1. No category

UNIVERZA V LJUBLJANI
FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO
ODDELEK ZA FIZIKO
METEOROLOŠKA SMER
Marko Trošt
ZAZNAVANJE SAHARSKEGA PRAHU V TROPOSFERI
Diplomsko delo
MENTOR: doc. dr. Klemen Bergant
SOMENTOR: prof. dr. Jože Rakovec
Ljubljana, 2011
IZJAVA
Izjavljam, da sem diplomsko delo izdelal samostojno pod vodstvom mentorja doc. dr. Klemna
Berganta in somentorja prof. dr. Jožeta Rakovca.
V Ljubljani, 18. 3. 2011
Marko Trošt
POVZETEK
V diplomskem delu obravnavamo pojav saharskega mineralnega prahu, aerosola s poreklom v
severni Afriki nad območjem jugozahodne Slovenije. Raziskava temelji na vertikalnih meritvah
z enovalovnim, ultravijoličnim lidarskim sistemom Centra za raziskave atmosfere Univerze v
Novi Gorici na Otlici nad Ajdovščino v tridesetih dneh med 14. avgustom in 1. novembrom
2010 ter analizi povratnih trajektorij zračnih mas izračunanih z modelom HYSPLIT. Meritve z
enostavnim lidarskim sistemom ne ponudijo informacije o vrsti sipalca, zato smo v izogib vpliva
sipanja na oblačnih delcih meritve omejili le na jasno vreme. Ker vrsto aerosola določa njegov
vir, smo za primere z lidarskimi meritvami zaznane prisotnosti aerosola, njegovo identiteto
določali z zgodovino opazovane zračne mase. Lidarski signal smo analizirali s pomočjo Klettove
metode. Preučili smo prihode zračnih mas na nadmorske višine prvih 9 kilometrov ter za višine
izmerjenega aerosola v širšem modelskem času iskali 72-urne povratne trajektorije s poreklom
na območjih zajema saharskega prahu. Uspešno smo prepoznali vdore zračnih mas z manjšimi
koncentracijami saharskega prahu v slovenski prostor. Napovedi operativnega modela gibanja
saharskega prahu nad območjem širšega Sredozemlja, modela DREAM, smo primerjali z rezultati
analize meritev. Te so podprle pristop k spremljanju cikla mineralnega prahu v atmosferi z
numeričnim modeliranjem.
PACS (2005): 92.60.Mt, 42.68.Wt
Ključne besede: lidar, aerosol, saharski prah, mineralni prah, analiza trajektorij
ABSTRACT
In this diploma thesis detection of tropospheric Saharan mineral dust in south-west Slovenia
region is presented. The research is based on conjunction of lidar system vertical measurements
and air mass back-trajectory analysis. University of Nova Gorica’s Mie lidar system located
at Otlica above Ajdovščina was used to perform measurements in 30 days between 14th of
August and 1st of November 2010. Since light of single wavelength in UV spectra is used,
lidar measurements do not provide the information about scatterer type. In order to eliminate
influence of scattering on cloud particles, lidar measurements were performed exclusively during
clear weather. While the presence of aerosol in atmosphere depends on air mass history, the
properties of aerosol depend on their origin. Back-trajectories were investigated in the cases of
aerosol detection to determine aerosol identity. Paths of the air masses for past 72 hours with
arrival to height of first nine kilometers above sea level were studied according to the time and
height of aerosol detection. Air trajectories were computed using HYSPLIT model, while lidar
signal was analysed according to Klett method. The main object was to identify trajectories that
originated in North Africa and present study has successfully confirmed cases of Saharan mineral
dust presence in the troposphere of the south-west Slovenian region. In addition, the results
of measurement analysis were used for mineral dust model forecast confirmation. Forecast was
obtained using DREAM model, which simulates atmospheric cycle of mineral dust and provides
operational dust forecast over Mediterranean area. Numerical modeling has been recognised as
an effective way for mineral dust movement estimation.
PACS (2005): 92.60.Mt, 42.68.Wt
Key words: lidar, aerosol, Saharan dust, mineral dust, trajectory analysis
ZAHVALA
Zahvaljujem se mentorju doc. dr. Klemnu Bergantu in somentorju prof. dr. Jožetu Rakovcu za
vse nasvete, pripombe, popravke, za spodbujanje in potrpljenje.
Zahvaljujem se prof. dr. Samu Staniču ter zaposlenim na Centru za raziskave atmosfere Univerze
v Novi Gorici, ki so me uvedli v lidarsko problematiko in mi omogočili opravljanje meritev na
lidarskem observatoriju na Otlici. Mag. Gao Fei mi je bil vedno na voljo za reševanje tehničnih
težav in si večkrat vzel čas za diskusijo.
Posebna zahvala gre staršem, ki so mi pravzaprav omogočili študij in mi ves čas stali ob strani.
Andreji, ki me je podpirala in spodbujala. Zahvaljujem se tudi vsem ostalim, ki so mi kakor koli
pomagali v študijskih letih.
Kazalo
1 Uvod
7
2 Atmosfera in aerosol
9
2.1
2.2
2.3
Aerosol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2.1.1
Troposferski in stratosferski aerosol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2.1.2
Mineralni prah . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10
2.1.3
Velikosti delcev in njihove porazdelitve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
Sipanje svetlobe v atmosferi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
2.2.1
Rayleighevo sipanje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.2.2
Sipanje na delcih (Mievo sipanje) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
Zaznavanje aerosola . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
3 Opazovalni sistem in analizne metode
20
3.1
Lidar na Otlici . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
3.2
Analiza lidarskega signala . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
3.2.1
Lidarska enačba . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
3.2.2
Diferencialna oblika lidarske enačbe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
3.2.3
Klettova metoda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
3.2.4
Lastnosti metode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
3.3
Model DREAM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
3.4
Analiza trajektorij zračnih mas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
3.4.1
Model HYSPLIT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
3.4.2
Sistem GDAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
3.4.3
Advekcija . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
4 Obravnava rezultatov
35
4.1
Problematika zaznavanja saharskega prahu z lidarskim sistemom . . . . . . . . .
35
4.2
Primeri vdorov zračnih mas z visokimi koncentracijami saharskega prahu
. . . .
36
4.2.1
Značilni dogodek: primer vdora mineralnega prahu, 15. avgust 2010 . . .
36
4.2.2
Vsi primeri napovedanih visokih koncentracij saharskega mineralnega prahu 40
4.3
4.4
Primeri vdorov zračnih mas z nizkimi koncentracijami saharskega prahu . . . . .
42
4.3.1
Značilni dogodek: primer 16. avgust 2010 . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
4.3.2
Vsi primeri napovedi nizkih koncentracij mineralnega prahu . . . . . . . .
46
Primeri vdorov zračnih mas ob napovedani odsotnosti saharskega prahu . . . . .
49
4.5
4.4.1
Primer 3. september 2010 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.4.2
Vsi primeri vdorov zračnih mas ob napovedani odsotnosti saharskega prahu 51
Povzetek rezultatov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
53
5 Razprava in zaključki
54
6 Literatura
56
1
Uvod
Kmalu po izumu laserja je postalo očitno, da to novo orodje zaradi velike intenzivnosti gostote
elektromagnetnega sevanja in majhne divergence žarka ob ustrezni analizi povratnega dela sipane svetlobe omogoča dobro daljinsko zaznavanje atmosferskih lastnosti [1]. LIDAR je angleška
okrajšava za „LIght Detection And Ranging“, označuje pa aktivno metodo daljinskega zaznavanja lastnosti medija, podobno radarski tehniki [2]. Lidar je torej skoraj toliko star kot sam
laser in ena njegovih prvih aplikacij je bila zaznavanje optične debeline atmosfere in višine oblakov [1]. Druge naprave za merjenje atmosferskih parametrov imajo namreč to slabo lastnost, da
lahko merijo le v eni točki ali med dvema fiksnima točkama, med oddajnikom in sprejemnikom,
medtem ko lahko lidar opravi meritve prek optične poti iz ene lokacije v katero koli smer [1].
Razvoj lidarja danes predstavlja temelj pri merjenju vertikalnih profilov različnih meteoroloških
spremenljivk in atmosferskih gradnikov [3]. Med nje spada tudi aerosol.
Prisotnost aerosola ima velik vpliv na procese v atmosferi. Aerosol spreminja sevalno bilanco Zemlje. Za razliko od toplogrednih plinov, ki učinkujejo le na dolgovalovno sevanje, aerosol vpliva tako na kratko kot dolgovalovno sevanje [2]. Ob prisotnosti aerosola sončno sevanje
slabše prehaja do zemeljskega površja, kar ima hladilni učinek na površje, po drugi strani pa
aerosol absorbira kratko in dolgovalovno zemeljsko sevanje, kar prispeva k segrevanju atmosfere [4]. Poleg neposrednega se prepoznava tudi posreden vpliv aerosola v atmosferi. Aerosol
namreč predstavlja kondenzacijska jedra in s tem učinkuje na nastanek oblakov, vpliva pa tudi
na kemijske procese v atmosferi [5, 6]. Delovanje aerosola je odvisno od njegovih kemičnih in
optičnih lastnosti, njegove vertikalne porazdelitve in omočenosti [3]. Preučevanje aerosola se
začne z merjenji njegove prisotnosti v atmosferi. Lidarske meritve so uspešen način določanja vertikalnih porazdelitev aerosola v atmosferi. Med najpogostejše in najpreprostejše lidarje
uvrščamo Miev elastični lidar [3]. Ta nam omogoča zaznavanje prisotnosti sipalcev, vendar iz
lidarske meritve ne razlikujemo med njihovimi vrstami. Izvor aerosola določa njegove lastnosti,
prisotnost določenega aerosola na nekem mestu v atmosferi pa je odvisna od zgodovine zračne
mase [7, 8]. Analiza poti preteklega gibanja zračnih mas nam torej lahko ponudi odgovor o tipu
zaznanega aerosola. Večji del globalnega troposferskega aerosola predstavlja mineralni prah iz
svetovnih puščav [4]. Koncentracije mineralnega prahu v atmosferi so še posebej visoke nad
sušnimi območji in v njihovi okolici. Izmed vseh svetovnih virov predstavlja največji del vseh
emisij globalnega mineralnega prahu v atmosfero severna Afrika [9]. Zlasti južni del Evrope
je zaradi soseske z afriško celino velikokrat deležen vdorov zračnih mas z velikimi koncentracijami puščavskega prahu [11]. Saharski prah torej večkrat sodeluje v atmosferskih procesih na
področju Evrope, zaradi česar so raziskave tu razumljivo aktualne.
7
Slovenija leži ob vznožju Alp, obenem pa združuje Sredozemlje in celinsko Evropo. Južne
in jugozahodne zračne mase tudi na to območje večkrat prinesejo aerosol s poreklom v severni
Afriki. Povezovanje meritev z lidarskim sistemom na Otlici nad Ajdovščino in analize povratnih trajektorij zračnih mas omogoča preučevanje pojava saharskega prahu nad jugozahodno
Slovenijo. Diplomsko delo nas v začetku seznani z vlogo aerosola v atmosferi in prehodom svetlobe skozi atmosfero. V naslednjem, drugem poglavju predstavimo lidarski sistem Otlica in
njegove komponente, obravnavamo način analize lidarskega signala po Klettovi metodi, opišemo
operativni model (DREAM) za napovedovanje gibanja mineralnega aerosola nad območjem širšega Sredozemlja ter model za izračun trajekorij HYSPLIT. Pred analizo lidarskih meritev in
povratnih trajektorij zračnih mas izpostavimo problematiko lidarskega zaznavanja saharskega
prahu. Analizirane lidarske meritve primerjamo z napovedmi modela DREAM ter komentiramo
rezultate.
8
2
Atmosfera in aerosol
Atmosfera je relativno tanka plast plinov, ki obkroža Zemljo. Glavni gradniki atmosfere so
dušik, kisik, argon in različni plini v sledeh [2]. Poleg plinov se v atmosferi naravno in kot posledica človeške dejavnosti pojavljajo tudi drobni tekoči in trdni delci, ki jim pravimo aerosol [3].
Čeprav aerosol običajno nastopa v relativno majhnih količinah, kot gradnik atmosfere določa
njene lastnosti in sodeluje pri atmosferskih procesih [3]. Njegova prisotnost spreminja predvsem
optične lastnosti atmosfere [11]. Vpliv na prehod svetlobe skozi atmosfero izkoriščamo tudi pri
lidarskih meritvah porazdelitve aerosola [1]. V poglavju spoznamo v atmosferi najbolj razširjen
aerosol, mineralni prah z izvorom v puščavah, obravnavamo delovanje gradnikov atmosfere na
svetlobo in predstavimo princip lidarskega zaznavanja.
2.1
Aerosol
Lastnosti aerosola določa njegov izvor [7, 8]. V atmosferi se nahaja tako aerosol antropogenega
izvora kot aerosol naravnega izvora. Vire aerosola v atmosferi ločimo na tri skupine: velike
površinske vire, prostorske vire in velike točkovne vire. Veliki površinski viri vključujejo erozijo
prahu na zemeljskih površinah, zajem soli nad velikimi vodnimi površinami in biološke vire, kot
so cvetni prah, bakterije in glive. Prostorski viri nastanejo s pretvorbo plina v delce, pri čemer
atmosferski plini reagirajo z obstoječimi delci ali kondenzirajo na aerosol. Med prostorske vire
štejemo na primer nastanek oblačnih kapljic kot tudi sulfatnih aerosolov. Med točkovne vire
vključujemo velike lokalne dogodke, kot so izbruhi vulkanov ali gozdni požari [3].
2.1.1
Troposferski in stratosferski aerosol
Aerosol in molekule zraka se v atmosferi razporejajo glede na njeno strukturo ter glede na vremenske pogoje [3]. Zaradi gravitacije je gostota glavnih gradnikov atmosfere bližje zemeljskemu
površju največja in eksponentno pada z višino. Približno 99% mase celotne atmosfere predstavlja spodnjih 30 kilometrov, 80% pa je zbrane v spodnjih 11 kilometrih. V delitvi atmosfere
tej spodnji plasti pravimo troposfera. Gre za najpomembnejšo plast, kjer se dogaja skoraj vse
vreme. Troposferi sledi stabilna plast z močno temperaturno inverzijo, imenovana stratosfera [2].
Največ aerosola v troposferi izhaja iz površinskih virov. Večji del globalnega troposferskega
aerosola predstavlja mineralni prah iz svetovnih puščav. Razen aerosola morskega izvora, katerega koncentracija v troposferi narašča z višino, so koncentracije aerosola iz kopnih površinskih
virov 3-10 krat večje v prizemeljski plasti kot v prosti troposferi [3]. Številska gostota aerosola
v atmosferi se stalno spreminja predvsem zaradi sorazmerno kratke življenjske dobe in časovne
nestalnosti virov. Padavinsko izpiranje in usedanje aerosola sta glavna procesa odstranjevanja
9
delcev iz atmosfere. Običajno življenjska doba aerosola, ki se nahaja v spodnjem delu troposfere, ne preseže enega tedna, v njenem zgornjem delu pa se aerosol lahko zadržuje tudi do tri
tedne [3].
Stratosferski aerosol se bistveno razlikuje od troposferskega. Naravno prisotno ozadje stratosferskega aerosola predstavljajo kapljice vodne raztopine s 60 do 80 odstotki žveplove kisline,
ki nastaja z disociacijo ogljikovega sulfida pod vplivom ultravijoličnega sevanja. Poleg žveplovih
kapljic lahko velike količine prahu nad troposfero vzdignejo vulkanski izbruhi. Ker v stratosferi
ni prisotnih mehanizmov, kot je izpiranje z dežjem, in ker med stratosfero in troposfero skoraj ni
mešanja, lahko življenjska doba delcev v stratosferi doseže nekaj let. Stratosferski aerosol torej
lahko dolgotrajno vpliva na zemeljski albedo [3].
