System analysis of the influence of clouds on the assessment of solar optical radiation arriving at the earth

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The problem of achieving the receipt of the largest amount of solar optical radiation to a certain limited area of the Earth's surface in cloudy conditions is formulated from the standpoint of system analysis and solved. In accordance with the need to take into account the dynamics of the analyzed processes, the required correlation between the albedo of clouds and the zenith angle of the Sun, at which the largest amount of solar radiation will enter the selected area of the Earth, is investigated. It is shown that the maximum intake of solar radiation to the selected area will be recorded if there is a positive correlation between these indicators, i.e. if an increase in the zenith angle of the Sun is accompanied by an increase in the albedo of clouds, and a decrease in the zenith angle is accompanied by a decrease in the specified albedo.

Sobre autores

H. Asadov

National Aerospace Agency

Email: asadzade@rambler.ru
The head of the department. Doctor of Technical Sciences, Professor Baku, Republic of Azerbaijan

N. Abilova

National Aerospace Agency

Email: nergiz.ebilova36@gmail.com
Deputy. the head of the department. Doctoral student (post-graduate student) Baku, Republic of Azerbaijan

Bibliografia

  1. Hollman R., Muller R.W., Gratzki A. CM-SAF surface radiation budget: first result with A VHRR data// Adv. Space. Res. 37. 2006.
  2. Mueller R., Matsousak C., Gratzki A., Hollman R., Behr H. The CM-SAF operational scheme for the satellite based retrieval of solar surface irradiance – a LUT based eigenvector hybrid approach// Remote sens. Environ. 113. 1012-1024. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.01.012 . 2009
  3. Harries J., Russel J., Hanafin J., Brindley H., Futyan J. et al. The geostationary earth radiation budget project// BAMS. 86. https://doi.org/10.1175/BAMS-86-7-945. 2005 .
  4. Carrer D., Ceamanos X., Moparthy S., Vincent C., Freitas C. and Trigo I.F . Satellite Retrieval of Downwelling Shortwave Surface Flux and Diffuse Fraction under All Sky Conditions in the Framework of the LSA SAF Program (Part 1: Methodology), Remote Sens., 11, 2523, https://doi.org/10.3390/rs11212532, 2019
  5. Bugliaro L., Piontek D., Kox S., Schmidl M., Mayer B., Müller R., Vázquez-Navarro M., Peters D.M., Grainger R.G., Gasteiger J., and Kar J. Combining radiative transfer calculations and a neural network for the remote sensing of volcanic ash using MSG/SEVIRI, Nat. Hazards Earth Syst. Sci. Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/nhess-2021-270, in review. 2021.
  6. Alexandri G., Georgoulias A., and Balis D. Effect of Aerosols, Tropospheric NO2 and Clouds on Surface Solar Radiation over the Eastern Mediterranean (Greece), Remote Sens., 13, 2587, https://doi.org/10.3390/rs13132587. 2021.
  7. Trager-Chatterjee C., Muller R., Bendix J. Analysis of extreme summers and prior late winter/spring conditions in central Europe// Natural hazards and earth system sciences. 13. 1243-1257. https://doi.org/10.5194/nhess-13-1243-2013 . 2013.
  8. Hermann M., Papritz L. & Wernli H. A Lagrangian analysis of the dynamical and thermodynamic drivers of large-scale Greenland melt events during 1979–2017. Weather Clim. Dyn. 1, 497–518 (2020).
  9. Turner J. et al. An extreme high temperature event in coastal east Antarctica associated with an atmospheric river and record summer downslope winds. Geophys. Res. Lett. 49, e2021GL097108 (2022).
  10. Wild M. Global dimming and brightening: a review// Journal of geophysical research. 114. https://doi.org/10.1029/2008JD011470 . 2009.
  11. Gilgen H., Roesch A., Wild M., Ohmura A. Decadal changes in shortwave irradiance at the surface in the period from 1960 to 2000 estimated from Global energy balance archive data// Journal of geophysical research. 114. https://doi.org/10.1029/2008JD011383 . 2009.
  12. Baker A.J., Hodges K.I., Schiemann R.K. and Vidale P .L. Historical variability and lifecycles of North Atlantic midlatitude cyclones originating in the tropics, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 126, e2020JD033 924, 2021.
  13. Berkovic S. and Raveh-Rubin S. Persistent warm and dry extremes over the eastern Mediterranean during winter: The role of North Atlantic blocking and central Mediterranean cyclones, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 148, 2384–2409, 2022.
  14. Casson N., Contosta A., Burakowski E., Campbell J., Crandall M., Creed I., Eimers M., Garlick S., Lutz D., Morison M. et al. Winter weather whiplash: Impacts of meteorological events misaligned with natural and human Systems in Seasonally Snow-Covered Regions, Earth's Future, 7, 1434–1450, 2019.
  15. Faranda D., Alvarez-Castro M.C., Messori G., Rodrigues D. and Yiou P . The hammam effect or how a warm ocean enhances large scale 950 atmospheric predictability, Nature communications, 10, 1–7, 2019
  16. Urbich I., Bendix J., Muller R. The seamless solar radiation (SESORA) forecast for solar surface irradiance method and validation// Remote sensing. 11. https://doi.org/10.3390/rs11212576 . 2019.
  17. Urbich I., Bendix J., Muller R. Development of a seamless forecast for solar radiation using ANAKLIM++// Remote Sensing. 12. https://doi.org/10.3390/rs12213672 . 2020.
  18. Yucel I., Onen A., Yilmaz K., and Gochis D.J. 2015: Calibration and evaluation of a flood forecasting system: Utility of numerical weather prediction model, data assimilation and satellite-based rainfall. J. Hydrol. , 523, 49–66, doi: 10.1016/j.jhydrol.2015.01.042.
  19. Zambon J.B., He R. and Warner J.C. 2014: Investigation of Hurricane Ivan using the coupled ocean–atmosphere–wave–sediment transport (COAWST) model. Ocean Dyn. , 64, 1535–1554, doi: 10.1007/s10236-014-0777-7.
  20. Muller R.W. Agrar meteorology and radiation// Encyclopedia of sustainability science and technology. 978-1-4419-0852-0. 2021.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

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».