Derivation of the carbon dioxide total column in the atmosphere from satellite-based infrared fourier-transform spectrometer IKFS–2 measurements: analysis and application experience

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper discusses the use of a new version of the regression technique for derivation the total content of carbon dioxide in the atmosphere XCO2 (column-averaged dry-air mole fraction) from measurements of the infrared Fourier-transform spectrometer IKFS–2 installed on board Russian meteorological satellite Meteor-M No. 2. To evaluate the accuracy of satellite-based XCO2 estimates the retrospective comparison was made with data from ground-based spectroscopic measurements at Peterhof site of St. Petersburg State University as well as with aircraft measurements of the V. E. Zuev Institute of Atmospheric Optics (IOA) in the area of the Novosibirsk Reservoir conducted in 2019-2022. A brief description of the regression technique modifications is given made to improve the accuracy of satellite – based XCO2 estimates. In particular, to compensate for the effect of changes in the IKFS-2 characteristics during a long flight, the XCO2 estimates calibration is realized using ground - based XCO2 measurements at the NOAA Observatory on Mauna Loa volcano (island of Hawaii). After calibration and cloud scenes filtering, the discrepancy between satellite estimates and ground-based / aircraft measurements is characterized by root mean square deviation of ~4 ppm or 1% of the CO2 total content. In order to accelerate the adjustment of the regression technique, used for estimating XCO2, to IKFS-2 data on new satellites, it is reasonable to use XCO2 observations at the TCCON terrestrial network in addition to conventional contact measurements of CO2 concentrations. Along with this, it seems rational to use the cryogenic film thickness on the glass of the IKFS-2 photodetector, characterizing the state of the instrument, as additional predictor in the regression model.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. N. Rublev

State Research Centre “Planeta”

Author for correspondence.
Email: alex.rublev@mail.ru
Russian Federation, Moscow

V. V. Golomolzin

State Research Centre “Planeta”

Email: alex.rublev@mail.ru
Russian Federation, Moscow

А. B. Uspensky

State Research Centre “Planeta”

Email: alex.rublev@mail.ru
Russian Federation, Moscow

Yu. V. Kiseleva

State Research Centre “Planeta”

Email: alex.rublev@mail.ru
Russian Federation, Moscow

D. A. Kozlov

Federal State Unitary Enterprise Keldysh Research Center

Email: alex.rublev@mail.ru
Russian Federation, Moscow

B. D. Belan

V.E. Zuev Institute of Atmospheric Optics

Email: alex.rublev@mail.ru
Russian Federation, Tomsk

M. Y. Arshinov

V.E. Zuev Institute of Atmospheric Optics

Email: alex.rublev@mail.ru
Russian Federation, Tomsk

Yu. M. Timofeev

Saint Petersburg State University

Email: alex.rublev@mail.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

А. V. Panov

Sukachev Institute of Forest, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: alex.rublev@mail.ru
Russian Federation, Krasnoyarsk

A. S. Prokushkin

Sukachev Institute of Forest, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: alex.rublev@mail.ru
Russian Federation, Krasnoyarsk

