Comparison of long-term trends and interannual variations of the NO₂ content in the atmosphere according to satellite (OMI) and ground-based spectrometric measurements at NDACC stations

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Results of analysis of long-term trends and interannual variations of the NO₂ content in the atmosphere according to measurements with the Ozone Monitoring Instrument (OMI) aboard the EOS-Aura satellite in 2004–2020 are compared to the results of a similar analysis of the NO₂ content derived from independent spectrometric twilight NO₂ measurements by zenith-scattered solar radiation at stations of the Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC)). According to both the data, seasonally dependent estimates of linear NO₂ trends and variations of the NO₂ content under the influence of the 11-year cycle of solar activity and large-scale circulation factors such as the Arctic and Antarctic Oscillations, variations in ocean surface temperature in the Niño 3.4 zone, and the quasi-biennial oscillation in zonal wind in the equatorial stratosphere have been obtained. In general, a good qualitative and, in some cases, quantitative correspondence between estimates of interannual variations of NO₂ has been obtained. For interannual variations of stratospheric NO₂, not a bad correspondence between estimates based on satellite and ground-based data has been obtained on average for all stations, but the correspondence between trend estimates is noticeably worse. The best correspondence between the analysis results has been obtained for Zvenigorod station. For stratospheric NO₂, it was noted in 80–90% of cases, and the correspondence for tropospheric NO₂ is practically 100%.

全文:

