Моделирование трехмерных полей концентрации диоксида углерода в атмосфере с использованием эйлерово-лагранжевого подхода для анализа спутниковых наблюдений

В выводах доклада Межправительственной группы экспертов по изменению климата [57] отмечается, что наблюдаемые температурные тренды [1] воспроизводятся климатическими моделями только при учёте растущих антропогенных выбросов парниковых газов, основным из которых является диоксид углерода (С02). Поэтому оценка выбросов С02 является важной задачей для определения его влияния на климатические изменения [5].

Для достижения этой цели необходимо решить целый комплекс задач, включающий в себя восстановление пространственно-временной структуры источников диоксида углерода, их влияние на наблюдаемую концентрацию С02 и перенос эмиссий воздушными массами. В России в рамках тематики Росгидромета под руководством ФГБУ «ИГКЭ Росгидромета и РАН» проводятся измерения концентраций парниковых газов на станциях фонового мониторинга и составляются кадастры их антропогенных выбросов на основе локальных измерений потоков парниковых газов с последующим их осреднением на региональном уровне [9]. Однако в настоящее время инвентаризация выбросов парниковых газов затруднена ввиду ограниченности сети наземных измерений.

Поэтому для оценки приземных эмиссий также широко применяется другой подход, характерной чертой которого является использование данных глобальных наблюдений концентраций атмосферных компонент и математических моделей переноса для восстановления пространственно-временной структуры источников и стоков, т. е. обратного моделирования. В этом случае количественные оценки потоков интересующих нас веществ определяются путём минимизации разницы наблюдаемых и модельных концентраций [6−7].

Для реализации этого подхода необходимы четыре ключевые составляющие: сами данные наблюдений за концентрациями (наземные, самолетные, спутниковые), модель переноса (позволяющая корректно описывать концентрацию интересующей нас примеси), метеорологические поля используемые в модели переноса), а также априорные оценки эмиссий парниковых газов.

Для увеличения количества наблюдений и получения более однородного покрытия в последнее время осуществляются запуски спутниковых приборов, способных предоставить информацию о содержании парниковых газов в толще атмосферы.

Так в 2009 году был дан старт международному проекту по мониторингу парниковых газов GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite), в котором автор принимает участие в части разработки и применения моделей переноса примесей, чем и обусловлена тематика диссертации. Конечной целью проекта является определение источников и стоков диоксида углерода и метана, их местонахождения, сезонную изменчивость, что в итоге поможет лучше понять механизмы, регулирующие углеродный баланс и причины глобального потепления. Кроме того, автор принимает участие в работах по тематике Росгидромета, связанной с измерением концентраций парниковых газов на станциях фонового мониторинга.

Точность решения обратной задачи по восстановлению источников и стоков парниковых газов напрямую зависит от точности прямого моделирования концентраций этих компонент. Усовершенствование прямых моделей переноса парниковых газов и являлось основной задачей диссертации.

Кроме того спутниковые данные, полученные в условиях облачности, необходимо либо отфильтровывать, либо корректировать. Особенную проблему представляют перистые облака, которые трудно обнаружить вспомогательными приборами. В этой связи в задачу автора также входило моделирование пространственного распределения перистых облаков, что являлось дополнительным независимым критерием качества данных наблюдений парниковых газов. Эти направления и определили основное содержание диссертации.

Целью данной работы являлось.

1. Моделирование концентрации диоксида углерода на станциях фонового мониторинга, вдоль трасс самолетов и орбиты спутника, что позволяет исследовать суточные и сезонные вариации СО2 в точке наблюдения, определять области влияния на измеряемую концентрацию, а также корректировать глобальные и региональные эмиссии С02на основе обратного моделирования.

2. Моделирование оптической толщи перистых облаков для отбора наиболее достоверных спутниковых данных концентраций парниковых газов, полученных в безоблачных условиях.

В данной работе решались следующие основные задачи.

