УДК 551.610.51 PACS numbers: 92.60.Mt, 89.60.-k Предмет и цель работы: Целью работы является поиск, анализ и сравнение недельной цикличности в поведении оптических характеристик атмосферных аэрозолей, а именно аэрозольной оптической толщи, в регионах Украины с разной степенью техногенной нагрузки на окружающую среду. Методы и методология: Для поиска семидневных вариаций использовались данные всемирной сети мониторинга аэрозолей AERONET, деятельность которой основана на роботе автоматических унифицированных солнечных фотометров Cimel CE-318 (Франция). Был проанализирован массив годовых данных измерений аэрозольной оптической толщи в двух спектральных каналах – 440 и 870 нм, (далее АОТ440 и АОТ870) в 2014 г. Сравнивались данные мониторинга двух украинских станций. Первая находится в г. Киеве, вторая – в с. Мартовое Печенежского района Харьковской области. Поскольку данные солнечного фотометра являются дискретными, для их статистической обработки был выбран метод наложения эпох. Результаты: В результате проведенных расчетов параметров АОТ440 и АОТ870 было установлено наличие семидневных вариаций в этих параметрах в обоих регионах. С целью проверки схожести “уикенд-эффекта” в вариациях концентрации аэрозолей в атмосфере над г. Киевом и с. Мартовое были определены максимальные значения коэффициентов взаимной корреляции исследуемых параметров. Установлено, что коэффициент корреляции для двух рядов средних значений параметра АОТ440, рассчитанных по данным двух станций, составляет примерно 0.7, а для АОТ870 – достигает 0.9. Такие результаты позволяют утверждать, что проявления “уикенд-эффекта” в вариациях концентрации аэрозолей как над экологически чистой территорией (с. Мартовое), так и над индустриально развитым г. Киевом практически идентичны. Заключение: Установлено наличие семидневных вариаций в параметрах атмосферных аэрозолей АОТ440 и АОТ870 в двух пунктах наблюдений в Украине, максимальные значения параметров регистрируются в пятницу. Анализ показал высокую степень корреляции результатов наблюдений на двух станциях. Учитывая разную степень антропогенной нагрузки на урбанизированный район и  рекреационную зону Украины, в которых расположены станции, и высокую схожесть семидневных циклов параметров АОТ440 и АОТ870, зарегистрированных в 2014 г., можно утверждать, что выводы предыдущих исследований относительно важности и глобальности влияния человека на окружающую среду подтвердились. Ключевые слова: аэрозольная оптическая толща (АОТ), аэрозоли, “уикенд-эффект”, атмосфера, взаимная корреляция, антропогенное влияние Статья поступила в редакцию 04.04.2019 Radio phys. radio astron. 2019, 24(2): 129-135 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Cerveny R. S. and Coakley K. J. A weekly cycle in atmospheric carbon dioxide. Geophys. Res. Lett. 2002. Vol. 29, Is. 2. P. 15-1–15-4. DOI: 10.1029/2001GL013952 2. Sanchez-Lorenzo A., Laux P., Hendricks Franssen H.-J., Calbo J., Vogl S., Georgoulias A. K., and Quaas J. Assessing large-scale weekly cycles in meteorological variables: a review. Atmos. Chem. Phys. 2012. Vol. 12, Is. 13. P. 5755–5771. DOI: 10.5194/acp-12-5755-2012 3. Пазнухов А. В., Ямпольский Ю. М., Занимонский Е. М., Соина А. В. Поиск “уикенд эффекта” в вариациях интенсивности природных СНЧ шумов. Радиофизика и радиоастрономия. 2012. Т. 17, No 1. C. 67–73. URL: http://rpra-journal.org.ua/index.php/ra/article/view/414/308 (дата обращения: 4.04.2019). 