受限制的访问

作者简介

A. Gruzdev

Obukhov Institute of Atmospheric Physics

编辑信件的主要联系方式.
Email: a.n.gruzdev@mail.ru
俄罗斯联邦, 119017 Moscow, Pyzhevsky 3

A. Elokhov

Obukhov Institute of Atmospheric Physics

Email: a.n.gruzdev@mail.ru
俄罗斯联邦, 119017 Moscow, Pyzhevsky 3

参考

  1. Агеева В. Ю., Груздев А. Н. Сезонные особенности квазидвухлетних вариаций стратосферного содержания NO₂ по результатам наземных измерений // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 1. С. 74–85.
  2. Агеева В. Ю., Груздев А. Н., Елохов А. С., Мохов И. И., Зуева Н. Е. Внезапные стратосферные потепления: статистические характеристики и влияние на общее содержание NO₂ и O3 // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 5. С. 545–555. doi: 10.7868/S0003351517050014.
  3. Боровский А. Н., Арабов А. Я., Голицын Г. С., Груздев А. Н., Еланский Н. Ф., Елохов А. С., Мохов И. И., Савиных В. В., Сеник И. А., Тимажев А. В. Вариации общего содержания диоксида азота в атмосфере на Северном Кавказе // Метеорология и гидрология. 2016. № 2. С. 29–44.
  4. Груздев А. Н. Широтная зависимость вариаций стратосферного содержания NO₂ // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2008. Т. 44. № 3. С. 345–359.
  5. Груздев А. Н. Чувствительность стратосферного озона к долговременным изменениям содержания двуокиси азота и соляной кислоты // Доклады АН. 2009. Т. 427. № 3. С. 384–387.
  6. Груздев А. Н. Квазидвухлетние вариации общего содержания NO₂ // Доклады АН. 2011. Т. 438. № 5. С. 678–682.
  7. Груздев А. Н. Оценка влияния 11-летнего цикла солнечной активности на содержание озона в стратосфере // Геомагнетизм и аэрономия. 2014. Т. 54. № 5. С. 678–684.
  8. Груздев А. Н. Учет автокорреляции в задаче линейной регрессии на примере анализа общего содержания NO₂ в атмосфере // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55. № 1. С. 73–82.
  9. Груздев А. Н., Елохов А. С. Валидация результатов измерений содержания NO₂ в вертикальном столбе атмосферы с помощью прибора OMI с борта спутника EOS-Aura по данным наземных измерений на Звенигородской научной станции // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2009. Т. 45. № 4. С. 477–488.
  10. Груздев А. Н. Елохов А. С. Изменения общего содержания и вертикального распределения NO₂ по результатам 30-летних измерений на Звенигородской научной станции ИФА им. А. М. Обухова РАН // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57. № 1. С. 99–112.
  11. Груздев А. Н., Елохов А. С. Сопоставление результатов многолетних измерений содержания NO₂ в стратосфере и тропосфере с помощью спутникового прибора OMI с результатами наземных измерений // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2023. Т. 59. № 1. С. 88–111. doi: 10.31857/S0002351523010054.
  12. Груздев А. Н., Елохов А. С. Сопоставление данных о содержании NO₂ в атмосфере по результатам спутниковых (OMI) и наземных (NDACC) измерений // Оптика атмос. океана. 2024. Т. 37. Принято к печати.
  13. Груздев А. Н., Кропоткина Е. П., Соломонов С. В., Елохов А. С. Зимне-весенние аномалии содержания О3 и NO₂ в стратосфере над московским регионом в 2010 и 2011 гг. // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 2. С. 223–231. doi: 10.7868/S0002351517020031
  14. Груздев А. Н., Арабов А. Я., Елохов А. С., Савиных В. В., Сеник И. А., Боровский А. Н., Еланский Н. Ф. Многолетние наблюдения стратосферных примесей в Институте физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН: Анализ трендов и межгодовых вариаций общего содержания О3 и NO₂ // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2022. Т. 58. № 3. С. 318–332. doi: 10.31857/S0002351522030063.
  15. Елохов А. С., Груздев А. Н. Измерения общего содержания и вертикального распределения NO₂ на Звенигородской научной станции // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2000. Т. 36. № 6. С. 831–846.
  16. Драпер Н. Р., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Издательский. дом «Вильямс», 2007. 912 с.
  17. Brasseur G. P., Solomon S. Aeronomy of the middle atmosphere. Dordrecht, the Netherlands: Springer. 2005. 644 p.
  18. Boersma K. F., Jakob D. J., Eskes H. J., Pinder R. W., Wang J., van der A R. J. Intercomparison of SCIAMACHY and OMI tropospheric NO₂ columns: Observing the diurnal evolution of chemistry and emissions from space // J. Geophys. Res. 2008. V. 113. № D16S26. doi: 10.1029/2007JD008816.
  19. Celarier E. A., Brinksma E. J., Gleason J. F., Veefkind J. P., Cede A., Herman J. R., Ionov, D., Goutail F., Pommereau J. P., Lambert J. C., van Roozendael M., Pinardi G., Wittrock F., Schonhardt A., Richter A., Ibrahim O. W., Wagner T., Bojkov, B. Mount G., Spinei E., Chen C. M., Pongetti T. J., Sander S. P., Bucsela E. J., Wenig M. O., Swart D. P. J., Volten H., Kroon M., Levelt P. F. Validation of Ozone Monitoring Instrument nitrogen dioxide columns // J. Geophys. Res. 2008. V. 113. № D15S15. doi: 10.1029/2007JD008908.
