CC BY
16Статья поступила в редакцию 24.01.14. Ред. рег. № 1922
The article has entered in publishing office 24.01.14. Ed. reg. No. 1922
УДК 629.125:551.521
ЗОНАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПАРНИКОВОГО ЭФФЕКТА АТМОСФЕРЫ И АНТРОПОГЕННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА
Н.И. Москаленко, Я.С. Сафиуллина, М.С.Садыкова
Казанский государственный энергетический университет 420066, г. Казань, ул. Красносельская, 51 Тел.: 8(843)-545-33-60, e-mail: yanasafiullina@yandex.ru
Заключение совета рецензентов 24.01.14 Заключение совета экспертов 30.01.14 Принято к публикации 31.01.14
Выполнено зональное моделирование радиационного теплообмена и парникового эффекта атмосферы на основе статистических данных по структурным характеристикам атмосферы и подстилающей поверхности, полученных по результатам многолетнего мониторинга методами аэрологического и космического зондирования атмосферы. Рассматриваются корреляционные связи радиационного теплообмена, обусловленного коротковолновой радиацией, с парниковым эффектом атмосферы. Выполнен факторный анализ воздействий загрязнения окружающей среды на парниковый эффект и антропогенные изменения климата. Отмечается важная роль антропогенного сажевого золя как климатообразующего фактора, который проявляется через изменения оптических свойств облаков, альбедо подстилающей поверхности и влияния на парниковый эффект атмосферы. В расчетах принята трехуровневая модель облачной атмосферы и реальные пространственные распределения оптически активных ингредиентов атмосферы, включая малые компоненты, температуры и давления в зависимости от времени года.
Ключевые слова: парниковый эффект, антропогенные изменения климата, ингредиентный состав, продукты сгорания, сажевый золь.
ZONAL MODELING OF THE GREEN HOUSE EFFECT OF ATMOSPHERE AND ANTROPOGENNYH CHANGE THE CLIMATE
N.I. Moskalenko, Ya. S. Safiullina, M.S. Sadykova
Kazan state energetic university 51, Krasnoselsky Street, Kazan. 420066. Russian Federation Tel: 8(843)-545-33-60, e-mail: yanasafiullina@yandex.ru
Referred 24.01.14 Expertise 30.01.14 Accepted 31.01.14
Zonal simulation of radiative heat and greenhouse effect of the atmosphere on the basis of statistical data on the structural characteristics of the atmosphere and underlying surface received by the results of long-term monitoring methods upper-air and space sensing of the atmosphere are performed in the paper . A correlation of radiation heat transfer due to the short wavelength radiation with the greenhouse effect of the atmosphere are examined. Also a factor analysis of the effects of pollution on the greenhouse effect and climate change are performed. The important role of anthropogenic particulate zola as climate-forming factor which manifests through changes in the optical properties of clouds albedo of the underlying surface and the impact on the greenhouse effect of the atmosphere are emphasized. A three-level model of the cloudy atmosphere and the actual spatial distribution of optically active ingredients of the atmosphere, including small components, temperature and pressure depending on the time of year is adopted in the calculations.
Keywords: the greenhouse effect, climate change, ingredient composition, products of combustion, sooting ash.
Москаленко Николай Иванович Сведения об авторе: д.ф.-м.н., проф. КГЭУ.
Область научных интересов: атмосферная физика, оптика и спектроскопия, природоведение, радиационный теплообмен.
Публикации: 13 монографий, 315 статей в ведущих отечественных и зарубежных изданиях.
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 3 (143) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 2014
Сафиуллина Яна Салаватовна
Сведения об авторе: кандидат технических наук.
Публикации: 35.
Садыкова Марьяна Салаватовна
Сведения об авторе: аспирант 3-го года обучения КГЭУ. Публикации: 16.
Введение.
Значительные временные вариации климата, происходящие в течение последних десятилетий, становятся причиной изучения механизмов, которые их вызывают. В настоящее время важность антропогенных воздействий на временные тренды изменений климата на Земле, которые проявляются через механизм парникового эффекта, вызванного изменениями оптических свойств газовой и дисперсной фаз атмосферы и подстилающей поверхности, - являются общепризнанными [1,2]. Сложность и многокомпонентность проблемы порождают серьезные трудности в обобщении полученных результатов [3,4]. Ранее предполагалось, что изменение климата в будущем будет связано с возрастанием концентрации СО2. Однако широкий комплекс исследований, выполненных в [5,6], показал, что антропогенные изменения климата в большей степени обусловлены малыми оптически активными газовыми компонентами и антропогенными аэрозолями, парниковый эффект которых усиливается через воздействие на оптические свойства облаков и рост влагосодержания в атмосфере. Исследования парникового эффекта [5,6] относятся к среднеглобальной атмосфере, в то время как структурные характеристики значительно изменяются в зависимости от региона и времени года. В связи с этим в [7] предложено выполнение зонального моделирования парникового эффекта с учетом антропогенных выбросов и использованием статистических данных по структурным характеристикам атмосферы по многолетним результатам исследований аэрологического и космического зондирования атмосферы.
В качестве фоновых структурных моделей используется электронная база данных, синтезированная в интересах глобального моделирования спектров излучения естественных фонов Земли и атмосферы для аэрологических систем и разработки статистических моделей спектров уходящего излучения [7]. Применение реальных статистических моделей структурных характеристик атмосферы позволяет косвенно учесть транспортную составляющую переноса тепла в атмосфере при зональном моделировании парникового эффекта и антропогенных изменений климата. В интересах получения необходимых исходных данных выполнены исследования ингредиентного состава продуктов сгорания топлива и продуктов промышленного производства [8,9,13].
