Иркутск, Россия
Иркутск, Россия
Иркутск, Россия
Иркутск, Россия
В работе рассматривается вопрос о том, насколько сведения об облачном покрове, полученные при помощи спутниковых и модельно-интерполяционных методов, пригодны для мониторинга прозрачности атмосферы и определения условий наблюдения свечения верхней атмосферы Земли в конкретной наземной обсерватории. Для этой цели было проведено сравнение временной динамики локального облачного покрова по данным проекта ECMWF ERA5 и спутников NOAA, с прозрачностью ночной атмосферы, полученной при помощи цифровой фотокамеры. Динамика исследуемых характеристик рассматривалась в течение декабря 2020 г. для Геофизической обсерватории Института солнечно-земной физики, расположенной на Байкальской природной территории вблизи с. Торы (Бурятия, РФ). Результаты сравнительного анализа показали в целом хорошее согласие данных архива ECMWF ERA5 и облачности, наблюдаемой при помощи камеры. Недостатками являются отсутствие в архиве информации о быстрых вариациях облачности, а также положительные и отрицательные задержки в динамике облачных полей длительностью около двух часов. Вследствие нерегулярности и большой дискретности спутниковых данных и сложности определения облачности в темное время суток, уверенных выводов о применимости спутниковых данных сделать не удалось.
облачный покров, прозрачность атмосферы, реанализ ECMWF ERA5, спутниковые наблюдения
1. Дарчия Ш.П. Об астрономическом климате СССР. М.: Наука, 1985. 175 с.
2. Загайнова Ю.С., Караваев Ю.С. Оценка состояния облачности по 8-балльной шкале методом гистограмм по изображениям в видимом диапазоне, получаемым с камеры полного неба. Солнечно-земная физика. 2013. Вып. 23. С. 120-128.
3. Здор С.Е., Колинько В.И. Датчик ночной облачности. Патент RU 2436133 C2. 2011.
4. Казаковцев А.Ф., Колинько В.И. Способ оценки облачности ночной атмосферы и датчик ночной облачности для его осуществления. Патент RU 2678950 C1. 2019.
5. Кокарев Д.В., Галилейский В.П., Морозов А.М., Елизаров А.И. Устройство наблюдения оптического состояния неба в пределах видимой полусферы. Патент RU 191582 U1. 2019.
6. Михалев А.В., Подлесный С.В., Стоева П.В. Свечение ночной атмосферы в R-G-B цветовом представлении. Солнечно-земная физика. 2016. Т. 2, № 3. DOI:https://doi.org/10.12737/19040.
7. Шиховцев А.Ю., Ковадло П.Г., Киселев А.В. О статистике астроклиматических характеристик в районе расположения Саянской солнечной обсерватории. Солнечно-земная физика. 2020. Т. 6, № 1. С. 126-133. DOI:https://doi.org/10.12737/szf-61202012.
8. Ahlgrimm M., Forbes R. Improving the representation of low clouds and drizzle in the ECMWF model based on ARM observations from the Azores. Monthly Weather Review. 2014. Vol. 142, iss. 2. P. 668-685. DOI:https://doi.org/10.1175/MWR-D-13-00153.1.
9. Forbes R.M., Ahlgrimm M. On the representation of high-latitude boundary-layer mixed-phase cloud in the ECMWF global model. Monthly Weather Review. 2014. Vol. 142, iss. 9. P. 3425-3445. DOI:https://doi.org/10.1175/MWR-D-13-00325.1.
10. Forbes R.M., Tompkins A.M. An improved representation of cloud and precipitation. ECMWF Newsletter. 2011. Vol. 129. P. 13-18. DOI:https://doi.org/10.21957/nfgulzhe.
11. Forbes R.M., Tompkins A.M., Untch A. A new prognostic bulk microphysics scheme for the IFS. ECMWF Technical Memorandum No. 649. 2011. 28 p. DOI:https://doi.org/10.21957/bf6vjvxk.
12. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., et al. The ERA5 Global Reanalysis. QJRMS. 2020. Vol. 146, iss. 730. P. 1999-2049. DOI:https://doi.org/10.1002/qj.3803.
13. Lei Y., Letu H., Shang H., Shi J. Cloud cover over the Tibetan Plateau and eastern China: a comparison of ERA5 and ERA-Interim with satellite observations. Climate Dynamics. 2020. Vol. 54. P. 2941-2957. DOI:https://doi.org/10.1007/s00382-020-05149-x.
14. Qinglong You, Yang Jiao, Houbo Lin, et al. Comparison of NCEP/NCAR and ERA-40 total cloud cover with surface observations over the Tibetan Plateau. International Journal of Climatology. 2014. Vol. 34, iss. 8. P. 2529-2537. DOI:https://doi.org/10.1002/joc.3852.
15. Stowe L., Davis P., McClain E. Scientific basis and initial evaluation of the CLAVR-1 global clear/cloud classification algorithm for the advanced very high resolution radiometer. J. Atmos. Ocean. Technol. 1999. Vol. 16. P. 656-681. DOI:https://doi.org/10.1175/1520-0426(1999)016<0656:SBAIEO>2.0.CO;2.
16. Tiedtke M. A comprehensive mass flux scheme for cumulus parameterization in large-scale models. Monthly Weather Review. 1989. Vol. 117, iss. 8. P. 1779-1800. DOI:https://doi.org/10.1175/1520-0493(1989)117<1779:ACMFSF>2.0.CO;2.
17. Tiedtke M. Representation of clouds in large-scale models. Monthly Weather Review. 1993. Vol. 121, iss. 11. P. 3040-3061. DOI:https://doi.org/10.1175/1520-0493(1993)121<3040:ROCILS>2.0.CO;2.
18. URL: https://www.ecmwf.int (дата обращения 30 мая 2022 г.).
19. URL: https://www.scanex.ru (дата обращения 30 мая 2022 г.).
20. URL: http://ckp-rf.ru/ckp/3056 (дата обращения 30 мая 2022 г.).
