Long-range atmospheric transport of dust from the Caspian Sea region to the Russian Arctic in December 2023

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

A rare phenomenon – the long-range atmospheric transport of dust from the arid and semiarid territories of the Caspian Sea region through the center of European part of Russia to its Arctic areas – was registered in December 2023 during field study of aerosol composition aerosol in Moscow air and the snow composition in the Arkhangelsk region. The trajectories of air mass transport, dynamics of spatial and temporal variability of mass PM2.5 and PM10 concentration values in the Moscow region, as well as numerical estimates and spatial distributions of near-surface aerosol concentration and atmospheric optical characteristics over the European part of Russia (according to the MERRA-2 reanalysis) confirm an increase in aerosol air pollution due to long-rang air transport from the territories of the Caspian Sea to the Arkhangelsk region. In the snow sample taken in the area of Pinega (Pinezhsky Nature Reserve), Arkhangelsk region in the spring of 2024, in the thickness of the snow cover at an altitude of 18–20 cm (with a total snow thickness of 65 cm), a layer of snow that fell in December 2023 having a yellowish color was found. Preliminary studies of the sample of this snow showed the presence of a large amount of organic suspension and plant residues, which in winter indicates atmospheric aerosol transport from the southern regions of Russia.

Full Text

Restricted Access

About the authors

D. P. Gubanova

A.M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: gubanova@ifaran.ru
Russian Federation, Moscow

А. А. Vinogradova

A.M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences; Shirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences

Email: gubanova@ifaran.ru
Russian Federation, Moscow; Moscow

E. I. Kotova

Shirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences

Email: gubanova@ifaran.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Kok J. F., Storelvmo T., Karydis V. A. et al. Mineral dust aerosol impacts on global climate and climate change // Nat. Rev. Earth Environ. 2023. V. 4. P. 71–86. https://doi.org/10.1038/s43017-022-00379-5
  2. Klingmüller K., Lelieveld J., Karydis V.A., Stenchikov G.L. Direct radiative effect of dust–pollution interactions // Atmos. Chem. Phys. 2019. V. 19. P. 7397–7408. https://doi.org/10.5194/acp-19-7397-2019
  3. Schepanski K. Transport of mineral dust and its impact on climate // Geosciences. 2018. V. 8. 151. https://doi.org/10.3390/geosciences8050151
  4. Mahowald N. M., Kloster S., Engelstaedter S. et al. Observed 20th century desert dust variability: impact on climate and biogeochemistry // Atmos. Chem. Phys. 2010. V. 10. P. 10875–10893. https://doi.org/10.5194/acp-10-10875-2010
  5. Zhang X., Zhao L., Tong D. Q. et al. Systematic review of global desert dust and associated human health effects // Atmosphere. 2016. V. 7. 158. https://doi.org/10.3390/atmos7120158
  6. Gliss J., Mortier A., Schulz M. et al. AeroCom phase III multi-model evaluation of the aerosol life cycle and optical properties using ground- and space-based remote sensing as well as surface in situ observations // Atmos. Chem. Phys. 2021. V. 21. P. 87–128. https://doi.org/10.5194/acp-21-87-2021
  7. Ginoux P., Prospero J. M., Gil T. E. et al. Global-scale attribution of anthropogenic and natural dust sources and their emission rates based on MODIS Deep Blue aerosol products // Rev. Geophys. 2012. V. 50. RG3005. https://doi.org/10.1029/2012RG000388
  8. Gubanova D., Chkhetiani O., Vinogradova A. et al. Atmospheric transport of dust aerosol from arid zones to the Moscow region during fall 2020 // AIMS Geosciences. 2022. V. 8. № 2. P. 277–302. https://doi.org/10.3934/geosci.2022017
  9. van der Doe M., Knippertz P., Zschenderlein P. et al. The mysterious long-range transport of giant mineral dust particles // Science Advances. 2018. V. 4. Iss. 12. https://doi.org/10.1126/sciadv.aau2768
  10. Сельскохозяйственный словарь-справочник / Гл. ред. А. И. Гайстер. М.–Л.: Государственное издательство колхозной и совхозной литературы “Сельхозгиз”, 1934. 1280 с.
  11. Banks J. R., Heinold B., Schepanski K. Radiative cooling and atmospheric perturbation effects of dust aerosol from the Aralkum Desert in Central Asia // EGUsphere [preprint]. 2023. https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-2772
  12. Shukurov K. A., Simonenkov D. V., Nevzorov A. V. et al. CALIOP-based evaluation of dust emissions and long-range transport of the dust from the Aral–Caspian arid region by 3D-source potential impact (3D-SPI) method // Remote Sens. 2023. V. 15. 2819. https://doi.org/10.3390/rs15112819
  13. Виноградова А. А., Губанова Д. П., Лезина Е. А., Иванова Ю. А. Пылевой аэрозоль из районов Северного Прикаспия в приземном воздухе центра европейской России // Оптика атмосферы и океана. 2024. Т. 37. № 6. С. 453–460. https://doi.org/10/10.15372/AOO20240602.
  14. Губанова Д. П., Виноградова А. А., Лезина Е. А. и др. Условно-фоновый уровень аэрозольного загрязнения приземного воздуха в Москве и пригороде: сезонные вариации // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2023. Т. 59. № 6. С. 754–773. https://doi.org/10.31857/S0002351523060056
  15. Seinfeld J. H., Pandis S. N. Atmospheric chemistry and physics: from air pollution to climate change, 2nd Еdition. New York: Wiley, USA, 2006. 1232 p.
  16. Stein A. F., Draxler R. R, Rolph G. D. et al. NOAA’s HYSPLIT atmospheric transport and dispersion modeling system // Bull. Amer. Meteor. Soc. 2015. V. 96. P. 2059–2077. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00110.1
  17. Gelaro R., McCarty W., Suárez M. J. et al. The modern-era retrospective analysis for research and applications, version 2 (MERRA-2) // J Clim. 2017. V. 30. Iss. 13. P. 5419–5454. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-16-0758.1
  18. Одинцов С. Л., Гладких В. А., Камардин А. П., Невзорова И. В. Высота слоя перемешивания в условиях температурных инверсий: экспериментальные данные и модельные оценки // Оптика атмосферы и океана. 2022. Т. 35. № 7. С. 549–558. https://doi.org/10.15372/AOO20220705
  19. Шукуров К. А., Шукурова Л. М. Регионы-источники нитрата аммония, сульфата аммония и природных силикатов в приземном аэрозоле Западного Подмосковья // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53. № 3. С. 360–369. https://doi.org/10.7868/s0002351517030142
  20. Шевченко В. П., Коробов В. Б., Лисицын А. П. и др. Первые данные о составе пыли, окрасившей снег на европейском севере России в желтый цвет (март 2008 г.) // ДАН. 2010. Т. 431. № 5. С. 675–679.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Time course of the average daily concentration of aerosol particles of different size fractions in December 2023: (a) – PM10; (b) – PM2.5; (c) – PM10–2.5 (according to observation data at the IFA, ZNS and two ASKZA MEM points).

Download (267KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Average daily spatial distribution of surface mass concentration of dust over the European part of Russia – according to MERRA-2 reanalysis data. The red star on the maps indicates the location of Moscow, the yellow star indicates the location of the village of Pinega in the Arkhangelsk region.

Download (323KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Average daily spatial distribution of dust over the EPR AOT (550 nm) according to MERRA-2 reanalysis data. The red star on the maps indicates the location of Moscow, the yellow star indicates the location of the village of Pinega in the Arkhangelsk region.

Download (325KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. General view of filters with snow samples collected on the territory of the Pinezhsky Reserve: (a) – after filtering a layer of yellow snow (250 ml); (b) – after filtering an average sample of the snow thickness (1250 ml). Filter diameter – 47 mm.

Download (107KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Plant remains in a snow sample collected on the territory of the Pinezhsky Nature Reserve: (a) – small detritus, plant fibers; (b) – remains of higher plants.

Download (137KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Temporal variability in the period from December 12 to 18, 2023 of the average daily dust concentration (according to MERRA-2 estimates) in the Pinega settlement area (Arkhangelsk region) and in the Moscow region (MSK); PM10 aerosols – according to measurements in Moscow (IFA) and in the suburbs (ZNS).

Download (94KB)
Indexing metadata

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».