Optical Characteristics of Atmospheric Aerosol Based On The Results of Measurements Near St. Petersburg from 2016 to 2021

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The paper presents the results of measurements of the optical characteristics of the aerosol particles using a solar photometer and nephelometer from 2016 to 2021, obtained at the atmospheric monitoring station in Peterhof (59.88°N, 29.83°E). The measurements were compared with the MERRA-2 reanalysis data. It is shown that inter–seasonal variability is observed in the region, characterized by low values of the Angstrom exponent in winter and high values in the warm season. The backscatter fraction has a similar but less pronounced seasonal cycle. The average value of the turbidity coefficient for the period is less than 0.10, which makes it possible to determine the observation station as a background one. Using the HYSPLIT model, the origin of air masses forming the atmospheric air state at the observation station was determined in cases of realization of the limiting values of the measured scattering coefficients (< 10 and > 70) and the Angstrom exponent (< 1). Air masses coming from the north-west direction correspond to clean and humid air from the marine area and are manifested in the minimum values of the measured parameters. The maximum values of the scattering coefficient are associated with fine aerosol coming in the atmosphere both from regional emissions sources (urban pollution from the territory of St. Petersburg) and as a result of transboundary transport from southwestern directions.

Full Text

Restricted Access

About the authors

K. A. Shpak

Saint Petersburg State University

Author for correspondence.
Email: k.shpak@spbu.ru
Russian Federation, 7/9, Universitetskaya Emb., Saint Petersburg, 199034

E. Yu. Nebosko

Saint Petersburg State University

Email: k.shpak@spbu.ru
Russian Federation, 7/9, Universitetskaya Emb., Saint Petersburg, 199034

D. V. Ionov

Saint Petersburg State University

Email: k.shpak@spbu.ru
Russian Federation, 7/9, Universitetskaya Emb., Saint Petersburg, 199034

