 1998 и др.). Модификация этих подходов позволила расширить их область применимости.

Суть модификации А заключается в разложении рассчитываемой яркости /°(0) на компоненты /а(0) и 1Г(0), сформированные вкладами рассеяния

излучения на аэрозоле и флуктуациях плотности воздуха (рэлеевских частицах) соответственно, и компоненту /Д0), сформированную отраженным от ПП с альбедо р излучением. Для реализации этого подхода применяются уникальные возможности метода Монте-Карло, позволяющего имитировать физический процесс распространения излучения и извлекать необходимые радиационные характеристики. Каждое последующее решение x=(coa-ga(0)) оценивается по итерационной схеме х'п=х'-ОА', где С = 0.5 - весовой множитель, а А' определяется выражением

' (3)

Разделение сомножителей произведения Cúagjj)) осуществляется посредством нормировки аэрозольной индикатрисы рассеяния излучения.

Идейной основой модификации В является предположение о приближенном совпадении доли однократного рассеяния в /с)(0) и fm\0). Модификация В предусматривает работу с характеристиками wg(0) аэрозольно-молекулярной среды. Информация об аэрозольных составляющих извлекается по окончании итерационного процесса с использованием правила смеси, что позволяет снизить количество 'нефизичных' результатов восстановления в случае больших ошибок измерений. Критерием останова итерационного процесса служит минимум невязки между fc\6) и fm)(0).

Подраздел 2.1.2 посвящен результатам исследования чувствительности модификаг/ий А и В, выполненного на основе численного моделирования в каналах 440 и 675 нм без учета погрешностей в имитируемых измерениях. При выборе диапазона изменения входных параметров для проведения численных экспериментов учитывалась их максимально возможная вариабельность (случаи сильного и слабого поглощения аэрозолем, разные степени вытянутости аэрозольной индикатрисы), обеспечивающая в том числе и наиболее 'неблагоприятные' для восстановления условия.

Анализ результатов численного моделирования показал, что использование модификации А обеспечивает сходимость рассчитанной яркости к измеренной в диапазоне изменения АОТ 0.05<т„<0.6 и альбедо ПП р<0.9. Сходимость итерационной схемы В стабильна при 0.05<г„<0.25, однако ее периодический, осциллирующий характер (в отличие от асимптотической сходимости модификации А) позволяет использовать прием, увеличивающий скорость сходимости (на начальных итерациях величина АОР полагается равной полусумме значений, восстановленных на двух предыдущих итерациях) и способствующий существенному расширению диапазона изменения АОТ (0.05<г„<1.3, Я=440 нм), в пределах которого модификация В может быть успешно реализована. Теоретическое обоснование сходимости метода I предложено в работах B.C. Антюфеева (1988), С.А. Ухинова (2010, 2011) и др.

В фоновых условиях атмосферы относительная погрешность е восстановления сиа способами А и В не превосходит 2%, а интегральная ошибка восстановления gjfi) в интервале углов рассеяния 0<20tí составляет 3-4%. Пример восстановления оптических характеристик приведен на рис. 1.

Рис. I. Модельные и восстановленные оптические характеристики ша и ga(6) при г„=0.05, /з=0.5, Я=440 нм

В подразделе 2.1.3 представлены результаты исследования

чувствительности модификаций А и В к систематическим погрешностям определения ЛОТ (Ага=±0.01) и альбедо р (Др=±10%),

систематическим (Д/=±5%) и случайным (|£|=1%) ошибкам измерений яркости рассеянной радиации. В случае наличия всех погрешностей в измерениях одновременно максимальные среднеквадратические ошибки восстановления соа и ga(d) в фоновой атмосфере (та=0.15, Л=440 нм) составляют 10 и 15% соответственно и уменьшаются по мере роста ЛОТ.

В разделе 2.2 представлен алгоритм решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния (метод 2). Предполагается, что аэрозоль представляет собой однородные сферические частицы (rmax= 12 мкм), а комплексный показатель преломления вещества аэрозоля не зависит от X и г.

В подразделе 2.2.1 приводится подробное описание алгоритма, ключевые моменты которого состоят в следующем. Основными входными параметрами являются индикатрисы яркости и, в отличие от алгоритма О. Дубовика и М. Кинга (AERONET), аэрозольные оптические толщи на всех длинах волн, на которых проводятся измерения. Задача восстановления микрофизических и радиационных параметров аэрозоля решается в два этапа.

На первом этапе из измеренных индикатрис яркости итерационно восстанавливаются значения КНС с использованием решения УПИ (аналог модификации В метода 1). В качестве начального приближения аэрозольных КНС используется расчет по 'синтетическому' спектру размеров, полученному путем объединения результатов раздельного решения двух обратных задач (1) по данным измерений АОТ и (2) рассеяния в области ореола (в <10°). Подчеркнем, что в результате восстановления мы получаем не только КНС, но и АОР. Стандартный алгоритм AERONET не предусматривает расчет характеристик однократного рассеяния непосредственно по данным наблюдений. Второй этап - собственно решение линейной обратной задачи светорассеяния с использованием модифицированного итерационного подхода, описанного в 1.6.3. При определении действительной и мнимой частей комплексного показателя преломления предусмотрено два способа выбора оптимального решения: путем минимизации (/) оптической невязки, (//) какого-либо параметра гладкости распределения. На основе восстановленных микроструктуры аэрозоля и n-i-к могут быть рассчитаны все необходимые оптические характеристики. Таким образом, АОР восстанавливается дважды -непосредственно из данных наблюдений (способ I) и как результат их микрофизической экстраполяции (способ 2).

Подраздел 2.2.2 посвящен результатам оценки точности описанного в 2.2.1 алгоритма, которая выполнена путем сквозного тестирования для случая, когда погрешности в измерениях отсутствуют: по заданным значениям комплексного показателя преломления и микроструктуры аэрозоля рассчитывались оптические параметры, на основе которых имитировались фотометрические измерения; затем осуществлялось восстановление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля согласно вышеизложенному подходу. Рассматриваются два основных класса тестовых моделей - модели Mt однокомпонентного аэрозоля с одномодапьным распределением частиц по размерам (фракции модели WCP) и модели М3 многокомпонентного аэрозоля с бимодальным спектром размеров в предположении о внутренней смеси компонент (модели FINE, MEDIUM и COARSE, см. рис. 3). Эффективный комплексный показатель преломления для такой смеси рассчитывается на основе приближения Максвелла-Гарнетта.

Формирование тестовых моделей с ограничением на верхнюю границу rmax размеров частиц обусловлено возможностями солнечного фотометра Cimel Electronique 318 (набор А и минимальный угол в), который позволяет получать достоверную информацию о микроструктуре аэрозоля в интервале радиусов

частиц от =0.1 до r^nafx =7-8 мкм. Результаты численного моделирования показали, что учет крупных частиц (г < 40 мкм) не вносит существенных поправок в результаты восстановления. Высокое качество восстановления микроструктуры аэрозоля достигнуто для всех моделей М, (рис. 2, а). Наибольшие отклонения восстановленных значений dV/d\nr от модельных наблюдаются для океанического и пылевого аэрозоля в области размеров г<0.3мкм, что обусловлено близостью к границе и низкой оптической эффективностью субмикронных частиц этих фракций.

Метод 2

Модель

— Сажевый, а = 1.40 -Океанический, ог=-0.09

- Гидрофильный, «= 1.32 -Пылевон, о

1Е-3

IE-5

1Е-7

Мнимая часть к

(б)

Сажевый Гидрофильный >

00-00

0,1 I г, мкм 400 600 800 Я, им

Рис. 2. Модельные и восстановленные (а) микроструктура и (б) мнимая часть комплексного показателя преломления фракций \УСР; а - показатель Ангстрема

Ввиду того, что определенный в М, и М3 комплексный показатель преломления имеет спектральный ход, при оценке качества восстановления этого параметра рассматривается его эффективная величина (комплексный показатель преломления с усредненными по спектральным интервалам значениями п и к). Действительная часть п восстанавливается во всех случаях с

погрешностью не более 2% или -0.03, сопоставимой с величиной спектральной изменчивости п. Более сложен вопрос о точности восстановления к. В случаях, когда спектральный ход к выражен слабо, ошибка ее восстановления минимальна (сажевый, пылевой аэрозоль), а при выраженной спектральной селективности (гидрофильный аэрозоль) она значительно возрастает. Другой причиной существенных ошибок восстановления к являются ее невысокие значения (океанический аэрозоль, рис. 2, б).

Восстановленные способом I значения оптических параметров отличаются от модельных не более чем на -3%. Ошибки определения оптических характеристик способом 2 зависят от типа аэрозоля: наиболее высокие ошибки выявлены для океанического и гидрофильного типов. Однако и в этом случае погрешности в оценке альбедо однократного рассеяния и фактора асимметрии (ФА) не превосходят 6% и 2% соответственно (таблица 1).

Таблица 1. Модельные (Mi) и восстановленные способами 1 и 2 значения (а) альбедо однократного рассеяния и (б) фактора асимметрии

Сажевый аэрозоль Гидрофильный аэрозоль

нм м. Способ 1 Способ 2 М, Способ 1 Способ 2

а б а б а б а б а б а б

340 0.29 0.44 0.31 0.43 0.96 0.65 0.94 0.66

380 0.28 0.41 0.29 0.41 0.96 0.64 0.94 0.95

440 0.26 0.39 0.26 0.38 0.26 0.38 0.96 0.64 0.96 0.64 0.94 0.65

500 0.23 0.36 0.23 0.35 0.96 0.63 0.94 0.64

675 0.17 0.30 0.17 0.30 0.17 0.29 0.95 0.61 0.96 0.62 0.93 0.62

870 0.12 0.25 0.12 0.25 0.12 0.24 0.91 0.61 0.91 0.61 0.93 0.61

1020 0.09 0.22 0.09 0.22 0.09 0.22 0.87 0.60 0.87 0.60 0.93 0.60

Удовлетворительная точность восстановления микроструктуры достигнута также и для класса моделей М3. Погрешности ее восстановления обусловлены, главным образом, недостатком информативности входных

данных о частицах с радиусами вне интервала (; г™^ ) (рис. 3, а). Численные

эксперименты показали, что при г„=0.25 на длине волны 1=440 нм абсолютные погрешности восстановления я и к не превосходят 0.04 и 0.006 соответственно. Относительные ошибки восстановления АОР способом 1 не превышают 1.5%, ФА — 1.0%. Однако пренебрежение спектральной селективностью к отражается на результате микрофизической экстраполяции: точность восстановления АОР тем выше, чем ближе спектральный ход к к нейтральному. Восстановленные значения АОР занижены в видимом диапазоне спектра и завышены в ближнем ИК-диапазоне относительно заданных в моделях класса М3 (рис. 3, б).

