Здесь приведены примеры результатов измерений и расчетов по описанной в разделе 3.2 методике для случаев безоблачной и облачной атмосферы.
Рисунок 3.6. Вертикальный профиль спектральных зависимостей полусферических потоков солнечной радиации по результатам зондировки 16.10.1983. Поверхность – песок, зенитный угол Солнца 51°
Характерные профили нисходящих и восходящих потоков приведены на рис.3.6 – 3.8 и в таблицах 1.1–1.3 Приложения 1. На рисунках показаны вертикальные профили нисходящих – верхняя группа кривых и восходящих – нижняя группа спектральных потоков солнечного излучения (по 6 кривых от 500 мбар до 1000 мбар через 100 мбар соответственно от верхней кривой из группы до нижней). Эти результаты получены в результате обработки данных зондировки атмосферы над подстилающими поверхностями трех типов: песком, снегом и водой. Отметим, что погрешность результатов измерений на границах рабочего диапазона прибора, где чувствительность ФЭУ мала, оказывается слишком высокой.
Рисунок 3.7. Вертикальный профиль спектральных зависимостей полусферических потоков солнечной радиации по результатам зондировки 29.04.1985. Поверхность – снег, зенитный угол Солнца 48°
Анализ результатов измерений потоков солнечной радиации показал, что во всех случаях наблюдается уменьшение и нисходящего, и восходящего потоков при росте давления. Для нисходящего потока такой характер зависимости очевиден: уменьшение потока вследствие ослабления солнечной радиации в атмосфере. Для восходящего потока он указывает на преобладание в данном спектральном диапазоне процессов рассеяния солнечной радиации над процессами поглощения, а именно ослабление восходящей радиации происходит в меньшей степени, чем ее усиление за счет рассеяния назад нисходящего излучения.
Рисунок 3.8. Вертикальный профиль спектральных зависимостей полусферических потоков солнечной радиации по результатам зондировки 16.05.1984. Поверхность–вода, зенитный угол Солнца 43°
Как отмечалось в предыдущем разделе, не все точки профилей спектров, полученных в результате вторичной обработки потоков, являются независимыми, следовательно, информативными. В качестве иллюстрации этого приведем рис.3.9, на котором изображены те же потоки, что и на рис.3.6, но без неинформативных точек. Реальное количество информативных точек для различных зондировок колеблется достаточно сильно, что очевидно связано с не идеальностью погодных условий и работы измерительной аппаратуры. Отметим также, что в некоторых спектральных интервалах информативных данных оказалось столь мало, что было принято решение исключать такие интервалы из дальнейшей обработки (эти “разрывы” в спектрах видны на рисунках). Зондировка, изображенная на рис.3.9 в смысле наличия информативных данных является достаточно “хорошей”. Как пример “плохой” зондировки приведем рис.3.10, аналогичный рис.3.8, но с исключением неинформативных точек.
Важнейшей для дальнейшего анализа характеристикой полученных значений потоков является погрешность измерений, которая достаточно сильно изменяется для различных случаев зондировки. На рис.3.11 приведено предельное минимальное относительное СКО нисходящих и восходящих потоков, полученное по всей совокупности зондировок. Из сравнения этого СКО с исходным значением (табл.3.1) хорошо видно, что проведенная статистическая обработка результатов измерений действительно, как и планировалось, позволила существенно снизить погрешность результатов
Рисунок 3.9. Информативные точки в спектрах потоков от 16.10.1983. Полный аналог рис.3.6, но неинформативные точки спектров не изображены
Характерные примеры профилей спектральных альбедо системы “атмосфера – поверхность” при измерениях над поверхностями трех типов приведены на рис.3.12. На рисунке представлены результаты для измерений над песчаной поверхностью (зондировка 16.10.1983) – сплошные линии; над снежной поверхностью (зондировка 29.04.1985) – верхняя группа пунктирных линий; и над водной поверхностью (зондировка 16.05.1984) – нижняя группа пунктирных линий. Все значения альбедо увеличиваются с уменьшением давления, причем, чем темнее поверхность, тем сильнее это увеличение, что еще раз подтверждает сделанный выше вывод о преобладании процесса рассеяния над поглощением солнечной радиации во всем рассматриваемом диапазоне длин волн. Исключение составляют данные измерений в полосах поглощения БИК области спектра над песчаной поверхностью.
