A határrétegben található nyomanyagok megkülönböztetése távérzékelési eszközök szinergiája segítségével

Salavec Péter

E téren ért el eredményt a PROBE támogatásával egy nemzetközi kutatócsoport. Raman LIDAR, Doppler felhőradar és mikrohullámú radiométer együttes használatával sikerült kidolgozniuk egy olyan mérési módszert, mely során a molekulák, az aeroszolok és a vízcseppek (felhőzet) által visszaszórt különböző jeleket elkülönítve a légkör domináns nyomanyagait lehet valós időben profilozni. Ezzel a módszerrel többek között lehetőség adódhat a felhőalap pontos mérésére olyan esetekben is (például intenzív csapadékhullás közben), amikor a ma operatívan használatos eszközök csak jelentős pontatlansággal terhelt adatokkal tudnak szolgálni. Az eredményeket részletező szakcikk az Optics Express folyóiratban jelent meg (Wang et al., 2020).

Kísérleti elrendezés

A kísérlet helyszíne Lengyelország északnyugati részén, a Warta medencéjében található Rzecín falucska határában, egy nagy erdős terület kisebb tisztása volt. Ez távol helyezkedik el a nagyvárosoktól (Poznań kb. 55 km-re fekszik délkelet felé), így a mesterséges légszennyezettség nagyobb részét a háttérszennyezettség teszi ki, ideális helyszín tehát az ehhez hasonló kísérletekhez. A tanulmány a kísérleti időszak egyetlen napját, 2019. június 10-ét mutatja be demonstratív jelleggel.

A kísérlethez három műszert használtak. Az egyik az Európai Űrügynökség mobil Raman-polarizációs LIDAR-ja (EMORAL), melynek 1064, 532 és 355 nm-es sávjait használták 10 Hz-es időbeli felbontással. A LIDAR a határrétegben az aeroszolokat, valamint a legalsó felhőréteg alapját képes érzékelni (behatolni azonban már nem képes a felhőbe). A 300 mm-es Cassegrain-teleszkóp által felfogott visszaszórt jelet 8 csatornára bontják, melyek között a nitrogén és a vízgőz molekulák által Raman-szórással visszaszórt fény színképvonalai is szerepelnek. A kimenő adatok vertikális felbontása 3,75 m, időbeli felbontása 2 másodperc. Az első szintű produktumok a visszaszóródási adatok és a légoszlopban bekövetkező depolarizációs arány (vagyis, hogy az egyébként teljesen polarizáltan kibocsátott jel mennyire veszíti el polarizációját a légoszlopban megtett útja során), az ezekből származtatott második szintű produktumok a vízgőz keverési arány, a határréteg magassága, aeroszol optikai tulajdonságok és a visszaszóródási arány. Ezen kimenő adatok kombinációjával már képesek vagyunk elkülöníteni a kis- és nagyméretű, valamint a gömb és szabálytalan alakú aeroszolokat (beleértve pl. a vízcseppeket és hókristályokat is) egymástól.

Használták a 95 GHz-es BASTA Doppler felhőradart is. Ez olyan technikát alkalmaz a mérésre, amely a hagyományos (csapadék) radarokhoz képest sokkal érzékenyebb, képes a felhőzet szerkezetét (pl. a halmazállapot, felhővízmennyiség térbeli eloszlását) is feltérképezni. Első szintű kimenete a reflektivitás és a radiális sebesség, amely akár 12,5 m-es és 3 másodperces felbontással rendelkezésre áll a teljes troposzférában (125 m és 18 km között). A második szintű kimenet a csapadék- és felhőelem típusok (szitálás, eső, jégszem, felhő-jégkristály és felhőcsepp). A különböző (12,5, 25 és 100 m) vertikális felbontású kimeneteket különböző magasságtartományokban használják fel, így az alacsony szintű rétegfelhőzet és köd, a középszintű felhőzet halmazállapota, valamint a kis optikai vastagságú magasszintű felhőzet vizsgálatára alkalmasak.

A harmadik műszer egy HATPRO-G2 mikrohullámú radiométer volt, melynek két sávja a 22–31 és az 51–58 GHz tartomány 7-7 csatornával. E műszer vertikális és időbeli felbontása is jóval durvább, 15 másodperc, illetve 200–600 m (utóbbi a magasságtól is függ). Az elsődleges produktumok itt fényességi hőmérsékleti profilok, melyekből származtatható a kihullható víz külön a gőz és a folyékony fázisra, valamint a relatív és abszolút nedvesség, vízgőz keverési arány, hőmérsékleti profilok és a határréteg magassága is.

A műszereket egymástól néhány méternyi távolságra telepítették. Bár mindegyikük csak egy igen keskeny légoszlopban mér (az általuk belátható terület 10 km magasságban is csak néhány méter), így nem ugyanazt a térfogatot mintázzák, mégis feltételezhető, hogy a légkör állapotának változása ilyen kis távolságban elenyésző. A demonstráció kedvéért ettől eleve el is tekintettek.

