Том 34, номер 10, статья № 6

Аннотация:

Представлены результаты статистического моделирования альбедо и диффузного пропускания атмосферы в видимой области спектра в присутствии сплошной и разорванной кристаллической облачности. Основные численные эксперименты выполнены с использованием третьей версии модели, предложенной группой авторов в составе B.A. Baum, P. Yang, A.J. Heymsfield et al. (смесь частиц разной формы и размеров с сильно шероховатой поверхностью). Для оценки влияния эффектов случайной геометрии облаков на перенос солнечного излучения в атмосфере использован предложенный Г.А. Титовым метод замкнутых уравнений, разработанный в рамках модели на основе пуассоновских потоков точек на прямых. Анализ влияния микроструктуры кристаллической облачности на усредненные по множеству реализаций альбедо и диффузное пропускание при средних баллах облачности показал, что среднее значение неопределенности, обусловленное отсутствием информации о форме и размерах частиц, находится в пределах примерно ± 2%. Эта величина сопоставима с влиянием эффектов случайной геометрии в оптически тонких облаках, тогда как в оптически плотной облачности диапазон ошибок, вызванных игнорированием горизонтальной неоднородности, увеличивается и составляет примерно ± 5% при расчетах альбедо при занижении диффузного пропускания на 10–20%.

Ключевые слова:

модели кристаллической облачности, метод Монте-Карло, эффекты случайной геометрии облаков, пуассоновская модель, потоки солнечного излучения в видимой области спектра

Список литературы:

1. Liou K.N. Influence of cirrus clouds on weather and climate processes – A global perspective // Mon. Weather Rev. 1986. V. 114. P. 1167–1199.
2. Baran A.J. From the single-scattering properties of ice crystals to climate prediction: A way forward // Atmos. Res. 2012. V. 112. P. 45–69.
3. Zhang M.H., Lin W.Y., Klein S.A., Bacmeister J.T., Bony S., Cederwall R.T., Del Genio A.D., Hack J.J., Loeb N.G., Lohmann U., Minnis P., Musat I., Pincus R., Stier P., Suarez M.J., Webb M.J., Wu J.B., Xie S.C., Yao M.-S., Zhang J.H. Comparing clouds and their seasonal variations in 10 atmospheric general circulation models with satellite measurements // J. Geophys. Res. 2005. V. 110. P. D15S02.
4. Loeb N.G., Coakley J.A. Inference of marine stratus cloud optical depths from satellite measurements: Does 1D theory apply? // J. Clim. 1998. V. 11, iss. 2. P. 215–233.
5. Várnai T., Marshak A. Statistical analysis of the uncertainties in cloud optical depth retrievals caused by three-dimensional radiative effects // J. Atmos. Sci. 2001. V. 58, N 12. P. 1540–1548.
6. Iwabuchi H., Hayasaka T. Effects of cloud horizontal inhomogeneity on the optical thickness retrieved from moderate-resolution satellite data // J. Atmos. Sci. 2002. V. 59, iss. 14. P. 2227–2242.
7. Zinner T., Mayer B. Remote sensing of stratocumulus clouds: Uncertainties and biases due to inhomogeneity // J. Geophys. Res. 2006. V. 111. P. D14209.
8. Marshak A., Platnick S., Várnai T., Wen G., Cahalan R.F. Impact of 3D radiative effects on satellite retrievals of cloud droplet sizes // J. Geophys. Res. 2006. V. 111. P. DO9207.
9. Cornet C., Davies R. Use of MISR measurements to study the radiative transfer of an isolated convective cloud: Implications for cloud optical thickness retrieval // J. Geophys. Res. 2008. V. 113. P. D04202.
10. Zhou Y., Sun X., Zhang R., Zhang C., Li H., Zhou J., Li S. Influences of cloud heterogeneity on cirrus optical properties retrieved from the visible and near-infrared channels of MODIS/SEVIRI for flat and optically thick cirrus clouds // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2017. V. 187. P. 232–246.
11. Fauchez T., Platnick S., Várnai T., Meyer K., Cornet C., Szczap F. Scale dependence of cirrus heterogeneity effects. Part II: MODIS NIR and SWIR channels // Atmos. Chem. Phys. 2018. V. 18. P. 12105–12121.
12. Kalesse H. Influence of ice crystal habit and cirrus spatial inhomogeneities on the retrieval of cirrus optical thickness and effective radius: Ph.D. thesis. Mainz, Germany: Johannes Gutenberg University. 2009. P. 65–85.
13. Chen T., Rossow W.B., Zhang Y. Radiative effects of cloud-type variations // J. Clim. 2000. V. 13, iss. 1. P. 264–286.
14. Zhang Y., Macke A., Albers F. Effect of crystal size spectrum and crystal shape on stratiform cirrus radiative forcing // Atmos. Res. 1999. V. 52. P. 59–75.
15. Loeb N.G., Yang P., Rose F.G., Hong G., Sun-Mack S., Minnis P., Kato S., Ham S.-H., Smith W.L.Jr., Hioki S., Tang G. Impact of ice cloud microphysics on satellite cloud retrievals and broadband flux radiative transfer model calculations // J. Clim. 2018. V. 31, iss. 5. P. 1851–1864.
16. Buschmann N., McFarquhar G.M., Heymsfield A.J. Effects of observed horizontal inhomogeneities within cirrus clouds on solar radiative transfer // J. Geophys. Res. D. 2002. V. 107, N 20. P. 4445.
17. Carlin B., Fu Q., Lohmann U., Mace G.G., Sassen K., Comstock J.M. High-cloud horizontal inhomogeneity and solar albedo bias // J. Clim. 2002. V. 15, iss. 17. P. 2321–2339.
18. Schlimme I., Macke A., Reichardt J. The impact of ice crystal shapes, size distributions, and spatial structures of cirrus clouds on solar radiative fluxes // J. Atmos. Sci. 2005. V. 62, N 7. P. 2274–2283.
19. Szczap F., Gour Y., Fauchez T., Cornet C., Faure T., Jourdan O., Penide G., Dubuisson P. A flexible three-dimensional stratocumulus, cumulus and cirrus cloud generator (3DCLOUD) based on drastically simplified atmospheric equations and the Fourier transform framework // Geosci. Model Dev. 2014. V. 7. P. 1779–1801.
20. Schäfer M., Bierwirth E., Ehrlich A., Jäkel E., Werner F., Wendisch M. Directional, horizontal inhomogeneities of cloud optical thickness fields retrieved from ground-based and airbornespectral imaging // Atmos. Chem. Phys. 2017. V. 17. P. 2359–2372.
21. Fauchez T., Platnick S., Meyer K., Cornet C., Szczap F., Várnai T. Scale dependence of cirrus horizontal heterogeneity effects on TOA measurements – Part I: MODIS brightness temperatures in the thermal infrared // Atmos. Chem. Phys. 2017. V. 17. P. 8489–8508.
22. Зуев В.Е., Титов Г.А. Оптика атмосферы и климат. Томск: Спектр, 1996. 271 с.
23. Марчук Г.И., Михайлов Г.А., Назаралиев М.А., Дарбинян Р.А., Каргин Б.А., Елепов Б.С. Метод Монте-Карло в атмосферной оптике. Новосибирск: Наука, 1976. 280 с.
24. Журавлева Т.Б. Моделирование переноса солнечного излучения в различных атмосферных условиях. Часть I: Детерминированная атмосфера // Оптика атмосф. и океана. 2008. Т. 21, № 2. С. 99–114.
25. Облака и облачная атмосфера. Справочник / под ред. И.П. Мазина и А.Х. Хргиана. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 647 с.
