Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Моделирование эволюции и пространственных распределений малых примесей атмосферы на основе применения нелинейных и вероятностных методов

Диссертация: Моделирование эволюции и пространственных распределений малых примесей атмосферы на основе применения нелинейных и вероятностных методов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Исследование нелинейных свойств атмосферной ФХС предполагает, прежде всего, соответствующее исследование ее модели, и в случае получения нетривиальных результатовпоиск проявлений обнаруженных свойств в условиях реальной атмосферы. Однако эти проявления могут в определенных ситуациях «теряться» в имеющихся измерениях на фоне разнообразных атмосферных возмущений. В этой связи возникает потребность… Читать ещё >

Моделирование эволюции и пространственных распределений малых примесей атмосферы на основе применения нелинейных и вероятностных методов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ВВЕДЕНИЕ 7 ЧАСТЬ 1. НЕЛИНЕЙНЫЕ СВОЙСТВА АТМОСФЕРНЫХ ФОТОХИМИЧЕСКИХ СИСТЕМ (ФХС) 19 ТЛАВА 1. Базовые динамические модели атмосферных ФХС: общая процедура построения и примеры ее применения
    • 1. 1. Принципы и процедура построения базовых динамических моделей (БДМ) атмосферных ФХС
      • 1. 1. 1. Общие принципы
      • 1. 1. 2. Описание процедуры
    • 1. 2. Базовая динамическая модель мезосферной фотохимической системы
      • 1. 2. 1. Описание исходной «полной» динамической модели МФХС и ее 28 динамических свойств
      • 1. 2. 2. Построение базовой динамической модели мезосферной ФХС
      • 1. 2. 3. Динамические свойства базовой модели
    • 1. 3. Базовая динамическая модель (БДМ) высокоширотной нижнестратосферной
  • ВШС) фотохимической системы
    • 1. 3. 1. Общее описание модели и процедуры ее получения
    • 1. 3. 2. Автономная и неавтономная версии модели
    • 1. 3. 3. Значения параметров модели
    • 1. 3. 4. О валидации БДМ ВШС ФХС и полученных на ее основе результатов
  • Заключение по главе
  • ТЛАВА 2. Анализ факторов, ответственных за сложное динамическое поведение мезосферной ФХС
  • Введение 54 2.1. Анализ особенностей поведения системы в течение одного периода параметрической модуляции
    • 2. 1. 1. Анализ динамики малых возмущений решений уравнений БДМ МФХС
    • 2. 1. 2. Анализ точечного отображения ¦
    • 2. 2. Особенности структуры уравнений базовой модели МФХС и соответствующих химических процессов, обусловливающие ее сложное динамическое поведение

3.1. Предварительные замечания о методах исследования 77.

3.2. Основные НДС автономной модели ВШС ФХС: Результаты численного исследования 79.

3.2.1. Мультистабильность и бифуркации, приводящие к изменению типа и числа состояний равновесия ВШС ФХС 79.

3.2.2. Автоколебательные процессы и предельные циклы 85.

3.3. Механизмы возникновения нетривиальных нелинейно-динамических свойств.

ВШС ФХС 89.

3.3.1. Механизмы нестабильности 89.

3.3.2. Механизмы автоколебаний 96.

3.3.3. Причины мультистабильности ВШС ФХС 98.

3.4. Анализ роли нетривиальных динамических свойств ВШС ФХС в явлении антарктической озонной дыры 103.

3.4.1. Анализ роли нелинейно-динамических свойств ВШС ФХС в эволюции озона в области среднесезонного максимума озонного слоя в условиях года с развитой озонной дырой 104.

3.4.2. О возможных проявлениях нетривиальных динамических свойств ВШС ФХС в межгодичных изменениях весенней концентрации озона в области среднесезонного максимума озонного слоя в середине 80х годов 111.

Заключение

по главе 3 119.

ГЛАВА 4. Анализ нелинейных свойств фотохимической системы приземного слоя атмосферы на основе применения искусственных нейронных сетей 124.

Введение

124.

4.1 Описание метода 126.

4.2. Данные измерений и моделированияобщая оценка качества эмпирических моделей 129.

4.3. Результаты: нелинейные соотношения в системе приземного озона 129.

4.4. Результаты: нелинейные соотношения в системе приземного аэрозоля 138.

4.4.1 Нелинейная зависимость РМ от NOx 13 8.

4.4.2 Нелинейная зависимость РМ от VOC 140.

4.4.3 Интерпретация результатов эмпирических моделей для зависимости РМ от.

VOC 143.

Заключение

по главе 4 146 ЧАСТЬ 2. МЕТОДЫ КОМБИНИРОВАННОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРЕХМЕРНОЙ.

МОДЕЛИ ТРОПОСФЕРНОЙ ФХС И ДАННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ 148 ГЛАВА 5. Трехмерная химическо-транспортная модель CHIMERE: структура и валидация результатов расчетов 148.

Введение

148.

5.1 Краткое описание химическо-транспортной модели CHIMERE 149.

5.2 Валидация модельных расчетов для восточной Европы 154.

5.2.1 Сравнение результатов расчетов с результатами наземных измерений 154.

5.2.2 Сравнение результатов расчетов с данными спутниковых измерений 168 Заключение по главе 5 179.

ГЛАВА 6. Обратное моделирование пространственных распределений источников оксидов азота 182.

Введение

182.

6.1 Описание метода 185 6.1.1 Формулировка проблемы и краткое описание метода 185.

6.1.2. Максимально правдоподобные оценки эмиссий 186.

6.1.3. Оценка уровня неопределенности 193.

6.2 Данные измерений и расчетов 195.

6.2.1 Спутниковые измерения 195.

6.2.2 Данные наземных измерений 196.

6.2.3 Данные расчетов 196.

6.2.4 Сравнение измеренных и рассчитанных величин тропосферного содержания.

N02 197.

6.3 Результаты 198.

6.3.1 Апостериорные эмиссии и оценки неопределенностей 198 6.3.2 Сравнение измерений с расчетами, выполненными с априорными эмиссиями 205.

Заключение

по главе 6.

ГЛАВА 7. Применение методов обратного моделирования для оценки многолетних изменений эмиссий оксидов азота 208.

Введение

208.

7.1. Данные измерений и расчетов 210.

7.1.1 Спутниковые данные 210.

7.1.2. Данные наземных измерений 211.

7.1.3. Данные расчетов 213 7.2 Методы обратного моделирования 213.

7.2.1 Линейный подход 213.

7.2.2 Нелинейный подход (для исследования изменений эмиссий в мегаполисах) 216 7.3 Результаты 221.

7.3.1 Линейные тренды эмиссий Ж) х в десятилетний период с 1996 по 2005 гг. 219.

7.3.2 Оценки нелинейных трендов в мегаполисах в период с 1996 по 2008 гг. 222.

7.3.3 Валидация результатов обратного моделирования 227 Заключение по главе 7 232.

ГЛАВА 8. Совместное использование данных расчетов и измерений взвешенного вещества для улучшения точности прогнозов качества воздуха 234.

Введение

234.

8.1 Описание метода и входных данных 236.

8.1.1 Детерминистские прогнозы и метеорологические данные 236.

8.1.2 Статистические модели 236.

8.1.3 Данные измерений 238.

8.1.4 Конфигурация численных экспериментов 238.

8.1.5 Анализ пространственной репрезентативности прогнозов 239.

8.2 Результаты 241.

8.2.1 Сравнение расчетов РМю с измерениями 241.

8.2.2 Статистические характеристики прогнозов 241 8.2.3. Зависимость точности прогнозов от расстояния до пункта мониторинга 246.

Заключение

по главе 8 252 ГЛАВА 9. Оценка загрязнения атмосферы вследствие природных пожаров на основе ассимиляции данных спутниковых измерений химическо-транспортной моделью 254.

Введение

254.

9.1 Метод оценки эмиссий газовых веществ и аэрозолей от природных пожаров 256.

9.1.1 Базовые формулировки 256.

9.1.2 Процедура оптимизация 259.

9.1.3 Выбор значений параметров 262.

9.1.4 Потенциальные неточности оценок эмиссий от пожаров 264.

9.2 Описание модельных расчетов и измерений 267.

9.2.1 Конфигурация модельных расчетов 267.

9.2.2 Наземные измерения 268.

9.3 Результаты 270.

9.3.1 Эмиссии от пожаров летом 2010 г. 270.

9.3.2 Сравнительный анализ рассчитанных и измеренных временных серий концентраций загрязняющих веществ в регионе московского мегаполиса 272.

9.3.3 Дополнительные численные эксперименты 278 Заключение по главе 9 280.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ПОЛУЧЕННЫЕ В ДИССЕРТАЦИИ 282 Приложение А. Базовая динамическая модель высокоширотной нижнестратосферной фотохимической системы (версия А): Математическая формулировка 286.

А1. Основные уравнения 286.

А2. Методы параметризация скоростей гетерогенных реакций 287 Приложение Б Типы состояний равновесия системы трех дифференциальных уравнений первого порядка 292.

Приложение В. Механистическая модель ВШС ФХС 293 Приложение Т. О проявлениях первого механизма нестабильности в структуре динамических уравнений и динамике базовой модели 297 Приложение Д. Механистическая модель ФХС приземного слоя: формулировка и нелинейные свойства 298 Приложение Е. Математические принципы обратного моделирования эмиссий атмосферных газов 301.

Список литературы

304.

Данная диссертационная работа посвящена исследованию временной эволюции и пространственных распределений малых газовых и аэрозольных примесей атмосферы. В число таких примесей входят, в частности, озон, атомарный кислород, соляная, азотная и серная кислоты, угарный газ, оксиды азота, неметановые углеводороды, и многие другие газовые вещества, а также широкий спектр взвешенных веществ, находящихся в жидкой или твердой фазе. Многие из указанных примесей являются химически активными веществами, и, взаимодействуя между собой, образуют сложные фотохимические системы (ФХС), представляющие собой совокупности большого числа одновременно протекающих и взаимосвязанных химических процессов (включая процессы фотолиза), а также процессов переноса, влияющих на эволюцию химического состава воздуха в различных областях атмосферы Земли. Тот факт, что эти процессы существенно различаются в разных регионах атмосферы, дает основание говорить о наличии различных (но, тем не менее, в определенной мере взаимосвязанных) атмосферных ФХС.

