Как начисляется северный коэффициент: III. Надбавки к заработной плате и исчислениенепрерывного стажа работы, дающего право на получениельгот и компенсаций 

Необходимость в стандартном ET _или метод
Составление уравнение Пенмана-Монтейта
Базовая поверхность
Уравнение ФАО Пенмана-Монтейта

Эта глава знакомит пользователя с необходимостью стандартизировать один метод расчета эталонного суммарного испарения (ET _o ) по метеорологическим данным.Метод ФАО Пенмана-Монтейта рекомендуется в качестве единственного метода ET _или для определения эталонной эвапотранспирации. В этой главе описаны метод, его вывод, необходимые метеорологические данные и соответствующее определение опорной поверхности.

Большое количество более или менее эмпирических методов было разработано за последние 50 лет многочисленными учеными и специалистами во всем мире для оценки суммарного испарения от различных климатических переменных.Отношения часто подвергались строгой локальной калибровке и, как выяснилось, имели ограниченную глобальную значимость. Проверка точности методов в новом наборе условий трудоемка, занимает много времени и требует больших затрат, и тем не менее данные эвапотранспирации часто требуются в короткие сроки для планирования проекта или составления графика орошения. Для удовлетворения этой потребности были разработаны руководящие принципы, опубликованные в документе ФАО по ирригации и дренажу № 24 «Требования к воде для сельскохозяйственных культур». Для удобства пользователей с разной доступностью данных были представлены четыре метода расчета эвапотранспирации эталонной культуры (ET _или ): метод Блейни-Криддла, радиационный, модифицированный методы Пенмана и методы выпаривания с чашей.Считалось, что модифицированный метод Пенмана дает наилучшие результаты с минимально возможной ошибкой по сравнению с эталонной культурой живой травы. Ожидалось, что метод чаши даст приемлемые оценки в зависимости от расположения чаши. Радиационный метод был предложен для районов, где доступные климатические данные включают измерения температуры воздуха и солнечного света, облачности или радиации, но не измерения скорости ветра и влажности воздуха. Наконец, в публикации предлагается использовать метод Блейни-Криддла для районов, где доступные климатические данные охватывают только данные о температуре воздуха.

Все эти климатические методы для расчета ET _или были откалиброваны для десятидневных или ежемесячных расчетов, а не для ежедневных или часовых расчетов. Метод Блейни-Криддла рекомендовался на период от одного месяца или дольше. Для метода панорамирования было предложено производить расчеты для периодов в десять дней или дольше. Пользователи не всегда соблюдали эти условия, и расчеты часто выполнялись с ежедневными временными шагами.

Прогресс в исследованиях и более точная оценка использования воды растениями выявили слабые места в методологиях.Многочисленные исследователи проанализировали эффективность четырех методов для разных мест. Хотя на результаты таких анализов могли повлиять места или условия измерений или систематическая ошибка при сборе данных о погоде, стало очевидно, что предлагаемые методы не работают одинаково в разных местах по всему миру. Было обнаружено, что отклонения от расчетных значений к наблюдаемым часто превышают диапазоны, указанные ФАО. Часто обнаруживалось, что модифицированный Пенман переоценивает ET _или , даже до 20% для условий с низким уровнем испарения.Другие рекомендованные ФАО уравнения демонстрируют различное соблюдение эталонного стандарта эвапотранспирации травы.

Для оценки эффективности этих и других процедур оценки в различных климатологических условиях было проведено крупное исследование под эгидой Комитета по требованиям к оросительной воде Американского общества инженеров-строителей (ASCE). В исследовании ASCE была проанализирована эффективность 20 различных методов с использованием подробных процедур для оценки достоверности методов по сравнению с набором тщательно отобранных данных лизиметра из 11 мест с переменными климатическими условиями.Исследование оказалось очень показательным и показало, что эффективность методов в разных климатических условиях сильно различается. В параллельном исследовании, проведенном по заказу Европейского сообщества, консорциум европейских исследовательских институтов оценил эффективность различных методов эвапотранспирации, используя данные различных лизиметрических исследований в Европе.

Исследования подтверждают переоценку модифицированного метода Пенмана, представленного в Документе ФАО по ирригации и дренажу № 24, и разную эффективность различных методов в зависимости от их адаптации к местным условиям.Сравнительные исследования можно резюмировать следующим образом:

· Методы Пенмана могут потребовать локальной калибровки функции ветра для достижения удовлетворительных результатов.

· Радиационные методы показывают хорошие результаты во влажном климате, где аэродинамический показатель относительно невелик, но эффективность в засушливых условиях неустойчива и имеет тенденцию занижать эвапотранспирацию.

· Температурные методы остаются эмпирическими и требуют локальной калибровки для достижения удовлетворительных результатов.Возможным исключением является метод Харгривза 1985 года, который показал разумные результаты ET _или с глобальной валидностью.

· Методы чартерной эвапотранспирации четко отражают недостатки прогнозирования эвапотранспирации сельскохозяйственных культур по испарению из открытой воды. Методы чувствительны к микроклиматическим условиям, в которых работают котлы, и к строгости технического обслуживания станции. Их работа оказывается неустойчивой.

· Относительно точная и последовательная эффективность подхода Пенмана-Монтейта как в засушливом, так и в влажном климате была отмечена как в исследованиях ASCE, так и в европейских исследованиях.

Анализ эффективности различных методов расчета показывает необходимость разработки стандартного метода расчета ET _o . Метод ФАО Пенмана-Монтейта рекомендуется в качестве единственного стандартного метода. Это метод с высокой вероятностью правильного прогнозирования ET _или в широком диапазоне местоположений и климатов, и его можно применять в ситуациях нехватки данных. Использование старых методов ФАО или других эталонных методов ЭТ больше не поощряется.

Уравнение Пенмана-Монтейта
Аэродинамическое сопротивление (r _a )
(Объемное) поверхностное сопротивление (г _с )

Уравнение Пенмана-Монтейта

В 1948 году Пенман объединил энергетический баланс с методом массопереноса и вывел уравнение для расчета испарения с открытой водной поверхности на основе стандартных климатологических данных о солнечном свете, температуре, влажности и скорости ветра.Этот так называемый комбинированный метод был разработан многими исследователями и распространен на стриженные поверхности путем введения факторов сопротивления.

В номенклатуре сопротивления различаются коэффициенты аэродинамического сопротивления и поверхностного сопротивления (Рисунок 7). Параметры поверхностного сопротивления часто объединяются в один параметр, параметр «объемного» поверхностного сопротивления, который действует последовательно с аэродинамическим сопротивлением. Поверхностное сопротивление r _s описывает сопротивление потоку пара через устьичные отверстия, общую площадь листьев и поверхность почвы.Аэродинамическое сопротивление, r _a , описывает сопротивление от растительности вверх и включает трение от воздуха, текущего по растительным поверхностям. Хотя процесс обмена в слое растительности слишком сложен, чтобы его можно было полностью описать двумя факторами сопротивления, между измеренными и рассчитанными уровнями эвапотранспирации можно получить хорошие корреляции, особенно для однородной эталонной поверхности травы.

РИСУНОК 7. Упрощенное представление (объемной) поверхности и аэродинамических сопротивлений для потока водяного пара

Комбинированное уравнение в форме Пенмана-Монтейта имеет следующий вид:

(3)

, где R _n — чистая радиация, G — тепловой поток почвы, (e _s — e _a ) представляет дефицит давления пара в воздухе, r _a — средняя плотность воздуха при постоянном давлении. , c _p — удельная теплоемкость воздуха, D — наклон зависимости давления насыщенного пара от температуры, g — психрометрическая константа, а r _s и r _a — поверхностное (объемное) и аэродинамическое сопротивление. .Параметры уравнения определены в главе 3.

Подход Пенмана-Монтейта, сформулированный выше, включает все параметры, которые управляют энергообменом и соответствующим потоком скрытого тепла (эвапотранспирация) от однородных пространств растительности. Большинство параметров измеряются или могут быть легко рассчитаны на основе погодных данных. Уравнение можно использовать для прямого расчета эвапотранспирации любой культуры, поскольку поверхностное и аэродинамическое сопротивление зависит от культуры.

Аэродинамическое сопротивление (r

Передача тепла и водяного пара от испаряющейся поверхности в воздух над куполом определяется аэродинамическим сопротивлением:

(4)

где

r _a аэродинамическое сопротивление [sm ^-1 ],
z _м высота измерения ветра [м],
z _h высота измерения влажности [м],
d высота смещения нулевой плоскости [м ],
z _om длина шероховатости, определяющая передачу импульса [м],
z _oh длина шероховатости, определяющую передачу тепла и пара [м],
k постоянная Кармана, 0.41 [-],
u _z скорость ветра на высоте z [м с ^-1 ].

Уравнение ограничено для условий нейтральной устойчивости, т. Е. Когда распределение температуры, атмосферного давления и скорости ветра соответствует почти адиабатическим условиям (без теплообмена). Применение уравнения для коротких периодов времени (час или меньше) может потребовать включения поправок на стабильность. Однако при прогнозировании ET _o на хорошо обводненной эталонной поверхности теплообмен невелик, и поэтому поправка на стабильность обычно не требуется.

Во многих исследованиях изучалась природа ветрового режима в пологах растений. Если поверхность покрыта растительностью, необходимо учитывать высоту нулевого смещения и длину шероховатости. Факторы зависят от высоты урожая и архитектуры. Было разработано несколько эмпирических уравнений для оценки d, z _om и z _oh . Расчет аэродинамического сопротивления для эталонной поверхности травы представлен во вставке 4.

(Объемное) сопротивление поверхности (r

«Объемное» поверхностное сопротивление описывает сопротивление потоку пара через испаряющуюся культуру и испаряющуюся поверхность почвы.Если растительность не полностью покрывает почву, фактор сопротивления действительно должен включать эффекты испарения с поверхности почвы. Если урожай не прорастает с потенциальной скоростью, сопротивление зависит также от водного статуса растительности. Приемлемое приближение к гораздо более сложному соотношению поверхностного сопротивления густой полной растительности:

(5)

где

r _s (объемное) поверхностное сопротивление [sm ^-1 ],
r _l объемное устьичное сопротивление хорошо освещенного листа [sm ^-1 ],
LAI _active active (sunlit) индекс листовой поверхности [м ² (листовая площадь) м ^-2 (поверхность почвы)].

Индекс площади листа (LAI), безразмерная величина, представляет собой площадь листа (только на верхней стороне) на единицу площади почвы под ней. Выражается в м ² площади листа на м ² площади земли. Активный LAI — это показатель площади листа, который активно способствует передаче тепла и пара поверхности. Обычно это верхняя, освещенная солнцем часть плотного полога. Значения LAI для различных культур сильно различаются, но значения 3-5 являются общими для многих зрелых культур. Для данной культуры зеленый LAI меняется в течение сезона и обычно достигает максимума до или во время цветения (рис. 8).LAI также зависит от плотности растений и сорта сельскохозяйственных культур.

Объемное устьичное сопротивление r _l — это среднее сопротивление отдельного листа. Эта устойчивость зависит от культуры и различается в зависимости от сорта и способа выращивания. Обычно он увеличивается с возрастом и началом созревания урожая. Однако отсутствует консолидированная информация об изменениях r _l с течением времени для различных культур. Информация, доступная в литературе по устьичной проводимости или резистентности, часто ориентирована на физиологические или экофизиологические исследования.

