ГЛОБАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛЕЙ ИЗЛУЧЕНИЯ И РАДИАЦИОННОГО ТЕПЛООБМЕНА Текст научной статьи по специальности «Математика»

ПАРНИКОВЫЙ ЭФФЕКТ

GREENHOUSE GAS EFFECT

УДК 551.521

ГЛОБАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛЕЙ ИЗЛУЧЕНИЯ И РАДИАЦИОННОГО ТЕПЛООБМЕНА

Н.И. Москаленко, Я.С. Сафиуллина, М.С. Садыкова

Казанский государственный энергетический университет 420066, г. Казань, ул. Красносельская, 51 Тел.: 8(843) 234-64-06, e-mail: yanasafiullina@yandex.ru

Рассматривается система глобального моделирования полей излучения и радиационного теплообмена в интересах разработки оптических моделей естественных фонов Земли и атмосферы и решения задач зонального и регионального моделирования парникового эффекта атмосферы и антропогенных изменений климата. Разработанное глобальное моделирование структурных и оптических характеристик атмосферы применено для построения статистических моделей уходящего излучения системы «Земля - атмосфера» и изучения антропогенных воздействий на климат.

GLOBAL MODELING OF RADIATION FIELDS AND RADIATION HEAT-EXCHANGE

N.I. Moskalenko, Ya.S. Safiullina, M.S. Sadykova

Kazan state energetic university 51 Krasnoselskaya str., Kazan, 420066, Russia Tel.: 8(843) 234-64-06, e-mail: yanasafiullina@yandex.ru

The system of global modeling of radiation fields and radiation heat-exchange is considered in interest of the development of the optical models of natural background of the Earth and atmosphere and decisions of zonal and regional modeling problems of the green house effect of atmosphere and anthropogenic change of climate. Designed global modeling of structural and optical features of atmosphere was applied for building of the statistical models leaving radiations of the "Earth - atmosphere" system and studying of anthropogenic influence on climate.

Москаленко Николай Иванович

Сведения об авторе: д-р физ.-мат. наук, проф. КГЭУ.

Профессиональный опыт: инженер, ННС, ведущий инженер, старший научный сотрудник, начальник лаборатории, ведущий специалист, профессор.

Круг научных интересов: атмосферная физика, оптика и спектроскопия, природоведение, радиационный теплообмен.

Публикации: 12 монографий; 300 статей в ведущих отечественных и зарубежных изданиях.

Сафиуллина Яна Салаватовна

Сведения об авторе: аспирант 2-го года обучения КГЭУ.

Публикации: 30.

Садыкова Марьяна Салаватовна

Сведения об авторе: студентка 4 курса гр. ТПЭ 1-05 КГЭУ.

Публикации: 3.

Введение

Заметные изменения климата, произошедшие за последние 50 лет, вызывают необходимость изучения механизмов, их вызывающих. В связи с этим продолжается всесторонний анализ данных наблюдений, разрабатываются и применяются все более сложные модели климата [1-5]. В настоящее время стала общепризнанной важность антропогенных воздействий на окружающую среду и временные тренды изменения климата на Земле, которые проявля-

ются через механизм парникового эффекта, вызванного изменениями оптических свойств газовой и дисперсной фаз атмосферы и подстилающей поверхности. Сложность и многокомпонентность проблемы порождают серьезные трудности в обобщении полученных результатов [3, 4, 6-12]. В СССР были выполнены обстоятельные работы по влиянию парникового эффекта на климат, обобщенные в монографии [1]. Ранее предполагалось, что будущее изменение климата связано с возрастанием концентрации СО2. Однако широкий комплекс исследований, вы-

полненных в [1, 4, 11], показал, что антропогенные изменения климата в большей степени обусловлены малыми оптически активными газовыми компонентами и атмосферными аэрозолями, парниковый эффект которых усиливается через воздействие на оптические свойства облаков и рост влагосодержания в атмосфере [1]. Исследования парникового эффекта [1, 3-5, 7, 8, 12] и его влияния на временные тренды изменений климата относятся к среднеглобальной атмосфере, в то время как структурные характеристики атмосферы значительно различаются в зависимости от региона и времени года. В связи с этим в [13] предложено выполнение зонального моделирования парникового эффекта антропогенных выбросов с использованием статистических данных по структурным характеристикам атмосферы по многолетним результатам исследований аэрологического и космического зондирования атмосферы [14]. В качестве фоновых структурных моделей используется библиотека, синтезированная в интересах глобального моделирования спектров излучения естественных фонов Земли и атмосферы для аэрокосмических систем и разработки статистических моделей спектров уходящего излучения [13-16]. В интересах получения необходимых исходных данных в [17, 18, 19, 20] выполнены исследования ингредиентного состава продуктов сгорания топлив и продуктов промышленного производства методом тонкоструктурной спектрометрии, когда концентрация ингредиента определяется по поглощению излучения в линиях отдельных ингредиентов, а их идентификация выполняется по тонкой структуре спектров молекулярного поглощения.

