文摘

沙尘暴对气溶胶特性的影响和辐射强迫邦,印度西北部研究2010年4 - 6月使用卫星观测和地面测量。六尘事件(DE)已确定在研究期间的平均值Aqua-MODIS大气气溶胶550年和Microtops-II大气气溶胶500年随着邦 和 分别在Aura-OMI AI展品高值从2.01到6.74不等。埃系数α380 - 870和β范围从0.12到0.31和0.95至1.40,分别。测量光谱大气气溶胶,OPAC-derived气溶胶特性和表面反照率得到MODIS在SBDART模式作为主要输入的计算气溶胶辐射强迫在帕蒂亚拉(ARF)。表面(SRF)和高层论坛的气氛(TOA)不等~50−−100 Wm−2从~10−−25 Wm−2在沙尘暴的最大分别。辐射强迫效率被发现−66 Wm−2大气气溶胶−1在和−14 Wm−2大气气溶胶−1TOA。大气中的高值的ARF (ATM)之间不等~+ 40 Wm−2和+ 80.0 Wm−2DE天期间,可能会显著影响中低大气变暖的,因此,在印度西北部气候。

1。介绍

大气气溶胶对气候强迫扰动灭绝地球辐射平衡的直接的太阳和地球辐射,间接地通过作为云凝结核影响云的反照率(CCN),云一生,降水率,和水循环1,2]。矿物粉尘气溶胶是大气气溶胶的一个主要部分在世界各地,有一个重要的角色在调节全球气候3,4]。然而,存在相当大的不确定性量化矿物粉尘对全球辐射强迫的影响主要是由于光学不均匀混合物,沙尘气溶胶的物理、化学性质(5,6),除了他们的空间,垂直的,和时间分布(7]。沙尘气溶胶的光学特性是不同时空上由于地区差异的土壤特性和混合的尘埃气溶胶与其他物种,如黑碳(BC) (8,9]。

沙子和沙尘暴是普遍存在的自然现象,从源地区长途运输粉尘气溶胶和代表land-atmosphere交互的一个重要过程10,11]。除了扰乱地球大气层的辐射能平衡系统,沙尘暴也会影响大气加热和稳定12),化学和生物生态系统(13),以及环境空气质量和人体健康(14]。从多个平台(卫星观测15- - - - - -17]表明,全球大气尘埃的来源是地球的干旱和半干旱地区倾销矿物粉尘在大气通过远程运输解除强风。

沙尘暴是常见的在西北印度次大陆由塔尔沙漠的一部分,这是一个沙尘暴在南亚的主要来源(17- - - - - -20.]。尘埃外流对该地区表现出明显的季节性和更高的频率和强度在干premonsoon季节(4 - 6月),当尘埃覆盖了印度河-恒河平原的主要部分(显卡),受西风西南大风(21- - - - - -23]。因此,尘强烈影响气溶胶特性随着显卡是混合与当地人为污染(24- - - - - -27]。此外,测量颗粒物的直径小于10μm (PM10) /显卡显示高浓度(> 150μg m−3)在许多城市像坎普尔、德里和帕蒂亚拉,尤其是在尘土飞扬的日子28,29日]。这些高PM10浓度被认为是有利于4在颗粒表面形成导致大气中高浓度的硫酸盐气溶胶(30.]。因此,这将是有趣的审视自然产生的尘埃气溶胶,大多nonspherical在自然界中,修改气溶胶光学特性和辐射强迫在印度西北部时混合生成本地人为污染。尽管如此,气溶胶辐射强迫(ARF)好了在印度西北部[9,31日- - - - - -34)和许多引用其中,研究关注ARF的大型沙尘暴期间很少(35- - - - - -38)和旁遮普几乎不存在的状态。

