文摘

本研究探讨了气溶胶特征在两个地点在印度西北地区(乌和邦)2013年premonsoon季节。颗粒的平均质量浓度(PM₁₀;点_2.5;点₁)被发现,,µ通用汽车⁻³和,,µ通用汽车⁻³分别在乌和帕蒂亚拉。平均气溶胶光学厚度()是观察在德拉敦和在帕蒂亚拉。埃指数和细模式分数显示高值随着乌邦。黑碳的平均质量浓度被发现ngm⁻³和ngm⁻³分别在乌和帕蒂亚拉。公元前的昼夜模式主要是由边界层动力学和控制当地人为活动对车站。平均单散射反照率()表现出低价值超过邦()相比,乌吉(),这意味着大量的吸收型气溶胶在帕蒂亚拉。平均大气气溶胶辐射强迫是+ 37.34 Wm⁻²和+ 54.81 Wm⁻²分别在乌和帕蒂亚拉,导致大气升温速率为1.0 K的一天⁻¹在德拉敦和1.5 K的一天⁻¹在帕蒂亚拉。

1。介绍

大气气溶胶产生直接和间接的气候扰乱地球的辐射强迫预算(1- - - - - -4]。交互的直接影响是指气溶胶通过吸收或散射与辐射和间接影响云的微物理属性的修改结果气溶胶作为云凝结核(CCN)进而影响云的反照率,云的生活时间,沉淀率(5]。它仍然是不确定气溶胶净冷却或地球大气层变暖影响因为知识不足的地区和全球气溶胶特征及其时空变化。这些影响直接相关的区域大气辐射强迫可能影响全球范围内的气候地区。气溶胶辐射强迫(ARF)主要取决于光谱气溶胶光学深度(AOD)、水蒸气含量、臭氧含量、不对称参数()、地表反照率、单散射反照率(SSA)和气溶胶的垂直分布。这些,SSA,散射灭绝的比率,是一个重要的参数影响ARF并高度敏感的相对分布散射和吸收大气中的气溶胶类型。黑碳气溶胶等(BC)显著吸收辐射光谱中的可见光和红外大气变暖导致和表面冷却6]。公元前的研究气溶胶在喜马拉雅山脉高海拔网站尤为重要,对于了解自己在辐射强迫作用,更重要的是,沉积和喜马拉雅冰川的融化7,8]。主要贡献公元前高海拔与远程传输(7,9,10印度河-恒河平原)和地方排放(显卡)8,11,12]。目前的研究重点是气溶胶的光学和辐射特性的评估和BC在premonsoon季节变化(4 - 2013)在两个地点在乌邦西北地区的印度。在这个季节,偶尔沙尘暴袭击印度西北部的部分主要来自塔尔沙漠(13]。在研究期间,地面测量使用与卫星观测和估计气溶胶辐射强迫使用模型模拟。

2。网站描述和气象

2.1。乌吉(纬度:30.30°N,长:78.03°E,平均海平面700米以上)

乌是首都,位于喜马拉雅山脉的山麓。硅谷起伏地形,突出受到运输显卡的污染物。研究站点周围是山高海拔(2000米)的北部和东部的方向。乌经历高全年交通由于旅游景点。在研究期间,平均一天时间温度和相对湿度(RH) 33°C和51%,分别,风通常是来自西北的速度小于1毫秒⁻¹。

2.2。帕蒂亚拉(30.33°N, 76.4°E,平均海平面249米以上)

邦位于东南部旁遮普的一部分。抽样地点周围是农田和工业城市,如卢迪亚纳和Gobindgarh位于西北部的抽样地点。在其他地方(描述网站的更多细节描述14,15]。在当前的研究中,最大的一天时间平均温度是36°C而RH很低(41%)。风通常来自西北/西南的平均速度2 ms⁻¹。两个站点经历频繁和暴雨在6月的法术。总降雨量记录在6月乌邦1030毫米和145毫米,分别。