Влияние роста концентрации малых газовых компонентов и промышленных золей на климат проявляется посредством механизмов прямого радиационного воздействия, обусловленного изменениями химического состава атмосферы, корреляционными связями воздействия одних факторов на другие, через изменение оптических свойств облачных образований и подстилающей поверхности. В этой связи очень важны исследования микроструктуры промышленных золей, их оптических характеристик и сведения по количественным оценкам их атмосферных выбросов при сжигании различных энергетических топлив, отходов промышленного производства и древесины [10, 18-22].

Глобальное моделирование структурных

и оптических характеристик атмосферы

В основу построения структурных и оптических моделей атмосферы закладывается ландшафтная карта поверхности Земли, высота подстилающей поверхности и среднемесячные структурные характеристики атмосферы в диапазоне высот 0-100 км для сетки 4x5° по широте и долготе, вероятности перекрытия небосвода облачностью нижнего, среднего и верхнего ярусов.

В интересах автоматизированного моделирования подготовлена библиотека оптических характеристик облачности для восьми модификаций микроструктуры облачного покрова и основных фракций атмосферного аэрозоля, для которых в библиотеку закладываются кривые роста оптической плотности с увеличением относительной влажности, нормированные спектральные зависимости коэффициентов ослабления, рассеяния, поглощения и индикатрисы рассеяния для различных относительных влажностей атмосферы г е {0,1}. Вертикальные профили оптической плотности различных фракций атмосферных аэрозолей подготовлены в виде библиотеки. Для построения оптической модели атмосферы задаются номера фракций и вертикальных плотностей атмосферных аэрозолей, и замкнутые модели оптических характеристик строятся автоматически [16, 21, 23], основываясь на температуре подстилающей поверхности (континент, море), вертикальном профиле относительной влажности, перекрытии небосвода облаками. Спектральные характеристики альбедо различных типов подстилающих ландшафтов заданы отдельной библиотекой и вызываются по номеру естественного ландшафта. Для расчета функций спектрального пропускания газовой фазы атмосферы подготовлена их параметризация, основываясь на однопараметри-ческом и двухпараметрическом методах эквивалентных масс [24]. При этом высота зоны активного турбулентного теплообмена, определяющая высоту выноса тропосферного аэрозоля, возрастает с ростом перекрытия небосвода облачностью нижнего и среднего ярусов [21], что обусловлено увеличением скорости мелкомасштабных восходящих турбулентных потоков воздуха. По предложенной нами модели верхняя граница выноса частиц определяется равенством сил аэродинамического подъема и силы тяжести частицы и более летучий аэрозоль выносится на большие высоты над подстилающей поверхностью. Последнее необходимо учитывать при моделировании переноса антропогенных аэрозолей, аэрозолей, генерируемых подстилающей поверхностью, частицы которых часто имеют неправильную форму.

На рис. 1 и в таблице приведен пример задания ландшафтной карты Земли, на рис. 2 и рис. 3 представлены спектральные зависимости коэффициентов отражения (спектральное альбедо) некоторых естественных ландшафтов. Спектральная отражательная способность подстилающей поверхности 8ХП сильно зависит от ландшафта и при зональном моделировании радиационного теплообмена принимается как

_ N

средневзвешенное значение: 8ХП = ^§хш4, где А -

I=1

вес ландшафта под номером I для выбранного элемента сетки, 8ХШ - его спектральная отражательная

N

способность, ^ А1 = 1.

1=1

w

150

120

30

so

эо

120 150

N

. L

JO---

ЭО 60 30 О .****,*********..........

.AAA. . *********......«*........... . , , -А- -..............

........... . AAA. АААЛ.....********_............С. . . .. . ААААА- .Л.А........

. . , .СССС.....ОСА.А.АААС. . *****.........LLL.....С. СССОСИНММСАААААААА.....

MC. FPFMFMFFFFOCCCCAA- ИМ »*»...L.....т DDDFF. FFFFCI#LLFFFfr[FFFFFKAAAMHW№1H

, .. . LLFFFFCCCCCCCC. ..С.....L.........- PG - DDDDD(DI>DDFFFFI>DDDJ>D[>IX*IMFFHCICH.

.....L. . .FFFFOGCFF. . .CFC...........+ . . . К. RGeGQOGGDOTGtKÜKGDDDDDDM. . . t.

...U......+KGGQGQDDF.FFFF..........** . + +RRKRXXXX3)UÍXiaaGGGGDDGD[>D.

ert....... .. . .RRKWXJCGGDDDDD.D. .........T+ + 4-+4.xXWWVWWVTCG13GCi3CH50DDl>.

RXWWX++.+++G..........- .++*í+XXWWV.E.eSOaSGWWüKKE. .

3BBKXX++++.............++. .PH. .Ыв.KStOa9SSSESSXX++, . f

RBUWXP+PP.............FP____P. WWWW&KíiSeeSSSSSeXX, + . .P.

.вЦШРРРР..............Ш&. . . . .&АМДЛЛГО0ВБ0Ч + 4ц . . .P. .

.eeeup, .P.............КННННКНШШНИНТННН JPQCQOFPFP.....

, .see.................KHKHHHHHH.HK.TTTHNNYZZPPFP......

____т/г.. .J..........ttttttttttt.rr____jw. .m........

......YZ.............JJJJJJTJJJNTT.....SM.-.TY.-lf.....

