Исследование устойчивости теплового режима поверхности Земли и расчет параметров атмосферы по инфракрасным спектрам высокого разрешения

Слева: Характерная кривая изменения среднегодовой температуры поверхности Земли с накоплением углекислого газа в атмосфере до критической концентрации, рассчитанная в рамках модели глобального среднегодового теплового баланса поверхности Земли (4) для одной из вероятных функций планетарного альбедо от температуры. Здесь - отношение концентрации углекислого газа в атмосфере к ее современному значению .

Справа: экспериментальные данные, демонстрирующие наличие порогового механизм поглощения излучения в горячей колебательной полосе углекислого газа. Приведена наблюдаемая температура атмосферного воздуха в области фокуса излучения СО2 лазера 10.6 мкм мощностью 35 Вт при различном процентом соотношении примеси углекислого газа в кювете.

Во второй главе рассмотрена статистика фотонов в элементарных процессах резонансного поглощения излучения и роль статистики фотонов в переносе энтропии и свободной энергии излучением. Исследован баланс энтропии и свободной энергии на верхней границе атмосферы в рамках приближения мульти-равновесной (обобщенной Планковской) статистики фотонов. Предложен метод расчета потоков свободной энергии излучения в атмосфере. Показано, что баланс потоков свободной энергии на верхней границе атмосферы планеты, как функция эквивалентной оптической толщины серой атмосферы, имеет экстремум. Сделана количественная оценка среднегодового потока поступающей на Землю свободной энергии через верхнюю границу атмосферы.

Функция распределения числа фотонов является важной характеристикой при исследовании переноса энтропии и свободной энергии излучением. Согласно статистическому определению энтропии, для системы с дискретными состояниями , она полностью определяется функцией распределения числа состояний . Статистика фотонов монохроматического поля может изменяться при элементарных процессах поглощения и излучения: Scully M.O., Lamb W.E. 1967, 1968; Loudon R. 1973; Голубев Ю.М., Соколов И.В. и др. 1980, 1984; Zubairy M.S. et al 1980; Клышко Д.Н. 1980, 1990; Смирнов Д.Ф., Трошин А.С. 1987; Zakharov V.I. et al 1985, 1987; Быков В.П. 1991. В случае мульти-равновесной функции распределения числа фотонов монохроматической моды поля , каждая мода поля характеризуется своей собственной равновесной температурой , Rosen P. 1954, Ore A. 1955:

, .

Где - среднее число фотонов в моде. Можно показать, что распределение (6) соответствует состоянию поля с минимальным потоком свободной энергии, Захаров В.И. и др. 2008. Известно, что оно адекватно описывает серое излучение и является хорошим приближением для расчетов потоков энтропии на верхней границе атмосферы Земли: Lensins G.B. 1990, Stephens G.L., O'Brien D.M. 1993, Goody R., Abdou W. 1996. Для монохроматического поля, описывающегося функцией распределения числа фотонов (6), свободную энергию можно определить по аналогии со свободной энергией для излучения черного тела, заменив общую для всех мод поля равновесную температуру на собственную равновесную температуру каждой отдельной моды , Zakharov V.I. et al 2004; Захаров В.И. и др. 2008.

Здесь - энергия моды поля частоты , где -среднее число фотонов в моде, - спектральная плотность яркости излучения (экспериментально измеряемая величина или моделируемая с помощью ПО FIRE-ARMS и других аналогичных ПО). В данном случае - яркостная температура моды поля совпадает с ее равновесной температурой, а поток энтропии монохроматического излучения определяется классической формулой, Rosen P. 1954:

Интегральный поток свободной энергии поля , проходящий через единичную площадку, вычисляется умножением (7) на число спектральных мод (для неполяризованного излучения) в интервале с последующим интегрированием по всем частотам и телесному углу:



Для классического Планковского случая изотропного излучения абсолютно черного тела, когда температуры всех мод равны, т.е. , из соотношений (6)-(9) следует известная формула: , где - постоянная Стефана-Больцмана.

Аналогично радиационному балансу, баланс свободной энергии излучения на верхней границе атмосферы можно определить как разницу между потоком свободной энергии приходящего (с учетом отражения из-за планетарного альбедо) солнечного излучения и потоком свободной энергией уходящего теплового излучения планеты , Zakharov V.I. et al 2004; Захаров В.И. и др. 2008:

,

где и определяются с использованием (7) - (9). Множитель учитывает распределение приходящего от Солнца потока свободной энергии по всей сферической поверхности вращающейся планеты. Определяемый таким образом (10) баланс свободной энергии излучения на верхней границе атмосферы , в рамах модели эквивалентной серой атмосферы с оптической толщиной , обладает свойством и имеет экстремум по . На Рис. 6 приведена зависимость импортируемого через верхнюю границу атмосферы на планету потока свободной энергии от оптической толщины атмосферы.

Зависимость приходящего на планету потока свободной энергии через верхнюю границу атмосферы от ее оптической толщины для теплового излучения . Точкой на рисунке показана величина потока свободной энергии , соответствующая текущему значению оптической толщины для модели серой атмосферы Земли.

Оценка для Земли в рамках модели стандартной атмосферы (US standard) с использованием базы спектроскопических параметров атмосферных газов данных HITRAN и учетом 50% облачности на планете, дает значение баланса потоков свободной энергии на верхней границе атмосферы равное . Модель серой атмосферы дает близкое значение - . Среднее по обеим моделям значение , эта величина в пределах 10% согласуется с имеющимися литературными данными по интегральной мощности атмосферной циркуляции. Максимальный поток поступающей на такую планету (солнечная постоянная Земли, альбедо Земли) свободной энергии равен . Это соответствует двум асимптотическим случаям: планета с черной поверхностью без атмосферы (или с прозрачной в тепловой области атмосферой), т.е. , и планета с абсолютно черной атмосферой, . При определенном значении оптической толщи атмосферы, равном , баланс потоков свободной энергии имеет экстремум - минимум: . Глубина минимума составляет около , что примерно в 20 раз превышает современную мощность фотосинтеза. тепловой энергия энтропия атмосфера

Важной особенностью модели эквивалентной серой атмосферы является, то, что она позволяет связать результаты, полученные для теплового баланса поверхности Земли с результатами по балансу свободной энергии излучения на верхней границе атмосферы. А именно, оптическая толщина атмосферы в минимуме функции находится в окрестности стационарной точки теплового баланса поверхности характерной для устойчивой точки современного климата Земли.

