Derivation of the carbon dioxide total column in the atmosphere from satellite-based infrared fourier-transform spectrometer IKFS–2 measurements: analysis and application experience

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The paper discusses the use of a new version of the regression technique for derivation the total content of carbon dioxide in the atmosphere XCO2 (column-averaged dry-air mole fraction) from measurements of the infrared Fourier-transform spectrometer IKFS–2 installed on board Russian meteorological satellite Meteor-M No. 2. To evaluate the accuracy of satellite-based XCO2 estimates the retrospective comparison was made with data from ground-based spectroscopic measurements at Peterhof site of St. Petersburg State University as well as with aircraft measurements of the V. E. Zuev Institute of Atmospheric Optics (IOA) in the area of the Novosibirsk Reservoir conducted in 2019-2022. A brief description of the regression technique modifications is given made to improve the accuracy of satellite – based XCO2 estimates. In particular, to compensate for the effect of changes in the IKFS-2 characteristics during a long flight, the XCO2 estimates calibration is realized using ground - based XCO2 measurements at the NOAA Observatory on Mauna Loa volcano (island of Hawaii). After calibration and cloud scenes filtering, the discrepancy between satellite estimates and ground-based / aircraft measurements is characterized by root mean square deviation of ~4 ppm or 1% of the CO2 total content. In order to accelerate the adjustment of the regression technique, used for estimating XCO2, to IKFS-2 data on new satellites, it is reasonable to use XCO2 observations at the TCCON terrestrial network in addition to conventional contact measurements of CO2 concentrations. Along with this, it seems rational to use the cryogenic film thickness on the glass of the IKFS-2 photodetector, characterizing the state of the instrument, as additional predictor in the regression model.

Толық мәтін

ВВЕДЕНИЕ

Изменения концентрации атмосферных долгоживущих парниковых газов оказывают существенное влияние на климат Земли. Из них диоксид углерода – наиболее важный парниковый газ. Глобальная концентрация атмосферного СО2 увеличилась с 280 млн-1 (в доиндустриальную эпоху) до 419.9 млн-1 к 2022 г. (Бюллетень ВМО, 2023). В Бюллетене Всемирной Метеорологической Организации (Бюллетень ВМО, 2023) указывается, что в период с 1990 по 2022 год радиационное воздействие долгоживущих парниковых газов увеличилось на 49%, при этом на долю CO2 приходится 78% этого увеличения. Для улучшения нашего понимания природных и антропогенных процессов, управляющих парниковым эффектом атмосферы, необходимы глобальные данные содержания атмосферного СО2 с хорошим пространственным и временным разрешением, обеспечить получение которых можно только путем развития спутниковых методов измерений. В их основе лежат анализ спектров отраженного и рассеянного солнечного излучения, регистрируемых с помощью спектрометров БИК диапазона (TANSO-FTS, OCO), или анализ спектров уходящего теплового излучения, регистрируемых с помощью гиперспектрометров ИК диапазона (фурье-спектрометры IASI, CrIS, TES, HIRAS, ИКФС-2, дифракционный спектрометр AIRS) (Успенский, 2022).

Следует отметить, что инфракрасный фурье–спектрометр ИКФС-2 (Завелевич, 2009) в настоящее время является единственным в России серийным спутниковым прибором, который может быть использован для глобального мониторинга содержания диоксида углерода в атмосфере. Он устанавливается на отечественных полярно-орбитальных космических аппаратах (КА) серии “Метеор-М”. В частности, прибор успешно функционировал на орбите во время всего срока активного существования КА “Метеор-М” № 2 (2014 – 2023 гг.). Стабильность радиометрических характеристик ИКФС-2, подтвержденная в ряде интеркалибровок по зарубежным спутниковым приборам, позволила разработать регрессионную методику оценки объемного содержание диоксида углерода XCO2 в земной атмосфере, подробно изложенную в (Голомолзин, 2022; Успенский, 2022). Предикторы в уравнении регрессии из (Голомолзин, 2022) ‒ эффективные оптические толщины, вычисленные по измерениям спектральной интенсивности уходящего ИК излучения в каналах ИКФС-2 в диапазоне 11–14 мкм, примыкающем к сильной полосе поглощения CO2 с центром 15 мкм. Эталонными значениями для построения регрессии служили значения XCO2, вычисленные по высокоточным измерениям в 2015–2016 гг. концентраций диоксида углерода, проведенных на высотной мачте международной обсерватории ZOTTO (экспериментальная площадка Института леса им В.Н. Сукачева СО РАН, примерно в 22 км от поселка Зотино, на левом берегу Енисея, Центральная Сибирь), и опубликованным данным самолетных измерений (Аршинов, 2009), выполненных ранее в районе Новосибирского водохранилища. Дополнительно привлекались оценки XCO2, полученные по результатам наземных измерений 2015-2016 гг. обсерватории NOAA на вулкане Мауна-Лоа (остров Гавайи).

Проведенное в (Голомолзин, 2022) сравнение оценок XCO2 (ИКФС) с аналогичными оценками по данным зарубежных спутниковых спектрометров CrIS и ОСО над территорией Евразии за 11 дней в октябре 2021 г. показало хорошее согласие. Средние значения XCO2 (ИКФС) занимали промежуточные значения между оценками аналогов: на 3.2 млн-1 выше XCO2 (CrIS) и на 1.2 млн-1 ниже XCO2 (ОСО). В безоблачных условиях для совпадающих по месту расположения пикселей ИКФС-2 и OCO среднеквадратичная невязка оценок XCO2 не превышает 2 млн-1.