• разработка алгоритма расчёта концентрации диоксида углерода с использованием объединенной эйлеровой/лагранжевой модели и приземных потоков высокого разрешения, включающая в себя выбор подходящих моделей переноса, а также метеорологических данных, модификацию выбранных моделей под поставленную задачу и создание программного кода на языке ФОРТРАН;

• анализ данных измерений на основе модельных расчетов;

• разработка алгоритма расчёта оптической толщи перистых облаков с помощью траекторной модели, включающей схему параметризации перистых облаков;

• валидация моделей по схеме модель/наблюдения;

Научная новизна работы состоит в следующем.

• Разработана глобальная совмещенная эйлеровая/лагранжевая модель переноса атмосферных примесей, позволяющая получить более достоверные результаты;

• Впервые совмещенная эйлеровая/лагранжевая модель переноса атмосферных примесей была применена для расчета концентрации диоксида углерода в точке наблюдения;

• Впервые были рассчитаны концентрации углекислого газа в точке наблюдения с использованием глобальных поверхностных потоков углекислого газа с пространственным разрешением 1×1 км;

• Разработана атмосферная траекторная модель с параметризацией перистых облаков, позволяющая рассчитывать оптическую толщину перистых облаков, которые затруднительно обнаружить приборами, установленными на спутники мониторинга парниковых газов.

Достоверность полученных результатов.

Достоверность полученных результатов и положений, выносимых на защиту, прямо или косвенно подтверждается корректностью применяемых методов. Модели прошли валидацию с помощью сравнения с другими моделями, демонстрирующими хорошее согласие с экспериментальными данными. Кроме того проведено сравнение модельных значений с данными наблюдений. Полученные результаты и сделанные на их основе выводы опубликованы в реферируемых научных журналах и получили международное признание.

Практическое значение полученных результатов заключается в том, что разработанные модели позволяют.

• рассчитать концентрацию атмосферных компонент в любой заданной точке;

• проводить анализ данных станционных, самолетных и спутниковых наблюдений;

• восстанавливать источники и стоки парниковых газов с применением обратного моделирования;

• получать информацию о пространственном распределении перистых облаков для фильтрации спутниковых данных концентрации парниковых газов.

На защиту выносятся.

• Совмещённая эйлеровая/лагранжевая модель переноса атмосферных примесей. Алгоритм расчёта концентрации диоксида углерода на станциях фонового мониторинга и вдоль орбиты спутника с использованием совмещённой модели и приземных потоков высокого разрешения (1 км х 1 км).

• Результаты расчётов концентрации диоксида углерода на станциях фонового мониторинга, вдоль трассы самолёта и орбиты спутника. Результаты сравнений с наблюдениями.

• Атмосферная траекторная модель с параметризацией перистых облаков. Алгоритм расчёта оптической толщи перистых облаков с помощью траекторией модели.

• Результаты расчётов оптической толщи перистых облаков и сравнений со спутниковыми наблюдениями.

Личный вклад автора.

Автор принимал участие на всех этапах работы, в формулировке задачи, выборе методов решения, разработке численных алгоритмов, проведения расчетов, интерпретации результатов. Все результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором самостоятельно или при его непосредственном участии в коллективе соавторов.

Апробация работы.

Основные результаты, представленные в диссертации, докладывались на всероссийских и международных ежегодных конференциях в Европе, Японии и США, а также научных семинарах в ЦАО. Некоторые результаты использования разработанных моделей по расчету и анализу экспериментальных данных, включая представленные в диссертации, опубликованы автором в работах [1−4-9−11−12−15−19−47−90−106].

Структура и объём работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и приложения.

1.4 Выводы.

В данной главе было показано, что до настоящего времени, измерение концентраций парниковых газов проводилось только с помощью разреженных систем наземного мониторинга. Однако после запуска спутниковых приборов появилось реальная возможность получить большое количество измерений, а также осуществить глобальное равномерное покрытие, которые могут быть использованы для сравнения с модельными результатами.

