Оптические характеристики кристаллических частиц перистых облаков неидеальной формы и агрегатов частиц

Тимофеев Дмитрий Николаевич

Оптические характеристики кристаллических частиц перистых облаков неидеальной формы и агрегатов частиц тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Тимофеев Дмитрий Николаевич

Тимофеев Дмитрий Николаевич
кандидат наук
2024

Специальность ВАК РФ00.00.00

Количество страниц 126

Тимофеев Дмитрий Николаевич. Оптические характеристики кристаллических частиц перистых облаков неидеальной формы и агрегатов частиц: дис. кандидат наук: 00.00.00 - Другие cпециальности. ФГБУН Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева Сибирского отделения Российской академии наук. 2024. 126 с.

Оглавление диссертации кандидат наук Тимофеев Дмитрий Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ АТМОСФЕРНЫХ ЛЕДЯНЫХ ЧАСТИЦ

1.1. Облака и частицы

1.2. Инструменты исследования

1.3. Оптические характеристики и микрофизические параметры атмосферных ледяных частиц

1.3.1. Матрица рассеяния света

1.3.2. Характеристики обратного рассеяния света

1.3.3. Размер и форма частиц

1.3.4. Пространственная ориентация частиц

1.4. Методы решения задачи рассеяния света

1.4.1. Теория Г. Ми

1.4.2. Метод Т-матриц

1.4.3. Метод дискретных диполей (DDA)

1.4.4. Метод конечных разностей во временной области (FDTD)

1.4.5. Псевдоспектральный метод во временной области (PSTD)

1.4.6. Приближение геометрической оптики (Ray-tracing)

1.4.7. Приближение физической оптики

1.4.8. Сравнение методов

ГЛАВА 2. ОПТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ АТМОСФЕРНЫХ

ЛЕДЯНЫХ ЧАСТИЦ НЕИДЕАЛЬНОЙ ФОРМЫ

2.1. Определение формы частицы

2.2. Модификация алгоритма трассировки пучков

2.3. Апробация алгоритма трассировки пучков

2.4. Исследование влияния искажения формы гексагональной частицы на характеристики рассеянного излучения

Основные выводы к главе

ГЛАВА 3. ОПТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ АГРЕГАТОВ АТМОСФЕРНЫХ ЛЕДЯНЫХ ЧАСТИЦ

3.1. Микрофизическая модель агрегатов атмосферных частиц

3.2. Сравнение матрицы рассеяния света одиночных частиц и агрегатов частиц в приближении геометрической оптики

3.3. Оптические характеристики агрегатов частиц в приближении физической оптики

Основные выводы к главе

ГЛАВА 4. ВЛИЯНИЕ ПОГЛОЩЕНИЯ НА РАССЕЯНИЕ СВЕТА АТМОСФЕРНЫМИ ЛЕДЯНЫМИ ЧАСТИЦАМИ

4.1. Исследование влияния поглощения для разных длин волн

4.2. Зависимость спектрального отношения от размера частиц

Основные выводы к главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптические характеристики кристаллических частиц перистых облаков неидеальной формы и агрегатов частиц»

Актуальность темы диссертации

В настоящее время изменение климата Земли является объектом пристального исследования. Важную роль в этих исследованиях играют процессы рассеяния солнечного излучения в атмосфере. Основным источником неопределенности в современных моделях изменения климата и долгосрочного прогноза погоды являются перистые облака, составляющие примерно 30% от всех облаков, покрывающих Землю [1-3].

Рассеивающие свойства облаков данного типа мало изучены в силу ряда причин. Перистые облака в разных широтах образуются на высоте от 7 км и выше, поэтому контактные методы исследования [4] в данном случае малоэффективны из-за погодных условий и финансовых затрат. Кроме того микрофизический состав перистых облаков намного сложнее, чем у хорошо изученных жидко-капельных облаков. Они состоят из ледяных кристаллических частиц преимущественно гексагональной формы с размерами от нескольких микрометров до нескольких миллиметров [5-7]. Вместе с несферической формой появляется ещё один фактор, влияющий на рассеяние света, - пространственная ориентация частиц [8].

Для восстановления характеристик рассеяния света на атмосферных частицах используется метод дистанционного зондирования [9-11]. Для зондирования частиц перистых облаков наиболее применимы лидары, которые излучают лазерный сигнал в атмосферу и принимают обратный сигнал, отраженный от частиц. Помимо отдельных лидаров [12-14], существуют также наземные лидарные сети [15-17] и космические лидары [18-21]. Однако интерпретация данных, получаемых лидарами, осложнена из-за того, что необходимо иметь теоретическое решение прямой задачи рассеяния света, как на отдельной частице, так и на их группе.

Для частицы произвольной формы весьма сложно получить точное решение, поэтому теоретическое решение чаще всего строится для частиц правильной формы. Попытки решить задачу рассеяния света для частиц произвольной формы, породили множество численных методов как точного, так и приближенного решения задачи. Преимуществом точных методов [22-26] является точность получаемого решения. Недостатком этих методов является то, что их вычислительная нагрузка растёт вместе с размером частиц, что ограничивает максимальный размер в 30-50 мкм. Среди приближенных методов широкую известность получили приближения геометрической и физической оптики [27, 28]. Первые результаты, полученные в приближении геометрической оптики, показали, что расчетные данные плохо согласуются с экспериментальными наблюдениями. Для устранения этих противоречий предпринимались попытки разработки методов, учитывающих волновые свойства света [29, 30], однако для направления рассеяния назад они содержат в решениях сингулярности, которые затрудняют интерпретацию лидарных данных. Устранить эту проблему позволил метод физической оптики, разработанный в ИОА СО РАН под руководством А.Г. Борового [31]. Этим методом были успешно решены многие задачи оптики перистых облаков [32-35]. На данный момент накоплен банк данных матриц обратного рассеяния света для основных форм ледяных частиц характерных для перистых облаков [36].

Однако до сих пор отсутствует решение задачи рассеяния света в приближении физической оптики для частиц сложной формы, таких как полый столбик (hollow-column) и агрегаты одиночных частиц, которые часто встречаются в перистых облаках [37, 38]. Эта задача до сих пор не решена в силу того, что метод физической оптики алгоритмически разработан только для частиц выпуклой формы.

Кроме того, метод физической оптики не учитывает поглощение света рассеивающей частицей, поскольку предполагается, что данный эффект не окажет существенного влияния на полученное решение. Однако недавно

разрабатываемые лидары позволяют зондировать атмосферу на длинах волн 1,5-2 мкм [39], при которых у показателя преломления льда существенно возрастает мнимая часть, что может увеличить влияние поглощения. Кроме того, в крупных кристаллах электромагнитная волна может проходить большой оптический путь, поглощаясь средой. Иными словами, необходимо однозначно ответить на вопрос: к какой погрешности приводит игнорирование эффекта поглощения для определенного размера, формы и ориентации кристалла в зависимости от длины волны излучения? Ответ на данный вопрос позволит, во-первых, уточнить погрешность уже имеющегося банка данных решений задачи рассеяния света, во-вторых, оптимально получать решение методом физической оптики игнорируя учет поглощения в задачах, где этот эффект пренебрежимо мал.

Цель данной диссертации: исследование характеристик рассеяния света для характерных для перистых облаков частиц невыпуклой формы и агрегатов частиц, а также определение влияния поглощения.

Поставленная цель потребовала решения следующих задач:

- модернизировать компьютерный алгоритм метода физической оптики для возможности расчёта невыпуклых частиц и агрегатов частиц;

- реализовать в компьютерном алгоритме метода физической оптики возможность учета влияния поглощения;

- получить характеристики рассеяния света для невыпуклых частиц и провести их анализ;

- получить характеристики рассеяния света для агрегатов частиц и провести их анализ;

- провести исследование влияния поглощения на характеристики рассеяния света.