........Z. 33..........JJJJJJJJINNTT.....N----Y...........

.........ZJJZ..........YJZYJJJJJJT..........Z............

......ZZZZJ............ZYYYYJNH..........Z- -Z.........

.....(JZZZZ.IZZ..........YYZYJJJ............Z.Z---------

.....ttZZZZJJJJJ.........JYYHHJ...................ZZ. , .

. ZZZZJJJJ........T, JHHHTl. .....................z..

.WZZZJJY..........JNNNN. .Z...............NM.....

. .WWNZYJY. .........JJJNJ.J...............NNNHN. .

• TNHYYY...........TJJW-N.............JJTTJJJ. . .

.TNWYP............HHJE................JjrrTTNH..

. UUEY............. - НЕЕ. ................HHTTTJJ. .

. UUEÍ...............E...................U. .ÜUF..

E

• N

Ui.

id-

30-

.UEE.................

t»V..................

*v...................

+K...................

.........p.

.. .p____*..

Рис. 1. Ландшафтная карта Земли. Обозначения - в таблице Fig. 1. Landscapecard of the Earth. Indications - in table

Идентификатор почвенно-растительных формаций по классификации Базилевич и Родина (1967) Identifier type of soil-vegetable structure on categorizations by Bazilevich and Rodin (1967)

Символ Тип почвенно-растительных формаций Символ Тип почвенно-растительных формаций

A Арктические пустыни и тундры Q Альпийские и субальпийские луга

B Высокогорные пустыни R Широколиственные и хвойные леса

C Тундры S Суббореальные и солянковые пустыни

D Среднетаежные леса T Тропические пустыни

E Пампы и травяные саванны U Ксерофитные редколесья и кустарники

F Северотаежные леса V Сухие степи

G Южно-таежные леса W Степи умеренно засушливые и засушливые (в том числе горные)

H Субтропические пустыни X Лесостепи (луговые степи)

I Субтропические и тропические травяно-древесные заросли тугайского типа Y Переменно-влажные листопадные тропические леса

J Тропические саванны Z Влажные вечнозеленые тропические леса

K Солончаки + Широколиственные леса

L Лесотундра & Субтропические полупустыни

M Горная тундра @ Суббореальные и полынные пустыни

N Тропические ксерофитные открытые редколесья # Мангровые леса

O Осиново-березовые подтаежные леса * Отсутствие растительности

P Субтропические широколиственные и хвойные леса

ILM*

91

О О т- т- т- [NI

Длина волны, А мкм

Рис. 2. Спектральные зависимости коэффициентов отражения (спектральное альбедо) подстилающих поверхностей: а - лиственный лес; b - асфальтное покрытие (сухое); c - горные пустыни (камни); d- пашня (весной); e - асфальтное покрытие (мокрое); f- лед с температурой Т >-10° С; g - мокрый весенний подтаявший снег, снег с проталинами; h - снег; i - лед морской, Т < -10° С; j- поверхность океана; k - нераспустившийся лиственный лес;

l - пески; m - хвойный лес Fig. 2. Spectral dependencies of factor reflections (spectral albedo) of laying under surfaces: a - leafy wood; b - asphalted covering (dry); c - mountain deserts (the stone); d - ploughed field (the springtime); e - asphalted covering (wet); f - ice with the temperature T >-10° С; g - wet spring melted a little snow, snow with thawed patch; h - a snow; i - ice sea, T< -10 С°; j - surface of the ocean; k - unblooming leafy wood; l - sand; m - coniferous wood

.....................b

-----c

_d

________f

-g

..........h

Рис. 3. Спектральное альбедо системы «Земля + атмосфера» для безоблачной атмосферы для зенитного угла толнца 30° (обозначения - на рис. 2) Fig. 3. Spectral albedo of the "Eath + atmosphere" system for cloudless atmosphere for sun zenithal corner 30° (indication on fig. 2)

По выбранному нами моделированию дисперсная фаза атмосферы представляется суперпозицией отдельных фракций атмосферных аэрозолей и облаков. Спектральные коэффициенты ослабления оа (г),

рассеяния а'Ха , поглощения и индикатриса рассеяния /х (г, 6) в зависимости от высоты z определяются формулами:

^ =2В, (z)8^ , а^ =2B,- (zHa,

i=1 ,=1

а la =2 В (z Ka ; (1)

A(z, 0) = 2 B> (z )f (z, 0)/2 B> (z),

(2)

International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 6 (74) 2009

© Scientific Technical Centre «TATA», 2009

где В1 (г) - оптическая плотность для X = 0,55 мкм, I -

номер фракции атмосферного аэрозоля или облаков, определяемый заданным механизмом их генерации.