РИСУНОК 8. Типичное представление изменения индекса активной (зеленой) площади листа в течение вегетационного периода для кукурузы

Устойчивое сопротивление устьиц, r _l , зависит от климата и наличие воды. Тем не менее, влияние варьируется от одной культуры к другой, и разные сорта могут быть затронуты по-разному. Сопротивление увеличивается, когда культура испытывает недостаток воды, а доступность воды в почве ограничивает эвапотранспирацию растений.Некоторые исследования показывают, что сопротивление устьиц в некоторой степени зависит от интенсивности излучения, температуры и дефицита давления пара. Расчет поверхностного сопротивления для эталонной поверхности травы представлен во вставке 5.

Чтобы избежать необходимости определять уникальные параметры испарения для каждой культуры и стадии роста, была введена концепция контрольной поверхности. Коэффициенты эвапотранспирации различных культур связаны со скоростью эвапотранспирации с эталонной поверхности (ET _o ) посредством коэффициентов культур.

Раньше в качестве опорной поверхности предлагалась открытая водная поверхность. Однако различия в аэродинамических характеристиках, характеристиках контроля за растительностью и радиации представляют собой серьезную проблему для установления связи ET с измерениями испарения свободной воды. Связывание ET _или с определенной культурой имеет преимущество, заключающееся в объединении биологических и физических процессов, вовлеченных в ET с посевных площадей.

Трава вместе с люцерной является хорошо изученной культурой с точки зрения ее аэродинамических и поверхностных характеристик и признана во всем мире в качестве эталонной поверхности.Поскольку сопротивление диффузии пара сильно зависит от высоты растений, почвенного покрова, LAI и условий влажности почвы, характеристики контрольной культуры должны быть четко определены и зафиксированы. Изменения в высоте культуры приводят к вариациям шероховатости и LAI. Следовательно, соответствующее сопротивление купола и аэродинамическое сопротивление будут значительно меняться со временем. Кроме того, водный стресс и степень почвенного покрова влияют на сопротивление, а также на альбедо.

Чтобы избежать проблем с локальной калибровкой, которые потребуют сложных и дорогостоящих исследований, был выбран гипотетический эталон травы.Трудности с эталоном живой травы возникают из-за того, что разнообразие и морфология травы могут значительно повлиять на скорость эвапотранспирации, особенно во время пикового использования воды. Между типами травы теплого и холодного сезонов могут быть большие различия. Травы холодного сезона имеют меньшую степень контроля над устьицами и, следовательно, более высокую степень эвапотранспирации. В некоторых засушливых тропических странах может быть сложно выращивать травы для прохладного сезона.

На консультациях экспертов ФАО по пересмотру методологий ФАО по требованиям к воде для сельскохозяйственных культур было принято следующее недвусмысленное определение эталонной поверхности:

«Гипотетическая эталонная культура с предполагаемой высотой культуры 0.12 м, фиксированное поверхностное сопротивление 70 см ^-1 и альбедо 0,23 «.

Контрольная поверхность очень похожа на обширную поверхность зеленой травы одинаковой высоты, которая активно растет, полностью затеняет землю и с достаточным количеством воды. Требования о том, что травяное покрытие должно быть обширным и однородным, вытекают из предположения, что все потоки одномерны вверх.

Метод ФАО Пенмана-Монтейта выбран в качестве метода, с помощью которого можно однозначно определить суммарное испарение эталонной поверхности (ET _o ), а также в качестве метода, который обеспечивает согласованные значения ET _o во всех регионах и климатах.

Уравнение
Данные
Климатические данные отсутствуют

Уравнение

Консультации экспертов и исследователей были организованы ФАО в мае 1990 года в сотрудничестве с Международной комиссией по ирригации и дренажу и Всемирной метеорологической организацией для обзора методологий ФАО по требованиям к воде для сельскохозяйственных культур и рекомендаций по пересмотру и обновлению процедуры.

РИСУНОК 9.Характеристики гипотетической эталонной культуры

Группа экспертов рекомендовала принять комбинированный метод Пенмана-Монтейта в качестве нового стандарта для эталонной эвапотранспирации и рекомендовала процедуры для расчета различных параметров. Определив эталонную культуру как гипотетическую культуру с предполагаемой высотой 0,12 м, имеющую поверхностное сопротивление 70 см ^-1 и альбедо 0,23, что очень похоже на испарение с протяженной поверхности зеленой травы одинаковой высоты, активно растущей и надлежащим образом полив, был разработан метод ФАО Пенмана-Монтейта.Этот метод устраняет недостатки предыдущего метода ФАО Пенмана и обеспечивает значения, более соответствующие фактическим данным об использовании воды культурами во всем мире.

Из исходного уравнения Пенмана-Монтейта (уравнение 3) и уравнений аэродинамического (уравнение 4) и поверхностного сопротивления (уравнение 5) можно получить метод Пенмана-Монтейта ФАО для оценки ET _или (вставка 6). :

(6)

где

ET _o эталонная эвапотранспирация [мм сутки ^-1 ],
R _n чистая радиация на поверхности посевов [МДж м ^-2 сутки ^-1 ],
G плотность теплового потока почвы [МДж м ^-2 сутки ^-1 ],
T среднесуточная температура воздуха на высоте 2 м [° C],
u ₂ скорость ветра на высоте 2 м [мс ^-1 ],
e _с давление насыщенного пара [кПа],
e _a фактическое давление пара [кПа],
e _с — e _a дефицит давления насыщенного пара [кПа], наклон кривой давления пара
D [кПа ° C ^{— 1} ], психрометрическая константа
г [кПа ° C ^-1 ].

Эталонное суммарное испарение, ET _или , представляет собой стандарт, согласно которому:

· эвапотранспирацию в разные периоды года или в других регионах можно сравнить;
· эвапотранспирация других культур может быть связана.

Уравнение использует стандартные климатологические записи солнечной радиации (солнечного света), температуры воздуха, влажности и скорости ветра. Для обеспечения достоверности вычислений измерения погоды следует производить на высоте 2 м (или пересчитывать на эту высоту) над обширной поверхностью зеленой травы, затенять землю и не испытывать недостатка в воде.

Никакое погодное уравнение эвапотранспирации не может точно предсказать эвапотранспирацию в любой климатической ситуации из-за упрощения формулировки и ошибок в измерении данных. Вероятно, что точные инструменты в отличных экологических и биологических условиях управления покажут, что уравнение ФАО Пенмана-Монтейта будет время от времени отклоняться от истинных измерений травы ET _o . Тем не менее, Консультация экспертов согласилась использовать гипотетическое эталонное определение уравнения Пенмана-Монтейта ФАО в качестве определения травы ET _o при выводе и выражении коэффициентов сельскохозяйственных культур.

При сравнении уравнения Пенмана-Монтейта ФАО с измерениями ET _o важно, чтобы полное уравнение Пенмана-Монтейта (уравнение 3) и связанные уравнения для r _a и r _s (уравнения 4 и 5 ) можно использовать для учета изменения ЕТ из-за изменения высоты измеряемой травы. Изменения в высоте измерения могут значительно изменить LAI, d и z _на и соответствующее измерение ET _или и прогнозируемое значение.При оценке результатов следует отметить, что местные экологические и управленческие факторы, такие как частота полива, также влияют на наблюдения ET _или .

Уравнение ФАО Пенмана-Монтейта представляет собой близкое и простое представление физических и физиологических факторов, управляющих процессом эвапотранспирации. Используя определение ФАО Пенмана-Монтейта для ET _o , можно рассчитать коэффициенты культур на исследовательских участках, связав измеренное эвапотранспирацию сельскохозяйственных культур (ET _c ) с рассчитанным ET _o , т.е.е., K _c = ET _c / ET _o . В подходе, основанном на коэффициенте культуры, различия в растительном покрове и аэродинамическом сопротивлении относительно гипотетической эталонной культуры учитываются в рамках коэффициента культуры. Коэффициент K _c служит совокупностью физических и физиологических различий между культурами и эталонным определением.

Данные

Помимо местоположения площадки, уравнение ФАО Пенмана-Монтейта требует данных о температуре, влажности, радиации и скорости ветра для ежедневных, еженедельных, десятидневных или ежемесячных расчетов.Расчет всех данных, необходимых для расчета эталонной эвапотранспирации, приведен в главе 3. Важно проверить единицы, в которых сообщаются метеорологические данные. Коэффициенты преобразования общих единиц в стандартные представлены в Приложении I.

Расположение

Необходимо указать высоту над уровнем моря (м) и широту (градусы северной или южной широты) местоположения. Эти данные необходимы для корректировки некоторых погодных параметров для местного среднего значения атмосферного давления (функция высоты площадки над средним уровнем моря) и для расчета внеземной радиации (R _a ) и, в некоторых случаях, дневного времени (N ).В процедурах расчета для R _, и N широта выражается в радианах (т. Е. В десятичных градусах, умноженных на p / 180).

Положительное значение используется для северного полушария, а отрицательное — для южного.

Температура

Требуются (средние) суточные максимальные и минимальные температуры воздуха в градусах Цельсия (° C). Там, где доступны только (средние) среднесуточные температуры, расчеты все еще могут быть выполнены, но, вероятно, произойдет некоторая недооценка ET _o из-за нелинейности зависимости давления насыщенного пара от температуры (Рисунок 11). Использование средней температуры воздуха вместо максимальной и минимальной температуры воздуха дает более низкое давление насыщенного пара e _s и, следовательно, более низкую разницу давления пара (e _s — e _a ) , и более низкую эталонную оценку эвапотранспирации.

Влажность

Требуется (среднее) суточное фактическое давление пара, e _a , в килопаскалях (кПа). Фактическое давление пара, если оно недоступно, может быть получено из максимальной и минимальной относительной влажности (%), психрометрических данных (температуры по сухому и влажному термометру в ° C) или температуры точки росы (° C) в соответствии с процедурами, изложенными в главе 3.

Излучение

Требуется (средняя) дневная чистая радиация, выраженная в мегаджоулях на квадратный метр в день (МДж м ^-2 день ^-1 ).Эти данные не являются общедоступными, но могут быть получены из (среднего) коротковолнового излучения, измеренного с помощью пиранометра, или из (средней) суточной фактической продолжительности яркого солнечного сияния (часы в день), измеренной с помощью регистратора солнечного света (Campbell-Stokes). Процедура расчета изложена в главе 3.

Скорость ветра

Требуется (средняя) дневная скорость ветра в метрах в секунду (м с ^-1 ), измеренная на высоте 2 м над уровнем земли.Важно проверить высоту, на которой измеряется скорость ветра, поскольку скорости ветра, измеренные на разных высотах над поверхностью почвы, различаются. Процедура расчета для корректировки скорости ветра на стандартную высоту 2 м представлена ​​в главе 3.

Отсутствующие климатические данные

Могут возникнуть ситуации, когда данные для некоторых погодных переменных отсутствуют. Как правило, следует избегать использования альтернативной процедуры расчета ET _o , требующей только ограниченных метеорологических параметров.Рекомендуется рассчитывать ET _o с использованием стандартного метода ФАО Пенмана-Монтейта после решения конкретной проблемы с отсутствующими данными. Процедуры оценки недостающих климатических данных изложены в главе 3. Различия между значениями ET _или , полученными с помощью уравнения ФАО Пенмана-Монтейта с, с одной стороны, ограниченным набором данных и, с другой стороны, полным набором данных, ожидается, что они будут меньше или аналогичны по величине различиям, возникающим в результате использования альтернативного уравнения ET _o .

