Ước Tính Lượng Bụi Khoáng Được Lắng Đọng Ở Dọc Lộ Trình Đại Tây Dương Dựa Trên Dữ Liệu Đo Đạc AEROSOL Trong Suốt Mười Năm Từ CALIOP, MODIS, MISR, và IASI

Journal of Geophysical Research D: Atmospheres - Tập 124 Số 14 - Trang 7975-7996 - 2019
Hongbin Yu1,2, Qian Tan3,4, Mian Chin2, L. A. Remer5, Ralph A. Kahn2, Huisheng Bian2,5, Dongchul Kim2,6, Zhibo Zhang5,7, Tianle Yuan2,5, Ali Omar8, David M. Winker8, R. C. Levy2, О. В. Калашникова9, L. Crépeau10, V. Capelle10, A. Chédin10
1Climate and Radiation Laboratory (Code 613), NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA
2Earth Sciences Division, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA
3Bay Area Environmental Research Institute, Petaluma, CA, USA
4Earth Science Division, NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA, USA
5JCET, University of Maryland Baltimore County, Baltimore, MD, USA
6GESTAR/Universities Space Research Association, Columbia, MD, USA
7Physics Department, University of Maryland, Baltimore County, Baltimore, MD, USA
8Earth Science Division, NASA Langley Research Center, Hampton, VA, USA
9Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA.
10Laboratoire deMétéorologie Dynamique Palaiseau France

Tóm tắt

Tóm tắt

Việc lắng đọng bụi khoáng vào đại dương góp phần bón phân cho các hệ sinh thái và ảnh hưởng đến các chu trình sinh địa hóa cùng khí hậu. Các quan sát về việc lắng đọng bụi tại chỗ còn hạn chế, và các mô phỏng mô hình phụ thuộc vào những diễn giải thông số cao về các quá trình lắng đọng bụi với ít ràng buộc. Bằng cách tận dụng việc đo đạc thường xuyên từ vệ tinh trên quy mô toàn cầu và thập kỷ, chúng tôi ước tính lưu lượng lắng đọng bụi châu Phi và tần suất mất mát (tỷ lệ giữa lưu lượng lắng đọng và khối lượng) dọc theo hành trình xuyên Đại Tây Dương sử dụng các phân bố ba chiều của hạt khí (aerosol) được lấy từ lidar gắn trên vệ tinh (Cloud‐Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization [CALIOP]) và các thiết bị đo bức xạ (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer [MODIS], Multiangle Imaging Spectroradiometer [MISR], và Infrared Atmospheric Sounding Interferometer [IASI]). Dựa trên trung bình quy mô bể và 10 năm (2007-2016), lượng bụi lắng đọng vào Đại Tây Dương nhiệt đới ước tính khoảng 136-222 Tg/năm. Khoảng 65-83% các ước tính từ vệ tinh phù hợp với số liệu khí hậu tại chỗ trong phạm vi gấp 2 lần. Các giá trị lắng đọng bụi cao nhất vào mùa hè Bắc bán cầu và thấp nhất vào mùa thu, trong khi biến động liên năm đo bằng độ lệch chuẩn chuẩn hóa với giá trị trung bình lớn nhất vào mùa xuân (28-41%) và nhỏ nhất (7-15%) vào mùa hè. Việc lắng đọng bụi thể hiện sự không đồng nhất về không gian cao, cho thấy rằng các các vành đai lắng đọng bụi chính đang dịch chuyển theo chiều Bắc-Nam do sự di chuyển theo mùa của vùng hội tụ nhiệt đới. Dựa trên giá trị trung bình hàng năm và quy mô bể, tần suất mất mát bụi được lấy từ quan sát vệ tinh dao động từ 0.078 đến 0.100 ngày‐1, thấp hơn từ 2 đến 5 lần so với các mô phỏng mô hình. Mất mát bụi hiệu quả nhất xảy ra vào mùa đông, tương ứng với khả năng cao hơn của bụi được vận chuyển trên độ cao thấp ở các đường đi phía Nam bị cản lại bởi mưa do vùng hội tụ nhiệt đới. Các ước tính về lắng đọng bụi từ vệ tinh có thể được sử dụng để lấp đầy các khoảng trống địa lý và kéo dài khoảng thời gian đo đạc tại chỗ, nghiên cứu sự tương tác giữa bụi và đại dương, và đánh giá các mô phỏng mô hình về các quá trình bụi.

