Статистическое моделирование распространения солнечной радиации: детерминированная атмосфера и стохастическая облачность

• Автор: Журавлева, Татьяна Борисовна
• Шифр специальности: 01.04.05
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 256 с. : ил.

Список основных аббревиатур
Список обозначений
Глава 1. Радиационные и оптические характеристики атмосферы:
основные понятия, определения, модели. Метод Монте-Карло для расчета переноса солнечного излучения в атмосфере Земли
1.1. Уравнение переноса излучения: основные понятия, определения,
обозначения
1.1.1. Определение основных характеристик излучения
1.1.2. Уравнение переноса излучения
1.2. Уравнение переноса излучения в плоско параллельной атмосфере Земли
1.2.1. Горизонтально однородная атмосфера
1.2.2. Неоднородная атмосфера
1.3. Оптические модели аэрозоля и жидкокапельных облаков
1.3.1. Модель плоскопараллельной горизонтально однородной атмосферы
1.3.2. Оптические модели аэрозоля
1.3.3. Оптические модели жидко-капельных облаков
1.3.4. Модель отражения излучения от подстилающей поверхности
1.4. Модели мезомасштабных облачных полей
1.4.1. Физически обоснованные модели облачных полей
1.4.2. Математические модели облачных полей
1.5. Алгоритмы расчета радиационных характеристик методом Монте-Карло
1.5.1. Плотность потока частиц и плотность столкновений
1.5.2. Аналоговое (прямое) моделирование траекторий фотонов и радиационных характеристик
1.5.3. Локальные по направлению оценки
1.5.4. Метод сопряженных блужданий
Глава 2. Методы восстановления оптических характеристик аэрозоля по данным радиационных измерений
2.1. Разностный метод определения аэрозольной оптической толщи рассеяния
по данным о яркости неба
2.1.1. Модель атмосферы
2.1.2. Аппроксимационные формулы
2.1.3. Результаты численного моделирования
2.2. Интегральный метод определения аэрозольной оптической толщи
рассеяния по данным о яркости неба
2.2.1. Аппроксимационные формулы
2.2.2. Результаты численного моделирования
2.3. Применение интегрального метода восстановления аэрозольной оптической толщи рассеяния к данным натурных измерений
2.3.1. Отбор данных измерений
2.3.2. Сравнение результатов восстановления альбедо однократного рассеяния аэрозоля основе интегрального метода и метода О. Дубовика и М. Кинга
2.4. Коррекция измерений потоков нисходящей диффузной радиации с
помощью МРІ^ІІ и ее влияние на восстановление альбедо однократного рассеяния аэрозоля
2.4.1. Коррекция диффузной радиации при измерениях МРЕЖ