Научная новизна результатов состоит в следующем:

- модифицирован алгоритм трассировки пучков метода физической оптики для расчёта задачи рассеяния света на частицах невыпуклой формы и агрегатов частиц с учётом влияния поглощения;

- впервые получены оптические характеристики рассеяния света для частицы типа полый столбик, которые демонстрируют лучшее согласие с данными экспериментальных наблюдений, чем правильные гексагональные столбики;

- показано, что при расчёте матриц обратного рассеяния света модель полого столбика не может быть заменена более простыми моделями выпуклых деформированных столбиков;

- впервые установлено, что матрица рассеяния света для агрегата, состоящего из одинаковых частиц, может быть получена на основе матриц входящих в него элементов;

- впервые доказано, что для частиц правильной гексагональной формы, характерных для перистых облаков, для типичных лидарных длин волн: 0,355, 0,532 и 1,064 мкм, поглощение можно не учитывать в диапазоне размеров 10-1000 мкм;

- впервые установлено, что для частиц неправильной формы размерами до 1000 мкм поглощение можно не учитывать только на длинах волн 0,355 и 0,532 мкм;

- впервые показано, что измерение спектрального отношения открывает возможность для восстановления размеров частиц в перистом облаке в случае зондирования трехволновым лидаром, у которого на одной из длин волн существенно влияние поглощения.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 168 наименований. Каждая глава состоит из краткой аннотации, основной части и заключения в

виде основных выводов по рассматриваемой главе. Общий объем работы 126 страниц, включая 42 рисунка и 6 таблиц.

Во введении описывается важность выбранной темы, ее актуальность и место в мировой научной повестке, цель работы, новизна полученных результатов, формулируются защищаемые положения, кратко описано содержание диссертации по главам, приводятся данные о публикациях и личном вкладе автора.

В первой главе проводится обзор современных инструментов исследования свойств атмосферных частиц. Дается определение матриц рассеяния света и исследуемых оптических характеристик. Обсуждаются микрофизические параметры атмосферных ледяных частиц. Проводится обзор и сравнение методов численного решения задачи рассеяния света.

Вторая глава посвящена исследованию характеристик рассеяния ледяных гексагональных атмосферных кристаллов с несколькими типами искажения и анализу полученных результатов в рамках приближения геометрической и физической оптики. В данной главе впервые проведен анализ оптических характеристик нескольких видов неидеальных гексагональных атмосферных кристаллов и их сравнение с данными экспериментальных измерений.

Третья глава посвящена решению задачи рассеяния света на агрегатах частиц, характерных для перистых облаков и моделированию их оптических характеристик на основе решения для одной частицы в рамках приближения геометрической и физической оптики.

Четвертая глава посвящена исследованию влияния поглощения на матрицу рассеяния света для частиц перистых облаков, а также изучению зависимости спектрального отношения от размера частиц на длинах волн, для которых существенно влияние поглощения.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Рассеяние света на отдельно взятой частице невыпуклой формы, характерной для перистых облаков, существенно отличается от рассеяния света на частице выпуклой формы. В частности, пик обратного рассеяния для частицы типа «полый столбик» исчезает при углах искажения 3-4 градуса, в то время как для частиц типа «скошенный столбик» - 1,5-2 градуса.

2. Для агрегатов ледяных атмосферных частиц в диапазоне углов рассеяния от 20° до 180° существуют квазилинейные зависимости элементов матрицы рассеяния света от количества частиц в агрегате. Элементы матрицы рассеяния света для таких агрегатов можно получить путем умножения матрицы рассеяния одной частицы на отношение сечения рассеяния агрегата к сечению рассеяния одной частицы. Исключение составляют компактные агрегаты ледяных пластинок.

3. Для частиц правильной гексагональной формы, характерных для перистых облаков, для типичных лидарных длин волн: 0,355, 0,532 и 1,064 мкм, поглощение можно не учитывать в диапазоне размеров 10-1000 мкм, поскольку погрешность не превышает 2%. При этом для частиц неправильной формы поглощение можно не учитывать только на длинах волн 0,355 и 0,532 мкм.

4. Спектральное отношение открывает возможность для восстановления размеров частиц в перистом облаке в случае зондирования трёхволновым лидаром, у которого на одной из длин волн существенно влияние поглощения данными частицами, например 0,532, 1,064 и 1,55 мкм.

Практическая значимость работы: - построен банк данных матриц обратного рассеяния света для частиц типа «полый столбик», «двойная пуля» как пример частиц неидеальной формы с различным углом искажения, характерных для перистых облаков. Банк данных представляет собой большую практическую ценность для интерпретации лидарных данных;

- построен банк данных матриц рассеяния света для агрегатов гексагональных частиц в рамках приближения геометрической оптики;

- исследована зависимость спектрального отношения от размера частиц, которая может быть использована для восстановления размера частиц в кристаллических облаках при использовании трёхволновых лидаров.

Результаты работы использованы при выполнении грантов: РФФИ №18-05-00568 «Разработка оптической и микрофизической модели перистых облаков для задач лидарного зондирования» (2018-2020 гг.), №18-55-53046 «Совместное использование лидарных и радарных сигналов при исследовании микрофизических характеристик перистых облаков» (2018,

2019 гг.), №19-01-00351 «Математическое моделирование радиационных эффектов облачности с учетом ее пространственной неоднородности, фазового состава и сферичности атмосферы в задачах пассивного дистанционного зондирования Земли» (2019-2021 гг.), №19-45-703010 «Исследование пространственной ориентации ледяных кристаллов перистых облаков вертикально ориентированным лидаром, измеряющим полную матрицу рассеяния света, для задач моделирования климата» (2019, 2020 гг.), №20-35-70041 «Исследование характеристик рассеяния света ледяными кристаллическими частицами перистых облаков в ИК диапазоне» (2019,

2020 гг.), №21-55-53027 «Использование сканирующих лидаров для исследования эффекта зеркального отражения в перистых облаках в субтропической (Хэфэй) и умеренной (Томск) климатических зонах» (2021-2022 гг.), РНФ №18-77-10035 «Восстановление пространственной ориентации атмосферных кристаллических частиц из данных поляризационного сканирующего лидара и спутниковых наблюдений» (2018-2021 гг.), №21-77-10089 «Исследование рассеивающих свойств атмосферных ледяных кристаллов неправильной формы в оптическом и микроволновом диапазоне длин волн» (2021-2023 гг.), и гранты Президента РФ МК-2495.2017.5 «Расчет оптических характеристик неидеальных ледяных кристаллов перистых облаков для повышения точности интерпретации

лидарного сигнала» (2017, 2018 гг.), МД-3306.2019.5 «Исследование микрофизических характеристик перистых облаков на основе данных лазерного зондирования для задач моделирования климата, мониторинга и прогнозирования состояния окружающей среды» (2019, 2020 гг.).

Достоверность полученных результатов обеспечена:

- физической непротиворечивостью и адекватностью используемых математических моделей;

- применением методов решения задачи рассеяния света, для которых установлены границы применимости и точность;

- хорошим согласием результатов нового алгоритма физической оптики и метода трассировки лучей;

- хорошим согласием рассчитанных данных с результатами экспериментальных наблюдений, а также результатами других авторов;

- сеточной сходимостью расчетных данных.

Публикации по теме диссертации

Основные результаты исследований представлены в 42 работах, 12 из которых - в изданиях, рекомендуемых ВАК, 7 статей в высокорейтинговых зарубежных изданиях, входящих в международные реферативные базы данных и системы цитирования Web of Science и Scopus, 6 публикаций в материалах международных конференций, индексируемых Scopus, получено 5 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ и баз данных (Приложение А).

Апробация работы

Материалы по теме диссертации представлялись на следующих международных и всероссийских конференциях и симпозиумах: международной молодежной научной школе «Актуальные проблемы радиофизики» (Томск, 2016, 2017 гг.); XXIV-XXVIII Рабочей группе

«Аэрозоли Сибири» (Томск, 2017-2021 гг.); 55-й Международной научной студенческой конференции МНСК-2017 (Новосибирск, 2017 г.); XXIII-XXVIII международном симпозиуме «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы» (Иркутск, 2017 г.; Томск, 2018, 2021, 2022 гг.; Новосибирск, 2019 г.; Москва, 2020 г.); Всероссийской научной конференции «ВНКСФ-24» (Томск, 2018 г.); XV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Перспективы развития фундаментальных наук» (Томск, 2018 г.); Международная Школа молодых ученых «Физика окружающей среды» им. А.Г. Колесника (Томск, 2018 г.); 29-й международной конференции «International Laser Radar Conference» (Hefei, China, 2019 г.); VIII Международной научно-практической конференция Актуальные проблемы радиофизики (Томск, 2019 г.); 16-й Всероссийской конференции студенческих научно-исследовательских инкубаторов (Томск, 2019 г.); международной конференции «SPIE Remote Sensing» (онлайн 2020,

2021 гг.); международной конференции «European Lidar Conference» (Granada, Spain, 2021 г.); XXVII Всероссийской открытой конференции «Распространение радиоволн» (Калининград, 2021 г.); международной конференции «International Radiation Symposium» (Thessaloniki, Greece,

2022 г.), Международный симпозиум «Атмосферная радиация и динамика» (Санкт-Петербург, 2023 г.), VIII Международная конференция «Атмосфера, ионосфера, безопасность» (Зеленоградск, 2023 г.).