Từ khóa

#bụi khoáng #lắng đọng bụi #vệ tinh #CALIOP #MODIS #MISR #IASI #khí hậu #chu trình sinh địa hóa

Tài liệu tham khảo

10.1016/j.epsl.2013.08.028

10.3390/atmos9040138

10.1002/2013MS000279

10.1098/rsta.2015.0285

10.1029/2009GL037923

10.5194/acp-12-2253-2012

10.5194/acp-10-7533-2010

10.1175/JCLI-D-16-0613.1

10.1016/j.rse.2017.12.008

10.5194/acp-14-9343-2014

10.5194/acp-14-3657-2014

10.1109/36.700992

10.1029/91GB01778

10.1016/j.earscirev.2006.06.004

10.5194/acp-17-10163-2017

10.5194/acp-17-5095-2017

10.1175/JCLI-D-16-0758.1

10.1002/2015JD023792

10.1029/2002JD002687

10.1175/BAMS-D-11-00027.1

10.1029/2009JD012516

10.5194/acp-11-7781-2011

10.1175/2009JTECHA1223.1

10.1126/science.1105959

10.1029/2000JD900497

10.1175/BAMS-D-16-0003.1

10.1002/2015JD023322

10.1029/2006JD007647

10.5194/amt-6-2131-2013

10.1029/2005JD006756

10.1029/2008JD010083

10.1029/2004JD004550

10.1029/2003JD004436

10.1029/2001GL013312

10.5194/acp-11-11401-2011

10.1002/2013JD021099

10.5194/amt-11-6107-2018

10.1038/ngeo2912

10.1088/1748-9326/1/1/014005

10.5194/acp-17-6023-2017

10.5194/bg-2018-484

10.5194/amt-6-2989-2013

10.5194/amt-11-4073-2018

10.1002/2017JD027267

10.1016/j.quascirev.2010.09.007

10.1016/j.aeolia.2013.09.002

10.1029/2002JD002536

10.1038/nature02550

10.1038/ngeo667

10.1029/2008GL034303

Neukermans G., 2018, Harnessing remote sensing to address critical science questions on ocean‐atmosphere interactions, Elementa Science of the Anthropocene, 6, 1

10.5194/acp-13-6065-2013

10.1029/2009JD013019

10.1073/pnas.96.7.3396

10.1002/2013GB004802

10.1029/2000RG000095

10.1029/2009JD012773

10.1029/JD092iD12p14723

10.1175/JCLI-D-16-0609.1

10.1175/JAS3385.1

10.1029/2011JD016794

10.1029/2007JD009601

10.1002/grl.50482

10.5194/acp-18-17225-2018

10.5194/acp-9-1173-2009

10.1021/es300073u

10.1175/1520-0469(2002)059<0501:OPOAAI>2.0.CO;2

10.5194/acp-18-11303-2018

10.5194/amt-4-1383-2011

10.5194/acp-6-4345-2006

10.5194/gmd-6-765-2013

10.1175/2010BAMS3009.1

10.1175/2009JTECHA1281.1

10.5194/amt-11-429-2018

10.1038/ncomms15333

10.5194/amt-11-5701-2018

10.1016/j.rse.2014.12.010

10.1029/2008JD010648

10.1002/2015GL063040

10.1029/2009JD013364

10.5194/acp-6-613-2006

10.1029/2007JD009349

10.1126/science.1217576

10.1016/j.atmosres.2012.12.013

10.1016/j.atmosenv.2013.02.017

10.1002/2016GL067679