Измерение входящего в атмосферу солнечного излучения с достаточным покрытием по всему земному шару наземными приборами представляет значительные технические трудности, в то время как отраженный планетой солнечный свет может измеряться по всему глобусу со спутников. С практической точки зрения входящий в атмосферу Земли поток свободной энергии солнечного излучения целесообразно рассчитывать через разницу между потоком свободной энергии достигающего орбиты планеты солнечного излучения и потоком свободной энергией отраженного обратно в космос солнечного излучения . На Рис. 7 приведено сравнение величин и , рассчитанных при различных значениях альбедо , для определения искомой поправки.



Точками показана величина { - } - разница между потоком свободной энергии излучения поступающего от Солнца на Землю и результирующей потоков свободной энергии излучения приходящей от Солнца к верхней границе атмосферы и отраженного Землей обратно в Космос .

Полученные данные можно использовать для расчетов величины проходящего через верхнюю границу атмосферы потока свободной энергии солнечного излучения по данным измерений со спутников величины отраженного планетой солнечного света. Величина этого потока может определяться из натурных измерений спектров уходящего теплового излучения Земли и отраженного солнечного излучения при зондировании атмосферы со спутников, во всем спектральном диапазоне и в интервале углов от -90 до +90 градусов. Одновременный спутниковый мониторинг радиационного баланса и баланса свободной энергии на верхней границе атмосферы Земли мог бы стать более информативным инструментом слежения за изменением интегрального состояния климатической системы нашей планеты в процессе глобального потепления.

В третьей главе описаны методы решения «некорректно поставленных» обратных задач ИК атмосферной оптики высокого спектрального разрешения, которые использовались в работе для определения вертикальных профилей температуры и концентраций парниковых газов из наблюдаемых спектров атмосферы.

Согласно общему математическому подходу прямую и обратную задачи можно записать в виде:

,

Для задач инфракрасной атмосферной оптики - вектор величин, измеряемых спектрометром, - вектор искомых атмосферных параметров, подлежащих определению, - параметры модели (считаются известными), - измерительный шум спектрометра, - прямая модель (в данном случае уравнение переноса теплового излучения в атмосфере (1)), - обратная модель, которая в общем случае может быть заданна алгоритмически. Общая математическая теория регулярных методов решения нелинейных некорректных обратных задач развита в работах Тихонова А.Н. и др. 1970, 1990; Иванова В.К. 1963; Васина В.В. 1974, 1993; Лаврентьева М.М. 1980; Rodgers C. 1976, 2002 и многих других отечественных и зарубежных исследователей.

Вначале главы описан известный в литературе метод оптимального статистического оценивания, давно применяемый в задачах метеорологического зондирования со спутников (Покровский О.М. и Тимофеев Ю.М. 1972; Rogers С. 1976). В данном методе искомый вектор атмосферных параметров вычисляется согласно следующему итерационному соотношению:

Здесь - вектор искомых параметров атмосферы на k - ой итерации, - измеренный спектр, - нулевое приближение вектора искомых параметров атмосферы, - Якобиан прямой модели и его транспонированная матрица, соответственно, - ковариационная матрица ошибок измерения спектра, - ковариационная матрица априорных профилей атмосферы, - единичная матрица.

Затем представлен оригинальный метод минимизации невязки (целевой функции) с ограничениями, т.е. подгонка измеренного и расчетного спектров в выбранных спектральных интервалах при варьировании искомых параметров, которые нужно определить при заданных ограничениях на максимальные вариации этих параметров (Gribanov K.G. et al 2001). В диссертационной работе использовалась целевая функция вида:

,

где Wiobs, Wicalc - измеренный и расчётный спектры; m - число используемых спектральных каналов; x - вектор искомого параметра атмосферы. Минимизация (13) проводилась методом сопряжённых градиентов по алгоритму Флетчера. В случае спектров высокого разрешения с хорошим отношением сигнал/шум этот метод демонстрирует достаточную работоспособность и может являться рабочим инструментом при недостаточности или отсутствии априорной информации об искомых профилях. На Рис.8 представлен пример вертикального профиля СН4 в атмосфере, определенного данным методом из спектра IMG в интервале 1298-1308 см-1.

Н, км Н, км

ppm ppm

Слева: сравнение вертикального профиля концентрации метана в ppm определенного из спектра IMG - 1 и измеренного пробоотборным методом с самолета - 3 над Западной Сибирью. 2 - профиль начального приближения, 4 и 5 - наложенные ограничения на искомый профиль.

Справа: сравнение вертикального профиля водяного пара в ppm определенного методом главных компонент из спектра IMG (29,175 S; 175,675 W) от 04.22.1997 и измеренного зондом (29,04 S; 177,92 W) 04.22.1997.

Для уменьшения размерности обратной задачи по определению профилей атмосферных параметров в работе использовался метод главных компонент (ГК), согласно которому искомый вектор можно представить в виде разложения по собственным векторам масштабированной ковариационной матрицы (Успенский А.Б. и др. 2003):

, , ,

,

где - масштабированный искомый вектор, n - размерность x; Sеx - ковариационная матрица ошибок x; mx, Sx - средний вектор и ковариационная матрица, рассчитанные по набору векторов x, известных заранее; M - число векторов в наборе; - коэффициенты разложения или ГК; лk, Vk - набор собственных значений и векторов обобщённой ковариационной матрицы G; l - число ГК, используемых в разложении. Ограничивая ряд (14) для несколькими первыми членами и сводя задачу к нахождению коэффициентов разложения , можно существенно понизить размерность задачи, что соответствует поиску решения на множестве более гладких функций, Грибанов К.Г. и др. 2003. На Рис.9 приведен пример вертикального профиля Н2О в атмосфере, определенного методом ГК из спектра IMG в интервале 1200-1230 см-1.