2.1.2
Mineralni prah
Mineralni prah z zemeljske površine največ prispeva k skupni količini aerosola v atmosferi in
tudi njeni optični debelini [4]. Ocenjuje se, da vsi svetovni viri letno skupno proizvedejo od 1 do
5 × 1012 kg mineralnega prahu v atmosferi [12]. Vire mineralnega prahu predstavljajo v glavnem
puščave, polrodovitna območja okrog puščav, suha jezerska dna, pa tudi sušna področja z malo
vegetacije. Največje vire mineralnega prahu najdemo v puščavskih območjih severne poloble,
medtem ko so emisije mineralnega prahu južne poloble relativno majhne. Področja severne
Afrike (Sahara, Sahel) so glede na oceno letnega prenosa prahu v atmosfero, ki znaša med 0, 26
in 1, 5 × 1012 kg, najizdatnejši svetovni vir [13]. Morska sol je edini aerosol, ki ima podobne
globalne emisijske razsežnosti kot mineralni prah [9].
Do zajema prahu v atmosfero pride, ko hitrost vetra nad površjem preseže mejno hitrost, ki jo
določajo hrapavost površinskih elementov, velikost delcev in zemeljska vlažnost [4]. Zaskorjenje
tal in omejenost količine razpoložljivih delcev zmanjšuje izpust prahu iz vira. Mobilizacijo prahu
pa lahko bistveno povečajo tudi človeški posegi na zemeljski površini. Delež takih območij,
ki bi jih morali šteti med antropogene vire, ni zanemarljiv, vendar ga je težko določiti [13].
Spremenljivost stopnje zajema mineralnega prahu in transporta je v veliki meri pogojena z
naravnimi podnebnimi procesi. Tako se, na primer, transport saharskega prahu na Barbados
poveča med leti pojava El Niña, transport prahu v Sredozemlje in severni Atlantik pa je povezan s
severnoatlantsko oscilacijo [4]. Tipična mediana volumskih premerov mineralnih prašnih delcev
je reda 2 in 4 µm [13]. Življenjska doba prašnih delcev v atmosferi je odvisna od njihove
velikosti; veliki delci se hitro izločajo iz atmosfere z gravitacijskim usedanjem, medtem ko lahko
delci razsežnosti, manjših od mikrona, v atmosferi vztrajajo nekaj tednov [4].
Mineralni prah v atmosferi ima zelo velik vpliv na procese v atmosferi. Medvladni forum
10
za podnebne spremembe (IPCC) je označil mineralni prah kot aerosol z najbolj nepredvidljivim
vplivom na klimatski sistem [4]. V smislu učinka segrevanja oziroma ohlajanja ostajata nerazrešena tako stopnja kot predznak vpliva prisotnosti mineralnega prahu v atmosferi. V prvi
vrsti mineralni prah v atmosferi učinkuje na sončno in terestično sevanje, kar spreminja sevalno
bilanco Zemlje. Na količino sevanja delci vplivajo prek absorpcije in sipanja v atmosfero vstopajočega sončnega sevanja ter absorpcije in ponovnega sevanja izstopajočega dolgovalovnega
sevanja [11]. V splošnem ob prisotnosti aerosola sončno sevanje slabše prehaja do zemeljskih
tal, kar povzroča ohlajanje površja, obenem pa aerosol absorbira dolgovalovno zemeljsko sevanje
in prispeva k segrevanju površja [4]. Vpliv mineralnega prahu na sevanje je odvisen od optičnih
lastnosti prahu, njegove koncentracije, vertikalne porazdelitve in omočenosti. Delci ob visoki
vlažnosti absorbirajo vodo in kemično reaktivne molekule, kar spreminja njihove lastnosti. Ker
se kemična zgradba delcev spreminja v času, se prav tako spreminjajo tudi optične lastnosti
delcev [11]. Poleg neposrednega je še težje določljiv posredni vpliv prahu v atmosferi. Mineralni prah vpliva na nastanek oblakov na dva načina. Kot prvo mineralni prah predstavlja
kondenzacijska jedra, z učinkovanjem mineralnega prahu na sevanje pa spreminja temperaturni
profil atmosfere, ki nadalje tudi vpliva na nastanek oblakov [6]. Vpliv mineralnega prahu na
UV sevanje učinkuje tudi na stopnjo fotolize in kemijo ozona [5]. Depozicija prahu poteka z
gravitacijskim usedanjem in padavinskim izpiranjem. Odlaganje mineralnega prahu vpliva na
biokemične cikle v oceanih in na kopnih ekosistemih, v področjih blizu virov pa lahko mineralni
prah predstavlja tveganje za človeško zdravje in zračni transport [11].
2.1.3
Velikosti delcev in njihove porazdelitve
Gradniki atmosfere imajo širok obseg velikosti, saj obsegajo polmere od 10−4 µm pri molekulah
do 104 µm ali celo več pri dežnih kapljicah. Koncentracije aerosola so zelo odvisne od lokacije,
časa v dnevu in letnega časa, vendar v splošnem njihove koncentracije v atmosferi padajo z
višino. Ker je veliko delcev higroskopskih, sta njihova velikost in porazdelitev močno odvisni od
relativne vlage [3].
Za model zvezne porazdelitve število delcev s premerom med D in (D + dD) v volumski
enoti zapišemo v obliki [3]:
dN = n(D)dD,
(1)
kjer je n(D) velikostna porazdelitvena funkcija. Nadalje lahko z integralom enačbe (1)
zapišemo število delcev na enoto volumna v poljubnem velikostnem obsegu.
11
Številne analitične formulacije opisujejo velikostne porazdelitve delcev v atmosferi. Sem
spadajo potenčni zakon ali Jungova porazdelitev, modificirana porazdelitev gama in logaritmična
porazdelitev [3]. Najbolj ustrezno je upoštevanje več velikostnih porazdelitev delcev, ki jih
pogosto zapišemo kot vsoto K logaritmičnih porazdelitev [14]:
K
X
"
#
Nk
(log D − log Dk )2
nN (log D) =
exp
−
,
(2π)1/2 log σk
2 log2 σk
k=1
(2)
kjer je log Dk povprečen premer delcev, Nk številska koncentracija, in σk standardna deviacija
za k-to logaritemsko obliko. Tipične vrednosti za puščavski aerosol v treh oblikah porazdelitev
so navedene v Tabeli 1 [14].
Tabela 1: Vrednosti parametrov treh oblik logaritmičnih porazdelitev puščavskega prahu [14].
2.2
N [cm−3 ]
D[µm]
log σ
Oblika I
726
0,002
0,247
Oblika II
114
0,038
0,770
Oblika III
0,178
21,6
0,438
Sipanje svetlobe v atmosferi
Preučevanje atmosferskega dogajanja in njenih najbolj finih snovi nas sooči s pojavom sipanja.
Trdni delci, molekule plinov in tekočin v atmosferi delujejo na prehajajoče elektromagnetno valovanje s procesi sipanja, absorpcije in loma [10]. Če svetlobo razlagamo kot valovanje, definiramo
sipanje kot pojav, pri katerem elektromagnetno valovanje pade na delec ali molekulo, pri čemer
se smer valovanja spremeni. Svetlobo lahko obravnavamo tudi kot tok fotonov. Po interakciji
med fotonom in dipolom je slednji nekaj časa v vzbujenem stanju, in če v tem času dipol ne
odda presežka energije, na primer s trki, se ob obratnem energijskem prehodu s sevanjem vrne
v energetsko nižje stanje. Pri tem dipol odda foton enake energije v katero koli smer, čemur
rečemo sipanje [2]. V splošnem sipanje na delcih delimo na elastično in neelastično. V primeru,
da je valovna dolžina na delec vpadle svetlobe različna od izsevane, govorimo o neelastičnem
sipanju. Neelastično sipanje vključuje resonančno sipanje, navadno fluorescenco in Ramanovo
sipanje. Pri elastičnem sipanju med vpadlo svetlobo in delcem ne pride do izmenjave upoštevanja vredne energije. Delec svetlobo razprši v vse strani, pri čemer se njena valovna dolžina ne
spremeni [3].
12
Razlikujemo tri načine elastičnega sipanja: Rayleighevo, Mievo in izotropno sipanje. Izotropno sipanje se pojavlja, kadar so delci, na katerih sipanje poteka, nekajkrat večji od valovne
dolžine valovanja. Povzročajo ga predvsem vodne kapljice in veliki prašni delci, zaradi česar je
prisotno predvsem v nižjih plasteh atmosfere. Najbolj pogosto se srečamo s sipanjem na kapljicah megle. Pri izotropnem sipanju gre za sipanje v vse smeri, pri čemer vpliva na vse valovne
dolžine približno enako [10].
velikostni
parameter
10
3
1
0.1
Slika 1: Porazdelitev amplitude sipane svetlobe po kotu (θ) pri različnih velikostih delca glede na
valovno dolžino vpadne svetlobe. Svetloba vpada na delec z leve strani. Ob večjem velikostnem
parametru φ se sipanje v smeri naprej bistveno poveča, zaradi česar zgornja porazdelitev ni v
celoti prikazana [3].
2.2.1
Rayleighevo sipanje
Ko gre za interakcijo svetlobe in delcev, ki so mnogo manjši od valovne dolžine, govorimo o
Rayleighevem sipanju. Zanj so odgovorne predvsem molekule, načeloma pa se pojavlja tudi
na izredno majhnih prašnih delcih. Rayleighevo sipanje je odvisno od valovne dolžine in je
intenzivnejše pri majhnih valovnih dolžinah svetlobe. Ta zakonitost podpira najpopularnejšo
uporabo Rayleigheve teorije pri razlagi modrega neba [10].
Intenziteto sipane svetlobe P v smeri θ glede na vpadlo svetlobo intenzitete P0 valovne
dolžine λ na posameznem delcu s premerom D zapišemo [15]:
13
(1 + cos2 θ)
P = P0
2r2
2π
λ
4
n2 − 1
n2 + 2
!2 D
2
6
,
(3)
pri čemer je r oddaljenost od delca, n pa lomni količnik. Amplituda sipane svetlobe je
simetrična v smeri svetlobnega žarka in sledi obliki fazne funkcije (1 + cos2 θ), ki predvideva
izotropnost delcev. Porazdelitev amplitude sipane svetlobe je vidna na sliki Sliki 1 [3].
Pri preučevanju atmosfere nas bolj kot sipanje na posameznem delcu zanima kumulativna
oblika za delež sipanja pri prehodu skozi določen medij. Razmerje med intenziteto vpadle P0 in
sipane svetlobe Pθ v določeni smeri nam opiše volumski koeficient sipanja
βθ,m =
Pθ
.
P0
(4)
V atmosferi so za sipanje odgovorne predvsem molekule. Z indeksom m torej označujemo
obravnavo sipanja svetlobe na molekulah. Delež molekularnega sipanja svetlobe v poljubno smer
v atmosferi zapišemo:
βθ,m =
π 2 (m2 − 1)2 N
(1 + cos2 θ),
2Ns2 λ4
(5)
kjer je m realni del lomnega količnika, N število molekul na volumsko enoto ob določenem
pritisku in temperaturi, Ns pa številska gostota molekul pri standardnih pogojih (Ns = 2.547 ×
1019 cm−3 pri Ts = 288.15 K in ps = 101.325 kPa) [3]. Z integracijo fazne funkcije po celotnem
prostorskem kotu
Z 2π Z 2π
βtotal,m =
ϕ=0 θ=0
βθ,m sin θ dθ dϕ,
(6)
zapišemo koeficient totalnega molekularnega sipanja v obliki [3]:
βtotal,m =
8π 3 (m2 − 1)2 N
,
3Ns2 λ4
(7)
Intenzivnost molekularnega sipanja je prav tako odvisna od valovne dolžine vzbuditvene svetlobe λ−4 . Iz tega sledi, da je sipanje infrardeče svetlobe na molekulah praktično zanemarljivo,
medtem ko je sipanje svetlobe ultravijoličnega dela spektra znatno. Sipanje ultravijolične svetlobe valovne dolžine 250 nm v primerjavi s sipanjem 1000 nm svetlobe v infrardečem spektru
večje za faktor 256 [3].
14
Pri lidarskem sistemu obravnavamo delež povratno sipane svetlobe. Glede na normalizirano
obliko fazne funkcije dobimo za razmerje med povratnim (θ = 180◦ ) in kumulativnim sipanjem
vrednost 3/8π. Vrednosti m in N je potrebno prirediti glede na temperaturo, saj v nasprotnem
primeru to privede do napak reda velikosti 10%. Upoštevamo tudi splošno plinsko enačbo.
Molekulski koeficient povratnega sipanja za valovno dolžino λ je torej odvisen od pritiska p ter
temperature T in ga zapišemo [3]:
β180◦ ,m =
π 2 (m2 − 1)2 N
Ns2 λ4
6 + 3γ
6 − 7γ
p
ps
Ts
,
T
(8)
kjer je γ depolarizacijski faktor. Priporočena vrednost tega parametra je γ = 0.0279.
Običajno namen lidarskih meritev ni preučevanje dušikove in kisikove molekularne sestave
atmosfere, zato povratno sipana svetloba na molekulah pravzaprav predstavlja motnjo pri opazovanju drugih lastnosti atmosfere. Velikosti te motnje lahko za določeno valovno dolžino svetlobe
lidarskega oddajnika do neke mere izračunamo, tako da za vertikalna opazovanja v zgornji enačbi
atmosferske spremenljivke določimo z vertikalno sondažo ali, kadar ta ni dostopna, kar glede
na model standardne atmosfere. Vertikalni profil za valovno dolžino svetlobe valovne dolžine
355 nm, ki je enaka valovni dolžini oddajnika lidarskega sistema na Otlici, lahko vidimo na
Sliki 2.
Vertikalni profil koeficienta povratnega sipanja za val. dol. 355 nm
12000
10000
h [m]
8000
6000
4000
2000
0
0
0.2
0.4
0.6
βm [cm−1sr−1]
0.8
1
−6
x 10
Slika 2: Vertikalni profil koeficienta povratnega sipanja za svetlobo valovne dolžine 355 nm v
troposferi pri vrednosti spremenljivk v standardni atmosferi.
V teoriji sipanja se široko uporablja parameter sipalni presek σm . Za molekule je sipalni
presek definiran kot prispevek k sipanju zaradi posamezne molekule in ga zapišemo [3]:
15
βm
.
N
σm =
2.2.2
(9)
Sipanje na delcih (Mievo sipanje)
Ko karakteristične razsežnosti delcev dosežejo velikost valovne dolžine svetlobe, se narava sipanja
drastično spremeni. Iz Rayleighevega sipanja preidemo v Mievo sipanje in med povzročitelji
sipanja molekule zamenjajo večji sipalci, kot so oblačne kapljice in prašni delci [3]. Pojavlja
se predvsem v nižjih plasteh atmosfere, kjer so večji delci pogostejši [10]. To sipanje si lahko
predstavljamo kot interakcijo med delci in elektromagnetnimi valovi, pri čemer ti v nekaterih
primerih konstruktivno interferirajo in se ojačajo, spet v drugih pa oslabijo [15]. Najuspešneje
se sipajo valovne dolžine velikosti delcev. Značilnost tovrstnega sipanja je usmerjenost, saj je
najbolj izrazito v smeri vpada valovanja (torej naprej), še posebej pri večjih delcih. Intenziteta
sipanja svetlobe na delcih je odvisna od njihovih lastnosti, predvsem geometrijske velikosti in
oblike, njihovega lomnega količnika, valovne dolžine vpadle svetlobe ter koncentracije medija [3].