Личный вклад автора

Диссертант принимал участие совместно с научным руководителем в постановке всех задач, рассмотренных в диссертации. Соискатель лично разрабатывал новый алгоритм для метода физической оптики и лично провел анализ полученных данных необходимые для исследования характеристик рассеяния частиц невыпуклой формы и агрегатов. Соискатель лично проводил исследование характеристик рассеяния света для гексагональных частиц с различными типами искажения. Соискателем также получены

матрицы рассеяния света для частиц невыпуклой формы и агрегатов частиц в рамках приближения геометрической и физической оптики. Соискатель принимал непосредственное участие в анализе обнаруженных им зависимостей элементов матрицы обратного рассеяния света от размера частиц. Банк данных матриц рассеяния света для агрегатов гексагональных частиц также построен при непосредственном участии соискателя.

Вошедшие в диссертацию оригинальные результаты получены автором совместно с научным руководителем либо самостоятельно. В диссертации отсутствует заимствование материалов без ссылки на авторов или источник заимствования. В списке опубликованных работ указаны все соавторы.

ГЛАВА 1. ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ АТМОСФЕРНЫХ ЛЕДЯНЫХ ЧАСТИЦ

1.1. Облака и частицы

Современные исследования показывают, что атмосферный аэрозоль и облака играют существенную роль в локальных и глобальных климатических системах [40, 41]. Аэрозоль может влиять на радиационный баланс Земли, рассеивая и поглощая коротковолновое и длинноволновое излучение [42-44]. Кроме того, частицы аэрозоля могут выступать в качестве ядер конденсации при формировании облаков. Это, в свою очередь, влияет на образование и продолжительность жизни облаков [45], а также на изменение микрофизических параметров облаков [46], таких как концентрация и размер капель и ледяных кристаллов, из которых состоят облака [47]. Облака также оказывают сильное влияние на радиационный баланс Земли, отражая солнечное излучение и поглощая длинноволновое тепловое излучение планеты. Например, вклад облаков пограничного слоя приводит к охлаждению климатической системы [48, 49]. С другой стороны, аэрозоль, возникающий в основном в результате процессов естественного и антропогенного загрязнения, играет в атмосфере различную роль. Доказано, что антропогенный аэрозоль может полностью изменить объяснение засухи метеорологическими параметрами, вызывая серьёзные аномалии приземной температуры [50, 51], эффективной энергии и осадков [52].

Классификация атмосферного аэрозоля и облаков является основой для изучения их воздействия на климатические системы и окружающую среду. В последние десятилетия поляризационные лидарные измерения широко используются для идентификации различных типов аэрозоля и облаков [53]. Для классификации и идентификации аэрозоля [54] и облаков [55] было предложено множество методов. Поляризационный лидар обладает уникальными исследовательскими возможностями по распознаванию фазового состава облаков и почти идеальной чувствительностью для

определения перистых облаков [56]. В работе [57] представлен трехмерный алгоритм для классификации облаков и атмосферного аэрозоля, по данным двухволнового лидара CALIPSO на основе профиля обратного рассеяния на длине волны 532 нм и спектрального отношения (1064 нм/532 нм) [58]. В работе [59] пылевой аэрозоль был обнаружен с использованием информации о деполяризации обратного рассеяния по лидарным наблюдениям CALIPSO. На основе лидарных измерений Wang Z. и Sassen K. [60] различали различные атмосферные объекты, такие как ледяные и жидко-капельные облака, вирга, осадки и аэрозоль. Пригарин С.М. и др. [61-64] решают задачу переноса излучения на атмосферных частицах методом Монте-Карло. В работе [65] был предложен новый алгоритм обнаружения аэрозоля и облаков, основанный на данных дистанционного зондирования микроимпульсным лидаром. Веселовский И.А. и др. [66] утверждали, что точность восстановления микрофизических параметров бимодального распределения частиц по данным многоволнового Рамановского лидара может достигать 50%. В работе [67] авторы предположили, что комбинацию лидарного отношения и линейного деполяризационного отношения можно использовать для того, чтобы отличить континентальный загрязняющий аэрозоль от других типов аэрозоля над Европой. Floutsi и др. [68] объединили данные многоволнового поляризационного зондирования рамановским лидаром с данными компьютерной модели анализа траекторий HYSPLIT для определения траекторий переноса биомассы горящего аэрозоля в сторону г. Пунта-Аренас (Чили). В работе [69] классификация аэрозоля проводилась на основе совместного анализа лидарного, спектрального и деполяризационного отношений. Кроме того, о спектральной зависимости деполяризационного отношения частиц также сообщалось в [70]. Для аэрозоля, в котором преобладает пыль, деполяризационное отношение на длине волны 532 нм больше, чем на 355 нм, но для частиц дыма результаты противоположны [71]. Мищенко и др. [72] обнаружили, что измерение

линейного деполяризационного отношения на различных длинах волн помогает обнаружить присутствие частиц дыма со сложной морфологией.

1.2. Инструменты исследования

В последние годы наземные и космические лидары широко используются для исследования атмосферного аэрозоля и облаков [73, 74]. Наземные лидары как правило объединены в сети, например, AERONET [75]. Среди наиболее известных космических лидаров можно выделить CATS [20], CALIPSO [21], Балкан [18], EarthCARE [19].

Благодаря лидарным исследованиям были получены многие важные научные результаты. Reichardt и др. [12] разработали рамановский лидар для автоматических непрерывных многопараметрических измерений профиля атмосферы, который используется для наблюдения за водяным паром, температурой, аэрозолем и облаками в атмосфере. Intrieri и др. [76]. определили временное распределение облачности, вертикальное распределение высот границ облаков и наличие жидкой фазы в облаках с помощью совместных радарных/лидарных наблюдений. Li и др. [77] проанализировали долгосрочные изменения концентраций капель в облаках (Nd) по данным космического лидара, указав, что учет зависимости концентрации капель Nd от температуры может уменьшить неопределенности в оценке косвенного воздействия аэрозоля при численном моделировании. Yorks и др. [78] проанализировали тренды оптических свойств ледяных и жидкокапельных облаков на основе четырехлетних наблюдений с помощью многоволнового поляризационного лидара. Ansmann и др. [79] изучили несколько вспышек загрязнения в Европе во время «Второго эксперимента по определению характеристик аэрозоля» (ACE 2) летом 1997 г. на основе данных многоволнового лидара и солнечного фотометра. Tesche и др. [80] исследовал вертикальное распределение пыли Сахары на юге Марокко с помощью рамановского лидара и лидара высокого спектрального разрешения (HSRL). Используя комбинацию лидарных

измерений пылевого аэрозоля во время трех полевых работ, Zhou и др. [81] обнаружили, что частота появления пыли на Северо-Западе Китая превышает 88%, а максимальная высота слоев пыли обычно достигает 7,8-9 км и выше. Более того, многочисленные предыдущие исследования были сосредоточены на лидарных измерениях вертикального профиля аэрозоля и облаков в Китае [82]. Hu и др. [83] в апреле 2019 г. наблюдали за характеристикой пыли Такла-Макан (включая загрязненную пыль) в Каши с помощью многоволнового поляризационного рамановского лидара. Sugimoto и др. [84] наблюдали сигналы флуоресценции пылевого аэрозоля и загрязнителей воздуха в атмосфере с помощью лидарного спектрометра с длиной волны возбуждения 355 нм.

С развитием космических технологий все большее внимание уделяется космическим лидарам в глобальных исследованиях аэрозоля из-за их преимущества, которое заключается в возможности охвата различных географических регионов и в высоком пространственном разрешении [85]. Летние шлейфы пылевого аэрозоля над Тибетским плато были обнаружены лидаром CALIOP спутника CALIPSO, показывая, что эти выбросы пыли будут влиять на радиационный баланс атмосферы в регионе [86]. Кроме того, вертикальное распределение аэрозоля и облаков в атмосфере изучалось с использованием данных четырехлетних наблюдений CALIPSO в Арктике [87].

Ниже представлен краткий обзор лидаров, позволяющих проводить исследование атмосферных ледяных частиц, представляющих наибольший интерес в рамках данного диссертационного исследования.