Однако, при сопоставлении (Никитенко, 2024) с оценками XCO2, полученными в СПбГУ по наземным измерениям потоков солнечного излучения ИК фурье-спектрометром Bruker 125НR (Петергоф, период 2019–2022 гг.), была выявлена значительно большая амплитуда годового хода XCO2 (ИКФС) и существенное занижение их величин, начиная с 2021 г. Аналогичная картина наблюдалась и при сравнении с опубликованными данными измерений фурье-спектрометра TANSO-FTS японского спутника GOSAT в районе финской геофизической обсерватории Соданкюля (Taylor, 2022) – ближайшему к Петергофу пункту сети TCCON. Результаты сопоставлений наземных измерений СПбГУ и оценок по данным GOSAT c медианными значениями дневных оценок по данным ИКФС-2 для его пикселей пределах 250 км от Петергофа обсуждаются в (Никитенко, 2024) и показаны на рис. 1.

 

Рис. 1. Временной ход значений ХСО2, полученный по данным наземных и спутниковых измерений вблизи Санкт-Петербурга за 2019–2022 гг.

 

В (Никитенко, 2024) также представлены первые результаты работ по совершенствованию методики (Голомолзин, 2022), которые сводились к уточнению высотного хода концентрации СО2 по данным самолетных измерений и дополнительной калибровке оценок XCO2 (ИКФС) по наземным измерениям концентраций CO2 в обсерватории NOAA на вулкане Мауна-Лоа (остров Гавайи), выполненным в 2019–2022 гг.

Работа по дальнейшей модификации методики (Голомолзин, 2022) определения XCO2 (ИКФС) была продолжена и ее результаты отражены в данной статье. Помимо сравнений с наземными измерениями СПбГУ в неё включено описание ретроспективного сопоставления результатов применения модифицированной методики с контактными самолетными измерениями ИОА, которые выполнялись в течение ряда лет в районе Новосибирского водохранилища. Проведенные сопоставления с наземными и самолетными измерениями XCO2 в 2019-2022 гг., принятыми за “истину”, подтвердили эффективность предложенных модификаций регрессионной методики (Голомолзин, 2022) определения XCO2 (ИКФС-2), состоящих в формировании эталонных значений XCO2 для обучающей выборки на основе сочетания контактных измерения концентраций на высотной мачте обсерватории ZOTTO, обсерватории NOAA на вулкане Мауна-Лоа и самолетных измерений ИОА в Сибири.

Для применения в мониторинге содержания диоксида углерода данных конкретных экземпляров ИКФС-2 на новых КА серии “Метеор-М” (Успенский, 2021) целесообразно использовать модифицированную регрессионную методику (Голомолзин, 2022). При этом организация мониторинга потребует, вообще говоря, оперативного получения регрессий для каждого очередного КА, так как измерения конкретных экземпляров ИКФС-2 содержат различного рода систематические ошибки, включая инструментальные. В связи этим в статье обсуждается включение в состав предикторов регрессии для новых ИКФС-2 толщины криоосадка, изменение величины которой в процессе эксплуатации прибора из-за нелинейности амплитудной характеристики фотоприемника может вызвать смещение оценок XCO2. Заметим также, что для валидации спутниковых оценок XCO2 и ускорения получения рабочих регрессий можно дополнительно к контактным измерениям использовать данные наземной сети TCCON (Wunch, 2011). Для многих пунктов этой сети результаты измерений XCO2 доступны в течение полугода с момента измерений.

Далее дается анализ причин выявленных методических погрешностей регрессионной методики (Голомолзин, 2022) и описаны способы их уменьшения.

УТОЧНЕНИЕ ВЕРТИКАЛЬНОГО ПРОФИЛЯ КОНЦЕНТРАЦИИ CO2

Как отмечено выше, сравнение оценок XCO2 (ИКФС), полученных по первоначальной версии методики (Голомолзин, 2022), с данными наземных и спутниковых измерений за период 2019–2022 гг. (см. рис. 1) показало значительное расхождение в годовом ходе XCO2. Наиболее вероятной причиной является выбранная схема пересчета профилей концентрации CO2 в эталонные значения общего содержания XCO2 по данным измерений на высотной мачте обсерватории ZOTTO при получении рабочей регрессии.

Напомним, что в (Голомолзин, 2022) расчеты эталонных XCO2 проводились в дни и часы, когда по данным измерений на мачте перемешивание атмосферы приводило к равномерному распределению концентрации СО2 в приземном слое атмосферы. Критерием отбора данных являлось совпадение (в пределах ±1 млн-1) концентраций газа, измеренных на всех площадках мачты (между 4–301 м). При пересчете к общему содержанию XCO2 в (Голомолзин, 2022) полагалось, что постоянство объемной концентрации СО2 сохраняется из-за конвективного перемешивания атмосферы примерно до 1.5 км (Белан, 1994). Между концентрациями на этом уровне, а также на 3 и 7 км для вертикального профиля (Аршинов, 2009), полученного по данным самолетных измерений в соответствующем месяце, использовалась линейная интерполяция по высоте. На 7 км и выше концентрация считалась постоянной. Межгодовой ход данных (Аршинов, 2009) учитывался введением поправок в самолетный профиль относительно концентрации на уровне 0.5 км, которая, в силу сделанного допущения, принималась равной измеренной на мачте ZOTTO. Вычисленные таким образом значения XCO2 использовались для получения эталонных значений XCO2 на дату пролета спутника “Метеор-М” № 2 линейной интерполяцией по времени.

