CC BY
6УДК 535.2; 551.51; 551.57
О возможности использования солнечных фотометров для идентификации типов облаков
Эминов Р. А.
Строительный Университет, г. Баку, Азербайджан, E-mail: asadzade@rambler.ru
Дана критическая оценка возможности использования солнечных фотометров для различения и идентификации типов облаков.
Показано, что спектральные признаки, используемые в методе фотометрической идентификации облаков имеют точки максимальной уязвимости при изменении величины показателя Ангстрома, т. е. при изменении аэрозольной обстановки в атмосфере.
Даны рекомендации по проведению фотометрических измерений с целью идентификации облаков.
Ключевые слова: солнечный фотометр, облака, идентификация, атмосфера, фотометр.
UDC 535.2; 551.51; 551.57
On possibility of use of sun photometers for identification of clouds types
Eminov R. A.
Architectural - Construction University, Baku, Azerbaijan E-mail: asadzade@rambler.ru
The critical review of possibility of use of Sun photometers for identification of clouds types is given.
It is shown, that the spectral signs used in the method of photometric identification of clouds have the points of maximal vulnerability related with variation of Angstrom's exponent of atmospheric aerosol.
The recommendations on carrying out of photometric measurements designated for clouds identification are given.
Keywords: Sun photometer, clouds, identification, atmosphere, photometer.
Хорошо известно, что распознавание и идентификация типов облаков является важной задачей, касающейся интересов авиации, систем микроволновой связи и также метеорологии в целом. В настоящее время в целях дистанционного измерения высоты облаков используются различные автоматизированные системы наблюдения поверхности облаков [1], в том числе лазерные [2]. В общем случае существующие оптические средства наблюдения позволяют различить перистые, перисто-слоистые, высококучевые, яснопогодные кучевые, разорванно-слоистые, слоисто-кучевые и др. виды облаков. Вместе, с тем, стремление дальнейшего повышения достоверности и надежности результатов исследования облаков приводит к необходимости разработки все более совершенных методов и методик таких измерений. Один из возможных решений в этом направлении был предложен в работе [3], где авторы обосновали возможность использования солнечных фотометров для различения и идентификации различных типов облаков.
В настоящей статье мы критически рассмотрим основные положения развитого в работе [3] метода и выработаем некоторые рекомендации по повышению эффективности использования солнечных фотометров в целях исследования облаков.
В работе [3] сообщается о проведенных экспериментальных исследованиях по различению типов облаков с использованием солнечного фотометра типа MICROTOPS II компании Solar Light на длинах волн 440 нм, 675 нм, 936 нм.
Спектральные измерения, осуществленные с помощью солнечного фотометра позволили различить перистые, перисто-слоистые, высококучевые, разорванно-слоистые, слоисто-кучевые типы облаков. Результаты представлены на рис. 1. В целях идентификации типов облаков были использованы отношения и разности сигналов каналов солнечного фотометра. Отношения двух каналов обладали большей чувствительностью при сильном различии сигналов каналов. Однако, использованные разности сигналов каналов проявляли большую чувствительность при малом различии сигналов каналов. На рис. 2 показаны диаграммы распределения точек, характеризующих вышеуказанные типы облаков, где вертикальная координата точки характеризует разность сигналов на длинах волн 870 и 440 нм, а горизонтальная координата характеризует разность
сигналов на длинах волн 870 и 936 нм. Как видно из рис. 2, это диаграмма позволила четко различить туман и разорванно-слоистые облака от других видов облаков.
Как указывается в работе [3], проведенный статистический анализ результатов измерения проведенных солнечным фотометров позволили осуществить различение таких типов как перистые, перисто-слоистые, высококучевые, высоко-перисто-слоистые облако, что достаточно четко видно на рис. 1 и 2.
Вместо с тем, следует отметить, что данную методику нельзя считать полностью проработанной, так как в ней совершенно не учтено влияние атмосферного аэрозоля на результат фотометрических измерений. Правильный учет влияния атмосферного аэрозоля дало бы возможность повысить эффективность идентификации и различения облаков с помощью солнечного фотометра.
В первую очередь проанализируем влияние аэрозольного фактора на разность результатов двух солнечно-фотометрических измерений. Для упрощения математических выкладок далее допускаем, что измерения осуществлены на длинах волн ^ и Я2 выбранных таким образом, чтобы ординатные значения соответствующих точек на кривой Планка совпадали (точки А и Б на кривой Планка — рис. 3).
Разность Р сигналов, измеренных на уровне Земли на соответствующих длинах волн ^ и Я2 вычислим следующим образом:
Р = I (Х)0 е ~ТаШ (Я) -1 (л2 )0 е ~Та(т (Л2), (1)
где I(\)0, I(Я2 )о — интенсивности внеатмосферного излучения, Т аш (^),Та(т (Я2 ) - оптические толщины атмосферы на длинах волн Я и Я2 .
Для дальнейшего упрощения математических выкладок, примем, что на длинах волн ^ и Я2 основным фактором, вызывающим поглощение солнечной радиации является атмосферный аэрозоль. Следовательно, выражение (1) можно написать следующим образом
Р = 10(\)[е~Таег(Я) - е~Таег(Л2)] . (2)
Известно, что при X < 0,1 показательная функция е х с достаточной точностью может быть выражаться в виде е =1 — X .
Следовательно, выражение (2) может быть записано в следующем виде
Р = 10 (Л)Таег Л ) — Таег Л )]. (3)
Согласно формуле Ангстрома оптическая толщина атмосферного аэрозоля может быть вычислена следующим образом
Л) = вЛ~а, (4)
где в - аэрозольная мутность атмосферы; а - параметр Ангстрома; - длина волны в мкм.
