Специалисты Морского гидрофизического института РАН обнаружили, что при наличии пылевого аэрозоля данные спутника NASA SeaHawk систематически недооценивают значения коэффициента яркости морской поверхности [ссылка]
Спутник SeaHawk CubeSat, запущенный в 2018 году, предназначен для наблюдения за цветом океана. Установленный на его борту прибор Hawkeye позволяет получать снимки с пространственным разрешением 120 метров, которое для данных задач считается высоким. Использование данных Hawkeye имеет важное значение для изучения прибрежных районов и внутренних морей, включая Черное море. Тем не менее, наблюдения спутника могут быть искажены из-за наличия в атмосфере пылевого аэрозоля, который регулярно перемещается над Черным морем из пустынь Сахары и Ближнего Востока.
Кроме недооценки значения коэффициента яркости морской поверхности было установлено, что зависимость ошибок от атмосферной коррекции изменяется в зависимости от длины волны и имеет вид степенной функции, в которой показатель колеблется в диапазоне от минус трех до минус девяти. Особенно существенные погрешности наблюдаются в коротковолновой части спектра.
Эти выводы являются важным шагом к улучшению точности данных Hawkeye при измерениях состояния морской поверхности в условиях пылевого аэрозоля над Черным морем.
📸 Художественное изображение спутника SeaHawk CubeSat.
#океан #атмосфера
Спутник SeaHawk CubeSat, запущенный в 2018 году, предназначен для наблюдения за цветом океана. Установленный на его борту прибор Hawkeye позволяет получать снимки с пространственным разрешением 120 метров, которое для данных задач считается высоким. Использование данных Hawkeye имеет важное значение для изучения прибрежных районов и внутренних морей, включая Черное море. Тем не менее, наблюдения спутника могут быть искажены из-за наличия в атмосфере пылевого аэрозоля, который регулярно перемещается над Черным морем из пустынь Сахары и Ближнего Востока.
Кроме недооценки значения коэффициента яркости морской поверхности было установлено, что зависимость ошибок от атмосферной коррекции изменяется в зависимости от длины волны и имеет вид степенной функции, в которой показатель колеблется в диапазоне от минус трех до минус девяти. Особенно существенные погрешности наблюдаются в коротковолновой части спектра.
Эти выводы являются важным шагом к улучшению точности данных Hawkeye при измерениях состояния морской поверхности в условиях пылевого аэрозоля над Черным морем.
📸 Художественное изображение спутника SeaHawk CubeSat.
#океан #атмосфера
Первые изображения с широкополосного радиометра спутника EarthCARE
Спутник EarthCARE, запущенный 28 мая нынешнего года, получил первые изображения, сделанные с помощью широкополосного радиометра (Broad-Band Radiometer).
На 📸 снимке показана яркость, измеренная в прямом направлении вдоль трассы EarthCARE через западное Средиземноморье, на участке протяженностью 1300 км от северной Испании до Алжира. Эта яркость показывает, сколько солнечной энергии отражается обратно в космос. Хотя данные показывают чёткий переход между побережьем Испании и Средиземным морем, над открытым морем разница в показаниях прибора невелика. Переход от более тёмных к более ярким цветам ближе к побережью Алжира объясняется наличием аэрозолей и разреженной облачности.
EarthCARE — шестая из миссий программы ESA Earth Explorer. Основной целью миссии является наблюдение и определение характеристик облаков и аэрозолей, а также измерение отраженного солнечного излучения и инфракрасного излучения, испускаемого поверхностью и атмосферой Земли.
#атмосфера #снимки
Спутник EarthCARE, запущенный 28 мая нынешнего года, получил первые изображения, сделанные с помощью широкополосного радиометра (Broad-Band Radiometer).
На 📸 снимке показана яркость, измеренная в прямом направлении вдоль трассы EarthCARE через западное Средиземноморье, на участке протяженностью 1300 км от северной Испании до Алжира. Эта яркость показывает, сколько солнечной энергии отражается обратно в космос. Хотя данные показывают чёткий переход между побережьем Испании и Средиземным морем, над открытым морем разница в показаниях прибора невелика. Переход от более тёмных к более ярким цветам ближе к побережью Алжира объясняется наличием аэрозолей и разреженной облачности.
