Solnechno-Zemnaya Fizika Solnechno-Zemnaya Fizika Солнечно-земная физика 2712-9640 51131 10.12737/szf-84202210 Результаты исследований Results of current research Результаты исследований Comparing methods to estimate cloud cover over the Baikal Natural Territory in December 2020 Сопоставление методов определения облачного покрова над Байкальской природной территорией в декабре 2020 г. Подлесный Степан Витальевич Podlesny Stepan Vitalyevich step8907@mail.ru Девятова Елена Викторовна Devyatova Elena Viktorovna devyatova@iszf.irk.ru

кандидат физико-математических наук;

candidate of physical and mathematical sciences;

 Саункин Андрей Витальевич Saunkin Andrey Vitalyevich saunkin@inbox.ru https://orcid.org/0000-0001-8758-7964 Васильев Роман Валерьевич Vasilyev Roman Valeryevich roman_vasilyev@iszf.irk.ru

кандидат физико-математических наук;

candidate of physical and mathematical sciences;

 Институт солнечно-земной физики СО РАН Иркутск Россия Institute of Solar Terrestrial Physics SB RAS Irkutsk Russian Federation Институт солнечно-земной физики СО РАН Иркутск Россия Институт солнечно-земной физики СО РАН Иркутск Russian Federation Институт солнечно-земной физики СО РАН Иркутск Россия Institute of Solar-Terrestrial Physics SB RAS Irkutsk Russian Federation Институт солнечно-земной физики СО РАН Иркутск Россия Institute of Solar-Terrestrial Physics SB RAS Irkutsk Russian Federation 24 12 2022 24 12 2022 8 4 102 109 21 06 2022 15 09 2022 https://naukaru.ru/en/nauka/article/51131/view

В работе рассматривается вопрос о том, насколько сведения об облачном покрове, полученные при помощи спутниковых и модельно-интерполяционных методов, пригодны для мониторинга прозрачности атмосферы и определения условий наблюдения свечения верхней атмосферы Земли в конкретной наземной обсерватории. Для этой цели было проведено сравнение временной динамики локального облачного покрова по данным проекта ECMWF ERA5 и спутников NOAA, с прозрачностью ночной атмосферы, полученной при помощи цифровой фотокамеры. Динамика исследуемых характеристик рассматривалась в течение декабря 2020 г. для Геофизической обсерватории Института солнечно-земной физики, расположенной на Байкальской природной территории вблизи с. Торы (Бурятия, РФ). Результаты сравнительного анализа показали в целом хорошее согласие данных архива ECMWF ERA5 и облачности, наблюдаемой при помощи камеры. Недостатками являются отсутствие в архиве информации о быстрых вариациях облачности, а также положительные и отрицательные задержки в динамике облачных полей длительностью около двух часов. Вследствие нерегулярности и большой дискретности спутниковых данных и сложности определения облачности в темное время суток, уверенных выводов о применимости спутниковых данных сделать не удалось.

The paper addresses the issue of how much cloud cover data obtained using satellite and model-interpolation techniques are suitable for monitoring the transparency of the atmosphere and determining conditions for airglow observations at a local geophysical observatory. For this purpose, we compared the temporal dynamics of cloud cover from ECMWF’s ERA5 reanalysis and NOAA satellites with the night atmosphere transparency according to a digital camera. We considered the dynamics of the addressed parameters at the Geophysical Observatory of the Institute of Solar-Terrestrial Physics, located in the Baikal Natural Territory near the village of Tory (Republic of Buryatia, Russia), during December 2020. The comparative analysis showed a generally good agreement between cloud cover data from ECMWF’s ERA5 climate reanalysis and those observed with the camera. Disadvantages are the lack of information on rapid variations in cloud cover in the reanalysis and positive and negative delays in the dynamics of cloud fields that last about two hours. Due to irregular satellite data, large time gaps between passes and difficulties in estimating cloud cover at night, we could not come to reliable conclusions concerning the applicability of satellite data.