В плане развития моделей переноса примесей на настоящем этапе перспективным видится использование совмещенных моделей, которые учитывают сильные и слабые стороны моделей обоих классов. Так, эйлеровым моделям присуща численная диффузия и расчеты ведутся на сетке, размеры которой ограничены, однако данные модели хорошо описывают процессы в глобальном масштабе. Для приемлемых расчетов по лагранжевым моделям требуются очень длинные траектории, которые требуют значительных вычислительных мощностей. Кроме того продолжительным траекториям не всегда можно доверять, ввиду того, что со временем нарастает ошибка положения воздушной частицы. Поэтому предлагается первоначальные расчеты проводить на грубой сетки эйлеровой модели, а затем использовать лагранжевую дисперсионную моделью на коротком промежутке по времени. Данная схема позволяет значительно сократить время счета и улучшить точность расчетов. Кроме того такая совмещенная модель является необходимым инструментом для валидации станционных, самолетных и спутниковых измерений, которая впоследствии может быть использована для восстановления источников и стоков парниковых газов, а также улучшения имеющихся банков данных по эмиссиям.

Глава 2. Описание метода расчета концентрации диоксида углерода и полученные результаты.

2.1 Введение.

Способность моделей переноса воспроизводить концентрации атмосферных компонент в точках наблюдения имеет важное значение для анализа этих наблюдений и для восстановления приземных источников этих компонент на основе обратного моделирования. Необходимо иметь модельный инструмент, позволяющий точно и с наименьшими ресурсными затратами проводить оценку концентрации парниковых газов, в частности С02, в точке наблюдения.

Обычно такая задача решается с использованием эйлеровых моделей, которые позволяют получить поля концентраций на сетке с определенным разрешением. В этом случае значения в точке наблюдения получаются интерполированием сеточных величин. Полученные таким образом данные, хорошо воспроизводят сезонную и межгодовую изменчивость, но сглаживают суточные и часовые вариации концентраций.

Сравнение моделей переноса С02 показало, что синоптическая изменчивость лучше воспроизводится моделями переноса высокого пространственного разрешения и более высокого порядка аппроксимации по сравнению в моделями среднего разрешения [112]. При переходе к более мелкому разрешению модельные результаты приближаются к данным наблюдений, однако точная структура не воспроизводится [72], и кроме того требуются большие затраты машинного времени. Лагранжевы модели, основанные на расчете траекторий отдельных частиц, могут эффективно использоваться в задачах прямого и обратного переноса для расчета откликов на выбросы газов в атмосферу[13−14] Кроме того, этот тип моделей воспроизводят краткосрочные вариации, но описание сезонной изменчивости требует продолжительных траекторий (месяцы), что также приводит к большим вычислительным затратам.

Поэтому вполне логичным является 2-х шаговое моделирование концентраций в точке наблюдения, т. е. объединение моделей.

В нескольких работах, опубликованных в последнее время, заявлено о преимуществе объединенных моделей. Так, было предложено использовать систему моделирования WRF-STILT [33] для оценки потоков С02 на территории Северной Америки [80]. Ригби [82] и Кояма [89] отметили возможность комбинирования эйлеровой и лагранжевой моделей для оценки эмиссий в глобальном масштабе. Также предыдущие исследования были направлены на использование объединенных эйлерово-лагранжевых моделей с высоким разрешением, но для региональных исследований. Вермеулен [114] использовал «вложение» (nesting) региональной лагранжевой модели в глобальную модель, а кроме того произвел региональное решение обратной задачи. Трусилова [99] представила результаты совмещённой модели ТМЗ-STILT, основанные на схеме «вложенного» обращения, разработанной Роденбеком [22].

В данном разделе представлено описание результата объединения Эйлеровой модели (National Institute for Environmental Studies-Transport Model, далее NIES-TM [63−72]) и Лагранжевой дисперсионной модели (FLEXPART [100]). Объединение моделей выполнено не на пространственной границе регионов с помощью региональных подходов, как в описанных выше работах, а на временных границах в глобальном масштабе.

2.2 Объединенная эйлерово-лагранжевая модель переноса (GELCA) и метод расчета концентрации диоксида углерода.

Численная транспортная модель NIES ТМ, предназначенная для расчета переноса пассивных трассеров в атмосфере, представляет комбинацию трех основных блоков: блока адвективного переноса, учета конвекции в кучевых облаках и блока расчета переноса в пограничном слое. Уравнение переноса для к-й составляющей записывается в виде: йдк аг.