Космический облако-аэрозольный лидар с ортогональной поляризацией [88] (CALIOP) представляет собой двухволновой (532 нм и 1064 нм) поляризационный лидар, который измеряет вертикальные профили аэрозоля и облаков с высоким разрешением. У данного лидара есть три канала приемника: один измеряет интенсивность обратного рассеяния на длине волны 1064 нм, а два других - ортогонально поляризованные

компоненты обратного рассеяния на длине волны 532 нм. Приемный телескоп имеет диаметр 1 м. Поле зрения телескопа с полным углом обзора составляет 130 мкрад, в результате чего поле зрения на поверхности Земли составляет около 90 метров. Двойные 14-битные АЦП на каждом канале обеспечивают эффективный 22-битный динамический диапазон, необходимый для измерения сигналов обратного рассеяния от облаков и молекулярного рассеяния. Активная система прицеливания используется для поддержания соосности между передатчиком и приемником. Горизонтальное и вертикальное разрешение составляет 333 м и 30 м.

CALIOP получал глобальные профили атмосферы с июня 2006 года по август 2023 г. Эти данные доступны как CALIPSO Level 1 product. После калибровки и коррекции дальности идентифицируются слои облаков и аэрозолей, а обратное рассеяние и экстинкция от аэрозоля определяются на длинах волн 532 и 1064 нм и предоставляются как Level 2 product. CALIPSO Level 2 product содержит данные о расположении слоев в атмосфере [89], отличает слои аэрозоля от облаков, классифицирует слои аэрозоля как один из шести подтипов (пыль, морской аэрозоль, дым, антропогенная пыль, антропогенный континентальный аэрозоль и чистый континентальный аэрозоль) и оценивает оптическую толщу каждого обнаруженного слоя. Благодаря измерению поляризации на длине волны 532 нм, деполяризация, возникающая в результате рассеяния на несферических частицах пыли, служит независимым средством распознавания пыли и других видов аэрозолей [58].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Тимофеев Дмитрий Николаевич, 2024 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Liou K.-N. Influence of cirrus clouds on the weather and climate process: a global perspective // Mon. Weather Rev. 1986. V. 114. P. 1167-1199.

2. Liou K.-N., Yang P. Light Scattering by Ice Crystals: Fundamentals and Applications. Cambridge: Cambridge University Press, 2016. 460 pp.

3. Журавлева Т.Б., Насртдинов И.М. Влияние микроструктуры и горизонтальной неоднородности разорванной кристаллической облачности на средние потоки солнечной радиации в видимой области спектра: результаты численного моделирования. // Оптика атмосф. и океана. 2021. Т. 34. № 10. С. 792-802.

4. Анохин Г.Г., Антохин П.Н., Аршинов М.Ю., Барсук В.Е., Белан Б.Д., Белан С.Б., Давыдов Д.К., Ивлев Г.А., Козлов А.В., Козлов В.С., Морозов М.В., Панченко М.В., Пеннер И.Э., Пестунов Д.А., Сиков Г.П., Симоненков Д.В., Синицын Д.С., Толмачев Г.Н., Филиппов Д.В., Фофонов А.В., Чернов Д.Г., Шаманаев В.С., Шмаргунов В.П. Самолет-лаборатория Ту-134 "Оптик" // Оптика атмосф. и океана 2011.Т. 24. № 9. С. 805-816

5. Heymsfield A.J. Ice crystal terminal velocities // J. Atmos. Sci. 1972. V. 29. P. 1348-1357

6. Heymsfield A.J., Platt C.M.R. A parameterization of the particle size spectrum of ice clouds in terms of the ambient temperature and the ice water content // J. Atmos. Sci. 1984. V. 41(5). P. 846-855.

7. Um J., McFarquhar G.M., Hong Y.P., Lee S.-S., Jung C.H., Lawson R.P., Mo Q. Dimensions and aspect ratios of natural ice crystals // Atmos. Chem. Phys. 2015. V. 15. P. 3933-3956

8. Mishchenko M.I. Light scattering by randomly oriented axially symmetric particles // J. Opt. Soc. Am. A. 1991. V. 8. P. 871-882.

9. Матвиенко Г.Г., Банах В.А., Бобровников С.М., Бурлаков В.Д., Веретенников В.В., Кауль Б.В., Креков Г.М., Маричев В.Н. Развитие

технологий лазерного зондирования атмосферы. // Оптика атмосф. и океана. 2009. Т. 22. № 10. С. 915-930.

10. Heymsfield A.J., Bansemer A., Field P.R., Durden S.L., Stith J.L., Dye J.E., Hall W., Grainger C.A. Observations and parameterization of particle size distributions in deep tropical cirrus and stratiform precipitating clouds: Results from in-situ observations in TRMM field campaigns // J. Atmos. Sci. 2002. V. 59. P. 3457-3491

11. Heymsfield A.J. Properties of tropical and midlatitude ice cloud particle ensembles. Part 1: Medium mass diameters and terminal velocities // J. Atmos. Sci. 2003. V. 60. P. 2592-2611

12. Reichardt J., Wandinger U., Klein V., Mattis I., Hilber B., Begbie R. RAMSES: German Meteorological Service autonomous Raman lidar for water vapor, temperature, aerosol, and cloud measurements RAMSES: German Meteorological Service autonomous Raman lidar for water vapor, temperature, aerosol, and cloud measurements // Appl. Opt. 2012. V. 51. P. 8111-8131

13. Балин Ю.С., Коханенко Г.П., Клемашева М.Г., Пеннер И.Э., Насонов С.В., Самойлова С.В., Чайковский А.П. «ЛОЗА-С» - базовый лидар российского сегмента лидарных станций сети СНГ (CIS LiNet) . // Оптика атмосф.и океана. 2017. Т. 30. № 12. С. 1065-1068.

14. Насонов С.В., Самохвалов И.В. Исследование кристаллических облаков верхнего яруса с преимущественно ориентированными частицами на поляризационном лидаре ТГУ // Изв. вузов. Физика 2012.Т. 55. № 9/2. С. 134-135..

15. A European Aerosol Research Lidar Network to Establish an Aerosol Climatology: EARLINET, [Электронный ресурс]. URL: http: //www. earlinet.org (дата обращения 12 сентября 2023).

16. AD-Net, the Asian dust and aerosol lidar observation network [Электронный ресурс]. URL: http://www-lidar.nies. go.jp/AD-Net/ (дата обращения 12 сентября 2023).

17. The Latin America Lidar Network (LALINET a.k.a. ALINE) [Электронный ресурс]. URL: http://www.lalinet.org/ (дата обращения 12 сентября 2023).

18 Балин Ю.С., Тихомиров А.А. История создания и работы в составе орбитальной станции "Мир" первого российского космического лидара БАЛКАН // Оптика атмосф. и океана 2011. Т. 24. № 12. С. 1078-1087.

19. EarthCARE Overview, [Электронный ресурс]. URL: https://www.esa.int/Applications/Observing_the_Earth/FutureEO/EarthCARE (дата обращения 12 сентября 2023).

20. Pauly R.M., Yorks J.E., Hlavka D.L., McGill M.J., Amiridis V., Palm S.P., Rodier S.D., Vaughan M.A., Selmer P.A., Kupchock A.W., Baars H., Gialitaki A. Cloud-Aerosol Transport System (CATS) 1064 nm calibration validation // Atmos. Meas. Tech. 2019. V. 12(11). P. 6241-6258.

21. Winker D.M., Vaughan M.A., Omar A., Hu Y., Powell K.A., Liu Z., Hunt,W.H., Young S.A. Overview of the CALIPSO mission and CALIOP data processing algorithms // Journ. Atmosph. Ocean. Technol. 2009. V. 26(11). P. 2310-2323.

22. Purcell E.M., Pennypacker C.R. Scattering and absorption of light by nonspherical dielectric grains // Astrophys. J. 1973. V. 186. P. 705-714.

23. Yurkin M.A., Maltsev V.P., Hoekstra A.G. The discrete dipole approximation for simulation of light scattering by particles much larger than the wavelength // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2007. V. 106. P. 546-557.

24. Sun W., Fu Q., Chen Z. Finite-difference time-domain solution of light scattering by dielectric particles with a perfectly matched layer absorbing boundary condition // Appl. Opt. 1999. V. 38. P. 3141-3151.

25. Johnson, B.R. Invariant imbedding T matrix approach to electromagnetic scattering // Appl. Opt. 1988. V. 27. P. 4861-4873.