在目前的研究中,我们首次分析气溶胶的光学特性在尘埃事件(DEs)在德里邦,旁遮普国家,印度,从地面测量推断Microtops-II (MT)太阳光度计称赞和Aqua-MODIS Aura-OMI卫星观测2010年4 - 6月期间。此外,使用HYSPLIT back-trajectory分析是用来研究的途径和可能的来源地区沙尘事件。除了气溶胶特性,计算ARF的表面(SRF),大气(TOA),在大气中(ATM)执行与OPAC的尘土飞扬的时期通过SBDART模式。

2。网站描述和当时的天气条件

屋顶的观测站点是物理系在旁遮普大学的校园,帕蒂亚拉(30.33°N, 76.40°E, 249 a.s.l),位于印度西北部(图1)。网站是一个semiurban区域免费从主要行业和周围是agro-based活动。然而,工业城市卢迪亚纳在几百公里外的逆风网站的西北方向,因此对该地区影响气溶胶的特征。在观测站点的西南,东北边缘的塔尔沙漠位于距离几百公里,而Shivalik山麓躺在不到一百公里的东北方向。


图1
邦城市站点地图(30.33°N, 76.4°E, 249 a.s.l)在印度西北部。

该地区半干旱的气候,总~ 750毫米的降雨发生主要是在季风季节(7月至9月)。面积的气候学经历四季,冬天(December-March) premonsoon(人口、难民和移民事务局)(4 - 6月),季风(7 - 9月),和postmonsoon(10),在不同温度、风向、湿度、降雨量和气溶胶类型。频繁的朦胧、雾和pollution-smog条件发生在冬季辛普森月降低能见度,而气溶胶主要是人为的在整个显卡(24]。对该地区大气中大部分时间与烟雾吞没与暗淡的阳光水稻残株是由农民在田间焚烧从10月到11月中旬(第二周39,40]。premonsoon季节,目前的研究指,特点是频繁的沙尘暴和干旱天气的下雨导致高温。盛行西南大风从塔尔沙漠运输粉尘气溶胶,偶尔发生的沙尘暴导致高加载coarse-mode粒子在该地区(21]。

各种气象参数的变化,比如白天气温、相对湿度(RH)和风速(WS)作为测量的自动气象站印度气象部门(IMD)天文台位于大学校园图所示2在研究期间。白天平均温度从高35 - 42.8°C而RH低从20%到50%不等的天除了阴天或雨天。风向主要是西风/西南平均WS介于0.5到3.0 ms−1。在研究期间天气主要是干燥的46天,天空是明确的;多云的/部分多云天气观察35天,而零星的降雨发生在10天,大多局限于6月。


图2
日常变化的气象参数(最高温度、相对湿度、风速)在赛季期间邦前季风时期2010 (4)。

3所示。数据集和仪表

3.1。太阳光度计测量

太阳能灯便携式电流源太阳光度计和臭氧计Microtops-II (MT)是用来测量光谱大气气溶胶在五个波长,即380年,440年,500年,675和870海里。半宽度(应用带宽为380纳米通道 纳米和 其他渠道(41]。太有内置的压力和温度传感器和GPS连接来获取坐标的位置和时间。测量协议是基于测量的主要的特定波长的入射太阳辐射的强度,然后,将它转换成光学深度利用其内部校准和兰利法。不同波长的发光信号(mV)与校正因子的乘积(W m−2mV−1)和W m的获得绝对的辐照度−2。联合标定的不确定性影响,大气压力,臭氧总额,等等,导致总不确定性计算光谱aod -0.025 ~ 0.01,这是幽灵似地依赖高紫外线中的错误(42]。更详细的设计、校准、性能描述和错误的地方(19,41,42]。太阳光度观测系统在德里邦在万里无云的条件下从当地日出到日落。

大气气溶胶的光谱依赖性可以表示埃的经验公式:

在哪里 大气气溶胶在给定波长λ,β是埃浊度系数表明气溶胶加载和等于该在哪里λ= 1μ米(43]。两边取对数(1)一个获得: 使用(2)埃指数的AOD值从光谱计算值波长380 nm和870 nm