EarthCARE — шестая из миссий программы ESA Earth Explorer. Основной целью миссии является наблюдение и определение характеристик облаков и аэрозолей, а также измерение отраженного солнечного излучения и инфракрасного излучения, испускаемого поверхностью и атмосферой Земли.
#атмосфера #снимки
Первые изображения с прибора Multi-Spectral Imager спутника EarthCARE [ссылка]
Запущенный два с половиной месяца назад спутник ESA EarthCARE уже получил изображения от трёх из четырех своих приборов.
Первыми были получены снимки, сделанные радаром Cloud Profiling Radar, измеряющим вертикальные профили облаков. В начале июля получены первые снимки с широкополосного радиометра Broad-Band Radiometer, предназначенного для измерения излучения и потоков энергии в верхней части атмосферы. Наконец, в конце июля были получены первые снимки, сделанные прибором мультиспектральной съёмки — Multi-Spectral Imager.
Лидар и радар измеряют вертикальные профили в довольно узкой полосе непосредственно под спутником. Multi-Spectral Imager обеспечивает гораздо более широкую полосу захвата (160 км), что, вместе с вертикальными профилями, позволяет создавать трёхмерные сцены. Multi-Spectral Imager также предоставляет спектральную информацию, используемую для повышения точности наблюдений широкополосного радиометра.
Multi-Spectral Imager состоит из двух камер: одна снимает в видимом, ближнем инфракрасном и коротковолновом инфракрасном (VIS-NIR-SWIR) диапазонах электромагнитного спектра, а другая — в тепловом инфракрасном диапазоне. Снимки, полученные в этих спектральных диапазонах, позволят учёным разделять между собой различные типы облаков и аэрозолей, а также измерять температуру облаков.
На первом снимке от 17 июля изображена гроза в Италии, к западу от Рима. На левой части снимка, сделанной в RGB-комбинации каналов VIS-NIR-SWIR, отчётливо видно большое одиночное облако. Высота этого грозового облака, вероятно, составляла 11 км. На правой части снимка, где используется тепловой инфракрасный диапазон (TIR) прибора, видно, что температура в верхней части этого облака было около –50°C, а на земле под ним — около +30°C. На тепловой части снимка также хорошо выделяются окружающие низкие облака, особенно над Адриатическим морем.
#облака #атмосфера #снимки
Запущенный два с половиной месяца назад спутник ESA EarthCARE уже получил изображения от трёх из четырех своих приборов.
Первыми были получены снимки, сделанные радаром Cloud Profiling Radar, измеряющим вертикальные профили облаков. В начале июля получены первые снимки с широкополосного радиометра Broad-Band Radiometer, предназначенного для измерения излучения и потоков энергии в верхней части атмосферы. Наконец, в конце июля были получены первые снимки, сделанные прибором мультиспектральной съёмки — Multi-Spectral Imager.
Лидар и радар измеряют вертикальные профили в довольно узкой полосе непосредственно под спутником. Multi-Spectral Imager обеспечивает гораздо более широкую полосу захвата (160 км), что, вместе с вертикальными профилями, позволяет создавать трёхмерные сцены. Multi-Spectral Imager также предоставляет спектральную информацию, используемую для повышения точности наблюдений широкополосного радиометра.
Multi-Spectral Imager состоит из двух камер: одна снимает в видимом, ближнем инфракрасном и коротковолновом инфракрасном (VIS-NIR-SWIR) диапазонах электромагнитного спектра, а другая — в тепловом инфракрасном диапазоне. Снимки, полученные в этих спектральных диапазонах, позволят учёным разделять между собой различные типы облаков и аэрозолей, а также измерять температуру облаков.
