Оптические характеристики атмосферного аэрозоля по результатам измерений вблизи Санкт-Петербурга с 2016 по 2021 гг.

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

В работе представлены результаты измерений оптических характеристик аэрозоля с помощью солнечного фотометра и нефелометра c 2016 по 2021 гг., выполненных на станции атмосферного мониторинга в Петергофе (59.88°с.ш., 29.83°в.д.). Измерения были сопоставлены с данными реанализа MERRA-2. Показано, что в регионе наблюдается межсезонная изменчивость показателя Ангстрема, характеризуемая низкими значениями в холодное время года и высокими – в теплое. Аналогичный, но менее выраженный годовой ход имеет доля обратного рассеяния излучения. Среднее значение коэффициента замутнения за рассматриваемый период меньше 0.10, что позволяет определить станцию наблюдений как фоновую. С использованием модели HYSPLIT определено происхождение воздушных масс, формирующих состояние атмосферного воздуха на наблюдательной станции, в случаях реализации предельных значений измеренных коэффициентов рассеяния и параметра Ангстрема. Воздушные массы, приходящие с северо-западного направления, соответствуют чистому и влажному воздуху с морской акватории и проявляются в минимальных значениях измеренных параметров. Максимальные значения коэффициента рассеяния ассоциируются с мелкодисперсным аэрозолем, поступающим в атмосферу как от региональных источников эмиссий (городские загрязнения с территории Санкт-Петербурга), так и в результате трансграничного переноса с юго-западных направлений.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

К. А. Шпак

Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: k.shpak@spbu.ru
Россия, Университетская наб., 7/9, Санкт-Петербург, 199034

Е. Ю. Небосько

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: k.shpak@spbu.ru
Россия, Университетская наб., 7/9, Санкт-Петербург, 199034

Д. В. Ионов

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: k.shpak@spbu.ru
Россия, Университетская наб., 7/9, Санкт-Петербург, 199034

