Межгодовая изменчивость и тренды содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 годах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.29, кандидат физико-математических наук Мордвин, Егор Юрьевич

  • Мордвин, Егор Юрьевич
  • кандидат физико-математических науккандидат физико-математических наук
  • 2015, БарнаулБарнаул
  • Специальность ВАК РФ25.00.29
  • Количество страниц 126
Мордвин, Егор Юрьевич. Межгодовая изменчивость и тренды содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 годах: дис. кандидат физико-математических наук: 25.00.29 - Физика атмосферы и гидросферы. Барнаул. 2015. 126 с.

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Мордвин, Егор Юрьевич

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Содержание метана в верхней тропосфере Западной Сибири по данным зондирующего комплекса AIRS спутника Aqua в 2003-2014 годах

1.1. Зондирующий комплекс AIRS

1.2. Пакеты обработки данных AIRS (версия 5 алгоритма)

1.3. Данные комплекса AIRS версии 6

1.4. База данных содержания метана в верхней тропосфере

1.5. Межгодовая изменчивость и тренды содержания метана в верхней тропосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг

1.6. Основные результаты главы

Глава 2. Пространственно-временная изменчивость эмиссии метана и его содержания в атмосфере Западной Сибири по данным MOZART-4 и RegCM4

2.1. Глобальная химическая транспортная модель MOZART-4

2.2. Сборка, запуск и тестирование модели MOZART-4

2.3. Верификация модели MOZART-4

2.4. Модификация граничных условий модели MOZART-4

2.5. Чувствительность содержания метана в атмосфере Западной Сибири к вариациям пространственного распределения удаленных источников

2.6. Эмиссия метана болотными экосистемами Западной Сибири

по данным региональной климатической модели RegCM4

2.7. Основные результаты главы

Глава 3. Полное содержание метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 годах 69 3.1. Спутниковые данные в проблеме восстановления пространственно-временного распределения источников метана

3.2. Метод восстановления полного содержания метана по данным AIRS

3.3. Верификация метода восстановления полного содержания метана в атмосфере с использованием данных станций наземной сети TCCON

3.4. Полное содержание метана в атмосфере Западной Сибири

3.5. Основные результаты главы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Приложение А. Список сокращений 91 Приложение Б. Региональная климатическая модель RegCM4

Литература

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Физика атмосферы и гидросферы», 25.00.29 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Межгодовая изменчивость и тренды содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 годах»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. Атмосферный метан — второй по важности антропогенный парниковый газ. Он влияет на химический состав атмосферы и радиационный баланс Земли. Его вклад в радиационный форсинг по данным Межправительственной группы экспертов по изменению климата 2013 года составляет около 17% [1].

Концентрация метана в тропосфере определяется, главным образом, соотношением между количеством метана, поступающим в атмосферу с подстилающей поверхности (источниками), и содержанием в ней радикалов ОН (стоком). Сегодня известно, что реакции СЩ с ОН, в которых образуется СНз и вода, удаляют почти 90% метана из тропосферы. Другими стоками метана являются почва, реакции с хлором в пограничном слое атмосферы прибрежных зон океана и стратосфера.

Источники метана принято делить на две группы: естественные и антропогенные. К первой относят заболоченные территории, пресноводные водоемы, океаны, термиты, пожары. В число антропогенных входят шахты, нефте- и газодобывающие комплексы, свалки и сточные воды, рисовые плантации, крупный рогатый скот (см., например, [2-4]). Роль нового источника — растительности, установленного в [5], в настоящее время активно обсуждается [6-12].

По данным Глобальной службы атмосферы Всемирной метеорологической организации содержание метана в приземном слое атмосферы увеличилось с 1750 г. на 253% и достигло к 2013 г. уровня 1824 ± 2 млрд-1 [13].

В течение двух последних десятилетий характерными особенностями по-

ведения метана в атмосфере являются отрицательный тренд скорости его роста при значительных вариациях в годовом ходе и достижение стационарного состояния в 1999-2006 г. [14-16], а также новый рост, начавшийся в 2007 г. [4,16-21].

Многочисленные экспериментальные исследования и расчеты с использованием моделей разного уровня сложности позволили сформулировать сценарии, в рамках которых возможно уменьшение скорости роста метана в последнем десятилетии прошлого века. Они включают уменьшение эмиссии из болотных кохмнлексов и рисовых нолей, из антропогенных источников на территории Восточной Европы и СССР в конце 1980-х и начале 1990-х, а также изменение содержания радикалов ОН в атмосфере (см., например, [15,18,22-27], а также последние обзоры [19,28]).

Новый рост концентрации в 2007-2008 гг. связывают с ростом эмиссии метана из болотных экосистем высоких широт (> 50°) Северного полушария (из-за аномально высокой температуры в этой зоне в 2007 г.) и тропических болот (вследствие аномально высоких осадков в 2007-2008 гг.) [16, 18,29].

Несмотря на большой объем выполненных исследований, полного понимания «метанового цикла» не достигнуто [4,21]. Большая неопределенность существует в оценках вкладов различных типов источников на глобальном и региональном уровнях, их временной эволюции. Так в докладе Межправительственной группы экспертов по изменению климата 2007 года [30] для вклада болотных комплексов — самого большого природного источника метана — даются оценки (100-231) Тг/год. В работе [4] для 2000-2009 гг. получены значения (147-284) Тг/год. Для Западной Сибири диапазон полученных оценок еще больше: от 1.6 до 20 Тг/год [31,32].

Главными причинами этой неопределенности является редкая сеть наблюдательных пунктов [4,33], пространственно-временная неоднородность потоков от многих природных и антропогенных источников [2,31,34], а так-

же неполное использование возможностей спутниковых систем ИК-диана-зона при мониторинге метана в зоне средних и высоких широт (> 45°) Северного полушария.

Целью работы являлось исследование годового хода, межгодовой изменчивости и скорости изменения (трендов) содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг. но данным зондирующего комплекса AIRS спутника Aqua и глобальной химической транспортной модели MOZART-4, а также построение оценок эмиссии метана болотными экосистемами Западной Сибири в 2000-2013 и 2021-2050 годах.

Выбор в данном исследовании AIRS/Aqua [35,36] в качестве основного источника информации о содержании метана в верхней тропосфере Западной Сибири обусловлен стабильностью параметров приборов комплекса в течение всего срока работы спутника на орбите (с мая 2002 г.) [37], имеющейся в Алтайском госуниверситете возможностью принимать передаваемый с платформы Aqua весь поток данных и проводить обработку AIRS до уровней 1В и 2 [38], а также, в отличие от других восстанавливающих метан приборов SCI AM ACHY/EN VIS AT [39] (с марта 2002 г. по апрель 2012 г.), TES/Aura (с июля 2004 г.) [40], IASI/MetOp-A [41] (с октября 2006 года) и TANSO-FTS/GOSAT [42] (с января 2009 г.), «всепогодностыо» комплекса [43].

Низкая чувствительность AIRS к вариациям содержания метана в нижней тропосфере привела к необходимости использования в исследовании также данных модели MOZART-4 [44].

Для достижения цели работы решались следующие задачи:

1. Создание вычислительного пакета обработки принимаемого земной станцией Алтайского госуниверситета «сырого потока» данных спутника Aqua в цепочке «прием данных - распаковка - выделение данных комплекса AIRS - геолоцирование - калибровка - обработка данных до уровня 2 -визуализация получаемых продуктов».

2. Исследование пространственно-временной изменчивости отношения смеси метана в верхней тропосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг. но данным AIRS.

3. Модернизация глобальной модели MOZART-4, проведение вычислительных экспериментов для верификации модели и установления характера поведения содержания метана в атмосфере региона.

4. Создание вычислительного пакета моделирования эмиссии метана болотными экосистемами Западной Сибири, проведение расчетов для 2000— 2013 и 2021-2050 годов.

5. Разработка модели восстановления полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири по данным AIRS и ее верификация.

6. Исследование годового хода и межгодовой изменчивости полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг.

Материалы и методы исследования. В работе использовались данные зондирующего комплекса AIRS спутника Aqua, принимаемые в реальном времени земной станцией Алтайского госуниверситета, вычислительный пакет AIRS/AMSU (версия 5 алгоритма) и результаты обработки данных AIRS до уровней 1В и 2 для 2007-2012 гг., продукты AIRS версии б алгоритма, MOZART-4 и региональная климатическая модель RegCM4, результаты глобальной химической транспортной модели АТСМ для 2007-2009 гг, архива CRU, реанализов NCEP-DOE AMIP-II (R-2) и ERA-Interim, данные модели HadGEM2-ES для сценариев RCP4.5 и RCP8.5 возможной эволюции глобальной климатической системы.

Большая часть расчетов при обработке полученных результатов проведена с использованием авторских программ, написанных для работы в операционной системе семейства GNU/Linux. Для оценки статистической связи между изучаемыми величинами применялся корреляционно-регрессионный анализ.