На первом снимке от 17 июля изображена гроза в Италии, к западу от Рима. На левой части снимка, сделанной в RGB-комбинации каналов VIS-NIR-SWIR, отчётливо видно большое одиночное облако. Высота этого грозового облака, вероятно, составляла 11 км. На правой части снимка, где используется тепловой инфракрасный диапазон (TIR) прибора, видно, что температура в верхней части этого облака было около –50°C, а на земле под ним — около +30°C. На тепловой части снимка также хорошо выделяются окружающие низкие облака, особенно над Адриатическим морем.
#облака #атмосфера #снимки
Обнаружение выбросов диоксида азота по данным Sentinel-2 и Landsat
Диоксид азота относится к одним из самых распространенных видов выбросов в атмосферу, имеющих антропогенное происхождение. Он образуется в ходе протекания фотохимических реакций оксидов в атмосфере. Их источниками в свою очередь являются различные продукты сгорания и отходы предприятий промышленного сектора.
Несмотря на то, что спутники картографируют концентрацию диоксида азота, начиная с 1990-х годов, их разрешения обычно недостаточно, чтобы определить точечные источники выбросов, такие как электростанции.
📖 В недавнем исследовании учёные использовали снимки со спутника Sentinel-2 для наблюдения шлейфов диоксида азота от электростанций, что стало значительным шагом вперед в мониторинге загрязнения воздуха. Для обнаружения шлейфов и измерения концентрации диоксида азота использовались каналы видимого и ближнего инфракрасного диапазонов съёмочной аппаратуры Sentinel-2 и Landsat. Наличие многолетних временных рядов данных Landsat позволило проанализировать тенденции выбросов с течением времени.
Объектом исследования стали электростанции в Саудовской Аравии и США. Исследователи использовали изображения в синем и ультра-синем (Ultra Blue) каналах обоих спутников для выявления шлейфов диоксида азота.
Снимки высокого (10–30 метров) разрешения позволили оценить уровень выбросов оксидов азота нескольких крупных электростанций, в том числе в Эр-Рияде (Саудовская Аравия) и в Вайоминге (США). В частности, на электростанции № 9 в Эр-Рияде анализ снимков за 13 лет (с 2009 по 2021 год) показал значительные сезонные колебания выбросов. Летом, когда активно используются кондиционеры, выбросы достигают максимума.
Руководитель работы Даниэль Варон (Daniel J. Varon) так прокомментировал результаты исследований: “Эта неожиданная возможность означает, что спутники Landsat и Sentinel-2 могут использоваться для обнаружения выбросов диоксида азота с тонким пространственным разрешением, что особенно полезно в городской застройке, где источники загрязнения многочисленны и расположены близко друг к другу”.
Думается, что говоря о неожиданных возможностях, Даниэль немного лукавит. Он известен своими работами по применению данных Sentinel-2 и Landsat для мониторинга выбросов метана, так что наверняка знал, что и где искать.
Как и в случае с метаном, использование Sentinel-2 и Landsat для мониторинга выбросов диоксида азота не лишено проблем. По словам Варона: “… спутники лучше всего работают на ярких и однородных поверхностях и могут испытывать трудности в районах со сложным рельефом или тёмными поверхностями.”.
Результаты исследования расширяют возможности применения спутников Sentinel-2 и Landsat, позволяя им вносить вклад в мониторинг качества воздуха.
📸 Шлейфы диоксида азота над электростанцией № 9 в Эр-Рияде (источник).
#атмосфера #sentinel2
Диоксид азота относится к одним из самых распространенных видов выбросов в атмосферу, имеющих антропогенное происхождение. Он образуется в ходе протекания фотохимических реакций оксидов в атмосфере. Их источниками в свою очередь являются различные продукты сгорания и отходы предприятий промышленного сектора.
Несмотря на то, что спутники картографируют концентрацию диоксида азота, начиная с 1990-х годов, их разрешения обычно недостаточно, чтобы определить точечные источники выбросов, такие как электростанции.