3所示。数据集和方法

MICROTOPS-II (MT)太阳光度计16)是用来测量光谱气溶胶光学深度(大气气溶胶;380 - 870 nm)和气溶胶谱仪(格林;1.108)模型被用来评估质量分布(PM₁₀下午,_2.5下午,₁)气溶胶的位置。气溶胶谱仪操作三次一个星期(0900−1700小时)在premonsoon季节同样的天在车站。大气气溶胶的累积误差测量由于瑞利散射和分子吸收发现2% - -5%为太太阳光度计的不同波长(17]。大气气溶胶的细节分析已经在我们的早期工作报告18]。气溶胶谱仪的测量原理是基于单个粒子的光散射事件从半导体激光测量细胞。每一个粒子的散射光脉冲数和散射光强度信号分类某些粒子的大小。检测后的粒子浓度和它的大小,气溶胶的粒径分布可以确定,这反过来颗粒质量的评价的基础。BC质量浓度的测量是在两个站点使用7-wavelength aethalometer(模型AE-31,麦基科学公司,伯克利,CA,美国在线监测研究期间5分钟的时间分辨率。它测量光学衰减(吸光度)七个波长的LED灯发出的光(370,470,520,590,660,880,和950海里)20海里的一个典型的半宽度(19]。观察公元前880海里是标准测量,是公元前主要吸收器在这个波长相比其他气溶胶的物种。分析的不确定性在公元前测量~±2%(如在aethalometer用户手册)。然而,有时候,据报道,BC气溶胶质量浓度可以高估了由于存在其他吸收气溶胶(20.]。公元前的不确定性质量测量由于阴影效果和多次散射研究了早些时候(21,22),同样被认为是在目前的分析,发现不确定性不超过10%15]。更多细节的分析技术可以找到aethalometer(其他地方23,24]。半经验模型,气溶胶和云的光学特性(OPAC),被用来获得气溶胶的光学特性25同步与地面观测。保持对气溶胶的成分在这两个网站,五个不同的气溶胶类型(烟尘、水溶性、不溶性、矿物积累,和矿物质运输)作为外部混合形成复合气溶胶粒子固定在OPAC系统模型。埃指数计算了光谱信息从地面测量大气气溶胶在SSA和非对称参数模拟使用的OPAC系统模型。公元前按照地面测量浓度,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)是固定的,而其他组件的数量密度变化。大量的迭代进行直到估计光谱大气气溶胶在关闭协议基于太阳光度计测量值(26]。在目前的分析,只有那些数据集被认为是模拟之间的均方根差光谱大气气溶胶和测量光谱大气气溶胶是小于或等于0.03,如图1(27]。

气溶胶辐射强迫的大气和地表被定义为净辐射通量的变化和气溶胶。估计大气气溶胶辐射强迫(ATM)的区别是表面辐射强迫(SRF)和大气的辐射强迫在顶部(TOA)。由于气溶胶大气强迫的符号和大小取决于气溶胶的本质,他们的分布,和行星反照率。地表反照率是计算使用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)。气溶胶辐射强迫(ARF)在两个位置估计使用圣芭芭拉分校DISORT大气辐射传输(SBDART)模型(28]。气溶胶光学厚度(AOD),埃指数(α),单散射反照率(SSA),不对称参数(),光谱反射率是用作输入SBDART计算气溶胶辐射强迫在表面(SRF)和大气的顶部(TOA)。短波ARF计算的不确定性可能来自不同的假设,如大气模型和OPAC系统模拟,以及不确定性在表面反照率、分子散射和吸收和错误的测量参数,如大气气溶胶和BC质量浓度。整体ARF计算的不确定性是20%的范围内18,29日]。大气气溶胶是来源于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3级数据产品在550 nm和388 nm和500 nm Aura卫星(OMAERUVd.003)三级数据产品。更详细地描述算法和功能的MODIS(其他地方18,30.,31日]。MODIS提供该数据为0.1°×0.1°网格而光环提供0.25°×0.25°网格区间。卫星数据通过使用20到34°N纬度喜马拉雅地区的北部和西北部,恒河平原的一部分,西方和印度中部地区的一部分。可以看出所有气溶胶光学特性值为每个网格级别并不可用。因此,获得连续表面网格,每个点插值技术被用来生成AOD值1公里网格大小的整个地区。了该从卫星数据检索与地面测量验证。对选中的印度地区连续大气气溶胶生成的数据将有助于评估气溶胶辐射强迫。

4所示。结果与讨论

点的变化₁₀下午,_2.5下午,₁质量浓度在premonsoon季节在位置如图2(一个)。季节性颗粒物(PM的平均质量浓度₁₀下午,_2.5下午,₁)被发现,,μg m⁻³在德拉敦和,,μg m⁻³在德里邦提出更高浓度的粗颗粒(PM₁₀细颗粒物(PM),而低浓度_2.5和点₁在比乌邦)。估计好模式分数(FMF)两个位置(图2 (b))揭示了细和粗模式粒子的相对优势。FMF的大小是在德拉敦(PM高_2.5/下午₁₀= 0.30,下午₁/下午₁₀= 0.17)相比,帕蒂亚拉(PM_2.5/下午₁₀= 0.22,下午₁/下午₁₀= 0.10)。FMF的分析在这两个网站,可以得出结论,细粒子模式丰富乌和周边地区相比邦和周边地区。显卡的西北部分经历偶尔沙尘暴在premonsoon季节从粗气溶胶的优势是很明显的邦。乌位于高海拔和远离塔尔沙漠,所以大部分的粗模式气溶胶会定居在运输之前在乌少导致大量的粗粒子。

