prezentacja z seminarium KAA, 15.III, czesc ogolna

1. Astroklimat Polski - parametry, dane, analiza
Wojciech Kryszak
Uniwersytet Mikołaja Kopernika, WFAiIS
18 marca 2013

2. Plan
Plan
Astroklimat
Jak badać astroklimat
Parametry
klimatyczne
geograficzne/terenowe
inne ?
Dane klimatyczne
Dane geograficzne
Pozyskiwanie danych
Analiza
Metody analizy
narzędzia
metody
Symulacje i modelowanie
wiatr
seeing
Prezentacja danych
Jak wyznaczyć optymalne miejsca?
wagi parametrów

3. Astroklimat
Astroklimat
Przez astroklimat rozumieć będziemy odpowiadający długim okresom
czasowym zespół zjawisk związanych z (głównie) atmosferą nad danym
obszarem oraz tych jej parametrów, które w sposób szczególny wpływają
na jakość obserwacji astronomicznych w danym miejscu.
Ustalany jest na podstawie wieloletnich obserwacji, pomiarów i analizy
statystycznej. Standardowy okres to około trzydzieści lat.
Astroklimat jest więc tym samym co klimat, lecz ze szczególnym
uwzględnieniem istotnych dla astronomii czynników (i pominięciem tych
nieistotnych).

4. Astroklimat
Badania astroklimatu
Astroklimat (tak jak klimat) ustalany jest na podstawie wieloletnich
obserwacji, pomiarów i analizy statystycznej. Standardowy okres to co
najmniej trzydzieści lat.
Astroklimat można więc badać na podstawie odpowiednio opracowanych
długoletnich serii pomiarowych:
standardowe pomiary meteorologiczne - pomiary podstawowych
elementów i wielkości związanych z atmosferą (oraz wodami i
lądami); są to głównie pomiary naziemne, ale i sondaże balonowe itp.
pomiary satelitarne - szczególnie użyteczne w określaniu cech
zachmurzenia, zawartości pary wodnej
bezpośrednie (długoletnie !) pomiary parametrów istotnych dla
astronomii (ekstynkcja, seeing)

5. Astroklimat
Badania astroklimatu
Na podstawie pomiarów i odpowiednich modeli fizycznych można (dla
skali długoletniej) oszacować:
pola parametrów atmosfery (nawet te nie mierzone bezpośrednio) -
reanalizy klimatyczne
stopień zanieczyszczenia atmosfery - modele aerozoli
atmosferycznych
stopień jasności nieba, w szczególności tej sztucznej
cechy turbulencji atmosferycznych
turbulencje przyziemne - modele wpływu ukształtowania i pokrycia
terenu
turbulencje wysokie - np. statystyki wiatrów, prądów strumieniowych

6. Parametry
Parametry
Podział badanych parametrów:
klimatyczne
geograficzne, topograficzne
inne

7. Parametry
Prametry klimatyczne
Parametry klimatyczne
parametry historyczne (typowe dane klimatyczne)
aktualne parametry (np. pomiary sat.)
trendy zmian i prognozy przyszłego klimatu

8. Parametry
Prametry klimatyczne
Parametry klimatyczne
Przez astropogodę rozumieć będziemy aktualny stan atmosfery i tych jej
parametrów, które w sposób szczególny wpływają na jakość obserwacji w
danym miejscu.
Najważniejsze parametry to:
zachmurzenie
przejrzystość atmosfery
jasność nieba (naturalna i sztuczna)
zawartość pary wodnej
turbulencje atmosferyczne
wiatry na różnych wysokościach

9. Parametry
prametry geograficzne
Parametry geograficzne
Związane z położeniem miejsca i lokalnymi cechami terenu. Są ważne
gdyż:
Ograniczają same możliwości obserwacji
Wpływają na (/astro)klimat lokalny, (topo/mikro)klimat

10. Parametry
prametry geograficzne
Parametry geograficzne
szerokość i długość
wysokość bezwzględna i względna
ukształtowanie terenu
wypukłość/wklęsłość terenu
kierunek i wartość nachylenia stoku
klasa terenu i jego szorstkość, albedo, pojemność cieplna itp.
(zmiany roczne!)