Predpostavimo, da so sipalci sferični. Pri tem izključujemo veliko pogostih oblik, kot so ledni
kristali in suhi prašni delci. Sicer obstajajo nekatere formulacije za palične in heksagonalne oblike
sipalcev, vendar so te neprimerne za praktično uporabo, še posebej pri lidarskih opazovanjih, ko
ni mogoče določiti, s katero vrsto sipalca imamo opravka. Predpostavimo tudi ozko spektralno
širino vpadle svetlobe in zanemarimo večkratno sipanje [3].
V opisu Mievega sipanja predvidevamo prostornino enakomerno porazdeljenih delcev enake
velikosti, oblike in sestave. Za vse delce velja enak lomni količnik in s tem enake sipalne lastnosti.
Kot pri molekularnem sipanju, tudi tu z integracijo sipane svetlobe v vseh smereh zapišemo
totalni koeficient sipanja na delcih [3]:
β p = Np σp ,
(10)
pri čemer je Np številska gostota delcev in σp sipalni presek posameznega delca. Opis Mieve
teorije vključuje dva brezdimenzijska parametra. Prvi je uspešnost sipanja QSC , ki je definiran
kot razmerje med sipalnim presekom σp in geometrijskim presekom delca [3]:
QSC =
4σp
,
πD2
(11)
kjer je D premer delca. Drugi brezdimenzijski parameter je velikostni parameter φ in definiran kot [3]:
16
φ=
πD
λ
(12)
z valovno dolžino vpadne svetlobe λ. Iz enačbe (10) torej sledi:
1
βp = Np πD2 QSC .
4
(13)
Uspešnost sipanja QSC v odvisnosti od velikostnega parametra φ je za štiri različne vrednosti
lomnega količnika m = 1, 10, m = 1, 33, m = 1, 50 in m = 1, 90 prikazana na Sliki 3. Krivulja za
drugi lomni količnik m = 1, 33 ustreza vodnim kapljicam, kot jih na primer najdemo v oblaku.
Za vse krivulje opazimo, da uspešnost sipanja, z naraščanjem velikostnega parametra, v začetku
narašča do maksimuma, nato pa pade in oscilira okrog asimptotične vrednosti QSC ≈ 2.
Slika 3: Uspešnost sipanja QSC v odvisnosti od velikostnega parametra φ za različne vrednosti
lomnega količnika m [3].
2.3
Zaznavanje aerosola
Prvi korak pri preučevanju drobnih delcev v atmosferi predstavlja zaznavanje njihove prisotnosti v atmosferi. Zelo velike koncentracije, razširjene prek večjih območij, lahko zaznamo s
sateliti [17], pri manjših koncentracijah pa si lahko pomagamo z lidarskimi in fotometričnimi
meritvami.
LIDAR je angleška okrajšava za „LIght Detection And Ranging“, označuje pa aktivno
metodo daljinskega zaznavanja lastnosti medija, podobno RADAR-ski tehniki [2]. Lidar sestavljajo oddajnik svetlobe, sprejemnik sipane svetlobe, detektor za zaznavanje svetlobe, analogno/digitalni pretvornik ter enota za shranjevanje in obdelavo podatkov. Kot vir svetlobe
17
oziroma oddajnik se uporablja pulzni laser. Sprejemnik lidarja predstavljajo teleskop ali eno do
več zrcal, ki v svojem gorišču zberejo del oddane svetlobe, sipane na molekulah zraka in njegovih
primeseh natančno v smeri sprejemnika. Takšni svetlobi pravimo povratno sipana svetloba [1].
V gorišču sprejemnika je detektor. Kot visoko občutljiv detektor se pri lidarjih, ki delujejo na
območju ultravijolične in vidne svetlobe, uporabljajo fotopomnoževalke. Te energijo vpadnih
fotonov ojačijo in pretvorijo v merljiv električni tok. Električni signal se z analogno/digitalnim
pretvornikom prevede v digitalno informacijo, ki jo lahko shranjujemo in obdelujemo z računalnikom (Slika 4) [3]. Večja koncentracija snovi, na kateri se sipa laserska svetloba, povzroči
močnejši signal na detektorju. Pri tem moramo upoštevati, da gostota energijskega toka sipane
svetlobe upada s kvadratom razdalje od izvora. Časovni zamik med trenutkom proženja laserja
in trenutkom zaznave sipane svetlobe vsebuje podatek o oddaljenosti sipalcev: daljši zamik
pomeni večjo oddaljenost [10].
Slika 4: Princip delovanja lidarja: laserska svetloba, ki jo pošljemo v atmosfero, se sipa na delcih
in molekulah v vse smeri. Večja je koncentracija sipalcev v atmosferi, intenzivnejše je sipanje,
več sipane svetlobe pride do sprejemnika in močnejši je signal na detektorju [16].
Že pri obravnavi preprostejše konfiguracije lidarja spoznamo problematiko, ki je značilna
za lidarska merjenja. Lokalna meritev nam sicer nudi zelo uporabno informacijo za izbrano
lokacijo, vendar ne more razkriti širše slike porazdeljenosti in dinamike gibanja aerosola [17]. V
tej smeri se lidarske meritve in raziskave zastavlja vse širše in koordinirano na različnih lokacijah;
tako je nad Evropo že vzpostavljena mreža naprednih lidarjev EARLINET (European Aerosol
Research Lidar Network) [18]. Podobni projekti nas sicer vse bolj približajo cilju, vendar še
vedno ne moremo zagotoviti krajevno popolne in časovno kontinuirane slike gibanja aerosola.
18
Zadnja prizadevanja na področju preučevanja mineralnega prahu so se torej usmerila v razumevanje procesa dinamike mineralnega prahu: mobilizacija ali zajem, transport in depozicija
ali odlaganje; glede na satelitska opazovanja in opazovanja na mestu. V zadnjem desetletju je
bilo razvitih tudi nekaj regionalnih modelov za analizo in napovedovanje prenosa mineralnega
prahu [11]. Modeliranje je torej bistveno za dopolnjevanje pri spremljanju celotnega transporta
mineralnega prahu. V tem smislu je zasnovan Dust Regional Atmospheric Model (DREAM),
ki napoveduje gibanje mineralnega prahu. Oddelek za zemeljske znanosti na inštitutu Barcelona Supercomputing center (BSC) trenutno zagotavlja operativno napoved gibanja mineralnega
prahu nad sredozemskim delom Evrope in Azije. Rezultate modela DREAM smo uporabili tudi
pri našem delu.
19
3
Opazovalni sistem in analizne metode
Laboratorij za astrofiziko osnovnih delcev na Univerzi v Novi Gorici je bil v okviru mednarodne
kolaboracije Pierre Auger, katere temeljni cilj je bil zgraditev mednarodnega observatorija za
preučevanje visokoenergijskih kozmičnih žarkov v Argentini, odgovoren za izdelavo lidarskih opazovalnih postaj pri nas [16]. S tem se je Univerza v Novi Gorici vključila v raziskave atmosfere in
leta 2000 s prototipom lidarja začela sodelovati tudi v evropskem projektu EARLINET (An European Aerosol Research Lidar Network to Establish an Aerosol Climatology) [18]. Namen tega
je bil vzpostaviti evropsko mrežo lidarskih meritev kot podlago za preučevanje transporta aerosolov na območju Evrope, njihovega vpliva na kakovost zraka in energijsko bilanco zemeljskega
površja ter s tem posrednega vpliva na podnebje [16].
Tipanje atmosfere z lidarskim sistemom je bilo usmerjeno v opazovanje aerosola s poreklom
v Severni Afriki. Na podlagi prepoznavanja zračnih mas in s tem poti aerosola, ki je prispel
na območje meritev, ocenimo izvor oziroma vrsto sipalca, zaznanega z lidarsko meritvijo. V
poglavju opišemo uporabljeni lidarski sistem in njegove komponente. Predstavimo uporabljeno
metodo za analizo lidarskih meritev, lokalni numerični model gibanja atmosferskega aerosola
in model za izračun trajektorij prihoda zračnih mas, ki nam pomagajo pri določanju izvora
zaznanega aerosola.
3.1
Lidar na Otlici
Lidar na Otlici nad Ajdovščino je raziskovalna naprava Centra za raziskave atmosfere Univerze
Nova Gorica. Opazovalna postaja je postavljena na robu Trnovskega gozda (45, 94◦ S 13, 91◦ V)
in leži na nadmorski višini 965 m.
Shema lidarskega sistema je prikazana na Sliki 5. Celoten sistem vsebuje en oddajnik in tri
sprejemnike, od katerih je bil v primeru naših meritev uporabljen le eden. Oddajnik je laser,
ki oddaja kratke sunke ultravijolične svetlobe z valovno dolžino 355 nm v atmosfero. Povratno
sipano svetlobo prestreza sprejemnik, teleskopsko zrcalo, ki svetlobo zbere na fotopomnoževalko.
Merljiv električni signal iz fotopomnoževalke vodimo prek predojačevalnika in analogno digitalnega pretvornika na osebni računalnik, ki skrbi za zajem in obdelavo podatkov. Komponente
lidarskega sistema so pritrjene na kovinsko konstrukcijo, ki jo ob pričetku merjenja na tirih
pripeljemo na prosto (Slika 6). Masivno ogrodje v prvi vrsti ohranja natančno umeritev komponent, nadalje pa osno vpetje omogoča opravljanje meritev v želeno smer s spreminjanjem
elevacijskega kota. Računalniško vodeni motorji nadzorovano spreminjajo usmeritev sistema,
kar nam omogoča dvodimenzionalno skeniranje atmosfere od najnižjega elevacijskega kota 5
◦
pod vodoravnico do navpičnice [16, 20, 21]. V horizontalni smeri je sistem fiksno usmerjen proti
20
Slika 5: Shema lidarskega sistema na Otlici. Laser oddaja kratkotrajne pulze svetlobe, ki se
sipljejo v atmosferi. Povratno sipana svetloba se s pomočjo zrcala zbira na detektor. Fotopomnoževalka pretvori svetlobni signal v električnega, ki ga z analogno-digitalnim pretvornikom
digitaliziramo. Digitalni signal pošljemo v računalnik, kjer ga shranjujemo in analiziramo [19].
Gradežu v Italiji. Dvodimenzionalna slika nam načeloma ponuja informacijo o stanju atmosfere
nad Vipavsko dolino, Vipavskimi brdi, Krasom in delom obale v Italiji. Naša raziskava si od
dvodimenzionalnih meritev ni obetala dodatnih informacij, zaradi česar smo se osredotočili le
na vertikalne meritve.
Oddajnik: Kot svetlobni vir se uporablja pulzni laser Quantel Brilliant B z aktivnim medijem, kristalom Nd:YAG. Produkcija svetlobe temelji na optičnem črpanju, uporaba tehnike
modulacije kvalitete resonatorja ’Q-switching’ pa nudi izredno kratkotrajne in dobro definirane
svetlobne sunke [22]. Sistem je vodno hlajen. Uporabljamo trojno pomnoženo osnovno spektralno črto, torej svetlobo ultravijoličnega spektra valovne dolžine 355 nm. Ta izbira nam ponuja
največjo energijo pulza, 95 mJ, kar narekuje previdno ravnanje s sistemom. Obstaja namreč
tveganje poškodb oči in kože. Oddani pulzi trajajo 4 ns in se ponavljajo s frekvenco 20 Hz. Divergenca emitiranega žarka svetlobe je 0, 55 mrad [22]. Laser je nameščen tako, da je potrebno
laserski žarek dodatno usmeriti pod kotom 90◦ . Motorno vodeno zrcalo omogoča natančno nastavitev smeri žarka in s tem umerjanje lidarja [16, 20, 21]. Fotografijo oddajnika vidimo na
Sliki 7.
Sprejemnik: Vračajočo se sipano svetlobo prestrezamo s paraboličnem zrcalom premera
80 cm oziroma 1, 5 m2 aktivne površine in goriščno razdaljo 41 cm. Zrcalo je z namenom
21
Slika 6: Fotografije lidarskega sistema Otlica. Na tirih se naprava pripelje na prosto. Meritve
lahko opravljamo pod različnimi elevacijskimi koti, ki jih lahko nastavljamo iz programskega
paketa za zajem podatkov.
22
Slika 7: Pulzni laser Nd:YAG Quantell Brilliant B. Svetlobni žarek v vidno območje teleskopa
usmerimo s pomočjo računalniško krmiljenega zrcala.
boljšega odboja prevlečeno z aluminijem (Pyrex), ta pa zaščiten s tanko plastjo SiO2 [16, 20, 21].
Pomembna lastnost svetlobnega odboja na aluminiju je ohranitev njene polariziranosti. Ob
uporabi polarizacijskih filtrov bi v lidarski meritvi torej razlikovali med nekaterimi sipalci [3].
Tritočkovno vpetje zrcala na ogrodje omogoča poravnanje vidnega polja v želeno smer.
Slika 8: Sprejemnik lidarskega sistema Otlica, parabolično zrcalo z detektorjem, fotopomnoževalko v gorišču zrcala.
23
Detektor in filtri: Na ohišje zrcala je pritrjen nosilec za detektor. Nosilec omogoča fino
nastavitev razdalje med zrcalom in detektorjem ter tako natančno namestitev senzorja v gorišče zrcala. Zbrano svetlobo zaznava fotopomnoževalka Hamamatsu R7400. Prispevek ozadja
zmanjšuje pred fotopomnoževalko nameščen interferenčni filter širine 5 nm s centralno valovno
dolžino pri 354, 7 nm. Spektralni obseg prepuščene svetlobe je še vedno prevelik, da bi lahko
meritve opravljali pri sončni svetlobi. Dnevne meritve bi nam omogočal zelo ozek interferenčni
filter, kar pa onemogočajo lastnosti zrcala. Premajhno je namreč razmerje med goriščno razdaljo in premerom zrcala. Ožji interferenčni filter bi potreboval vpad žarkov pravokotno na svojo
površino, vendar je nemogoče dobiti leče, ki bi žarke iz tako obsežnega kotnega območja lahko
ustrezno zbrali [19]. Sprejemnik z detektorjem je prikazan na Sliki 8.
Digitalizacija: 12 bitni in 40 MHz analogno/digitalni pretvornik LICEL TR40-160 (Slika 9)
pretvarja električen signal iz anode v digitalno obliko, ki jo lahko bere računalnik. Električni
tok, ki gre iz fotopomnoževalke, je vsota vseh pulznih signalov ne glede na njihov izvor. Pomembna lastnost naprave je, da je sposobna zaznavati zelo velik dinamičen razpon, kar pomeni
zelo veliko razmerje med najvišjo in najmanjšo vrednostjo električne napetosti iz detektorja v
meritvi. Širok dinamičen razpon napetosti je značilen za lidarske meritve in je seveda posledica
velikih razlik v količini vpadle svetlobe na detektor. V osnovi digitalizator omogoča obseg treh
velikostnih redov napetosti, vendar dodatno povprečenje hitro ponavljajočega signala na vgrajenem procesorju poveča efektivno ločljivost na 5 ali več velikostnih redov. Omejitev predstavlja
16, 384 digitalnih mest, na katere se zapiše pretvorjen električni signal. Za detekcijo bližje atmosfere je primeren analogni način prepoznavanja na pretvorniku, ob istem času namreč poteka
tudi štetje dogodkov detekcije fotonov, za katero skrbi hiter 250 MHz diskriminator. Imamo
torej dva načina zaznavanja: analogni in štetje fotonov. Krajevno ločljivost predstavlja čas med
sosednjima izmerkoma τ0 = 1/ν = 25 ns, kar pomeni r0 = cτ0 /2 = 3, 75 m in največji doseg
do 61, 4 km. Digitalno analogni pretvornik je prek mreže povezan z računalnikom. Zajemanje
podatkov poteka s pomočjo na Univerzi Nova Gorica razvitega C++ programskega paketa z grafičnim vmesnikom. Analizo meritev smo opravili z metodami, ki smo jih napisali v programskem
okolju Matlab [16, 20, 21, 19].