Список литературы

  1. Власенко С.С., Волкова К.А., Ионов Д.В., и др. Изменчивость углеродсодержащей фракции атмосферного аэрозоля вблизи Санкт-Петербурга // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55. № 6. C. 147–156.
  2. Власенко С.С., Иванова О.А., Рышкевич Т.И., Михайлов Е.Ф. Оценка пространственного распределения потенциальных источников углеродсодержащего аэрозоля по данным локальных измерений вблизи Санкт-Петербурга // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2023. Т. 59. № 6. С. 774–785.
  3. Волкова К.А., Поберовский А.В., Тимофеев Ю.М. и др. Аэрозольные оптические характеристики по данным измерений солнечного фотометра CIMEL (АЕRONET) вблизи Санкт-Петербурга // Оптика атмосферы и океана. 2018. Т. 31. № 6. С. 425–431.
  4. Волкова К.А., Аникин С.С., Михайлов Е.Ф. и др. Сезонная и суточная изменчивость концентраций аэрозольных частиц вблизи Санкт-Петербурга // Оптика атмосферы и океана. 2020. Т. 33. № 5. С. 407–414.
  5. Имашев С.А. Методика расчета параметра ангстрема и коэффициента замутнения атмосферы по результатам фотометрических измерений // Вестник КРСУ. 2012. Т. 12. № 4. С. 175–178.
  6. Ионов, Д.В., Поберовский А.В. Изменчивость содержания оксидов азота в приземном слое атмосферы по данным наблюдений в Петергофе // Метеорология и гидрология. 2020. № 10. С. 73–81.
  7. Свириденков М.А., Веричев К.С., Власенко С.С., Емиленко А.С., Михайлов Е.Ф., Небосько Е.Ю. Определение характеристик атмосферного аэрозоля по данным трехволнового интегрирующего нефелометра. // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 03. С. 175–181.
  8. Свириденков М.А., Михайлов Е.Ф., Небосько Е.Ю. Параметризация среднего косинуса индикатрисы рассеяния света атмосферным аэрозолем // Оптика атмосферы и океана. 2017. № 5. С. 16–21.
  9. Фока С.Ч., Макарова М.В., Поберовский А.В., Тимофеев Ю.М. Временные вариации концентрации СО2, СН4 и СО в пригороде Санкт-Петербурга (Петергоф) // Оптика атмосферы и океана. 2019. Т. 32. № 10. С. 860–866.
  10. Aaltonen V., Lihavainen H., Kerminen V.-M., Komppula M., Hatakka J., Eneroth K., Kulmala M., and Viisanen Y. Measurements of optical properties of atmospheric aerosols in Northern Finland // Atmos. Chem. Phys. 2006.V. 6. P. 1155–1164.
  11. Anderson T.L. and Ogren J.A. Determining Aerosol Radiative Properties Using the TSI 3563 Integrating Nephelometer // Aerosol Science and Technology. 1998.V. 29. №1. P. 57–69.
  12. Andreae M.O. and Rosenfeld D. Aerosol–cloud–precipitation interactions. Part 1. The nature and sources of cloud-active aerosols // Earth-Science Rev., 2008, V. 89. P. 13−41.
  13. Andrews E., Sheridan P.J., Fiebig M., McComiskey A., Ogren J.A., Arnott P., Covert D., Elleman R., Gasparini R., Collins D., Jonsson H., Schmid B., Wang J. Comparison of methods for deriving aerosol asymmetry parameter // J. Geophys. Res. 2006. V. 111.
  14. Ångström A. On the Atmospheric Transmission of Sun Radiation and on Dust in the Air // Geographiska Annaler. 1929. V. 11. P. 156.
  15. Ångström A. The parameters of atmospheric turbidity // Tellus. 1964.V. 16. № 1, P. 64–75.
  16. Delene, D.J. and Ogren, J.A. Variability of aerosol optical properties at four North American surface monitoring sites // J. Atmos.Sci. 2002.V. 59. P. 1135–1150.
  17. Draxler R.R. and Hess G.D. An overview of the HYSPLIT-4 modelling system for trajectories, dispersion and deposition // Australian Meteorological Magazine. 1998.V. 47. №4.P. 295–308.
  18. Dubovik O., Smirnov A., Holben B., King M., Kaufman Y., Eck T., Slutsker I. Accuracy assessments of aerosol optical properties retrieved from Aerosol Robostic Network (AERONET) Sun and sky radiance measurements // J. Geophys. Res. 2000a. V. 105. № 8. Р. 9791–9806.
  19. Dubovik O. and King M.D. A flexible inversion algorithm for retrieval of aerosol optical properties from Sun and sky radiance measurements // J. Geophys. Res. 2000b. V. 105. P. 20673–20696.
  20. Eck T.F., Holben B.N., Reid J.S., Dubovik O., Smirnov A., O'Neill N.T., Slutsker I., and Kinne S. Wavelength dependence of the optical depth of biomass burning, urban and desert dust aerosols // J. Geophys. Res. 1999. V. 104. P. 31333–31350.
  21. GilesD.M., Sinyuk A., Sorokin M.G., Schafer J. S., Smirnov A., Slutsker I., Eck T.F., Holben B.N., Lewis J.R., Campbell J.R, Welton E.J., Korkin S.V., and Lyapusti A.I. Advancements in the Aerosol Robotic Network (AERONET) Version 3 database – automated near-real-time quality control algorithm with improved cloud screening for Sun photometer aerosol optical depth (AOD) measurements // Atmos. Meas. Tech. 2019. V. 12. P. 169–209.
  22. Hansen J., Sato M., Ruedy R., Lacis A., Oinas V. Global warming in the twenty-first century: An alternative scenario // Proc. Natl. Acad. Sci. 2000. V. 97. № 18. P. 9875-9880.
