Материалы 17-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, ИКИ РАН, 2019 год

(http://conf.rse.geosmis.ru)

Использование данных ДЗЗ для оценки сухого осаждения аммиака в Приморском крае

Трифонова-Яковлева А. М. (1,2), Громов С.А. (2,1)
(1) Институт географии РАН, Москва, Россия
(2) Институт глобального климата и экологии, Москва, Россия
Аммиак в атмосфере участвует в образовании мелких частиц PM2.5, вредных для здоровья человека, а также является одной из причин выпадения кислотных осадков. Сухое осаждение аммиака также оказывает негативное влияние на экосистемы. Данных наземного мониторинга потоков сухого осаждения NH3 недостаточно для получения полной пространственной картины. Поэтому использование результатов дистанционного зондирования вместе с параметризацией осаждения дает возможность получить оценку выпадения аммиака на большой территории.
В данной работе оценены потоки осаждения NH3 на территории водосбора реки Каменушка в Уссурийском крае за 2016 год. Для расчета скорости осаждения использован алгоритм, приведенный в описании транспортной химической модели программы EMEP (European Monitoring and Evaluation Programme). Необходимые метеорологические параметры получены из данных реанализа ERA5, а индекс LAI (Leaf Area Index) взят из измерений прибора AVHRR. Общее содержание аммиака в атмосфере по данным прибора IASI (Infrared Atmospheric Sounding Interferometer) пересчитано к приземным концентрациям и сравнено с приземными измерениями в районе Каменушки. Результирующие потоки сухого осаждения являются произведением скорости осаждения на приземные концентрации аммиака.
Наблюдается ярко выраженный сезонный ход потоков осаждения аммиака с максимумом в летние месяцы. Рассчитано общее количество сухого выпадения NH3.
Подгтовлено по материалам исследований по темам ГЗ 0148-2019-0009 и АААА-А19-119022190173-2.

Ключевые слова: Аммиак, атмосфера, сухое осаждение
Литература:
  1. Frederik Schrader, Christian Brümmer. Land Use Specific Ammonia Deposition Velocities: a Review of Recent Studies (2004–2013), Water, Air, & Soil Pollution, 2014, 2114, DOI: 10.1007/s11270-014-2114-7
  2. EANET Third Periodic Report on the State of Acid Deposition in East Asia (Part III) (Executuve Summary) // Acid Deposition Monitoring Network in East Asia. 2016. https://www.eanet.asia/wp-content/uploads/2019/03/3_ex.pdf
  3. Van Damme M., Whitburn S., Clarisse L., Clerbaux C., Hurtmans D., Coheur P.-F. Version 2 of the IASI NH3 neural network retrieval algorithm: near-real-time and reanalysed datasets // Atmos. Meas. 2017. Tech.Vol. 10. P. 4905-4914. https://doi.org/10.5194/amt-10-4905-2017.
  4. Simpson, D., Benedictow, A., Berge, H., Bergström, R., Emberson, L. D., Fagerli, H., Flechard, C. R., Hayman, G. D., Gauss, M., Jonson, J. E., Jenkin, M. E., Nyíri, A., Richter, C., Semeena, V. S., Tsyro, S., Tuovinen, J.-P., Valdebenito, Á., and Wind, P.: The EMEP MSC-W chemical transport model – technical description, Atmos. Chem. Phys., 12, 7825-7865, https://doi.org/10.5194/acp-12-7825-2012, 2012

Презентация доклада

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов

226