然而,(2由于无能()通常偏离线性1)准确模拟光谱大气气溶胶。这个曲率出发介绍到 与 关系通常发生在太阳光度法;因此,一个二阶多项式适合 与 (4)更好地模拟光谱大气气溶胶变化(44,45]: 的系数 占曲率与负值对应aerosol-size分布由fine-mode气溶胶,反之亦然(44,45]。二阶多项式fit (4六点)应用于光谱AOD值波长(380、440、500、675、800、870海里)。尽管多项式适合(4)比线性适合(更精确2),它是容易出错特别是在低浊度条件下(43]。在目前的工作,只有那些情况下的二阶多项式适合 被认为是分析。

3.2。MODIS气溶胶检索

中分辨率成像光谱仪(MODIS)在极地轨道NASA地球观测系统(EOS)泰拉和阿卡航天器提供每日全球气溶胶特征数据使用36个光谱波段热红外可见(0.41 - -14.38不等μ米),空间分辨率1000米,500米,250米(像素大小在最低点)[46]。这些乐队用于气溶胶检索在陆地和海洋表面使用不同的算法与检索±0.03±5%[的不确定性47)在海洋和±0.05±15%土地(48]。在目前的研究中,收集5 (C005)三级Aqua-MODIS大气气溶胶在550 nm获得像素集中在帕蒂亚拉在尘土飞扬的天以及预处理和postdusty天乔凡尼网站(http://giovanni.gsfc.nasa.gov/)。三级AOD检索(空间分辨率1°×1°)计算从2级(10公里×10公里)通过应用特定逻辑筛选云所描述的其他地区(49]。后修改二级数据在空间和时间中的违规行为,由此产生的三级MODIS产品每日和每月的基础上是可用的,在全球范围内,在一个网格。

3.3。尾身茂气溶胶指数(AI)检索

气溶胶指数(AI)是一个重要的参数,它是非常有用的检测吸收气溶胶、沙尘和/或黑碳(BC),大气中(50]。积极的AI值表明防紫外线气溶胶的存在而负值对应nonabsorbing粒子,例如,硫酸盐(51]。臭氧监测仪)是美国宇航局Dutch-Finnish贡献EOS-Aura平台推出了2004年7月,为人工智能检索全世界众多其他气溶胶和臭氧属性通过OMI得出算法(52,53]。MODIS相反,OMI-AI气溶胶吸收也敏感当气溶胶云层之上,因此,人工智能是成功地导出两万里无云的天气条件(54]。然而,AI的缺点考虑它作为测量大气中气溶胶的加载是强烈依赖气溶胶高度,而任何气溶胶层下面~ 1000 m是很难被探测到(54]。在目前的研究中,人工智能已经衍生出Aura-OMI级别2 g日常网格数据由美国宇航局OMI科学团队的产品装箱的原始像素级别2(13公里×24公里空间分辨率在最低点)到0.25°×0.25°全球网格上可用乔凡尼网站(http://giovanni.gsfc.nasa.gov/)。

3.4。回到轨迹

混合单粒子Langrangian综合轨迹(HYSPLIT)模型(55)已经被用于计算气团回到轨迹在邦的六德在2010年4 - 6月。后面轨迹计算过去120小时(5天)三个海拔地区,如500米,1500米,4000米,为了识别本地和远程运输途径的灰尘。轨迹分析被广泛用于与气溶胶的光学特性来识别不同类型的气溶胶和源区域(56]。

4所示。结果与讨论

4.1。识别的尘埃事件(DEs)

premonsoon期间,频繁的沙尘暴发生在研究区域增加气溶胶加载,能见度降低,因此,影响气溶胶的物理和光学性质。米德尔顿(57]发现更高的频率出现在西部比东部的显卡最大频率在5月和6月的月。平均大气气溶胶500年在不同地点显卡premonsoon期间仍然很高(> 0.5)与低有关α< 1 (58]。在目前的研究中,MT-AOD的价值观500年> 0.5与OMI-AI > 2.0和价值观有关α< 0.7有关德在德里邦;六德被确定在研究期间(2010年4 - 6月)与气溶胶特征总结如表1。这六德,那些发生在4月21日,2010年5月28日,2010年,被认为是最严重和永久的德。

