ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2011, № 6, с. 21-33
МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ^^^^ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ МИКРОФИЗИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ СТРАТОСФЕРНОГО АЭРОЗОЛЯ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СПУТНИКОВОГО И НАЗЕМНОГО МНОГОЧАСТОТНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ © 2011 г. С. А. Лысенко, М. М. Кугейко*
Белорусский государственный университет, Минск *E-mail: Kugeiko@bsu.by Поступила в редакцию 25.10.2010 г.
Разработана методика восстановления микрофизических параметров поствулканического стратосферного аэрозоля из результатов совместных измерений коэффициента аэрозольного обратного рассеяния лидарными системами на основе Nd:YAG-лазера и коэффициента аэрозольного ослабления спутниковой аппаратурой SAGE-III. Для каждого из рассматриваемых микрофизических параметров (концентрация, площадь поверхности, объем, эффективный размер частиц мелко- и крупнодисперсной фракций аэрозоля) определен наиболее информативный набор оптических характеристик. Получены полиномиальные множественные регрессии между оптическими и микрофизическими характеристиками аэрозоля, позволяющие определять его микрофизические характеристики в широких пределах без решения некорректных обратных задач. Проведено сравнение полученных результатов с независимыми экспериментальными данными. Оценены погрешности восстановления микрофизических параметров аэрозоля для различных ситуаций в стратосфере. Рассмотрено влияние формы частиц пылевой фракции на результаты восстановления микрофизических параметров аэрозоля.
Ключевые слова: стратосферный аэрозоль, оптические характеристики, микрофизические параметры, множественные полиномиальные регрессии
ВВЕДЕНИЕ
Стратосферный аэрозоль (СА) оказывает значимое влияние на ряд процессов, определяющих свойства облачности, химический состав и радиационный баланс атмосферы (McCormick et al., 1995; Russell et al., 1996). Влияние СА существенно возрастает в период крупных вулканических извержений, обусловливая также условия видимости в атмосфере и ее общую циркуляцию. Результаты многолетних наблюдений убеждают в том, что стратосферный слой более 50% времени находится под воздействием вулканических извержений. Время релаксации слоя к начальному уровню составляет 0.8—1.5 года (Креков, Звенигородский, 1990). Количественные характеристики аэрозольного воздействия определяются большим числом микрофизических параметров (МФП) аэрозоля: концентрация и распределение частиц по размерам, их форма, структура и спектр комплексного показателя преломления (КПП) вещества частиц. При этом показатель преломления и другие характеристики аэрозоля зависят от температуры и газового состава атмосферы (например, парциального давления водяного пара) (Steele, Hamill, 1981).
Создание региональных и глобальной системы мониторинга оптических и микрофизических свойств атмосферного аэрозоля составляет важную часть международных экологических про-
грамм. В настоящее время для контроля параметров аэрозоля созданы региональные лидарные сети в Европе (EARLINET) (Balis et al., 2004), Юго-восточной Азии (AD-Net) (Murayama et al., 2001), на пространстве СНГ (CIS-LiNEt) (Чайковский и др., 2005). В 2006—2007 гг. под эгидой Всемирной метеорологической организации начался процесс формирования глобальной лидарной сети GALION (Müller et al., 2008). Данные, получаемые в этих сетях, позволяют качественно исследовать динамику поствулканических изменений аэрозольной атмосферы, локальные процессы, протекающие в дисперсной смеси, и глобальный перенос аэрозоля. Количественная же интерпретация данных лидар-ного зондирования ограничена неоднозначностью связи между коэффициентам аэрозольного ослабления (КАО) и коэффициентом аэрозольного обратного рассеяния (КАОР), а также методическими аспектами решения обратных задач (Зуев, Наац, 1990).
Наряду с лидарными сетями в последние два-три десятилетия активно развивается космическая система наблюдений за составом атмосферы (SAGE III ATBD Team, 2002; Поберовский и др., 1999; Russell et al., 1994; Taylor et al., 1994). Спутниковые методы измерений интенсивно используются для изучения характеристик газового состава атмосферы и пространственно-временных трендов содержания аэрозоля. Одним из наиболее широко используемых методов пассивного
дистанционного зондирования из космоса является затменный метод, основанный на измерении пропускания атмосферой солнечного излучения на касательных трассах при восходе и заходе солнца. Важными достоинствами метода являются высокое пространственное разрешение (~0.5 км) и отсутствие необходимости абсолютной калибровки прибора для измерения функции пропускания. Проведенный с применением этого метода ряд спутниковых экспериментов с аппаратурой SAGE-III (SAGE III ATBD Team, 2002) позволил получить обширную информацию о высотных профилях КАО в видимой и ближней ИК-областях спектра (длины волн 385, 450, 520, 600, 675, 755, 870, 1020 и 1545 нм).
