Сборник научных трудов конференции якутск 2015
ИССЛЕДОВАНИЕ СЕЗОННОЙ ДИНАМИКИ ЛЕСОПОЖАРНОЙ
жүктеу/скачать 13,27 Mb. Pdf көрінісі
|
Sbornik PRIRODOPOLZOVANIE V ARKTIKE
| ИССЛЕДОВАНИЕ СЕЗОННОЙ ДИНАМИКИ ЛЕСОПОЖАРНОЙ
АКТИВНОСТИ В ЯКУТИИ И ЕЁ ВЛИЯНИЕ НА ПАРАМЕТРЫ АТМОСФЕРЫ О.А. Томшин, В.С. Соловьев Институт космофизических исследований и аэрономии им. Ю.Г. Шафера СО РАН Представлены результаты исследований сезонной динамики лесных пожаров в бореальных лесах Восточной Сибири (преимущественно Якутии) за период май-сентябрь 2001-2014 гг. и её связи с температурой воздуха, возмущениями атмосферных аэрозолей и угарного газа. Приведены результаты количественного расчёта выбросов в атмосферу продуктов горения. Показано, что возникновению крупномасштабных лесных пожаров в наиболее пожароопасные сезоны (2002, 2012-2014 гг.) предшествовали аномальные отклонения температуры в период май-июнь от многолетних средних значений. Значительный рост значений аэрозольной оптической толщины (АОТ) и аэрозольного индекса (АИ) приходится на максимум в сезонных вариациях лесных пожаров (июль-август), что говорит о доминирующей роли лесных пожаров в формировании сезонных вариаций атмосферных аэрозолей. Показано, что АИ имеет большую чувствительность к уровню пирогенной активности, чем АОТ. Это объясняется ограничениями методики восстановления АОТ в условиях сильной задымленности атмосферы в результате лесных пожаров. Ключевые слова: Лесные пожары, криолитозона, дистанционное зондирование. Forest fires dynamic in boreal forests of Eastern Siberia (mostly Yakutia) and its relations with short-term weather history and atmospheric aerosols and CO perturbations during May-September 2001-2014 were studied on remote sensing data. Total emissions of CO2, CO, CH4 were calculated. It is clarified, that temperature 628 anomalies in May-June (comparing to long-term mean) preceded to occurrence of large-scale forest fires. Significant growth of aerosol optical depth (AOD) and aerosol index (AI) is observed during maximum (July-August) of seasonal variations of forest fires. It is shown, that AI is more sensitive to level of forest fires activity, then AOD. This is due to limitations of AOD retrieval algorithm under heavy haze conditions. Keywords жүктеу/скачать 13,27 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|