Влияние роста концентрации малых газовых компонентов и промышленных золей на климат
проявляется посредством механизмов прямого радиационного воздействия и вызванного им изменения химического состава атмосферы, корреляционных связей воздействия одних факторов
на другие, через изменение оптических свойств облачных образований и подстилающей поверхности. В связи с этим очень важны исследования микроструктуры промышленных золей и их оптических характеристик и сведения по количественным оценкам их атмосферных выбросов при сжигании различных видов энергетического топлива, отходов промышленного производства и древесины [12-14,17].
Структурные и оптические модели фоновой и антропогенно возмущенной атмосферы.
В основу построения структурных и оптических моделей атмосферы закладывается ландшафтная карта поверхности Земли, высота подстилающей поверхности z1 над уровнем моря и среднемесячные структурные характеристики атмосферы в диапазоне высот 0-100 км для сетки 4х5° по широте и долготе, вероятности перекрытия небосвода облачностью нижнего, среднего и верхнего ярусов. В структурных моделях атмосферы в зависимости от высоты z задаются давление Р^), относительная влажность гф и концентрация основных и малых газовых ингредиентов С^) для фоновой модели атмосферы. Для озона О3 учитывается неоднородность его распределения по широте, представленная трехмерной гистограммой на рис. 1 для января месяца северного полушария Земли. Как показали результаты радиационного теплообмена в облачной атмосфере, облачность является стабилизирующим фактором, не позволяющим явлению парникового эффекта саморазвиваться из-за корреляционно обусловленных связей, усиливающих парниковый эффект [3,4]. На рис. 2 в качестве примера представлены вероятности состояния атмосферы «ясно» в условиях отсутствия облаков на небосводе для января и июля месяцев, а на рис. 3 иллюстрируются вероятности перекрытия небосвода облачностью верхнего, среднего и нижнего ярусов. При моделировании полей теплового излучения эффективная высота верхней границы облачности и вероятности перекрытия небосвода облаками определяют математическое ожидание (среднее значение) спектральных и интегральных интенсивностей, потоков теплового уходящего излучения и парникового эффекта атмосферы.
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 3 (143) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 2014
ЛГ(г)=£Яд.(г), (1)
Рис. 1. Концентрация озона в зависимости от высоты и
широты. Северное полушарие. Январь месяц Fig. 1. The Concentration of ozone depending on heights and widths. The Northhemisphere. January month
В интересах автоматизированного моделирования подготовлена библиотека оптических характеристик облачности для восьми модификаций микроструктуры облачного покрова [12], представленных в таблице 1. Бимодальные и многомодальные распределения облачности предложено моделировать суперпозицией распределений ni (r) (r - радиус частицы), так что
микроструктура облачности определяется соотношением:
где иДг) = 4г</'ехр[йугч]. (2)
Задавая вертикальный профиль оптической и
числовой плотности фракций П, удается моделировать изменения микроструктуры даже
а Ь с
внутри облачного покрова. Параметры г, г, г и
г
модальный радиус 1т выбраны таким образом, чтобы охватить всю область наблюдаемых размеров капель. При этом, согласно [12], представленные в таблице 1 распределения можно использовать и для моделирования облаков конкретных форм. Число
частиц N принято условно, ^ - водность облака.
A = Ncb (a+1)c/ Г
где Г - гамма-функция.
(3)
Таблица 1
Параметры моделей микроструктуры частиц, использованные для моделирования распределения облачных капель по размерам Table 1
Parameters of the models microstructure particles, used for modeling of the sharing the cloudy drop on size
Форма облаков a b c r m (мкм) ^см-3) А №(г/м3)
Слоисто-кучевые (Sc) 5 0,576 1,19 5,33 100 0,2823 0,141
Высоко-кучевые (Ac) 2 0,0027 2,46 10,19 100 0,1978 0,796
Слоистые^) 5 0,936 1,05 4,70 100 0,9792 0,114
Высоко-слоистые (As) 3 0,193 1,30 6,75 100 0,3818 0,379
Слоисто-дождевые (Ns) 5 0,402 1,24 6,41 100 0,8061 0,235
Кучево-дождевые (Cb) 1 0,0017 2,41 9,67 100 1,097 1,034
Мо щно -кучевые (Cu Cong) 4 0,667 1 6 100 0,548 0,297
С.6 2 0,1 1 20 10 0,00005 0,025
При моделировании антропогенных воздействий на оптические характеристики облаков используются микроструктурные характеристики облаков в таблице 1; оптические постоянные воды модифицируются с учетом захвата каплями антропогенных выбросов. При этом мнимая часть комплексного показателя преломления
.(4)
где Хд - мнимая часть комплексного преломления
Рис. 2. Вероятность перекрытия небосвода облачностью различных ярусов и типов N- северная широта;
S- южная широта; 1 - облачность CL3; 2- облачность CL2; 3-облачность CL4; 4- облачность CL1 5- вероятность
перекрытия небосвода всеми типами облаков Fig. 2 . Probability of the overlapping of the firmament by cloud different tieres and types N- north width, S- south width, 1-cloud CL3, 2- cloud CL2, 3- cloud CL4, 4- cloud СЦ, 5- probability of the overlapping of the firmament by all types cloud
компонента
i
Pt
массовая концентрация
компонента 1, включая антропогенные компоненты, захваченные каплями воды. Основные влияния на радиационный теплообмен антропогенные
загрязнения оказывают посредством изменения
вероятности выживания квантов и связанных с этими преобразованиями альбедо системы
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 3 (143) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 201 4
c
«подстилающая поверхность-атмосфера», которое сильно зависит от зенитного угла Солнца, толщины и формы облачного покрова [12]. Регистрация нерастворимого в каплях воды аэрозоля, достигается путем его задания в виде независимых фракций с учетом конденсационного воздействия
относительной влажности атмосферы. Применение эмпирических функций спектрального пропускания или функций спектрального пропускания, полученных методом численного моделирования по параметрам спектральных линий атмосферных ингредиентов, приводит к молекулярному поглощению излучения атмосферой [1,2,10].
