On the рossibility of multichannel optical backscattering sondes for joint balloon and lidar studies of the aerosol composition of the middle atmosphere

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aerosol backscattering sondes in the practice of aerological sounding, along with lidar observations, are used at night to study and monitor polar stratospheric clouds, tropospheric and stratospheric aerosol, cirrus clouds, pyroconvection, volcanic aerosol, as well as to verify remote methods and means of ground-based and satellite-based aerosol observations. For aerosol sondes, a simple two-wave measurement technique is used, which makes it possible to diagnose changes in aerosol composition by color index. The possibilities of the two-wave technique have limitations, which are discussed in this article. Aerological sounding combined with lidar observations expands the wavelength range for multi-wavelength studies, and direct measurements of atmospheric temperature increase the accuracy of aerosol sensing. The paper considers the application of 3 or more wavelenght techniques. Data from probe measurements using wavelengths of 470, 528, 850 and 940 nm and lidar sensing at wavelengths of 355 and 532 nm are presented.

Full Text

Введение

В практике исследования аэрозольного наполнения стратосферы и тропосферы применяются лидарные системы [Зуев, 2004; Маричев и др., 2020] и оптические зонды обратного рассеяния [Rozen, Kjome, 1991; Brabec et al., 2012; Балугин др., 2022а]. В основе этих косвенных методов исследования свойств тропосферного и стратосферного аэрозоля лежат методы решения обратных задач: в данном случае определения аэрозольного состава атмосферы сравнением измеренных коэффициентов обратного рассеяния с заранее рассчитанными обратными коэффициентами оптических моделей возможных аэрозолей.

В основе этих косвенных методов исследования свойств тропосферного и стратосферного аэрозоля лежат некоторые аналитические модели, представляющие собой функциональные соотношения между измеряемыми в эксперименте величинами и искомыми характеристиками среды. В данной работе определение аэрозольного состава атмосферы основано на сравнении измеренных коэффициентов обратного рассеяния с заранее рассчитанными коэффициентами обратного рассеяния для оптических аэрозольных моделей.

Разработанный в ФГБУ “Центральная аэрологическая обсерватория” Росгидромета оптический аэрозольный зонд обратного рассеяния (АЗОР) с высотой подъема до 30 км был использован в январе 2022 г. в Томске в рамках совместного лидарно-баллонного эксперимента [Маричев и др., 2022], результаты которого дополнительно рассматриваются и обсуждаются в представленной работе. Подробно материал о предназначении АЗОР и его конструкции представлен в работе [Балугин и др., 2022а]. Здесь лишь отметим, что в этих зондах [Балугин и др., 2022б; Маричев и др., 2022] использовалась двухволновая методика измерений с применением двух квазимонохроматических источников света с регистрацией обратного молекулярного и аэрозольного рассеяния из облученного объема анализируемого воздуха, который расположен вблизи зонда на расстояниях 2–3 м от прибора. Полученные результаты подтвердили перспективность применения АЗОР, но также выявились и некоторые ограничения двухволновой методики. Целью настоящей работы являлось обсуждение этих ограничений и рассмотрение вопроса применения многоканальных зондов, обладающих потенциальной возможностью повысить информативность зондирования.

В штатном исполнении излучатели имели длину волны λ, равную 470 и 940 нм, а в совместном эксперименте использовались также излучатели с длинами волн 528 и 850 нм. Важно отметить, что АЗОР одновременно измеряет температуру воздуха и координаты нахождения зонда. Это позволяет по известным формулам определять плотность воздуха в точке измерения, а затем рассчитывать вклад молекулярного рассеяния в регистрируемые сигналы. Оставшаяся “аэрозольная“ часть сигнала обратного рассеяния и содержит искомую информацию о рассеивающих частицах.

В двухволновой методике в каждой точке измерений определяется так называемый цветовой индекс (Ci). Цветовой индекс равен отношению “аэрозольных” вкладов измеренного сигнала для рабочих длин волн зонда. Также для характерных моделей аэрозолей значения Ci вычисляется заранее (см. работу [Балугин и др., 2022б]). Сравнение теоретических значений Ci с измеренными указывает на тип аэрозоля. Затем, пользуясь выбранной моделью аэрозоля, можно оценить количество аэрозольных/облачных частиц и их размеры в данной точке траектории полета АЗОР. Эту информацию можно затем использовать для оценок воздействия аэрозоля на энергобаланс атмосферы [Rozen, Kjome,1991], а также в других целях.