表1
值Aqua-MODIS大气气溶胶550年,MICROTOPS-II大气气溶胶500年、Aura-OMI AI和埃参数与德六天邦,印度西北部2010 premonsoon季节。

化学分析和气团轨迹在显卡显示尘埃源于三个主要来源,也就是说,阿曼、西南亚洲(伊朗、巴基斯坦)和塔尔沙漠在拉贾斯坦邦(59- - - - - -61年]。在目前的研究中,气团轨迹在三个海拔(500米、1500米和4000米)表明,空气质量在德经过塔尔沙漠到达观测站点(图3)。另一方面,远程灰尘从阿拉伯半岛和中东运输,主要是在高海拔地区,也会导致高大气气溶胶在尘土飞扬的日子。


图3
为期5天的空气质量back-trajectories结束在德里邦(HYSPLIT模型)三个不同海拔地区,500米,1500米,4000米,六个尘土飞扬的日子(见表1)。
4.2。气溶胶光学特性

2010年沙尘暴事件在premonsoon季节在邦从地面和卫星观测的协同作用进行了研究。一个令人满意的协议 之间Aqua-MODIS大气气溶胶550年与MT-AOD550年在整个premonsoon季(4 - 6月)被发现(图4)表明监测气溶胶属性在该地区使用卫星技术合理的准确性。的MT-AOD550年从AOD值计算500年使用α值的时间间隔,而太大气气溶胶对应±30分钟的Aqua天桥(~ 13:30 LST)。表1显示了气溶胶的日常变化特征在六德观察到太Aqua-MODIS和尾身茂。大气气溶胶的平均值550年基于Aqua-MODIS数据 峰值为1.87,与太均值和最大的大气气溶胶500年的值 和1.52,分别。另一方面,OMI-AI达到最大值的6.74 2010年5月28日,当最激烈的发生。埃指数的平均值(α)和浊度参数(β) 和 ,分别。


图4
的相关性Aqua-MODIS大气气溶胶550年与Microtops-II大气气溶胶550年在同一小时Aqua天桥在赛季期间邦前季风时期2010 (4)。

图5显示了光谱变化的大气气溶胶在六德。大气气溶胶对波长的依赖关系似乎是相当低的,特别是在激烈的德4月21日和5月28日。然而,大气气溶胶的波长依赖性显著不同的各种德和高度依赖沙尘暴的强度,而且比,颗粒大小,柱状大小分布和混合过程和人为气溶胶在大气中(25,26]。数据6(一)- - - - - -6 (d)展示的空间分布Aura-OMI AI和Aqua-MODIS大气气溶胶550年在印度次大陆最激烈德期间,即2010年4月21日至5月28日。AI值非常高(> 4.5)和覆盖大面积在印度北部和显卡显示大量的防紫外线气溶胶在高海拔地区。同样,在激烈的德,大气气溶胶的价值观550年> 0.9出现在西北部和中部显卡,表明增强存在的尘埃气溶胶;这是建议结合极高的AI和气团轨迹揭示创意从亚洲西南部的沙漠和干旱地区(图3)。


图5
光谱的变化Microtops-II大气气溶胶在六德。
(一)
(一)
(b)
(b)
(c)
(c)
(d)
(d)
图6
空间分布的OMI-AI (a, b)和Aqua-MODIS大气气溶胶550年(c, d)在印度在两次激烈的德,2010年4月21日(a、c)和2010年5月28日(b, d)。

