Количественные оценки влияния климатически значимых
advertisement
РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК _______________________________________________________________________ Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН Отдел исследований состава атмосферы Лаборатория газовых примесей атмосферы На правах рукописи УДК 551.510.4, 551.588.6, 551.588.74 Штабкин Юрий Александрович КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ КЛИМАТИЧЕСКИ ЗНАЧИМЫХ ИСТОЧНИКОВ АТМОСФЕРНОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ НА ПРИЗЕМНОЕ СОДЕРЖАНИЕ CO И CH4 В СЕВЕРНОЙ ЕВРАЗИИ Специальность 25.00.29 – Физика атмосферы и гидросферы Диссертация на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук Научный руководитель кандидат физико-математических наук К.Б. Моисеенко Москва 2014 1 Оглавление Оглавление 2 Введение 4 Глава 1. Сезонные вариации приземного содержания CO в 2007–2012 гг. в Центральной Сибири по данным наблюдений на высотной мачте ZOTTO 23 1.2 Методология 23 1.2.1 Наблюдения CO на высотной мачте 23 1.2.2 Модель Geos-Chem 24 1.2.3 Поля эмиссий 26 1.3. Анализ результатов 29 1.4 Количественные оценки 37 1.5 Заключение к главе 1 42 Глава 2. Предварительные результаты валидации данных о CO, CH4 и CO2 спутниковых сенсоров MOPITT, AIRS, IASI с наземными наблюдениями 44 2.1 Выбор данных для сопоставления 44 2.2 Результаты 45 2.2.1 Сенсор IASI 45 2.2.2 Сенсор AIRS 47 2.2.3 AIRS в сравнении c IASI 49 2.2.4 Сенсор MOPITTv5,v6 49 2.2.5 О сезонных отличиях сопоставления 50 2.2.6 О валидации данных CO в загрязненных условиях 51 2.2.7 Временные тенденции 52 2.3 Заключение к главе 2 53 Глава 3. Анализ крупномасштабной изменчивости состава приземного воздуха в Северной Евразии по данным наблюдений на фоновой станции Зотино и экспедиций TROICA 55 3.1 Вагон – обсерватория 55 3.2 Фоновая станция Зотино 57 2 3.3 Пространственная и временная изменчивость состава приземного воздуха над Россией 58 3.3.1. Выделение фоновых условий 58 3.3.2 Особенности пространственного распределения окислов азота NOx(=NO+NO2) 60 3.3.3 Особенности пространственного распределения парниковых газов (CO, CO2, CH4, O3) над континентом 67 3.3.4 Наблюдения субмикронного аэрозоля вдоль Транссибирской магистрали 74 3.4 Анализ регионального переноса загрязнений в западной Сибири по данным измерений окислов азота на станции Зотино, наблюдениям TROICA и спутниковым данным 76 3.5 Заключение к главе 3 80 Заключение 81 Список литературы 83 3 Введение Изменение состава атмосферы (газового и аэрозольного) имеет ярко выраженные региональные особенности, влияет на состояние наземных экосистем и, как следствие, на климат Земли. Согласно исследованиям, влияние высоко урбанизированных индустриальных регионов на состав воздуха носит в целом нелокальный характер и в отдельных случаях прослеживается на трансконтинентальных масштабах [89-91]. Обширные экспериментальные данные показывают, что химические процессы в шлейфах крупных городов и промышленных предприятий способны приводить к значительной трансформации первоначального химического состава загрязненного воздуха и существенно ухудшать экологическую ситуацию на значительных расстояниях от источника выбросов [92-94]. Уже является хорошо известным фактом то, что в последние десятилетия изменения состава приземного воздуха отмечаются не только в индустриальных регионах, но и в удаленных районах Земного шара [95, 62,63]. В связи с этим в последнее время в мире возрастает роль непрерывных наблюдений параметров атмосферного воздуха и усиливается интерес к исследованиям процессов изменения состояния атмосферы, их особенностям и возможным экологическим последствиям в окружающей среде. Интенсивное развитие в 1990-е годы глобальной системы наблюдений параметров состояния атмосферы, к сожалению, не затронуло Россию [96]. Более того, в этот период резко ухудшилось состояние российской действующей наблюдательной сети. В частности, прекратили работу фоновые станции, где велись наблюдения концентрации O3, NOx, SO2 и аэрозолей. Поэтому в настоящее время при решении злободневных проблем, связанных с оценкой и прогнозированием качества атмосферного воздуха, возникают существенные затруднения из-за отсутствия на большей части страны систематических данных о химическом составе и уровне загрязненности приземного воздуха, особенно в высоко урбанизированных и промышленных регионах, где эти проблемы наиболее обострены. Для успешного решения накопленных экологических проблем, связанных с качеством атмосферного воздуха, и обеспечения экологической безопасности большую важность приобретают комплексные исследования атмосферных параметров, измеряемых в широком диапазоне физико-географических условий на территориях 4 регионов России, подверженных антропогенному влиянию. К сожалению, в настоящее время недостаточное количество и не всегда высокое качество систематических данных о химическом составе и уровне загрязнённости атмосферного воздуха для большей части территории нашей страны сильно затрудняет проведение исследований, связанных с проблемами качества воздуха, оценок экологических нагрузок и долгосрочных изменений состава воздуха. Данный пробел частично восполняют наблюдения, проводимые Институтом физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН в рамках различных проектов и программ (в экологической обсерватории МГУ (с 2002 г.), на фоновой станции мониторинга Зотино (Красноярский край, начиная с марта 2007 г.), на Звенигородской и Кисловодской научных станциях ИФА им. А.М.Обухова РАН, а также в экспедициях TROICA вдоль Транссибирской железнодорожной магистрали, осуществляемых на регулярной основе, начиная с 1995 г.) [97-100]. Результаты проведенных наблюдений позволили установить основные закономерности сезонной изменчивости состава приземного воздуха как в отдельных регионах и географических районах на территории России, так и в масштабах всей страны в целом. В частности, было установлено, что большую роль в этих процессах играют как местные (региональные) источники антропогенных загрязнений (сосредоточенные в основном на урбанизированных территориях и в индустриальных центрах Европейской территории, юга Урала и Сибири), так и атмосферный перенос загрязнений из сопредельных “наветренных” регионов, влияние которых, в силу особенностей крупномасштабной атмосферной циркуляции, распространяется на значительную часть территории России. Например, шлейфы антропогенных загрязнений от промышленных районов Западной Европы часто захватывают урбанизированные районы европейской России, добавляя антропогенную нагрузку на фоне региональных источников атмосферного загрязнения. А на качество атмосферного воздуха в Дальневосточном регионе существенное влияние оказывают индустриальные районы юго-восточной Азии. В силу природно-климатических особенностей данного региона и непосредственной близости источников атмосферных выбросов, химические процессы в шлейфах антропогенных выбросов могут приводить к формированию значительных концентраций высоко 5 токсичных соединений, таких, как озон и азотсодержащие вторичные органические соединения, что и было зафиксировано по результатам экспедиционных наблюдений ИФА. Количественную оценку эффекта атмосферного переноса загрязнений можно выполнить на основе имеющихся априорных оценок объёмов антропогенных выбросов по отдельным регионам, странам и географическим районам с использованием транспортно-химических моделей атмосферы, позволяющих рассмотреть данную задачу в её наиболее общей постановке, с учётом всех физически значимых факторов. В ежегодных докладах WMO (World Meteorological Organization) и GAW (Global Atmospheric Watch) приводятся данные о временных тенденциях состава атмосферы. Эти данные, как правило, относятся к глобальным оценкам (например, для Северного или Южного полушария), которые нередко отличаются от региональных. В связи с тем, что измерительных станций на огромных ненаселенных просторах Российской части Евразии крайне мало, необходимо также использовать спутниковые наблюдения состава атмосферы. Впервые проведенные в 1981 году с борта шаттла «Челленджер» измерения СО, выявили наличие локальных максимумов CO над урбанизированными территориями и территориями тропических пожаров [1]. Анализ наблюдений CO сенсором MOPITT показал, что важным источником эмиссии CO являются пожары в бореальных областях [2]. Согласно модельным оценкам эмиссия CO от пожаров летом 2004 на Аляске составила 30 МТ, что сопоставимо с суммарной антропогенной эмиссией США в этот период [3]. Рост CO привел к 25% увеличению приземного содержания озона в США и заметному увеличению озона в Европе [4] что свидетельствовало о трансатлантическом переносе продуктов горения. Совместный анализ данных CO сенсора MOPITT и АОТ сенсора MODIS показал, что при развитии пожаров рост CO сопровождается также ростом АОТ [2]. При анализе массовых пожаров на ЕТР летом 2010 г. спутниковые наблюдения использовались для анализа пространственно-временной изменчивости продуктов горения [5], оценок эмиссии СО [6,7] анализа приземных концентраций PM2.5 [8] и тестирования глобальной системы прогноза изменений состава атмосферы [9]. По оценкам, сделанными в работе [10], мгновенный коротковолновый аэрозольный радиационный форсинг на верхней границе атмосферы в московском регионе в период задымления летом 2010 г. достигал величины -167 Вт/м 2. Результаты моделирования 6 влияния радиационных эффектов задымления на термическую устойчивость атмосферы и атмосферную динамику рассмотрены в работе [11]. Спутниковые наблюдения КЗП в настоящее время широко используются для анализа возмущений полей КЗП над урбанизированными регионами, для оценки трендов содержания многих КПЗ, для модельных транспортных и фотохимических расчетов. Анализ многолетних рядов глобальных наблюдений NO2 спутниковыми приборами GOME и SCIAMACHY выявил уменьшение тропосферного содержания NO2 в Западной Европе (-7%/ год) и в ряде регионов США, значительный рост NO2 в Китае (до 29%/год) и его слабое увеличение NO2 на юге Западной Сибири [12,13]. Использование спутниковых наблюдений NO2 (GOME, SCIAMACHY) в химических транспортных моделях позволяет получить оценки величин региональной эмиссии NO2 [14], а также исследовать тренды эмиссий NO2 над рядом мегаполисов [15]. В работе [16] по данным спутникового прибора GOME был проведен анализ недельной цикличности (НЦ) тропосферного содержания NO2. Авторы показали, что над урбанизированными территориями содержание NO2 в выходной день на 25-50% меньше, чем в рабочий день, причем над территориями с преобладанием населения, исповедующего ислам, иудаизм и христианство минимум NO2 отмечается соответственно в пятницу, субботу и воскресенье. Используя данные MODIS, авторы работы [17] выявили достаточно четкое проявление эффектов выходного дня в АОТ над территорией США и Центральной Европы, отметив, что НЦ АОТ лучше выражен в урбанизированных регионах и хуже в фоновых. Авторы работы [18] выявили противофазность недельных сигналов АОТ над Центральной и Северо-Восточной Европой и сезонные изменения фазы АОТ, что свидетельствует об отсутствии прямой связи НЦ АОТ с НЦ антропогенной эмиссии частиц аэрозоля. Основным поставщиком спутниковой наблюдений КЗП в настоящее время являются приборы, находящиеся на низкоуровневых орбитах. Дальнейшее усовершенствование спутникового оборудования предполагает перенос спутниковых систем наблюдений КЗП с полярно-орбитальных на геостационарные платформы. Современные спутниковые методы, хотя выгодно отличаются от наземных практически 100-процентным охватом земной поверхности, не лишены серьезных 7 недостатков. Во-первых, орбитальные сенсоры, измеряющие концентрации атмосферных примесей, обладают низкой чувствительностью в нижней тропосфере [6, 19-21], особенно в условиях повышенной загрязненности этого слоя. Это приводит к занижению спутниками общего содержания примеси над мегаполисами и районами выбросов в несколько раз, а концентрации у поверхности Земли – на порядок величины и более [6,19-21]. Во-вторых, в мировой научной литературе много публикаций о валидации спутниковых и наземных измерений состава атмосферы, но репрезентативные переходные соотношения с высокой корреляцией (R2≥0,6), получены пока только для CO, O3 и АОТ, и в основном, для фоновых районов [6, 22-25]. Соотношения спутниковых и наземных данных по CO2 и CH4 недостаточно репрезентативны. Недавно появились новые версии базы спутниковой данных о пространственно-временном распределении содержания CO MOPITT V5, V6, из анонсов которых следует, что разработчики спутниковых методов дистанционного зондирования прилагают серьезные усилия для повышения чувствительности орбитальных спектрометров к приземному атмосферному слою. Например, при валидации версии MOPITT V5 с наземными данными получены очень высокие коэффициенты корреляции (R2~ 0,9) для среднедневных значений содержания CO [26,27]. Недостаток этих работ состоит в том, что авторами [26,27] для валидации были выбраны наземные станции, расположенные вдали от крупных мегаполисов и промышленных регионов, по сути, в фоновых районах. Это означает, что репрезентативных спутниковых данных о содержании CO в нижнем, наиболее загрязненном слое тропосферы над крупными источниками эмиссий, по-прежнему, не существует. К сожалению, такой подход к валидации спутниковых и наземных данных, свойственен в той или иной мере многим зарубежным публикациям, касающихся спутниковых измерений других КЗП. В частности, при валидации спутниковых и наземных данных о содержании CH4 и CO2 используются, как правило, усреднения по большим временным периодам (10 дней или среднемесячные) [28-31], что подтверждено в докладе ESA (European Space Agency, Европейского космического агенства) о взаимосранении и валидации спутниковых продуктов [32]. Результаты валидации данных о CO2 и CH4 с использованием среднесуточных величин и удовлетворительной корреляцией в научной литературе не найдены. 8 Измерения общего содержания NO2 насчитывают немногим более 30 лет – намного меньше, чем озонные измерения. Количество и качество измерений значительно возросло в связи с образованием в 90-х годах прошлого столетия сети NDACC, которая насчитывает сейчас несколько десятков станций с наблюдениями NO2, из них – около полутора десятка станций с относительно продолжительными рядами измерений. Можно выделить следующие основные результаты научных исследований общего содержания NO2 за рубежом по результатам наземных измерений. Обнаружен годовой ход NO2 с летним максимумом и зимним минимумом [42-44], выявлены различия утренних и вечерних значений общего содержания NO2, обусловленные суточным ходом NO2 [42-45]. Получено широтное распределение общего содержания NO2 [46, 47]. Обнаружено значительное уменьшение общего содержания NO2 после извержения вулкана Пинатубо и получены оценки этого эффекта [48-51]. Получены оценки линейных трендов общего содержания NO2 [52-54]. Обнаружено сильное уменьшение общего содержания NO2 во внутренней области арктического циркумполярного вихря в 2011 г. в связи с арктической озонной «дырой» [55]. Предложен метод восстановления вертикального распределения NO2 по результатам сумеречных зенитных наблюдений [56]. В последнее время значительные усилия прилагаются для развития методики измерений MAX-DOAS [57-59]. Развитию эмиссионных баз данных, а также инвентаризационных методик оценки эмиссии от пожаров по количеству сгоревшей биомассы с использованием карт растительности в последние годы придается большое значение. В качестве источника данных об антропогенных эмиссиях (включая природные пожары) с указанием эмиссий по веществам, по видам антропогенного воздействия и по географическим регионам, широко известна всемирная база данных EDGAR (Emission Database of Global Atmospheric Research, например, версия EDGAR v4.2, http://edgar.jrc.ec.europa.eu/overview.php?v=42). В России подобные базы данных, к сожалению, развиты недостаточно, и отдельные оценки эмиссий приводятся в ежегодных докладах Росгидромета «О состоянии окружающей среды…», а также в бюллетене МПР «Ежегодник выбросов загрязняющих веществ…». Известны также успешные случаи применения независимых методик оценки эмиссий, по результатам наземных и 9 спутниковых измерений, как при оценке эмиссий урбанизированных районов и мегаполисов по нарастанию содержания CO в штилевой день [39], так и при оценке эмиссий от пожаров с помощью балансовой модели [6]. В в [39] балансовая модель была использована при оценке накопления, и, соответственно, эмиссий CO в доменах регионального и синоптического масштаба. Другие случаи применения этой методики при оценке эмиссий мегаполисов, кроме [39], неизвестны, видимо, по причине невысокой достоверности единичных спутниковых измерений в разрешении ≤1˚×1˚ и несовпадения по времени спутниковых и наземных измерений. В соответствии с докладом IPCC (IPCC, 2007) наиболее быстрое потепление за последние 100 лет отмечается в Сибири. Изменение климатической системы сопровождается изменением газового и аэрозольного состава атмосферы и состояния наземных экосистем. К сожалению, бурное развитие глобальной системы мониторинга состава атмосферы в 90-е годы не затронуло Россию. Более того, в этот период резко ухудшилось состояние действующей наблюдательной сети. Прекратили работу фоновые станции, где велись наблюдения концентрации O3, NOx, SO2 и аэрозолей. В это критическое время профессор П. Крутзен (P. Crutzen) из Института химии Макса Планка (MPIC, Германия) предложил Институту физики атмосферы им. А.М.Обухова РАН провести наблюдения озона и его предшественников с движущегося поезда вдоль Транссибирской железной дороги Москва-Владивосток. При финансовой поддержке MPIC был подготовлен и проведен в ноябре-декабре 1995 г. первый эксперимент на специально оборудованном вагоне-обсерватории (Крутцен и др., 1996). Этот эксперимент показал, что наблюдения с вагона-обсерватории, если он находится в голове поезда и движется по электрифицированной дороге, дают достоверные данные о составе приземного воздуха в данной местности, а во многих ситуациях – и в региональном масштабе (Panin et al., 2001; Hurst, 2004). Всего с 1995 по 2008 гг. было проведено двенадцать подобных экспериментов, получивших название Trans-continental Observations Into the Chemistry of the Atmosphere (TROICA). Постепенное развитие наблюдательной базы вагона-обсерватории привело к значительному увеличению количества измеряемых параметров, что способствовало 10 значительному расширению круга решаемых задач и эффективности использования данных наблюдений (Беликов и др., 2006; Elansky et al., 2001; Elansky, 2007). Другим важным направлением в наблюдениях состава нижней атмосферы явилась организация фоновой станции мониторинга ИФА РАН в Средней Сибири, введённая в эксплуатацию в марте 2007 г. В настоящий момент на станции осуществляются измерения приземных концентраций озона и окислов азота, а также стандартные метеорологические наблюдения. Одной из задач проводимых наблюдений является исследование эволюции химического состава воздуха при региональном и дальнем переносе от климатически значимых естественных и антропогенных источников эмиссий. Совместное использование данных фоновой станции и данных экспедиций TROICA позволяет исследовать влияние атмосферного переноса на состав воздуха в удалённых районах в зоне бореальных лесов и оценить влияние крупных индустриальных районов на экосистемы в Средней Сибири (Вивчар и др., 2007). Главной задачей исследований, проводившихся отделом исследований состава атмосферы ИФА РАН в рамках Международного полярного года, являлось развитие научных представлений об основных физических и химических механизмах, влияющих на баланс малых газовых примесей и аэрозолей в атмосфере в северной Евразии, в т.ч. субарктических районах. Проведение подобных исследований в рамках МПГ становится понятным, если учесть, что влияние высоко урбанизированных индустриальных регионов на состав воздуха носит в целом нелокальный характер – оно хорошо выражено на региональном уровне, а во многих ситуациях прослеживается и в континентальном масштабе. В то же время, отсутствие систематических данных о химическом составе и уровне загрязнённости воздуха для большей части территории нашей страны сильно затрудняет проведение исследований, связанных с проблемами качества воздуха, оценок экологических нагрузок и долгосрочных изменений состава атмосферы на всей территории Северной Евразии, включая районы Севера и Арктики. Исследования состава нижней атмосферы, включая приземный слой воздуха, занимают отдельное место в атмосферной химии, поскольку именно этот слой непосредственно связан с планетарными биологическими процессами и наиболее важными природными и антропогенными источниками малых атмосферных газов 11 [Forster et al. (2007)]. Основу наблюдений долговременных вариаций состава приземного воздуха составляют мировые и региональные сети станций фонового мониторинга [Müller et al., 2008], не охватывающие, к сожалению, территорию России. Осуществляемые на обширной территории северной Евразии измерительные компании носят в целом эпизодический и ограниченный характер, что сильно затрудняет обобщение полученных результатов в масштабах отдельных физико-географических районов и их использование в задачах климатологии и атмосферной химии. Отсутствие данных систематических наблюдений состава воздуха также затрудняет проведение количественных оценок роли отдельных природных и антропогенных факторов в региональном балансе химически активных и парниковых газов, в том числе в регионах, традиционно относящихся к «экологически чистым». Частично данный пробел восполняется долговременными наблюдениями на станции атмосферного мониторинга (высотной мачте) ZOTTO (Zotino Tall Tower Observatory), введённой в эксплуатацию в начале 2007 г. на базе исследовательского полигона Института леса им. В.Н. Сукачева РАН (г. Красноярск) (см. подробное описание станции на веб-сайте поддержки www.zottoproject.org, а также Lavric et al. (2011) и Kozlova et al. (2008, 2009)). Интерес к географическому региону центральной Сибири, в т.ч. району расположения станции ZOTTO, при исследованиях состава приземного воздуха обусловлен его климатологическими особенностями. Тропосферная фотохимическая система в регионе имеет отчётливо выраженный континентальный характер [Еланский, 2005], что позволяет, с известной осторожностью, обобщать полученные при её исследовании результаты на континентальные районы Северной Евразии в целом. Удаленность станции от крупных городов и промышленных центров определяет фоновый характер наблюдений, что позволяет использовать полученные данные для оценок антропогенного влияния на бореальные районы западной и центральной Сибири, в т.ч. роли атмосферного переноса в региональном балансе химически активных [Вивчар, 2009, Васильева, 2011] и парниковых [Winderlich, 2010] газов. Составной частью наблюдений в ZOTTO являются измерения приземной (~300 м над поверхностью земли) концентрации монооксида углерода (СО). Ценность подобных 12 наблюдений определяется исключительно важной ролью данного соединения в атмосферной химии: выбросы СО, наряду с летучими органическими соединениями (ЛОС) и окислами азота (NOx), являются одним из основных факторов, определяющих окислительные свойства атмосферы и запускающих тропосферные каталитические циклы с образованием и разрушением озона [Crutzen, 1999]. Данные наблюдений NOx использовались ранее для подтверждения фонового характера наблюдательной станции и географической локализации климатически значимых наибольшее антропогенных антропогенное источников атмосферного влияние на район загрязнения, наблюдений оказывающих [Вивчар_NOx, Васильева_CO]. Поскольку интенсивность природных источников окислов азота на единицу площади значительно меньше, чем антропогенных, высокие концентрации NOx можно с достаточной надёжностью использовать в качестве индикатора воздушной массы, за 1–2 дня до этого находившейся под воздействием региональных источников загрязнений. В отличие от окислов азота, CO выбрасывается в атмосферу как антропогенными (при сгорании ископаемого топлива), так и природными источниками. Существенный вклад в приземное содержание СО в теплый сезон может также вносить окисление биогенных летучих органических соединений (ЛОС). Ввиду относительно короткого атмосферного времени жизни биогенных ЛОС [Hakola, 2001 ; Atkinson, 1994; Gölz et al., 2001], реакции их окисления можно рассматривать как эффективный источник поступления СО в атмосферу, имеющий пространственную привязку к первичным биогенным эмиссиям [Holloway et al., 2000]. Другим важнейшим неантропогенным источником СО являются природные пожары. Известно, что центральные и южные районы Сибири характеризуются высокой пожарной активностью [Sukhinin A.I., et al, 2004, Васильева, 2011], в связи с чем эмиссии продуктов горения могут вносить заметный вклад в синоптические и сезонные вариации приземного СО [Spichtinger et al., 2001, 2004; Bertschi et.al., Васильева, 2011, Васильева – диссер] и его общего содержания в тропосферном столбе [Fromm et al., 2003, Васильева, 2011]. Значительное время жизни CO в атмосфере, составляющее во внетропических широтах от полутора недель летом до года зимой [Holloway et al., 2000], определяет его 13 более консервативное поведение как индикатора атмосферного переноса по сравнению с NOx, в т.ч. более однородное распределение в атмосфере и преобладание сезонной изменчивости над синоптической, что связано с более равномерным вкладом локальных и удалённых источников в его атмосферный баланс. Эта особенность делает CO удобным трассером загрязнённой воздушной массы и позволяет привлекать результаты наблюдений данного соединения для исследований влияния удаленных эмиссий на фоновый химический состав воздуха в региональном масштабе [Stohl et al., 2002, Vasileva et al., 2011]. Для модельных расчетов переноса и полей концентрации примесей в мировой практике широко используются всевозможные так называемые транспортные и транспортно-химические модели. В данной работе используется модель GEOS-Chem. GEOS-Chem — глобальная трехмерная модель состава атмосферы использующая метеорологические данные GEOS GMAO. Она разрабатывается и используется научно-исследовательскими группами во всем мире как универсальный инструмент для широкого диапазона исследований состава атмосферы. Данные GEOS доступны в NASA GMAO в виде непрерывного архива с 1979 года по настоящее время. Самые последние данные GEOS-5 имеют горизонтальное разрешение 0,25°х0,3125° и 72 уровня по вертикали. Моделирование с помощью GEOS-Chem может быть проведено в исходном разрешении, при более низком разрешении или на вложенной сетке с исходным разрешением для отдельных регионов. GEOS-Chem также адаптирован для работы с климатическими данными модели общей циркуляции NASA / GISS для моделирования состава атмосферы при прошлом и будущем климате. Изначально модель представляла собой объединение кода GEOS-CTM (Mian Chin) с процедурами, описывающими эмиссии, сухое осаждение и химию старой 9-уровневой модели Harvard–GISS. С тех пор в GEOS-Chem было добавлено много обновлений и улучшений. Модель теперь использует алгоритмы, подробно описывающие горение биомассы, горение биотоплива, ископаемое топливо, биогенные и аэрозольных эмиссии. GEOS-Chem включает в себя модули, воспроизводящие современный атмосферный перенос (TPCORE) и фотолиз (FAST-J), а также модуль химических расчетов SMVGEAR II. Подробные аэрозольные микрофизические расчеты могут выполняться при помощи 14 модулей TOMAS или APM. Все текущие программы GEOS-Chem используют стандартный коды, поддерживаемые сообществом GEOS-Chem. Регулярно появляются обновленные версии стандартных кодов. Сущетвует подробная он-лайн модели документация, включающая руководство пользователя. Код GEOS-Chem полностью модульный и высоко распараллелен. В настоящее время модель может используется на кластерных платформах Sun, IBM, Linux, Ubuntu, Fedora, CentOS и персональных компьютерах. Сопряженный модель GEOS-Chem поддерживается сообществом GEOS-Chem под руководством Daven Henze и применяется для обратного моделирования, ассимиляции данных и исследования чувствительности модели. За визуализацию выходных данных GEOS-Chem отвечает созданный на основе IDL инструмент анализа выходных данных модели (Global Atmospheric Modeling Analysis Package, GAMAP). GAMAP работает с 5-D выходными полями модели (концентрация в 3-D пространстве, временя, трассер #) и при помощи удобного интерфейса позволяет легко создавать разнообразные графики и анимации. GAMAP была первоначально разработан в Гарварде и в настоящее время поддерживается и развивается группы поддержки GEOS-Chem - модели. свободно доступная модель. Она поддерживается сообществом пользователей под присмотром рабочих групп и международного руководящего комитета. Участие пользователей, их ответственность и обратная связь являются весьма существенными. Модель поддерживается в надежном состоянии путем объединения идущих снизу пользовательских разработок со строгим контролем версий. Все развитие осуществляется исследовательских пользователями потребностей, для а осуществления затем разделяеся своих с собственных сообществом. Создание модели GEOS-Chem было обусловлено необходимостью ассимилировать метеорологические данные Goddard Earth Observing System (GEOS) of the NASA Global Modeling Assimilation Office (GMAO). Модель поддерживает входные данные GEOS-4 (горизонтальное разрешение 1°х1.25°, 55 вертикальных уровней), GEOS-5 (0.5°х0.67°, 72 уровня). Существует возможность проводить расчеты на сетке с уменьшенным количеством вертикальных уровней. Разработки Bob Yantosca позволили GEOS-Chem 15 версии 9-01-01 работать с данными MERRA (аналогично GEOS-5). Метеорологические данные GEOS имеют временное разрешение 6 часов, исключая поверхностные величины и глубины перемешивания, которые имеют временное разрешение 1 час (MERRA) или 3 часа (GEOS-4, -5). Стандартные глобальные расчеты с помощью GEOS-Chem используют метеорологические данные GEOS с разрешением сетки 2°х2.5° или 4°х5° [Bey et al., 2001a]. Lamsal et al. [2011] разработали возможность проводить глобальные расчеты на первичной сетке 1°х1.25° для данных GEOS-4. Многие эмисси представлены на «общей» горизонтальной сетке 1°х1°. Заложенные в GEOS-Chem возможности, изначально описанные Y. X. Wang et al. [2004], позволяют проводить расчеты в континентальном масштабе на сетке с первичным горизонтальным разрешением данных GEOS. В настоящее время вложенные сетки GEOS-Chem использует данные GEOS-5 с горизонтальным разрешением 0,5°х0,667° [Chen et al., 2009]. Стандартные вложенные сетки, использующие данные GEOS-5 доступны для Юго-Восточной Азии [Chen et al., 2009], а также для Северной Америки и Европы (Aaron van Donkelaar, Yuxuan Wang, and Lin Zhang). Программные инструменты, разработанные группой поддержки GEOS-Chem позволяют обработать оригинальные метеорологические данные GEOS для любой пользовательской вложенной сетки. В модели используется алгоритм адвекции tpcore [Lin and Rood, 1996], совместимый с метеорологическими 222 расчетами GEOS GCM. Стандартный алгоритм расчета Rn-210Pb-7Be для модели GEOS-Chem, разработанный Liu et al. [2001], используется для проверки транспортной модели. Возможность успешного моделирования переноса через тропопаузу в текущей версии GEOS-Chem была продемонстрирована Liu et al. [2011] и Barrett et al. [2012] с помощью моделирования 7 Be. Конвективный перенос в GEOS-Chem вычисляется, исходя из конвективных потоков масс в метеорологических данных GEOS-4, GEOS-5 и GISS GCM 3, что описано Wu et al. [2007]. Для моделирования перемешивания пограничного слоя в GEOS-Chem используются делокализованные схемы Lin and McElroy [2010]. Схема мокрого осаждения в GEOS-Chem описана Liu et al. [2011] для водорастворимых аэрозолей и Amos et al. [2012] для газов. Поправка к вымыванию для хорошо растворимых газов, кроме HNO3, была реализована в версии модели 9-01-01 и описана 16 Amos et al. [2012]. Процедура, описывающая осаждение аэрозолей на снег, была реализована в версии модели 9-01-03 Wang et al. [2011]. Сухое осаждение основано по схеме [Wesely, 1990], и осуществлено Wang et al. [1998a]. Поцедура, описывающая снижение осаждения аэрозоля на снег/лед применена в версии 9-01-02 и описана Fisher et al. [2011]. Схема обмена ацетоном между воздухом и морем из версии 9-01-03 предполагает фиксированную концентрацию в океане, как описано Fischer et al. [2012]. Алгоритм осаждения морских солей был обновлен в версии 9-01-03, следуя Jaegle et al. [2012]. Антропогенные эмиссии СО, NOx и SO2 в GEOS-Chem использования по умолчанию ежемесячные глобальные значения из базы данных EDGAR 3,2 (The Emissions Database for Global Atmospheric Research, база данных эмиссий для глобальных атмосферных исследований) от 2000 г. [Olivier and Berdowski, 2001], в то время как антропогенные эмиссии NMVOCs (Non-methane volatile organic compounds, неметановые летучие органические соединения) используют по умолчанию ежемесячные глобальные значения из базы данных RETRO (REanalysis of the TROpospheric chemical composition over the past 40 years, реанализ химического состава тропосферы за последние 40 лет) от 2000 г. [van het Bolscher et al., 2008], что реализованно в GEOS-Chem Wes Reinhart and Dylan Millet. Данные EDGAR 3.2 применены Fu et al. [2008] для нескольких NMVOCs, включая ацетилен, этилен и ароматические углеводороды. Все эти наблюдения в более поздние годы основываются на экономических данных, и заменяются улучшенными вариантами в регионах, по которым есть больше информации. Основная структура баз данных антропогенных эмиссий описана van Donkelaar et al. [2008], в том числе суточные профили и алгоритмы обновления отдельных лет. Национальные оценки выбросов используются для США (NEI05 - National Emissions Inventory 2005, национальная база данных эмиссий 2005), Канады (CAC — Criteria Air Contaminants, критерии загрязнения воздуха), Мексики (BRAVO - Big Bend Regional Aerosol and Visibility Observational, региональные наблюдения аэрозолей и видимости), Европы (EMEP - European Monitoring and Evaluation Programme, Европейская программа мониторинга и оценки) и Восточной Азии [Streets et al., 2006]. Данные по эмиссиям NOx за отдельные годы также 17 могут быть обновлены в версии 9-01-03 с использованием данных OMI (Ozone Monitoring Instrument, прибор для измерения озона, установлен на спутнике EOS-Aura) [Lamsal et al., 2011]. Глобальные эмиссии биотоплива описаны Yevich and Logan [2003]. Глобальные антропогенные выбросы углеродсодержащих аэрозолей (BC / OC — Black Carbon / Organic Carbon, черный углерод / органический углерод) описаны Bond et al. [2007], и реализованы в GEOS-Chem Leibensperger et al. [2011]. Данные по глобальным корабельным эмиссиям взяты из ICOADS (International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set, международный набор данных по атмосфере и океану), их поддержка реализована в GEOS-Chem by Lee et al. [2011]. Корабельные эмиссии NOx в версии 9-01-03 обрабатываются модулем PARANOX Vinken et al. [2012] для учета озона и HNO3 в шлейфе. Эмиссии от открытых пожаров для отдельных лет взяты из базы данных GFED2 (Global Fire Data, глобальные данные о пожарах) с ежемесячным или 8-дневным разрешением [van der Werf et al., 2009] или базы данных GFED3 с месячным разрешением [Giglio et al., 2010; van der Werf et al., 2010]. Эмиссии из GFED3 доступны в версии 9-01-03 с ежедневным или 3-часовым разрешением (Mu et al. [2011], Prasad Kasibhatla. Существует также возможность использовать климатические данные горения биомассы [Lobert et al., 2003] с учетом сезонных колебаний [Duncan et al., 2003]). Эмиссии NOx как результат молниевых разрядов рассчитываются с помощью алгоритма[Price and Rind, 1992] как функция высоты верхней границы облачности и определяется глобально, как описано Sauvage et al. [2007], чтобы соответствовать климатологическим наблюдениям молниевых разрядов. В средних широтах вырабатывается больше NOx за вспышку, чем в тропиках [Hudman et al., 2007]. Обновленный алгоритм молниевых разрядов, включающий улучшенное масштабирование и исправление ошибок, был реализован в версии 9-01-03 Murray et al. [2012]. Эруптивные и не эруптивных вулканические выбросы SO2 за отдельные годы взяты из базы данных AEROCOM (AERosol COMparisons, сравнение аэрозолей), разработанной Thomas Diehl, и реализованы Fisher et al. [2011]. GEOS-Chem включает в себя алгоритм расчета процессов HOx–NOx–VOC-ozone 18 тропосферной химии, это описано Bey et al. [2001a]. Связанные подпрограммы BrOx химии, описанные Parrella et al. [2012], реализованы в качестве опции в версии 9-01-03. В настоящее время химическая механика в GEOS-Chem учитывает последние рекомендации JPL / IUPAC, внедренные в GEOS-Chem Mao et al. [2010]. Изопреновое окисление происходит по схеме Paulot et al. [2009], это реализовано в GEOS-Chem Fabien Paulot и Jingqiu Mao. Фотолиз рассчитываются с использованием модуля Fast-JX Bian and Prather [2002], реализованного в GEOS-Chem Mao et al. [2010]. Фотолиз ацетона был обновлен в версии 9-01-03 Fischer et al. [2012]. Взаимодействие аэрозолей с газофазной химией реализовано в GEOS-Chem через влияние аэрозольного ослабления на скорости фотолиза [Martin et al., 2003], гетерогенную химию [Jacob, 2000], а также газо-аэрозольноеразбиение полу-летучих соединений. Поглощение N2O5 аэрозолей описано Evans and Jacob [2005]. Поглощение HO2 описано Thornton et al. [2008]. В GEOS-Chem возможно использование одного из двух химических модулей: SMVGEAR [Jacobson and Turco, 1994] или KPP [Damian et al., 2002], реализованный Eller et al. [2009]. Стратосферная химия в основана на климатологическом представлении источников и стоков активных химических элементов. Для моделирования стратосферного озона используется алгоритм Linoz [McLinden et al., 2000], реализованный в GEOS-Chem Dylan Jones. В качестве опции можно использовать алгоритм Synoz [McLinden et al., 2000] как эффективное граничное Среднемесячные условие для потока озона на уровне тропопаузы. константы скорости источников и стоков для других газов в стратосфере вычисляются с использованием архивных данных с модели GMI [Murray, 2012]. Тропосферный озон также может быть смоделирован в GEOS-Chem, как линеаризованной нечетный трасер кислорода с постоянными скоростями источников и стоков из моделирования полной химии. Этот метод был впервые описан Wang et al. [1998c] и его последняя реализация описывается Zhang et al. [2008]. Целью работы является проведение 19 количественных оценок влияния климатически значимых источников загрязнений на содержание монооксида углерода и метана в приземном слое атмосферы в северной Евразии, а также валидация данных спутниковых измерений с наземными измерениями. Основные задачи исследования: • проведение систематических оценок эмиссий монооксида углерода (CO) от антропогенных и биогенных выбросов, а также природных пожаров в северной Евразии с 2007 по 2012 гг. на основе общедоступных баз данных; • выделение основных черт межгодовой и сезонной изменчивости полей атмосферного отклика на эти эмиссии на территории России; • проведение количественных оценок вклада эмиссий от разных регионов в наблюдаемую сезонную и краткосрочную изменчивость приземных концентраций CO и CH4 в зоне бореальных лесов центральной Сибири; • проведение количественных оценок влияния эмиссий от разных регионов на крупномасштабную изменчивость приземного CO и CH4 в северной Евразии. Методы исследования. Оценки антропогенных, биогенных эмиссий и выбросов от природных пожаров выполнены на основе анализа общедоступных баз данных EDGAR 4.2, MEGAN v2.1 (под биогенными эмиссиями понималось окисление биогенных ЛОС) и GFED 4 соответственно. Для проведения численных расчетов использовалась химико-транспортная модель GEOS-Chem, при этом применялся региональный подход при подготовке начальных условий для численного моделирования с помощью разработанного автором программного комплекса занулялись эмиссии определенного типа в соответствующих регионах. Количественные оценки влияния разного рода эмиссий на фоновый состав воздуха в центральной Сибири получены с помощью численного моделирования и разработанного программно-математического комплекса для статистического анализа данных наблюдений СО на фоновой станции мониторинга Зотино (Красноярский край, 61° с.ш., 90° в.д.).. Основные результаты и научная новизна работы. 1. По результатам наблюдений на фоновой станции мониторинга Зотино впервые проведена количественная оценка влияния региональных источников атмосферных 20 эмиссий на состав приземного воздуха в зоне бореальных лесов Западной Сибири. 2. На основе результатов численных экспериментов с глобальной транспортно-химической моделью GEOS-Chem впервые проведены количественные оценки влияния антропогенных выбросов в отдельных макро-регионах (Западная Европа, Европейская территория России, Сибирь) на региональный баланс химически активных и парниковых газов в отдельных регионах Северной Евразии. 3. Впервые проведены оценки экологической нагрузки от природных и антропогенных источников загрязнений атмосферы на удалённые районы Сибири. 4. Проведено уточнение современных представлений о роли атмосферного переноса в сезонных и междугодовых вариациях состава нижней атмосферы в масштабах континента. 5. Впервые проведена валидация данных спутниковых измерений AIRS, IASI и MOPITT с результатами измерений наземных станций на территории Северной Евразии не только для фоновых, но и для сильно загрязненных условий. Научная и практическая значимость работы. Разработан программноматематический комплекс, позволяющий (i) проводить количественные оценки величины антропогенных и биогенных эмиссий, а также выбросов продуктов горения на основе общедоступных баз данных, (ii) выполнять усвоение данных об эмиссиях в транспортно-химических и климатических моделях атмосферы, (iii) проводить количественные оценки влияния удаленных источников атмосферного загрязнения на основе данных численного моделирования и (iv) выполнять анализ данных спутниковых наблюдений. На основе разработанных программных комплексов, проведены количественные оценки влияния разного рода эмиссий на поле приземных концентраций СО над континентом. Созданы программные продукты, позволяющие оценивать вклад эмиссий в вариации атмосферных концентраций газовых субстанций на основе данных численного моделирования состава атмосферы и оценивать изменения состава нижней атмосферы по данным спутниковых наблюдений. Результаты работы могут быть использованы: • для инвентаризации разного рода источников загрязнений на территории Российской 21 Федерации; • при разработке программно-математических комплексов с целью прогнозирования регионального и дальнего переноса загрязненных воздушных масс; • при разработке современной концепции мониторинга состава атмосферы на территории Российской Федерации; • разработки учебно-методических пособий по курсам начального образования, разработки спецкурсов для студентов ВУЗов по разделам «Физика и химия атмосферы» и «Экология». Личный вклад автора. Автор принимал участие во всех этапах работы, в том числе в формулировке задач и интерпретации полученных результатов. Всё программное обеспечение для подготовки начальных условий для химико-транспортной модели, обработки данных численного моделирования и анализа данных спутниковых наблюдений разработано лично автором. Основные результаты работы, связанные с анализом и интерпретацией данных наблюдений, постановкой и проведением численных экспериментов, получены при активном участии автора. Апробация работы. Результаты работы докладывались автором как на российских, так и на международных научных конференциях, школах и семинарах. Основные результаты диссертации пока не опубликованы, ничего не вышло ни в отечественных, ни в зарубежных рецензируемых журналах. Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из трех глав, введения и заключения, содержит 32 рисунка и 6 таблиц, список цитируемой литературы состоит из 207 наименований. 22 Глава 1. Сезонные вариации приземного содержания CO в 2007–2012 гг. в Центральной Сибири по данным наблюдений на высотной мачте ZOTTO 1.2 Методология 1.2.1 Наблюдения CO на высотной мачте Высотная мачта ZOTTO (60.80 с.ш., 89.35 в.д., 300 м н.у.м.) расположена на восточной окраине Западно-Сибирской равнины в 30 км к западу от реки Енисей в зоне бореальных лесов в 450 км к северу от Красноярска. Фоновый характер станции определяется её удаленностью от климатически значимых антропогенных источников атмосферного загрязнения, что, вместе с достаточной однородностью экосистем и топографии, позволяет обобщать многие результаты наблюдений на район Центральной Сибири в целом [Kozlova 2008, Вивчар 2009, Еланский 2005]. В холодный период года станция оказывается примерно на климатологической границе полярного фронта, которая в теплый период года проходит значительно севернее. Эта особенность важна с точки зрения дальнего переноса, поскольку район станции, в зависимости от конкретного режима атмосферной циркуляции, может находиться как под влиянием воздушных масс из северной Атлантики, проходящих над Европейским континентом и Западной Сибирью, так и арктических воздушных масс, приходящих из районов Арктики и северо-востока Сибири [Kozlova 2008]. В данной работе использован ряд измерений концентраций CO на высоте 300 м над поверхностью земли за период с января 2007 г. по декабрь 2012 г. (Рис. 1, см. обсуждение в п.1.3.1). Наблюдения на базе автоматизированного приборного комплекса выполнены с помощью прибора AeroLaser AL5002, оперирующего в непрерывном режиме со временем единичного отсчёта концентрации 3 сек. Калибровка прибора выполнялась на основе стандарта CO, предоставленного американской компанией ScottMarrin Inc. (Riverside, Cal., США). Контроль качества измерений проводился в Институте Биогеохимии им. Макса Планка методом бивариационного регрессионного анализа с использованием данных независимых измерений концентраций методом отбора проб воздуха, которые сравнивались с непрерывными измерениями CO, осредненными по 23 интервалам в 15 мин, соответствующим времени отбора проб. Регрессионный анализ показал достаточно хорошее согласование между двумя независимыми наборами данных измерений, с коэффициентом корреляции 0.97±0.03 (стандартное отклонение), при типичных наблюдаемых концентрациях в диапазоне 80–200 ppb [Mayer et al., 2009, Вивчар, 2011]. 1.2.2 Модель Geos-Chem Оценка вклада дальнего переноса в наблюдаемую сезонную изменчивость CO выполнена на основе трехмерной глобальной транспортно-химической модели GEOS-Chem (версия 9-01-03, см. общее описание в Bey et al. [2001], сайт поддержки http://acmg.seas.harvard.edu/geos/). GEOS-Chem – численная глобальная модель состава атмосферы, учитывающая все основные природные и антропогенные источники и стоки химически активных газов и аэрозолей. Транспортный блок функционирует в oofline-режиме: двух- и трехмерные поля метеорологических параметров с временным разрешением 3 или 6 часов берутся из системы глобальной ассимиляции данных GEOS-GMAO (Goddard Earth Observing System - NASA Global Modeling Assimilation Office, http://gmao.gsfc.nasa.gov/GEOS/). В данной работе использовалась расчётная сетка 4°×5°, имеющая 47 уровней по вертикали от поверхности Земли до высоты ~0.01 мбар (~70 км) с шагом по вертикали, увеличивающемся от 130 м в нижней тропосфере до 1.5 км в стратосфере и 8 км в нижней мезосфере. Для сравнения с данными ZOTTO использовался вывод модели на первом расчётном уровне (примерно 60 м над землёй). Расчёты химической эволюции проводились в стандартном режиме “NOx–Ox–hydrocarbon–aerosol” (режим “полной химии”) учитывающем в общей сложности 53 "трассерных" соединения, для которых решается уравнение переноса. Использованные нами при проведении модельных экспериментов поля эмиссий подробно описаны ниже в Разделе 2.3. Выбор достаточно грубой сетки продиктован в первую очередь требованиями экономичности счёта. Проведенные нами численные эксперименты показали, что переход на наиболее часто используемую сетку 2°×2.5° не приводит к сколько-нибудь заметным отличиям в рассчитанных полях концентраций при значительном увеличении 24 времени расчётов (см. также [Wang et al., 2011, van Donkelaar et al., 2011]). Эта особенность численного расчета отчасти может быть объяснена пространственным разрешением исходных полей эмиссий и, недостаточным как следствие, сглаживанием сигнала от наиболее близких к станции региональных источников. Более вероятной причиной «неулучшаемости» модельного прогноза в рассматриваемых нами сценариях являются пространственным численные разрешением конечно-разностных сетках. Как эффекты, полей ветра следствие, обусловленные на обеих возникающие недостаточным указанных при выше численном интегрировании фазовые ошибки в коротковолновом участке спектра приводят к сильной дисперсии в прогностических полях концентраций, что проявляется в численной диффузии и общем сглаживании итогового решения, если только исходное горизонтальное разрешение не выбрано достаточно высоким (~O(10км) или меньше [Rastigejev et al., 2009]). В целом, однако, наблюдается достаточно хорошее для данного класса моделей согласие между наблюдавшимися и рассчитанными концентрациями (см. Рис.2): средние за холодный и теплый сезоны 2009–2011 гг. ошибки воспроизведения моделью среднемесячных концентраций CO в ZOTTO составили XX и YY ppbv, соответственно. Наблюдаемое для теплого сезона 2011 г. систематическое занижение модельного СО по сравнению с наблюдениями связано с высокой пожарной активностью в регионе и эпизодическим попаданием станции в шлейфы продуктов горения, неразрешимых на расчётной сетке, что проявляется в резких повышениях измеренных концентраций (см. ниже) и среднемесячных статистиках. 25 Рис.1. Сезонная вариация среднесуточной концентрации приземного СО по данным наблюдений на высотной мачте ZOTTO (300 м н.у.м.) в 2007–2012 гг.. Приведены статистики по месяцам: P10,50,90 – персентили, □ – среднее. Рис.2. Среднемесячные концентрации СО в ZOTTO: ● – наблюдения, сплошная линия – прогноз GEOS-chem. 1.2.3 Поля эмиссий Антропогенные эмиссии. Для задания антропогенных эмиссий CO, NOx и SO2 использовались данные EDGAR3.2 за 2000 г. (Emissions Database for Global Atmospheric Research [Olivier et al., 1995], http://edgar.jrc.ec.europa.eu) на сетке 1°×1°. EDGAR включает данные о выбросах для основных типов антропогенных источников: промышленных предприятий, транспорта, объектов энергетики, а также эмиссии, связанные с добычей и переработкой ископаемого топлива, сельскохозяйственными работами и переработкой отходов. Объемы выбросов в более поздние годы и их сезонные вариации учитываются в модели при помощи поправочных коэффициентов. Биогенные эмиссии. Известно, что биогенные эмиссии летучих органических соединений (ЛОС) оказывают значительное влияние на химический состав фонового приземного воздуха [Hakola, 2008]. Проведенные ранее оценки показывают [Hudman et al., 2008], что в теплый период вклад реакций окисления биогенных неметановых углеводородов (изопрен, терпены) в приземное содержание CO может быть сравним с вкладом антропогенных эмиссий в фоновых и умеренно загрязненных условиях. 26 В данной работе для расчётов природных эмиссий газов и аэрозолей использована глобальная модель MEGAN2.1 (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature [Guenther et al., 2006], http://bai.acd.ucar.edu/MEGAN/). Наиболее полный вариант модели MEGAN, имеющий базовое разрешение от 1 до 100 км, представляет интерактивную систему для расчётов потоков всех основных биогенных ЛОС и аэрозолей (>150 соединений) из наземных экосистем в атмосферу с учетом почвенно-растительного покрова и метеорологических параметров. Модель MEGAN2.1 входит в состав интерактивного эмиссионного блока GEOS-Chem для расчетов полей эмиссий изопрена, метилбутенола и ряда монотерпенов. (О влиянии биогенных ЛОС на приземную фотохимию см., например, [Spracklen et al., 2008, Hakola]) Текущая конфигурация имеет горизонтальное разрешение 0.5°×0.5°, шаг по времени – 3 часа. Эмиссии от горения биомассы. Эмиссии от природных пожаров составляют значительную часть глобального [Conard and Ivanova, 1997], а также регионального баланса CO в северной Евразии [Conard et al, 2002, Sukhinin et al, 2004, Vasileva CO]. В зависимости от пожарной активности, атмосферные выбросы СО в результате природных пожаров и сельскохозяйственной деятельности в отдельных регионах России могут составлять от 25 до 200% от суммарных техногенных эмиссий [Васильева диссер]. Преобладающий вклад при этом дают пожары в бореальных лесах (8–56 Мт/год), на долю которых приходится от 63 до 76% общих эмиссий от горении биомассы [Васильева_СО]. Для учета эмиссий от природных пожаров использовалась база данных GFED3 (Global Fire Emission Data [Van Der Werf et al., 2010], http://www.globalfiredata.org). В модели GFED расчет эмиссий осуществляется на основе спутниковых данных MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer, http:/modis.gsfc.nasa.gov/) о выгоревших площадях и очагах открытого горения, карте растительности и данных биогеохимической модели CASA (Carnegie-Ames-Stanford-Approach [Potter et al., 1997], https://unfccc.int/5323), используемой для расчётов биосферных потоков. Эмиссии по отдельным категориям (сельскохозяйственные земли, вырубки, внетропические леса, торфяные болота, саванна, тропические леса) представлены за период 1997–2009 гг. на глобальной сетке 0.5°×0.5° с разрешением 1 месяц. Эмиссии за более поздние годы в 27 текущей версии GEOS-Chem задаются при помощи поправочных коэффициентов. Всего для каждой категории в модели GFED представлено 25 соединений, включая CO, NOx, CO2, CH4, SO2, NH3 и др. Описание численных экспериментов. Количественные оценки роли дальнего переноса в региональном балансе CO в центральной Сибири в 2007–2012 гг. выполнены на основе регионального подхода, использованного ранее в [Васильева, диссертация] для оценок атмосферного отклика на эмиссии от пожаров с использованием региональной транспортной модели HYPACT (www.atmet.com). Для каждого из 8 регионов (Рис.3) в соответствии с пп. 2.3.1–2.3.3 все эмиссии были разделены на 3 категории по источникам – антропогенные, биогенные (окисление биогенных ЛОС) и природные пожары. Для любой географической точки атмосферный отклик в приземном СО (далее – АО) на эмиссии от заданного региона рассчитывается как разность между приземными концентрацией СО, полученной из базового модельного расчёта, в котором учитываются все эмиссии, и концентрацией, рассчитанной из модели при выключении эмиссий данной категории в данном регионе. Таким образом, всего было рассчитано 8×3=24 полей откликов, сравнительный анализ которых был выполнен для района станции (п. 3.2) и Северной Евразии в целом (п. 3.3). Характерные величины эмиссий CO от антропогенных источников и горения биомассы в отдельных регионах приведены в таблице 1. В таблице приведены также данные об эмиссиях от пожаров, рассчитанные по модели [Васильева ФАО]. Сравнение эмиссий, рассчитанных по моделям GFED3 и [Васильева ФАО], наглядно иллюстрирует диапазон неопределенностей, возникающих при проведении такого рода оценок. Рис. 3. Географические районы, выбранные при проведении оценок влияния эмиссий СО: 28 NETR – север ЕТР (60–75 N, 37–60 E), SETR – юг и средняя полоса ЕТР (41–60 N, 37–60 E), NS – север Сибири (60–75 N, 60–120 E), SWS – юг Западной Сибири (49–60 N, 60–90 E), SES – юг Восточной Сибири (49–60 N, 90–120 E), NFE – север Дальнего Востока (54–75 N, 120–180 E), SFE – юг Дальнего Востока (42–54 N, 120–150 E), EU — Западная Европа (35—75 N, -15—37 E). Оценки величины эмиссий СО в данных регионах приведены в таблице 1. Таблица 1 Сводная таблица эмиссий CO [Tg C] по отдельным регионам (см. Рис.2). В скобках приведены диапазоны вариаций за 2007 – 2011 гг. Регион EDGAR3.2 NETR SETR NS SWS SES NFE SFE EU 0.8 19.2 0.3 1.6 0.6 0.08 3.3 38.1 Горение биомассы GFED3 [Васильева CO] 0.1 (<0.01 .. 0.3) <0.01 2.9 (1.9 .. 3.5) 8.0 (0.9 .. 11.4) 0.5 (0.2 .. 0.7) 0.1 (0.03 .. 0.7) 1.2 (0.6 .. 1.6) 3.8 (0.6 .. 8.1) 4.1 (0.7 .. 9.8) 3.5 (0.6 .. 20.7) 9.5 (1.2 .. 13.7) 1.6 (0.1 .. 4.2) 4.0 (0.4 .. 14.4) 3.2 (1.2 .. 11.9) 0.6 (0.4 .. 1.3) - 1.3. Анализ результатов На протяжении большей части года район ZOTTO находится в зоне влияния источников атмосферного загрязнения в Западной и Восточной Европе, а также на Европейской территории России (ЕТР) (Рис. 4, Рис.5 а,б,в). Связанный с этими источниками континентальный подветренный шлейф формирует область повышенных концентраций соединений – предшественников озона, включая СО, распространяющуюся практически на всю Северную Евразию (для восточных окраин континента это влияние экранируется другим регионом с большими антропогенными эмиссиями СО – Восточной Азией). 29 Январь 2008 Июль 2008 Рис.4. Модель GEOS-chem: поле приземного СО ( среднесуточная и июле 2008 гг. (а) (г) (б) (д) (в) (е) 30 концентрация ) в январе Рис. 5. Расчеты по модели GEOS-chem. Средние за 2007–2011 гг. пространственные вариации величины атмосферного отклика ( АО) в приземном слое на антропогенные эмиссии СО в отдельных регионах (см. Рис.3): Западной Европы (EU) ( а, г), Европейской территории России ( регионы NETR и SETR) ( б, д) и юга Западной Сибири (SWS) (в,е): усредненная по широтам 50º–70º зависимость АО от долготы (а,б,в) и зависимость АТ от широты для меридиана ZOTTO (90º в. д.) ( г, д, е). Сплошная линия – январь , пунктир – июль. Как следует из Рис.4 и 5, влияние дальнего переноса проявляется наиболее сильно в холодный период, что обусловлено сразу несколькими факторами: высоким фотохимическим временем жизни СО в зимний период (> 6 мес.) [Holloway], сезонным увеличением эмиссий при сжигании ископаемого топлива [Еланский,Holloway] и увеличением времени жизни атмосферных трассеров в пограничном слое на фоне ослабленной конвекции и более высокой статической устойчивости тропосферы в целом [Еланский]. В холодный период, долгота станции (~90º) примерно соответствует границе области эффективного влияния регионов Западной Европы и ЕТР (AOEU+ETR≈25 ppbv при фоновых CO>180–200 ppbv), восточнее которой величина AO уже мало уменьшается (Рис.5а,б) ввиду приближенно гиперболического характера её убывания с расстоянием в подветренном направлении. Влияние антропогенных выбросов юга Сибири на ZOTTO в холодный период, AOSWS≈15 ppbv, сопоставимо с приведенной выше оценкой суммарного вклада AOEU+ETR; в целом, однако, вкладом эмиссий юга Сибири в зимний континентальный фон CO восточнее 100–110º в.д., по сравнению с дальним переносом из Европы, можно пренебречь. Регион Западной Сибири, однако, играет важную роль в региональном балансе приземного CO в высоких широтах (>60º с.ш.). Анализ распределения величин АО на меридиане станции показывает, что вынос загрязненного 31 воздуха из промышленных регионов Сибири (AOSWS=15–20 ppbv) в Арктику оказывается сопоставим, или даже превышает суммарный вклад от регионов Западной Европы и ЕТР (Рис.6). (а) (б) Рис.6. Приземное поле АО на антропогенные эмиссии СО в Европе (а) и Сибири (б) Совместный эффект от региональных и удаленных источников для района станции может быть охарактеризован функцией вклада источника (ФВИ) [Васильева NOx], 32 определяемой на регулярной широтно-долготной сетке (в данной работе берется размер ячеек 1×1º). Значение ФВИ в каждой ячейке рассчитывается из ансамбля обратных Лагранжевых траекторий, начинающихся в пункте наблюдений, и представляет отношение времени пребывания воздушных частиц с высокими значениями СО (например, верхней квартили для средних 3- или 12-часовых концентраций, взятой по отдельным месяцам) к общему времени пребывания воздуха, в данной ячейке (см. подробнее [Ashbough,Васильева NOx,Васильева_Диссер]). Величина ФВИ, имеющая смысл условной вероятности прихода загрязнённого воздуха из отдельной 1×1º-ячейки в точку наблюдения, характеризует эффективность данной ячейки как возможного источника высоких концентраций СО. Функция ФВИ была рассчитана по методике [Васильева NOx] для тёплого (апрель–сентябрь, время природных пожаров в Сибири и на ЕТР) и холодного (октябрь – март) сезонов за 2007–2011 гг. В целом, область влияния континентальных источников СО на район станции характеризуется долготной асимметрией с выраженным западным переносом, в соответствии с преобладающими направлениями движения воздушных масс во внетропических широтах (Рис.5). Как следует из данного рисунка, основные региональные источники СО, в зоне влияния которых станция находится как в теплый, так и холодный периоды, расположены в ЮЗ–СЗ квадранте (контур ФВИ=1.0). Вклад отдельных типов этих источников (антропогенных, биогенных) в региональный фон СО, однако, сильно меняется от сезона к сезону. Если на протяжении холодного периода абсолютно преобладает антропогенный вклад от индустриальный районов Западной Сибири (SWS на Рис.7), то в теплый период определяющую роль играет окисление биогенных ЛОС при заметном вкладе эмиссий от природных пожаров в этом же регионе. Такая пространственная локализация областей с высокой антропогенной нагрузкой и значительной пожарной активностью зачастую делает затруднительным идентификацию и анализ шлейфов продуктов горения, поскольку эффект эмиссий от горения биомассы приходится выделять на фоне мощного антропогенного сигнала [Vasileva JGR]. Тем не менее, рассчитанный по модели GEOS-chem атмосферный отклик на эмиссии от пожаров в Западной Сибири (~5–10 ppbv, см. ниже), количественно согласуется с результатами анализа ФВИ (~8–15 ppbv) по 33 данным измерений за 2007 и 2008 гг. (годы с низкой и высокой пожарной активностью в Западной Сибири, соответственно). Ограниченный ряд измерений не позволяет, к сожалению, количественно оценить факторы, ответственные за долговременные тренды приземного СО. Тем не менее, сопоставление данных для отдельных сезонов за последовательные годы позволяет установить некоторые характерные особенности наблюдаемых вариаций с учетом описанных выше общих закономерностей в атмосферном отклике на климатически значимые эмиссии СО. (а) (б) 34 Рис.7. Функция вклада источников CO для станции ZOTTO. Изолиниями оконтурены области выноса в район станции воздуха с высоким содержанием СО с вероятностями 1. и 0.01 (в условных единицах) (см. пояснения в п.3). Годовой максимум. Сезонный ход СО по результатам наблюдений ZOTTO представлен на Рис. 1 в виде статистик среднесуточных концентраций по месяцам. Как уже отмечалось ранее, высокое атмосферное время жизни СО обусловливает сильный нелокальный эффект источников его атмосферных эмиссий, прослеживаемый в планетарном масштабе [Stohl et al., 2002]. Иными словами, приходящая в район станции воздушная масса в общем случае включает сигнал от всех климатически значимых глобальных источников СО, не только региональных, но и удаленных (см. Рис. 5). В целом, амплитуда и фаза сезонного хода СО обусловлены обще-планетарными атмосферными процессами и сезонной динамикой атмосферной фотохимической системы во внетропических широтах, связанной с годовым ходом солнечной радиации. Указанное обстоятельство отчетливо проявляется в данных наблюдений. Как видно из рисунка, амплитуда сезонного хода (~80–100 ppbv, основываясь на разности между годовыми экстремумами P50 (медианных) значений в холодный и теплый периоды) существенно превышает короткопериодные (синоптические) вариации на протяжении холодного и большей части тёплого сезонов. Характерная величина последних, взятая как разность P90-P10, составляет ~20–50 ppbv. 35 Годовой ход СО в ZOTTO обнаруживает ряд особенностей, связанных с географическим положением станции. По данным многолетних наблюдений на шести фоновых высокоширотных (53–82° с.ш.) станциях сети NOAA/CMDL (Shemya Island, Cold Bay, Barrow – на Аляске; Mould Bay, Alert – Канадский Арктический Архипелаг; Heimaey – Исландия), сезонный ход СО на всех станциях примерно одинаков, имеет годовую амплитуду около 100 ppbv и характеризуется устойчивыми положениями весеннего максимума и летнего минимума, в марте и июле, соответственно [Holloway et al., 2000]. Большое (>3–6 мес.) фотохимическое время жизни СО в холодный период года обусловливает эффективный зональный перенос от его климатически значимых антропогенных источников в Северном полушарии, связанных в основном с сжиганием ископаемого топлива, благодаря чему глобальное поле СО, особенно над океанами, характеризуется отчётливо выраженной зональностью и относительно небольшими меридиональными градиентами (Рис.4). Данное обстоятельство, наряду с прибрежным, либо островным, положением использованных в [Holloway et al., 2000] станций мониторинга, обуславливает их фоновый, для внетропических широт Северного полушария, характер в целом и как следствие – сходные закономерности в вариациях CO. По сравнению с данными наблюдений на указанных выше станциях, амплитуды и фазы сезонного хода приземного СО в ZOTTO характеризуется относительно большими межгодовыми вариациями (ср. Рис.1,2 с Plate 1a из [Holloway et al., 2000]). Основываясь на среднемесячных концентрациях, максимум сезонного хода в 2007–2011 гг. совпадал с положением среднеклиматического максимума СО в нижней тропосфере Северного полушария (в марте–апреле) лишь в 2010 г. В 2007 и 2008 гг. сезонный максимум СО в ZOTTO наблюдался в феврале, что было связано с аномальной атмосферной циркуляцией в высоких широтах и усилением междуширотного обмена на фоне необычно раннего наступления весны в Западной Сибири [Vasileva et al., JGR]. Наряду с сезонными циркуляционными аномалиями, заметную роль в сезонных вариациях СО в континентальных районах Сибири играет межгодовая изменчивость пожарной активности, которая для Северной Евразии имеет ярко выраженный региональный характер [Сухинин и др., Васильева и др. ФАО 2010]. В месяцы с высокой пожарной активностью в Сибири и на ЕТР, влияние эмиссий от пожаров проявляется как 36 в сезонном повышении регионального фонового уровня СО, так и в резком увеличении экстремальных концентраций СО, систематически наблюдаемых в ZOTTO при прохождении шлейфов продуктов горения над районом станции [Vasileva et al., JGR, Moiseenko et al., 2010]. Согласно представленным на Рис.1 результатам, высокие (>170 ppbv) медианные P50–величины среднесуточных концентраций СО в периоды высокой пожарной активности на юге Сибири наблюдались в апреле 2008 г и апреле 2011 г. Высокая пожарная активность в Сибири летом 2011 г привела к увеличению медианных СО до 130–140 ppbv, что на 40 ppbv выше по сравнению с летними месяцами в годы с низкой пожарной активностью в регионе (~100 ppbv летом 2007 г.). Для сезонов с высокой пожарной активностью на фоне повышенного содержания приземного СО в регионе в целом также наблюдались аномально высокие короткопериодные всплески СО длительностью от нескольких часов до 1–3 суток, проявившиеся в аномально высоких P90–величинах среднесуточных концентраций. По данным ZOTTO, кратковременное увеличение СО при прохождении над станцией шлейфов от пожаров составило порядка 170 ppbv, 230 ppbv и 210 ppbv в апреле 2008 г., апреле 2011 гг. и июне 2011 г., соответственно. 1.4 Количественные оценки Антропогенный вклад. На рис. 8 приведены значения АО (А) антропогенных эмиссий в Западной Европе, ЕТР и юго-западе Сибири в приземную концентрацию CO в районе наблюдательной станции, а также значения УАО (В) на антропогенные эмиссии в этих регионах. Как следует из рис. 8А, максимальные значения АО достигаются зимой, при этом наибольшее влияние оказывают эмиссии на ЕТР. Как следует из рис. 8В, наибольшая величина удельного атмосферного отклика во все сезоны приходится на район ЮЗС, что связано с географической близостью, значительным количеством промышленных объектов и преобладающим направлением выноса воздуха. На рис. 5 (a, б, в) представлено среднегодовое зональное распределение АО на антропогенные эмиссии СО, осредненное в широтном коридоре 48° - 66° для холодного и теплого периода. Для эмиссий в западных регионах (ЕТР и ЗЕ) значения отклика достигают своего максимума при 20° - 40° в.д., восточнее величина АО значительно 37 убывает, для эмиссий на ЮЗС максимум достигается при 85°. Меридиональный разрез среднегодового распределения АО на 90° в.д. (см. рис. 5 (г, д, е)) показывает, что наибольшего влияния эмиссии из западных регионов зимой достигают на 70° – 74° с.ш., летом максимум смещается южнее (ЕТР) или сглаживается (ЗЕ). АО на антропогенные выбросы на ЮЗС достигает наивысших значений при 50° - 54° с.ш. независимо от времени года. Рис.8 Атмосферная нагрузка на центральную Сибирь (А) и атмосферный отклик на антропогенные эмиссии СО в различных регионах (В) Полученные результаты позволяют утверждать, что станция находится под интенсивным воздействием регионального загрязнения со стороны ЮЗС, однако величина этого воздействия сравнима с вкладом дальнего переноса из ЕТР или ЗЕ 38 вследствие значительной величины эмиссий СО в западных регионах. При этом зимние значения АО значительно выше летних, что связано с увеличением времени жизни моноксида углерода в холодный период, вызванным замедлением фотохимических процессов и процессов перемешивания в нижних слоях атмосферы, приводящих в итоге к окислению CO гидроксилом до CO2, а также увеличением антропогенных эмиссий от сжигания топлива [Holloway et al., 2000, Еланский]. Оценки влияния антропогенных выбросов в остальных рассматриваемых на рис. 2 регионах не приводятся, так как их воздействие мало по сравнению с указанными выше ввиду отсутствия значительных источников антропогенного загрязнения или незначительности переноса воздуха из этих регионов в район наблюдательной станции. Окисление биогенных ЛОС. На рис. 9 представлены значения АО биогенных эмиссий в приземную концентрацию моноксида углерода в ZOTTO. Наибольшее влияние оказывают центральная и южная Сибирь, что объясняется географической близостью этих регионов, а также частой адвекцией воздуха из южного сектора в район станции в теплый период. Вклад более удаленных регионов невелик, что напрямую связано с небольшим временем жизни биогенных ЛОС [Hakola - диссер, Hudman]. Наибольшие значения АО достигаются в летний период, когда биологические процессы наиболее активны. Межгодовые вариации связаны с особенностями атмосферной циркуляции и целым рядом факторов, влияющих на состояние почвенного и растительного покрова. 39 Рис. 9. Атмосферная нагрузка на район ZOTTO в расчете на сумму эмиссий в разных регионах Влияние пожаров. Влияние природных пожаров на состав приземного воздуха в районе наблюдательной станции ZOTTO относительно невелико по сравнению с антропогенным или биогенным. На рис. 10 приведены значения АО в районе ZOTTO на эмиссии от горения биомассы в разных регионах. При этом наибольший вклад вносится восточными областями (особенно ЮВС и СДВ). Влияние ЕТР и ЮЗС также заметно, но не преобладает, влияние Европы пренебрежимо мало. Межгодовые вариации обусловлены сочетанием целого ряда различных факторов, главную роль при этом 40 играют крупномасштабные аномалии атмосферной циркуляции (экстремальная жара 2010 года на ЕТР, жаркое лето 2011 года в Сибири и т.д.). Проведенное сравнение среднемесячных значений концентрации СО на ZOTTO c эмиссиями от горения биомассы в обозначенных регионах позволяет утверждать, что наибольшая чувствительность наблюдается к пожарам в СС и ЮВС. Исходя из приведенных на рис. 11 данных можно оценить соответствующие величины УАО в 5,4 ppbv/Tg для весны и 7,6 ppbv/Tg для лета. Рис. 10. Атмосферная нагрузка на район ZOTTO в расчете на сумму эмиссий от 41 пожаров в разных регионах Рис. 11. Сравнение среднемесячных концентраций CO в ZOTTO с объёмами среднемесячных эмиссий от пожаров, Тг (СО), в Сибири (регионы СС и ЮВС на Рис.1), 2007 – 2011 гг.: □ – весна, ○ – лето. 1.5 Заключение к главе 1 В настоящей работе представлены результаты наблюдений приземной фоновой концентрации CO в центральной Сибири и количественные оценки влияния эмиссий различных регионов северной Евразии на этот район. Источники выбросов были разделены на 3 категории (антропогенные, биогенные и эмиссии от пожаров) для 8 регионов (см. рис. 2). Оценки, проведенные с помощью транспортно-химической модели GEOS-Chem для 2007 – 2011 годов, показывают, что в зимний период господствует зональный тип циркуляции, при этом наибольшее влияние на район наблюдательной станции оказывают источники антропогенных эмиссий, расположенные в юго-западных районах Сибири (до 20 ppb), на южной части ЕТР (до 23 ppb) и в западной Европе (до 14 ppb). В теплый период меридиональный тип циркуляции начинает играть большую роль, при этом наибольшее воздействие дают биогенные эмиссии и природные пожары в центральной Сибири (до 14 ppb для ЮЗС). На рис. 12 представлены сводные диаграммы значений атмосферного отклика на эмиссии СО в различных регионах для теплого и холодного периода. Межгодовая изменчивость, особенно сильная в случае пожаров, объясняется неоднородностью межгодовых вариаций режимов атмосферной циркуляции 42 в северном полушарии. Рис. 12. Сводная диаграмма значений атмосферного отклика на эмиссии СО. Средние за 2007 – 2011 гг. значения за теплый (июнь - август) (А) и холодный (декабрь-февраль) период (Б). Полученные результаты могут быть применены для оценки роли трансрегионального переноса как фактора, оказывающего ключевое влияние на фоновый состав приземного воздуха. Созданная база данных эмиссий может быть использована в дальнейшем для оценки влияния выбросов в различных регионах на фоновую приземную концентрацию озона и его предшественников. 43 Глава 2. Предварительные результаты валидации данных о CO, CH4 и CO2 спутниковых сенсоров MOPITT, AIRS, IASI с наземными наблюдениями 2.1 Выбор данных для сопоставления Для сопоставления использовались новейшие версии спутниковых продуктов: MOPITT v6 (Joint), AIRS v6 (standard, только данные) и IASI-(SFA). MOPITT (Measurements of Pollution in the Troposphere) запущен на орбиту Земли на борту спутника Terra в 1999 году. Он предназначен для отслеживания изменений в структуре загрязнения и их влияния на нижние слои атмосферы. MOPITT – смотрящий в надир (вертикально направленный вниз) инструмент, который измеряет инфракрасное излучение Земли с длиной волны 4.7 мкм и 2.2-2.4 мкм. Прибор AIRS (Atmospheric InfraRed Sounder) запущен на борту спутника Aqua 4 мая 2002 года, предназначен для измерения влажности, температуры, характеристик облачного покрова и парниковых газов в атмосфере. Основным элементом AIRS является спектрометр высокого разрешения, который измеряет инфракрасное излучение Земли в спектральном диапазоне от 3.75 до 15.4 мкм. IASI (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) входит в состав орбитальных комплексов MetOp-A (запущен в 2006) и MetOp-B (2012). Это направленный в надир инструмент, предназначенный для записи инфракрасного спектра излучения в диапазоне от 645 до 2760 см-1 с разрешением 0.25 см-1. Хотя в первую очередь прибор предназначен для предоставления в реальном времени информации о температуре и содержании водяного пара в атмосфере для прогнозирования погоды, из спектров также могут быть получены концентрации некоторых газов. Кроме того, использовались наземные данные о содержании CO и CH4 однотипных солнечных спектрометров среднего разрешения (0,2см-1) [1, 2, 11] станций ИФА РАН ЗНС (Звенигород, Московская обл.) и ZOTTO (Центральная Сибирь), данные станции ИФА РАН в Пекине (для валидации CO), также данные солнечных фурье-спектрометров станций международной сети мониторинга сети WMO/GAW: CO, CH4 – Кируна (Швеция), Най Алезунд и Харестуа (Норвегия) и Бремен (Германия). Данные станции Бремен использовались также для валидации данных о содержании CO2. Три станции из 44 перечисленных находятся в густонаселенных районах с развитой промышленностью (ЗНС, Бремен, Пекин), остальные – в фоновых районах западной европейской части Арктики. Спектрометры станций ИФА (ЗНС, ZOTTO и Пекин) прошли предварительную интеркалибровку между собой, а также интеркалибровку с фурье-спектрометрами станций GAW [12]. Для сопоставления использовались спутниковые данные о содержании CO – сенсоров MOPITT, AIRS, IASI, и о содержании CO2 и CH4 –сенсоров AIRS и IASI. Наземные данные о содержании использовались в виде среднесуточных значений, измерения на всех наземных станциях проводились в солнечные дни. Для спутников использовалось среднедневное усреднение по доменам 1*1 градус и 5*5 градусов, с центром домена над наземным пунктом наблюдений. При этом выбирались данные измерений, отстоящие от наземных по времени не более чем на 3 часа; данные ночных спутниковых измерений и измерений в условиях облачности не использовались; для AIRS использовались только данные восходящей орбиты (ascending). 2.2 Результаты. 2.2.1 Сенсор IASI По итогам предварительной валидации сенсора IASI удовлетворительные результаты получены только для общего содержания CO (R2~0,4-0,8) для разных пунктов (см. таблицу 1). Среднесуточные значения общего содержания (ОС) CO хорошо повторяют сезонные вариации этого газа, полученные на наземных станциях. Коэффициенты корреляция наземных данных о содержании CO с данными IASI при усреднении 1*1 градус, как правило, в районах повышенных эмиссий выше, чем дня усреднения 5*5 градусов (пример см. рис.1). В фоновых условиях коэффициенты корреляции для доменов 1*1 и 5*5 градусов примерно одинаковы. В летний период (1.05-30.09) отмечается лучшая корреляция данных ОС CO во всех пунктах, особенно в пунктах, расположенных в промышленных районах (например, ЗНС, Пекин, Бремен). Для CH4 корреляция между наземными данными и данными IASI на уровне среднедневных значений практически отсутствует, за исключением ЗНС, где отмечена отрицательная корреляция наземных и спутниковых данных (R2~0,25). Сезонные 45 вариации общего содержания CH4 (максимум зимой, минимум – летом) данные IASI практически не отображают. По CO2 данные IASI: - отображают характер сезонных вариаций, хотя амплитуда сезонного хода IASI и Фурье-спектрометра Бремена, а также IASI и измерений концентрации на высотной мачте ZOTTO довольно сильно отличается (40 ppm для ZOTTO, 30 ppm для Бремена и 20 ppm для IASI); - разница между измеренными наземными и спутниковыми содержаниями CO2 не превышает 3%; - при сопоставлении с данными измерительной вышки обсерватории ZOTTO, получена слабая положительная корреляция со средней в слое 300 м концентрацией CO2 (R2=0,25). - при сопоставлении данных о содержании CO2 сенсора IASI и спектрометра станции Бремен (данные только за 2011 г.), получена слабо выраженная положительная корреляция (R2=0,2 для среднедневных, и R2= 0,3 для 10-дневных усреднений, домен 5*5 градусов). На остальных выбранных станциях спектроскопические измерения содержания CO2 в 2010-2013 гг. не проводились. Результаты сопоставления данных IASI с наземными данными приведены в таблице 2. Рис.13. Корреляция наземных и спутниковых (IASI) данных о содержании CO (среднедневные значения) в пункте ЗНС в 2010-2012 гг. (условия с повышенными эмиссиями. Высокие значения содержания соответствуют периоду природных пожаров 2010 г.) 46 Таблица 2. Пункт, годы ЗНС, 2010-2013 ZOTTO, 2010-2013 Бремен, 2011 Кируна, 2010-2013 Харестуа, 2010, 2012 Най Алезунд Среднее Координаты, ºс.ш./ ºв.д./высота agl 55.7°/36.8°/200 м 60.8º/89.4º/200 м A*E+18 5º/1º K 5º/1º R2 5º/1º -0.2/0.07 1,207/1.063 0.47/0.36 53.1°/8.8°/30 м 67.8º/20.4°/420 м 0.3/0.4 -0.5/-0.4 0.932/0.875 1.280/1.247 0.81/0.78 0.96/0.95 60.2°/10.8°/600 0.1/0.2 0.933/0.943 0.70/0.76 зима 78.9°/11.9°/15 м / -0.5/-0.4 1.280/1.247 0.95/0.96 зима Примеча ние 2.2.2 Сенсор AIRS Данные ОС CO и CH4 сенсора AIRS хорошо отображают характер сезанных вариаций на всех пунктах. Получена устойчивая положительная корреляция с наземными данными всех пунктов, кроме Пекина по ОС CO (R2~0,6-0,9) для среднедневных значений, что выше приведенных в [1] величин. Коэффициенты корреляции при усреднении спутниковых данных по домену 1*1 градус также, как и в случае с IASI, выше в условиях повышенных эмиссий и примерно одинаковы в фоновых условиях, см. примеры на рис. 14, 15. Рис. 14. Корреляция наземных и спутниковых (AIRS) данных о содержании CO (среднедневные значения) в пункте Най Алезунд, 2010-2012 гг., фоновые условия. 47 Рис.15. Корреляция наземных и спутниковых (AIRS) данных о содержании CO (среднедневные значения) в пункте ЗНС в 2010-2012 гг. (условия фоновые и с повышенными эмиссиями. Высокие значения содержания соответствуют периоду природных пожаров 2010 г.) Для AIRS, в отличие от IASI, получена значимая положительная корреляция (R2~ 0,4-0,7) между спутниковыми и наземными данными по CH4, при сопоставлении среднесуточных величин, см. табл.2 и рис. 16. Спутниковые содержания CH4 AIRS и IASI на уровне среднедневных значений не коррелируют. Таблица 3. Корреляциия наземных (Кируна, Харестуа, ZOTTO, Бремен, ЗНС) и спутниковых (AIRS, IASI) данных о содержании CH4, для среднедневных значений, домен 5*5 градусов, период 2010-2013 гг. В двух нижних строках приведены данные для пунктов, расположенных в средних широтах Европейской части. R2, ср.дн. Пункт, 60-80°// R2, ср.дн. AIRS/IAS 40-60° с.ш. AIRS&IASI I ZOTTO 0,5/0,003 Кируна 0,7/0,008 1E-05 Харестуа 0,4/ Най Алезунд 0,09 ЗНС 0,2/0,4* 0,1 Бремен 0,4/ 2 *Примечание. R =0,4 относится к отрицательной корреляции между среднедневными содержаниями CH4 на ЗНС и содержанием IASI в слое 0-4 км над поверхностью Земли. 48 Рис.16. Пример сопоставления спутниковых (AIRS) и наземных (спектрометр ZOTTO) среднедневных величин содержания CH4, 2011-2013 гг. Фоновые условия и условия высоких эмиссий (природные пожары в 2011-2012 гг.). При сопоставлении данных о содержании CO2 сенсора AIRS и спектрометра станции Бремен (данные только за 2011 г.), получена слабо выраженная положительная корреляция (R2=0,1 для среднедневных, и R2= 0,3 для 10-дневных усреднений, домен 2*2,5 градусов). 2.2.3 AIRS в сравнении c IASI. При сопоставлении среднедневных величин содержания CO, получена положительная корреляция между спутниковыми данными обоих сенсоров, R2 = 0,3-0,5, в зависимости от пункта и величины домена (табл.2). По CH4 корреляция между сенсорами практически отсутствует, см. табл.3. По CO2 корреляция выражена слабо (R2<0,1 на уровне среднедневных значений и R2=0,24 при 10-дневном усреднении). Оба сенсора отображают характер сезонных вариаций CO2. 2.2.4 Сенсор MOPITTv5,v6 В последних версиях спутникового продукта MOPITT о содержании CO (v5 и v6) для записи спектров поглощения используется новый спектральный канал, т.н. TIR (TermalInfraRed) и комбинация старого канала NIR (NearInfraRed) c новым:TIR/NIR (Joint по классификации разработчиков). Эти каналы, по сообщению разработчиков, повышают 49 чувствительность сенсора в нижней тропосфере. Коэффициенты корреляции, полученные разработчиками при валидации, очень высоки для всех трех каналов (R2~0,9), но при этом в качестве реперных были использованы результаты наземных измерений преимущественно фоновых станций [5]. Не ставя под сомнение полученные авторами [5] результаты, отметим, что при предварительной валидации в условиях фоновых, средних и высоких загрязнений (станции ЗНС, ZOTTO во время летних природных пожаров), нами получены R2~0,5-0,9 при усреднении 1*1 градус. Все наземные данные станций ЗНС и ZOTTO с высокими значениями содержания CO относятся к летнему периоду, т.е. получены в условиях максимальной высоты слоя перемешивания (2-3 км), когда загрязнение конвективными процессами выносится от поверхности в более высокий слой, где спутниковый сенсор обладает лучшей чувствительностью. При сопоставлении среднедневных данных MOPITT v6 (Joint) с наземными измерениями в загрязненном регионе Пекина, получены низкие коэффициенты корреляции (R2~0,05-0,25), в зависимости от сезона и пространственного усреднения. Невысокие коэффициенты корреляции получены также при сопоставлении MOPITT v6 (Joint) с данными AIRS v6 (R2~0,10-0,45) для этого же района. 2.2.5 О сезонных отличиях сопоставления Как правило, все три сенсора (рассматриваются только случаи, когда установлена достаточная корреляция между наземными и спутниковыми измерениями CO и CH4) точнее повторяют наземные данные в летний период (с 1 мая по 30 сентября), см. таблицу 3. В большей степени это относится к CO, атмосферный перенос которого из промышленных районов приводит к отдельным случаям повышения содержания даже в фоновых районах. Отличия наблюдаются как в коэффициентах корреляции, так и в коэффициентах наклона линии регрессии (таблица 4). Мы объясняем этот факт большей высотой слоя перемешивания в летний период, и, соответственно, конвективным выносом примесей в более высокие слои тропосферы, в которых спутниковые сенсоры обладают лучшей чувствительностью. Таблица 4. Сезонные отличия переходных соотношений между спутниковыми и 50 наземными среднедневными содержаниями CO и CH4 в условиях отсутствия сильных загрязнений, усреднение 1º*1º. Лето – 01 мая-30 сентября, зима – 1 октября-30 апреля. Случаи влияния природных пожаров исключены. IASI/AIRS/ Пункт, годы Лето, K CO Зима, K Лето, R2 Зима, R2 MOPITT CH4 ЗНС, 2010-2013 1.0/1.03/1.02 1.05/1.07/ ZOTTO, 2010-2013 Бремен, 2011 Кируна, 2010-2013 Харестуа, 2010, 2012 Най Алесунд 2.2.6 О валидации данных CO в загрязненных условиях Повышенное содержание атмосферных загрязнений в атмосфере в 2010-2013 гг. наблюдалось на наземных станциях ЗНС (природные пожары лета 2010 г.), ZOTTO (природные пожары лета 2011 и 2012 гг.) и в Пекине (систематически). Количество измерительных дней в этих условиях на ЗНС и в ZOTTO невелико (18 и 23, соответственно). Для Пекина был выбран весь массив данных 2010-2013 гг., 247 измерительных дней, 49 из которых приходится на летний сезон (1 мая - 30 сентября). Если коэффициенты корреляции в условиях невысоких загрязнений (станции ЗНС и ZOTTO в отсутствии пожаров) достаточно высоки (R2~0,4-0,7 для зимних условий и ~0,6-0,8 для лета на ЗНС, R2~0,5 для ZOTTO, усреднение 1*1), а наклон линии регрессии близок к 1 (k~1), то во время пожаров переходное соотношение совсем другое: при хорошей корреляции (R2~0,6-0,8) коэффициент наклона k≈4 (см. таблицу 5). Отсюда следует следующий вывод. Для более точного численного описания переходных соотношений между спутниковыми и наземными измерениями парниковых газов и загрязняющих примесей, необходимо учитывать параметры слоя перемешивания, например, высоту АПС. Эти параметры должны входить в эмпирическую формулу, описывающую эти соотношения. В особенности это касается измерений в условиях высоких эмиссий с поверхности Земли, т.е. измерений над густонаселенными и промышленными районами, а также над районами природных пожаров. 51 Таблица 5. Отличия переходных соотношений между спутниковыми и наземными среднедневными содержаниями CO и CH4 в фоновых и загрязненных условиях, усреднение 1º*1º. Лето – 01 мая-30 сентября, зима – 1 октября-30 апреля. Для пунктов ЗНС и ZOTTO приведены параметры для летнего сезона, для Пекина – круглогодичные. IASI/AIRS/MOPIT T Пункт, годы Лето, K ЗНС, 2010-2013 1.03/1.06/1.1 0 1.0/1.03/1.02 Зима, K Лето, R2 Зима, R2 ZOTTO, 2010-2013 Пекин, 2010-2013 2.2.7 Временные тенденции. Скорость роста CO2 и CH4 по результатам наземных и спутниковых измерений подтверждается данными GAW, для 2010-2012 гг. (см. таблицу 3 и рис. 17). Таблица 6. Скорость роста содержания CO 2 и CH4 в разных пунктах средних и высоких широт восточного полушария, по данным сенсора AIRS и наземных станций, в период 2010-2012 гг. AIRS, Пункт, рост 60-80° // CH4, 40-60° с.ш. % /год ZOTTO Най Алезунд Кируна Харестуа ЗНС Бремен Пекин Глобальные Наземные спектрометры , рост CH4,%/год 0,33 0,19 0,17 0,18 0,29 0,34 0,52 AIRS/ наземные Средн. рост CH4, %/год AIRS, AIRS/наземные 4*5° Средн. рост CH4 Рост CO2, «все пункты», %/год %/год 0,22/0,46 0,45 0,47 1,42 0,29/0,78 0.14 0.38 0.37 0,38/ 0,30 0.31 52 GAW Рис.17. Вариации и тренды содержания CH4 в 2010-2012 гг., по данным AIRS. 2.3 Заключение к главе 2 Отмечена высокая корреляция спутниковых и наземных данных по CO для всех спутниковых сенсоров и всех наземных пунктов, кроме Пекина. Лучшая корреляция в летний период объясняется более интенсивным конвективным перемешиванием и, соответственно, большей высотой ABL, приводящим к подъему примеси в среднюю тропосферу, т.е. на высоту удовлетворительной чувствительности спутниковых сенсоров. Для лучшей репрезентативности спутниковых данных необходимо производить валидацию и получать переходные соотношения между спутниковыми и наземными данными в условиях повышенного загрязнения, а также учитывать характерные высоты слоя перемешивания. Наиболее репрезентативные результаты валидации по метану получены для сенсора AIRS. Ряд данных о CH4 сенсора IASI не отображает характер сезонных 53 вариаций общего содержания метана. Среднесуточные значения содержания CH4 сенсора IASI не коррелируют с наземными данными, а также с данными сенсора AIRS в большинстве пунктов. 54 Глава 3. Анализ крупномасштабной изменчивости состава приземного воздуха в Северной Евразии по данным наблюдений на фоновой станции Зотино и экспедиций TROICA. 3.1 Вагон – обсерватория В организации системы наблюдений на базе вагона-обсерватории удалось реализовать ряд конструкционно-технических решений, обеспечивающих высокую эффективность приборных комплексов при решении задач в областях атмосферного переноса, климата и экологии (см. Еланский, 2006). Действующие приборные комплексы отличает • полная автоматизация измерений, первичного отбора, контроля качества и сохранения данных; • измерение всех основных газовых и аэрозольных компонент, радиационных и термодинамических параметров приземного слоя; • широкий диапазон измеряемых концентраций (от фоновых до условий сильной загрязнённости воздуха); • высокое временное разрешение, составляющее для большинства измерений около 10 сек; • многофункциональность (возможность комплексных исследований воздействия загрязнений на состояние природных экосистем); • соответствие международным стандартам – используются приборы, рекомендованные Глобальной службой атмосферы Всемирной Метеорологической Организации и имеющие международные сертификаты. 55 Рис.18. Вагон обсерватория: слева – общий вид, справа – приборы газового комплекса. В период подготовки и проведения МПГ коллективом ИФА РАН были организованы три экспедиции TROICA: 10-я – в мае 2005 г., 11 и 12-я – в конце июля – начале августа 2007 и 2008 г., соответственно. Использованный в прежних экспедициях приборный комплекс (Panin et al., 2001) был значительно усовершенствован – была проведена доукомплектация научного оборудования компонентами “hardware” и средствами автоматизации измерений. Были введены в эксплуатацию новые приборные комплексы: анализатор SO2 Horiba APSA-360, анализатор метана и неметановых углеводородов Horiba APHA-360, акустический анемометр АЦАТ-3М, измерители субмикронного и сажевого аэрозоля, микроволновый температурный профилемер. Было разработано и протестировано программное обеспечение к приборам и проведена их адаптация к условиям непрерывных измерений. Существенным достижением стало включение в автоматизированный приборный комплекс вагона-обсерватории протонного масс-спектрометра PTR-MS для измерений в режиме in-situ концентраций в воздухе летучих органических соединений, ключевых для химии нижней атмосферы. Измерения 19-ти органических соединений с временем единичного отсчёта концентраций 10 сек. вдоль всей транссибирской ж.-д. магистрали были проведены в экспедиции TROICA-12 в июле-августе 2008 г. Следует отметить, что подобные комплексные исследования состава приземного слоя воздуха на территории нашей страны были осуществлены впервые. Помимо органических соединений, в экспедициях TROICA осуществлялись измерения 56 озона О3, моноокиси азота NO, двуокиси азота NO2, моноокиси углерода CO, двуокиси углерода CO2, метана CH4, двуокиси серы SO2 и аммиака. В состав приборного комплекса также входят: аэрозольный комплекс (измерения счетной и массовой концентраций частиц в отдельных диапазонах размеров, коэффициентов прямого и обратного рассеяния); метеорологический комплекс (измерения температуры, влажности, давления, скорости и направления ветра), приборы для дистанционных измерений: • CO (общее содержание); • O3 (общее содержание в вертикальном столбе и вертикальный профиль в слое 0 – 45 км); • NO2 (общее содержание и профиль в слое 0 – 45 км); • Профиль температуры в слое 0 – 600 м с вертикальным разрешением 50 м. Также проводились измерения изотопного состава CO, CO2, CH4 (13C,14C,18O, D), измерения 222 Rn и радионуклидов, солнечной радиации (суммарной, UV-A, UV-B, скорости фотодиссоциации NO2), фиксировались навигационные параметры (GPS), осуществлялась TV съемка местности, TV съемка облаков, проводились отборы проб воды, почвы и растительности. 3.2 Фоновая станция Зотино. Измерения приземных концентраций озона и окислов азота NO и NO2 на фоновой наблюдательной станции Зотино, расположенной в 500 км к северу от Красноярска и в 20 км к западу от р. Енисей, осуществляются в непрерывном режиме с помощью автоматизированного приборного комплекса, начиная с марта 2007 г. Станция расположена на на 60°26’ с.ш., 89°24’ в.д., на высоте 300 м над уровнем моря в таежной зоне вдали от крупных населенных пунктов и промышленных объектов. Характер рельефа – равнинный, с пологими возвышенностями и грядами при относительном перепаде высот до 50м. Для измерений моноксида и диоксида азота применён газоанализатор типа TE42C-TL производства Termo Electron Corporation, обеспечивающий непрерывные измерения приземных (на высоте 4 м) концентраций NO и NO2 в диапазоне от 0.05 до 400 ppbv (частиц на миллиард) с общей погрешностью +-1%. Время измерения единичного отсчета концентрации – 1 мин. Используемый на 57 станции приборный комплекс проходит регулярное тестирование и калибровку. Анализ первых данных, полученных в период с марта по сентябрь 2007 г., приводится в (Вивчар и др., 2007). Рис.19. Фоновая станция мониторинга Зотино. Слева – вид высотной мачты. Справа: приземные (на высоте 4 м) концентрации NO, NO2, NOx и O3, усреднённые за 10 мин и 3 часа, по измерениям на станции Зотино с марта 2007 по февраль 2008 г. Данные для NOx и O3 представлены средними трехчасовыми значениями. 3.3 Пространственная и временная изменчивость состава приземного воздуха над Россией 3.3.1. Выделение фоновых условий. Как показал опыт наблюдений, при анализе состава атмосферы необходимо отделять данные, полученные в условиях антропогенного загрязнения, от данных, характерных для фоновых, невозмущенных условий. Подобное разделение необходимо не только для проведения корректного анализа, но и при анализе влияния удаленных источников загрязнений (пересечения шлейфов выбросов с подветренной стороны от источников). В нашем анализе при разделении воздушных масс использовались некоторые пороговые концентрации NO и CO, являющихся типичными антропогенными загрязнителями, при превышении которых воздух считался загрязненным. Поскольку время жизни для CO в приземном слое атмосферы значительно больше, чем для NO (несколько недель зимой и несколько дней летом, против нескольких часов для NO), 58 выбранный критерий будет учитывать как влияние эмиссий от местных источников (по данным о NO), так и общий уровень региональных загрязнений (по данным о CO). Соответственно, под фоновыми условиями будем подразумевать отсутствие явного воздействия на анализируемую воздушную массу местных и региональных источников загрязнений. В качестве пороговых были приняты значения CO = 0.2 ppmv и NO = 0.4 ppbv, что также соответствует критериям загрязнённости, установленным для ряда европейских фоновых станций мониторинга, например, Mace Head, расположенной на Атлантическом побережье в Ирландии, и высокогорных альпийских станциях Niwot Ridge (3050 м над уровнем моря) и Jungfraujoch (3950 м над уровнем моря). 3.3.2 Особенности пространственного распределения окислов азота NOx(=NO+NO2) Транссибирская железнодорожная магистраль имеет большую протяженность – более 9 тыс. км – и крайне неравномерное расположение вдоль неё населенных пунктов и промышленных предприятий. Поскольку интенсивность природных источников окислов азота на единицу площади много меньше в сравнении с антропогенными, наблюдения повышенных концентраций NOx связаны, как правило, с воздушными массами, находившимися непосредственно перед этим в зоне действия значительных антропогенных источников. Распределение содержания окислов азота во всех случаях крайне неравномерно вдоль трассы. Наряду с отдельными локальными всплесками, выделяются протяженные на сотни километров области с повышенным содержанием NO2. Общей особенностью является высокая антикорреляция полей озона и двуокиси азота, обусловленная локальным фотохимическим равновесием между ними. Почти все локальные максимумы NO2 соответствуют таким же по продолжительности минимумам О3. В целом, наиболее высокие концентрации NO x приходятся на крупные города и их окрестности (см. Рис. 3), при этом зимние концентрации значительно выше летних, что связано с особенностями сезонной изменчивости источников азота и интенсивности обменных процессов в атмосфере. 59 [NO, NO2], ppbv 14 12 10 NO NO2 8 6 4 0 Санкт-Петорбург Москва Ростов-на-Дону Ярославль Н.Новгород Вятка Пермь Екатеринбург Каменск-Уpальский Курган Петропавловск Омск Новосибирск Ачинск Красноярск Канск-Енисейский Ангарск Иркутск Улан-Удэ Чита Чернышевск-Заб. Белогорск Биробиджан Хабаровск 2 Рис.20. Концентрации NO и NO2 в городах вдоль Транссибирской ж. д. по экспедициям TROICA. Дополнительно приведены данные для С.-Петербурга и Ростова-на-Дону. 1 Москва-Екатеринбург 2 Екатеринбург-Новосиби рск 3 Новосибирск-Иркутск 4 Иркутск-Хабаровск 5 Хабаровск-Владивосток k Расстояние Москвы 0-1750 км от 1750-3250 км 3250-5100 км 5100-8450 км 8450-9250 км Для более детального анализа трасса Москва - Владивосток была разбита по географическому признаку на 5 участков в соответствии с доминирующими факторами, определяющими сезонный ход NOx. 1) Москва - Екатеринбург (Восточно - Европейская равнина и Урал) – район с наибольшей плотностью расположения антропогенных источников дополнительный вклад может давать вынос загрязнений из стран Западной Европы. 60 NO x; 2) Екатеринбург - Новосибирск (Западно-Сибирская равнина) – район с интенсивными биогенными и антропогенными источниками парниковых газов, прежде всего метана. 3) Новосибирск - Иркутск (Южная часть Среднесибирского плоскогорья) – крупный промышленный район с климатически значимыми антропогенными источниками эмиссий, влияние которых прослеживается в региональном масштабе (см. подробнее в Главе 3.4). Благодаря континентальному климату в нижней атмосфере часто формируются температурные инверсии, при которых резко ослабляется вентиляция пограничного слоя, и концентрации загрязняющих соединений резко возрастают. Данная особенность проявляется наиболее сильно в зимний период, когда средние фоновые концентрации многих соединений, имеющих антропогенное происхождение, возрастают более чем в два раза по сравнению с летними. 4) Иркутск – Белогорск (Благовещенск) (горные районы Забайкалья). Железная дорога проходит здесь в основном по горным долинам, уровень загрязненности которых определяется наличием и интенсивностью местных антропогенных и биогенных источников. Кроме того, на распределение примесей здесь оказывает заметное влияние горно-долинная циркуляция. 5) Белогорск – Владивосток (юго-восток дальневосточного региона). Район с относительно большой плотностью населения и развитой промышленностью. Влияние регионального переноса проявляется наиболее отчетливо в связи с муссонной циркуляцией. В летние месяцы район в значительной мере подвержен выносам сильно загрязнённого воздуха из сопредельных индустриальных районов северного Китая, Кореи и Японии Средние концентрации окислов азота для перечисленных выше районов, в т.ч. для фоновых и городских условий с учётом сезонной изменчивости, приведены на Рис. 4 и 5. Как видно из рисунков, значения NO 2 в зимний период оказываются заметно выше, чем в летний. В сезонном распределении выделяется весенний максимум, что можно объяснить общим накоплением загрязнений в нижней атмосфере в зимний период в силу особенностей циркуляции и ослабления массообмена между пограничным слоем и свободной тропосферой. Увеличение притока солнечной радиации ранней весной ведёт к активизации фотохимических процессов 61 и резкому возрастанию концентраций продуктов разложения первичных соединений, в т.ч. и окислов азота. В холодный период максимальные концентрации NO и NO2 наблюдаются в крупных городах Сибири – Новосибирске, Красноярске, Иркутске. Высокие NOx наблюдаются и в воздухе, пришедшем из Кузнецкого индустриального района. Железная дорога не пересекает этот район, но шлейф загрязнений от него почти всегда заметен. Сильно загрязнен район от Москвы до Урала, где сосредоточено много промышленных предприятий и имеется густая сеть автомобильных дорог. Кроме того, эта территория находится под влиянием переноса загрязнений из Западной и Центральной Европы, что отчетливо проявляется в зональном градиенте СО (являющейся по сравнению с NO 2 более консервативной и потому более информативной для оценки дальнего переноса примесью), а также в зональном градиенте некоторых летучих органических соединений. В Забайкалье влияние антропогенных источников NO 2 минимально, а вблизи Хабаровска оно опять становиться значительным. Средняя концентрация в городских условиях во все сезоны заметно превосходит средние значения для всей экспедиции, превышая в несколько раз фоновые значения. 3 N O2,ppbv 2 1 0 1 2 3 4 5 62 Рис. 21. Средние концентрации NO и NO2 по данным экспедиций TROICA для различных участков Транссибирской ж.д. магистрали. Рис. 22. Средние концентрации NO и NO2 в зависимости от сезона в городах и фоновых условиях. Существенную неоднородность в крупномасштабное распределение NOx вносят урбанизированные районы, поскольку именно они дают наибольший вклад в антропогенные эмиссии загрязнений. В зонах влияния этих районов, в соответствии с основными закономерностями фотохимической системы нижней тропосферы, на фоне повышенных концентраций NOx почти всегда наблюдается уменьшение концентрации приземного озона (см. Рис. 6). Наиболее значительное понижение концентрации озона наблюдается в городах на юге Средней и Восточной Сибири и на Дальнем Востоке в условиях сильно загрязнённого воздуха. В среднем на европейской территории в городах снижение озона относительно фонового уровня составляет около 30%, в Западной Сибири от 15 до 25%, в то время как в Красноярске, Иркутске и Чите превышает 60%, 63 что соответствует условиям сильно загрязнённого воздуха. Данная особенность с тем, что города Юга Сибири как правило являются крупными промышленными центрами, расположенными в горных долинах и котловинах, что создаёт условия для застоя воздуха. Кроме того, для континентального климата Сибири характерна высокая повторяемость приземных инверсий, особенно в холодное полугодие, что также препятствует вентиляции пограничного слоя и способствует накоплению загрязнений. Наблюдаемые высокие концентрации NО по сравнению с NО 2 свидетельствуют также о том, что измерения проводились в непосредственной близости от источников загрязнения атмосферы, наиболее важным из которых для городских условий является автотранспорт. Заметный вклад дают выбросы теплоэлектростанций и отопительных Хабаровск Чита Улан-Удэ Иркутск Ангарск Канск-Енисейский Красноярск Ачинск-I Новосибирск Омск Петропавловск Курган Пеpвоуpальск Пермь Каменск-Уpальский -40 30 -50 20 -60 -70 -80 [NOx], ppb ∆[O3], % -30 Екатеринбург -20 Киров -10 Н.Новгород 0 Ярославль систем (в зимний период). -90 10 NO NO2 -100 0 Рис. 23. Внизу: концентрации окислов азота (NOx=NO+NO2, ppbv) в городах с населением более 100 тыс. чел. Вверху: уменьшение концентрации озона (%) по сравнению с условиями окружающей сельской местности (средние по всем проездам значения). Изменение содержания озона ΔО 3 определялось как отклонение от его среднего уровня вне границ города и городского шлейфа. Наблюдаемое в ряде случаев значительное превышение NО 2 над NО (см. Рис. 3) свидетельствует о высокой окислительной способности воздуха (Исидоров, 1985). Летом при высоком уровне солнечной радиации и наличии водяного пара в воздухе образуется гидроксил, который инициирует окисление летучих органических соединений (ЛОС) и 64 генерацию озона. Анализ проб воздуха, отобранных в периоды проведения экспедиций, позволил выделить районы с высоким содержанием ЛОС и О 3. Одним из самых загрязненных участков на Транссибирской железнодорожной магистрали является г. Хабаровск и Хабаровский край. Из-за неэлектрифицированного участка дороги Хабаровск – Уссурийск на станции Хабаровск сосредоточено большое количество постоянно дымящих магистральных тепловозов; содержание некоторых углеводородов здесь в 30-50 раз превышает значения, полученные в других регионах. Шлейф загрязнений от Хабаровска тянется на 100-200 км. Если на этот шлейф накладываются загрязнения, приносимые летним муссоном из Японии и Кореи, то в городах Хабаровского края могут формироваться экстремально высокие концентрации озона. Например, 2 июля 1999 г. (TROICA-5) в Биробиджане концентрация озона достигала 166 ppbv, что существенно превосходит значение разовой ПДК, равной 75 ppbv (Еланский и др., 2005). Экстремально высокие (более 50 ppbv) значения NO регулярно наблюдались вблизи железнодорожных станций и промышленных предприятий, а также в зонах лесных пожаров. Некоторые данные приведены ниже в таблице: Станция км Дата Локальное время 12:01 07:27 06:32 19:36 06:39 22:40 Шахунья Тайшет Тайшет Иркутск Бада Шлейф пожара Иркутск Заозерная (промзона) Хабаровск Шаля Хабаровск 757 4540 4539 5212 5906 от 7325 17/02/98 04/03/98 11/04/97 03/03/98 10/04/98 31/07/96 5212 4287 05/07/99 10/08/96 20:20 02:26 58,9 57,8 8541 1690 8549 03/07/99 19/02/98 07/04/97 07:57 09:45 19:58 56,4 54,2 52,9 65 max [NO], ppbv 99,7 84,3 70,4 69,2 69 66,3 3.3.3 Особенности пространственного распределения парниковых газов (CO, CO2, CH4, O3) над континентом Пространственные распределения озона, метана и углекислого газа над континентом для теплого и холодного периодов, а также концентрации в отдельных городах, представлены на Рис.7 и 8, соответственно. Как и в случае окислов азота, распределения этих газов характеризуются значительной сезонной изменчивостью, что обусловлено многообразием факторов, определяющих баланс этих соединений в нижней атмосфере (Беликов и др., 2006). TROICA-8 (март) (б) 60 50 50 40 40 30 20 10 20 0 40 50 60 70 80 90 Lon 100 110 120 130 140 2 .2 2 .2 2 2 C H 4, ppm v C H 4 , ppm v 30 10 0 1 .8 1 .6 40 50 60 70 80 90 Lon 100 110 120 130 140 40 50 60 70 80 90 Lon 100 110 120 130 140 40 50 60 70 80 90 Lon 100 110 120 130 140 1 .8 1 .6 40 50 60 70 80 90 Lon 100 110 120 130 140 440 440 420 420 C O 2, p p m v C O 2, p p m v TROICA-11 (июль) 60 O 3, p p b v O 3, pp bv (a) 400 380 360 400 380 360 340 340 40 50 60 70 80 90 Lon 100 110 120 130 140 Рис.24. Пространственные распределения O3, CH4 и CO2 по данным экспедиций TROICA: по всем данным (сплошная закраска).и в фоновых условиях (штриховка). Распределение углекислого газа в холодный период над континентом практически однородно, что связано с прекращением действия биогенных источников/стоков и 66 накоплением CO2 антропогенного происхождения в приземном слое при температурных инверсиях. В теплый период неоднородность распределения CO 2 связана с сильно отличающимися ландшафтными условиями и особенностями растительного покрова в различных регионах. Поскольку источники CO2 (как биогенные, так и антропогенные) находятся вблизи от подстилающей поверхности, на приземную концентрацию CO 2 оказывают влияние ночные температурные инверсии, приводящие к накоплению двуокиси углерода в это время суток. Интересный результат был получен по результатам наблюдений изотопа 14 CO2 от Москвы до Владивостока (Tarasova et al., 2006; Turnbull et.al. 2007). На фоне локальных всплесков 14 CO2 вблизи от атомных электростанций и местных источников загрязнений, наблюдается систематическое уменьшение содержания данного изотопа в приземном воздухе к востоку (в масштабах континента), что можно объяснить постепенной деградацией шлейфа загрязнений, выносимых из густонаселённых районов Европы и европейской территории России при зональной адвекции (Turnbull et al., 2007). 2 350 KHABAROVSK CHITA NOVOSIBIRSK OMSK IRKUTSK ULAN-UDE [CO ] 2 400 350 300 ppm KRASNOYARSK [CO ] 400 450 PERM' EKATERINBURG ppm [CO] KIROV KHABAROVSK CHITA IRKUTSK ULAN-UDE KRASNOYARSK OMSK NOVOSIBIRSK ppm PERM' 0.0 EKATERINBURG 0.1 0.0 KIROV 0.1 MOSCOW 0.2 N.NOVGOROD 0.2 450 Summer (TROICA-5, 7) ppm MOSCOW [CO] N.NOVGOROD Winter (TROICA-3, 8) ppm 300 40 60 80 100 120 2.0 140 ppm [CH ] 40 60 80 100 120 2.0 [CH ] 4 4 1.8 140 1.8 1.6 1.6 40 60 80 100 120 140 40 60 longitude, deg. долгота, град. 80 100 120 140 longitude, deg. долгота, град. Рис.25. Пространственные распределения CO, CO2 и CH4 в фоновых условиях для летнего и зимнего сезонов по данным экспедиций TROICA. По результатам анализа изотопного состава метана (Tarasova et al., 2006) выявлен ряд важных особенностей распределения его источников. Прежде всего, было показано, 67 что значительное повышение концентрации метана в Западной Сибири над фоновым уровнем связано прежде всего с биогенными эмиссиями. С другой стороны, значительный локальный вклад могут давать утечки природного газа при его добыче, переработке и транспортировке. Как показывают наблюдения, в районах добычи газа вклад термогенного метана в суммарное превышение над фоновым уровнем может достигать 50%. Повышенные концентрации метана наблюдаются в шлейфах от лесных (низовых) пожаров, большая часть которых приходится на территорию Восточной Сибири и Хабаровского Края. На Дальнем Востоке увеличение концентрации метана наблюдалось и при пересечении шлейфов, содержащих продукты горения биомассы в результате сельскохозяйственных работ в Китае (Bergamaschi et al., 1998; Oberlander et al., 2002; Rockmann et al., 1999; Tarasova et al., 2006). Как следует из Рис.7, в холодный период года распределение углекислого газа и метана близко к однородному. Небольшое увеличение в СО 2 и СН4 в Средней Сибири может быть связано с влиянием Кузнецкого промышленного района, где добывают и сжигают в электростанциях большое количество угля. Летом в концентрациях СО и СО 2 отмечается положительный градиент в восточном направлении. Изотопный анализ и оценка потоков углекислого газа от биогенных источников по наблюдениям 222 Rn объясняет такое увеличение более высокими в бореальной зоне Восточной Сибири биогенными эмиссиями этих газов, а также влиянием лесных пожаров. Увеличение СН 4 в Западной Сибири в леиний период практически полностью связано с биогенными эмиссиями метана из болот и увлажненных почв (Belikov et al., 2006; TROICA, 2006). На фоне общего повышения СН4 в Западной Сибири заметны локальные всплески его концентрации при пересечении шлейфов от мест добычи природного газа и магистральных газопроводов (TROICA, 2006). Отметим, что в теплый период распределение повторяемостей CH4 имеет характер, аналогичный распределению CO 2, т.к. также подвержено влиянию приземных инверсий, хотя и в несколько меньшей степени, чем для углекислого газа. Некоторые параметры распределения концентраций парниковых газов над континентом приведены ниже: 68 Среднее стандартное отклонение Медиана Мода CO Зима 0,210 0,03 лето 0,120 0,03 CO2 зима 392,0 3 лето 376,0 34 CH4 Зима 1,855 0,04 лето 1,886 0,09 0,202 0,200 0,115 0,120 389,0 390,0 358,0 355,0 1,845 1,850 1,845 1,840 Рис.26. Средние концентрации СО2, CH4 и CO над континентом в зависимости от сезона по всем данным, а также для фоновых и городских условий. Представляет интерес сравнить полученные данные для Евроазиатского континента с данными измерений на станциях мировой сети. Из этих станций наиболее близкой по условиям проведенных измерений над континентом является станция Mace Head в Ирландии. Сравнение данных показывает, что сезонный ход концентрации CO над континентом в целом имеет те же особенности, что и на приморской фоновой 69 станции, с минимумом в теплый период, и максимумом - в холодный. Типичные летние значения CO в континентальных районах оказываются близкими к значениям на побережье Атлантики, а в холодный период – заметно выше, что, как уже отмечалось, может быть связано с особенностями вертикального обмена между пограничным слоем и свободной атмосферой. Аналогичная тенденция наблюдается и в сезонном ходе CO 2: в холодный период концентрация CO2 над континентом больше, чем на побережье, а в теплый период, примерно, соответствует ей. По концентрации CH 4 наблюдается обратная картина: значения над континентом наиболее высокие в теплый период, тогда как на побережье в это время они минимальны. Сезонный ход средних для континента приземных концентраций СО 2, СН4 и СО представлен на Рис.9. Как видно из рисунка, максимумы CO2 приходятся на весну и осень. Накопление углекислого газа в это время происходит в результате его выделения в процессе дыхания растительностью, а также под влиянием различных антропогенных источников. Летом, напротив, в процессе фотосинтеза происходит поглощение углекислого газа, что ведёт к уменьшению его концентрации на 10 – 20 ppmv. Как правило, в фоновых условиях концентрация двуокиси углерода несколько ниже, чем в городских условиях. Небольшие локальные всплески CO2 наблюдаются также при пересечении шлейфов от лесных пожаров. Сезонный ход метана выражен в целом менее значительно благодаря большому фотохимическому времени жизни в нижней тропосфере (около 10 лет), с минимумом в тёплый период и максимумом в холодный, т.е. находится в противофазе с сезонным ходом интенсивности его биогенных источников. Подобно концентрации метана, содержание СО в приземном воздухе тоже максимально в холодное время года в городах, что связано с отоплением жилых помещений. В тёплыё период основными источниками СО являются промышленность и транспорт, а в удалённых районах – лесные пожары. Баланс приземного озона определяется совокупностью нескольких факторов: стоком на подстилающую поверхность, проявляющимся наиболее сильно в условиях приземных температурных инверсий; поступлением озона вместе с субстратосферным воздухом при стратосферных вторжениях (в тылу холодного фронта высоких циклонов), а также его генерацией в загрязненном воздухе в шлейфах городов, лесных и степных 70 пожаров. Совокупным действием этих факторов объясняется увеличение концентрации озона при пересечении континента с запада на восток в секторе 40º – 90º в.д. (Elansky et al., 2001; Schakina et al., 2001; Golitsyn et al., 2002). Концентрация озона в холодный период имеет довольно равномерное распределение. В теплое время года существенный вклад вносят фотохимические процессы и сухое осаждение на поверхности под слоем инверсии. На графиках отчетливо просматривается суточный ход, с максимумом в дневные часы и минимумом – в предрассветные, перед началом разрушения инверсии. Суточный ход нарушается в пасмурные дни, когда ночные инверсии не образуются, а днем облака препятствуют поступлению ультрафиолета к земной поверхности. Сезонные вариации озона над континентом, полученные по данным наблюдений TROICA, имеют заметные отличия от большинства других станций, расположенных в той же широтной зоне в Западной и Центральной Европе, США и Канаде. Данная особенность хорошо укладывается в схему действия источников тропосферного и, в том числе, приземного озона. На рис. 10 представлены средине для каждой из экспедиций TROICA концентрации озона в сельской местности и в городах. Усреднение проводилось по всему пути от Москвы до Владивостока и обратно, что составляет в среднем около 3 недель. Несмотря на то, что данные приведены за разные годы, они представляют собой осредненные значения по континентальной среднеширотной зоне, в пределах которой пространственно-временная структура поля приземного озона довольно устойчива и потому приведённые оценки имеют высокую значимость. На этом же рисунке представлены сезонные вариации по многолетним данным наблюдений прибрежной станции Mace Head, расположенной на атлантическом побережье, и высокогорной альпийской станции Hohenpeissenberg. Для обеих станций характерны условия чистого либо умеренно загрязненного воздуха. На этом же рисунке для сравнения представлен сезонный ход озона на станции Зотино, расположенной в зоне бореальных лесов в Средней Сибири в 500 км к северу от Красноярска. Хорошее согласование в сезонном ходе по данным Зотино и TROICA позволяет предположить, что фотохимическая система над континентом достаточно однородно относительно факторов, определяющих её эволюцию при осреднении по достаточно большим временным и пространственным масштабам. Как следует из рисунка, данные Зотино оказываются близки к средним 71 концентрациям озона, характерным для северной части Евразийского континента в целом. Рис.27. Сезонный ход средней приземной концентрации озона над континентом по экспедициям TROICA в сравнении с сезонным ходом на станциях мониторинга Хохенпейсенберг (Германия), Мейс Хед (Ирландия), Зотино (Россия, Красноярский край). Наблюдаемые расхождения в сезонном ходе озона на станциях Зотино, Mace Head и Hohenpeissenberg связаны с значительными климатическими различиями между районами расположения этих станций. Наличие весеннего и осеннего максимумов в сезонном ходе озона трансатлантической на Mace адвекции Head связано с воздуха с усилением в эти Североамериканского периоды континента, характеризующегося повышенными концентрациями как самого озона, так и его предшественников (Wang et al., 1998; Li et al., 2002). На станции Hohenpeissenberg максимум озона наблюдается летом, что связано с высокой концентрацией источников загрязнения и интенсивной наработкой озона в условиях высокой температуры и освещённости на примыкающих к горам равнинах. На станции Зотино годовой ход озона характеризуется одним весенним максимумом, обусловленным интенсификацией 72 тропосферно-стратосферного обмена в этот период, хорошо выраженным на всей территорией России. Летом содержание озона заметно понижается, в т.ч. и относительно европейских станций, что по всей вероятности связано с более эффективным осаждением на подстилающую поверхность в условиях типичных для континентальных районов России ночных инверсий. В целом, сезонные вариации озона по данным TROICA для фоновых условий и по всем данным оказываются близки друг к другу. Это означает, что фотохимическая система над континентом мало подвержена антропогенному воздействию. Наличие ярко выраженного годового максимума в апреле и низкие значения летом и осенью говорят об активном действии стратосферно-тропосферного переноса, значительно преобладающем над фотохимическим образованием озона. Усиливающийся летом сток озона на растительности под инверсиями в целом снижает общий уровень приземного озона, но в сезонной изменчивости данный фактор проявляется незначительно. 3.3.4 Наблюдения субмикронного аэрозоля вдоль Транссибирской магистрали. Наблюдения субмикронного аэрозоля в атмосфере вдоль Транссибирской магистрали проводились в 5 экспедициях TROICA (Vartiainen et al., 2007). По результатам наблюдений для всех географических районов установлен хорошо выраженный сезонный ход аэрозоля с максимальными значениями массовой концентрации осенью и зимой (39,0 - 73,7 мкг/м 3), и минимальные – весной и летом (17,7 - 31,1 мкг/м3). Для зимнего периода были выявлены крупномасштабные (до 1000 км) неоднородности распределения субмикронного аэрозоля, обусловленные его региональным переносом. Вариации концентрации субмикронного аэрозоля вдоль Транссибирской железной дороги, полученные с помощью нефелометра фирмы GRIMM, для 3 сезонов (весна, лето и осень) с осреднением 1 час приведены на Рис. 11. 73 Рис.28. Вариации массовой концентрации субмикронного аэрозоля М а (мкг/м3) вдоль Транссибирской железной дороги для 3 сезонов (весна, лето и осень) с осреднением 1 час. В крупных городах (Свердловске, Новосибирске, Красноярске и Иркутске) часто наблюдались большие, по сравнению с сельской местностью, концентрации субмикронного аэрозоля. Однако, «городская добавка» субмикронного аэрозоля в этих городах только во время неблагоприятных метеоусловий была большая и составляла 50-250 мкг/м3; в весенний и летний сезоны городская атмосфера по уровню содержания субмикронного аэрозоля в целом мало отличалась от сельских мест. Как в Европейской, так и Азиатской части континента в теплое время года часто случаются лесные пожары, возгорание торфяников и сжигается трава на полях и вдоль Транссибирской ж/д магистрали, что проявляется в значительном локальном повышении концентрации сажевого аэрозоля. Наиболее протяженное задымление от горения торфяников протяженностью 2000 км от Москвы до Тюмени наблюдалось 4 - 5 октября 2005 года, вызвав увеличение содержания субмикронного аэрозоля до 50 - 100 мкг/м 3. 74 3.4 Анализ регионального переноса загрязнений в западной Сибири по данным измерений окислов азота на станции Зотино, наблюдениям TROICA и спутниковым данным. Особенностью измерений в экспедициях TROICA является то, что маршрут проходит через индустриальные районы юга Сибири и Дальнего Востока (фактически, по их северной границе). Это позволяет количественно оценивать эффекты, связанные с региональной адвекцией загрязнённого воздуха и оценивать экологическую нагрузку от региональных источников загрязнений на удалённые районы евразийского Севера. В настоящее время подобные оценки можно выполнить лишь для территории юга Западной и Средней Сибири, опираясь на данные TROICA и измерения на фоновой станции Зотино. В дальнейшем подобные оценки планируется провести и для более обширных территорий, опираясь, в том числе, и на данные наблюдательной станции в районе Тикси. Исследования роли регионального переноса проводились на основе разработанного в Отделе исследований состава атмосферы ИФА РАН программного комплекса, основанного на статистическом анализе ансамблей обратных трёх- и двумерных лагранжевых траекторий воздушных частиц. Использованный подход основан на расчёте условной вероятности прихода загрязнённого воздуха из отдельных областей и оценке уровня статистической значимости для полученного результата (Ashbaugh et al., 1985; Luis et al., 1995). Данная методика позволяет выявлять климатически значимые региональные источники атмосферных загрязнений и оценивать их вклад в наблюдаемую изменчивость состава воздуха по продолжительным рядам измерений приземных концентраций. Поскольку интенсивность природных источников NOx на единицу площади много меньше в сравнении с антропогенными, высоки концентрации NOx можно с достаточной надёжностью использовать в качестве индикатора воздушной массы, за несколько часов или дней до этого находившейся под воздействием значительных антропогенных источников загрязнений. Регулярные наблюдений эпизодов повышенных (относительно некоторого фонового уровня) концентраций NOx при низкой относительной доли NO 75 позволяют, таким образом, предположить, что станция может находиться в зоне влияния удалённых источников, действие которых прослеживается в региональном масштабе. Как показали исследования (Вивчар и др., 2008), эти источники связаны в основном с крупными городами и промышленными объектами юга Западной Сибири и Красноярского Края. 1 .6 0 .8 1 .2 0 .6 0 .8 0 .4 0 .4 0 .2 0 070801_00_00 070801_03_00 070801_06_00 070801_09_00 070801_12_00 070801_15_00 070801_18_00 070801_21_00 070802_00_00 070802_03_00 070802_06_00 070802_09_00 070802_12_00 070802_15_00 070802_18_00 070802_21_00 070803_00_00 070803_03_00 070803_06_00 070803_09_00 070803_12_00 070803_15_00 070803_18_00 070803_21_00 070804_00_00 070804_03_00 070804_06_00 070804_09_00 070804_12_00 070804_15_00 070804_18_00 070804_21_00 070805_00_00 0 2 1 N O /N O N O x, ppbv 2 H K A N S K -E N IS E IS K Y K R A S N O Y A R S K -P A S S . M A R IIN S K N O x,ppbv T A IG A 100 N O V O S IB IR S K -G L . Рис.29. Наблюдения высоких концентраций NOx (черная кривая) и отношения NO/NO2 (синяя кривая) на станции Зотино в период 2 августа 2007 09:00 – 3 августа 07 00:00 GMT. 10 L 1 O b s e r v a tio n s a t Z o tin o s ta tio n : L o n ., d e g . 0 6 :0 0 :0 0 0 8 :0 0 :0 0 0 7 :0 0 :0 0 0 9 :0 0 :0 0 1 0 :0 0 :0 0 96 1 2 :0 0 :0 0 1 1 :0 0 :0 0 02 Aug 07, G M T 1 3 :0 0 :0 0 1 4 :0 0 :0 0 1 5 :0 0 :0 0 1 6 :0 0 :0 0 92 1 7 :0 0 :0 0 1 9 :0 0 :0 0 1 8 :0 0 :0 0 2 0 :0 0 :0 0 2 1 :0 0 :0 0 2 3 :0 0 :0 0 88 2 2 :0 0 :0 0 0 21 : 0 0 : 0 0 0 0 :0 0 :0 0 84 H - 2 A u g 2 1 :0 0 N O x = 1 .0 8 p p b v L - 3 A u g 0 0 :0 0 N O x = 0 .4 6 p p b v Рис.30. Наблюдения приземных концентраций NOx вдоль транссибирской ж.-д. магистрали за период 2 августа 07 06:00 – 3 августа 07 00:00 GMT. Символами H и L обозначены моменты наблюдений, для которых соответствующие воздушные частицы спустя двое суток оказывались в районе станции Зотино в период наблюдений высокий (2 августа 2007 г. 21:00 GMT) и низких концентраций NOx (3 августа 2007 г. 00:00 GMT), соответственно. 76 В качестве примера, рассмотрим эпизод 2 - 3 августа 2007 г., когда на станции Зотино наблюдались повышенные дневные концентрации окислов (см. рис.12). Согласно расчетам обратных траекторий, пришедший на станций воздух за двое суток до этого находился под влиянием значительных источников эмиссий в районе Красноярска, Канска и ряда других крупных городов юга Красноярского Края, что совпало по временем с проездом вагона – обсерватории TROICA на участке Транссибирской железнодорожной магистрали на участке Канск – Новосибирск. Данные наблюдений приземных концентраций NOx вдоль транссибирской ж.-д. магистрали за период 2 августа 07 06:00 – 3 августа 07 00:00 GMT приведены на Рис. 13. Символами H и L обозначены моменты наблюдений, для которых соответствующие воздушные частицы спустя двое суток оказывались в районе станции Зотино в период наблюдений высокий и низких концентраций NOx, соответственно. Для рассматриваемого эпизода на рис. 14 приведены обратные траектории воздушных частиц на уровне 950 мбар за период 2 августа 07 00:00 – 3 августа 07 12:00 GMT для эпизодов высоких (сплошные линии) и низких (пунктирные линии) концентраций NOx на станции Зотино. Красные даты обозначают время прихода воздушных частиц на станцию. Транссибирская ж.д. обозначена сплошной жирной линией. Символы H и L соответствуют приведенным на рис.14 и обозначают места наблюдений вдоль Транссибирской ж.д. высоких и низких концентраций NOx, соответственно. Как следует из данного примера, в процессе адвекции содержание NOx в приземном воздухе на пути от района Кемерово до Зотино уменьшается более чем на порядок (с 30 ppbv в районе Мариинска до 1.8 ppbv по измерениям в Зотино на 2.08.2007 15:00 GMT). Тем не менее, данная величина намного превосходит фоновое содержание NOx (по нашим оценкам, около 0.7 ppbv), что однозначно указывает на пребывание станции в зоне шлейфа загрязнений. Как известно, время жизни окислов азота в атмосфере достаточно мало – порядка нескольких часов. Следовательно, можно предположить, что влияние долгоживущих загрязнений в подветренной зоне от крупных источников будет значительно более сильным и прослеживаться на значительно больших расстояниях, чем это имеет место в случае NOx. 77 61 3 A u g 1 2 :0 0 -1 2 0 -2 4 60 -1 2 -1 2 -1 2 -1 2 -1 2 -3 6 -1 2 -2 4 -3 6 -4 8 Tm sk 0 0 :0 0 56 55 1 5 :0 0 2 1 :0 0 1 8 :0 0 2 A u g 1 5 :0 0 -6 0 -3 6 2 A u g 2 1 :0 0 H L -4 8 -4 8 3 A u g 0 0 :0 0 K ra s n K a n s k -6 0 -7 2 0 6 :0 0 -4 8 - 6- 70 2 E n is -3 6 2 A u g 1 2 :0 0 -4 8 2 A u g 1 8 :0 0 -6 0 57 -3 6 -3 6 0 9 :0 0 -3 6 -2 4 - 2 4- 2 -42 4 - 2 4 -6 0 2 A u g 0 0 :0 0 58 -7 2 la t. -4 8 1 2 :0 0 59 -7 2 -7 2 Z o tio n o -7 2 -6 0 N v s ib K m rv 54 Nvkz 53 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 lo n . 92 93 94 95 96 97 98 Рис.31. Обратные изобарические траектории воздушных частиц на 950 мбар за период 2 августа 07 00:00 – 3 августа 07 12:00 GMT для эпизода наблюдений высоких концентраций NOx на станции Зотино. Синие цветом обозначены крупные города в регионе (Енисейск, Томск, Кемерово, Новосибирск, Новокузнецк, Красноярск, Канск). См. пояснений в тексте. Используя ансамбли обратных траекторий за продолжительные периоды, были установлены районы наиболее вероятного расположения источников окислов азота, оказывающих влияние на район расположения станции. Расчеты 72-часовых обратных трехмерных траекторий, заканчивающихся на высотах 950 – 990 мбар в точке расположения станции позволили установить область влияния атмосферного переноса (в климатологическом смысле) для района станции за 72-часовой период. Данная область охватывает обширный район от Урала на западе до средней части Восточно-Сибирского плоскогорья на востоке и от плато Путорана на севере до северного Казахстана на юге. При увеличении высоты от 950 до 850 мбар область влияния имеет тенденцию к зональной асимметрии: направление прихода воздуха смещается к западу, в соответствии с преобладающим в данном широтном поясе западным переносом. Таким образом, пункт наблюдений может периодически оказываться под воздействием значительных источников антропогенных загрязнений, расположенных, главным образом, на юге Западной Сибири и Красноярского края (см. рис.15). Данное обстоятельство может оказаться существенным при анализе результатов измерений с точки зрения их 78 пригодности для исследования процессов дальнего переноса за сроки, значительно превышающие сутки. Рис. 32. Относительный вклад отдельных районов в повышенные концентрации окислов азота на фоновой станции Зотино по данным измерений с марта 2007 по февраль 2008 г. Шкала цветов представляет среднегодовые значения общего содержания NO2 в тропосфере (размерность 1015 молек./м2) по данным OMI за тот же период. 3.5 Заключение к главе 3 В данной главе были систематически изложены основные результаты наблюдений состава атмосферы, полученные в экспедициях TROICA и на фоновой станции мониторинга Зотино. Многолетний опыт проведения подобных экспедиций, обработки и анализа результатов измерений показывает, что результаты наблюдений состава приземного воздуха с помощью вагона – обсерватории оказываются репрезентативными не только вдоль маршрута движения вагона, но и в региональном масштабе, при условии, что в непосредственной близости от маршрута движения отсутствуют сильные локальные источники выбросов, обладающие экранирующим действием. Данный вывод подтверждается сопоставлением данных наблюдений вагона – обсерватории с измерениями на фоновой станции Зотино в Средней Сибири, а также исследованиями особенностей регионального переноса и химической трансформацией воздуха для отдельных эпизодов наблюдений для широкого диапазона газовых и аэрозольных примесей. Очевидно, что понимание основных закономерностей динамики фотохимической системы в нижней тропосфере над континентом необходимо для 79 сколько-нибудь надёжных оценок воздействия источников атмосферных загрязнений на различные экосистемы Евразии, включая и удалённые районы Севера и Арктики. Полученные в ходе экспедиций TROICA результаты будут использованы для развития системы наблюдений состава атмосферы в нашей стране и уточнения современных представлений о ключевых физических механизмах, определяющих баланс малых газовых примесей и климатические тренды в Северной Евразии. 80 4. Заключение В данной работе представлены первые систематические оценки вклада эмиссий разных типов в разных регионах России и Европе в состав приземного воздуха над фоновыми районами центральной Сибири, как в региональном, так и в континентальном масштабах. На основе данных непрерывных наблюдений монооксида углерода (CO) на станции мониторинга Зотино (60° с.ш., 90° в.д.) в период 2007 -2012, проведены оценки вклада трех видов эмиссий в состав приземного воздуха в зоне бореальных лесов центральной Сибири. Подобные оценки для России были получены впервые. На основе проведенного анализа и полученных результатов, можно сформулировать следующие основные выводы диссертационной работы: • Представлены результаты наблюдений приземной фоновой концентрации CO в центральной Сибири и количественные оценки влияния эмиссий различных регионов северной Евразии на этот район. Источники выбросов были разделены на 3 категории (антропогенные, биогенные и эмиссии от пожаров). Оценки, проведенные с помощью транспортно-химической модели GEOS-Chem для 2007 – 2011 годов, показывают, что в зимний период господствует зональный тип циркуляции, при этом наибольшее влияние на район наблюдательной станции оказывают источники антропогенных эмиссий, расположенные в юго-западных районах Сибири (до 20 ppb), на южной части ЕТР (до 23 ppb) и в западной Европе (до 14 ppb). В теплый период меридиональный тип циркуляции начинает играть большую роль, при этом наибольшее воздействие дают биогенные эмиссии и природные пожары в центральной Сибири (до 14 ppb для ЮЗС). Таким образом, до трети приземной концентрации СО в районе наблюдательной станции • обусловлено процессами переноса из смежных и удаленных регионов. Отмечена высокая корреляция спутниковых и наземных данных по CO для всех спутниковых сенсоров и всех наземных пунктов, кроме Пекина. Для лучшей репрезентативности спутниковых данных необходимо производить валидацию и получать переходные соотношения между спутниковыми и наземными данными в условиях повышенного загрязнения, а также учитывать характерные высоты слоя перемешивания. 81 Наиболее репрезентативные результаты валидации по метану получены для сенсора AIRS. Ряд данных о CH4 сенсора IASI не отображает характер сезонных вариаций общего содержания метана. Среднесуточные значения содержания CH4 сенсора IASI не коррелируют с наземными данными, а также с данными сенсора AIRS в большинстве пунктов. • Были систематически изложены основные результаты наблюдений состава атмосферы, полученные в экспедициях TROICA и на фоновой станции мониторинга Зотино. Многолетний опыт проведения подобных экспедиций, обработки и анализа результатов измерений показывает, что результаты наблюдений состава приземного воздуха с помощью вагона – обсерватории оказываются репрезентативными не только вдоль маршрута движения вагона, но и в региональном масштабе, при условии, что в непосредственной близости от маршрута движения отсутствуют сильные локальные источники выбросов, обладающие экранирующим действием. Данный вывод подтверждается сопоставлением данных наблюдений вагона – обсерватории с измерениями на фоновой станции Зотино в Средней Сибири, а также исследованиями особенностей регионального переноса и химической трансформацией воздуха для отдельных эпизодов наблюдений для широкого диапазона газовых и аэрозольных примесей. 82 5. Список литературы 1. Reichle Jr., H.G., Connors V.S., Holland J.D. et al. Middle and upper tropospheric carbon monoxide mixing ratios as measured by a satellite borne remote sensor during November 1981. J. Geopys. Res. 1986. V. 91. P. 10865-10887 2. Edvards D.P., Emmons L.K., Hauglustaine D.A. et al. Observations of carbon monoxide from Terra satellite: Northern Hemisphere variability. J. Geopys. Res. 2004. V. 109. D2004202. 3. Fishman J., Bowman K.W., Burrows J.P. et al. Remote sensing of tropospheric pollution from space. Bull. Amer. Meteorol. Soc. 2008. V. 89. P. 805-821l. 4. Pfister et al. Quantifying CO emissions from the 2004 Alaskan wildfires using MOPITT CO data. Geophys. Res. Lett. 2005. V. 32. L11809. 5. Witte J.C., Douglass A.R., da Silva A. et al. NASA A-Train and Terra observations of the 2010 Russian wildfires. Atmos. Chem. Phys. 2011. V. 11. P. 9287–9301. 6. L. N. Yurganov, V. Rakitin, A. Dzhola at al. Satellite- and ground-based CO total column observations over 2010 Russian fires: accuracy of top-down estimates based on thermal IR satellite data // Atmos. Chem. Phys., 11, 7925-7942, 2011, doi:10.5194/acp-11-7925-2011 7. Konovalov I.B., Beekmann M., Kuznetsova I.N. Atmospheric impacts of the 2010 Russian wildfires: integrating modelling and measurements of an extreme air pollution episode in the Moscow region. Atmos. Chem. Phys. 2011. V. 11. P. 10031–10056. 8. Huijnen V., Flemming J., Kaiser J. W. Hindcast experiments of tropospheric composition during the summer 2010 fires over western Russia. Atmos. Chem. Phys. 2012. V. 12. P. 4341–4364. 9. van Donkelaar A., Martin R.V., Levy R.C. et al., Satellite-based estimates of ground-level fine particle matter during extreme events: A case study of the Moscow fires in 2010. Atmospheric Environment. 2010. V. 45. P. 6225-6232. 10. Chubarova N., Nezval’ Y., Sviridenkov M. et al. Smoke aerosol and its radiative effects during extreme fire event over Central Russia in summer 2010. Atmos. Meas. Tech. 2011. V. 5. P. 557–568. 83 11. Pere J.C., Bessagnet B., Mallet M. et al. Direct radiative effect of the Russia wield fires and their impact on air temperature and atmospheric dynamics during August 2010. Atmos. Chem. Phys. 2013. Discuss., 15830–15866. 12. Richter A., Burrows J.P., Hendrik Nüß H. et al. Increase in tropospheric nitrogen dioxide over China observed from space. Nature. 2005. V. 437. P. 129-132. doi:10.1038/nature04092. 13. Van der A R.J., Eskes H.J., Boersma K.F. et al. Trends, seasonal variability and dominant NOx source derived from a ten year record of NO2 measured from space. J. Geophys. Res. 2008. V. 113. D04302. doi:10.1029/2007JD009021. 14. Boersmaa K.F., Jacoba D.J., Bucselab E.J. et al. Validation of OMI tropospheric NO2 observations during INTEX-B and application to constrain NOx emissions over the eastern United States and Mexico. Atmos. Environ. 2008. V. 42. P. 4480–4497. 15. Konovalov I.B., Beekmann M., Richter A. Multi-annual changes of NOx emissions in megacity regions:nonlinear trend analysis of satellite measurement based estimates. Atmos. Chem. Phys. 2010. V. 10. P. 8481–8498. 16. Beirle S., Platt U., Wenig M., Wagner T. Weekly cycle of NO2 by GOME measurements: A signature of anthropogenic sources. Atmos. Chem. Phys. 2003. V. 3 P. 2225-2232. 17. Xia X., Eck T.F., Holben,B.N. Analysis of the weekly cycle of aerosol optical depth using AERONET and MODIS data. J. Geophys. Res. 2008. V. 113. D14217. doi:10.1029/2007JD009604. 18. Georgoulias A.K., Kourtidis K.F. On the aerosol weekly cycle spatiotemporal variability over Europe. Atmos. Chem. Phys. 2011. V. 11. P. 4611–4632. 19. Фокеева Е.В., Сафронов А.Н., Ракитин В.С. и др. Исследование влияния пожаров в июле-августе 2010 года на загрязнение окисью углерода атмосферы Москвы и окрестностей, оценка эмиссий // Изв. РАН, ФАО. 2011. Т. 47, №6, с. 1–18 20. В.С. Ракитин Монооксид углерода в атмосфере мегаполисов Москвы и Пекина, реферат кандидатской диссертации, Москва, 2012 21. А.Н. Сафронов, Е.В. Фокеева, В.С. Ракитин и др. Эмиссии окиси углерода летом 2010 г. в центральной части среднерусской равнины и оценка их неопределенности при 84 использовании различных карт растительности // Исследование Земли из космоса (ИЗиК), 2012, № 4, с. 30–46 22. L. Yurganov, W. McMillan, E. Grechko at al. Analysis of global and regional CO burdens measured from space between 2000 and 2009 and validated by ground-based solar tracking spectrometers // Atmos. Chem. Phys., 10, 3479–3494, 2010 23. Ситнов С. А., Горчаков Г. И., Свириденков М. А., Горчакова И. А., Карпов А. В., Колесникова А. Б. Аэрокосмический мониторинг дымового аэрозоля на европейской части России в период массовых пожаров лесов и торфяников в июле-августе 2010 г. // Оптика атмосферы и океана, 2012, № 12, C. 1062-1076. 24. J. C. Anderson, J. Wang, J. Zeng, G. Leptoukh, M. Petrenko, Ch. Ichoku and Ch. Hu Long-term statistical assessment of Aqua-MODIS aerosol optical depth over coastal regions: bias characteristics and uncertainty sources// Tellus B 2013, 65, 20805, http://dx.doi.org/10.3402/tellusb.v65i0.20805 25. Yu.M. Timofeyev, D.V. Ionov, M.V. Makarova, A.V. Poberovsky, A.M. Shalamiansky, N.F. Elansky, A.S. Elokhov, O.V. Postylyakov, A.V. Dzhola, E.I. Grechko, V.K. Semenov, V.P. Sinyakov Validation of ENVISAT SCIAMACHY atmospheric trace gases measurements with the russian ground-based monitoring network // in Proc. ENVISAT Validation Workshop, Frascati, 9-13 Dec. 2002, ESA SP-531, 2003 26. M. N. Deeter,H. M. Worden, D. P. Edwards, J. C. Gille, and A. E. Andrews Evaluation of MOPITT retrievals of lower-tropospheric carbon monoxide over the United States // J. Geophys. Res. Atmos., V. 117, D13306, doi:10.1029/2012JD017553, 2012 27. Deeter,M. N., S. Martнnez-Alonso, D. P. Edwards, L. K. Emmons, J. C. Gille, H. M.Worden, J. V. Pittman, B. C. Daube,and S. C. Wofsy (2013), Validation of MOPITT Version 5 thermal-infrared, near-infrared, and multispectral carbon monoxide profile retrievals for 2000–2011 // J. Geophys. Res. Atmos., 118, 6710–6725,doi:10.1002/jgrd.50272. 28. O. Garsia, M. Schneider, F. Hase, T. Blumenstok, A. Wiegele, E. Sepulveda, A. Gomezpelaez Validation of the IASI operational CH4 and N2O products using ground-based Fourier Transform Spectrometer: preliminary results at the Izana Observatory (28ºN, 17ºW)// ANNALS OF GEOPHYSICS, 56, Fast Track-1, 2013; 10.4401/ag-6326 85 29. Robert Parker, Hartmut Boesch, Austin Cogan, Annemarie Fraser, Liang Feng, Paul I. Palmer, Janina Messerschmidt, Nicholas Deutscher, David W. T. Griffith, Justus Notholt, Paul O. Wennberg, Methane observations from the Greenhouse Gases Observing SATellite: Comparison to ground-based TCCON data and model calculations // Geophysical Research Letters Volume 38, Issue 15, August 2011, DOI: 30. R. Sussmann, W. Stremme, M. Buchwitz, and R. de Beek Validation of ENVISAT/SCIAMACHY columnar methane by solar FTIR spectrometry at the Ground-Truthing Station Zugspitze //Atmos. Chem. Phys., 5, 2419–2429, 2005 31. 1029/2011GL047871 3. Clerbaux, C., Boynard, A., Clarisse, L., George, M., Hadji-Lazaro, J., Herbin, H., Hurtmans, D., Pommier, M., Razavi, A., Turquety, S., Wespes, C., and Coheur, P.-F.: Monitoring of atmospheric composition using the thermal infrared IASI/MetOp sounder // Atmos. Chem. Phys., 9, 6041- 6054,doi:10.5194/acp-9-6041-2009, 2009 32. Product Validation and Intercomparison Report (PVIR) for the Essential Climate Variable (ECV) Greenhouse Gases (GHG), report of ESA Climate Change Initiative (CCI), 2013 33. Dianov-Klokov, V. I., Yurganov L. N., Grechko E. I. at al. Spectroscopic measurements of atmospheric carbon monoxide and methane. 1: Latitudinal distribution // J.Atmos.Chem., 1989. V8. №2. p. 139–151 34. В. С. Ракитин, Е. В. Фокеева, Е. И. Гречко и др. Вариации содержания окиси углерода в атмосфере Московского мегаполиса // Изв. РАН, ФАО, 2011, Т.47, №1, С. 64-72 35. М. В. Макарова, А. В. Поберовский, С. И. Осипов. Временная изменчивость общего содержания CO в атмосфере вблизи Санкт-Петербурга // Известия РАН, Физика атмосферы и океана, 2011, Т.47, № 6, с. 801–808 36. Поберовский А.В., Макарова М.В., Ракитин А.В. и др. Изменчивость общих содержаний климатически активных газов по наземным спектроскопическим измерениям с высоким разрешением // ДАН. 2010. Т. 432. № 2. С. 257–259. 37. Кашин Ф.В., Акименко Р.М., Арефьев В.Н. и др. Окись углерода в приземном воздухе (станция мониторинга Обнинск ) // Изв.РАН, ФАО , 2010. Т. 46. №1. С.53-62 86 38. Stremme W., Ortega I., Grutter M. Using ground-based solar and lunar infrared spectroscopy to study the diurnal trend of carbon monoxide in the Mexico City boundary layer //Atmos. Chem. Phys., 9, 8061-8078, 2009 39. W. Stremme, M. Grutter, C. Rivera, A. Bezanilla, A. R. Garcia, I. Ortega, M. George2, C. Clerbaux2, P. Coheur2, D.Hurtmans, J. W. Hannigan, and M. T. Coffey Top-down estimation of carbon monoxide emissions from the Mexico Megacity based on FTIR measurements from ground and space // Atmos. Chem. Phys. Discuss., 12, 29915–29965, 2012 40. Г.С. Голицын, Е.И. Гречко, Генчен Ван, Пусай Ван, А.В. Джола, А.С. Емиленко, В.М. Копейкин, В.С. Ракитин, А.Н. Сафронов, Е.В. Фокеева Исследование загрязнения Москвы и Пекина окисью углерода и аэрозолем // Изв. РАН, ФАО, 2014, в печати 41. Krol, W. Peters, P. Hooghiemstra, M. George, C. Clerbaux, D. Hurtmans, D. McInerney, F. Sedano, P. Bergamaschi, M. El Hajj, J. W. Kaiser, D. Fisher, V. Yershov, and J.-P. Muller. How much CO was emitted by the 2010 fires around Moscow? // Atmos. Chem. Phys. Discuss., 12, 28705–28731, 2012, www.atmos-chem-phys-discuss.net/12/28705/2012/ doi:10.5194/acpd-12-28705-2012 42. Johnston P.V., McKenzie R.L. NO2 observations at 45 S during the decreasing phase of solar cycle 21, from 1980 to 1987. J. Geophys. Res. 1989. V. 94. No D3. P. 3473-3486. 43. Goutail F., Pommereau J.P., Sarkissian A., Kyro E., Dorokhov V. Total nitrogen dioxide at the Arctic polar circle since 1990. Geophys. Res. Lett. 1994. V. 21. No 13. P. 1371-1374. 44. Van Roozendael M., Hermans C., De Maziere M., Simon P.C. Stratospheric NO2 at the Jungfraujoch Station between June 1990 and May 1992. Geophys. Res. Lett. 1994. V. 21. No 13. P. 1383-1386. 45. Solomon S., Russell J.M. III, Gordley L.L. Observations of the diurnal variation of nitrogen dioxide in the stratosphere. J. Geophys. Res. 1986. V. 91. No D5. P. 5455-5464. 46. Kreher K., Fiedler M., Gomer T., Stutz J., Platt U. The latitudinal distribution (50 N - 50 S) of NO2 and O3 in October/November 1990. Geophys. Res. Lett. 1995. V. 22. No 10. P. 1217-1220. 47. Senne T., Stutz J., Platt U. Measurement of the latitudinal distribution of NO2 column density and layer height in Oct. / Nov. 1993. Geophys. Res. Lett. 1996. V. 23. No 8. P. 805.808. 87 48. Johnston P.V., McKenzie R.L., Matterws W.A. Observations of depleted stratospheric NO 2 following the Pinatubo eruption. Geophys. Res. Lett. 1992. V. 19. No 2. P. 211-213. 49. Solomon S., Sanders S., Jakoubek R.O., Arpag K.H., Stephens S.L., Keys J.G., Garcia R.R. Visible and nearultraviolet spectroscopy at McMurdo Station, Antarctica. 10. Reductions of stratospheric NO2 due to Pinatubo aerosols. J. Geophys. Res. 1994. V. 99. No D2. P. 3509-3516. 50. Van Roozendael M, De Maziere M., Hermans C., et al. Ground-based observationos of stratospheric NO2 at high and midlatitudes in Europea after the Mount Pinatubo eruption. J. Geophys. Res. 1997. V. 102. No D15. P. 19171-19176. 51. Aquila V., Oman L.D., Stolarski R., Douglass A.R., Newman P.A. The Response of ozone and nitrogen dioxide to the eruption of Mt. Pinatubo at southern and northern midlatitudes. J. Atmos. Sci. 1913. V. 70. No 3. P. 894-900. 52. Liley J.B., Johnston P.V., McKenzie R.L., Thomas A.J., Boyd I.S. Stratospheric NO2 variations from a long time series at Lauder, New Zealand. J. Geophys. Res. 2000. V. 105. No D9. P. 11633–11640. 53. Cook P.A., Roscoe H.K. Variability and trends in stratospheric NO2 in Antarctic summer, and implications for stratospheric NOy. Atmos. Chem. Phys. 2009, V. 9. P. 3601–3612. 54. Hendrick F., Mahieu E., Bodeker G.E. et al. Analysis of stratospheric NO2 trends above Jungfraujoch using ground-based UV-visible, FTIR, and satellite nadir observations. Atmos. Chem. Phys. 2012. V. 12. P. 8851–8864. 55. Adams C., Strong K., Zhao X. et al. Severe 2011 ozone depletion assessed with 11 years of ozone, NO2, and OClO measurements at 80 N. Geophys. Res. Lett. 2012. V. 39. L05806, doi:10.1029/2011GL050478. 56. McKenzie R.L., Johnston P.V., McElroy C.T., Kerr J.B., Solomon S. Altitude distributions of stratospheric constituents from ground-based measurements at twilight. J. Geophys. Res. 1991. V. 96. No D8. P. 15499-15511. 57. Bruns M., Buehler S.A., Burrows J.P. et al. NO2 Profile retrieval using airborne multi axis UV-visible skylight absorption measurements over central Europe. Atmos. Chem. Phys. 2006. V. 6. P. 3049–3058 88 58. Leigh R.J., Corlett G.K., Friess U., Monks P.S. Spatially resolved measurements of nitrogen dioxide in an urban environment using concurrent multi-axis differential optical absorption spectroscopy. Atmos. Chem. Phys. 2007. V. 7. P. 4751–4762. 59. Halla J.D., Wagner T., Beirle S. Et al. Determination of tropospheric vertical columns of NO2 and aerosol optical properties in a rural setting using MAX-DOAS. Atmos. Chem. Phys. 2011. V. 11. P. 12475–12498. 60. IPCC, Climate Change 2001, Working Group I, Contribution to the Intergovernmental Panel on Climate Change , Third Assessment Report Climate Change 2001: The Physical Science Basis, http:// www/grida.no/climate/ipcc_tar/wg1/166.html или Cambridge University Press, UK and New York, USA, 2001, 540 p. 61. IPCC, Climate Change 2007, Working Group I, Contribution to the Intergovernmental Panel on Climate Change, Fourth Assessment Report of Climate Change: The Physical Science Basis, chapter 2, pp 130-234. 62. IPCC, Climate Change 2013, Working Group I, Contribution to the Intergovernmental Panel on Climate Change, Fifth Assessment Report of Climate Change: The Physical Science Basis, chapter 2, pp 210-214. 63. Плахина И.Н., Махоткина Е.Л., Панкратова Н.В. Вариации аэрозольной оптической толщины атмосферы на территории России в последние 30 лет: сезонные изменения и многолетний ход // Метеорология и гидрологи. 2007. № 2. C. 19–29. 64. Плахина И.Н., Панкратова Н.В., Махоткина Е.Л. Вариации аэрозоля в толще атмосферы по данным российской актинометрической сети (1976–2006 гг.) // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2009. Т. 45. № 4. С.489–500. 65. Махоткина Е.Л., Лукин А.Б., Плахина И.Н., Панкратова Н.В. Анализ годового хода и межгодовой изменчивости аэрозольной оптической толщины атмосферы над территорией России//Исследование Земли из космоса. 2006. № 5. С. 63-71. 66. И. Н. Плахина, Н. В. Панкратова, Е. Л. Махоткина. Пространственные вариации фактора мутности атмосферы над Европейской территорией России в условиях аномального лета 2010 г. Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2011. Т. 47. № 6. С.1–6. 89 67. Remer L.A., Kaufman Y.J., Tendre D. et al. MODIS aerosol algorithm, products, and validation // J. Atmos.Sci. 2005. V. 62. № 4. P. 947–973. 68. Hubanks P.A., King M.D., Platnick S. et al. MODIS Atmosphere L3 Gridded Products // Algorithm Theoretical Basis Document № ATBD-MODIS-30m 2008. 69. Ситнов С.А. Спутниковый мониторинг содержания газовых примесей атмосферы и оптических характеристик атмосферного аэрозоля над европейской территорией России в апреле–сентябре 2010 г. // ДАН. 2011. Т. 437. № 1. С. 102–107 70. Louis Giglio, MODIS Collection 5 Active Fire Product User's Guide Version 2.4 // Science Systems and Applications, Inc., University of Maryland, Department of Geography, 18 February 2010 71. Boschetti Luigi, Roy David, Hoffmann Anja A. // MODIS Collection 5 Burned Area Product - MCD45. User’s Guide. Version 2.0. November 2009 72. Kaiser, J. W., Heil, A., Andreae, M. O. at al. Biomass burning emissions estimated with a global fire assimilation system based on observed fire radiative power. //Biogeosciences Discuss., 2011, V.8, HH. 7339-7398, doi:10.5194/bgd-8-7339-2011. 73. Datasets GLC2000: http://bioval.jrc.ec.europa.eu/products/glc2000/products.php 74. Bontemps Sophie, Defourny Pierre, Van Bogaert Eric // GLOBCOVER 2009 Product Description Manual. European Space Agency Ionia 75. van der Werf G. R., Randerson J. T., Giglio L. at al. Global fire emissions and the contribution of deforestation, savanna, forest, agricultural, and peat fires (1997–2009). // Atmos. Chem. Phys., 2010 V.10, PP.11707–11735, doi:10.5194/acp-10-11707-2010. 76. Wooster M. J., Roberts G., Perry G. L. W. at al. Retrieval of biomass combustion rates and totals from fire radiative power observations: FRP derivation and calibration relationships between biomass consumption and fire radiative energy release. // J. Geophys.Res., 2005, 110, D24311, doi:10.1029/2005JD006318. 77. Егоров В.А., Барталев С.А., Лупян Е.А. и др.. Сравнительный анализ результатов детектирования пройденных огнем площадей территории Северной Евразии по данным SPOT-Vegetation и Terra-MODIS. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга 90 окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов. Сборник научных статей. - М.: " Азбука -2000", 2008, Выпуск 5, Т.II. С.292-296. 78. Vasileva, A. V.; Moiseenko, K. B.; Mayer, J. -C.; et al. Assessment of the regional atmospheric impact of wildfire emissions based on CO observations at the ZOTTO tall tower station in central Siberia //J. Geophys. Res.,- 116, DOI: 10.1029/2010JD014571, 2011 79. Draxler, R. Roland Trajectory optimization for balloon flight planning, // Weather and Forecasting, 1996, V. 11, I. 1, P. 111-114 80. Rolph G. D., Draxler, R.R. Sensitivity of three-dimensional trajectories to the spatial and temporal densities of the wind field // J. Appl. Meteor., 1990, V. 29, I.10, P. 240-248 81. Walko, R. L., Tremback, C. J., & Bell, M. J. The RAMS HYbrid Particle And Concentration Transport model (HYPACT). // Atmospheric, Meteorological, and Environmental Technologies. 2001, Retrieved October 22, 2007 from http://atmet.com/html/documentation.shtml/hyp_tech.pdf 82. Pielke, R. A., Cotton, W. R.,Walko, R. L., Tremback, C. J., Lyons, W. A., Grasso, L. D., et al. A comprehensive meteorological modeling system—RAMS. .// Meteorology and Atmospheric Physics, (1992). ,v.49, PP.69–91. doi:10.1007/BF01025401 83. Walko, R.L., Tremback, C.J., Pielke, R.A., Cotton, W.R. An interactive nesting algorithm for stretched grids and variable nesting ratios // J. Appl. Meteorol. 1995, V.34, PP.994–999 84. Cotton W. R., Sr, R. A. P.,Walko, R. L., Liston, G. E., Tremback, C. J., Jiang, H., et al. RAMS 2001: current status and future directions. // Meteorology and Atmospheric Physics, 2003, V.82, PP.5–29, doi:10.1007/s00703-001-0584-9 85. Carvalho, J., Anfossi, D., Trini Castelli, S. and Degrazia G.: Transport and diffusion processes in the PBL over complex terrain using a model system: Application to the TRACT experiment, Atmos. Environ. 2002, 36, 1147–1161 86. G. C. A. Meesters, L. F. Tolk· A. J. Dolman, Mass conservation above slopes in the Regional Atmospheric Modelling System (RAMS) // Environ Fluid Mech (2008) V.8 PP.239–248, DOI 10.1007/s10652-008-9072 87. Hurley, P.J., Physick, W.L. A skewed, homogeneous Lagrangian particle model for convective conditions. Atmos. Environ. 1993, V.27A, PP.619–624. 91 88. Wang, Y.Q., Zhang, X.Y. and Arimoto, R., 2006. The Contribution from Distant Dust Sources to the Atmospheric Particulate Matter Loadings at XiAn, China during Spring. Science of the Total Environment, 368(2-3), 875-883 89. Weakly Interacting Molecular Pairs: Unconventional Absorbers of Radiation in the Atmosphere // eds. C. Camy-Peyret and A.A. Vigasin, NATO ARW Series, Kluwer, Dordrecht, 2003. 90. Molecular Complexes in Earth's, Planetary, Cometary, and Interstellar Atmospheres // eds. A. A. Vigasin and Z. Slanina, World Scientific, Singapore, 1998. 91. M.Yu. Tretyakov, E.A. Serov, M.A. Koshelev, V.V. Parshin, A.F. Krupnov, Observation of the rotationally resolved spectrum of the water dimer at room temperature, Phys. Rev. Letters, 110, 093001 (2013). 92. Vigasin A.A. Bound, metastable, and free states of bimolecular complexes// Infrared Physics, 1991, V. 32, N2, p. 461-470. 93. Wild, M., Ohmura, A., Gilgen, H., and Rosenfeld, D. [2004] On the consistency of trends in ra- diation and temperature records and implications for the global hydro-logical cycle. Geophys. Res. Lett. L11201, doi: 10.1029/2003GL019188 ; 31 94. Pochanart, P., H. Akimoto, Y. Kajii, V. M. Potemkin, and T. V. Kodzher, Regional background ozone and carbon monoxide variations in remote Siberia/East Asia, J. Geophys. Res., 108(D2), doi:10.1029/2002JD002477, 2003. 95. Stohl, A., S. Eckhardt, C. Forster, P. James, N. Spichtinger (2002): On the pathways and timescales of intercontinental air pollution transport. J. Geophys. Res. 107, 4684, doi:10.1029/2001JD001396 96. MO Andreae, P Merlet. Emission of trace gases and aerosols from biomass burning. Global biogeochemical cycles 2001, 15 (4), 955-966 97. Forster PM; Bodeker G; Schofield R; Solomon S; Thompson D (2007) Effects of ozone cooling in the tropical lower stratosphere and upper troposphere, GEOPHYS RES LETT, 34, . doi: 10.1029/2007GL031994 98. R. E. Honrath, R. C. Owen, M. Val Marten, J. S. Reid, K. Lapina, P. Fialho, M. P. Dziobak, J. Kleissl, and D. L. Westphal, Regional and hemispheric impacts of anthropogenic and biomass 92 burning emissions on summertime CO and O3 in the North Atlantic lower free troposphere, J. Geophys. Res., 109, D24310, doi:10.1029/2004JD005147, 2004. 99. J. C. Turnbull1, J. B. Miller, S. J. Lehman, D. Hurst, P. P. Tans, J. Southon, S. Montzka, J. Elkins, D. J. Mondeel, P. A. Romashkin, N. Elansky, and A. Skorokhod. Spatial distribution of ∆14CO2 across Eurasia: measurements from the TROICA-8 expedition//Atmos. Chem. Phys. 2009. V. 9. P. 175-187. DOI: 10.5194/acp-9-175-2009 http://www.atmos-chem-phys.net/9/175/2009/acp-9-175-2009.pdf, IF:5.510 100. Müller, J.-F., Stavrakou, T., Wallens, S., De Smedt, I., Van Roozendael, M., Potosnak, M. J., Rinne, J., Munger, B., Goldstein, A., and Guenther, A. B.: Global isoprene emissions estimated using MEGAN, ECMWF analyses and a detailed canopy environment model, Atmos. Chem. Phys., 8, 1329-1341, doi:10.5194/acp-8-1329-2008, 2008. 101. N. F. Elansky, I. B. Belikov, G. S. Golitsyn, A. M. Grisenko, O. V. Lavrova, N. V. Pankratova, A. N. Safronov, A. I. Skorokhod, and R. A. Shumckii.. Observations of the Atmosphere Composition in the Moscow Megapolis from a Mobile Laboratory // Doklady Earch Science. 2010. V. 432. No 1. 649-655. DOI: 10.1134/S1028334X10050211 http://link.springer.com/article/10.1134%2FS1028334X10050211, IF:0.392 102. N. F. Elansky, I. I. Mokhov, I. B. Belikov, E. V. Berezina, A. S. Elokhov, V. A. Ivanov, N. V. Pankratova, O. V. Postylyakov, A. N. Safronov, A. I. Skorokhod, and R. A. Shumsky. Gas Composition of the Surface Air in Moscow during the Extreme Summer of 2010//Doklady Earth Sciences. 2011. V. 437. No . P. 357–362. DOI: 10.1134/S1028334X11030020 103. Engvall Stjernberg A.-C., Low concentra tions of near-surface ozone in Siberia / Engvall Stjernberg A.-C.; A. Скороход; Paris J.D.; N. Elansky et al. // Tellus B 2012, V. 64. № 11607. P. 1-13. DOI: 10.3402/tellusb.v64i0.11607 http://www.tellusb.net/index.php/tellusb/article/view/11607, IF:3.197 104. E.V. Berezina, N. F. Elansky, K. B. Moiseenko, I. B. Belikov, R. A. Shumsky, A. N. Safronov, and C. A. M. Brenninkmeijer. Estimation of nocturnal 222Rn soil fluxes over Russia from TROICA measurements // Atmos. Chem. Phys., 2013. V. 13. No 23. P. 11695-11708. DOI: 10/5194/acp-13-11695-2013, http://www.atmos-chem-phys.net/13/11695/2013/acp-13-11695-2013.pdf, IF:5.510 93 105. Elansky, N.F. (2007), Spatial and temporal variations of trace gases surface concentrations over Russia from TROICA observations, Proceedings of the International Symposium on Atmospheric Physics and Chemistry, May 15 – 19, 2007. Eds. Huijun Wang and G. S. Golitsyn, Beijin, 49–56. 106. Н. В. Панкратова, Н. Ф. Еланский, И. Б. Беликов, О. В. Лаврова, А. И. Скороход, Р. А. Шумский, Озон и окислы азота в приземном воздухе северной Евразии по наблюдениям в экспериментах TROICA, Изв . РАН . Физика атмосферы и океана , 2011, том 47, № 3, с. 1–16 107. Еланский Н.Ф., Моисеенко К.Б., Панкратова Н.В. Фотохимическая генерация озона в шлейфах антропогенных выбросов над Хабаровским краем: численные эксперименты и наблюдения. Изв. РАН, Физика атмосферы и океана. 2005. Т.41. No.4. С.1–9. 108. Вивчар А.В., Моисеенко К.Б., Шумский Р.А., Скороход А.И. Идентификация антропогенных источников эмиссий окислов азота по расчётам Лагранжевых траекторий и данным наблюдений на высотной мачте в Сибири весной – летом 2007 г. Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2009. Т.45. No 3. С. 325-336. 109. Vasileva A.V., Moiseenko K.B., Mayer J.-C., Jurgens N., Panov A., Heimann M., Andreae M.O. Assessment of the regional atmospheric impact of wildfire emissions based on CO observations at the ZOTTO tall tower station in central Siberia, J.Geophys. Res., 116, D07301, 2011, doi:10.1029/2010JD014571. 110. Bey, I., D. J. Jacob, R. M. Yantosca, J. A. Logan, B. Field, A. M. Fiore, Q. Li, H. Liu, L. J. Mickley, and M. Schultz, Global modeling of tropospheric chemistry with assimilated meteorology: Model description and evaluation, J. Geophys. Res., 106, 23,073-23,096, 2001a. 111. Jens-Christopher Mayer, Wolfram Birmili, Martin Heimann, Jost Heintzenberg, Niklas Jürgens, Yegor Kisilyakhov, Alexey Panov, Meinrat O. Andreae, Long-Term Measurements of Carbon Monoxide and Aerosols at the ZOTTO tall tower, Siberia, Eos Trans. AGU, 90(52), Fall Meet. Suppl., Abstract GC31A-0686 112. Bertschi I. T., Jaffe D. A. Long-range transport of ozone, carbon monoxide, and aerosols to the NE Pacific troposphere during the summer of 2003: Observations of 94 smoke plumes from Asian boreal fires. // J. Geophys. Res. 2005. V. 110 (D05303). doi:10.1029/2004JD005135. 113. Sukhinin A.I., et al. Satellite-based mapping of fires in Eastern Russia: New products for fire management and carbon cycle studies // Remote Sensing of Environment. 2004. V. 93. P.546–564. 114. Stohl, A., S. Eckhardt, C. Forster, P. James, N. Spichtinger (2002): On the pathways and timescales of intercontinental air pollution transport. J. Geophys. Res. 107, 4684, doi:10.1029/2001JD001396. 115. Spichtinger N., Wenig M., James P., Wagner T., Platt U., Stohl A. Satellite detection of a continental-scale plume of nitrogen oxides from boreal forest fires. // Geophys. Res. Lett. 2001. 28. P. 4579-4582. 116. Spichtinger N., Damoah R., Eckhardt S., C. Forster, P. James, S. Beirle, T. Marbach, T. Wagner, P. C. Novelli, A. Stohl. Boreal forest fires in 1997 and 1998: a seasonal comparison using transport model simulations and measurement data. // Atmos. Chem. Phys. 2004. V.4. P.1857-1868. 117. Soja A.J., Cofer W.R., Shugart H.H., Sukhinin A.I., Stackhouse Jr. P.W., McRae D.J., Conard S.G. Estimating fire emissions and disparities in boreal Siberia (1998 – 2002) // J. Geophys. Res. 2004. V. 109 ( D14S06). doi:10.1029/2004JD004570. 118. Paul J. Crutzen, Mark G. Lawrence and Ulrich Poschl, On the background photochemistry of tropospheric ozone, Tellus (1999), 51A-B, 123–146 119. J. Winderlich, H. Chen, C. Gerbig, T. Seifert, O. Kolle, J. V. Lavri č1, C. Kaiser, A. Höfer, and M. Heimann, Continuous low-maintenance CO2/CH4/H2O measurements at the Zotino Tall Tower Observatory (ZOTTO) in Central Siberia, Atmos. Meas. Tech., 3, 1113-1128, 2010 120. J. Heintzenberg, W. Birmili, R. Otto, M. O. Andreae, J.-C. Mayer, X. Chi, and A. Panov, Aerosol particle number size distributions and particulate light absorption at the ZOTTO tall tower (Siberia) 2006-2009, Atmos. Chem. Phys., 11, 8703-8719б 2011 121. Jost Heintzenberg, Wolfram Birmili, Detlef Theiss, Yegor Kisilyakhov, The atmospheric aerosol over Siberia, as seen from the 300 m ZOTTO tower, Tellus (2008), 60B, 276–285 122. Kozlova, E. A., A. C. Manning, Y. Kisilyakhov, T. Seifert, and M. Heimann, 2008, Methodology and calibration for continuous measurements of biogeochemical trace gas 95 and O2 concentrations from a 300-m tall tower in central Siberia, Atmos. Meas. Tech. Discuss., 1, 281–330. 123. Wang, Q., D. J. Jacob, J. A. Fisher, J. Mao, E. M. Leibensperger, C. C. Carouge, P. Le Sager, Y. Kondo, J. L. Jimenez, M. J. Cubison , and S. J. Doherty, Sources of carbonaceous aerosols and deposited black carbon in the Arctic in winter–spring: implications for radiative forcing, Atmos. Chem. Phys., 11, 19395–19442, 2011 124. van Donkelaar, A., R.V. Martin, R. C. Levy, A. da Silva, M. Krzyzanowski, N.E. Chubarova, E. Semutnikova, A. J. Cohen, Satellite-based estimates of ground-level fine particulate matter during extreme events: A case study of the Moscow fires in 2010, Atmospheric Environment 45 6225-6232, 2011 125. Hannele Hakola, Biogenic volatile organic compound (VOC) emissions from boreal deciduous trees and their atmospheric chemistry, Finnish Meteorological Institute Contributions No. 34, FMI-CONT-34, 2001 126. Guenther, A., T. Karl, P. Harley, C. Wiedinmyer, P. I. Palmer, and C. Geron (2006), Estimates of global terrestrial isoprene emissions using MEGAN (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature), Atmos. Chem. Phys. , 6 (11), 3181-3210. 127. Atkinson R. ,1994: Gas-phase tropospheric chemistry of organic compounds. Journal of physical and chemical reference data. Monograph 2, 216 pp. 128. Gölz C., Senzig J. & U. Platt, 2001: NO3-initiated oxidation of biogenic hydrocarbons. Chemosphere- Global Change Science 3, 339-352. 129. Müller, G. et al., 2008, WMO Global Atmosphere Watch (GAW). Strategic Plan: 2008–2015. GAW Report No. 172, World Meteorological Organization. 130. Forster, P., V. Ramaswamy, P. Artaxo, T. Berntsen, R. Betts, D. W. Fahey, J. Haywood, J. Lean, D. C. Lowe, G. Myhre, J. Nganga, R. Prinn, G. Raga, M. Schulz, and R. Van Dorland, Changes in Atmospheric Constituents and in Radiative Forcing, in Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, edited by S. Solomon, D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K. B. Averyt, M.Tignor, and H. L. Miller, pp. 129-234, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. 2007 96 131. Lin, J.-T., and M. McElroy, Impacts of boundary layer mixing on pollutant vertical profiles in the lower troposphere: Implications to satellite remote sensing, Atmospheric Environment, doi:10.1016/j.atmosenv.2010.02.009, in press, 2010. 132. Mao, J., D. J. Jacob, M. J. Evans, J. R. Olson, X. Ren, W. H. Brune, J. M. St. Clair, J. D. Crounse, K. M. Spencer, M. R. Beaver, P. O. Wennberg, M. J. Cubison, J. L. Jimenez, A. Fried, P. Weibring, J. G. Walega, S. R. Hall, A. J. Weinheimer, R. C. Cohen, G. Chen, J. H. Crawford, L. Jaeglé, J. A. Fisher, R. M. Yantosca, P. Le Sager, and C. Carouge, Chemistry of hydrogen oxide radicals (HOx) in the Arctic troposphere in spring, Atmos. Chem. Phys., 10, 5823-5838, 2010. 133. Bian, H. S., and M. J. Prather, Fast-J2: Accurate simulation of stratospheric photolysis in global chemical models, J. Atmos. Chem., 41, 281-296, 2002. 134. Holtslag, A.A.M., and B. Boville, Local versus nonlocal boundary layer diffusion in a global climate model, J. Clim., 6, 1825\u20131842, 1993. 135. Potter C.S. and S.A. Klooster. 1997. Global model estimates of carbon and nitrogen storage in litter and soil pools: Response to change in vegetation quality and biomass allocation. Tellus 49B(1):1-17. 136. van der Werf, G. R., Randerson, J. T., Giglio, L., Collatz, G. J., Mu, M., Kasibhatla, P. S., Morton, D. C., DeFries, R. S., Jin, Y., and van Leeuwen, T. T.: Global fire emissions and the contribution of deforestation, savanna, forest, agricultural, and peat fires (1997тАУ2009), Atmos. Chem. Phys., 10, 11707-11735, doi:10.5194/acp-10-11707-2010, 2010 137. J.G.J. Olivier, A.F. Bouwman, C.W.M. Van der Maas, and J.J.M. Berdowski. Emission database for global atmospheric research (EDGAR), Studies in Environmental Science,Volume 65, Part 1, 1995, Pages 651-659 138. Jacobson M. Z. (1995) Computation of Global Photochemistry with Smvgear II, Atmos. Environ., 29a, 2541-2546. 139. Gear C. W. (1971) Numerical Initial Value Problems in Ordinary Differential Equations, Prentice-Hall, NJ, pp. 158-166. 140. Spracklen, D. V; Bonn, B.; Carslaw, K. S (2008). "Boreal forests, aerosols and the impacts on clouds and climate" (PDF). Philosophical Transactions of the Royal Society A 366 (1885): 4613–4626. 97 141. Lavric et al. (2011): A look up at the Zotino Tall Tower Observatory, Meteorol. Techn. Intern., Sept. 2011, pp. 6-10 142. Conard S.G., Ivanova G.A. 1997. Wildfire in Russian boreal forests — Potential impacts of fire regime characteristics on emissions and global carbon balance estimates. Environ. Pollut. 98(3): 305-313 143. Conard S.G., Sukhinin A.I., Stocks B.J., Cahoon D.R., Davidenko E.P., Ivanova G.A.. 2002. Determining effects of area burned and fire severity on carbon cycling and emissions in Siberia. Clim. Change 55(1–2): 197-211 144. Rastigejev, Y., R. Park, M. P. Brenner, and D. J. Jacob (2010), Resolving intercontinental pollution plumes in global models of atmospheric transport, J. Geophys. Res., 115, D02302, doi:10.1029/2009JD012568. 145. L. N. Yurganov, V. Rakitin, A. Dzhola at al. Satellite- and ground-based CO total column observations over 2010 Russian fires: accuracy of top-down estimates based on thermal IR satellite data // Atmos. Chem. Phys., 11, 7925-7942, 2011, doi:10.5194/acp-11-7925-2011 146. . Фокеева Е.В., Сафронов А. Н., Ракитин В.С. и др. Исследование влияния пожаров в июле-августе 2010 года на загрязнение окисью углерода атмосферы Москвы и окрестностей, оценка эмиссий // Изв. РАН, ФАО. 2011. Т. 47, №6, с. 1–18 147. O. Garsia, M. Schneider, F. Hase, T. Blumenstok, A. Wiegele, E. Sepulveda, A. Gomezpelaez Validation of the IASI operational CH 4 and N2O products using ground-based Fourier Transform Spectrometer: preliminary results at the Izaña Observatory (28ºN, 17ºW)// ANNALS OF GEOPHYSICS, 56, Fast Track-1, 2013; 10.4401/ag-6326 148. Robert Parker, Hartmut Boesch, Austin Cogan, Annemarie Fraser, Liang Feng, Paul I. Palmer, Janina Messerschmidt, Nicholas Deutscher, David W. T. Griffith, Justus Notholt, Paul O. Wennberg, Methane observations from the Greenhouse Gases Observing SATellite: Comparison to ground-based TCCON data and model calculations // Geophysical Research Letters Volume 38, Issue 15, August 2011, DOI: 10.1029/2011GL047871 149. Clerbaux, C., Boynard, A., Clarisse, L., George, M., Hadji-Lazaro, J., Herbin, H., Hurtmans, D., Pommier, M., Razavi, A., Turquety, S., Wespes, C., and Coheur, P.-F.: Monitoring of atmospheric composition using the thermal infrared IASI/MetOp sounder // Atmos. Chem. Phys., 9, 6041-6054,doi:10.5194/acp-9-6041-2009, 2009 98 150. Product Validation and Intercomparison Report (PVIR) for the Essential Climate Variable (ECV) Greenhouse Gases (GHG), report of ESA Climate Change Initiative (CCI), 2013 151. M. N. Deeter, S. Martinez-Alonso, D. P. Edwards, L. K. Emmons, J. C. Gille, H. M. Worden, J. V. Pittman, B. C. Daube, and S. C. Wofsy Validation of MOPITT Version 5 thermal-infrared, near-infrared, and multispectral carbon monoxide profile retrievals for 2000–2011//JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH: ATMOSPHERES, VOL. 118, 6710–6725, doi:10.1002/jgrd.50272, 2013 152. R. Sussmann, W. Stremme, M. Buchwitz, and R. de Beek Validation of ENVISAT/SCIA- MACHY columnar methane by solar FTIR spectrometry at the Ground-Truthing Station Zugspitze //Atmos. Chem. Phys., 5, 2419–2429, 2005 153. А.Н. Сафронов, Е.В. Фокеева, В.С. Ракитин, Л.Н. Юрганов, Е.И. Гречко Эмиссии окиси углерода летом 2010 г. в центральной части среднерусской равнины и оценка их неопределенности при использовании различных карт растительности // ИЗиК, 2012, №4, с.1-16 154. Ситнов С.А., Горчаков Г.И., Свириденков М.А., Горчакова И.А., Карпов А.В., Колесникова А.Б. Аэрокосмический мониторинг дымового аэрозоля на европейской части России в период массовых пожаров лесов и торфяников в июле-августе 2010 г. // Оптика атмосферы и океана, 2012, № 12, C. 1062-1076. 155. И.Б.Беликов, К.А.М. Бреннинкмайер, Н.Ф.Еланский, А.А.Ралько. Окислы углерода и метан над территорией континентальной России по наблюдениям в экспериментах TROICA // Известия РАН. Физика атмосферы и океана . Т. 42. № 1. 50-63. 2006. 156. Вивчар А .В ., Моисеенко К . Б ., Шумский Р . А ., Скороход А . И . Идентификация антропогенных источников эмиссий окислов азота по расчётам Лагранжевых траекторий и данным наблюдений на высотной мачте в Сибири весной – летом 2007 г. // Известия РАН. Физика атмосферы и океана . 2008 157. Еланский Н.Ф., Моисеенко К.Б., Панкратова Н.В. Фотохимическая генерация озона в шлейфах антропогенных выбросов над Хабаровским краем: численные эксперименты и наблюдения // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. Т.41. №4. С.1-9. 2005. 99 158. Крутцен П. Й., Голицын Г. С., Еланский Н. Ф., Бреннинкмайер К. А. М , Шарффе Д., Беликов И.Б., Елохов А.С. Измерение газовых примесей над Россией с помощью вагона-лаборатории. // ДАН. T. 350. № 6. C. 819-823. 1996. 159. Исидоров B.А.. Органическая химия атмосферы . Л., Химия , 1985. 352с. 160. Ashbaugh L.L., Malm W.C., Sadeh W.Z. A residence time probability analysis of sulfur concentrations at Grand Canyon national park. // J. Atmos. Env. V. 19. PP. 1263-1270. 1985. 161. Belikov I.B., Brenninkmeijer C.A.V., Elansky N.F., Ralko A.V. Methane, carbone monoxide, and carbon dioxide concentrations measured in the atmospheric surface layer over continental Russia in the TROICA Experiments // Izvestia, Atmospheric and Oceanic Physics. V. 42. No 1. pp 46-59. 2006. 162. Bergamaschi P., Brenninkmeijer C.A.M., Hahn M., Rockmann T., Schaffe D., Crutzen P.J., Elansky N.F., Belikov I.B., Trivett N.B.A., and Worthy D.E.J. Isotope analysis based on source identification for atmospheric CH 4 and CO sampled across Russia using the Trans-Siberian railroad // J. Geophys. Research., V. 103, No D7, pp. 8227-8235. 1998. 163. Elansky N.F., Markova T.A., I.B. Belikov, and E.A. Oberlander Transcontinental Observations of Surface Ozone Concentration in the TROICA Experiments: 1. Space and Time Variability // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. V. 37. Suppl. 1, pp. S24-S38. 2001. 164. Elansky N.F. Spatial temporal variations of trace gases surface concentrations over Russia compositions changes from TROICA observations. Proceeding of International Symposium on Atmospheric Physics and Chemistry. Eds. Huijun Wang and G.S. Golitsyn. Beijin. P. 49-56. May 15-19. 2007. 165. Golitsyn, G.S., N.F.Elansky, T.A. Markova, and L.V. Panin, Surface Ozone behavior over Continental Russia // Izvestya, Atmospheric and Oceanic Physics. V. 38. Suppl. 1. P. S116-S126. 2002. 166. Hurst, D.F., Romashkin P.A., Elkins J.W., Oberlander E.A., Elansky N.F., Belikov I.B., Granberg I.G., Golitsyn G.S., Grisenko A.M., Brenninkmeijer C.A.M., Crutzen P.J. Emissions of ozone-depleting substances in Russia during 2001. // J. Geophys. Research. V. 109. P. D14303 (1 of 9). D14303. DOI: 10.1029/2004JD004633. 2004. 100 167. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) Fourth Assessment Report “Climate change 2007”. http://www.ipcc.ch. 168. Li Q. B., Jacob D. J., Bey I., Palmer P. I., Duncan B. N., Field B. D., Martin R. V., Fiore A. M., Yantosca R. M., Parrish D. D., Simmonds P. G., Oltmans S. J. Transatlantic transport of pollution and its effects on surface ozone in Europe and North America // J. Geophys. Research. V. 107. Issue D13, PP. ACH 4-1. CiteID 4166. DOI: 10.1029/2001JD001422. 2002. 169. Luis A., Vasconcelos P., Kahl J.D.W., Lui D. A tracer calibration of back trajectory analysis at the Grand Canyon // J. Geophys. Research. V. 101. No. 14. P. 19329–19336. 1996. 170. Oberlander E.A., Brenninkmeijer C.A.M., Crutzen P.J., Lelieveld J., Elansky N.F. Why Not Take the Train? Trans-Siberian Atmospheric Chemistry Observations across Central and East Asia // EOS, Transactions, American Geophysical Union. V. 83. No 45. P.515-516. 2002. 171. Panin L. V., Elansky N. F., Belikov I. B., Granberg I. G., Andronova A. V., Obvintsev Yu. I., Bogdanov V. M., Grisenko A. M., and Mozgrin V. S. Estimation of Reliability of the Data on Pollutant Content Measured in the Atmospheric Surface Layer in the TROICA Experiments // Izvtstiya, Atmospheric and Oceanic Physics. V. 37, Suppl. 1. P. S81-S91. 2001. 172. POLARCAT International Polar Year project #32: Polar study using Aircraft, Remote Sensing, surface Measurements and models, of Climate, Chemistry, Aerosol and Transport, 2008, http://zardoz.nilu.no/~andreas/POLARCAT/ 173. Rockmann T., Brenninkmeijer C.A.M., Hahn M., Elansky N.F. CO mixing and isotope ratios across Russia; Trans-Siberian railroad expedition TROIKA 3, April 1997 // Chemosphere: Global Change Science. № 1. P. 219-231. 1999. 174. Shakina, N.P., Ivanova A.R., Elansky N.F., Markova T.A. Transcontinental Observations of Surface Ozone Concentration in the TROICA Experiments: 2. The Effect of the Stratosphere – Troposphere Exchange // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. V.37. Suppl. 1. P. S39-S48. 2001. 175. Tarasova O.A., Brenninkmeijer C.A.M., Assonov S.S, Elansky N.F., Röckmann T., Brass M. Atmospheric CH4 along the Trans-Siberian Railroad (TROICA) and River Ob: 101 Source Identification using Stable Isotope Analysis // J. Atmos. Env. P.5617-5628. 2006. 176. TROICA experiments. Atmospheric composition observations over Northern Eurasia using the mobile laboratory, 2009, Edited by N. F. Elanskii, Moscow, Obukhov Institute of Atmospheric Physics, 73 p. 177. Turnbull J.C., Miller J.B., Lehman S.J., Peters W., Tans P.P., Southon J., Hurst D., Montzka S., Elkins J., Mondeel D.J., Elansky N.F., Skorokhod A.I. Spatial distribution of 14 CO2 across Eurasia: Measurements from the TROICA-8 expedition // Atmos. Chem. Phys. Discuss. V. 8. 15207–15238. 2008. 178. Vartiainen E., Ehn M., Hirsikko A., Junninen H., Sogacheva L., Kuokka S., Kerminen V.-M., Hillamo R., Skorokhod A., Belikov I., Elansky N., Kulmala M. Air ion and aerosol particle number size distributions in Russia // Boreal environment research. V.12, No 3. P.375-396. 2007. 179. Wang Y. H., Jacob D. J., Logan J. A.: Global simulation of tropospheric O3-NOx- hy- drocarbon chemistry 3. Origin of tropospheric ozone and effects of nonmethane hydrocarbons // J. Geophys. Research. V.103(D9). P. 10757–10767. 1998. 180. Amos, H. M., D. J. Jacob, C. D. Holmes, J. A. Fisher, Q. Wang, R. M. Yantosca, E. S. Corbitt, E. Galarneau, A. P. Rutter, M. S. Gustin, A. Steffen, J. J. Schauer, J. A. Graydon, V. L. St. Louis, R. W. Talbot, E. S. Edgerton, Y. Zhang, and E. M. Sunderland, Gas-Particle Partitioning of Atmopsheric Hg(II) and Its Effect on Global Mercury Deposition, Atmos. Chem. Phys., 12, 591-603, 2012. 181. Bey, I., D. J. Jacob, R. M. Yantosca, J. A. Logan, B. Field, A. M. Fiore, Q. Li, H. Liu, L. J. Mickley, and M. Schultz, Global modeling of tropospheric chemistry with assimilated meteorology: Model description and evaluation, J. Geophys. Res., 106, 23,073-23,096, 2001a. 182. Bian, H. S., and M. J. Prather, Fast-J2: Accurate simulation of stratospheric photolysis in global chemical models, J. Atmos. Chem., 41, 281-296, 2002. 183. Bond, T.C. et al, Historical emissions of black and organic carbon aerosol from 102 energy-related combustion, 1850-2000, Global Biogeochem. Cycles, 21, GB2018, doi: 10.1029/2006GB002840, 2007. 184. Damian, V., A. Sandu, M. Damian, F. Potra, and G.R. Carmichael, The Kinetic PreProcessor KPP—A software environment for solving chemical kinetics, Computers and Chem. Engr., 26(11), 1567-1579, 2002. 185. Duck, T. J., B. J. Firanski, D. B. Millet, A. H. Goldstein, J. Allan, R. Holzinger, D. R. Worsnop, A. B. White, A. Stohl, C. S. Dickinson, and A. van Donkelaar, Transport of forest fire emissions from Alaska and the Yukon Territory to Nova Scotia during summer 2004, Journal of geophisical research, vol. 112, 2007 186. Emery, C., J. Jung, N. Downey, J. Johnson, M. Jimenez, G. Yarwood , R. Morris, Regional and global modeling estimates of policy relevant background ozone over the United States, Atmospheric Environment xxx 1-12, 2011 187. Eller, P., K. Singh, A. Sandu, K. Bowman, D.K. Henze, and M. Lee: Implementation and Evaluation of an Array of Chemical Solvers in a Global Chemical Transport Model, Geophysical Model Development, 2, p. 1-7, 2009. 188. Fairlie, T. D., D.J. Jacob, and R.J. Park, The impact of transpacific transport of mineral dust in the United States, Atmos. Environ., 1251-1266, 2007. 189. Fischer, E.V., D.J. Jacob, D.B. Millet, R.M. Yantosca, and J. Mao, The role of the ocean in the global atmospheric budget of acetone, Geophys. Res. Lett., 39, L01807, 2012. 190. Henze, D. K., A. Hakami, and J. H. Seinfeld, Development of the adjoint of GEOS-Chem, Atmos. Chem. Phys., 7, 2413– 2433, 2007. 191. Henze, D. K., et al., Global modeling of secondary organic aerosol formation from aromatic hydrocarbons: High- vs. low-yield pathways, Atmos. Chem. Phys., 8, 2405-2420, 2008. 192. Li, Q., D.J. Jacob, R. Park, Y. Wang, C.L. Heald, R. Hudman, R.M. Yantosca, R.V. Martin, and M. Evans, North American pollution outflow and the trapping of convectively lifted pollution by upper-level anticyclone, J. Geophys. Res., 110, D10301, 2005. 103 193. Liu, H., D.J. Jacob, I. Bey, and R.M. Yantosca, Constraints from 210Pb and 7Be on wet deposition and transporting a global threee-dimensional chemical tracer model driven by asimilated meteorological fields, J. Geophys. Res., 106, 12,109 - 12,128, 2001. 194. Mc.Linden, S.A., et al., Stratospheric ozone in 3-D models: a simple chemistry and the cross-tropopause flux, J. Geophys. Res., 105, 14653-14665, 2000. 195. Murray, L.T., J.A. Logan, D.J. Jacob, The role of lightning in driving interannual variability in tropical tropospheric ozone and OH, in preparation. 196. Pacyna, E.G., et al., Global emission of mercury to the atmosphere from anthropogenic sources in 2005 and projections to 2020, Atmos. Env., 2010. 44(20): p. 2487-2499. 197. Park, R. J., D. J. Jacob, M. Chin and R. V. Martin, Sources of carbonaceous aerosols over the United States and implications for natural visibility, J. Geophys. Res., 108(D12), 4355, doi:10.1029/2002JD003190, 2003. 198. Price, C., and D. Rind, A simple lightning parameterization for calculating global lightning distributions, J. Geophys. Res., 97, 9919–9933, 1992. 199. Ridley, D.A., C.L. Heald, and B.J. Ford, North African dust export and deposition: A satellite and model perspective, J. Geophys. Res., 117, D02202, doi:10.1029/2011JD016794, 2012. 200. Selin, N.E., D.J. Jacob, R.J. Park, R.M. Yantosca, S. Strode, L. Jaeglé, and D. Jaffe, Chemical cycling and deposition of atmospheric mercury: Global constraints from observations, J. Geophys. Res., 112, D02308, doi:10.1029/2006JD007450, 2007. 201. Soerensen, A.L., E.M. Sunderland, C.D. Holmes, D.J. Jacob, R.M. Yantosca, H. Skov, J.H. Christensen, and R.P. Mason, An improved global model for air-sea exchange of mercury: High concentrations over the North Atlantic, Environ. Sci. Technol., 44, 8574-8580, 2010. 202. van Donkelaar, A., R.V. Martin, R. C. Levy, A. da Silva, M. Krzyzanowski, N.E. Chubarova, E. Semutnikova, A. J. Cohen, Satellite-based estimates of ground-level fine particulate matter during extreme events: A case study of the Moscow fires in 2010, 104 Atmospheric Environment 45 6225-6232, 2011 203. Streets, D.G, Q. Zhang, L. Wang, K. He, J. Hao, Y. Wu, Y. Tang, and G.C. Carmichael, Revisiting China's CO emissions after the Transport and Chemical Evolution over the Pacific (TRACE-P) mission: Synthesis of inventories, atmospheric modeling, and observations, J. Geophys. Res, 111, D14306, doi:10.1029/2006JD007118, 2006. 204. Wang, Q., D.J. Jacob, J.A. Fisher, J. Mao, E.M. Leibensperger, C.C. Carouge, P. Le Sager, Y. Kondo, J.L. Jimenez, M.J. Cubison, and S.J. Doherty, Sources of carbonaceous aerosols and deposited black carbon in the Arctic in winter-spring: implications for radiative forcing, Atmos. Chem. Phys., 11, 12,453-12,473, 2011. 205. Wang, Q., D. J. Jacob, J. A. Fisher, J. Mao, E. M. Leibensperger, C. C. Carouge, P. Le Sager, Y. Kondo, J. L. Jimenez, M. J. Cubison , and S. J. Doherty, Sources of carbonaceous aerosols and deposited black carbon in the Arctic in winter–spring: implications for radiative forcing, Atmos. Chem. Phys., 11, 19395–19442, 2011 206. Yevich, R. and J. A. Logan, An assesment of biofuel use and burning of agricultural waste in the developing world, Global Biogeochem. Cycles, 17(4), 1095, doi:10.1029/2002GB001952, 2003. 207. Zhang, L., D. J. Jacob, M. Kopacz, D. K. Henze, K. Singh, and D. A. Jaffe, Intercontinental source attribution of ozone pollution at western U.S. sites using an adjoint method, Geophys. Res. Lett., 36, L11810, 2009. 105