Измеряемые спектрально-высотные профили оптических характеристик (ОХ) аэрозоля (КАО и КАОР) используются для восстановления высотного распределения его МФП. Как правило, задача о восстановлении МФП, и в первую очередь функции распределения по размерам (ФРР) частиц аэрозоля, сводится к обращению известных интегральных уравнений первого рода (Зуев, На-ац, 1990). Формально ФРР может определяться из спектрального поведения любой ОХ аэрозоля. Однако в общем случае КПП и границы спектра размеров частиц аэрозоля могут быть неизвестны. При этих условиях обращение отмеченных интегральных уравнений является некорректно поставленной задачей. Построение приближенных решений некорректных обратных задач, устойчивых к малым изменениям исходных данных, требует использования специальных математических методов. Среди существующих подходов к оценке параметров аэрозолей наиболее простыми являются прямые методы (Wang et al., 1989; Bauman, Russel, 2003; Jumelet et al., 2008), основанные на использовании существенного объема априорной информации о аналитическом виде ФРР частиц аэрозоля (например, одно- или двухмодальное ло-гнормальное распределение (Креков, Звенигородский, 1990)) и величине их КПП. Численный алгоритм определения искомых параметров ФРР b основан, как правило, на минимизации квадратичной формы
F{Ьъ Ь2, .., Ьк) =
n
Y [Ф(Х) - Ф»Х bf b2' .'•' bk)]2
(1)
где ф(х() и фт (х, Ьь Ь2,..., Ьк) — измеренная и рассчитанная при конкретных значениях параметров ФРР частиц аэрозоля оптическая характеристика.
Следует отметить, что аналитические ФРР, как правило, не линейно зависят от искомых параметров и, вследствие этого, минимизируемый функционал (1) может иметь в некоторой ограни-
ченной области решений не один экстремум, что приводит к неоднозначности решения.
Количество требуемой априорной информации существенно уменьшается при использовании регуляризирующих алгоритмов (Зуев, Наац, 1990; Белан и др., 1992; Bockmann, 2005). Однако данные алгоритмы требуют подбора коэффициента регуляризации, от которого существенно зависит точность восстановления искомых МФП. Кроме того, методы регуляризации быстро теряют свою устойчивость с увеличением погрешностей измерения оптических характеристик аэрозоля.
В связи с возникающими трудностями количественной интерпретации данных оптического зондирования широко используются статистические методы решения некорректных обратных задач (Brock et al., 1993; Gobbi, 1998; Wandinger et al., 1995; Grainger et al., 1995; Thomason et al., 1997). Так, в NASA разработана оперативная методика интерпретации измерений КАО аппаратурой SAGE-III (Thomason, Peter, 2006), использующая простые регрессионные соотношения между интегральным объемом V, интегральной площадью поверхности S частиц и КАО на длинах волн 525 и 1020 нм (Thomason et al., 1997). В работе (Grainger et al., 1995) на основании анализа многочисленных измерений ФРР с помощью аэростатных оптических датчиков установлена связь между S, V и КАО в ИК-области спектра, позволяющая восстанавливать высотные профили указанных параметров СА из ИК-измерений КАО с помощью приборов HALOE и ISAMS (Russell et al., 1994; Taylor et al., 1994).
В работе (Виролайнер и др., 2006) на основе экспериментальных данных смоделирован статистический ансамбль МФП фонового СА и, с использованием метода линейной регрессии, проанализированы погрешности их определения из измерений КАО приборами ISAMS, SAGE-III и HALLOE. Показано, что даже при одновременном использовании данных всех указанных спутниковых приборов возможно определение только S и V. Что касается возможности определения других МФП (модальный размер и полуширина ФРР частиц СА и процентное содержание H2SO4 в их составе), то использование как отдельных, так и совместных схем измерений КАО различными приборами не приводит к значительному повышению точности восстановления по сравнению с их априорной неопределенностью. Это привело авторов работы (Виролайнер и др., 2006) к выводу, что методики решения рассматриваемой обратной задачи, основанные на параметризации ФРР и минимизации функционала (1), не могут быть эффективными.
В настоящей работе решается задача интерпретации данных совместных измерений КАО
спутниковой аппаратурой SAGE-III и КАОР ли-дарными системами, использующими в качестве источника излучения NdiYAG-лазер. Лидар на основе NdiYAG-лазера с генератором третьей гармоники — относительно простая и недорогая система, позволяющая измерять профили сигналов обратного рассеяния на длинах волн 355, 532 и 1064 нм. Для перехода от измеряемых сигналов к профилям КАОР удобно использовать одновременные спутниковые измерения КАО аппаратурой SAGE-III на длинах волн 385, 520 и 1020 нм. Кроме того, дополнительные к лидарным измерениям КАОР спутниковые измерения КАО на динах волн в видимой и ближней ИК-областях спектра позволяют повысить точность восстановления параметров ФРР как основной (серно-кис-лотной), так и пылевой фракций поствулканического СА по сравнению с интерпретацией спектральных измерений только КАО или КАОР, а также расширяют набор определяемых МФП (помимо S и V).
ВОССТАНОВЛЕНИЕ ОПТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК АЭРОЗОЛЯ
Интерпретация данных лидара основывается на обр
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.