При зональном моделировании
парникового эффекта важно учитывать радиационный теплообмен в замутненной аэрозолем атмосфере, так как вероятность отсутствия облачности в земной атмосфере остается высокой и достигает в тропической зоне Земли 30 - 45 %. В условиях антициклона влияние антропогенных аэрозолей на изменение климата особенно значительно.
При выполнении глобального моделирования радиационного теплообмена в данной работе была использована модель аэрозольной структуры, представленной на рис. 3 [11] с учетом высоты зоны активного теплообмена в зависимости от температуры и типа подстилающей поверхности и перекрытия небосвода облачностью нижнего и среднего ярусов. При этом высота зоны активного турбулентного теплообмена возрастает с ростом перекрытия небосвода облачностью нижнего и среднего ярусов, что обусловлено увеличением скорости восходящих турбулентных потоков воздуха [8]. По предложенной нами модели верхняя граница высоты выноса частиц определяется равенством сил аэродинамического подъема и силы тяжести частицы: более летучий аэрозоль выносится на большие высоты над подстилающей поверхностью. Последнее необходимо учитывать при моделировании переноса антропогенных аэрозолей и аэрозолей генерируемых подстилающей поверхностью, частицы которых часто имеют неправильную форму. В качестве исходных данных задаются оптические плотности сухого аэрозоля, которые, далее, автоматизированно
трансформируются в соответствии с реальной относительной влажностью атмосферы по кривым роста оптической плотности на длине волны Л = 0,55
вулканического, морского, минерального и промышленного аэрозолей. Библиотека оптических характеристик атмосферных аэрозолей и облаков подготовлена в виде электронной базы данных, включающей (в своем составе) нормированные
/I = 0,55
относительно длины волны ' мкм
спектральные коэффициенты поглощения, рассеяния, ослабления, а также индикатрисы рассеяния для различных относительных влажностей атмосферы г в диапазоне ге{0,1}. На рис. 4
показано влияние относительной влажности г на нормированный спектр коэффициента ослабления для солевой фракции атмосферного аэрозоля. Оптическая модель дисперсной фазы атмосферы формируется в соответствие с работами [11] для реальных атмосферных моделей. На рис. 5 демонстрируется влияние влажности на оптические характеристики сажевого золя продуктов сгорания древесины.
Рис. 3 (а). Зависимости высоты Z (Ts ) зоны активного турбулентного обмена от среднесуточной
T
температуры S атмосферы у подстилающей поверхности для континентов (1) и океанов(2)
Fig. 3 (a). The Dependencies of the height Z (Ts ) of the
zone of the active turbulent exchange from the
middledaytemperature S of the atmosphere beside laying above surfaces for continent (1) and ocean(2)
мкм
для
фонового, солевого,
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 3 (143) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 201 4
Рис. 3 (б). Структурная оптическая модель атмосферного аэрозоля: ФА-фоновый аэрозоль; САС-стратосферный аэрозольный слой; ПВ-пылевой вынос; ТАС-тропосферный аэрозоль зоны активного турбулентного обмена; ПБ-пылевая буря Fig. 3 (б). The Structured optical model of the atmospheric aerosol: ФA- background aerosol; CАС-stratospheric aerosollayer; ПВ-dusty stand; ТАС- tropospheric aerosol of the zone of the active turbulent exchange; ПБ- dusty storm Конденсационный рост частиц атмосферного аэрозоля является важным фактором, ограничивающим высоту выноса атмосферного аэрозоля. Антропогенные аэрозоли, образующиеся в результате сгорания энергетического топлива, имеют в своем составе низкий процент растворимых
компонентов (<10%). Они в меньшей степени
подвергаются конденсационному росту с повышением относительной влажности атмосферы и, следовательно, могут быть вынесены на большие высоты, что приведёт к росту обусловленного ими парникового эффекта.
Рис. 4. Нормированные спектры коэффициентов ослабления 0~Яс1 солевой фракции атмосферного аэрозоля
f
%:1-40; 2-80;
для различных относительных влажностеи
3-95; 4-99; 5-99,5; 6-99,8; 7-100 Fig.4. The normalized spectra of attenuation coefficient salt fraction of atmospheric aerosol for different relative humidity , %: 1-40; 2-80; 3-95; 4-99; 5-99.5; 6-99.8; 7-100
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 3 (143) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 2014
Рис. 5. Спектральная зависимость нормированных
сг
коэффициентов ослабления Ла , поглощения
Ла
рассеяния
Ла
для сажевого аэрозоля (фракция №4) при
f
разных относительных влажностях J Fig. 5. Spectral dependencies normalized factor of the
weakening
cr
ÄÜ
absorptions
(7, (7,
Aa and dissipations Aa for
smut of the aerosol (the faction 4) under different relative
f
moisture
Зональное моделирование парникового эффекта атмосферы.
