Том 34, номер 09, статья № 7

Шишигин С. А. Погрешность определения эффективной температуры слоев воздуха и подстилающей поверхности Земли в используемой модели атмосферы при расчетах содержания метана. // Оптика атмосферы и океана. 2021. Т. 34. № 09. С. 711–715. DOI: 10.15372/AOO20210907.
Скопировать ссылку в буфер обмена

Аннотация:

Проведен анализ модели атмосферы в виде одного и двух однородных слоев до высоты 5 км. Параметры слоев определены для стандартной атмосферы при условии, что вклад в уходящее излучение атмосферы в исследуемых спектральных участках линий поглощения метана 1235,95–1236 и 1277,5–1277,55 см-1 равен вкладам в уходящее излучение Земли всеми неоднородными слоями, их составляющими. Рассмотрена возможность корректировки температуры воздуха и подстилающей поверхности Земли при определении содержания метана в атмосфере.

Ключевые слова:

атмосфера, метан, температура, однородный слой, ИК-излучение, спектр, метод

Список литературы:

1. Поляков А.В., Тимофеев Ю.М., Успенский А.Б. Возможности определения температуры и излучательной способности поверхности суши по данным спутниковых ИК-зондировщиков высокого спектрального разрешения (ИКФС-2) // Исслед. Земли из космоса. 2010. № 4. С. 85–90.
2. Грищенко М.Ю., Чернулич К.К. Исследование связи наземных и космических температурных данных на примере островов Врангеля и Кунашир // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2019. Т. 63, № 5. С. 566–575.
3. Волкова Е.В., Успенский С.А. Дистанционное определение температуры подстилающей поверхности, приземной температуры воздуха и эффективной температуры по спутниковым данным для юга Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13, № 5. С. 291–303.
4. Зверев А.Т., Фисенко Е.В. Современные методы определения засушливых земель по космическим снимкам // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2012. № 3. С. 53–63.
5. Sobrino J.A., Jimenez-Munoz J.C., Zarco-Tejada P.J., Sepulcre-Canto G., Miguel E. Land surface temperature derived from Airborne Hyperspectral Scanner Thermal Infrared Data // Remote Sens. Environ. 2006. V. 102. P. 99–115.
6. Jimenez-Munoz J.C., Sobrino J.A., Skokovic D., Mattar C., Cristobal J. Land surface temperature retrieval methods from Landsat-8 thermal infrared sensor data // IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2014. V. 11, iss. 10. Р. 1840–1843.
7. Suga Y., Ogawa H., Ohno K., Yamada K. Detection of surface temperature from Landsat-7/ETM+ // Adv. Space Res. 2003. V. 32, iss. 11. P. 2235–2240.
8. Jimenez-Munoz J.C., Cristobal J., Sobrino J.A., Soria G., Ninyerola M., Pons X. Revision of the single-channel algorithm for land surface temperature retrieval from Landsat thermal-infrared data // IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2009. V. 47, iss. 1. P. 339–349.
9. Михайленко С.Н., Бабиков Ю.Л., Головко В.Ф. Информационно-вычислительная система «Спектроскопия атмосферных газов». Структура и основные функции // Оптика атмосф. и океана. 2005. Т. 18, № 9. С. 765–776.
10. Рокотян Н.В., Грибанов К.Г., Захаров В.И. Эффект температурно-независимого поглощения и его использование для зондирования парниковых газов в атмосфере // Оптика атмосф. и океана. 2011. Т. 24, № 6. С. 510–515.
11. Шишигин С.А. Исследование корректировки определения содержания газа в воздухе по уходящему излучению атмосферы // Оптика атмосф. и океана. 2019. Т. 32, № 11. С. 925–929.
12. Шишигин С.А. Методика определения содержания метана в атмосфере с помощью корреляционного радиометра // Исслед. Земли из космоса. 2015. № 5. С. 3–8.