📖 В недавнем исследовании учёные использовали снимки со спутника Sentinel-2 для наблюдения шлейфов диоксида азота от электростанций, что стало значительным шагом вперед в мониторинге загрязнения воздуха. Для обнаружения шлейфов и измерения концентрации диоксида азота использовались каналы видимого и ближнего инфракрасного диапазонов съёмочной аппаратуры Sentinel-2 и Landsat. Наличие многолетних временных рядов данных Landsat позволило проанализировать тенденции выбросов с течением времени.
Объектом исследования стали электростанции в Саудовской Аравии и США. Исследователи использовали изображения в синем и ультра-синем (Ultra Blue) каналах обоих спутников для выявления шлейфов диоксида азота.
Снимки высокого (10–30 метров) разрешения позволили оценить уровень выбросов оксидов азота нескольких крупных электростанций, в том числе в Эр-Рияде (Саудовская Аравия) и в Вайоминге (США). В частности, на электростанции № 9 в Эр-Рияде анализ снимков за 13 лет (с 2009 по 2021 год) показал значительные сезонные колебания выбросов. Летом, когда активно используются кондиционеры, выбросы достигают максимума.
Руководитель работы Даниэль Варон (Daniel J. Varon) так прокомментировал результаты исследований: “Эта неожиданная возможность означает, что спутники Landsat и Sentinel-2 могут использоваться для обнаружения выбросов диоксида азота с тонким пространственным разрешением, что особенно полезно в городской застройке, где источники загрязнения многочисленны и расположены близко друг к другу”.
Думается, что говоря о неожиданных возможностях, Даниэль немного лукавит. Он известен своими работами по применению данных Sentinel-2 и Landsat для мониторинга выбросов метана, так что наверняка знал, что и где искать.
Как и в случае с метаном, использование Sentinel-2 и Landsat для мониторинга выбросов диоксида азота не лишено проблем. По словам Варона: “… спутники лучше всего работают на ярких и однородных поверхностях и могут испытывать трудности в районах со сложным рельефом или тёмными поверхностями.”.
Результаты исследования расширяют возможности применения спутников Sentinel-2 и Landsat, позволяя им вносить вклад в мониторинг качества воздуха.
📸 Шлейфы диоксида азота над электростанцией № 9 в Эр-Рияде (источник).
#атмосфера #sentinel2
Новый метод решения обратной задачи количественной оценки источников выбросов парниковых газов по данным спутниковых наблюдений за концентрацией этих газов в атмосфере:
📖 Koene, E. F. M., Brunner, D., & Kuhlmann, G. (2024). On the Theory of the Divergence Method for Quantifying Source Emissions From Satellite Observations. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 129(12). Portico. https://doi.org/10.1029/2023jd039904
#атмосфера #GHG
📖 Koene, E. F. M., Brunner, D., & Kuhlmann, G. (2024). On the Theory of the Divergence Method for Quantifying Source Emissions From Satellite Observations. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 129(12). Portico. https://doi.org/10.1029/2023jd039904
#атмосфера #GHG
AGU Journals
On the Theory of the Divergence Method for Quantifying Source Emissions From Satellite Observations
The divergence method for estimating emissions from satellite images is derived from first principles
Assumptions made on the way are made explicit, highlighting discrepancies with existing liter...
Assumptions made on the way are made explicit, highlighting discrepancies with existing liter...
Пирокумулятивные облака, вызванные лесными пожарами в Канаде
Пирокумулятивные облака — это облака, вызванные пожаром или вулканической активностью. Огонь создаёт конвективные восходящие потоки, которые по мере подъёма при достижении уровня конденсации приводят к образованию облаков — сначала кучевых, а при благоприятных условиях — и кучево-дождевых.
При этом могут возникать пирогенные бури — грозы, усилившиеся из-за лесных пожаров. Они поднимают шлейфы дыма высоко в воздух, часто достигая стратосферы. Эти шлейфы дыма способны распространяться на большие расстояния, влияя на качество воздуха за тысячи километров от мест своего возникновения. Расположение и движение шлейфов дыма можно отслеживать из космоса.
