Моделирование переноса излучения в ближнем ИК-диапазоне и определение содержания метана в атмосфере с использованием различных спектроскопических баз данных

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Проведено моделирование атмосферных солнечных спектров в полосах поглощения метана в ближнем ИК-диапазоне и сделано сравнение со спектрами, измеренными на наземном фурье-спектрометре с высоким спектральным разрешением в различных атмосферных условиях. Определено содержание метана в столбе атмосферы с использованием различных версий спектроскопических баз данных HITRAN (2008, 2012, 2016, 2020), GEISA (2015, 2020) и ATM (2016, 2020) и банка линий CH4 GOSAT2014. Для каждой спектроскопической базы было рассчитано усредненное по 1346 спектрам значение RMS (отклонение рассчитанных спектров от измеренных). Было обнаружено, что наименьшее значение RMS наблюдалось для результатов, полученных с линиями поглощения CH4 из ATM2020, ATM2016 и HITRAN2008. Были выявлены параметры линий поглощения СН4 в спектроскопических базах данных, которые вносят наибольшую погрешность в моделирование переноса излучения в атмосфере в спектральном диапазоне 6000–6100 см–1.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Т. Ю. Чеснокова

Институт оптики атмосферы им. В. Е. Зуева СО РАН

Author for correspondence.
Email: ches@iao.ru
Russian Federation, Томск

А. В. Ченцов

Институт оптики атмосферы им. В. Е. Зуева СО РАН

Email: ches@iao.ru
Russian Federation, Томск

К. Г. Грибанов

Уральский федеральный университет

Email: ches@iao.ru
Russian Federation, Екатеринбург

И. В. Задворных

Уральский федеральный университет

Email: ches@iao.ru
Russian Federation, Екатеринбург

В. И. Захаров

Уральский федеральный университет; Институт математики и механики им. Н. Н.Красовского УрО РАН

