Comparison of two schemes of radiation transfer within the vegetation canopy based on measurements at the Mukhrino carbon polygon

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

С использованием данных автоматических наблюдений, проводимых на карбоновом полигоне «Мухрино», были сопоставлены две схемы расчёта переноса радиации внутри растительного полога: схема многократных отражений и модель переноса радиации в двухпотоковом приближении. Показано, что последняя имеет чувствительность как к заданию пропорции между прямой и рассеянной радиацией, поступающей из атмосферы, так и к уточнению параметров отражения и пропускания для листьев путем разбиения спектра на несколько частей. Продемонстрировано, что при задании одних и тех же оптических параметров двухпотоковая схема имеет более высокую степень согласованности с наблюдениями, чем схема многократных отражений.

Об авторах

S. V. Pavinsky

Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: stanislavpavinskij@gmail.com

географический факультет

Россия, Москва

V. M. Stepanenko

Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова; Югорский государственный университет; Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова

Email: stanislavpavinskij@gmail.com

Научно-исследовательский вычислительный центр, географический факультет

Россия, Москва; Ханты-Мансийск; Москва

E. A. Dyukarev

Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН; Югорский государственный университет

Email: stanislavpavinskij@gmail.com
Россия, Томск; Ханты-Мансийск

Список литературы

  1. Bonan G.B. 1996. A land surface model (LSM version 1.0) for ecological, hydrological, and atmospheric studies: technical description and user’s guide. NCAR Technical Note, NCAR/TN-417+STR. National Center for Atmospheric Research.
  2. Coakley J.A., Chylek P. 1975. The two-stream approximation in radiative transfer: including the angle of the incident radiation. Journal of the Atmospheric Sciences, 32: 409-418.
  3. Dai Q., Sun S. 2006. A generalized layered radiative transfer model in the vegetation canopy. Advances in atmospheric sciences, 23: 243-257. doi: 10.1007/s00376-006-0243-7
  4. Dai Q., Sun S. 2007. A simplified scheme of the generalized layered radiative transfer model. Advances in Atmospheric Sciences, 24(2): 213-226. doi: 10.1007/s00376-007-0213-8
  5. Dickinson R.E. 1983. Land surface processes and energy balance climate-surface albedos and energy balance. Advances in atmospheric sciences, 25: 305-353
  6. Disney M., Lewis P., North, P. 1999. Monte Carlo ray tracing in optical canopy reflectance modelling. Remote Sensing Reviews, 18: 163-196. doi: 10.1080/02757250009532389
  7. Gates D.M. 1966. Spectral Distribution of Solar Radiation at the Earth's Surface. Science, 151: 523-529 doi: 10.1126/science.151.3710.523
  8. Govaerts Y. 1996. A Model of Light Scattering in Three-Dimensional Plant Canopies: a Monte Carlo Ray Tracing Approach. PhD Thesis. Université Catholique de Louvain, Belgium.
  9. Gouttevin I., Lehning M., Jonas T., Gustafsson D., Mölder M. 2015. A two-layer canopy model with thermal inertia for an improved snowpack energy balance below needleleaf forest (model SNOWPACK, version 3.2.1, revision 741). Geoscientific Model Development, 8(8): 2379-2398. doi: 10.5194/gmd-8-2379-2015
  10. Hovi A., Rautiainen M. 2022. Leaf and needle spectra for 25 boreal tree species. Mendeley Data, V1. doi: 10.17632/nvgjcn5nsx.1
  11. Levashova N.T., Mukhartova Yu.V. 2018. A three-dimensional model of solar radiation transfer in a non-uniform plant canopy. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 107(1). doi: 10.1088/1755-1315/107/1/012101
  12. Noda H.M., Motohka, T., Murakami, K., Muraoka H., Nasahara K.N. 2014. Reflectance and transmittance spectra of leaves and shoots of 22 vascular plant species and reflectance spectra of trunks and branches of 12 tree species in Japan. Ecological Research, 29(2), 111. doi: 10.1007/s11284-013-1096-z