Даже если набор данных содержит только максимальную и минимальную температуру воздуха, все же возможно получить разумные оценки десятидневного или месячного ET _o с помощью уравнения ФАО Пенмана-Монтейта. Как указано в главе 3, данные о радиации могут быть получены из разницы температур воздуха или, вместе с данными о скорости ветра и влажности, могут быть импортированы с ближайшей метеостанции. Данные о влажности также можно оценить по минимальной суточной температуре воздуха. После оценки достоверности использования данных с другой станции можно рассчитать десятидневные или месячные оценки ET _или .

Процедуры оценки недостающих данных должны быть утверждены на региональном уровне. Это можно сделать для метеостанций с полными наборами данных путем сравнения ET _или , рассчитанного с полными и ограниченными наборами данных. Соотношение должно быть близким к единице. Если соотношение значительно отличается от единицы, это соотношение можно использовать в качестве поправочного коэффициента для оценок, сделанных с ограниченным набором данных. Если стандартная ошибка оценки превышает 20% от среднего значения ET _или , следует провести анализ чувствительности для определения причин (и пределов) метода, используемого для импорта недостающих данных.Проверка должна выполняться для каждого месяца и переменной, как для ежемесячных, так и для ежедневных оценок.

Гетерогенный коэффициент поглощения N2O5 и выход продукции ClNO2 в загрязненном северном Китае: роль аэрозольного содержания воды и химического состава

Ахерн, А., Голдбергер, Л., Джал, Л., Торнтон, Дж., И Салливан, Р.К .: Производство N ₂ O ₅ и ClNO ₂ путем ночной обработки аэрозоль для сжигания биомассы, Environ.Sci. Technol., 52, 550–559, https://doi.org/10.1021/acs.est.7b04386, 2017.

Акаги, С. К., Йокельсон, Р. Дж., Видинмайер, К., Альварадо, М. Дж., Рид, Дж. С., Карл Т., Кроунс Дж. Д. и Веннберг П. О .: Коэффициенты выбросов для открытых и сжигание бытовой биомассы для использования в атмосферных моделях, Atmos. Chem. Phys., 11, 4039–4072, https://doi.org/10.5194/acp-11-4039-2011, 2011.

Анттила Т., Кендлер-Шарр А., Тиллманн Р. и Ментель Т.Ф .: На реактивное поглощение газообразных соединений водными аэрозолями с органическим покрытием: теоретический анализ и применение к гетерогенному гидролизу N ₂ O ₅ , J.Phys. Chem. А, 110, 10435–10443, https://doi.org/10.1021/jp062403c, 2006.

Бенке, В., Джордж, К., Шеер, В., и Цетч, К.: Производство и распад ClNO ₂ , из реакции газообразного N ₂ O ₅ с NaCl Решение: эксперименты с объемными и аэрозольными материалами, J. Geophys. Рес.-Атмос., 102, 3795–3804, https://doi.org/10.1029/96jd03057, 1997.

Бертрам Т. Х. и Торнтон Дж. А. К общей параметризации N ₂ O ₅ Реакционная способность водных частиц: конкурирующие эффекты частицы жидкой воды, нитратов и хлоридов, атмосфер.Chem. Физ., 9, 8351–8363, https://doi.org/10.5194/acp-9-8351-2009, 2009.

Бертрам, Т. Х., Торнтон, Дж. А., Ридель, Т. П., Миддлбрук, А. М., Бахрейни, Р., Бейтс, Т. С., Куинн, П. К., и Коффман, Д. Дж .: Прямой наблюдения реакционной способности N ₂ O ₅ на окружающих аэрозольных частицах, Geophys. Res. Lett., 36, L19803, https://doi.org/10.1029/2009gl040248, 2009.

Brown, S., Ryerson, T., Wollny, A., Brock, C., Peltier, R., Sullivan, А., Вебер, Р., Дубе, В., тренер, М., Meagher, J. Fehsenfeld, F.C. и Равишанкара, А.Р .: Изменчивость ночной обработки оксида азота и его роль в качестве воздуха в регионе, Science, 311, 67–70, 2006.

Браун С. С. и Штутц Дж .: Ночные радикальные наблюдения и химия, Chem. Soc. Rev., 41, 6405–6447, 2012.

Brown, S. S., Dube, W. P., Fuchs, H., Ryerson, T. B., Wollny, A. G., Brock, К. А., Бахрейни, Р., Миддлбрук, А. М., Нойман, Дж. А., Атлас, Э., Робертс, Дж. М., Остхофф, Х. Д., Тренер, М., Фехсенфельд, Ф.К., Равишанкара А. R .: Коэффициенты реактивного поглощения для N ₂ O ₅ определены с самолета. измерения во время Второго исследования качества воздуха в Техасе: сравнение с текущая параметризация модели, J. Geophys. Res.-Atmos., 114, D00F10, https://doi.org/10.1029/2008jd011679, 2009.

Brown, SS, Dube, WP, Tham, YJ, Zha, QZ, Xue, LK, Poon, S. , Ван З., Блейк Д. Р., Цуй В., Пэрриш Д. Д. и Ван Т .: Ночное время. химии на большой высоте над Гонконгом, J.Geophys. Res.-Atmos., 121, 2457–2475, https://doi.org/10.1002/2015JD024566, 2016.

Chang, W. L., Bhave, P. V., Brown, S. S., Riemer, N., Stutz, J., and Dabdub, D .: Неоднородная химия атмосферы, измерения и модели окружающей среды. расчеты N ₂ O ₅ : Обзор, Aerosol Sci. Тех., 45, 665–695, https://doi.org/10.1080/02786826.2010.551672, 2011.

Чанг, В. Л., Браун, С. С., Штутц, Дж., Миддлбрук, А. М., Бахрейни, Р., Вагнер, Н.Л., Дубе, В.П., Поллак И. Б., Райерсон Т. Б. и Ример Н .: Оценка N ₂ O ₅ параметризации гетерогенного гидролиза для CalNex 2010, J. Geophys. Res.-Atmos., 121, 5051–5070, https://doi.org/10.1002/2015JD024737, 2016.

Christian, T. J., Kleiss, B., Yokelson, R.J., Holzinger, R., Crutzen, P. Дж., Хао, В. М., Сахарджо, Б. Х. и Уорд, Д. Э .: Комплексная лаборатория. измерения выбросов от сжигания биомассы: 1. Выбросы из Индонезии, Африканское и другие виды топлива, Дж.Geophys. Рес.-Атмос., 108, 4719, https://doi.org/10.1029/2003JD003704, 2003.

Косман, Л. М., Кнопф, Д. А. и Бертрам, А. К .: N ₂ O ₅ реактивный поглощение водных растворов серной кислоты, покрытых разветвленными и нерастворимые органические поверхностно-активные вещества с прямой цепью, J. Phys. Chem. А, 112, 2386–2396, https://doi.org/10.1021/jp710685r, 2008.

Дэвис, Дж. М., Бхаве, П. В., Фоли, К. М .: Параметризация N ₂ O ₅ Вероятности реакции на поверхности частиц, содержащих аммоний, сульфат и нитрат, Атмос.Chem. Phys., 8, 5295–5311, https://doi.org/10.5194/acp-8-5295-2008, 2008.

Dong, H.-B., Zeng, L.-M., Hu, M., Wu, Y.-S. , Чжан, Ю.-Х., Сланина, Дж., Чжэн, М., Ван, З.-Ф. и Янсен, Р.: Техническое примечание: применение усовершенствованный коллектор газов и аэрозолей для загрязнителей атмосферного воздуха в Китае, Атмос. Chem. Phys., 12, 10519–10533, https://doi.org/10.5194/acp-12-10519-2012, 2012.

Эванс, М. Дж. и Джейкоб, Д. Дж .: Влияние новых лабораторных исследований N ₂ O ₅ гидролиз по глобальным модельным балансам тропосферного азота оксиды, озон и OH, Geophys.Res. Lett., 32, L09813, https://doi.org/10.1029/2005gl022469, 2005.

Финлейсон-Питтс, Б., Эзелл, М., и Питтс, Дж .: Образование химически соединения активного хлора реакциями атмосферных частиц NaCl с газообразный N ₂ O ₅ и ClONO ₂ , Nature, 337, 241–244, 1989.

Fu, P., Kawamura, K., Okuzawa, K., Aggarwal, SG, Wang, G. , Каная Ю., и Ван, З .: Органический молекулярный состав и временные вариации летние горные аэрозоли над Mt.Тай, Северо-Китайская равнина, J. ​​Geophys. Res.-Atmos., 113, D19107, https://doi.org/10.1029/2008JD009900, 2008.

Гастон, К. Дж. И Торнтон, Дж. А.: Реакто-диффузионная длина N ₂ O ₅ в водном сульфат- и хлоридсодержащем аэрозоле частиц, J. Phys. Chem. A, 120, 1039–1045, 2016.

Gaston, C.J., Thornton, J.A., и Ng, N.L .: Реактивное поглощение N ₂ O ₅ к неорганическим и органическим частицам с внутренним смешиванием: роль степени окисления органического углерода и предполагаемого разделения органических фаз, Атмос.Chem. Phys., 14, 5693–5707, https://doi.org/10.5194/acp-14-5693-2014, 2014.

Гриффитс, П. Т., Бэджер, К. Л., Кокс, Р. А., Фолкерс, М., Хенк, Х. Х. и Ментел Т. Ф .: Реактивное поглощение N ₂ O ₅ аэрозолями, содержащими дикарбоновые кислоты. Влияние фазы, состава и нитрата частиц содержание, J. Phys. Chem. A, 113, 5082–5090, https://doi.org/10.1021/jp8096814, 2009.

Гржинич Г., Бартельс-Рауш Т., Беркемайер Т., Тюрлер А. и Амманн, М .: Вязкость контролирует зависимость поглощения от влажности N ₂ O ₅ аэрозоль лимонной кислоты, Атмос.Chem. Phys., 15, 13615–13625, https://doi.org/10.5194/acp-15-13615-2015, 2015.

Холлквист М., Стюарт Д. Дж., Стефенсон С. К. и Кокс Р. А. Гидролиз. N ₂ O ₅ по субмикронным сульфатным аэрозолям, Физ. Chem. Chem. Phys., 5, 3453–3463, 2003.

Хенниг Т., Масслинг А., Брехтель Ф. Дж. И Виденсохлер А. Тандем. DMA для высокотемпературного стабильного роста гигроскопических частиц измерения от 90% до 98% относительной влажности, J. Aerosol Sci., 36, 1210–1223, https://doi.org/10.1016/j.jaerosci.2005.01.005, 2005.

Керчер, Дж. П., Ридель, Т. П., и Торнтон, Дж. А .: Активация хлора путем N ₂ O ₅ : одновременное обнаружение на месте ClNO ₂ и N ₂ O ₅ методом химической ионизационной масс-спектрометрии, Atmos. Измер. Тех., 2, 193–204, https://doi.org/10.5194/amt-2-193-2009, 2009.

Li, Q., Zhang, L., Wang, T., Tham, YJ, Ahmadov, R ., Сюэ, Л., Чжан, К., и Чжэн, Дж.: Влияние гетерогенного поглощения пятиокиси азота и активация хлора при разделении озона и реактивного азота: улучшение и применение модели WRF-Chem в Атмосе на юге Китая. Chem. Phys., 16, 14875–14890, https://doi.org/10.5194/acp-16-14875-2016, 2016.