Однако при сопоставлении с данными аппроксимации самолетных измерений, проводимых ИОА непосредственно в 2015-2016 гг. (Антонович, 2023), когда осуществлялся набор статистики для получения регрессии (Голомолзин, 2022), оказалось, что для теплого периода года наблюдается существенная разница между измерениями концентраций CO2 на мачте ZOTTO и самолетными уже на высоте 500 м. Как показано на рис. 2, наземные измерения дают более низкие значения концентраций по сравнению с самолетными (Антонович, 2023), причем занижение достигает примерно 15 млн-1.

 

Рис. 2. Сопоставление самолетных измерений ИОА СО РАН с измерениями объемных концентраций CO2 на высотной мачте обсерватории ZOTTO.

 

Исходя из этого, в вертикальный профиль объемных концентраций CO2, используемый для расчета эталонных значений XCO2, были внесены изменения. До 300 м он определялся концентрацией, измеренной на мачте ZOTTO; между 300 м и 7 км ‒ линейной интерполяцией по высоте самолетных измерений ИОА, а выше 7 км – постоянной концентрацией, равной самолетной на 7 км.

Следует отметить, что измерения ИКФС-2 на борту КА “Метеор-М” № 2 проводились в утренние (~9 часов утра местного времени) и вечерние часы (~9 часов вечера), когда в теплый период фотосинтез еще/уже не мог скомпенсировать накопление диоксида углерода за счет дыхания почвы и растительности. Однако уточнение на время пролета спутника эталонных значений XCO2 не проводилось. Как показали выполненные оценки, вносимые поправки, учитывающие фактические значения концентраций в диапазоне 0–300 м, носят случайный характер и не превышают 1–2 млн-1 для большинства случаев. Это существенно меньше, чем разброс оценок ХСО2 в отдельных пикселях ИКФС-2, особенно в условиях разорванной облачности, когда он может достигать 20 млн-1.

Для измерений в обсерватории NOAA на Мауна-Лоа, которые также использовались для получения рабочей регрессии, вертикальный профиль концентрации СO2 полагался постоянным и равным среднесуточному значению. Проведенная проверка по доступным профилям самолетных измерений (Вертикальные профили диоксида углерода, электронный ресурс) над островом Молокаи (Гавайский архипелаг) показала постоянство по высоте объемной концентрации CO2 в течение всего года, поэтому изменения в ранее полученные значения не вносились.

Уточнение вертикального профиля концентрации CO2, используемого для определения эталонных XCO2 в Центральной Сибири при получении рабочей регрессии, позволило уменьшить амплитуду годового хода оценок XCO2 (ИКФС) примерно до 10–12 млн-1 (Голомолзин, 2022), т. е. до значений, которые соответствуют наземным (Bruker 125НR) и спутниковым (GOSAT) измерениям в районе Петергофа.

УЧЕТ ИЗМЕНЕНИЙ РАДИОМЕТРИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ИКФС-2

Уменьшение амплитуды годового хода в оценках XCO2 никак не повлияло на увеличивающееся со временем занижение оценок XCO2 (ИКФС) по сравнению с независимыми наземными и спутниковыми оценками. Зависимость рассогласования оценок от времени означает, что есть какие-то изменения радиометрических характеристик ИКФС-2 – инструментальные факторы, влияющие на определение XCO2 (ИКФС) в периоды получения рабочей регрессии и/или дальнейших регулярных измерений. Во время всего срока активного существования КА “Метеор-М” № 2 (2014-2023 гг.) фурье-спектрометр ИКФС-2 успешно функционировал на орбите, неоднократно участвовал в различных интеркалибровочных кампаниях, подтвердивших стабильность его характеристик и высокую точность измерений. Погрешность, вносимая в измерения спектральных интенсивностей (или яркостных температур) ИК излучения различными факторами, находится в пределах допусков, предусмотренных техническим заданием на создание прибора, однако, тем не менее, может влиять на погрешность оценок XCO2.

В качестве примера такого влияющего фактора на рис. 3 приведен временной ход калибровки ИКФС-2 в яркостных температурах по трем спектральным ИК каналам радиометра SEVIRI, установленного на борту европейских геостационарных КА Meteosat-10 (до 2018 г.) и Meteosat-11 (начиная с 2018 г.). Калибровки осуществлялись по синхронным регистрациям ИК уходящего излучения в момент пролета КА “Метеор-М” № 2 района подспутниковой точки стояния (0°) геостационарных КА в Гвинейском заливе Атлантического океана. В свою очередь радиометр SEVIRI периодически калибровался по фурье-спектрометру IASI, установленному на полярно-орбитальных КА Metop-A и -B. Отметим, что специальной группой GSICS (Global Space based Inter-Calibration System) при Всемирной метеорологической организации фурье-спектрометр IASI признан в качестве образцового прибора для поверок (интеркалибровок) ИК спутниковых приборов на орбите. Результаты интеркалибровок яркостных температур SEVIRI по IASI отчетливо видны на графике для канала 13.4 мкм, в котором после каждой калибровки (Meteosat-11, 2018-2023) значения поправок уходят на нулевой уровень. Это свидетельствует о стабильности работы ИКФС-2 в спектральном рабочем диапазоне этого канала. Напротив, в канале 12 мкм наблюдается изменение калибровочной поправки с +0.1К (2019 г.) до –0.1К (2023 г.), которое не компенсируется интеркалибровками c IASI, т.е. это изменение калибровки самого ИКФС-2.

