Моделирование переноса излучения в ближнем ИК-диапазоне и определение содержания метана в атмосфере с использованием различных спектроскопических баз данных

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проведено моделирование атмосферных солнечных спектров в полосах поглощения метана в ближнем ИК-диапазоне и сделано сравнение со спектрами, измеренными на наземном фурье-спектрометре с высоким спектральным разрешением в различных атмосферных условиях. Определено содержание метана в столбе атмосферы с использованием различных версий спектроскопических баз данных HITRAN (2008, 2012, 2016, 2020), GEISA (2015, 2020) и ATM (2016, 2020) и банка линий CH4 GOSAT2014. Для каждой спектроскопической базы было рассчитано усредненное по 1346 спектрам значение RMS (отклонение рассчитанных спектров от измеренных). Было обнаружено, что наименьшее значение RMS наблюдалось для результатов, полученных с линиями поглощения CH4 из ATM2020, ATM2016 и HITRAN2008. Были выявлены параметры линий поглощения СН4 в спектроскопических базах данных, которые вносят наибольшую погрешность в моделирование переноса излучения в атмосфере в спектральном диапазоне 6000–6100 см–1.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Т. Ю. Чеснокова

Институт оптики атмосферы им. В. Е. Зуева СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: ches@iao.ru
Россия, Томск

А. В. Ченцов

Институт оптики атмосферы им. В. Е. Зуева СО РАН

Email: ches@iao.ru
Россия, Томск

К. Г. Грибанов

Уральский федеральный университет

Email: ches@iao.ru
Россия, Екатеринбург

И. В. Задворных

Уральский федеральный университет

Email: ches@iao.ru
Россия, Екатеринбург

В. И. Захаров

Уральский федеральный университет; Институт математики и механики им. Н. Н.Красовского УрО РАН