Описан также новый метод решения обратных задач в инфракрасной атмосферной оптике - метод нейронных сетей. Нейронные сети являются универсальными аппроксиматорами и с успехом применяются в различных областях знаний, Hornik et al., 1989; Dorffner, 1997; Callan, 1999. Методология нейронных сетей предоставляет возможность аналитической аппроксимации решения обратной задачи для определения параметров атмосферы из ее инфракрасных спектров высокого разрешения. В диссертационной работе впервые исследуются нейронные сети для атмосферных приложений с входными и выходными векторами высокой размерности, с одним и двумя скрытыми слоями.

Входной вектор (компоненты атмосферного спектра высокого разрешения) и выходной вектор (например, компоненты профиля температуры) нейронной сети с одним скрытым слоем связаны между собой универсальным соотношением:

Где число узлов в скрытом слое, - функция активации нейронов (в данном случае использовалась ), - подгоночные параметры связывающие узлы скрытого слоя с узлами выходного вектора, - подгоночные параметры связывающие узлы входного слоя и скрытого слоя. Особенностью такой нейронной сети является то, что при ее использовании требуются только простые и быстрые в вычислительном плане операции, умножение матрицы на вектор и расчет функции от векторного аргумента. После тренировки сети (подгонки параметров с использованием одного набора данных и проверки сети на другом наборе данных) она становится эффективным инструментом решения конкретных обратных задач (Gribanov К.G. and Zakharov V.I. 2003, 2006). На Рис.10 показан пример определения с помощью нейронной сети вертикального профиля температуры в атмосфере из спектра IMG в интервале 670-830 см-1, на Рис.11 результат подгонки спектров.

Слева: сравнение вертикальных профилей температуры определенных с помощью искусственной нейронной сети (ANN) и методом оптимальной статистической оценки из спектра сенсора IMG со спутника ADEOS (19.68 S; 154.93 W, 01.28.1997 в 21:14UTC) с натурным профилем, измеренным зондом (19.72 S; 155.07 W 01.29.1997 в 00:00UTC).

Справа: результат подгонки расчетного и наблюдаемого спектров сенсора IMG со спутника ADEOS после определения вертикального профиля температуры.

В работе рассматривались как нейронные сети, связывающие наблюдаемый спектр с искомым профилем, так и нейронные сети, связывающие главные компоненты спектра с главными компонентами профиля. Единожды натренированная, такая нейронная сеть уже не требует использования базы данных спектральных параметров, атмосферных моделей, прямой модели или заранее насчитанных таблиц коэффициентов поглощения (look up tables) и может обрабатывать огромные массивы спектральных данных и решать обратную задачу определения параметров атмосферы (профиль температуры и профили концентраций парниковых газов) из спутниковых данных в реальном режиме времени.

В четвертой главе представлены результаты натурного применения методологии решения «некорректных» обратных задач термического зондировании атмосферы с высоким спектральным разрешением. Одна из крупных решаемых в диссертационной работе задач - определение содержания метана в атмосфере из ее тепловых спектров, измеряемых спутниковым сенсором AIRS (Atmospheric Infrared Sounder). Объектом исследования в данной работе был обширный регион болотной экосистемы Западной Сибири (58-67 С.Ш., 58-90 В.Д.), с расположенными в этом районе объектами нефтегазового комплекса. Основная цель данного научного исследования - выявление и оценка сезонных вариаций содержания метана в атмосфере данного региона.

Сенсор AIRS установленный на спутнике AQUA представляет собой дифракционный спектрометр, измеряющий спектральную плотность яркости уходящего излучения Земли в диапазоне длин волн 3.7-15.4 мкм (650-2700 см-1) с разрешением ~0.5 см-1. Измерения AIRS разбиты на гранулы (отдельные файлы) каждая из которых содержит 6 минут измерений или 12150 спектров (135 поперечных движению спутника линий сканирования * 90 спектров в каждой линии). При этом угол поперечного сканирования меняется в пределах 49.50, а пространственное разрешение (размер пикселя) на поверхности Земли составляет 13.5 км для надира и 41*22.4 км при максимальных углах сканирования. За одни сутки AIRS записывает несколько гранул данных, полученных над одним и тем же местом. Все данные доступны через сеть Интернет (http://daac.gsfc.nasa.gov/AIRS/data_access.shtml). Размер одной гранулы данных (содержащей 12150 измеренных спектров) варьируется от 53 до 126 Мб (в зависимости от степени сжатия). Полная сезонная выборка спектров для исследуемого района занимает ~90 Гб. Для анализа выбирались только безоблачные спектры AIRS над исследуемым районом. Скрининг облачности проводился по данным сенсора MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer).

Для решения обратной задачи определения полного содержания метана в атмосфере из данных сенсора AIRS в качестве основного метода использовался метод нейронных сетей. Была построена и натренирована нейронная сеть, связывающая спектр AIRS с полным содержанием метана в атмосферном столбе totalCH4. Карты среднесезонного содержания метана в атмосфере строились путем усреднения значений totalCH4, восстановленных по выборке безоблачных спектров за сезон , Toptygin A. Yu. et al 2004, Грибанов К.Г. и др. 2005, 2007. Было установлено, что неравномерное распределение метана в атмосфере, полученное для марта 2004 года, Рис.12, коррелирует с расположением в исследуемой области постоянных антропогенных источников значительной эмиссии метана (объекты нефтегазового комплекса: компрессоры магистральных газопроводов и факелы сжигания попутного газа нефтепроводов) и розой ветров на данный период.

Для построения хода сезонных вариаций содержания метана в атмосфере над районом болот Западной Сибири, Рис.13, использовались полученные сезонные карты totalCH4, усредненные по всей исследуемой площади. Содержание метана для весны 2004 г. совпадает в пределах погрешности методов со значением, полученным Clerbaux C. et al 2003 из обработки спектров сенсора IMG за весну 1997 г. над этим регионом Западной Сибири. Оценка вклада природной эмиссии метана из болот в общее содержание метана в атмосфере определялась как разница среднесезонного содержания метана в атмосфере за лето и зиму.