Производная выражения (4) по длине волны вычисляется следующим образом
^^М =—ваЛ-а—1 (5)
й Л
или
А?аег (Л)=-в-аЛ-а-1 .АЛ. (6)
С учетом выражения (6) формула (3) приобретает следующий вид Р =-10 (Л). р а Л'"'1 АЛ. (7)
Для дальнейшего анализа воспользуемся фактом наличия в прибрежных зонах сильной отрицательной корреляции между параметрами Р и ОС [4]. С учетом этого параметр Р в среднестатистическом смысле может быть представлен в следующем виде
р = А-а, (8)
где А = сот1.
С учетом выражений (7) и (8) имеем
Р = (а-А)-а • Л'"'1. (9)
Далее для исследования влияния параметра Ангстрома на значение параметра Р и для нахождения точек максимальной уязвимости разностного спектрального признака используемого в методе фотометрической идентификации типов облаков определим точку экстремума Р от ОС. Вычислив первую производную Р от ОС и приравняв полученное выражение к нулю нетрудно получить следующее квадратичное уравнение
а2 -а(2 + А1пЛ) + А = 0. (10)
Решение уравнения (10) дает
2 + А1пЛ 1( 2 + А1пД2 ал~ =-±.
1,2 2 VI 2
А . (11)
Таким образом, изменения аэрозольного условия в атмосфере может значительно изменить величину показателя Р и в точке уязвимости определяемой выражением (11) максимально повлиять на достоверность идентификации облаков с помощью солнечного фотометра.
Посмотрим, как обстоит дела в этом плане с использованным в работе [3] признаком отношения I(Д)/I(Л2 ). С учетом принятых выше допущений имеем
10 Д)
,(Д)
Р = "Л .-^(Л,)=1+вДа -вДа. (12)
10 (Д )е ~'"т
Далее с учетом выражения (8) выражение (12) запишем в следующем виде
Р =1 + (А -а)[лда - Да].
(13)
-Т
Исследуем выражение (13) на максимум от ОС . Взяв первую производную от Р по ОС нетрудно получить следующее трансцендентное уравнение
(А -а)[л~а 1пЯ2 -Л-" 1п\] = Л-а -Я-а. (14)
Решение уравнения (14) позволяет определить значения ОС, при котором Р1 достигает экстремальную величину. Найденная величина ОС также соответствует точке максимальной уязвимости этого спектрального признака.
Таким образом, показано, что спектральные признаки, использованные в работе [3] для идентификации типов облаков являются экстремальными функциями показателя Ангстрома и характеризуется наличием точек максимальной уязвимости при изменении аэрозольной обстановки.
Наличие точек максимальной уязвимости признаков при изменении аэрозольной обстановки, обусловливает неоднозначность результатов идентификации типов облаков по спектральным признакам отношения и разности результатов фотометрических измерений.
Следовательно, можно заключить, что метод фотометрической идентификации типов облаков должен быть реализован в условиях стабильности дисперсной структуры атмосферного аэрозоля, а результаты фотометрической классификации типов облаков должны быть зарегистрированы с обязательным указанием измеренной величины показателя Ангстрома.
В заключение сформулируем основные выводы и положения проведенного исследования:
1. Дана критическая оценка возможности использования солнечных фотометров для различения и идентификации типов облаков.
2. Показано, что спектральные признаки, используемые в методе фотометрической идентификации облаков имеют точки максимальной уязвимости при изменении величины показателя Ангстрома, т. е. при изменении аэрозольной обстановки в атмосфере.
3. Даны рекомендации по проведению фотометрических измерений с целью идентификации облаков.
Длина волны
Рис. 1. Результаты фотометрических спектральных измерений [3].
Использованные обозначения: 1-солнечная погода (включает перистые облака и дымку); 2-остатки облаков; 3-перистые облака; 4-пе-ристо-слоистые облака; 5-высокоперистые облака; 6-высококучевые облака; 7-яснопогодные кучевые облака; 8-туман/разорванно-слои-стые облака; 9-слоисто-кучевые облака.
Рис. 2. Диаграммы распределения точек, характеризующих идентифицируемые типы облаков [3].
Использованные обозначения: I (Л)-излучение на длине волны Л . 1-солнечная погода (включает перистые облака и дымку); 2-остатки облаков; 3-перистые облака; 4-перисто-слоистые облака; 5-высоко-перистые облака; 6-высококучевые облака; 7-яснопогодные кучевые облака; 8-туман/разорванно-слоистые облака; 9-слоисто-кучевые облака.
Рис. 3. Выбор длин волн Я и Я для анализа влияния атмосферного аэрозоля на использованные спектральные признаки.
Список литературы
1. Giles D. M. Tilting ceilometers to improve cloud base height detection in precipitation. 11th Symposium Meteorological Observations and Instrumentation, 81st Annual AMS Meeting 1419 January, Albuquerque, New Mexico. American Meteorol. Soc. (AMS), Boston, 2001, pp. 372-374.
2. Облакомер СТ25 К http://www.raimet.ru/index.php?p=2441&item=284
3. Defelice T. P., Wylie B. K. Sky type discrimination using a ground-based Sun photometer//Atmospheric Research 2001, 59-60, pp. 313329.
4. Wang Y., Xin J., Li Z., Wang S., Wang P, Hao W. M., Nordgren B. L., Chen H., Wang L., Sun Y. Seasonal variations in aerosol optical properties over China//Atmos. Chem. Phys. Discuss., 8., 8431-8453, 2008
5. www.atmos_chem_phys_discuss.net/8/8431/2008 Рецензент:
Асадов Хикмет Гамид оглы, д. т.н., нач. отд. НИИ Аэрокосмической Информатики