3.2
Analiza lidarskega signala
Analiza meritev predstavlja osrednji problem daljinskega zaznavanja z lidarjem, saj nelinearnih
osnovnih enačb še vedno ni mogoče enoznačno rešiti brez določenih predpostavk [3]. Kljub
tej pomanjkljivosti obstajajo delne rešitve, ki jih lahko uporabimo. Najpogosteje uporabljena
pristopa sta Fernaldova in Klettova metoda. Preizkusili smo analizo meritev z obema metodama
24
Slika 9: Naprava LICEL TR40-160 skrbi za ojačenje in digitalizacijo električnega signala iz
fotopomnoževalke.
in se na koncu odločili za Klettovo.
Ker lidarski sistem uporablja ultravijolično valovno dolžino svetlobe, ki se bistveno sipa tudi
na molekulah in ne le na delcih, se nam je na prvi pogled Fernaldova metoda [23] zdela boljša
izbira. Metoda namreč upošteva povratno sipanje na molekulah, ki ga lahko določimo z izračunom gostote molekul glede na standardni model atmosfere oziroma glede na meritve najbližje
vertikalno sondaže [23]. Navkljub tej prepričljivi lastnosti so nas od metode odvrnile težave s
konvergenco rešitve. Metode ni bilo mogoče obvladati brez zmanjšanja ločljivosti meritev, obenem pa v več primerih nismo uspeli najti primernih nastavitev parametrov za ustrezno delovanje
metode.
S Klettovo metodo [24] smo imeli manj težav. Čeprav se metoda izkaže za popolnoma
uspešno le v izredno gosti atmosferi, se pravi oblačni ali z velikimi koncentracijami trdnega
aerosola, je bilo mogoče v primeru pojava majhnih koncentracij aerosola rezultate metode še
vedno dokaj enostavno normirati in pridobiti uporabne podatke. V prid metodi govori tudi
veliko enostavnejša nastavitev parametrov, ki jih je potrebno določati za vsako meritev posebej.
V diplomskem delu bomo prikazovali rezultate obdelave lidarskega signala po Klettovi metodi,
ki jo bomo predstavili v tem poglavju.
3.2.1
Lidarska enačba
Osnovni princip lidarskega zaznavanja predstavlja lidarska enačba [3]. Ta povezuje moč povratno
sipane svetlobe z atmosferskimi parametri sipanja in lastnostmi lidarskega sistema:
cτ
P (R) = P0 k β(R)AR−2 exp −2
2
!
Z R
α(r) dr
(14)
0
Moč povratno sipane svetlobe P (R) ob času t z razdalje R je sorazmerna moči oddane laserske svetlobe P0 ob času t0 . Učinkovitost sistema določa parameter k. V njem so zajete izgube na
25
optičnih delih, vstopanje laserskega žarka v vidno polje detektorja in njuno prekrivanje, nepopolna kalibracija sistemskih delov ter vse ostale spremembe na povratnem signalu, ki so posledica
ustroja sistema. Člen
cτ
2
imenujemo efektivna dolžina pulza, ki prispeva k meritvi pri času t,
pri čemer je c hitrost svetlobe in τ trajanje pulza. Vlogo teh členov lahko vidimo v ilustraciji
lidarske enačbe (Slika 10). Volumski koeficient povratnega sipanja β(R) z enotami [m−1 sr−1 ]
20
EXPERIMENTAL SETUP AND ANALYSIS METHODS
nam da delež energije, sipane v povratni smeri na enoto prostorskega kota in enoto atmosferske
3.2Efektivna
LIDAR
equation
dolžine.
površina
detektorja A prestreza del sfere z radijem R, zato upoštevamo kvaLIDAR detected
signalsignala
is described
by the LIDAR
The equation
connects the
dratnoThe
pojemanje
intenzitete
z razdaljo.
Zadnji equation.
člen se nanaša
na prepuščanje
svetlobe
intensity of back-scattered light with atmospheric absorption and scattering parameters:
skozi nehomogen medij. Skupno količino absorbirane svetlobe na relaciji R dobimo z integralsko
vsoto, kjer so absorptivne lastnosti medija cτ
na razdaljah
r določene z volumskim koeficientom
A
0
P (r) = P0 k
β(r) 2 T 2 (r)
(3.6)
2
absorpcije α(r) enot [m2 /m3 ]. V zgornji zvezi
nasr zanima delež prepuščene svetlobe, zaradi
The P (r) is the signal of the received back-scattered light at time t from distance r, P0 is
česar ima
eksponentni člen negativen predznak. S faktorjem 2 upoštevamo prepotovano dvojno
transmitted laser power at time t0 , k is system efficiency, c is the speed of light, τ0 is the
laser pulseOb
width
and A absorpcije
is the effective
receiving area
of the detector
[43].veljaven,
The quadratic
pot svetlobe.
izračunu
je potrebno
še omeniti,
da je ta
v kolikor iz
decrease of the signal intensity with distance r is present due to the fact that the receiver
2
laserskega
žarka
energijo
sipanja.
Izrazrje[1].
torej
za A/r
obravnavo
mirror
area odstranimo
makes up a part
of a večkratnega
sphere’s surface
with radius
Theprimeren
solid angle
the perception angle of the LIDAR for light scattered at distance r. These parameters
precej gives
prepustne
atmosfere [3, 1].
are indicated in the LIDAR equation illustration given in Figure 3.10. The term β(r) given
vidno polje sprejemnika
laserski žarek
sipalni
r1
volumen
V
dr
t
t/2
r2
A/r
efektivna
2
dolžina
pulza
kot zaznavanja
teleskop
Figure 3.10: Illustration of the LIDAR equation: laser light that travels in time and space (t, r) is
scattered within a volume viewed by acceptance angle of the mirror [1].
Slika 10: Ponazoritev lidarske enačbe.
m−1 sr−1 ,
in units of
represents a volume back-scattering coefficient. It stands for the ability
of the atmosphere to scatter light back into the direction from which it came.
The term T (r) refers to the transmission ability of the atmosphere for photons traveling from
3.2.2 Diferencialna oblika lidarske enačbe
the ground to a given distance r [1]. In the LIDAR equation, T (r) appears squared, since the
photons have first to travel to and then return from the distance r. Usually this attenuation
Za nadaljnjo
obravnavo
izpeljavoexponential,
metode zaby
analizo
signala enačbo
(14) prepišemo
term is described
as in
a negative
the so lidarskega
called “Bouguer-Lambert
law”[25]:
v diferencialno obliko [24]. Uvedemo novo spremenljivko
T (r) = e−τ (r) = e−
26
Rr
0
α(r) dr
(3.7)
S(R) = ln
P (R)R2
P (R0 )R02
(15)
kjer je R0 poljubna minimalna razdalja, od koder je signal primeren za obdelavo. V splošnem
izberemo razdaljo kmalu po vstopu laserskega žarka v vidno polje sprejemnika, če pa je na
začetku signal nasičen zaradi velike moči povratnega sipanja in dinamične omejitve digitalizacije,
izberemo minimalno razdaljo še dlje. Če v enačbo (15) vstavimo lidarsko enačbo (14) za P (R)
in P (R0 ), dobimo
S(R) = ln
β(R)
−2
β(R0 )
Z R
α(r) dr,
(16)
R0
nakar z odvajanjem dobimo diferencialno obliko lidarske enačbe [24]
S 0 (R) = ln
3.2.3
β 0 (R)
− 2α(R).
β(R)
(17)
Klettova metoda
Klettova metoda [24] sodi med integracijske metode za analizo lidarskega signala. Za pridobitev
tako splošne rešitve izhajamo iz diferencialne oblike. Privzeti moramo modelsko zvezo med
parametroma α in β. Po navadi vzamemo za izhodišče potenčno zvezo β = Cαk , ki jo v
literaturi pogosto imenujejo kar zveza LIDAR. V splošnem je lahko eksponent k tudi funkcija
razdalje. S to zvezo se enačba (17) poenostavi v
S 0 (R) = k
α0 (R)
− 2α(R).
α(R)
(18)
Enačba spada med Bernoullijeve diferencialne enačbe, ki jo z uvedbo novega parametra
u(R) = α−1 (R) enostavno prevedemo v linearno diferencialno enačbo prvega reda [24],
u0 (R) +
S 0 (R)
2
u(R) = −
.
k(R)
k(R)
(19)
Za primer, ko je k konstanten, je integralski zapis zgornje enačbe enostaven, vendar moramo upoštevati Klettov predlog. Za zagotovitev konvergentnosti rešitve izberemo robni pogoj
pri zgornji integracijski meji R = Rm in obrnemo smer integracije, kar nas privede do tako
imenovane Klettove metode obrata lidarske enačbe [24]:
27
α(R) =
exp[(S − Sm )/k]
−1
αm
+ 2/k
R Rm
R
exp[S − Sm /k] dr
.
(20)
Pri slednji rešitvi velja Sm = S(Rm ). Zavedati se moramo, da je potrebno že v začetku
predpostaviti vrednost αm = α(Rm ) in jo prilagajati posamezni meritvi.
3.2.4
Lastnosti metode
K napaki rešitve prispeva slaba izbira robne vrednosti parametra αm [24]. Vrednosti parametra
α in njene robne vrednosti αm v enačbi (16) zapišemo kot vsoto prave vrednosti in napake, torej
α(R) + δ(R) in αm + δm . Po odvajanju izraza in preureditvi napako zapišemo v obliki
h
δ(R) = δm
i
exp − k2 αm (Rm − R)
1+
δm
αm
h
i .
1 − exp − k2 αm (Rm − R)
(21)
Napaka torej raste z razdaljo, obenem pa raste počasneje, če je vrednost αm precenjena.
Značilnost metode je, da veliko hitreje konvergira v optično gostejši atmosferi z veliko absorpcijo,
kar je razvidno iz konvergenčnega radija, ki mora biti čim večji in ga zapišemo v obliki [24]:
k
α0
∆Rδ =
ln 1 +
.
2α0
δ0
(22)
Klettova metoda se najbolje obnaša v atmosferi z velikimi koncentracijami aerosola oziroma
oblačni atmosferi [25]. Velikokrat je ta lastnost nekoliko moteča, saj v splošnem izmerimo pojave
majhnih koncentracij aerosola v jasni atmosferi. V številnih primerih je za dobro ponazoritev
rezultatov potrebno izvesti še dodatno prilagoditev rešitve. Primerjavo med signaloma v gosti, oblačni atmosferi in sorazmerno čisti z majhno vsebnostjo aerosola je mogoče videti na
Slikah 11 in 12.
3.3
Model DREAM
Modeliranje mineralnega prahu je bistveno za dopolnjevanje opazovanj [17]. V zadnjem desetletju je bilo razvitih nekaj regionalnih modelov za napovedovanje transporta mineralnega prahu
v atmosferi. Slobodan Nickovic z Univerze na Malti je zasnoval modelsko simulacijo življenjskega cikla erodiranega mineralnega prahu kot komponento, ki jo je mogoče vključiti v lokalni
prognostični model Eta. Model Eta pripada združenju Nacionalni centri za okolijske napovedi
(National Centers for Environmental Prediction - NCEP) [11]. Na oddelku za zemeljske znanosti
inštituta BSC se Nickovicev model razvija in poganja pod imenom Dust REgional Atmospheric
28
−3
P signal lidarske meritve na dan 17.8.2010 ob 21:05
5
9
10
x 10 Klettova metoda, analiza meritve iz dne 17.8.2010 ob 21:05
8
4
10
7
6
3
P(r)
Signal ’’αa’’
10
2
10
5
4
3
2
1
10
1
0
10
0
2000
4000
6000
8000
Razdalja [m]
10000
0
0
12000
2000
4000
6000
8000
Razdalja [m]
10000
12000
Slika 11: Signal v gosti atmosferi, obdelan po Klettovi metodi.
5
−3
P signal lidarske meritve na dan 20.9.2010 ob 22:39
1
10
x 10 Klettova metoda, analiza meritve iz dne 20.9.2010 ob 22:39
0.9
4
0.8
10
0.7
3
P(r)
Signal ’’αa’’
10
2
10
0.6
0.5
0.4
0.3
1
10
0.2
0.1
0
10
0
2000
4000
6000
8000
Razdalja [m]
10000
12000
0
0
2000
4000
6000
8000
Razdalja [m]
10000
Slika 12: Signal v čistejši atmosferi z zelo malo aerosola, obdelan po Klettovi metodi.
29
12000
Model (DREAM) [17]. Model zagotavlja operativno napoved gibanja mineralnega prahu nad
sredozemskim delom Evrope in Azije.
Med modelsko integracijo je narejen izračun toka injiciranega površinskega prahu v mrežnih
točkah, ki so deklarirane kot puščava. Ko je prah vbrizgan v atmosfero, je njegovo prenašanje
modelirano z različnimi procesi: s turbulentnimi parametri v začetni fazi procesa, ko se prah
dviguje od tal do višjih plasti; v naslednji fazi z modelskim vetrom, ki ga žene od izvira; končno
se s termodinamičnimi procesi, z lastnostmi površja in s padavinami atmosferskega modela izvaja
mokro in suho odlaganje prahu na zemeljsko površje (Slika 13) [11, 17].
Rešuje se Eulerjev tip nelinearne parcialne diferencialne enačbe za ohranitev mase mineralnega prahu [11], ki je že vključena v glavne prognostične enačbe v Eta/NCEP atmosferskega
modela. Obravnava se ohranitev znotraj posameznega velikostnega razreda delcev k, pri čemer
ti med seboj ne učinkujejo [11]:
∂Ck
∂t
∂Ck
∂Ck
∂Ck
−v
− (w − νgk )
− ∇ (KH ∇Ck )
∂x
∂y
∂z
∂Ck
∂
∂Ck
∂Ck
KZ
+
+
,
−
∂z
∂z
∂t Izvir
∂t P onor
= −u
(23)
kjer velja k = 1, 2, ...K. Ck je koncentracija mineralnega aerosola velikostnega razreda k.
V enačbi (23) prepoznamo horizontalno advekcijo s horizontalnima komponentama hitrosti u
in v, ter vertikalno advekcijo z vertikalno hitrostjo w in gravitacijsko hitrostjo padanja νgk ,
ki jo izračunamo po Stokesovi formuli. Člen z nabla operatorjem ∇ in koeficientom lateralne
difuzije KH predstavlja difuzijsko shemo drugega reda v horizontalni smeri, člen s turbulentnim
koeficientom izmenjave KZ pa opisuje vertikalno difuzijo. (∂Ck /∂t)Izvir je člen izvirov prahu in
povečanja koncentracije ter (∂Ck /∂t)P onor člen ponora oziroma padanja koncentracije z mokro
in suho depozicijo prahu. Celotno koncentracijo dobimo z vsoto koncentracij vseh velikostnih
razredov [11].
Eden izmed ključnih delov modela je obravnava členov izvora mineralnega prahu v koncentracijski kontinuitetni enačbi. Slaba ali neuspešna simulacija in napoved faze produkcije v ciklu
vodi k napačni obravnavi vseh ostalih procesov v modelu [11]. Zategadelj se posveča veliko
pozornosti pravi parametrizaciji faze produkcije.
Izvor mineralnega prahu predstavljajo mrežne točke za puščavo, določene glede na globalno
vegetacijsko podatkovno zbirko USGS z resolucijo 1 km kot kategorija nerodovitnih in polrodovitnih območij [17]. Velikostni razredi in tipologija prahu se določajo glede na podatke Staub in
Rosenzweig Zobler [26] površinske zemeljske strukture ter mrežne zemeljske enote UNEP/GRID
s podatkovno zbirko FAO/UNESCO, ki določa sestavo tal z resolucijo 4 km, na podlagi katere
se ocenjuje velikost delcev [11, 17, 27].