Одним из приборов, которые используются для отслеживания шлейфов дыма, является Ozone Mapping and Profiler Suite (OMPS), размещённый на борту спутников Suomi NPP, NOAA-20 и NOAA-21. Хотя OMPS был разработан для измерения атмосферного озона, он также применяется для обнаружения атмосферных аэрозолей, таких как вулканический пепел, пыль и дым. Один из продуктов OMPS, Aerosol Index (индекс аэрозолей), очень полезен для мониторинга и отслеживания движения атмосферных аэрозолей, поскольку может обнаруживать их над любым типом земной поверхности (включая лёд) и в облаках.
Этим летом снова напомнили о себе лесные пожары в Канаде. На серии 📸 снимков, охватывающей период с 19 июля (левый верхний снимок) по 24 июля (правый нижний снимок), показаны значения аэрозольного индекса OMPS со спутника NOAA-21, расположенные поверх данных прибора VIIRS того же спутника (комбинация “естественные цвета”). Более высокие значения аэрозольного индекса обозначены жёлтым и темно-жёлтым цветом, и представляют собой дым большей плотности (и высоты).
🛢 Данные аэрозольного индекса OMPS в режиме, близком к реальному времени: описание, скачать
#пожары #атмосфера #данные
Пирокумулятивные облака — это облака, вызванные пожаром или вулканической активностью. Огонь создаёт конвективные восходящие потоки, которые по мере подъёма при достижении уровня конденсации приводят к образованию облаков — сначала кучевых, а при благоприятных условиях — и кучево-дождевых.
При этом могут возникать пирогенные бури — грозы, усилившиеся из-за лесных пожаров. Они поднимают шлейфы дыма высоко в воздух, часто достигая стратосферы. Эти шлейфы дыма способны распространяться на большие расстояния, влияя на качество воздуха за тысячи километров от мест своего возникновения. Расположение и движение шлейфов дыма можно отслеживать из космоса.
Одним из приборов, которые используются для отслеживания шлейфов дыма, является Ozone Mapping and Profiler Suite (OMPS), размещённый на борту спутников Suomi NPP, NOAA-20 и NOAA-21. Хотя OMPS был разработан для измерения атмосферного озона, он также применяется для обнаружения атмосферных аэрозолей, таких как вулканический пепел, пыль и дым. Один из продуктов OMPS, Aerosol Index (индекс аэрозолей), очень полезен для мониторинга и отслеживания движения атмосферных аэрозолей, поскольку может обнаруживать их над любым типом земной поверхности (включая лёд) и в облаках.
Этим летом снова напомнили о себе лесные пожары в Канаде. На серии 📸 снимков, охватывающей период с 19 июля (левый верхний снимок) по 24 июля (правый нижний снимок), показаны значения аэрозольного индекса OMPS со спутника NOAA-21, расположенные поверх данных прибора VIIRS того же спутника (комбинация “естественные цвета”). Более высокие значения аэрозольного индекса обозначены жёлтым и темно-жёлтым цветом, и представляют собой дым большей плотности (и высоты).
🛢 Данные аэрозольного индекса OMPS в режиме, близком к реальному времени: описание, скачать
#пожары #атмосфера #данные
Глобальные данные о приземной концентрации частиц PM2.5
В данных Global Annual PM2.5 Grids from MODIS, MISR, SeaWiFS and VIIRS Aerosol Optical Depth (AOD), v5.04 (1998 – 2022) представлены годовые глобальные приземные концентрации (в единицах микрограммов на кубический метр) мелкодисперсных частиц диаметром менее или равным 2,5 микрона (PM2.5). Данные получены спутниковыми приборами MODIS, MISR, SeaWiFS и VIIRS.
В наборе сочетаются данные об Aerosol Optical Depth, полученные с помощью нескольких спутниковых алгоритмов, и данные, представленные в виде сетки с разрешением 0,01° (около 1 км). Данные распространяются в виде файлов GeoTIFF и netCDF в проекции WGS84.