Следует отметить, что в интерпретации измерений существует зависимость от априорной информации (модели). Более того, теоретические значения Ci могут быть одинаковыми даже для разных распределений частиц по размерам. Например, для модели сажевого аэрозоля в работе [WCP-112, 1986] рекомендуется использовать логнормальное распределение с двумя параметрами: средний размер частиц r0 и разброс вокруг среднего σ. Там же рекомендуются значения “климатических” параметров r0 = 0.0118 мкм и σ = 2.0. Для прибора с длинами волн излучателей 470 и 940 нм расчет дает теоретический значение Ci, примерно равное 4. Заметим, что значение Ci для сажевого аэрозоля значительно превышает значения Ci для других аэрозолей, и наличие сажевых частиц относительно легко обнаруживается [Балугин и др., 2022а]. Но для случая, описанного в работе [Балугин и др., 2022б], наблюдаются слои атмосферы, где значения Ci по результатам зондирования достигало значения ~7. На практике параметры могут отличаться от “климатических”, и в конкретных экспериментах требуется их оценка. Расчеты показывают, что значения Ci, равные ~7, могут быть как при r0 = 0.0059 мкм и σ = 2.0, так и при r0 = 0.0118 мкм и σ = 1.8. Для рассматриваемых оценок во всех случаях r0 << 0.47 мкм и, тем более, r0 << 0.94 мкм (т.е. аэрозольные частицы в основном много меньше длин волн излучателей). Фактически происходит рассеяние на так называемых “малых” частицах, у которых сечение рассеяния пропорционально шестой степени радиуса частицы ~r6 [Г. ван де Хюлст, 1961]. Таким образом, вклад в сигнал от таких частиц определяется не столько распределением частиц по размерам n(r), а функцией r6n(r). Поэтому выбор соответствующей модели аэрозоля по экспериментальному значению Ci представляет определенные методические трудности.

Больший интерес представляло бы получение экспериментальной информации о распределении m(r) = r3n(r), так как поглощение радиации “малыми” частицами и радиационный нагрев ими пропорциональны третьей степени радиуса частицы ~r3. Число параметров m(r), которые в принципе можно определить из измерений, равно количеству измерений/каналов (длин волн). Очевидно, наиболее информативными представляются такие излучатели, у которых длины волн соответствуют размерам частиц, и тогда можно ожидать получения информации об их размерах. Диапазон распределения аэрозольных частиц по размерам довольно широк [WCP-112, 1986]. Но заметно отличающиеся от нуля значения функции m(r) для сернокислотного и вулканического аэрозолей определяются значениями r в диапазоне 0.1–1 мкм, что соответствует как раз диапазону излучения применяемых светодиод (470–940 нм). Применение многоканальных зондов с вышеуказанными излучателями представляется перспективным для повышения информации о влиянии стратосферного аэрозоля на энергобаланс.

Трудности в выборе модели аэрозоля значительно возрастают в случае смеси аэрозольных частиц различного происхождения. Так, в тропопаузе смешиваются частицы черного углерода от сгорания авиационного топлива и сернокислотного аэрозоля вулканического происхождения [Blake, Kato, 1995]. Во время сильных лесных пожаров пироконвекция выносит в атмосферу как частицы черного углерода, так и коричневого [Zhang et al., 2017]. Фактически в этих случаях добавляются неопределенные параметры, изменяющиеся с высотой: соотношение частиц черного углерода и сернокислого аэрозоля, черного и коричневого углерода и т.п. В такой ситуации крайне желательно повышение информативности зондирования, что возможно на основе повышения числа каналов зонда.

Техника и опыт многоканального зондирования

Изготовление многоканальных зондов основано на применении источников излучения (светодиодов) требуемой длинны волны. При создании АЗОР используются светодиоды с динами волн 470, 528, 850 и 940 нм. Длина волны 528 нм особенно важна в практике совместных лидарно-баллонных экспериментов, так как многие лидары работают на близкой длине волны (532 нм). Результаты такого эксперимента представлены на рис. 1, который демонстрирует хорошее согласие прямых (зонд) и дистанционных (лидар) измерений. На этом рисунке представлены данные, полученные зондом в полете в ночь с 27 на 28 января 2022 г. в районе г. Томска.

 

Рис. 1. Результаты лидарно-баллонного эксперимента в Томске в ночь с 27 на 28 января 2022 г. в виде вертикальных профилей R – отношения значений суммарного коэффициентов обратного рассеяния к значению молекулярного рассеяния для разных длин волн (см. текст).