В подразделе 2.2.2 показано, что величина АОТ (при отсутствии погрешности ее измерения) не влияет на точность решения обратной задачи. Выявлена высокая чувствительность спектра размеров и мнимой части комплексного показателя преломления к выбору ширины и границ углового диапазона КНС для обращения (рис. 4). С целью минимизации ошибок восстановления необходимо обращать КНС в как можно более широком интервале углов рассеяния, ограничивая его лишь там, где в значениях КНС могут присутствовать значительные погрешности.

0,06-|(iv/dlnr, мк'м'/мк-м1 Метод 2

0,04 0,02

0,00

Модель Способ 1 •••<>•" — f-Способ 2 •••♦•■■ — *

Г, мкм

400

600

800

Рис. 3. (а) Микроструктура и (б) альбедо однократного рассеяния аэрозоля, восстановленные для моделей FINE, MEDIUM и COARSE

X, нм

0,03-1 dV/ülnr, мкм3/мкм

(а)

0,02

0,01-

0,00

Модель

-FINE, т^ = 0.25

Метод 2

----6 = 10°- 140"

• в= 10" - 90" -8=2°-J0" , - в= 2" - 90" ,'.

0,015

0,012

Мнимая часть к — Модель, FINE —*— Эффективное значение к Т-

0.1 1 г, мкм 400 600 800 нм

Рис. 4. (а) Микроструктура аэрозоля и (б) мнимая часть к, восстановленные при совместном обращении АОТ и КНС в различных угловых диапазонах

В подразделе 2.2.3 представлены результаты исследования чувствительности алгоритма к систематическим погрешностям определения АОТ и альбедо ПП, систематическим погрешностям наводки фотометра в заданном направлении (Аф = ±0.5°), систематическим и случайным (|£]=2%) ошибкам измерений яркости рассеянной радиации. Выявлено, что наиболее высокие погрешности восстановления микроструктуры возникают при смещениях угловой наводки фотометра и случайных флуктуациях в угловой структуре рассеянной радиации (рис. 5).

0,11

0,01

1Е-3

dV/dlnr, мкм /мкм

-т =0.5

Модель (а)

-FINE

Метод 2

= 0.25 .........А/= - 5%

-----Д/= + 5%

—— га-2%

^dV/dlnr, мкм /мкм

Модель (б)

-FINE

т = 0.5 Метод 2

1Е-3

0,1 1 г, мкм 0,1 1 г, мкм

Рис. 5. Микроструктура аэрозоля, восстановленная в отсутствие и при наличии погрешностей в (а) измерениях яркости и (б) угловой наводке фотометра

При умеренном аэрозольном замутнении (та<0.4, Л=440 нм) абсолютная ошибка восстановления п не превосходит 0.05 при наличии указанных погрешностей в измерениях одновременно. Их влияние на точность восстановления к и АОР с ростом та начинает играть второстепенную роль по сравнению с ошибкой, возникающей из-за пренебрежения спектральной селективностью к (рис. 6).

Рис. 6. Модельные (FINE) и восстановленные способом 2 в разных условиях замутненности атмосферы значения АОР в отсутствие и при наличии погрешностей в имитируемых измерениях (под эффективной величиной АОР понимается усредненное по спектральным интервалам значение этой характеристики)

Поскольку практическая реализация решения обратной задачи солнечно-небесной фотометрии представляет собой трудоемкий процесс, для автоматизации рассмотренного алгоритма решения обратной задачи при сохранении возможности его контроля на всех стадиях разработан программный комплекс «SSMART» с дружественным интерфейсом пользователя (раздел 2.3). Использование этой системы позволяет сократить время, требуемое на обработку фотометрических измерений, в десятки раз.

Третья глава посвящена результатам апробации предложенных методов восстановления и практического применения этих методов к интерпретации экспериментальных данных, полученных с использованием фотометра СЕ 318.

В разделе 3.1 приводятся основные характеристики экспериментальных данных. Предлагаются критерии (аналогичные используемым в AERONET, но более жесткие) направленные на селекцию наиболее качественных измерений, удовлетворяющих, в частности, (а) условию квазисимметрии 1{в) во всех углах в относительно плоскости главного солнечного вертикала, (б) установленному уровню соответствия 'Sun' и 'Sky' каналов солнечного фотометра.

Отдельные примеры восстановления оптических (методами 1 и 2) и микрофизических (методом 2) характеристик аэрозоля для условий как повышенного (т^О.4, 2=440 нм, лесные пожары), так и умеренного аэрозольного замутнения атмосферы представлены в разделе 3.2. Показано, что в ситуациях с т^О.4 результаты восстановления АОР и ФА методом 1 находятся в хорошем согласии с данными, полученными по оригинальному алгоритму О. Дубовика и М. Кинга и представленными на сайте AERONET на Level 2.0. Соответствие значений, полученных разными методами, свидетельствует о том, что существенно более простой, но не менее эффективный метод 1 позволяет получать оценки оптических характеристик, которые не противоречат результатам, рассчитываемым на основе восстановленных микрофизических параметров.

При анализе результатов восстановления АОР методом 1 в условиях фоновой атмосферы было выявлено, что зависимость АОР от длины волны может быть убывающей, возрастающей, а также немонотонной. Наиболее частотны ситуации, когда значения альбедо однократного рассеяния уменьшаются с ростом X. Иной характер спектральной селективности может быть обусловлен влиянием пылевых выносов, тонкой перистой облачности, а также погрешностями определения АОТ в каналах 870 и 1020 нм.

Представлены примеры восстановленных методом 2 оптических и микрофизических характеристик аэрозоля в трех экспериментах с разной степенью аэрозольного замутнения атмосферы. Расхождения с данными АЕЯО№Т в оценке микроструктуры аэрозоля во всех трех случаях минимальны в диапазоне радиусов частиц 0.2 < г < 8 мкм (рис. 7, а). Наибольшие различия наблюдаются для субмикронной фракции, что, помимо погрешностей в измерениях, может быть обусловлено следующими факторами:

близостью модального радиуса к , разным спектральным набором используемых значений АОТ, разными подходами к граничным условиям функции ¿К/сЛпг, а также особенностями методов обращения и учета погрешностей измерений. Оценки п, к и соа, полученные методом 2 и по алгоритму О. Дубовика и М. Кинга, согласуются между собой (рис. 7, б).

0,12ndV/dlnr, мкм /мкм

(а)

0,08-

0,04-

0,00

Алгоритм О. Дубовика, М. Кинга

---- Эксперимент 2

- Эксперимент 3

......... Эксперимент 1

Метод 2

1,00 0,95 0,90 0,85 0,80 0,75

600

900 300

600

X, нм

Рис. 7. (а) Микроструктура и (б) АОР аэрозоля, восстановленные в экспериментах 1-3: (1, 29.05.2004) т„=0.65, (2, 16.07.2004) т„=0.32 и (3, 09.05.2008) т„=0.61, А=440 нм; 0„=7О°

В разделе 3.3 приведены результаты обращения методами 1 и 2 массива дневных радиационных измерений Р* (49 реализаций) Томской станции AERONET, полученных с использованием фотометра СЕ 318 в летний период 2004-2009 гг. в условиях фоновой атмосферы. Отобранные измерения Р* удовлетворяли обозначенным в разделе 3.1 критериям, а также прошли визуальный контроль.

На основе результатов восстановления построена оценочная модель 'Фоновая' оптических и микрофизических характеристик аэрозоля. Среднее по множеству экспериментов Р* значение комплексного показателя преломления составило n—i-K=\.50(±0.05) - /-0.011 (±0.009). По данным AERONET на уровне Level 1.5 средние по идентичному множеству Р* значения п и к равны 1.45(±0.07) и 0.009(±0.009) соответственно. Форма полученного среднего

нормированного на суммарную счетную концентрацию спектра размеров позволяет говорить о сопоставимых по объему мелкодисперсной и крупнодисперсной фракциях (общий объем крупных частиц (г > 0.6 мкм) превышает объем субмикронных (г < 0.6 мкм) в 1.5 раз). Средние эффективный и медианный радиусы функции dVldlnr составляют 0.35±0.15 и 0.96±0.56 мкм соответственно; средние счетная и объемная концентрации аэрозоля равны 5.46±3.43 мкм"3 и 0.07±0.03 мкм3/мкм2. От среднего спектра, сформированного на основе взятых с сайта AERONET (Level 1.5) распределений dV/d\nr, полученная нами микроструктура наиболее значимо отличается в области размеров г < 0.2 и г > 5 мкм, а также в 'переходной зоне' (0.6<г<2 мкм) (рис. 8).

