Российские ученые занялись изучением влияния перистых облаков на климат
Ученые из Томского государственного университета и их коллеги из института оптики атмосферы СО РАН занялись изучением влияния перистых облаков на климат Земли.
Как известно, с Земли перистые облака не видны - они находятся на высоте от 8 до 12 километров и относятся к облакам верхнего яруса. Состоят эти облака из кристаллов льда, которые способны менять положение в пространстве, сообщается на сайте ТГУ.
В зависимости от их ориентации может меняться и количество солнечной энергии, поступающей в атмосферу нашей планеты, а это значит, что данные кристаллы имеют самое прямое отношение к таким явлениям как погода и климат Земли.
В перистых облаках по-особому ведет себя рассеянный свет. Так, если для жидкокапельных облаков можно применить теорию рассеяния света сферической частицей, то для облаков кристаллических таких теорий до настоящего времени создано не было.
Решение данной проблемы важно для составления наиболее точных прогнозов погоды, считает Александр Коношонкин, сотрудник ТГУ и института оптики атмосферы СО РАН.
Интерес также представляют и сами облака. «Поведение» кристаллов льда, из которых они состоят, во многом определяет количество тепла в атмосфере нашей планеты и поэтому очень важно изучать микрофизические параметры перистых облаков.
Важной задачей атмосферной оптики является определение этих параметров при помощи лидарного зондирования (наземные и космические лидары), и именно эта задача лежит в основе проекта Коношонкина, удостоенного гранта Президента РФ.
Данный проект нацелен на решение теоретической задачи - построение модели рассеяния света на перистых кристаллических облаках.
Российские ученые решили использовать численное решение задачи рассеяния света на хаотически ориентированных кристаллах, впервые рассчитанное в приближении физической оптики (для частиц от 30 микрон и более). Полученные результаты позволяют определять форму и размер ледяных кристаллов в рамках математической модели оптических свойств перистых облаков. Данная модель позволит усовершенствовать прогнозы погоды и, возможно, позволит получить ответы на часть вопросов, связанных с изменениями климата Земли.
