2. 中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所, 乌鲁木齐 830002;
3. 新疆气象局, 乌鲁木齐 830002
2. Institute of Desert Meteorology, China Meteorological Administration, Urumqi 830002;
3. Xinjiang Meteorological Bureau, Urumqi 830002
太阳辐射是地表能量最重要的来源, 它影响着地球的热力状况以及生态环境(齐月等, 2015).化石能源燃烧产生污染, 世界各国对太阳能开发利用加快了步伐(丁丽萍等, 2015).气溶胶是太阳辐射主要影响因素之一, 可通过直接反射和散射太阳辐射以及地面长波辐射直接影响地-气系统辐射平衡, 也可通过形成云凝结核影响云的形成或寿命(王天河, 2009; 王文彩, 2013; 田鹏飞, 2017)间接影响辐射收支平衡.
有学者针对气溶胶对太阳辐射的影响进行了研究.乔岩等(2019)利用Fu-Liou辐射传输模式探究中国地区的气溶胶对辐射的影响, 结果发现2011—2014年气溶胶可使总辐射通量最大降低58.9 W · m-2, 其中, 中国西北地区的散射辐射通量受气溶胶影响较大.孙一等(2015)基于东亚地区2014年的MODIS AOD产品和再分析资料, 研究发现气溶胶光学厚度(aerosol optical depth, AOD)和地表太阳辐射通量呈较好的正相关.张凤霞等(2016)发现了北京、塘沽和唐山的地表处气溶胶的辐射效应, 气溶胶日均直接辐射强迫随AOD的增加而增加, 辐射强迫率由大到小依次为地表、大气层顶和大气层.还有学者定量化研究气溶胶的辐射效应.Steiner等(2013)基于6个FLUXNET(Flux Network)站点的地面辐射通量结果, 表明较高的AOD可使午间的净辐射通量减少6%~65%.张晓玲等(2014)基于2011年10月1—15日北京上甸子地面观测站辐射和卫星反演数据, 分析发现气溶胶使得地表入射辐射通量降低了100~300 W · m-2.衣娜娜等(2017)利用SBDART辐射传输模式探究西北地区气溶胶的辐射影响, 结果表明四季中气溶胶在地表处的大气加热率在冬季最大, 为2.5 K · d-1.
新疆是我国太阳能资源最丰富的地区之一, 全年太阳辐射总量仅次于青藏高原(吕绍勤等, 1996).同时, 它也是我国沙尘气溶胶的主要源地之一, 加之城镇地区人为污染气溶胶大量排放(黄伟等, 2013; 李剑东等, 2015), 使得在气溶胶污染严重的地区, 气溶胶对地表太阳辐射的影响不容忽视(Torres et al., 1998; Kaufman et al., 2001; Zhang et al., 2015; 黎微微等, 2017).然而, 现有的研究多集中在新疆单个城市或一次典型污染过程, 或者气溶胶和地表辐射通量的时空分布特征(李霞等, 2007; 许潇锋等, 2009; 陈勇航等, 2009; 葛觐铭, 2014; 杨帆等, 2016), 针对新疆地区气溶胶对太阳辐射的影响研究尚缺乏.本文在对卫星资料和地面观测数据进行对比分析的基础上, 采用耦合了外界真实大气的AccuRT辐射传输模式, 研究新疆地区晴空时气溶胶对地表太阳辐射的影响, 以期为太阳辐射的开发利用提供定量化参考依据.
2 研究方法和数据来源(Research methods and data sources) 2.1 研究区域概况新疆占我国国土面积的1/6, 总面积达167万km2, 位于73°20′ ~96°25′E, 34°15′~49°10′N, 具有“三山夹两盆”的地形特点, 太阳能资源丰富.本文以新疆11个辐射观测站点为研究对象, 分别是北疆的阿勒泰站、塔城站、乌鲁木齐站和伊宁站, 南疆的阿克苏站、和田站、喀什站、若羌站和焉耆站, 以及东疆的哈密站、吐鲁番站.