Рис. 8. Средние нормированные объемные распределения аэрозольных частиц по размерам, восстановленные методом 2 и по алгоритму О. Дубовика, М. Кинга (Level 1.5)

0,016-1 <dV/dlnr >, мкм

-Метод 2

0,012

0,008

0,004-

0,000

Средние значения АОР и ФА, полученные методами 1 и 2 (способ 2), были сопоставлены с характеристиками континентального аэрозоля моделей WCP и ОРАС, а также с данными 0,1 1 r'MKM AERONET на Level 1.5 и 2.0,

усредненными по множествам Р* и G* соответственно, где G* - совокупность случаев с повышенным аэрозольным замутнением атмосферы (г„> 0.4, X = 440 нм), для которых в AERONET представлены значения АОР на Level 2.0.

1,00-, АОР (а) 0,78-, ФА (б)

0,960,92 0,88 0,840,80

0,72

0,66---WCP

0,60")......ОРАС

—— Р", Метод 1

Способ 2 метода 2 0,54-|—о—р.^ Длг о.Дубовика, М.Кннг *—GАлг. О.Дубовика, М.Кннга

400 600 800 X, нм 400 600

Рис. 9. (а) АОР и (б) ФА в зависимости от длины волны

800

X, нм

Восстановленные способом 2 значения АОР близки к оценкам модели ОРАС, к восстановленным по методу 1 значениям, но существенно занижены относительно оценок, полученных по алгоритму О. Дубовика и М. Кинга, в том числе и для фоновой атмосферы (Р*), и завышены по отношению к данным модели \VCP- Что касается фактора асимметрии, то спектральное поведение этой характеристики, определенное на множестве Р* нашими методами, согласуется с данными AERONET, но существенно отличается от спектральной зависимости ФА, определенной в моделях и'СР и ОРАС (рис. 9).

Установлена высокая степень соответствия между оптическими характеристиками 'Фоновой' модели и модели, разработанной по результатам самолетного зондирования безоблачной атмосферы на территории Западной Сибири (M.V. Panchenko et al., 2011): максимальное различие составляет -5%.

В разделе 3.4 рассматриваются вопросы, касающиеся связи климатологических и метеорологических факторов с восстановленными микрофизическими параметрами аэрозоля. В частности, на основе статистической обработки последних выявлены следующие закономерности: значения к не зависят от счетной концентрации CN частиц и в большей степени определяются объемной Су, между ЛОТ и Су существует положительная линейная связь - наиболее сильная в канале 1020 нм; с ростом влагосодержания W модальный радиус субмикронного аэрозоля растет, а п уменьшается, при этом наблюдается отсутствие корреляции между W и модальным радиусом крупнодисперсной фракции. Коэффициенты корреляции статистически значимы с вероятностью не менее 95% (критерий Ст^юдента).

Глава 4 посвящена результатам исследования особенностей трансформации поля излучения при появлении облаков. Предпосылкой к изучению этого вопроса послужил факт низкой статистической обеспеченности данных о характеристиках аэрозоля, обусловленной облачностью. Изложенные результаты представляют собой базовый материал для разработки технологии, адаптирующей модулированные облаками измерения яркости к обращению.

В разделе 4.1 рассматривается случай с изолированным облаком. Моделирование такой ситуации выполняется на основе численных алгоритмов, описанных в главе 1. Для количественной оценки изменения спектрально-углового распределения нисходящей радиации вводится величина Т(<р), равная отношению яркости I^ÁV) неба при наличии облака к яркости Icir{cp) безоблачного неба, где tp - азимутальный угол наблюдения. Показано, что наибольшие отклонения Т(<р) от единицы происходят в азимутальных направлениях визирования, непосредственно проходящих через облако и околооблачное пространство, где наблюдаемая яркость формируется за счет процессов рассеяния и ослабления в пределах облака, оптические характеристики которого существенно отличаются от оптических характеристик окружающей среды. Вне этой зоны Т(<р) изменяется в диапазоне 0.985<Г(р)<1.015, что соответствует относительному различию 1сц(<р) и Icir(<p) в пределах 1.5%, которое сохраняется при изменении коэффициента ослабления ad облака, его азимутального направления <pc¡ и 00 (рис. 10). 1,11 . Т(<р)

1,0

0,9-

J

г%

Рис. 10. Азимутальный ход 1 (^=60° ^ ^зо7,км ') ~ относительного изменения яркости Т{<р), 2(«=бо'>=зо>=2о1') Я=870 нм> в различных условиях наблюдения (во, <ры) и оптической плотности облаков (аы)

3 (0о=75°,^=13О",о^=5 км )

60 120 180 240 300 360 Азимутальный угол, град

Характер изменения яркости в зонах 'до облака' и 'за облаком' имеет отличия, поскольку формируется под влиянием двух эффектов. Первый эффект проявляется в увеличении /,.,(/<"/>) из-за дополнительной подсветки радиацией, отраженной от облака. Пространство 'за облаком' затенено, вследствие чего достигающая эту область солнечная радиация ослабляется в большей степени, чем в отсутствие облачности. Изменение 1сы(<р) определяется результатом совместного действия этих конкурирующих факторов.

Если облако не пересекает солнечный альмукантарат О, его радиационные эффекты проявляются лишь когда оно расположено выше С> — относительное различие 1сц{(р) и 1С/Г(<р) превышает 1.5-2% в теневой области за облаком, но уменьшается по мере удаления облака от р. Установлено, что из-за ограниченного набора направлений визирования у фотометров типа СЕ 318 не всегда возможно зафиксировать не только наличие облака на небосводе, но и изменение яркости, обусловленное эффектами радиационного воздействия. Показано, что поля яркости в присутствии облаков различной формы, но одинакового объема, сильно отличаются между собой. Различия полей (максимальные вблизи границ облака) обусловлены наличием оптически тонких краев облаков и определяются зависящим от в0 и взаимного расположения облака и приемника сечением облака осью конусного пучка излучения, регистрируемого приемником. Показано, что результаты численного моделирования радиационных полей в присутствии локального облака качественно согласуются с данными натурного эксперимента.

Раздел 4.2 посвящен результатам исследования закономерностей формирования угловой структуры радиационного поля в разорванной облачности. В дополнение к факторам, которые определяют эти закономерности при наличии одного облака, в разорванной облачности проявляются и другие эффекты, в том числе, взаимное затенение и переотражение солнечной радиации соседними облаками (рис. 11). Показано, что с уменьшением балла облачности СР появляются протяженные, свободные от влияния ЗБ-эффектов облаков участки углового распределения яркости (рис. 11), что открывает возможности решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния в малооблачных ситуациях.

Раздел 4.3 содержит результаты анализа представленных на сайте АЕЯОЫЕТ измерений яркости 1(0) неба в солнечном альмукантарате,

0,01

0,1-

0 60 120 180 240 300 <р, щад ' Ó 60 120 180 240 300 <р, град Рис. 11. Яркость ясного неба и в разорванной облачности

используемых в решении обратной задачи аэрозольного светорассеяния не в полном объеме из-за искажающего воздействия ЗВ-эффектов облаков. Рассматриваются измерения 2009 г. Томской станции, а также статистика восстановленных по алгоритму О. Дубовика и М.Кинга характеристик аэрозоля на Level 1.5 и 2.0. Показано, что, не ограничивая измерения яркости жесткими требованиями симметрии, а используя, какую-либо процедуру сглаживания угловых распределений 1(0), трансформированных облаками, на Level 2.0 можно было бы увеличить количество информации об аэрозоле на -20%.

На основе визуального анализа измерения 1(6) были классифицированы в соответствии с уровнем их трансформации (УТ) (очень низкий, умеренный/низкий, высокий), обусловленной ЗО-эффектами облаков (рис. 12). Выявлено, что интерпретации не подлежат около 48% реализаций. Показано, что реализованная в сети AERONET процедура 'cloud-screening' отбраковывает около 67% реализаций, полученных на Level 1.5, в том числе, в условиях облачности, что на 19% больше, чем выявлено нами на основе визуального анализа. Обнаружено, что в группе реализаций с умеренным/низким УТ имеется достаточное количество случаев, в которых угловые распределения 1(0) удовлетворяют условию квазисимметрии, однако не являются монотонными (рис. 12, в). Вероятной причиной является присутствие оптически тонкой перистой облачности, что объясняется существованием у индикатрис рассеяния кристаллических облаков пиков рассеяния, расположенных в передней полусфере (О.А. Волковицкий и др., 1984; K.N. Liou et al., 2000). Наличие и симметрия всплесков яркости в диапазоне азимутальных углов от 10° до 60° (в зависимости от в0) могут служить дополнительным к применяемой в AERONET процедуре 'cloud-screening' индикатором присутствия тонкой перистой, перисто-слоистой облачности, выявить которую обычными средствами солнечной фотометрии (например, спектральным анализом АОТ (М.А. Свириденков, 2008)), также как и спутниковыми методами, достаточно сложно. Подчеркнем, что решение обратной задачи аэрозольного светорассеяния в этом случае нецелесообразно, даже если всплески яркости легко поддаются сглаживанию.

- 23.06.2009, Х= 1021) им 40

(б) Умеренный/ низкий УТ

2U-

IA/" .^Av/w

-10.09.2009, 1=1020 им 100

-18.06.2009, 1 = 675 им

-180 -120 -60 0 60 120 <р -180 -120 -60 0 60 120 <р -180 -120 -60 0 60 120 <р Рис. 12. Реализации /(в): (а) высокий УТ, (б-в) умеренный/низкий УТ

В заключении отражены основные результаты диссертационной работы: 1 ) Разработаны и адаптированы к данным натурного эксперимента две модификации итерационного метода восстановления оптических характеристик аэрозоля, основанного на идее выделения из измерений яркости рассеянной радиации сигнала однократного рассеяния излучения;

2) Реализован и адаптирован к данным натурных измерений алгоритм решения обратной задачи светорассеяния по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в солнечном альмукантарате, обеспечивающий восстановление распределения аэрозольных частиц по размерам и комплексного показателя преломления аэрозольного вещества;

3) Исследована чувствительность методов восстановления к входным параметрам и погрешностям измерений, определены границы применимости методов, проведена их апробация на данных натурных экспериментов;

4) Выполнено взаимное сопоставление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля, (а) восстановленных на основе предложенных подходов, (б) восстановленных с использованием алгоритма О. Дубовика и М. Кинга, (с) представленных в общепринятых аэрозольных моделях;

5) Построена оценочная региональная модель оптических и микрофизических характеристик атмосферного аэрозоля фоновой атмосферы на основе развитых методов и данных фотометрических измерений Томской станции AERONET в 2004-2009 гг. в летний период;

6) Разработаны алгоритмы статистического моделирования переноса радиации в облачной атмосфере (изолированное облако, поле однослойной разорванной облачности); исследованы особенности формирования угловой структуры нисходящей радиации в облачной атмосфере;

7) Разработана вычислительная система «SSMART» с дружественным интерфейсом пользователя, предназначенная для оперативного решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния. Система применяется при интерпретации данных регулярных измерений в сети AERONET.