4. Seinfeld J. H. and Pandis S. N. Atmospheric chemistry and physics: from air pollution to climate change. Third edition. Hoboken, New Jersey, US: John Wiley & Sons, Inc., 2016. 1121 p. 5. Чекман И. С., Сыровая А. О., Андреева С. В., Макаров В. А. Аэрозоли –  дисперсные системы: Монография. Харьков: Цифрова друкарня No 1, 2013. 100 с. 6. Baumer D., Rinke R., and Vogel B. Weekly periodicities of Aerosol Optical Thickness over Central Europe – evidence of an anthropogenic direct aerosol effect. Atmos. Chem. Phys. 2008. Vol. 8, Is. 1. Р. 83–90. DOI: 10.5194/acp-8-83-2008 7. Holben B. N., Eck T. F., Slutsker I., Tanre D., Buis J. P., Setzer A., Vermote E., Reagan J. A., Kaufman Y. J., Nakajima T., Lavenu F., Jankowiak I., and Smirnov A. AERO-NET – A Federated Instrument Network and Data Archive for Aerosol Characterization. Remote Sens. Environ. 1998. Vol. 66, Is. 1. Р. 1–16. DOI: 10.1016/S0034-4257(98)00031-5 8. Соина А. В., Милиневский Г. П., Ямпольский Ю. М. Семидневные вариации в атмосферных аэрозолях. Радиофизика и радиоастрономия. 2015. Т. 20, No 2. C. 109–121. DOI: 10.15407/rpra20.02.109 9. Галицька Є. І., Данилевський В. О., Сніжко С. І. Стан забруднення аерозолем атмосфери над Києвом за дистанційними дослідженнями засобами AERONET та вплив на нього лісових пожеж улітку 2010 р. Геополитика и экогеодинамика регионов. 2014. T. 10. C. 437–444. 10. Bovchaliuk A., Milinevsky G., Danylevsky V., Goloub P., Dubovik O., Holdak A., Ducos F., and Sosonkin M. Variability of aerosol properties over Eastern Europe observed from ground and satellites in the period from 2003 to 2011. Atmos. Chem. Phys. 2013. Vol. 13, Is. 13. P. 6587–6602. DOI: 10.5194/acp-13-6587-2013 11. Milinevsky G. and Danylevsky V. Atmospheric Aerosol Over Ukraine Region: Current Status of Knowledge and Research Efforts. Front. Environ. Sci. 2018. Vol. 6. id 59. DOI: 10.3389/fenvs.2018.00059 12. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. Пер. с англ. Москва: Мир, 1976. 755 с. 13. Головне управління статистики у місті Києві. Викиди забруднюючих речовин та діоксиду вуглецю у атмосферне повітря (1990–2017 роки). 2019. URL: http://kiev.ukrstat.gov.ua/p.php3?c=1730&lang=1 (дата обращения: 4.04.2019). 14. Головне управління статистики в Харківській області. Викиди забруднюючих речовин та діоксиду вуглецю в атмосферне повітря (1990–2017 рр.). 2019. URL: http://kh.ukrstat.gov.ua/index.php/dynamika-vykydiv-zabrudniuiuchykh-rechovyn-i-dioksydu-vuhletsiu-v-atmosferne-povitria (дата обращения: 4.04.2019). 15. Серебренников М. Г., Первозванский А. А. Выявление скрытых периодичностей. Москва: Наука, 1965. 244 с. 16. Burrows J. P., Dehn A., Deters B., Himmelmann S., Richter A., Voigt S., and Orphal J. Atmospheric remote-sensing reference data from GOME: Part 1. Temperature-dependent absorption cross-sections of NO2 in the 231-794 nm range. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 1998. Vol. 60, Is. 6. P. 1025–1031. DOI: 10.1016/S0022-4073(97)00197-0 17. Milinevsky G., Danylevsky V., Bovchaliuk V., Bovchaliuk A., Goloub Ph., Dubovik O., Kabashnikov V., Chaikovsky A., Miatselskaya N., Mishchenko M., and Sosonkin M. Aerosol seasonal variations over urban–industrial regions in Ukraine according to AERONET and POLDER measurements. Atmos. Meas. Tech. 2014. Vol. 7, Is. 5. P. 1459–1474. DOI:10.5194/amt-7-1459-2014