11. Parametry
prametry geograficzne
φiλ
szerokość wpływa na widziany (dla danych kątów zenitalnych)
zakres nieba
szerokość a naturalna jasność nieba
podstawowe parametry w regresji wieloliniowej

12. Parametry
prametry geograficzne
wysokości
wysokość bezwzględna
ciśnienie atmosferyczne
ciśnienie pary wodnej (e)
seeing
ekstynkcja
wysokość względem warstwy inweryjnej:
zachmurzenie i aerozole
wysokość względna:
turbulencje orograficzne

13. Parametry
prametry geograficzne
Wysokość a inwersja
Rysunek :

14. Parametry
prametry geograficzne
Ukształtowanie terenu
Przykładowe pożądane cechy:
izolowany stożkowy wierzchołek o nachyleniu 16◦ , powietrze
opływa wierzchołek zamiast się wznosić po zboczu
niska szorstkość gruntu =¿ małe turbulencje mechaniczne
małe albedo (LP)

15. Parametry
prametry geograficzne
Teren a turbulencja
Turbulencję dzielimu na:
mechaniczną
termiczną
orograficzną
w swobodnej atmosferze, poza strefami konwekcji (CAT)

16. Turbulencje w atmosferze
Turbulencje w atmosferze
Źródła turbulencji:
konwekcja - gdy dolne warstwy atmosfery ogrzewają się, atmosfera
może stać się konwekcyjnie niestabilna prowadząc do powstania
konwekcyjnych bąbli wznoszących się na wyższe wysokości.
skoki w pionowej strukturze prędkości wiatrów (”wind shear”) - jeśli
dvx /dz jest duża może pojawić się tzw. niestabilność
Kelvina-Helmholtza prowadząca do powstania warstwy turbulentnej;
aby tak się stało tzw. liczba Richardsona Ri ≡ [∆h(dvgx /dz)2 ] << 1
wpływ ukształtowania terenu - wiatr w przyziemnych warstwach
ulega zaburzeniom opływając wszelkie obiekty np. wzniesienia,
budynki itp.

17. Turbulencje w atmosferze
Turbulencje w atmosferze
Zazwyczaj turbulencje atmosferyczne zachodzą w kilku bardzo
cienkich warstwach; poniższy rys. przedstawia typowy profil:
Największy udział ma tzw. (przyziemna) warstwa graniczna, oraz
cienkie warstwy związane ze skokami prędkości wiatru (wind shear).

18. Turbulencje w atmosferze
Turbulencje w atmosferze
Struktura pionowa warstw turbulentnych i temperatury potencjalnej
(dane z pomiarów balonowych):

19. Turbulencje w atmosferze
Turbulencje w atmosferze
Model 3 faz powstawania podwójnej (bliźniaczej) warstwy turbulentnej
stowarzyszonej z warstwą skoku prędkości wiatru (Vernin 2002)

20. PBL
Planetarna warstwa graniczna
Najniższa warstwa atm. to tzw. planetarna warstwa graniczna
jest częścią troposfery i rozciąga się do ok. 100-3000 m, ponad nią
atmosfera swobodna
bezpośrednie oddziaływanie podłoża (opór, ogrzewanie, dostarczanie
wilgoci)
każdy z tych czynników generuje turbulencje

21. PBL
PBL - struktura i cykl

22. PBL
PBL -cykl
Rysunek : cykl pionowej struktury zapylenia widzianej przez Terramobile-profiler

23. PBL
Turbulencje w PBL
Rysunek : Where is the surface-layer turbulence? A. Tokowinin

24. PBL
Dane - źródła i pozyskiwanie
dane IMGW - trudno dostępne, płatne
dane służb meteo krajów sąsiednich
opracowania klimatyczne polskie i zagraniczne
dane z reanaliz
dane satelitarne optyczne (raw, level 2,3)
dane satelitarne radarowe (DEM)
inne dane (np. GPS delays)

25. PBL
Reanalizy
Przykładowe dane z reanalizy ERA-40. Wysokie i średnie (> 2000 m)
średnie zachmurzenie dla okresu 1981-2001:

26. PBL
Reanalizy
Reanalizy to często jedyne źródło informacji/danych o:
zachmurzeniu nocnym
podstawowych polach w całej atmosferze (na dowolnej wysokości)
specyficznych parametrach (fizyka atmosfery)

27. PBL
Jasność nieba
Całkowita jasność nieba nad Europą:

28. PBL
Tam gdzie powinno być ciemno...

29. Inne dane
Inne dane
infrastruktura
ruch lotniczy
...

30. Analiza danych
Analiza danych
Oprogramowanie:
ArcGIS itp. (statystyka, operacje geoprzestrzenne, wizualizacja)
UV-CDAT (działania na plikach, analiza mat.)
NCO (czytanie plików NetCDF)
MASH, PRISM, ... (regresja itp.)

