Особенности изменчивости параметра Ангстрема над Черным морем

Д. В. Калинская

Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

e-mail: moroz@poi.dvo.ru

Аннотация

Цель. Выявлены особенности изменчивости значений параметра Ангстрема, полученных на черноморских станциях Севастополь и _Section__7 сети AERONET с весны 2019 г. по весну 2024 г. по данным спутникового и наземного мониторинга, а также результатов моделирования динамики атмосферы.

Методы и результаты. Для сравнительного анализа и оценки значений параметра Ангстрема использовались: результаты измерений портативным фотометром SPM, фотометрами со станций международной сети аэрозольного мониторинга AERONET, радиометром VIIRS со спутника Suomi NPP, данные о концентрации взвешенных частиц PM2.5 и PM10, полученные посредством измерений детектором _Espada М_3, а также результаты моделирования динамики атмосферы (данные моделей HYSPLIT и SILAM). Сравнительный анализ позволил выявить даты, в которые на одной из двух указанных станций были зарегистрированы оптические характеристики, соответствующие пылевому аэрозолю, а на второй аэрозоль такого типа не был обнаружен. Это подтверждает различную аэрозольную загрузку в атмосфере над западной и центральной частями Черного моря и пространственную изменчивость основных оптических характеристик аэрозоля при регистрации пылевого переноса со стороны пустыни Сахара. Измерения концентрации частиц PM2.5 и PM10, проведенные в дни с фоновыми оптическими характеристиками атмосферного аэрозоля, позволили получить значения фоновых характеристик взвешенных частиц: PM2.5 = 7 мкг/м3, PM10 = 8 мкг/м3.

Выводы. Низкие значения параметра Ангстрема (ниже 0,8) сами по себе не являются показателем наличия в атмосфере такого аэрозоля, как пыль или дым. Однако в комплексе с высокими (превышающими фоновые более чем в 1,5 раза) значениями аэрозольной оптической толщины и концентрациями частиц PM2.5 и PM10, превышающими фоновые значения более чем в три раза, набор данных является доказательством присутствия в атмосфере аэрозоля этого типа. Отмечено, что такой аэрозоль может быть обнаружен по измерениям концентрации частиц PM 2.5 и PM10 только в том случае, когда он находится в приземном слое атмосферы, поэтому сделанные лишь на основании измерений счетных концентраций выводы о присутствии аэрозоля этого типа в атмосфере не являются достоверными..

Ключевые слова

SPM, AERONET, VIIRS, SILAM, обратные траектории, HYSPLIT, параметр Ангстрема, пылевой аэрозоль, аэрозоль, дым, спектральный коэффициент яркости моря, аэрозольная оптическая толщина, АОТ, Черное море, атмосферный аэрозоль, спутниковый мониторинг, наземный мониторинг, оптические характеристики

Благодарности

Работа выполнена в рамках темы государственного задания ФГБУН ФИЦ МГИ FNNN-2024-0012 «Анализ, диагноз и оперативный прогноз состояния гидрофизических и гидрохимических полей морских акваторий на основе математического моделирования с использованием данных дистанционных и контактных методов измерений». Автор выражает признательность С. М. Сакерину и Д. М. Кабанову за предоставление фотометра SPM и программное обеспечение к нему. Автор благодарит Тома Кушера (Tom Kucsera), Брента Холбена (Brent Holben), Джузеппе Зиборди (Giuseppe Zibordi) и группу Жене Фельдмана (Gene Feldman) из NASA за предоставление данных АОТ, расчеты данных ВТА, обработку результатов измерений, полученных на севастопольской станции AERONET, и за возможность использования качественных данных фотометрических измерений.

Для цитирования

Калинская Д. В. Особенности изменчивости параметра Ангстрема над Черным морем // Морской гидрофизический журнал. 2025. Т. 41, № 1. С. 101–118. EDN HGJNLZ.

Kalinskaya, D.V., 2025. Research of the Angstrom Parameter Variability over the Black Sea Region. Physical Oceanography, 32(1), pp. 133-149.