Научная новизна и значимость работы:

1. Создан вычислительный комплекс обработки принимаемого земной станцией «сырого потока» данных AIRS/Aqua до уровней 1В и 2 для версии 5 алгоритма, а также архивации получаемых продуктов.

2. Впервые по ежедневным данным кохмплекса AIRS установлены годовой ход и межгодовая изменчивость отношения смеси метана в верхней тропосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг.

3. Проведена модернизация граничных условий глобальной химической транспортной модели MOZART-4 для метана.

4. Получены оценки эмиссии метана болотными комплексами Западной Сибири для 2000-2013 и 2021-2050 годов.

5. Разработана новая модель восстановления полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири по данным AIRS.

6. Впервые получены данные по межгодовой изменчивости и трендам полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг.

7. Созданы новые базы данных содержания метана в верхней тропосфере и полного содержания СЩ в атмосфере Западной Сибири для 2003-2014 гг.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. С использованием данных зондирующего комплекса AIRS спутника Aqua проведены исследования межгодовой изменчивости отношения смеси метана в верхней тропосфере Западной Сибири. Установлено, что в 20032014 гг. содержание СН4 возрастало со скоростью ~ 5.1 млрд_1/год.

2. По данным вычислительных экспериментов с использованием модифицированной глобальной модели MOZART-4 и метеорологических полей реанализа для 2000-2009 гг. установлена связь полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири с отношением смеси метана в верхней тропосфере, высотой тропопаузы, давлением и температурой подстилающей поверхности, а также сезоном года. Предложен и верифицирован метод восстановления полного содержания метана в атмосфере региона но дан-

ным комплекса AIRS спутника Aqua.

3. Проведено исследование годового хода и межгодовой изменчивости полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг. Установлено, что в каждом годовом цикле для рассмотренного в работе периода полное содержание метана имеет зимний (январь-февраль) и летний (июль-сентябрь) максимумы. Показано, что рост полного содержания .метана в атмосфере региона в 2003-2014 гг. проходил при тренде ~ 3.2 млрд_1/год.

4. С использованием эмпирической модели эмиссии метана из увлажненных почв и данных региональной климатической модели RegCM4 получены оценки эмиссии СН4 болотными экосистемами Западной Сибири для 2000-2013 и 2021-2050 годов. Установлено, что в 2000-2013 гг. модельные оценки изменяются от ~ 2.5 до 3 Тг/год. Максимальное значение эмиссии было в 2007 году, минимальное — в 2010 г. Скорость изменения эмиссии СН4 в этот период практически равна нулю. В 2021-2050 гг. диапазон изменений прогностических значений эмиссии метана для сценариев RCP4.5 и RCP8.5 больше: от 2.4 до 3.8 Тг/год. Отличный от нуля отрицательный тренд, равный 0.11±0.05 Тг/10 лет, установлен лишь для сценария RCP4.5. Для RCP8.5, при котором тренд практически равен нулю, средняя эмиссия СН4 составляет ~ 3 Тг/год.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационном исследовании, обеспечена использованием валидированных данных зондирующего комплекса AIRS, сопоставлением полученных в работе результатов с экспериментальными и модельными данными других авторов.

Апробация работы. Основные результаты, представленные в диссертации, докладывались на IX Сибирском совещании по климато-экологичес-кому мониторингу (Томск, 2011 г.), Международной школе-семинаре «Фундаментальные и прикладные исследования в математической экологии и

агроэкологии» (Барнаул, 2012 г.), Международной конференции по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: ENVIROMIS-2012 (Иркутск, 2012 г.), симпозиуме «Контроль окружающей среды и климата «КОСК-2012» (Томск, 2012 г.), XIX и XXI Рабочих группах «Аэрозоли Сибири» (Томск, 2012 г., 2014 г.), Всероссийской молодежной школе-семинаре «Дистанционное зондирование Земли из космоса: алгоритмы, технологии, данные» (Барнаул, 2013 г.), 11-й Всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (ИКИ РАН, 2013 г.), а также на семинарах кафедры радиофизики и теоретической физики и конференциях АлтГУ в 2008-2014 гг.

Результаты исследований, представленных в диссертации, были использованы при выполнении гранта РФФИ № 13-07-12105-офи-м, междисциплинарного интеграционного проекта СО РАН № 69-2012, проекта Минобр-науки, выполняемого в рамках государственного задания на проведение фундаментальных и прикладных научных исследований в Алтайском госуниверситете в 2014 г., и подпроекта 2.1.2.1 Программы стратегического развития Алтайского госунивеситета. В 2010-2012 годах исследования автора поддерживались стипендией Губернатора Алтайского края имени летчика-космонавта Г.С. Титова.

Вклад автора. Вычислительные пакеты обработки в реальном времени принимаемых земной станцией Алтайского госуниверситета «сырого потока» данных AIRS до уровней 1В и 2 в версии 5 алгоритма, архивации и визуализации получаемых продуктов, сборка комплекса MOZART-4, модернизация граничных условий для метана и проведение вычислительных экспериментов но моделированию пространственно-временного распределения СН4, а также анализ представленных в работе численных результатов производились автором самостоятельно. Разработка новой модели восстановления полного содержания метана по данным комплекса AIRS/Aqua про-

ведено автором совместно с научным руководителем. Исследование эмиссии метана болотными комплексами Западной Сибири с использованием данных модели RegCM4 выполнено автором совместно с научным руководителем, доц. Н. В. Волковым и аспирантом К. М. Макушевым.

Публикации. Результаты диссертационного исследования представлены в 1G научных публикациях [38,45-59], в том числе в 4 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных работ. Получено свидетельство [60] о государственной регистрации базы данных «Содержание метана в свободной тропосфере Западной Сибири» в Федеральной службе по интеллектуальной собственности.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, двух приложений и списка литературы. Общий объем — 126 страниц, включая 61 рисунок, 6 таблиц и список литературы из 151 наименования.

Введение содержит обоснование актуальности темы, цель и задачи исследования. Представлена научная новизна и значимость работы, приводятся основные положения, выносимые на защиту. Обсуждается обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационном исследовании, дается информация о вкладе автора, апробации основных результатов работы. Кратко излагается содержание работы.

В первой главе представлены результаты исследований поведения отношения смеси метана в верхней тропосфере Западной Сибири в 20032014 гг. Информационной основой главы являются данные комплекса AIRS, установленного на спутнике Aqua. Дается краткая информация о характеристиках AIRS, обсуждаются используемые вычислительные пакеты восстановления характеристик атмосферы и подстилающей поверхности Земли и их визуализации, а также база спутниковых данных, созданная для построения необходимых для анализа рядов данных о содержании метана и

других параметрах атмосферы. Представлены результаты восстановления СН4 в верхней тропосфере Западной Сибири, верификации спутниковых данных.

Во второй главе обсуждаются результаты моделирования содержания метана в атмосфере Западной Сибири и его эмиссии болотными комплексами региона, полученные с использованием МС^А11Т-4 [44] и климатической модели Г1х^СМ4 [61]. Выбор этих моделей для решения задач диссертационного исследования обусловлен успешным их применением при обработке результатов самолетных/спутниковых экспериментов и описании климата ряда регионов, наличием открытого исходного кода и возможностью запуска моделей в многопроцессорном режиме.

В этой главе дается краткая информация о модели МС^А11Т-4, представлены результаты ее верификации. Показывается, что в силу неточного задания граничных условий на нижней и верхней границах атмосферы модель не воспроизводит корректно годовой ход содержания метана в приземном слое атмосферы Западной Сибири. Излагается технология модификации граничных условий, представлены результаты МС^А11Т-4, полученные с использованием новых граничных условий для ряда лет. Обсуждается чувствительность содержания метана в атмосфере Западной Сибири к вариациям пространственного распределения удаленных источников.

Представлены оценки эмиссии метана болотными экосистемами Западной Сибири в 2000-2013 гг., а также прогностические данные для 20212050 гг. для двух сценариев 11СР4.5 и 11СР8.5 эволюции глобальной климатической системы, полученные с использованием климатической модели 11еёСМ4.

Третья глава посвящена исследованию поведения полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг. Представлены результаты вычислительных экспериментов, выполненных с использованием модифицированной модели MOZART-4 и метеорологических полей реана-

лиза для 2000-2009 гг., обсуждается установленная по этим данным связь полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири с отношением смеси метана в верхней тропосфере, высотой тропопаузы, давлением и температурой подстилающей поверхности, а также сезоном года. Излагается предложеный и верифицированный метод восстановления полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири по данным AIRS, даются оценки скорости изменения полного содержания метана в атмосфере в двух зонах региона.

В заключении сформулированы основные результаты работы.

В приложении А приведен список сокращений, используемых в работе.

