Изилдөө иштери жана басылмалар

1. AERONET (2022-2023) жер үстүндөгү фотометрикалык өлчөө маалыматтары

Таблица 1. 2022-2023-жылдары IAOCA-KRSU станциясында өлчөө күндөрүнүн (N күн) жана маалымат чекиттеринин (N упайлар) саны. (1.0-деңгээл) жана азиялык (A_Dust) жана Жакынкы Чыгыш (ME_Dust) чаңын (Чаңдуу күндөр) жана түтүндү (Кар күндөрү) алып салуу учурлары катары аныкталган күндөрдүн саны

Жыл

2022

2023

Total

Ай

Sep

Окт

Nov

Dec

Жан

Feb

Мар

Apr

Май

Jun

Жюль

Aug

N days

25

20

19

18

25

13

26

22

22

23

26

24

263

N упайлар

708

402

165

269

369

219

740

564

510

597

446

623

5612

Dusty Days

8

5

2

0

2

2

10

10

9

6

3

6

63

Smoky Days

2

0

0

0

0

0

0

0

4

4

1

1

12

IAOCA-KRSU(a) станциясында AOD440 жана AE440-870 орточо суткалык маанилеринин өзгөрмөлүүлүгү жана AOD440 AE440-870(b) тиешелүү көз карандылыгы

AOD440 (a) жана AE440-870 (b) өлчөнгөн маанилеринин интегралдык кайталануу бөлүштүрүлүшү жана гистограммасы

AOD440 орточо айлык маанилеринин өзгөрмөлүүлүгү, DR1020 деполяризация катышы жана чаң күндөрүнүн саны (N_Dusty Days) (a), ошондой эле AOD жутулушу жана Angstrem AE440-870 (b) 2022-2023.

Изилдөөлөр көрсөткөндөй, радиометрикалык өлчөө маалыматтары Жакынкы Чыгыш булактарынан, Европадан, Россиядан, Арал деңизинин бассейнинен жана Кытайдын түндүк-батышындагы чөлдөрдөн чаңдын, биомассанын күйүү продуктуларынын жана антропогендик аэрозолдун эмиссиясынын мезгилдерге жараша өзгөрүшүн чагылдырат. Атмосферадагы аэрозолдук жүктүн эң жогорку деңгээли (AOD440≥0.3) жазында жана күзүндө басымдуулук кылган минералдык чаңдын чоң бөлүкчөлөрүнүн ташылышынын натыйжасы болгон (AE440-870 ≤0,5).

AOD440(a) оптикалык калыңдыгын жана Angstrem AE440-870 параметринен SSA440 жана SSA1020 (DSSA)(b) бир чачыратуу альбедосунун ортосундагы айырманы салыштыруу


2. Аэрозольдун булганышынын анормалдуу алып салуу окуялары

Аймактагы атмосфералык аэрозолдун басымдуу бөлүгү табигый булактардан келет, бул деп аталганга салыштырмалуу географиялык жайгашуусу менен шартталган. «чаң алкагы», Түндүк Африканын батыш жээгинен созулуп, Сахараны, Араб жарым аралынын чөлдөрүн, Иранды жана Пакистандын түндүгүн, Арал бассейнин Такла-Макан жана Гоби чөлдөрүнө чейин камтыйт.

Кытайдын түндүк-батышындагы чөлдөрдөн Азия чаңын алып салуу катары аныкталган окуялар чек ара катмарында да, эркин тропосферада да бардык башка эмиссия аймактарынан үстөмдүк кылат. Чаңды жана антропогендик аэрозолду Жакынкы Чыгыш булактарынан өткөрүү негизинен орто жана жогорку тропосферада ишке ашырылат жана абада илинген бөлүкчөлөрдүн (PM) жер үстүндөгү массалык концентрациясынын деңгээлине түздөн-түз таасирин тийгизбейт.

Борбордук Азиядагы PM2.5тин негизги компоненттеринин сезондук вариациялары

19«31-апрель, 2023-жыл (a) жана бийиктик-убакыт өзгөрүүлөрү R1064(h) лидар зондунун маалыматтары боюнча 1020 нм толкун узундугунда (»IAOCA-KRSU–, AERONET) (1,5-деңгээл) жана бийиктик-убакыт өзгөрүүлөрү R1064(h) 2023-жылдын 27-апрелинде (b)

2023-жылдын 27-апрелинде саат 09:00дөн 21:00гө чейин (LT) жер үстүндөгү лидар тарабынан алынган 1064 нм толкун узундугунда вертикалдык чачыратуу катышынын (R) профилдерин трансформациялоо.