Лю, Х.Дж., Чжао, К.С., Некат, Б., Ма, Н., Виденсохлер, А. , ван Пинкстерен, Д., Шпиндлер, Г., Мюллер, К., Херманн, Х .: Гигроскопичность аэрозоля. полученный из разделенного по размерам химического состава и его параметризации в Северо-Китайская равнина, Атмос.Chem. Phys., 14, 2525–2539, https://doi.org/10.5194/acp-14-2525-2014, 2014.

Макдаффи, Э. Э., Фибигер, Д. Л., Дубе, В. П., Лопес-Хильфикер, Ф., Ли, Б. Х., Торнтон, Дж. А., Шах, В., Джегле, Л., Го, Х., Вебер, Р. Дж., Майкл Ривз, Дж., Вайнхаймер, А. Дж., Шредер, Дж. К., Кампузано-Йост, П., Хименес, Дж. Л., Дибб, Дж. Э., Верес, П., Эббен, К., Спаркс, Т. Л., Вулдридж, П. Дж., Коэн, Р. К., Хорнбрук, Р. С., Апель, Э. К., Кампос, Т., Холл, С. Р., Ульманн К. и Браун С. С .: Гетерогенный N ₂ O ₅ Поглощение во время Зима: измерения с самолетов во время ЗИМНЕЙ кампании 2015 г. и критические Оценка текущих параметризаций, J.Geophys. Рес.-Атмос., 123, 4345–4372, https://doi.org/10.1002/2018JD028336, 2018.

Ментель, Т. Ф., Зон, М., и Ванер, А .: Эффект нитратов в гетерогенных гидролиз пятиокиси азота на водных аэрозолях // Физ. мезомех. Chem. Chem. Phys., 1, 5451–5457, https://doi.org/10.1039/A

8g, 1999.

Mielke, L.H., Furgeson, A., and Osthoff, H.D .: Наблюдение за ClNO ₂ в среднеконтинентальной городской среде, Environ. Sci. Технол., 45, 8889–8896, https://doi.org/10.1021 / es201955u, 2011.

Мильке, Л. Х., Штутц, Дж., Цай, К., Херлок, С. К., Робертс, Дж. М., Верес, П. Р., Фройд, К. Д., Хейс, П. Л., Кубисон, М. Дж., Хименес, Дж. Л., Вашенфельдер, Р. А., Янг, К. Дж., Гилман, Дж. Б., де Гау, Дж. А., Флинн, Дж. Х., Гроссберг, Н., Лефер, Б. Л., Лю, Дж., Вебер, Р. Дж., И Остхофф, Х. Д .: Гетерогенное образование нитрилхлорида и его роль в качестве ночного NOx виды резервуаров во время CalNex-LA 2010, J. Geophys. Рес.-Атмос., 118, 10638–10652, https: // doi.org / 10.1002 / jgrd.50783, 2013.

Min, K.-E., Washenfelder, R.A., Dubé, W.P., Langford, A.O., Edwards, P. М., Зарзана, К. Дж., Стутц, Дж., Лу, К., Рорер, Ф., Чжан, Ю. и Браун, С. С .: Широкополосный резонаторный спектрометр с усиленным поглощением для самолетов. измерения глиоксаля, метилглиоксаля, азотистой кислоты, диоксида азота и водяной пар, Атмос. Измер. Тех., 9, 423–440, https://doi.org/10.5194/amt-9-423-2016, 2016.

Morgan, W. T., Ouyang, B., Allan, J. D., Aruffo, E., Di Carlo, P., Кеннеди, О. Дж., Лоу, Д., Флинн, М. Дж., Розенберг, П. Д., Уильямс, П. И., Джонс, Р., Макфигганс, Г. Б., Коу, Х .: Влияние химического состава аэрозоля на N ₂ O ₅ поглощение: воздушные региональные измерения в северо-западной Европе, Атмос. Chem. Phys., 15, 973–990, https://doi.org/10.5194/acp-15-973-2015, 2015.

Остхофф, Х. Д., Робертс, Дж. М., Равишанкара, А. Р., Уильямс, Э. Дж., Лернер, Б. М., Соммарива, Р., Бейтс, Т. С., Коффман, Д., Куинн, П. К., Дибб, Дж.Э., Старк, Х., Буркхолдер, Дж. Б., Талукдар, Р. К., Мигер, Дж., Фезенфельд Ф. С. и Браун С. С .: Высокие уровни нитрилхлорида в загрязненный субтропический морской пограничный слой, нац. Geosci., 1, 324–328, 2008.

Патак, Р. К., Ван, Т., и Ву, У. С.: Ночное усиление PM _2,5 нитрат в атмосферных условиях с низким содержанием аммиака в Пекине и Шанхае: Вероятные вклады гетерогенного гидролиза N ₂ O ₅ и HNO ₃ разметка, Атмос.Environ., 45, 1183-1191, https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2010.09.003, 2011.

Патак, Р. К., Ву, В. С., и Ван, Т .: Summertime PM _2,5 ионный видов в четырех крупных городах Китая: образование нитратов в аммиачная атмосфера, Атмос. Chem. Phys., 9, 1711–1722, https://doi.org/10.5194/acp-9-1711-2009, 2009.

Филипс, Г. Дж., Тизер, Дж., Танг, М., Собански, Н., Шустер, Г., Фачингер, Дж., Древник, Ф., Боррманн, С., Бингемер, Х., Лелиевельд, Дж., И Кроули, Дж.N .: Оценка коэффициентов поглощения N ₂ O ₅ с использованием окружающей среды. измерения NO ₃ , N ₂ O ₅ , ClNO ₂ и частицы-фазы нитрат, Атмос. Chem. Phys., 16, 13231–13249, https://doi.org/10.5194/acp-16-13231-2016, 2016.

Рейес-Виллегас, Э., Пристли, М., Тинг, Ю.-К., Хаслетт, С., Баннан, Т. ., Le Бретон, М., Уильямс, П. И., Бакак, А., Флинн, М. Дж., Коу, Х., Персиваль, К., и Аллан, Дж. Д .: Одновременная аэрозольная масс-спектрометрия и химическая ионизационные масс-спектрометрические измерения во время сжигания биомассы в Великобритания: сведения о химии нитратов, Atmos.Chem. Phys., 18, 4093–4111, https://doi.org/10.5194/acp-18-4093-2018, 2018.

Ридель, Т. П., Бертрам, Т. Х., Крисп, Т. А., Уильямс, Э. Дж., Лернер, Б. М., Власенко, А., Ли, С.-М., Гилман, Дж., Де Гоу, Дж., Бон, Д. М., Вагнер, Н. Л., Браун С.С. и Торнтон Дж. А .: Нитрилхлорид и молекулярный хлор в прибрежный морской пограничный слой, Environ. Sci. Технол., 46, 10463–10470, https://doi.org/10.1021/es204632r, 2012a.

Ридель, Т. П., Бертрам, Т. Х., Райдер, О. С., Лю, С., Дэй, Д.А., Рассел, Л. М., Гастон, К. Дж., Пратер, К. А. и Торнтон, Дж. А .: Прямой № ₂ О ₅ измерения реактивности на загрязненной прибрежной территории, Атмос. Chem. Физ., 12, 2959–2968, https://doi.org/10.5194/acp-12-2959-2012, 2012b.

Ридель, Т. П., Вагнер, Н. Л., Дуб, В. П., Миддлбрук, А. М., Янг, К. Дж., Озтюрк, Ф., Бахрейни, Р., Ванден Боер, Т. К., Вулф, Д. Э., Уильямс, Э. Дж., Робертс, Дж. М., Браун, С. С. и Торнтон, Дж. А .: Активация хлора внутри городские шлейфы или шлейфы электростанции: вертикальное разрешение ClNO ₂ и Cl ₂ измерения с высокой башни в загрязненной континентальной установка, J.Geophys. Res.-Atmos., 118, 8702–8715, https://doi.org/10.1002/jgrd.50637, 2013.

Ридель, Т. П., Вулф, Г. М., Данас, К. Т., Гилман, Дж. Б., Кустер, В. К., Бон, Д. М., Власенко, А., Ли, С.-М., Уильямс, Э. Дж., Лернер, Б. М., Верес, П. Р., Робертс, Дж. М., Холлоуэй, Дж. С., Лефер, Б., Браун, С. С. и Торнтон, Дж. О .: Исследование воздействия нитрилхлорида (ClNO ₂ ) с помощью моделирования MCM на окисление, образование озона и разделение оксида азота в загрязненных континентальный отток, Атмос.Chem. Phys., 14, 3789–3800, https://doi.org/10.5194/acp-14-3789-2014, 2014.

Ример, Н., Фогель, Х., Фогель, Б., Анттила, Т., Кендлер-Шарр, А., и Ментель, Т .: Относительное значение органических покрытий для неоднородных гидролиз N ₂ O ₅ летом в Европе, J. Geophys. Res.-Atmos., 114, D17307, https://doi.org/10.1029/2008JD011369, 2009.

Робертс, Дж. М., Остхофф, Х. Д., Браун, С. С., Равишанкара, А. Р., Коффман, Д., Куинн П. и Бейтс Т.: Лабораторные исследования продуктов N ₂ O ₅ поглощение субстратов, содержащих Cl ^—, Geophys. Res. Lett., 36, L20808, https://doi.org/10.1029/2009GL040448, 2009.

Райдер, О.С., Олт, А.П., Кэхилл, Дж. Ф., Гуаско, Т. Л., Ридель, Т. П., Куадра-Родригес, Л. А., Гастон, К. Дж., Фицджеральд, Э., Ли, К., Пратер, К. А., Бертрам Т. Х .: О роли состояния неорганического перемешивания частиц в реактивное поглощение N ₂ O ₅ атмосферными аэрозольными частицами, Окружающая среда.Sci. Technol., 48, 1618–1627, https://doi.org/10.1021/es4042622, 2014.

Райдер, О.С., Кэмпбелл, Н.Р., Шалски, М., Аль-Машат, Х., Натансон, Г. М., Бертрам Т. Х .: Роль органических веществ в регулировании ClNO ₂ Производство на границе воздух-море, J. Phys. Chem. А, 119, 8519–8526, https://doi.org/10.1021/jp5129673, 2015.

Сарвар, Г., Саймон, Х., Син, Дж., и Матур, Р.: Важность тропосферы ClNO ₂ химия в северном полушарии, Geophys.Res. Lett., 41, 2014GL059962, https://doi.org/10.1002/2014GL059962, 2014.

Швейцер, Ф., Мирабель, П. и Джордж, Ч .: Многофазная химия N ₂ O ₅ , ClNO ₂ и BrNO ₂ , J. Phys. Chem. А, 102, 3942–3952, https://doi.org/10.1021/Jp980748s, 1998.

Tan, Z., Fuchs, H., Lu, K., Hofzumahaus, A., Bohn, B., Broch, S. ., Донг, Х., Гомм, С., Хезелер, Р., Хе, Л., Холланд, Ф., Ли, X., Лю, Ю., Лу, С., Рорер, Ф., Шао, М., Ван, Б., Ван, М., Ву, Ю., Цзэн, Л., Чжан, Ю., Ванер А. и Чжан Ю.: Радикальная химия в сельской местности (Ванду) в Северо-Китайская равнина: наблюдение и модельные расчеты OH, HO ₂ и RO ₂ радикалов, Атмос. Chem. Phys., 17, 663–690, https://doi.org/10.5194/acp-17-663-2017, 2017.