/pdf/seven-day-cycle-in-the-parameters-of-atmospheric-aerosols-320robhmc9.pdf

Seven-Day Cycle in the Parameters of Atmospheric Aerosols According to the Ukrainian Aeronet Stations Data

To investigate weekly cycle in aerosol parameters using recent AERONET data, we analyse the 7-days periodicity in the different regions that vary in the level of the industrial aerosol load. In the paper we are looking for the weekly cycle in atmosphere aerosol optical thickness at 440 and 870 nm (AOT440, AOT870), measured by AERONE sun-photometers in the industrial regions: Europe and North America. The possible appearance of the weekly cycle in Antarctica, where the lowest industrial aerosol load expected, was investigated as well. For each of the AERONET stations, the analysis was provided using the 8-year continuous measurement sequences data in the 2009–2016 period. Due to AERONET sun-photometers provided aerosol measurements in the daytime and cloudless conditions only, we use the weekly data overlay technique for analysis. According to this method, the initial sequence of the measurements was divided into the 7-days data segments, corresponding to a week period. The 8-year averaged values and standard deviation were calculated for an each day of week. The average Europe and North America weekend effect in the percent difference of AOT440 in the weekdays and in the weekend in the atmosphere over North America is equal 7.2%, over Europe - 4.2%. The lowest AOT values observed on Sunday and Monday the highest values are seen from Wednesday till Saturday. To reveal seasonal dependence of the weekend effect, the weekly variations of seasonally separated AOT440 and AOT870 data over Europe have been analysed. The results exhibit the maximum AOT values in working days and minimum in weekend similar to seasonally averaged results.

Weekly cycle in the atmosphere aerosol variations for industrial regions

Searching of weekly cycles in the aerosol parameters of antarctic atmosphere in comparison with earth industrial regions

/pdf/seven-day-variations-in-the-atmospheric-aerosols-4agebido1l.pdf

Seven-Day Variations in the Atmospheric Aerosols

Handle everyday research tasks with reliable, citation-backed results

Your personal Research Agent to handle research tasks with citation-backed results

Popular Tasks used by Researchers

How can I help with your research?

Meet SciSpace

Get more enhanced response by uploading the PDFs you want me to reference.

No relevant PDFs in your library

SciSpace is the AI research assistant for academics. Run systematic literature reviews on 280M+ papers, and write papers with cited sources. Trusted by 1M+ students, PhDs & researchers.

SciSpace | AI for Research

Analyze PDFs

Code & Manuscripts

Funding & Grants

Literature & Patents

Medical & Clinical Data

Systematic Review

Visualize & Present

Web & Data

Build a Google Scholar-like website for your research.

Build a website

Create charts and images for your research

Create a Chart

Write a paper for submission to a journal

Draft a manuscript

Patent Search

Design eye-catching scientific posters in minutes.

Scientific Poster Generation

Systematic Literature Review

One task is running at the moment. Your messages will be shown right after.

Drag and drop or click here to browse

Loved by <highlight>1 million+</highlight> researchers

Extract a list of specific topics and their sources from unstructured text

Topics

Compare and analyze relevant papers that matches with your search

Papers

Get insights from PDFs and bookmarked papers from your library

My library

Recent searches

Try searching for:

Catch AI-generated content in scholarly and non-scholarly content

{ai} Detector

Ai Writer

Get PDF Summaries, highlighted text explanations 

Chat with PDF

Effortlessly create in-text citations and bibliographies in APA and 2,500 other formats

Citation generator

Get explanations, summaries, and answers on academic papers

Ease up your research workflow with {scispace}'s cohort of exciting AI tools

Elevate your academic writing skills and convey your ideas the way you want

Paraphraser

Explore our range of reading and writing tools

Your file is being prepared and should be ready in a few minutes. If it's a large file, it might take a bit longer. You can close this window, and we'll email you the file when it's done.

You have reached a maximum limit of <strong>{limit}</strong> columns in the table. Remove at least <strong>1</strong> column to add or create another one.

A. V. Soina

Author Tools

Chat about Author

Papers

Seven-Day Variations in the Atmospheric Aerosols