В приложении Б дается краткая информация о региональной климатической модели RegCM4, использованной в работе при моделировании эмиссии метана болотными комплексами Западной Сибири. Обсуждаются основные модули модели, конфигурация RegCM4, при которой выполнены расчеты, представлены результаты верификации основных блоков модели.

Глава 1

Содержание метана в верхней тропосфере Западной Сибири по данным зондирующего комплекса AIRS спутника Aqua в 2003-2014 годах

Глава посвящена исследованию поведения содержания метана в верхней тропосфере Западной Сибири. Информационной основой этого раздела работы являются данные зондирующего комплекса AIRS [35], установленного на спутнике Aqua [36]. Выбор AIRS в качестве основного источника информации обусловлен стабильностью его параметров в течение всего срока работы спутника на орбите (с мая 2002 г.) [37], имеющейся возможностью принимать в Алтайском госуниверситете передаваемый со спутника весь поток данных и проводить обработку AIRS до уровней 1В и 2 [62], а также, в отличие от других восстанавливающих метан приборов SCIAMACHY/ENVISAT [39] (март 2002 г. - апрель 2012 г.), TES/Aura (с июля 2004 г.) [40], IASI/MetOp-A (с октября 2006 г.) [41] и TANSO-FTS/GOSAT [42] (с 2009 г.), «всепогодностью» комплекса [43].

Этот комплекс с 1989 г. специально разрабатывался для решения ключевой проблемы спутниковой метеорологии — измерения вертикальных профилей температуры и влажности в нижнем слое атмосферы в глобальном масштабе с погрешностью меньшей, чем погрешность современных радиозондов [35]. Планировалось, что при Р > 100 гПа AIRS будет измерять температуру в слое 1 км со среднеквадратичной ошибкой 1 К, а влажность

в слое 2 км — с погрешностью ~ 20%. Модельные оценки того времени также показывали, что включение таких данных в региональные и глобальные модели прогнозирования погоды приведут к существенному повышению качества среднесрочных прогнозов.

Использование данных микроволновых радиометров AMSU-A1/A2 (далее — AMSU), обладающих низкой чувствительностью к основной части присутствующих в атмосфере облачных структур, при обработке показаний ИК-зондировщика AIRS высокого спектрального разрешения позволяет комплексу осуществлять восстановление вертикальных профилей атмосферы даже при почти 80% закрытии зоны наблюдения облаками [63].

Реализованная в этих приборах технология измерений базировалась на идее [64] о возможности восстановления профиля температуры по структуре спектра уходящего теплового излучения. Физической основой этой технологии, которая является основной и сегодня при измерениях в надирной геометрии, является тот факт, что генерация уходящего из атмосферы ИК-излучения в участках полос поглощения — излучения атмосферных газов с различной оптической плотностью осуществляется различными слоями атмосферы. Это в свою очередь означает, что спектральное сканирование внутри конкретных полос поглощения газа на верхней границе атмосферы эквивалентно сканированию атмосферы в определенном диапазоне высот.

В этой главе дается краткая информация о характеристиках комплекса AIRS, обсуждаются используемые вычислительные пакеты восстановления характеристик атмосферы и подстилающей поверхности Земли и их визуализации, а также база спутниковых данных, созданная для построения необходимых для анализа рядов данных о содержании метана и других характеристиках атмосферы. Представлены результаты восстановления метана в верхней тропосфере Западной Сибири для 2003-2014 гг.

1.1. Зондирующий комплекс AIRS

Зондирующий комплекс AIRS на платформе Aqua сегодня включает два прибора: 2378 канальный ИК-зондировщик AIRS, а также 15 канальный микроволновой радиометр AMSU. Данные этих приборов выделяются автором из «сырого потока» Aqua, передаваемого со спутника по каналу прямого вещания и принимаемого в реальном времени земной станцией Алтайского госуниверситета. Разрешение в надире ИК зондировщика AIRS составляет 13.5 км, a AMSU 40.5 км [36].

Все приборы комплекса осуществляют синхронное сканирование поверхности Земли и атмосферы в надирном варианте наблюдения в направлении, перпендикулярном вектору скорости спутника. На рисунке 1.1 в качестве примера показана геометрия сканирования ИК-зондировщиком AIRS подстилающей поверхности и расположение 9 пикселей AIRS относительно пикселя AMSU.

направление полёта спутника

3.3 amsu

1.1° AIRS

Е—/направление сканирования

а) б)

Рис. 1.1. Геометрия сканирования гиперспектрометром AIRS подстилающей поверхности (а) и расположение пикселей AIRS относительно зоны наблюдения AMSU (б) (по данным |35])

AIRS/AMSU

300 - С02 ОП Оз

Н20

со2

260

230

290

280

270

250

240

220

1000

1500

2000

Частота, см"-1

2500

Рис. 1.2. Пример зависимости яркостной температуры ИК-зондировщика AIRS от частоты (в см-1) для пикселя с координатами 52.3° с.ш., 79.3° в.д. для дневного витка 2 сентября 2014 г. Зоны углекислого газа, водяного пара, озона и окна прозрачности отмечены как СО2, Н2О, Оз и ОП, соответственно

ИК-зондировщик AIRS [65] является центральным прибором комплекса. Гиперспектрометр регистрирует интенсивность уходящего теплового излучения в диапазонах 3.74. ..4.61 мкм (2169... 2674 см"1), 6.20. ..8.22 мкм (1217... 1613 см""1), 8.8. .. 15.4 мкм (649... 1136 см"1) с высоким спектральным разрешением (Л/ЛЛ) ~1200. Эти спектральные диапазоны включают важные для восстановления параметров атмосферы зоны поглощения углекислого газа (4.3 и 15 мкм), водяного пара (6.3 мкм), метана (7.7 мкм) и озона (9.6 мкм). Пример спектра 2378-канального AIRS, представленного в единицах яркостной температуры, показан на рисунке 1.2. С сентября 2002 года AIRS поставляет ежедневно несколько миллионов таких спектров [66].

На рисунке 1.3 показано положение каналов AIRS, используемых для восстановления характеристик атмосферы и температуры подстилающей

Таблица 1.1

Зависимость полуширины А весовой функции В(и, Т{р))йт / <й\\р (в единицах высоты однородной атмосферы) от спектрального разрешения спутникового прибора (по данным [67])

а &

ф

о о

й CU

н о

е-

о>

У

о

о си Н

Спектраль- Спектраль- Полу- Примечание

ная зона ное разрешение (А/АЛ) ширина А

14.5 мкм 100 2.4 HIRS

15.0 мкм 1200 1.6 AIRS

15.0 мкм 10000 1.4 при измерениях в крыльях линии

60 ГГц 1000 1.3 AMSU

15.0 мкм 100 1.6 VTPR

60 ГГц 1000 1.5 AMSU

4,46 мкм 100 1.3 HIRS

4,18 мкм 1200 0.69 AIRS

4,18 хмкм 10000 0.60 при измерениях в крыльях линии

поверхности. Наличие у прибора каналов, позволяющих проводить измерения в зоне R-ветви СО2 около 4.18 мкм (2392 см-1) с высокой радиометрической точностью, принципиально отличает AIRS от других действующих ИК-зондировщиков. Главная особенность R-ветви — резкое увеличение коэффициентов поглощения с увеличением температуры. В силу высокой чувствительности коэффициентов поглощения к изменению температуры, каналы, регистрирующие излучение в этой области спектра, имеют узкие весовые функции.

Представленные в таблице 1.1 данные [67] по зависимости от спектрального разрешения спутникового прибора полуширины А весовой функции B(u,T(p))dT/d\np (в единицах высоты однородной атмосферы) показывают, что при измерении профиля температуры в тропосфере в надирной геометрии наблюдений наилучшее вертикальное разрешение можно получить только по спектру ИК-излучения в области около 4 мкм.

Частота, см 1

?fi(l ■ 1' 03

240 :1 % —L . :. . : . . . i! % 1 " Э .!!!!!!! 1 1 -

800 900 1000 1100

Частота, см 1

....... '.........'н2о........'.........'

! КУП ш \i. i 1

1200 1300 1400 1500 1600

Частота, см-1

Частота, см 1

Рис. 1.3. Положение каналов AIRS, используемых для восстановления профилей температуры (штрих-пунктирная линия), влажности (сплошная линия), озона (штриховая линия с длинными штрихами) и температуры подстилающей поверхности (штриховая линия с короткими штрихами) в версии 5 алгоритма AIRS/AMSU

Микроволновой радиометр AMSU регистрируют интенсивность излучения в диапазоне 23.8...89.0 ГГц [68|. Этот диапазон включает полосу поглощения кислорода, линии водяного пара, а также окна прозрачности. Весовые функции всех каналов AMSU показаны на рисунке 1.4.