🔗 Страница данных
#атмосфера #данные
В данных Global Annual PM2.5 Grids from MODIS, MISR, SeaWiFS and VIIRS Aerosol Optical Depth (AOD), v5.04 (1998 – 2022) представлены годовые глобальные приземные концентрации (в единицах микрограммов на кубический метр) мелкодисперсных частиц диаметром менее или равным 2,5 микрона (PM2.5). Данные получены спутниковыми приборами MODIS, MISR, SeaWiFS и VIIRS.
В наборе сочетаются данные об Aerosol Optical Depth, полученные с помощью нескольких спутниковых алгоритмов, и данные, представленные в виде сетки с разрешением 0,01° (около 1 км). Данные распространяются в виде файлов GeoTIFF и netCDF в проекции WGS84.
🔗 Страница данных
#атмосфера #данные
Сравнение наземных и спутниковых измерений аэрозольной оптической толщины на NASA Worldview
Добавление на онлайн-платформу NASA Worldview слоя аэрозольной оптической толщины (aerosol optical depth, AOD), полученного в режиме, близком к реальному времени, сетью наземных роботизированных станций AERONET, позволяет сравнивать результаты наземных и спутниковых измерений AOD. Посмотрим, как это работает на примере лесных пожаров в Канаде:
🗺 Карта Worldview
Базовая карта представляет собой скорректированную отражательную способность поверхности по данным прибора VIIRS спутника Suomi NPP. На нее наложен слой VIIRS Dark Target Aerosol Optical Thickness (Land and Ocean), полученный по данным того же прибора. Ежедневные данные AERONET AOD 500 nm представлены кружками с различными оттенками желтого и красного.
Аэрозольная оптическая толщина — безразмерная величина, которая характеризует ослабление света при прохождении через атмосферу в зависимости от концентрации аэрозолей. Для наземного наблюдателя AOD менее 0,1 видится как чистое голубое небо, яркое солнце и максимальная видимость. При увеличении AOD до 0,5, 1,0 и выше 3,0 аэрозоли становятся настолько плотными, что заслоняют Солнце. Наряду с дымом от лесных пожаров, другими источниками аэрозолей являются загрязнения от заводов, пыль от песчаных бурь, вулканический пепел и смог.
Если навести курсор на кружок, отображающий данные сети AERONET, можно увидеть название узла сети, его координаты и значение AOD.
#атмосфера
Добавление на онлайн-платформу NASA Worldview слоя аэрозольной оптической толщины (aerosol optical depth, AOD), полученного в режиме, близком к реальному времени, сетью наземных роботизированных станций AERONET, позволяет сравнивать результаты наземных и спутниковых измерений AOD. Посмотрим, как это работает на примере лесных пожаров в Канаде:
🗺 Карта Worldview
Базовая карта представляет собой скорректированную отражательную способность поверхности по данным прибора VIIRS спутника Suomi NPP. На нее наложен слой VIIRS Dark Target Aerosol Optical Thickness (Land and Ocean), полученный по данным того же прибора. Ежедневные данные AERONET AOD 500 nm представлены кружками с различными оттенками желтого и красного.
Аэрозольная оптическая толщина — безразмерная величина, которая характеризует ослабление света при прохождении через атмосферу в зависимости от концентрации аэрозолей. Для наземного наблюдателя AOD менее 0,1 видится как чистое голубое небо, яркое солнце и максимальная видимость. При увеличении AOD до 0,5, 1,0 и выше 3,0 аэрозоли становятся настолько плотными, что заслоняют Солнце. Наряду с дымом от лесных пожаров, другими источниками аэрозолей являются загрязнения от заводов, пыль от песчаных бурь, вулканический пепел и смог.
Если навести курсор на кружок, отображающий данные сети AERONET, можно увидеть название узла сети, его координаты и значение AOD.
#атмосфера
Пыльная буря, вызванная сильными ветрами в Казахстане, 29 сентября достигла Калмыкии и Дагестана, накрыв южные регионы России. На следующий день буря достигала центральных областей Украины, а после двинулась на север.
Роскосмос оперативно отреагировал на это событие прекрасными снимками спутника “Метеор-М” № 2-4. Мы же хотим показать, как буря выглядела на снимках спутников NASA и NOAA.