Рисунок 3.10. Информативные точки в спектрах потоков от 16.05.1984. Полный аналог рис.3.8, но неинформативные точки спектров не изображены СКО, %
Рисунок 3.11. Минимальное по всей совокупности зондировок СКО потоков. Верхняя кривая – восходящие потоки, нижняя – нисходящие A
Рисунок 3.12. Вертикальные профили спектральных альбедо системы “атмосфера – подстилающая поверхность”
На рисунке хорошо заметно, особенно на примере воды, спектральное искажение альбедо в полосах молекулярного поглощения по мере увеличения слоя воздуха между прибором и подстилающей поверхностью , , . На рис. 3.12 также видно, что величины альбедо снега, полученные в ходе эксперимента над Ладожским озером в весенний период (конец марта – апрель), сравнительно невелики по сравнению с результатами других измерений , что объясняется весьма сильным разрушением снежного покрова на льду Ладожского озера. Проведение более ранних измерений было осложнено из-за слишком низкого стояния Солнца. СКО альбедо вычислялось в линейном приближении по ковариационной матрице пары соответствующих потоков. Методика расчета будет описана в главе 4. Среднюю точность вычисления значений альбедо можно оценить в 5%.
Результаты самолетных наблюдений в условиях сплошной облачности
Эксперименты в облачной атмосфере выполнялись в рамках научных программ КЭНЭКС, ГАРЭКС, ПГЭ ПИГАП, АТЭП. Результаты выполнения этих программ обобщены в монографиях , , , , и статьях , , , , . Измерения солнечной радиации выполнялись приборами К-2 и К-3 [1], причем практически каждому эксперименту в облачной атмосфере соответствовал эксперимент в безоблачной атмосфере в том же районе, на тех же высотах и близкий по времени проведения. Исследовалась только слоистая облачность большой протяженности. Проанализированы результаты экспериментов, проведенных в период с 1971 по 1985 гг. над однородной подстилающей поверхностью (поверхность моря, снежная поверхность, пустыня). Все эти обстоятельства способствовали исключению влияния таких факторов, как горизонтальная неоднородность облачности и подстилающей поверхности, разорванная облачность, выход радиации через боковые границы и др., т.е. анализ данных измерений проводился на основе однородных рядов наблюдений. Географическая широта районов проведения измерений от 15° (Восточная часть Атлантического океана у берегов Африки) до 75° (измерения над Карским морем).
Альбедо поверхности рассчитывалось по измеренным в экспериментах значениям отраженного и падающего потоков радиации на нижнем уровне полетов. Информация об экспериментах, данные которых будут использованы для интерпретации в главе 7 приведены в табл. 3.2. В таблице указаны косинус зенитного угла Солнца, географическая широта, тип и альбедо подстилающей поверхности, интегральная величина лучистого притока в облачной и безоблачной атмосфере. В таблице приведена также величина fs, характеризующая количество солнечной радиации, поглощенной в системе облачная атмосфера – подстилающая поверхность по сравнению с системой безоблачная атмосфера – подстилающая поверхность. Подробнее величину fs опишем в следующем разделе.
Таблица 3.2
Результаты самолетных радиационных наблюдений
Пример данных спектральных радиационных измерений, выполненных над Ладожским озером 20 апреля 1985 г. и обработанных согласно методике, описанной в главе 3, представлен на рис. 3.13 и в таблице 1.3 Приложения 1 (эксперимент 7 в табл. 3.2). Сравнение с результатами измерений в безоблачной атмосфере, выполненных 29.04.85 также над Ладожским озером, указывает на значительно более высокие значения поглощения солнечной радиации в облачной атмосфере. Отметим также, что значения потока, падающего на верхнюю границу облачного слоя по измерениям 20.04.85 превосходят значения потока измеренного 29.04.85 на той же высоте. Это может быть объяснено наличием аэрозольных слоев или визуально прозрачных перистых облаков в стратосфере и верхней тропосфере, которые ослабили падающую солнечную радиацию выше уровней измерений 29.04.85.
Рисунок 3.13. Результаты самолетных зондировки, выполненной в условиях сплошной слоистообразной облачности, эксперимент 7 согласно табл. 3.2
Лучистые притоки солнечного излучения в атмосфере
Теперь остановимся на оценке лучистых притоков, как конечной цели проведения экспериментов. Для того, чтобы обеспечить возможность сравнения полученных результатов значения притоков вычислялись как величины, нормированные на толщину слоя атмосферы по формуле (1.1.8).