26. Liu C., Panetta R.L., Yang P. Application of the pseudospectral timedomain method to compute particle single-scattering properties for size parameters up to 200 // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2012. V. 113. P. 1728-1740.

27. Macke A., Mueller J., Raschke E. Single scattering properties of atmospheric ice crystal // J. Atmos. Sci. 1996. V. 53. P. 2813-2825.

28. Bi L., Yang P., Kattawar G.W., Hu Y., Baum B.A. Scattering and absorption of light by ice particles: solution by a new physical-geometric optics hybrid method // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2011. V. 112(9). P. 1492-1508.

29. Sun B., Yang P., Kattawar G.W., Zhang X. Physical-geometric optics method for large size faceted particles // Opt. Express. 2017. V. 25(20). P. 24044-24060.

30. Masuda K., Takashima T. Feasibility study of derivation of cirrus information using polarimetric measurements from satellite // Remote Sens. Environ. 1992. V. 39. P. 45-59.

31. Borovoi A., Konoshonkin A., Kustova N. The physical-optics approximation and its application to light backscattering by hexagonal ice crystals // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2014. V. 146. P. 181-189.

32. Коношонкин А.В. Моделирование сигнала сканирующего лидара от монодисперсного облака квазигоризонтально ориентированных частиц // Оптика атмосф. и океана 2016.Т. 29. № 12. С. 1053-1060.

33. Borovoi A., Konoshonkin A., Kustova N. Backscattering by hexagonal ice crystals of cirrus clouds // Opt. Lett. 2013. V. 38(15). P. 2881-2884.

34. Коношонкин А.В., Кустова Н.В., Боровой А.Г. Особенности в деполяризационном отношении лидарных сигналов для хаотически ориентированных ледяных кристаллов перистых облаков // Оптика атмосф. и океана 2013.Т. 26. № 5. С. 385-387.

35. Konoshonkin A., Wang Z., Borovoi A., Kustova N., Liu D., Xie C. Backscatter by azimuthally oriented ice crystals of cirrus clouds // Opt. Express. 2016. V. 24(18). P. A1257-A1268.

36. "База данных матриц обратного рассеяния рассчитанных в рамках физической оптики" ftp.iao.ru,

ftp://ftp.iao.ru/pub/GWDT/Physical_optics/Backscattering/ (дата обращения 12 сентября 2023).

37. Liou K.N., Yang P., Takano Y., Sassen K., Charlock T., Arnott W. On the radiative properties of contrail cirrus // Geophys. Res. Lett. 1998. V. 25(8). P. 1161-1164.

38. Kajikawa M., Heymsfield A.J. Aggregation of ice crystals in cirrus // J. Atmos. Sci. 1989. V. 46(20). P. 3108-3121.

39. Refaat T.F., Petros M., Antill C.W., Singh U.N., Choi Y., Plant J.V., Digangi J.P. Airborne testing of 2-цт pulsed IPDA Lidar for active remote sensing of atmospheric carbon dioxide // Atmoshere 2021. V. 12(2). P. 412.

40. Huang J., Wang T., Wang W., Li Z., Yan H. Climate effects of dust aerosols over East Asian arid and semiarid regions // J. Geophys. Res. Atmos. 2014. V. 119(19). P. 11398-11416.

41. Панченко М.В., Козлов В.С., Полькин В.В., Терпугова С.А., Тумаков А.Г., Шмаргунов В.П. Восстановление оптических характеристик тропосферного аэрозоля Западной Сибири на основе обобщенной эмпирической модели, учитывающей поглощающие и гигроскопические свойства частиц // Оптика атмосф. и океана. 2012. Т. 25. № 01. С. 46-54.

42. Bi J., Huang J., Hu Z., Holben B.N., Guo Z. Investigating the aerosol optical and radiative characteristics of heavy haze episodes in Beijing during January of 2013 // J. Geophys. Res. Atmos. 2014. V. 119(16). P. 9884-9900.

43. Bi J., Huang J., Holben B., Zhang G. Comparison of key absorption and optical properties between pure and transported anthropogenic dust over East and Central Asia // Atmos. Chem. Phys. 2016. V. 16(24). P. 15501-15516.

44. Fu Q., Thorsen T.J., Su J., Ge J.M., Huang J. P. Test of Mie-based single-scattering properties of non-spherical dust aerosols in radiative flux calculations // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2009. V. 110. P. 1640-1653.

45. Lohmann U., Feichter J. Global indirect aerosol effects: a review // Atmos. Chem. Phys. 2005. V. 5(3). P. 715-737.

46. Wang W., Huang J., Minnis P., Hu Y., Li J., Huang Z., Ayers J.K., Wang T. Dusty cloud properties and radiative forcing over dust source and downwind regions derived from A-Train data during the Pacific Dust Experiment // J. Geophys. Res. Atmos. 2010. V. 115(24). P. 1-17.

47. Li J., Huang J., Stamnes K., Wang T., Lv Q., Jin H. A global survey of cloud overlap based on CALIPSO and CloudSat measurements // Atmos. Chem. Phys. 2015. V. 15(1). P. 519-536.

48. Berry E., Mace G.G. Cloud properties and radiative effects of the Asian summer monsoon derived from A-Train data // J. Geophys. Res. Atmos. 2014. V. 119(15). P. 9492-9508.

49. Brenguier J.L., Pawlowska H., Schüller L., Preusker R., Fischer J., Fouquart Y. Radiative properties of boundary layer clouds: Droplet effective radius versus number concentration // J. Atmos. Sci. 2000. V. 57(6). P. 803-821.

50. Garrett T.J., Zhao C. Increased Arctic cloud longwave emissivity associated with pollution from mid-latitudes // Nature 2006. V. 440(7085). P. 787-789.

51. Twomey S. The Influence of Pollution on the Shortwave Albedo of Clouds // J. Atmos. Sci. 1977. V. 34(7). P. 1149-1152.

52. Sherwood S., Fu Q. A drier future? // Science 2014. V. 343(6172). P. 737-739.

53. Hofer J., Althausen D., Abdullaev S.F., Makhmudov A.N., Nazarov B.I., Schettler G., Engelmann R., Baars H., Fomba K.W., Müller K., Heinold B., Kandler K., Ansmann A. Long-term profiling of mineral dust and pollution aerosol with multiwavelength polarization Raman lidar at the Central Asian site of Dushanbe, Tajikistan: Case studies // Atmos. Chem. Phys. 2017. V. 17(23). P. 14559-14577.

54. Müller D., Franke K., Wagner F., Althausen D., Ansmann A., Heintzenberg J. Vertical profiling of optical and physical particle properties over the tropical Indian Ocean with six-wavelength lidar 1. Seasonal cycle // J. Geophys. Res. Atmos. 2001. V. 106(D22). P. 28567-28575.

55. Cho H.-M., Yang P., Kattawar G.W., Nasiri S.L., Hu Y., Minnis P., Trepte C., Winker D. Depolarization ratio and attenuated backscatter for nine cloud types: analyses based on collocated CALIPSO lidar and MODIS measurements // Opt. Express 2008. V. 16(6). P. 3931-3948.

56. Sassen K. The polarization lidar technique for cloud research: a review and current assessment // Bull. - Am. Meteorol. Soc. 1991. V. 72(12). P. 1848-1866.

57. Liu Z., Vaughan M.A., Winker D.M., Hostetler C.A., Poole L.R., Hlavka D., Hart W., McGill M. Use of probability distribution functions for discriminating between clouds and aerosol in lidar backscatter data // J. Geophys. Res. D. Atmos. 2004. V. 109(15). P. 1-13.

58. Amiridis V., Wandinger U., Marinou E., Giannakaki E., Tsekeri A., Basart S., Kazadzis S., Gkikas A., Taylor M., Baldasano J., Ansmann A. Optimizing CALIPSO Saharan dust retrievals // Atmos. Chem. Phys. 2013. V. 13(23). P. 12089-12106.

59. Zhou T., Huang J., Huang Z., Liu J., Wang W., Lin L. The depolarization-attenuated backscatter relationship for dust plumes // Opt. Express 2013. V. 21(13), P. 15195.

60. Wang Z., Sassen K. Cloud type and macrophysical property retrieval using multiple remote sensors // J. Appl. Meteorol. 2001. V. 40(10). P. 1665-1682.

61. Пригарин С.М., Миронова Д.Э. Статистическое моделирование кольцевых структур рассеяния лазерного излучения в атмосферной облачности и водных средах // Сиб. журн. вычисл. матем. 2022. V. 25(3). P. 303-313.