Одна из наиболее важных функций AMSU в комплексе AIRS состоит в измерении параметров атмосферы при наличии облачного покрова. Поскольку показания этих приборов слабо искажаются основной частью

Рис. 1.4. Весовые функции dr/dlnp каналов AMSU (по данным [69])

присутствующих в атмосфере облачных структур, то лишь их использование при обработке данных ИК-зондировшика AIRS высокого спектрального разрешения позволяет зондирующему комплексу AIRS осуществлять восстановление вертикальных профилей атмосферы даже при почти 80% закрытии зоны наблюдения облаками [43]. Измерение температурного профиля в стратосфере, где AMSU, как видно из таблицы 1.1, имеет лучшее вертикальное разрешение, является другой важной задачей радиометра.

Подробное описание радиометров AIRS и AMSU, технологий их калибровки и геолоцирования, а также результаты валидационных экспериментов можно найти в работах [35,65,66,68,70-76].

1.2. Пакеты обработки данных AIRS (версия 5 алгоритма)

Основой вычислительного комплекса, использованного в работе при восстановлении характеристик атмосферы и подстилающей поверхности Земли по данным AIRS в 2007-2012 гг., является пакет AIRS/AMSU. Этот

Похожие диссертационные работы по специальности «Физика атмосферы и гидросферы», 25.00.29 шифр ВАК

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Мордвин, Егор Юрьевич, 2015 год

Литература

1. IPCC 2013. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / T.F. Stocker, D. Qin, G.K. Plattner et al. (eds.). Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. - 2013. - 1535 pp.

2. Заварзин, Г. А. Микробный цикл метана в холодных условиях / Г.А. Заварзин // Природа. - 1995. - № 6. - С. 3-14.

3. Каролъ, И.Л. Атмосферный метан и глобальный климат / И.Л. Ка-роль, А.А. Киселев // Природа. — 2004. - № 7. - С. 47-52.

4. Kirschke, S. Three decades of global methane sources and sinks / S. Kirschke, P. Bousquet, P. Ciais et al. // Nature Geosci.— 2013.— Vol. 6. - P. 813-823. - doi:10.1038/ngeol955.

5. Keppler, F. Methane emissions from terrestrial plants under aerobic conditions / F. Keppler, J.T.G. Hamilton, M. Brafi et al. // Nature.— 2006. - Vol. 439. - P. 187-191. - doi:10.1038/nature04420.

6. Beerling, D.J. Missing methane emissions from leaves of terrestrial plants / D.J. Beerling, T. Gardiner, G. Leggett et al. // Glob. Change Biol. - 2008.™ Vol. 14,- P. 1821-1826.- doi:10.1111/j.l365-2486.2008.01607.x.

7. Wang, Z.-P. Aerobic methane emission from plants in the Inner Mongolia steppe / Z.-P. Wang, X.-G Han, G.G. Wang et al. // Environ. Sci. Technol. - 2008. - Vol. 42. - P. 62-68.

8. Nisbet, R.E.R. Emission of methane from plants / R.E.R. Nisbet,

R. Fisher, R.H. Nimmo et al. // Proc. R. Soc. B.- 2009.- Vol. 276.-P. 1347-1354.- doi:10.1098/rspb.2008.1731.

9. Vigano, I. The stable isotope signature of methane emitted from plant material under UV irradiation / I. Vigano, T. Roekmann, R. Holzinger et al. // Atmos. Environ.- 2009,- Vol. 43.- P. 5637-5646,-doi: 10.1016/j.atmosenv.2009.07.046.

10. Keppler, F. Methane formation in aerobic environments / F. Keppler, M. Boros, C. Frankenberg et al. // Environ. Chem.— 2009.— Vol. 6.— P. 459-465,- doi:10.1071/'EN09137.

11. Bloom, A.A. Global methane emission estimates from ultraviolet irradiation of terrestrial plant foliage / A.A. Bloom, J. Lee-Taylor, S. Madronieh et al. // New Phytol. - 2010. - Vol. 187. - P. 417-425. -doi:10.1111/j.1469-8137.2010.03259.x.

12. Lenhart, K. Evidence for methane production by saprotrophic fungi / K. Lenhart, M. Bunge, S. Ratering et al. // Nat. Commun. — 2012. — Vol. 3.- 1046. - doi:10.1038/ncomms2049.

13. WMO. The state of greenhouse gases in the atmosphere based on global observations through 2013 // WMO greenhouse gas bulletin. — 2014.— no. 10.

14. Dlugokencky, E.J. The growth rate and distribution of atmospheric methane / E.J. Dlugokencky, L.P. Steele, P.M. Lang et al. // J. Geophys. Res.- 1994,- Vol. 99(D8).- P. 17021-17043,-doi:10.1029/94JD01245.

15. Dlugokencky, E.J. Continuing decline in the growth rate of the atmospheric methane burden / E.J. Dlugokencky, K.A. Masarie, P.M. Lang et al. // Nature. - 1998. - Vol. 393. - P. 447-450.

16. Dlugokejicky, E.J. Observational constraints on recent increases in the atmospheric CH4 burden / E.J. Dlugokencky, L. Bruhwiler, J.W.C. White et al. // Geophys. Res. Lett- 2009.- Vol. 36.- L18803. -

doi:10.1029/2009GL039780.

17. Rigby, M. Renewed growtli of atmospheric methane / M. Rigby, R.G. Prinn, P.J. Fraser et al. // Geophys. Res. Lett.- 2008,- Vol. 35.— L22805. - doi:10.1029/2008GL036037.

18. Bousquet, P. Source attribution of the changes in atmospheric methane for 2006-2008 / P. Bousquet, B. Ringeval, I. Pison et al. // Atmos. Chem. Phys.- 2011,- Vol. 11.- P. 3689-3700.- doi:10.5194/acp-ll-3689-2011.

19. Dlugokencky, E.J. Global atmospheric methane: budget, changes and dangers / E.J. Dlugokencky, E.G. Nisbet, R. Fisher et al. // Phil. Trans. R. Soc. A. — 2011,- Vol. 369, - P. 2058-2072.- doi: 10.1098/rsta.2010.0341.

20. Sussmann, R. Renewed methane increase for five years (2007-2011) observed by solar FTIR spectrometry / R. Sussmann, F. Forster, M. Rettinger et al. // Atmos. Chem. Phys.- 2012.- Vol. 12.— P. 4885-4891.

21. Nisbet, E.G. Methane on the rise — again / E.G. Nisbet, E.J. Dlugokencky, P. Bousquet // Science2014,- Vol. 343,- P. 493-495.-doi: 10.1126/science. 1247828.

22. Li, C. Reduced methane emissions from large-scale changes in water management of China's rice paddies during 1980-2000 / C. Li, J. Qiu, S. Frolking et al. // Geophys. Res. Lett. - 2002,- Vol. 29,- 1972. -doi:10.1029/2002GL015370.

23. Bousquet, P. Contribution of anthropogenic and natural sources to atmospheric methane variability / P. Bousquet, P. Ciais, J.B. Miller et al. // Nature.- 2006.- Vol. 443.- P. 439-443,-doi:10.1038/nature05132.

24. Fiore, A.M. Impact of meteorology and emissions on methane trends, 1990-2004 / A.M. Fiore, L.W. Horowitz, E.J. Dlugokencky

et al. // Geophys. Res. Lett.- 2006.- Vol. 33,- L12809. -(loi:10.1029/200GGL02G199.

25. Worthy, D.E.J. Decreasing anthropogenic methane emissions in Europe and Siberia inferred from continuous carbon dioxide and methane observations at Alert, Canada / D.E.J. Worthy, E. Chan, M. Ishizawa et al. // J. Geophys. Res.- 2009.- Vol. 114,- D10301. -doi:10.1029/2008JD011239.

26. Kai, F.M. Reduced methane growth rate explained by decreased Northern Hemisphere microbial sources / F.M. Kai, S.C. Tyler, J.T. Randerson et al. // Nature.- 2011.- Vol. 476.- R 194-197.-doi:10.1038/naturel0259.

27. Monteil, G. Interpreting methane variations in the past two decades using measurements of CH4 mixing ratio and isotopic composition / G. Monteil, S. Houweling, E.J. Dlugockenky et al. // Atmos. Chem. Phys. — 2011. — Vol. 11.- P. 9141-9153.- doi:10.5194/acp-ll-9141-2011.

28. O'Connor, F.M. Possible role of wetland, permafrost and methane hydrates in the methane cycle under future climate change: A review / F.M. O'Connor, O. Boucher, N. Gedney et al. // Rev. Geophys. - 2010. -Vol. 48. — RG4005. - doi:10.1029/2010RG000326.

29. Fisher, R.E. Arctic methane sources: Isotopic evidence for atmospheric inputs / R.E. Fisher, S. Sriskantharajah, D. Lowry et al. // Geophys. Res. Lett. - 2011. - Vol. 38. - L21803. - doi:10.1029/2011GL049319.

