Том 32, номер 08, статья № 7

Аннотация:

Представлен алгоритм определения оптической толщины и эффективного радиуса частиц облачности по данным дневных измерений радиометра МСУ-МР, установленного на борту российского гидрометеорологического спутника «Метеор-М» № 2. В основе алгоритма лежат физические принципы использования коэффициентов спектральной яркости облачности на длинах волн 0,64 и 1,68 мкм. Результаты работы алгоритма по восстановлению параметров облачности сопоставлялись с результатами алгоритма, разработанного для радиометра AVHRR. Сравнение показало, что найденные параметры облачности находятся в допустимых пределах точности и ошибки измерений.

Ключевые слова:

МСУ-МР, оптическая толщина, эффективный радиус, фазовое состояние, облачность

Список литературы:

1. Hansen J.E., Pollack J.B. Near-infrared light scattering by terrestrial clouds // J. Atmos. Sci. Rev. 1970. V. 16. P. 527–610.
2. King M.D. Determination of the scaled optical thickness of clouds from reflected solar radiation measurements // J. Atmos. Sci. 1987. V. 44. P. 1734–1751.
3. Arking A., Childs J.D. Retrieval of cloud cover parameters from multispectral satellite images // J. Clim. Appl. Meteorol. 1985. V. 24. P. 322–333.
4. Nakajima T., King M.D. Determination of the optical-thickness and effective particle radius of clouds from reflected solar-radiation measurements. 1. Theory // J. Atmos. Sci. 1990. V. 47, N 15. P. 1878–1893.
5. Rossow W.B., Schiffer R.A. Advances in understanding clouds from ISCCP // Bull. Am. Meteorol. Soc. 1999. V. 80. P. 2261–2287.
6. Мазин И.П., Хргиан А.Х. Облака и облачная атмосфера. Справочник. Л.: Гидрометиздат, 1989. 647 c.
7. Buras R., Dowling T., Emde C. New secondary-scattering correction in DISORT with increased efficiency for forward scattering // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2011. V. 112, N 12. P. 2028–2034.
8. Mayer B., Kylling A., Emde C., Buras R., Hamann U., Gasteiger J., Rnichter B. LibRadtran User’s Guide. 2017. 155 p. [Electronic resource]. URL: http://www.libradtran. org/doc/libRadtran.pdf (last access: 16.04.2019).
9. Baum B.A., Heymsfield A.J., Yang P., Bedka S.T. Bulk scattering models for the remote sensing of ice clouds. Part I: Microphysical data and models // J. Appl. Meteorol. Climatol. 2005. V. 44. P. 1885–1895.
10. Baum B.A., Yang P., Heymsfield A.J., Platnick S., King M.D., Hu Y-X., Bedka S.T. Bulk scattering models for the remote sensing of ice clouds. Part II: Narrowband models // J. Appl. Meteorol. Climatol. 2005. V. 44. P. 1896–1911.
11. Hu Y.X., Stamnes K. An accurate parameterization of the radiative properties of water clouds suitable for use in climate models // J. Climate. 1993. V. 6. P. 728–742.
12. Gasteiger J., Emde C., Mayer B., Buras R., Buehler S.A., Lemke O. Representative wavelengths absorption parameterization applied to satellite channels and spectral bands // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2014. V. 148. P. 99–115.
13. Wolter A., Heidinger K. Algorithm Theoretical Basis Document for Daytime Cloud Optical and Microphysical Properties (DCOMP). 2016. 67 p. [Electronic resource]. URL: https://www.star.nesdis.noaa.gov/ jpss/ documents/ATBD/ATBD_EPS_Cloud_DCOMP_v1.1.pdf (last access: 16.04.2019).
14. Wats P.D., Mutlow C.T., Baran A.J., Zavody A.M. Study on Cloud Properties derived from Meteosat Second Generation Observations, EUMETSAT report. Rutherford Appleton Laboratory, 1998. V. 97/181. 344 p.