62. Kablukova E.G., Prigarin S.M. Influence of unbroken clouds stochastic structure on the solar radiation transfer with results of Monte Carlo simulation // Rus. J. Num. Anal. Math. Model 2021. V. 36(2). P. 75-86.

63. Prigarin S.M. Numerical simulation of halos in crystal clouds by Monte Carlo method // Rus. J. Num. Anal. Math. Model 2009. V. 24(5). P. 481-493.

64. Пригарин С.М., Боровой А.Г., Гришин И.А., Оппель У.Г. Статистическое моделирование переноса излучения в оптически анизотропных кристаллических облаках // Оптика атмос. и океана 2007. T. 20(3). C. 205-210.

65. Zhao C., Wang Y., Wang Q., Li Z., Wang Z., Liu D. A new cloud and aerosol layer detection method based on micropulse lidar measurements // J. Geophys. Res. Atmos. 2014. V. 119(11). P. 6788-6802.

66. Veselovskii I., Kolgotin A., Griaznov V., Mu D., Franke K., Whiteman D.N. Inversion of multiwavelength Raman lidar data for retrieval of bimodal aerosol size distribution // Appl. Opt. 2004. V. 43(5). P. 1180-1195.

67. Gross S., Esselborn M., Abicht F., Wirth M., Fix A., Minikin A., Airborne high spectral resolution lidar observation of pollution aerosol during EUCAARI-LONGREX // Atmos. Chem. Phys. 2013. V. 13(5). P. 2435-2444.

68. Floutsi A.A., Baars H., Radenz M., Haarig M., Yin Z., Seifert P., Jimenez C., Ansmann A., Engelmann R., Barja B., Zamorano F., Wandinger U. Advection of biomass burning aerosols towards the southern hemispheric mid-latitude station of punta arenas as observed with multiwavelength polarization raman lidar // Remote Sens. 2021. V. 13(1). P. 138.

69. Burton S.P., Vaughan M.A., Ferrare R.A., Hostetler C.A. Separating mixtures of aerosol types in airborne High Spectral Resolution Lidar data // Atmos. Meas. Tech. 2014. V. 7(2). P. 419-436.

70. Burton S.P., Hair J.W., Kahnert M., Ferrare R.A., Hostetler C.A., Cook A.L., Harper D.B., Berkoff T.A., Seaman S.T., Collins J.E., Fenn M.A., Rogers R.R. Observations of the spectral dependence of linear particle depolarization ratio of aerosols using NASA Langley airborne High Spectral Resolution Lidar // Atmos. Chem. Phys. 2015. V. 15(23). P. 13453-13473.

71. Huang Z., Qi S., Zhou T., Dong Q., Ma X., Zhang S., Bi J., Shi J., Investigation of aerosol absorption with dual-polarization lidar observations // Opt. Express 2020. V. 28(5). P. 7028.

72. Mishchenko M. I., Dlugach J. M., Liu L. Linear depolarization of lidar returns by aged smoke particles // Appl. Opt. 2016. V. 55(35). P. 9968.

73. Haeffelin M., Barthès L., Bock O., Boitel C., Bony S., Bouniol D., Chepfer H., Chiriaco M., Cuesta J., Delanoë J., Drobinski P., Dufresne J.-L., Flamant C., Grall M., Hodzic A., Hourdin F., Lapouge F., Lemaître Y., Mathieu A., Noël V. SIRTA, a ground-based atmospheric observatory for cloud and aerosol research // Ann. Geophys. 2005. V. 23. P. 253-275.

74. Самохвалов И.В., Бобровников С.М., Гейко П.П., Ельников А.В., Кауль Б.В. Развитие высотного лидара Томского государственного университета как уникального комплекса для мониторинга атмосферы // Оптика атмосф. и океана 2006. V. 19. P. 995-999.

75. Khademi F., Bayat A. Classification of aerosol types using AERONET version 3 data over Kuwait city. // Atmos. Environ. 2021. V. 265. P. 118716.

76. Intrieri J.M., Shupe M.D., Uttal T., McCarty B.J. An annual cycle of Arctic cloud characteristics observed by radar and lidar at SHEBA // J. Geophys. Res. Ocean. 2002. V. 107(10). P. SHE 5-1.

77. Li J., Jian B., Huang J., Hu Y., Zhao C., Kawamoto K., Liao S., Wu M. Long-term variation of cloud droplet number concentrations from space-based Lidar // Remote Sens. Environ. 2018. V. 213(1). P. 144-161.

78. Yorks J.E., Hlavka D.L., Hart W.D., Mcgill M.J. Statistics of cloud optical properties from airborne lidar measurements // J. Atmos. Ocean. Technol. 2011. V. 28(7). P. 869-883.

79. Ansmann A., Wagner F., Muller D., Althausen D., Herber A., Von Hoyningen-Huene W., Wandinger U. European pollution outbreaks during ACE 2: Optical particle properties inferred from multiwavelength lidar and star-Sun photometry // J. Geophys. Res. Atmos. 2002. V. 107(15). P. AAC 8-1.

80. Tesche M., Ansmann A., Muller D., Althausen D., Mattis I., Heese B., Freudenthaler V., Wiegner M., Esselborn M., Pisani G., Knippertz P. Vertical

profiling of Saharan dust with Raman lidars and airborne HSRL in southern Morocco during SAMUM // Chem. Phys. Meteorol. 2009. V. 61(1). P. 144-164.

81. Zhou T., Xie H., Bi J., Huang Z., Huang J., Shi J., Zhang B., Zhang W. Lidar measurements of dust aerosols during three field campaigns in 2010, 2011 and 2012 over northwestern China // Atmosphere 2018. V. 9(5). P. 173.

82. Wang T., Chen Y., Gan Z., Han Y., Li J., Huang J. Assessment of dominating aerosol properties and their long-term trend in the Pan-Third Pole region: A study with 10-year multi-sensor measurements // Atmos. Environ. 2020. V. 239. P. 117738.

83. Hu Q., Wang H., Goloub P., Li Z., Veselovskii I., Podvin T., Li K., Korenskiy M. The characterization of Taklamakan dust properties using a multiwavelength Raman polarization lidar in Kashi, China // Atmos. Chem. Phys. 2020. V. 20(22). P. 13817-13834.

84. Sugimoto N., Huang Z., Nishizawa T., Matsui I., Tatarov B. Fluorescence from atmospheric aerosols observed with a multi-channel lidar spectrometer // Opt. Express 2012. V. 20(19). P. 20800.

85. Kumar A., Singh N., Anshumali, Solanki R. Evaluation and utilization of MODIS and CALIPSO aerosol retrievals over a complex terrain in Himalaya // Remote Sens. Environ. 2018. V. 206(2018). P. 139-155.

86. Huang J., Minnis P, Yi Y., Tang Q., Wang X., Hu Y., Liu Z., Ayers K., Trepte C., Winker D. Summer dust aerosols detected from CALIPSO over the Tibetan Plateau // Geophys. Res. Lett. 2007. V. 34(18). P. L18805.

87. Devasthale A., Tjernstrom M., Omar A.H. The vertical distribution of thin features over the Arctic analysed from CALIPSO observations: Part II: Aerosols // Chem. Phys. Meteorol. 2011. V. 63(1). P. 86-95.

88. Calipso, [Электронный ресурс]. URL: https://calipso.cnes.fr/en/CALIPSO/lidar.htm (дата обращения 12 сентября 2023).

89. Vaughan M.A., Powell K.A., Kuehn R.E., Young S.A., Winker D.M., Hostetler C.A., Hunt W.H., Liu Z., McGill M.J., Getzewich B.J. Fully automated detection of cloud and aerosol layers in the CALIPSO lidar measurements // Journ. Atmosph. Ocean. Technol. 2009. V. 26(10). P. 2034-2050.

90. Veselovskii I., Hu Q., Goloub P., Podvin T., Korenskiy M., Pujol O., Dubovik O., Lopatin A. Combined use of Mie-Raman and fluorescence lidar observations for improving aerosol characterization: feasibility experiment.// Atm. Meas. Tech. 2020. V.13. P. 6691-6701.

91. Коренский М.Ю., Веселовский И.А., Корнеев Д.С., Колготин А.В., Касьянник Н.И. Многоволновая лидарная система ЦФП ИОФ РАН, для исследования физических параметров атмосферы: Труды конф. // XXX Международная научная конференция «Лазерно-информационные технологии». Новороссийск, сентябрь, 2022. Новороссийск: Филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, 2022. С. 194-195.