Megoldandó probléma volt még a különböző térbeli és időbeli felbontások összehangolása a műszerek közti szinergia biztosítása érdekében. A fő cél itt az volt, hogy a három műszer által megmintázott légoszlop a lehető legjobban „hasonlítson”, azaz összességében a legkevesebb eltérés legyen a vertikális felbontásaikból adódóan az egyes mintavételi magasságok között. Mindezt úgy kellett megtenniük, hogy közben a jel-zaj arány megfelelően magas maradjon minden műszer esetén, de ne is legyen túlzottan ritka a kombinált mérési adat sem a vertikális, sem az időbeli felbontást tekintve.

Nyomanyag osztályozás

Korábban már léteztek az egyes műszereken alapuló osztályozási sémák a légköri nyomanyagok elkülönítésére, ezek azonban csak néhány összetevőre, vagy azok csoportjaira működtek. Az egyes műszerekből kinyerhető mérési paraméterek értékeire küszöböket határoztak meg. Például a NASA által működtetett CALIPSO LIDAR esetében az aeroszol-részecskék által okozott visszaszóródás mértéke (β_p(1064 nm)) alapján elkülönítették a tiszta levegőt (β_p<10^-8m^-1sr^-1), a felhőt (β_p>2·10^-5m^-1sr^-1) és az aeroszolt (a kettő között). A depolarizációs arány (δ_p(532 nm)) alapján megkülönböztették a gömb alakú (<0,05), szabálytalan (>0,2) és közel gömbalakú (a kettő között) aeroszolokat.

Az új tanulmány a műszerek együttes használatával új küszöbértékeket vezetett be további összetevők elkülönítése érdekében, amelyeket az egyes műszerekkel eddig nem lehetett elvégezni, ezzel egy, az eddigieknél sokkal összetettebb sémát kaptak (1. ábra). Ezeket a helytakarékosság érdekében most nem részletezzük, a tanulmányban található 1-3. táblázatok tartalmazzák.

A tanulmányban a demonstrációra használt nap (2019. június 10.) nyers és feldolgozott mérési adatait egyaránt bemutatják. Ezek értelmezéséről Iwona Stachlewska, a tanulmány egyik szerzője tartott előadást a PROBE Cost Action csapata által szervezett 2021. október 22-i, magas minőségű határréteg produktumokról szóló online előadássorozat alkalmával. A kiválasztott napon több olyan esemény is történt, amelyek segítségével a rendszer különböző körülmények közötti működése demonstrálható (vastag felhőzet, több rétegű felhőzet, magas aeroszol-koncentráció, csapadék, derült időszak, sőt, szaharai homok is jelen volt). Példaként említhetjük a hajnalban 3 UTC körül bekövetkező csapadékhullást. Ekkor a LIDAR adataiban (2. ábra) a talajig leérő magas visszaszóródással egybeesik egy alacsony színarányú (tehát nagyméretű részecskék által okozott), és egy alacsony depolarizációjú (tehát közel gömbölyű részecskék által okozott) jel is. Ugyanekkor a Doppler felhőradar sebesség adataiban (3. ábra) egy kb. 4 m/s sebességű süllyedés látszik, ami a viszonylag nagy reflektivitással együtt esőre utal.

A kombinált kimenet (4. ábra) létrehozása automatikusan, valós időben is megoldható a felállított küszöbértékek leprogramozásával, így létrehozható egy olyan kimenet, ahol a különböző aeroszol típusok láthatók. A 3 UTC körüli talajt érő jelet a rendszer nagyrészt esőnek ismerte fel. A 4 UTC-ig tartó időszakban egy vastag, süllyedő, jégből álló, valószínűleg Altostratus, majd Nimbostratus figyelhető meg. A magas szintű fátyolfelhők optikai vastagsága kicsi, ezért ezeket általában csak a LIDAR érzékeli, mint jégfelhőket. Kora délután 5 km alatt egy, a hőmérsékleti profil és a jégszemek hiánya miatt túlhűlt cseppekből álló réteget észlelt a rendszer.

Érdekes megfigyelés még, hogy a 2–6 km közötti réteg aeroszoljai kora délutánig általában kevertek voltak, majd a legalsó réteg kivételével erősen feldúsultak a nagyméretű, szabálytalan alakú részecskék. A HYSPLIT modellel végzett trajektória futtatások alapján kiderült, hogy a Szaharából származó homok jelent meg a légkörben. A határréteg tetején a délutáni óráktól megjelentek olyan nagyméretű, ritkán jelen lévő „részecskék”, amelyeket a radar észlel, de a LIDAR nem, és közben a páratartalom 65% alatti. Ezek a részecskék többnyire pollenek vagy rovarok, a kategorizálás során a határréteg részecskék közé kerülnek (65% fölötti páratartalom esetén azonban a szitálás kategóriájába kerülhetnek).