Атмосферные ФХС являются основным объектом исследования данной работы. Как и любые другие сложные системы (природные или рукотворные) они обладают особыми свойствами и закономерностями поведения, а также набором «контрольных» параметров, изменения которых существенным образом влияют на их состояние. Основой изучения атмосферных ФХС и создания их адекватных моделей безусловно является знание индивидуальных процессов, однако верно и обратное утверждение: а именно, только наличие адекватных моделей атмосферных ФХС и их проверка на достаточно большом объеме фактического материала, может дать уверенность в том, что основные процессы ФХС изучены в достаточно полной мере. Тот факт, что процессы, определяющие поведение малых составляющих атмосферы в разных ее областях, существенно различаются, дает основание говорить о наличии различных атмосферных ФХС. В частности, в данной работе рассматриваются мезосферная, нижнестратосферная антарктическая, и тропосферная фотохимические системы.

Необходимость изучения атмосферных ФХС диктуется, прежде всего, актуальными практическими проблемами, связанными с глобальным потеплением, защитой озонового слоя и загрязнением приземного слоя атмосферы. В частности, согласно 1РСС [1], дополнительный нагрев атмосферы вследствие парникового эффекта, вызываемый такими важными малыми составляющими атмосферы как метан и тропосферный озон, концентрация которых определяется циклом фотохимических процессов, составляет примерно 50 процентов радиационного нагрева, связанного с наличием диоксида углерода. Предполагается, что значительная часть этого нагрева компенсируется за счет охлаждающего эффекта атмосферного аэрозоля (на эволюцию которого также влияют фотохимические процессы), однако в целом роль аэрозоля в радиационном балансе атмосферы Земли пока изучена явно недостаточно. Проблема контроля состояния озонового слоя, защищающего биосферу от губительного воздействия ультрафиолетового излучения, стала особенно актуальной после открытия по существу катастрофического явления антарктической озонной дыры [2], которое, по современным доминирующим представлениям, было вызвано антропогенными факторами. Загрязнение атмосферы также является общепризнанной серьезной проблемой в урбанизированных регионах и мегаполисах [3]. Согласно Всемирной организации здравоохранения около 2.4 миллионов человек умирает в мире каждый год преждевременно вследствие загрязнения воздуха. Качество окружающего воздуха регулируется национальными стандартами, которые зачастую нарушаются во многих странах, включая Россию [4]. Но и без учета указанных практических проблем важность изучения атмосферной фотохимии не вызывает сомнения, поскольку атмосферные фотохимические процессы являются неотъемлемым звеном цепи взаимосвязанных глобальных процессов в атмосфере Земли, определяющих ее термическую структуру, радиационный баланс и крупномасштабную циркуляцию, и влияющих, в конечном счете, на многочисленные факторы среды обитания человека.

Можно выделить, по крайне мере, две различные позиции, с которых может рассматриваться и изучаться поведение атмосферных ФХС. С одной стороны, для понимания наблюдаемого поведения малых составляющих и для выработки прогнозов их поведения при различных возмущениях внешних условий и медленных изменениях (трендах) параметров требуется знание закономерностей, определяющих поведение концентраций малых составляющих во времени, или, иными словами, динамическое поведение этих систем. Для этого, принимая во внимание, что атмосферные ФХС являются нелинейными динамическими системами, требуется изучение атмосферных ФХС с позиции нелинейной динамики. Нелинейность атмосферных ФХС вызвана нелинейностью химических процессов, в частности, газофазных реакций, производительность которых пропорциональна произведению концентраций участвующих в них веществ, а также гетерогенных химических реакций (т. е. реакций, происходящих между веществами, пребывающими в разных фазовых состояниях), производительность которых может зависеть от концентрации реагирующих веществ весьма сложным образом. Первая часть настоящей диссертации в основном посвящена изучению атмосферных ФХС именно с позиции нелинейной динамики.

С другой стороны, построение адекватных моделей ФХС требует правильного' задания значений параметров этих систем. Часть этих параметров (например, скоростей эмиссий различных веществ, задаваемых как функция пространственных координат и времени) не может быть в достаточной мере определена путем непосредственных изменений. Ввиду нелинейности ФХС, неправильное задание их параметров может привести как к значительным количественным, так и к качественным расхождениям между поведением реальной системы и ее модели. В этой связи возникают, в частности, задачи валидации моделей атмосферных ФХС и анализа неточностей модельных расчетов, а также задачи оценки значений параметров моделей по данным имеющихся измерений состава атмосферы. Эти задачи особенно актуальны в случае тропосферной ФХС в связи с практическими проблемами контроля и прогноза загрязнения атмосферы и рассматриваются во второй части диссертации.

Целенаправленные исследования химических процессов, определяющих концентрацию малых составляющих в атмосфере, были начаты еще в 20-х годах этого века, а в 1930 году Чепменом [5] была предложена первая известная фотохимическая теория, направленная на объяснение характеристик озонового слоя. Дальнейшее развитие исследований состава атмосферы шло по пути выявления новых процессов и построения все более сложных моделей [6], начиная от простейших «боксовых» (нуль-мерных) моделей и заканчивая интегрированными трехмерными моделями атмосферы, в которых эволюция атмосферных ФХС рассчитывается параллельно с метеорологическими и радиационными процессами с учетом их взаимодействия. Однако, изучению атмосферных фотохимических систем с позиций нелинейной динамики при этом уделялось весьма малое и явно недостаточное внимание. Представляется, что такое положение было связано со следующими причинами. Во-первых, опыт моделирования атмосферных фотохимических систем, накопленный в мире, свидетельствует о том, что в абсолютном большинстве рассматриваемых реальных ситуаций динамическое поведение атмосферных ФХС весьма тривиально и представляет собой монотонное движение по направлению к единственному устойчивому состоянию равновесия узлового типа. Поэтому изучение нелинейно-динамической природы атмосферных ФХС, по-видимому, представлялось для большинства атмосферного сообщества не актуальным. Во-вторых, выявление ситуаций, когда поведение атмосферных ФХС существенно отличается от описанного выше, крайне затруднительно при использовании современных моделей по причине их громоздкости. Например, фотохимический блок типичной тропосферной химическо-транспортной модели [7] включает в себя около 300 реакций с участием 80 специй. Это означает, что в наиболее строгой формулировке модель должна включать систему 80ти нелинейных дифференциальных уравнений с множеством параметров. Ясно, что исследование такой системы с нелинейно-динамических позиций, предполагающее, прежде всего, анализ фазового пространства системы координатами которого являются в данном случае концентрации химических специй) и пространства параметров, практически невозможно.

Но, несмотря на эти два неблагоприятных обстоятельства, в мире был выполнен (в том числе, в период, предшествовавший данной диссертационной работе) ряд исследований нелинейно-динамических свойств атмосферных ФХС, принесших неотрицательные результаты. Стимулирующим обстоятельством для таких исследований, как представляется, явилось то, что за последние 20−30 лет химические системы, демонстрирующие сложное динамическое поведение (например, знаменитая реакция Белоусова-Жаботинского [8]) заняли важное место среди «лабораторных» химических систем (см. обзор [9]). В частности, в работах [10] и [11] обсуждается наличие в стратосферной фотохимической системе одновременно нескольких состояний равновесия (мультистабильность). Наличие мультистабильности в фотохимической модели свободной тропосферы обсуждается в работах [12]-[14]. В моделях мезосферной ФХС были обнаружены мультистабильность [15], а также субгармонические и хаотические режимы суточных вариаций малых составляющих [20]-[21]. В работах [17]-[19] обсуждается наличие автоколебательного режима в моделях тропосферной ФХС. Отметим также работы [23,24], посвященные анализу двух сильно отличающихся химических режимов в тропосферной фотохимии, характеризующихся как сильно различающимися значениями концентраций химических специй, так и набором основных химических процессов. В этих работах демонстрируется, в частности, что эти режимы существуют не только в моделях, но и реально наблюдаются в атмосфере.

Значение исследований нелинейно-динамических свойств атмосферных ФХС связано, в первую очередь, с тем, что наличие нетривиальных режимов динамического поведения сопряжено с возможностью бифуркаций, т. е. резкой смены режимов динамического поведения в результате сравнительно малого изменения параметров системы. Как правило, бифуркации сопряжены также с существенными изменениями количественных характеристик поведения системы. Результатом таких исследований может быть, во-первых, определение условий при которых в атмосфере могут наблюдаться интересные геофизические явления, определяемые нетривиальным поведением атмосферных ФХС. Во-вторых, исследования нелинейных динамических свойств атмосферных ФХС призваны повысить достоверность результатов исследований, выполняемых с целью предсказания будущих изменений в газовом составе атмосферы. Примеры прогностических работ довольно многочисленны (см., напр., обзор [25] и данные там ссылки). Возможность некорректных предсказаний существует в связи с тем, что такие работы основаны на использовании заданных предполагаемых законов изменения параметров во времени. Однако, бифуркации в нелинейных системах происходят при некоторой определенной комбинации значений параметров. И реализация «бифуркационной» комбинации может быть либо результатом каких-либо атмосферных возмущений, не принимаемых во внимание в используемых моделях, либо отклонения реальных будущих трендов атмосферных параметров от предполагаемых.

Исследование нелинейных свойств атмосферной ФХС предполагает, прежде всего, соответствующее исследование ее модели, и в случае получения нетривиальных результатовпоиск проявлений обнаруженных свойств в условиях реальной атмосферы. Однако эти проявления могут в определенных ситуациях «теряться» в имеющихся измерениях на фоне разнообразных атмосферных возмущений. В этой связи возникает потребность в методах, которые могли бы позволить выделить проявления нелинейных свойств атмосферных ФХС непосредственно из данных измерений. В частности, в случае тропосферной ФХС возникает практическая задача идентификации конкретного нелинейного режима, в котором находится реальная ФХС в конкретных условиях, поскольку от этого зависит принятие оптимальных мер контроля загрязнения атмосферы. Задача поиска наблюдаемых индикаторов двух возможных качественно различных режимов тропосферной фотохимии (а именно режима, при котором скорость образования озона растет с ростом концентрации оксидов азота и режима, при котором она убывает с увеличением их концентрации) рассматривалась во многих работах (см., напр., [2629]), но универсального ее решения пока не найдено. В данной работе предлагается достаточно общий метод, позволяющий определить нелинейные соотношения между измеряемыми характеристиками атмосферы (включая концентрации основных примесей) непосредственно на основе данных наблюдений путем построения и анализа нелинейных статистических моделей на основе нейронных сетей.