Email: ches@iao.ru
Russian Federation, Екатеринбург; Екатеринбург

References

  1. Masson-Delmotte V., Zhai P., Pirani A. et al. IPCC, 2021: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. doi: 10.1017/9781009157896
  2. Forster P., Ramaswamy V., Artaxo P. et al. 2007: Changes in Atmospheric Constituents and in Radiative Forcing. Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Chapter 2. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
  3. Prather M.J., Holmes C.D., Hsu J. // Geophys. Res. Lett. 2012. V. 39. P. L09803. doi: 10.1029/2012GL051440
  4. Holl G., Walker K.A., Conway S. et al. // Atmos Meas Tech. 2016. V. 9. P. 1961–1980. https://doi.org/10.5194/amt-9-1961-2016
  5. Василенко И.А., Садовников С.А., Романовский О.А. // Оптика атмосферы и океана. 2020. Т. 33. № 04. С. 298–301. doi: 10.15372/AOO20200408
  6. Chesnokova T.Yu., Chentsov A.V., Rokotyan N.V. et al. // J. Mol. Spectrosc. 2016. V. 327. P. 171–179. doi: 10.1016/j.jms.2016.07.001
  7. Chesnokova T.Yu., Makarova M.V., Chentsov A.V. et al. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2020. V. 254. 107187.
  8. Rothman L.S., Gordon, I.E., Barbe A. et al. // Ibid. 2009. V. 110. P. 533–572.
  9. Rothman L.S., Gordon I.E., Babikov Y. et al. // Ibid. 2013. V. 130. P. 4–50.
  10. Gordon I.E., Rothman L.S., Hill C. et al. // Ibid. 2017. V. 203. P. 3–69.
  11. Gordon I.E., Rothman, L.S., Hargreaves, R.J. et al. // Ibid. 2022. V. 277(10794). P. 1.
  12. Jacquinet-Husson N., Armante R., Scott N.A. et al. // J. Mol. Spectrosc. 2016. V. 327. P. 31.
  13. Delahaye T., Armante R., Scott N.A. et al. // J. Mol. Spectrosc. 2021. V. 380. P. 111510. https://doi.org/10.1016/j.jms.2021.111510
  14. Toon G.C. ATM compilations from Geoffrey Toon (JPL). http://mark4sun.jpl.nasa.gov/toon/linelist/linelist.htm
  15. Toon G.C., Blavier J.F., Sung K. et al. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 2016. V. 182. P. 324. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2016.05.021
  16. Nikitin A.V., Lyulin O.M., Mikhailenko S.N. et al. // Ibid. 2015. V. 154. P. 63. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2014.12.003
  17. Birk M., Wagner G., Loos J. et al. ESA SEOM–IAS – spectroscopic parameters database 2.3 μm region // Technical Report. Scientific Exploitation of Operational Missions – Improved Atmospheric Spectroscopy Databases; 2017. https://doi.org/105281/zenodo1009126
  18. Nikitin A., Rodina A., Thomas X. et al. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2020. V. 253. P. 107061. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2020.107061
  19. Predoi-Cross A., Brawley-Tremblay M., Brown L.R. et al. // J. Mol. Spectrosc. 2006. V. 236. № 2. P. 201. https://doi.org/10.1016/ j.jms.2006.01.013
  20. Devi V., Benner D.C., Sung K. et al. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 2016. V. 177. P. 152. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2015.12.009
  21. Mitsel A.A., Ptashnik I.V., Firsov K.M. et al. // Atmospheric and Oceanic Optics. 1995. V. 8. № 10. P. 847.
  22. Anderson G., Clough S., Kneizys F. et al. AFGL Atmospheric Constituent Profiles (0–120 km). Air Force Geophysics Laboratory. AFGL-TR-86-0110. Environmental Research Paper. Hanscom AFB: MA 01736. 1986. № 954. 25 p.
  23. Gribanov K., Jouzel J., Bastrikov V. et al. // Atmos. Chem. Phys. 2014. V. 14. P. 5943. https://doi.org/10.5194/acp-14-5943-2014
  24. Kalnay E., Kanamitsu M., Kistler R. et al. The NCEP/NCAR40-year reanalysis project // B. Am. Meteorol. Soc. 1996. V. 77. P. 437.
  25. http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/reanalysis/
  26. Palm M. Theoretical background SFIT4 / Sfit4 Error Analysis Workshop. 2013.
  27. Rinsland C.P., Jones N.B., Connor B.J. et al. // J. Geophysical Research. 1998. V. 103. P. 28197. https://doi.org/10.1029/98JD02515
  28. Armante R., Scott N., Crevoisier C. et al. // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 2016. V. 327. P. 180.
  29. Rodgers C.D. Inverse Methods for Atmospheric Sounding: Theory and Practice / World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2000.
  30. https://airs.jpl.nasa.gov/
  31. https://giovanni.gsfc.nasa.gov/

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Difference in atmospheric transmittance calculated with CH4 absorption lines from different databases on a vertical trace through the entire atmosphere for midlatitude summer; ν is the wave number

Download (228KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Comparison of the atmospheric solar spectrum measured at the ground-based Fourier spectrometer in Kourovka on 16.06.2015 at the solar zenith angle SZA = 33.7° with the model spectrum calculated with the CH4 absorption lines from HITRAN2008

Download (94KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Difference of the measured atmospheric solar spectra averaged over 1346 spectra from the spectra calculated with the parameters of the CH4 absorption lines from different spectroscopic DBs

Download (223KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Difference between the measured solar spectrum and the model spectra due to incorrect values of the broadening coefficients of the CH4 absorption lines in the spectroscopic DBs

Download (138KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Difference between the measured solar spectrum and the model spectra due to incorrect values of the intensity of the CH4 absorption lines in the spectroscopic DBs

Download (118KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Mean monthly CH4 content (a) in the atmospheric column determined from the measured solar irradiance spectra at Kourovka using CH4 absorption lines from different spectroscopic database and AIRS satellite measurements (asterisks in the diagram); relative difference in the CH4 content determined with HITRAN2020 and other spectroscopic database (b)

Download (153KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences