авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |

«Санкт-Петербургский Государственный Университет Л.С.Ивлев, Ю.А.Довгалюк Физика атмосферных аэрозольных систем Санкт-Петербург ...»

-- [ Страница 6 ] --

Вычисление двойного интеграла (7.3) и необходимость задания двумерной функции распределения F(r, g) усложняют расчеты, поэтому будем предполагать, что физические процессы, приводящие к образованию двухслойных частиц, таковы, что все параметры частицы однозначно определяются ее полным радиусом. Тогда интеграл (7.3) превращается в одномерный с функцией распределения F(r). Полагаем, что существует независимое от параметров оболочки распределение ядер двухслойных частиц, т.е. физическая модель образования двухслойных частиц предполагает условия, когда оболочка отсутствует. Тогда, если f(r) - функция распределения ядер, то искомая функция распределения F(r) получается из f(r) в результате трансформации ее, описываемой неким набором параметров модели образования оболочки, что дает возможность использовать в качестве f(r) «стандартные» функции распределения однородных частиц. Примем, что указанный процесс трансформации может быть описан линейной зависимостью полного радиуса двухслойной частицы r = q1 ( p1, p2,..., pn )rc + q2 ( p1, p2,..., pn ), (7.4) где q1 и q2 – некие функции, зависящие от параметров модели образования оболочки р1, р2,..., рn, rc радиус ядра. Соответственно получаем F(r) = f(r/q1 – q2/q1), формально полагая F(r) = 0, если r/q1 – q2/q1 0.

Обозначив mc КПП исходного вещества ядра и ms КПП исходного вещества, из которого образуется оболочка, введем аналогичные функции для моделирования относительного размера ядра g и КПП ядра и оболочки:

g = q3 (r ), m1 = q4 (r, mc, ms ), m2 = q5 (r, mc, ms ), после чего формула для интегрирования по ансамблю двухслойных частиц (7.3) примет окончательный вид Задача описания ансамбля двухслойных частиц свелась к построению для конкретных ситуаций набора из пяти функций, зависящих от параметров модели. Некоторую сложность может составлять лишь вычисление моментов функции F(r):

используемых в алгоритме. Интегрирование с подстановкой (7.4) элементарно, в результате получаем где C(F) и C(f) - нулевые моменты ненормированных распределений;

Ci j — биномиальные коэффициенты;

Mj(f) — моменты «стандартной» нормированной функции f(r) Обводненные частицы. Для связи радиуса обводненной частицы r с радиусом ядра rc используем соотношение Кастена в модификации Хенела [113]:

где u - относительная влажность воздуха;

Р и Q - эмпирические константы, в частности рекомендуется Р = 0,0664, Q = 0,113 для континентального аэрозоля и Р = 0,0498, Q = 0,173 для «среднего» аэрозоля. Формула справедлива при u 0,95. При больших значениях влажности начинается конденсационный рост водяных капель. Для универсальности алгоритма опишем этот рост так, чтобы сохранялась непрерывность при u = 0,95 и средний радиус водяных капель при u = стал равным некоторому заданному значению R:

(7.5) где значение d находится из решения уравнения (7.6) При большом объеме оболочки и плотности нерастворимого ядра меньшей, чем плотность воды, возможно разрушение ядра и «всплытие» его частей к границам оболочки - именно так, например, выглядят на снимках под электронным микроскопом вкрапления сажи в водяной капле. Поэтому введем G — критическое значение параметра g частицы, при котором происходит разрушение ядра (для неразрушающихся ядер G 0).

Таким образом, модель для частиц с нерастворимым обводненным ядром: q1 = r / rc находится из (7.4) - (7.6), q2 = 0.

В случаях обводнения частиц с растворимым ядром для соотношений радиусов оболочки и ядра опять используем (7.4) - (7.6). Вычислив массы ядра и оболочки и введя коэффициент растворения вещества ядра, нетрудно найти радиус остатка ядра после растворения. Такой детальный подход требует введения многих дополнительных параметров: плотностей ядра и оболочки, зависимости плотности раствора от количества растворенного вещества и т.п. Учитывая неполноту наших знаний о химическом составе вещества атмосферных аэрозолей, а также приближенный характер аэрозольных моделей, упростим описание, рассматривая «объемные» характеристики растворения. Введем параметр D - отношение объема вещества ядра, которое переходит в насыщенный раствор, к общему объему раствора (0 D 1). Поскольку аналогичный параметр в дальнейшем будет использован не только для описания процессов растворения, условимся называть его «коэффициентом проникновения» вещества ядра в вещество оболочки. В рамках рассматриваемой идеализации будем считать, что объем раствора равен сумме объемов исходных веществ, а КПП растворов и смесей будем вычислять как средневзвешенный по объему.

В результате получаем модель, учитывающую возможность полного растворения ядра:

Модель имеет два важных частных случая. При D = 0 получаем рассмотренный выше случай нерастворимого неразрушаемого ядра;

при D = 1 всегда будем иметь случай полного растворения, т.е. однородную частицу со средневзвешенным КПП - модель в приближении однородной смеси.

Рисунок 7. В качестве иллюстрации расчетов для обводненных частиц приведем рис.7.1, на котором сплошная кривая показывает зависимость среднего сечения поглощения для модели обводненных сажевых частиц от влажности воздуха для длины волны 0,5 мкм. (1 - сажевые частицы: сплошная кривая - разрушающееся ядро, штриховая — неразрушающееся, 2 - органические частицы: сплошная кривая - двухслойная структура, штриховая - приближение однородной смеси). Параметры моделис нерастворимым разрушающимся ядром: логнормальное распределение радиусов ядер с r0 = 0,01 мкм и = 0,7;

mc = 1,82 - i0,74, ms = 1,33 - i10-9 Р = 0,0498, Q = 0,173, G = 0,8, R = 20 мкм.

Для сравнения штриховой кривой приведены результаты расчетов для той же модели, но без учета разрушения ядра (G = –1). Как видно из рисунка, учет возможного разрушения ядра не оказывает значимого влияния на величину аэрозольного поглощения. Кривые 2 на рис.7.1 — результаты расчета зависимости от влажности воздуха среднего сечения аэрозольного поглощения для длины волны 0,5 мкм при обводнении частиц органической природы (почвенные аэрозоли). Используется модель с растворимым ядром. Ее параметры - логнормальное распределение ядер с r0 = 0,1 мкм и = 0,9;

mc = 1,45 - i0,001, ms = 1,33 – i10-9, Р = 0,0498, Q = 0,173, D = 0,5, R = 20 мкм. Результаты расчетов для указанной модели приведены сплошной кривой, а штриховой, для сравнения, - результаты расчетов для той же модели в приближении однородной смеси (D = 1). Как следует из рисунка, модель однородной смеси дает качественно иную картину даже для сильнорастворимого ядра.

Стратосферные сернокислотные частицы. Процессы образования и роста этих аэрозолей мало изучены. Одним из механизмов образования подобных частиц считается гетерогенная гетеромолекулярная нуклеация — образование оболочки из 75% раствора серной кислоты на ядрах, которые могут как растворяться, так и не растворяться в H2SO4. Несомненна и подтверждается данными экспериментальных измерений связь между радиусами частиц сернокислотной фракции и концентрацией в стратосфере сернистого газа. Поскольку механизм роста оболочки из H2SO4 в данном случае в чем-то эквивалентен процессу ее роста при обводнении, то в модели трансформации частиц (7.4) можно положить q2 = 0, а функция q1 должна расти с ростом концентрации SO2: в случае стационарного динамического равновесия концентрации SO2 (постоянный поток) или же для одного и того же момента времени от начала выброса SO2 при извержении вулкана.

По данным аппроксимации экспериментальных измерений и модельных расчетов можно, в первом приближении, предложить простейшую зависимость: q1 = 1 + CQ, где Q - концентрация SO2, см-3, С - эмпирическая константа, характеризующая скорость процесса окисления SO2 в SO3, которую грубо можно оценить как С = 10-7 см3. Остальные функции q3 – q5 можно выбирать точно такими же, как в случае обводнения - модель с растворимым ядром, с учетом предельного случая D = 0 для не растворимых ядер.

Рисунок 7. На рис.7.2 приведена зависимость среднего сечения аэрозольного рассеяния для силикатных ядер с сернокислотной оболочкой от концентрации SO2 на длине волны 0,5 мкм. Для ядер использовано обратное гамма-распределение f(r) = Аr-1-a ехр(-r0/r), где А - нормировочный множитель а = 5, r0 = 0,01 мкм. Значения КПП: mc = 1,48 - i2,5 10-4, ms = 1,43 - i10-8;

ядро нерастворимо – D = 0.

Для сравнения (штриховой кривой) приведены результаты расчетов по той же модели, но для однородных сернокислотных частиц. Как следует из рисунка, учет внутренней структуры особенно полезен при расчетах для мелких частиц (фоновые модели стратосферного аэрозоля).

Частицы с адсорбированной оболочкой. Ряд процессов (покрытие стратосферных сернокислотных аэрозолей минеральной компонентой, взаимодействие частиц сажи с облачными ка плями, покрытие аэрозольных частиц над морями и океанами оболочкой из соли и др.) также описываются моделью двухслойных частиц. Если не выходить за рамки моделей двухслойных сфер с однородными ядром и оболочкой, то для этих ситуаций можно построить единое математическое описание.

Допустим, что ядра и адсорбируемые частицы существуют отдельно. Тогда, считая, что вещество оболочки равномерно обволакивает частицы ядра, получаем параметры роста радиуса частицы: q1 = 1, q2 = 1/3 CR3/[M2(f)], где С - относительная концентрация адсорбированных частиц (отношение числа адсорбированных частиц к числу ядер в единице объема);

R - средний радиус адсорбированных частиц. Заметим, что, исходя из модельного характера параметров, следует с определенной долей условности относиться к смыслу величин С и R. Возможное взаимодействие (растворение) ядра и оболочки будем описывать в «объемном» приближении, аналогично тому, как это было сделано для случая обводнения. Введем, пока формально, еще два параметра: D1 — коэффициент проникновения вещества ядра в вещество оболочки и D2 - коэффициент проникновения вещества оболочки в вещество ядра. Тогда, вычислив v = (1 – q2/r)3, = v/(i – D2) – (1 – v)D1/(l – D1), получим: если 0 1, то q3 = 1/3, q4 = (1 – D2)mc + D2ms, q5 = D1mc + (1 – D1)ms;

если 0 или (полное растворение), то q3 = 0, q4 = q5 = vmc + (1 – v)ms.

Используем предложенную формальную модель для описания конкретных ситуаций. Для частиц с твердым ядром и жидкой оболочкой имеем D2 = 0 и D1 0 для растворимого ядра, D1 = для нерастворимого. Для частиц с жидким ядром и жидкой оболочкой используем «приближение взаимного перемешивания», полагая, что коэффициент проникновения вещества ядра в оболочку равен коэффициенту проникновения вещества оболочки в ядро (D1 = D2 = D). Случай D = соответствует невзаимодействующим ядру и оболочке. Для частиц с твердым ядром и твердой оболочкой оболочка образуется как отдельные вкрапления на периферии ядер. Примем в рамках модели, что вещество оболочки равномерно распределяется по поверхности ядра, а учет вкраплений осуществляется в приближении перемешивания части вещества ядра и всей оболочки. Тогда D2 = 0, a D1 — параметр, определяющий степень перемешивания (чем больше D1, тем толще оболочка, но тем ближе ее КПП к КПП ядра). Наконец, для частицы с жидким ядром и твердой оболочкой необходимо еще учесть возможность растворения оболочки в ядре. В этом варианте получаем общий случай с необходимостью задания и значения D1 и значения D2.

В качестве иллюстрации для этой модели рассмотрим процесс взаимодействия частиц сажи с облачными каплями. Капли описываются распределением Хргиана - Мазина f(r) = Ar2exp(–br), где А нормировочный множитель b = 0,03 мкм-1. Значения mc и ms (вода и сажа) приведены выше, R = 0, мкм, D2 = 0.

Рисунок 7. На рис.7.3 приведена зависимость альбедо однократного рассеяния облака (отношение среднего сечения рассеяния к среднему сечению ослабления) для длины волны 0,5 мкм от относительной концентрации сажи С для четырех значений параметра D1(1 – 0;

2 – 0,1;

3 – 0,3;

4 – 0,5). Как следует из рис.7.3, чтобы понизить альбедо до диапазона 0,999 - 0,990, где начинает проявляться поглощение света в облаке, требуется огромное количество сажи (десятки тысяч частиц на каплю воды - не менее 10 мг/м3). Это подтверждает невозможность объяснения экспериментально обнаруженного аномально высокого поглощения в слоистых облаках модельными расчетами их оптических свойств [114].

Частицы с оболочкой постоянной толщины. Некоторые физические процессы должны приводить к образованию двухслойных частиц с оболочкой постоянной толщины. Это могут быть тонкие пленки, образовавшиеся в результате химических (фотохимических) реакций на поверхности частицы, или полые частицы («пузырьки»), образующиеся при испарении и разбрызгивании вулканической лавы. Модель для указанных частиц: q1 = 1, q2 = В, q3 = 1 - B/r, q4 = mc, q5 = ms, где В — толщина оболочки.

Рисунок 7. На рис.7.4 приведен пример двух расчетов спектральной зависимости среднего сечения аэрозольного ослабления для полых частиц в видимом диапазоне спектра при В = 0,1 и 0,5 мкм. Для ядер использовано логнормальное распределение с r0 = 0,5 мкм, = 0,9. Параметры mc = 1 (газ), ms – спектральная кривая для силикатов. По рисунку видно практическое отсутствие аномалий спектрального хода, вызванных интерференционными явлениями в оболочке, для частиц с тонкими оболочками и наличие аномалий для размеров оболочек порядка длины волны. Однако, учитывая малую долю вулканических полых частиц в суммарном атмосферном аэрозоле, сомнительно, чтобы подобные аномалии можно было обнаружить при измерениях спектральной прозрачности.

Однородные частицы являются очевидным частным случаем предлагаемого подхода к интегрированию по ансамблям двухслойных частиц: q1 = 1, q2 = 0, q3 = 0, q4 = q5 = mc. Технически это означает удобную возможность использования программы интегрирования по ансамблям двух слойных частиц, в том числе и для расчетов характеристик ансамблей однородных сфер.

Предлагаемый подход к вычислению оптических характеристик аэрозольных ансамблей двухслойных сферических частиц позволяет перейти от ставших традиционными расчетов для ансамблей однородных сфер к столь же «массовым» расчетам для ансамблей двухслойных сфер.

7.4 Оптические свойства аэрозолей как фрактальных структур Характерной особенностью фрактального кластера является уменьшение его плотности от центра к периферии по закону (r)rD-3 или изменение фактора заполнения f(r) = (a/r)3-D (7.7) где r (0 r R) - расстояние от эффективного центра кластера, a – радиус первичных частиц мономеров, D – фрактальная размерность, фрактальный радиус (радиус агрегата) R=aN1/D, где – полуэмпирическая постоянная, связанная с плотностью упаковки первичных частиц. Величина по экспериментальным данным изменяется в пределах 0.87- 1.15. Вводится также понятие радиуса гирации Rg, который представляет собой средневзвешенное расстояние частиц от центра масс агломерата, R g = R 2. Понятие фрактала предполагает, что количество частиц, образующих агломератов должно быть достаточно велико и, следовательно, a«Ru(Rg). Разработанные в настоящее время теории рассеяния электромагнитного излучения на фрактальных системах предполагают также, что =kа«1 (k = 2/), что связано с требованием изотропности рассеяния на отдельных частицах. В противоположном случае требуется строгий учет взаимного расположения частиц в составе агрегата. Такой подход к задаче рассеяния предполагает решение систем электродинамических уравнений численными методами и затем усреднение по ансамблю кластеров интересующих величин, полученных с помощью этих решений. Большая размерность получающихся систем - 3N3N где N – число частиц в кластере, не позволяет использовать даже самые простейшие детерминированные численные методы, например, метод простой итерации. Таким способом возможно рассчитать характеристики только для кластеров из нескольких сот частиц, Использование метода Монте-Карло позволяет решать задачу светорассеяния для кластеров из нескольких тысяч частиц (N 103–104), в предположении, что электрическое поле E (r ) внутри каждой частицы Vm кластера постоянно. Причем расчеты показывают, что для достижения 10 процентов точности решения для усредненных по ансамблю кластеров оптических характеристик необходимое количество кластеров некоторого набора должно быть не менее 20.

Наиболее известный приближенный метод Берри-Персиваля к двум вышеназванным условиям:

1)однородность первичных сферических частиц, 2)малость размера этих частиц по сравнению с длиной волны излучения, требует, чтобы 3) вероятность p(x = r/R) того, что расстояние между двумя случайным образом выбранными частицами агрегата равно r описывалось распределением Гаусса.

Физически два первых используемых приближения означают, что излучение, рассеянное отдельными частицами когерентно и может быть описано как излучение диполей. Очевидно, по мере укрупнения частиц-мономеров должна резко возрастать роль многократного рассеяния внутри кластера, что ведет к уменьшению, вплоть до исчезновения, фрактальных свойств рассеянного излучения.

Третье предположение, как показывает дальнейший анализ, является необходимым при выводе расчетных формул в том плане, что сходимость интегралов обеспечивается при условии р(х) 0 при х быстрее, чем 1/х. Более того, при соблюдении этого условия, основные выводы теории не меняются (в итоговых расчетных формулах появляется дополнительный множитель, зависящий только от типа функции распределения). Таким образом, это допущение, создавая определенные удобства при анализе, не нарушает общности рассмотрения. В итоге получаются отно сительно простые формулы, связывающие оптические характеристики агрегата с соответствующими характеристиками отдельной частицы при известных параметрах фрактальной структуры агрегата, которые могут быть записаны в следующем виде:

p 1 + A( N 1)( B cos 1) Fp =, (7.8) N (1) p (n1) N n =, (7.9) N 1 sin[(D 1)arctan(X sin 2)] н () (1 + ) Fн () = 1 + (7.10) ( ) D 1 1 + X sin 2 ( X sin 2) D н () N (1) 2 Здесь p, п, н() и p(1), п(1), н(1)() – сечения рассеяния, поглощения и направленного под углом светорассеяния фрактального агрегата и изолированной частицы соответственно;

2kR X= A= ;

(2 D )(D 1)X [D(D + 1)]1 В = (1 +X2)l-D/2, = (2 - D)arctg(X);

D — фрактальная размерность агрегата;

N — количество частиц в составе агрегата;

— поправка, учитывающая эффекты, связанные с многократным рассеянием излучения частицами агрегата.

Берри и Парсиваль делают вывод, что роль многократного рассеяния в формировании оптических свойств фрактального агрегата пренебрежимо мала ( « 1 при D 2).

Дальнейшие исследования показали, что вывод относительно пренебрежимости вклада многократного рассеяния в формирование оптических свойств фрактального агрегата—не имеет общего характера. Поправка, учитывающая этот вклад может быть не только существенной, но и приобретать определяющее значение.

В общем случае величина поправки оказывается сложной функцией как параметров структуры агрегата N и D, так и значений вещественной и мнимой частей комплексного показателя преломления вещества частиц, образующих агрегат, их относительного размера. Величину поправки, учитывающей многократное рассеяние излучения, частицами агрегата можно записать как = AM (N 1)(1 + M sin ) ) { AM (N 1)(1 + M sin )(B 2 2 cos + 1 (7.11) 2 B[sin ( ) M cos [B cos( + ) + cos( ) + sin ]]} где M = m 1 (ka ) ~ ~ 3 ;

m = n i — комплексный показатель преломления вещества частиц, [( ].

) образующих агрегат;

= 2n n 1 4n 2 2 Из этой формулы видно, что определяющее влияние на величину оказывает не только ~ значение 0, но и зависимость от m. В результате роль многократного рассеяния в формировании оптических свойств фрактального агрегата возрастает для реальных структур, когда размеры структурных частиц, как правило, достигают значений а 0,02 – 0,03 мкм. Очевидно, все возможные виды взаимодействия частиц в составе агломерата сводятся к эффектам многократного рассеяния, а также перекрывания и экранирования частиц.

Другой метод, позволяющий проводить расчеты оптических характеристик фракталов, основан на приближении радиально неоднородной сферы с изменяющейся плотностью заполнения, теория рассеяния на которых подробно разработана школой А.П.Пришивалко [116]. Однако, большинство реально наблюдаемых в атмосфере фракталоподобных аэрозолей ближе к цепочечным структурам, чем к рыхлым сферам. Достаточно успешно используется метод среднего поля в сочетании с методоми Монте-Карло, не требующими аналитического выражения для распределения частиц в пространстве, а также метод диаграмм.

Серьезный анализ недостатков наиболее широко используемой теории Берри-Персиваля, привел С.Д.Андреева к необходимости введения учета взаимного расположения частиц внутри системы с помощью парно-корреляционной функции, определяющей вероятность того, что случайным образом выбранная в составе кластера пара частиц разделена растоянием r.

Использование парно-корреляционной функции в виде степенного распределения f ( x) = A (1 bx) µ (7.12) D(D + 1) A = b D B(D, µ + 1), b=, (D + µ + 1)(D + µ + 2) где А, b, µ вводятся из соображений удобства и определяются на основе нормировочных соображений, дает результаты наиболее соответствующие экспериментальным данным.

Для сечений рассеяния, поглощения, направленного светорассеяния фрактального кластера с радиусом R и фрактальной размерностью D, состоящего из N малых сферических однородных частиц радиусом получены выражения:

Si[(1) arctg (X sin 2 )] d C N Fd = 1 + [ ] D 1 1 + (Si 2 )2 (D 1) 2 (X sin 2 ) C N (1) d {( } 2 (N 1) d C ) 1 + X 2 2 cos[(2 D ) arctgX ] 1 D Fg = 1 + (7.13) (2 D ) (D 1) X g N (1) a Fa = N (1) a Здесь a, g и d() - сечения поглощения, рассеяния и рассеяния под углом фрактального кластера, аналогичные величины для отдельных частиц отмечены индексом (1). Для краткости 2k R использовано обозначение X =.

b 7.5. Оптические модели атмосферных аэрозолей (общий подход) 1. Распределение частиц по размерам наиболее сильно изменяется с высотой, зависит и от типа подстилающей поверхности, источников и метеорологических условий. Верхний предел размеров частиц с высотой уменьшается и должен быть не меньше 10 мкм, он зависит от вида функции распределения и длины волны, для которой рассчитываются оптические характеристики.

Нижний предел размеров частиц для расчетов определяется из соотношения 2r«. Из метеорологических параметров наиболее важными для выбора функции распределения являются величина относительной влажности и метеорологическая дальность видимости.

Выбор вида функции распределения по этим параметрам имеет эмпирический характер. Если за основу выбирается распределение Юнге, то можно сказать, что для приземного слоя при метеорологической дальности видимости больше 20 км показатель степени в формуле Юнге следует брать равным 4, а при метеорологической дальности видимости больше 5 км — показатель степени должен равняться 3,5. Для очень чистого воздуха показатель степени равен 5, а для пыльного — 3.

Для тропосферы показатель степени в формуле Юнге будет несколько ниже, колеблясь в зависимости от погоды и времени суток.

Исследования последних лет привели к выводу, что наиболее близко к реальной картине описание распределения аэрозольных частиц с помощью суммы трех функций, описывающих распределение мелко-, средне- и грубодисперсной фракций. Эти функции могут быть типа нормально-логарифмических или -функций с модальными радиусами r1 0,020,04 мкм, r 0,100,20 мкм, r3 1,54,0 мкм. Для функции типа n(r)=ar-exp(-b/r) величина порядка 5,06,5.

2. Счетная концентрация частиц в приземном слое при заданных функции распределения и метеорологической дальности видимости определяется расчетным способом из данных по метеорологической дальности видимости, либо из экспериментальных данных прямых измерений счетной концентрации. В ряде моделей предполагается, что содержание аэрозолей в тропосфере с высотой уменьшается экспоненциально. Предполагая, что на определенной высоте, например 5 км, влияние подстилающей поверхности ничтожно и, следовательно, характеристики аэрозолей на этой высоте постоянны, получаем серию модельных кривых для оптических характеристик аэрозолей при разной метеорологической дальности видимости в приземном слое.

Примеры моделей вертикального профиля счетной концентрации аэрозольных частиц приведены в главе 1. Величины счетной концентрации на разных высотах могут заметно варьировать, вплоть до двух порядков величины.

Рисунок 7. 3. Показатель преломления вещества аэрозольных частиц зависит от их происхождения и от величины относительной влажности. Можно экспериментально определять комплексный показатель преломления веществ частиц на пробах, собранных в атмосфере, и можно моделировать этот показатель преломления по данным о химическом составе аэрозольных проб. Оба метода обладают недостатками. Первый неточен из-за полидисперсности частиц в пробе и, кроме того, он мало репрезентативен. Второй требует предположения о равномерной механической перемешанности различных химических соединений в веществе каждой частицы.

Влияние влажности на показатель преломления вещества частиц определяется на основе принципа равноправности воды с другими химическими соединениями. Зависимость содержания воды в веществе частиц от относительной влажности известна из экспериментальных данных и колеблется в довольно больших пределах. Приведем пример расчетной модели комплексного показателя преломления для вещества, в состав которого входят следующие компоненты (в весовых процентах): SiO2 — 35;

SO4-2 — 18, Ca-2 — 9, CO3-2 — 8, Fe2O3 — 6, H2O (связанная) — 5, Cl- — 4, NH4+ — 4, Na+ — 2, K+ — 1, Fe+3 — 1, NO3-1 — 1, Mg, C, Cu, Mn и другие элементы — 1 (рис. 7.5) для разных диапазонов величины относительной влажности. Аналогичная модель для вещества, в котором существенно уменьшено содержание SiO2 и увеличено содержание SO4-2, что более соответствует составу аэрозольных частиц конденсационного происхождения, имеет очень сходный спектральный ход для n и, но более сильную зависимость этих величин от величины относительной влажности. При представлении атмосферных аэрозолей трехмодальным распределением каждой моде может быть приписан свой химический состав и, следовательно, комплексный показатель преломления.

Замена модели однородной сферической частицы моделью неоднородной или двухслойной сферы не приводит к принципиальным изменениям. Но для индикатрис рассеяния и поляризационных характеристик этот момент довольно существен.

7.6. Блочные радиационные модели атмосферных аэрозолей Постановка задачи. Большое количество моделей атмосферных аэрозолей и их разнообразие определяются особенностями тех задач, для которых они используются, а также разнообразием и изменчивостью аэрозольной структуры как во времени, так и в пространстве. Значительная часть моделей является результатом усреднений используемых исследователями экспериментальных данных с привлечением результатов теоретических разработок и эмпирических формул. При этом основной характеристикой пространственной структуры аэрозолей является вертикальный профиль коэффициента аэрозольного ослабления (а, км-1) на определенной длине волны или счетная концентрация (N (r ri), см-3).

Изменение вертикального профиля аэрозолей предполагается зависящим от широты местности, сезона года и характеристик аэрозольного источника глобального масштаба: морская поверхность, почвы, вулканическая деятельность, промышленность, транспорт, внутриатмосферная фотохимия, – что делает даже статичную модель атмосферных аэрозолей существенно многопараметрической. Например, Р.Янике в своей модели [29] выделяет восемь типов аэрозолей:

полярный, фоновый, морской, удаленный континентальный, пылевой, аридных зон, промышленный, городской и стратосферный. В отдельные типы выделяются органические и сажевые аэрозоли.

Наши исследования свидетельствуют о сильной временной (сезонной и суточной) изменчивости структуры аэрозолей, что подтверждается результатами изучения их оптических характеристик в приземном слое (см., например, публикации [1,3,7,17]) и результатами самолетных измерений (см. [17, 20]). Причем суточная изменчивость аэрозолей может по величине превосходить даже сезонные вариации. Учет временных вариаций еще более увеличивает многопараметричность задания аэрозольных характеристик. Общеизвестна также зависимость оптических аэрозольных характеристик от величины относительной влажности.

Набирается огромное количество параметров, определяющих структурные, а следовательно, и оптические характеристики атмосферных аэрозолей. При этом возникает несколько вопросов по построению и использованию этих сложных, многопараметричных моделей: насколько определенно используемые параметры описывают реальную картину существования атмосферных аэрозолей или какие дополнительные факторы могут изменить структуру реальных аэрозолей так, что она будет существенно отличаться от искусственно сконструированной? Например, адвекция грязного или очень чистого воздуха изменяет характеристики аэрозолей на один-два порядка в ту или другую сторону;

как это учесть в моделях? Насколько рационально введение синоптической классификации?

Мало исследована проблема взаимодействия аэрозолей и облаков, в частности влияние присутствия облаков на аэрозольную структуру и их оптические свойства. И, наконец, каков оптимальный набор параметров, определяющий с достаточной точностью радиационную аэрозольную модель?

Параметры, задаваемые априори и определяемые точно: тип подстилающей поверхности, климатический регион, время суток, сезон года. Принципиальных трудностей для учета влияния этих параметров на аэрозольную структуру нет.

Параметры, изменяющиеся в определенных пределах и по приблизительно известным законам: временная изменчивость интенсивности солнечного излучения для определенных клима тических регионов, примерный суточный ход температур подстилающей поверхности и воздуха, приблизительный временной ход величины относительной влажности, примерная интенсивность источников аэрозолей в регионе. Известны вероятностные (модельные) характеристики облачности, часто заметно отличающиеся от реальных.

Совсем неопределенные, но весьма сильно изменяющиеся характеристики аэрозольных параметров: неожиданно возникшие новые мощные источники аэрозолей, адвективная смена воздушных масс, выпадение осадков.

Все параметры в разной степени влияют на аэрозольные характеристики, в частности на их оптические свойства. Влияние сказывается через изменения счетной концентрации частиц, дисперсности, химического состава и морфологической структуры частиц (их формы, однородности). Зная характер и величину изменений аэрозольных характеристик, можно суще ственно уменьшить количествоблоков аэрозольной модели без ущерба для расчетов радиационных, климатологических характеристик. Становится возможным осмысленное использование параметризации аэрозольной модели с помощью двух неопределенных параметров: величины относительной влажности и метеорологической дальности видимости.

Классификация аэрозолей для оптического моделирования. Согласно Р.Янике и Г.Д.Альмейда классификация аэрозолей определяется источником вещества и типом образующихся частиц (компонентами) [29, 31]. Различное сочетание этих параметров обусловливает тип аэрозолей для расчетов оптических характеристик. Предполагается только механическое перемешивание частиц от разных источников и исключается коагуляция между частицами разной природы. При от носительно небольших временах жизни частиц (r 10 сут.) и небольших счетных концентрациях (N 103 см-3) ато допущение достаточно разумно. В табл. 7.1 представлены основные источники и компоненты атмосферных аэрозолей, а на рис.7.6 – схема формирования аэрозольного типа (Тj) при внешнем смешивании (на рисунке показано, что компоненты С11, C12,… состоят из одного или нескольких субкомпонентов SB11, SB12,…, генерируемых источниками S1,S2,…;

тип аэрозолей состоит из независимых компонентов).

Вызывают возражения выделение таких компонент, как водно-растворимый и пылеподобный. От большинства источников эти компоненты поступают сразу с внутренним смешиванием и характерным распределением по размерам, которое изменяется со временем (вследствие коагуляции, седиментации) и в результате внешних воздействий (вымывания, конденсации, адсорбции). Внешние воздействия и среда участвуют в формировании так называемых глобальных типов аэрозолей. По классификации Г. Д. Альмейды глобальных типов 12: чисто конти нентальный, чисто лесной, средний континентальный, пустынный фоновый, пустынный при ветре, городской или индустриальный, чисто морской, морской минеральный, морской загрязненный, чисто полярный арктический, чисто полярный антарктический, полярный загрязненный.

Таблица 7. Источник Тип частиц Аэрозольные компоненты для вычисления генерации оптических характеристик Внеземной Метеорная пыль Метеориты Морской Морская соль, биогенные, вторичные Морская соль, органические сульфаты Почвенный Пустынная минеральная пыль, Минералы, пылевидные непустынная минеральная пыль Вулканический Вулканический пепел, серосодержащие Сульфаты, пылевидные Растительный Биогенные, органические, продукты лесных Биогенные, водно-растворимые, сажа пожаров Промышленный Серосодержащие, нитраты, Сажа, водно-растворимые, пылевидные углеродосодержащие, сажа, органика,вторичная органика, цемент,пепел Внутриатмо- Серосодержащие, сажа, органика Сажа, водно-растворимые сферный Транспортный Первичная и вторичная органика, нитраты, Сажа, воднорастворимые, пылевидные дорожная пыль, углеродосодержащие Выделяют также тип аэрозолей прибрежных зон и внутренних морей. Его можно совместить с типом морских минеральных аэрозолей, хотя это далеко не идентичные понятия. Морской минеральный больше соответствует аэрозолям, образующимся при прохождении частиц аридного происхождения над океаном (сахарская пыль), а прибрежный—при диспергировании прибрежных поверхностей, обогащенных материалом морского происхождения (солями, водорослями, различными органическими веществами и т.п.).

Тип лесной, по-видимому, должен быть также разбит на ряд подтипов, которые весьма существенно различаются (таежный, лесной тропический, лесной в средних широтах, болотно лесной), но отсутствие такой классификации обусловлено относительно малым количеством экспериментального материала.

Существенно отличаются от других континентальных типов «горные» аэрозоли. Для них характерна нетривиальная вертикальная структура распределения частиц, обусловленная крупномасшабными процессами переноса воздушных масс.

Особый случай представляют аэрозоли вулканических регионов, где наблюдаются фумарольные выделения и постоянные выбросы материала из кратера вулкана.

Рисунок 7. Естественно, что городские аэрозоли с большим трудом объединяются в один тип. Здесь резкие расхождения обусловлены не только различием источников загрязняюших примесей, но и интенсивностью фотохимических процессов (солнечной инсоляцией) и циркуляцией воздуха (города в котловинах и горных долинах, на возвышенностях и т.п.).

Вообще, реально чистые типы аэрозолей в атмосфере наблюдаются редко. Даже для аэрозолей нижней стратосферы, которые предполагаются сернокислотными, характерны серно кислотные капли, имеющие на периферии мельчайшие частицы другого происхождения. В тропосфере, хотя время жизни частиц значительно меньше, чем в стратосфере и перемешивание аэрозолей разного происхождения происходит значительно эффективней. Кроме того, микроструктура частиц непрерывно меняется из-за адсорбции и конденсации на них молекул водя ного пара и других соединений, а также в результате фотохимического и нефотохимического гетерогенного образования аэрозольного вещества. Суточные вариации дисперсности и химического состава аэрозолей в нижних слоях атмосферы, вызванные этими процессами, сказываются на их оптических свойствах часто более заметно, чем тип. Из-за конденсации водяного пара на частицах меняется как их дисперсность, так и комплексный показатель преломления воды, кроме областей длин волн, где существуют очень сильные полосы поглощения аэрозольного вещества. Это, в первую очередь, область вблизи = 9 мкм, соответствующая полосам поглощения серной кислоты, сульфатов и кварца. Присутствие сажи также вызывает сильные отличия оптических свойств по сравнению с водными аэрозолями.

Функции распределения аэрозольных частиц по размерам. Частицы, образующиеся в результате химических реакций, имеют максимум распределения, зависящий от интенсивности генерации аэрозольного вещества и времени существования частиц. При непрерывной генерации и постоянном стоке частиц, плотность распределения, начиная с какого-то размера, подчиняется закону f(r) = Сr-4, а при еще больших размерах – зависимости f(r) = Сr-6.

Однако процесс генерации аэрозольного вещества нестационарен. Например, для фотохимических процессов существует суточный ход. Это приводит к возникновению большого ко личества пиков в распределении частиц по размерам, причем наиболее удален от первого второй пик, так как количество вещества в ежесуточно возникающих аэрозолях примерно одинаково. При быстрой изменчивости спектра размеров частиц в этой области и невысокой точности их определения приборами модальные радиусы на ниспадающей ветви функции распределения практически не выделяются. Аэрозоли конденсационного происхождения выглядят как бы состоящими из двух мод: моды первого дня существования r010,03 мкм, в зависимости от интенсивности образования аэрозольного вещества, и второй моды r02 (0,03 –0,1) мкм. Вторая мода обусловливает оптические свойства аэрозолей конденсационного происхождения.

Аналитический вид функции распределения не имеет принципиального значения. Функция должна описывать правильно ниспадающую вправо ветвь распределения частиц по размерам и положение модального радиуса. Критерием того, насколько удачно выбрана функция распределения, может служить соответствие экспериментального и расчетного значений счетной концентрации частиц. В большинстве исследований используется нормально-логарифмическое распределение.

Удобной и физически обоснованной представляется обратная -функция:f(r) = Ar-vexp(br0 \ rs) при S = 1 и f = 6, хорошо совместимая с экспериментальными данными, в правой части от r r0 описываемая формулой Юнге.

В случае гетерогенных процессов модальный радиус r0 может смещаться до примерно 0, мкм. Это явление характерно для городских аэрозолей и частиц фумарольного происхождения.

Конденсационный рост при увеличении влажности может сместить модальный радиус примерно в два раза, что вызывает увеличение коэффициента аэрозольного ослабления в видимой области спектра на порядок величины. Поглощение излучения в области до 2,5 мкм не зависит в такой степени от конденсационных процессов, причем оно может даже несколько уменьшаться при обводнении поглощающих излучение частиц, поэтому допустимо считать его постоянным.

Моделирование трансформации функции распределения частиц по размерам при изменении относительной влажности можно осуществить исходя из следующих предположений: 1) вид функции не меняется, а вся функция смещается вправо с сохранением общей счетной концентрации частиц, 2) смещение модального радиуса происходит согласно формуле Ф. Кастена: r0(W, %) = r0(W = 0%)(1 – s)-v, где W зависит от природы частиц и варьирует, в основном, в диапазоне 0,17 — 0,3 [68].

Аэрозольные частицы, образующиеся в результате процессов дробления, также дают несколько мод, в основном, в области r 0,1 мкм. Для описания распределения частиц по размерам используются те же аналитические выражения. Главные модальные радиусы находятся в области r 1,0 мкм. Для этих частиц должны быть известны зависимости от ветра, разности температур, подстилающей поверхности и воздуха. Получены эмпирические выражения для зависимости концентрации частиц морского типа от скорости ветра: для массовой концентрации С(u) = 1,33ехр(0,23u) (мкг/м3), где u—горизонтальная скорость ветра в м/с, для счетной концентрации N(u) = 224,3exp(0,23u) (см-3).

В предположении нормально-логарифмических распределений характеристик r0i, i, в табл.7.2 приведем основные моды разных аэрозольных компонентов.

Таблица 7. i, отн.ед.

Аэрозольный компонент r0i, мкм Пылевидный 0,471 2, Водно-растворимый 0,0285 2, Сажа 0,0118 2, Морская соль, модель-86 0,30 2, морская нуклеационная мода 0,05 2, аккумулятивная " 0,40 2, грубодисперсная " 3,3 2, минеральная фоновая нуклеационная мода 0,07 1, фоновая аккумулятивная " 0,399 2, фоновая грубодисперсная " 1,90 2, Пыль при ветре нуклеационная мода 0,05 1, аккумулятивная " 0,27 2, грубодисперсная " 4,00 2, крупномасштабный перенос над морем 0,5 2, в полярных областях 0,4 1, Капли серной кислоты 0,0695 1, Вулканический 0,217 1, Метеорный 0,0695 2, Сульфатный 0,0695 2, Биогенный: иуклеационная мода 0,04 2, грубодисперсная " 2,50 2, Обращает на себя внимание относительно небольшой разброс значений i: от 1,6 до 2,67, т.е.

достаточно крутоспадающие значения f(r), примерно соответствующие = 6 в обратных – распределениях. Такая блочная модель довольно хорошо описывает усредненные экспериментальные данные, но она не может описать динамические процессы: смещение r0i в течение суток для разных сезонов, разных высот. В то же время есть экспериментальные данные, позволяющие ввести эти зависимости: смещение r0i, в результате старения аэрозолей и конденсационных процессов.

Общее распределение частиц по размерам в конкретном регионе и для конкретного времени будет определяться как суперпозиция перечисленных в табл.7.2 распределений.

Вертикальная структура аэрозолей тропосферы имеет следующие закономерности: резкое отличие структуры аэрозолей над морем и континентом, широтная зависимость, сильные суточные и сезонные изменения вертикальной структуры, особенно над континентом. Наблюдается большое разнообразие вертикальных профилей счетной концентрации коэффициентов аэрозольного рассеяния и существование суточного хода вертикальной структуры аэрозолей. Мелкодисперсные аэрозоли (нуклеационная мода) наиболее заметно убывают по счетной концентрации с удалением от источника (экспоненциально с величиной однородной атмосферы Н = 1,5 км). При этом ну клеационная мода сильно деформируется с удалением от источника из-за коагуляционных процессов. Концентрация грубодисперсных аэрозолей в значительной степени зависит от ветровых характеристик. У этих частиц велика скорость седиментации, особенно для частиц с r 20 мкм, и мало время жизни. Форма грубодисперсных частиц наиболее часто заметно отличается от сферической.

Деформация спектра размеров обусловлена, в первую очередь, разными скоростями седиментации частиц. Слоистость вертикальной структуры тропосферных аэрозолей определяется грубодисперсной фракцией. Среднедисперсная фракция (аккумулятивная мода) – наиболее долгоживущий компонент тропосферных аэрозолей и наиболее стабильный по функции рас пределения (дисперсности). Изменение дисперсности наблюдается, в основном, из-за конденсационных процессов, а слоистость структуры этой фракции связана с вертикальными пере носами воздушных масс (накопление частиц в подынверсионных слоях).

Таким образом, поведение разных мод при формировании вертикальной структуры аэрозолей подчиняется разным закономерностям. Более того, разные физико-химические свойства частиц (конденсационная активность, фотокаталитические свойства, вымываемость облачными элементами и осадками) также будут сказываться на их вертикальной структуре.

Предполагается, что наземные локальные источники быстро влияют на вертикальную структуру аэрозолей до высоты z 5 км. С этой высоты аэрозольные характеристики глобальны и не зависят от места привязки модели. Конечно, это упрощенный подход. В частности, не учитывается высота местности над уровнем моря. Из физических соображений, и некоторых экспериментальных данных следует, что отсчет высоты для вертикального распределения аэрозолей необходимо вести от высоты подстилающей поверхности. Это приводит к тому, что над возвышенностями концентрация частиц на тех же высотах, что и над низменностями (при отсчете высоты от уровня моря), оказывается значительно больше. Крупномасштабный перенос воздушных масс в сторону более низких мест будет вызывать появление слоистой структуры аэрозолей.

Вертикальные движения воздушных масс, приводящие к появлению аэрозольных слоев, обусловлены неоднородностями альбедо подстилающей поверхности, ее разными теплоемкостью и теплоотдачей (вода, почвы, лес, снежный и ледниковый покровы). Наиболее стабильными должны быть вертикальные профили морских аэрозолей.

Состав аэрозольных компонентов. Комплексный показатель преломления. Практически все типы аэрозолей содержат несколько компонентов химических веществ, которые, в свою очередь, представляют собой смесь нескольких химических соединений. Чистые соединения могут вызывать интерес в тех случаях, когда ими определяются оптические свойства аэрозолей: частицы, покрытые сплошным слоем сажи, сильно обводненные частицы, сульфатные и сернокислотные частицы в стратосфере, сажа от пожаров, ледяные частицы, облачные капли и т.п. Состав компонентов по табл.7.2 в ряде случаев достаточно неопределенен. Очевидно, что состав пылевидного компонента близок к составу аэрозолей дисперсионного происхождения, а водно-растворимого—к составу аэрозолей конденсационного происхождения. Примерно тот же состав, что и у пылевидного компонента, должен быть у всех минеральных, вулканических и метеорных. Он соответствует составу почвы и земной коры со значительным обогащением по содержаниям, которые дают более легко диспергируемые вещества, и обеднением по соединениям, содержащим Fe, Si. Анализ оптических постоянных различных композиций минеральных веществ показывает, что даже значительные вариации относительных содержаний большинства химических соединений, входящих в состав минералов, слабо сказываются на спектральном ходе и величине комплексного показателя ~ преломления смеси. Сильные изменения m вызывают вариации содержания воды и сажи.

Химический состав морской соли (всех компонентов) хорошо известен. Состав аэрозольного компонента над морем не полностью идентичен ему, так как наблюдается обогащение одними соединениями (К, S, Са) и обеднение другими (Mg). Кроме того, в составе морских аэрозолей присутствуют органические вещества. Так как главным химическим соединением, содержащимся в морских аэрозолях является NaCl (~80%), то комплексный показатель преломления морских аэрозолей при некоторой неопределенности его химического состава находится достаточно точно.

Для вулканического компонента, кроме минеральной фракции, необходимо выделить сернокислотную, которая образуется в результате окисления серосодержащих газов, необходимо выделить также сульфатную, образующуюся при взаимодействии мелкодисперсной вулканической пыли с серной кислотой или в результате гетерогенных химических процессов окисления серосодержащих газов. Состав метеоритной пыли обсуждался в работах [7,17,37].

Состав биогенных аэрозольных компонентов резко различается для мелко- и грубодисперсной мод. В первом случае это—вторичные аэрозоли, образующиеся в результате фотохимических реакций и процессов фотополимеризации, в основном из углеводородов растительного происхождения (терпенов);

во втором—бактерии, пыльца, споры, продукты дробления биологических объектов. Из сульфатов наиболее важное значение имеют сульфат и персульфат аммония. Эти аэрозоли образуются в результате химических реакций и имеют распределения, типичные для конденсационных аэрозолей. Их модальный радиус меняется в пределах 0,08 – 0,18 мкм. Кроме аммонийных солей в сульфатных аэрозолях могут присутствовать соли Са, Mg, Fe. Остальные соединения наблюдаются в ничтожных количествах.

В монографии [31] представлена компиляция комплексных показателей преломления для основных аэрозольных компонентов. Отметим, что реальная часть показателя преломления для пылевидного и минерального компонента совпадает, а мнимая различается лишь в области до = 2, мкм. Эта разница соответствует более высокому содержанию окислов железа в минеральном компоненте (в первую очередь гематита) и разному содержанию сажи в обоих компонентах: более высокому в пылевидном.

Отсутствуют показатели преломления для органического (биогенного), вулканического сернокислотного, метеоритного компонентов. Оптические константы метеоритной пыли предполагаются идентичными значениям для минерального компонента.

Для органического компонента данные немногочисленны, из-за большого разнообразия органических соединений в аэрозольном веществе. Это затрудняет моделирование для него комплексного показателя преломления. Данная проблема не очень важна для радиационных расчетов: основные полосы поглощения органического компонента совпадают с полосами поглощения других компонентов (пылевидного, водно-растворимого, минеральных): = 3,4–3,5;

5,5–6,15;

7, 5–8, 5;

8, 9–9,2 мкм;

13 мкм, и кроме того, содержание органического компонента обычно не велико.

Уменьшение количества типов аэрозолей (блочная модель). Возможно значительное уменьшение количества аэрозольных компонентов для расчетов оптических характеристик без ухудшения их точности.

В предлагаемой далее модели в качестве примера используются аэрозоли пяти типов:

внутриатмосферного происхождения (in situ), морского, почвенного, стратосферного и городского.

На рис. 7.7 представлены вертикальные профили счетных концентраций аэрозолей разного происхождения (1—городские, 2—морские, 3—почвенные, 4—внутриатмосферные, 5–7— стратосферные). Распределение частиц по размерам полимодальное. Экспериментальные исследования аэрозольных проб авторами и теоретические выкладки позволяют предложить модели дисперсности аэрозолей разного происхождения с изменяющимися модальными радиусами в зависимости от высоты атмосферного слоя. По ранее высказанным соображениям выбор вида функции распределений не очень существен. Варьируя параметры распределения можно добиться достаточно удовлетворительного согласия аналитической функции с экспериментальными данными.


Поэтому выбор обратной -функции распределения сделан из физических соображений: в области размеров частиц меньше модального радиуса возрастание плотности их концентрации— экспоненциальное, а в области размеров частиц больше модального радиуса—убывание по степенному закону (формула Юнге): f(r) = Ar-6exp(6r0 / r).

Рисунок 7. Контрольными характеристиками моделей служат экспериментальные данные по счетной концентрации, коэффициентам аэрозольного рассеяния и оптической аэрозольной толще атмосферы.

Тремя основными типами аэрозолей полагаются морской, почвенный и стратосферный. Для аэрозоля внутриатмосферного происхождения выделяется одна характерная мода r03 = 0,03–0,05 мкм с n3 = 1,45, k3 = 0,02. Остальные моды совпадают по своим микроструктурным параметрам с модами, характерными для рассматриваемой зоны (морскими или почвенными). Для городских аэрозолей выделяется характерная мода с r04 0,3 мкм (в дневное время) и комплексным показателем преломления, представленным в работе [37].

Вертикальный профиль счетной концентрации частиц этой моды определяется как N (z ) = N 0 (z0 )exp[ (z z0 )], где N 0 (z0 ) 30 см 3 вблизи источника, а высота однородной атмосферы Н = 1 км. Это сильное упрощение. Над большими промышленными центрами убывание счетной концентрации может быть с большей высотой однородной атмосферы (Н 2 км), или неэкспоненциальным (дымовые шапки). Предполагается, что средняя влажность воздуха около 60%.

Для стратосферных аэрозолей предполагается существование трех мод с постоянными модальными радиусами: 0,02;

0,125;

1,0 мкм. В области спектра 0,35 – 1,0 мкм в первых двух модах нет поглощения радиации.

Дисперсность морских аэрозолей описывается четырьмя модами с модальными радиусами 0,0015 – 0, 002;

0,025 – 0,03;

0,15;

1,8 мкм.

Характеристики почвенных аэрозолей, в основном, соответствуют характеристикам дисперсионных аэрозолей, приведенным в [1,37].

Предлагаемая радиационная модель состоит из 12 блоков, для которых рассчитываются требуемые оптические характеристики аэрозолей. В зависимости от географического положения пункта, для которого проводятся расчеты, меняется вклад морских, почвенных и городских аэрозолей. Вклад внутриатмосферных аэрозолей определяется, в основном, временем года, возрастая летом и убывая зимой. Учет влияния влажности важен для тропосферных аэрозолей.

Таким образом получим семь блоков модели, составленных из описанных типов аэрозоля: — почвенный и стратосферный;

1а — почвенный, стратосферный и внутриатмосферный;

2 — морской и стратосферный;

2а — морской, стратосферный и внутриатмосферный;

3 — городской, почвенный и стратосферный;

3а — городской, почвенный, стратосферный и внутриатмосферный;

— (морской и почвенный)х0,5, стратосферный и внутриатмосферный.

На рис.7.8 представлены высотные профили альбедо однократного рассеяния, вычисленные для трех длин волн ( = 0,4;

0,6;

0,8 мкм) в видимой области спектра для такого рода модели.

Рисунок 7. 7.7. Оптические характеристики дымов.

Основной составляющей дымов является сажа, оптические свойства которой в значительной степени уникальны - в широкой области спектра оптические постоянные (показатели преломления п и поглощения к или вещественная и мнимая части комплексного показателя преломления m = n - iк) сажи имеют аномально высокие значения при крайне слабой селективности. В результате присутствие в воздухе частиц дыма уже при их концентрации ~ 1% от массовой концентрации аэрозолей приводит к тому, что оптические свойства аэрозолей практически полностью определяются ими.

Климатообразующее и экологическое воздействие дымов не исчерпывается их влиянием на радиационные процессы в атмосфере. Они способствуют конденсации водяного пара (это свойство частиц дымов требует самостоятельного изучения, поскольку сажа, составляющая их основу, гидрофобна;

в настоящее время предполагается, что подобные свойства частиц дымов связаны с присутствием в их составе многих примесей, в первую очередь, органических продуктов пиролиза и, в некоторой степени, особенностями их структуры), что ведет к увеличению облачности и количества осадков. Выпадая из атмосферы вследствие вымывания осадками и гравитационного осаждения, сажевые частицы увеличивают альбедо земной поверхности - на изображениях Земли, получаемых из космоса, например, в районе Санкт-Петербурга в зимне-весенний период потемнение снежного покрова прослеживается на расстоянии до 70 - 100 км, захватывая, по направлению господствующих ветров, значительную часть Ленинградской области и Ладожского озера, что ведет к ускоренному таянию снежного покрова и льда, влияя на гидрологический режим региона.

На основе теории оптических свойств фрактальных кластеров и результатов экспери ментальных исследований были разработаны модели оптических характеристик агломератов малых сажевых частиц и дымов, представляющих полидисперсные ансамбли таких агломератов. В таблице 7.3 приведены массовые коэффициенты ослабления и поглощения в зависимости от модальных размеров частиц для модели дыма в случаях, когда дымовые частицы моделируются агломератом или, при использовании традиционного подхода, сплошной однородной частицей. При анализе результатов расчетов обращает на себя внимание, что, если коэффициенты поглощения дымов практически не зависят от выбора модели и определяются размерами малых структурных частиц, то коэффициенты рассеяния для моделей сплошной частицы и агломератов существенно различны (при подобных сравнениях следует иметь в виду, что счетная концентрация частиц дымов при их моделировании агломератами, малыми частицами или массивными однородными частицами различна). Спектральные коэффициенты ослабления (а), поглощения (б) и рассеяния (в) для модели дыма представлены на рис. 7.9.

Рисунок 7. Таблица 7.9. Оптические характеристики дымов (г1 м3) в зависимости от структуры частиц.

= 0, 55 мкм = 10,6 мкм Структура частиц abs sc abs sc Rg, мкм а, мкм 0,1 0,005 5,708-0 2,551-1 2,229-1 6,853- 0,1 0,01 5,637-0 5,754-1 2,247-1 1,468- 0,1 0,02 5,409-0 1,236-0 2,293-1 3,474- 0,1 0,03 5,144-0 1,845-0 2,322-1 5,512- 0,1 0,05 4,896-0 2,958-0 2,384-1 1,030- Сплошные частицы 0,1 6,819-0 3,992-0 2,273-1 8,400- 0,2 0,005 5,467-0 4,132-1 2,227-1 2,098- 0,2 0,01 5,131-0 8,913-0 2,253-1 4,924- 0,2 0,02 4,506-0 1,765-0 2,279-1 1,164- 0,2 0,03 4,032-0 2,496-0 2,318-1 1,920- 0,2 0,05 3,567-0 3,735-0 2,397-1 3,637- Сплошные частицы 0,2 3,501-0 2,945-0 2,316-1 6,769- 0,3 0,005 5,336-0 5,067-1 2,226-1 5,954- 0,3 0,01 4,869-0 1,065-0 2,248-1 9,791- 0,3 0,02 4,078-0 2,022-0 2,272-1 2,247- 0,3 0,03 3,536-0 2,780-0 2,308-1 3,735- 0,3 0,05 3,023-0 4,034-0 2,385-1 7,380- 0,3 Сплошные частицы 2,154-0 1,922-0 2,387-1 2,312- 0,5 0,005 5,189-0 6,176-1 2,224-1 9,550- 0,5 0,01 4,590-0 1,262-0 2,246-1 2,222- 0,5 0,02 3,656-0 2,287-0 2,262-1 5,228- 0,5 0,03 3,069-0 3,050-0 2,293-1 8,670- 0,5 0,05 2,541-0 4,289-0 2,357-1 1,653- Сплошные частицы 0,5 1,135-0 1,151-0 2,616-1 1,109- 1,0 0,005 5,024-0 7,504-1 2,220-1 2,508- 1,0 0,01 4,294-0 1,484-0 2,228-1 5,852- 1,0 0,02 3,246-0 2,559-0 2,243-1 1,370- 1,0 0,03 2,640-0 3,309-0 2,261-1 2,257- 1,0 0,05 2,123-0 4,507-0 2,292-1 4,252- Сплошные частицы 1,0 4,906-1 5,750-1 3,812-1 9,799- Подобные структуры характерны и для некоторых типов аэрозолей средней и верхней атмосферы, для которых также проводились оценочные расчеты оптических характеристик (необходимо отметить, что, если представления о фрактальной структуре частиц дьмов осно вываются на экспериментальных данных и широко используются при исследованиях их свойств, то соответствующие модели частиц высотных аэрозолей в значительной степени гипотетичны).

Использование предлагаемой модели аэрозольных частиц – в том числе частиц дымов, – как агломератов малых частиц приводит к необходимости переоценки их роли в процессах климатообразования не только вследствие трансформации оптических характеристик. В частности, увеличение коэффициентов рассеяния по сравнению с ранее использовавшейся моделью сплошных частиц ведет к усилению парникового эффекта при задымлении атмосферы [1,13].

7.8. Обратные задачи оптики атмосферных аэрозолей Множество характеристик взаимодействия электромагнитного излучения с дисперсными системами позволяют определять характеристики дисперсной среды по данным измерений взаимодействующего с ней электромагнитного излучения. Такого рода задачи в атмосферной оптике называются обратными[3,37,115].

При зондировании облака нас интересует фазовое состояние облачных частиц, их счетная концентрация и распределение по размерам в разных частях облака. Кроме того, желательно получить сведения о форме частиц и их химической природе. Конечно, на основе измерения одной какой-либо оптической характеристики полного представления о дисперсной системе не будет.