  23. Holben B.N., Eck T.I., Slutsker I., Tanre D., Buis J.P., Setzer A., Vemote E., Reagan J. A., Kaufman Y.J., Nakajima T., Lavenu F., Jankowiak I., and Smirnov A. AERONET-A Federated Instrument Network and Data Archive for Aerosol Characterization // Remote Sensing of Environment. 1998. V. 66. № 1. P. 1–16.
  24. Holben B.N., Tanre D., Smirnov A., Eck T. F., Slutsker I., Abuhassan N., Newcomb W.W., Schafer J., Chatenet B., Lavenue F., Kaufman Y.J., Vande Castle J., Setzer A., Markham B., Clark D., Frouin R., Halthore R., Karneli A., O'Neill N.T., Pietras C., Pinker R.T., Voss K., Zibordi G. An emerging ground-based aerosol climatology: Aerosol Optical Depth from AERONET, J. Geophys. Res. 2001. V. 106. P. 12067–12097.
  25. Horvath H., Kasahara M., Tohno S., Olmo F.J., Lyamani H., Alados-Arboledas L., Quirantes A. and Cachorro V. Relationship between fraction of backscattered light and asymmetry parameter // Journal of Aerosol Science. 2015.
  26. Jung, C.H., Um, J., Lee, J.Y. et al. Sensitivity analysis of the Ångstrom exponent for multimodal aerosol size distributions //Asia-Pacific J Atmos Sci.2013. V. 49. P. 625–634.
  27. Mikhailov, E.F., Vlasenko S.S., Podgorny I.A., Ramanathan V., and Corrigan C.E. Optical properties of soot–water drop agglomerates: An experimental study // J. Geophys. Res. 2006. V. 111.
  28. Rienecker M.M., Suarez M.J., Gelaro R., Todling R., Bacmeister J., Liu E., Bosilovich M., Schubert S.D., Takacs L., Kim G.-K., Bloom S., Chen J., Collins D., Conaty A., da Silva A.M., Gu W., Joiner J., Koster R.D., Lucchesi R., Molod A., Owens T., Pawson S., Pegion P., Redder C.R., Reichle R., Robertson F.R., Ruddick A.G., Sienkiewicz M., Woollen J. MERRA-NASA’s modern-era retrospective analysis for research applications // J Clim. 2011. V. 24. № 14. P. 3624–3648.
  29. Schuster G.L., Dubovik O., and Holben B.N. Angstrom exponent and bimodal aerosol size distributions // J. Geophys. Res. 2006. V. 111.
  30. Smith S.J. and Bond T.C. Two hundred fifty years of aerosols and climate: the end of the age of aerosols // Atmos. Chem. Phys. 2014. V. 14. № 2. P. 537–549.
  31. Stefan, S., Mihai, L., Nicolae, D., & Boscornea, A. Angstrom turbidity in the lower layers of the troposphere // Environmental Engineering and Management Journal. 2011.V. 10. P. 133–138.
  32. Tami C. Bond and Robert W. Bergstrom.Light Absorption by Carbonaceous Particles: An Investigative Review // Aerosol Science and Technology. 2006.V. 40. № 1. P. 27–67.
  33. Timofeyev Y., Virolainen Y., Makarova M., Poberovsky A., Polyakov A., Ionov D., Osipov S., Imhasin H. Ground-based spectroscopic measurements of atmospheric gas composition near Saint Petersburg (Russia) // J. Molecular Spectroscopy. 2016. V. 323. P. 2–14.
  34. Virkkula A., Backman J., Aalto P.P., Hulkkonen M., Riuttanen L., Nieminen T., dal Maso M., Sogacheva L., de Leeuw J., Kulmala M. Seasonal cycle, size dependencies, and source analyses of aerosol optical properties at the SMEAR II measurement station in Hyytiala, Finland // Atmos. Chem. Phys. 2011. V. 11. P. 4445–4468.
  35. Weber P., Petzold A., Bischof O.F., Fischer B., Berg M., Freedman A., Onasch T.B., and Bundke U. Relative errors in derived multi-wavelength intensive aerosol optical properties using cavity attenuated phase shift single-scattering albedo monitors, a nephelometer, and tricolour absorption photometer measurements // Atmos. Meas. Tech. 2022.V. 15. P. 3279–3296.
  36. Zhao G., Zhao C., Kuang Y., Bian Y., Tao J., Shen C., and Yu Y. Calculating the aerosol asymmetry factor based on measurements from the humidified nephelometer system // Atmos. Chem. Phys. 2018. V. 18. P. 9049–9060.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение по месяцам количества дней с измерениями на станции мониторинга в Петергофе (Санкт-Петербург) за 2016–2021 гг. Статистика представлена для а) нефелометра и б) солнечного фотометра.

Скачать (312KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Медианные суточные значения параметра Ангстрема рассеяния на длинах волн 450–700 нм по данным измерений нефелометра (пустые кружки) и параметра Ангстрема ослабления на длинах волн 440–675 нм по данным измерений солнечного фотометра (черные кружки).

Скачать (411KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Среднемесячные значения параметра Ангстрема по данным измерений нефелометра (рассеяние, 450–700 нм), фотометра CIMEL (ослабление, 440–675 нм) и по данным реанализа MERRA-2 (ослабление, 440–870 нм).

Скачать (223KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Кластеры обратных траекторий движения воздушных масс по данным расчета модели HYSPLIT для дней с минимальными значениями αS 450(700) (менее 1) по измерениям нефелометра.

Скачать (257KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Кластеры обратных траекторий движения воздушных масс по данным расчета модели HYSPLIT для дней с высокими значениями σsp(550) (более 70) по измерениям нефелометра.

Скачать (253KB)
Метаданные


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».