Тан, М. Дж., Телфорд, П. Дж., Поуп, Ф. Д., Ркиуак, Л., Абрахам, Н. Л., Арчибальд, А. Т., Брейсике, П., Пайл, Дж. А., МакГрегор, Дж., Уотсон, И. М., Кокс, Р. А., Калберер, М .: Гетерогенная реакция N ₂ O ₅ с переносимые по воздуху частицы TiO ₂ и их значение для стратосферных инжекция частиц, Атмос.Chem. Phys., 14, 6035–6048, https://doi.org/10.5194/acp-14-6035-2014, 2014.

Тан, М., Хуан, X., Лу, К., Ге, М., Ли, Ю., Ченг, П. ., Чжу, Т., Дин, А., Чжан, Ю., Глигоровский, С., Сонг, В., Дин, X., Би, X. и Ван, X .: Гетерогенные реакции аэрозоля минеральной пыли: последствия для окислительная способность тропосферы, Атмосфер. Chem. Phys., 17, 11727–11777, https://doi.org/10.5194/acp-17-11727-2017, 2017.

Tham, YJ, Yan, C., Xue, L., Zha, Q., Wang, X., and Wang, T. .: Присутствие высокое содержание нитрилхлорида в прибрежной среде Азии и его влияние на атмосферная фотохимия, кит.Бюл., 59, 356–359, https://doi.org/10.1007/s11434-013-0063-y, 2014.

Tham, YJ, Wang, Z., Li, Q., Yun, H., Wang, W., Wang, X. , Сюэ, Л., Лу, К., Ма, Н., Бон, Б., Ли, X., Кекориус, С., Гросс, Дж., Шао, М., Виденсохлер, А., Чжан Ю. и Ван Т .: Значительные концентрации нитрилхлорида. выдерживается утром: исследования причин и воздействия на озон производство в загрязненном районе северного Китая Атмос. Chem. Физ., 16, 14959–14977, https://doi.org/10.5194/acp-16-14959-2016, 2016 г.

Торнтон, Дж. А. и Аббатт, Дж. П. Д .: N ₂ O ₅ реакция на субмикроне аэрозоль морской соли: кинетика, продукты и влияние поверхностно-активных веществ. органика, J. ​​Phys. Chem. A, 109, 10004–10012, https://doi.org/10.1021/jp054183t, 2005.

Торнтон, Дж. А., Брабан, К. Ф., и Аббатт, Дж. П .: N ₂ O ₅ гидролиз на субмикронные органические аэрозоли: влияние относительной влажности, частиц фаза и размер частиц, Phys. Chem. Chem. Phys., 5, 4593–4603, 2003.

Торнтон, Дж. А., Керчер, Дж. П., Ридель, Т. П., Вагнер, Н. Л., Козич, Дж., Холлоуэй, Дж. С., Дубе, В. П., Вулф, Г. М., Куинн, П. К., Миддлбрук, А. М., Александер Б. и Браун С. С .: Предполагается наличие крупного источника атомарного хлора. из средне-континентальной химии химически активного азота, Nature, 464, 271–274, 2010.

Вагнер, Н. Л., Ридель, Т. П., Робертс, Дж. М., Торнтон, Дж. А., Анжуйн, В. М., Уильямс, Э. Дж., Лернер, Б. М., Власенко, А., Ли, С. М., Дубе, В. П., Коффман, Д. Дж., Бон, Д.М., де Гау, Дж. А., Кустер, В. К., Гилман, Дж. Б., и Браун, С.С.: Циркуляция морского и наземного бриза в Лос-Анджелесе и его влияние на производство нитрилхлорида в этом регионе, J. Geophys. Res.-Atmos., 117, D00V24, https://doi.org/10.1029/2012jd017810, 2012.

Вагнер, Н. Л., Ридель, Т. П., Янг, К. Дж., Бахрейни, Р., Брок, К. А., Дубе, В. П., Ким, С., Миддлбрук, А. М., Озтюрк, Ф., Робертс, Дж. М., Руссо, Р., Сиве, Б., Свартаут, Р., Торнтон, Дж. А., Ванден-Боер, Т. К., Чжоу, Ю., and Brown, S.S .: N ₂ O ₅ коэффициенты поглощения и ночной NO ₂ Интенсивность удаления определяется из температуры окружающей среды в зимний период измерения, J. Geophys. Рес.-Атмос., 118, 9331–9350, https://doi.org/10.1002/jgrd.50653, 2013.

Ван, Х., Лу, К., Чен, X., Чжу, К., Чен, К., Го, С., Цзян, М., Ли, Х., Шан, Д., Тан, З., Ву, Ю., Ву, З., Цзоу, К., Чжэн, Ю., Цзэн, Л., Чжу, Т., Ху, М., и Чжан, Ю.: Высокая N ₂ O ₅ Концентрации, наблюдаемые в Городской Пекин: последствия большого пути образования нитратов, Environ.Sci. Tech. Let., 4, 416–420, https://doi.org/10.1021/acs.estlett.7b00341, 2017.

Wang, H., Lu, K., Guo, S., Wu, Z., Shang , Д., Тан, З., Ван, Ю., Ле Бретон, М., Лу, С., Тан, М., Ву, Ю., Чжу, В., Чжэн, Дж., Цзэн, Л., Холлквист, М., Ху, М., и Чжан, Ю.: Эффективное поглощение N ₂ O ₅ и NO ₃ окисление в оттоке городского Пекина, Атмос. Chem. Физ., 18, 9705–9721, https://doi.org/10.5194/acp-18-9705-2018, 2018.

Ван, М., Цзэн, Л., Лу, С., Шао, М., Лю, X., Ю, X., Чен, В., Юань, Б., Чжан, К., Ху, М., Чжан, З .: Разработка и проверка безкриогенная автоматическая система газового хроматографа (ГХ-МС / ПИД) для онлайн измерения летучих органических соединений, Anal. Методы-УК, 6, 9424–9434, https://doi.org/10.1039/C4AY01855A, 2014.

Ван, С., Ши, К., Чжоу, Б., Чжао, Х., Ван, З., Ян, С., и Чен, Л. .: Наблюдение радикалов NO ₃ над Шанхаем, Китай, Атмосфера. Environ., 70, 401–409, https://doi.org/10.1016 / j.atmosenv.2013.01.022, 2013.

Wang, T., Tham, Y.J., Xue, L.K., Li, Q.Y., Zha, Q.Z., Wang, Z., Poon, S. К. Н., Дуб, В. П., Блейк, Д. Р., Луи, П. К. К., Лук, К. В. Ю., Цуй, В., и Браун, С. С .: Наблюдения за нитрилхлоридом и моделирование его источника и влияние на озон в пограничном слое планеты на юге Китая, Дж. Geophys. Res.-Atmos., 121, 2476–2489, https://doi.org/10.1002/2015JD024556, 2016.

Ван, Х., Ван, Х., Сюэ, Л., Ван, Т., Ван, Л., Гу, Р., Ван, В., Там, Ю. Дж., Ван, З., Ян, Л., Чен, Дж., И Ван, В.: наблюдения N ₂ O ₅ и ClNO ₂ на загрязненной городской поверхности в Северный Китай: высокий N ₂ O ₅ коэффициенты поглощения и низкий ClNO ₂ Выходы продуктов, Атмосфер. Окружающая среда, 156, 125–134, https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2017.02.035, 2017.

Wang, Y., Chen, Z., Wu, Q., Liang, H., Huang, L., Li, H ., Лу, К., Ву, Ю., Донг, Х., Цзэн, Л. и Чжан, Ю.: Наблюдение за атмосферными пероксидами. во время кампании Вангду 2014 года в сельской местности на Северо-Китайской равнине, Атмос.Chem. Phys., 16, 10985–11000, https://doi.org/10.5194/acp-16-10985-2016, 2016 г.

Wang, Z., Wang, W., Tham, Y.J., Li, Q., Wang, H., Wen, L., Wang, X., и Ван, Т.: Быстрое гетерогенное поглощение N ₂ O ₅ и ClNO ₂ производство на электростанциях и промышленных шлейфах, наблюдаемых в ночное время остаточный слой над Северо-Китайской равниной, Атмос. Chem. Физ., 17, 12361–12378, https://doi.org/10.5194/acp-17-12361-2017, 2017.

Wexler, A. S. и Clegg, S.Л .: Модели атмосферных аэрозолей для систем. в том числе ионы H ⁺ , Nh5 +, Na ⁺ , SO42-, NO3-, Cl ^—, Br ^— и H ₂ O, J. Geophys. Res.-Atmos., 107, 4207, https://doi.org/10.1029/2001jd000451, 2002.

Wu, Z. J., Ma, N., Größ, J., Kecorius, S., Lu, K. D., Shang, D. J., Ван, Ю., Ву, Ю. С., Цзэн, Л. М., Ху, М., Виденсохлер, А., и Чжан, Ю. Х .: Термодинамические свойства наночастиц при образовании новых частиц события в атмосфере Северо-Китайской равнины, Атмос.Res., 188, 55–63, https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.01.007, 2017.

Юань, Б., Лю, Ю., Шао, М., Лу, С. Х., и Улицы, Д. Г .: сжигание биомассы вклад в содержание ЛОС в окружающей среде на рецепторном участке в Жемчужной реке Delta (PRD), Китай, Environ. Sci. Technol., 44, 4577–4582, https://doi.org/10.1021/es1003389, 2010.

Юн, Х., Ван, Т., Ван, В., Тхам, Й. Дж., Ли, К., Ван, З., и Пун, С. К. N .: Потери NOx в ночное время и образование ClNO ₂ в остаточном слое загрязненный регион: выводы из полевых измерений и итеративной боксовой модели, Sci.Total Environ., 622–623, 727–734, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.11.352, 2017.

Влияние выбора формулы коэффициента сопротивления на климатологию ветрового напряжения в Северной Атлантике и Европейской Арктике

Резюме

Взаимодействие между атмосферой и океаном определяет граничные условия для физических и биогеохимических процессов в прилегающих пограничных слоях и океане Поверхность представляет собой сложный интерфейс, на котором происходят все потоки между воздухом и морем, и имеет решающее значение для циркуляции океана и экосистемы.Мы решили изучить различия между соответствующими или наиболее часто используемыми параметризациями для коэффициента сопротивления (C _D ) для значений передачи импульса, особенно в Северной Атлантике (NA) и Европейской Арктике (EA), используя их. вместе с реалистичным ветровым полем. Мы изучили среднемесячные значения потока импульса между воздухом и морем, полученные в результате выбора различных параметризаций коэффициента сопротивления, адаптировали их к расчетам потока импульса (напряжения ветра) с использованием полей ветра, масок морского льда, а также с помощью процедур интегрирования.Мы сравнили полученные разбросы в потоке импульса с глобальными значениями и значениями в тропиках, в районе преобладающих слабых ветров. Мы обнаружили, что разброс результатов, связанных с выбором параметризации коэффициента сопротивления, составлял 14% в Арктике, Северной Америке и во всем мире, но был выше (19%) в тропиках. В месячных временных масштабах различия были больше — до 29% в Северной Америке, 36% в Восточной Европе (в месяцы слабых ветров) и даже 50% локально (область к западу от Шпицбергена). Сравнение значений коэффициента сопротивления из выбранных параметризаций показало, что потоки количества движения были самыми большими за все месяцы, как в регионах с слабым, так и с сильным ветром, когда значения C _D линейно увеличивались со скоростью ветра.