30. IPCC 2007. Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / S. Solomon, D. Qin, M. Manning et al. (eds). Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. - 2007. - 996 pp.

31. Паииков, H.C. Таежные болота — глобальный источник атмосферного метана? / Н.С. Паников // Природа. - 1995. - № 6. - С. 14-25.

32. Глаголев, М.В. Изучение потоков углеродсодержащих парниковых газов в болотных экосистемах Западной Сибири / М.В. Глаголев, А.А. Сирин, Е.Д. Лапшина и др. // Вестник ТГПУ.~~ 2010,- № 3(93).-С. 120-127.

33. Аршинов, М.Ю. Динамика вертикального распределения парниковых газов в атмосфере / М.Ю. Аршинов, Б.Д. Белан, Д.К. Давыдов и др. // Оптика атмосферы и океана,— 2012,— Т. 25(12). — С. 1051-1061.

34. Глаголев, М.В. Эмиссия парниковых газов на территории Западной Сибири / М.В. Глаголев, Е.А. Головацкая, Н.А. Шнырев // Сибирский экологический журнал. — 2007. — Т. 2. — С. 197-210.

35. Aumann, Н.Н. AIRS/AMSU/HSB on the Aqua mission: Design, science objectives, data products, and processing systems / H.H. Aumann, M.T. Chahine, C. Gautier et al. // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. - Vol. 41(2). - P. 253-264. - doi:10.1109/TGRS.2002.808356.

36. Parkinson, C.L. Aqua: An Earth-observing satellite mission to examine water and other climate variables / C.L. Parkinson // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.- 2003.- Vol. 41(2).- P. 173-183,-doi: 10.1109/TGRS.2002.808319.

37. Susskind, J. Improved methodology for surface and atmospheric soundings, error estimates, and quality control procedures: the atmospheric infrared sounder science team version-6 retrieval algorithm / J. Susskind, J.M. Blaisdell, L. Iredell // J. Applied Remote Sensing. — 2014. - Vol. 8. - P. 1-33. - doi:10.1117/l.JRS.8.084994.

38. Лагутин, А.А. Оперативный мониторинг характеристик атмосферы с использованием данных зондирующего комплекса AIRS/Aqua / А.А. Лагутин, Ю.А. Никулин, Ал.А. Лагутин и др. // Изв. АлтГУ,— 2008. — № 1(57).-С. 77-91.

39. Bovensmann, Н. SCIAMACHY: Mission objectives and measurement

modes / H. Bovensmann, J. P. Burrows, M. Buchwitz et al. // J. Atrnos. Sci. - 1999. - Vol. 50. - P. 127-150.

40. Beer, R. TES on the Aura mission: Scientific objectives, measurements and analysis overview / R. Beer // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2006.- Vol. 44(5).- P. 1102-1105,- 10.1109/TGRS.2005.863716.

41. Hilton, F. Hyperspeetral Earth observation from IASI: Five years of accomplishments / F. Hilton, R. Armante, T. August et al. // Bull. Amer. Meteor. Soc.- 2012.- Vol. 93,- P. 347-370.- doi:10.1175/BAMS-D-11-00027.1.

42. Kuze, A. Thermal and near infrared sensor for carbon observation Fourier-transform spectrometer on the Greenhouse Gases Observing Satellite for greenhouse gases monitoring / A. Kuze, H. Suto, M. Nakajima et al. // Appl. Opt. - 2009,- Vol. 48,- P. 6716-6733,-doi:10.1364/A0.48.006716.

43. Susskind, J. Retrieval of atmospheric and surface parameters from AIRS/AMSU/HSB data in the presence of clouds / J. Susskind, C.D. Barnet, J.M. Blaisdell // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003.— Vol. 41(2). - P. 390-409. - doi:10.1109/TGRS.2002.808236.

44. Emmons, L.K. Description and evaluation of the Model for Ozone and Related chemical Tracers, version 4 (MOZART-4) / L.K. Emmons, S. Walters, P.G. Hess et al. // Geosci. Model Dev. - 2010,- Vol. 3.-P. 43-67. - www.geosci-model-dev.net/3/43/2010/.

45. Лагутин, А. А. Моделирование климата Западной Сибири: результаты модели RegCM4 / А. А. Лагутин, Н. В. Волков, Е. Ю. Мордвин и др. // Изв. АлтГУ. - 2012. - № 1(73).- С. 181-189.

46. Лагутин, А. А. Содержание метана в тропосфере Западной Сибири по данным AIRS/Aqua / А. А. Лагутин, Е. Ю. Мордвин, И. А. Шмаков // Изв. АлтГУ. - 2012. - № 1(73). - С. 191-196.

47. Волков, Н. В. Моделирование климата Западной Сибири с использо-

ванием RegCM4: поле температур и осадков / Н. В. Волков, А. А. Лагутин, Е. Ю. Мордвин и др. // Фундаментальные и прикладные исследования в математической экологии и агроэкологии: меэ1сд у народная школа-семинар. Барнаул: Изд-во АлтГУ. — 2012. — С. 51-58.

48. Мордвин, Е. Ю. Климат Западной Сибири: результаты региональной модели RegCM4 / Е. Ю. Мордвин, Н. В. Волков, А. А. Лагутин и др. // Труды международной конференции по измерениям, моделированию и информационным систем,ам для изучения окружающей среды: ENVIROMIS-2012. Иркутск.- 2012.- С. 111-115.

49. Мордвин, Е. Ю. Годовой ход и межгодовая изменчивость содержания метана в тропосфере Западной Сибири по данным AIRS/Aqua / Е. Ю. Мордвин, А. А. Лагутин, И. А. Шмаков // Труды международной конференции по измеренияль, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: ENVIROMIS-2012. Иркутск. - 2012. - С. 107-110.

50. Лагутин, A.A. Содержание метана в атмосфере Сибирского региона в 2000-2010 гг. по данным глобальной химической транспортной модели MOZART-4 / A.A. Лагутин, Е.Ю. Мордвин // Тезисы докладов XIX Рабочей группы «Аэрозоли Сибири». Томск: Изд-во ИОА СО РАН. — 2012.-С. 29.

51. Лагутин, A.A. Моделирование климата Сибирского региона: результаты модели RegCM/CLM для 1970-2029 гг. / A.A. Лагутин, Н.В. Волков, Е.Ю. Мордвин // Вестник Алтайской науки. — 2013.— № 1,— С. 191-197.

52. Лагутин, A.A. Метод восстановления полного содержания метана в атмосфере но данным AIRS/Aqua и MOZART-4 / A.A. Лагутин, Е.Ю. Мордвин / / 11-я Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». ИКИ РАН. — 2013. — 4089. —

http://smis\v\vw.iki.rssi.ru/d33_conf/thesisshow.aspx?page—78&thesis—4089.

53. Мордвин, Е.Ю. Метод восстановления полного содержания метана в атмосфере по данным AIRS/Aqua и MOZART-4 / Е.Ю. Мордвин // Дистанционное зондирование Земли из космоса: алгоритмы, технологии, данные. Материалы молодежной школы-семинара / Под ред. A.A. Лагутина. - Барнаул: АЗБУКА. — 2013. - С. 127-134.

54. Мордвин, Е.Ю. Годовой ход и межгодовая изменчивость уходящего длинноволнового излучения по данным спутникового комплекса AIRS/AMSU и результатам климатической модели / Е.Ю. Мордвин, K.M. Макушев, Н.В. Волков // Дистанционное зондирование Земли из космоса: алгоритмы, технологии, данные. Материалы молодежной школы-селшнара / Под ред. A.A. Лагутина. — Барнаул: АЗБУКА. -2013. -С. 108-117.

55. Lagutin, А. Seasonal cycle and interannual variability of the total CH4 mixing ratios in West Siberia: results from AIRS/AMSU and chemistry transport models for 2003-2013 / A. Lagutin, E. Mordvin. // 40th COSPAR Scientific Assembly 20Ц. Moscow, Russia.— 2014.- Al.l-0111-14.

56. Мордвин, Е.Ю. Уходящее длинноволновое излучение по данным региональной климатической модели и спутникового комплекса AIRS/AMSU / Е.Ю. Мордвин, Н.В. Волков, A.A. Лагутин и др. // Известия АлтГУ. - 2014. - № 1/2(81). - С. 155-161.

57. Лагутин, A.A. Моделирование показаний гиперспектрального ИК-зондировщика AIRS/Aqua / A.A. Лагутин, Е.Ю. Мордвин, М.А. Якунин // 12-я Всероссийская конференция «Соврелгенные проблемы дистагщиониого зондирования Земли из космоса». ИКИ РАН. — 2014. — 4635. —

http://smis\vvvw.iki.rssi.ru/d33_conf/thesisshow.aspx?page~91&:thcsis—4635.