 

В качестве параметра, описывающего вертикальную стратификацию аэрозоля, представлена оптическая характеристика R(λ,H) – отношение аэрозольного рассеяния:

Rλ,H=βλ,HβÌλ,H==βÌλ,H+βÀλ,HβÌλ,H=1+βÀλ,HβÌλ.H,

Rλ,H=βλ,HβÌλ,H==βÌλ,H+βÀλ,HβÌλ,H=1+βÀλ,HβÌλ.H,

где β(λ,Н), βМ(λ,Н), βА(λ,Н) – коэффициенты полного, молекулярного и аэрозольного обратного рассеяния света на длине волны λ на высоте Н. Для примера, выполнение условий R(λ,H) = 1 означает отсутствие на данных высотах аэрозоля, и наоборот, там, где R(λ,H) > 1, появляется аэрозоль. По значению R(λ,H) определяется вклад аэрозольного рассеяния по отношению к молекулярному. На рис. 1 приведены вертикальные профили R(λ,H) для длин волн 355 м 532 нм (лидар) и для длин волн 470, 528, 850 и 940 нм (АЗОР), демонстрирующие наглядную картину аэрозольного наполнения тропосферы и стратосферы. Профиль вертикального распределения плотности рассчитывался по измеренным данным температуры атмосферы с использованием барометрической формулы Лапласа–Рюльмана. Рисунок 1 демонстрирует, что зачастую доля аэрозольного рассеяния довольно трудно выделяется на фоне молекулярного рассеяния и многоканальность очевидным образом повышает надежность интерпретации данных.

Значения Ci для проведенных измерений представлены на рис. 2. Заметим, что для стандартного сажевого аэрозоля значения Ci принимаю значения 1.3, 3.5, 4.0 для пары длин волн (470/528, 470/850, 470 /940) соответственно. Такие значения цветового индекса указывают на наличие сажевого типа аэрозоля. На рис. 2 показаны тонкими цветовыми линиями соответствующие значения Сi, приведенные выше для каждой из пар набора длин волн. Все наборы Ci имеют пересечения в районе 17 км. Таким образом, если можно принять, что аэрозоль типа SOOT (сажевый), то его слой располагается на высотах 17–17.5 км. Этот рисунок также показывает, что использование четырех каналов вместо двух очевидным образом повышает достоверность интерпретации экспериментальных данных за счет большей статистики.

 

Рис. 2. Индекс Ci для пар длин волн (470, 940) нм, (470, 850) нм и (470, 528) нм.

 

В конце раздела кратко рассмотрим теоретически вопрос применения многоканальных зондов обратного рассеяния на основе излучателей с λ < 1 мкм. Сигнал обратного рассеяния от аэрозоля определяется величиной S(λ) = σ(λ)*F180(λ) [Г. ван де Хюлст, 1961], которую будем называть сечением обратного рассеяния. Здесь σ(λ) – сечение рассеяния, а F180(λ) -индикатриса рассеяния на 180˚ (назад). График S(λ) (нормировка на 1.0 в максимуме), представлен на рис. 3 для классических “SOOT” (сажевого), “H2SO4” (сернокислого) и “DUST” (пылевого) аэрозолей по данным из [WCP-112, 1986], а величины σ(λ) и F180(λ) вычислялись рядами Ми по методике [Fomin, Mazin, 1998]. Рисунок 3 указывает, что в области λ ~ 1 мкм вклад пылевой фракции, возможно, доминирует над вкладами других аэрозолей. И каналы в этой области могут быть полезными для получения информации о пыли в атмосфере. А каналы в области λ ~ 0.2–0.3 мкм могут быть информативны для исследования сажевого и сернокислого аэрозолей. И сопоставление экспериментальной формы кривой S(λ) с теоретическими S(λ) в нескольких точках (особенно в областях локальных минимумов и максимума на теоретических кривых) позволит точнее выбрать параметры аэрозольных моделей в случае их смеси. Таким образом, рис. 3 иллюстрирует принципиальную возможность оценивать состав смеси аэрозоля с помощью многоканальных зондов.

 

Рис. 3. Коэффициенты обратного рассеяния (в относительных единицах) для климатических аэрозолей “SOOT” (сажевого), “H2SO4” (сернокислого) и “DUST” (пылевого) аэрозолей по результатам расчетов по теории Ми с использованием данных из работы [WCP-112, 1986].

 

Заключение

  • Согласованность результатов лидарных наблюдений и баллонных измерений позволяет осуществлять непрерывный мониторинг стратосферного аэрозоля даже в условиях облачности, а также проводить сравнения различных лидарных систем наземного базирования в разных географических зонах с помощью мобильного комплекса с использование аэрозольного зонда обратного рассеяния.
  • Использование многоканальных зондов на основе промышленных светодиодов, излучающих в области <1 мкм, позволяет по цветовому индексу определить тип аэрозоля и повысить достоверность результата анализа данных измерений.

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-27-00057, https://rscf.ru/project/23-27-00057.