Список литературы

  1. Kalinskaya D. V., Varenik A. V. The research of the dust transport impact on the biogeochemical characteristics of the Black Sea surface layer // Proceeding of SPIE. SPIE, 2019. Vol. 11208 : 25th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. 1120845. EDN TUJSHK. https://doi.org/10.1117/12.2540432
  2. Korchemkina E. N., Kalinskaya D. V. Algorithm of additional correction of Level 2 remote sensing reflectance data using modelling of the optical properties of the Black Sea waters // Remote Sensing. 2022. Т. 14, iss. 4. 831. EDN ETNGND. https://doi.org/10.3390/rs14040831
  3. Биооптические характеристики морей, омывающих берега западной половины России, по данным спутниковых сканеров цвета 1998–2017 гг. / О. В. Копелевич [и др.]. Москва : ИО РАН, 2018. 140 с.
  4. Копелевич О. В., Шеберстов С. В., Вазюля С. В. Подводное световое поле в поверхностном слое Баренцева моря и спектральный коэффициент яркости водной толщи при различных океанологических условиях // Материалы 18-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва : ИКИ РАН, 2020. С. 216. EDN SEBHMT.
  5. Корчемкина Е. Н., Шибанов Е. Б., Ли М. Е. Усовершенствование методики атмосферной коррекции для дистанционных исследований прибрежных вод Черного моря // Исследование Земли из космоса. 2009. № 6. С. 24–30. EDN JVVGXQ.
  6. Копелевич О. В., Буренков В. И., Шеберстов С. В. Разработка и использование региональных алгоритмов для расчета биооптических характеристик морей России по данным спутниковых сканеров цвета // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2006. Т. 3, № 2. С. 99–105. EDN NDPPHL.
  7. Проявление особенностей оптических свойств атмосферного аэрозоля над Черным морем при интерпретации данных спутникового прибора SeaWiFS / В. С. Суетин [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2004. № 1. С. 69–79. EDN YXQYNV.
  8. Уточненная интерпретация данных наблюдений Черного моря спутниковым прибором SeaWiFS осенью 1998 года / В. С. Суетин [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2008. № 2. С. 68–79. EDN YORKCD.
  9. Суетин В. С., Королев С. Н., Кучерявый А. А. Использование спутниковых наблюдений для определения спектральных зависимостей оптических характеристик вод Черного моря // Морской гидрофизический журнал. 2014. № 3. С. 77–86. EDN TEWSCT.
  10. Минералогический состав пылевого аэрозоля в период пылевых бурь / М. И. Ходжахон [и др.] // Доклады Академии наук Республики Таджикистан. 2017. Т. 60, № 1–2. С. 64–67. EDN YUMUBH.
  11. Вареник А. В. Неорганический азот в атмосферных осадках города Севастополя: источники, изменчивость и влияние на поверхностный слой прибрежных районов Черного моря // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. 2017. Т. 28, № 6. С. 75–84. EDN ZXHLQR. https://doi.org/10.21513/0207-2564-2017-6-75-84
  12. Даценко Ю. С., Пуклаков В. В. Прогноз развития фитопланктона в проектируемом низконапорном водохранилище на р. Дон // Водные ресурсы. 2020. Т. 47, № 1. С. 57–67. EDN EJHZFN. https://doi.org/10.31857/S0321059620010046
  13. Калинская Д. В. Исследование особенностей оптических характеристик пылевого аэрозоля над Черным морем // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. Севастополь, 2012. Вып. 26, т. 2. С. 151–162. EDN VWSEGX.
  14. Костяной А. Г. Спутниковый мониторинг параметров климатической системы Земли. Часть 1 – Океан // Фундаментальная и прикладная климатология. 2017. Т. 2. С. 63–85. EDN ZELKBD. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2017-2-63-85
  15. Kok J. F., Renno N. O. Enhancement of the emission of mineral dust aerosols by electric forces // Geophysical Research Letters. 2006. Vol. 33, iss. 19. L19S10. https://doi.org/10.1029/2006GL026284
  16. Назаров Б. И., Маслов В. А., Абдулаев С. Ф. Оптические и микрофизические параметры аридного пылевого аэрозоля // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46, № 4. С. 505–511. EDN MTIZSH.
  17. Солнечные фотометры для измерений спектральной прозрачности атмосферы в стационарных и мобильных условиях / С. М. Сакерин [и др.] // Оптика атмосферы и океана. 2012. Т. 25, № 12. С. 1112–1117. EDN PKZHTN.
  18. Suomi NPP VIIRS sensor data record verification, validation, and long-term performance monitoring / C. Cao [et al.] // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2013. Vol. 118, iss. 20. P. 11664–11678. https://doi.org/10.1002/2013JD020418