戴伊et al。25)研究了气溶胶特征在大型沙尘暴在坎普尔,位于显卡的核心部分,在2001年和2002年5月。他们报道了超过50%的增长在每个DE AOD最大值接近目前的-1.70到1.28(表2)。Moorthy et al。60)进行的一项研究在塔尔沙漠发现气溶胶更吸收性质相比,非洲的灰尘,也报告更高的大气气溶胶1025年比大气气溶胶500年在一些情况下建议coarse-mode粒子的主导地位。对冲et al。35)强调在一个激烈德(2006年6月12日)在山坡上站在印度西北部(Nainital)成立的气溶胶数浓度粗和巨头模式增加了五到十倍,分别与各自的月度平均值。德更明显的效果在长波长相比短的表明气溶胶分布转向大沙尘暴期间(4,26,61年]。同样,在目前的研究中,有一个显著的大小减少α和相应的值的增加β在洪灾最严重期间(表5月28日1)。

表2
每日平均值MT和MODIS气溶胶OMI-AI,α 380 - 870,β,直接太阳能通量和分散太阳能通量在尘土飞扬、邦predusty postdusty天premonsoon赛季的2010人。
4.3。在激烈的德气溶胶光学特性和太阳能通量
4.3.1。2010年4月16 - 24,沙尘事件

在2010年4月,一个强烈的沙尘暴袭击了研究区4月16日产生的大气气溶胶的显著增加500年从4月15日的0.37到0.76在第二天(表2)。因此,埃指数α从0.50下降到0.27,浊度参数β增加从0.26到0.63指示显著增加气溶胶加载尤其是粗模式。因此,一天平均分散太阳能通量增加从172.4 Wm−2252.9 Wm−2由于散射和直射光束减少太阳能通量的增加从384.4 Wm−2250.0 Wm−2。虽然大气气溶胶500年仍然几乎在同一水平上,直到4月18日,它达到的最高价值1.01于4月19日至4月21日在沙尘暴的强度,减弱之后,最小值为0.36 4月24日指示沙尘暴和沙尘气溶胶的稀释。强烈的沙尘暴期间,AI达到峰值6.3,α展品最低值介于0.27和0.31,β增加到0.80 - -0.95的值。平均直射光束太阳能通量减少到最小值44.87 Wm−2而扩散组件增加到最大值的316.66 Wm−22010年4月21日。

4.3.2。粉尘可能26-31,2010

第二个沙尘暴气溶胶时开始建立2010年5月26日500年增加到0.5,α降低到0.54,此后,它加剧大气气溶胶时,5月27日500年方法0.76和α进一步减少到0.31(表2)。沙尘暴到达它的最大强度在5月28日Aqua-MODIS大气气溶胶550年变成1.87,太大气气溶胶500年1.52,最大值为6.74和人工智能的方法;Angstrom指数α归结于它的最小值为0.14,浊度参数β增加1.4建议的最高价值高度浑浊的大气状况。高浑浊的氛围导致显著增加扩散组件287.5 Wm−2降低到126.9 Wm,直射光束组件−2,对应于平均减少66% predust风暴条件。此外,使用中场库方法(62年),α值计算在两个窄光谱间隔(380 - 440和675 - 870 nm)使用太大气气溶胶通过(3)。错误和不确定性在这样的计算讨论了其他地方(63年]。积极或消极的价值观不同α380 - 440- - - - - -α675 - 870相对应,一般来说,要积极或消极的曲率值 与 (系数 )[64年),正值建议coarse-mode粒子的主导地位。在目前的研究数据7(一),7 (b)),发现积极的差异在所有情况下,表现出降低的趋势,即随着大气气溶胶的增加(图接近为零7(一))。这表明波长的依赖关系可以忽略不计α二阶多项式适合(4)接近线性(2)。这些结果与先前的协议通过艾克et al。44)和Kaskaoutis et al。64年),发现光谱的变化可以忽略不计α在高浑浊的条件在干旱的环境。这个数字7 (b)显示的日变化差异α在研究期间。