Необходимость одновременного и многократного измерения нескольких оптических характеристик порождает проблемы в физическом аспекте (связанные со свойствами самой атмосферы: сильным поглощением радиации в разных диапазонах волн, тепловым излучением атмосферы и подстилающей поверхности в длинноволновой области оптического спектра, многократным рассеянием излучения и т.д.), возникают и трудности, связанные с техническими возможностями зондирования и математической сложностью решения обратных задач. Так, наложение дополнительных условий, исключая физически абсурдные решения, приводит к регуляризации задачи, а априорные сведения об исследуемом объекте позволяют сузить круг измеряемых характеристик, но задача при этом может оказаться некорректной, а ее решение — неоднозначным.

Априорные сведения об исследуемом объекте определяются как данными микрофизических и оптических измерений, которые имеются в научной литературе об аналогичных объектах, так и тем, какую характеристику объекта наиболее важно определить. В большинстве случаев априорно предполагают, что частицы представляют собой сферы радиусом r, что состоят они из однородного вещества с известным показателем преломления, что распределение частиц по размерам N(r) может быть описано непрерывной функцией, чаще всего с одним максимумом и определенными граничными (максимальными и минимальными) размерами радиусов. На основании этих предположений отыскивается вид функции распределения частиц по размерам и их счетная концентрация.


Предположим, что взвешенные аэрозольные частицы являются однородными сферами с радиусом a. Будем также считать, что элемент объема облучен параллельным пучком света и что в рассеянном пучке отсутствуют интерференция и многократное рассеяние. В этом случае задача о распределении частиц по размерам сводится к обращению интегрального уравнения первого рода:

где f(a) — функция распределения частиц по размерам;

F(x,a) — ядро уравнения, известное из теории рассеяния света на отдельной частице;

(x) — экспериментально определяемая функция. Ядро F(x,a) может быть, например, индикатрисой рассеяния монодисперсной системы частиц с радиусом a.

Тогда функция (x) будет описывать полидисперсную индикатрису. Обращение этого интегрального уравнения путем замены его алгебраической системой уравнений приводит к указанным принципиальным трудностям, свойственным интегральным уравнениям первого рода (неустойчивость решения).

Существуют ситуации, когда не нужно обращаться к алгебраической системе уравнений.

Тогда необходимо, чтобы ядро уравнения выражалось аналитической функцией. Но и в этом случае решение интегрального уравнения остается неустойчивым. Однако если оно принадлежит к определенному классу решений, то обращение может быть проведено точно (в предложении, что экспериментально определяемая функция дана с достаточной точностью).

Часто используемым в атмосферной оптике способом приближенного решения интегрального уравнения первого рода является метод подбора. Он состоит в том, что для класса возможных решений f(a) вычисляются функции (x), и из множества решений f(a) выбирается такое, которое дает минимальную невязку между вычисленной функцией (x) и экспериментально определенной. Такое приближенное решение называют квазирешением.

Академиком А.И.Тихоновым был разработан метод введения регуляризирующего оператора для рассматриваемого интегрального уравнения, позволяющий получать устойчивое приближенное решение (1972 г.). Для построения такого оператора используются интегральные преобразования Фурье, Лапласа, Меллина и другие.

Особенно сложно решать обратные задачи оптики аэрозолей, если ядро интегрального уравнения зависит не только от размеров частиц, но и от комплексного показателя преломления их вещества, которое является также неизвестным. Тогда в общем случае становится невозможным определить функцию распределения частиц по размерам. В ряде случаев эта функция задается априорно и обратная задача сводится к отысканию вертикальных профилей счетной концентрации частиц N(h) или коэффициента аэрозольного ослабления o(h) (рассеяния p(h)).

Инструментальные ограничения вызваны как сложностью аппаратуры и проведения определенного рода измерений, так и невозможностью в ряде случаев самих измерений, необходимых для решения обратных задач (например, трудно провести измерения матрицы рассеяния атмосферных аэрозолей в широком спектральном интервале).

Оптические свойства атмосферных газов также ограничивают получение необходимых данных об оптических свойствах аэрозолей и облачных частиц. Во-первых, атмосферные газы в некоторых областях спектра очень интенсивно поглощают падающее излучение, так что оно может не дойти до измерительного прибора. Во-вторых, не всегда возможно корректное разделение молекулярных и аэрозольных характеристик по данным экспериментальных измерений.

Часто измеряются не просто оптические характеристики аэрозолей, а величины, зависящие от геометрии эксперимента, многократности рассеяния излучения на аэрозольных частицах, от альбедо поверхности тел, входящих в схему эксперимента. Например, при измерениях с космических кораблей очень велико влияние альбедо поверхности Земли.

Предположим, что мы сумели получить данные в виде коэффициентов аэрозольного ослабления, рассеяния и поглощения радиации или элементов матрицы рассеяния, например, индикатрисы рассеяния или степени поляризации. Первый вопрос, который встает при решении обратной задачи по таким данным, состоит в том, есть ли какая-нибудь информация о свойствах рассеивающего вещества в этих данных. Очевидно, что на этот вопрос можно ответить, рассчитав эти характеристики для разных частиц.

Для коэффициентов аэрозольного ослабления, рассеяния и поглощения радиации наиболее важной характеристикой частиц является их размер. Если частицы очень большие (r » ), то на них будет ослабляться, рассеиваться или поглощаться количество фотонов, пропорциональное площади поперечного сечения частиц (для коэффициента ослабления эта величина равна 2r2), независимо от длины волны излучения. Для очень маленьких частиц (r « ) эффективность ослабления, рассеяния и поглощения радиации частицей резко падает с уменьшением отношения радиуса частицы к длине волны падающего излучения, когда частицы переходят в рэлеевскую область, т.е. вклад таких частиц в общее ослабление и рассеяние радиации обычно очень мал. Для частиц с размерами приблизительно того же порядка, что и длина волны падающего излучения, наблюдается высокая эффективность взаимодействия фотонов с частицей. Расчеты факторов эффективности ослабления, рассеяния и поглощения радиации (коэффициента, на который необходимо домножить площадь поперечного сечения частиц) проводятся по формулам Ми. На рис. 7.10 показаны примеры результатов таких расчетов для сферических прозрачных частиц с разными показателями преломления (n) (рис. 7.10,а) и для водных частиц на разных длинах волн (рис. 7.10,б: 1 — 3 — для ~ ~ =6 мкм, m =1,324(1-0,1016i);

4 — 6 — для =4 мкм m =1,388(1-0,0011i)). Принципиальное значение имеет тот факт, что частицы с большим показателем преломления выходят из рэлеевской области раньше.

Рассмотрим некоторые из методов решения обратных задач.

Метод спектральной прозрачности. Представим себе, что мы можем менять величину отношения радиуса частицы к длине волны падающего излучения. Если площадь поперечного сечения частиц постоянна, то это можно делать, меняя длину волны излучения. Очевидно, что резкое уменьшение значений коэффициентов ослабления, рассеяния и поглощения радиации этими частицами будет говорить об их переходе в рэлеевскую область (при неизменности величины показателя преломления вещества частиц на всех длинах волн), а наличие максимума — о том, что эффективный размер частиц примерно равен длине волны излучения. Для оценки размеров частиц необходимо также произвести измерения в той области длин волн, где относительные их размеры уже достаточно велики. Для зондирования атмосферных аэрозолей последнее условие наиболее трудновыполнимо, так как в области 0,3 мкм велико молекулярное поглощение радиации.

Этот метод определения размеров частиц в полидисперсных системах с показателем ~ преломления вещества частиц, близким к единице ( m 1,5), использовался К.С.Шифриным. Он решал интегральное уравнение типа уравнения Фредгольма первого рода:

~ (g() — спектральная прозрачность полидисперсной системы;

— волновое число;

=2( m -1);

f(r) — искомая функция распределения частиц по размерам;

K(y)=1-(sin2y)/y+(1-cos2y)/(2y2) — поперечник рассеяния для «мягких» частиц по Ван-де-Хюлсту, y=r).

Рисунок 7.10.

Решение по экспериментальным данным получается в виде где m — количество точек для функции g(xj/2) в области длин волн (0,l);

c0 и c2 получены из вида функции g(x/2)=c0+c2/x2 в области длин волн x l;

l — определяется из условия, что частицы перешли ~ в рэлеевскую область;

(y)=ysin y+cos y-1, 0(y)=cos y-(2sin y)/y+1, 2(y)=cos y-1. При m =1, требования к экспериментальным данным для восстановления f(r) получаются следующими:

m=1020, точность измерения g(xj/2) около 1%. Напомним, что метод требует постоянства показателя преломления, особенно в области длин волн r.

Определение вещества частиц в полосах поглощения. Этот метод в реальных ситуациях не всегда применим. Во-первых, очень часто полосы поглощения разных веществ перекрываются друг с другом. Во-вторых, полосы поглощения или сильного ослабления радиации, проходящей через дисперсную систему, проявляются тогла, когда размеры частиц не очень велики (r), если частицы больших размеров, то эти полосы размываются. В-третьих, необходимо отсутствие или почти полное отсутствие молекулярных полос поглощения атмосферных газов. Экспериментально в атмосфере удается обнаружить полосу поглощения гематита Fe2O3 (0,4 мкм), воды ( 2,95 мкм), льда ( 3,07 мкм), сульфата аммония (NH4)2SO4 ( 3,3 мкм), кварца SiO2 ( 9,2 мкм) и некоторых других веществ (нитратов, органических соединений, сажи). Наиболее уверенно определяются эти вещества при одновременных измерениях коэффициентов ослабления и поглощения радиации. В этом случае возможно провести оценку эффективных размеров поглощающих частиц.

Определение вещества частиц по величине коэффициентов обратного рассеяния[3].

Расчеты коэффициентов обратного рассеяния для частиц с разными показателями преломления выявили существенную зависимость этих коэффициентов от величины показателя преломления вещества частиц. Этот эффект называют спектральным резонансом обратного рассеяния.