30
Erozija oziroma vertikalni tok koncentracije delcev v emisijski shemi je v največji meri določen s tipom prsti in vrsto vegetacijske pokritosti [11]. Pomemben člen v tej parametrizaciji
je mejna strižna hitrost, ki se razlikuje glede na vlažnost prsti. Prehod mobiliziranih delcev v
atmosfero je definiran s turbulentnim mešanjem in vertikalnim tokom delcev nad tanko, viskozno mejno plastjo z molekularno difuzijo. Vir nove koncentracije je definiran podobno kot pri
izmenjavi mase ali toplote nad površinami in ga zapišemo [28]:
∂Ck
∂t
=−
Izvir
FSk
,
∆z
(24)
kjer je ∆z debelina najnižje modelske plasti in FSk turbulentni tok nad viskozno podplastjo.
Nadalje se upošteva tudi učinek proste konvekcije na pregreti puščavski površini [11].
Mineralni prah se iz atmosfere odlaga s suhim in mokrim odlaganjem. Suho odlaganje
vključuje proces Brownovega gibanja, gravitacijskega usedanja in vpliv površinskih elementov
(hrapavost, tekstura, poraščenost) [29]. Vsi vplivi so vključeni v parametrizacijo hitrosti odlaganja νdep . Depozicija je odvisna od koncentracije aerosola Ck in poteka čez najnižjo plast ∆z
po enačbi [11]:
∂Ck
∂t
Ck νdep
=−
∆z
SuhaDep
.
(25)
LM
Indeks LM označuje, da oblika velja za spodnjo plast modela. Izprana količina oziroma
zmanjšana koncentracija mineralnega prahu v atmosferi na račun padavin je definirana [11]:
∂Ck
∂t
M okraDep
∂
= −φ
∂z
Ck ∂P
∆z ∂t
,
LM
kjer je P modelska intenziteta padavin in φ parameter izpiranja [11].
Slika 13: Shema cikla saharskega prahu v atmosferi kot v modelu DREAM [30].
31
(26)
Model DREAM vsak dan poda tridnevno napoved mineralnega prahu za Sredozemlje in
Azijo. V operativni različici vsakemu delu razreda zemeljske sestave priredi štiri velikostne
razrede delcev s pripadajočimi radiji velikosti 0, 73 µm, 6, 1 µm, 18 µm in 38 µm. Za transport
sinoptičnih razsežnosti sta za analizo relevantna le prva dva razreda, saj sta le njuni življenjski
dobi v atmosferi večji od dvanajstih ur [11].
Ker ni mogoče zagotoviti zadostnih tridimenzionalnih meritev koncentracij mineralnega
prahu, je začetno stanje koncentracije aerosola v modelu definirano s 24-urno napovedjo iz
zagona modela v prejšnjem dnevu. Prvi dan model zaženejo v načinu ”cold start”, z začetnimi
pogoji z ničto koncentracijo. Meteorološka polja so inicializirana vsakih 24 ur, medtem ko so
robni pogoji posodobljeni vsakih 6 ur glede na globalno analizo NCEP/NCAR I s horizontalno
resolucijo 1/3 ◦ × 1/3 ◦ [11].
3.4
Analiza trajektorij zračnih mas
Prisotnost aerosolov na določenem mestu v atmosferi je mogoče pojasniti z zgodovino zračne
mase [7, 8]. Glede na geografsko poreklo, se pravi z znanim virom aerosola namreč lahko
sklepamo o njegovih lastnostih [3]. Zanima nas torej pot, po kateri so zračne mase pripotovale
na določeno območje.
Atmosferski modeli za računanje trajektorij uporabljajo meteorološke podatke in matematične enačbe za simuliranje transporta v atmosferi. V splošnem izračun pozicije delcev ali dela
zračne mase v času temelji na meteoroloških podatkih, kot so hitrost in smer vetra, temperatura, vlažnost ter pritisk. Rezultati so odvisni od krajevne in časovne ločljivosti uporabljenih
podatkov, opisa reliefa ter same kompleksnosti modela. Enostavnejši modeli obravnavajo le
dvodimenzionalen transport, ki ga žene veter na neki višini, medtem ko boljši vključujejo tridimenzionalno dinamiko [31].
3.4.1
Model HYSPLIT
HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory model (HYSPLIT) je model za računanje tako preprostih poti zračnih delcev kot simulacije kompleksnih disperzijskih in depozicijskih procesov. Način računanja združuje Lagrangeov pristop, ki obravnava premikajoče se
referenčno ogrodje, ko delec potuje iz začetne lege, in tudi Eulerjev pristop, ki uporablja statično
tridimenzionalno mrežo kot referenčno ogrodje. Tako se advekcija in difuzija v modelu računata
v Lagrangeovem načinu, medtem ko so koncentracije računane na fiksni mreži torej v Eulerjevem
načinu [31].
Model je nastal v sodelovanju med National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)
32
in Australian Bureau of Meteorology [31]. V modelu so uporabljeni advekcijski algoritmi, izboljšana stabilnost in disperzijske enačbe, ima zasnovan grafični uporabniški vmesnik ter ponuja
možnost vključitve modulov za kemične pretvorbe. HYSPLIT lahko poganjamo interaktivno
prek vmesnika READY na spletni strani Air Resources Laboratory1 (ARL), mogoče pa ga je
namestiti na osebni računalnik.
Model uporablja vnaprej pripravljene mreže meteoroloških podatkov na treh standardnih
projekcijah (Polar, Lambert, Mercator). Na ARL lahko kot vhodne podatke za modeliranje
transporta zračnih delcev izbiramo različne podatkovne zbirke. Te so različnih ločljivosti in
obsegajo različna območja [31].
3.4.2
Sistem GDAS
Ameriški nacionalni center za okoljske napovedi (National Center for Environmental Prediction NCEP) poganja več operativnih računalniških analiz in napovedi. Eden izmed operativnih sistemov je Globalni sistem za asimilacijo podatkov (Global Data Assimilation System - GDAS) [32].
Analiza tega sistema je ponujena kot vhodna podatkovna zbirka za HYSPLIT in je za naše potrebe najprimernejša. GDAS se poganja štirikrat dnevno ob 00, 06, 12 in 18 UTC. Izračunava
se čas analize ter 3-, 6- in 9-urna napoved. NCEP z naknadno obdelavo GDAS pretvori podatke
iz spektralnih koeficientov na mrežo s horizontalno ločljivostjo ene stopinje zemljepisne širine in
dolžine ter iz sigma plasti v ustrezajočih 23 pritiskovnih ploskev. Zbirka GDAS vsebuje glavna
polja meteoroloških spremenljivk, kot so vse tri komponente hitrosti, temperatura in vlažnost,
v skupnem pa je spremenljivk 35 [32].
3.4.3
Advekcija
Ko so osnovne meteorološke spremenljivke procesirane in interpolirane na modelsko mrežo, se
lahko začne izračun trajektorij. V kolikor nam izbrana meteorološka zbirka že postreže z vrednostmi vetra, začnemo z integracijo advekcijskega člena, ki je glavni generator gibanja. Opisali
bomo, kako to poteka v modelu HYSPLIT.
Advekcijo delca izračunamo iz povprečja tridimenzionalnega vektorja hitrosti za začetno
pozicijo X(t) in pozicijo prvega približka X 0 (t + ∆t). Vektorji hitrosti (U , V , W ) so linearno
interpolirani tako v času kot prostoru [31]. Pozicijo prvega približka zapišemo
X 0 (t + ∆t) = X(t) + V (X, t)∆t
in končno pozicijo
1
http://ready.arl.noaa.gov/
33
(27)
X 0 (t + ∆t) = X(t) + 0, 5(V (X, t) + V (X 0 , t + ∆t))∆t
(28)
Ta oblika integracijske metode (enačba (28)) je zelo običajna in se jo uporablja že dlje časa
v trajektorijski analizi. Raziskane so bile integracijske metode višjih redov, vendar nam te ne
dajo večje natančnosti in jih ne uporabimo, če so opazovanja že linearno interpolirana iz mreže
v točke integracije. Trajektorije so zaključene, v kolikor dosežejo vrh modela, se pa advekcija
nadaljuje vzporedno s površjem, če trajektorije sekajo tla. Korak integracije se spreminja med
simulacijo, pri čemer se zahteva, da je advekcijska razdalja glede na časovni korak manjša od
razdalje med točkami mreže. Maksimalna hitrost transporta Umax se obravnava z maksimalno
hitrostjo v zadnji uri [31]. Časovni koraki lahko variirajo od minute do ure in so izračunani glede
na zvezo:
Umax (gu(min)−1 )∆t(min) < 0, 75(gu),
kjer so gu mrežne enote [31].
34
(29)
4
Obravnava rezultatov
Morebitne prihode zračnih mas z vsebnostjo saharskega prahu nad območje zahodne Slovenije
smo spremljali med 14. avgustom in 1. novembrom 2010, skupno torej 80 dni. V 30 dneh
smo nebo nad observatorijem Otlica ocenili kot jasno oziroma brezoblačno ter s sistemom lidar
opravili nekajurne nočne vertikalne meritve. V enajstih dneh v povratnem signalu nismo zaznali
povečanega odziva in sklepali na čisto atmosfero brez aerosola. Ustrezno je tudi model DREAM
v vertikalni napovedi koncentracij saharskega prahu nad Novo Gorico oziroma Otlico napovedal
ničte koncentracije. Analiza lidarskih meritev v ostalih, devetnajstih dneh, je pokazala prisotnost
aerosola v atmosferi nad Otlico. Izmed teh je detekcija aerosola s sistemom lidar časovno
sovpadala z modelsko napovedjo pojava saharskega aerosola na območju Goriške v 12 dneh.
Govorimo o časovnem sovpadu meritev, saj iz lidarskih meritev ni mogoče neposredno določiti
porekla aerosola. Napovedi pojava saharskega prahu nad območjem Goriške, ki ga lidar ne bi
zaznal, nismo zabeležili. V nadaljevanju so podrobneje predstavljeni problematika zaznavanja
saharskega prahu z lidarjem na Otlici ter primeri meritev in njihova analiza.
4.1
Problematika zaznavanja saharskega prahu z lidarskim sistemom
Pred obravnavo dejanskih meritev obravnavamo problematiko, ki zadeva detekcijo saharskega
prahu na območju Trnovskega gozda z lidarskim sistemom na Otlici. Izvajanje oziroma uporabnost lidarskih meritev za zaznavanje aerosola sta pogojena z jasnim vremenom. Pojav saharskega
prahu nad območjem Slovenije pa je povezan s prihodom zračnih mas pretežno z južne in jugozahodne smeri, ki so zaradi prehoda čez Sredozemlje največkrat vlažne. Trnovski gozd in za njim
Julijske Alpe za zračne mase predstavljajo orografsko oviro, zaradi česar se mase začnejo dvigati,
kar vpliva na nastanek oblakov oziroma padavin [2]. Modelske napovedi visokih koncentracij
aerosola severnoafriškega porekla zato pogosto spremljajo padavine ali gosta oblačnost [11, 2].
Takšne situacije nam onemogočajo lidarske meritve. Razen redkih izjem v splošnem velja, da
pojavov visokih koncentracij saharskega prahu nad zahodno Slovenijo zaradi spreminjajočih vremenskih razmer ne moremo zaznavati z lidarskim sistemom na Otlici. Tipanje in potrditev z
lidarskim sistemom je torej možna šele po prehodu s saharskim prahom obogatenih vlažnih
zračnih mas, pri čemer padavine ne izperejo vsega saharskega prahu iz atmosfere, v primerih, ko
saharski prah ne prihaja nad naše območje neposredno z juga ali ko južne zračne mase niso tako
vlažne. Povečini lahko torej potrdimo le pojave manjših koncentracij, ki v modelskem smislu
velikokrat predstavljajo neznatne vrednosti.
Omejitev merjenja na jasno vreme še toliko bolj velja pri meritvah s preprostim Mievem
lidarskem sistemom, ki oddaja le eno valovno dolžino svetlobe. V kolikor namreč sprejemamo
35
sipano svetlobo, ki jo oddajamo v več valovnih dolžinah, je mogoče razlikovati med tipi sipalcev,
torej tudi med oblačnimi delci in drugim aerosolom [3, 1]. Pri meritvah z lidarskim sistemom
na Otlici, lahko jasnost oziroma brezoblačnost ocenimo le z vizualnimi opazovanji. Prav tako
ob predpostavki brezoblačne atmosfere in zaznavanju povečanega odziva v signalu ne moremo
določiti vrste aerosola. Poleg atmosferskega aerosola afriškega izvora se nad Trnovskim gozdom
pojavljajo tudi druge vrste. Najpogosteje pričakujemo aerosol morskega porekla ali aerosol, ki
je posledica človeških dejavnosti [21]. Prisotnost troposferskega aerosola, nastalega kot posledica požarov ali vulkanske aktivnosti, zlahka preverimo glede na prisotnost teh virov [33, 34].
Identiteto z lidarjem zaznanega aerosola je do določene mere mogoče potrditi s povratnimi
trajektorijami [7, 8].
V času meritev na območju Evrope in njene soseske nismo zasledili velikih točkovnih virov
aerosola. Pri analizi lidarskih meritev torej lahko ob povečanem signalu iz nabora potencialnih
vrst zaznanih delcev izključimo vulkanski prah ali dim obsežnejših požarov.
4.2
Primeri vdorov zračnih mas z visokimi koncentracijami saharskega prahu
V času naše raziskave je model napovedal deset vdorov zračnih mas z visokimi koncentracijami
saharskega mineralnega prahu v slovenski prostor. Dogodkov nismo potrdili z lidarskimi meritvami, saj so bile zračne mase ob teh vdorih vlažne in so prinašale padavine, ki onemogočajo
meritve. Četudi brez razpoložljivih lidarskih podatkov bomo za termine napovedi velikih dogodkov preučili povratne trajektorije zračnih mas. Napovedi nam ob predpostavki zadovoljive
kakovosti modela orišejo gibanje saharskega prahu in podajo ocene pričakovanih koncentracij v
slovenskem prostoru.
Najprej bomo preučili osamljen dogodek, pri katerem je model DREAM napovedal prihod
zračnih mas z relativno visokimi koncentracijami mineralnega prahu v noči s 14. na 15. avgust
2010. Vdor zračnih mas s saharskim prahom v tej noči potrjuje tudi lidarska detekcija saharskega
prahu v kasnejši noči s 16. na 17. avgust 2010, ki jo obravnavamo v drugem sklopu primerov.
4.2.1
Značilni dogodek: primer vdora mineralnega prahu, 15. avgust 2010
Model DREAM je na prehodu med 14. in 15. avgustom 2010 napovedal prihod zračnih mas z
visokimi koncentracijami saharskega prahu nad širše območje Slovenije (Slika 14). Za območje
nad Novo Gorico je bila 14. avgusta ob 12 UTC izdana napoved, ki je v prihodnjih 12 urah
predvidevala najvišjo koncentracijo mineralnega prahu. Vertikalni profil koncentracije mineralnega prahu (Slika 14, desno) je kazal na pojav aerosola med 1000 in 5000 metri nadmorske
višine, pri čemer je bila pričakovana najvišja vrednost okrog 70 µg/m3 na višini 3500 m. Širša
36
modelska situacija (Slika 14, levo) je napovedovala prihod zračne mase z visoko koncentracijo
saharskega prahu nad srednjo Evropo, ki se je iz Tunizije čez Sredozemsko morje razširila nad
velik del Italije, Avstrijo, segala na jugovzhod Nemčije, prekrivala večino Češke in Slovaške ter
na vzhodu polovico Madžarske, Hrvaško, Bosno in Hercegovino.