(一)
(一)
(b)
(b)
图7
的散点图α380 - 440- - - - - -α675 - 870与大气气溶胶500年(一)和日常变化的差异α380 - 440- - - - - -α675 - 870在premonsoon季节2010 (b)。
4.4。馆藏目录检索

气溶胶主要的散射和吸收大气中的类型,其影响冷却或变暖的行星系统取决于几个参数,单一的散射反照率(SSA)中起着重要作用[65年,66年]。除了SSA,气溶胶的辐射强迫主要取决于光谱大气气溶胶、大气中水汽含量,臭氧量、不对称参数,表面反照率,气溶胶的垂直分布,以及气溶胶和云之间的相对高度9,23,31日]。

ARF的计算上述参数作为输入用于辐射传输代码。因为没有SSA和不对称参数的观测,气溶胶和云的光学特性(OPAC)软件包由赫斯等。67年)被用来估计复合气溶胶的光学特性(SSA和不对称参数)。这个模型已经被广泛采用,因为它描述了一个广泛的可能的气溶胶组成的混合气溶胶可以获得68年- - - - - -70年]。根据研究区域的大气状况,气溶胶的混合物,这是用于本研究由水溶性,不溶性,公元前(烟尘)、矿物质(积累模式)和矿物质运输气溶胶。帕蒂亚拉BC质量浓度测定通过Aethalometer基于光学衰减技术的不确定性~ 20% (60]。此外,大容量采样器是用来测量复合气溶胶质量浓度的平均不确定性~ 15%。通过这两个仪器,公元前大规模混合比(公元前的质量浓度比例的总质量复合气溶胶)测定在天的利息。到公元前修复质量混合比,其他气溶胶组件的密度不同,和迭代进行直到估计光谱大气气溶胶的数量几乎与测量光谱匹配太大气气溶胶(9,68年]。OPAC-simulated气溶胶光学特性被认为是令人满意的,光谱OPAC-AOD 5%以内的不确定性与测量是通过太RH的价值是至关重要的重建光谱大气气溶胶,因此,RH的OPAC系统中允许使用的八个值(0%,50%,70%,80%,90%,95%,98%,和99%);值最接近的意思是RH的每一天都是在本研究中选择。从上面的程序,尘土飞扬的OPAC-simulated光谱气溶胶特性得到天以及天之前和之后的最大强度的尘埃。应该注意,模拟OPAC进行只有几天太阳光度计观测在德里邦为了估计ARF在尘土飞扬和nondusty天。

图8显示SSA的光谱变化,前后两个强烈的沙尘暴在德里邦。是观察到SSA波长与波长的依赖、增加沙尘暴天,但其大小随波长在nondusty天(天的大气气溶胶最低500年)。SSA与波长的增加显然表明更多更高的波长的散射由于coarse-mode粒子浓度的增加25]。在两次激烈的德,SSA值躺在0.88至0.92的范围和SSA的高峰值在675 nm 0.925和0.924 4月21日,2010年5月28日,2010年,分别。这些SSA的值表明散射coarse-mode气溶胶混合的主导地位也与当地污染相媲美premonsoon期间观察到在印度西北部[22,71年]。


图8
OPAC-derived SSA的光谱变化值在尘土飞扬的天邦。
4.5。气溶胶辐射强迫

气溶胶辐射强迫(ARF)顶部的气氛(TOA)和表面(SRF)被定义为净短波太阳辐射通量的差异(下降-上升),没有气溶胶TOA和表面,分别 在哪里 净辐射通量的变化吗F, 和 分别对应于短波通量没有和气溶胶,而下标年代TOA指地球表面和TOA,分别为(72年]。直接ARF涉及太阳辐射通过大气气溶胶的散射和吸收,这取决于气溶胶的本质,他们的分布,地表反照率,可能产生消极或积极的辐射强迫。吸收气溶胶,像公元前和一些矿物粉尘气溶胶,ARF的大小和符号会显著改变通过改变气溶胶SSA (66年]。一个负值的TOA迫使意味着更多的辐射损失空间增强反向散射由于气溶胶导致地球大气层的冷却系统,同时吸收气溶胶的存在导致积极的辐射强迫暗示大气变暖。ARF表面总是消极的,因为气溶胶衰减(散射和吸收)表面太阳辐射。之间的差异的辐射强迫TOA和表面定义了大气辐射强迫(ATM):

