На рисунках, иллюстрирующих спектральные зависимости величины 1-₀, видно, что полосы молекулярного поглощения атмосферных газов явно выражены, но имеют различную интенсивность в разных облачных слоях. Полоса поглощения радиации атмосферными аэрозолями выявляется по результатам обработки данных самолетных экспериментов 1, 2 и 4 на длине волны 0,42мкм. Эту полосу поглощения можно идентифицировать как поглощение радиации атмосферными аэрозолями, происходящими из пустынь Кара-Кум и Сахара, из которых происходили выносы песка в результате пыльных бурь незадолго до проведения радиационных измерений, и содержащими “гематит” (см. раздел 3.3, рис. 3.14 и работы [24,25]).

Слабые полосы аэрозольного поглощения на длинах волн около 0,5мкм и 0,8мкм проявляются на кривых полученных из данных самолетных экспериментов 3 и 4, выполнявшихся над поверхностью моря, где повышено содержание морской соли в составе атмосферных аэрозолей, что, как показано в работе [25], может быть приписано содержанию NaCl в составе аэрозолей

В арктических районах атмосфера более чистая и. рассеяние, почти консервативное в большом участке длин волн (₀ = 1 в эксперименте 11, рис. 7.2 г). Результаты восстановления спектральных значений величины 1-₀ из данных самолетных экспериментов 3 и 6, наземных измерений и участка спутникового изображения на рис.7.11.а‑1 демонстрируют монотонное увеличение поглощения с длиной волны, характерное для поглощения солнечной радиации продуктами сгорания органического топлива [26]. Спектральная зависимость коэффициента поглощения (альбедо однократного рассеяния), полученная из результатов обработки самолетных экспериментов 1, 2 и 5 и большей части пикселей спутниковых изображений демонстрирует нейтральный ход, типичный для сажевого и пылевого аэрозоля. Из рассмотрения объемного коэффициента поглощения k отдельных слоев в облаке (рис. 7.4) можно отметить сильную вертикальную неоднородность облака. На кривых спектральных зависимостей объемного коэффициента поглощения k верхних частей облачных слоев в экспериментах 6 и 7, кроме полос поглощения кислорода и водяного пара (0,68, 0,72, 0,76мкм и др.) проявляется полоса озона Шаппюи (0,65мкм), в то время как на кривых для нижних частей облаков эта полоса не заметна. Это обстоятельство объясняется более высоким содержанием озона на более высоких уровнях в тропосфере.

Несмотря на значительные погрешности восстановления величин _0,i и особенно _i  полученный результат дал вполне реальные значения и спектральные зависимости искомых величин, а также их вертикальный профиль. Уменьшению погрешности способствует использование спектральных зависимостей измеренных потоков, так как результаты, полученные для соседних длин волн не должны сильно различаться и сглаживание, проводимое по спектру, дает усредненные значения оптических параметров слоистого облака. На изображениях, полученных из обработки спутниковых данных, выделяются несколько участков (содержащих до нескольких десятков пикселей), где 1-₀ достигают величины 0,05. Можно заключить, что такие величины являются следствием увеличенной погрешности на краю изображения. В других рассмотренных здесь изображениях, пиксели с повышенным поглощением находятся над промышленными районами и могут указывать на присутствие в облаках сажевого аэрозоля или других, сильно поглощающих радиацию, аэрозолей. Только отдельные пиксели изображений указывают на консервативное рассеяние.

Оптическая толщина ₀ и объемный коэффициент рассеяния.

Величина объемного коэффициента рассеяния сильно различается для разных экспериментов. Спектральные зависимости объемного коэффициента рассеяния на рис. 7.4 показывают заметную неоднородность слоистого облака по вертикали, причем в разных слоях облака различны как величина объемного коэффициента рассеяния, так и его спектральная зависимость. Это обстоятельство является отражением неоднородности микрофизической структуры слоистообразного облака. Объемный коэффициент рассеяния, определенный для облака в целом по измерениям потоков на границах облачных слоев, совпадает в пределах погрешностей со значениями, полученными для отдельных слоев и усредненными по всей толщине облака. Коэффициент рассеяния максимален в средних слоях облака и сдвинут к его верхней границе. Полученный вертикальный профиль коэффициента рассеяния подобен результатам самолетных наблюдений [27], проведенных в слоисто-кучевой облачности, образовавшейся над океаном в южном полушарии и результатам Арктического облачного эксперимента FIRE [28]. Так как слоистообразные облака сильно разнятся по своим свойствам, то полученные нами результаты можно полагать совпадающими с данными прямых измерений. Такие же значения коэффициента рассеяния приводятся в справочнике [29] для слоистообразной облачности.

Из рисунка 7.10 (б) видно, что для большинства пикселей спутниковых изображений оптическая толщина находится в пределах 10 – 25, но на отдельных участках, включающих несколько пикселей, величина оптической толщины составляет 70 – 80 и даже более 100. Пространственные изменения оптической толщины весьма монотонны, что является косвенным подтверждением достаточно малых погрешностей, как измерений, так и примененного метода их обработки.

Представленные результаты определения альбедо однократного рассеяния и оптической толщины облаков из самолетных, наземных и спутниковых измерений интенсивности отраженной солнечной радиации показывают, что асимптотические формулы оказались вполне подходящими для восстановления оптических параметров облачности. Использованный метод дает значительное преимущество перед применяемыми ранее подходами к решению рассмотренной задачи [30-33], потому что определяет сразу два параметра: альбедо однократного рассеяния и оптическую толщину для каждой длины волны для каждого пикселя независимо и без привлечения дополнительных ограничивающих допущений.

Приближенный учет влияния неровности верхней границы облачности весьма эффективен при решении обратной задачи. Оказалось, что введенный параметр затенения учитывает также влияние вышележащих атмосферных слоев и погрешности аппроксимации индикатрисы рассеяния формулой Хеньи-Гринстейна. Представляется перспективным исследовать временные и пространственные закономерности вариаций оптических параметров облачности, анализируя результаты, полученные после глобальной обработки спутниковых данных предложенным методом.

Следует отметить, что более точное представление индикатрисы рассеяния может изменить численные значения результата. Поэтому необходимо в будущем развивать методы для определения индикатрисы рассеяния в облаке или хотя бы параметра асимметрии индикатрисы, чтобы подставлять в формулы его реальную величину, а не модельное значение.