2.1) где отношение смеси трассера в единице объема- - время;

V — Зх мерный вектор скорости;

V = —*+ !.

— радиус Землиф, Я — широта и долготао* - вертикальная скорость в изобарической системе координат (отрицательные значения означают, что поток направлен вверх) — а — вертикальная координата (а = —) — р — атмосферное давлениер5 — давление на поверхности земли;

Fk — вертикальный поток трассера, обусловленный турбулентной диффузией и влажной проникающей конвекцией- $к~ источники и стоки, связанные с фотохимическими процессами.

Вертикальный перенос в стратосфере описывается радиационным нагревом и охлаждением, скорости которого берутся непосредственно из базы данных Л1А-25ЯСБА8 [103]. В модели используется нерегулярная широтно-долготная сетка, в которой размер ячеек увеличивается путем объединения ячеек при приближении к полюсам. Этот подход позволяет выполнить условие Куранта в полярных регионах.

Также в модели используется параметризация турбулентной диффузии на основе числа Ричардсона. В настоящий момент в модели используется гибридная сигма-изоэнтропической вертикальная система координат, позволяющая более точно воспроизводить перенос в нижней стратосфере и верхней тропосфере.

В усовершенствованном варианте модели была применена более эффективная численная схема расчета адвективного переноса — схема Пратера, характеризующаяся малой численной диффузией. При этом оригинальная схема Пратера, разработанная для прямоугольной сетки, была модифицирована с целью возможности проведения расчетов на сфере.

Результаты сравнения модели NIES ТМ с другими моделями переноса, а также с экспериментальными данными показывают, что модель качественно и количественно верно воспроизводит пространственно-временные вариации атмосферных трассеров на временных масштабах месяц и более.

Дисперсионная модель FLEXPART является мульти-траекторной моделью, в которой рассчитываются траектории множества частиц с учётом их турбулентного перемешивания и конвекции. На выходе дисперсионной модели вычисляются концентрации примеси в ячейках заданной сетки, что приближает такую модель к сеточным эйлеровым моделям.

FLEXPART принадлежит к классу так называемых «офлайн» моделей, т. е. использует готовые метеорологические поля (анализ и прогноз) для расчетов, а не сама моделирует их. В качестве таких полей можно использовать данные в формате Gridded Binary (GRIB) версии 1 и 2 из численной модели прогноза погоды ECMWF [40] и NCEP GFS [104].

Произведена модификация модели для использования данных Japanese 25-year ReAnalysis (JRA-25) и JMA Climate Data Assimilation System (JCDAS), a также валидация модели по данным лидарных наблюдений за извержением вулкана в Исландии (более подробная информация приведена в приложении А).

В данном случае, необходимым является предварительная обработка метеорологических полей, включающая в себя раскодировку их из формата GRIB и билинейную интерполяцию с Гауссовой нерегулярной сетки (Т106) на регулярную широтно-долготную сетку с сохранением вертикальных модельных уровней.

Кроме того, существуют версии модели, которые позволяют использовать выход мезомасштабных моделей, таких как ММ5 http://www.mmm.ucar.edu/mm5/) и ¥-11Р (http://www.wrf-model.org/). Метеорологические поля могут быть заданы глобально, или же покрывать ограниченную область. Кроме того, могут быть использованы метеоданные более высокого разрешения для ограниченной области, интегрированные в глобальный домен более низкого разрешения.

Все координаты внутри модели находятся внутри области, ограниченной с юго-запада координатами (0,0), а с северо-востока (пх-1,пу-1), где (пх, пу) -горизонтальное разрешение сетки с самым низким разрешением (т.н. «материнская сетка»). В случае использования глобальных данных, т. е. данных, покрывающих весь Земной шар, на модельной сетке метеорологических данных РЬЕХРАЯТ восточная граница дублируется западной для того, чтобы интерполяция была возможна во всех точках глобуса (например, если метеополя элементов расположены на сетке от 0° до 359° с разрешением 1°, то в этом случае данные, соответствующие 0°, повторяются на 360°).

