Инд. авторы:	Волков Н.В., Лагутин А.А., Макушев К.М., Мордвин Е.Ю.
Заглавие:	Уходящее длинноволновое излучение по данным региональной климатической модели и спутникового комплекса AIRS/AMSU
Библ. ссылка:	Волков Н.В., Лагутин А.А., Макушев К.М., Мордвин Е.Ю. Уходящее длинноволновое излучение по данным региональной климатической модели и спутникового комплекса AIRS/AMSU // Известия Алтайского государственного университета. - 2014. - № 1-2. - С.155-161. - ISSN 1561-9443. - EISSN 1561-9451.
Внешние системы:	РИНЦ: 22502666;
Реферат:	rus: Представлены результаты исследований годового хода и межгодовой изменчивости интенсивности уходящего длинноволнового излучения (УДИ), полученные с использованием региональной климатической модели RegСМ4. Модельные данные получены для территории Алтайского края 2003-2012 гг. в рамках сценария А1В возможной эволюции глобальной климатической системы. Достоверность обсуждаемых результатов проверяется путем сопоставления модельных данных с архивом данных гиперспектрального комплекса AIRS/AMSU-Aqua, созданным в отделе космического мониторинга АлтГУ. Показано, что результаты моделирования удовлетворительно согласуются со спутниковыми данными. Анализ годового хода и межгодовой изменчивости интенсивности УДИ показал, что максимальное различие модельных и спутниковых данных не превышает 15-20 Вт/м 2. Скорость изменения аномалий интенсивности УДИ для территории Алтайского края для рассматриваемого периода составляет -0.16 Вт/м 2/10 лет по данным модели RegСМ4 и -0.14 Вт/м /10 лет - по данным комплекса AIRS/AMSU-Aqua. Главным результатом работы является вывод о возможности использования региональной климатической модели RegСМ4 для оценки величины изменений аномалий интенсивности УДИ. eng: The results of investigations of an annual variation and interannual variability of the outgoing longwave radiation (OLR) intensity performed with the RegCM4 regional climate model are presented. Modelling data was obtained for the Altai region in 2003-2012 for the A1B evolution scenario of the global climate system. An accuracy of the discussed results is verified by comparing the simulated data with the AIRS/AMSU-Aqua hyperspectral suite archive data that accumulated in the ASU space monitoring center. It is shown that the simulation results satisfactorily reproduce the satellite data. Analysis of the annual variation and interannual variability of the OLR intensity shows that the maximum difference between model and satellite data does not exceed ~ 15 - 20 W/m 2. The rate of change of OLR intensity anomalies for the Altai region for the above presented period is -0.16 W/m 2/10 yr and -0.14 W/m 2/10 yr according to the RegCM4 model and the AIRS/AMSU hyperspectral suite respectively. In the conclusion, the possibility of using the RegCM4 regional climate model to estimate the OLR anomalies intensity changes is demonstrated.
Ключевые слова:	межгодовая изменчивость; гиперспектральный комплекс AIRS/AMSU-Aqua; outgoing longwave radiation; regional climate model; уходящее длинноволновое излучение; Annual variation; годовой ход; региональная климатическая модель; AIRS/AMSU-Aqua hyperspectral suite; interannual variability;
Издано:	2014
Физ. характеристика:	с.155-161
Цитирование:	1. IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner et al. (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. 2. Suskind J., Barnet C.D., Blaisdell J.M. Retrieval of atmospheric and surface parameters from AIRS/AMSU/HSB data in the presence of clouds // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003. №2. 3. Aumann H.H., Chahine M.T., Gautier C., et al. AIRS/AMSU/HSB on the Aqua mission: design, science objectives, data products, and processing systems // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003. №2. 4. Susskind J., Molnar G., Iredell L., Loeb N.G. Interannual variability of outgoing longwaveradiation as observed by AIRS and CERES // Journal of Geophys. Res. - 2012. 5. Giorgi F., Coppola E., Solmon F. et al. RegCM4: Model description and preliminary tests over multiple CORDEX domains // Clim. Res. - 2012. 6. Pal J.S., Giorgi F., Xunqiang B. et al. Regional climate modeling for the developing world: the ICTP RegCM3 and RegCNET // Bull. Amer. Meteor. Soc. - 2007. 7. Лагутин А.А., Волков Н.В., Мордвин Е.Ю., Резников А.Н. Моделирование климата Западной Сибири: результаты модели RegCM4 // Известия Алт. гос. ун-та. - 2012. - №1/1(73). 8. Лагутин А.А., Волков Н.В., Мордвин Е.Ю. Моделирование климата Сибирского региона: результаты модели RegCM/CLM для 19702029 гг. // Вестник Алтайской науки. - 2013. - №1. 9. Kalnay E., Kanamitsu M., Kistler R. et al. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project // Bull. Amer. Meteor. Soc. - 1996. 10. Dee D.P., Uppala S.M., Simmons A.J. et al. The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system // Q. J. R. Meteorol. Soc. - 2011. 11. EH5OM global data for ICTP RegCM4. [Electronic resource]. URL: http:// users.ictp.it/ pubregcm/RegCM4/globedat.html 12. IPCC 2000. Special report on emissions scenarios. Nakicenovic N., Davidson O., Davis G. et al. (eds). New York, 2000. 13. Dickinson R.E., Errico R.M., Giorgi F., Bates G.T. A regional climate model for the western United States // Climatic Change. - 1989. 14. Oleson K.W., Niu G.-Y., Yang Z.-L. et al. Improvements to the Community Land Model and their impact on the hydrological cycle // J. Geophys. Res. - 2008. - №G01021. 15. Holtslag A.A.M., de Bruijn E.I.F., Pan H.-L. A high resolution air mass transformation model for short-range weather forecasting // Mon. Wea. Rev. - 1990. 16. Grell G. Prognostic evaluation of assumptions used by cumulus parameterizations // Mon. Wea. Rev. - 1993. 17. Gautier C., Shiren Y., Hofstadter M.D. AIRS/Vis Near IR instrument // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - №2. 18. Lambrigtsen B. H. Calibration of the AIRS microwave instruments // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - №2. 19. Лагутин А.А., Никулин Ю.А., Лагутин Ал.А. и др. Математические технологии оперативного регионального спутникового мониторинга характеристик атмосферы и подстилающей поверхности. Ч. 2. AIRS // Выч. технол. - 200Т. - №5. 20. NASA AIRS data FTP [Электронный ресурс]. - URL: ftp://airspar1u.ecs.nasa.gov