Основные публикации по теме диссертационной работы

1. Журавлева Т.Б., Бедарева Т.В., Насртдинов И.М., Сакерин С.М. Особенности угловых характеристик диффузной солнечной радиации в малооблачной атмосфере // Оптика атмосф. и океана. 2009. Т. 22. № 8. С. 777-786.

2. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б. Восстановление индикатрисы и альбедо однократного рассеяния аэрозоля по данным радиационных измерений в альмукантарате Солнца: численное моделирование // Оптика атмосф. и океана. 2011. Т. 24. №2. С. 128-138.

3. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б. Оценка аэрозольного поглощения в летних • условиях Западной Сибири по данным солнечной фотометрии // Оптика атмосф. и океана. 2011. Т. 24. № 12. С. 1023-1030.

4. Сакерин С.М., Андреев С.Ю., Бедарева Т.В., Кабанов Д.М., Корниенко Г.И., Холбен Б.Н., Smirnov А. Аэрозольная оптическая толща атмосферы в Дальневосточном Приморье по данным спутниковых наблюдений // Оптика атмосф. и океана. 2011. Т. 24. № 8. С. 654-660.

5. Бедарева Т.В., Свириденков М.А., Журавлева Т.Б. Восстановление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля по данным наземных спектральных измерений прямой и рассеянной солнечной радиации. Часть 1: Тестирование алгоритма // Оптика атмосф. и океана. 2012. Т. 25. № 7. В печати.

6. Бедарева Т.В., Свириденков М.А., Журавлева Т.Е. Восстановление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля по данным наземных спектральных измерений прямой и рассеянной солнечной радиации. Часть 2: Апробация алгоритма// Оптика атмосф. и океана. 2012. Т. 25. № 8. В печати.

7. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Е. Восстановление индикатрисы рассеяния излучения и альбедо однократного рассеяния по данным измерений диффузной яркости в альмукантарате Солнца // Аэрозоли Сибири: сборник тезисов докладов XV Рабочей группы. Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2008. С. 53-54.

8. Бедарева Т.В. Влияние формы облаков на поле яркости в альмукантарате Солнца: результаты численного моделирования // Сборник трудов VII Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии». Томск, 2009. С.85-86.

9. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Е. Особенности спектрально-угловых характеристик яркости неба для различных типов протяженных аэрозольных образований // Аэрозоли Сибири: сборник тезисов докладов XVI Рабочей группы. Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2009. С. 11.

10. Бедарева Т.В., Турчинович Ю.С. Апробация методик восстановления индикатрисы рассеяния излучения и альбедо однократного рассеяния аэрозоля по данным измерений диффузной яркости в альмукантарате Солнца // Материалы IV Всероссийской конференции молодых ученых «Материаловедение, технологии и экология в 3-м тысячелетии». Томск, 2009. С.279-283.

11. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Е., Кабанов Д.М., Насртдинов И.М., Сакерин С.М. Яркость неба в альмукантарате Солнца в малооблачной атмосфере: результаты численного моделирования и экспериментальные данные // Изд-во СПбГУ. Сборник тезисов Международного Симпозиума стран СНГ «Атмосферная радиация и Динамика». С.-Петербург, 2009. С. 88-89.

12. Bedareva T.V., Sviñdenkov М.А., Zhuravleva T.B. Computer system for retrieval of aerosol optical and microphysical properties from ground-based spectral measurements of atmospheric transparency and diffuse radiance in cloudless sky // NATO ASI on «Special Detection Technique (Polarimetry) and Remote Sensing». Ukraine, Kyiv, 2010. P. 27.

13. Бедарева T.B., Журавлева Т.Е. О возможности восстановления оптических характеристик аэрозоля по измерениям диффузной радиации в альмукантарате Солнца в облачной атмосфере // Сборник научных трудов VII Международной конференции студентов и молодых ученых «Перспективы развития фундаментальных наук». Томск, 2010. С. 440-442.

14. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Е., Свириденков М.А. Восстановление радиационных параметров и микроструктуры аэрозоля в летних условиях Западной Сибири по данным фотометрии дневного безоблачного неба // Изд-во СПбГУ. Сборник тезисов Международного Симпозиума стран СНГ «Атмосферная радиация и динамика». С-Петербург, 2011. С. 109-110.

15. Свириденков М.А., Бедарева Т.В., Журавлева Т.Е. Интерпретация данных солнечных фотометров: программный комплекс, тестирование алгоритма и сравнение с другими подходами // Аэрозоли Сибири: сборник тезисов докладов XVIII Рабочей группы. Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2011. С. 9.

Печ. л. 1. Тираж 100 экз. Заказ № 56.

Тираж отпечатан в типографии ИОА им. В.Е. Зуева СО РАН 634021, г. Томск, пл. Академика Зуева, 1. Тел. (382-2) 49-10-93

Введение.

Список основных аббревиатур.

Список основных обозначений.

Глава 1. Статистическое моделирование распространения солнечной радиации в детерминированной атмосфере и стохастической облачности.

1.1. Уравнение переноса излучения: основные понятия, определения, обозначения

1.1.1. Интенсивность излучения.

1.1.2. Уравнение переноса излучения.

1.2. Уравнение переноса излучения в плоскопараллельной модели атмосферы Земли.

1.2.1. Горизонтально однородная и неоднородная атмосфера.

1.2.2. Оптические характеристики среды.

1.2.3. Модель отражения излучения от подстилающей поверхности.

1.3. Алгоритмы метода Монте-Карло для расчета радиационных характеристик в безоблачной атмосфере.

1.3.1. Плотность потока частиц и плотность столкновений.

1.3.2. Моделирование траекторий фотонов с использованием канонических процедур.

1.3.3. Метод сопряженных блужданий.

1.4. Алгоритмы метода Монте-Карло для расчета радиационных характеристик в облачной атмосфере.

1.4.1. Изолированное облако.

1.4.2. Поле однослойной разорванной облачности.

1.5. Оценка влияния вертикальной неоднородности атмосферы на яркость рассеянной радиации в альмукантарате Солнца.

1.6. Некоторые аспекты методов решения обратных задач аэрозольного светорассеяния.

1.6.1. Математический аппарат решения обратных задач.

1.6.2. О подходе к решению обратной задачи, основанном на логнормальной статистике погрешностей измерений и методе максимального правдоподобия.

1.6.3. Итерационная схема решения обратной задачи на основе формулы Шахина.

Основные результаты главы

Глава 2. Методы восстановления оптических и микрофизических характеристик аэрозоля в столбе атмосферы по данным наземных спектральных измерений прямой и рассеянной солнечной радиации.

2.1. Восстановление оптических характеристик аэрозоля (метод 1).

2.1.1. Метод восстановления индикатрисы и альбедо однократного рассеяния аэрозоля и его модификации А и В.

2.1.2. Исследование чувствительности метода без учета ошибок измерений

2.1.2.1. Входные параметры и тестовые модели аэрозоля.

2.1.2.2. Вклад однократного рассеяния.

2.1.2.3. Выбор начального приближения.

2.1.2.4. Сходимость итерационных схем.

2.1.2.5. Погрешности восстановления индикатрисы и альбедо однократного рассеяния аэрозоля.

2.1.3. Исследование чувствительности метода с учетом ошибок измерений

2.2. Восстановление микрофизических характеристик аэрозоля (метод 2).

2.2.1. Алгоритм решения обратной задачи по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в альмукантарате Солнца.

2.2.2. Исследование чувствительности алгоритма без учета ошибок измерений.

2.2.2.1. Входные параметры и тестовые модели аэрозоля.

2.2.2.2. Однокомпонентный аэрозоль.

2.2.2.3. Многокомпонентный аэрозоль.

2.2.2.4. Влияние величины АОТ и углового диапазона КНС на точность решения обратной задачи.

2.2.2.5. Внутренняя и внешняя смеси аэрозольных частиц.

2.2.2.6. О чувствительности функционала невязки к комплексному показателю преломления.

2.2.3. Исследование чувствительности алгоритма с учетом ошибок измерений.

2.3. Программный комплекс для интерпретации данных измерений солнечных фотометров.

2.3.1. Описание программного комплекса.

2.3.2. Графический интерфейс.

Основные результаты главы 2.

Глава 3. Оптическая диагностика оптических и микрофизических характеристик аэрозоля в столбе атмосферы на примере экспериментальных данных Томской станции AERONET.

3.1. Характеристика экспериментальных данных и критерии их отбора.

3.1.1. Квазисимметрия углового распределения рассеянной радиации.

3.1.2. Соответствие 'Sun' и 'Sky' каналов солнечного фотометра СЕ 318.

3.2. Оптические и микрофизические характеристики аэрозоля: частные случаи.

3.2.1. Метод 1. Повышенное замутнение атмосферы (лесные пожары).

3.2.2. Метод 1. Фоновая атмосфера.

3.2.3. Метод 2.

3.3. Средние оптические и микрофизические характеристики аэрозоля.