Наиболее перспективным подходом к изучению и диагностике реальных атмосферных ФХС представляется подход, основанный на комбинированном (синергетическом) использовании численных моделей и измерений. В настоящей диссертационной работе в рамках развития такого подхода предлагаются несколько методов, позволяющих, с одной стороны, получить оценки реальных величин такого важного параметра атмосферных ФХС как скорости эмиссий основных примесей в атмосферу, а с другой стороны — улучшить согласие модельных расчетов и прогнозов с измерениями. Работы, выполненные с применением этих методов, являются частью двух взаимосвязанных направлений исследований, известных как ассимиляция данных измерений моделями и обратное моделирование. Ассимиляция данных предполагает использование данных измерений для корректировки либо значений параметров модели, либо начальных или граничных условий, либо непосредственно результатов расчетов. Обратное моделирование по-существу является частным случаем ассимиляции данных, предполагая оптимизацию источников малых составляющих атмосферы. Термин «обратное» здесь указывает на то, что процессы рассматриваются в направлении, противоположном естественным причинно-следственным связям: в реальности наблюдаемые концентрации малых примесей атмосферы являются следствием существования соответствующих источников, тогда как при обратном моделировании источники рассматриваются в качестве функции наблюдаемых концентраций. Ассимиляция данных и обратное моделирование являются довольно традиционными направлениями атмосферных исследований [30, 31], однако в последнее время они получили мощное развитие в контексте проблем, связанных с малыми примесями нижней атмосферы и загрязнением воздуха [32]. Это связано, прежде всего, с появлением качественно новых данных спутниковых измерений состава нижней атмосферы [33]. Наличие данных спутниковых измерений оказалось принципиально важным ввиду сильной пространственной изменчивости концентраций химически активных малых составляющих, которая не может быть адекватно отражена в ограниченных данных наземных измерений. В данной работе методы комбинированного использования данных измерений и модельных расчетов используются, в частности, для оценки пространственных распределений и временной эволюции антропогенных источников оксидов азота, для оптимизации рассчитываемых эмиссий загрязняющих веществ от природных пожаров, а также для улучшения краткосрочных прогнозов концентрации взвешенного вещества. Предлагаемые методы основаны на вероятностном подходе, который предполагает описание спектра возможных значений параметров модели, а также ошибок модели и измерений в «форме распределений их вероятности. Представляется, что в перспективе применение вероятностных методов ассимиляции данных может помочь и изучению нелинейных свойств атмосферных ФХС, однако в настоящее время круг возможных приложений этих методов сильно ограничен ввиду больших вычислительных затрат, связанных с использованием современных атмосферных моделей.

Основными целями настоящей диссертационной работы являются (1) развитие методов исследования нелинейных динамических свойств атмосферных ФХС, (2) нелинейно-динамический анализ высокоширотной нижнестратосферной ФХС (ВШС ФХС), включая анализ феномена антарктической озонной дыры, (3) анализ динамического поведения мезосферной ФХС (МФХС), (4) развитие оригинального метода диагностики нелинейных свойств атмосферных ФХС путем построения и анализа нелинейных статистических моделей на основе искусственных нейронных сетей, (5) развитие метода оценки пространственных распределений источников окислов азота на основе данных спутниковых измерений содержания диоксида азота в тропосфере, (6) разработка и применение оригинальных методов оценки многолетних изменений эмиссий оксидов азота по данным спутниковых измерений, (7) исследование возможностей совместного использования данных расчетов и измерений взвешенного вещества для улучшения точности прогнозов качества воздуха и (8) развитие метода оценки загрязнения атмосферы вследствие природных пожаров на основе ассимиляции данных спутниковых и наземных измерений химическо-транспортной моделью.

Диссертация состоит из введения, девяти глав, разделенных на две части, заключения, 6 приложений и списка литературы. Нелинейные свойства атмосферных фотохимических систем обсуждаются в первой части диссертации (главы 1−4), а методы комбинированного использования трехмерной модели тропосферной ФХС и данных измерений рассматриваются во второй ее части (главы 5−9). Достижению каждой из указанных выше целей посвящена отдельная глава.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ПОЛУЧЕННЫЕ В ДИССЕРТАЦИИ.

1. Разработан общий метод построения базовых динамических моделей атмосферных фотохимических систем (ФХС), учитывающий специфику этих систем и заключающийся в совместном применении процедур разделения переменных в соответствии с характерными временами изменения их величин и разложения правых частей динамических уравнений исходной полной модели по малым параметрам. Базовые динамические модели предназначены для исследования нелинейно-динамических свойств атмосферных ФХС и обладают теми же динамическими свойствами, что и исходные полные модели, но при этом являются существенно более простыми.

2. При помощи базовой динамической модели мезосферной ФХС определены основные динамические и химические механизмы, ответственные за возникновение сложного динамического поведения (субгармонических и хаотических режимов) указанной фотохимической системы, испытывающей периодическое внешнее воздействие вследствие суточных вариаций освещенности. Показано, в частности, что основные режимы сложного динамического поведения полной модели мезосферной ФХС, включающей в себя систему пяти нелинейных динамических уравнений, могут быть описаны посредством одномерного точечного отображения, по своей структуре близкого к известному отображению Фейгенбаума. Установлено, что в основе химического механизма возникновения сложного динамического поведения в мезосферной ФХС лежит каталитический цикл разрушения атомарного кислорода, особенностью которого является независимость скорости разрушения от концентрации разрушаемого вещества.

3. Построена базовая динамическая модель высокоширотной нижнестратосферной (ВШС) ФХС, адекватно описывающая динамику озона во время формирования антарктической озонной дыры. Посредством данной модели обнаружены и исследованы динамические свойства ВШС ФХС, определяемые наличием автоколебательных режимов и возможностью существования в системе одновременно нескольких состояний равновесия (мультистабильности). Показано, что причиной существования этих свойств являются особенности химических процессов, присущие реальной фотохимии и обеспечивающие возможность самоускоряющегося роста концентраций ключевых химических составляющих системы.

4. Выполнено исследование динамической предыстории феномена антарктической озонной дыры. Продемонстрировано, что наблюдаемое быстрое нарастание истощения концентрации озона в области среднесезонного максимума озонного слоя год от года в середине 80-х годов было обусловлено бифуркациями в динамическом поведении ВШС ФХС, вызванными накоплением в стратосфере неорганических хлорных соединений.

5. Предложен метод, нацеленный на выявление нелинейных связей между концентрациями важнейших примесей в приземном слое атмосферы и метеорологическими параметрами. Метод предполагает построение нелинейных статистических (эмпирических) моделей на базе искусственных нейронных сетей и их последующий специальный анализ. Возможности метода продемонстрированы на примере анализа долговременных рутинных измерений концентраций озона (Оз), оксидов азота (NOx), летучих органических соединений (VOC) и взвешенного вещества (РМ) на станциях контроля загрязнения атмосферы в Калифорнии (США). Адекватность результатов эмпирических моделей продемонстрирована путем сравнения качественных особенностей рассматриваемых нелинейных соотношений, аппроксимированных нейронными сетями, и предсказанных теоретической фотохимической моделью. Впервые на основе анализа данных натурных измерений продемонстрировано, что увеличение концентраций NOx или VOC при определенных условиях может приводить к уменьшению концентрации РМ.

6. Выполнена адаптация современной трехмерной модели тропосферной ФХС (химическо-транспортной модели CHIMERE) для восточной Европы, включая европейскую часть России. При использовании данных как наземных, так и спутниковых измерений показано, что адаптированная модель демонстрирует в восточной Европе точность расчетов, сопоставимую (с учетом различий условий окружающей-среды) с точностью расчетов-аналогичных моделей в Западной Европе. Впервые продемонстрировано достаточно близкое соответствие между данными по тропосферному содержанию NO2, восстановленными из спутниковых измерений, и аналогичными расчетами, выполненными в рамках региональной химическо-транспортной модели, что инициировало исследования, основанные на комбинированном использовании спутниковых измерений диоксида азота в тропосфере и региональных моделей.

7. В рамках исследования возможности использования данных спутниковых измерений тропосферного содержания NO2 для улучшения пространственного распределения эмиссий NOx, заданных в химическо-транспортной модели континентального масштаба, был разработан и применен метод обратного моделирования эмиссий, главной особенностью которого является самосогласованная оценка неопределенностей входных данных путем комбинации спутниковых и наземных измерений состава атмосферы. При использовании этого метода впервые продемонстрировано, что имеющиеся данные спутниковых измерений тропосферного содержания диоксида азота могут использоваться для улучшения современного знания об источниках оксидов азота на сравнительно мелких масштабах, разрешимых типичной региональной химическо-транспортной моделью. Получена оценка среднего уровня несистематических ошибок в пространственном распределении эмиссий NOx в Западной Европе, заданных на основе данных международной организации ЕМЕР, которые широко используются в различных атмосферных моделях. Выявлены области, где указанные ошибки максимальны.

8. В ходе исследования возможностей использования данных спутниковых измерений для оценки многолетних изменений эмиссий оксидов азота разработан и применен новый метод обратного моделирования межгодовых изменений атмосферных источников реактивных газов, позволивший получить независимые оценки изменений эмиссий оксидов азота за десятилетний период с 1996 по 2005 годы в Европе, в том числе — Европейской части России на регулярной сетке с разрешением 1°х1°. При использовании химическо-транспортной модели CHIMERE и измерений тропосферного содержания диоксида азота, выполненных спутниковыми приборами GOME и SCIAMACHY, показано, что в соответствии с имеющимися экспертными оценками в период с 1996 по 2005 годы в западной Европе происходило уменьшение эмиссий NOx. Одновременно полученные результаты выявили серьезные неточности в имеющихся базах данных традиционных инвентаризаций эмиссий для ряда стран южной и восточной Европы.