Для расчетов РЬЕХРАКТ необходимо иметь пять трехмерных полей: горизонтальные и вертикальные составляющие ветра, температуру и удельную влажность. Вертикальная структура входных данных должна быть задана на гибридных модельных (г]) уровнях (соответствует модельным уровням ЕСМ\Т). Переход с у координатной системы на уровни давления осуществляется по формуле рк= Ак + Вкр5, а высоты г] поверхностей задаются по формуле г]к = Ак/р0 + Вк. Здесь т]к — значение г] на £-ом модельном уровне, р5 — поверхностное давление, а р0 = 101 325 Па. Ак и Вк являются коэффициентами, выбираемыми таким образом, что уровни, расположенные вблизи поверхности Земли, следуют за топографией, а верхние модельные уровни совпадают с уровнями давления. Средние же уровни являются переходными между ними. На поверхности добавляется один дополнительный ц уровень, для которого используется значения температуры на уровне 2 метра, а также значения ветра и удельной влажности на 10 метрах над поверхностью Земли. Для данных ЕСМ\Т вертикальный ветер в гибридных координатах рассчитывается исходя из сохранения массы из спектральных данных с помощью препроцессора. Для данных 1ЧСЕР вББ и 1СБА8 вертикальный ветер берется непосредственно из этих баз данных.

Кроме трехмерных полей, модель использует следующие двумерные поля: поверхностное давление, общую облачность, компоненты скорости ветра на уровне 10 м, температуру и температуру точки росы на уровне 2 м, крупномасштабные и конвективные осадки, тепловой поток, поверхностное напряжение восток-запад и север-юг, топографию, маску суша-океан и подсеточное стандартное отклонение топографии. Кроме этого, используется информация по землепользованию.

В модели ЕЬЕХРАКТ используется простая численная схема «без ускорения» первого порядка точности:

Х (Ь + ДО = Х (Х) + у (Х, (2.2) где X — вектор положения- - время;

Дt — приращение времени;

V = V + + Ут — вектор скорости вектор, являющийся суммой сеточного значения скорости ветра V, турбулентных колебаний ветра, а также мезомасштабных флуктуаций Ут.

Схема используется для интегрирования уравнения движения.

2.3).

В модели введена параметризация погранслоя на основе числа Ричардсона. Турбулентное движение уь для ьтой компоненты ветра параметризуется с помощью процессов Маркова на основе уравнения Ланжевена, где дрифтовый член, а и диффузионный член Ь являются функциями пространства, турбулентной скорости и времени, а йУУ] являются дополнительными компонентами винеровских процессов с нулевым средним и дисперсией <1Ь, которые некоррелированны во времени:

Во FLEXPART предполагается Гауссова турбулентность, которая, строго говоря, справедлива только для стабильных или нейтральных условий. В модели учитываются такие процессы, как конвекция, сухое и влажное осаждение, радиоактивный распад, введена параметризация флуктуаций скорости ветра.

Основным преимуществом лагранжевых моделей является отсутствие численной диффузии. Эти модели могут использоваться как в прямом направлении по времени для моделирования переноса трассеров от источников, так и в обратном направлении для определения потенциального вклада источников в заданные рецепторы. Подробное описание используемых моделей дано в работах [63−72−100].

Расчётные формулы для совмещённой модели представлены ниже. Модельная концентрация лагранжевой модели в точке наблюдения обычно рассчитывается, как интеграл «времени пребывания» (residence time) всех частиц в каждой ячейке на выбранной сетке, умноженной на поток в этой же ячейки сетки [21−86].

Следуя [21−52], концентрация в точке наблюдения может быть представлена в виде: dvt. = at (х, vt, t) dt + bij (x, vt, t) dWj.

2.4).