Методы расчета полей спектральных

интенсивностей и потоков излучения

При разработке средств математического моделирования спектральных полей излучения использованы численные методы решения уравнения переноса излучения, записанные в алгоритмах функции спектрального пропускания [8, 10, 16, 24], позволяющие разделить эффекты поглощения и рассеяния излучения на формирование полей спектральных интенсивностей и потоков излучения. Предполагается, что подстилающие поверхности являются ламбертовскими. Проблема расчета функций спектрального пропускания решается применением однопараметрического и двухпараметрическо-го методов эквивалентной массы, позволяющих выполнять расчеты в условиях неоднородных по давлению и температуре атмосферных оптических трасс [8, 10, 24]. При этом используется разработанная ранее Н.И. Москаленко параметризация функций спектрального пропускания для колебательно-вращательных и электронных полос поглощения, индуцированного давлением, и континуального поглощения. Влияние температуры учитывается путем введения температурных функций, которые входят в величины эквивалентных масс для аппроксимаций слабого и сильного поглощения [24]. В средней и верхней атмосфере в полосах паров воды, углекислого газа и озона наблюдаются эффекты влияния процессов неравновесного излучения, которые учитываются путем введения колебательных температур, предварительно вычисленных в зависимости от высоты над поверхностью Земли. Разработаны точные алгоритмы расчетов спектральных интенсивностей излучения с применением метода численного моделирования тонкой структуры спектра по параметрам спектральных линий. Численное моделирование использовано при расчетах спектральных интенсивностей теплового излучения в зоне перехода «атмосфера-космос» с применением алгоритмов быстрых расчетов [25, 26]. Особенностью разработанного метода моделирования является то обстоятельство, что эквивалентные массы для оптически активных компонентов вычисляются по неразрывным траекториям по оптическому пути следования фотонов от места излучения до места наблюдения. Это позволяет учесть эффект влияния селективности излучения при рассеянии и отражении излучения от подстилающей поверхности. Многокомпонентность состава атмосферы при расчетах функции спектрального пропускания учитывается путем использования закона произведения функций по всем газовым компонентам, который выполняется с погрешностью не более 1% [26].

Спектральные интенсивности коротковолновой (солнечной) радиации в замутненной атмосфере вычислялись методом последовательного учета кратно-стей рассеяния [10], а потоки восходящего и нисходящего излучения рассчитывались путем применения схем многопотокового приближения [25]. Вычисление передаточной функции атмосферы с использованием прямого численного моделирования [25, 26] выполнялось с применением «плавающих библиотек», когда решения вычисляются с определенным шагом по физическим параметрам и запоминаются в «плавающей библиотеке», а при моделировании передаточной функции атмосферы или потоков излучения готовые решения выбираются применением интерполяционной процедуры по готовым решениям «плавающей библиотеки». Указанная процедура позволяет при решении задач переноса излучения методом прямого численного моделирования сократить время расчетов на три-пять порядков величины. Для примера на рис. 4 приведены среднегло-бальная спектральная яркость (математическое ожидание) и ее минимальное и максимальное значения. На рис. 5 представлен широтный ход среднезональ-ных спектральных яркостей (математических ожиданий) для июля месяца северного полушария.

Ю"4 , Вт см2 мкм1 стер1

1

QI—i—i—i—i—i—i—i—i—i—i—i—i—

8 10 12 14 16 18 20

мкм

Рис. 4. Среднеглобальная спектральная яркость (математическое ожидание) (кривая 2) и ее минимальное (кривая 3) и максимальное значения (кривая 1) для линии визирования перигея на высоте zmin = 0 км (касание подстилающей поверхности) Fig. 4. Middle global spectral brightness (the middle meaning) (curve 2) and its minimum (curve 3) and maximum meanings (curve 1) for line of perigree on height zmin = 0 km (the osculation with laying under surfaces)

Расчеты спектральных величин альбедо представлены в виде матриц. Спектральные альбедо по ним могут быть вычислены для подстилающей поверхности, отражательные характеристики которой для различных естественных ландшафтов затабули-рованы в виде самостоятельной библиотеки. При этом сначала вычисляются спектральные альбедо для выбранной подстилающей поверхности и зенитного

угла солнца путем применения интерполяционной процедуры по данным библиотеки матриц спектральных альбедо, а затем спектральный поток солнечного излучения (облученность) на верхней границе атмосферы умножается на спектральное альбедо. Таким образом, изучено влияние изменения естественных ландшафтов на вариации потоков уходящего излучения [13].

10 JI , Вт см мкм" стер"

Zmin = 0

Июль, северное полушарие 1 - 0°

2 - 25° N

3 - 50° N

4 - 70° N

5 - 80° N, 90° N

6 - 85° N

8

10

12

14

16, 18 1», мкм

20

Рис. 5. Широтный ход среднезональных спектральных яркостей (математических ожиданий) для июля месяца северного полушария при визировании линии перигея на высоте zmin = 0 км (касание подстилающей поверхности) Fig. 5. The width move of middle-zonal spectral brightness (the middle means) for July for the north hemisphere under of lines perigee on height zmin = 0 km (the osculation with laying under surfaces)

Разработка статистических моделей уходящего излучения системы «Земля - атмосфера»

Разработанное оперативное моделирование спектральных полей яркостей использовано для выполнения глобального моделирования по земному шару с использованием аэрологической информации и космического дистанционного зондирования структурных характеристик атмосферы. Ниже рассмотрим лишь некоторые результаты, полученные в исследованиях спектральных полей теплового уходящего излучения Земли и перехода «Земля - атмосфера -космос». В полосах паров Н2О+СО2 в расчетах учтено влияние неравновесных процессов излучения, а в полосах озона учтены суточные вариации структурных характеристик озона. Полученная в результате моделирования на ЭВМ база данных обработана статистически. Показано, что региональные и зональные модели полей спектральных яркостей уходящего излучения описываются усеченными нормальными распределениями, характеристиками которых являются математическое ожидание, дисперсия, максимальное и минимальное значения, которые задаются в виде функциональных зависимостей от высоты линии перигея над уровнем моря для различных длин волн спектра теплового уходящего излучения.