9. Разработан оригинальный метод для аппроксимации неизвестного нелинейного тренда физической характеристики по зашумленной временной серии данных на основе применения вероятностного подходаи искусственных нейронных сетей. Метод применен для исследования многолетних изменений эмиссий оксидов азота (NOx) в крупных городских агломерациях (мегаполисах) в период с 1996 по 2008 гг. В результате впервые на основе анализа данных спутниковых измерений обнаружены статистически значимые нелинейности изменений эмиссий NOx в мегаполисах на масштабах нескольких лет.

10. Предложен метод улучшения краткосрочных прогнозов концентрации взвешенного вещества (РМю), в основе которого лежит идея оптимальной комбинации детерминистских прогнозов, вырабатываемых химическо-транспортной моделью, и статистических прогнозов. Метод апробирован в ходе численных экспериментов при использовании современной химическо-транспортной модели CHIMERE, метеорологической мезомасштабной модели ММ5 и данных сотен мониторов РМю в Европе за период с 2003 по 2006 гг. Показано, что предложенная процедура обеспечивает значительные улучшения детерминистских прогнозов. В частности, максимальное снижение среднеквадратичной ошибки достигает 45 процентов, и максимальное увеличение коэффициента определенности — 85 процентов. Показано также, что использование детерминистских прогнозов в комбинации со статистическими прогнозами существенно улучшает пространственную репрезентативность последних.

11. Разработан метод расчета эмиссий от пожаров в рамках химическо-транспортной модели, ключевыми особенностями которого являются использование суточных максимумов интенсивности инфракрасного излучения от пожаров по данным спутниковых измерений, оптимизация параметров алгоритма расчета эмиссий на основе усвоения химическо-транспортной моделью данных наземного мониторинга загрязнения атмосферы, а также коррекция возможного систематического занижения измеренных величин интенсивности излучения от пожаров вследствие экранирования спутникового сенсора дымовым аэрозолем. Эффективность разработанного метода продемонстрирована в ходе исследования эпизода аномального загрязнения атмосферы в регионе московского мегаполиса летом 2010 г. Впервые продемонстрирована возможность достижения удовлетворительного количественного согласия между измеренными межсуточными вариациями концентраций ряда основных загрязнителей атмосферы (монооксида углерода, взвешенного вещества и озона) и расчетами загрязнения атмосферы в условиях интенсивных природных пожаров. Объяснено наблюдаемое существенное различие в амплитуде возмущений первичных загрязнителей атмосферы и озона, вызванных пожарами: показано, что фотохимическая генерация озона в атмосфере, сильно загрязненной продуктами сгорания от природных пожаров, подавляется вследствие экранирующего эффекта дымового аэрозоля.