3.3.1. Метод

3.3.2. Метод 2.

3.4. О некоторых связях микрофизических параметров аэрозоля с климатологическими и метеорологическими факторами.

Основные результаты главы

Глава 4. Исследование угловой структуры нисходящей рассеянной радиации в условиях облачности.

4.1. Особенности угловой структуры рассеянной радиации при наличии в атмосфере локального облака.

4.1.1. Спектрально-угловые характеристики рассеянной радиации.

4.1.2. Особенности формирования яркости в облаке и околооблачном пространстве.

4.1.3. Зависимость угловых характеристик рассеянной радиации от оптико-геометрических параметров облака и его положения в пространстве.

4.1.4. Влияние формы облака на угловую структуру нисходящей радиации

4.1.5. Сравнение результатов численного моделирования полей яркости с данными натурных измерений в облачной атмосфере.

4.2. Особенности угловой структуры рассеянной радиации в разорванной облачности.

4.3. О возможности восстановления аэрозольных характеристик в условиях разорванной облачности.

Основные результаты главы 4.

Аэрозольные частицы, рассеивающие и поглощающие солнечное и тепловое излучение в атмосфере, оказывают как прямое, так и косвенное воздействие на формирование радиационного баланса Земли [1-4]. Сильная пространственно-временная изменчивость, множество и разнообразие антропогенных и естественных источников образования, трансформации и стока делают аэрозоль одним из наиболее сложных объектов для исследования. С точки зрения глобального мониторинга атмосферного аэрозоля предпочтительны спутниковые методы, однако, на сегодняшний день они не обладают необходимой точностью, особенно над сушей [5-7]. Более детальную и надежную информацию о содержании и свойствах аэрозоля дают наземные методы активного (лидарный мониторинг) и пассивного (солнечно-небесная фотометрия) зондирования атмосферы.

В настоящее время наиболее обширной системой наземного мониторинга аэрозоля является сеть расположенных по всему миру автоматизированных солнечных фотометров AERONET (AErosol RObotic NETwork) [8]. Для восстановления микрофизических и радиационных параметров аэрозоля (индикатрисы и альбедо однократного рассеяния (АОР), микроструктуры аэрозоля, комплексного показателя преломления (КПП) аэрозольного вещества) по данным измерений спектральной прозрачности атмосферы и яркости дневного неба в сети AERONET используется автоматизированный алгоритм О. Дубовика и М. Кинга [9, 10]. За более чем десятилетний период оперативного использования в обработке объемных массивов данных натурных измерений алгоритм показал свою высокую эффективность, однако в условиях умеренной и высокой прозрачности атмосферы восстановленные значения таких важных характеристик как КПП и АОР могут быть нереалистичны. Поэтому на уровне достоверности Level 2.0 на сайте AERONET (http://aeronet.gsfc.nasa.gov) эти величины доступны только для ситуаций, когда аэрозольная оптическая толща (АОТ) на длине волны А=440 нм превышает 0.4.

Интеграция эффективных методов численного моделирования потоков солнечного излучения с климатологическими данными, полученными на основе фотометрических наблюдений глобальной аэрозольной сети AERONET, используется, например, для оценки прямого радиационного воздействия горящей биомассы (Южная Америка и Южная Африка), пылевого (Северная Африка и Аравийский полуостров) и индустриального аэрозолей (Северная Америка, Европа и Восточная Азия) [11]. В то же время высокая прозрачность атмосферы, характерная для обширной территории земного шара, является одной из причин недостаточной обеспеченности надежными данными об оптических и микрофизических характеристиках аэрозоля.

В силу некорректности обратной задачи светорассеяния все существующие методы ее решения нуждаются во взаимном сопоставлении. Важным в связи с этим является вопрос валидации и алгоритма [9], чему посвящены, например, работы [12, 13]. Более того, в фоновых условиях атмосферы, когда величина аэрозольной оптической толщи сопоставима с погрешностью ее измерения и ошибки восстановления в связи с этим наиболее высоки, информация об аэрозольных характеристиках тем надежней, чем больше реализовано независимых и идеологически разных подходов и методов восстановления.

Актуальным остается также вопрос, касающийся развития современных моделей оптических и микрофизических характеристик аэрозоля, которые бы учитывали сезонные особенности того или иного региона. Актуальность этого вопроса обусловлена тем, что в основе более общих моделей, таких как WCP (World Climate Program [14]), OP AC (Optical Properties of Aerosols and Clouds [15]), оптико-локационная (а также ее модификации -фоновая и среднециклическая) [16] и др., лежит информация, обобщающая сведения об аэрозольных характеристиках в большом пространственно-временном масштабе. Отметим, что для обширной, но мало изученной территории Западной Сибири единственной на сегодняшний день является модель вертикальных профилей оптических и микрофизических характеристик аэрозоля, разрабатываемая на основе данных самолетного зондирования [17].

В настоящее время данные натурных радиационных измерений в солнечном альмукантарате используются для решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния только тогда, когда для определенной совокупности направлений визирования выполняется условие квазисимметрии яркости неба относительно плоскости главного солнечного вертикала [18, 19]. Это обстоятельство существенно ограничивает реализацию методов восстановления и требует применения процедур селекции экспериментальных данных - идентификации измерений, полученных в присутствии облаков [20]. К сожалению, используемые процедуры недостаточно эффективны, что, в конечном счете, сказывается на качестве восстанавливаемых характеристик аэрозоля и требует дальнейшего развития методов облачной фильтрации [21-23]. Следует учитывать, однако, что применение все более жестких критериев отбора измерений приведет одновременно к сокращению числа наблюдательных ситуаций, пригодных для восстановления аэрозольных характеристик, особенно в умеренных широтах, где количество безоблачных ситуаций и так невелико. В связи с этим более актуальной представляется задача расширения границ применимости существующих методов восстановления путем их распространения на малооблачные ситуации.

Таким образом, основная цель диссертационной работы состоит в развитии и апробации методов восстановления отнесенных ко всему столбу атмосферы оптических и микрофизических характеристик аэрозоля по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в альмукантарате Солнца и их использовании для получения информации о радиационно-значимых аэрозольных параметрах в условиях Западной Сибири.

Для достижения поставленной цели сформулированы следующие основные задачи:

1. Разработка и адаптация к данным натурного эксперимента метода восстановления оптических характеристик аэрозоля непосредственно из данных радиационных измерений;

2. Реализация и адаптация к данным натурного эксперимента алгоритма решения обратной задачи светорассеяния по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в солнечном альмукантарате, обеспечивающего восстановление распределения аэрозольных частиц по размерам и комплексного показателя преломления аэрозольного вещества; разработка вычислительной системы с дружественным интерфейсом пользователя, предназначенной для оперативного решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния;

3. Исследование чувствительности методов восстановления к входным параметрам и погрешностям измерений, определение границ применимости методов, их апробация на данных натурных экспериментов;

4. Взаимное сопоставление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля, (а) восстановленных на основе предложенных подходов, (б) восстановленных с использованием алгоритма О. Дубовика и М. Кинга, (с) представленных в общепринятых аэрозольных моделях;

5. Построение региональной модели оптических и микрофизических характеристик атмосферного аэрозоля на основе развитых методов и данных фотометрических измерений Томской станции АЕ11(ЖЕТ в 2004-2009 гг. в летних фоновых условиях;

6. Разработка алгоритмов статистического моделирования переноса радиации в облачной атмосфере; исследование особенностей трансформации угловой структуры яркости безоблачного неба при появлении локального облака или поля однослойной разорванной облачности.

Научная новизна диссертационной работы заключается в том, что

1. Разработаны две модификации метода восстановления оптических характеристик аэрозоля в столбе атмосферы, основанного на идее выделения из измерений яркости сигнала однократного рассеяния; установлены границы их применимости, получены оценки погрешности восстанавливаемых параметров с учетом и без учета ошибок измерений;

2. На основе алгоритма решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации получены оценки погрешности восстановления оптических и микрофизических характеристик аэрозоля с учетом и без учета ошибок измерений, установлены границы применимости алгоритма;

3. Получена оценочная модель оптических (альбедо однократного рассеяния и фактор асимметрии) и микрофизических (микроструктура, комплексный показатель преломления) характеристик атмосферного аэрозоля для летних фоновых условий Западной Сибири;

4. Разработаны алгоритмы статистического моделирования переноса солнечной радиации в облачной атмосфере (изолированное облако, поле однослойной разорванной облачности); установлено, что влиянием ЗО-эффектов облаков на поле яркости можно пренебречь вне зоны их радиационного воздействия, что открывает возможности решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния в малооблачных ситуациях.

Достоверность полученных результатов обеспечивается использованием сертифицированных приборов (фотометр СЕ 318), проходящих ежегодную калибровку в GSFC NASA (США). Радиационные расчеты выполнены на базе решения фундаментального уравнения переноса излучения в атмосфере Земли. Их надежность обеспечивается взаимным соответствием результатов вычислений, выполненных по различным алгоритмам метода Монте-Карло в пространственно однородной и неоднородной моделях атмосферы, а также результатами сравнения с эталонным расчетами и экспериментальными данными. Разработанные методы восстановления оптических и микрофизических характеристик аэрозоля протестированы с использованием разнообразных аэрозольных моделей в рамках замкнутых численных экспериментов. Достоверность результатов восстановления подтверждается их соответствием результатам других авторов.

