Межгодовая изменчивость и тренды содержания метана в атмосфере западной Сибири в 2003-2014 годах Мордвин Егор Юрьевич

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Содержание метана в верхней тропосфере Западной Сибири по данным зондирующего комплекса AIRS спутни ка Aqua в 2003-2014 годах 14

1.1. Зондирующий комплекс AIRS 16

1.2. Пакеты обработки данных AIRS (версия 5 алгоритма) 20

1.3. Данные комплекса AIRS версии 6 22

1.4. База данных содержания метана в верхней тропосфере 24

1.5. Межгодовая изменчивость и тренды содержания метана в верхней тропосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг 29

1.6. Основные результаты главы 37

Глава 2. Пространственно—временная изменчивость эмиссии метана и его содержания в атмосфере Западной Сибири по данным MOZART-4 и RegCM4 38

2.1. Глобальная химическая транспортная модель MOZART-4 39

2.2. Сборка, запуск и тестирование модели MOZART-4 41

2.3. Верификация модели MOZART-4 44

2.4. Модификация граничных условий модели MOZART-4 47

2.5. Чувствительность содержания метана в атмосфере Западной Сибири к вариациям пространственного распределения удаленных источников 50

2.6. Эмиссия метана болотными экосистемами Западной Сибири по данным региональной климатической модели RegCM4 61

2.7. Основные результаты главы 67

Глава 3. Полное содержание метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 годах 69

3.1. Спутниковые данные в проблеме восстановления пространственно-временного распределения источников метана 69

3.2. Метод восстановления полного содержания метана по данным AIRS 72

3.3. Верификация метода восстановления полного содержания метана в атмосфере с использованием данных станций наземной сети TCCON 77

3.4. Полное содержание метана в атмосфере Западной Сибири 78

3.5. Основные результаты главы 87

Заключение 88

Литература

• Пакеты обработки данных AIRS (версия 5 алгоритма)
• Межгодовая изменчивость и тренды содержания метана в верхней тропосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг
• Верификация модели MOZART-4
• Метод восстановления полного содержания метана по данным AIRS

Введение к работе

Актуальность темы. Атмосферный метан — второй по важности антропогенный парниковый газ. Он влияет на химический состав атмосферы и радиационный баланс Земли. Его вклад в радиационный форсинг по данным Межправительственной группы экспертов по проблеме изменений климата (МГЭИК) 2013 года составляет около 17%.

Концентрация метана в тропосфере определяется, главным образом, соотношением между количеством метана, поступающим в атмосферу с подстилающей поверхности (источниками), и содержанием в ней радикалов ОН (стоком). Сегодня известно, что реакции СЩ с ОН, в которых образуется СЩ и вода, удаляют почти 90% метана из тропосферы. Другими стоками метана являются почва, реакции с хлором в пограничном слое атмосферы прибрежных зон океана и стратосфера.

Источники метана принято делить на две группы: естественные и антропогенные. К первой относят заболоченные территории, пресноводные водоемы, океаны, термиты, пожары. В число антропогенных входят шахты, нефте- и газодобывающие предприятия, свалки и сточные воды, рисовые плантации, крупный рогатый скот. Роль нового источника — растительности — сегодня активно обсуждается.

По данным Глобальной службы атмосферы Всемирной метеорологической организации содержание метана в приземном слое атмосферы увеличилось с 1750 г. на 253% и достигло к 2013 г. уровня 1824 млрд^-1.

В течение двух последних десятилетий характерными особенностями поведения метана в атмосфере считаются отрицательный тренд скорости его роста при значительных вариациях в годовом ходе и достижение стационарного состояния в 1999-2006 гг., а также новый рост, начавшийся в 2007 г.

Многочисленные экспериментальные исследования и расчеты с использованием моделей разного уровня сложности позволили сформулировать сценарии, в рамках которых возможно уменьшение скорости роста метана в последнем десятилетии прошлого века. Они включают уменьшение эмиссии из болотных комплексов и рисовых полей, из антропогенных источников на территории Восточной Европы и СССР в конце 1980-х и начале 1990-х, а также изменение содержания радикалов ОН в атмосфере.

Новый рост концентрации в 2007-2008 гг. связывают с увеличением эмиссии метана из болотных комплексов высоких широт (> 50) Северного полушария (из-за аномально высокой температуры в этой зоне в 2007 г.) и тропических болот (вследствие аномально высоких

осадков в 2007-2008 гг.).

Несмотря на большой объем выполненных исследований, полного понимания «метанового цикла» не достигнуто. Большая неопределенность существует в оценках вкладов различных типов источников на глобальном и региональном уровнях, их временной эволюции. Так, например, в докладе МГЭИК 2007 года для вклада болотных комплексов — самого большого природного источника метана — даются оценки (100-231) Тг/год. Для Западной Сибири диапазон полученных оценок еще больше: от 1.6 до 20 Тг/год.

Главными причинами этой неопределенности является редкая сеть наблюдательных пунктов, пространственно-временная неоднородность потоков от многих природных и антропогенных источников, а также неполное использование возможностей спутниковых систем ИК-диапазона при мониторинге метана в зоне средних и высоких широт (> 45) Северного полушария.

Целью работы являлось исследование годового хода, межгодовой изменчивости и скорости изменения (трендов) содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг. по данным зондирующего комплекса AIRS спутника Aqua и глобальной химической транспортной модели MOZART-4, а также построение оценок эмиссии метана болотными экосистемами Западной Сибири в 2000-2013 и 2021-2050 годах.

Выбор в данном исследовании AIRS/Aqua в качестве основного источника информации о содержании метана в верхней тропосфере Западной Сибири обусловлен стабильностью параметров приборов комплекса в течение всего срока работы спутника на орбите (с мая 2002 г.), имеющейся в Алтайском госуниверситете возможностью принимать передаваемый с платформы Aqua весь поток данных и проводить обработку AIRS до уровней 1В и 2, а также, в отличие от других восстанавливающих метан приборов SCIAMACHY/ENVISAT (с марта 2002 г. по апрель 2012 г.), TES/Aura (с июля 2004 г.), IASI/MetOp-A (с октября 2006 года) и TANSO-FTS/GOSAT (с января 2009 г.), «всепогод-ностью» комплекса.

Низкая чувствительность AIRS к вариациям содержания метана в нижней тропосфере привела к необходимости использования в исследовании также данных модели MOZART-4.

Для достижения цели работы решались следующие задачи:

1. Создание вычислительного пакета обработки принимаемого земной станцией Алтайского госуниверситета «сырого потока» данных спутника Aqua в цепочке «прием данных - распаковка - выделение

данных комплекса AIRS - геолоцирование - калибровка - обработка данных до уровня 2 - визуализация получаемых продуктов».

1. Исследование пространственно-временной изменчивости отношения смеси метана в верхней тропосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг. по данным AIRS.

2. Модернизация глобальной модели MOZART-4, проведение вычислительных экспериментов для верификации модели и установления характера поведения содержания метана в атмосфере региона.

3. Создание вычислительного пакета моделирования эмиссии метана болотными экосистемами Западной Сибири, проведение расчетов для 2000-2013 и 2021-2050 годов.

4. Разработка модели восстановления полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири по данным AIRS и ее верификация.

5. Исследование годового хода и межгодовой изменчивости полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг.

Материалы и методы исследования. В работе использовались данные зондирующего комплекса AIRS спутника Aqua, принимаемые в реальном времени земной станцией Алтайского госуниверситета, вычислительный пакет AIRS/AMSU (версия 5 алгоритма) и результаты обработки данных AIRS до уровней 1В и 2 для 2007-2012 гг., продукты AIRS версии 6 алгоритма, MOZART-4 и региональная климатическая модель RegCM4, результаты глобальной химической транспортной модели АТСМ для 2007-2009 гг, архива CRU, реанализов NCEP-DOE AMIP-II (R-2) и ERA-Interim, данные модели HadGEM2-ES для сценариев RCP4.5 и RCP8.5 возможной эволюции глобальной климатической системы.

Большая часть расчетов при обработке полученных результатов проведена с использованием авторских программ, написанных для работы в операционной системе семейства GNU/Linux. Для оценки статистической связи между изучаемыми величинами применялся корреляционно-регрессионный анализ.

Научная новизна и значимость работы:

1. Создан вычислительный комплекс обработки принимаемого земной станцией «сырого потока» данных AIRS/Aqua до уровней 1В и 2 для версии 5 алгоритма, а также архивации получаемых продуктов.

2. Впервые по ежедневным данным комплекса AIRS установлены годовой ход и межгодовая изменчивость отношения смеси метана в верхней тропосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг.

3. Проведена модернизация граничных условий глобальной химической транспортной модели MOZART-4 для метана.

4. Получены оценки эмиссии метана болотными комплексами Западной Сибири для 2000-2013 и 2021-2050 годов.

5. Разработана новая модель восстановления полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири по данным AIRS.

6. Впервые получены данные по межгодовой изменчивости и трендам полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг.

7. Созданы новые базы данных содержания метана в верхней тропосфере и полного содержания СЩ в атмосфере Западной Сибири для 2003-2014 гг.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. С использованием данных зондирующего комплекса AIRS спутника Aqua проведены исследования межгодовой изменчивости отношения смеси метана в верхней тропосфере Западной Сибири. Установлено, что в 2003-2014 гг. содержание СЩ возрастало со скоростью ~ 5.1 млрд^-1/год

2. По данным вычислительных экспериментов с использованием модифицированной глобальной модели MOZART-4 и метеорологических полей реанализа для 2000-2009 гг. установлена связь полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири с отношением смеси метана в верхней тропосфере, высотой тропопаузы, давлением и температурой подстилающей поверхности, а также сезоном года. Предложен и верифицирован метод восстановления полного содержания метана в атмосфере региона по данным комплекса AIRS спутника Aqua.

3. Проведено исследование годового хода и межгодовой изменчивости полного содержания метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг. Установлено, что в каждом годовом цикле для рассмотренного в работе периода полное содержание метана имеет зимний (январь-февраль) и летний (июль-сентябрь) максимумы. Показано, что рост полного содержания метана в атмосфере региона в 2003-2014 гг. проходил при тренде ~ 3.2 млрд^-1/год.

4. С использованием эмпирической модели эмиссии метана из
увлажненных почв и данных региональной климатической модели
RegCM4 получены оценки эмиссии СЩ болотными экосистемами
Западной Сибири для 2000-2013 и 2021-2050 годов. Установлено, что
в 2000-2013 гг. модельные оценки изменяются от ~ 2.5 до 3 Тг/год.
Максимальное значение эмиссии было в 2007 году, минимальное — в
2010 г. Скорость изменения эмиссии СЩ в этот период практически
равна нулю. В 2021-2050 гг. диапазон изменений прогностических
значений эмиссии метана для сценариев RCP4.5 и RCP8.5 больше: от

2.4 до 3.8 Тг/год. Отличный от нуля отрицательный тренд, равный 0.11 ± 0.05 Тг/10 лет, установлен лишь для сценария RCP4.5. Для RCP8.5, при котором тренд практически равен нулю, средняя эмиссия СЩ составляет ~ З Тг/год.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационном исследовании, обеспечена использованием валидированных данных зондирующего комплекса AIRS, сопоставлением полученных в работе результатов с экспериментальными и модельными данными других авторов.

Теоретическая и практическая ценность работы состоит: 1) в оперативном получении на ежедневной основе данных по содержанию метана в верхней тропосфере Западной Сибири для 2008-2012 годов; 2) в исследовании по данным глобальной химической транспортной модели MOZART-4 характера переноса метана от источников в Европе, Северной Америке и Азии, а также в построении относительных оценок их вкладов в содержание метана в атмосфере Западной Сибири; 3) в использовании комплексного подхода к решению задач работы, включающего технологии спутникового мониторинга и вычислительного эксперимента, а также в разработке новой модели восстановления полного содержания метана в атмосфере региона по данным зондирующего комплекса AIRS/Aqua; 4) в получении новых данных по полному содержанию метана в атмосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг., которые могут быть использованы при восстановлении источников СЩ в рамках подхода «сверху-вниз» обратного атмосферного моделирования; 5) в построении оценок эмиссии метана болотными экосистемами Западной Сибири для 2000-2013 и 2021-2050 годов, основанных на использовании данных RegCM4.

Вклад автора. Вычислительные пакеты обработки в реальном времени принимаемых земной станцией Алтайского госуниверситета «сырого потока» данных AIRS до уровней 1В и 2 в версии 5 алгоритма, архивации и визуализации получаемых продуктов, сборка комплекса MOZART-4, модернизация граничных условий для метана и проведение вычислительных экспериментов по моделированию пространственно-временного распределения СЩ, а также анализ представленных в работе численных результатов производились автором самостоятельно. Разработка новой модели восстановления полного содержания метана по данным комплекса AIRS/Aqua проведено автором совместно с научным руководителем. Исследование эмиссии метана болотными комплексами Западной Сибири с использованием данных модели RegCM4 выполнено автором совместно с научным руководителем, доц.

Н. В. Волковым и аспирантом К. М. Макушевым.

Апробация основных результатов работы. Основные результаты, представленные в диссертации, докладывались на IX Сибирском совещании по климато-экологическому мониторингу (Томск, 2011 г.), Международной школе-семинаре «Фундаментальные и прикладные исследования в математической экологии и агроэкологии» (Барнаул, 2012 г.), Международной конференции по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды: ENVIROMIS-2012 (Иркутск, 2012 г.), симпозиуме «Контроль окружающей среды и климата «КОСК-2012» (Томск, 2012 г.), XIX и XXI Рабочих группах «Аэрозоли Сибири» (Томск, 2012 г., 2014 г.), Всероссийской молодежной школе-семинаре «Дистанционное зондирование Земли из космоса: алгоритмы, технологии, данные» (Барнаул, 2013 г.), 11-й Всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (ИКИ РАН, 2013 г.), а также на семинарах кафедры радиофизики и теоретической физики и конференциях АлтГУ в 2008-2014 гг. В 2010-2012 годах исследования автора поддерживались стипендией Губернатора Алтайского края имени летчика-космонавта Г.С. Титова.

Публикации. Результаты диссертационного исследования представлены в 16 научных публикациях, в том числе в 4 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных работ. Получено свидетельство о государственной регистрации базы данных «Содержание метана в свободной тропосфере Западной Сибири».

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, двух приложений и списка литературы. Общий объем — 125 страниц, включая 60 рисунков, 6 таблиц и список литературы из 151 наименований.

Пакеты обработки данных AIRS (версия 5 алгоритма)

ИК-зондировшика AIRS высокого спектрального разрешения позволяет зондирующему комплексу AIRS осуществлять восстановление вертикальных профилей атмосферы даже при почти 80% закрытии зоны наблюдения облаками [43]. Измерение температурного профиля в стратосфере, где AMSU, как видно из таблицы 1.1, имеет лучшее вертикальное разрешение, является другой важной задачей радиометра.

Подробное описание радиометров AIRS и AMSU, технологий их калибровки и геолоцирования, а также результаты валидационных экспериментов можно найти в работах [35,65,66,68,70-76].

Основой вычислительного комплекса, использованного в работе при восстановлении характеристик атмосферы и подстилающей поверхности Земли по данным AIRS в 2007-2012 гг., является пакет AIRS/AMSU. Этот пакет, имеющий версию 5.2.1.0, получен Алтайским госуниверситетом по лицензии GSFC/NASA в Инженерно-космическом центре Висконсинского университета.

Необходимая для работы пакета входная информация - - данные приборов в формате PDS. Эти PDS-файл создаются в центре приема после распаковки принятого полного «сырого» потока Aqua и выделения с использованием пакета RT-STPS измерений каждого прибора зондирующего комплекса.

Пакет AIRS/AMSU v.5.2.1.0, состоящий из нескольких PGE, осуществляет обработку этих данных до уровня 1В (геолоцированные калиброванные интенсивности) и затем до уровня 2 (восстановленные геофизические параметры).

Ключевым элементом алгоритма восстановления геофизических параметров системы «атмосфера - подстилающая поверхность» [43, 63], реализованного в вычислительном пакете, является процедура исключения из показаний ИК-зондировщика AIRS вклада облаков. После проведения этой «облачной» коррекции показания AIRS соответствуют той части сцены, для которой облачный покров отсутствует. Именно эти интенсивности используются на всех этапах решения обратной задачи восстановления геофизических параметров системы (см., например, [43,63]).

Восстановление характеристик атмосферы и подстилающей поверхности проводится в следующей последовательности: а) температура, коэффициенты излучения и отражения подстилающей поверхности: б) температурный профиль атмосферы: в) профиль влажности атмосферы: г) вертикальный профиль озона: д) вертикальный профиль СО: е) вертикальный профиль метана: ж) параметры облаков. Решение возникающей на этом этапе нелинейной некорректной задачи находят с применением итерационного алгоритма [43]. Последовательность обработки данных AIRS показана на рисунке 1.5. В результате обработки данных создаются hdf-файлы, идентичные операционным продуктам GSFC/NASA. Параметры атмосферы и подстилающей поверхности — продукты уровня 2 -- представлены в файлах вида

Первый файл содержит стандартные продукты, второй, в дополнение к стандартным, включает также и исследовательские.

Для проверки правильности функционирования всей технологической цепочки «прием данных земной станцией — распаковка — геолоцирование - калибровка - - обработка данных до уровня 2» регулярно проводились сопоставления данных пакета AIRS/AMSU с результатами операционного алгоритма GSFC/NASA. Анализ показал, что получаемые результаты практически совпадают с данными GSFC/NASA [62].

С февраля 2013 года обработка данных AIRS проводится с использованием нового алгоритма, разработанного научной группой AIRS [37]. Ключевыми элементами этой версии 6 алгоритма являются восстановление температуры подстилающей поверхности только по данным коротковолновой области 3,76 - 4,0 мкм спектра AIRS, где погрешности измерения интенсив AIRS LO

Последовательность обработки данных AIRS ности уходящего излучения с учетом шумов прибора минимальны, замена регрессионной технологии при нахождения первого приближения состояния атмосферы на нейросетевой подход [77], в рамках которого на сетке с пространственным разрешением 1х1 создана база характеристик атмосферы для каждого месяца, а также использование новой базы коэффициентов излучения подстилающей поверхности MODIS [78].

В работе [37] показано, что предложенные новые решения обработки данных AIRS привели к существенному повышению точности восстановления профилей температуры и влажности, а также температуры подстилающей поверхности в условиях облачной атмосферы.

На базе этого алгоритма создан новый вычислительный комплекс версии 6, с использованием которого в течение 2013 года в Годдаровском центре данных и информационных технологий (Goddard DISC) была проведена повторная обработка всех данных зондирующего комплекса с 2002 г. [37].

Выполненный автором выборочный анализ новых данных показал, что уточнение профилей температуры и влажности, а также температуры подстилающей поверхности, оказало влияние и на точность восстановления метана. Хотя данные нового алгоритма обработки не повлияли на сделанные автором по результатам версии 5 физические выводы о характере поведения метана в атмосфере Западной Сибири, повышение точности алгоритма привело к увеличению оценки скорости роста содержания метана в 2003 2014 гг.

В зоне линий поглощения метана около 7.7 мкм расположено примерно 200 каналов ИК-зондировщика AIRS. Данные 71 канала применяются для восстановления профиля метана в версии 5 алгоритма [79] и 58 каналов -в новой версии 6 [37]. На этом «метановом» этапе обработки используются также определенные ранее по измерениям других каналов AIRS профили температуры и влажности, температура и коэффициенты излучения подстилающей поверхности.

В силу того, что в диапазоне 7.7 мкм находятся и линии водяного пара, высотное положение слоя максимальной чувствительности зондирующего комплекса AIRS к метану зависит от географической зоны наблюдения и сезона. Так, например, из представленных на рисунке 1.6 данных по усредняющим ядрам А алгоритма AIRS (версия 6) восстановления профиля метана для Западной Сибири следует, что слой максимальной чувствительности прибора находится в области 500 гПа.

В [80] установлено, что для средних широт Северного полушария зона максимальной чувстительности находится на 50-250 гПа ниже уровня тропопаузы Ртр. Дальнейшие исследования показали [81], что более точно границы слоя максимальной чувствительности AIRS можно задать как 500/уФТр и 2500/уФтр, т.е. верхний уровень этого слоя Ртр + 500/уФтр, а нижний -- Ртр + 2500/л/РТр. Количество метана именно в этом диапазоне давлений используется в работе для количественной оценки содержания СЩ в верхней тропосфере.

Исследования содержания метана в верхней тропосфере проводились для двух зон Западной Сибири. Координаты первой зоны -- (55-65 с.ш., 60-90 в.д.), второй -- (45-55 с.ш., 60-90 в.д.). Эти зоны покрывают практически все болотные комплексы региона (см. [32] и рисунок 1.7).

Объем данных комплекса AIRS, покрывающих исследуемую территорию в течение суток, составляет 100-170 Мбайт. Он состоит из 8-12 файлов AIRS уровня 2 в hdf-формате, в каждом из которых содержится информация о характеристиках атмосферы и подстилающей поверхности для 1350 пикселей AMSU. Для быстрого поиска необходимых в исследовании переменных и проведения статистического анализа была создана база данных [60], включающая некоторые входящие в исходные hdf-файлы поля.

Межгодовая изменчивость и тренды содержания метана в верхней тропосфере Западной Сибири в 2003-2014 гг

Глава посвящена обсуждению результатов моделирования содержания метана в атмосфере Западной Сибири и его эмиссии болотными комплексами региона, полученных с использованием MOZART-4 [44] и RegCM4 [61]. Выбор этих моделей для решения задач диссертационного исследования обусловлен успешным их применением при обработке результатов самолетных/спутниковых экспериментов (см., например, [44,90-93]) и описании климата ряда регионов [61,94], наличием открытого исходного кода и возможностью запуска моделей в многопроцессорном режиме.

В данной главе дается краткая информация о глобальной химической транспортной модели MOZART-4, представлены результаты ее верификации. Показывается, что в силу неточного задания граничных условий на нижней и верхней границах атмосферы модель не воспроизводит корректно годовой ход содержания метана в приземном слое атмосферы Западной Сибири. Излагается технология модификации граничных условий, основанная на данных комплекса АТСМ [95-97], представлены результаты MOZART-4, полученные с использованием новых граничных условий для ряда лет. Обсуждается чувствительность содержания метана в атмосфере Западной Сибири к вариациям пространственного распределения удален ных источников.

Представлены оценки эмиссии метана болотными экосистемами Западной Сибири в 2000-2013 гг., а также прогностические данные для 2021 2050 гг. для двух сценариев RCP4.5 и RCP8.5 эволюции глобальной климатической системы, полученные с использованием климатической модели RegCM4.

Первая версия модели MOZART - - глобальной химической транспортной модели тропосферы -- была представлена в 1998 г. [98,99]. Она была построена с использованием нескольких атмосферных модулей модели MATCH [100]. К настоящему времени создано четыре версии модели [44,98,101,102].

Последняя версия MOZART-4 является развитием MOZART-2 [101]. Как и предыдущие версии, она является автономной моделью, которая нуждается только в метеорологических данных на весь срок моделирования. В базовой версии 4 источником метеорологической информации является данные реанализа [44]. Необходимые для запуска MOZART-4 метеорологические поля приведены в таблице 2.1.

Модель имеет пространственное разрешение 2.8 х2.8 и 28 сигма-уровней по вертикали - - от поверхности Земли до высоты 2 гПа. Она включает 85 видов газов, 12 аэрозольных компонентов, 39 фотолизных и 157 газовых реакций [44]. Содержание в атмосфере каждого компонента модели находится путем решения уравнения сохранения массы с учетом адвективного, конвективного и диффузионного переносов [98]. Учитываются эмиссия компонент подстилающей поверхностью, фотохимические реакции и мокрое/сухое осаждение, аэрозоли.

MOZART-4 использует открытый химический препроцессор, в силу чего пользователь может проводить обновление скоростей реакций, включать Таблица 2.1 Метеорологические поля, использующиеся в MOZART-4 [44] новые процессы или осуществлять ее запуск с упрощенным химическим механизмом. Модель также имеет возможность чтения автономных компонент (например, ОН), проводить расчеты без полного учета всех химических реакций.

Отметим, что в данном исследовании при проведении расчетов использовался стандартный набор химических реакций MOZART-4.

Для долгоживущих компонентов, таких как СН4, Н2 и N2O, тропосферная концентрация которых известна более точно, чем эмиссия, в базовой версии модели для задания нижних граничных условий на уровне подстилающей поверхности используются установленные по экспериментальным данным отношения смеси. Так, например, граничные условия для СЩ представлены на сетке 20х20 зональными среднемесячными значениями, полученными по данным измерений сети ESRL/GMD-NOAA [14,103]. Уста новленное в модели значение 530 млрд- для Н2 является средним значением глобальных наблюдений, сделанных ESRL/GMD в 1993-2003 гг. [104]. Верхние граничные условия для некоторых газов (Оз, NOx, HNO3, N2O5; СО, СЩ), присутствующих в стратосфере, также определены как зональные средние значения отношения смеси. Источником данных являлись результаты, полученные с использованием MOZART 3. Эта версия модели включала более детальное описание химических процессов в стратосфере. При Р 50 гПа модельные данные заменялись климатическими значениями [102].

Модель MOZART-4 может быть собрана и запущена с использованием операционных систем Linux или Unux при наличии компилятора, поддерживающего стандарт языка Fortran 90, и утилит gnu makefile, netcdf. Она может работать в однопоточном (Single) и нескольких параллельных (OpenMP, MPI или гибрид OpenMP+MPI) режимах.

С использованием компилятора Portland Fortran автором были собраны все варианты модели (Single, OpenMP, MPI и OpenMP+MPI). Выполненные для оценки производительности тестовые расчеты показали, что оптимальным решением является гибридная сборка OpenMP+MPI с использованием 64 процессоров. Установлено, что при конфигурации 8МРІХ8ОРЄПМР для моделирования одного года необходимо 10 часов кластерного времени. Суммарный объем получаемой при этом расчете информации равен 250 Гб.

Для проверки правильности сборки и достоверности результатов моделирования собранной модели были проведены сопоставления полученных в данной работе результатов по содержанию отношения смеси СЩ с базовыми тестовыми данными MOZART-4. Тестирование проводилось для шестимесячного и двухлетнего периодов моделирования при старте 1 января 2006 г. Для валидации модели использовались наборы двухмерных полей и сечений, а также трехмерные глобальные распределения метана.

На рис. 2.1 представлены данные по пространственному распределению отношения смеси метана на высоте 500 гПа на 00:00 часов мирового времени (UTC) 01 июня 2006 года. Нетрудно видеть, что результаты, полученные в данной работе, практически совпадают с базовыми тестовыми данными MOZART-4. Хорошее согласие наблюдается также и для распределений отношения смеси метана в сечениях «высота-дол гота» и «высота-широта», представленных на рисунках 2.2 и 2.3. Для двухлетнего расчетного периода также получено хорошее согласие.

На рисунке 2.4 показаны плотности вероятности отклонений данных работы от оригинальных тестовых значений MOZART4. При этом сопоставлении использовались трехмерные глобальные распределения метана. Видно, что для 90% данных отклонение не превышает 0.02%. Эти результаты позволяют сделать вывод о корректности сборки базовой версии модели MOZART-4. CH4

Верификация модели MOZART-4

В этом подходе восстанавливаемые по спутниковым данным площади лесных/степных пожаров и их пространственное распределение существенно повлияли на точность оценки вклада этого типа источника.

В основе второго подхода «сверху-вниз» - - данные измерений отношения смеси метана, получаемые регулярно на станциях глобальной наземной сети ESRL/GMD/NOAA [19], AGAGE [17], CSIRO [128], UCI [129], а также результаты обратного атмосферного моделирования, осуществляемого на базе химической транспортной модели, дополненной комплексом усвоения данных наземных наблюдений. Информация об «оптимальных» потоках метана на уровне подстилающей поверхности получается путем минимизации разности модельных и измеренных значений содержания СЩ в атмосфере. При реализации этого подхода используются также априорные оценки по эмиссии метана природными и антропогенными источниками и их погрешности, которые, частично, базируются на результатах первого подхода.

Выполненные в последние 15 лет исследования показали, что по сравнению с первым подходом «снизу-вверх» результаты, полученные в рамках технологии обратного атмосферного моделирования с использованием данных наземных наблюдений, приводят к более точным оценкам пространственно-временного распределения источников метана [4]. Вместе с тем следует отметить, что пространственный масштаб восстановления (континентальный, региональный или уровня страны) в этом подходе в значительной степени зависит от количества, характера распределения точек измерений и точности используемых наблюдений, а также от качества описания глобальной химической транспортной модели процессов переноса/химических реакций в атмосфере и используемых априорных оценок по эмиссии метана природными и антропогенными источниками.

Хотя в последние два десятилетия происходило расширение сети наземных станций, многие регионы - - тропики Южной Америки, центральная Африка, территория болотных экосистем России, являющиеся источниками метана, практически не контролировались. Только с выводом спектро-радиомета SCIAMACHY на борту спутника ENVISAT [39] в марте 2002 г. появилась возможнось получать регулярные данные по содержанию метана в атмосфере и в этих зонах. В отличие от гиперспектральных приборов ИК-диапазона IMG/ADEOS [130] (с августа 1996 г. по июнь 1997 г.), AIRS/Aqua [36] (с 2002 г.), TES (Tropospheric Emission Spectrometer)/Aura (с 2004 г.) [40], IASI/MetOp-A (с октября 2006 г.) [41], спектрорадиометр SCIAMACHY, работавший на орбите с марта 2002 г. по апрель 2012 г., регистрировал уходящее излучение в ближнем ИК-диапазоне. Известно, что измерения в этом диапазоне длин волн обладают большей чувствительностью к содержанию метана в пограничном слое атмосферы и нижней тропосфере. С января 2009 г., в дополнение к данным SCIAMACHY, информацию о полном содержании СЩ в атмосфере поставляет Фурье-спектрометр TANSO-FTS/GOSAT [42].

Первое совместное использование данных спутниковых (SCIAMACHY) и наземных измерений в рамках подхода «сверху-вниз» в [131] существен но повлияло на точность оценки эмиссии метана в ряде регионов. Последующие исследования (см., например, [132-135]) подтвердили сделанный в [131] вывод о важности спутниковых наблюдений для установления более детальной пространнственно-временной структуры источников СЩ.

Однако, несмотря на большой объем выполненных в рамках этих двух подходов исследований полного понимания причин вариаций содержания метана в атмосфере в последние десятилетия и нового роста, начавшегося в 2007 г., не достигнуто [4,21]. Как было отмечено во введении, редкая сеть наблюдательных пунктов, которая, в частности, не покрывает значительную часть Северной Евразии, пространственно-временная неоднородность потоков от многих природных и антропогенных источников, приводящая к большим погрешностям при построении априорных оценок эмиссии метана в них, а также неполное использование возможностей гиперспектральных спутниковых систем ИК-диапазона при мониторинге содержания метана в атмосфере в средних и высоких широтах не позволяют продвинуться в решении проблемы установления основных источников СЩ и их интенсивности.

По мнению автора, существенное повышение точности восстановления пространственно-временного распределения источников метана и их интенсивности в ключевой сегодня зоне средних и высоких широт ( 45 с.ш.) Северного полушария [134] может быть достигнуто лишь при включении в расчеты в рамках подхода «сверху-вниз» длинных рядов данных ИК-зондировщиков, прежде всего «всепогодного» комплекса AIRS, предств-ленных как полное содержания метана в атмосфере.

Гиперспектральный комплекс AIRS, как и другие зондировщики в ПК-диапазоне, имеет зону максимальной чувствительности в верхней тропосфере. Отношение смеси CH4AIRS? измеренное прибором в этой области атмосферы, следует считать единственным информативным параметром, характеризующим вертикальное распределение метана. Вместе с тем, сопоставление данных спутникового прибора с результатами наземных наблюдений содержания метана в приземном слое атмосферы в пунктах сети российско-японских станций [85] показало подобие характера годового хода и межгодовой изменчивости этих величин (см., например, рисунок 1.14).

Это результат, как и установленные по данным MOZART-4 выносы метана в свободную тропосферу исследуемой области Западной Сибири, показанные на рисунках 2.2-2.3, позволили в наших работах [50, 53, 55] высказать предположение и исследовать корреляционную связь между отношением смеси CH4AIRS в зоне чувствительности комплекса AIRS и полным содержанием метана в атмосфере [СН4].

Метод восстановления полного содержания метана по данным AIRS

Исследования последних 20 лет показали, что эффективным инструментом при изучении характера поведения системы «атмосфера - подстилающая поверхность» больших территорий являются не только глобальные, но региональные климатические модели (см., например, [30, 61, 94, 136 143]). Основная идея моделирования регионального климата, высказанная и впервые реализованная в [144,145], заключается в интегрировании уравнений динамики атмосферы в течение достаточно длительного времени при непрерывной «подпитке» модели внешними данными глобальной модели на боковых границах рассматриваемой области. На современном этапе значительная часть ключевых параметров подстилающей поверхности (альбедо, температура поверхности океана, состояние растительного покрова и др.) не моделируются явно, а задаются с использованием внешних архивов или баз данных. Эксперименты показали, что в силу хорошего описания основных климатообразующих процессов на масштабах 20-50 км, средние многолетние данные модели можно использовать при сопоставлениях с результатами наблюдений при решении климатических задач.