Автор выражает глубокую признательность А. М. Фейгину за полезные и стимулирующие обсуждения и многогранную поддержку на всех этапах данной диссертационной работы.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , J. С., B. J. Gardiner, and J. D. Shanklin. Large losses of total ozone in Antarctica reveal seasonal C10X/N0X interaction //Nature. 1985. V. 315, P. 207.
  2. Molina, M. J., and Molina, L. T. Megacities and atmospheric pollution // J. Air Waste Manage. Assoc. 2004. V. 54. P. 644−680.
  3. Качество воздуха в крупнейших городах россии за десять лет. 1998−2007 гг. Аналитический обзор. -С.-Петербург: ГУ «ГГО», Росгидромет, 2009.
  4. Chapman S. On ozone and atomic oxygen in the upper atmosphere // Phil. Mag., Ser. 7. 1930. V. 10(64), P. 369−385.
  5. Г., С. Соломон. Аэрономия средней атмосферы.-JT.: Гидрометеоиздат, 1987.
  6. Schmidt Н.С., Derognat С., Vautard R., Beekmann M. A comparison of simulated and observed ozone mixing ratios for the summer of 1998 in Western Europe // Atmos. Environ., 20 017 V. 35 № 36. P. 6277−6297.
  7. A. M. Концентрационные колебания. -М.:Наука, 1974
  8. Колебания и бегущие волны в химических системах. Под ред. Р. Филда и М. Бугера. -М: Мир, 1988.
  9. М. J., М. В. McElroy, S. С. Wofsy, J. A. Logan. Stratospheric chemistry: Multiple solutions//Geophys. Res. Lett. 1979. V. 6. P. 163−164.
  10. Fox J. L., S. C. Wofsy, M. B. McElroy, M. J. Prather, A stratospheric chemical instability // J. Geophys. Res. 1982. V. 87. P. 11 126−11,132.
  11. White W. H., D. Dietz. Does the photochemistry of the troposphere admit more than one steady state?//Nature. 1984. V. 309. P. 242−244.
  12. Kasting J. F., T. P. Ackerman. High atmospheric NOx levels and multiple photochemical steady states // J. Atmos. Chem. 1985. V. 3. P. 321−340.
  13. Stewart, R. W. Multiple steady states in atmospheric chemistry // J. Geophys. Res. 1993. V. 98.1. P. 20 601−20 612.
  14. Yang P., G. P. Brasseur. Dynamics of the oxygen-hydrogen system in the mesosphere, 1, Photochemical equilibria and catastrophe // J. Geophys. Res. 1994. V. 99. P. 20 955−20 966.
  15. Stewart R. W. Dynamics of the low to high NOx transition in a simplified tropospheric photochemical model // J. Geophys. Res. 1995. V. 100. P. 8929−8943.
  16. Krol M. C. Comment on «Multiple steady states in atmospheric chemistry» by Richard W. Stewart//J. Geophys. Res. 1995. V. 100. P. 11 699−11 702.
  17. Poppe D., H. Lustfeld. Nonlinearities in the gas phase chemistry of the troposphere: Oscillating concentrations in a simplified mechanism//J. Geophys. Res. 1996. V. 101. P. 14 373−14 380.
  18. Fichtelmann В., G. Sonnemann. Non-linear behavior in the photochemistry of minor constituents in the upper mesosphere // Ann. Geophys. 1992. V. 10. P. 719−728.
  19. Sonnemann G., B. Fichtelmann. Subharmonics, cascades of period doubling and chaotic behavior of photochemistry of the mesopause region // J. Geophys. Res. 1997. V. 102. P. 1193−1203.
  20. Fichtelman В., G. Sonnemann. The strange attractor in the photochemistry of ozone in the mesopause region // Acta Geod. Geoph. Mont. Hung. 1987. V. 1 -2. P. 313−319.
  21. Kleinman L. I. Seasonal clependenceof boundary layer peroxide concentration: Theiow and high NO, regime//J. Geophys. Res. 1991. V.96. P.721−233.
  22. Kleinman L. I. Low and high NOx photochemistry // J. Geophys. Res. 1994. V. 99. P. 1 683 116 838.
  23. Scientific Assessment of Ozone Depletion: 2010. Global Ozone Research and Monitoring Project. Report No. 52, 516 pp. Geneva, Switzerland: WMO (World Meteorological Organization), 2011.
  24. Milford J.B., D. Gao, S. Sillman, P. Blossey, A.G. Russel. Total reactive nitrogen (NOy) as an indicator of the sensitivity of ozone to reductions in hydrocarbon and NOx emissions // J. Geophys. Res. 1994. V. 99. P. 3533−3542.
  25. Sillman S. The use of NOy, H2O2, and HNO3 as indicators for ozone-NOx-hydrocarbon sensitivity in urban locations//J. Geophys. Res. 1995. V. 100. P. 14 175−14 188.
  26. Cardelino С., W.L. Chameides. An observation-based model for analysis ozone-precursor relationships in the urban atmosphere // Journal of Air and Waste Management Association. 1995. V. 45. P. 161−180.
  27. Kleinman L.I., P.H. Daum, J.H. Lee, Y.-N.Lee, L.J. Nunnermacker, S.R. Springston, L. Newman, J. Weinstein-Lloyd, S. Sillman. Dependence of ozone production on NO and hydrocarbons in the troposphere // Geophys. Res. Lett. 1997. V. 24. P. 2299−2302.
  28. Kalnay E. Atmospheric modeling, data assimilation and predictability. Cambridge University Press, 2003.
  29. Enting, I.G. Inverse Problems in Atmospheric Constituents transport. Cambridge University Press, 2002.
  30. L.A., Burrows J.P., Monks P., Borrell P. (Eds.). Chemical data assimilation for the observation of the Earth’s atmosphere. ACCENT Report 7.2006. ACCENT Secretariat. Urbino. December 2006.
  31. J.P., Piatt U., Borrell P. (Eds.). The remote sensing of tropospheric composition from space. Springer, 2011.
  32. Feigin, A. M., I. B. Konovalov. Instability of the Antarctic photochemistry during ozone hole formation // Russ. Acad, of Sci. Inst, of Appl. Phys. Preprint 375. -Nizhniy Novgorod: IAPRAS, 1995.
  33. И.Б., Фейгин A.M. Необычные динамические свойства антарктической фотохимической системы // Атмосферный озон. Труды конференции молодых ученых (Москва, 1995) под ред. Еланского НГФ’Препринт ИФА"РАН, 1995, С: 3542.
  34. Feigin A.M., Konovalov I.В. Unusual dynamic properties of the Antarctic photochemical system // U.S. Natl. Rep. Int. Union Geod. Geophys. 1991−1994, Rev. Geophys., 33, A293, 1995.
  35. Feigin A.M., Konovalov I.B. On the possibility of complicated dynamic behavior of atmospheric photochemical systems: Instability of the Antarctic photochemistry during the ozone hole formation // J. Geophys. Res. 1996. V. 101. P. 26 023−26 038.
  36. И.Б., Я.И. Мольков, A.M. Фейгин. Механизмы сложного динамического поведения мезосферной фотохимической системы. // Вестник ННГУ. Нелинейная динамика-Синхронизация и xaoc-1997-II, С. 119−142.
  37. Коновалов И.Б., A.M. Фейгин. Нелинейные динамические свойства полярной стратосферной фотохимии и их роль в явлении антарктической озоновой дыры. Физическиепроблемы экологии Москва 23−27 июня 1997 г. Тезисы докладов. МГУ, Москва 1997. С. 37.
  38. Feigin, A.M., I.B. Konovalov, Y.l. Molkov, Toward an understanding of the nonlinear nature of atmospheric photochemistry: Essential dynamic model of the mesospheric photochemical system // J. Geophys. Res. 1998. V. 103(D19). P. 25 447−25 460.
  39. И.Б., А.Ю. Мухина, A.M. Фейгин. Бистабильность полярной стратосферной фотохимии. // В сб. Атмосферный озон. Труды конференции молодых ученых (Москва, 24 апреля 1997 года). Препринт ИФА РАН, 1997, С. 5−14.
  40. И.Б., А.Ю. Мухина, A.M. Фейгин. Мультистабильность высокоширотной нижнестратосферной фотохимической системы. // Избранные труды молодых ученых ИПФ РАН. -Н. Новгород, 1998. С. 122−127.
  41. Konovalov I.B., A.M. Feigin, Toward an understanding of the nonlinear nature of atmospheric photochemistry: Origin of the complicated dynamic behavior of the mesospheric photochemical system //Nonlinear Processes in Geophysics. 2000. У. 7. P. 87−104.
  42. Konovalov I.B. The neural network based methodologies for studying the relationships between surface ozone and its precursors and for surface ozone trend decomposition // A workshop «Tropospheric Ozone Research -2″, Moscow, 2002, Abstracts, p. 22.
  43. Konovalov I.B. Application of neural networks to studying nonlinear relationships between ozone and its precursors // J. Geophys. Res. 2002. V.107(D11), doi: 10.1029/2001 JD000863.
  44. Beekmann M., G. Dufour, I. Konovalov, G. Bergametti, H. Chepfer, G. Foret, L. Menut, R. Vautard // Integrating Chemical Modelling and Satellite Observations for Monitoring Tropospheric
  45. Chemistry and Air Quality, in Observing Tropospheric Trace Constituents from Space, ACCENT -TROPOSAT-2 in 2006, J. Burrows and P. Borrell Eds. -Urbino: ACCENT. 2007. P. 208−213.
  46. И.Б., Региональные особенности десятилетних изменений атмосферных эмиссий окислов азота в европейской части России: результаты обратного моделирования на основе спутниковых данных // Доклады АН. 2007. Т. 417, № 5, С. 685−688.
  47. , I.B., М. Beekmann, J.P. Burrows, А. Richter, Satellite measurement based estimates of decadal changes in European nitrogen oxides emissions // Atmos. Chem. Phys. 2008. 8, 2623−2641 (httn://wwv.atmos-chem-Dhys.net/8/2623/2008/).
  48. Konovalov I.В., M. Beekmann, F. Meleux, A. Dutot, G. Foret. Statistical postprocessing of deterministic PM10 forecasts for Europe // ACCENT/GLOREAM workshop (29−31 October, Antwerp, Belgium). Abstracts. -Antwerp:VITO. 2008. P.34.
  49. I.B. М. Beekmann, F. Meleux, A. Dutot, G. Foret. Combining deterministic and statistical approaches for PM10 forecasting in Europe // Atmospheric Environment. 43, № 40. 64 256 434,2009.
  50. И.Б. Обратное моделирование и ассимиляция данных в задачах диагностики и прогноза состава нижней атмосферы (по материалам приглашенной лекции) // XIII международная конференция молодых ученых. Тезисы докладов. Звенигород. 2009. С. 87.
  51. , I. В., Beekmann, М., Richter, A., Burrows, J. P., Hilboll, A. Multi-annual changes of NOx emissions in megacity regions: nonlinear trend analysis of satellite measurement based estimates //Atmos. Chem. Phys. 2010. V.10. P.8481−8498.
  52. И.Б. Моделирование загрязнений атмосферы, вызванных природными пожарами эффекты (по материалам приглашенной лекции) // Труды конференции XIV
  53. Всероссийской школы конференции молодых ученых „Состав атмосферы. Атмосферное электричество. Климатические эффекты“. Нижний Новгород. 2010. С. 50−55.
  54. Konovalov I.B., M. Beekmann, A. Richter. NOx emission trends in megacities derived from satellite measurements // Geophysical Research Abstracts. V. 12, EGU2010−8065, 2010.
  55. Р.Б., И.Б. Коновалов, И.Н. Кузнецова, И.Б. Беликов, A.M. Звягинцев. Использование моделей WRF ARW и CHIMERE для численного прогноза концентрации приземного озона. // Метеорология и гидрология. 2011. № 4, 48−60.
  56. И.Б. Оценка многолетних изменений эмиссий оксидов азота в мегаполисах по данным спутниковых измерений // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2011. 47. № 2, С. 220 229.