2023-жылдын 27-апрелиндеги Азия чаңынын окуясы учурунда Aura (OMI) спутнигинин маалыматы боюнча атмосферанын аэрозолдук индексинин (AI) таралуу картасы (a). 24-апрелден (UTC 12:00) 27-апрелге чейин (UTC 18:00) жер бетинен (AGL) 2000 м бийиктикте обсерваториянын (42,46° N; 78,53° E) үстүнөн өткөн 24-h тескери траекториялардын жыштыгынын бөлүштүрүлүшү (UTC 18:00) 2023 (b)

Анормалдуу окуялар учурунда PM үлгүлөрүн талдоо натыйжалары изилденип жаткан аймакта көмүртек камтыган компоненттер (OS жана EC) аэродинамикалык диаметри 2,5 ммден (PM2,5) аз болгон бөлүкчөлөрдүн массалык концентрациясына олуттуу салым кошоорун көрсөттү. Атмосфералык аэрозолдун бөлүкчөлөрүнүн аймактык жана трансконтиненталдык өтүү шарттарында органикалык көмүртектин (ОС), элементардык көмүртектин (ЕС) жана сууда эрүүчү органикалык көмүртектин (WSOC) булактары аныкталган.

PM2.5 моделделген курамы PEB (LST) сайтында түрү (a) (mg m-3) жана майда чаң булактарынын аймактары (b) (mg m-3) боюнча

AOD аэрозолдук оптикалык калыңдыгы менен PM2.5 массалык концентрациясынын ортосундагы эмпирикалык байланыштар алынды, бул оптикалык өлчөө маалыматтарынын негизинде PM2.5 жер үстүндөгү маанилерин баалоого мүмкүндүк берет.

3. Спутниктик өлчөөлөр боюнча атмосферанын төмөнкү катмарындагы метеорологиялык параметрлердин сейсмикалык бузулуулары

Жогорку тропосферадагы жана төмөнкү стратосферадагы (UTLS) метеорологиялык параметрлердин вариациялары 2023≥2024-жылдары Евразия аймактарында болгон M– 7,0 баллдык жер титирөөлөр менен байланыштуу болушу мүмкүн болгон бузулууларды аныктоо үчүн талданат, бул мурда аныкталган сейсмикалык атмосферага чейинки эффекттерди ырастоо жана спутниктик аралыктан зонддоо маалыматтарын иштетүү үчүн колдонулган алгоритмдердин натыйжалуулугун текшерүү.

Түркиядагы жер титирөөнүн эпицентрдик зонасында атмосферанын температурасынын M=7,8 бийиктик-убакыттык өзгөрүшү жана 2022-жылдын октябрынан 2023-жылдын майына чейин (а, в) жана 2023-жылдын январь-февралында (б, г) сейсмикалык активдүүлүктүн тиешелүү динамикасы

Түркияда 2023-жылдын 27-январынан 01-февралына чейин M>7.0 жер титирөөлөрүнө чейин dTC интегралдык параметринин мейкиндикте бөлүштүрүлүшүнүн динамикасы.

Температуранын (a, b), корреляция коэффициентинин (r) (b, g) жана интегралдык параметр dTC (d, e) 2023-жылдын октябрында өзгөрүшү – февраль 2024 Японияда жер титирөөнүн эпицентринен жогору M=7,5 (01/01/2024; 07:10:09 UTC) жана 2024-жылдын –-майында Тайвандагы жер титирөөнүн эпицентринен жогору M=7,4 (02/04/2024; 23:58:12 UTC)

Японияда 2024-жылдын 30-31-мартында (a, b, c) жана Тайванда 2024-жылдын 2-3-апрелинде (g, d, e) M≥7.0 жер титирөөлөрүнүн алдында dTC параметринин мейкиндикте бөлүштүрүлүшү