  20. Cook P. A., Roscoe H. K. Variability and trends in stratospheric NO₂ in Antarctic summer, and implications for stratospheric NOy // Atmos. Chem. Phys. 2009. V. 9. P. 2601–3612.
  21. Dirksen R. J., Boersma K. F., Eskes H. J., Ionov D. V., Bucsela E. J., Levelt P. F., Kelder H. M. Evaluation of stratospheric NO₂ retrieved from the Ozone Monitoring Instrument: Intercomparison, diurnal cycle, and trending // J. Geophys. Res. 2011. V. 116. D08305.
  22. Fish D. J. Roscoe H. K., Jonston P. V. Possible cause of stratospheric NO₂ trends observed at Lauder, New Zealand // Geophys. Res. Lett. 2000. V. 27. № 20. 3313–3316.
  23. Fortems-Cheiney A., Broquet G., Pison I., Saunois M., Potier E., Berchet A., Dufour G., Siour G., van der Gon H. D., C. Dellaert S. N., Boersma K. F. Analysis of the anthropogenic and biogenic NOx emissions over 2008–2017: Assessment of the trends in the 30 most populated urban areas in Europe // Geophys. Res. Lett. 2021. V. 48. e2020GL092206.
  24. Gruzdev A. N. Latitudinal structure of variations and trends in stratospheric NO₂ // International Journal of Remote Sensing. 2009. V. 30. No. 15. P. 4227–4246.
  25. Gruzdev A. N., Elokhov A. S. Validation of Ozone Monitoring Instrument NO₂ measurements using ground based NO₂ measurements at Zvenigorod, Russia // Internat. J. Remote Sens. 2010. V. 31. № 2. P. 497–511. doi: 10.1080/01431160902893527.
  26. Hendrick F., Mahieu E., Bodeker G. E. et al. Analysis of stratospheric NO₂ trends above Jungfraujoch using ground-based UV-visible, FTIR, and satellite nadir observations // Atmos. Chem. Phys. 2012. V. 12. P. 8851–8864.
  27. Hilboll A., Richter A., Burrows J. P. Long-term changes of tropospheric NO₂ over megacities derived from multiple satellite instruments // Atmos. Chem. Phys. 2013. V. 13. P. 4145–4169.
  28. Ionov D. V., Timofeyev Y. M., Sinyakov V. P., Semenov V. K., Goutail F., Pommereau J.-P., Bucsela E. J., Celarier E. A., Kroon M. Ground-based validation of EOS-Aura OMI NO₂ vertical column data in the midlatitude mountain ranges of Tien Shan (Kyrgyzstan) and Alps (France) // J. Geophys. Res. 2008. V. 113, D15S08, doi: 10.1029/2007JD008659.
  29. Jiang Z., Zhu R., Miyazaki K., McDonald B.C., Klimont Z., Zheng B., Boersma F. K., ZhangQ., Worden H., Worden J. R., Henze D. K., Jones D. B.A., van der Gon H. A.C.D. Decadal variabilities in tropospheric nitrogen oxides over United States, Europe, and China // J. Geophys. Res. Atmos. 2022. V. 127. e2021JD035872.
  30. Kramer L. J. Leigh R. J. Remedios J. J., Monks P. S. Comparison of OMI and ground-based in situ and MAX-DOAS measurements of tropospheric nitrogen dioxide in an urban area // J. Geophys. Res. 2008. V. 113. D16S39.
  31. Levelt P. F., Joiner J., Tamminen J. et al. The Ozone Monitoring Instrument: overview of 14 years in space // Atmos. Chem. Phys. 2018. V. 18. P. 5600–5745.
  32. Liley J. B., Johnston P. V., McKenzie R.L., Thomas A. J., Boyd I. S. Stratospheric NO₂ variations from at Lauder, New Zealand // J. Geophys Res. 2000. V. 105. № D9. P. 11633–11640.
  33. McLinden C.A., Olsen S. C., Prather M. J., Liley J. B. Understanding trends in stratospheric NOy and NO₂ // J. Geophys. Res. 2001. V. 106. № D21. P. 27787–27793.
  34. Ossohou M., Galy-Lacaux C., Yoboué V., Hickman J. E., Gardrat E., Adon M., Darras S., Laouali D., Akpo A., Ouafo M., Diop B., Opepa C. Trends and seasonal variability of atmospheric NO₂ and HNO3 concentrations across three major African biomes inferred from long-term series of ground-based and satellite measurements // Atmos. Environ. 2019. V. 207. P. 148–166.
  35. Platt U., Stutz J. Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS), Principle and Applications / Berlin: Springer Verlag/ 2008. 597 p. ISBN978–3–540–21193–8. doi: 10.1007/978–3–540–75776–4.
  36. Schneider P., Lahoz W. A., van der A R. Recent satellite-based trends of tropospheric nitrogen dioxide over large urban agglomerations worldwide // Atmos. Chem. Phys. 2015. V. 15. P. 1205–1220.
  37. Seinfeld J. H., Pandis S. N. Atmospheric chemistry and physics: from air pollution to climate change. Hoboken, New Jersey, USA: John Wiley & Sons. 2006. 1225 p.
  38. Yela M., Gil-Ojeda M., Navarro-Comas M. et al. Hemispheric asymmetry in stratospheric NO₂ trends // Atmos. Chem. Phys. 2017. V. 17. P. 13373–13389.
  39. Zawodny J. M., McCormick M. P. Stratospheric Aerosol and Gas Experiment-II Measurements of the quasi-biennial oscillations in ozone and nitrogen dioxide // J. Geophy. Res. 1991. V. 96. № D5. P. 9371–9377.
  40. Yin H., Sun Y., Notholt J., Palm M., Liu C. Spaceborne tropospheric nitrogen dioxide (NO₂) observations from 2005–2020 over the Yangtze River Delta (YRD), China: variabilities, implications, and drivers // Atmos. Chem. Phys. 2022. V. 22. P. 4167–4185.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Location of NDACC stations measuring NO₂ content using the twilight method.