В [1,2] выполнены вычисления парникового эффекта для среднеглобальной модели атмосферы и математической модели парникового эффекта, рассмотренные в [2,8]. Недостатком этой математической модели является отсутствие учета транспорта тепла, вызванного циркуляцией атмосферы и вод океана [4]. Кроме того, модели парникового эффекта для среднеглобальной модели атмосферы не дают ответа на вопрос о распределении парникового эффекта по всему земному шару и его временной зависимости. Моделирование временной зависимости возможно выполнить путем использования статистических данных по структурным характеристикам атмосферы и ее многокомпонентному составу, а также их временным вариациям с использованием статистических моделей [4] атмосферы. Такое моделирование при использовании энергобалансных моделей позволяет сделать оценки о временных вариациях альбедо в различных зонах земного шара, а при моделировании влияния антропогенных факторов на изменение климата косвенно учесть транспортную составляющую теплообмена, присутствующую в реальных фоновых моделях атмосферы.
В таблице 2 представлены сведения по зональному распределению потоков теплового излучения для июля и января месяца на высоте 2 м
F
над уровнем подстилающей поверхности 1,
F AF = F1-E
уходящего теплового излучения - и 1 1,
определяющего парниковый эффект. Интегральные
F F
потоки 1 и 2 получены путем интегрирования
математических ожидании для спектральных интенсивностей по длинам волн и пространству при статистическом моделировании спектральных полеи теплового уходящего излучения [4]. В представленных данных наблюдается значительная зональная изменчивость радиационного парникового
эффекта и температурного парникового
эффекта Л7 по времени и зонам. Пиковые значения
Д/^ и А/ достигаются в тропической зоне не только высокими температурами подстилающей поверхности, но и наличием облачности верхнего яруса и её вариациями. Максимальные величины
Л/' и А / как правило, соответствуют максимальным величинам вероятности перекрытия
небосвода облаками. Уменьшение величины Л/' и
Д/ обусловлено снижением температуры поверхности и тропосферы в полярных широтах.
Если ввести среднемесячные значения для интегральной облученности, создаваемой Солнцем
^ , и среднемесячные значения альбедо ^ , то при условии сохранения радиационного баланса можно записать
£ (4)
и среднее значение альбедо
Ô=1-F2/S
(5)
где
ДГ
j^Js; [0(0] dx, (6)
AT
зенитный угол Солнца в момент времени
t
0(0
А/ - период времени, в течение которого выполняется интегрирование (сутки, месяц);
[0(0] " временная зависимость спектральной облученности на верхней границе атмосферы для
выбранной зоны. Полученные значения определяют альбедо системы «подстилающая поверхность - атмосфера» с учетом влияния облачности, аэрозольного рассеяния солнечного излучения и поглощения излучения Солнца атмосферными газами, альбедо подстилающей поверхности. Соотношение (5) не всегда работает в полярных широтах из-за сильного влияния транспортного теплообмена на радиационный режим. В зимнее время, когда Солнце на небосводе отсутствует в полярных широтах, транспортный обмен теплом имеет определяющее значение.
Таблица 2
Зональное распределение потоков , и радиационного парникового эффекта для января
£ N
и июля месяцев. и - южная широта, -
севернаяширота, А/ . температурный парниковый
эффект
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 3 (143) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 2014
а
и
о
Table 2
F F
Zonal distribution of flows 1, 2 and the radiative
greenhouse effect A/' for january and july months. ^ -
south latitude, ^ - northern latitude, A 7 - temperature
greenhouse effect
Широта, градусы январь Июль
F, Вт/м2 ' F2, Вт/м2 AF, Вт/м2 Fi, Вт/м2 F2 ,Вт/м2 AF .Вт/м2
85 S 161,45 135,30 26,15 22,3 255,16 175,8 79,36 10,9
80 S 167,19 140,26 26,93 22,0 247,37 178,86 68,51 10,1
75 S 178,86 147,91 30,95 22,5 271,28 191,28 80,00 11,4
70 S 172,87 142, 74 30,13 23,0 288,17 200,96 87,21 11,9
65 S 239,76 172,87 66,89 25,1 301,32 204,30 97,02 19,1
60 S 292,49 204,30 88,19 26,3 338,65 228,65 110,00 25,3
55 S 310,34 211,06 99,28 25,4 338,00 232,32 105,68 26,1
50 S 329 221,48 107,52 27,2 353,25 235,99 117,96 25,5
45 S 338,65 228,65 110,00 28,1 368,84 243,52 125,32 27,0
40 S 353,25 235,99 117,26 32,1 390,07 232,32 147,07 28,6
35 S 374,09 247,37 126,72 36,3 401,01 235,99 141,92 32,1
30 S 395,54 255,15 140,39 37,1 418,95 243,00 175,83 36,1
25 S 406,6 255,15 151,45 36,3 425,71 259,09 174,49 37,3
20 S 425,71 259,09 166,62 34,2 435,25 243,52 168,09 36,1
15 S 435,25 263,12 172,13 33,2 441,19 251,22 165,78 34,3
10 S 453,2 271,28 181,92 32,1 447,13 267,16 179,97 36,4
5 S 455,2 272,08 183,12 33,5 446,00 279,63 166,37 36,1
0 453,2 279,63 173,57 35,6 453,20 275,41 178,06 34,5
5 N 454,0 283,25 170,75 34,1 452,00 279,63 172,37 36,2
10 N 453,4 283,85 169,55 36,0 449,26 275,41 183,85 34,9
15 N 453,2 275,41 177,79 35,7 441,19 267,16 174,03 33,4
20 N 430,48 259,09 171,39 35,1 425,71 255,15 170,56 34,2
25 N 425,71 255,15 170,59 34,6 406,6 247,37 150,31 35,3
30 N 43,78 259,09 171,69 33,4 390,07 239,76 150,31 35,1
35 N 418,95 255,15 163,80 30,7 353,25 225,07 128,18 33,4
40 N 406,6 251,22 155,28 28,1 324,29 211,06 113,23 33,2
45 N 390,07 243,52 146,55 26,1 296,90 197,71 99,19 32,1
50 N 374,09 243,0 131,09 25,3 271,28 181,92 89,36 29,4
55 N 368,84 243,52 120,32 24,4 263,12 178,86 84,26 28,0
60 N 363,69 243,52 120,17 23,2 251,22 172,87 78,35 26,6
65 N 358,55 247,37 111,18 22,2 243,52 169,99 73,53 25,4
70 N 353,25 243,05 110,2 22,0 232,32 161,45 70,87 25,0
75 N 343,58 235,99 107,59 22,0 228,65 158,66 69,99 24,1
80 N 338,65 239,76 98,89 21,1 225,07 159,66 65,41 22,3
85 N 343,58 239,66 103,92 22,2 232,32 161,45 70,87 22,9
Зональное моделирование парникового эффекта может быть использовано и для определения среднеглобального парникового эффекта:
АТГ =
\\ s
¡F1(S)äS-JfF2(S)äS
s Ms
(7)
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 3 (143) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 2014
где ^ - площадь поверхности земного шара; ст -
постоянная Стефана-Больцмана; ^ $ - элемент ^
площади; г - среднеглобальное (планетарное) альбедо.