4. Төмөнкү атмосферадагы толкундардын бузулушун аныктоо

Жогорку тропосферанын жана төмөнкү стратосферанын (UTLS) вертикалдык түзүлүшүнүн өзгөчөлүктөрүнүн бири тропопаузанын бийиктиги менен температурасынын ортосундагы сызыктуу регрессия коэффициентинин профилдеринин өзгөрүшү болуп саналат, алар тропопаузадан жогору терс корреляция коэффициенттери менен типтүү S формасына ээ. (~100 гПа) жана жогорку тропосферадагы оң маанилер (~300 гПа). Бул эки UTLS деңгээлиндеги температуранын өзгөрүшүнө байкоолор спутниктик маалыматтарды иштеп чыгуунун иштелип чыккан алгоритминин негизин түзгөн. Температуранын өзгөрүшүнүн интенсивдүүлүгү кыска STA (Кыска убакыттын өзгөрүшү) жана узун LTA (Узак убакыттын өзгөрүшү) убакыт терезелериндеги VAR жылма дисперсияларын салыштыруу аркылуу бааланган: R = VARSTA /VARLTA, андан кийин интегралдык параметрлерди эсептөө dTC (dT). Температуранын дисперсиясы ар кандай бузуучу факторлордун, анын ичинде гравитациялык толкундардын активдүүлүгүнүн өлчөмү катары каралып, алардын жаралышы сейсмикалык активдүүлүк менен байланыштуу болушу мүмкүн. Жогорку тропосферанын (Upper Troposphere, UT) жана төмөнкү стратосферанын (Lower Stratosphere, LS) кыжырданган абалы төмөнкү шарттарды канааттандырган температуранын өзгөрүшүнө туура келген: тиешелүүлүгүнө жараша RUT>1,0 жана RLS>1,0, ал эми dTC параметринин маанилери > 1,5 аномалдуу деп эсептелген. Эки деңгээлдүү ыкманы колдонуу жер титирөөлөргө чейинки жылуулук аномалияларын аныктоо ыктымалдыгын жогорулатты, муну Европа менен Азиянын сейсмикалык активдүү аймактарындагы температуранын өзгөрүшүн талдоо мисалдары тастыктады. Мындан тышкары, ал жалган-оң жылуулук аномалияларынын санын кыскартууга мүмкүндүк берди (б.а. жер титирөө менен коштолбогон).

UTLSде сейсмикалык температурага чейинки аномалияларды аныктоо DTS-T (Deviation-Time-Space-Thermal) критерийинин үч белгилүү позициясына негизделген: 1) байкалган параметрдин анын фондук маанилеринен олуттуу четтөө; 2) убакыттын өтүшү менен аномалиялардын квазисинхрондук жүрүм-туруму; 3) мейкиндикте туруктуу аномалиялар эпицентрдик аймактарга жакын жайгашкан. Температуранын бузулушунун мейкиндик мүнөздөмөлөрү IPPLA (Көгүлтүр атмосферадагы презеизм пирсингдерин идентификациялоо) программалык тиркемесинин жардамы менен аныкталган.


Иштелип чыккан алгоритмди колдонуу dTC (≥2.0) аномалиясынын параметринин жогорку маанилери менен мүнөздөлгөн сейсмогендик келип чыккан аномалиялар так аныкталган мезошкала (300-800 км) түрүндө көрүнгөнүн аныктоого мүмкүндүк берди.), эпицентрлердин жанында жайгашкан бузулган аймактардын салыштырмалуу узак жашаган (18ден 36 саатка чейин). dTC максимуму эпицентрлерден бир нече жүз километр алыстыкта жана катуу жер титирөөлөргө 1-5 күн калганда байкалган.

Алынган натыйжалардын кайталанышы сейсмикалык активдүүлүк атмосферанын параметрлеринин өзгөрмөлүүлүгүнүн булактарынын бири экендигине иш жүзүндө эч кандай шек туудурбайт. Ири жер титирөөлөрдүн алдында бузулуулардын пайда болушунун мүмкүн болуучу механизми жөнүндөгү маселеге келсек, шарттарга жараша литосфера менен атмосферанын өз ара аракеттенүүсүнүн ар кандай механизмдери (геохимиялык, акустикалык-гравитациялык жана электромагниттик) жанаша жашап, бузулуулардын пайда болушуна салым кошот деп болжолдоого болот.

Анализдин натыйжалары жогорку тропосферадагы жана төмөнкү стратосферадагы метеорологиялык параметрлердин анормалдуу өзгөрүүлөрү менен сейсмикалык активдүүлүктүн ортосунда ыктымал байланышты көрсөтүп турат. Изилденген бардык учурларда эпицентрлердин жанында температуранын аномалдуу бузулушунун мезошкала аймактары пайда болгон. Бул жер бетинде пайда болгон сейсмикалык эффекттер атмосферанын параметрлеринин өзгөрүшүнө алып келет дегенди билдирет.

Кытайда (2008), Иранда, Пакистанда (2008) сейсмикалык активдүү мезгилде dT жана dTC параметрлеринин (a, b, d, e) жана жер титирөөлөрдүн (N) магнитудасынын жана санынын (N) өзгөрүү динамикасы, 2013) жана Непалда (2015)

Кыргыз Республикасынын аймагында жана чек араларына жакын жерде болгон M³ 5.0 магнитудасы бар жер титирөөлөрдү даярдоо мезгилинде DCORR аномалдык вариацияларынын интегралдык параметринин маанилери менен туюнтулган температуранын бузулушунун мейкиндикте бөлүштүрүлүшү