柱状AOD代表气溶胶的消光的太阳辐射及其大小成正比的加载气溶胶在列。因此,评估是重要组成部分在计算地球辐射的预算。季节性大气气溶胶的变化(380 - 870 nm)在乌和帕蒂亚拉图所示3(一个)。季节性大气气溶胶在乌已经显示出强劲的波长依赖不同从0.85在380海里,至0.43在870海里,虽然展览弱波长依赖性在德里邦从0.70到0.49显示无关紧要的长波长相比中产波长的减小。有趣的是,在更短的波长,大气气溶胶的大小是更高的乌邦,但相反的趋势是在长波长。邦,高价值的大气气溶胶在显示大量的粗长波长气溶胶比乌邦(29日,32]而强大的波长依赖季节性大气气溶胶在乌归因于更丰富的好模式粒子由于人为来源(33]。此外,大气气溶胶的光谱信息被用来推导出埃指数(α)这也是有用的比较和描述大气气溶胶对波长的依赖关系和柱状气溶胶粒度分布34]。大型粒子的相对数量的增加对较小的结果在减少的价值α反之亦然(35]。在目前的分析、季节性大气气溶胶的光谱变异被用来推导出埃系数在380 - 870纳米波长范围(埃指数”α“和浊度的因素”β”),如图3 (b)。季节性埃的高价值指数(α)乌(0.85)比帕蒂亚拉(0.47)表明大量的细粒子模式随着乌邦。埃指数的变化证实了我们的研究结果的大小分布在两个位置从季节性光谱大气气溶胶和FMF推断分析。季节性浊度的大小因素被发现是0.35和0.41在乌邦,分别。浊度的高价值因子(β)在德里邦意味着更多的大气气溶胶加载帕蒂亚拉尤其是粗模式比乌。

黑碳浓度的日变化在研究期间在德拉敦是描绘在图4。公元前浓度的日变化是白天观察到较低时间早晚高峰小时。从图中很明显,几个月,一个顶点之间观察到当地时间0800 - 0900小时(6500 ngm⁻³6800年4月,ngm⁻³今年5月,和4000 ngm⁻³6月),1900年和2200年之间的另一个高峰小时(5500 ngm。当地时间⁻³6800年4月,ngm⁻³今年5月,和6000 ngm⁻³6月)。早晨高峰可能归因于BC粒子由于浅边界层的积累,也由于人为活动的增加(尤其是在0700 - 900小时)。随着时间的推移,太阳能加热导致对流导致混合层高度的增加,从而减少BC浓度。浓度降低到1700小时然后开始逐渐增加,由于综合效应的增加在当地人为活动和减少边界层高度。因此BC浓度再次在1900年到2200年之间达到高峰小时期间月乌。黑碳浓度的日变化在premonsoon季节邦是描绘在图4。公元前也在这里,白天观察到较低浓度与峰在早上和晚上时间。看到,在每个月,顶点是当地时间0800 - 0900小时之间观察到预计16000年6月(ngm⁻³19000年4月,ngm⁻³5月),1900年和2200年之间的另一个高峰小时(9000 ngm。当地时间⁻³15000年4月,ngm⁻³今年5月,和7000 ngm⁻³6月)。它进一步观察到黑碳浓度大5月比4月和6月将至公元前在田间小麦残留物排放燃烧在上半年会在旁遮普。在这两个位置,早上主要在晚上高峰在4月和5月峰值而在6月,晚上是在早上高峰占主导地位。频繁和暴雨是经验和记录在6月期间西北印度的一部分。进一步发现,在位置,雨大多发生在上午时间比在晚上时间。这可能是占主导地位的原因晚上在公元前浓度达到峰值。发现公元前季节平均质量浓度高邦(ngm⁻³乌吉(相比)ngm⁻³)。公元前的质量浓度等各种因素影响运输由于风和日变化在当地边界层动力学,其余将从当地活动(36]。