Slika 14: 12-urna modelska napoved koncentracije mineralnega prahu v atmosferi za dan 15. 8.
2010 ob 00 UTC nad območjem širšega Sredozemlja oziroma srednje Evrope in severne Afrike
ter vertikalna napoved koncentracije mineralnega prahu nad Novo Gorico [35].
Nad območjem zahodne Slovenije so se v noči na 15. avgust pojavljale padavine. Glede
na napoved padavin je model upošteval mokro odlaganje mineralnega prahu iz atmosfere nad
območjem dela Italije in Slovenije (Slika 15, desno). Mokro odlaganje saharskega mineralnega
prahu lahko opazimo, ko po dežju na avtomobilih ostane fina plast peščene umazanije. Suho
odlaganje mineralnega prahu iz atmosfere je model predvideval na nekaterih območjih, kjer
padavin ni pričakoval, torej nad južno Italijo in nad severno Afriko (Slika 15, levo). Pri tem
se moramo zavedati, da se nad Afriko v dobri meri izvaja odlaganje večjih delcev, ki imajo
manjši življenjski čas v atmosferi in težko zaidejo nad širše območje. S procesom odlaganja se
v naslednjih dneh zmanjša koncentracija saharskega prahu v atmosferi.
Lidarskih meritev zaradi goste oblačnosti in padavin, kot smo že omenili, nismo mogli opraviti, zato lahko kvečjemu preučimo značilnost vremenske situacije. Osredotočimo se torej na
trajektorije prihoda zračnih mas. Za čas modelskih napovedi s pomočjo modela HYSPLIT in
podatkovne baze modelske analize GDAS izrišemo 72-urne povratne trajektorije prihoda zračnih
mas nad območje Trnovskega gozda. Na treh slikah smo združili trajektorije, ki predvidevajo
prihod zračnih mas na 1, 2 in 3 km, na 4, 5 in 6 km ter na 7, 8 in 9 km nadmorske višine
37
Slika 15: 12-urna modelska napoved suhega in mokrega odlaganja mineralnega prahu iz atmosfere za dan 15. 8. 2010 ob 00 UTC nad območjem širšega Sredozemlja oziroma srednje Evrope
in severne Afrike [35].
(Sliki 16 in 17). S pomočjo markerjev, ki so na posamezni trajektoriji narisani vsakih 12 ur, je
mogoče razločevati med višinami prihoda trajektorij v posameznem nizu treh višin. Trikotniki
pomenijo najmanjšo, zvezdice pa največjo višino prihoda v nizu, kar pomeni, da med rdečimi
trajektorijami na Sliki 16 prihajajo trajektorije s trikotnimi markerji na višino 1 km, s kvadrati
na 2 km in z zvezdicami na 3 km. Poleg modelskega časa 15. 8. 2010 ob 00 UTC, za katerega je DREAM napovedal prihod zračnih mas z višjo koncentracijo mineralnega prahu, smo za
vsako višino preverili tudi trajektoriji za tri ure zgodnejši čas 14. 8. 2010 ob 21 UTC ter tri
ure poznejši čas 15. 8. 2010 ob 03 UTC. Model DREAM namreč izračuna napoved v 6-urnih
intervalih, obenem pa dopuščamo določena odstopanja v računanju trajektorij. Za napake v
izračunu poteka trajektorij je v največji meri odgovorna majhna prostorska ločljivost vhodnih
podatkov, slabo definirana orografija ter ne nazadnje slaba natančnost modelskega vertikalnega
vetra.
Povratne trajektorije kažejo značilne razlike v smeri prihoda glede na njihove višine (Sliki 16
in 17). Spreminjanje smeri prihoda zračnih mas od juga proti zahodu z naraščanjem višine
se kaže že znotraj niza treh kilometrov, se pravi na posamezni sliki. Splošno ugotovimo tudi,
da zaradi manjšega vpliva površja višje zračne mase prepotujejo v enakem času bistveno večje
razdalje kot nižje. Na Sliki 16 levo trajektorije s prihodom na višino enega in dveh kilometrov
pridejo predvsem iznad bližjega Jadranskega morja in hrvaške obale. Izjema je ena trajektorija z dveh kilometrov višine, ki prihaja tako kot vse zračne mase na tri kilometre iz Tunizije.
Zračne mase s prihodom na štiri in nekatere na pet kilometrov (Slika 16, desno) imajo še vedno
izvor nad afriško celino, medtem ko se višje potujoče zračne mase gibajo z Atlantskega oceana
čez Pirenejski polotok. Povratne trajektorije, višje od šest kilometrov, imajo izvor v severnem
38
Trajektorije z višino prihoda na 1, 2 in 3 km za 15.8.2010 00UTC
Trajektorije z višino prihoda na 4, 5 in 6 km za 15.8.2010 00UTC
Slika 16: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
1, 2 in 3 km ter 4, 5 in 6 km za dan 15. 8. 2010 okrog 00 UTC.
Trajektorije z višino prihoda na 7, 8 in 9 km za 15.8.2010 00UTC
Višinski potek trajektorij za 15.8.2010 00UTC
10000
60 °
N
8000
h [m]
6000
4000
2000
0
−72
−60
−48
−36
t [h]
−24
−12
0
Slika 17: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
7, 8 in 9 km ter višinski potek trajektorij za dan 15. 8. 2010 okrog 00 UTC.
39
Atlantiku (Slika 17, levo). Pri višinskem poteku trajektorij (Slika 17, desno) je potrebno opozoriti, da niso prikazane nadmorske višine, temveč višine nad tlemi glede na modelski relief. Pri
prikazu višinskega poteka zračnih mas nam največ povedo modro in rdeče obarvane linije, ki
se začnejo pri tleh in se nato povzpnejo na višino treh, štirih in petih kilometrov. To gibanje
nakazuje zajem aerosola pri tleh in transport na omenjene višine nad Novo Gorico [11]. Analiza gibanja zračnih mas s pomočjo povratnih trajektorij potrjuje napoved modela DREAM,
ki nad območjem Trnovskega gozda predvideva povišane koncentracije saharskega mineralnega
prahu. Maksimumu napovedane koncentracije ustreza višina, na katero vodi največ neposrednih
trajektorij iz Tunizije. Na modelski sliki (Slika 15, levo) napovedanih koncentracij mineralnega
prahu nad širšim Sredozemljem prepoznamo enako obliko jezika s povečanimi koncentracijami
iz Afrike proti srednji Evropi kot pot, po kateri v Slovenijo potujejo zračne mase v spodnjih
plasteh troposfere.
4.2.2
Vsi primeri napovedanih visokih koncentracij saharskega mineralnega prahu
Obravnavamo deset napovedi vdorov zračnih mas z visokimi koncentracijami saharskega mineralnega prahu na območje Slovenije. Teh dogodkov nismo potrdili z lidarskimi meritvami, saj so
bile zračne mase vlažne in so prinašale padavine, ki onemogočajo meritve. Med velike dogodke
smo šteli vertikalne napovedi z maksimalno vrednostjo koncentracije mineralnega prahu nad
10 µg/m3 , pri čemer je bila največja vrednost 70 µg/m3 . Podobno kot pri značilnem dogodku
bomo za vse dogodke pogledali 72-urne trajektorije prihoda zračnih mas v širšem modelskem
času šestih ur in za tri višinske plasti v obsegu devet kilometrov (Slike 18, 19 in 20). Trajektorije
so v posameznem višinskem obsegu treh kilometrov zaradi preglednosti razdeljene v dve sliki.
Na levih slikah so trajektorije, katerih smer prihoda je južna in očitno iznad afriškega kontinenta, medtem ko so na desne slike nanizane trajektorije z zahodnejšo smerjo prihoda. Barve
razlikujejo različne dogodke, pri čemer dogodek določene barve na levi sliki ne označuje istega
dogodka na desni.
Primerjava vseh slik kaže splošno odmikanje smeri povratnih trajektorij proti zahodu z
naraščanjem višine prihoda zračnih mas. Pri nižjih povratnih trajektorijah je prevladujoča
smer prihoda zračnih mas južna (Slika 18), medtem ko se izhodišča zračnih mas, ki potujejo v
višjih plasteh, premaknejo proti zahodu (Slika 20). V kolikor se posvetimo vsakemu dogodku
posebej, ugotovimo, da za dogodke na levi ustreza vsaj ena trajektorija očitno južne smeri. Iz
dogodkov na desni sliki lahko sklepamo, da je za pojav visokih koncentracij saharskega prahu
nad našimi tlemi velikokrat dovolj, če trajektorije pripotujejo čez južni del Iberskega polotoka.
Zaradi bližine vira mineralnega prahu, afriških puščav, so prodori mineralnega prahu na območje
40
Trajektorije z višino prihoda na 1, 2 in 3 km
Trajektorije z višino prihoda na 1, 2 in 3 km
Slika 18: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
1, 2 in 3 km za dni z modelskimi napovedmi visokih koncentracij mineralnega prahu.
Trajektorije z višino prihoda na 4, 5 in 6 km
Trajektorije z višino prihoda na 4, 5 in 6 km
Slika 19: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
4, 5 in 6 km za dni z modelskimi napovedmi visokih koncentracij mineralnega prahu.
41
Trajektorije z višino prihoda na 7, 8 in 9 km
Trajektorije z višino prihoda na 7, 8 in 9 km
Slika 20: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
7, 8 in 9 km za dni z modelskimi napovedmi visokih koncentracij mineralnega prahu.
Iberskega polotoka pogosti. Atmosfera nad območjem Iberskega polotoka lahko torej vsebuje
visoke koncentracije mineralnega prahu od prejšnjih prodorov in zračne mase, ki pripotujejo
s tega območja v slovenski prostor, lahko še vedno prinesejo znatne koncentracije saharskega
prahu. Čeprav smo v obravnavo vključili dogodke z velikim razponom maksimalnih vrednosti
koncentracij v vertikalnih napovedih, nismo prepoznali značilnih razlik v smeri trajektorij glede
na višino koncentracije. Dogodka z najmanjšimi napovedanimi vrednostmi 10 µg/m3 sta namreč
razdeljena eden med dogodke tipično južne smeri in drugi med dogodke jugozahodne smeri.
4.3
Primeri vdorov zračnih mas z nizkimi koncentracijami saharskega prahu
V 12 od skupno 30 dni so lidarske meritve pokazale prisotnost aerosola, pri čemer so termini
sovpadali tudi z modelsko napovedjo pojava saharskega prahu nad zahodno Slovenijo. V vseh
primerih je model DREAM pričakoval opazne, vendar zelo nizke koncentracije mineralnega prahu
v vertikalnem profilu nad Novo Gorico oziroma Otlico. Sedaj bomo analizirali poti zračnih mas
z namenom določanja izvora zaznanega aerosola.
Potem ko smo obravnavali dogodek, pri katerem je model DREAM napovedal prihod zračnih
mas z relativno visokimi koncentracijami mineralnega prahu v noči s 14. na 15. avgust 2010,
bomo sedaj obravnavali še dva dni kasnejši dogodek, ki spada k istemu nizu pojava saharskega
prahu nad Trnovskim gozdom. V noči s 16. na 17. avgust 2010 se je nebo namreč razjasnilo, kar
nam je omogočilo lidarske meritve in s tem preverjanje napovedi manjših koncentracij saharskega
prahu.
42
4.3.1
Značilni dogodek: primer 16. avgust 2010
Obravnavamo dogodek, za katerega je model nad območjem Goriške predvidel povečano koncentracijo saharskega mineralnega prahu, pri čemer so tudi lidarske meritve zabeležile prisotnost
aerosola. Govorimo o sovpadajočem modelskem pojavu in lidarski meritvi, saj ne moremo zagotovo trditi, da gre za detekcijo saharskega prahu. Napoved za 16. avgust 2010 ob 18 UTC
pripada večdnevnemu pojavu mineralnega prahu v srednji Evropi in sledi že obravnavani napovedi visokih koncentracij saharskega prahu nad Novo Gorico za 15. avgust 2010 ob 00 UTC.
Modelska napoved (Slika 21, desno) za 16. avgust 2010 ob 18 UTC je v vertikalni porazdelitvi nad Novo Gorico predvidevala opazne vrednosti saharskega mineralnega prahu. Pričakovana plast aerosola je bila med 7000 in 10000 metri nadmorske višine z maksimalno vrednostjo
8 µg/m3 na višini 9000 m. V primeru, da od pojava visokih koncentracij izpred dveh dni ne
upoštevamo morebitnega prihoda novih zračnih mas s saharskim prahom, so koncentracije glede
na mokro odlaganje, prikazano na Sliki 15, pričakovano padle. Pri modelski napovedi za količino
mineralnega prahu v celotni modelski višini na površino v gramih na kvadratni meter za velik
del Evrope in severne Afrike opazimo nadaljevanje situacije iz dneva 15. 8. 2010. Jezik zračnih
mas z višjimi vrednostmi od 0, 05 g/m2 se je premaknil proti vzhodu in segal prek Grčije, Srbije,
vzhodne Madžarske, Poljske do Baltiškega morja (Slika 21, levo).
Slika 21: 6-urna modelska napoved koncentracije saharskega prahu v atmosferi za dan 16. 8.
2010 ob 18 UTC nad območjem širšega Sredozemlja oziroma srednje Evrope in severne Afrike
ter vertikalna napoved koncentracije mineralnega prahu nad Novo Gorico [35].
Nad Trnovskim gozdom in širšo Slovenijo se je na večer 16. avgusta zjasnilo, kar je omogočilo
43
lidarske meritve. Meritve so se opravljale med pol deseto in polnočjo. Predstavljen je lidarski
signal ob 22:40 (Slika 22), ki je rezultat povprečenja 189 vertikalnih meritev, ki so trajale 300
sekund. Najprej je prikazan signal v obliki S funkcije kot oddaljenost od lidarja (Slika 22,
levo). Drugič (Slika 22, desno) je signal izrisan v odvisnosti od nadmorske višine kot vrednosti
absorpcijskega koeficienta αa z enotami [m
−1
] glede na analizo po Klettovi metodi. Rešitev
smo še dodatno prilagodili z odštevkom premice izbrane strmine. Pri metodi smo za vrednost
koeficienta izbrali k = 1, za robno vrednost absorpcijskega koeficienta pa αm = 0.00001 m−1 .
Tukaj je potrebno poudariti, da je lidarski signal, še posebno če uporabljamo le eno valovno
dolžino svetlobe, relativna meritev in po obdelavi z ustrezno metodo ob primernem izboru
parametrov so enote le okvirne [24].
Čeprav je meritev relativna, je iz lidarske meritve dobro razviden povečan odziv v dveh
višinskih obsegih. Spodnji se razteza med 1500 in 2500 metri, zgornji pa med 8700 in 10000
metri. Z ozirom na vse meritve v noči smo za povečan odziv v spodnjem pasu v dobri meri
prepričani, da gre za aerosol. Gre namreč za tipično dokaj širok pas, ki bi ga v primeru oblačnosti
prepoznali s prostim očesom. V kolikor bi šlo za oblačno kopreno, bi imeli ostrejšo špico v
odzivu. Obenem bi bilo oblačnost lažje opaziti tudi zaradi sorazmerno majhne višine, na kateri
smo dobili signal. Za pas povečanega signala na večji oddaljenosti lahko z manjšo gotovostjo
govorimo o aerosolu trdnih delcev. Pojavljanje signala je bilo v času meritev redkejše. Prav tako
pri nekaterih meritvah zasledimo tudi ozko špico, ki je bolj značilna za oblake. Za nameček še
težje zagotavljamo vidno oceno jasne atmosfere na tolikšni višini. Sicer nismo razločili nikakršne
oblačnosti v vertikalni smeri nad otliško opazovalnico, vendar gre še vedno le za oceno na podlagi
vizualnih opazovanj, ki pa so ponoči omejena.