Лучистый приток в коротковолновой части спектра – величина близкая к нулю, поэтому погрешность его определения из полученных значений потоков весьма велика. Если вычислять погрешность стандартным способом, то СКО притока будет сравнимо с его средним значением. Но приток – величина неотрицательная, следовательно, ограниченная, и, учитывая близость его к нулю, распределение его значений существенно отличается от нормального. Поэтому найденные стандартным способом среднее значение притока и его СКО некорректно отражают реалии его распределения как случайной величины. Снять это затруднение позволило применение специально разработанной процедуры эмпирического моделирования притока с вычислением среднего значения и СКО.
Для корректного определения среднего значения и СКО лучистых притоков рассмотрим сначала один высотный слой от Pi+1 до Pi. Используем генератор нормально распределенных случайных чисел, описанный в работе , с математическим ожиданием и дисперсией, равными соответствующим значениям, вычисленным для потока. Значения потоков Fi+1 , Fi, Fi+1 , Fi моделируем как случайные величины. По конкретным их реализациям рассчитаем среднее значение притока в слое по формулам (1.1.7) и (1.1.8) и его СКО, исключив из рассмотрения физически невозможные случаи отрицательных значений притока. Тогда, набрав достаточную статистику, мы получим оценку притока и его СКО. Переходя к моделированию притоков для всех слоев, потребуем выполнения физического свойства аддитивности притоков: при объединении слоев приток должен вычисляться как сумма притоков каждого слоя. Следовательно, для многих слоев следует отбрасывать ситуации, когда хотя бы в одном из них приток отрицателен. Следует также учесть, что полученные после вторичной обработки значения потоков коррелируют друг с другом, поэтому моделировать следует сразу все потоки как случайный нормально распределенный вектор с заданным средним и ковариационной матрицей, по методике, изложенной в работе .
При изучении результатов зондировок, проведенных в 70-80х годах, авторы работ , , отмечали, что получение значений лучистых притоков для слоев атмосферы в 100мбар с приемлемой точностью возможно лишь в случае совпадения целого ряда условий: наличия сильного аэрозольного поглощения, стабильности параметров атмосферы во время измерений, устойчивой работы аппаратуры, что на практике реализуется исключительно редко. Поэтому при анализе данных, выполненном в конце 90-х годов, предложено рассматривать усредненные притоки во всем высотном слое 1000 – 500 мбар, полученные как средние арифметические притоков по слоям (с соответствующим пересчетом их СКО). Для краткости будем именовать их просто “притоками”, в отличие от притоков по слоям.
Рисунок 3.14. Примеры характерных значений лучистых притоков в слое 1000‑500 мбар. а) над пустыней Кара‑Кум, зондировка 16.10.1983, зенитный угол Солнца 51°; б) над Ладожским озером, зондировка 29.04.1985, зенитный угол Солнца 48°, поверхность – снег. На каждом графике три кривые: среднее значение и границы интервала в 1 СКО
Характерные примеры значений лучистых притоков над пустыней Кара-Кум и Ладожским озером иллюстрирует рис. 3.14. Здесь же отражены результаты идентификации полос молекулярного поглощения (озона, кислорода и водяного пара) в спектрах притоков. По величине притоков, приведенные результаты полностью согласуются с полученными ранее значениями , .
Рисунок 3.15. Спектральные зависимости лучистых притоков. Идентификация полосы поглощения “гематита” в спектрах притоков. Над пустыней Кара‑Кум: 1 – зондировка 12.10.1983 при пыльной буре; 2 – 10.10.1983 при наличии пылевой дымки: 3 – 23.10.1984 при отсутствии дымки. Над Ладожским озером: 4 – 29.04.1985 (снег); 5 – 16.05.1984 (вода). В правом верхнем углу график мнимой части комплексного показателя преломления “гематита” по [49]
Следует отметить, что чем прозрачнее атмосфера, тем меньше приток и тем сложнее удовлетворить условиям его неотрицательности. Поэтому наличие большого числа неинформативных точек для зондировок над Ладогой является, к сожалению, стандартной ситуацией. В этом смысле наилучшей остается зондировка, результаты обработки которой приведены в работе . Отметим, что с указанными проблемами связано и некоторое искажение полос молекулярного поглощения в видимой области спектра для зондировок над Ладожским озером (рис. 3.14 б).