References

  1. Ivlev G.A., Kozlov A.V., Kozlov V.S., Morozov M.V., Panchenko M.V., Penner I.E., Pestunov D.A., Sikov G.P., Simonenkov D.V., Sinicyn D.S., Tolmachev G.N., Filippov D.V., Fofonov A.V. Chernov D.G., Shamanaev V.S., Shmargunov V.S. Samolet - laboratoriya TU-134 “Optik” // Optika atmosfery i okeana. 2011. T. 24. № 9. S. 805-816.
  2. Antonovich V.V., Antohina O.Yu., Antohin P.N., Arshinova V.G., Arshinov M.Yu., Belan B.D., Belan S.B., Guruleva E.V., Davydov D.K., Dudorova N.V., Ivlev G.A., Kozlov A.V., Rasskazchikova T.M., Savkin D.E., Simonenkov D.V., Sklyadneva T.K., Tolmachev G.N., Fofonov A.V. Osnovnye rezul'taty monitoringa sostava vozduha na territorii Zapadnoj Sibiri i akvatorii Rossijskogo sektora Arktiki, provedennogo IOA SO RAN s pomoshch'yu stacionarnyh i mobil'nyh kompleksov // Sbornik tezisov “Mezhdunarodnyj simpozium «Atmosfernaya radiaciya i dinamika» (MSARD-2023)”.Sankt-Peterburg. 2023. P. 8‒9.
  3. Arshinov M.Yu., Belan B.D., Davydov D.K., Inouje G., Maksyutov Sh., Machida T., Fofonov A.V. Vertikal'noe raspredelenie parnikovyh gazov nad Zapadnoj Sibir'yu po dannym mnogoletnih izmerenij // Optika atmosfery i okeana. 2009. Vyp. 22. № 5. C. 457‒464.
  4. Baza dannyh izmerenij seti TCCON. URL: https://tccondata.org/plots/public (Data obrashcheniya 10.01.2024).
  5. Belan B.D. Dinamika sloya peremeshivaniya po aerozol'nym dannym // Optika atmosfery i okeana. 1994. T. 7. № 08. P. 1045–1054.
  6. Byulleten' WMO, 2023. The State of Greenhouse Gases in the Atmosphere Based on Global Observations through 2022. WMO Greenhouse Gas Bulletin No. 19. Geneva: WMO. (Elektronnyj resurs). URL: https://library.wmo.int/idurl/4/68532 (Data obrashcheniya 12.01.2024).
  7. Vertikal'nye profili dioksida ugleroda nad Molokai (Gavajskij arhipelag). [Elektronnyj resurs] https://gml.noaa.gov/dv/data/index.php?site=HAA&type=Aircraft%2BPFP (Data obrashcheniya 14.12.2023).
  8. Golomolzin V.V., Rublev A.N., Kiseleva Yu.V., Kozlov D.A., Prokushkin A.S., Panov A.V. Opredelenie obshchego soderzhaniya dioksida ugleroda nad territoriej Rossii po dannym otechestvennogo kosmicheskogo apparata Meteor-M № 2 // Meteorologiya i gidrologiya. 2022. № 4. P. 79‒95.
  9. Zavelevich F.S., Golovin Yu.M., Desyatov A.V., Kozlov D.A., Macickij Yu.P., Nikulin A.G., Travnikov R.I., Romanovskij A.S., Arhipov S.A., Celikov V.A. Tekhnologicheskij obrazec bortovogo infrakrasnogo fur'e-spektrometra IKFS-2 dlya temperaturnogo i vlazhnostnogo zondirovaniya atmosfery Zemli // Sovr. probl. dist. zondir. Zemli iz kosmosa. 2009. T. 1. P. 259‒266.
  10. Mihal'chenko P.S., Grigorenko B.V., Getmanec V.F., Kurskaya T.A. Vliyanie tolshchiny kriokondensata na radiacionnye harakteristiki ekrana teploizolyacii // Preprint № 43‒88. FTINT AN USSR. Har'kov. 1988. P. 15.
  11. Nikitenko A.A., Timofeev Yu.M., Virolajnen Ya.A., Rublev A.N., Golomolzin V.V., Kiseleva Yu.V., Uspenskij A.B., Kozlov D.A. Sravneniya nazemnyh i sputnikovyh izmerenij obshchego soderzhaniya СO2 v Petergofe // Sovr. probl. dist. zondir. Zemli iz kosmosa. 2024. V. 21. № 4. P. 275–283.
  12. Uspenskij A.B., Rublev A.N., Kozlov D.A., Golomolzin V.V., Kiseleva Yu.V, Kozlov I.A., Nikulin A.G. Monitoring osnovnyh klimaticheskih peremennyh atmosfery po dannym sputnikovogo IK-zondirovshchika IKFS-2 // Meteorologiya i gidrologiya. 2022. № 11. P. 5‒18.
  13. Uspenskij A.B. Izmereniya raspredeleniya soderzhaniya parnikovyh gazov v atmosfere so sputnikov // Fundamental'naya i prikladnaya klimatologiya. 2022. T. 8. № 1. P. 122‒14.
  14. Uspenskij A.B., Timofeev Yu.M., Kozlov D.A., Chernyj I.V. Razvitie metodov i sredstv distancionnogo temperaturno-vlazhnostnogo zondirovaniya zemnoj atmosfery // Meteorologiya i gidrologiya. 2021. № 12. S. 33‒44.
  15. Fiedler Lars, Stuart Newman, and Stephan Bakan. Correction of detector nonlinearity in Fourier transform spectroscopy with a low-temperature blackbody // Applied Optics. Vol. 44. No. 25, September 2005. P. 5332—5340.
  16. Hudgins D.M., Sandford S.A., Allamandola L.J., & Tielens A.G.G.M. Mid- and Far-Infrared Spectroscopy of Ices: Optical Constants and Integrated Absorbances // Astrophysical Journal Supplement, 1993, 86, 713.
  17. Roche S., Strong K., Wunch D., Mendonca J., Sweeney C., Baier B., Biraud S.C., Laughner J.L., Toon G.C., and Connor B.J. Retrieval of atmospheric CO2 vertical profiles from ground-based near-infrared spectra //Atmos. Meas. Tech., 2021, 14, 3087–3118.
  18. Taylor et al. An 11-year record of XCO2 estimates derived from GOSAT measurements using the NASA ACOS version 9 retrieval algorithm. URL https://doi.org/10.5194/essd-14-325-2022.
  19. Taylor T.E., O'Dell C.W., Baker D., Bruegge C., Chang A., Chapsky L., Chatterjee A., Cheng C., Chevallier F., Crisp D., Dang L., Drouin B., Eldering A., Feng L., Fisher B., Fu D., Gunson M., Haemmerle V., Keller G.R., Kiel M., Kuai L., Kurosu T., Lambert A., Laughner J., Lee R., Liu J., Mandrake L., Marchetti Y., McGarragh G., Merrelli A., Nelson R.R., Osterman G., Oyafuso F., Palmer P.I., Payne V.H., Rosenberg R., Somkuti P., Spiers G., To C., Weir B., Wennberg P.O., Yu S., and Zong J. Evaluating the consistency between OCO-2 and OCO-3 XCO2 estimates derived from the NASA ACOS version 10 retrieval algorithm, Atmos. Meas. Tech., 16, 3173–3209, https://doi.org/10.5194/amt-16-3173-2023, 2023.
  20. Wunch Debra, Toon Geoffrey C., Blavier Jean-François L., Washenfelder Rebecca A., Notholt Justus, Connor Brian J., Griffith David W.T., Sherlock Vanessa, Wennberg Paul O. The Total Carbon Column Observing Network // Phil. Trans. R. Soc. A 2011 369, 2087-2112. [Электронный ресурс] URL: https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.2010.0240. doi: 10.1098/rsta.2010.0240.
  21. Zavelevich F., Kozlov D., Kozlov I., Cherkashin I., Uspensky A., Kiseleva Yu., Golomolzin V., Filei A. IKFS-2 radiometric calibration stability in different spectral bands // GSICS Quarterly. 2018. V. 12. No. 1. P. 4–6.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Time course of XCO2 values ​​obtained from ground-based and satellite measurements near St. Petersburg for 2019–2022.