在目前的研究中,ARF计算中计算短波频谱(0.25 - -4.0μm)分别SRF, ATM和TOA使用圣芭芭拉分校Discrete-ordinate (SBDART)大气辐射传输模型在加州大学圣芭芭拉分校(73年]。SBDART计算成平行面的辐射传输计算清楚的和多云的天空条件在地球大气层,在表面上,并被广泛用于ARF计算在印度(9,32- - - - - -34,74年]。

SSA, ARF强烈依赖光谱大气气溶胶散射相位函数以及表面反照率和气象条件。短波ARF估计,测量光谱大气气溶胶模型中被用作输入以及气溶胶光学参数模拟的OPAC系统中,即光谱SSA (g)和不对称参数。该模型运行24小时内每小时,每日平均ARF估计每天的利息(图9)。其他输入参数对于SBDART估计包括太阳能几何模型大气和地表反照率。地表反照率( )是获得使用MODIS反照率产品(MODIS / Terra + Aqua反照率16天的L3全球罪1公里网格V005),它提供了两个white-sky反照率(WSA)以及黑色天空反照率(BSA) MODIS频谱0.645 - -2.13μ米(http://reverb.echo.nasa.gov/reverb/)。根据研究地区盛行的天气条件,我们使用了中纬度地区夏季大气剖面模型。模型运行八流获取TOA和表面ARF。短波ARF计算的不确定性可能来自不同的假设,如大气模型、OPAC系统模拟,以及不确定性在表面反照率,分子吸收、散射和错误的测量参数,如大气气溶胶、BC质量浓度。整体不确定性ARF计算不超过20%36,75年]。


图9
气溶胶辐射强迫的变化值在SRF, TOA和ATM在尘土飞扬的天邦在2010赛季的前季风时期。

每日平均的最大瞬时值ARF TOA, SRF, ATM估计两个沙尘暴时间(2010年5月,2010年4月24和26-31),如图9和10,分别。应该注意的是,一些天在上述时期失踪的由于缺乏太大气气溶胶。每日平均ARF值很低(−26.1 Wm−2和−32.8 Wm−2在每个尘埃事件的开始。沙尘暴建立和aod成为高,SRF达到其最大ARF的价值观−75.9 Wm−2和−102.6 Wm−2分别于4月21日和5月28日(图9)。类似的模式是变化的最大瞬时SRF ARF−77.3 Wm达到最大值−2和−121.9 Wm−2分别于4月21日和5月28日(图10)。同样,每日平均TOA强迫和瞬时最大TOA ARF的价值观−16.4 Wm−2−22.6 Wm−2和−16.5 Wm−2−29.0 Wm−2分别为同一天表明散射太阳辐射回太空比平时支持我们的观点,尘埃粒子散射性质的地区运送。因此,ATM论坛是积极的,它的大小与沙尘暴的强度也会增加,达到峰值59.5 + Wm−2和+ 80.0 Wm−2分别于4月21日和5月28日。


图10
一样的图9,但最大瞬时ARF的价值观。

大气气溶胶的情节500年与ARF(图11)显示了大气气溶胶相关性强500年在表面和ARF值 ,TOA ,在大气中 。ARF表面高度的相关性和AOD提供了一个良好的信心ARF的计算值和变化之间的灰尘和nondusty天表明ARF强烈在研究期间大气气溶胶的函数。线性回归的斜率定义了气溶胶强迫效率是单位大气气溶胶强迫和代表的有效性扰动的复合气溶胶辐射平衡(76年]。在目前的研究中,辐射强迫效率是−14.66−66.64和51.97 Wm−2大气气溶胶−1分别对TOA、表面和大气。辐射强迫效率的计算值指示检查时期气溶胶的散射性质。