Используя результаты спектрального статистического моделирования полей уходящего теплового излучения [8], были вычислены среднеглобальный парниковый эффект и парниковый эффект для северного и южного полушарий Земли для января и июля месяцев. Соответствующие значения температурного парникового эффекта составляют для января месяца северного и южного полушарий 32,47 и 31,9 К. Для июля месяца они отвечают значениям 32,47 и 31,29 К. Среднеглобальный парниковый эффект составляет величину 31,79 К. Среднеглобальный парниковый эффект для северного полушария ДТС=31,87 К превосходит парниковый эффект южного полушария ДТЮ=31,72 К. Из уравнения
£ С радиационного баланса между приходящим к планете излучением Солнца и уходящим потоком
теплового излучения находим =0,3826. Для
0>
января и июля месяцев соответствующие значения равны 0,3917 и 0,4116.
Следует обратить внимание на то обстоятельство, что для июля месяца значения альбедо для северного и южного полушарий практически совпадают, в то время как альбедо для января месяца для южного полушария значительно превосходит альбедо северного полушария. С одной стороны, это объясняется более сильным антропогенным влиянием промышленно развитого северного полушария, с другой - свидетельствует о том, что транспортный теплообмен для северного и южного полушарий практически независимы.
Заметим, что альбедо, вычисленные ранее, несколько завышены вследствие отсутствия учёта энергии коротковолновой радиации Солнца, затраченной на нагревание подстилающей поверхности (в основном поверхностных вод океана) и испарение влаги, что подтверждается и результатами сопоставления с экспериментальными данными [16] спутникового мониторинга.
Описанные результаты по парниковому эффекту получены по статистическим моделям структурных характеристик атмосферы, основанных на данных аэрологического и оптического космического зондирования. Они определяются взаимодействием газовой и дисперсной фаз, а также транспортным обменом тепла в результате циркуляции атмосферы и вод океанов. Корреляционное влияние одних процессов на другие здесь, учитываются вследствие статистической обработки результатов глобального моделирования спектральных полей теплового излучения. Полученные в настоящей работе результаты согласуются с данными [1,2] для среднеглобальной модели атмосферы и не противоречат результатам моделирования динамических климатических вариаций [5,14,15].
Они коррелируют с пространственно-временными вариациями поступления солнечного излучения в зависимости от времени года и согласуются с результатами спутниковых измерений потоков уходящего теплового излучения Nimbus - 4-7, статистическая обработка которых выполнена в [16].
Антропогенные факторы воздействия на климат.
Антропогенные источники возмущений распределены крайне неравномерно по земному шару. Наблюдаются пространственные изменения конвективного градиента температуры dT/dz (z-высота над подстилающей поверхностью) и структуры облачного покрова. Важен учет времени жизни различных возмущений. Основные причины промышленных 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-хлор - содержащих ингредиентов не велик по сравнению с перечисленными выше факторами. Необходимо учитывать изменения влагосодержания в атмосфере, усиливающие 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 [4]. Увеличение температуры поверхностных вод океана приводит к росту влагосодержания в атмосфере, что также влияет на парниковый эффект. Так, антропогенные изменения концентрации СО2 привели в настоящее время к увеличению температуры поверхности океана на 2 К. Выполненное численное моделирование
радиационного теплообмена показало [2], что антропогенные изменения температуры воздуха у поверхности Земли всегда сопровождаются изменениями высоты НТ тропопаузы с положительной корреляцией, когда высота тропопаузы возрастает с увеличением температуры (ATs>0) атмосферы у поверхности. Причем максимальные величины |A НТ| наблюдаются в полярных широтах.
Важно брать в расчет воздействия антропогенного аэрозоля на антропогенные тренды изменения климата, которые проявляются как результат воздействия на альбедо системы «подстилающая поверхность - атмосфера» и на парниковый эффект атмосферы. При объемной концентрации сажи в водяных каплях 1Т0-5 за счет загрязнений облаков сажей наблюдается парниковый эффект сажевого золя ATs=0,763 К. Для среднеглобальной модели атмосферы в расчетах потоков коротковолновой радиации с учетом статистического распределения многоярусной
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 3 (143) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 2014
облачности парниковый эффект ДТ8 сажевого золя в облаках можно вычислить:
ДТ8=7,63Т04Сс, где Сс - объемная концентрация сажи в водяных каплях.