2.2 数据来源Aqua卫星与CALIPSO、CloudSat和Aura卫星共同组成A-train卫星编队, 该编队在每天下午1:30左右过境赤道.云与地球辐射能量系统CERES(Clouds and the Earth′s Radiant Energy System)数据集可提供地表和大气层顶(Top of Atmosphere, TOA)辐射通量的瞬时观测值、地表反照率、AOD以及云的参数等.CERES辐射仪像素分辨率为2 km, 单个卫星视场TOA/地表通量和云(SSF)在天顶时的空间分辨率为20 km(王文彩, 2010).
CERES项目短波Model B资料由兰利参数化短波辐射算法(LPSA)得到, 该算法将辐射的吸收、散射以及云的衰减参数化来反演地面辐射.本文基于2017年73°~97°N、34°~50°E范围内晴空条件下CERES downward SW surface flux-Model B数据, 进行卫星资料和地面观测的地表太阳辐射数据对比研究, 以地面站点为中心, 30 km×30 km区域范围内的向下短波辐射通量的卫星反演数据平均值和地面站点观测值进行对比.其中晴空条件是指云量不大于5%情况.
2017年卫星反演的AOD选用由搭载在Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)获得的10 km Level 2 MYD04_L2_C006数据(简称C6).MODIS气溶胶反演算法有暗像元法、深蓝算法和融合算法, 其中融合算法基本实现了对包含亮表面和暗表面的陆地区域的AOD的反演.AOD是体现气溶胶含量的重要因子, 也是研究气溶胶辐射效应的基础(胡俊等, 2018).本文选取可见光波长为550 nm处融合算法下的AOD作为研究参量, 采用0.5°×0.5°的矩形格点, 对每个格点内的AOD数据进行平均, 由此得到2017年新疆全年及四季的格点平均AOD数据, 以此进行分析研究.
地面辐射数据采用中国气象局资料室由一级辐射表TBQ-2观测记录的每日逐分钟辐射数据, 主要记录总辐射辐照度、净全辐射辐照度、日最大辐照度等参数, 仪器灵敏度为7~14 μV · m-2, 稳定性(一年内灵敏度变化率)为2%.本文以地面辐射观测站点为中心, 卫星过境前后5 min内的地面太阳辐射平均值作为站点观测值, 与卫星反演数据进行匹配.
2.3 AccuRT模式Accurate Radiative Transfer (AccuRT)是一种精确且易于计算的耦合了外界真实大气的辐射传输模式(Stamnes et al., 2018), 该辐射传输系统包括大气廓线、多种气溶胶模式以及复杂下垫面, 能够进行全波段光谱范围内辐射计算(刘琼, 2017).本文只考虑晴空条件下气溶胶对地表短波辐射的影响, AccuRT的输入参数中, 气溶胶的高度、类型等参数来源于CALIPSO Level2 Alay数据集, 地表反照率来源于MCD43C3反照率产品, 气溶胶粗粒子及细粒子有效半径和半径标准偏差来源于SONET测量数据, 粗细粒子的复折射指数来源于SF79(Shettle et al., 1979).因为太阳总辐射中约99%的能量为短波辐射, 可以用短波辐射反映太阳辐射(陈春美等, 2018), 所以本文使用AccuRT模式输出的地表向下短波辐射表示地表辐射通量.本文中净短波辐射均以向下为正.
2.4 数据评价指标文中涉及的数据评价指标包括均方根误差(root mean aquare error, RMSE)和相对误差(relative bias, RB), 分别见式(1)和式(2).
(1) |
(2) |
式中, n为样本数;fluxCERES为卫星反演的地表辐射通量(W · m-2);fluxSur为地面站点观测的地表辐射通量(W · m-).
3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 卫星反演和地面站点观测的地表短波辐射对比分析从2017年新疆地区11个站点的地表辐射通量年变化中(图 2)可以看出, 除若羌站点外, 其他10个站点的地表辐射通量变化均呈单峰值分布, 峰值出现在5—7月, 最小值均出现在12月份, 因此, 夏季的地表太阳辐射最强, 冬季则最弱.若羌站出现两个高值点, 分别出现在5月和9月.各站点的最大值由高至低依次为和田站、乌鲁木齐站、哈密站、焉耆站、若羌站、阿勒泰站、伊宁站、阿克苏站、吐鲁番站、塔城站、喀什站.地表太阳辐射月均值最大值、最小值分别出现在和田站的5月和乌鲁木齐站的12月, 对应值分别为441.62 W · m-2和37.03 W · m-2.