 облачный покров прозрачность атмосферы реанализ ECMWF ERA5 спутниковые наблюдения cloud cover atmospheric transparency ECMWF’s ERA5 reanalysis satellite observations Работа выполнена в рамках гранта № 075-15-2020-787 Министерства науки и высшего образования РФ на выполнение крупного научного проекта по приоритетным направлениям научно-технологического развития (проект «Фундаментальные основы, методы и технологии цифрового мониторинга и прогнозирования экологической обстановки Байкальской природной территории») The work was supported by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (Grant No. 075-15-2020-787) for implementation of Major scientific projects on priority areas of scientific and technological development (the project «Fundamentals, methods, and technologies for digital monitoring and forecasting of the environmental situation on the Baikal natural territory»)

Дарчия Ш.П. Об астрономическом климате СССР. М.: Наука, 1985. 175 с. Ahlgrimm M., Forbes R. Improving the representation of low clouds and drizzle in the ECMWF model based on ARM observations from the Azores. Monthly Weather Review. 2014, vol. 142, iss. 2, pp. 668-685. DOI: 10.1175/MWR-D-13-00153.1. Загайнова Ю.С., Караваев Ю.С. Оценка состояния облачности по 8-балльной шкале методом гистограмм по изображениям в видимом диапазоне, получаемым с камеры полного неба. Солнечно-земная физика. 2013. Вып. 23. С. 120-128. Darchia Sh.P. Ob astronomicheskom climate SSSR [On the astronomical climate of the USSR]. Moscow, Nauka Publ., 1985, 175 p. (In Russian). Здор С.Е., Колинько В.И. Датчик ночной облачности. Патент RU 2436133 C2. 2011. Forbes R.M., Ahlgrimm M. On the representation of high-latitude boundary-layer mixed-phase cloud in the ECMWF global model. Monthly Weather Review. 2014, vol. 142, iss. 9, pp. 3425-3445. DOI: 10.1175/MWR-D-13-00325.1. Казаковцев А.Ф., Колинько В.И. Способ оценки облачности ночной атмосферы и датчик ночной облачности для его осуществления. Патент RU 2678950 C1. 2019. Forbes R.M., Tompkins A.M. An improved representation of cloud and precipitation. ECMWF Newsletter. 2011, vol. 129, pp. 13-18. DOI: 10.21957/nfgulzhe. Кокарев Д.В., Галилейский В.П., Морозов А.М., Елизаров А.И. Устройство наблюдения оптического состояния неба в пределах видимой полусферы. Патент RU 191582 U1. 2019. Forbes R.M., Tompkins A.M., Untch A. A new prognostic bulk microphysics scheme for the IFS. ECMWF Technical Memorandum No. 649. 2011, 28 p. DOI: 10.21957/bf6vjvxk. Михалев А.В., Подлесный С.В., Стоева П.В. Свечение ночной атмосферы в R-G-B цветовом представлении. Солнечно-земная физика. 2016. Т. 2, № 3. DOI: 10.12737/19040. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz-Sabater J., Nicolas J., Peubey C., Radu R., Schepers D., et al. The ERA5 Global Reanalysis. QJRMS. 2020, vol. 146, iss. 730, pp. 1999-2049. DOI: 10.1002/qj.3803. Шиховцев А.Ю., Ковадло П.Г., Киселев А.В. О статистике астроклиматических характеристик в районе расположения Саянской солнечной обсерватории. Солнечно-земная физика. 2020. Т. 6, № 1. С. 126-133. DOI: 10.12737/szf-61202012. Kazakovtsev A.F., Kolin’ko V.I. Method for estimating cloudiness of night atmosphere and a night cloud sensorfor implementation thereof. Patent RU 2678950 C1. 2019. Ahlgrimm M., Forbes R. Improving the representation of low clouds and drizzle in the ECMWF model based on ARM observations from the Azores. Monthly Weather Review. 2014. Vol. 142, iss. 2. P. 668-685. DOI: 10.1175/MWR-D-13-00153.1. Kokarev D.V., Galileiskii V.P., Morozov A.M., Elizarov A.I. Device for observing the optical state of the sky within the visible hemisphere. Patent RU 191582 U1. 2019. Forbes R.M., Ahlgrimm M. On the representation of high-latitude boundary-layer mixed-phase cloud in the ECMWF global model. Monthly Weather Review. 