Слева: образец карты содержания метана [моль/м2] в атмосферном столбе над регионом Западной Сибири (60-67 С.Ш., 60-90 В.Д.), полученный из снимка AIRS в теплый период (прогретая поверхность), май 2004 г. Справа: образец карты содержания метана в атмосферном столбе [моль/м2] над тем же регионом Западной Сибири, полученный из снимка AIRS для холодного периода (замерзшая поверхность), март 2004 г.

Вторая крупная научная задача - это получение количественных данных по широтному распределению отношения HDO/H2O в атмосфере из спектров уходящего теплового излучения высокого разрешения, Zakharov V.I. et al 2002, 2004. Для решения этой задачи применялся метод ГК, в качестве априорной информации для построения выборочных ковариационных матриц в работе были использованы данные модели общей циркуляции атмосферы NASA GISS ModelE (Shmidt G. 2004), учитывающей изотопное разделение воды. Они представляют собой глобальный пространственно временной набор метеорологических состояний атмосферы, каждое из которых включает: поверхностное давление, профили температуры, профили концентрации водяного пара и . Для моделирования синтетических спектров сенсора IMG использовалось ПО FIRE-ARMS, спектроскопическая база данных HITRAN-2004, последняя модель континуума MT_CKD для водяного пара.

Слева: среднемесячные вариации содержания метана в атмосферном столбе (моль/м2) (точками приведены среднемесячные значения), усреднённого по району Западной Сибири (60-67 С.Ш., 60-90 В.Д.), полученные из обработки серии спектров AIRS/AQUA чистого неба за 2004-2006 г.г. Справа: сезонный ход содержания метана в атмосфере (моль/м2) (точками приведены среднесезонные значения), усреднённого по району Западной Сибири (60-67 С.Ш., 60-90 В.Д.), полученные из обработки серии спектров AIRS/AQUA чистого неба за 2004-2006 г.г.

На приведены результаты высотно-широтного распределения отношения HDO/H2O в атмосфере над океаном, полученные из спектров сенсора IMG на спутнике ADEOS (Топтыгин А.Ю. и др. 2006, 2007).

Слева: широтное распределение вертикального профиля дHDO в атмосфере, полученное в результате усреднения по долготе данных обработки спектров IMG/ADEOS, измеренных над районом Тихого океана (65 Ю.Ш.-65 С.Ш., 130-170 З.Д.) в период с ноября 1996 по июль 1997. Пунктиром проведены данные модели общей циркуляции атмосферы NASA GISS ModelE (Shmidt G. et al 2004) для этого региона и рассматриваемых сезонов.

Справа: широтное распределение величины в атмосферном столбе над регионом Тихого океана (65 Ю.Ш.-65 С.Ш., 130-170 З.Д.), полученное в настоящей работе из данных сенсора IMG со спутника ADEOS (темные кружки - пунктир) и распределение, полученное из данных сенсора TES со спутника AQUA (квадраты), Noone D.et al 2006.

Расчет относительного содержания дейтерия в целом по атмосферному столбу проводился по формуле:

Эта величина достаточно информативна и удобна для представления и картирования горизонтального распределения относительного содержания дейтерия в атмосфере. Оценка ошибки методики производилась по схеме замкнутых модельных экспериментов с синтетическими спектрами, а также сравнение промежуточных результатов (профилей температуры и водяного пара) с зондовыми измерениями.

В виду отсутствия прямых экспериментальных данных по измерениям профилей дHDO над океаном, в работе сравнение полученных результатов по вертикальным профилям дHDO проводилось с аналогичными данными других авторов по широтному распределению относительного содержания дейтерия в целом по атмосферному столбу дHDO* полученными позднее из данных сенсора TES на спутнике AURA. Результаты сравнения приведены на Рис.15, которые демонстрируют хорошее согласие для северного полушария. Отличие в результатах для южного полушария связано с недостаточной статистической репрезентативностью набора безоблачных данных TES для южного полушария.

В приложении приведено краткое описание основных опций оригинального программного пакета FIRE-ARMS (http://remotesensing.ru) и представлены примеры перспективных методов решения актуальных прикладных обратных задач ИК атмосферной оптики.

I. Предложена методика определения вертикального профиля относительного содержания HDO из инфракрасных спектров пропускания атмосферы высокого разрешения, Топтыгин А.Ю. и др. 2006, 2007. Апробация производилась на данных наземного спектрометра FTIR, установленного на Аляске (65.11 С.Ш., 147.42 З.Д.). Рабочий спектральный диапазон данного прибора 750-4300 см-1, спектральное разрешение ~0.002 см-1. Из спектров пропускания извлекалась оптическая толщина атмосферы, обусловленная поглощением молекулами HDO. Для этого использовался метод спектроскопии дифференциального поглощения с выбором канала сравнения в крыле линии. Затем, между ГК рассчитанных спектров для оптической толщины и профилей HDO стоилась линейная регрессия. Оценка погрешности метода проводилась по замкнутой методике модельных экспериментов с синтетическими спектрами. По разработанной методике были обработаны измеренные спектры FTIR, поддержанные синхронизированными по времени зондовыми измерениями профилей температуры и влажности, получены профили дHDO. Верификация предложенной методики путем независимого сравнения с классическим методом регуляризации Тихонова А.Н. продемонстрировала хорошее согласие обеих методов.

II. Предлагается оригинальный метод дистанционного определения отношения 13C /12C в атмосферном столбе по спектрам пропускания атмосферы высокого разрешения (~0.002 см-1) в диапазоне 6100-6300 см-1 с высоким отношением сигнал/шум, измеряемым Фурье спектрометрами наземного базирования. Метод основан на измерении отношения оптических толщин атмосферы для гомологичной пары линий изотопов 13CO2 и 12CO2, Захаров В.И. и др. 2008.