Ключевые слова

Коэффициент сопротивления

Европейская Арктика

Северная Атлантика

Параметризация

Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

© 2019 Институт океанологии Польской академии наук. Производство и хостинг Elsevier Sp. z o.o.

Рекомендуемые статьи

Цитирование статей

Связь урожайности сельскохозяйственных культур, пожаров остатков и качества воздуха над Северной Индией

Временная эволюция производства сельскохозяйственных культур, вегетационного индекса и активности пожаров

Спутниковые карты Нормализованного индекса разницы растительности или NDVI pre -уборочные и накопленные сельскохозяйственные пожары за уборочный период 2002 и 2016 годов, представленные на рис.1 (а) подчеркивают заметную разницу в «зелености» полей сельскохозяйственных культур, связанную с урожайностью сельскохозяйственных культур и последующей интенсивностью пожаров остатков на северо-западе Индии. Многолетняя динамика производства риса и совпадающие с ним значения NDVI за сентябрь, полученные с помощью Aqua / MODIS на северо-западе Индии, показанные на рис. 1 (b), показывают общий рост в течение 2002–2016 годов, что дает положительные линейные тенденции в 0,18 миллиона тонн и 0,009 в год. что привело к общему увеличению на 26% и 21% соответственно. Стабильный рост производства риса был результатом роста как посевных площадей, так и урожайности (дополнительный рис.1). Согласованные временные изменения в обоих количествах согласуются с выводами предыдущих исследований, демонстрирующих эффективность NDVI как показателя урожайности сельскохозяйственных культур ^13,14,15,16 .

( a ) Спутниковое обнаружение NDVI и соответствующей пожарной активности в 2002 и 2016 годах, а также ( b ) межгодовые изменения в производстве риса, NDVI и сезонных накопленных пожарах над северо-западом Индии. Данные NDVI продукта Aqua / MODIS MYD13C2 представляют состояние поверхности за сентябрь до начала выгорания сельскохозяйственных культур, тогда как накопленные подсчеты пожаров регистрируются в течение месяцев сжигания сельскохозяйственных культур в октябре и ноябре.Пунктирные линии на нижнем графике представляют линейные тренды, рассчитанные на основе соответствующих наборов данных за месяц. Регион на северо-западе Индии показан в виде ограниченной сетки с долготой: 74 ° E – 77 ° E и широтой: 29 ° N – 32 ° N. Мы использовали программу Interactive Data Language (IDL, https://www.harrisgeospatial.com/docs/using_idl_home.html) версии 8.7.2 для подготовки обеих карт, показывающих NDVI и действия по пожарам.

Естественно, повышение урожайности дает больше пожнивных остатков, которые фермеры на северо-западе Индии традиционно сжигают на открытых полях, чтобы расчистить и подготовить землю для следующего урожая.Отношение растительных остатков к урожайности (RCR), по оценкам нескольких исследований, значительно варьируется в зависимости от типа сельскохозяйственных культур, практики сбора урожая и факторов окружающей среды ¹⁷ , Таблица 2.4. Например, сбор урожая риса в 9,9 млн. Тонн в Пенджабе дает примерно 18,75 млн. Тонн растительных остатков — RCR составляет 1,89 ¹⁸ . Количество рисовых остатков в диапазоне 6,2–11,8 млн. Тонн / га указано в ¹² , что, принимая урожайность 4 млн / га, дает средний RCR равный 2.25. Утверждается, что каждые 4 тонны зерна риса или пшеницы дают около 6 тонн остатков соломы, что соответствует RCR 1,5 ¹⁹ . Независимо от разброса оценок RCR, эти исследования показывают, что количество остатков значительно превышает фактическое производство сельскохозяйственных культур.

Многолетний временной ряд сезонно накопленных подсчетов пожаров, обнаруженных MODIS над Пенджабом и Харьяной, показывает тенденцию к росту ~ 500 обнаружений пожаров в год, что приводит к чистому увеличению на 60% во время регистрации спутников Aqua.После уборки урожая 2016 года произошло беспрецедентное количество пожаров (17 804), одновременно с самым высоким урожаем риса (12,6 миллиона тонн) и самым высоким показателем NDVI (0,66), зарегистрированным за сентябрь, предшествующий сжиганию. Средняя активность пожаров, обнаруженных во второй половине периода регистрации воды (2009–2016 гг.), Оказалась на 30% выше, чем в первой половине (2002–2009 гг.) — восходящий тренд, соответствующий отчетливому увеличению площади выгоревших пожаров по сравнению с тем же периодом. регион с 1998 по 2015 год ^20,21 .

В 2009 году правительство штата Пенджаб приняло закон под названием «Закон Пенджаба о сохранении грунтовых вод 2009 года» ²² , требующий от фермеров отложить посев в питомники и пересадку рисового риса после 15 мая и 15 июня соответственно. . Преднамеренная отсрочка посадки риса до середины июня направлена ​​на экономию ресурсов подземных вод за счет согласования сезона выращивания риса с циклом летнего и муссонного сезона в Индии. Правоприменение, введенное этим Законом, привело к задержке сбора урожая с последующим сжиганием пожнивных остатков.Внутрисезонная эволюция пожарной активности, показанная на рис. 2 (а), показывает, что плотность сезонных подсчетов пожаров может быть близко аппроксимирована гауссовым распределением с пиком пожарной активности, смещающимся с 3 ^{-й недели октября на} . 1 ^-я неделя ноября. Хотя Закон вступил в силу с 2009 года, смещение сроков пиковых пожаров произошло ранее в течение 2006–2009 годов, после чего большинство пожаров в 2010–2016 годах было отложено примерно на неделю, как также отмечалось в документе ²³ . .

Субсезонная эволюция числа обнаруженных со спутников пожаров ( a ), нормализованная картина возникновения пожаров ( b , слева) и среднесуточные PM _2,5 в Нью-Дели ( b ) , справа) в течение 2012–2016 гг. Подбор по Гауссу к наблюдаемым данным подсчета пожаров показан на вставке с параметрами распределения, приведенными в таблице в правом нижнем углу верхней диаграммы. Функция распределения вероятности (PDF) количества пожаров, нормированная на общее количество пожаров в течение соответствующих лет (20120–2016), показана на вставке; усредненная (μ) PDF с соответствующим 1-стандартным отклонением (σ), полученная с использованием данных за последние пять лет, показаны черными чернилами.

Отношение продуктивности сельскохозяйственных культур-NDVI-плотности пожара

Рис. 3 (a) показывает, что NDVI относится к растениеводству, которое, как ожидается, приведет к образованию отходов сельскохозяйственных культур в пропорциональных количествах. Хотя обе величины справедливо коррелируют друг с другом в долгосрочном плане (R ² = 0,68), их межгодовые колебания кажутся несовместимыми в определенные годы. Ожидается, что оценки урожайности сельскохозяйственных культур подвержены большей неопределенности, чем спутниковые измерения NDVI.Это связано с тем, что это не измеряемая напрямую величина и включает несколько шагов и наборов данных для вывода, включая спутниковое обнаружение индексов растительности, оценку покрытия территории, наземные проверки, калибровку, которая связывает эти измерения с производством сельскохозяйственных культур и т. Д. Факторы, вероятно, способствовали несогласованным межгодовым изменениям в обоих наборах данных.

Зависимость между количеством урожая и сезоном предварительного сжигания NDVI (слева), и сезоном предварительного сжигания NDVI и общим количеством подсчетов пожаров в месяцы сжигания урожая (справа).Оба набора данных получены с датчика Aqua / MODIS на северо-западе Индии. NDVI служит показателем урожайности, а общее количество пожаров указывает на количество растительных остатков, сожженных на открытых полях. Коэффициенты аппроксимации линейной регрессии (красная пунктирная линия), корреляции и стандартной ошибки аппроксимации показаны в верхнем левом углу. В таблице справа перечислены NDVI, прогнозируемое и фактическое количество пожаров, а также их разница в процентах для сезонов горения 2017 и 2018 годов.

Около 80% сельскохозяйственных остатков после уборки риса сжигается на открытых полях после уборки урожая в Пенджабе ¹⁶ . Таким образом, ожидается тесная связь между пожарами NDVI перед сжиганием и пожарами послеуборочных пожаров. Такое соотношение, как показано на рис. 3 (b), было бы полезно для оценки интенсивности пожаров сельскохозяйственных культур после сбора урожая с учетом предварительных данных о NDVI до начала возгорания. На наблюдаемый разброс во взаимосвязи могли повлиять несколько факторов, в том числе неотъемлемые неопределенности, связанные с обнаружением количества пожаров и выводом NDVI, затруднение облачного покрова, влияющее на отбор проб, неучтенные пожарные активности, происходящие до или после времени перехода через воду, насыщение NDVI. в пологах густой растительности вносит нелинейность в взаимосвязь и изменчивость RCR и процента от общего количества сожженных пожнивных остатков.Несмотря на эти ограничения, надежная взаимосвязь NDVI-подсчет пожаров полезна для прогнозирования оценки сезонно накопленных пожаров сельскохозяйственных культур. Ожидаемая общая пожарная активность может быть далее распределена в течение двухмесячного пожарного сезона на основе усредненного субсезонного характера горения, наблюдаемого в течение последних пяти лет (2012–2016 гг.), Как показано на рис. 2 (b). Одновременные изменения PM _2,5 в Нью-Дели также можно оценить, сопоставив его временную картину с одновременным поведением прогнозируемых пожаров сельскохозяйственных культур.Такие возможности прогнозирования могут служить ориентиром для планирования и обеспечения готовности в связи с плохим качеством воздуха.

Чтобы проверить эффективность полученной зависимости между активностью пожара и NDVI, было оценено общее количество вероятных обнаружений пожара для сезона сжигания сельскохозяйственных культур 2017 и 2018 годов на основе соответствующих значений NDVI за сентябрь. Здесь отмечается, что данные за эти два последних года не были включены в регрессионный анализ 2002–2016 гг. Было обнаружено, что прогнозируемое количество пожаров хорошо согласуется с наблюдениями MODIS с разницей 18% и −0.84% за 2017 и 2018 годы соответственно. Большая ошибка прогноза на 2017 год частично объясняется отсутствием спутниковых данных в течение 7 дней, что привело к заниженной выборке фактических очагов возгорания. Устойчивое согласие с разницей всего -0,84% между прогнозируемой и наблюдаемой пожарной активностью на 2018 г., когда доступны непрерывные наблюдения из MODIS, свидетельствует об эффективности предлагаемого подхода, включающего растениеводство и NDVI, для прогнозирования накопленной за сезон сельскохозяйственной пожарной активности.

С внедрением эффективной системы управления пожнивными остатками можно ожидать уменьшения частоты сжигания пожнивных остатков. В этом сценарии соотношение NDVI-плотность пожаров приведет к значительному отклонению прогнозируемого количества пожаров от фактических наблюдений. И наоборот, значительные ошибки, выходящие за рамки неотъемлемых неопределенностей, связанных с предсказуемостью сезона пожаров, могут дополнительно помочь в оценке эффективности управления остатками, направленной на снижение пожарной активности и связанного с этим загрязнения воздуха.