Выполненное моделирование показало, что сильное парниковое воздействие дымового золя наблюдается в условиях возникновения лесных пожаров, часто имеющих антропогенную причину возникновения. Как показали результаты измерений ингредиентного состава продуктов сгорания древесины, проанализированные в [7,9,13], при горении в атмосферу выбрасывается большое количество СО2, паров Н2О, СО, тяжелых углеводородов, золы, окислов азота, которые обладают сильным антропогенным воздействием. Оно наиболее явно проявляется в условиях антициклона. Увеличение температуры у поверхности за счет парникового эффекта может достигать значений ДТ8=5 К. При этом снижается температурный контраст между ночным и дневным временем суток, а высота выноса продуктов сгорания zв над поверхностью может достигать значения zв=8^9 км. Благодаря высокой поглощательной способности и развитию в дыме восходящих турбулентных потоков, дым может существовать длительное время и переноситься на большие расстояния за счет атмосферной циркуляции.
Для полярных широт на антропогенные изменения климата большое влияние оказывает изменение альбедо снежного покрова и льдов в период солнцестояния, вызывающее ускоренное их таяния с обратной связью снижения альбедо подстилающей поверхности и увеличения ее температуры.
Влияние антропогенных выбросов тепла на изменение температуры у поверхности Т8 можно оценить, если известно количество тепла, выброшенного в виде теплового излучения от антропогенно возмущенных объектов. Разница тепловых излучений подстилающего фона Fs и возмущенного подстилающего фона с разницей температур ДТ определяется величиной 4Fs ДТ/ Т8. Введем передаточную функцию тг атмосферы для радиационного контраста. Тогда часть потока излучения AFsl = 41<1 ■ тг / /,. определяет изменение
радиационной температуры уходящего излучения, а величина ДО82=4Р8 ДТ8(1- тг) / Т8 определяет изменение температуры ДТ8у подстилающей поверхности, которое вычисляется по структурной фоновой модели атмосферы для заданного элемента сетки.
Для среднеглобальной модели атмосферы рост температуры поверхности на величину ДТ=1К приводит к увеличению температуры у поверхности ДТ =0,48 К.
Выбросы тепла с энтальпией газов практически полностью идут на нагревание атмосферы, но их вклад в потепление не велик. Источники тепла крайне неоднородны по распределению на
поверхности и по мощности (температуре), и в строгих схемах расчета теплообмена необходимо их интегрирование во времени и в пространстве.
Влияние альбедо на временные тренды изменения климата.
В соответствии с уравнениями радиационного баланса для зонального моделирования радиационного (лучистого) теплообмена
справедливы соотношения (4-6). Если ввести
среднемесячные значения 8 для приходящих потоков солнечного излучения на верхней границе
атмосферы и альбедо 0, то уравнение (5) радиационного баланса (4) можно переписать в виде
¡(1 -8) = стТг4 .(8) где Тг - радиационная температура уходящего теплового излучения, а - постоянная Стефана -Больцмана. Продифференцировав это соотношение, получим
■sdö = ^F/T)dTr . (9)
Тг
где F - уходящий поток теплового излучения.
Из уравнения (9) получаем связь изменений радиационной температуры уходящего теплового
излучения dTrc изменением альбедо d8:
Т
-dT - — г 4
i - \ s
dö
(10)
Если система «Земля - атмосфера» находится в состоянии радиационного равновесия, то
V =
1
=-= и
/F \-8 среднеглобальной
-dT =
T dö
Для
4 (1-Я) температуры Т^= 256 К, и мы получаем, что при уменьшении интегрального альбедо на величину Д 8 =0,01 радиационная температура уходящего излучения увеличивается на
величину АТГ —
0,64 0,64
0,6
-1,06 К.
(I-*)
Введем теперь передаточную функцию атмосферы для температурного контраста
где
ДГ„
- изменение температуры
A Т, = АТГ
атмосферы у поверхности. Тогда
• (И) г
Заметим, что при зональном моделировании парникового эффекта возможны ситуации, когда
- У
^ Ф-= , а передаточная функция т может быть
меньше, равна или больше единицы в зависимости от стратификации атмосферы и распределения оптически активных ингредиентов атмосферы. Для
V
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 3 (143) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 201 4
среднеглобалыюй атмосферы уменьшение альбедо А 5 =0,01 дает увеличение температуры
0,861/(1К и т= !'%435 = 0'739 • Таким образом, влияние изменения альбедо системы
«подстилающая поверхность-атмосфера» 3 на изменение радиационной температуры уходящего излучения АТг можно получить, зная передаточную функцию т атмосферы для температурного контраста. Последнюю функцию можно вычислить для любой фоновой модели атмосферы, отвечающей заданному месту и времени. При зональном моделировании антропогенных изменений климата
средние значения 5 можно вычислить по
соотношению (4), а среднее значение альбедо 5 для интегральных потоков излучения вычисляется по формуле
/ UJ
(1/ м) \си\зх№)]SA\в(г)]dX
s =
AT 0
/
(1/ AT) \dt\s¡ [d(t)]d/L
T0
А Т =
обусловленных отсутствием надежной
параметризации облакообразования.
Преимущество зонального моделирования: простота модели, возможность использования точной параметризации радиационного теплообмена, детальной структуры атмосферы и подстилающей поверхности, а также возможность одновременного учета различных антропогенных факторов при совместном их действии, взаимных корреляционных связей. Однако зональное моделирование временных изменений климата базируется на одномерной модели и не учитывает транспортного теплообмена между различными зонами зональной сетки земного шара и транспорта тепла океанов, которые могут сглаживать зональные изменения климата.