References

  1. Власенко С.С., Волкова К.А., Ионов Д.В., и др. Изменчивость углеродсодержащей фракции атмосферного аэрозоля вблизи Санкт-Петербурга // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55. № 6. C. 147–156.
  2. Власенко С.С., Иванова О.А., Рышкевич Т.И., Михайлов Е.Ф. Оценка пространственного распределения потенциальных источников углеродсодержащего аэрозоля по данным локальных измерений вблизи Санкт-Петербурга // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2023. Т. 59. № 6. С. 774–785.
  3. Волкова К.А., Поберовский А.В., Тимофеев Ю.М. и др. Аэрозольные оптические характеристики по данным измерений солнечного фотометра CIMEL (АЕRONET) вблизи Санкт-Петербурга // Оптика атмосферы и океана. 2018. Т. 31. № 6. С. 425–431.
  4. Волкова К.А., Аникин С.С., Михайлов Е.Ф. и др. Сезонная и суточная изменчивость концентраций аэрозольных частиц вблизи Санкт-Петербурга // Оптика атмосферы и океана. 2020. Т. 33. № 5. С. 407–414.
  5. Имашев С.А. Методика расчета параметра ангстрема и коэффициента замутнения атмосферы по результатам фотометрических измерений // Вестник КРСУ. 2012. Т. 12. № 4. С. 175–178.
  6. Ионов, Д.В., Поберовский А.В. Изменчивость содержания оксидов азота в приземном слое атмосферы по данным наблюдений в Петергофе // Метеорология и гидрология. 2020. № 10. С. 73–81.
  7. Свириденков М.А., Веричев К.С., Власенко С.С., Емиленко А.С., Михайлов Е.Ф., Небосько Е.Ю. Определение характеристик атмосферного аэрозоля по данным трехволнового интегрирующего нефелометра. // Оптика атмосферы и океана. 2014. Т. 27. № 03. С. 175–181.
  8. Свириденков М.А., Михайлов Е.Ф., Небосько Е.Ю. Параметризация среднего косинуса индикатрисы рассеяния света атмосферным аэрозолем // Оптика атмосферы и океана. 2017. № 5. С. 16–21.
  9. Фока С.Ч., Макарова М.В., Поберовский А.В., Тимофеев Ю.М. Временные вариации концентрации СО2, СН4 и СО в пригороде Санкт-Петербурга (Петергоф) // Оптика атмосферы и океана. 2019. Т. 32. № 10. С. 860–866.
  10. Aaltonen V., Lihavainen H., Kerminen V.-M., Komppula M., Hatakka J., Eneroth K., Kulmala M., and Viisanen Y. Measurements of optical properties of atmospheric aerosols in Northern Finland // Atmos. Chem. Phys. 2006.V. 6. P. 1155–1164.
  11. Anderson T.L. and Ogren J.A. Determining Aerosol Radiative Properties Using the TSI 3563 Integrating Nephelometer // Aerosol Science and Technology. 1998.V. 29. №1. P. 57–69.
  12. Andreae M.O. and Rosenfeld D. Aerosol–cloud–precipitation interactions. Part 1. The nature and sources of cloud-active aerosols // Earth-Science Rev., 2008, V. 89. P. 13−41.
  13. Andrews E., Sheridan P.J., Fiebig M., McComiskey A., Ogren J.A., Arnott P., Covert D., Elleman R., Gasparini R., Collins D., Jonsson H., Schmid B., Wang J. Comparison of methods for deriving aerosol asymmetry parameter // J. Geophys. Res. 2006. V. 111.
  14. Ångström A. On the Atmospheric Transmission of Sun Radiation and on Dust in the Air // Geographiska Annaler. 1929. V. 11. P. 156.
  15. Ångström A. The parameters of atmospheric turbidity // Tellus. 1964.V. 16. № 1, P. 64–75.
  16. Delene, D.J. and Ogren, J.A. Variability of aerosol optical properties at four North American surface monitoring sites // J. Atmos.Sci. 2002.V. 59. P. 1135–1150.
  17. Draxler R.R. and Hess G.D. An overview of the HYSPLIT-4 modelling system for trajectories, dispersion and deposition // Australian Meteorological Magazine. 1998.V. 47. №4.P. 295–308.
  18. Dubovik O., Smirnov A., Holben B., King M., Kaufman Y., Eck T., Slutsker I. Accuracy assessments of aerosol optical properties retrieved from Aerosol Robostic Network (AERONET) Sun and sky radiance measurements // J. Geophys. Res. 2000a. V. 105. № 8. Р. 9791–9806.
  19. Dubovik O. and King M.D. A flexible inversion algorithm for retrieval of aerosol optical properties from Sun and sky radiance measurements // J. Geophys. Res. 2000b. V. 105. P. 20673–20696.
  20. Eck T.F., Holben B.N., Reid J.S., Dubovik O., Smirnov A., O'Neill N.T., Slutsker I., and Kinne S. Wavelength dependence of the optical depth of biomass burning, urban and desert dust aerosols // J. Geophys. Res. 1999. V. 104. P. 31333–31350.
  21. GilesD.M., Sinyuk A., Sorokin M.G., Schafer J. S., Smirnov A., Slutsker I., Eck T.F., Holben B.N., Lewis J.R., Campbell J.R, Welton E.J., Korkin S.V., and Lyapusti A.I. Advancements in the Aerosol Robotic Network (AERONET) Version 3 database – automated near-real-time quality control algorithm with improved cloud screening for Sun photometer aerosol optical depth (AOD) measurements // Atmos. Meas. Tech. 2019. V. 12. P. 169–209.
  22. Hansen J., Sato M., Ruedy R., Lacis A., Oinas V. Global warming in the twenty-first century: An alternative scenario // Proc. Natl. Acad. Sci. 2000. V. 97. № 18. P. 9875-9880.
  23. Holben B.N., Eck T.I., Slutsker I., Tanre D., Buis J.P., Setzer A., Vemote E., Reagan J. A., Kaufman Y.J., Nakajima T., Lavenu F., Jankowiak I., and Smirnov A. AERONET-A Federated Instrument Network and Data Archive for Aerosol Characterization // Remote Sensing of Environment. 1998. V. 66. № 1. P. 1–16.