  13. Pilnikova Z.N. 1998. Scientific and applied handbook on the climate of the USSR. Vol. 17. Parts 1-6. Gidrometeoizdat, St. Petersburg (in Russian). [Пильникова З.Н. Научно-прикладной справочник по климату СССР. Вып. 17. Части 1-6. СПб.: Гидрометеоиздат, 1998].
  14. Ross J. 1981. The radiation regime and architecture of plant stands. Dr W. Junk Publishers. doi: 10.1007/978-94-009-8647-3
  15. Saito K., Ogawa S., Aihara M., Otowa K. 2001. Estimates of LAI for forest management in Okutama. Proc. 22nd ACRS 1, 600-605.
  16. Sellers P.J. 1985. Canopy reflectance, photosynthesis and transpiration. International Journal of Remote Sensing, 6(8): 1335-1372. doi: 10.1080/01431168508948283
  17. Stähli M., Jonas T., Gustafsson D. 2009. The role of snow interception in winter-time radiation processes of a coniferous sub-alpine forest. Hydrological Processes, 23(17): 2498-2512. doi: 10.1002/hyp.7180
  18. ASTM International. 2003. ASTM G173-03, Standard Tables for Reference Solar Spectral Irradiances: Direct Normal and Hemispherical on 37° Tilted Surface.
  19. Sergeev I.D., Levashova N.T. 2022. Modeling the interaction of solar radiation with vegetation elements using the Monte–Carlo method. Moscow University Physics Bulletin, 4 (in Russian). [Сергеев И.Д., Левашова Н.Т. Моделирование взаимодействия солнечной радиации с элементами растительности при помощи метода Монте-Карло // Ученые записки физического факультета Московского университета. № 4.].
  20. Stepanenko V.M., Medvedev A.I., Bogomolov V.Yu., Shangareeva S.K., Ryazanova A.A., Faykin G.M., Ryzhova I.M., Suiazova V.I., Debolskiy A.V., Chernenkov A.Yu. 2024. Land surface scheme TerM: the model formulation, code architecture and applications. Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, vol. 39, no. 6: 363-377. doi: 10.1515/rnam-2024-0031
  21. Taconet O., Bernard R., Vidal-Madjar D. 1986. Evapotranspiration over an Agricultural Region Using a Surface Flux/Temperature Model Based on NOAA-AVHRR Data. Journal of climate and applied meteorology, 25: 284-307.
  22. Volodin E.M. 2016. Representation of heat, moisture and momentum fluxes in climate models. Fluxes at surface. Fundamental and Applied Climatology, 1: 28-42. doi: 10.21513/2410-8758-2016-1-28-42
  23. Volodin E.M. 2016. Mathematical Modeling of the Earth System (Iakovlev N.G., Ed.). MAKS Press.
  24. Volodin E.M., Gritsun A.S. 2020. Simulation of Possible Future Climate Changes in the 21st Century in the INM-CM5 Climate Model. Izvestiya - Atmospheric and Ocean Physics, 56(3): 218-228. doi: 10.1134/S0001433820030123

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Темнохвойно-осиновый зеленомошный лес около высотной мачты карбонового полигона «Мухрино», по данным измерений которой верифицировались радиационные схемы

Скачать (482KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Временной ход плотностей потоков отраженной радиации; доля прямой радиации от нисходящей – 0.54

Скачать (279KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Диаграммы рассеяния балансов коротковолновой радиации над лесом при разных разбиениях спектра. Левый график – двухпотоковая модель (доля прямой радиации от нисходящей – 0.54), правый – модель многократных отражений

Скачать (177KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Балансы коротковолновой радиации, рассчитанные по двухпотоковой модели при разном соотношении падающей прямой и рассеянной радиации с разбиением спектра на восемь частей

Скачать (244KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Временной ход отраженной радиации по данным измерений, а также рассчитанный по схеме многократных отражений при задании альбедо однократного рассеяния листьев и почвы постоянными во всем коротковолновом диапазоне и при делении коротковолнового спектра на восемь интервалов

Скачать (271KB)
Метаданные

© Степаненко В., Павинский С., Дюкарев Е., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.

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».