92. Bairashin G.S., Balin Yu.S., Klemasheva M.G., Kokhanenko G.P., Penner I.E., Samoilova S.V. Aerosol-Raman lidar LOSA-M2 // Quantum Electron. 2011. V. 41. P. 945-949.

93. Kokhanenko G.P., Balin Y.S., Klemasheva M.G., Nasonov S.V., Novoselov M.M., Penner I.E., Samoilova S.V. Scanning polarization lidar LOSA-M3: opportunity for research of crystalline particle orientation in the ice clouds // Atmos. Meas. Tech. 2020. V. 13. P. 1113-1127.

94. Павлов А.Н., Столярчук С.Ю., Шмирко К.А., Букин О.А. Лидарные исследования изменчивости вертикального распределения озона под влиянием процессов стратосферно-тропосферного обмена в Дальневосточном регионе. // Оптика атмосф. и океана. 2012. Т. 25. № 09. С. 788-795.

95. Шмирко К.А., Павлов А.Н., Столярчук С.Ю., Букин О.А., Бобриков А.А., Полькин В.В., Nguen Suan. An'. Вариации микрофизических

параметров аэрозоля приземного слоя атмосферы в переходной зоне "материк-океан". // Оптика атмосф. и океана. 2013. Т. 26. № 08. С. 619-627.

96. Черемисин А.А., Маричев В.Н., Новиков П.В., Павлов А.Н., Шмирко К.А., Бочковский Д.А. Оценка переноса вулканического аэрозоля в стратосфере над Томском и Владивостоком в 2011 г. по данным лидарных наблюдений // Метеорология и гидрология. 2019. № 5. С. 50-62.

97. Mitchell D.L., Mishra S., Lawson R.P. Cirrus Clouds and Climate Engineering: New Findings on Ice Nucleation and Theoretical Basis. London, United Kingdom: IntechOpen, 2011. 290 pp.

98. Van de Hulst H.C. Light Scattering by Small Particles. New York: Wiley, 1957. 470 pp.

99. Borovoi A., Konoshonkin A., Kustova N., Okamoto H. Backscattering Mueller matrix for quasihorizontally oriented ice plates of cirrus clouds: application to CALIPSO signals // Opt. Express. 2012. V. 20(27). P. 28222-28233.

100. Mishchenko M.I., Hovenier J.W., Travis L.D. Light Scattering by Nonspherical Particles: Theory, Measurements, and Geophysical Applications. San Diego: Academic Press, 1999. 690 pp.

101. Kaul B.V., Samokhvalov I.V., Volkov S.N. Investigating of particle orientation in cirrus clouds by measuring backscattering phase matrices with lidar // Appl. Opt. 2004. V. 43. N. 36. P. 6620-6628.

102. Borovoi A., Balin Y., Kokhanenko G., Penner I., Konoshonkin A., Kustova N. Layers of quasi-horizontally oriented ice crystals in cirrus clouds observed by a two-wavelength polarization lidar // Opt. Express 2014. V. 22. P. 24566-24573.

103. Коханенко Г.П., Балин Ю.С., Боровой А.Г., Новоселов М.М. Исследования ориентации кристаллических частиц в ледяных облаках сканирующим лидаром // Оптика атмосф. и океана. 2022. Т. 35. № 04. С. 319-325.

104. Haarig M., Engelmann R., Ansmann A., Veselovskii I., Whiteman D.N., Althausen D. 1064nm rotational Raman lidar for particle

extinction and lidar-ratio profiling: Cirrus case study // Atmos. Meas. Tech. 2016. V. 9(9). P. 4269-4278.

105. Konoshonkin A., Borovoi A., Kustova N., Reichardt J. Power laws for backscattering by ice crystals of cirrus clouds // Opt. Express. 2017. V. 25. P. 22341-22346.

106. Sassen K., Kayetha V.K., Zhu J. Ice cloud depolarization for nadir and off-nadir CALIPSO measurements // Geophys. Res. Lett. 2012. V. 39. P. L20805.

107. Gil-Diaz C., Sicard M., Comeron A., dos Santos Oliveira D.C.F., Munoz-Porcar C., Rodriguez-Gomez A., Lewis J.R., Welton E.J., Lolli S. Geometrical and optical properties of cirrus clouds in Barcelona, Spain: Analysis with the two-way transmittance method of 5 years of lidar measurements // Atmos. Meas. Tech. 2023. V. . P. 1-31.

108. Warren S.G. Optical constants of ice from the ultraviolet to the microwave // Appl. Opt. 1984. V. 23. P. 1206-1225.

109. Борен К., Хафмен Д. Поглощение и рассеяние света малыми частицами. Пер. с англ. М.: Мир, 1986. 660 c.

110. Wiscombe W.J. Improved Mie scattering algorithms // Appl. Opt. 1980. V. 19. P. 1505-1509.

111. Kerker M. The Scattering of Light and Other Electromagnetic Radiation. New York: Academic, 1969. 688 pp.

112. Platt C.M.R. Lidar observation of a mixed-phase altostratus cloud // J. Appl. Meteorol. 1977. V. 16. P. 339-345.

113. Waterman P.C. Symmetry, unitarity, and geometry in electromagnetic scattering // Phys. Rev. D. 1971. V. 3. P. 825-839.

114. Sun B., Bi L., Yang P., Kahnert M., Kattawar G. Invariant Imbedding T-matrix Method for Light Scattering by Nonspherical and Inhomogeneous Particles. New York: Elsevier, 2020. 262 pp.

115. Bellman R., Wing G.M. An Introduction to Invariant Imbedding. New York: Wiley, 1975. 265 pp.

116. Yang P., Ding J., Panetta R.L., Liou K-N., Kattawar G., Mishchenko M.I. On the Convergence of Numerical Computations for Both Exact and Approximate Solutions for Electromagnetic Scattering by Nonspherical Dielectric Particles (Invited Review) // Progress In Electromagnetics Research 2019. V. 164. P. 27-61.

117. Liu J., Yang P., Muinonen K. Dust-aerosol optical modeling with Gaussian spheres: combined invariant-imbedding T-matrix and geometric-optics approach // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2015. V. 161. P. 136-144.

118. Mishchenko M.I., Travis L.D. Capabilities and limitations of a current FORTRAN implementation of the T-matrix method for randomly oriented, rotationally symmetric scatterers // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 1998. V. 60. P. 309-324.

119. Mitchell D.L., Arnott W.P. A model predicting the evolution of ice particle size spectra and radiative properties of cirrus clouds. Part II. Radiation // J. Atmos. Sci. 1994. V. 51. P. 817-832.

120. Auer A.H., Veal D.L The dimension of ice crystals in natural clouds // J. Atmos. Sci. 1970. V. 27(6). P. 919-926.

121. Draine B.T., Flatau P.J. User Guide for the Discrete Dipole Approximation Code DDSCAT.6.0, [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/abs/astro-ph/0309069 (дата обращения 22.03.2023).

122. DeVoe H. Optical properties of molecular aggregates. I. Classical model of electronic absorption and refraction // J. Chem. Phys. 1964. V. 42. P. 393.

123. Arienti M., Geier M., Yang X., Orcutt J., Zenker J., Brooks S.D. An experimental and numerical study of the light scattering properties of ice crystals with black carbon inclusions // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2018. V. 211. P. 50-63.

124. Ori D., Kneifel S. Assessing the uncertainties of the discrete dipole approximation in case of melting ice particles // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2018. V. 217. P. 396-406.

125. Okamoto H., Macke A., Quante M., Raschke E. Modeling of backscattering by nonspherical ice particles for the interpretation of cloud radar signals at 94 GHz. An error analysis // Beitr. Phys. Atmos. 1995. V. 68. P. 319-334.

126. Yurkin M.A., Hoekstra A.G. The discrete-dipole-approximation code ADDA: Capabilities and known limitations // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2011. V. 112. P. 2234-2247.

127. Yurkin M.A., Moskalensky A.E. Open-source implementation of the discrete-dipole approximation for a scatterer in an absorbing host medium // J. Phys.: Conf. Ser. 2021. V. 12167.

128. Yang P., Liou K.-N. Light scattering by hexagonal ice crystals: Solution by a ray-by-ray integration algorithm // J. Opt. Soc. Am. A. 1997. V. 14. P. 2278-2288.