混合气溶胶主要是大气中吸收和散射类型。他们在冷却和大气变暖的影响取决于许多参数,和单散射反照率(SSA)中是最重要的参数37]。OPAC的光谱变化模拟季节平均SSA (380 - 870 nm)研究区域如图5。季节性的价值平均在500 nm SSA发现和分别在乌和帕蒂亚拉。SSA的低价值邦建议吸收气溶胶比乌邦的相对丰度。SSA波长依赖性,其大小随波长与波长在德拉敦,增加帕蒂亚拉。这表明吸收更突出高波长相比低波长在乌和反向帕蒂亚拉。SSA与波长的增加帕蒂亚拉显然表明更多更高的波长的散射由于粗模式粒子浓度的增加32]。光谱SSA的变化在德里邦与早期的研究一致在显卡在premonsoon季节(32,38]。这些研究也揭示了粗粒子模式的主导地位(粉尘气溶胶)在研究区域被发现在德里邦。然而,光谱SSA在乌相反的早期发现是由于大量的粗颗粒少。光谱SSA的相反趋势变化在德里邦和乌吉可能归因于不同气溶胶来源和地形。大气气溶胶的空间变异在550 nm使用MODIS泰拉和阿卡进行了研究,同时研究了大气气溶胶在380和500海里为整个网格级别使用光环卫星纬度(20 - 35°N)在印度地区。插值技术应用于生成连续的大气气溶胶和埃指数值为整个区域。分析表明,在4月至6月低AOD值(0.01 - -0.20)被认为在极端的北部和中西部地区;适度的高值(0.21 - -0.51)在印度中部地区,而高AOD值(> 0.52)在西北地区和恒河平原(显卡)(图的一部分6)。HYSPLIT气团后轨迹(5天)使用乌和邦在500年4月至6月在不同高度,1500,高于平均海平面3000米。分析表明,在车站的空气质量都是来自西方的西北和西南方向增加了该等级在显卡地区(图的一部分7)。卫星大气气溶胶来自MODIS和光环卫星与地面比较测量值在两站。的分析表明,卫星大气气溶胶在乌和帕蒂亚拉协议(很好R= 0.94;R= 0.87)与地面测量大气气溶胶(图8)。季节性气溶胶辐射强迫的可变性(ARF)表面(SRF),大气(TOA),大气(ATM)在两个位置在premonsoon季节如图9。ARF ATM估计+ 54.81 Wm⁻²在帕蒂亚拉和+ 37.34 Wm⁻²在乌。ARF ATM的震级之间的显著差异主要是由于ARF TOA差。在这两个位置,TOA - Wm−7.81级⁻²和−1.08 Wm⁻²分别在乌和帕蒂亚拉,表明更多的辐射散射比接收空间的气氛。高震级的ARF TOA /乌表明主导散射气溶胶类型比帕蒂亚拉。ARF TOA还取决于该地区的反照率。大气的升温速率由于气溶胶辐射强迫在研究期间估计。季节平均升温速率被发现是1.0 K的一天⁻¹和1.5 K的一天⁻¹分别在乌和帕蒂亚拉。估计ATM论坛以及升温速率约为3倍/邦和2倍/乌比坎普尔和甘地学院,东部的显卡premonsoon赛季早些时候报道(39]。在另一项研究在显卡premonsoon季节,ATM论坛和加热率+ 55.43,+ 56.19 + 50.22,+ 38.14 Wm⁻²,1.56,1.58,1.41,和1.07 K的一天⁻¹在坎普尔,Barelliy Pantnagar Nainital,分别为(38]。估计强迫和升温速率在当前分析报告可以与这些值。高表面冷却与重要的大气加热率在研究期间在位置可能会影响大气动力学的能力。

5。摘要和结论

气溶胶的光学和辐射特性研究了印度在两个站点位于西北地区使用地面和卫星观测的协同作用。本研究的主要结论如下。(我)季节性的平均质量浓度粗颗粒物(PM₁₀)发现浓度高而细颗粒(PM_2.5和点₁)是低比乌邦。(2)大气气溶胶光谱的模式主要是由悬浮微粒的大小。大气气溶胶的增加更明显在更高的波长相对于乌邦,反之亦然。这表明增加粗模式粒子在德里邦和细模式粒子在德拉敦,这些观察结果进一步支持埃系数和FMF分析。(3)公元前的日变化主要是由大气边界层动力学和控制当地人为活动。BC集中显示在下午时间最小值位置比早上和晚上时间。季节性BC质量浓度较高的价值在与乌邦。(IV)SSA波长依赖性,其大小随波长与波长在德拉敦,增加帕蒂亚拉。SSA的低震级多邦是由于大量的吸收比乌吉的气溶胶类型。(V)卫星派生的大气气溶胶是在良好的协议与地面测量大气气溶胶。(VI)ARF ATM估计+ 54.81 Wm⁻²在帕蒂亚拉和+ 37.34 Wm⁻²在德拉敦导致升温速率为1.0 K的一天⁻¹和1.5 K的一天⁻¹分别在乌和帕蒂亚拉。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

目前的研究工作进行了下ISRO-GBP研究项目和作者感谢ISRO金融支持。作者要感谢MODIS数据科学团队和美国国家海洋和大气管理局空气资源实验室(支持网上HYSPILT模型的可用性。洛桑国际管理发展学院提供的气象数据是正式承认。