Изменения солнечной постоянной 5 также меняют температуру подстилающей поверхности. Продифференцировав соотношение (4) по 5, получаем
ds(1-S) = (4yT )dTr
(12)
Отсюда
(12)
где 0(1) - зенитный угол Солнца в момент времени 1;
КГ - период времени, в течение которого выполняется интегрирование (сутки, месяц). Зависимость в(1) определяется как местом (широтой и долготой элемента сетки), так и временем года. Временные вариации ^[0(0] определяются по оптическим и структурным характеристикам атмосферы и вычисляются методом сложения слоев в многопотоковом приближении [10,17]. При этом величины 8 вводятся для среднестатистических моделей атмосферы, а различные антропогенные возмущения могут быть введены в фоновые зональные модели структурных характеристик.
Парниковое воздействие на изменение
температуры А за счет радиационного
теплообмена тепловым излучением вычисляется по модели радиационно-конвективного теплообмена [1,2,8], применимость которой исследована и в атмосферах других планет солнечной системы [1]. Недостатком указанной модели является отсутствие в ней параметров климатических изменений, обусловленных воздействием атмосферы и океана. Эти воздействия заключаются в проявлении инерционности климатических изменений (которые могут составить 10-15 лет), термодинамических процессов, происходящих в океанах (течения, формирование придонных вод, перенос тепла из перемешанного слоя в более глубокие слои), взаимодействий «радиация-динамика облаков»,
в тропосфере, антропогенные выбросы низкопонтенциального тепла.
,„ dS Т
Изменение солнечной постоянной на 1% приводит к изменению температуры на величину 0,64К. Это приводит к потеплению атмосферы у поверхности Земли на 0,766 К.
Установлено [2], что с 1850 г. по настоящее время концентрация СО2 в атмосфере увеличилась на 18 %. По выполненному нами моделированию такое увеличение концентрации СО2 создает парниковый эффект (с учетом увеличения концентрации паров Н2О), равный 0,4; 0,35 и 0,28 К соответственно для тропических, средних и полярных широт. Если предположить, что увеличение концентрации С02 обусловлено ростом температуры вод океана, то возможно оценить рост температуры ДТ-2К за указанный период времени, что свидетельствует о временном тренде транспортной составляющей в современных изменениях климата.
Заключение.
В заключение остановимся на основных выводах по результатам работы.
Разработаны структурные модели атмосферы и электронная база данных по оптическим характеристикам газовой и дисперсной фаз атмосферных техногенных выбросов для обеспечения зонального моделирования парникового эффекта и антропогенных изменений климата.
Основными факторами, формирующими антропогенные временные тренды изменения климата, являются: рост концентраций малых атмосферных газовых ингредиентов и сажевого золя
Выявлены: зональное распределение парникового эффекта по поверхности земного шара в различные
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 3 (143) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 2014
времена года, а также корреляционные связи взаимного влияния теплообмена, обусловленного коротковолновым излучением Солнца, и парниковым эффектом атмосферы. Отмечается сильное влияние загрязнения облаков сажевым золем
на снижение альбедо системы «подстилающая поверхность-атмосфера» и парниковый эффект.
Список литературы
1. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. Ключевые проблемы исследований планет солнечной системы (Парниковый эффект атмосферы). М.: Итоги науки и техники. Исслед. космич. простр., Т. 19. 1983. С. 154.
2. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. Парниковый эффект атмосферы и климат. М.: Итоги науки и техники. Метеорол. и климат. Т. 12. 1984. С. 264.
3. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С. Временные тренды изменения парникового эффекта в результате антропогенных воздействий // Материалы докладов Международной научно-технической конференции «Энергетика-2008: инновации, решения, перспективы». Т.4 . Энергомашиностроение, Казань, 2008. С. 235-240.
4. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С. Глобальное моделирование полей излучения и радиационного теплообмена // Международный научный журнал Альтернативная энергетика и экология. 2009. № 6. С.89-98.
5. Кондратьев К.Я. Свойства, процессы образования и последствия воздействий атмосферного аэрозоля. СПб.: ВВМ, 2005. С.450.
6. Москаленко Н.И., Мирумянц С.О. Атлас спектров прозрачности по произвольно ориентированным трассам атмосферы. М.: ЦИНИИ и ТЭИ, 1977. С. 570.
7. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С. Применение метода тонкоструктурной спектрометрии для определения ингредиентного состава продуктов сгорания топлив // Научно-технический и производственный журнал «Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики». Казань, 2009. № 11-12. С. 22-32.
8. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С., Садыкова М.С. Моделирование антропогенных воздействий на климат // Техника и технологии в XXI веке: современное состояние и перспективы развития: монография. Новосибирск: ЦРНС, 2009. Кн. 4. С. 155-184.
9. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С., Садыкова М.С., Локтев Н.Ф. Идентификация ингредиентов и определение ингредиентного состава атмосферных выбросов и продуктов сгорания методом тонкоструктурной спектрометрии // Международный научный журнал Альтернативная энергетика и экология. 2010. № 2. С. 43-54.
10. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. Тепловое
References
1. Kondrat'ev K.A., Moskalenko N.I. Klucevye problemy issledovanij planet solnecnoj sistemy (Parnikovyj effekt atmosfery). M.: Itogi nauki i tehniki. Issled. kosmic. prostr., T. 19. 1983. S. 154.
2. Kondrat'ev K.A., Moskalenko N.I. Parnikovyj effekt atmosfery i klimat. M.: Itogi nauki i tehniki. Meteorol. i klimat. T. 12. 1984. S. 264.