Рис. 6. Сравнение измеренных (1-3) и вычисленных (4-6) спектральных яркостей уходящего излучения на длине волны Л = 9,6 мкм в зоне горизонта: 1, 4 - день; 2, 5 - ночь, 3, 6 - терминатор Fig. 6. The comparison of measured (1-3) and computable (4-6) spectral brightness of outgoing radiation on wavelength Л = 9,6 |jm in zone of the horizon: 1, 4 - day; 2, 5 - night, 3, 6 - terminator

Рис. 7. Высотный ход (кривая 2) среднеглобальной спектральной интенсивности (яркости) (математического ожидания) уходящего излучения на длинах волн А - 15,2 мкм, Б - 4,7 мкм в зависимости от высоты zmin визирования линии перигея. Кривые 1, 3 - соответственно возможные максимальные и минимальные значения,

4 - среднеквадратичное отклонение ст Fig. 7. The high-altitude move (curve 2) of middle global of outgoing radiations spectral intensity (brightness) (the middle mean) on length of the waves A - 15,2 jm, B - 4,7 jim depending on height zmin lines of perigee.

Curves 1, 3 - accordingly possible maximum and minimum values, 4 - a standard deviation ст

94

International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 6 (74) 2009

© Scientific Technical Centre «TATA», 2009

Ж

Спектральные статистические модели поля теплового уходящего излучения «глобального» масштаба описываются суперпозицией определенным образом взвешенных нормальных усеченных распределений с соответствующими значениями параметров статистических моделей для каждого распределения. Для примера на рис. 6 представлено сравнение измеренных и вычисленных спектральных яркостей уходящего излучения на длине волны X = 9,6 мкм, а на рис. 7 приведен высотный ход среднеглобальной спектральной интенсивности уходящего излучения. На рис. 8 представлен пример вероятных средних значений спектральной интенсивности (яркости) уходящего теплового излучения Земли в условиях безоблачной атмосферы.

Jx . Вт см2 мкм1 стер"1

X, мкм

Рис. 8. Вероятные средние значения (математические ожидания) спектральной интенсивности (яркости) уходящего

теплового излучения Земли в условиях безоблачной атмосферы при различных температурах TS подстилающей поверхности: 1 - 288 К; 3 - 257 К; 4 - 300 К; 5 - 301 К; 8 - 233 К; 12 - 323 К; 13 - 220 К; 14 - 312 К; 15 - 345 К при визировании линии перигея на высоте zmin= -25 км Fig. 8. Probable average values (middle means) of spectral intensity (brightness) of outgoing heat radiation of the Earth in condition of cloudless atmosphere under different temperature Ts of laying under surfaces: 1 - 288 K; 3 - 257 K; 4 - 300 K; 5 - 301 K; 8 - 233 K; 12 - 323 K; 13 - 220 K; 14 - 312 K;

15 - 345 K under lines perigee on height zmin= -25 km

Исследование ингредиентного состава продуктов сгорания углеводородных топлив

В [17-19] выполнены исследования ингредиентного состава продуктов сгорания различных топлив методом тонкоструктурной спектрометрии, которые

выявили наличие ингредиентов, значительно влияющих на парниковый эффект атмосферы и, следовательно, на антропогенные вариации климата. Среди них важное место занимают сажевой золь, тяжелые углеводороды (парафины и бензологи, фенолы), оксиды серы, азота, углерода, фосфаты. В атмосферных выбросах дизельных двигателей обнаружена значительная концентрация С2Н2. При сжигании древесины выявлены временные тренды изменения концентраций 34 ингредиентов, значительная часть которых является оптически активной как в ультрафиолетовом, так и инфракрасном диапазонах спектра, а тяжелые углеводороды оптически активны и в видимом диапазоне спектра. Измеренные спектральные зависимости спектральных коэффициентов поглощения сажевого золя позволили определить распределение частиц по размерам и рассчитать спектральные оптические характеристики антропогенного аэрозоля для реалистичных моделей его микроструктуры и состава. Исследования влияния влажности на оптическую толщину сажевого золя показали, что сажевой золь содержит растворимую фракцию тяжелых углеводородов в пределах массовой концентрации от 10% до 20% в зависимости от вида топлива и режима горения. В связи с тем, что тяжелые углеводороды растворимы в воде, следует ожидать значительного усиления поглощательных свойств облаков в видимом, ультрафиолетовом и ближнем инфракрасном диапазонах спектра. Вымывание тяжелых углеводородов осадками является одним из основных механизмов их стока. Количественные оценки выбросов различных ингредиентов продуктов сгорания в атмосферу можно определить по соотношению в концентрациях с углекислым газом. Количество СО2 вычисляется по химическому составу и количеству сгоревшего топлива. Значительные изменения климата, произошедшие в течение 20-30 последних лет, с нашей точки зрения связаны с выбросами в атмосферу сажевого золя, углеводородов и малых газовых ингредиентов, которые проявляются через временные изменения альбедо системы «Земля - атмосфера» и радиационной температуры уходящего теплового излучения.