2.4.2. О влиянии отклонений от идеальной “косинусной характеристики” приемника на точность восстановления альбедо однократного рассеяния
аэрозоля
Выводы к главе
Глава 3. Моделирование солнечного излучения в мезомасштабных облачных полях
3.1. Алгоритмы расчета спектральных потоков и полей яркости солнечной радиации в пространственно неоднородной облачности
3.1.1. Радиационный код 1АОТ: алгоритмы расчета потоков и полей яркости
в пространственно неоднородной облачности
3.1.2. Моделирование длины свободного пробега
3.2. Сравнение алгоритмов расчета радиационных характеристик в ЗБ облаках
3.2.1. Проект ОЯС: цели, участники, алгоритмы
3.2.2.13ЛС: этап
3.2.3.13ЯС: этап II
3.2.4. Точность расчетов и трудоемкость алгоритмов в коде 1АОТ
3.3. Валидация пуассоновской модели разорванной облачности
3.3.1. Статистические характеристики облачности и радиации в каскадной модели облаков
3.3.2. Подход к валидация пуассоновской модели разорванной облачности
3.3.3. Зависимость эффективного параметра формы облаков от зенитного угла Солнца
3.4. Сравнение средних потоков солнечной радиации в различных моделях облаков
3.4.1. Каскадная, 1РА и НН модели
3.4.2. Каскадная и пуассоновская модели
3.4.3. Многослойная разорванная облачность
Выводы к главе
Глава 4. Алгоритмы расчета радиационных характеристик атмосферы с учетом селективного газового поглощения
4.1. Учет селективного поглощения в атмосфере
4.1.1. Параметризации функции пропускания атмосферными газами
4.1.2. Учет молекулярного поглощения на основе функции пропускания
4.1.3. Учет молекулярного поглощения на основе вероятности выживания кванта
4.2. Учет молекулярного поглощения методом ^-распределений
4.2.1. Модификация метода ^-распределений
4.2.2. Тестовые расчеты
4.3. Влияние аппаратной функции на пропускание атмосферными газами
4.3.1. Влияние аппаратной функции на пропускание в атмосфере в условиях слабого молекулярного поглощения
4.3.2. Влияние аппаратной функции на пропускание в условиях умеренного молекулярного поглощения
4.4. Алгоритмы расчета статистических характеристик солнечной радиации в разорванной облачности
4.4.1. Модель атмосферы
4.4.2. Моделирование средних спектральных потоков излучения с учетом молекулярного поглощения: эталонный алгоритм и метод зависимых испытаний
4.4.3. Численные результаты
Выводы к главе
Глава 5. Потоки и поля яркости в различных атмосферных условиях: численное моделирование и данные натурных измерений
5.1. Об изменчивости радиационных характеристик при вариациях водяного пара в атмосфере в полосе 940 нм: результаты численного моделирования
5.1.1. Данные аэрологического зондирования водяного пара
5.1.2. Спектральные потоки нисходящей солнечной радиации
5.2. Закономерности распределения яркости неба в безоблачном небе при больших зенитных углах наблюдения
5.2.1. Влияние сферичности атмосферы на поле яркости приходящей радиации
5.2.2. Влияние молекулярного поглощения на яркость неба при больших зенитных углах наблюдения
5.2.3. Закономерности формирования поля яркости неба вблизи горизонта
5.3. Спектральные потоки в облачной атмосфере: сравнение модельных расчетов и данных натурных измерений
5.4. О вычислении фотосинтетически активной радиации при оценках параметров углеродного баланса наземных экосистем
5.4.1. Модель атмосферы
5.4.2. Метод расчета. Сравнение средних потоков в пуассоновской и гауссовской моделях облаков
5.4.3. Сравнение модельных расчетов и экспериментальных данных
Выводы к главе
Глава 6. Влияние горизонтальной неоднородности облаков на средние потоки солнечного излучения при наличии разорванной облачности
6.1. Спектральные альбедо, пропускание и поглощательная способность разорванных облаков в ближней ИК-области спектра
6.1.1. Спектральные альбедо и пропускание
6.1.2. Спектральная поглощательная способность облаков
6.2. Интегральное поглощение солнечной радиации в присутствии разорванных облаков
6.2.1. Поглощательная способность облаков
6.2.2. Поглощательная способность облачной атмосферы
6.3. О корректности использования отношения радиационных форсингов на уровне верхней границы облаков и уровне подстилающей поверхности для описания поглощения солнечной радиации в облачной атмосфере
6.3.1. Влияние стохастической геометрии облаков на отношение радиационных форсингов
6.3.2. Регрессионный подход к определению отношения радиационных форсингов
6.3.3. Отношение радиационных форсингов как мера поглощения в облаках
6.4. Параметризация потоков солнечной радиации в разорванной облачности
6.4.1. Определение и некоторые свойства эффективного балла облачности
6.4.2. Связь между эффективным баллом облачности в видимой и коротковолновой области спектра
6.4.3. Эффективное количество облаков в видимой области спектра и его использование для расчета радиационных характеристик
6.4.4. Численная модель эффективного балла облачности в видимой области спектра
Выводы к главе
Заключение

В течение последнего десятилетия CRMs сравнивались между собой, основываясь на данных различных экспериментов в тропической зоне и в умеренных континентальных широтах [144,149,150,151]. Показано, что большинство современных CRMs способны адекватно воспроизводить конвекцию в летних условиях средних широт [144]. Модельные значения балла облачности как функции времени коррелируют с наблюдаемыми, но, как правило, существенно занижены, поскольку горизонтальное разрешение 1-2 км является грубым, чтобы учитывать мелкие облака в нижней тропосфере. Вертикальные профили потоков облачной массы и вертикальные профили отношения смеси облачного конденсата и осадков близки во всех участвующих в сравнениях моделях (данные наблюдений отсутствуют) в отличие от случая тропической конвекции [144]. В целом, результаты моделирования являются безусловно полезными для развития “столбовых” моделей и разработки новых параметризаций характеристик, связанных с процессом конвекции [152,153].
В заключение заметим, что при изучении влияния ЗБ-эффектов облаков на перенос радиации наибольший интерес представляют собой реализации облачности, полученные в рамках LES моделей, поскольку они ориентированы на меньшее - по сравнению с CRMs -пространственное разрешение: 50-100 м в LES моделях против 1-4 км в CRMs. Безусловными достоинствами генерированной LES моделью реализации облачного поля является то, что вместе с трехмерным распределением водности LWC, исследователь получает также другие необходимые ему параметры атмосферы - характеристики размеров капель, распределение температуры, влажности и т.д. Кроме того, имеется возможность изучения трансформации облаков во времени, что крайне сложно сделать на основе данных наблюдений. Однако использование параметризаций для описания различных мелкомасштабных процессов и, как правило, достаточно простых граничных условий является причиной еще существующих расхождений модельных расчетов облачных характеристик (например, водность LWP, балл облачности, высота нижней границы) с данными наблюдений [142] и стимулирует развитие альтернативного подхода, связанного с развитием математических моделей облачных полей.
1.4.2. Математические модели облачных полей. История развития математических моделей оптически неоднородных облаков насчитывает уже не одно десятилетие. Одна из первых моделей неоднородных слоистообразных облаков была предложена Л.М. Романовой [154]. Для учета конечных размеров облаков на начальном этапе была использована модель изолированного облака, а затем модель, в которой расположение облаков в пространстве соответствовало регулярной структуре в виде “шахматной доски”. Влияние ЗО-эффектов на перенос солнечного излучения в этих