129. Lu J.Q., Yang P., Hu X.-H. Simulations of light scattering from a biconcave red blood cell using the finite-difference time-domain method // J. Biomed. Opt. 2005. V. 10. P. 24022.

130. Taflove A., Brodwin M.E. Numerical solution of steady-state electromagnetic scattering problems using the time-dependent Maxwell's equations // IEEE Trans. Microw. Theory Tech. 1975. V. MTT-23. P. 623-630.

131. Wriedt T., Doicu A. Formulations of the extended boundary condition method for three-dimensional scattering using the method of discrete sources // J. Mod. Opt. 1998. V. 45. P. 199-213.

132. Kunz K.S., Luebbers R.J. Finite Difference Time Domain Method for Electromagnetics. Boca Raton, FL: CRC Press, 1993. 55 pp.

133. Berenger J.-P. Three-dimensional perfectly matched layer for the absorption of electromagnetic waves // J. Comput. Phys. 1996. V. 127. P. 363-379.

134. Yang P., Liou K.-N. An efficient algorithm for truncating spatial domain in modeling light scattering by finite-difference technique // J. Comput. Phys. 1998. V. 140. P. 346-369.

135. Yurkin M.A., Hoekstra A.G., Brock R.S., Lu J.Q. Systematic comparison of the discrete dipole approximation and the finite difference time domain method for large dielectric scatterers // Opt. Express. 2007. V. 15. P. 17902-17911.

136. Liou K.-N. An Introduction to Atmospheric Radiation. San Diego: Academic Press, 2002. 583 pp.

137. Wendling P., Wendling R., Weickmann H.K. Scattering of solar radiation by hexagonal ice crystals // Appl. Opt. 1979. V. 18. P. 2663-2671.

138. Macke A., Mishchenko M.I. Applicability of regular particle shapes in light scattering calculations for atmospheric ice particles // Appl. Opt. 1996. V. 35. P. 4291-4296.

139. Macke A., Mishchenko M.I., Cairns B. The influence of inclusions on light scattering by large ice particles // J. Geophys. Res. 1996. V. 101. P. 23311-23316.

140. Yang P., Liou K.-N. Single-scattering properties of complex ice crystals in terrestrial atmosphere // Contr. Atmos. Phys. 1998. V. 71. P. 223-248.

141. Takano Y., Liou K.-N. Solar radiative transfer in cirrus clouds. I. Singlescattering and optical properties of hexagonal ice crystals // J. Atmos. Sci. 1989. V. 46. P. 3-19.

142. Петрушин А.Г. Ослабление и рассеяние оптического излучения кристаллической и смешанной облачными средами: Автореф. дис. докт. физ.-мат. наук. - Санкт-Петербург, 2004. - 36 c.

143. Волковицкий О.А., Павлова Л.Н., Петрушин А.Г. Оптические свойства кристаллических облаков. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 198 c.

144. Ravey J.-C., Mazeron P. Light scattering by large spheroids in the physical optics approximation: Numerical comparison with other approximate and exact results // J. Opt. 1983. V. 14. P. 29-41.

145. Коношонкин А.В., Кустова Н.В., Боровой А.Г. Граница применимости приближения геометрической оптики для решения задачи обратного рассеяния света на квазигоризонтально ориентированных

гексагональных ледяных пластинках // Оптика атмосф. и океана 2014. Т. 27(8). С. 705-712.

146. Коношонкин А.В., Кустова Н.В., Осипов В.А., Боровой А.Г., Masuda К., Ishimoto H., Okamoto H. Метод физической оптики для решения задачи рассеяния света на кристаллических ледяных частицах: сравнение дифракционных формул. // Оптика атмосф. и океана 2015. Т. 28(9). С. 830-843.

147. Borovoi A., Konoshonkin A., Kustova N. Backscattering reciprocity for large particles // Opt. Lett. 2013. V. 38(9). P. 1485-1487.

148. Borovoi A., Konoshonkin A., Kustova N. Backscatter ratios for arbitrary oriented hexagonal ice crystals of cirrus clouds // Opt. Lett. 2014. V. 39(19). P. 5788-5791.

149. Zhou C., Yang P. Backscattering peak of ice cloud particles // Opt. Express. 2015. V. 23. P. 11995-12003.

150. Grynko Y., Shkuratov Y., Forstner J. Intensity surge and negative polarization of light from compact irregular particles // Opt. Lett. 2018. V. 43. P. 3562-3565.

151. Chen W.-N., Chiang C.-W., Nee J.-B. Lidar ratio and depolarization ratio for cirrus clouds // Appl. Opt. 2002. V. 41. P. 6470-6476.

152. Kustova N.V., Borovoi A.G., Konoshonkin A.V., Veselovskii I.A. Appearance of the corner reflection effect in cirrus clouds for off-zenith lidar profiling // Proc. SPIE. 2018. V. 10833.

153. Коношонкин А.В. Оптические характеристики деформированных атмосферных ледяных столбиков // Оптика атмосф. и океана 2017. V. 30. P. 543-551.

154. Yang P., Stegmann P., Tang G., Hioki S., Ding J. Improving scattering, absorption, polarization properties of snow, graupel, and ice aggregate particles from solar to microwave wavelengths in support of the CRTM // JCSDA quarterly 2018. V. 59. P. 8-14.

155. Коношонкин А.В., Кустова Н.В., Боровой А.Г. Алгоритм трассировки пучков для задачи рассеяния света на атмосферных ледяных кристаллах. Часть 1. Теоретические основы алгоритма // Оптика атмосф. и океана 2015. Т. 28(4). С. 441-447.

156. Schmitt C.G., Heymsfield A.J. On the occurrence of hollow bullet rosette- and column-shaped ice crystals in midlatitude cirrus // J. Atmos. Sci. 2007. V. 64(12). P. 4514-4519.

157. Sutherland I., Hodgman G. Reentrant Polygon Clipping // Commun. ACM. 1974. V. 17. P. 32-42.

158. Macke A., Mueller J., Raschke E. Single scattering properties of atmospheric ice crystal // J. Atmos. Sci. 1996. V. 53. P. 2813-2825.

159. Коношонкин А.В., Кустова Н.В., Боровой А.Г. Алгоритм трассировки пучков для задачи рассеяния света на атмосферных ледяных кристаллах. Часть 2. Сравнение с алгоритмом трассировки лучей // Оптика атмосф. и океана 2015. Т. 28(4). С. 331-337.

160. Коношонкин А.В., Боровой А.Г., Кустова Н.В., Шишко В.А., Тимофеев Д.Н. Рассеяние света на атмосферных ледяных кристаллах в приближении физической оптики. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2020. 219 c.

161. Yang P., Bi L., Baum B.A., Liou K.-N., Kattawar G.W., Mishchenko M.I., Cole B. Spectrally consistent scattering, absorption, and polarization properties of atmospheric ice crystals at wavelengths from 0.2 to 100 ^m // J. Atmos. Sci. 2013. V. 70(1). P. 330-347.

162. Baran A.J. On the scattering and absorption properties of cirrus cloud // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2004. V. 89. P. 17-36.

163. Hess M., Koepke P., Schult I. Optical Properties of Aerosols and Clouds: The software package OPAC // Bull. Am. Met. Soc. 1998. V. 79. P. 831-844.

164. Baum B.A., Yang P., Heymsfield A.J., Bansemer A., Cole B.H., Merrelli A., Schmitt C., Wang C. Ice cloud single-scattering property models with

the full phase matrix at wavelengths from 0.2 to 100 ^m // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer. 2014. V. 146. P. 123-139.

165. Macke A. Scattering of light by polyhedral ice crystals // Appl. Opt. 1993. V. 32. P. 2780-2788.

166. Cai Q., Liou K.-N. Polarized light scattering by hexagonal ice crystals: Theory // Appl. Opt. 1982. V. 21. P. 3569-3580.

167. Фейнман Р., Лейтон Р., Сэндс М. Фейнмановские лекции по физике. Том 7. Физика сплошных сред. Пер. с англ. М.: Мир, 1977. 288 c.

168. Goodman J.W. Introduction to Fourier Optics. New York: McGraw-Hill Science, 1996. 441 pp.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в российских изданиях, включенных в Перечень ВАК:

А1. Тимофеев Д.Н., Коношонкин А.В., Кустова Н.В. Алгоритм Modified beam-splitting 1 (MBS-1) для решения задачи рассеяния света на невыпуклых ледяных атмосферных частицах // Оптика атмосф. и океана. 2018. Т. 31. № 06. С. 473-480.