×

About the authors

N. V. Balugin

Central Aerological observatory

Email: v_yushkov@mail.ru
Russian Federation, 14170, Dolgoprudny, Moscow Region, Pervomayskaya str., 3

B. A. Fomin

Central Aerological observatory

Email: v_yushkov@mail.ru
Russian Federation, 14170, Dolgoprudny, Moscow Region, Pervomayskaya str., 3

V. А. Yushkov

Central Aerological observatory

Author for correspondence.
Email: v_yushkov@mail.ru
Russian Federation, 14170, Dolgoprudny, Moscow Region, Pervomayskaya str., 3

V. N. Marichev

Zuev Institute of Atmospheric Optics RAS SB

Email: v_yushkov@mail.ru
Russian Federation, 634055, Tomsk, Ak. Zueva place, 1

D. A. Bochkovskyi

Zuev Institute of Atmospheric Optics RAS SB

Email: v_yushkov@mail.ru
Russian Federation, 634055, Tomsk, Ak. Zueva place, 1

References

  1. Балугин Н.В., Фомин Б.А., Юшков В.А. Оптический зонд обратного рассеяния для баллонных аэрологических измерений // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2022. Т. 58. № 3. С. 1–8.
  2. Балугин Н.В., Фомин Б.А., Лыков А.Д., Юшков В.А. Фомин Б.А. Оценка воздействия стратосферного аэрозоля на радиационный баланс стратосферы по данным оптического баллонного зонда обратного рассеяния и радиационного моделирования // Метеорология и гидрология. 2022. № 10. С. 121–129.
  3. Г. ван де Хюлст. Рассеяние света малыми частицами. М.: Издательство иностранной литературы, 1961. 536 с.
  4. Зуев В.В. Лидарный контроль стратосферы. Новосибирск: Наука, 2004. 306 с.
  5. Маричев В.Н., Бочковский Д.А. Лидарный комплекс малой станции высотного зондирования атмосферы ИОА СО РАН // Оптика атмосферы и океана. 2020. Т. 33. № 5. С. 399–406. https://doi.org/10.15372/AOO20200510
  6. Маричев В.Н., Матвиенко Г.Г., Юшков В.А., Балугин Н.В., Бочковский Д.А. Лидарно-баллонный эксперимент по исследованию стратосферного аэрозоля для климатических наблюдений и диагностических задач // Метеорология и гидрология. 2022. № 11. С. 41–47.
  7. Brabec M., Wienhold F.G., Luo B.P., Vomel H., Immler F., Steiner P., Hausammann E., Weers U., Peter T. Particle backscatter and relative humidity measured across cirrus clouds and comparison with microphysical cirrus modeling // Atmos. Chem. Phys. 2012. № 12. P. 9135–9148. https://doi.org/10.5194/acp-12-9135-2012
  8. Blake D.F., Kato K. Latitudinal distribution of black carbon soot in the upper troposphere and lower stratosphere // J. Geophys. Res. 1995. V. 100. № D4. P. 7195–7202.
  9. Fomin B.A., Mazin I.P. Model for an investigation of radiative transfer in cloudy atmosphere // Atmospheric Research. 1998. V. 47–48. P. 127–153.
  10. Rosen J.M., Kjome N.T. Backscattersonde: a new instrument for atmospheric aerosol research. APPLIED OPTICS. 1991. V. 30. № 12. Р 1552–1561.
  11. Zhang Y. et al. Top-of-atmosphere radiative forcing affected by brown carbon in the upper troposphere // Nature geoscience, advance online publication, published online: 22 may 2017. https://doi.org/10.1038/ngeo2960WCP-112
  12. A preliminary cloudless standard atmosphere for radiation calculation // World Climate Research Program. WMO/TD, 1986. 66 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Results of the lidar-balloon experiment in Tomsk on the night of January 27-28, 2022 in the form of vertical profiles of R – the ratio of the values ​​of the total backscattering coefficients to the value of molecular scattering for different wavelengths (see text).

Download (318KB)
3. Fig. 2. Ci index for pairs of wavelengths (470, 940) nm, (470, 850) nm and (470, 528) nm.

Download (87KB)
4. Fig. 3. Backscattering coefficients (in relative units) for climatic aerosols “SOOT” (soot), “H2SO4” (sulfuric acid) and “DUST” (dust) aerosols based on the results of calculations using Mie theory and data from [WCP-112, 1986].

Download (93KB)

Note

1The article is based on the oral report presented at the IV All-Russian Conference with international participation “Turbulence, atmospheric dynamics and climate”, dedicated to the memory of academician A.M. Obuhova (Moscow, November 22–24, 2022).



Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».