31. Analiza danych
Metody statystyczne
Wieloliniowa regresja (+ kriging reszt), względem (niezależnych)
parametrów:
długości i szerokości geogr.
wysokości n.p.m.
odległości od morza
cech ukształtowania i pokrycia terenu (często uśrednionych w
pewnym promieniu)

32. Prezentacja danych
Prezentacja wybranych danych
zachmurzenie
wilgotność
wiatr
aerozole
dane geograficzne
inne

33. Prezentacja danych
Zachmurzenie
reanaliza CFSR
dane sat. CLARA-A1
dane klimatologiczne CRU
dane IMGW 1931-1960, 1971-2000

34. Prezentacja danych
Zachmurzenie
Legenda
tcdc_total
Value
High : 80,4551
Zachmurzenie roczne [%] calkowite - reanaliza CFSR 1979-2012
Low : 49,911

35. Prezentacja danych
Wilgotność
dane IMGW
dane z reanaliz (ERA-Interim)
dane klimatologiczne CRU
inne

36. Prezentacja danych
Wilgotność
Legenda
cru_vap_m_1
Value
High : 11,5
Cisnienie pary wodnej [hPa], dla I - CRU CL 2.1 1961-1990
Low : 0,2

37. Prezentacja danych
Wilgotność
Legenda
cru_vap_m_4
Value
High : 13,7
Cisnienie pary wodnej [hPa], dla IV - CRU CL 2.1 1961-1990
Low : 0,9

38. Prezentacja danych
Wilgotność
Legenda
cru_vap_m_7
Value
High : 22,3
Cisnienie pary wodnej [hPa], dla VII - CRU CL 2.1 1961-1990
Low : 3,7

39. Prezentacja danych
Wilgotność
Legenda
cru_vap_m_10
Value
High : 19,6
Cisnienie pary wodnej [hPa], dla X - CRU CL 2.1 1961-1990
Low : 1,3

40. Prezentacja danych
Wiatr
dane IMGW
dane z reanaliz (ERA-Interim)

41. Prezentacja danych
Wiatry zimą
Legenda
zima_V_r1.tif
Value
High : 17,6734
predkosc wiatru [m/s] zim„ - regresja 3v - dane IMGW
Low : -0,0296707

42. Prezentacja danych
Wiatry latem
Legenda
lato_V_r1.tif
Value
High : 12,0725
predkosc wiatru [m/s] latem - regresja 3v - dane IMGW
Low : -0,369745

43. Prezentacja danych
LP
World Atlas of the artificial night sky brightness

44. Prezentacja danych
LP - Polska

45. Prezentacja danych
LP - Toruń
Bydgoszcz
Torun
Gniezno

46. Prezentacja danych
LP
DMSP-OLS Nighttime Lights Time Series - stable lights:

47. Prezentacja danych
LP
DMSP-OLS Nighttime Lights Time Series - stable lights:

48. Prezentacja danych
LP w przyszłości

49. Prezentacja danych
Turbulencje
Żródło danych: reanalizy
Indeksy turbulencji:
liczba Richardsona
częstotliwość Brunt-V¨is¨l¨
a aa
wirowość potencjalna
Turbulence Index (Ellrond i Knapp)
Inne:
wind shear
PBL height
Bulk Richardson number shear

50. Prezentacja danych
Rozkład indeksów latem - reanalizy

51. Prezentacja danych
Rozkład indeksów zimą - reanalizy

52. Prezentacja danych
Wysokość warstwy granicznej - reanalizy
Legenda
era_blh_total
Value
High : 542,256
Granica PBL [m], sr. roczna - reanaliza ERA-Interim 1979-2012
Low : 103,262

53. Prezentacja danych
Wysokość warstwy granicznej - reanalizy

54. Prezentacja danych
Wysokość warstwy granicznej - reanalizy

55. Prezentacja danych
Wirowość
Legenda
era_pv_total
Value Wirowo
High : 0,00827967
potencjalna, sr. roczna - reanaliza ERA-Interim 1979-2012
Low : 0,00594907

56. Prezentacja danych
Turbulencja - inne dane
Turbulencję można badać na wiele sposobów, również modelować
Prądy strumieniowe
Model AXP