Влияние на качество воздуха

Реконструкция PM

Современное совпадение измерений PM _2,5 и отчетов о видимости на двух близлежащих участках (~ 9 км друг от друга) в Нью-Дели позволяет провести прямое сравнение для установления отношения между ними, такие как показано на рис. 4 (а). PM _2,5 связано с β _ext посредством квадратичной аппроксимации со стандартной ошибкой 40 мкг / м ³ , что отражает несовершенство предположения о том, что две величины, измеренные на двух разных станциях на расстоянии ~ 9 км, являются коррелирован.Хотя большинство совпадений сосредоточено в диапазоне β _ext 0,5–2,5 км ^–1 , соответствующем диапазону PM _2,5 0–300 мкг / м ³ , несколько наблюдений за событием с чрезвычайно низким качеством воздуха 2016 год расширяет отношения в гораздо более широком масштабе. Хотя наблюдения за видимостью являются субъективными и несут в себе неопределенности, которые зависят от навыков человека-наблюдателя и местных условий, его четко определенная связь с PM _2,5 через β _ext предлагает практический способ оценки долгосрочных временных рядов PM _2.5 . Среднесуточные значения PM _2,5 в Нью-Дели, восстановленные на основе наблюдений за видимостью β _ext в сочетании с фактическими измерениями PM _2,5 , показанными на рис. 4 (b), демонстрируют тенденцию к увеличению ~ 6 мкг / м ³ (4%) в год (всего 60%) за период 2002–2016 гг. Среднее значение PM _2,5 для второй половины временного ряда (2009–2016 гг.) Отмечено на 28% выше, чем это значение в первой половине (2002–2009 гг.), — увеличение соответствует 30% -ной тенденции к увеличению количества пожаров. над районом сжигания урожая с наветренной стороны на северо-западе.Несмотря на неотъемлемые неопределенности, связанные как с PM _2.5 , так и с наборами данных о видимости и методологией их корреляции, долгосрочная тенденция в реконструированных PM _2.5 , согласующихся с пожарами сельскохозяйственных культур с наветренной стороны, демонстрирует эффективность настоящего подхода.

Взаимосвязь между среднесуточными PM _2,5 и коэффициентом вымирания (слева) и межгодовыми временными рядами среднесезонных PM _2,5 , рассчитанных на основе данных о видимости в Нью-Дели.Среднесуточное значение PM _2,5 было рассчитано с использованием наблюдений, полученных в период с 5:00 до 24:00 по местному времени в посольстве США в Нью-Дели, и коэффициента исчезновения, рассчитанного на основе видимости, зарегистрированной в международном аэропорту Индиры Ганди, Нью-Дели, для период 2013–2016 гг. Сплошная черная линия представляет собой квадратичную аппроксимацию ежедневных сопоставлений данных с коэффициентами и стандартной ошибкой аппроксимации, изображенными в верхнем левом углу.

Долгосрочные тенденции качества воздуха

Наблюдения за последнее десятилетие и половину активности пожаров и аэрозольной нагрузки на основе спутниковых данных A-train вместе с реконструированной записью PM _2.5 предлагает уникальную возможность оценить тенденции сжигания сельскохозяйственных культур и твердых частиц. На рис. 5 представлены% аномалии подсчета пожаров для региона Пенджаб-Харьяна, PM _2,5 в Нью-Дели, MODIS MAIAC AOD и AOD поглощения OMI для более широкой области IGP (см. Методы). Аномалии рассчитывались путем вычитания долгосрочного усредненного значения из среднесезонных значений соответствующих параметров. Общей поразительной чертой всех трех временных рядов является сохранение отрицательных (положительных) аномалий в течение первой (второй) половины записи A-train, что позволяет предположить, что пожары и аэрозольные нагрузки, включая приземные PM _2.5 , стабильно увеличивались там, где 2008–2009 годы выступают в качестве точки пересечения. В сезон сжигания сельскохозяйственных культур в 2016 году было зарегистрировано наибольшее количество обнаруженных пожаров с рекордным уровнем PM _2,5 , AOD исчезновения и AOD поглощения, достигшим максимального уровня примерно на 40%, 35%, 30% и 50% от долгосрочное среднее соответственно. Общая абсолютная тенденция этих параметров была отмечена как 500 / год, 6 мкг-м ⁻³ / год, 0,019 / год и 0,001 / год, соответственно.

Межгодовые изменения аномалии (%) в спутниковом обнаружении пожаров, количество реконструированных PM _2.5 , аэрозольные нагрузки на послемезонный сезон. Данные по подсчету пожаров, полученные от Aqua / MODIS, учитывались на территориях выгорания сельскохозяйственных культур, тогда как измерения аэрозольной нагрузки (угасание и поглощение AOD) охватывают более широкую Индо-Гангскую равнину. Данные PM _2.5 были объединены путем объединения восстановленных данных (2002–2012 гг.) И фактических измерений, выполненных в посольстве США в Нью-Дели. Процент аномалий был рассчитан относительно долгосрочных средних значений, как показано на диаграмме, в соответствующих количествах.

Пространственное распределение многолетних трендов этих параметров показано на рис. 6. Данные подсчета пожаров, полученные от MODIS, показывают тенденцию к уменьшению на -120 очагов пожаров / год (-1,62% / год) в октябре, тогда как пожарные активности в октябре Ноябрь показал резкий рост на +640 очагов возгорания / год (+ 10,63% / год). Одновременно тенденции поглощения и исчезновения AOD за октябрь по региону сжигания сельскохозяйственных культур показывают снижение на -3,73% / год и -0,12% / год, соответственно, что соответствует тенденциям к снижению количества пожаров пожаров.В целом, тенденция к исчезновению AOD оказывается незначительно положительной (+ 1,74% AOD / год) по сравнению с более широким IGP, что в основном обусловлено увеличением аэрозольной нагрузки за пределами региона сжигания сельскохозяйственных культур и над восточными частями IGP. Напротив, тренды аэрозолей в ноябре значимо положительны на всем протяжении IGP, что приводит к усредненным по площади трендам 0,003 (2,86%) и 0,03 (3,71%) в год для AOD поглощения и вымирания, соответственно. Точно так же большие положительные тенденции в AOD исчезновения спутников в ноябре наблюдаются в крупных городах IGP, т.е.е., Нью-Дели (5,1% / год), Канпур (4,0% / год) и Калькутта (3,79% / год), которые находятся на пути переноса дыма по ветру от области горения (дополнительный рис. 2b). Наземный сайт AERONET в центре IGP в Канпуре также показывает последовательное увеличение AOD на 34% (~ 0,03 / год) в течение 2002–2016 гг. (См. Дополнительный рисунок 3).

Пространственные закономерности долгосрочных тенденций (2002–2016 гг.) В количестве пожаров и аэрозольной нагрузке на большей части Индийского субконтинента. Годовые тенденции за октябрь показаны на левой панели; на ноябрь в правой части панели.Подсчет пожаров и полученные MAIAC наборы данных AOD принадлежат Aqua / MODIS, а AOD поглощения — Aura / OMI. Тенденции были рассчитаны с использованием ежемесячных наборов данных с координатной привязкой для соответствующих периодов. Область сжигания сельскохозяйственных культур на северо-западе Индии показана рамкой.

Что касается сезонности аэрозольной нагрузки на IGP, набор данных MAIAC AOD показал наибольшую тенденцию к росту в 45% в течение послемуссонных месяцев сельскохозяйственных сжиганий, за которыми следуют 40%, 11% и 15% увеличение в течение зимы, весны и сезоны муссонов соответственно (дополнительный рис.4). Отчетливый рост количества аэрозолей после сезона дождей, совпадающий с увеличением сжигания растительных остатков на северо-западе, предполагает, что последний является одним из основных источников выбросов, ответственных за ухудшение качества воздуха над северной Индией.

Заключительные замечания

Наше исследование установило, используя долгосрочные измерения со спутников и наземных датчиков, прочную связь между увеличением урожайности сельскохозяйственных культур и, следовательно, количеством остатков, активностью пожаров и результирующим загрязнением твердыми частицами по всей ширине IGP. .Надежный эмпирический подход, обеспечивающий корреляцию спутниковых наблюдений за индексом растительности и пожарной активностью, предлагает практический способ прогнозирования сезонных сельскохозяйственных пожаров и их эволюции, которые могут предоставить действенные данные для смягчения кратковременных, но экстремальных источников загрязнения воздуха. Обилие спутниковых наблюдений сделало возможным долгосрочное наблюдение за количеством урожая, пожарами и загрязнением воздуха и связанными с ними тенденциями, полученными в этом исследовании. В то время как рост производительности сельского хозяйства благоприятствует продовольственной безопасности страны, практика сжигания растительных отходов в значительной степени способствует экстремальным уровням загрязнения воздуха в регионе, создавая опасные условия и влияя на здоровье миллионов людей.Рост количества пожаров и ухудшение качества воздуха по сравнению с IGP является серьезной проблемой, требующей внедрения эффективной системы управления растительными остатками, отсутствие которой может привести к продолжению сжигания сельскохозяйственных отходов и, как следствие, к ухудшению качества воздуха над северным регионом. Индия.

Распространенность кровнородственных браков в Сирии

Кровный брак — это союз людей, имеющих хотя бы одного общего предка.Настоящее перекрестное исследование было проведено для того, чтобы проиллюстрировать распространенность и типы кровнородственных браков в Сирийской Арабской Республике. Данные о кровнородственных браках собирались с помощью простой анкеты. Общее количество пар в этом исследовании составило 67 958 (городские районы: 36 574 пары; сельские районы: 31 384 пары) из следующих провинций: Дамаск, Хама, Тартус, Латакия, Эль-Рака, Хомс, Эдлеп и Алеппо. В каждой области были обследованы городские и сельские районы. Кровные браки классифицировались по степени родства между парами: двоюродные двоюродные братья (F = 1/8), двоюродные братья (F = 1/16), троюродные братья (F = 1/64) и двоюродные братья (F <1). / 64).Коэффициент инбридинга (F) был рассчитан для каждой пары, а средний коэффициент инбридинга (альфа) рассчитан для населения каждой провинции, стратифицированного по сельским и городским районам. Результаты показали, что общая частота кровных родств составляла 30,3% в городской и 39,8% в сельской местности. Общий уровень кровного родства составил 35,4%. Эквивалентный средний коэффициент инбридинга (альфа) составлял 0,0203 и 0,0265 в городской и сельской местности, соответственно. Средняя доля кровных браков колеблется от 67.От 5% в провинции Аль-Рака до 22,1% в провинции Латакия. Значение альфа варьировалось от 0,0358 до 0,0127 в этих двух провинциях соответственно. В западных и северо-западных провинциях (включая Тартус, Латакия и Эдлеп) уровень инбридинга был ниже, чем в центральных, северных и южных провинциях. Общее альфа-значение было оценено примерно в 0,0236 для исследуемых популяций. Браки с двоюродными братьями (20,9%) были наиболее распространенным типом кровнородственных браков, за ними следовали двоюродные браки (с 7.8%) и браки троюродных братьев (с 3,3%), и кроме троюродных братьев, были наименее распространенным типом.

«Томограмма коэффициента ослабления и изображение Q-распределения с перекрёстка» Педро Каррильо, Милагроса Алдана и др.