Научная и практическая значимость полученных результатов

1. Ввиду отсутствия строгой привязки к конкретному типу фотометра предложенные методы могут быть использованы для восстановления осредненных по столбу атмосферы оптических и микрофизических характеристик аэрозоля в разных географических регионах земного шара. Полученные данные будут полезны при выявлении пространственных и временных особенностей свойств аэрозоля, определении его ключевых типов, связей с климатологическими и метеорологическими факторами;

2. Полученная оценочная модель радиационно-значимых характеристик атмосферного аэрозоля дополняет знания о его свойствах и может быть использована в различных радиационных расчетах, учитывающих климатологическую специфику ЗападноСибирского региона в летних фоновых условиях атмосферы. Учитывая высокую чувствительность радиационных характеристик к величине альбедо однократного рассеяния аэрозоля, возможность восстановления этого параметра в периоды проведения экспериментов способствует более точной интерпретации экспериментальных данных;

3. Разработанные алгоритмы статистического моделирования переноса солнечной радиации в разорванной облачности позволяют оценить радиационное воздействие облаков на формирование углового распределения нисходящей радиации и упростить интерпретацию реальных наблюдений с поверхности Земли в условиях облачности;

4. Вычислительная система «SSMART» (Sun-Sky Measurement for Aerosol ReTrieval), разработанная для восстановления оптических характеристик, микроструктуры аэрозоля и комплексного показателя преломления вещества аэрозоля, применяется при интерпретации данных регулярных фотометрических измерений сети AERONET; созданные специализированные приложения «SADPro» (SAtellite Data PROcessing) (статистическая обработка тематических продуктов MODIS с возможностью работы с локальными фрагментами территории) и «PWC» (Properties of Water Clouds) (расчет оптических свойств жидкокапельных облаков в широком спектральном диапазоне 0.2 - 1000.0 мкм на основе гамма-распределения частиц по размерам) используются в решении научных задач;

Результаты работы использованы при выполнении грантов Российского Фонда Фундаментальных Исследований № 09-05-00961 и 09-05-00963, государственных контрактов 02.740.11.0674 и 14.740.11.0204, программ ОНЗ РАН.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Разработанный метод восстановления индикатрисы и альбедо однократного рассеяния аэрозоля в столбе атмосферы посредством выделения сигнала однократного рассеяния из измерений яркости рассеянной радиации в альмукантарате Солнца позволяет определить эти характеристики в видимой области спектра и фоновых условиях атмосферы (АОТ(440 нм)=0.15) с погрешностью 15 и 10% соответственно, уменьшающейся с возрастанием аэрозольной оптической толщи.

2. Алгоритм решения обратной задачи по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в солнечном альмукантарате обеспечивает восстановление оптических и микрофизических параметров аэрозоля в столбе атмосферы в видимом и ближнем ИК-диапазонах спектра с погрешностями, не превышающими в фоновых условиях 0.05 в оценке действительной части комплексного показателя преломления, 20% - микроструктуры в диапазоне радиусов частиц 0.1-7 мкм, 8 и 4% - альбедо однократного рассеяния и фактора асимметрии соответственно.

3. Предложена оценочная модель оптических и микрофизических характеристик аэрозоля для летних фоновых условий Западной Сибири, развитая на основе данных измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации и результатов решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния.

4. Присутствие облачности в солнечном альмукантарате вызывает изменение угловой структуры нисходящей рассеянной радиации, достигающее десятков процентов в околооблачной зоне, но не превышающее 1-2% вне зоны влияния ЗБ-эффектов облаков, что расширяет возможности применения методов решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния в малооблачных ситуациях.

Апробация работы. Результаты, изложенные в диссертации, докладывались на 6-ом Международном симпозиуме «Контроль и реабилитация окружающей среды» (2008; г. Томск); VII Всероссийской научно-практической конференции «Молодежь и современные информационные технологии» (2009 г.; г. Томск); Международной школе «Winter College on Optics in Environmental Science» (2009; г. Триест, Италия); Международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация» (2009 г.; г. Санкт-Петербург); Четвертой Всероссийской конференции молодых ученых «Материаловедение, технологии и экология в 3-м тысячелетии» (2009 г.; г. Томск); XVII Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «ЛОМОНОСОВ» (2010 г.; г. Москва); VII Международной конференции студентов и молодых ученых «Перспективы развития фундаментальных наук» (2010 г.; г. Томск); NATO Advanced Study Institute «Special Detection Technique (Polarimetry) and Remote Sensing» (2010 г.; г. Киев, Украина); Международном симпозиуме «Атмосферная Радиация и Динамика» (2011 г.; г. Санкт-Петербург); XVII Международном симпозиуме «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы» (2011 г.; г. Томск); Workshop on «Aerosol Impact in the Environment: From Air Pollution to Climate Change» (2011 г.; г. Триест, Италия); XV-XVIII Совещаниях рабочей группы «Аэрозоли Сибири» (2008-2011 гг.; г. Томск).

По результатам исследований опубликовано 6 статей в рецензируемых отечественных журналах, рекомендованных ВАК, 9 работ в сборниках трудов и тезисов всероссийских и международных симпозиумов и конференций. Результаты диссертационной работы в полном объеме докладывались на семинарах ИОА СО РАН (г. Томск) и ИФА РАН (г. Москва).

Личный вклад автора. Основные научные результаты получены либо совместно с научным руководителем Т.Б. Журавлевой, либо самостоятельно. Модификации метода восстановления оптических характеристик по данным радиационных измерений предложены автором самостоятельно. Алгоритм решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния разработан в ИФА им. A.M. Обухова РАН (М.А. Свириденков). Программная реализация, исследование чувствительности, тестирование и апробация методов восстановления выполнены автором самостоятельно. Анализ полученных результатов выполнен совместно с Т.Б. Журавлевой и М.А. Свириденковым. Автором самостоятельно реализованы и протестированы алгоритмы статистического моделирования переноса солнечной радиации в атмосфере с локальным облаком на основе аналогового способа моделирования траекторий фотонов; модификация алгоритма для расчета радиационных полей в разорванной облачности выполнена совместно с Т.Б. Журавлевой. Разработка вычислительного комплекса «SSMART», приложений «SADPro» и «PWC» выполнена непосредственно автором. В работе использованы данные Томской станции AERONET (М.В. Панченко, С.М. Сакерин).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, списка литературы, 3 приложений, списка основных аббревиатур и обозначений. Общий объем работы составляет 153 страницы текста (без приложений), включая 43 рисунка, 16 таблиц, 128 ссылок на литературные источники.

Основные результаты диссертационной работы состоят в следующем

1. Разработаны и адаптированы к данным натурного эксперимента две модификации итерационного метода восстановления оптических характеристик аэрозоля, основанного на идее выделения из измерений яркости рассеянной радиации сигнала однократного рассеяния излучения;

2. Реализован и адаптирован к данным натурных измерений алгоритм решения обратной задачи светорассеяния по данным измерений спектральной прозрачности и яркости рассеянной радиации в солнечном альмукантарате, обеспечивающий восстановление распределения аэрозольных частиц по размерам и комплексного показателя преломления аэрозольного вещества;

3. Исследована чувствительность методов восстановления к входным параметрам и погрешностям измерений, определены границы применимости методов, проведена апробация методов на данных натурных экспериментов;

4. Выполнено взаимное сопоставление оптических и микрофизических характеристик аэрозоля, (а) восстановленных на основе предложенных подходов, (б) восстановленных с использованием алгоритма О. Дубовика и М. Кинга, (с) представленных в общепринятых аэрозольных моделях;

5. Построена оценочная региональная модель оптических и микрофизических характеристик атмосферного аэрозоля фоновой атмосферы на основе развитых методов и данных фотометрических измерений Томской станции АЕЯОЫЕТ в 20042009 гг. в летний период;

6. Разработаны алгоритмы статистического моделирования переноса радиации в облачной атмосфере (изолированное облако, поле однослойной разорванной облачности); исследованы особенности формирования угловой структуры нисходящей радиации в облачной атмосфере;

5. Разработана вычислительная система «БЗМАЯТ» с дружественным интерфейсом пользователя, предназначенная для оперативного решения обратной задачи аэрозольного светорассеяния. Система применяется при интерпретации данных регулярных фотометрических измерений сети АЕЯОЫЕТ. Разработаны специализированные приложения: «8АОРго, упрощающее рутинную работу с большими объемами данных (спутниковые данные Е08/М0В18), и «Р\¥С», позволяющее вычислять оптические характеристики жидкокапельных облаков в широком диапазоне изменения микрофизических параметров.

Заключение

1. Кондратьев К.Я. Аэрозоль как климатообразующий компонент атмосферы. 2. Прямое и косвенное воздействие на климат // Оптика атмосф. и океана. 2002. Т. 15. №4. С. 301-320.

2. Кондратьев КЯ. Аэрозоль и климат: современное состояние и перспективы разработок. 3. Аэрозольное радиационное возмущающее воздействие // Оптика атмосф. и океана. 2006. Т. 19. № 7. С. 565-575.

3. Forster P., Ramaswamy V., Artaxo P., et al. Radiative forcing of climate change, in Climate change 2007: The physical science basis // Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2007. P. 129-234.

4. Deuze J.-L, Breon F.-M., Devaux C., Goloub P., Herman M., Lafrance В., Maignan P., Marchand A., Perry G., and Panre D. Remote Sensing of aerosols over land surfaces from POLDER/ADEOS-1 polarized measurements, J. Geophys. Res. 2001. V. 106. P. 49134926.

5. Dubovik O., King M. A flexible inversion algorithm for retrieval aerosol optical properties from Sun and sky radiance measurements // J. Gephys. Res. 2000. V. 105. D16. P. 2067320696.

6. Che H., Shi G. Uchiyama A., Yamazaki A., Chen H., Goloub P., and Zhang X. Intercomparison between aerosol optical properties by a PREDE skyradiometer and CIMEL sunphotometer over Beijing, China // Atmos. Chem. Phys. 2008. V. 8. P. 31993214.

7. Esíellés V., Campanelli M., Utrillas M.P., Expósito F., and Martínez-Lozano J.A. Comparison of AERONET and SKYRAD4.2 inversion products retrieved from a Cimel CE318 sunphotometer // Atmos. Meas. Tech. Discuss. 2011. V. 4. P. 6883-6913.