58. Лагутин, A.A. Межгодовая изменчивость уходящего из атмосферы

длинноволнового излучения: результаты AIRS/AMSU-Aqua и региональной климатической модели RegCM4 / А.А. Лагутин, Е.Ю. Мордвин, Н.В. Волков и др. // Тезисы докладов XXI Рабочей группы «Аэрозоли Сибири». Томск: Изд во ИОА СО РАН. 2014. - С. 42.

59. Мордвин, Е.Ю. Моделирование эмиссии метана болотными экосистемами Западной Сибири / Е.Ю. Мордвин, А.А. Лагутин, Н.В. Волков и др. // Препринт АлтГУ-20Ц/12. - Барнаул: АЗБУКА, 2014. - 21 с.

00. Мордвин, Е. Ю. Содержание метана в свободной тропосфере Западной Сибири / Е. Ю. Мордвин, А.А. Лагутин // Федеральная служба по интеллектуальной собственности (Роспатент). Свидетельство о государственной регистрации базы данных Жв 20Ц621683 от 5 декабря 20Ц г-

61. Giorgi, F. RegCM4: Model description and preliminary tests over multiple CORDEX domains / F. Giorgi, E. Coppola, F. Solrnon et al. // Clim. Res. - 2012. - Vol. 52. - R 7-29. - doi: 10.3354/cr01018.

62. Лагутин, А.А. Математические технологии оперативного регионального спутникового мониторинга характеристик атмосферы и подстилающей поверхности. Ч.: 2. AIRS / А.А. Лагутин, Ю.А. Никулин, Ал.А. Лагутин и др. // Вычислительные технологии. — 2007. — Т. 12(5). — С. 78-102.

63. Susskind, J. Improved temperature sounding and quality control methodology using AIRS/AMSU data: The AIRS science team version 5 retrieval algorithm / J. Susskind, J.M. Blaisdell, L. Iredell et al. // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2011. - Vol. 49(3). - P. 883-907. -doi: 10.1109/TGRS.2010.2070508.

64. Kaplan, L.D. Inference of atmospheric structures from satellite remote radiation measurements / L.D. Kaplan ¡/ J. Opt. Soc. Amer. — 1959. — Vol. 49. - P. 1004-1007.

65. Pagano, T. S. Prelauncli and inflight radiometric calibration of the Atmospheric Infrared Sounder AIRS / T.S. Pagano, H.H. Aumann, D.E. Hagau et al. // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003,- Vol. 41(2).- P. 265-273. — doi:10.1109/TGRS.2002.808324.

66. Aumann, H.H. Three years of Atmospheric Infrared Sounder radiometric calibration validation using sea surface temperatures / H.H. Aumann, S. Broberg, D. Elliott et al. // J. Geophys. Res. - 2006,- Vol. 111. — D16S90. - doi:10.1029/2005JD006822.

67. Chahine, M.T. AIRS Level 2 Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD). Version 2.2 / M.T. Chahine, H.Aumann, M. Goldberg et al.-2001. - JPL D-17006. - 198 p.

68. Lambrigtsen, D.H. Calibration of the AIRS microwave instruments / B.H. Lambrigtsen // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003.- Vol. 41(2). - Pp. 369-378. - doi: 10.1109/TGRS.2002.808247.

69. Li, J. Global soundings of the atmosphere from ATOVS measurements: the algorithm and validation / J. Li, W.W. Wolf, W.P. Menzel et al. // J. Appl. Meteor. - 2000. - Vol. 39. - P. 1248-1268.

70. Gautier, C. AIRS/Vis Near IR instrument / C. Gautier, Y. Shiren, W.D. Hofstadter // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - Vol. 41(2). -P. 330-342. — doi:10.1109/TGRS.2002.808242.

71. Gaiser, S.L. In-flight spectral calibration of the Atmospheric Infrared Sounder / S.L. Gaiser, H.H. Aumann, L.L. Strow et al. // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.- 2003,- Vol. 41(2).- P. 287-297.-doi:10,1109/TGRS.2003.809708.

72. Strow, L.L. Prelaunch spectral calibration of the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) / L.L. Strow, S.E. Hannon, M. Weiler et al. // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.- 2003.- Vol. 41(2).- P. 274-286,-doi:10.1109/TGRS.2002.808245.

73. Lambrigtsen, D.H. Coalignment and synchronization of the AIRS

instrument suite / B.H. Lambrigtsen, S.Y. Lee // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.- 2003.- Vol. 41(2).- P. 343-351.-doi:10.1109/TGRS.2002.808246.

74. Fetzer, E. AIRS/AMSU/HSB validation / E. Fetzer, L.M. McMillin,

D. Tobin et al. // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.- 2003.- Vol. 41(2). — P. 418-431. — doi:110.1109/TGRS.2002.808293.

75. Aumann, H. H. AIRS hyper-spectral measurements for climate research: Carbon dioxide and nitrous oxide effects / H.H. Aumann, D. Gregorich, S. Gaiser // Geophys. Res. Lett.- 2005.- Vol. 32.- L05806. -doi:10.1029/2004GL021784.

76. Tobin, D.C. Radiometric and spectral validation of Atmospheric Infrared Sounder observations with the aircraft-based Scanning High-Resolution Interferometer Sounder / D.C. Tobin, H.E. Revercomb, R.O. Knuteson et al. // J. Geophys. Res.- 2006.- Vol. 111.- D09S02. -doi:10.1029/2005JD006094.

77. Blackwell, W.J. Neural network Jacobian analysis for high-resolution profiling of the atmosphere / W.J. Blackwell // EURASIP J. Adv. Signal Process 2012.- 2012,- no. 71.- http://dx.doi.org/10.1186/1687-6180-2012-71.

78. Seemann, S. Development of a global infrared land surface emissivity database for application to clear sky sounding retrievals from multispectral satellite radiance measurements / S. Seemann, E.E. Borbas, R.O. Knuteson et al. // J. Appl. Meteorol. Climatol. - 2008. - Vol. 47. -P. 108-123,- doi:10.1175/2007JAMC1590.1.

79. Xiong, X. Characterization and validation of methane products from the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) / X. Xiong, C. Barnet,

E. Maddy et al // J. Geophys. Res. - 2008.- Vol. 113.- G00A01. -doi:10.1029/2007JG000500.

80. Xiong, X. Information-based mid-upper tropospheric methane derived

from Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) and its validation / X. Xiong, C. Barnet, J. Wei et al. // Atrnos. Chem. Phys. Discuss. — 2009. — Vol. 9. — Pp. 16331-16360. — www.atirios-chein-phys-discuss.net /9/16331/2009/.

81. Xiong, X. Seven years' observation of mid-upper tropospheric methane from Atmospheric Infrared Sounder / X. Xiong, C. Barnet, E. Maddy et al. // Remote Sens.- 2010.- Vol. 2.- P. 2509-2530.-doi:10.3390/rs2112509.

82. Щелканов, H.H. Обобщенный метод построения линейной регрессии и его применение для построения однопараметрических моделей аэрозольного ослабления / Н.Н. Щелканов // Оптика атмосферы и океана. - 2005. - Т. 18(1-2). - С. 86-90.

83. Щелканов, Н.Н. Методы вычисления случайных погрешностей параметров окружающей среды из экспериментальных данных / Н.Н. Щелканов // Оптика атлюсферы и океана.— 2012.— Т. 25(9).— С. 815-821.

84. Xiong, X. Mid-upper tropospheric methane in the high Northern Hemisphere: Spaceborne observations by AIRS, aircraft measurements, and model simulations / X. Xiong, C. Barnet, Q. Zhuang et al. // J. Geophys. Res.- 2010.- Vol. 115.- D19309. -doi:10.1029/2009JD013796.

85. Sasakawa, M. Continuous measurements of methane from a tower network over Siberia / M. Sasakawa, K. Shimoyaina, T. Machida et al. // Tellus. — 2010. - Vol. 62B. - P. 403-416. - doi:10.1111/j.l600-0889.2010.00494.x.

86. Аршипов, М.Ю. Вертикальное распределение парниковых газов над Западной Сибирью по данным многолетних измерений / М.Ю. Аршипов, Б.Д. Белан, Д.К. Давыдов и др. // Оптика атмосферы и океана. - 2009. - Т. 22(5). - С. 457-464.

87. Аршинов, М.Ю. Самолет-лаборатория АН-30 «Оптик-Э»: 20 лет ис-

следований окружающей среды / М.Ю. Аршинов, Б.Д. Белан, Д.К. Давыдов и др. // Оптика атмосферы и океана. — 2009. — Т. 22(10). С. 950-958.

88. Анохин, Г.Г. Самолет-лаборатория Ту-134 «Оптик» / Г.Г. Анохин, П.Н. Антохин, В.Г. Арншнова и др. // Оптика атмосферы и океана. — 2011. - Т. 24(9). - С. 805-816.