III. Для задачи определения вертикального профиля CO2 из ИК спектров сенсора GOSAT/FTS разработана и натренирована нейронная сеть, демонстрирующая возможность определения с требуемой точностью вертикального профиля CO2 и полного его содержания в атмосферном столбе из синтетических спектров ИК сенсоров GOSAT/FTS в полосах поглощения CO2 1.6 µm и 2.06 µm, Gribanov K.G. et al 2006.

IV. Предложена относительно простая феноменологическая модель для определения расходов природного газа на мощных факелах из данных сенсоров типа MODIS, Грибанов К.Г. и др. 2006. В предложенной модели расход газа на факеле пропорционален величине . Где яркость излучения в 20 канале MODIS, приходящего с пикселя накрывающего факел, а среднее значение фоновой яркости пикселей прилежащей поверхности, - площадь пикселя. Расход газа от величины был аппроксимирован линейной зависимостью:

,

где расход в тысячах м3 в час, - удельная теплота сгорания газа в кДж/м3, характерная для данного месторождения, параметры и подгоночные.

На приведена калибровочная зависимость величины расхода газа от определяемой по спутниковым данным величины .

Зависимость расхода газа в тысячах м3 в час на факеле Вань-Ёганского месторождения (61.8 с.ш., 77.2 в.д.) от наблюдаемой величины в 20-ом канале MODIS, заданной в МВт/(мкм*ср). Точки - результаты замеров расхода газа на факеле, синхронизованные с данными MODIS. Прямая (калибровочная линия) представляет собой аппроксимацию, полученную методом наименьших квадратов. Величина стандартного отклонения при подгонке калибровочной прямой составила 7.2 тыс. м3 в час. Данные по замерам in situ расхода газа на факеле предоставлены Югорским НИИ ИТ.

Вышеописанная модель была реализована в оригинальном программном пакете MODIS_Flares под ОС Windows (http://remotesensing.ru) для попиксельной обработки сигналов 20-го канала MODIS и расчетов расхода газа на факеле, Грибанов К.Г. и др. 2006. ПО MODIS_Flares может быть использовано в качестве пробного инструмента в системе обработки данных MODIS и количественной оценки мощности факелов и независимых оценок расхода газа на факельных установках сжигания попутного газа.

В заключении сформулированы основные выводы и результаты проведенных исследований:

1. Получила развитие теория переноса теплового излучения в молекулярных средах, а именно:

· Развиты и программно реализованы в оригинальном пакете FIRE-ARMS (http://remotesensing.ru) спектроскопически детализованные прямые line-by-line модели высокого разрешения (до 0.0001 см-1) для исследования переноса теплового излучения безоблачной слабоаэрозольной атмосферы в диапазоне 0-10000 см-1 для различных геометрий наблюдения: надир, зенит, по наклонным трассам и в лимб, учитывающие литературные модели континуума водяного пара и эффекты смешения линий в основных полосах СО2 и СН4.

· Разработаны и программно реализованы в оригинальном пакете FIRE-ARMS (http://remotesensing.ru) различные методы решения обратных задач по определению атмосферных параметров (вертикальные профили температуры и концентрации оптически активных газов) из спектров теплового излучения атмосферы высокого разрешения, регистрируемых современными Фурье спектрометрами в надир, зенит и по наклонным трассам в условиях чистого неба.

· Предложен метод идентификации спектров безоблачной слабоаэрозольной атмосферы (спектров чистого неба) для уходящего теплового излучения в диапазоне 600-2000 см-1 регистрируемого со спутников над водной или покрытой снегом поверхностью.

· Теоретически предсказаны эффекты влияния отраженного от поверхности Земли нисходящего теплового излучения атмосферы, на спектры высокого разрешения (~0.05 см-1) уходящего в космос теплового излучения, выявленные в спектрах полученных сенсором IMG со спутника ADEOS над пустыней Сахара.

2. Разработана концепция порогового парникового эффекта.

· Предложены горизонтально-осредненные одномерные (по вертикали) модели среднегодового теплового баланса поверхности Земли, учитывающие механизм закрывания окна прозрачности 8-13 мкм из-за поглощения в горячих колебательно-вращательных полосах СО2 и H2O и предсказывающие возможность существования нескольких стационарных температурных режимов поверхности нашей планеты в области температур выше современной >288.2 К.

· Показано, что зависимости планетарного альбедо и оптических толщин атмосферы для парниковых газов от температуры поверхности определяют как количество, так и локализацию устойчивых и неустойчивых термических режимов Земли на температурной оси в области > 288.2K.

· Выявлен пороговый характер среднегодового теплового баланса поверхности Земли в области температур выше современной в зависимости от значений управляющих параметров: солнечная постоянная, планетарное альбедо, концентрации парниковых газов в атмосфере.

· Предложенные модели позволяют сделать оценки критических условий для развития глобальной тепловой неустойчивости на Земле и перехода в перегретое стационарное состояние, аналогичное состоянию Венеры. Оценки по различным моделям показывают, что критическое значение СО2 примерно в 12-130 раз превышает его современную концентрацию в атмосфере Земли. Критическая концентрация CН4 примерно в 3500 раз превышает его современное содержание в атмосфере.

· Установлено, что при скорости роста планетарного альбедо с температурой поверхности выше некоторой критической (при заданных начальных значениях концентрации парниковых газов в атмосфере) в тепловом балансе поверхности Земли в области температур > 288.2K существует только одна стационарная глобально устойчивая точка, соответствующая современному термическому режиму.

· Экспериментально продемонстрировано существование предсказываемого порогового механизма положительной обратной связи в тепловом балансе поверхности Земли, на примере взрывного поглощения излучения 10.6 мкм на горячих колебательных переходах молекулы СО2 в воздухе.

3. Заложены основы теории баланса свободной энергии излучения на верхней границе атмосферы.

· Показана роль статистики фотонов в переносе энтропии и свободной энергии тепловым излучением - минимум потока свободной энергии поля соответствует мультиравновесной статистике фотонов или обобщенному Планковскому распределению числа фотонов.