Влияние альбедо на временные тренды изменения климата

В соответствии с уравнением радиационного баланса для зонального моделирования радиационного теплообмена можно записать

-§№=<, (3)

где £ * (/) - временная зависимость интегральной облученности, создаваемая солнцем на верхней границе атмосферы, 8(/) - временная зависимость интегрального альбедо системы «подстилающая по-

верхность - атмосфера». Если ввести среднемесячные значения S и 8, то

S (1 -8) = aTr4

(4)

где ^ - радиационная температура уходящего теплового излучения.

Продифференцировав это соотношение, получим

- Sd 8 = (4F/T) dTr

(5)

где F - уходящий поток теплового излучения.

Из уравнения (5) получаем связь изменения радиационной температуры уходящего теплового излучения dTr с изменением альбедо d8 :

dT = T-I S I d 8 . r 4 If'

(6)

ATS = ATr / т.

(7)

— 1 °°

S =AT J dt J S;[6(t)] d A;

AT AT 0 1 "

- J dtJ8x[e(t)]S;[e(t)]da

s = AT at о

i "

— J dt J SA[e(t)] d a

(8)

(9)

Если система «Земля - атмосфера» находится в состоянии радиационного равновесия, то S/F = 1 и

dTr = 8/4. Для среднеглобальной атмосферы Тх = 256К, и мы получаем, что при уменьшении

интегрального альбедо на 1% радиационная температура уходящего излучения увеличится на величину Мг = 0,64K .

Введем теперь передаточную функцию атмосферы для температурного контраста т^Д^. / Д^ , где Д^ - изменение температуры атмосферы у поверхности. Тогда

Заметим, что при зональном моделировании парникового эффекта возможны ситуации, когда S ф F , а передаточная функция т может быть меньше, равна или больше единицы в зависимости от стратификации атмосферы и распределения оптически активных ингредиентов атмосферы. Для среднеглобальной модели атмосферы уменьшение альбедо на 1% дает увеличение температуры Д^ = 0,861 К и т = 0,64/0,861 = 0,743.

Таким образом, влияние изменения альбедо системы «подстилающая поверхность - атмосфера» 8 на изменение радиационной температуры Д^ у поверхности можно определить из изменения радиационной температуры уходящего излучения Д^. и передаточной функции т атмосферы для температурного контраста. Последнюю можно вычислить для любой фоновой модели атмосферы, отвечающей заданному времени и месту. При зональном моделировании антропогенных изменений климата в приведенных выше соотношениях средние значения S и 8 для интегральных потоков излучения вычисляются по спектральным зависимостям и 8Х из соотношений

где ) - зенитный угол солнца в момент времени t,

ДT - период времени, в течение которого выполняется интегрирование (сутки, месяц). Зависимость б(/) определяется как местом (широтой и долготой элемента сетки), так и временем года. Временные вариации 8х[б^)] определяются временными вариациями оптических и структурных характеристик атмосферы. При этом величины 8 могут быть вычислены для среднестатистических моделей атмосферы, а различные антропогенные возмущения могут быть введены в фоновые зональные модели структурных характеристик.

Парниковое воздействие на изменение температуры Д^ за счет радиационного теплообмена тепловым излучением вычисляется по модели радиационно-конвективного теплообмена [1], применимость которой исследована и в атмосферах других планет Солнечной системы [27]. Недостатком указанной модели является отсутствие учета инерционности в модели климатических изменений, обусловленных взаимодействием атмосферы и океана, которая может составлять 10-15 лет; термодинамических процессов, происходящих в океанах (течения, формирование придонных вод, перенос тепла из перемешанного слоя в более глубокие слои), и взаимодействий радиация -динамика облаков, обусловленных отсутствием надежной параметризации облакообразования.

Преимущество зонального моделирования: простота модели, возможность использования точной параметризации радиационного теплообмена и детальной структуры атмосферы и подстилающей поверхности, а также возможность одновременного учета различных антропогенных факторов при совместном действии их взаимных корреляционных связей. Однако зональное моделирование временных изменений климата базируется на одномерной модели и не учитывает транспортного обмена теплом между различными зонами зональной сетки земного шара и транспорта тепла океаном, которые могут сглаживать зональные изменения климата.