  57. А.А., Л.С. Понтрягин. Грубые системы // Доклады Академии Наук. 1937. Т. 14, С. 247.
  58. А.А., Леонтович Е. А., Майер А. Г., Гордон И. И. Качественная теория динамических систем. -М.: Наука, 1966.
  59. Н. Н., Митропольский Ю. А. Асимптотические методы в теории нелинейных колебаний. -М.: Наука, 1974.
  60. М. И. К теории триггера. Сборник памяти А. А. Андронова. -М.: Изд. АН СССР, 1955.
  61. А.А., Витт А. А., Хайкин С. Э. Теория колебаний. -М.: Наука, 1981.
  62. Haken, Н. Synergetics. 2nd ed. -New York: Springer-Verlag, 1978.
  63. Л. Д., Лившиц Е. М. Механика. М.: Наука, 1965. -204 с.
  64. М. А. Изв. вузов. Радиофизика, 1958, т. 1, № 3, с. 110.
  65. R. P., Whitten R. С. A note on the diurnal averaging of aeronomical models // J. Atmos. Terr. Phys. 1978. V.40(l). P. 13−20.
  66. Э. Л., Ю. А. Израэль, И. Л. Кароль, А. X. Хргиан. Озонный щит Земли и его изменения. С.-П.: Гидрометеоиздат, 1992. -282 с.
  67. Turco R. P., R. С. Whitten. A comparison of several computational techniques for solving some common aeronomic problems // J. Geophys. Res. 1974. V. 79. P. 3179−3185.
  68. Atkinson R., D. L. Baulch, R. A. Cox, R. F. Hampson, J. A. Kerr, J. Troe, Evaluated kinetic and photochemical data for atmospheric chemistry, Suppl. Ill // J. Phys. Chem. Ref. Data. 1989. V. 16. P. 881−1097.
  69. Grossmann К. U., W. G. Frings, D. Offermann, L. Andre', E. Kopp, and D. Krankowsky. Concentration of Н20 and NO in the mesosphere and the lower thermosphere at high latitudes // J. Atmos. Terr. Phys. 1985. V. 47. P. 291−300.
  70. Peter R., K. Knzi, G. K. Hartmann. Latitudinal survey of water vapor in the middle atmosphere using an airborne millimeter wave sensor // Geophys. Res. Lett. 1988. V. 15. P. 1173−1176.
  71. Bevilacqua R. M., et al. MAS measurements of the latitudinal distribution of water vapor and ozone in the mesosphere and lower thermosphere // Geophys. Res. Lett. 1996. V. 23. P. 2317−2320.
  72. Summers M. E., R. R. Conway, D. E. Siskind, R. Bevilacqua, D. F. Strobel, and S. Zasadil. Mesospheric HOx photochemistry: Constraint from recent satellite measurements of OH and H20 // Geophys. Res. Lett. 1996. V. 23. P. 2097−2100.
  73. Abarbanel H. D. I. Analysis of Observed Chaotic Data. -New York: Springer-Verlag, 1997.
  74. Grassberger P., I. Procaccia. Characterization of strange attractors // Phys. Rev. Lett. 1983. V. 50. P. 346−349.
  75. Grassberger P., I. Procaccia. Measuring the strangeness of strange attractors // Physica D. 1983. V.9.P. 189−208.
  76. Yang P., G. P. Brasseur, J. C. Gille, S. Madronich. Dimensionalities of ozone attractors and their global distribution //Physica D. 1994. V. 76. P. 331−343.
  77. , М. В., R. Brown, Н. D. 1. Abarbanel. Determining minimum embedding dimension using a geometrical construction // Phys. Rev. A. 1992. V. 45. P. 3403−3411.
  78. О.П., Маров M. Я. Модель озоносферы: результаты моделирования // Астрономический вестник. 1993. т. 27. № 1, С. 27−44.
  79. Scientific assessment of stratospheric ozone: WMO Rep. 20. -Geneva: World Meteorological Organization, 1989.
  80. Scientific assessment of ozone depletion: WMO Rep. 25. -Geneva: World Meteorological Organization, 1991.
  81. Scientific assessment of ozone depletion: 1998, WMO Rep. 44. -Geneva: World Meteorological Organization, 1998.
  82. DeMore W.B., et al. Chemical kinetics and photochemical data for use in stratospheric modeling // JPL Publ. 94−26, Jet Propul. Lab., Pasadena, Calif., 1994.
  83. Tabazadeh A., R.P. Turco. A model for heterogeneous chemical processes on the surfaces of ice and nitric acid trihydrate particles // J. Geophys. Res. 1993. V. 98. P. 12 727−12 740.
  84. Jones R. L., et al. Lagrangian photochemical modeling studies of the 1987 Antarctic spring vortex, 1, Comparison with AAOE observations //J. Geophys. Res. 1989. V. 94. P. 11 529−11 558.
  85. Schoeberl M. R. et al., The evolution of CIO and NO along air parcel trajectories // Geophys. Res. Lett. 1993. V. 20. P. 2511−2514.
  86. Schoeberl M. R., A. R. Douglass, S. R. Kawa, A. E. Dessler, P. A. Newman, R. S. Stolarski, A. E. Roche, J. W. Waters, J. M Russel III. Development of the Antarctic ozone hole // J. Geophys. Res. 1996. V.101. P.20 909−20 924.
  87. Kawa S. R., et al. Interpretation of NOx/NOy observations from AASE II using a model of chemistry along trajectories // Geophys. Res. Lett. 1993. V. 20. P. 2507−2510.
  88. Hofmann D.J., S.J. Oltmans, J. M. Harris, B. J. Johnson, J. A. Lathrop. Ten years of ozone measurements at the south pole: Implications for recovery of springtime Antarctic ozone // J. Geophys. Res. 1997. V.102. P. 8931−8943.
  89. Danilin M. Y., J. C. McConnell. Heterogeneous reactions in a stratospheric box model: A sensitivity study // J. Geophys. Res. 1994. V. 99. P. 25 681−25 696.
  90. Kawa S. R., et al. Photochemical partitioning of the reactive nitrogen and chlorine reservoirs in the high-latitude stratosphere // J. Geophys. Res. 1992. V.97, P. 7905−7923.
  91. Turco R. P., O. B. Toon, P. Hamill. Heterogeneous physicochemistry of the polar ozone hole // J. Geophys. Res. 1989. V. 94. P. 16 493−16 510.
  92. Tabazadeh A., O. B. Toon. Freezing behavior of stratospheric sulfate aerosols inferred from trajectory studies // Geophys. Res. Lett. 1995. V. 22. P. 1725−1728.
  93. Tabazadeh A., O. B. Toon. Freezing behavior of stratospheric sulfate aerosols inferred from trajectory studies // Geophys. Res. Lett. 1995. V. 22. P. 1725−1728.
  94. Kinne S., O.B. Toon, G.C. Toon, C.B. Farmer, E.V. Browell, M.P. McCormic. Measurements of size and composition of particles in polar stratospheric clouds from infrared solar absorption spectra // J. Geophys. Res. 1989. V. 94. P. 16 481−16 492.
  95. Hanson D. R., A. R. Ravishankara The reaction probabilities of CIONO2 and N2O5 on polar stratospheric cloud materials // J. Geophys. Res. 1991. V. 96. P. 5081−5090.
  96. Carslaw K. S., B. Luo, Th. Peter. An analytic expression for the composition of aqueous HNO3-H2SO4 stratospheric aerosols including gas phase removal of HNO3 // Geophys. Res. Lett. 1995. V. 22. P71877−1880.
  97. Hanson D. R., A. R. Ravishankara, S. Solomon. Heterogeneous reactions in sulfuric acid aerosols: A framework for model calculations // J. Geophys. Res. 1994. V. 99. P. 3615−3629.
  98. Luo B, K.S. Carslaw, Th. Peter, S.L. Clegg. Vapor pressures of ^SCVHNCVHCl/HBr/^O solutions to low stratospheric temperatures // Geophys. Res. Lett. 1995. V. 22. P. 247−250.
  99. Fahey D. W., K. K. Kelly, S.R. Kawa, A.F. Tuck, M. Loewenstein, K.R. Chan, and L.E. Heidt. Observations of denitrification and dehydration in the winter polar stratospheres //Nature. 1990. V. 344. P. 321−324.
  100. Fahey D. W., S. Solomon, S. R. Kawa, M. Loewenstein, J. R. Podolske, S. E. Strahan, K. R. Chan. A diagnostic for denitrification in the winter polar stratospheres // Nature. 1990. V. 345. P. 698−702.
  101. Heidt L. E., J. F. Vedder, W. H. Pollock, R. A. Lueb, В. E. Henry. Trace gases in the Antarctic atmosphere//J. Geophys. Res. 1989.94, 11 599−11 612.
  102. Kelly К. K., et al. Dehydration of the lower Antarctic stratosphere during late winter and early spring, 1987//J. Geophys. Res. 1989. V. 94. P. 11 317−11 358.
  103. Johnson B.L., T. Deshler, R.A. Thomson. Vertical profiles of ozone at McMurdo station, Antarctica- Spring 1991 //Geophys. Res. Lett. 1992. V.19, P. l 105−1108.
  104. Barnett J.J., M. Corney. Middle atmosphere reference model derived from satellite data // Handbook for MAP, vol. 16, Science Committee for Solar-Terrestrial Physics, Urbana, 1L, 1985.
  105. Gardiner B.G. Comparative morphology of the vertical ozone profile in the Antarctic spring // Geophys. Res. Lett. 1988. V. 15. P. 901.
  106. Anderson J.G., D.W. Toohey, W. H Brune. Free radicals within the Antarctic vortex: The role of CFCs in Antarctic ozone loss // Science. 1991. V. 251. P. 39−46.
  107. Ю.И., Ланда П. С. Стохастические и хаотические колебания. -М.: Наука, 1987.
  108. Feigenbaum, M.J. Qualitative universality for a class of nonlinear transformations // J. Stat. Phys. 1978. V.19(1). P. 25−52.
  109. Feigenbaum M.J. Universal behavior in nonlinear systems // Los Alamos Sci. (Summer). 1980. P. 4−27.
  110. Molina L.T., M.J. Molina. Production of CI2O2 by the self reaction of the CIO radical //J. Phys. Chem. 1987. V. 91. P. 433−436.
  111. Molina M. J., T.L. Tso, L.T. Molina, F.C.Y. Wang. Antarctic stratospheric chemistry of chlorine nitrate, hydrogen chloride and ice: Release of active chlorine// Science. 1987. V. 238. P. 1253−1257.
  112. H.B., Неймарк Ю. И., Фуфаев H.A. Введение в теорию нелинейных колебаний. -М.: Наука, 1976, 384 с.
  113. W.H., В.P. Flannery, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing. -N. Y: Cambridge University Press, 1992.
  114. B.H. Качественные методы теории нелинейных колебаний сосредоточеснных систем. -Горький: Изд. ГГУ, 1980, 98 с.
  115. P.M. Исследование траекторий системы трех дифференциальных уравнений в бесконечности, Сб. памяти А. А. Андронова. -М.: Изд. АН СССР, 1955.
  116. Feigin M.I. On the structure of C-bifurcation boundaries of piecewise continuous systems // Appl. Math. & Mech. 1978. V. 42. P. 885−895.
  117. М.И., Вынужденные колебания в системах с разрывными нелинейностями. -М.: Наука, 1994.
  118. Feigin M.I. Bifurcation problems in system dynamics. Bifurcations in engineering // J. Sci. Soc. of Mech. Ing. of N. Novgorod: Dyn. Syst. 1993. V.l. P. 20−43.
  119. И.К. Химические нестабильности. -M.: Изд. МГУ, 1987.-254 с.
  120. Wofsy S.C., M.J. Molina, R.J. Salawitch, L.E. Fox, M.B. McElroy. Interactions between HC1, NOx, and H2O ice in the Antarctic stratosphere: Implications for ozone // J. Geophys. Res. 1988. V. 93. P. 2442−2450.
  121. Kley D., M. Kleinmann, H. Sanderman, S. Krupa. Photochemical oxidants: state of science // Environmental Pollution. 1999. V 100. P. 19−42.
  122. Hornik K., M. Stinchcombe, H. White. Multilayer feedforward networks are universal approximators //Neural Networks. 1989. V. 2. P. 359−366.
  123. Sillman S. The relation between ozone, NOx and hydrocarbons in urban and polluted rural environments //Atmos. Environ. 1999. V. 33. P. 1821−1845.
  124. Milford J.B., Gao D., Sillman S., Blossey P., Russell A.G. Total Reactive Nitrogen (NOy) as an Indicator of the Sensitivity of Ozone to Reductions in Hydrocarbon and NOx Emissions // J. Geophys. Res. 1994. У. 99. P. 3533−3542.