3. Moskalenko N.I., Safiullina A.S. Vremennye trendy izmenenia parnikovogo effekta v rezul'tate antropogennyh vozdejstvij // Materialy dokladov Mezdunarodnoj naucno-tehniceskoj konferencii «Energetika-2008: innovacii, resenia, perspektivy». T.4 . Energomasinostroenie, Kazan', 2008. S. 235-240.
4. Moskalenko N.I., Safiullina A.S. Global'noe modelirovanie polej izlucenia i radiacionnogo teploobmena // Mezdunarodnyj naucnyj zurnal Al'ternativnaa energetika i ekologia. 2009. # 6. S.89-98.
5. Kondrat'ev K.A. Svojstva, processy obrazovania i posledstvia vozdejstvij atmosfernogo aerozola. SPb.: VVM, 2005. S.450.
6. Moskalenko N.I., Mirumanc S.O. Atlas spektrov prozracnosti po proizvol'no orientirovannym trassam atmosfery. M.: CINII i TEI, 1977. S. 570.
7. Moskalenko N.I., Safiullina A.S. Primenenie metoda tonkostrukturnoj spektrometrii dla opredelenia ingredientnogo sostava produktov sgorania topliv // Naucno-tehniceskij i proizvodstvennyj zurnal «Izvestia vyssih ucebnyh zavedenij. Problemy energetiki». Kazan', 2009. # 11-12. S. 22-32.
8. Moskalenko N.I., Safiullina A.S., Sadykova M.S. Modelirovanie antropogennyh vozdejstvij na klimat // Tehnika i tehnologii v XXI veke: sovremennoe sostoanie i perspektivy razvitia: monografia. Novosibirsk: CRNS, 2009. Kn. 4. S. 155-184.
9. Moskalenko N.I., Safiullina A.S., Sadykova M.S., Loktev N.F. Identifikacia ingredientov i opredelenie ingredientnogo sostava atmosfernyh vybrosov i produktov sgorania metodom tonkostrukturnoj spektrometrii // Mezdunarodnyj naucnyj zurnal Al'ternativnaa energetika i ekologia. 2010. # 2. S. 43-54.
10. Kondrat'ev K.A., Moskalenko N.I. Teplovoe izlucenie planet. L.: Gidrometeoizdat, 1977. S. 264.
11. Kondrat'ev K.A., Moskalenko N.I., Pozdnakov V.D. Atmosfernyj aerozol'. L.: Gidrometeoizdat, 1984. S. 224.
12. Kondrat'ev K.A., Moskalenko N.I., Terzi V.F., Akupova F.S. Opticeskie harakteristiki dla razlicnyh modelej oblakov // Trudy GGO. 1982. Vyp. 489. S. 3250.
13. Moskalenko N.I., Safiullina A.S., Zagidullin R.A. Mikrosturktura i radiacionnye harakteristiki sazevogo zola v plamenah i antropogennyh vybrosah produktov
International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 3 (143) 2014
© Scientific Technical Centre «TATA», 2014
излучение планет. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. С. 264.
11. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И., Поздняков В.Д. Атмосферный аэрозоль. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. С. 224.
12. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И., Терзи
B.Ф., Якупова Ф.С. Оптические характеристики для различных моделей облаков // Труды ГГО. 1982. Вып. 489. С. 32-50.
13. Москаленко Н.И., Сафиуллина Я.С., Загидуллин Р.А. Микростурктура и радиационные характеристики сажевого золя в пламенах и антропогенных выбросах продуктов сгорания // Изв. ВУЗов. Проблемы энергетики. 2013. № 5 - 6. С. 23-32.
14. Крапивин В.Ф., Кондратьев К.Я. Глобальные изменения окружающей среды: экоинформатика. СПб. 2002. С. 724.
15. The Weather Research and Forecasting Model Website: http://wrf-mdel.org
16. Скляров Ю.А., Фомина Н.В., Кошума А.И., Семенова Н.В. Альбедо, поглощенная солнечная радиация и уходящая длинноволновая радиация по материалам атласов NASA США // Изв. Саратовского университета. 2009. Т. 9. Сер. Науки о Земле. Вып. 1.
C. 44-55.
17. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И., Федоров Ю.И., Якупова Ф.С., Курт Д.В. Метод полуаналитического моделирования радиационных притоков коротковолновой радиации в вертикально -неоднородной поглощающей и рассеивающей атмосфере // ДАН. 1990. Т.315. № 3. С. 580-583.
sgorania // Izv. VUZov. Problemy energetiki. 2013. # 5 -6. S. 23-32.
14. Krapivin V.F., Kondrat'ev K.A. Global'nye izmenenia okruzausej sredy: ekoinformatika. SPb. 2002. S. 724.
15. The Weather Research and Forecasting Model Website: http://wrf-mdel.org
16. Sklarov U.A., Fomina N.V., Kosuma A.I., Semenova N.V. Al'bedo, poglosennaa solnecnaa radiacia i uhodasaa dlinnovolnovaa radiacia po materialam atlasov NASA SSA // Izv. Saratovskogo universiteta. 2009. T. 9. Ser. Nauki o Zemle. Vyp. 1. C. 44-55.
17. Kondrat'ev K.A., Moskalenko N.I., Fedorov U.I., Akupova F.S., Kurt D.V. Metod poluanaliticeskogo modelirovania radiacionnyh pritokov korotkovolnovoj radiacii v vertikal'no-neodnorodnoj poglosausej i rasseivausej atmosfere // DAN. 1990. T.315. # 3. S. 580583.
Транслитерация по ISO 9:1995
Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 3 (143) 2014 © Научно-технический центр «TATA», 201 4