Основные антропогенные факторы воздействия на климат

Антропогенные источники возмущений распределены крайне неравномерно по земному шару. Наблюдаются пространственные изменения конвективного градиента температуры dT¡dz, ^ - высота над под-

International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 6 (74) 2009

© Scientific Technical Centre «TATA», 2009

стилающей поверхностью) в тропосфере и структуры облачного покрова. Важен также учет времени жизни различных возмущений. Основные причины произошедших изменений климата обусловлены увеличением выбросов низкопотенциального тепла в результате хозяйственной деятельности человека, увеличением содержания тропосферного озона, создающего парниковый эффект, ростом полного содержания углеводородов в атмосфере, генерацией антропогенного аэрозоля, обладающего сильными поглощательными свойствами и изменяющего оптические свойства облаков и подстилающей поверхности. Вклад в парниковый эффект фтор-хлорсодержащих ингредиентов и оксидов серы и азота невелик по сравнению с перечисленными выше факторами. Очень важен учет изменений влагосодержания в атмосфере, усиливающих парниковый эффект малых газовых компонентов в 2,1 раза в тропической зоне, в 1,9 раза - в средних широтах и в 1,6 раза - в полярных широтах. Антропогенные изменения климата сопровождаются снижением суточных и сезонных температурных контрастов приземного атмосферного воздуха и более интенсивным процессом потепления в холодных регионах и в холодный сезон. Детальные расчеты антропогенного воздействия на временные вариации климата по модели зонального моделирования предстоит еще выполнить в будущем.

Учитывая, что европейские выбросы в основном транспортируются в Арктику, где они вносят главный вклад в формирование арктической дымки, переходящей в полупрозрачные облака, и уменьшают альбедо системы «подстилающая поверхность - атмосфера», антропогенные вариации климата там будут более значительны. Процессы теплообмена над океанами оказывают сглаживающее влияние на временные вариации климата, которые наиболее интенсивно проявляются над континентами, чем над океанами. Благодаря косвенному воздействию на альбедо облаков из-за вызванного антропогенными аэрозолями изменений микрофизических и оптических характеристик облачности и выпадения осадков, уменьшаются их оптическая толщина и протяженность и, как следствие, альбедо системы «подстилающая поверхность - атмосфера» также уменьшается.

Антропогенные выбросы СО2 приводят к более интенсивному развитию растительности и увеличению ее биомассы, что приводит к увеличению выбросов органических соединений изопрена (С5Н8), монотерпенов (С^Н^), полуторатерпенов (С:5Н28), полиолов, кислородсодержащих углеводородов (СИН 2и-2О) [28, 29]. Благодаря их большой химической активности с ОН, О3, N0 интенсифицируется образование органического аэрозоля, обладающего высокой поглощательной способностью в УФ, видимом и ИК диапазонах спектра, как оказывающего парниковое воздействие, так и уменьшающего альбедо системы «подстилающая поверхность -атмосфера».

Влияние антропогенных выбросов тепла на изменение температуры Т5 можно оценить, если известно

количество тепла, выброшенного в атмосферу с газами и в виде теплового излучения от антропогенно возмущенных объектов. Разница тепловых излучений подстилающего фона ^ и возмущенного подстилающего фона с разницей температур АТ определяется величиной 4^5АТ/ТХ . Введем передаточную функцию тг атмосферы для радиационного контраста. Тогда часть потока излучения = 4^тг / Т5 определит изменение радиационной температуры уходящего излучения, а величина 2 = 4Е5АТ5 (1 -тг)/Т5 определит изменение температуры АТ5 у подстилающей поверхности, которое вычисляется по структуре фоновой модели атмосферы для заданного элемента сетки. Для среднеглобальной атмосферы изменение температуры поверхности АТ = 1 К приводит к изменению температуры у поверхности АТ5 = 0,48 К. Выбросы тепла с энтальпией газов практически полностью идут на нагревание атмосферы, но их вклад в потепление невелик. Источники антропогенного тепла крайне неоднородны по распределению на поверхности и по мощности (температуре), и в строгих схемах расчета теплообмена необходимо их интегрирование в пространстве и во времени.

При изменении температуры поверхности океана к указанному эффекту прямого воздействия на радиационную температуру уходящего теплового излучения добавляется парниковое воздействие выброшенного в атмосферу СО2, концентрация которого в атмосфере возрастает на 6% [12] с увеличением температуры поверхности океана на 1 К. С учетом корреляционных связей потепления с влаго-содержания атмосферы возникает дополнительно парниковый эффект АТ5 = 0,24 К для тропических широт, 0,21 К - для средних широт и 0,16 К - для арктического пояса. Зональное моделирование парникового эффекта позволяет выявить локальные аномалии в изменениях климата, так как многие малые компоненты антропогенного происхождения имеют малое время жизни. Они не могут переноситься на большие расстояния, и их климатическое воздействие ограничено территориально. Предельное разрешение - по площади элемента сетки 4x5° по широте и долготе.

Выполненное численное моделирование радиационного теплообмена показало, что антропогенные изменения температуры воздуха у поверхности Земли всегда сопровождаются изменениями высоты НТ тропопаузы с положительной корреляцией, когда высота тропопаузы возрастает с увеличением температуры (АТ5 > 0) атмосферы у поверхности. Причем

максимальные величины |АНТ| наблюдаются в полярных широтах.

3

Ж

•и: -

97

Список литературы

1. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. Парниковый эффект атмосферы и климат // Итоги науки и техники. Метеорол. и климатол. М.: ВИНИТИ, 1984. Т. 12.

2. Марчук Г.И., Кондратьев К.Я., Козодеров В.В., Хворостьянов В.И. Облака и климат. Л., 1986.