  19. Validation of VIIRS AOD through a comparison with a Sun photometer and MODIS AODs over Wuhan / W. Wang [et al.] // Remote Sensing. 2017. Vol. 9, iss. 5. 403. https://doi.org/10.3390/rs9050403
  20. VIIRS Version 2 Deep Blue Aerosol Products / J. Lee [et al.] // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2024. Vol. 129, iss. 6. e2023JD040082. EDN OPGDOS. https://doi.org/10.1029/2023JD040082
  21. Розенберг Г. В. Оптические исследования атмосферного аэрозоля // Успехи физических наук. 1968. Т. 95, № 1. С. 159–208. https://doi.org/10.3367/UFNr.0095.196805l.0159
  22. Dubovik O., King M. D. A flexible inversion algorithm for retrieval of aerosol optical properties from Sun and sky radiance measurements // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2000. Vol. 105, iss. D16. P. 20673–20696. EDN AWHOLC. https://doi.org/10.1029/2000JD900282
  23. Variability of absorption and optical properties of key aerosol types observed in worldwide locations / O. Dubovik [et al.] // Journal of the Atmospheric Sciences. 2002. Vol. 59, iss. 3. P. 590–608. EDN WTPOZP. https://doi.org/10.1175/1520-0469(2002)059%3C0590:voaaop%3E2.0.co;2
  24. A dispersion modelling system SILAM and its evaluation against ETEX data / M. Sofiev [et al.] // Atmospheric Environment. 2006. Vol. 40, iss. 4. P. 674–685. EDN MYMAKL. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2005.09.069
  25. Evaluation of multidecadal high-resolution atmospheric chemistry-transport modelling for exposure assessments in the continental Nordic countries / L. M. Frohn [et al.] // Atmospheric Environment. 2022. Vol. 290. 119334. EDN PWQZFD. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2022.119334
  26. Pre-operational validation of air quality forecasting model SILAM for India / A. Tiwari [et al.] // Journal of Pollution Effects & Control. 2022. Vol. 10, iss. 4. 343. URL: https://helda.helsinki.fi/server/api/core/bitstreams/7af36183-b475-4f92-8d91-19b5251f7e09/content (data of access: 15.01.2025).
  27. Variability of aerosol concentrations of fractions PM10 and PM2.5 in the atmosphere surface layer at the reference monitoring station Boyarsky / A. L. Dementeva [et al.] // Proceeding of SPIE. SPIE, 2019. Vol. 12780 : 29th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. 127805X. https://doi.org/10.1117/12.2690736
  28. Migon C., Sandroni V. Phosphorus in rainwater: Partitioning inputs and impact on the surface coastal ocean // Limnology and Oceanography. 1999. Vol. 44, iss. 4. P. 1160–1165. https://doi.org/10.4319/lo.1999.44.4.1160
  29. Griffin D. W., Kellogg C. A. Dust storms and their impact on ocean and human health: dust in Earth's atmosphere // EcoHealth. 2004. Vol. 1, iss. 3. P. 284–295. EDN NXWJQH. https://doi.org/10.1007/s10393-004-0120-8
  30. Middleton N., Kang U. Sand and dust storms: Impact mitigation // Sustainability. 2017. Vol. 9, iss. 6. 1053. EDN YICTXM. https://doi.org/10.3390/su9061053
  31. Вареник А. В., Коновалов С. К. Вклад атмосферных осадков в поступление биогенных элементов в районе крымского побережья // Закономерности формирования и воздействия морских, атмосферных опасных явлений и катастроф на прибрежную зону РФ в условиях глобальных климатических и индустриальных вызовов («Опасные явления-III»). Ростов-на-Дону : ЮНЦ РАН, 2021. С. 253–256. EDN BJXXSP.
  32. Орехова Н. А. Режим биогенных элементов Черного моря // Морской гидрофизический журнал. 2021. Т. 37, № 6. С. 710–726. EDN EFDKRY. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2021-6-710-726
  33. Результаты измерений аэрозольной оптической толщи атмосферы в Черноморском регионе (2015–2016) / Д. В. Калинская [и др.] // Оптика атмосферы и океана. 2017. Т. 30, № 6. С. 489–496. https://doi.org/10.15372/AOO20170607. EDN YTZDJT.
  34. Калинская Д. В., Папкова А. С. Изменчивость коэффициента яркости в условиях пылевого переноса по данным спутника Sentinel-3 на примере Черного моря и Севастополя // Морской гидрофизический журнал. 2023. Т. 39, № 3. С. 399–415. EDN MJXKNT. https://doi.org/10.29039/0233-7584-2023-3-399-415

Скачать статью в PDF-формате

Мы используем Яндекс Метрику. Подробнее.