26. Пригарин С.М., Журавлева Т.Б., Воликова П.В. Пуассоновская модель многослойной разорванной облачности // Оптика атмосф. и океана. 2002. Т. 15, № 10. С. 917–924.
27. Hess M., Koepke P., Schult I. Optical properties of aerosols and clouds: The software package OPAC // Bull. Am. Meteorol. Soc. 1998. V. 79. P. 831–844.
28. Kneizys F.X., Robertson D.S., Abreu L.W., Acharya P., Anderson G.P., Rothman L.S., Chetwynd J.H., Selby J.E.A., Shetle E.P., Gallery W.O., Berk A., Clough S.A., Bernstein L.S. The MODTRAN 2/3 report and LOWTRAN 7 Model. Hanscom, MA: Phillips Laboratory, Geophysics Directorate. Hanscom AFB, MA 01731-3010. 1996. 260 p.
29. Hook S.J. ASTER Spectral Library: Johns Hopkins University (JHU) spectral library; Jet Propulsion Laboratory (JPL) spectral library; The United States Geological Survey (USGS-Reston) spectral library [Electron resource]. 1998 (CD-ROM).
30. Мазин И.П., Шметер С.М. Облака, строение и физика образования. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 279 с.
31. Baum B.A., Heymsfield A.J., Yang P., Bedka S.T. Bulk scattering models for the remote sensing of ice clouds. Part 1: Microphysical data and models // J. Appl. Meteor. 2005. V. 44, iss. 12. P. 1885–1895.
32. Heymsfield A.J., Schmitt C., Bansemer A. Ice cloud particle size distributions and pressure dependent terminal velocities from in situ observations at temperatures from 0° to -86 °C // J. Atmos. Sci. 2013. V. 70. P. 4123–4154.
33. Fridlind A.M., Atlas R., van Diedenhoven B., Um J., McFarquhar G.M., Ackerman A.S., Moyer E.J., Lawso R.P. Derivation of physical and optical properties of mid-latitude cirrus ice crystals for a size-resolved cloud microphysics model // Atmos. Chem. Phys. 2016. V. 16. P. 7251–7283.
34. Platnick S., Meyer K.G., King M.D., Wind G., Amarasinghe N., Marchant B., Arnold G.T., Zhang Z., Hubanks P.A., Holz R.E., Yang P., Ridgway W.L., Riedi J. The MODIS Cloud optical and microphysical products: collection 6 updates and examples from terra and aqua // IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 2017. V. 55, N 1. P. 502–525.
35. Yang P., Hioki S., Saito M., Kuo C.-P., Baum B., Liou K.-N. A Review of ice cloud optical property models for passive satellite remote sensing // Atmosphere. 2018. V. 9, N 12. P. 499.
36. Minnis P., Sun-Mack S., Young D.F., Heck P.W., Garber D.P., Chen Y., Spangenberg D.A., Arduini R.F., Trepte Q.Z., Smith Jr., Ayers J.K., Gibson S.C., Miller W.F., Hong G., Chakrapani V., Takano Y., Liou K.-N., Xie Y., Yang P. CERES Edition-2 cloud property retrievals using TRMM VIRS and Terra and Aqua MODIS data, Part I: Algorithms // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2011. V. 49. P. 4374–4400.
37. Zhang Z., Yang P., Kattawar G.W., Riedi J., Labonnote C.-L., Baum B.A., Platnick S., Huang H.-L. Influence of ice particle model on satellite ice cloud retrieval: Lessons learned from MODIS and POLDER cloud product comparison // Atmos. Chem. Phys. 2009. V. 9. P. 7115–7129.
38. Labonnote C.-L., Brogniez G., Buriez J.C., Doutriaux-Boucher M. Polarized light scattering by inhomogeneous hexagonal monocrystals: Validation with ADEOS-POLDER measurements // J. Geophys. Res. 2001. V. 106. P. 12139–12153.
39. Cole B.H., Yang P., Baum B.A., Riedi J., Labonnote C.-L., Thieuleux F., Platnick S. Comparison of PARASOL observations with polarized reflectances simulated using different ice habit mixtures // J. Appl. Meteorol. Climatol. 2013. V. 52. P. 186–196.
40. Cole B.H., Yang P., Baum B.A., Riedi J., Labonnote C.-L. Ice particle habit and surface roughness derived from PARASOL polarization measurements // Atmos. Chem. Phys. 2014. V. 14. P. 3739–3750.
41. Baum B.A., Yang P., Heymsfield A.J., Platnick S., King M.D., Hu Y.-X., Bedka S.T. Bulk scattering properties for the remote sensing of ice clouds. Part II: Narrowband models // J. Appl. Meteorol. 2005. V. 44, iss. 12. P. 1896–1911.
42. Baum B.A., Yang P., Heymsfield A.J., Bansemer A., Merrelli A., Schmitt C., Wang C. Ice cloud bulk single-scattering property models with the full phase matrix at wavelengths from 0.2 to 100 mm // J. Quant. Spectrosc. Radiant. Transfer. 2014. V. 146. P. 123–139.
43. Журавлева Т.Б. Влияние формы и размеров кристаллических частиц на угловые распределения пропущенной солнечной радиации в двух геометрических схемах зондирования: результаты численного моделирования // Оптика атмосф. и океана. 2020. Т. 33, № 10. С. 798–804; Zhuravleva T.B. Effect of shape and sizes of crystal particles on angular distributions of transmitted solar radiation in two sensing geometries: Results of numerical simulation // Atmos. Ocean. Opt. 2021. V. 34, N 1. P. 50–60.
44. Sassen K., Wang Z., Liu D. Global distribution of cirrus clouds from CloudSat/Cloud-Aerosol lidar and infrared pathfinder satellite observations (CALIPSO) measurements // J. Geophys. Res. D. 2008. V. 113, N 8. P. 347–348.
45. Macke A., Francis P.N., McFarquhar G.M., Kinne S. The role of ice particle shapes and size distributions in the single scattering properties of cirrus clouds // J. Atmos. Sci. 1998. V. 55, N 17. P. 2874–2883.
46. Скоринов В.Н., Титов Г.А. О точности одного приближения метода расчета лучистых потоков при разорванной облачности // Изв. АН СССР. Сер. Физика атмосф. и океана. 1984. Т. 20, № 3. С. 263–270.