Название

Томограмма коэффициента ослабления и изображение Q-распределения по данным межскважинной съемки в Северном рифовом тренде в бассейне Мичигана

Аннотация

Многие исследования, касающиеся затухания сейсмических волн и результирующего фактора качества (Q), который может быть рассчитан на его основе, показывают его значение в описаниях коллектора.Затухание является важным измерением для нашего понимания свойств горных пород и используется для количественной оценки таких характеристик, как: пористость, проницаемость, вязкость, насыщенность и состав породы. Затухание и результирующий фактор качества сыграли ключевую роль в оказании помощи в целевом бурении высокопористых и естественно трещиноватых полос в коллекторах, программах интеллектуального заканчивания, оптимизации коллектора и точных расчетах запасов. На всех этапах эксплуатации коллектора исследования затухания могут подтвердить и предоставить дополнительную информацию о свойствах породы и условиях насыщения.Извлечение точных значений затухания может быть полезно для улучшения интерпретации сейсмических данных для определения коллектора. На стадии добычи атрибут затухания может быть полезен для поиска скоплений углеводородов и определения литологии и содержания флюидов. Оценки сейсмического затухания полезны для различных приложений, таких как исследования разделения коллектора, частично насыщенного коллектора, проницаемости и порового пространства горных пород, а также подвижности флюидов, подвергающихся заводнению паром, для увеличения нефтеотдачи, среди прочего.Мы представляем здесь исследование с использованием затухания, скорости и отражательной способности межскважинной сейсморазведки для оптимизации построения изображения коллектора карбонатного рифа в бассейне Мичиган. На основе анализа времени пробега и средних частот мы оцениваем томограммы скорости и коэффициента затухания; объединяя обе томограммы, мы рассчитываем изображение распределения значения Q для скважин, расположенных на расстоянии более 2000 футов. Томограмма коэффициента ослабления подтверждает основные особенности, наблюдаемые на скоростной томограмме. Более того, томограмма затухания дает лучшее изображение структуры и рельефа остроконечного рифа, что способствует интерпретации его возможных боковых границ и пределов глубины.Таким образом, томограмма затухания представляет собой независимую информацию от межскважинных сейсмических данных, которая подтверждает уникальные характеристики рифа с низкой скоростью и высоким затуханием. © 2007 Общество геофизиков-исследователей.

Рекомендуемое цитирование

Каррильо, П., Алдана М., Брайанс, Б., & Турпенинг, Р. (2007). Томограмма коэффициента затухания и изображение Q-распределения по данным межскважинной съемки в районе Северного рифового тренда в бассейне Мичигана. Расширенные аннотации технической программы SEG, 26 (1), 1252-1256. http://doi.org/10.1190/1.2792731
Получено с: https://digitalcommons.mtu.edu/michigantech-p/13072

Тенденции растительности в Северном Узбекистане, на основе коэффициента …

Контекст 1

… к их относительно более коротким архивам данных. В настоящее время наличие данных MODIS за более чем 12 лет позволяет проводить анализ тенденций растительности среднего масштаба [7].Также ведутся споры относительно выбора оценки растительности для картирования постепенных изменений засушливых земель [8]. Большинство предыдущих исследований основывались на нормированном разностном индексе растительности (NDVI) [9] как на хорошем индикаторе потери растительности и, таким образом, подходящем для раннего предупреждения о произошедших процессах деградации [например, 10]. Однако NDVI критиковали за некоторые ограничения, такие как насыщение при высоких уровнях растительной биомассы и концентрации хлорофилла [11], а также его чувствительность к изменению атмосферных условий [12].Расширенный индекс растительности (EVI) [13] и индекс растительности с поправкой на почву (SAVI) [14] были разработаны для снижения чувствительности к атмосферным воздействиям, угла обзора и отражательной способности почвенного фона. Тем не менее, различия в результатах анализа тенденций на основе MODIS, обусловленные выбором вегетационных индексов (VI), еще не были оценены. Это исследование преследовало двоякую цель: (i) рассчитать и сравнить тенденции растительности, полученные из временных рядов спутниковых изображений MODIS, на основе различных VI, и (ii) интерпретировать результаты в отношении деградации пахотных земель в изучаемый регион.Исследование было сосредоточено на орошаемом сельскохозяйственном ландшафте на севере Узбекистана, в Центральной Азии, где деградация земель остро стоит в основном из-за засоления почв, вызванного орошением [15]. Исследуемый регион расположен в низовьях реки Амударья и охватывает Хорезмскую область Узбекистана и южную часть автономной Республики Каракалпакстан (рис. 1). Район граничит с естественными песчаными пустынями Каракумы и Кызылкумы на юге и востоке и характеризуется засушливым, резко континентальным климатом.Осадки выпадают в основном вне вегетационного периода (апрель-октябрь) и в среднем ежегодно выпадают примерно до ок. 100 мм. Среднегодовое испарение составляет около 1500 мм, что значительно превышает количество осадков. Сельское хозяйство зависит исключительно от орошения через густую сеть оросительных каналов, питаемых рекой Амударья. Орошаемые пахотные земли занимают приблизительно 510 000 га, из которых около 60-70% и 20-30% возделываются с хлопком и озимой пшеницей, соответственно [16], в рамках системы государственных закупок [17].В изучаемом регионе продолжающаяся деградация земель в основном объясняется методами орошения; ситуация, которая обычно характерна для орошаемых пахотных земель Центральной Азии [1]. Затраты на орошение и недостаточный дренаж приводят к повышению уровня грунтовых вод, что из-за капиллярного подъема приводит к накоплению солей в корневой зоне, что отрицательно сказывается на росте сельскохозяйственных культур. Использовались 16-дневные составные изображения NDVI, EVI, красного (620–670 нм) и ближнего инфракрасного (841–876 нм) диапазонов отражения от продукта MODIS MOD13Q1 (сборник 5) с пространственным разрешением 250 м за 2000-2010 годы. в качестве входных данных для анализа.Изображения красной и ближней инфракрасной полос отражения использовались для расчета SAVI. Данные были предварительно обработаны путем (i) идентификации и удаления пикселей низкого качества на основе флагов качества данных, указанных в MOD13Q1, (ii) интерполяции пробелов в данных и (iii) сглаживания изображений с помощью адаптивного фильтра Савицкого – Голея [18] . Деградацию возделываемых земель, проявляющуюся в сокращении растительного покрова сельскохозяйственных угодий, можно обнаружить с помощью временных рядов изображений VI [19]. В засушливых и полузасушливых районах сумма VI за вегетационный период сильно коррелирует с продуктивностью растительности [20], что делает линейный тренд к снижению хорошим показателем потери растительности и, таким образом, деградации земель [10, 21] .Суммы VI за вегетационный период были рассчитаны на основе предварительно обработанных временных рядов изображений VI, которые в дальнейшем служили входными данными для анализа линейной регрессии по пикселям. Линейные тренды использовались для выявления пространственных закономерностей трендов растительности и расчета различий между трендами анализируемых ВП. Константы регрессии (a) и коэффициенты (b) были рассчитаны с использованием аппроксимации методом наименьших квадратов в соответствии с: где ݂ ሺ ݔ — это сумма VI за вегетационный период в год.Статистическая устойчивость оцененного тренда была проверена с помощью двустороннего Т-теста. Чтобы сравнить полученные тенденции, R 2 Пирсона был рассчитан для каждой пары VI (то есть NDVI по сравнению с SAVI и NDVI по сравнению с EVI), и были построены диаграммы рассеяния между соответствующими коэффициентами тенденции. NDVI использовался в качестве итогового показателя для анализа, поскольку он обычно применялся для мониторинга изменений растительности [19-20], а также деградации земель [10]. Поездки на места в 2010 и 2011 годах были проведены для проверки выявленных областей отрицательной тенденции в течение вегетационного периода.Полученная в результате карта тенденций на основе NDVI показывает, что около одной трети исследуемой территории (171 563 га) испытали тенденцию к деградации земель, выраженную в постепенном уменьшении растительного покрова в течение периода мониторинга (рис. 2). В целом, пространственное распределение отрицательного тренда было сильно изменчивым, но несколько кластеров были выделены в северной и южной частях исследуемого региона. Земельные участки, расположенные в основном на окраинах оросительной системы, характеризовались относительно низким растительным покровом в начале периода наблюдений (здесь не показаны) и впоследствии испытали постепенную потерю растительности.В системах землепользования, таких как орошаемые пахотные земли, тенденция к сокращению растительности может возникать не только из-за деградации земель, но также в результате изменений в выборе культур или нарушения урожая в засушливые годы. В исследуемом регионе, однако, решения о возделывании сельскохозяйственных культур оставались в основном неизменными в течение периода мониторинга с учетом территориальных государственных планов производства хлопка и озимой пшеницы, которые занимают большую часть орошаемых земель [17]. Кроме того, чтобы в максимально возможной степени избежать путаницы между сокращением растительности и конкретными моделями возделывания культур, несколько изображений NDVI суммировались за вегетационный период для каждого года в течение 2000-2010 годов, таким образом, объединяя пики растительности на полях с различное землепользование [6, 22].Напротив, использование одного спутникового изображения за сезон могло привести к неправильной интерпретации уменьшения растительности из-за особенностей фенологии сельскохозяйственных культур. Например, использование изображений, полученных в июле, может выявить отрицательную тенденцию NDVI, которая, однако, связана с послеуборочным периодом полей озимой пшеницы, а не с деградацией земель. Посещение выявленных горячих точек (например, на окраинах орошаемых земель) подтвердило, что отрицательная тенденция NDVI в основном связана с деградировавшими полями, выявленными из-за застойного роста сельскохозяйственных культур или тех, которые были заброшены из культивации.Такие пахотные земли в основном наблюдались на участках с преобладанием песчаных почв, а также в районах с ненадежной подачей поливной воды. Это говорит о том, что земли, менее пригодные для растениеводства, в первую очередь забрасываются. Это, в свою очередь, приводит к сокращению растительного покрова и, в конечном итоге, к деградации пахотных земель. варьировались менее чем на 5% из-за различий в оценках растительности, различия в тенденциях были значительными на территориях, затронутых событиями нарушения растительности, такими как пожар.В нашем исследовании различия в тенденциях в основном относились к участкам, где преобладали заброшенные поля с низким растительным покровом и большими участками голой почвы, что согласуется с результатом [8]. Рисунок 4. Диаграммы разброса между коэффициентом тренда на основе NDVI и коэффициентами тренда EVI и SAVI (сплошная линия = подобранная линейная регрессия, пунктирная линия = линейная зависимость). Для приложений, которым требуются быстрые и простые методы для обеспечения общего обзора ситуации, различия из-за выбора VI могут быть не важны.Однако для приложений, нацеленных на выявление затронутых земель для пространственного определения мер землепользования, наблюдаемые различия могут по-прежнему играть заметную роль [8]. Таким образом, дальнейшее исследование должно изучить, как и почему возникают такие различия, и согласовать их для более эффективного использования ВИ при оценке тенденций изменения растительности. Анализ тенденций спутниковых данных MODIS оказался эффективным в картировании постепенной потери растительности, которую можно было интерпретировать в связи с деградацией земель в Северном Узбекистане и Центральной Азии.Рассчитанные отрицательные тренды растительности выявили деградированные и заброшенные пахотные земли, нуждающиеся в реабилитации.