3. Винников К.Я. Чувствительность климата. Л., 1986.

4. Wang W.C., Wuebbles D.J., Washington W.M., Isaaes R.G., Molnar G. Trace gases and other potential perturbations to global climate // Revs Geophys. 1986. Vol. 24. P. 110-140.

5. Dickinson R.E., Cicerone R.J. Future global warming from atmospheric trace gases // Nature. 1986. Vol. 319. P. 109-115.

6. Горшков С.Г. Роль океана в поглощении антропогенных выбросов СО2 // Изв. Всесоюз. Географ. об-ва. 1986. Т. 118. С. 386-395.

7. Кароль И.Л. О возможных антропогенных изменениях газового состава и температуры атмосферы до 2000 г. // Метеорология и гидрология. 1986. № 4. С. 115-123.

8. Кондратьев К.Я. Парниковый эффект атмосферы и климат // Изв. Всесоюз. Геогр. об-ва. 1985. Т. 117. С. 301-311.

9. Кондратьев К.Я. Антропогенные воздействия на арктическую атмосферу // Изв. Всесоюз. Геогр. об-ва. 1986. Т. 118. С. 193-202.

10. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И., Поздняков Д.В. Атмосферный аэрозоль. Л.: Гидрометеоиз-дат, 1983.

11. Hall M.G.G. Estimation the reliability of climatic effect of increasing carbon dioxide. Washington CD. C., 1985. P. 341-364.

12. Крапивин В.Ф., Кондратьев К.Я. Глобальные изменения окружающей среды: экоинформатика. С.-Пб., 2002.

13. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С. Временные тренды изменения парникового эффекта в результате антропогенных воздействий // Матер. докл. междунар. н.-т. конф. «Энергетика-2008: Инновации, решения, перспективы». Казань: Изд. КГЭУ, 2008. Т. 4. C. 235-240.

14. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С. Статистическая модель теплового уходящего излучения Земли // Матер. докл. междунар. н.-т. конф. «Энергетика-2008: Инновации, решения, перспективы». Казань: Изд. КГЭУ, 2008. Т. 4. C. 240-243.

15. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С. Численное моделирование спектрального альбедо системы Земля - атмосфера в задачах радиационного теплообмена и временных антропогенных вариаций климата // Труды Волжской молодежной научн. конф. «Радиофизические исследования природных сред и информационные системы». Казань: Изд. КГУ, 2008.

16. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. и др. Автоматизированная система моделирования оптических характеристик на ЭВМ ЕС // ДАН СССР. 1991. Т. 209, № 3. C. 569-571.

17. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С. Определение ингредиентного состава продуктов сгорания методом тонкоструктурной спектрометрии // Проблемы тепломассообмена и гидродинамики в энергомашиностроении. Казань, 2006. Ч. 1. C. 261-264.

18. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С. Определение ингредиентного состава продуктов сгорания оптическим методом // Сб. Всерос. н.-т. конф. «Волновые процессы в средах». Казань: Изд. КГУ, 2007. C. 174-176.

19. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С. Ингреди-ентный состав продуктов сгорания энергетических топлив и продуктов промышленных производств // Н.-т. сб. «Проблемы энерго- и ресурсосбережения». Саратов: Изд. СГТУ, 2009. С. 91-98.

20. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. и др. Суточные вариации вертикального профиля концентрации озона в верхней атмосфере по данным радиометрических измерений // ДАН СССР. Т. 313, № 4. С. 840-842.

21. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С. Физическое обоснование структурных моделей атмосферы в задачах глобального моделирования радиационного теплообмена. Матер. докл. научного семинара ко «Дню энергетика». Казань: КГЭУ, 2007.

22. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И., Незмет-динов Р.И. Роль неравновесных процессов радиационного выхолаживания продуктов сгорания на содержание окислов азота в атмосферных выбросах // ДАН. 2006. Т. 14, № 6. C. 815-817.

23. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. и др. Моделирование воздействия конденсационного фактора на оптические свойства атмосферного аэрозоля // ДАН СССР. 1988. Т. 209, № 5. C. 1102-1105.

24. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. Тепловое излучение планет. Л.: Гидрометеоиздат, 1977.

25. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. и др. Метод полуаналитического моделирования радиационных притоков коротковолновой радиации в вертикально неоднородной поглощающей и рассеивающей атмосфере // ДАН СССР. 1990. Т. 315, № 3. C. 580-583.

26. Москаленко Н.И., Чесноков С.В. Тонкая параметризация радиационных характеристик газовых компонентов продуктов сгорания углеводородных топлив // Проблемы энергетики. Казань, 2002. № 1-2. C. 10-19.

27. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. Ключевые проблемы исследований планет Солнечной системы (Парниковый эффект атмосфер планет) // Итоги науки и техники. Исследование космического пространства. М., 1983. Т. 19.

28. Кондратьев К.Я. Свойства, процессы образования и последствия воздействий атмосферного аэрозоля. С-Пб.: ВВМ, 2005.

29. Кондратьев К.Я. Глобальные изменения климата: данные наблюдений и результаты численного моделирования // Исслед. Земли из космоса. 2004. № 2. С. 61-96.