· Предложен метод расчета баланса потоков свободной энергии на верхней границе атмосферы Земли и концепция его мониторинга со спутников.

· Показано, что в модели эквивалентной серой атмосферы баланс энтропии на верхней границе атмосферы планеты, как функция оптической толщины ее атмосферы для теплового излучения , имеет экстремум (максимум) при оптической толщине характерной для оптической толщины атмосферы Земли.

· Показано, что баланс свободной энергии на верхней границе атмосферы планеты, как функция оптической толщины ее атмосферы для теплового излучения , имеет экстремум (минимум) при оптической толщине характерной для оптической толщины атмосферы Земли.

· Оценки численного значения для баланса потоков свободной энергии излучения через верхнюю границу атмосферы Земли согласуется с литературными данными по общей мощности атмосферной циркуляции.

4. Получила развитие теория дистанционного зондирования атмосферы инфракрасным излучением с высоким спектральным разрешением.

· Разработана методология главных компонент и нейронных сетей для решения обратной задачи определения вертикальных профилей температуры и парниковых газов в атмосфере из ее тепловых спектров высокого разрешения.

· Впервые предложен и разработан метод дистанционного зондирования вертикального профиля относительного содержания изотопомера HDO в атмосфере из спектров уходящего теплового излучения Земли высокого разрешения (~0.1 см-1) в диапазоне 600-2000 см-1.

· Идентифицированы изолированные сигналы HDO в ИК спектрах пропускания атмосферы в диапазоне 700-2000 см-1 высокого разрешения (~ 0.002 см-1). Разработан и апробирован метод линейной регрессии на главные компоненты для определения профилей отношения HDO/H2O в атмосфере из данных спектров пропускания при наличии одновременных зондовых измерений профилей температуры и концентрации водяного пара.

· Впервые разработан и применен метод с использованием нейронной сети для определения полного содержания метана в атмосферном столбе из спектров сенсора AIRS со спутника AQUA. Относительная ошибка данного метода по тестовому набору составляет ~2.4%.

· Разработан перспективный метод для определения вертикального профиля концентрации СО2 в атмосфере из данных сенсора TANSO со спутника GOSAT с использованием нейронной сети.

· Предложен метод дистанционного зондирования усредненного по атмосферному столбу отношения 13СО2/12CO2 из данных наземного FTIR высокого спектрального разрешения (~0.001 см-1) в диапазоне 6100 - 6300 см-1 с достаточным отношением сигнал/шум (>1000).

5. Получены новые научные и практически важные результаты дистанционного зондирования параметров атмосферы и подстилающей поверхности.

· В инфракрасных спектрах атмосферы, полученных спутниковыми сенсорами типа IMG и современными Фурье спектрометрами наземного базирования (FTIR), идентифицированы сигналы изотопов: HDO, H218O, 13CO2, 13СН4, 13СО - перспективные для их дистанционного зондирования в атмосфере.

· Из спектров сенсора AIRS со спутника AQUA получены количественные данные о полном содержании СН4 в атмосферном столбе и построены сезонные карты горизонтального распределения метана над районом Западной Сибири (58-67 С.Ш., 58-90 В.Д.) в период 2004-2006 г.г. Обнаружены характерные черты техногенной эмиссии метана в данном регионе.

· Предложен и апробирован метод количественного определения расхода природного газа на факельных установках по данным спутникового сенсора MODIS в инфракрасных каналах.

· Впервые выявлены сезонные вариации содержания метана в атмосфере болотной экосистемы Западной Сибири. Его значения меняются от 0.57 моль/м2 в зимний период до 0.62 моль/м2 в летний период. Вклад природной эмиссии СН4 из болот в общее содержание метана в атмосфере над исследуемым районом в летний период составил ~0.05 моль/м2.

· Впервые получены данные о параметре, характеризующем «силу гидрологического цикла», а именно: широтное распределение HDO/H2O в атмосфере. Выявленный из данных сенсора IMG со спутника ADEOS за период 1996-1997 г.г. широтный тренд относительного содержания дейтерия в атмосферном столбе над Тихим океаном лежит в интервале от -120‰ вблизи экватора до -220‰ на высоких широтах около 60 градусов.

Основные публикации по теме диссертации

Статьи, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных ВАК:

1. Шмелев В.М., Захаров В.И., Нестеренко А.И. (1989). Взрывное поглощение излучения мощного CO2 лазера в атмосфере// Оптика атмосферы, т. 2, №6, стр. 489-496.

2. Zakharov V.I., Shmelev V.M., Nesterenko A.I. (1991): Explosive absorption effect of power laser beam in atmosphere // Journal de Physique IV, vol.1, C7, pp. 775-781.

3. Захаров В.И., Грибанов К.Г., Прокопьев В.Е., Шмелев В.М. (1992): Влияние полосы прозрачности атмосферы 8-13 мкм на устойчивость теплового состояния Земли. // Атомная энергия, т. 72, вып.1, стр. 98-102.

4. Грибанов К.Г., Захаров В.И. (1994): Радиационные режимы атмосферы Земли с учетом пороговых особенностей поглощения теплового излучения в области окна прозрачности 8-13 мкм // Вычислительные технологии, т. 3, вып. 8, стр. 62-71.

5. Zakharov V.I., Gribanov K.G., Falko M.V., Golovko V.F., Chursin A.A., Nikitin A.V., and Tyuterev Vl.G. (1997): Molecular Atmospheric Transmittance Function in the Range of 2-400 micron and Earth Radiation Balance. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer Vol. 57, No.1, pp.1-10.

6. Грибанов К.Г., Захаров В.И., Ташкун С.А. (1999): Пакет программ FIRE-ARMS и его применение в задачах пассивного ИК-зондирования атмосферы. // Оптика атмосферы и океана, т. 12, №4, стр. 372-378.

7. Асипцов О.И., Захаров В.И., Грибанов К.Г. (2000): Взрывное поглощение излучения СО2 лазера в атмосферном воздухе с примесью углекислого газа // Оптика атмосферы и океана, т.13, №11, стр. 979-982.