下载 (271KB)
索引源数据
3. Fig. 2. (a–b): Annual (left panel), monthly (middle panel) and seasonal (right panel) estimates of the range of variability of stratospheric NO₂ content based on OMI data (red) and total NO₂ content based on ground-based data (blue) at Reunion (a) and Kerguelen (b) stations under the influence of the 11-year solar cycle. Vertical segments are 95% confidence intervals. (c–d): Delay of NO₂ variability caused by the 11-year solar cycle at Reunion (c) and Kerguelen (d) stations relative to the 11-year solar cycle.

下载 (273KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Similar to Fig. 2, but for the stations Haute-Provence (a, c) and Zvenigorod (b, d). For the station Zvenigorod, the values ​​of the stratospheric NO₂ content were used.

下载 (288KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Winter (a), spring (b), summer (c) and annual (d) estimates of changes in the stratospheric NO₂ content based on OMI data (red) and the total (for Zvenigorod station – stratospheric) NO₂ content based on ground-based data (blue) under the NO₂ response to the impact of the 11-year solar activity cycle depending on latitude. Units are the magnitude (range) of NO₂ oscillations during a full solar cycle. Vertical segments are 95% confidence intervals. The ends of the confidence intervals that go beyond the graphs are truncated. Station numbers correspond to column 1 of the table.

下载 (254KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Delay of winter (a), spring (b), summer (c) and annual (d) responses of stratospheric NO₂ content according to OMI data (red) and total (for Zvenigorod station – stratospheric) NO₂ content according to ground-based data (blue) to the impact of the 11-year solar activity cycle depending on latitude. Station numbers correspond to column 1 of the table.

下载 (224KB)
索引源数据
7. Fig. 6. (a–b): Annual (left part), monthly (middle part) and seasonal (right part of the graphs) estimates of the range of oscillations of the stratospheric NO₂ content according to OMI data (red) and the total (for Zvenigorod station – stratospheric) NO₂ content according to ground-based data (blue) at Bauru (a) and Zvenigorod (b) stations under the influence of the equatorial QBO. Vertical segments are 95% confidence intervals. (c–d): Delay of quasi-biennial oscillations of NO₂ at Bauru (c) and Zvenigorod (d) stations relative to oscillations of the equatorial wind speed at the 40 hPa level.

下载 (285KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Similar to Fig. 4, but for the NO₂ response to the QBO of zonal wind speed at 40 hPa in the equatorial stratosphere. Units are the magnitude (range) of NO₂ oscillations during a full QBO cycle.

下载 (245KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Similar to Fig. 5, but for the NO₂ response to the zonal wind speed QBO at 40 hPa in the equatorial stratosphere.

下载 (215KB)
索引源数据
10. Fig. 9. Spring estimates (a) of changes in the stratospheric NO₂ content based on OMI data (red) and the total (for Zvenigorod station – stratospheric) NO₂ content based on ground-based data (blue) under the influence of the Arctic Oscillation in the NH and Antarctic Oscillation in the SH, and autumn estimates (b) of changes in the stratospheric NO₂ content associated with the 16-month lagged effect of SST variations in the Niño 3.4 zone. Units are the change in NO₂ content with a change in the AO, AAO, or Niño 3.4 indices by two standard deviations (2σ). Vertical segments are 95% confidence intervals. The ends of the confidence intervals that go beyond the graphs are truncated. Station numbers correspond to column 1 of the table.

下载 (135KB)
索引源数据
11. Fig. 10. Annual (left part), monthly (middle part) and seasonal (right part of the graphs) estimates of the linear trend of stratospheric (a) and tropospheric (b) NO₂ content based on OMI data (red) and measurement results at Zvenigorod station (blue) normalized to the corresponding average annual, average monthly or average seasonal values ​​of NO₂ content (a) and to the same value – average annual NO₂ content (b). Vertical segments are 95% confidence intervals.

下载 (138KB)
索引源数据
12. Fig. 11. Annual (left part), monthly (middle part) and seasonal (right part of the graphs) estimates of the linear trend of stratospheric NO₂ content according to OMI data (red) and total NO₂ content according to ground-based data (blue) at Kerguelen station (a) and Issyk-Kul (b). Vertical segments are 95% confidence intervals.

下载 (150KB)
索引源数据
13. Fig. 12. Winter (a), spring (b), summer (c) and annual (d) estimates of the linear trend of stratospheric NO₂ content based on OMI data (red) and total (for Zvenigorod station – stratospheric) NO₂ content based on ground-based data (blue) depending on latitude. Vertical segments are 95% confidence intervals. The ends of the confidence intervals that go beyond the graphs are truncated. Station numbers correspond to column 1 of the table.

下载 (240KB)
索引源数据
14. Fig. 13. (a): left part of the graph: annual (individual points) and seasonal (curves with points) estimates of changes in the tropospheric NO₂ content based on OMI data (red color) and the results of measurements at Zvenigorod station under the influence of AO (designation AO on the horizontal axis), SST variations in the Niño 3.4 region without a delay (SSTpr) and with a 16-month delay (SSTort), QBO in the equatorial stratosphere (QBO) and the 11-year solar cycle (SC), as well as estimates of the linear trends of NO₂ (Tr). Right part of the graph: phase delays of NO₂ responses to the QBO of the equatorial wind speed at the 40 hPa level (designation QBOf on the horizontal axis) and to the 11-year solar cycle (SCf). (b): similar to (a), but for the stratospheric NO₂ content. The vertical bars are 95% confidence intervals. The ends of the confidence intervals that extend beyond the graph are truncated.

下载 (309KB)
索引源数据


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».