图11
大气气溶胶之间的相关性500年与ARF TOA值,和自动取款机。回归定义辐射强迫的斜率效率。

基于之前的研究,在其他地方在印度北部ARF值premonsoon季节显示显著的辐射效应在显卡,ARF相当值在研究地区。更具体地说,在坎普尔中央显卡,普拉萨德et al。36]报道最大ARF的表面和TOA−87.5 Wm−2和26个Wm−−2分别在尘土飞扬的日子和相应的平均迫使−46 Wm效率−2和−17 Wm−2在表面和TOA premonsoon季节。同样,Gautam et al。77年]报道大负效率和表面意思是迫使−值70 Wm−2和−44 Wm−2分别在充满尘埃的premonsoon季节在显卡显示大幅高气溶胶太阳能吸收效应在表面。其他估计坎普尔在premonsoon季节还建议大负表面迫使值(大于−30 Wm−2)当运输粉尘增加了沉重的人为污染(78年]。另一方面,Pandithurai et al。372006)执行ARF计算premonsoon季节在德里显示一致的增加冷却表面−39 Wm−23月99−Wm−26月,而大气加热范围从27 Wm−2(3)123 Wm−2(6月)因为灰尘事件导致增强了低层大气加热率。此外,迫使效率值在表面被发现是71−−85−87−84 Wm−23月,4月,5月,2006年6月,分别为(37]。这些大迫使效率值相比,现在的城市德里表示更多的气溶胶吸收性质。

高表面冷却在显卡强烈的大气加热有关,一般来说,研究地区,特别是在premonsoon季节,可能会影响大气动力学的能力。观察到的大气加热率意味着大气中多余的能量在该地区是被困在旱季,这可能有重大影响区域气候和季风环流系统(77年,79年,80年]。

5。结论

本研究调查了沙尘暴对气溶胶光学特性的影响和辐射强迫邦,西北部恒河平原的一部分,印度,通过地面太阳光度计测量和卫星遥感(MODIS, OMI)。主要研究结果可以概括如下。

显著增加AOD值1.5已经观察到在沙尘暴天,这个长波长的增加更明显。这反映到非常低的值α(< 0.2)和高的值β(> 0.6)归因于大量的大型粒子在大气中。MODIS和OMI观测证明尘埃运输在德里邦和显卡,这是特别强烈的4月21日和5月28日,2010年。OPAC-simulated SSA值在强烈的沙尘暴天范围从0.88到0.92,长波长的波长依赖高值表明大量的粗尘粒。

大量增加(绝对值)在观察ARF沙尘暴期间相比nondusty天。每日平均SRF和TOA ARF值范围从75.9−−102.6 Wm−2和16.4−−22.6 Wm−2分别两个沙尘暴的激烈的时期。大气气溶胶之间有高度的相关性500年在表面和ARF值 ,TOA ,大气 被发现,这表明大气气溶胶的主要因素是控制东盟地区论坛期间在印度西北部。ARF效率被发现−14.66−66.64和51.97 Wm−2TOA,表面,分别和大气。另一方面,从+ 59.5 Wm大气强迫变化−2+ 80.0 Wm−2白天两个沙尘暴的最大强度,表明中低大气变暖,从而影响大气动力学,并有可能对区域气候产生重大影响。

确认

工作支持下ISRO-GBP研究项目和作者感谢ISRO财政支持。作者要感谢MODIS和OMI科学数据团队处理数据通过乔凡尼网站(http://giovanni.gsfc.nasa.gov/)。我们也感谢美国国家海洋和大气管理局空气资源实验室(支持网上HYSPLIT模型的可用性(http://www.arl.noaa.gov/ready.php)。帕蒂亚拉站的气象数据提供IMD是高度认可。