C{xr, tr) = dtdVI (xr, trx, t) S (x, t) + dVI (xr, tr |*,/0)C (*,/0), (2.5) где С (д:г,/г) — концентрация (в единицах отношения смеси — ррт) в точке наблюдения хг в момент времени tr dV — элемент объёма;

С (дс,?0) — начальное поле концентраций в момент времени t0 (поле, получаемое на выходе эйлеровой модели) — l{xr, trx, t) (размерность плотности, т. е. объём-1) — «influence function» или функция Грина, которая количественно связывает источники и стоки S (x, t) (ppm/час) с концентрациями C[xr, tr) — l (xr, tr | x, t) определяет какую долю воздушной массы мы найдем в точке хг в момент времени tr, предполагая, что воздушная масса находилась в точке я: в момент времени.

Первый член в уравнении (2.5) характеризует изменение концентрации в точке наблюдения под действием источников/стоков в объёме V за промежуток между начальным временем ?0 и временем в момент наблюдения 1 Г. Второй же член отвечает за вклад в концентрацию в точке наблюдения от начального поля С (л,^0) при движении воздушных потоков. С лагранжевой точки зрения функция.

1[хг^г |-V,/) соответствует функции вероятности перехода р[хг^г | х,/) вдоль траекторий воздушных частиц *-(?)> которые рассчитывает РЬЕХРАЯТ: t п=1.

2.6) где N — количество частиц, выброшенных в точке наблюдения;

8 — дельта-функция, которая характеризует присутствие или отсутствие частицы п в точке х.

В дискретной форме формула (2.5) может быть записана как:

1 гг1Ж Ь N л ПК N.

Ь ук 1=0 п=1 ^ ук 11=1 где Тпродолжительность траекторииЬ — количество шагов по времени;

1,], киндексы, характеризующие положение частицы в ячейке- / - индекс по временифе — принимает значения 1 (если частица находится в ячейке у, к) или 0 (частица находится за пределами ячейки 1,], к).

С/д, — начальные фоновые концентрации Эйлеровой модели.

В том случае, если заданы поверхностные потоки Р (х, уД) (кг/м2/сек), можно считать их влияние значимым до высоты к.

Рх, у,{)та со-,.

2.8) где та1г и тсо^ - молярные массы воздуха и диоксида углерода соответственнор — средняя плотность воздуха ниже высоты к.

Тогда формулу (2.8) можно записать в виде.

Расчет при таком подходе осуществляется способом, описанным ниже. Первоначально, в течение года до момента измерений эйлерова модель (NIES ТМ) рассчитывает глобальные фоновые концентрации, в которых отражается сезонная изменчивость.

Затем в обратном направлении по времени используется лагранжевая дисперсионная модель (FLEXPART), которая в течение недели собирает вклад локальных наземных эмиссий в точку наблюдения за этот срок, а также определяет вклад в итоговую концентрацию в точке от фоновых значений, рассчитанных глобальной моделью (рисунок 2.1). Вследствие отсутствия численной диффузии, присущей эйлеровым моделям, FLEXPART обеспечивает менее сглаженные концентрации.

Расчет фоновой концентрации продолжительностью 1 год обусловлен так называемым «spin up» эффектом, связанным с тем, что в начальный момент времени в модели поля концентраций задаются нулевыми, что приводит к быстрому увеличению концентрации в течение нескольких первых месяцев. За год концентрации и потоки выходят на определенный баланс, и становится возможным изучать сезонную изменчивость концентраций.

2.9).

Алгоритм совмещённой модели.

NIES ТМ.

FLEXPART К.

1 год.

1 неделя время.

Рисунок 2.1 — Алгоритм работы объединенной модели.

Сеточные фоновые значения концентраций составляют второе слагаемое правой части формулы (2.9). Первое слагаемое этой формулы обусловлено вкладом источников рассматриваемой компоненты, которые расположены вдоль траекторий внутри слоя к (500 м). В конечном итоге значение первого слагаемого пропорционально потоку в каждой ячейке вдоль траектории и времени, в течение которого воздушная частица находится внутри этой ячейки.

Так как изначально модель РЬЕХРАЯТ рассчитана на использование метеорологических данных ЕСМХУ!7, была произведена модификация модели под данные 1СОА8 [103], которые предоставляются на гибридной вертикальной сетке «сигма-давление», а также горизонтальной Гауссовой сетке (40 модельных уровней, сетка Т106).