57. Prezentacja danych
Aerozole
Legenda
sr_03-12_0300
Value Reanaliza MACC (2003-2012), AOD 550 nm o godz. 03:00
High : 0,261267
Low : 0,157585

58. Prezentacja danych
Ukształtowanie terenu
Legenda
srtm_10304555
Value
High : 3865
wysoko terenu - dane SRTM 90m DEM v4
Low : -37

59. Prezentacja danych
Ukształtowanie terenu
Legenda
s_10304555_c1
Value
High : 3,46608e+011
krzywizna - formy wklŒ e i wypuk‡
s‡ e
analiza danych SRTM 90m DEM v4
Low : -3,08304e+011

60. Prezentacja danych
Ukształtowanie terenu
Legenda
s_10304555_c1
Value
High : 3,46608e+011
krzywizna - formy wklŒ e i wypuk‡
s‡ e
analiza danych SRTM 90m DEM v4
Low : -3,08304e+011

61. Prezentacja danych
Ukształtowanie terenu
Legenda
surf_ratio
Value
High : 12,0302
szorstkosc terenu (stosunek powierzchni)
analiza danychSRTM 90m DEM v4
Low : 1

62. Prezentacja danych
Pokrycie terenu

63. Prezentacja danych
Pokrycie terenu
Corine land cover (CLC1990) 100 m - version 9-2007

64. Prezentacja danych
Pokrycie terenu
Corine land cover (CLC1990) 100 m - version 9-2007

65. Prezentacja danych
Szorstkość
Klasę szorstkości określa się na podstawie tak zwanej długości szorstkości
(jest to wysokość nad powierzchnią ziemi [m] gdzie prędkość wiatru
teoretycznie powinna wynosić zero (jest ona sprecyzowana w Europejskim
atlasie wiatru).
Klasę szorstkości bierzemy pod uwagę w trakcie projektowania wysokości
wierzy dla elektrowni. Zależność zmian prędkości wiatru w zależności od
wysokości przedstawiona jest wzorem:

66. Prezentacja danych
Klasy szorstkości

67. Prezentacja danych
Długośc szorstkości

68. Prezentacja danych
Długośc szorstkości

69. Prezentacja danych

70. Prezentacja danych
Zmienność klimatu
najlepiej poznana jest zmienność temperatury i opadów w XX w.
prowadzone były również studia nad zmianą zachmurzenia nad
Polską, usłonecznienia, częstości typów cyrkulacji
zmiany zachmurzenia: brak istotnego statystycznie trendu (E.
Żmudzka)

71. Prezentacja danych
Prognozy zmian
tylko wybrane parametry, głównie temp, opady
trudno przewidzieć zmiany zachmurzenia
wiele scenariuszy

72. Prezentacja danych
Prognozy zmian

73. Prezentacja danych
Inne dane
Contrails - smugi kondensacyjne obecnie

74. Prezentacja danych
Inne dane
Contrails - smugi kondensacyjne w przyszłości

75. Najlepsze miejsca
Waga róznych wskaźników
Beckers, J.M.
Economy figure of merit for large telescope sites
”Identification, Optimization, and Protection of Optical Telescope Sites,”
pp. 138-142 (1987)

76. dane własne
Pomiary własne - DIMM
Dlaczego DIMM?
drgania teleskopu i błędy śledzenia są nieistotne (ruchy różnicowe)
mały wpływ wiatru
mała czułość na skale większe niż d ⇒ mały wpływ skończonej (i
nieznanej!) skali L0 (w przeciwieństwie do metody ruchów
absolutnych)
dość duża tolerancja aberracji optycznych teleskopu
tani - da się przystosować nawet amatorskie teleskopy i CCD
sprzęt mały, przenośny
pomiar daje 2 statystyczne oszacowania tej samej wielkości

77. dane własne
Inne pomiary optyczne
LuSci
MOSP
Scidar (Generalized, SingleStar)

78. dane własne
Inne pomiary
parametry meteo
jasność nieba
PWV
turbulencje (funkcja struktury)
Funkcja struktury:
⟨ ⟩
2
DΘ (r ) = (Θ(x + r ) − Θ(x))

79. dane własne
Metody bezpośrednie
Ładunek typowego balonu sondażowego. Poziome ramię podtrzymuje
czujniki mikrotermalne badające fluktuacje temperatury.
(M. Azouit, J. Vernin - Optical Turbulence Profiling with Balloons
Relevant to Astronomy and Atmospheric Physics)