2014. Vol. 142, iss. 9. P. 3425-3445. DOI: 10.1175/MWR-D-13-00325.1. Lei Y., Letu H., Shang H., Shi J. Cloud cover over the Tibetan Plateau and eastern China: a comparison of ERA5 and ERA-Interim with satellite observations. Climate Dynamics. 2020, vol. 54, pp. 2941-2957. DOI: 10.1007/s00382-020-05149-x. Forbes R.M., Tompkins A.M. An improved representation of cloud and precipitation. ECMWF Newsletter. 2011. Vol. 129. P. 13-18. DOI: 10.21957/nfgulzhe. Mikhalev A.V., Podlesny S.V., Stoeva P.V Night airglow in RGB mode. Solar-Terrestrial Physics. 2016, vol. 2, iss. 3, pp. 106-114. DOI: 10.12737/22289. Forbes R.M., Tompkins A.M., Untch A. A new prognostic bulk microphysics scheme for the IFS. ECMWF Technical Memorandum No. 649. 2011. 28 p. DOI: 10.21957/bf6vjvxk. Qinglong You, Yang Jiao, Houbo Lin, Jinzhong Min, Shichang Kang, Guoyu Ren, Xianhong Meng. Comparison of NCEP/NCAR and ERA-40 total cloud cover with surface observations over the Tibetan Plateau. International Journal of Climatology. 2014, vol. 34, iss. 8, pp. 2529-2537. DOI: 10.1002/joc.3852. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., et al. The ERA5 Global Reanalysis. QJRMS. 2020. Vol. 146, iss. 730. P. 1999-2049. DOI: 10.1002/qj.3803. Shikhovtsev A.Yu., Kovadlo P.G., Kiselev A.V. Astroclimatic statistics at the Sayan Solar Observatory. Solar-Terrestrial Physics. 2020, vol. 6, iss 1. pp. 102-107. DOI: 10.12737/stp-61202012. Lei Y., Letu H., Shang H., Shi J. Cloud cover over the Tibetan Plateau and eastern China: a comparison of ERA5 and ERA-Interim with satellite observations. Climate Dynamics. 2020. Vol. 54. P. 2941-2957. DOI: 10.1007/s00382-020-05149-x. Stowe L., Davis P., McClain E. Scientific basis and initial evaluation of the CLAVR-1 global clear/cloud classification algorithm for the advanced very high resolution radiometer. J. Atmos. Ocean. Technol. 1999, vol. 16, pp. 656-681. DOI: 10.1175/1520-0426(1999)016<0656:SBAIEO>2.0.CO;2. Qinglong You, Yang Jiao, Houbo Lin, et al. Comparison of NCEP/NCAR and ERA-40 total cloud cover with surface observations over the Tibetan Plateau. International Journal of Climatology. 2014. Vol. 34, iss. 8. P. 2529-2537. DOI: 10.1002/joc.3852. Tiedtke M. A comprehensive mass flux scheme for cumulus parameterization in large-scale models. MonthlyWeather Review. 1989, vol. 117, iss. 8, pp. 1779-1800. DOI: 10.1175/1520-0493(1989)117<1779:ACMFSF> 2.0.CO;2. Stowe L., Davis P., McClain E. Scientific basis and initial evaluation of the CLAVR-1 global clear/cloud classification algorithm for the advanced very high resolution radiometer. J. Atmos. Ocean. Technol. 1999. Vol. 16. P. 656-681. DOI: 10.1175/1520-0426(1999)016<0656:SBAIEO>2.0.CO;2. Tiedtke M. Representation of clouds in large-scale models. Monthly Weather Review. 1993, vol. 121, iss. 11, pp. 3040-3061. DOI: 10.1175/1520-0493(1993)121<3040:ROCILS>2.0.CO;2. Tiedtke M. A comprehensive mass flux scheme for cumulus parameterization in large-scale models. Monthly Weather Review. 1989. Vol. 117, iss. 8. P. 1779-1800. DOI: 10.1175/1520-0493(1989)117<1779:ACMFSF>2.0.CO;2. Zagainova Yu.S., Karavayev Yu.S. Estimation of the state of cloudiness on an 8-point scale using the histogram method from images in the visible range obtained from the full sky camera. Solar-Terrestrial Physics (Solnechno-Zemnaya Fizika). 2013, vol. 23, pp. 120-128. (In Russian). Tiedtke M. Representation of clouds in large-scale models. Monthly Weather Review. 1993. Vol. 121, iss. 11. P. 3040-3061. DOI: 10.1175/1520-0493(1993)121<3040:ROCILS>2.0.CO;2. Zdor S.E., Kolin’ko V.I. Night cloud sensor. Patent RU 2436133 C2. 2011. URL: https://www.ecmwf.int (дата обращения 30 мая 2022 г.). URL: https://www.ecmwf.int (accessed May 30, 2022). URL: https://www.scanex.ru (дата обращения 30 мая 2022 г.). URL: https://www.scanex.ru (accessed May 30, 2022). URL: http://ckp-rf.ru/ckp/3056 (дата обращения 30 мая 2022 г.). URL: http://ckp-rf.ru/ckp/3056 (data obrascheniya 30 maya 2022 g.).