Кроме того, произведена интерполяция необходимых полей метеоэлементов на регулярную сетку с разрешением 1.25° х 1.25° с сохранением вертикальной структуры. Временное разрешение используемых данных — 6 часов. Численные особенности модели, такие как максимальный временной шаг, необходимый для адекватного воспроизведения концентраций, зависят от используемой сетки поверхностных потоков.

Временной шаг (т) должен быть пропорционален h/U, где h — размер ячейки сетки потоков, a U— скорость ветра. При скорости ветра U= 50 км/ч, получается т = 2,0.2, и 0.02 часа для h = 100, 10, и 1 км соответственно.

Поэтому в случае использования потоков с разрешением 1 км, был выбран временной шаг, а также шаг интегрирования потоков (T/L из уравнения 5), равный 1 минуте.

Для моделирования с градусным разрешением использовался шаг 15 минут. Модель NIES TM может работать как с вышеописанными японскими метеорологическими данными JCDAS на сетке 1.25° х 1.25° (40 вертикальных уровней), так и с американскими метеополями NCEP на сетке 2.5° х 2.5°. Версия модели NIES TM, рассчитанная на использование данных JCDAS, обладает выходной сеткой 2.5° х 2.5° и 32 вертикальными комбинированными сигма-изоэнтропическими уровнями. Более старая версия модели, использующая данные NCEP, выдает результаты на вертикальной сигма-сетке с 15 уровнями.

2.3 Поверхностные потоки С02 высокого разрешения.

Для моделирования были использованы три вида источников диоксида углерода: антропогенные источники, обмен биосферы и атмосферы, обмен океана и атмосферы. Совместно они описывают основные типы источников и стоков диоксида углерода. Также можно использовать информацию о лесных пожарах (в качестве компонент биосферных потоков), но в этой работе она не применялась.

Упомянутые выше три основных типа потоков обычно используются на сетке 1° х 1°, однако такого разрешения может быть недостаточно для описания сильных локальных источников диоксида углерода. Поэтому были использованы потоки с высоким пространственным разрешением -1×1 км.

Результаты моделирования представлены, как с градусным, так и с километровым разрешением. Градусные потоки аналогичны километровым, отличие заключается лишь в разрешении.

2.3.1 Метод использования потоков высокого разрешения в модели.

Т.к. каждое глобальное поле с разрешением 1×1 км (антропогенные, биосферные, океанические потоки) занимает около 3.5 Гигабайт в оперативной памяти компьютера, использование их напрямую является технически трудной задачей, которая требует огромных вычислительных мощностей. Поэтому для уменьшения требований к используемой памяти были предприняты следующие шаги: а) Километровое поле поверхностных потоков в заданной точке пространства строится непосредственно в модели с использованием комбинации полей высокого и среднего разрешения. В случае антропогенных поверхностных потоков происходит умножение среднегодового потока с разрешением 1×1 км на поля с разрешением 1° х 1°, которые описывают сезонную изменчивость с месячным разрешением.

Коэффициенты получены из реестра по антропогенным эмиссиям [69] с разрешением 1° х 1°, в котором учитывается сезонная изменчивость, и пронормированы на среднегодовое значение. Для получения биосферных потоков использовалась маска океан-суша с километровым разрешением, которая позволяет перераспределить эмиссии с более грубым разрешением для каждого из 15 типов растительности.

Этот подход позволяет значительно снизить требования к компьютерным ресурсам и уменьшить время счета. Описание каждого типа потоков дано в соответствующем разделе, а в таблице 2.1 приведена суммарная информация по используемым комбинациям для получения потоков с километровым разрешением.

Значения потоков на каждом временном шаге получаются линейной интерполяцией между месячными полями, за исключением биосферных потоков, для которых значения доступны с шагом 1 день.

Заключение

.

1. Разработаны объединенная эйлеровая/лагранжевая модель переноса атмосферных примесей и алгоритмы расчёта концентрации диоксида углерода на её основе для станций наземного мониторинга, вдоль трасс самолетов и орбиты спутника с использованием информации о приземных эмиссиях высокого разрешения (вплоть до 1 км х 1 км) антропогенного, биосферного и океанического происхождения.