为了对比分析卫星反演和地面站点观测的地表短波辐射, 对2017年新疆地区11个站点卫星数据和地面站点观测结果进行匹配分析.文中的四季划分采用气象学划分原则, 即3—5月为春季, 6—8月为夏季, 9—11月为秋季, 12—次年2月为冬季.由表中的地表辐射通量平均值可以看出(表 2), 最大值出现在乌鲁木齐站, 为949.49 W · m-2, 最低值出现在喀什站, 为590.13 W · m-2.除靠近昆仑山脉的和田站外, 整体呈现天山山脉纬度线附近辐照度较高, 向南北减少的趋势.11个站点中卫星反演和地面观测辐射值的决定系数R2均在0.80以上.
2017年卫星反演和地面观测辐射值变化趋势来看(图 3和图 4), 南疆5站中, 阿克苏站和焉耆站卫星反演的地表短波辐射(SFD_CER)和地面观测短波辐射值(SFD_SUR)重合率最高, 相对误差小于5%以内, 说明Aqua/CERES/SSF卫星反演短波辐射资料在这两站与地面观测结果相比差距最小, 阿克苏站SFD_SUR(A点:9月1日15:38)出现骤降, 之后又遵从原变化趋势的规律变化, 推测是由偶然误差导致.和田站秋季中后期至冬季前期SFD_CER和SFD_SUR具有良好的一致性, 春季中后期至夏季SFD_CER明显低于SFD_SUR, SFD_SUR于春末夏初的骤增, 该站点SFD_CER的RMSE最大, 可能是春季扬尘过多导致到达地面辐射通量减少和春季末扬尘减少所致(金莉莉等, 2014).喀什和若羌两站卫星观测辐射出现不同程度的高估, 喀什站尤为严重, 喀什站点SFD_CER的RMSE及RB均较大, 基于两站所在纬度接近且下垫面类似, 又同时出现高估现象这一情况, 可能是因为卫星观测在该特定下垫面反演结果不佳.
北疆及东疆6站中伊宁站SFD_CER和SFD_SUR重合率最高也最稳定, R2达到0.98, 该站点的RMSE和RB最小, 分别仅为372.03和-0.27%, 2017年在北疆及东疆6个辐射观测站中CERES/SSF地表短波辐射资料在伊宁站反演效果最好.阿勒泰站卫星与地面观测辐照度重合度较高的阶段发生在春季至夏季中期, 随后SFD_SUR骤降, 即SFD_CER高估现象, 这导致了R2仅为0.83.同样出现明显高估现象的站点为塔城站和吐鲁番站, 出现的时间段分别为春季至夏初、秋季末至冬季, 其他时间段均重合率较高.哈密站的春季至秋季初以及乌鲁木齐站的春夏季则出现不同程度的低估现象, 其他时间段卫星反演较为稳定.塔城站、吐鲁番站、哈密站和乌鲁木齐站的R2均大于0.90, 2017年这4站的拟合效果明显优于阿勒泰站.
南疆的和田站、喀什站, 北疆的阿勒泰站、塔城站、乌鲁木齐站以及东疆的哈密站在2017年地面观测短波辐射年变化趋势中, 均有出现骤增或骤减的现象, 从短波辐射骤增或骤降样本出现的时间点来看, 该现象并不是由季节交替造成, 晴空标准对云量的非绝对0筛选可能加剧了增幅或者减幅, 但不是造成短波辐射辐照度突然变化的主要原因, 例如塔城站、阿勒泰站、乌鲁木齐站短波辐射的骤增或者骤减出现在晴空率为100%时, 因此可排除晴空筛选标准的影响.同时, 样本点在发生骤增或骤降之后, 短波辐射以新的起点呈缓慢变化趋势, 可排除地面辐射表系统误差的可能.综上分析, 新疆11个站点中除阿克苏站、焉耆站和伊宁站外, 其他8站出现不同程度的高估或低估现象, 气溶胶是造成这种现象的主要原因, 因此进一步研究气溶胶对地表短波辐射的影响尤为必要.