Email: ches@iao.ru
Россия, Екатеринбург; Екатеринбург

Список литературы

  1. Masson-Delmotte V., Zhai P., Pirani A. et al. IPCC, 2021: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. doi: 10.1017/9781009157896
  2. Forster P., Ramaswamy V., Artaxo P. et al. 2007: Changes in Atmospheric Constituents and in Radiative Forcing. Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Chapter 2. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
  3. Prather M.J., Holmes C.D., Hsu J. // Geophys. Res. Lett. 2012. V. 39. P. L09803. doi: 10.1029/2012GL051440
  4. Holl G., Walker K.A., Conway S. et al. // Atmos Meas Tech. 2016. V. 9. P. 1961–1980. https://doi.org/10.5194/amt-9-1961-2016
  5. Василенко И.А., Садовников С.А., Романовский О.А. // Оптика атмосферы и океана. 2020. Т. 33. № 04. С. 298–301. doi: 10.15372/AOO20200408
  6. Chesnokova T.Yu., Chentsov A.V., Rokotyan N.V. et al. // J. Mol. Spectrosc. 2016. V. 327. P. 171–179. doi: 10.1016/j.jms.2016.07.001
  7. Chesnokova T.Yu., Makarova M.V., Chentsov A.V. et al. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2020. V. 254. 107187.
  8. Rothman L.S., Gordon, I.E., Barbe A. et al. // Ibid. 2009. V. 110. P. 533–572.
  9. Rothman L.S., Gordon I.E., Babikov Y. et al. // Ibid. 2013. V. 130. P. 4–50.
  10. Gordon I.E., Rothman L.S., Hill C. et al. // Ibid. 2017. V. 203. P. 3–69.
  11. Gordon I.E., Rothman, L.S., Hargreaves, R.J. et al. // Ibid. 2022. V. 277(10794). P. 1.
  12. Jacquinet-Husson N., Armante R., Scott N.A. et al. // J. Mol. Spectrosc. 2016. V. 327. P. 31.
  13. Delahaye T., Armante R., Scott N.A. et al. // J. Mol. Spectrosc. 2021. V. 380. P. 111510. https://doi.org/10.1016/j.jms.2021.111510
  14. Toon G.C. ATM compilations from Geoffrey Toon (JPL). http://mark4sun.jpl.nasa.gov/toon/linelist/linelist.htm
  15. Toon G.C., Blavier J.F., Sung K. et al. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 2016. V. 182. P. 324. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2016.05.021
  16. Nikitin A.V., Lyulin O.M., Mikhailenko S.N. et al. // Ibid. 2015. V. 154. P. 63. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2014.12.003
  17. Birk M., Wagner G., Loos J. et al. ESA SEOM–IAS – spectroscopic parameters database 2.3 μm region // Technical Report. Scientific Exploitation of Operational Missions – Improved Atmospheric Spectroscopy Databases; 2017. https://doi.org/105281/zenodo1009126
  18. Nikitin A., Rodina A., Thomas X. et al. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2020. V. 253. P. 107061. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2020.107061
  19. Predoi-Cross A., Brawley-Tremblay M., Brown L.R. et al. // J. Mol. Spectrosc. 2006. V. 236. № 2. P. 201. https://doi.org/10.1016/ j.jms.2006.01.013
  20. Devi V., Benner D.C., Sung K. et al. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 2016. V. 177. P. 152. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2015.12.009
  21. Mitsel A.A., Ptashnik I.V., Firsov K.M. et al. // Atmospheric and Oceanic Optics. 1995. V. 8. № 10. P. 847.
  22. Anderson G., Clough S., Kneizys F. et al. AFGL Atmospheric Constituent Profiles (0–120 km). Air Force Geophysics Laboratory. AFGL-TR-86-0110. Environmental Research Paper. Hanscom AFB: MA 01736. 1986. № 954. 25 p.
  23. Gribanov K., Jouzel J., Bastrikov V. et al. // Atmos. Chem. Phys. 2014. V. 14. P. 5943. https://doi.org/10.5194/acp-14-5943-2014
  24. Kalnay E., Kanamitsu M., Kistler R. et al. The NCEP/NCAR40-year reanalysis project // B. Am. Meteorol. Soc. 1996. V. 77. P. 437.
  25. http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/reanalysis/
  26. Palm M. Theoretical background SFIT4 / Sfit4 Error Analysis Workshop. 2013.
  27. Rinsland C.P., Jones N.B., Connor B.J. et al. // J. Geophysical Research. 1998. V. 103. P. 28197. https://doi.org/10.1029/98JD02515
  28. Armante R., Scott N., Crevoisier C. et al. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 2016. V. 327. P. 180.
  29. Rodgers C.D. Inverse Methods for Atmospheric Sounding: Theory and Practice / World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2000.
  30. https://airs.jpl.nasa.gov/
  31. https://giovanni.gsfc.nasa.gov/

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Различие в атмосферном пропускании, вычисленном с линиями поглощения СН4 из различных баз данных на вертикальной трассе через всю атмосферу для лета средних широт; ν – волновое число

Скачать (228KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Сравнение атмосферного солнечного спектра, измеренного на наземном фурье-спектрометре в Коуровке 16.06.2015 при зенитном угле Солнца SZA = 33.7°, с модельным спектром, вычисленным с линиями поглощения СН4 из HITRAN2008

Скачать (94KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Усредненное по 1346 спектрам различие измеренных атмосферных солнечных спектров от спектров, вычисленных с параметрами линий поглощения СН4 из различных спектроскопических БД

Скачать (223KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Различие между измеренным солнечным спектром и модельными спектрами за счет некорректных значений коэффициентов уширения линий поглощения СН4 в спектроскопических БД

Скачать (138KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Различие между измеренным солнечным спектром и модельными спектрами за счет некорректных значений интенсивности линий поглощения СН4 в спектроскопических БД

Скачать (118KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Среднемесячное содержание CH4 (а) в столбе атмосферы, определенное из измеренных спектров солнечного излучения в Коуровке при использовании линий поглощения СН4 из различных спектроскопических БД и спутниковые измерения AIRS (звездочки на графике); относительное различие в содержании СН4, определенном с HITRAN2020 и другими спектроскопическими БД (б)

Скачать (153KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024