Рисунок 7. Резонанс обратного рассеяния определяется двумя факторами: уменьшением обратного рассеяния при увеличении поглощения (вследствие гашения составляющей, обусловленной внутренними отражениями) и изменениями обратного отражения от поверхности частиц (вследствие ~ изменения абсолютного значения комплексного показателя преломления m ). Спектральный резонанс обратного рассеяния, строго говоря, зависит не только от материала частиц, но и от их размеров. Однако влияние размеров частиц существенно сказывается только на величине резонанса, положение которого обусловлено в основном спектральным ходом оптических постоянных вещества частиц. Для примера на рис. 7.11 приведены кривые коэффициентов ослабления (, км-1), рассеяния (, км-1) и обратного рассеяния на полидисперсном водном аэрозоле для юнговского распределения с разными верхними пределами размеров частиц. Это свойство обратного рассеяния может быть использовано, например, для определения спектральным прибором с космического корабля водных и ледяных облаков.

Определение функции распределения частиц по размерам методом полной индикатрисы. К вариациям размеров крупных частиц (r) весьма чувствительны индикатрисы рассеяния, они имеют одинаковую угловую зависимость для мелких рэлеевских частиц. Индикатриса рассеяния последних хорошо описывается формулой где — поляризуемость;

— угол рассеяния;

k — волновое число. При увеличении размеров частиц индикатриса рассеяния начинает заметно вытягиваться вперед. В этом смысле данная характеристика наиболее информативна в малых углах.

К.С.Шифриным и А.Я.Перельманом были разработаны математические методы решения обратных задач по данным рассеяния на малых углах и по полной индикатрисе рассеяния для ~ оптически «мягких» частиц (1961 г.). Требование «мягкости» записывается так: 2a( m -1)/1. В этом случае индикатриса рассеяния описывается формулой:

где q=4a(sin/2)/. Для удобства вводим следующие обозначения:

Последнее уравнение может быть точно обращено. Полагая, что функция g(x/2) задана в n точках j и за пределами интервала (0,xn) может быть представлена двучленом вида g(x/2)=C+D/x2 при xxn, решение будет иметь вид где Для нахождения функции m(r) нужно, чтобы xn было примерно в два раза больше, чем то значение x, при котором функция g(x/2) имеет максимум, а значения индикатрисы были бы определены с точностью до 1% и число точек было бы примерно равно 10.

Метод малых углов. Интенсивность света, рассеянного полидисперсной системой под малыми углами, описывается уравнением Следует заметить, что в этом случае не наблюдается зависимости интенсивности рассеяния от показателя преломления вещества частиц. Уравнение точно обращается, и решение дается в виде где F(x)=xI1(x)Y1(x);

Y1(x) — функция Неймана, а Так как вклад частиц с r меньше или порядка /(2) очень мал, то функция распределения f() соответствует реальной функции распределения, начиная только с размеров r/(2). При определении f() этим методом достаточно ограничиться измерениями интенсивности рассеянного света до углов порядка 200 с точностью не менее 5%.

Поляризационные измерения. Обращение поляризационных измерений в микрофизические характеристики атмосферных аэрозолей оказалось трудноразрешимой задачей из-за их сложной и неоднозначной взаимозависимости. Наиболее часто измеряются степень поляризации (p), тангенс эллипса поляризации (tg2) и угол поляризации (). Обращение принципиально возможно при измерениях угла 900 и около 1800 как наиболее информативных. При =900 степень поляризации очень зависит от размера частиц в переходной области от малых радиусов r« к большим (r больше или порядка ). Расчеты p для углов, близких к 1800 (область глории), показали весьма сильную зависимость степени поляризации от размеров крупных частиц. С увеличением верхнего предела их радиуса глория сдвигается ближе к 1800. Этот факт может служить хорошим индикатором наличия в атмосфере гигантских частиц — водных капель.

Поляризационные измерения используются для определения величины комплексного показателя преломления. Предполагается известным вид функции распределения. Однозначное определение n и невозможно, если измеряется одна поляризационная характеристика. Наиболее перспективно использование поляризационных измерений для определения формы рассеивающих частиц.

Для однократного рассеяния разработано очень мало математических методов определения свойств дисперсной системы по рассеянному излучению, но и они имеют весьма ограниченное применение.

Использование ЭВМ большой мощности в принципе может существенно расширить возможности решения обратных задач, например на основе метода образов. Однако, для этого требуется гораздо больший объем экспериментальных данных о различных характеристиках аэрозолей. Более сложные обратные задачи, связанные с переносом излучения в оптически плотной среде, где необходимо учитывать многократное рассеяние и альбедо подстилающих поверхностей, в настоящее время решаются методом Монте-Карло. В этом случае особенно важны априорные сведения об аэрозолях, причем необходимо, чтобы эти модельные сведения были как можно ближе к реальному состоянию аэрозолей.

Глава РОЛЬ АЭРОЗОЛЕЙ И ОБЛАКОВ В ФОРМИРОВАНИИ КЛИМАТА ЗЕМЛИ 8.1. Механизм воздействия аэрозолей и облаков на климат К числу важнейших факторов, определяющих изменение климата следует отнести атмосферные аэрозоли, являющиеся продуктом сложной совокупности физических и химических процессов в окружающей среде. На рис.8.1 схематически показано распределение мощности солнечного излучения. Заштрихованными стрелками показано распределение солнечной радиации (в %) по отношению к падающей на Землю мощности солнечного излучения, светлыми — распределение теплового излучения Земли. Часть этих процессов обусловлена все более усиливающимся антропогенным воздействием на окружающую среду. Это воздействие проявляется в изменениях интенсивности образования (разрушения) и физико-химических свойств аэрозольных частиц, что, в свою очередь, влияет на климат. Из многообразия механизмов воздействия аэрозолей на климат выделим три основных:

1. прямое влияние аэрозолей на радиационный баланс системы «земная поверхность — атмосфера» посредством перераспределения коротковолнового солнечного и теплового излучений в этой системе за счет рассеяния и поглощения на аэрозольных частицах, неравномерно распределенных в земной атмосфере;

2. влияние аэрозольных частиц на фазовые переходы воды в атмосфере, в частности при облако- и осадкообразовании, что имеет для энергетики системы «земная поверхность — атмосфера»

еще более важное значение, чем первый фактор;

при этом очень важна роль газофазных реакций образования ядер конденсации, обусловленных природными и антропогенными выбросами в атмосферу, и прежде всего сернистого газа и диметилсульфида;

3. гетерогенные химические и фотохимические процессы, в частности реакции развала молекул озона на поверхности аэрозольных частиц, ведущие к изменению газового состава атмосферы, а, следовательно, и ее радиационного режима.

Так как пылевые аэрозоли способны существенно поглощать и ослаблять солнечное излучение, влияя на структуру радиационного баланса, то весьма важным является изучение воздействия пылевых выносов из аридных зон на радиационный режим атмосферы над континентами и океанами, а также поступления аэрозолей, в основном антропогенного происхождения, в высокие широты с образованием «арктической дымки» и протяженной слоистой облачности в Арктике. Следует отметить, что программы, описывающие формирование климата Земли, весьма громоздки и многопараметричны. Включение в них аэрозольного блока еще более их усложняет. Поэтому требуется создание как можно более компактных блочных моделей, но надежно и достаточно полно описывающих характеристики и процессы, влияющие на климат в пространстве и во времени, в частности таких, чтобы был отчетливо выражен суточный и сезонный ход аэрозольных и облачных характеристик, обусловленный влиянием солнечного излучения на атмосферу и подстилающую поверхность. Круговороты аэрозольного вещества тесно связаны с гидрологическими процессами в атмосфере: с одной стороны, облака и осадки играют важную роль в образовании, трансформации и удалении аэрозольных частиц из атмосферы, с другой, — аэрозоли являются ядрами конденсации, физико-химические свойства которых определяют микрофизические процессы в облаках. Не случайным является факт примерно одинакового времени существования в тропосфере как аэрозольных частиц, так и молекул водяного пара.

Все атмосферные климатообразующие процессы тесно связаны между собой в единую цепь, в которой имеют место прямые и обратные, положительные и отрицательные связи. При этом в некоторых ситуациях в определенных звеньях цепи атмосферных процессов создаются условия для неустойчивого равновесия, а связь между звеньями оказывается такой, что вмешательство в одно из них, зачастую энергетически малозначимое, влечет за собой более значащие изменения в других звеньях. Срабатывает триггерный механизм. Аэрозоли являются наиболее вероятным «спусковым устройством» триггерного механизма в атмосферных процессах. В этой связи особенно важно глубокое знание физико-химических процессов, управляющих эволюцией аэродисперсных систем и их воздействием на окружающую среду.

Рисунок 8. Таблица 8. Планета Обозна Солнечная Орбитальные Тепловое излучение в космос чение пост. величины при А = = 4I, Вт/м при А 0, = 0 при А 0, Qr = I, tR,°C Вт/м2 1 A (TR, K) А Qe = I(1-A), te, °С t, °C Q0= I Вт/м2 (Те, К) (Т0, К) Вт/м Марс 589 147 -48(225) 0,15 125 -56(217) 0,07 134 -53(220) Земля 1367 342 +5(278) 0,3 239 -18(225) 0,40 390 +15(288) Венера 2613 653 +58(331) 0,75 163 -41(232) 0,99 16000 +460(730) Примечание. Здесь 1 — средний поток солнечной энергии на единицу полной поверхности планеты за пределами атмосферы (Ie = 4I);

А — планетарное альбедо, — параметр планетарного нормированного парникового эффекта, QR, Qe — тепловое излучение планеты соот ветственно орбитальное и в космос, Q0—тепловое излечение на поверхности планеты TR, Те, Т0 — температура планеты соответственно без учета альбедо и парникового эффекта, с учетом только альбедо и с учетом как альбедо, так и парникового эффекта.



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.