 

Рис. 3. Временной ход калибровки ИКФС-2 в яркостных температурах для каналов SEVIRI КА Meteosat-10 (до 2018 г.) и Meteosat-11 (начиная с 2018 г.).

 

Дополнительные искажения спектральной зависимости между измерениями в отдельных каналах ИКФС-2 могут вносить криоосадки ‒ лед. На рис. 4 приведен временной ход убывания скорости нарастания льда на ртутно-кадмиево-теллуровом (РКТ) фоторезисторе ИКФС-2 с собственной температурой примерно 80K.

 

Рис. 4. Изменение скорости нарастания криоосадков на фоторезисторе ИКФС-2.

 

Очистка фоторезистора (“размораживание”) начинается при достижении толщины льда h = 1 мкм. В 2015–2016 гг. она проводилась примерно раз в 10 дней. С уменьшением скорости нарастания осадка период очистки увеличивался. В 2021 г. он достиг 60 дней и дальше не менялся. Уровень криоосадка в ИКФС-2 контролируется по значению шума NSRF в центре полосы поглощения льда. Спектральное (в зависимости от волнового числа ν, см-1) пропускание ледяной пленкой различной толщины h без учета интерференционного отражения на ее границах (Hudgins, 1993) показано на рис. 5.

 

Рис. 5. Спектральное пропускание криоосадков.

 

Слева от 950 см-1 ‒ в спектральной области, задействованной для определения XCO2, ‒ минимальное пропускание для толщины ледяной пленки 1 мкм составляет примерно 67%, при этом пропускание на 900.1 см-1 – опорной частоте, которая соответствует максимальной прозрачности атмосферы и используется в алгоритме для определения спектральных толщин поглощения атмосферы – будет равно 80%. Использование при измерениях ИКФС-2 внутренней калибровки по бортовому калибровочному источнику существенно нивелирует эту разницу, но наличие криоосадков вызывает смещение рабочей точки на нелинейной амплитудной характеристике РКТ детектора ИКФС-2 и появление дополнительных спектральных искажений (Анохин, 2011). Величины этих искажений в каналах ИКФС-2 малы, но неизвестны, и, учитывая задействование в рабочей регрессии измерений нескольких каналов и ее нелинейный характер, могут вызвать случайную ошибку в оценке временного тренда XCO2. Следует учесть, что сразу после очистки скорость нарастания криоосадка существенно выше (Михальченко, 1988), чем в конце рабочего периода при приближении его толщины к предельному значению h=1 мкм. Это ведет к нарушению однородности условий измерений при получении коэффициентов регрессии и ее использовании для оценок XCO2. Например, в 2015–2016 гг., когда очистки выполнялась 1 раз в 10 дней, доля времени проведения измерений ИКФС-2 с h > 0.5 мкм при получении регрессии была примерно на 7% меньше, чем при проведении оценок XCO2 в 2019-2022 гг., когда период очистки составлял 60 дней.

Как следует из приведенного рассмотрения, корректное определение межгодового тренда XCO2, во многом связано с учетом состояния прибора в течение всего срока эксплуатации, включая период проведения измерений для получения рабочей регрессии. Практическое осуществление такого учета возможно включением толщины криоосадка, доступного из стандартного набора выходных данных ИКФС-2, в качестве предикторов регрессии. Это необходимо сделать при определении XCO2 по данным новых спутников серии “Метеор-М”, включая КА “Метеор-М” № 4, выведенного на солнечно-синхронную орбиту 29 февраля 2024 г.

КАЛИБРОВКА ОЦЕНОК XCO2 ПО КОНТАКТНЫМ ИЗМЕРЕНИЯМ ОБСЕРВАТОРИИ МАУНА-ЛОА

Учесть возможный временной дрейф отдельных технических характеристик ИКФС-2 (например, деградацию бортового калибровочного источника) при построении регрессии невозможно, т.к. в выходных данных ИКФС-2 нет соответствующих параметров, пригодных для включения в состав предикторов. Вводить какие-то поправки по результатам интеркалибровки во время полета также нельзя: стабильность радиометрических характеристик ИКФС-2 не хуже упомянутого выше фурье-спектрометра IASI (Zavelevich, 2018).

Вследствие сказанного целесообразно контролировать и калибровать сами оценки XCO2 (ИКФС), а для этого нужно какие-то измерения выбрать в качестве эталонных. Использование в качестве эталонных оценки по данным GOSAT или OCO-2 (Taylor, 2023) вызывает большие сложности при пространственно-временном совмещении различных спутниковых данных: зарубежные приборы, по сравнению с ИКФС-2, имеют существенно более высокое пространственное разрешение; к тому же над большей частью территории России практически полностью отсутствуют измерения GOSAT и OCO-2 в зимний период.

Общепризнанные эталонные данные – результаты контактных измерений концентраций CO2, которые ведутся более 60 лет в обсерватории на Мауна-Лоа (Гавайские острова) на высоте около 3400 м. Как уже отмечалось, вертикальный профиль относительной концентрации СО2 практически постоянен (Вертикальные профили, электронный ресурс), поэтому нет сложностей с его пересчетом для получения значений XCO2. На рис. 6 представлены результаты калибровки оценок XCO2 (ИКФС) по измерениям на Мауна-Лоа. Здесь и далее в качестве спутниковых оценок использовались их медианные значения для пикселей ИКФС-2, попавших в квадрат 4°×4° по широте и долготе с центром в месте нахождения источника эталонных данных.

 

Рис. 6. Сравнение оценок XCO2 (ИКФС) до и после калибровки по данным Мауна-Лоа.