8. A preliminary cloudless standart atmosphere for radiation computation. World Climate Research Programme. WCP-112. WMO/TD N 24. 1986. 60 p.

9. Hess M., Koepke P., Schult I. Optical properties of aerosols and clouds: The software package OPAC // Bull. Amer. Meteorol. Soc. 1998. V. 79. N 5. P. 831-844.

10. Зуев В.E., Креков Г.М. Оптические модели атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 256 с.

11. Smirnov A., Holben B.N., Eck T.F., Dubovik O., and Slutsker I. Cloud-screening and quality control algorithms for the AERONET database // Rem. Sens. Env. 2000. V. 73. Issue 3. P. 337-349.

12. Holben B.N., Eck T.F., Slutsker I., Smirnov A., Sinyuk A., Schafer J., Giles D., Dubovik O. AERONET's Version 2.0 quality assurance criteria // Proc. Of SPIE. 2006. V. 6408. 64080Q.

13. Улюмджиева H.H., Чубарова H.E., Смирнов А. В. Характеристики аэрозоля в Москве по данным солнечного фотометра CIMEL // Метеорол. и гидрол. 2005. № 1. С. 48-57.

14. Матющенко Ю.Я., Ошлаков В.К, Павлов В.Е. О селекции данных AERONET. Часть 1: обоснования методик // Оптика атмосф. и океана. 2006. Т. 19. № 4. С. 271-277.

15. Павлов В.Е., Матющенко Ю.Я., Ошлаков В.К. О селекции данных AERONET. Часть 2: метод коррекции ореолов // Оптика атмосф. и океана. 2007. Т. 20. № 2. С. 188-194.

16. Зинченко Г.С., Матющенко Ю.Я., Павлов В.Е., Смирнов C.B. О селекции данных AERONET. Часть 3: облачность и эффективность функционирования солнечных фотометров в южных районах Сибири // Оптика атмосф. и океана. 2008. Т. 21. № 1. С. 19-22.

17. Дэвисон Б. Теория переноса нейтронов. М.: Атомиздат, 1960. 520 с.

18. Кейз К, Цвайфель П. Линейная теория переноса. М.: Мир, 1972. 384 с.

19. Смелое В. В. Лекции по теории переноса нейтронов. М.: Атомиздат, 1978. 216 с.

20. Нагирнер Д.И. Лекции по теории переноса излучения. С.-Петербург: Изд-во СПбГУ, 2001. 283 с.

21. Чандрасекар С. Перенос лучистой энергии. М.: Изд-во иностр. лит., 1953. 368 с.

22. Соболев В.В. Рассеяние света в атмосферах планет. М.: Наука, 1972. 335 с.

23. Минин КН. Теория переноса излучения в атмосферах планет. М.: Наука, 1988. 264 с.

24. Карюкин В. В. Теоретические основы статистического моделирования переноса фотонов в задачах дистанционного мониторинга и лазерной разведки атмосферы. Часть 1. С.-Петербург: Изд-во BMA им. Н.Г. Кузнецова, 2000. 262 с.

25. Марчук Г.И., Михайлов Г.А., Назаралиев М.А., Дарбинян P.A., Каргин Б.А., Елепов Б.С. Метод Монте-Карло в атмосферной оптике. Новосибирск: Наука, 1976. 280 с.

26. Волковицкий O.A., Павлова Л.Н., Петрушин А.Г. Оптические свойства кристаллических облаков. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 198 с.

27. Зуев В.Е., Кабанов М.В. Оптика атмосферного аэрозоля. Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 254 с.

28. Назаралиев М.А. Статистическое моделирование радиационных процессов в атмосфере. Н.: Наука, 1990. 227 с.

29. Гуди P.M. Атмосферная радиация. Основы теории / Пер. с англ. М.: Мир, 1966. 522 с.

30. Каргин Б.А. Статистическое моделирование поля солнечной радиации в атмосфере. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1984. 206 с.

31. Пригарин С.М. Основы статистического моделирования переноса оптического излучения / Учеб. пособие. Новосибирск: Изд-во Новосибирский университет, 2001. 82 с.

32. Альбедо и угловые характеристики отражения подстилающей поверхности и облаков / Под. ред. Кондратьева К.Я. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. 232 с.

33. Hook S.J. ASTER Spectral Library: Johns Hopkins University (JHU) spectral library; Jet Propulsion Laboratory (JPL) spectral library; The United States Geological Survey

34. USGS-Reston) spectral library // 1998. Dedicated CD-ROM. Versionl.2. (см. также http://speclib.jpl.nasa.gov)

35. Перенос радиации в рассеивающих и поглощающих атмосферах. Стандартные методы счета / Ред. Ж. Ленобль, пер. Ж.К. Золотовой. JL: Гидрометеоиздат, 1990. 263 с.

36. Evans K.F. The spherical harmonic discrete ordinate method for three-dimensional atmospheric radiative transfer// J. Atmos. Sci. 1998. V. 55. P. 429-446.

37. Ермаков C.M., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. М.: Наука, 1982. 296 с.

38. Бусыгин В.П., Евстратов Н.А., Фейгельсон Е.М. Оптические свойства кучевых облаков и лучистые потоки при кучевой облачност // Изв. АН СССР. Сер. ФАО. 1973. Т. 9. № 11. С. 1142-1151.

39. Бусыгин В.П., Евстратов Н.А., Фейгельсон Е.М. Расчет величин и распределений прямого, рассеянного и суммарного излучения Солнца при кучевой облачности // Изв. АН СССР. ФАО. 1977. Т. 13. N 3. С. 264-273.

40. Aidci М. Scattering of solar radiation as a function of cloud dimensions and orientation // J. Quant. Spectros. Rad. Transfer. 1977. V. 17. N 3. P. 303-310.

41. Cube M., Schmetz J., Raschke E. Solar radiative transfer in cloud field // Contrib. Atmos. Phys. 1980. V.53.N l.P. 24-34.

42. Weinman ,/., Harshvardhan S. Solar reflection from regular array of horizontally finite clouds //Appl. Opt. 1982. V. 21. N 16. P. 2940-2944.

43. Welch R. and Zdunkowski W. Radiative characteristics of noninteracting cumulus cloud fields. Part II: Calculation for cloud fields // Contrib. Atmos. Phys. 1981. V. 54. N 2. P. 273-285.

44. Зуев В.E., Титов Г.А. Оптика атмосферы и климат. Томск.: Изд-во «Спектр» ИОА СО РАН, 1996. 271 с.

45. Han-Ru Cho. Some statistical properties of a homogeneous and stationary shallow cumulus cloud field//J. Atmos. Sci. 1978. V. 35. N l.P. 125-138.

46. Свириденков М.А. Оптическая диагностика свойств аэрозоля в локальных рассеивающих объемах и в столбе атмосферы: Дис. . докт. физ.-мат. наук. Москва. 2008.210 с.

47. Зуев В.Е., Наац И.Э. Обратные задачи лазерного зондирования атмосферы. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1982. 242 с.

48. Tikhonov A.N. and Arsenin V.Y. Solutions of ill-posed problems // Willey. New-York. 1977.

49. Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., and Flannery B.P. Numerical Recipes in FORTRAN, The Art of Scientific Computing. Cambridge Univ. Press. New York. 1992. 965 pp.

50. Phillips B.L. A technique for numerical solution of certain integral equation of first kind // J. Assoc. Сотр. Mach. 1962. V. 9. P. 84-97.

51. Twomey S. On the numerical solution of Fredholm integral equations of the first kind by inversion of the linear system produced by quadrature // J. Assoc. Mach. 1963. V. 10. P. 97-101.

52. Twomey S. Comparison of constrained linear inverse and an iterative nonlinear algorithm applied to the indirect estimation of particle size distribution // J. Сотр. Phys. 1975. V. 18. P. 188-200.

53. Турчин В.Ф., Козлов В.П., Малкевич М.С. Использование методов математической статистики для решения некорректных задач // Усп. Физ. Наук. 1970. Т. 102. Вып. 3. С. 345-386.

54. Rodgers C.D. Retrieval of atmospheric temperature and composition from remote measurements of thermal radiation // Rev. Geophys. Space. Phys. 1976. V. 14. P. 609-624.

55. Chahine M.T. Determination of temperature profile in an atmosphere from its outgoing radiance // J. Opt. Soc. Am. 1968. V. 12. P. 1634-1637.

56. Dubovik O.V., Lapyonok T.V., and Oshepkov S.L. Improved technique for data inversion: optical sizing of multicomponent aerosols // App. Opt. 1995. V. 34. N 36. P. 8422-8436.

57. Dubovik O., Yokota T. and Sasano Y. Improved technique for data inversion arid its application to the retrieval algorithm for ADEOS/ILAS // Adv. Space. Res. 1998b. V. 21. N 3. P. 397-403.

58. Twitty J.T. The inversion of aureole measurements to derive aerosol size distributions // J. Atm. Sci. 1975. V. 32. P. 584-591.

59. Wendish M., von Hoyningen-Huene W. Possibility of refractive index determination of atmospheric aerosol particles by ground-based solar extinction and scattering measurements // Atmos. Environ. 1994. V. 28. N 5. P. 785-792.

60. Yamasoe M., Kaufman Y.J., Dubovic O., Remer L., Holben В., Artaxo P. Retrieval of the real part of refractive index of smoke particles from Sun/sky measurements during SCAR-B//J. Geophys. Res. 1998. V. 103. D8. P. 31893-31902.

61. Веретенников В. В. Совместное определение микроструктуры и показателя преломления аэрозоля по данным солнечной фотометрии // Оптика атмосф. и океана. 2007. Т. 20. № 3. С.214-221.

62. Антюфеев B.C., Иванов A.M., Лившиц Г.Ш., Михайлов Г.А. Определение аэрозольных индикатрис рассеяния безоблачной атмосферы в спектральной области 0,55 + 2,4 мкм. // Изв. АН СССР. ФАО. 1980. Т. 16. № 2. С. 146-155.

63. Антюфеев B.C., Назаралиев М.А. Обратные задачи атмосферной оптики. Новосибирск: ВЦ АН СССР, 1988. 156 с.

64. Wang М. and Н. Gordon. Retrieval of the columnar aerosol phase function and single-scattering albedo from sky radiance over the ocean: simulation // Applied Optics. 1993. V. 32. N 24. P. 4598-4609.

65. Yang H., Gordon H.R. Retrieval of the columnar aerosol phase function and single-scattering albedo from sky radiance over land: simulations // Applied Optics. 1998. V. 37. N 6. P. 978-997.

66. Devaux C, Vermeulen A., Deuze J.L., Dubuisson P., Herman M., and Senter R. Retrieval of aerosol single-scattering albedo from ground-based measurements: Application to observational data. // J. Gephys. Res. 1998. V. 103. D8. P. 8753-8761.

67. Gordon H.R., Zhang T. Columnar aerosol properties over oceans by combining surface and aircraft measurements: simulations // Applied Optics. 1995. V. 34. N 24. P. 5552-5555.

68. Zhang Т., Gordon H.R. Columnar aerosol properties over oceans by combining surface and aircraft measurements: sensitivity analysis // Applied Optics. 1997. V. 36. N 12. P. 26502662.

69. Михайлов Г.А., Ухинов С.А., Чимаева А.С. Алгоритмы метода Монте-Карло для восстановления индикатрисы рассеяния с учетом поляризации // Доклады Академии Наук. 2008. Т. 423. № 2. С. 161-164.

70. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б. Восстановление индикатрисы и альбедо однократного рассеяния аэрозоля по данным радиационных измерений в альмукантарате Солнца: численное моделирование // Оптика атмосф. и океана. 2011. Т.24. № 2. С. 128-138.

71. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1989. 608 с.

72. Смеркалов В.А. Средневзвешенная индикатриса аэрозольного светорассеяния // Оптика атмосф. и океана. 2000. Т. 13. № 4. С. 323-328.

73. Dubovik О., Holben B.N., Kaufman Y.J., Yamasoe М., Smirnov A., Tanre D. and Slutsker I. Single-scattering albedo of smoke retrieved from the sky radiance and solar transmittance measured from ground//J. Gephys. Res. 1998. V. 103. D24. P. 31903-31923.

74. Лившиц Г.Ш. Рассеяние света в атмосфере. Алма-Ата: Наука, 1965. 177 с.

75. Бедарева Т.В., Журавлева Т.Б. Оценка аэрозольного поглощения в летних условиях Западной Сибири по данным солнечной фотометрии // Оптика атмосф. и океана. 2011. Т. 24. № 12. С. 1023-1030.

76. Сакерин С.М., Кабанов Д.М. Спектральная зависимость аэрозольной оптической толщи атмосферы в области спектра 0.37-4 мкм // Оптика атмосф. и океана. 2007. Т. 20. №2. С. 156-164.

77. Sviridenkov М. Simplified techniques for retrieving aerosol characteristics from extinction and sky radiance measurements // Conference on Visibility, Aerosols, and Atmospheric Optics. Vienna, September, 2006. P. 85-86.

78. Смеркалов В.А. Прикладная оптика атмосферы. С.-Пб.: Гидрометеоиздат, 1997. 334 с.

79. Дейерменджан Д. Рассеяние электромагнитного излучения сферическими полидисперсными частицами. Москва: Изд. Мир, 1971. 303 с.

80. Ukhinov S. A. and Chimaeva A. S. Convergence of Monte Carlo Algorithms for Reconstructing the Scattering Phase Function with Polarization // Numerical Analysis and Applications. 2011. V. 4. N 1. P.81-92.

81. Павлов В.Е., Свириденков М.А., Журавлева Т.Е., Ошлаков В.К., Суковатое К.Ю. Аэрозольная индикатриса рассеяния для аридной территории юго-востока Казахстана // Оптика атмосф. и океана. 2010. Т. 23. № 12. С. 1062-1066.

82. Свириденков М.А. Определение характеристик атмосферного аэрозоля по спектральным измерениям прозрачности и малоуглового рассеяния // Оптика атмосф. и океана. 2001. Т. 14. № 12. С. 1115-1118.

83. Иванов А.И., Лившиц Г.Ш., Павлов В.Е., Ташенов Б. Т. Тейфель Я.А. Рассеяние света в атмосфере. Алма-Ата: Наука Каз. ССР, 1968. 116 с.

84. Nakajima Т., Топпа G., Rao R., Boi P., Kaufman Y. Holben B. Use of sky brightness measurements from ground for remote sensing of particulate polydispersions // Applied Optics. 1996. V. 35. N 15. P. 2672-2686.

85. Борен К., Хафмен Д. Поглощение и рассеяние малыми частицами. М.: Мир, 1986. 664 с.

86. Schuster G.L., Dubovik О., Holben B.N., Clothiaux Е.Е. Inferring black carbon content and specific absorption from Aerosol Robotic Network (AERONET) aerosol retrievals // J. Geophys. Res. 1997. V. 110. D1 OS 17.

87. Журавлева Т.Б., Бедарева Т.В., Насртдинов ИМ., Сакерин С.М. Особенности угловых характеристик диффузной солнечной радиации в малооблачной атмосфере // Оптика атмосф. и океана. 2009. Т. 22. № 8. С. 777-786.

88. Сакерин С.М., Веретенников В.В., Журавлева Т.Е., Кабанов Д.М., Насртдинов КМ. Сравнительный анализ радиационных характеристик аэрозоля в ситуациях дымов пожаров и обычных условиях // Оптика атмосф. и океана. 2010. Т. 23. № 6. С. 451461.

89. Anderson G., Clough S., Kneizys F., Chetwynd J., and Shettle E. AFGL Atmospheric Constituent Profiles (0-120 km) //Air Force Geophysics Laboratory. AFGL-TR-86-0110. Environmental Research Paper. 1986. N 954. 25 p.

90. Bergstrom R.W., Pilewskie P., Russell P.В., Redemann J., Bond T.C., Quinn P.K., and Sierau B. Spectral absorption properties of atmospheric aerosols // Atmos. Chem. Phys. 2007. V. 7. N23. P. 5937-5943.

91. Dubovik O., Holben В., Eck T.F., Smirnov A., Kaufman Y.J., King M.D., Tanre D., and Slutsker I. Variability of Absorption and Optical Properties of Key Aerosol Types Observed in Worldwide Locations // J. Atmos. Sciences. 2002. V. 59. P. 590-608.

92. Bergstrom, R.W., P. Pilewskie, J. Pommier, M. Rabbette, P. B. Russell, B. Schmid, J. Redemann, A. Higurashi, T. Nakajima, and P. K. Quinn. Spectral absorption of solar radiation by aerosols during ACE-Asia // J. Geophys. Res. 2003. V. 109. D19S15.

93. Панченко M.B., Полькин В.В. Представление о микроструктуре тропосферного аэрозоля Сибири на основе измерений фотоэлектрическим счетчиком // Оптика атмосф. и океана. 2001. Т. 14. № 6-7. С. 526-537.

94. Кабанов М.В. Панченко М.В., Пхалагов Ю.А., Веретенников В.В., Ужегов В.Н., Фадеев В.Я. Оптические свойства прибрежных атмосферных дымок // Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1988. 201 с.

95. Box M., Sendra С. Retrieval of the albedo and phase function from exiting radiances with radiative perturbation theory // Appl. Opt. 1999. V. 38. N 9. P. 1636-1643.

96. Сакерин C.M., Кабанов Д.M., Панченко M.B., Полькин В.В., Холбен Б.Н., Смирнов

97. Журавлева Т.Е., Кабанов Д.М., Сакерин С.М., Фирсов КМ. Моделирование прямого радиационного форсинга аэрозоля для типичных летних условий Сибири. Часть 1: Метод расчета и выбор входных параметров // Оптика атмосф. и океана. 2009. Т. 22. №2. С.163-172.

98. Облака и облачная атмосфера. Справочник. Под ред. И.П. Мазина и А.Х. Хргиана. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 647 с.

99. Nikolaeva O.V., Bass L.P., Germogenova Т.A., Kokhanovisky А.А., Kuznetsov V.S., Mayer

100. B. The influence of neighboring clouds on the clear sky reflectance with the 3-D transport code RADUGA // J. Quant. Spectrsc. Radiat. Transfer. 2005. V. 94. P. 405-424.

101. Журавлева Т.Е., Титов Г.А. Угловые распределения солнечного излучения в разорванной облачности // Изв. АН СССР. Сер. ФАО. 1987. Т. 23. № 7. С. 733-741.

102. Журавлева Т.Е. Моделирование переноса солнечного излучения в различных атмосферных условиях. Часть I: Детерминированная атмосфера // Оптика атмосф. и океана. 2008. Т.21. № 2. С. 99-114.

103. Радиационные свойства перистых облаков // Под. ред. Е.М. Фейгельсон. М.: Наука, 1989. 224 с.

104. Hale G.M., M.R. Querry. Optical constants of water in the 200-nm to 200-um wavelength region//Applied optics. 1973. V. 12. N3. P. 555-563.

105. Palmer K.F., D. Williams. Optical properties of water in the near infrared // Journal of the Optical Society of America. 1974. V. 64. Issue 8. P. 1107-1110.

106. Downing H.D., D. Williams. Optical constants of water in the infrared // Journal of Geophysical Research. 1975. V. 80. N 12. P. 1656-1661.

107. Prigarin S.M., Bazarov K.B., Oppel U.G. Looking for a glory in A-water clouds // Оптика атмосф. и океана. 2012. Т. 25. № 4. С. 307-313.