3.2 AOD空间分布采用格点数据研究2017年新疆地区AOD的空间分布特征(图 5), 2017年新疆地区AOD格点平均的年均值集中于0.0175~0.4610, 南疆地区的AOD年均值整体高于北疆地区, 这与张喆等(2016)的研究结果一致.新疆地区AOD有多个高值区, 分别为阿勒泰地区、准噶尔盆地、塔里木盆地及若羌地区, 其中塔里木盆地东部、西北部和南部均有一个高值区, 东部的高值区分布范围大于西北部和南部.北疆及东疆地区除高值区外, 其他地区AOD基本分布在0.1300~0.2200, 南疆地区和东疆地区AOD基本在0.1600以上.
采用3.1节中相同的季节划分原则, 研究2017年新疆地区四季空间分布特征(图 6).AOD格点平均的春季和夏季均值分别集中于0.0180~0.5960和0.0175~0.5108, 春季和夏季的AOD均值分布与全年均值分布特征相似, 其中春季的AOD高值区区域面积高于其他季节, 这是由于西北地区春季沙尘发生次数约占全年的1/2, 属于沙尘多发期(韩兰英等, 2012), 沙尘影响区域广.AOD格点平均的秋季和冬季均值分别集中于0.0170~0.3987和0.0170~0.7990, 秋季和冬季沙尘少, 与春夏季相比, 秋冬季在沙漠及沙漠附近AOD水平明显降低.冬季准噶尔盆地附近出现AOD全年高值区, 高值区AOD主要集中在0.40~0.80.新疆秋季中后期到次年春季前期甚至是后期均是采暖期, 导致新疆城市地区AOD除冬季较高外, 春秋季节的人为气溶胶水平也有所上升.对于新疆城市地区, 采暖期的AOD高于非采暖期, 而中国整体AOD分布则相反, 中国采暖期AOD高值集中分布在东部, 与非采暖期相比, 气溶胶含量受水汽影响可能高于大气颗粒物(岳辉等, 2020).
本节以沙尘气溶胶和人类活动气溶胶丰富的南疆典型地区喀什站点(75.93°N, 39.5°E)为例探究AOD对地表辐射通量的影响.本文关于AOD与太阳辐射之间的分析只选择了喀什站, 首先是由于喀什站点的沙尘气溶胶和人类活动气溶胶丰富, 其次根据3.1节分析, 喀什站卫星反演的地表太阳辐射呈全年高估现象.另外AccuRT辐射传输模式需要的输入参数较多, 现阶段一般站点缺乏多项观测资料, 特别是粗细粒子半径、粒径标准偏差和细粒子比.根据CALIPSO Level2 Alay数据集, 对喀什站2017年气溶胶类型分布占比(表 3)和气溶胶高度分布占比(表 4)进行了分析.喀什站点春季和夏季气溶胶的类型主要为沙尘型气溶胶(DU)和污染沙尘型气溶胶(PDU), 秋季及冬季气溶胶的类型主要为污染大陆型气溶胶(PC)和污染沙尘型气溶胶(PDU), 其中PC和PDU主要以沙尘和烟尘为主(延昊等, 2008; Adams et al., 2012), 四季分布在0~8 km高度层的气溶胶基本在80%以上, 因此AccuRT模式中粗粒子以沙尘为主, 细粒子以烟尘为主, 气溶胶高度层则均选取0~8 km.2017年喀什站点晴空时的AOD集中在0.0464~0.5560范围内, 选择AOD由0.05, 在该范围内依次增加0.01至0.56, 利用AccuRT辐射传输模式模拟地表辐射通量(图 7).