89. Аршинов, М.Ю. Сравнение спутниковых и самолетных измерений газового состава в тропосфере над югом Западной Сибири / М.Ю. Аршинов, С.В. Афонин, Б.Д. Белан и др. // Оптика атмосферы и океана. - 2012. - Т. 26(9). - С. 1051-1061.

90. Park, М. Seasonal variation of methane, water vapor, and nitrogen oxides near the tropopause: Satellite observations and model simulations / M. Park, W. J. Randel, D. E. Kinnison et al. // J. Geophys. Res. — 2004. - Vol. 109. - D03302. - doi:10.1029/2003JD003706.

91. Park, M. Transport pathways of carbon monoxide in the Asian summer monsoon diagnosed from Model of Ozone and Related Tracers (MOZART) / M. Park, W.J. Randel, L.K. Emmons et al. // J. Geophys. Res. - 2009. - Vol. 114. - D08303. - doi:10.1029/2008JD010621.

92. Liu, Y. Atmospheric tracers during the 2003-2004 stratospheric warming event and impact of ozone intrusions in the troposphere / Y. Liu, С. X. Liu, H. P. Wang et al. // Atmos. Chem. Phys2009.- Vol. 9.-P. 2157-2170. — www.atmos-chem-phys.net/9/2157/2009/.

93. Crevoisier, C. Tropospheric methane in the tropics — first year from IASI hyperspectral infrared observations / C. Crevoisier, D. Nobileau, A.M. Fiore et al. // Atmos. Chem. Phys.- 2009.- Vol. 9.-P. 6337-6350. — www.atmos-chem-phys.net/9/6337/2009/.

94. Pal, J.S. Regional climate modeling for the developing world: the ICTP R.egCM3 and RegCNET / J.S. Pal, F. Giorgi, B. Xunqiang et al. // Bull. Arner. Meteor. Soc. - 2007. - Vol. 88. - P. 1395-1409. -

doi:10.1175/BAMS-88-9-1395.

95. Patra, P.K. Growth rate, seasonal, synoptic, diurnal variations and budget of methane in the lower atmosphere / P.K. Patra, M. Takigawa, K. Ishijima et al. // J. Meteorol. Soc. Jpn.- 2009.- Vol. 87(4).- P. 635-663,-doi:10.2151/jmsj.87.635.

96. Patra, P.K. TransCom model simulations of CH4 and related species: Linking transport, surface flux and chemical loss with CH4 variability in the troposphere and lower stratosphere / P.K. Patra, S. Houweling, M. Krol et al. // Atmos. Chem. Phys.- 2011.- Vol. 11.-P. 12813-12837,- doi:10.5194/acp-ll-12813-2011.

97. Saito, R. Technical Note: Latitude-time variations of atmospheric column-average dry air mole fractions of CO2, CH4 and N2O / R. Saito, P.K. Patra, N. Deutscher et al. // Atmos. Chem. Phys.— 2012,— Vol. 12.- P. 7767-7777,- doi:10.5194/acp-12-7767-2012.

98. Brasseur, G.P. MOZART, a global chemical transport model for ozone and related chemical tracers / G.P. Brasseur, D.A. Hauglustaine, S. Walters et al. // J. Geophys. Res.- 1998(D21).- Vol. 103,-P. 28265-28289.

99. Hauglustaine, D. A. MOZART, a global chemical transport model for ozone chemical results and tracers evaluation. 2. Model results and evaluation / D. A. Hauglustaine, G. P. Brasseur, S. Walters et al. // J. Geophys. Res. - 1998. - Vol. 103(D21). - P. 28291-28335.

100. Raseh, P.J. Representations of transport, convection, and the hydrologie cycle in chemical transport models: Implications for the modeling of shortlived and soluble species / P.J. Rasch, N. M. Mahowald, B.E. Eaton // J. Geophys. Res. - 1997. - Vol. 102. - P. 28127-28138.

101. Horowitz, L.W. A global simulation of tropospheric ozone and related tracers: Description and evaluation of MOZART, version 2 / L.W. Horowitz, S. Walters, D.L. Mauzerall et al. // J. Geophys. Res. — 2003. —

Vol. 108(D24). - 4784. - doi:10.1029/2002JD002853.

102. Kinnison, D.E. Sensitivity of chemical tracers to meteorological parameters in the MOZART-3 chemical transport model / D.E. Kinnison, G.P. Brasseur, S. Walters et al. // J. Geophys. Res. - 2007. - Vol. 112. -D20302. - doi:0.1029/2006JD007879.

103. Dlugokencky, E. Conversion of NOAA atmospheric dry air methane mole fractions to a gravimetrically-prepared standard scale / E. Dlugokencky, R. Myers, P. Lang et al. // J. Geophys. Res.- 2005.- Vol. 110.-D18306. - doi: 10.1029/2005JD006035.

104. Novelli, P.C. Molecular hydrogen in the troposphere: Global distributions and budget / P.C. Novelli, K. Masarie, P. Lang // J. Geophys. Res. — 1999. - Vol. 104. - P. 30427-30444.

105. Saito, R. TransCoin model simulations of methane: Comparison of vertical profiles with aircraft measurements / R. Saito, P.K. Patra, C. Sweeney et al. // J. Geophys. Res. Atmos.— 2013,- Vol. 118.- P. 3891-3904.-doi: 10.1002/jgrd.50380.

106. Wunch, D. The Total Carbon Column Observing Network / D. Wunch, G.C. Toon, J.-F.L. Blavier et al. // Phil. Trans. R. Soc. A. - 2011. - Vol. 369. - P. 2087-2112. - doi:10.1098/rsta.2010.0240.

107. Sasakawa, M. Annual variation of CH4 emissions from the middle taiga in West Siberian Lowland (2005-2009): a case of high CH4 flux and precipitation rate in the summer of 2007 / M. Sasakawa, A. Ito, T. Machida et al. // Tellus В.- 2012,- Vol. 64,- 17514. -doi: 10.3402/tellusb.v64i0.17514.

108. Белаи, Б.Д. . Озон в тропосфере / Под ред. д.ф.-м.н. В.А. Погодаева. / Б.Д. Белан. — Томск: Изд-во Института оптики атмосферы СО РАН, 2010.-488 с.

109. Montzka, S.A. Small interannual variability of global atmospheric hydroxyl / S.A. Montzka, M. Krol, E. Dlugokencky et al. // Science. —

2011. - Vol. 331(6013). - P. 67-69,- doi: 10.1126/science. 1197640.

110. Антохин, П.Н. Блокирующяя роль Уральских гор в трансграничном переносе примесей из Европы в Азию / П.Н. Антохин, В.Г. Аршинова, М.Ю. Аршинов и др. // Оптика атмосферы и океана. — 2010.— Т. 23(11).-С. 937-941.

111. Lelieveld, J. Global air pollution crossroads over the Mediterranean / J. Lelieveld, H. Berresheim, S. Borrmann et al. // Science. — 2002,— Vol. 298(5594).- P. 794-799. - doi:10.1126/science.l075457.

112. Lawrence, M.G. Atmospheric pollutant outflow from southern Asia: a review / M.G. Lawrence, J. J. Lelieveld // Atmos. Chern. Phys. — 2010. — Vol. 10.-P. 11017-11096. -doi:10.5194/acp-10-11017-2010.

113. Randel, W.J. Asian monsoon transport of pollution to the stratosphere / W.J. Randel, M. Park, L. Emmons et al. // Science. - 2010. - Vol. 328. -P. 611-613.- doi:10.1126/science.ll82274.

114. Ricaud, P. Impact of the Asian monsoon anticyclone on the variability of mid-to-upper tropospheric methane above the Mediterranean Basin / P. Ricaud, B. Sic, L.E1. Amraoui et al. // Atmos. Chem. Phys. — 2014. — Vol. 14.-P. 11427-11446.-doi:10.5194/acp-14-11427-2014.

115. Christensen, T. R. Response of methane emission from arctic tundra to climatic change: Results from a model simulation / T. R. Christensen, P. Cox // Tellus. - 1995. - Vol. 47B. - P. 301-310.

116. Christensen, T. R. Factors controlling large scale variations in methane emissions from wetlands / T. R. Christensen, A. Ekberg, L. Strom et al. // Geophys. Res. Lett. - 2003.- Vol. 30(7).- 1414. -doi: 10.1029/2002GL016848.

117. Мохов, И.И. Модельная диагностика эмиссии метана болотными экосистемами во второй половине XX века с использованием данных ре-анализа / И.И. Мохов, А.В. Елисеев, С.Н. Денисов // Докл. РАН.— 2007,- Т. 417(2).- С. 258-262.

118. Денисов, С.Н. Оценка изменений эмиссии метана болотными экосистемами Северной Евразии в XXI веке с использованием результатов расчетов с региональной моделью климата / С.Н. Денисов, А.В. Елисеев, И.И. Мохов // Метеорология и гидрология. — 2010.— № 2. — С. 55-62.