 

После калибровки оценок XCO2 (ИКФС) по данным Мауна-Лоа среднеквадратическая невязка (rms) спутниковых и наземных данных составляет rms = 2.6 млн-1, а коэффициент корреляции R = 0.67. Дополнительно, для исключения в оценках XCO2 ошибок, связанных с облачностью, попадающей в поле зрения ИКФС-2, в качестве критерия фильтрации облачных сцен использовано условие η < 1.05, где η – отношение приземного давления к давлению на высоте, соответствующей яркостной температуре пикселя в одном из микроокон прозрачности атмосферы, в районе 11 мкм. Пороговая величина η = 1.05 представляет собой компромисс между приемлемой величиной rms и количеством пикселей ИКФС-2, включаемых в обработку. Критерий η < 1.05, установленный эмпирически при калибровке по данным Мауна-Лоа, использовался и в дальнейшем при сопоставлении оценок ИКФС-2 с данными наземных и самолетных измерений в Петергофе и над Новосибирским водохранилищем, причем на материале проанализированных выборок он выполнялся примерно для 20% измерений ИКФС-2.

СОПОСТАВЛЕНИЕ ОЦЕНОК XCO2 (ИКФС) С ДАННЫМИ НАЗЕМНЫХ И СПУТНИКОВЫХ ИЗМЕРЕНИЙ В РАЙОНЕ ПЕТЕРГОФА

В (Никитенко, 2024) было выполнено первое сравнение оценок XCO2 с данными наземных измерений фурье спектрометра Bruker 125HR, выполненных в Петергофе в 2019–2022 гг. Дополнительно привлекались результаты интерполяции (до 2020 г.) и экстраполяции (после 2020 г.) оценок GOSAT (Taylor, 2022) в районе финской геофизической обсерватории Соданкюля, где расположен один из пунктов измерительной сети TCCON, ближайший к Петергофу. В отличие от (Никитенко, 2024), результаты, представленные на рис. 7, получены с фильтрацией облачных сцен по критерию η < 1.05 и применением новой линейной функции для коррекции значений XCO2 (ИКФС), полученной при калибровке оценок XCO2 по измерениям Мауна-Лоа.

 

Рис. 7. Сопоставление оценок XCO2 (ИКФС) со спутниковыми (район Соданкюла) и наземными спектроскопическими измерениями СПбГУ (Bruker 125HR, Петергоф).

 

Использование η критерия привело к тому, что не всегда дни измерений ИКФС-2 совпадают с днями наземных измерений Bruker 125HR, поэтому количественная оценка точности спутниковых и наземных восстановлений XCO2 проводится методом двойных разностей относительно кривой GOSAT, фактически повторяющей (среднеквадратическая невязка σ = 1.8 млн-1; коэффициент корреляции R = 0.99 (Taylor, 2022)) измерения пункта TCCON в Соданкюле. Вычисленное таким образом среднее смещение Δ оценок XCO2 (ИКФС) относительно наземных измерений Bruker 125HR составило Δ = –0.86 млн-1. Соответственно для ИКФС-2 среднее смещение со значениями кривой GOSAT Δ = –0.42 млн-1, среднеквадратическая невязка rms = 3.4 млн-1, коэффициент корреляции R = 0.80; для Bruker 125HR Δ = 0.44 млн-1, rms = 2.4 млн-1, R = 0.82. В обоих сопоставлениях стандартные отклонения σ из-за малости средних смещений Δ практически совпали со значениями rms.

СОПОСТАВЛЕНИЕ ОЦЕНОК XCO2 (ИКФС) С ДАННЫМИ САМОЛЕТНЫХ И СПУТНИКОВЫХ ИЗМЕРЕНИЙ В РАЙОНЕ НОВОСИБИРСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА

Результаты ретроспективного сопоставления оценок XCO2 (ИКФС), полученных с помощью модифицированной методики, с самолетными измерениями ИОА в районе Новосибирского водохранилища представлены на рис. 8. На нем также приведены оценки XCO2 (GOSAT), главным образом, за 2022 г.

 

Рис. 8. Сопоставление оценок XCO2 (ИКФС) с результатами самолетных (ИОА) и спутниковых (GOSAT) измерений в районе Новосибирского водохранилища.

 

Здесь, как и ранее, для сравнения результатов различных по количеству и времени проведения измерений используется опорная квазипериодическая кривая ‒ аппроксимация годового и межгодового хода общего содержания XCO2 по самолетным данным. Основой для вычислений и аппроксимации временного хода XCO2 являлись вертикальные профили концентраций диоксида углерода самолета-лаборатории “Оптик” ИОА на базе ТУ-134 (Анохин, 2011) в диапазоне высот 0–7 км. В отличие от сравнений с кривой по данным GOSAT (рис. 7), построенной по измерениям над Соданкюла примерно в 1000 км от Петергофа, самолетная кривая ИОА отражает данные, полученные непосредственно вблизи Новосибирского водохранилища, в районе которого получены оценки XCO2 (ИКФС). В связи с этим статистические характеристики точности оценок XCO2 по измерениям GOSAT и ИКФС-2 рассчитаны относительно этой квазипериодической кривой и представлены в таблице 1.