  125. Sillman S. The use of NOy, H2O2, and HNO3 as indicators for ozone-NOx-hydrocarbon sensitivity in urban locations//J. Geophys. Res. 1995. V. 100. P. 14 175−14 188.
  126. Kleinman L. I., Daum P. H., Lee J. H., Lee Y.-N., Nunnermacker L. J., Springston S. R., Newman L., Weinstein-Lloyd J., Sillman S. Dependence of ozone production on NO and hydrocarbons in the troposphere // Geophys. Res. Lett. 1997. V.24. P. 2299−2302.
  127. S., Vautard R., Menut L., Kley D. 03-N0x-V0C sensitivity indicators in Paris: results from models and ESQUIF measurements // J. Geophys. Res. 2003. V. 108(D17), 8563, doi: 10.1029/2002JD001561.
  128. Coll I., Pinceloup S., Perros P. E., Laverdet G., Le Bras G. 3D analysis of high ozone production rates observed during the ESCOMPTE campaign // Atmos. Res. 2005. 74, 477−505.
  129. Kleinman L.I., Daum P.H., Imre D.G., Lee J.H., Lee Y.- N., Nunnermacker L.J., Springston S.R., Weinstein-Lloyd J., Newman L. Ozone production in the New York City urban plume // J. Geophys. Res. 2000. V. 105. P. 14 495−14 512.
  130. BeekmannM., Vautard R. A modelling study of photochemical regimes over Europe: robustness and variability // Atmos. Chem. Phys. 2010. V.10. P. 10 067−10 084, doi: 10.5194/acp-10−10 067−2010.
  131. Cardelino C., W.L. Chameides. An observation-based model for analysis ozone-precursor relationships in the urban atmosphere // Journal of Air and Waste Management Association. 1995. V. 45. P. 161−180.
  132. Kleinman L.I. Ozone processes insights from field experiments part II: Observation-based analysis for ozone production // Atmos. Environ. 2000. V.34. P. 2023−2033.
  133. Stockwell W.R., F. Kirchner, M. Kuhn, S. Seefeld. A new mechanism for the regional atmospheric chemistry modeling//J. Geophys. Res. 1997. V.102. P. 25 847−25 879.
  134. Odum J.R., T. Hoffmann, F. Bowman, D. Collins, R.C. Flagan, J.H. Seinfeld. Gas/particle partitioning and secondary organic aerosol yields // Environ. Sci. Technol. 1996. V. 30. P. 2580−2585.
  135. Odum J.R., T.P.W. Jungkamp, R.J. Griffin, R.C. Flagan, J.H. Seinfeld. The atmospheric aerosol-forming potential of whole gasoline vapor // Science. 1997. V.276. P. 96−99.
  136. Meng Z., D. Dabdub, J.H. Seinfeld. Chemical coupling between atmospheric ozone and particulate matter// Science. 1997. V. 277. P. 116−119.
  137. Bishop C.M. Neural Networks for Pattern Recognition, Clarendon Press, Oxford, 1995.
  138. Reed R.D., R.J. Maries. Neural Smithing: Supervised Learning in Feedforward Artificial Neural Networks, Cambridge, MA: The MIT Press, 1999.
  139. Nelson M.C., Illingworth W.T. A Practical Guide to Neural Nets, Reading, MA: Addison-Wesley, 1991.
  140. California Ambient Air Quality Data 1980−1997 (CAAQD), CD No. PTSD-98−010-CD, Air Resources Board, California Environmental Protection Agency, December 1998.
  141. Delucchi M.A., Murphy J.J., McCubbin D.R. The health and visibility cost of air pollution: a comparison of estimation methods Hi. Environ. Management. 2002. V.64. P. 139−152.
  142. Sillman S., J. A. Logan, S.C. Wofsy. The sensitivity of ozone to nitrogen oxides and hydrocarbons in regional ozone episodes//J. Geophys. Res. 1990. V. 95, P. l837−1851.
  143. Daum P.H., L. Kleinman, D.G. Imre, L.J. Nunnermacker, Y.-N. Lee, S.R. Springston, L. Newman. Analysis of the processing of Nashville urban emissions on July 3 and July 18, 1995 // J. Geophys. Res., 105, 9155−9164, 2000.
  144. Chock D.P., T.Y. Chang, S.L. Winkler, B.I. Nance. The impact of an 8h ozone air quality standard onROG and NOx controls in Sourthen California//Atmos. Environ. 1999. V.33, P.2471−2485.
  145. Chameides, W.L., et al., Ozone precursor relationships in the ambient atmosphere // J. Geophys. Res. 1992. V. 97. P. 6037−6055.
  146. Chock D.P., T.Y. Chang, S.L. Winkler, B.I. Nance, The impact of an 8h ozone air quality standard on ROG and NOx controls in Sourthen California // Atmos. Environ. 1999. V. 33. P. 2471 -2485.
  147. Kleinman L.I. Seasonal dependence of boundary layer peroxide concentrations: the low and high NOx regimes // J. Geophys. Res. 1991. V. 96. P. 20 721−20 734.
  148. Kleinman L.I. Low and high-NOx tropospheric photochemistry // J. Geophys. Res. 1994. V. 99, P. 16 831−16 838.
  149. Verwer J. Gauss-seidel iterations for stiff odes from chemical kinetics // SIAM Journal of Scientific Computing. 1994. P. 15:1243−1250.
  150. Latuatti M. Contribution a l’etude du bilan de l’ozone tropospherique a l’interface de l’Europe et de l’Atlantique Nord: Modelisation lagrangienne et mesures en altitide. Ph.D. Thesis, Universit/'e Paris 6, Paris, 1997.
  151. Simpson D. Long period modeling of photochemical oxidants in Europe, Calculations for July 1985 //Atmos. Environ. 1992. V.26. P.1609−1634.
  152. Madronich S., McKenzie R.E., Bjorn L.O., Caldwell M.M. Changes in biologically active ultraviolet radiation reaching the earth’s surface // J. Photochem. Photobiol. B: Biology, 1998. V.46 P.5−19.
  153. Wesely M. Parameterization of surface resistances to gaseous dry deposition in regional scale numerical models//Atmos. Environ. 1989. V. 23. P. 1293−1304.
  154. Troen I., Mahrt L. A simple model of the atmospheric boundary layer: sensitivity to surface evaporation // Boundary Layer Meteorology. 1986. V. 37. P. 129−148.
  155. Gelbard F., Seinfeld, J. H. Simulation of multicomponent aerosol dynamics // Journal of colloid and Interface Science, 1980. V.78. P.485−501.
  156. Nenes A., Pilinis C., Pandis S. ISORROPIA: A new thermodynamic model for inorganic multicomponent atmospheric aerosols // Aquatic Geochem. 1998. V. 4. P. 123−152.
  157. Pun B.K. et al. Modeling secondary organic aerosol formation via multiphase partitioning with molecular data // Environ. Sci. Technol. 2006. V. 40. P. 4722−4731.
  158. Kulmala, M. et al. Parameterization for sulfuric acid / water nucleation rates // J. Geophys. Res. 1998. V.103(D7). P.8301−8307.
  159. Giorgi, F. A particle dry deposition scheme for use in tracer transport models // J. Geophys. Res. 1986. V. 91. P. 9794−9806.
  160. Berge E. Coupling of wet scavenging of sulphur to clouds in a numerical weather prediction model // Tellus. 1993. V. 45B. P. 1−22.
  161. Jacob D. J. Heterogeneous chemistry and tropospheric ozone // Atmos. Environ. 2000. V.34(34) P. 2131−2159.
  162. Aumont B., Chervier F., Laval S. Contribution of HONO to the N0x/H0x/03 chemistry in the polluted boundary layer // Atmos. Environ. 2003. V.37. P.487−498.
  163. Simpson D. et al. Inventorying emissions from nature in Europe // J. Geophys. Res. 1999. V.104. P. 8113−8152.
  164. Stohl A, Williams E., Wotawa G., Kromp-Kolb H. A’European inventory of soil nitric oxide emissions on the photochemical formation of ozone in Europe // Atmos. Environ. 1996. V.30. P. 37 413 755.
  165. Ginoux P., Chin M., Tegen I., Prospero J.M., Holben B., Dubovik O., Lin S.-J. Sources and distributions of dust aerosols simulated with the GOCART model // J. Geophys. Res. 2001. V. 106, № D17. P. 20 255−20 273.
  166. Richter A., Burrows J.P. Tropospheric NO2 from GOME measurements, Adv. Space Res. 2002. V. 29. P.1673−1683.
  167. Levelt P. F., van den Oord G. H. J., Dobber M. R., et al. The Ozone Monitoring Instrument // IEEE Trans, on Geosci. Rem. Sens, 2006. V. 44. № 5. doi:10.1109/TGRS.2006.872 333.
  168. Bradshaw J, Davis D, Grodzinsky G, Smyth S, Newell R., Sandholm S, Liu S. Observed distributions of nitrogen oxides in the remote free troposphere from NASA Global Tropospheric Experiment programs // Rev. Geophys. 2000. V. 38. P. 61−116.
  169. Solomon S, Portmann R.W., Sanders R.W., Daniel’J.S., Madsen W., Bartram B, Dutton E.G. On the role of nitrogen dioxide in the absorption of solar radiation // J. Geophys. Res. 1999. V. 104. P. 12 047−12 058.
  170. Vestreng V. Inventory Review 2004. Emission data reported to CLRTAP and the NEC Directive, EMEP/EEA Joint Review report, EMEP/MSC-W Note 1, July 2004, 2004.
  171. Enting I.G. Inverse Problems in Atmospheric Constituents transport. Cambridge University Press, 2002.
  172. Tarantola A. Inverse problem theory- methods for data fitting and model parameter estimation, Elsevier, 1987.
  173. Kaminski T., Heimann M., Giering R. A coarse grid three-dimensional global inverse model of the atmospheric transport, 2, Inversion of the transport of CO in the 1980s // J. Geophys. Res. 1999. V.104. P. 18 555−18 581.
  174. Giering R. Tangent linear and adjoint biogeochemical models, in: Inverse methods in Global Biogeochemical Cycles // Geophysical Monograph. 2000, V. 114.
  175. Houweling S., Kaminski T., Dentener F., Lelieveld J., Heimann M. Inverse modelling of methane sources and sinks using the adjoint of a global transport model // J. Geophys. Res. 1999. V. 104. P.26 137−26 160.
  176. Leue C., Wenig M., Wagner T., Klimm O., Piatt U., Jahne B. Quantitative analysis of NOx emissions from GOME satellite image sequences// J. Geophys. Res. 2001. V.106. P. 5493−5505.
  177. Martin R.V., Jacob D.J., Chance K., Kurosu T., Palmer P.I., Evans M.J. Global inventory of nitrogen oxide emissions constrained by space-based observations of NO2 columns // J. Geophys. Res. 2003. V.108(D17), 4537, doi:10.1029/2003JD003453.
  178. MUller J.-F., Stavrakou T. Inversion of CO and NOx emissions using the adjoint of the IMAGES model. Atmos. Chem. Phys. 2005. V.5. P. 1157−1186.
  179. Kuhlwein J., Friedrich R. Uncertainties of modelling emissions from road transport // Atmos. Environ. 2000. V. 34. P. 4603−4610.
  180. Kuhlwein J., Friedrich R., Kalthoff N., Corsmeier U., Slemr F., Habram M., Mollmann-Coers M. Comparison of modelled and measured total CO and NOx emission rates // Atmos. Env. 2002. V. 36, suppl. 1, P. S53-S60.
  181. Boersma K.F., Eskes H.J., Brinksma E.J. Error Analysis for Tropospheric NO2 Retrieval from Space //J. Geophys. Res. 2004. V.109, D04311, doi: 10.1029/2003JD003962.
  182. Bovensmann H., Burrows J.P., Buchwitz M., et al. SCIAMACHY -mission objectives and measurement modes // J. Atmos. Sci. 1999. V. 56. P. 127−150.
  183. GENEMIS (Generation of European Emission Data for Episodes) project. EUROTRAC Annual Report 1993, Part 5, EUROTRAC International Scientific Secretariat. Garmisch-Partenkirchen, Germany, 1994.