01:00 és 03:30 UTC között 3 km magasság alatt a süllyedés sebessége hirtelen megnő, ami az olvadási réteg jelenlétére utal (fölötte még hópelyhek vannak, amelyek lassabban süllyednek). A hőmérséklet és a detektált folyékony víz profiljai alapján túlhűlt vízből álló rétegeket is lehet detektálni, amelyek a repülésmeteorológiában rendkívül fontosak, hiszen az ott keresztülhaladó repülőgépek erős jegesedést tapasztalhatnak. Ugyanígy fontos a repülésben, hogy a felhőalapot is pontosan tudjuk mérni csapadék esetén is, hiszen a hulló csapadékban kevésbé rosszak a látási viszonyok, mint a felhőzetben, ezért az alacsonyra süllyedő felhőalapot mindenképpen fel kell ismerni.

Összefoglalás

A Wang és munkatársai által elért eredmények gyakorlati hasznosítási lehetőségei széleskörűek lehetnek. Említettük már a repülésmeteorológiát, amelynek közvetlen haszna származhat a felhőalap és a jegesedési rétegek pontos mérése által olyan körülmények között, amikor a ma operatív rendszerek még jelentős hibával terheltek. Másik fontos terület a határréteg-meteorológia, azon belül az energiamérleg mérése, ha ugyanis a légkör alkotóelemeinek optikai tulajdonságait megmérjük, akkor mind a sugárzásátvitelre, mind a latens hőáramra (mikrometeorológiai mérőrendszerekkel együtt pedig akár a teljes energiamérlegre) következtetni lehet. Ilyen műszeregyüttesekből álló hálózat pedig fontos többletadatot tartalmazhat a numerikus előrejelző modellek számára. Ilyen adatok asszimilációjával a modellek pontosabbá válhatnak, ami a PROBE project egyik fő motivációja.

Forrás:

D. Wang, I.S. Stachlewska, J. Delanoë, D. Ene, X. Song, D. Schüttemeyer (2020): Spatio-temporal discrimination of molecular, aerosol and cloud scattering and polarization using a combination of a Raman lidar, Doppler cloud radar and microwave radiometer. Optics Express 28(14), pp. 20117-20134. DOI:10.1364/OE.393625

1. ábra: A nyomanyagok osztályozásának folyamatábrája. A LIDAR visszaszóródási (SR) adatai alapján megkülönböztethetjük a molekulákat, az aeroszolokat és a felhőelemeket. További megkülönböztetést enged meg a depolarizáció (δp) és a visszaszóródási színarány (CR, a rövid és hosszúhullámú visszaszóródás aránya) használata. Az aeroszolok esetében a depolarizációval a gömb alakú, gömbhöz hasonló és a szabálytalan aeroszolokat különböztethetjük meg, a színaránnyal pedig a kis és nagy részecskéket. A felhőelemek esetében a jég és víz fázisú cseppecskéket láthatjuk. A Doppler-radarral a reflektivitás (Z) alapján a felhők összetevőinek mennyiségét mérhetjük, a Doppler-sebesség (V) alapján pedig a csapadékhullásra következtethetünk. A mikruhullámú radiométerből (MWR) származó hőmérséklet (T) és nedvesség (RH) profilok alapján pedig a határréteget a szabad légkörtől tudjuk elkülöníteni, valamint detektálhatjuk a túlhűlt vizet tartalmazó rétegeket is. (Wang et al., 2020)

2. ábra: LIDAR által mért visszaszóródás (fent), depolarizáció (középen) és színarány (lent) vertikális profiljának időbeli menete 2019. június 10-én. Érdemes a 3 UTC körül a talajig lenyúlóan jelentkező magas visszaszóródást megfigyelni, melynek alacsony színaránya nagy méretű, alacsony depolarizációja pedig gömbölyű részecskékre utal. 0 és 2 UTC között a nagy színarány apró aeroszolok felgyülemlésére utal. (Wang et al., 2020)

3. ábra: Doppler-felhőradar által mért reflektivitás (fent) és vertikális sebesség (lent) profilok időbeli menete 2019. június 10-én. A 3 UTC körül földet érő jel nagy reflektivitása nagy cseppméretre, vertikális sebessége pedig hulló csapadékra utal. A radar képes a határrétegben található felszíni eredetű aeroszolok (pollenek, rovarok) detektálására is. (Wang et al., 2020)

4. ábra: Kombinált kategória profil időbeli menete a három műszer együttes adatai alapján az adott küszöbértékek szerint 2019. június 10-én. Megkülönböztethetők a hulló eső és szitálás, a felhőzet különböző fázisai (jég, víz, vegyes, túlhűlt víz), az egyes aeroszolok (gömbölyű, közel gömbölyű, szabálytalan, kicsi, nagy), a molekulák (vagyis a tiszta levegő) és a „határréteg-részecskék” (a felszíni réteg talajról származó szennyezettsége, többek között a pollenek, rovarok is). E megkülönböztethetőség lehetőséget ad például hulló csapadék vagy több felhőréteg esetén is a felhőalapok pontosabb mérésére, a jegesedési rétegek detektálására vagy esetleges száraz légköri homály okainak felderítésére is. A 3 UTC körül jelentkező jelet a küszöbértékek alapján többnyire esőnek, a csapadékhullás elején rövid ideig szitálásnak kategorizálta a rendszer. (Wang et al., 2020)