 

Таблица 1. Статистические характеристики отклонений оценок ХСО2 от аппроксимации его хода по многолетним самолетным измерениям ИОА

Источник данных

Δ, млн-1

rms, млн-1

σ, млн-1

R

Количество

Самолет

–0.56

2.4

2.4

0.90

27

GOSAT (весь период)

–1.24

5.7

5.6

0.61

31

GOSAT (с учетом пропусков самолетных данных)

–4.25

6.4

4.8

0.81

18

ИКФС-2 (весь период)

–3.75

5.6

4.1

0.56

36

ИКФС-2 (с учетом пропусков самолетных данных)

–1.7

4.4

4.1

0.74

19

 

Опорная кривая является аппроксимацией самолетных измерений. Естественно, что она обеспечивает с ними наилучшее согласие по сравнению со спутниковыми. При сопоставлении спутниковых данных статистические характеристики рассчитаны для всего рассматриваемого временного периода 2019–2022 гг. Кроме того, для GOSAT и ИКФС-2 они вычислялись только для временных промежутков, когда не было больших пропусков самолетных данных. Так, в расчеты статистических характеристик не вошли летние месяцы 2021 и 2022 гг., когда полеты самолетов не выполнялись. Как видно из таблицы, в этом случае спутниковые оценки дают лучшее согласие и корреляцию с самолетными измерениями для обоих приборов.

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

Сравнение оценок общего содержания диоксида углерода XCO2 (ИКФС) с оценками XCO2 в районе Петергофа (2019–2022 гг.) по данным наземных измерений ИК фурье-спектрометра Bruker 125HR и японского спутника GOSAT выявили большую амплитуду годового хода XCO2 в оценках по данным ИКФС-2 и их существенное занижение со временем. Вследствие этого в разработанной ранее регрессионной методике уточнена процедура вычисления вертикального профиля концентрации CO2 и эталонных значений XCO2, используемых при получении регрессии. Дополнительно, для корректного определения межгодового хода XСО2, выполнена калибровка получаемых оценок по эталонным данным ‒ контактным измерениям XСО2 на Мауна-Лоа.

Проведенная модификация регрессионной методики позволила существенно уменьшить расхождения с наземными и спутниковыми данными. Среднее смещение оценок XCO2 (ИКФС) относительно наземных измерений Bruker 125HR в Петергофе и самолетных измерений в районе Новосибирского водохранилища не превышает 1 и 2 млн-1 соответственно. Стандартное отклонение оценок XCO2 (ИКФС) от данных наземных и самолетных измерений составляет примерно 4 млн-1 при коэффициенте корреляции R ≈ 0.7–0.8. Сопоставление с данными многолетних самолетных измерений ИОА в Сибири показало близость статистических характеристик отклонений оценок ХСО2 (ИКФС) и ХСО2 (GOSAT).

Исходя из этого, целесообразно сохранить прежний регрессионный подход к определению XCO2 по данным ИКФС-2. Для получения рабочей регрессии рекомендуется использовать эталонные контактные измерения концентраций диоксида углерода на высотной мачте обсерватории ZOTTO, на вулкане Мауна Лоа (обсерватория NOAA) и самолетные измерения ИОА; последние для более точного определения вертикального профиля концентрации CO2 желательно проводить в Центральной Сибири, в районе обсерватории ZOTTO.

Для учета возможного влияния криоосадков на точность оценки XCO2 их толщину следует включать в состав предикторов рабочих регрессий, получаемых для новых спутников серии “Метеор-М”.

Систематическую ошибку в оценках XСО2, связанную с состоянием спутникового радиометра и возможным изменением его характеристик, трудно или невозможно учесть в регрессионном алгоритме. Для корректного определения межгодового хода XСО2 требуется калибровка получаемых оценок по эталонным измерениям. Наиболее простым способом этой калибровки является использование контактных измерений на Мауна-Лоа без какого-либо использования априорной и модельной информации.

Для валидации получаемых оценок, а также ускорения получения рабочих регрессий по контактным измерениям целесообразно дополнительно использовать данные наземной сети TCCON. Сеть TCCON на данный момент содержит 26 станций. Данные измерений XCO2 на станциях TCCON можно получать оперативно (с временным лагом несколько месяцев от даты измерения (TCCON, 2024)). В качестве примера на рис. 9 показан ход значений XCO2 по данным станции East Trout Lake в 2023 году, начиная с мая.

 

Рис. 9. Временной ход максимальных и минимальных XCO2 под данным станции East Trout Lake TCCON.

 

Вероятно, что для валидации оценок XCO2 будет достаточно данных с 5 станций TCCON, представленных в таблице 2.

 

Таблица 2. Станции TCCON для валидации оценок XCO2 ИКФС-2

Станция

Широта

Долгота

Высота над уровнем моря, м

East Trout Lake (США)

54.35 с.ш.

104.99 з.д.

501.8

Park Falls (США)

45.94 с.ш.

90.27 з.д.

442.0

Sodankyla (Финляндия)

67.37 с.ш.

26.63 з.д.

188.0

Harwell (Великобритания)

51.57 с.ш.

1.32 з.д.

142.0

Izaña, Tenerife (Испания)

28.31 с.ш.

16.50 в.д.

2 367.0

 

Следует отметить в заключение, что оценки XCO2 на сети TCCON при использовании различных версий программного комплекса восстановления XCO2, калибруются по самолетным измерениям. Например, переход в этом комплексе на новую спектроскопическую информацию по атмосферным газам в 2021 г. изменил значение коэффициента калибровки на 2% (т.е. увеличение XCO2 на 8 млн-1) (Roshe, 2021). Вследствие этого использование данных TCCON должно иметь вспомогательный характер при получении рабочей регрессии для новых ИКФС-2, не подменяя контактные измерения вертикальных профилей концентрации СO2 с помощью самолетов и высотных мачт.