随着AOD的增加, 地表向下短波总辐射通量(SFD)和直射辐射通量(SDFD)呈减少趋势, 春季、夏季和秋季散射辐射通量(SFFD)则趋向于缓慢增加, 冬季的SFFD先缓慢增加后出现微弱降低趋势.当AOD由0.05增加为0.56时, 春夏秋冬四季SFD分别由744.04 W · m-2变化为514.90W · m-2、由923.02 W · m-2变化为677.61 W · m-2、由639.40 W · m-2变化为411.11 W · m-2、由458.31W · m-2变化为247.11 W · m-2, 夏季SFD均值最大, 冬季SFD均值则最小, 这与前述新疆地区夏季地表太阳辐射最强、冬季最弱的结果一致.四季SFD分别降低了229.14、245.41、228.29、211.20 W · m-2, 但四季降低幅度差距较小;夏季SDFD下降程度最大, 为300.59 W · m-2, 冬季最小, 为214.63 W · m-2;夏季SFFD增加程度最大, 为55.18 W · m-2, 冬季最小, 为3.43 W · m-2.
基于AccuRT模拟结果, 进一步研究分析AOD对地表辐射通量的影响(表 5).整体上, 当AOD增加或减少相同程度时, SFD和SDFD冬季变化幅度最大, 其次是秋季和春季, 夏季变化程度最小, SFFD变化幅度则与前两者相反, 即夏季变化幅度最大, 冬季则最小.AOD增长80%时, 冬季的SFD减少了25.25%, SDFD减少了30.21%, 春季的SFFD升高了19.25%;AOD减少80%时, 冬季的SFD增加了35.52%, 而SDFD增加量达到了45.46%, 两者相差接近10%, 春季的SFFD降低了36.65%.AOD的减少变化导致的SFD、SDFD和SFFD变化敏感度明显高于AOD增加所导致的变化敏感度.春夏季的敏感度大小依次为SFFD、SDFD和SFD;秋季时SDFD的敏感度最大, AOD增大时, SFD变化敏感度高于SFFD, AOD减小时, 两者敏感度则相反;冬季的SDFD敏感度明显高于SFD, 而SFFD变化敏感度最小, 均在10%以内.
1) 除若羌站点外, 其他10个站点的地表太阳辐射均呈单峰值分布.地表太阳辐射月均值最大值、最小值分别出现在和田站的5月和乌鲁木齐站点的12月, 对应值分别为441.62 W · m-2和37.03 W · m-2.CERES/SSF地表短波辐射资料与地面观测结果相比, 南疆的阿克苏站、焉耆站和北疆的伊宁站的差距最小, 但在南疆地区, 喀什站、若羌站全年存在不同程度的高估现象, 和田春季中后期至夏季存在十分明显的低估现象;北疆的阿勒泰站夏季后期及秋季、塔城站春季至秋季初、乌鲁木齐站春夏季以及东疆的吐鲁番站的秋季末至冬季、哈密站的春季至秋季初则存在不同程度的高低估现象.
2) 2017年新疆AOD格点平均的年均值分布集中于0.0175~0.4610, 南疆地区的AOD年均值整体高于北疆地区, 新疆AOD有多个高值区, 分别为阿勒泰地区、准噶尔盆地、塔里木盆地及若羌地区.夏季的地表太阳辐射最强, 冬季则最弱.2017年AOD格点平均的春季和夏季的AOD均值分布与全年均值分布特征相似, 其中春季的AOD高值区区域面积高于其他季节, 秋冬季在沙漠及沙漠附近AOD水平明显降低.
3) 以喀什站点为例, 利用AccuRT辐射传输模式分析AOD对地表短波辐射的影响.春夏秋冬四季中, 当AOD由0.05增加为0.56时, 地表向下短波总辐射分别由744.04 W · m-2变化为514.90 W · m-2、由923.02 W · m-2变化为677.61 W · m-2、由639.40 W · m-2变化为411.11 W · m-2、由458.31 W · m-2变化为247.11 W · m-2.当AOD增加或减少相同程度时, 地表向下短波总辐射通量冬季变化幅度最大, 其次是秋季和春季, 夏季变化程度最小.AOD的减少变化导致的地表向下短波总辐射通量、直射辐射通量和散射辐射通量变化敏感度明显高于AOD增加所导致的变化敏感度.
致谢: 感谢美国NASA网站提供的卫星反演数据, SONET网站提供的气溶胶粒子相关数据, 中国气象局提供的地面辐射数据, 感谢审稿专家和编辑对本文提出的宝贵建议, 使本文水平得以有很大提高.
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