  184. Richter A., Burrows J.P., NuB H., Granier C., Niemeier U. Increase in Tropospheric Nitrogen Dioxide Over China Observed from Space // Nature. 2005. V. 437, doi:10.1038/nature04092.
  185. Dentener F., van Weele M., Krol M., Houweling S., van Velthoven P. Trends and inter-annual variability of methane emissions derived from 1979−1993 global CTM simulations. Atmos. Chem. Phys. 2003. V.3. P.73−88.
  186. Bousquet P., Peylin P., Ciais P., Le Quere C., Friedlingstein P., Tans P.P. Regional changes in carbon dioxide fluxes of land and oceans since 1980. Science. 2000. V.290. P. 1342−1346.
  187. Lawrence M.G., Butler T.M., Steinkamp J., Gurjar B.R., Lelieveld J. Regional pollution potentials of megacities and other major population centers // Atmos. Chem. Phys. 2007. V.7. P. 39 693 987.
  188. Butler T.M., Lawrence M.G. Gurjar B.R., van Aardenne J., Schultz M., Lelieveld J. The representation of emissions from megacities in global emission inventories // Atmos. Env. 2008. V. 42. P. 703−719.
  189. Moore J.C., Grinsted A., Jevrejeva S. New tools for analyzing time series relationships and trends // EOS, Transactions of the American Geophysical Union. 2005. V. 86. P. 226−232.
  190. Pope C.A. Review: epidemiological basis for particulate air pollution health standards. Aerosol Science and Technology. 2000. V. 32. P. 4−14.
  191. Moshammer H., Neuberger M. The active surface of suspended particles as a predictor of lung function and pulmonary symptoms in Austrian school children. Atmospheric Environment. 2003. V.37. P. 1737−1744.
  192. Hauck H., Berner A., Frischer T., Gomiscek B., Kundi M., Neuberger M., Puxbaum H., Preining O., AUPHEPTeam, 2004. AUPHEP—Austrian Project on Health Effects of Particulates— general overview. Atmospheric Environment. 2004. V. 38. 3905−3915.
  193. EURAD Project, 2009. URL: www.eurad.uni-koeln.de.
  194. IRCEL-CELINE, 2009. URL: http://www.irceline.be.
  195. PREV’AIR, 2009. URL: vvww.Drevair.org.
  196. UK Air Pollution Forecast, 2009. URL: www.airquality.co.uk/archive/uk forecasting/apfukhome.php.
  197. Honore C., RouYl L, Vautard R. et al. Predictability of European air quality: Assessment of 3 years of operational forecasts and analyses by the PREV’AIR system // Journal of Geophysical Research. 2008. V. l 13, D04301, doi:10.1029/2007JD008761.
  198. Chaloulakou A., Grivas G., Spyrellis N. Neural network and multiple regression models for PMio prediction in Athens: a comparative assessment. Journal of Air & Waste Management Association. 2003. V.53.P. 1183−1190.
  199. Hooyberghs J., Mensink C., Dumontb G., Fierensb F., Brasseur O., A neural network forecast for daily average PMio concentrations in Belgium, Atmospheric Environment. 2005. V. 39. P. 3279−3289.
  200. Perez P., Reyes J. An integrated neural network model for PMio forecasting // Atmospheric Environment. 2006. V. 40, P. 2845−2851.
  201. Zolghadri A., Cazaurang F. Adaptive nonlinear state-space modelling for the prediction of daily mean PM10 concentrations // Environmental Modelling & Software, 2006. V. 21. P. 885−894.
  202. Slini T., Kaprara A., Karatzas K., Moussiopoulos N. PM10 forecasting for Thessaloniki, Greece // Environmental Modelling & Software 2006. V.21. P. 559−565.
  203. Stadlober E., Hormann S., Pfeiler B. Quality and performance of a PMio daily forecasting model //Atmospheric Environment. 2008. V.42. P. 1098−1109.
  204. Hoi K.I., Yuen K.V., Mok K.M. Prediction of daily averaged PMio concentrations by statistical time-varying model // Atmospheric Environment. 2009. V.43. P. 2579−2581.
  205. Glahn H.R., Lowry D.A. The use of model output statistics (MOS) in objective weather forecasting//Journal of Applied Meteorology, 1972. V. 11. P. 1203−1211.
  206. Wilby R.L., Wigley T.M.L. Downscaling general circulation model output: a review of methods and limitations // Progress in Physical Geography. 1997. V.21. P.530−548.
  207. Wilson L.J., Valee M. The Canadean Updateable Model Output Statistics (UMOS) system: Validation against perfect prog // Weather Forecasting. 2003. V.18. P. 288−302.
  208. Taylor A.A., Leslie L.M. A single station approach to model output statistics temperature forecast error assessment // Weather Forecasting. 2005. V. 20. P. 1006−1020.
  209. Rouil L. et al. PREV’AIR: an operational forecasting and mapping system for air quality in Europe // BAMS. 2009, doi: 10.1175/2008BAMS2390.1.
  210. Denby B., Schaap M., Segers A., Builtjes P., Horalek J. Comparison of two data assimilation methods for assessing PMio exceedances on the European scale // Atmospheric Environment. 2008. V.42. P. 7122−7134.
  211. Eskes H.J., Piters A.J.M., Levelt P.F., Allart M.A.F., Kelder H. M. Variational assimilation of total-column ozone satellite data in a 2D lat-lon tracer-transport model // J. Atmos. Sci. 1999. V. 56. P. 3560−3572.
  212. Elbern H., Strunk A., Schmidt H., Talagrand O. Emission rate and chemical state estimation by 4-dimensional variational inversion // Atmos. Chem. Phys. 2007. V 7. P. 3749−3769.
  213. AirBase, 2009. European air quality database, h Up. //ai r-climatc.cionct.europa.eu/databases/airbasc/.
  214. Bessagnet B., Hodzic A., Vautard R., Beekmann M., Cheinet S., Honore C., Liousse C., Rouil L. Aerosol modeling with CHIMERE preliminary evaluation at the continental scale // Atmospheric Environment. 2004. V. 38. P. 2803−2817.
  215. Hodzic A., Vautard R., Bessagnet B., Lattuati M., Moreto F. On the quality of long-term urban particulate matter simulation with the CHIMERE model // Atmospheric Environment. 2005. V.39. P.5851−5864.
  216. Andreae M. O., Merlet P. Emission of trace gases and aerosols from biomass burning // Global Biogeochem. Cy. 2001. V. 15. № 4. P. 955−966.
  217. DeBell L.J., Talbot R.W., Dibb J.E. et al. A major regional air pollution event in the northeastern United States caused by extensive forest fires in Quebec, Canada // J. Geophys. Res. 2004. V. 109, № D19305. doi:10.1029/2004JD004840.
  218. Hodzic A., Madronich S., Bohn B. et al. Wildfire particulate matter in Europe during summer 2003: meso-scale modeling of smoke emissions, transport and radiative effects // Atmos. Chem. Phys., 2007. V. 7. P. 4043−4064. doi:10.5194/acp-7−4043−2007.
  219. Turquety S., Logan J. A., Jacob D. J. et al. Inventory of boreal fire emissions for North America in 2004: Importance of peat burning and pyroconvective injection // J. Geophys. Res., 2007. V. 112, № D12S03. doi:10.1029/2006JD007281.
  220. Larkin N. K., O’Neill S. M., Solomon R., Raffuse S., Strand T., Sullivan D.C., Krull C., Rorig M., Peterson J.L., Ferguson S.A. The BlueSky smoke modeling framework //- International Journal of Wildland Fire. 2009. V.18. P. 906−920.
  221. Seiler W., Crutzen P.J. Estimates of gross and net fluxes of carbon between the biosphere and atmosphere from biomass burning // Climatic Change. 1980. V. 2. JVb 3. P. 207−247.
  222. Ichoku C., Kaufman J.Y. A Method to Derive Smoke Emission Rates From MODIS Fire Radiative Energy Measurements // IEEE T. Geosci. Remote, 2005. V. 43(11). P. 2636−2649.
  223. Kaufman Y.J., Justice C.O., Flynn L.P., Kendall J.D., Prins E.M., Giglio L., Ward D.E., Menzel W.P., Setzer A. W. Potential global fire monitoring from EOS-MODIS // J. Geophys. Res. 1998. V. 103. P. 32 215−32 238.
  224. WRAP, Western Regional Air Partnership, 2005. Development of 2000−04 Baseline Period and 2018 Projection Year Emission Inventories, Prepared by Air Sciences, Inc. Project No. 178−8, August, 2005.
  225. Giglio, L., MODIS Collection 5 Active Fire Product User’s Guide, Science Systems and Applications, Inc., University of Maryland, 2010.
  226. Wooster M. J., Zhukov В., Oertel D. Fire radiative energy for quantitative study of biomass burning: Derivation from the BIRD experimental satellite and comparison to MODIS fire products // Remote Sens. Environ. 2003. V.86, P.83−107.
  227. Key, J.: Streamer User’s Guide, Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies, University of Wisconsin, 96 pp, 2001.
  228. С., Сирин A.A., Сиганова О. П., Валяева Н. А., Майков Д. А.: Болота и заболоченные земли России: попытка анализа пространственного распределения // Изв. РАН. Сер. Географическая, 5, 39−50, 2005.
  229. Wiedinmyer С., Quayle В., Geron С., Belote А., McKenzie D., Zhang X., O’Neill S., Wynne K.K. Estimating emissions from fires in North America for air quality modeling // Atmos. Environ.2006. 40, 3419−3432, doi:10.1016/j.atmosenv.2006.02.010.
  230. Urbanski S7P7,» Hao W.M., Baker S. Chemical Composition of Wildland «Fire Emissions, in Developments in Environmental Science, V. 8. Bytnerowicz A., Arbaugh M., Riebau A., Andersen C. (Editors). New York. Elsevier, pp. 79−107, 2009.
  231. Wolff E. W, R. Mulvaney, K. Oates. Diffusion and location of hydrochloric acid in ice: Implications for polar stratospheric clouds and ozone depletion // Geophys. Res. Lett. 1989. VI6. P. 487−490.
  232. Marti J, K. Mauersberger. HC1 dissolved in solid mixtures of nitric acid and ice: Implications for the polar stratosphere // Geophys. Res. Lett. V. 18. P. 1861−1864.
  233. Hanson D, K. Mauersberger. Laboratory studies of the nitric acid trihydrate: Implications for south polar stratosphere // Geophys. Res. Lett. 1988. V. 15. P. 855−858.
  234. Rodrigues, J. M., et al. Nitrogen and chlorine species in the spring Antarctic stratosphere: Comparison of models with airborne Antarctic ozone experiment observations // J. Geophys. Res. 1989. Y.94. P. 16 683−16 704.
  235. Leu, M. T. Laboratory studies of sticking coefficients and heterogeneous reactions important in tlie Antarctic stratosphere // Geophys. Res. Lett, 1988. V. 15. P. 17−20.
  236. Fried А, В. E. Henry, J.G. Calvert. The reaction probability ofNzOs with sulfuric acid aerosols at stratospheric temperatures and compositions // J. Geophys. Res. 1994. V.99. P. 3517−3532.
  237. Бронштейн И. Н, Семендяев К. А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М.: Наука, 1986. -544 с.
  238. Kuhn М, et al. Intercomparison of the gas-phase chemistry in several chemistry and transport models//Atmos. Environ. 1998. V.32. P. 693−709.
  239. Demerjian K.L. A review of national monitoring networks in North America // Atmos. Environ. 2000. V.34. P. 1861−1884.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!