×

Авторлар туралы

A. Rublev

State Research Centre “Planeta”

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: alex.rublev@mail.ru
Ресей, Moscow

V. Golomolzin

State Research Centre “Planeta”

Email: alex.rublev@mail.ru
Ресей, Moscow

А. Uspensky

State Research Centre “Planeta”

Email: alex.rublev@mail.ru
Ресей, Moscow

Yu. Kiseleva

State Research Centre “Planeta”

Email: alex.rublev@mail.ru
Ресей, Moscow

D. Kozlov

Federal State Unitary Enterprise Keldysh Research Center

Email: alex.rublev@mail.ru
Ресей, Moscow

B. Belan

V.E. Zuev Institute of Atmospheric Optics

Email: alex.rublev@mail.ru
Ресей, Tomsk

M. Arshinov

V.E. Zuev Institute of Atmospheric Optics

Email: alex.rublev@mail.ru
Ресей, Tomsk

Yu. Timofeev

Saint Petersburg State University

Email: alex.rublev@mail.ru
Ресей, Saint Petersburg

А. Panov

Sukachev Institute of Forest, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: alex.rublev@mail.ru
Ресей, Krasnoyarsk

A. Prokushkin

Sukachev Institute of Forest, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: alex.rublev@mail.ru
Ресей, Krasnoyarsk

Әдебиет тізімі

  1. Ivlev G.A., Kozlov A.V., Kozlov V.S., Morozov M.V., Panchenko M.V., Penner I.E., Pestunov D.A., Sikov G.P., Simonenkov D.V., Sinicyn D.S., Tolmachev G.N., Filippov D.V., Fofonov A.V. Chernov D.G., Shamanaev V.S., Shmargunov V.S. Samolet - laboratoriya TU-134 “Optik” // Optika atmosfery i okeana. 2011. T. 24. № 9. S. 805-816.
  2. Antonovich V.V., Antohina O.Yu., Antohin P.N., Arshinova V.G., Arshinov M.Yu., Belan B.D., Belan S.B., Guruleva E.V., Davydov D.K., Dudorova N.V., Ivlev G.A., Kozlov A.V., Rasskazchikova T.M., Savkin D.E., Simonenkov D.V., Sklyadneva T.K., Tolmachev G.N., Fofonov A.V. Osnovnye rezul'taty monitoringa sostava vozduha na territorii Zapadnoj Sibiri i akvatorii Rossijskogo sektora Arktiki, provedennogo IOA SO RAN s pomoshch'yu stacionarnyh i mobil'nyh kompleksov // Sbornik tezisov “Mezhdunarodnyj simpozium «Atmosfernaya radiaciya i dinamika» (MSARD-2023)”.Sankt-Peterburg. 2023. P. 8‒9.
  3. Arshinov M.Yu., Belan B.D., Davydov D.K., Inouje G., Maksyutov Sh., Machida T., Fofonov A.V. Vertikal'noe raspredelenie parnikovyh gazov nad Zapadnoj Sibir'yu po dannym mnogoletnih izmerenij // Optika atmosfery i okeana. 2009. Vyp. 22. № 5. C. 457‒464.
  4. Baza dannyh izmerenij seti TCCON. URL: https://tccondata.org/plots/public (Data obrashcheniya 10.01.2024).
  5. Belan B.D. Dinamika sloya peremeshivaniya po aerozol'nym dannym // Optika atmosfery i okeana. 1994. T. 7. № 08. P. 1045–1054.
  6. Byulleten' WMO, 2023. The State of Greenhouse Gases in the Atmosphere Based on Global Observations through 2022. WMO Greenhouse Gas Bulletin No. 19. Geneva: WMO. (Elektronnyj resurs). URL: https://library.wmo.int/idurl/4/68532 (Data obrashcheniya 12.01.2024).
  7. Vertikal'nye profili dioksida ugleroda nad Molokai (Gavajskij arhipelag). [Elektronnyj resurs] https://gml.noaa.gov/dv/data/index.php?site=HAA&type=Aircraft%2BPFP (Data obrashcheniya 14.12.2023).
  8. Golomolzin V.V., Rublev A.N., Kiseleva Yu.V., Kozlov D.A., Prokushkin A.S., Panov A.V. Opredelenie obshchego soderzhaniya dioksida ugleroda nad territoriej Rossii po dannym otechestvennogo kosmicheskogo apparata Meteor-M № 2 // Meteorologiya i gidrologiya. 2022. № 4. P. 79‒95.
  9. Zavelevich F.S., Golovin Yu.M., Desyatov A.V., Kozlov D.A., Macickij Yu.P., Nikulin A.G., Travnikov R.I., Romanovskij A.S., Arhipov S.A., Celikov V.A. Tekhnologicheskij obrazec bortovogo infrakrasnogo fur'e-spektrometra IKFS-2 dlya temperaturnogo i vlazhnostnogo zondirovaniya atmosfery Zemli // Sovr. probl. dist. zondir. Zemli iz kosmosa. 2009. T. 1. P. 259‒266.
  10. Mihal'chenko P.S., Grigorenko B.V., Getmanec V.F., Kurskaya T.A. Vliyanie tolshchiny kriokondensata na radiacionnye harakteristiki ekrana teploizolyacii // Preprint № 43‒88. FTINT AN USSR. Har'kov. 1988. P. 15.
  11. Nikitenko A.A., Timofeev Yu.M., Virolajnen Ya.A., Rublev A.N., Golomolzin V.V., Kiseleva Yu.V., Uspenskij A.B., Kozlov D.A. Sravneniya nazemnyh i sputnikovyh izmerenij obshchego soderzhaniya СO2 v Petergofe // Sovr. probl. dist. zondir. Zemli iz kosmosa. 2024. V. 21. № 4. P. 275–283.
  12. Uspenskij A.B., Rublev A.N., Kozlov D.A., Golomolzin V.V., Kiseleva Yu.V, Kozlov I.A., Nikulin A.G. Monitoring osnovnyh klimaticheskih peremennyh atmosfery po dannym sputnikovogo IK-zondirovshchika IKFS-2 // Meteorologiya i gidrologiya. 2022. № 11. P. 5‒18.
  13. Uspenskij A.B. Izmereniya raspredeleniya soderzhaniya parnikovyh gazov v atmosfere so sputnikov // Fundamental'naya i prikladnaya klimatologiya. 2022. T. 8. № 1. P. 122‒14.
  14. Uspenskij A.B., Timofeev Yu.M., Kozlov D.A., Chernyj I.V. Razvitie metodov i sredstv distancionnogo temperaturno-vlazhnostnogo zondirovaniya zemnoj atmosfery // Meteorologiya i gidrologiya. 2021. № 12. S. 33‒44.
  15. Fiedler Lars, Stuart Newman, and Stephan Bakan. Correction of detector nonlinearity in Fourier transform spectroscopy with a low-temperature blackbody // Applied Optics. Vol. 44. No. 25, September 2005. P. 5332—5340.
  16. Hudgins D.M., Sandford S.A., Allamandola L.J., & Tielens A.G.G.M. Mid- and Far-Infrared Spectroscopy of Ices: Optical Constants and Integrated Absorbances // Astrophysical Journal Supplement, 1993, 86, 713.
  17. Roche S., Strong K., Wunch D., Mendonca J., Sweeney C., Baier B., Biraud S.C., Laughner J.L., Toon G.C., and Connor B.J. Retrieval of atmospheric CO2 vertical profiles from ground-based near-infrared spectra //Atmos. Meas. Tech., 2021, 14, 3087–3118.
  18. Taylor et al. An 11-year record of XCO2 estimates derived from GOSAT measurements using the NASA ACOS version 9 retrieval algorithm. URL https://doi.org/10.5194/essd-14-325-2022.
  19. Taylor T.E., O'Dell C.W., Baker D., Bruegge C., Chang A., Chapsky L., Chatterjee A., Cheng C., Chevallier F., Crisp D., Dang L., Drouin B., Eldering A., Feng L., Fisher B., Fu D., Gunson M., Haemmerle V., Keller G.R., Kiel M., Kuai L., Kurosu T., Lambert A., Laughner J., Lee R., Liu J., Mandrake L., Marchetti Y., McGarragh G., Merrelli A., Nelson R.R., Osterman G., Oyafuso F., Palmer P.I., Payne V.H., Rosenberg R., Somkuti P., Spiers G., To C., Weir B., Wennberg P.O., Yu S., and Zong J. Evaluating the consistency between OCO-2 and OCO-3 XCO2 estimates derived from the NASA ACOS version 10 retrieval algorithm, Atmos. Meas. Tech., 16, 3173–3209, https://doi.org/10.5194/amt-16-3173-2023, 2023.
  20. Wunch Debra, Toon Geoffrey C., Blavier Jean-François L., Washenfelder Rebecca A., Notholt Justus, Connor Brian J., Griffith David W.T., Sherlock Vanessa, Wennberg Paul O. The Total Carbon Column Observing Network // Phil. Trans. R. Soc. A 2011 369, 2087-2112. [Электронный ресурс] URL: https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.2010.0240. doi: 10.1098/rsta.2010.0240.
  21. Zavelevich F., Kozlov D., Kozlov I., Cherkashin I., Uspensky A., Kiseleva Yu., Golomolzin V., Filei A. IKFS-2 radiometric calibration stability in different spectral bands // GSICS Quarterly. 2018. V. 12. No. 1. P. 4–6.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
2. Fig. 1. Time course of XCO2 values ​​obtained from ground-based and satellite measurements near St. Petersburg for 2019–2022.