119. Денисов, С.Н. Чувствительность эмиссии метана болотными системами Западной Сибири к изменениям климата: мультимодельные оценки / С.Н. Денисов, М.М. Аржанов, А.В. Елисеев и др. // Оптика атмосферы и океана. — 2011. - Т. 24(4). - С. 319-322.

120. Wania, R. Present state of global wetland extent and wetland methane modelling: methodology of a model inter-comparison project (WETCHIMP) / R. Wania, J. R. Melton, E. L. Hodson et al. // Geosci. Model Dev.- 2013,- Vol. 6.- P. 617-641.- doi:10.5194/gmd-6-617-2013.

121. Kanamitsu, M. NCEP-DOE AMIP-II Reanalysis (R-2) / M. Kanamitsu, W. Ebisuzaki, J. Woollen et al. // Bidl. Amer. Meteor. Soc. — 2002.— Vol. 83,- P. 1631-1643,- doi:10.1175/BAMS-83-ll-1631.

122. Collins, W. J. Development and evaluation of an Earth-System model - HadGEM2 / W. J. Collins, N. Bellouin, M. Doutriaux-Boucher et al. // Geosci. Model Dev.- 2011,- Vol. 4,- P. 1051-1075,-doi:10.5194/gmd-4-1051-2011.

123. Moss, R. H. The next generation of scenarios for climate change research and assessment / R. H. Moss, J. A. Edmonds, K. A. Hibbard et al. // Nature. - 2010. - Vol. 463. - P. 747-756. - doi:10.1038/nature08823.

124. Mitchell, T.D. An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high-resolution grids / T.D. Mitchell, P.D. Jones // Int. J. Climatol. — 2005,- Vol. 25,- P. 693-712.-doi:10.1002/joc.ll81.

125. Lehner, B. Development and validation of a global database of lakes,

reservoirs and wetlands / B. Lehner, P. Doll // J. Hydrology. — 2004.— Vol. 29C. — P. 1-22. — doi:10.1016/j.jhydrol.2004.03.028.

126. Glagolev, M. Regional methane emission from West Siberia mire landscapes / M. Glagolev, I. Kleptsova, I. Filippov et al. // Environ. Res. Lett. - 2011. - Vol. 6. - 045214. - doi:10.1088/1748-9326/6/4/045214.

127. Kim, H.-S. Evaluation of methane emissions from West Siberian wetlands based on inverse modeling / H.-S. Kim, S. Maksyutov, M.V. Glagolev et al. // Environ. Res. Lett.- 2011.- Vol. 6,- 035201. -doi: 10.1088/1748-9326/6/3/035201.

128. Franeey, R. J. High precision long-term monitoring of radiatively active and related trace gases at surface sites and from aircraft in the Southern Hemisphere atmosphere / R. J. Franeey, L. P. Steele, R. L. Langenfelds et al. // J. Atmos. Sci. - 1999. - Vol. 56. - P. 279-285.

129. Simpson, I. J. Long-term decline of global atmospheric ethane concentrations and implications for methane / I. J. Simpson, M. P. S. Andersen, S. Meinardi et al. // Nature.- 2012.- Vol. 488,-P. 490-494. - doi:10.1038/naturell342.

130. Kobayashi, H. Development and evaluation of the interferometric monitor for greenhouse gases: a high-throughput Fourier-transform infrared radiometer for nadir Earth observation / H. Kobayashi, A. Shimota, K. Kondo et al. // App. Optics. - 1999. - Vol. 38(33). - P. 6801-6807.

131. Dergamaschi, P. Satellite chartography of atmospheric methane from SCIAMACHY on board ENVISAT: 2. Evaluation based on inverse model simulations / P. Bergainaschi, S. Houweling, A. Segerset al. // J. Geophys. Res. - 2007. - Vol. 112. - D02304. - doi:10.1029/2006JD007268.

132. Meirink, J.F. Four-dimensional variational data assimilation for inverse modeling of atmospheric methane emissions: Analysis of SCIAMACHY observations / J.F. Meirink, P. Bergainaschi, C. Frankenberg et al. // J. Geophys. Res.- 2008.- Vol. 113.-

D17301. - doi: 10.1029/2007JD009740.

133. Bergarnaschi, P. Inverse modeling of global and regional CH4 emissions using SCIAMACHY satellite retrievals / P. Bergarnaschi, C. Frankenberg, J.F. Meirink et al. // J. Geophys. Res. - 2009. - Vol. 114.- D22301. -doi:10.1029/2009,JD012287.

134. Bergarnaschi, P. Atmospheric CH4 in the first decade of the 21st century: Inverse modeling analysis using SCIAMACHY satellite retrievals and NOAA surface measurements / P. Bergarnaschi, S. Houweling, A. Segers et al. // J. Geophys. Res. Atmos. - 2013. - Vol. 118.- P. 7350-7369.-doi: 10.1002/jgrd.50480.

135. Cressot, C. On the consistency between global and regional methane emissions inferred from SCIAMACHY, TANSO-FTS, IASI and surface measurements / C. Cressot, F. Chevallier, P. Bousquet et al. // Atmos. Chern. Phys. — 2014. — Vol. 14.- P. 577-592. - doi: 10.5194/acp-14-577-2014.

136. Laprise, R. Regional climate modelling / R. Laprise //J. Comput.Phys. — 2008. - Vol. 227. - P. 3641-3666. - doi:10.1016/j.jcp.2006.10.024.

137. Rummukainen, M. State-of-the-art with regional climate models / M. Rummukainen // WIREs Clim. Change. — 2010.— no. 1.— P. 82-96. - doi:10.1002/wec.008.

138. Giorgi, F. Approaches to the simulation of regional climate change: a review / F. Giorgi, L.O. Mearns // Rev. Geophys. — 1991.— Vol. 29.— P. 191-216.

139. Крупчатииков, B.H. Математическое моделирование регионального климата Сибири / B.H. Крупчатников, А.А. Фоменко // Оптика атмосферы и океана. - 1999. - Т. 12(6). - С. 488-493.

140. Кузин, В.И. Совместная модель «атмосфера — биосфера — почва — океан» для изучения климата Сибири / В.И. Кузин, В.Н. Крупчатников, А.А. Фоменко и др. // Оптика атмосферы и океана.— 2001. —

Т. 14(6-7). — С. 476-484.

141. Школьник, И.М. Возможные изменения климата на европейской части России и сопредельных территориях к концу XXI века: расчет с региональной моделью ГГО / И.М. Школьник, В.П. Мелешко, В.М. Катцов // Метеорология и гидрология. — 2006. — № 3. — С. 5-16.

142. Школьник, И.М. Региональная климатическая модель ГГО для территории Сибири / И.М. Школьник, В.П. Мелешко, В.М. Катцов // Метеорология и гидрология. — 2007. — № 6. — С. 5-18.

143. Кричак, С.О. Региональное моделирование современного климата европейской территории России с помощью модели RegCM3 / С.О. Кричак // Метеорология и гидрология. — 2008. — № 1.— С. 31-41.

144. Dickinson, R.E. A regional climate model for the western United States / R.E. Dickinson, R.M. Errico, F. Giorgi et al. // Clim. Change. — 1989.— Vol. 15.-P. 383-422.

145. Giorgi, F. The climatological skill of a regional model over complex terrain / F. Giorgi, G.T. Bates // Mon. Weather Rev.- 1989,- Vol. 117.- P. 2325-2347.

146. Grell, G. A description of the fifth generation Penn State/NCAR Mesoscale Model (MM5): Technical report / G. Grell, J. Dudhia, D. Stauffer // NCAR Tech. Note. - 1994. - TN-398+STR.

147. Elguindi, N. Regional Climatic Model RegCM user manual version 4.1 / N. Elguindi, X. Bi, F. Giorgi et al. // ITCP, Trieste, Italy.— 2011.— http://eforge.escience-lab.org/gf / download / docmanfileversion/21/544/ReferenceMan4.1 .pdf.

148. Oleson, K. W. Improvements to the Community Land Model and their impact on the hydrological cycle / K.W. Oleson, G.-Y. Niu, Z.-L. Yang et al. // J. Geophys. Res.- 2008,- Vol. 113,- G01021. -doi:10.1029/2007JG000563.

149. Holtslag, A.A.M. A high resolution air mass transformation model for

short-range weather forecasting / A.A.M. Holtslag, E.I.F. de Bruijn, H.-L. Pan // Mon. Wea. Rev. - 1990. - Vol. 118,- P. 1561-1575.

150. Grell, G. Prognostic evaluation of assumptions used by cumulus parameterizations / G. Grell // Mon. Wea. Rev.— 1993.— Vol. 121. — P. 764-787.

151. Dee, D.P. The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system / D.P. Dee, S.M. Uppala, A.J. Simmons et al. // Q. J. R. Meteorol. Soc.~ 2011,- Vol. 137.- P. 553-597,-doi:10.1002/qj.828.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.