Lidarske meritve aerosola z dne 16. 8. 2010 sovpadajo z napovedjo saharskega prahu nad
območjem Goriške. Pred dokončno sodbo, da gre dejansko za saharski prah, preučimo 72urne povratne trajektorije za otliške koordinate po modelu HYSPLIT s podatki iz arhiva analiz
GDAS. Zopet smo združili trajektorije v obsegu treh kilometrov in jih od 1 do 9 km višine
narisali v treh slikah (Slika 23 in Slika 24). Ker je čas meritev segal v šesturni območji dveh
časov modelske napovedi za 16. 8. 2010 ob 18 UTC ter 17. 8. 2010 ob 00 UTC, smo za vsako
višino izrisali 5 trajektorij, katerih časovne medsebojne razdalje so tri ure.
Na nobeni izmed slik (Sliki 23 in 24) ne najdemo trajektorije, ki bi razvidno in neposredno
kazala na prihod zračnih mas z afriške celine. Trajektorije s prihodom zračnih mas v višinsko
plast prvih treh kilometrov (Slika 23, levo), ki ustreza višini spodaj detektiranega aerosola,
imajo v najbolj pripravnem primeru izvor na področju južne Francije. Spodnji pas detektiranega
aerosola ne more ustrezati saharskemu prahu, torej lahko posumimo na drugoten izvor aerosola,
44
Analiza lidarske meritve ob 22:40 na dan 16.8.2010
S funkcija za lidarsko meritev na dan 16.8.2010 ob 22:40
1
12000
0
10000
−1
Višina [m]
8000
S(R)
−2
−3
6000
4000
−4
2000
−5
−6
0
0
2000
4000
6000
8000
Razdalja [m]
10000
12000
0
0.5
1
1.5
α [m−1]
a
2
2.5
−4
x 10
Slika 22: Lidarska meritev, predstavljena z S funkcijo ter po Klettovi metodi obdelanim in
dodatno prilagojenim signalom za dan 16. 8. 2010 ob 22:40.
na primer Padsko nižino. V severni Italiji namreč najdemo vire aerosola kot posledico človeške
dejavnosti, se pravi industrije. Temu ustreza pritalno gibanje večjega dela trajektorij s končno
višino do dveh kilometrov. Linije prihoda zračnih mas na višino med štiri in devet kilometri
kažejo na krožno pot zračnih mas čez celotno srednjo in zahodno Evropo z razseljenimi izvori.
Začetek dveh trajektorij s prihodom na višino 9 km in ene s prihodom na višino 5 km se skoraj
dotika Afrike, pri čemer pa ne gre zanemariti dolge poti čez Evropo. Opazovanje poti gibanja
zračnih mas na še daljši časovni skali bi mogoče pokazalo izvor v afriških puščavah.
Trajektorije z višino prihoda na 1, 2 in 3 km za 16.8.2010 18UTC
Trajektorije z višino prihoda na 4, 5 in 6 km za 16.8.2010 18UTC
Slika 23: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
1, 2 in 3 km ter 4, 5 in 6 km za dan 16. 8. 2010 okrog 18 UTC.
Z lidarskega signala smo lahko prepoznali pasova s povečanim odzivom na dveh višinah.
Izmerjeni aerosol na višini 2000 m ne ustreza modelski napovedi na 9000 m, kakor tudi ne
45
Višinski potek trajektorij za 16.8.2010 18UTC
Trajektorije z višino prihoda na 7, 8 in 9 km za 16.8.2010 18UTC
10000
8000
h [m]
6000
4000
2000
0
−72
−60
−48
−36
t [h]
−24
−12
0
Slika 24: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
7, 8 in 9 km ter višinski potek trajektorij za dan 16. 8. 2010 okrog 18 UTC.
poteku trajektorij na višine do 3000 m, kar pomeni, da je ta aerosol drugotnega izvora. Za
povečan signal na 9000 m ne moremo zagotovo reči, da tipamo pojav trdnih delcev in ne oblaka.
V kolikor zaupamo vizualni oceni jasnosti neba v noči meritve in odziv smatramo za saharski
prah, izmerjeni aerosol popolnoma sovpada z napovedjo. Prav tako jo v neki meri podpira tudi
analiza povratnih trajektorij, pri čemer osamljena linija zračne mase prihaja na pravo višino in
ima poreklo blizu afriške celine. Sicer pa ima ujemanje lidarskih meritev z modelom DREAM
večjo težo kot neizrazita pot trajektorij. Model DREAM ima namreč boljšo ločljivost kot model
HYSPLIT.
4.3.2
Vsi primeri napovedi nizkih koncentracij mineralnega prahu
Preučili bomo dvanajst primerov, pri katerih smo v terminih lidarske zaznave aerosola tudi
glede na modelsko napoved pričakovali pojav saharskega prahu. Nobena vertikalna modelska
napoved nad Novo Gorico oziroma Otlico ni predvidevala visokih koncentracij saharskega prahu.
Največja vrednost napovedi je znašala 10 µg/m3 , upoštevali pa smo že vrednosti 2 µg/m3 . V 72urnih povratnih trajektorijah zračnih mas bomo za teh dvanajst dogodkov poizkusili prepoznati
značilnosti, ki smo jih beležili v primeru modelskih napovedi relativno visokih koncentracij
saharskega prahu. Ker gre za večje število dogodkov in ker sklepamo, da je dovolj le ena
pot zračne mase, ki prihaja s področij, deklariranih kot vir ciljnega aerosola, smo se odločili,
da narišemo za vsak dogodek le po eno značilno trajektorijo. Značilne poti smo iskali med
trajektorijami, ki so prišle na višine v obsegu devetih kilometrov, pri čemer smo za vsak modelski
čas oziroma meritev izbirali med tremi trajektorijami s časi prihodov v obsegu šestih ur. V
kolikor so meritve in napoved segale v dva modelska časa, na primer ob 18 UTC in 00 UTC,
46
smo izbirali med petimi trajektorijami za posamezno višino. Pri desetih dogodkih smo našli
značilne trajektorije s prihodom na višine od 4 do 9 kilometrov ter jih izrisali na Sliki 25 in
njihov višinski potek na Sliki 26. Enake barve na sosednjih slikah označujejo različne dogodke,
te pa pojasnjujeta legendi.
Trajektorije z višino prihoda na 4, 5 in 6 km
Trajektorije z višino prihoda na 7, 8 in 9 km
17.8.2010 03UTC
23.9.2010 21UTC
10.10.2010 21UTC
11.10.2010 21UTC
12.10.2010 21UTC
21.8.2010 15UTC
22.8.2010 21UTC
27.8.2010 03UTC
13.9.2010 21UTC
Slika 25: Značilne 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko
višino 4, 5 in 6 km ter 7, 8 in 9 km za dni s sovpadajočimi izmerjenimi pojavi aerosola in
napovedanimi pojavi saharskega prahu.
Višinski potek trajektorij z višino prihoda na 4, 5 in 6 km
Višinski potek trajektorij z višino prihoda na 7, 8 in 9 km
10000
8000
8000
6000
6000
h [m]
h [m]
10000
4000
4000
2000
2000
0
−72
−60
−48
−36
t [h]
−24
−12
0
−72
0
−60
−48
−36
t [h]
−24
−12
0
Slika 26: Višinski potek značilnih 72-urnih trajektorij s prihodom zračnih mas nad Trnovski
gozd na nadmorsko višino 4, 5 in 6 km ter 7, 8 in 9 km za dni s sovpadajočimi izmerjenimi
pojavi aerosola in napovedanimi pojavi saharskega prahu.
Ob velikih dogodkih smo izvedeli, da pojav naznanja prihod pretežno južnih zračnih mas, ki
so največkrat vlažne in prinašajo padavine, kar nam onemogoča meritve. Obravnavamo torej
situacije posrednega prihoda s saharskim prahom obogatenih zračnih mas nad območje Slovenije
47
in računamo na manjše, neizrazite koncentracije tega aerosola v atmosferi. Nenazoren prikaz
vseh potencialnih trajektorij smo v tej obravnavi izpustili, vendar je bila s slike razvidna veliko
bolj razvejana porazdelitev trajektorij kot pri pojavih visokih koncentracij, kar kaže na bolj posredne prihode manjših delov zračnih mas. Nehomogenost nakazuje, da ne moremo pričakovati
enoličnih rezultatov. Z ozirom na nepotrjene modelske napovedi visokih koncentracij mineralnega prahu nad zahodno Slovenijo pri napovedanem in dejansko prisotnem saharskem prahu
lahko navkljub izboru le najbolj značilnih trajektorij opazimo, da so njihove smeri odklonjene
bolj proti zahodu. Za določen dogodek se zadovoljimo z eno trajektorijo iz niza, ki vsaj približno prihaja iz smeri potencialnega vira saharskega mineralnega prahu. Malo trajektorij prečka
afriški kontinent, prihajajo pa iz potencialno kontaminirane okolice Pirenejskega polotoka. V
izboru značilnih trajektorij nismo našli nobene, ki bi predvidevala prihod zračne mase na prve
tri kilometre, obenem višinski pregled prihoda zračnih mas (Slika 26), razen ene izjeme, ne kaže
na zajem aerosola pri tleh, temveč na prenos v višinah že prisotnega mineralnega prahu nad območje Slovenije. Razumljivo je torej, da pričakujemo manjše koncentracije. V večini primerov
odstopanje višine prihoda značilne trajektorije od višine detektiranega aerosola ni presegalo štirih kilometrov, kar še vedno lahko pripišemo napaki izračuna trajektorij zaradi nizke ločljivosti,
slabo definirane orografije ali odstopanj modelskega vetra. V dveh primerih je odstopanje višin
doseglo šest kilometrov, kar težje smatramo za potrjeno detekcijo saharskega prahu. Navkljub
temu sklenemo, da smo za deset primerov poiskali značilne trajektorije, ki lahko vsaj posredno
pojasnijo izvor detektiranega aerosola v Sahari. Glede na trajektorijsko analizo dveh dogodkov
(Slika 27) nikakor ni bilo mogoče šteti med potrjene detekcije saharskega mineralnega prahu,
saj so zračne mase potovale severneje od Pirenejskega polotoka.
Trajektorije z višino prihoda na 1, 2 in 3 km
Trajektorije z višino prihoda na 4, 5 in 6 km
Trajektorije z višino prihoda na 7, 8 in 9 km
Slika 27: Višinski potek 72-urnih za pojav saharskega prahu neznačilnih trajektorij s prihodom
zračnih mas nad Trnovski gozd na višino 1, 2 in 3 km, 4, 5 in 6 km ter 7, 8 in 9 km za dni s
sovpadajočimi izmerjenimi pojavi aerosola in napovedanimi pojavi saharskega prahu.
48
4.4
Primeri vdorov zračnih mas ob napovedani odsotnosti saharskega prahu
Obravnavamo sedem primerov, ko smo z lidarjem izmerili povečan odziv v signalu, značilnem
za aerosol, vendar modelske napovedi ob ustrezajočih časih niso predvidevale pojava saharskega
prahu nad Otlico. Ker nam lidarski signal enojne valovne dolžine ne daje informacije o vrsti
sipalcev, njihov izvor spet ocenjujemo le posredno. Enako kot v prejšnjih primerih bomo s
pomočjo povratnih trajektorij poskušali oceniti izvor sipalca oziroma vsaj preveriti saharsko
poreklo.
Najprej bomo pogledali primer, za katerega lahko z veliko gotovostjo trdimo, da ne gre za
detekcijo saharskega prahu.
4.4.1
Primer 3. september 2010
Izmed sedmih primerov lidarske detekcije aerosola, ki ni bil napovedan z modelom DREAM,
bomo predstavili meritev za 3. september 2010 ob 20:45. Iz uro in pol trajajočega seta meritev
smo za prikaz izbrali tisto z največjim odzivom. Na izbiro tega dneva je vplivalo tudi dejstvo,da
smo že pred dvema dnevoma izmerili nenapovedan pojav aerosola. O ničti modelski napovedi
koncentracije v vertikalnem prerezu nad Otlico za čas 3. 9. 2010 ob 18 UTC se lahko prepričamo
na (Slika 28). Glede na širšo sliko s površinsko porazdelitvijo saharskega prahu nad Evropo
in severno Afriko model predvideva povečane koncentracije saharskega prahu v atmosferi nad
Sardinijo, Sicilijo, južno Italijo in južno Grčijo.
Slika 28: 6-urna modelska napoved koncentracije mineralnega prahu v atmosferi za dan 3. 9.
2010 ob 18 UTC nad območjem širšega Sredozemlja oziroma srednje Evrope in severne Afrike
ter vertikalna napoved koncentracije nad Novo Gorico [35].
49
Zvečer 3. septembra 2010 je bilo nebo jasno in med meritvami s prostim očesom ni bilo
opaziti oblačnosti. Lidarski signal, ki si ga bomo ogledali, je rezultat povprečenja 190 meritev,
ki so trajale 300 sekund. Rezultat meritev je kot oddaljenost od lidarja narisan z S funkcijo ter
z nadmorsko višino porazdeljeno vrednostjo absorpcijskega koeficienta αa . Za Klettovo metodo
smo uporabili vrednost koeficienta k = 1 in αm = 0.000001 m−1 , naknadno pa smo rešitev
prilagodili z odštevkom premice izbrane strmine. Glede na lidarski signal (Slika 29) gre za v
večji meri jasno atmosfero, kar smo že spoznali kot oviro pri uporabi Klettove metode. Na
račun boljše konvergence se je oblika funkcije signala pri uporabi metode nekoliko spremenila,
kar je povzročilo tudi nekaj napak na delu brez povečanega odziva. Kljub temu še vedno lahko
dobro ocenimo višinsko plast, v kateri se je sipalec pojavil. Maksimum imamo pri 2200 metrov
nadmorske višine, medtem ko je povečan odziv prisoten med 2000 in 4000 metri nadmorske
višine. Dokaj široka plast nakazuje aerosol, saj bi oblak take debeline prav gotovo opazili s
prostim očesom. Prav tako bi laserska svetloba težko prodrla skozi tako širok oblak, kar bi
opazili na lidarskem signalu.
S funkcija za lidarsko meritev na dan 3.9.2010 ob 20:45
Analiza lidarske meritve ob 20:45 na dan 3.9.2010
1
12000
0
10000
−1
8000
Višina [m]
S(R)
−2
−3
−4
6000
4000
−5
2000
−6
−7
0
0
2000
4000
6000
8000
Razdalja[m]
10000
12000
2
4
6
αa [m−1]
8
10
−5
x 10
Slika 29: Lidarska meritev, predstavljena z S funkcijo ter po Klettovi metodi obdelanim in
dodatno prilagojenim signalom za dan 3. 9. 2010 ob 20:45.
Posvetili se bomo trajektorijam zračnih mas s prihodom na področje Goriške. Enako kot v
prejšnjih primerih smo združili pogled na devetih kilometrih zanimanja v tri slike z obsegom treh
kilometrov (Sliki 30 in 31). Za vsako višino nas zanimajo tri trajektorije v triurnem razmaku
okrog modelskega časa 3. 9. 2010 ob 18 UTC. Glede na vse višine lahko potrdimo pravilnost napovedi ničte koncentracije saharskega mineralnega prahu po modelu DREAM. Višje trajektorije
prečkajo Nemčijo v ravni smeri in segajo proti Islandiji. Linije gibanja zračnih mas s prihodom
na višino treh kilometrov segajo prav tako v smeri Nemčije, medtem ko nekatere najnižje traj-
50
ektorije kažejo na zadrževanje zračnih mas v zgornjem delu Jadranskega morja, majhnega dela
Slovenije in Hrvaške. Detektiran aerosol torej ne more ustrezati izvoru na afriškem kontinentu.