В данной работе моделирование современного и будущего климата Западной Сибири проведено с использованием региональной климатической модели RegCM4. Основные работы по созданию, развитию и поддержке модели выполнены в Международном центре теоретической физики им. Аб-дуса Салама (ICTP, Триест, Италия) [61,94]. Выбор этой модели в качестве базовой обусловлен ее успешным использованием при описанием климата ряда регионов, современным описанием основных физических процессов, наличием открытого кода. Динамическим ядром модели RegCM является гидростатическая версия мезомасштабной модели ММ5 [146].

Модули RegCM4. Основными модулями этой модели являются Terrain, SST, ICBC, RegCM, GrADSNcPrepare и GrADSNcPlot.

Блок Terrain выполняет географическую привязку сеток модели посредством задания их горизонтальных размеров (количества узлов, пространственное разрешение), а также долготы и широты центральных точек в используемой картографической проекции (полярной стереографической, Ламберта или Меркатора). Эта подпрограмма служит также для формирования данных о рельефе и типе подстилающей поверхности на основе существующих в системе RegCM баз данных. Для задания рельефа и свойств подстилающей поверхности имеется возможность использовать глобальные топографические данные различного разрешения --от одного градуса до 30 секунд.

Модуль SST (Sea Surface Temperature) служит для задания модели океана. Несмотря на удаленность границ исследуемой в работе области от океана, без данных SST запуск модели невозможен.

Подпрограмма ICBC предназначена для задания начальных и граничных условий. При этом выполняется интерполяция внешних данных с исходных изобарических уровней на сигма-уровни модели. ICBC-файлы содержат данные о распределении давления и температуры на уровне подстилающей поверхности, проекциях скорости ветра, профилях температуры и отношения смеси водяного пара.

«Подпитка» модели на боковых границах рассматриваемых областей при моделировании современного климата может проводиться с использованием данных реанализа. При прогнозировании будущего климата доступны данные глобальной моделей, участвовавших в эксперименте CMIP5. Модуль RegCM предназначен собственно для моделирования климатической системы. В модели имеется набор схем параметризаций для описания физических процессов переноса излучения, потоков тепла и влаги в почве, процессов в пограничном слое, конвективных осадков и др. Так, например, в модели имеется три схемы для описания конвективных осадков (см. [147]). Для описания переноса потоков тепла и влаги в почве могут быть использованы модели BATS [144]) или CLM [148]). На основании анализа результатов моделирования полей приземной температуры воздуха и осадков, проведенного нами ранее (см., например, [45,51]), в данной работе используется модель CLM, которая в отличие от BATS точнее описывает процессы влагопереноса в почве Западной Сибири. Интеграция данных CLM в модель RegCM4 осуществляется программой mksurfdata.

Обработка результатов моделирования и их визуализация. Обработка результатов моделирования и их визуализация проводятся с использованием модулей GrADSNcPrepare и GrADSNcPlot. Числовые значения данных модели, которые представлены в виде NetCDF-файлов (основного формата файлов, используемых в RegCM4), можно получить с помощью сторонних программных продуктов, таких как NetCDF Tools, или специальных библиотек для популярных языков программирования с функциями обращения к NetCDF данным. Следует отметить, что для визуализации модельных данных можно использовать и ГИС. Однако, для их применения потребуется проведение дополнительных предварительных преобразований данных RegCM4 из NetCDF формата, например, в GeoTIFF.

Блок-схема взаимодействия блоков модели RegCM4 при подготовке данных, моделировании и обработке результатов показана на рисунке Б.1.

Конфигурация RegCM4. В данной работе основные расчеты проведены при следующей конфигурации RegCM4: размер области интегрирования — 80 х 80 ячеек (границы (43 — 67) с.гл., (55 — 105) в.д.), размер ячейки --40 км, равноугольная коническая проекция Ламберта, характе Подготовка данных для моделирования

Блок-схема последовательности подготовки данных, моделирования и обработки результатов ристики подстилающей поверхности - - по данным архива с разрешением 30 угловых секунд, буферная зона — 12 ячеек, 18 сигма-уровней по вертикали. Топография области интегрирования (в метрах над уровнем моря) и положение зон анализа, используемых в работе, показаны на рисунке Б.2.

В выполненных расчетах использовалась модель пограничного слоя [149]. схема параметризации облаков --из [150], верхняя граница атмосферы -на уровне 50 гПа, временной шаг в атмосферной модели - 120 секунд. Остальные параметры атмосферного блока модели задавались в соответствии с рекомендациям разработчиков RegCM4.

Верификация модели RegCM4.4/CLM4.5. Качество воспроизведения полей приземной температуры воздуха и осадков региональной климатической моделью в проводимых в работе вычислительных экспериментах определялось путем сопоставления данных модели с результатами архива CRU 3.2.1, подготовленного отделом исследования климата Университета Восточной Англии [124]. В силу широкого использования [124] при верификации результатов региональных климатических моделей в настоящем исследовании эти данные рассматривались как «истинные».