8. Береснев С.А., Кочнева Л.Б., Суетин П.Е., Грибанов К.Г., Захаров В.И. (2003): Фотофорез атмосферных аэрозолей в поле теплового излучения Земли. // Оптика атмосферы и океана, том 16, №05-06, стр. 470-477.

9. Захаров В.И., Грибанов К.Г., Береснев С.А., (2009): Роль газовых и аэрозольных компонент атмосферы в модели парникового взрыва // Оптика атмосферы и океана, т.22, №02, 2009.

10. Захаров В.И. (1980): К вопросу о бесстолкновительной диссоциации молекул 32SF6 и 34SF6 в интенсивном инфракрасном поле // Известия ВУЗов, Физика, №4, 1980, 19 с. Деп. ВИНИТИ, №896-80.

11. Захаров В.И., Тютерев Вл.Г. (1982): Построение эффективных операторов для нестационарного резонансного поглощения. // Известия высших учебных заведений. Физика, №8, стр. 82-99.

12. Захаров В.И., Тютерев Вл.Г. (1983): Несекулярное разложение для оператора эволюции в нерелятивисткой квантовой электродинамике. // Известия высших учебных заведений. Физика, №9, стр. 44-48.

13. Захаров В.И., Тютерев Вл.Г. (1984): Описание многофотонной бесстолкновительной диссоциации изотопомеров молекулы SF6. // Квантовая электроника. Т.11, №1, стр. 24-30.

14. Zakharov V.I. and Tyuterev Vl.G. (1985): Nonsecular expansion of evolution operator and field statistics. // Journal of Optical Society of America B, vol. 2, issue 2, pp. 387-390.

15. Захаров В.И. (1987): О возможности подавления флуктуаций фотонов в когерентном излучении непрерывного лазера// Оптика и спектроскопия, т. 62, выпуск 5, стр.1122-1125.

16. Zakharov V.I. and Tyuterev Vl.G. (1987): Photon statistics of laser beams in resonance multiphoton processes. // Laser and Particle Beams, Vol.5, No.1 pp.27-47.

17. Захаров В.И., Пономарев Ю.Н., Тютерев Вл.Г. (1988): О возможности получения состояния поля с субпуассоновской статистикой фотонов. // Вестник АН СССР, Серия физическая, том 52, №6. стр. 61-68.

18. Beltyukov I.L., Bondarenko N.B., Djanelidze A.A., Gribanov K.G., Gapanov M.Yu., Kondratov S.V., Maltsev A.G., Novikov P.I., Tsvetkov S.A., and Zakharov V.I. (1991): Laser-induced fusion in Ti-H2-D2 composition. // Fusion Technology, vol.20, pp. 234-241.

19. Gribanov K.G., Zakharov V.I., Tashkun S.A., Tyuterev Vl.G. (2001): A new software tool for radiative transfer calculations and its application to IMG/ADEOS data // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. V. 68, №4, pp. 435-451.

20. Захаров В.И., Имасу Р., Грибанов К.Г., Захаров С.В. (2008): Баланс свободной энергии на верхней границе атмосферы. // Оптика атмосферы и океана, т.21, №03, стр. 240-247.

21. Грибанов К.Г., Захаров В.И. (1999): О возможности мониторинга содержания HDO/H2O в атмосфере используя наблюдения из Космоса уходящего теплового излучения. // Оптика атмосферы и океана, том 12, №09, стр. 33-37.

22. Грибанов К.Г. Бреон Ф.М., Захаров В.И. (2000): Эффект отраженного поверхностью ИК-излучения, наблюдаемый в эмиссионных спектрах атмосферы при зондировании Земли из космоса. // Оптика атмосферы и океана, том 13, № 12, стр. 1119-1122.

23. Грибанов К.Г., Захаров В.И., Топтыгин А.Ю. (2003): Восстановление профилей температуры и влажности по ИК спектрам Земли на основе сингулярного разложения ковариационных матриц // Оптика атмосферы и океана, т. 16, №07, стр. 576-581.

24. Gribanov K.G. and Zakharov V.I. (2004): Neural network solution for temperature profile retrieval from infrared spectra with high spectral resolution. // Atmospheric Science Letters, vol. 5, issue 1-4, pp. 1-11.

25. Zakharov V.I., Imasu R., Gribanov K.G., Hoffmann G., Jouzel J. (2004): Latitudinal distribution of deuterium to hydrogen ratio in the atmospheric water vapor retrieved from IMG/ADEOS data // Geophysical Research Letters. V. 31. - №12. - pp. 723-726.

26. Топтыгин А.Ю., Грибанов К.Г., Имасу Р., Шмидт Г., Захаров В.И. (2006): Широтные вариации вертикальных профилей и полного содержания HDO/H2O в атмосфере над океаном, полученные из данных IMG/ADEOS // Оптика атмосферы и океана, т. 19, №10, стр. 875-879.

27. Топтыгин А.Ю., Грибанов К.Г., Захаров В.И., Касай Я., Кагава А., Мураяма Я., Имасу Р., Шмидт Г.А., Хоффманн Г., Жузель Ж. (2007): Определение вертикального профиля HDO/H2O из спектров пропускания атмосферы высокого разрешения // Оптика атмосферы и океана, т. 20, №3, стр. 247-252.

28. Грибанов К.Г., Захаров В.И., Алсынбаев К.С. Суляев Я.С. (2007): Метод определения расхода попутного газа на факелах по данным спутникового зондирования сенсорами типа MODIS в ИК каналах // Оптика атмосферы и океана, т.20, №1, стр. 68-72.

29. Грибанов К.Г., Имасу Р., Топтыгин А.Ю., Блойтен В., Наумов А.В., Захаров В.И. (2007): Метод и результаты по определению метана в атмосфере Западной Сибири из данных сенсора AIRS. // Оптика атмосферы и океана, т.20, №10, стр. 881-886.