Точнее, вы сами можете все посмотреть на 🖥 Worldview. Мы только подобрали нужные слои данных — две комбинации каналов и данные о пыли в атмосфере.
1️⃣ Снимок прибора VIIRS на спутнике NOAA-20 от 29 сентября. Комбинация каналов: M11-I2-I1 — примерно та же, что у “Метеор-М” № 2-4. 2️⃣ Оптическая толщина аэрозоля (MAIAC Aerosol Optical Depth) на 29 сентября. 3️⃣ Снимок 30 сентября (NOAA-21/VIIRS, M11-I2-I1). 4️⃣ Тот же спутник и дата, комбинация “естественные цвета” (I1-M4-M3). 5️⃣ 1 октября, буря продвигается на север Украины (NOAA-20/VIIRS, I1-M4-M3). 6️⃣ Оптическая толщина аэрозоля на 1 октября.
#снимки #атмосфера
Роскосмос оперативно отреагировал на это событие прекрасными снимками спутника “Метеор-М” № 2-4. Мы же хотим показать, как буря выглядела на снимках спутников NASA и NOAA.
Точнее, вы сами можете все посмотреть на 🖥 Worldview. Мы только подобрали нужные слои данных — две комбинации каналов и данные о пыли в атмосфере.
1️⃣ Снимок прибора VIIRS на спутнике NOAA-20 от 29 сентября. Комбинация каналов: M11-I2-I1 — примерно та же, что у “Метеор-М” № 2-4. 2️⃣ Оптическая толщина аэрозоля (MAIAC Aerosol Optical Depth) на 29 сентября. 3️⃣ Снимок 30 сентября (NOAA-21/VIIRS, M11-I2-I1). 4️⃣ Тот же спутник и дата, комбинация “естественные цвета” (I1-M4-M3). 5️⃣ 1 октября, буря продвигается на север Украины (NOAA-20/VIIRS, I1-M4-M3). 6️⃣ Оптическая толщина аэрозоля на 1 октября.
#снимки #атмосфера
Площадь складских помещений в районе Лос-Анджелеса напрямую связана с уровнем загрязнения воздуха мелкими частицами (PM2.5)
Ученые проанализировали закономерности и тенденции изменения концентрации PM2.5 в атмосфере и обнаружили, что в местах расположения большего количества (или более крупных) складов уровень PM2.5 и “черного” углерода выше, чем в местах, где складов меньше.
“Черный” углерод является компонентом мелкодисперсных твердых частиц PM2.5, который образуется в результате неполного сгорания ископаемого топлива, в частности, в результате работы дизельных двигателей большой мощности.
🗺 Карта показывает среднюю концентрацию загрязнения PM2.5 в Лос-Анджелесе с 2000 по 2018 год, а также расположение почти 11 000 складов за тот же период. Районы с более высокой концентрацией PM2.5 выделены темно-оранжевым цветом, а места расположения складов обозначены черными точками.
Данные о PM2.5 были получены с помощью моделей, основанных на спутниковых данных MODIS и ASTER.
#атмосфера
Ученые проанализировали закономерности и тенденции изменения концентрации PM2.5 в атмосфере и обнаружили, что в местах расположения большего количества (или более крупных) складов уровень PM2.5 и “черного” углерода выше, чем в местах, где складов меньше.
“Черный” углерод является компонентом мелкодисперсных твердых частиц PM2.5, который образуется в результате неполного сгорания ископаемого топлива, в частности, в результате работы дизельных двигателей большой мощности.
🗺 Карта показывает среднюю концентрацию загрязнения PM2.5 в Лос-Анджелесе с 2000 по 2018 год, а также расположение почти 11 000 складов за тот же период. Районы с более высокой концентрацией PM2.5 выделены темно-оранжевым цветом, а места расположения складов обозначены черными точками.
Данные о PM2.5 были получены с помощью моделей, основанных на спутниковых данных MODIS и ASTER.
#атмосфера