2. Приведены результаты расчётов концентрации диоксида углерода на станциях наземного мониторинга, вдоль трассы самолёта и орбиты спутника и проведено сравнение с наблюдениями. При этом отмечается рост коэффициентов корреляции модельных расчетов с наблюдениями и уменьшение центрированного среднеквадратичного отклонения при использовании совмещённой модели вместо эйлеровой, дальнейшее улучшение достигается путем использования поверхностных потоков более высокого пространственного разрешения. Так для ст. Федоровское (фоновая станция) корелляция улучшается с 0.65 до 0.73, а для двух станций в Лондоне (сильнозагрязненная городская черта) с 0.66 до 0.81 и с 0.68 до 0.78, при этом проведенные оценки показывают, что разница в коэффициентах корреляции статистически значима. Для спутниковых данных было промоделировано более 120 000 событий за период с июня 2009 по июль 2010 года, коэффициент корреляции составил 0.7, а среднеквадратичное отклонение 2.2 ррт, при этом ошибка спутниковых измерений составляет 2.5 ррт.

3. В качестве приложения разработанной объединенной модели переноса атмосферных примесей проведено исследование влияния антропогенных выбросов Китая на значения концентрации на станции мониторинга, расположенной на о. Хатерума (Япония), с применением разработанной объединенной модели переноса атмосферных примесей. Значения коэффициентов корреляции между модельным данным и наблюдениями падают с 0.63 до 0.59 для 2002 года, и с 0.44 до 0.31 для 2006 года (здесь приведены значения коэффициентов корреляции для зимнего периода времени без учета сезонного хода) при удалении из рассмотрения эмиссий от Китая, что говорит об их влиянии на наблюдаемые вариации в концентрации. Показанное доминирование вклада региональных антропогенных выбросов в наблюдаемом сигнале указывает на возможности эффективного использования данных мониторинга на станции Хатерума при моделировании переноса в регионе и решении обратных задач об межгодовой изменчивости антропогенных выбросов С02 и других газов.

4. Построена атмосферная траекторная модель с параметризацией перистых облаков и разработан алгоритм, позволяющие получить информацию о пространственном распределении перистых облаков и скорректировать алгоритм восстановления концентрации парниковых газов при проведении спутниковых измерений.

5. Обоснован и апробирован метод применения траекторией модели с блоком параметризации перистых облаков для корректных оценок оптической толщи и пространственного распределения перистых облаков, проведено сравнение с данными по отражающей способности, полученных со спутникового прибора МОБ18, которые хорошо согласуются между собой.

6. На примере анализа данных полевых кампаний по измерению влажности в районе тропической тропопаузы проведена валидация модельных значений влажности.

Разработанный алгоритм позволяет эффективно реконструировать и анализировать мачтовые, самолётные и спутниковые наблюдения с целью последующего определения глобальных и региональных источников и стоков измеряемой компоненты г.

Объединённая модель активно используется для исследования переноса различных примесей как в стратосфере, так и тропосфере, для восстановления источников и стоков парниковых газов, а также уточнения имеющихся данных по эмиссиям с высоким разрешением.

Разработка моделей и исследования с их применением проводились в рамках международного спутникового проекта GOSAT и темы Росгидромета 1.3.1.4.

Автор выражает свою признательность научному руководителю Лукьянову А. Н. и Максютову Ш. Ш. за помощь и рекомендации при выполнении работы, Журавлеву Р. В. за полезные обсуждения, Оде Т., Сайто М., Валсала В. за сотрудничество при подготовке информация по поверхностным потокам диоксида углерода, сотрудникам ЦАО, ИПГ, ИФА и NIES за ценные замечания, а также сотрудникам организаций, предоставивших данные наблюдений. Автор благодарен Штолу А. — разработчику модели FLEXPART, сотрудникам JMA и CRIEPI, предоставивших данные JCDAS. Автор выражает благодарность официальным оппонентам Дианскому H.A. и Зарипову Р. Б., а также эксперту Тертышникову A.B. за ценные замечания, которые помогли улучшить структуру и содержание работы.