  24. Holben B.N., Tanre D., Smirnov A., Eck T. F., Slutsker I., Abuhassan N., Newcomb W.W., Schafer J., Chatenet B., Lavenue F., Kaufman Y.J., Vande Castle J., Setzer A., Markham B., Clark D., Frouin R., Halthore R., Karneli A., O'Neill N.T., Pietras C., Pinker R.T., Voss K., Zibordi G. An emerging ground-based aerosol climatology: Aerosol Optical Depth from AERONET, J. Geophys. Res. 2001. V. 106. P. 12067–12097.
  25. Horvath H., Kasahara M., Tohno S., Olmo F.J., Lyamani H., Alados-Arboledas L., Quirantes A. and Cachorro V. Relationship between fraction of backscattered light and asymmetry parameter // Journal of Aerosol Science. 2015.
  26. Jung, C.H., Um, J., Lee, J.Y. et al. Sensitivity analysis of the Ångstrom exponent for multimodal aerosol size distributions //Asia-Pacific J Atmos Sci.2013. V. 49. P. 625–634.
  27. Mikhailov, E.F., Vlasenko S.S., Podgorny I.A., Ramanathan V., and Corrigan C.E. Optical properties of soot–water drop agglomerates: An experimental study // J. Geophys. Res. 2006. V. 111.
  28. Rienecker M.M., Suarez M.J., Gelaro R., Todling R., Bacmeister J., Liu E., Bosilovich M., Schubert S.D., Takacs L., Kim G.-K., Bloom S., Chen J., Collins D., Conaty A., da Silva A.M., Gu W., Joiner J., Koster R.D., Lucchesi R., Molod A., Owens T., Pawson S., Pegion P., Redder C.R., Reichle R., Robertson F.R., Ruddick A.G., Sienkiewicz M., Woollen J. MERRA-NASA’s modern-era retrospective analysis for research applications // J Clim. 2011. V. 24. № 14. P. 3624–3648.
  29. Schuster G.L., Dubovik O., and Holben B.N. Angstrom exponent and bimodal aerosol size distributions // J. Geophys. Res. 2006. V. 111.
  30. Smith S.J. and Bond T.C. Two hundred fifty years of aerosols and climate: the end of the age of aerosols // Atmos. Chem. Phys. 2014. V. 14. № 2. P. 537–549.
  31. Stefan, S., Mihai, L., Nicolae, D., & Boscornea, A. Angstrom turbidity in the lower layers of the troposphere // Environmental Engineering and Management Journal. 2011.V. 10. P. 133–138.
  32. Tami C. Bond and Robert W. Bergstrom.Light Absorption by Carbonaceous Particles: An Investigative Review // Aerosol Science and Technology. 2006.V. 40. № 1. P. 27–67.
  33. Timofeyev Y., Virolainen Y., Makarova M., Poberovsky A., Polyakov A., Ionov D., Osipov S., Imhasin H. Ground-based spectroscopic measurements of atmospheric gas composition near Saint Petersburg (Russia) // J. Molecular Spectroscopy. 2016. V. 323. P. 2–14.
  34. Virkkula A., Backman J., Aalto P.P., Hulkkonen M., Riuttanen L., Nieminen T., dal Maso M., Sogacheva L., de Leeuw J., Kulmala M. Seasonal cycle, size dependencies, and source analyses of aerosol optical properties at the SMEAR II measurement station in Hyytiala, Finland // Atmos. Chem. Phys. 2011. V. 11. P. 4445–4468.
  35. Weber P., Petzold A., Bischof O.F., Fischer B., Berg M., Freedman A., Onasch T.B., and Bundke U. Relative errors in derived multi-wavelength intensive aerosol optical properties using cavity attenuated phase shift single-scattering albedo monitors, a nephelometer, and tricolour absorption photometer measurements // Atmos. Meas. Tech. 2022.V. 15. P. 3279–3296.
  36. Zhao G., Zhao C., Kuang Y., Bian Y., Tao J., Shen C., and Yu Y. Calculating the aerosol asymmetry factor based on measurements from the humidified nephelometer system // Atmos. Chem. Phys. 2018. V. 18. P. 9049–9060.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Monthly distribution of the number of days with measurements at the monitoring station in Peterhof (St. Petersburg) for 2016-2021. Statistics are presented for a) nephelometer and b) solar photometer.

Download (312KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Median daily values of the Angstrom scattering parameter at wavelengths 450-700 nm from nephelometer measurements (empty circles) and Angstrom attenuation parameter at wavelengths 440-675 nm from solar photometer measurements (black circles).

Download (411KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Monthly averages of the Angstrom parameter from measurements of the nephelometer (scattering, 450-700 nm), CIMEL photometer (attenuation, 440-675 nm), and MERRA-2 reanalyses (attenuation, 440-870 nm).

Download (223KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Clusters of inverse trajectories of air masses according to HYSPLIT model calculation data for days with minimum αS 450(700) values (less than 1) based on nephelometer measurements.

Download (257KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Clusters of inverse trajectories of air mass movement according to HYSPLIT model calculation data for days with high σsp(550) values (more than 70) based on nephelometer measurements.

Download (253KB)
Indexing metadata


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-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».