Жүктеу (123KB)
3. Fig. 2. Comparison of aircraft measurements of the IAO SB RAS with measurements of volumetric concentrations of CO2 at the high-altitude mast of the ZOTTO observatory.

Жүктеу (104KB)
4. Fig. 3. Time course of the IKFS-2 calibration in brightness temperatures for the SEVIRI channels of the Meteosat-10 (up to 2018) and Meteosat-11 (starting from 2018) spacecraft.

Жүктеу (684KB)
5. Fig. 4. Change in the rate of growth of cryogenic deposits on the IKFS-2 photoresistor.

Жүктеу (165KB)
6. Fig. 5. Spectral transmittance of cryoprecipitates.

Жүктеу (256KB)
7. Fig. 6. Comparison of XCO2 (IRFS) estimates before and after calibration with Mauna Loa data.

Жүктеу (218KB)
8. Fig. 7. Comparison of XCO2 (IRFS) estimates with satellite (Sodanküla region) and ground-based spectroscopic measurements of St. Petersburg State University (Bruker 125HR, Peterhof).

Жүктеу (208KB)
9. Fig. 8. Comparison of XCO2 estimates (IRFS) with the results of aircraft (IOA) and satellite (GOSAT) measurements in the Novosibirsk Reservoir area.

Жүктеу (127KB)
10. Fig. 9. Time course of maximum and minimum XCO2 under the East Trout Lake TCCON station data.

Жүктеу (122KB)

© Russian Academy of Sciences, 2024