Obenem ne poznamo drugega vira, ki bi zagotovo pojasnil vrsto aerosola.
Trajektorije z višino prihoda na 1, 2 in 3 km za 3.9.2010 18UTC
Trajektorije z višino prihoda na 4, 5 in 6 km za 3.9.2010 18UTC
0°
N
Slika 30: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
1, 2 in 3 km ter 4, 5 in 6 km za dan 3. 9. 2010 okrog 18 UTC.
Trajektorije z višino prihoda na 7, 8 in 9 km za 3.9.2010 18UTC
Višinski potek trajektorij za 3.9.2010 18UTC
10000
8000
60 °
N
h [m]
6000
4000
2000
0
−72
−60
−48
−36
t [h]
−24
−12
0
Slika 31: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
7, 8 in 9 km ter višinski potek trajektorij za dan 3. 9. 2010 okrog 18 UTC.
4.4.2
Vsi primeri vdorov zračnih mas ob napovedani odsotnosti saharskega prahu
Za sedem primerov z lidarjem izmerjenih pojavov aerosola nad Otlico, pri katerih model DREAM
ni predvidel pojava saharskega prahu, bomo ocenili izvor z 72-urnimi povratnimi trajektorijami.
Spet se osredotočamo na poreklo sipalca v severni Afriki. Prihod zračnih mas na višinski obseg
devetih kilometrov je spet razdeljen na tri prikaze(Slike 32, 33 in 34). Dogodka, pri katerih
51
smo prepoznali prihod zračnih mas iz smeri, značilnih za saharski prah, smo prikazali na desnih
slikah.
Trajektorije z višino prihoda na 1, 2 in 3 km
Trajektorije z višino prihoda na 1, 2 in 3 km
Slika 32: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
1, 2 in 3 km za dni z izmerjeno prisotnostjo aerosola.
Trajektorije z višino prihoda na 4, 5 in 6 km
Trajektorije z višino prihoda na 4, 5 in 6 km
Slika 33: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
4, 5 in 6 km za dni z izmerjeno prisotnostjo aerosola.
Na levi strani so prikazane trajektorije, pri katerih ne prepoznamo nobene, ki bi opisala
značilno pot za pojav saharskega prahu v slovenskem prostoru. Vse linije namreč potujejo
precej severneje in se ogibajo območjem, ki so lahko potencialno kontaminirane s saharskim
prahom. Za pojasnilo zaznanega aerosola glede na te trajektorije nismo zasledili prisotnosti
nobenega značilnega sipalca v Evropi ali njeni okolici. Na desni strani gre spet za obravnavo
nizkih koncentracij mineralnega prahu, kar pomeni, da je dovolj, da izmed niza poti zračnih
mas za dogodek vodi v smeri območij virov mineralnega prahu. Za dva dogodka, torej z dne 19.
52
Trajektorije z višino prihoda na 7, 8 in 9 km
Trajektorije z višino prihoda na 7, 8 in 9 km
Slika 34: 72-urne trajektorije s prihodom zračnih mas nad Trnovski gozd na nadmorsko višino
7, 8 in 9 km za dni z izmerjeno prisotnostjo aerosola.
8. 2010 in 12. 9. 2010, smo uspeli najti za saharski prah značilne trajektorije, katerih višine
prihoda ustrezajo višini z lidarskim sistemom zaznanega aerosola. Za prvi dogodek velja, da je
modelska napoved dva dni prej in dva dni pozneje predvidevala nad Otlico pojav saharskega
prahu, ki smo ga tudi zaznali. Pri drugem dogodku pa modelska napoved in lidarska potrditev
veljata za le dan kasneje. Te potrditve nakazujejo, da smo v teh dveh primerih verjetno zaznali
saharski prah.
4.5
Povzetek rezultatov
Med 14. avgustom in 1. novembrom 2010 smo spremljali vreme nad Otlico in ob dobrih pogojih,
se pravi brezoblačnem vremenu, opravili lidarske meritve. Primernih dni za merjenje z lidarjem
je bilo v tem času 30 in v vseh primerih smo meritve tudi opravili. V 11 dneh so lidarske meritve
kazale na čisto atmosfero brez aerosola, medtem ko smo v 19 dneh v povratnem lidarskem signalu zaznali povečan odziv, iz katerega smo glede na vidno oceno jasnosti sklepali na neoblačne
sipalce. Upoštevajoč višino detektiranega aerosola in višino prihoda zračnih mas, smo za vsak
dan posebej preučili povratne poti zračnih mas in v 12 dneh našli po vsaj eno trajektorijo s
poreklom na območjih zajema saharskega prahu ali na širšem področju, kjer je atmosfera pogosto kontaminirana s saharskim prahom. Obenem smo spremljali napovedi gibanja saharskega
mineralnega prahu lokalnega modela DREAM, ki je od 12 detekcij aerosola 10 tudi napovedal.
53
5
Razprava in zaključki
V diplomskem delu smo obravnavali zaznavanje saharskega aerosola na območju jugozahodne
Slovenije s pomočjo lidarskega sistema na Otlici. Ker nam lidarska meritev ne da informacije
o vrsti sipalca, smo z namenom določitve njegovega porekla za vsako meritev preverili povratne trajektorije zračnih mas. Prvo informacijo o značilnih poteh zračnih mas, ki nad območje
Trnovskega gozda prinašajo puščavski prah, smo najprej poizkusili pridobiti s predpostavko pravilnega delovanja modela DREAM pri napovedi relativno velikih koncentracij saharskega prahu
nad Trnovskim gozdom. Preučili smo tudi povratne trajektorije, izračunane z modelom HYSPLIT za napovedan čas prihoda zračnih mas z relativno visokimi koncentracijami mineralnega
prahu. Nadalje smo preverili povratne trajektorije za vseh 19 detekcij aerosola z lidarskimi
meritvami, pri čemer smo v 12 dneh za širši modelski čas našli vsaj po eno trajektorijo, ki je
segala v bližino afriškega kontinenta. Pri velikih koncentracijah se izkaže, da je metoda analize
trajektorij veliko bolj zanesljiva, saj poti nazorno kažejo neposredno afriško poreklo. Ker je
mogoče lidarske meritve opravljati le ko ni padavin, oblaki pa omejujejo njihov doseg, smo v
večini prikrajšani za meritev velikih koncentracij saharskega prahu nad območjem Slovenije, saj
te po napovedih modela DREAM sovpadajo z oblačnostjo in padavinami. Majhne koncentracije
aerosola, ki smo jih uspeli izmeriti, imajo bistveno slabšo prepoznavnost značilnih poti zračnih
mas, kontaminiranih s saharskim prahom. Zadovoljili smo se namreč že s potjo, ki prihaja iz
okolice Afrike. Torej je določanje porekla teh mas z analizo povratnih trajektorij bistveno slabše.
Rešitev bi bila naprednejši lidarski sistem, ki bi omogočal razlikovanje med tipi sipalcev.
Lidarski sistem observatorija Otlica je bil že v začetku zastavljen za uporabo več različnih
valovnih dolžin svetlobe. To dopuščajo tako izbran oddajnik kakor trije sprejemniki, od katerih
dva še nista usposobljena. Uporaba več valovnih dolžin svetlobe bi z ustrezno analizo signala
omogočala razlikovanje med različnimi sipalci. Tako ne bi več potrebovali nezanesljive analize
povratnih trajektorij, obenem pa bi iz meritev zanesljivo izločili sipanje na oblakih, ki smo ga
v našem primeru določali le na podlagi vidne ocene. Še več, lahko bi ločili med, na primer, saharskim prahom in aerosolom drugega porekla. Usposobitev vseh treh sprejemnikov je zahtevna
naloga, zato bi za začetek lahko poizkusili z uporabo signalov skozi pravokotno zasukana polarizacijska filtra, kar bi nam do neke mere že omogočilo razlikovanje med sipalci. Po drugi strani
nam že razrešitev signala ene valovne dolžine povzroča preglavice. Metode razrešitve lidarskega
signala je potrebno prilagajati vsaki meritvi posebej.
Navkljub omejitvam smo uspeli izmeriti in potrditi vdore zračnih mas s saharskim prahom
na območje jugozahodne Slovenije. Orisali smo problematiko splošnega zaznavanja z lidarskim
sistemom kot zaznavanje ciljne vrste aerosola, kot je puščavski prah. V 80 dneh smo imeli
54
priložnost opraviti 30 meritev, iz česar lahko sklepamo, da je opazovanje izvedljivo le v dobri
tretjini zastavljenega termina. Meritve smo opravljali v zadnjem delu poletja in jeseni. Zanimivo
bi bilo raziskati pojavljanje v drugih letnih časih, predvsem če bi imeli več dni z jasnim vremenom
in priložnost zaznavanja pojavov velikih koncentracij saharskega mineralnega prahu.
Rezultate meritev lahko uporabimo za ovrednotenje delovanja prognostičnega modela DREAM.
Model DREAM ni nikoli predvidel pojava prahu za dneve z meritvami, ki so kazale na odsotnost aerosola. Od 12 detekcij saharskega prahu je model, po naši oceni, zgrešil dve. Za resnejše
vrednotenje modela bi morali seveda izbrati več dogodkov z meritvami na več lokacijah. Kljub
temu naši rezultati nakazujejo, da je numerično modeliranje gibanja mineralnega prahu dober
način za ocenjevanje njegove prisotnosti v atmosferi.
55
6
Literatura
[1] Weitkamp, C. 2005: Lidar, Range-Resolved Optical Remote Sensing of the Atmosphere,
Springer.
[2] Rakovec, J., Vrhovec, T. 1998: Osnove meteorologije za naravoslovce in tehnike,
Ljubljana, DMFA.
[3] Kovalev, V. A., Eichinger, W. E. 2004: Elastic lidar, theory, practice and analysis
methods, John Wiley and Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.
[4] Houghton, J.T., Ding, Y., Griggs, D., Noguer, M., van der Linden, P.J., Dai, X., Maskell,
K., Johnson., C.A. 2001: Climate change 2001, The scientific basis, Cambridge University
Press, Cambridge.
[5] Levin, Z., Ganor, E., Gladstein, V. 1996: The effects of desert particles with sulfate on
rain formation in the Eastern Mediterranenan, Journal of Applied Meteorology, 35,
1385-1600.
[6] Hansen, J., Sato, M., Ruedy, R. 1997: Radiative forcing and climate response, Journal of
Geophysical Research, 102, 6831-6864.
[7] Kim, J., Yoon, S-C., Jefferson, A., Zahorowski, W., Kang, C-H. 2005: Air mass
characterization and source region analysis for the Gosan super site, Korea, during the
ACE-Asia 2001 field campaign, Atmospheric Environment, 39, 6513-6523.
[8] Vaughan, J. M., Maryon, R. H., Geddes, N. J. 2002: Comparison of atmospheric aerosol
backscattering and air mass back trajectories, Meteorology and Atmospheric Physics, 79,
33-46.
[9] Andreae, M.O. 1995: Climatic effects of changing atmospheric aerosol levels,
Henderson-Sellers, World Survey of Climatology, Future Climates of the World, Elsevier,
Amsterdam, 16, 347-398.
[10] Oštir, K. 2006: Daljinsko zaznavanje, Založba Znanstveno raziskovalnega centra SAZU.
[11] Nickovic, S. 2001: A model for prediction of desert dust cycle in the atmosphere, Jurnal of
Geophisical Reasearch, 106, 18113-18129.
56
[12] Duce, R.A. 1995: Sources, distributions, and fluxes of mineral aerosols and their
relationship to climate, Aerosol Forcing of Climate, Wiley, New York, 43–72.
[13] Tegen, I., Fung, I. 1995: Contribution to the mineral aerosol load from land surface
modification, Journal of Geophysical Research 100, 18707-18726.
[14] Jaenicke, R. 1993: Tropospheric Aerosols, Aerosol-Cloud-Climate Interactions, P. Hobbs,
Academic Press, New York.
[15] McCartney, E.J. 1976: Optics of the atmosphere, Scattering by molecules and particles,
John Wiley and Sons, New Jersey.
[16] Bergant, K. 2005: Daljinsko zaznavanje lastnosti ozračja z lidarjem, Življenje in tehnika,
56, 5, 39-45.
[17] Perez, C., Nickovic, S., Baldasano, J. M. 2006: A long Saharan dust event over the
western Mediterranean: Lidar, Sun photometer observations, and regional dust modeling,
Jurnal of Geophisical Reasearch, 111, .
[18] Schneider, J. 2000: A European aerosol research lidar network to establish an aerosol
climatology (EARLINET), Journal of Aerosol Science, 31, 1, 592-593.
[19] Gao, F., Bergant, K., Forte, B., Stanič, S., Verbič, D., Filipčič, A., Zavrtanik, M., Song,
X., Hua, D. 2010: Long-range scanning Mie lidar for quantitative measurements of
atmospheric extinction over Vipava valley, Slovenia, Proceedings of the 25th International
Laser Radar Conference, St. Petersburg, Publishing House of IAO SB RAS, 604-607.
[20] Bergant, K., Zavrtanik, M., Kontić, B. 2005: Lidar na Otlici nad Ajdovščino: Opis,
delovanje, ocena vplivov na okolje in zdravje, Politehnika Nova Gorica, Laboratorij za
raziskave v okolju.
[21] Čolovič-Daul, M. 2007: Lidar sensing of aerosols and determination of their trajectories,
Master thesis, University of Nova Gorica.
[22] Quantel Group, Q-Switched Nd:YAG Compact Oscillators, manual.
www.quantel.fr/industrial-scientific-lasers/uk/gamme-2-3-brilliant-b.html
(12.12.2010)
[23] Fernald, F. G. 1984: Analysis of atmospheric lidar observations: some comments, Optical
Society of America, Applied Optics, 23, 652-653.
57
[24] Klett, J. D. 1981: Stable analytical inversion solution for processing lidar returns, Applied
optics, 20, 211-220.
[25] Horvat, M. 2001: Merjenje optične prepustnosti atmosfere s sistemom LIDAR, Diplomsko
delo, Univerza v Ljubljani.
[26] Environmental Protection Agency (EPA) 1992: Global Ecosystem Database, National
Oceanic and Atmospheric Administration, National Geophysical Data Center, Boulder,
Colorado.
[27] Hillel, D. 1982: Introduction to Soil Physics, Academic Press, San Diego, California.
[28] Janjic, Z. I. 1994: The step-mountain Eta coordinate model: Further developements of
the convection, viscous sublayer and turbulence closure scheme, Monthly Weather Review,
122, 927–945.
[29] Georgi F. A. 1986: A particle dry-deposition parametrization scheme for use in tracer
transport models, Jurnal of Geophisical Reasearch, 91, 9794-9806.
[30] Barcelona Supercomputing Center, DREAM8b.
www.bsc.es/plantillaH.php?cat_id=322 (10.12.2010)
[31] National Oceanic and Atmospheric Administration, Air Resources Laboratory, HYSPLIT.
ready.arl.noaa.gov/HYSPLIT.php (20.12.2010)
[32] National Oceanic and Atmospheric Administration, Air Resources Laboratory, GDAS.
ready.arl.noaa.gov/gdas1.php (25.11.2010)
[33] Mather, T. A., Pyle, D. M. 2003: Tropospheric Volcanic Aerosol, Volcanism and the
Earth’s Atmosphere Geophysical Monography 139.
[34] Sciare, J., Bardouki, H., Moulin, C., Mihalopoulos N. 2002: Aerosol sources and their
contribution to the chemical composition of aerosols in the Eastern Mediterranean Sea
during summertime, Atmospheric Chemistry and Physics Discussions, 3, 291–302.
[35] Barcelona Supercomputing Center, DREAM8b forecast.
www.bsc.es/plantillaH.php?cat_id=519 (10.12.2010)
58