Download (123KB)
3. Fig. 2. Comparison of aircraft measurements of the IAO SB RAS with measurements of volumetric concentrations of CO2 at the high-altitude mast of the ZOTTO observatory.

Download (104KB)
4. Fig. 3. Time course of the IKFS-2 calibration in brightness temperatures for the SEVIRI channels of the Meteosat-10 (up to 2018) and Meteosat-11 (starting from 2018) spacecraft.

Download (684KB)
5. Fig. 4. Change in the rate of growth of cryogenic deposits on the IKFS-2 photoresistor.

Download (165KB)
6. Fig. 5. Spectral transmittance of cryoprecipitates.

Download (256KB)
7. Fig. 6. Comparison of XCO2 (IRFS) estimates before and after calibration with Mauna Loa data.

Download (218KB)
8. Fig. 7. Comparison of XCO2 (IRFS) estimates with satellite (Sodanküla region) and ground-based spectroscopic measurements of St. Petersburg State University (Bruker 125HR, Peterhof).

Download (208KB)
9. Fig. 8. Comparison of XCO2 estimates (IRFS) with the results of aircraft (IOA) and satellite (GOSAT) measurements in the Novosibirsk Reservoir area.

Download (127KB)
10. Fig. 9. Time course of maximum and minimum XCO2 under the East Trout Lake TCCON station data.

Download (122KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».