30. Захаров В.И., Благодарева М., Грибанов К.Г., (2008): Метод дистанционного зондирования отношения 13CO2 /12CO2 в атмосфере по инфракрасным спектрам пропускания высокого разрешения // Оптика атмосферы и океана, т.21, №05, стр. 393-396.

Другие публикации:

31. Захаров В.И., Прокопьев В.Е., Шмелев В.М., Грибанов К.Г. (1991): Устойчивость современного температурного состояния Земли. // Препринт № 7, Томский Научный Центр СО АН СССР, стр. 1-15.

32. Захаров В.И., Грибанов К.Г., Шмелев В.М. (1992): Неравновесные и равновесные эффекты в процессе взрывного поглощения интенсивного излучения СО2 лазера в воздухе с примесью углекислого газа. // Труды международного симпозиума по тепломассобмену и неравновесным процессам в газах, сентябрь, Минск 1992.

33. Zakharov V.I., Shmelev V.M., Gribanov K.G., Prokop'ev V.E. (1993): Influence of Atmospheric Transparency Window 8-13 micron on Thermal Stability of the Earth Atmosphere. // Proceedings of International ASA Colloquium, Reims, France, September 8-10, pp.39-42.

34. Zakharov V.I., Gribanov K.G., Shmelev V.M., Chursin A.A., Husson N., Golovko V.F., and Tyuterev Vl. G. (1994): Temperature dependence of atmospheric transparency function in field of 100-5000 cm-1 and model of explosive greenhouse effect. // Proceedings of the 5th International Workshop on ASS/FTS, Tokyo, Japan, Nov. 30th - dec. 2nd, pp. 419-445.

35. Zakharov V.I., Gribanov K.G., Shmelev V.M., Falko M.V. (1994): Phenomenon of Explosive Resonance Absorption of CO2 Laser Radiation by Atmospheric Carbon Dioxide and Water Vapour. // SPIE vol. 2205, pp.91-96.

36. Zakharov V.I., Gribanov K.G., Falko M.V., Golovko V.F., Chursin A.A., Husson N., Scott N.A., Tyuterev Vl. G. (1996): Temperature dependence of molecular atmospheric transmission function in field of 2-400 micron and the Earth radiation balance.// Proceedings of the 7th Global Warming International Conference, Austria, Vienna, April 1-3.

37. Zakharov V.I. (1998): Impact of vegetation albedo on local cooling of spring season // Bulletin of Meteorological Research. №6, 5-8, MRI Tsukuba 1998.

38. Захаров В.И. (2007): Пороговые модели парникового эффекта // Труды международного симпозиума “ФИЗИКА АТМОСФЕРЫ: НАУКА И ОБРАЗОВАНИЕ”, стр.76-81, 11-13 сентября 2007г., С.Петербург-Петродворец.

39. Zakharov V.I. and Tyuterev Vl.G. (1987): Dynamics of quantum fluctuations in multiphoton processes. // Proceedings of Int. School on Nonlinear and Coherent Optics, Bratislava, September 1987, pp. 78-85.

40. Захаров В.И., Фомин Г.Г., Пономарев Ю.Н. (1989): Лазерный гетеродинный локатор атмосферы. // Авторское Свидетельство №1515911, 1989 г.

41. Zakharov V.I., Imasu R., Gribanov K.G. (2005): Net Free Energy of the Earth and its Monitoring from Space Concept. // SPIE vol. 5655, pp. 540-547.

42. Zakharov V.I., Bordyugov A.G., Dvorkovich А.В., Gribanov K.G. Krupkin V.G., Shmelev V.M., Novikov I.P. (1997): Regarding Monitoring of CH4 Emission over Russian Ecosystems Using IMG/ADEOS Data // Proceedings of the 10th Optical Meeting in Israel, Jerusalem, Israel, March 2-6.

43. Tashkun S.A., Golovko V.F., Chursin A.A, Aoki T., Fukabori M., Zakharov V.I., Gribanov K.G. (1998): Retrieval Algorithm for Atmospheric Constituents Using High-Resolution Spectra of Satellite Interferometer Sounding // SPIE, V. 3583. - pp. 2-7.

44. Gribanov K.G., Zakharov V.I., Tashkun S.A., Tyuterev Vl.G. (1999): An advanced user-friendly system for atmospheric calculations including constituents profile retrievals. // Proceedings of Int. ALPS 99 Symposium, pp. 99-106, France, Mirabele 1999.

45. Zakharov V.I., Gribanov K.G., Kobayashi H., Shimota A. (1999): Regarding HDO determination in atmosphere using high resolution FTS data in thermal IR // Proceedings of 3rd ADOES Symposium, pp. 102-111, Kyoto, Japan 1999.

46. Zakharov V.I., Imasu R., Gribanov K.G. (1999): HDO and 13CO2 Retrieval from IMG Spectrum Data // Proceedings of 3rd ADOES Symposium, pp. 151-160, Kyoto, Japan 1999.

47. Zakharov V.I., Imasu R., Gribanov K.G. (2001): Signals of isotopes of GHG in spectra of emission of atmosphere and HDO/H2O Retrieval from IMG Data // Proceedings of SMILE-ILAS projects meeting. Kyoto, Japan, March 2001.

48. Zakharov V.I., Imasu R., Gribanov K.G. (2002): D/H latitudinal distribution in atmosphere retrieved from IMG spectra. // SPIE, vol. 4897, pp.65-71.

49. Захаров В.И., Грибанов К.Г., Имасу Р. (2002): Обратные задачи спутникового мониторинга парниковых газов в атмосфере // Тезисы Международной школы - конференции "Обратные задачи: теория и приложения", Ханты-Мансийск, Апрель 2002 г.

50. Топтыгин А.Ю., Грибанов К.Г., Захаров В.И. (2004): Определение полного содержания метана в атмосферном столбе с помощью нейронной сети по данным сенсора AIRS/AQUA // Тез. докл. международного симпозиума стран СНГ «Атмосферная радиация». С-Петербург, 22-27 июня, С-Петербург: Изд-во СПбГУ, стр. 112-114.

...