Неселективную часть (постоянный уровень) в спектрах притоков, очевидно, следует приписать аэрозольному поглощению, которое существенно различается в атмосфере над пустыней и над поверхностью Ладожского озера: аэрозольное поглощение над пустыней примерно на порядок больше. При этом в притоках над пустыней оказывается возможным проследить даже спектральные особенности аэрозольного поглощения. На рис. 3.15 приведены притоки над пустыней, полученные в условиях начинающейся пыльной бури (12.10.1983), при наличии пылевой дымки (10.10.1983) и в ее отсутствии (23.10.1984). На них хорошо заметна полоса селективного аэрозольного поглощения, которую можно приписать смеси оксидов железа, входящих в состав песка, которую условно назовем “гематитом”, причем значение притока в этой полосе существенно уменьшается при уменьшении притока от условий пыльной бури до отсутствия дымки. Для сравнения приведены характерные притоки над Ладожским озером (29.04.1985 над снегом и 16.05.1984 над водой), в которых указанная полоса отсутствует.
Говоря о “гематите”, необходимо отметить, что обычно под ним принято понимать конкретное вещество Fe2O3, для которого максимум поглощения находится в УФ области и не имеет выраженной селективности поглощения радиации, как следует из результатов работ , , . Однако авторы работы указывают на то, что полоса поглощения, приведенная на рис. 3.15, имеется и у других оксидов и гидратов оксидов железа. В состав песка, очевидно, входит не только Fe2O3, но и другие оксиды железа, поэтому договоримся всю эту смесь условно именовать “гематитом”, беря для определенности этот термин в кавычки. В такой терминологии мы будем следовать работе , где “гематит” понимается именно как сложная смесь оксидов и гидратов оксидов железа и откуда взяты данные о его комплексном показателе преломления. Анализ притоков на рис. 3.15 показывает, что полоса поглощения “гематита” достаточно узкая и имеет максимум в районе 420 нм.
Заметим, что для пустыни Кара-Кум характерно повышенное содержание в составе песка окислов железа (что отражено даже в ее названии – “черные пески”). Из рис. 3.15 следует, что можно уверенно идентифицировать полосу поглощения “гематита” в спектрах притоков над пустыней, несмотря на значительную погрешность определения лучистых притоков.
Переходя к анализу притоков по отдельным слоям, отметим, что среди всех, экспериментов, обработанных по методике, описанной в предыдущем разделе, удалось выделить только три случая зондировок, когда полученная точность лучистых притоков по слоям допускает их анализ на идентификацию атмосферных аэрозолей. Но, к сожалению, для этих зондировок у притоков по слоям в 100 мбар не обнаруживается каких-либо статистически значимых зависимостей от высоты в атмосфере: они примерно равны между собой и, соответственно, близки к среднему притоку в слое 1000–500 мбар, что иллюстрирует рис. 3.16.
Рисунок 3.16. Спектральные зависимости: лучистых притоков отдельно по слоям 100 мбар по результатам зондировки 16.10.1983 над пустыней Кара-Кум: – тонкие линии; среднего значения лучистого притока в слое 1000‑500 мбар с границами интервала в 1 СКО – жирные линии.
Помимо рассмотренных результатов, при обработке данных зондировок были получены и дополнительные результаты: калибровочные кривые D и коэффициенты зависимости потоков от давления и зенитного угла Солнца a1 ,…, a5, b1,…, b5, которые входят в выражения (3.2.5). Предполагалось использовать эти параметры для соответствующей коррекции потоков солнечной радиации в других схемах измерений (не зондировок). Однако анализ показал, что калибровочные кривые D и коэффициенты зависимости потоков от давления и зенитного угла Солнца имеют слишком большую погрешность. В частности, калибровочные кривые D оказались сильно зависящими от серий измерений (т.е. “привязанными” к лабораторным калибровкам), что делает невозможным их применение для данных других экспериментов. Проведенные оценки свидетельствуют, что СКО точек калибровочных кривых D составляет в среднем 2-3%, т.е. точность калибровки путем применения описанной в предыдущем параграфе методики действительно удалось значительно улучшить, однако, даже такая погрешность оказывается слишком большой, что, как будет отмечено в гл. 5, существенно затрудняет применение современных комплексных методик интерпретации результатов измерений. Литература:
-
|
