Atmosferyczna warstwa graniczna (z ang. atmospheric bounadry layer ABL) jest bezpośrednio lub pośrednio związana z różnymi zjawiskami pogodowymi i klimatycznymi. Aerozol atmosferyczny i chmury mogą wpływać na budżet promieniowania Ziemi i system klimatyczny. Badanie właściwości ABL, aerozolu i chmur przyczynia się do poprawy prognozowania zanieczyszczenia środowiska, prognoz pogody i modeli klimatycznych.
Głównym celem mojej pracy doktorskiej było badanie atmosferycznej warstwy granicznej oraz właściwości aerozolu atmosferycznego i chmur. W swoich badaniach wydzieliłem trzy cele szczegółowe, które zaowocowały trzema publikacjami, których byłem pierwszym autorem, i które składają się na niniejsza pracę doktorską. Wszystkie trzy cele zrealizowałem.
Za pierwszy cel wziąłem badanie wysokości warstwy granicznej atmosfery (z ang. atmospheric boundary layer height ABLH) na podstawie analizy teledetekcyjnych pomiarów ceilometru CHM15k (od stycznia 2008 r. do października 2013 r.) oraz lidaru PollyXT (od lipca 2013 r. do grudnia 2018 r.) w Laboratorium Pomiarów Zdalnych (z ang. Remote Senising Laboratory RS-Lab) w Warszawie (52.21°N, 20.98°E, 54 m a.s.l.). Wykorzystałem je do wyznaczenia ABLH w skali ponad 10 lat. Wysoka próba statystyczna (1841) odzyskanych cykli dobowych ABLH została uzyskana przy użyciu metody transformacji kowariancji falkowej (z ang. wavelet covariance transform WCT). Algorytm oparty na wartościach progowych użytych do skalowania wartości ABLH został opracowany w celu ujednolicenia danych ceilometru i lidaru, a wykonane przeze mnie testy algorytmu wykazały znaczną poprawę spójności wyników. Analiza statystyczna długoterminowych obserwacji wykazała wyraźne sezonowe zmiany średnich miesięcznych cykli dobowych ABLH. Roczna i sezonowa zmienność ABLH ujawniła, że wpływ na nią miało globalne ogrzewanie (El Niño) i chłodzenie (La Niña), odzwierciedlone w zmianach temperatury powietrza na powierzchni. Ponadto porównanie średniej rocznej warstwy wymieszanej (z ang. well-mixedlayer WML), rezydualnej (z ang. residual layer RL) i nocnej (z ang. nocturnal layer NL) w warunkach czystego nieba i zachmurzenia, wskazało, że pokrywa chmur i miejska wyspa ciepła odgrywały ważną rolę w procesach ABL. Wreszcie rozkład częstotliwości ABLH ujawnił silną zmienność sezonową pod względem maksymalnej amplitudy i kształtu rozkładu.
Drugim celem było zbadanie właściwości optycznych aerozolu atmosferycznego w warstwie granicznej. Wykorzystałem tu dane lidaru PollyXT w Warszawie w lipcu, sierpniu i wrześniu 2013, 2015 i 2016. Profile przechowywane w bazie danych EARLINET / ACTRIS zostały wykorzystane do badań statystycznych. W sumie zastosowano 246 zestawów profili własności optycznych, każdy zawierający współczynniki ekstynkcji (α) i rozproszenia wstecznego (β) na cząstkach aerozoli atmosferycznych, a także liniowe współczynniki depolaryzacji cząstek (δ). Profile te posłużyły mi do wyliczenia kolejnych własności optycznych: grubości optycznej aerozolu (AOD), ilorazu lidarowego (LR) i wykładnika Ångströma(ÅE). Zbadałem zależności między różnymi właściwościami optycznymi aerozolu w warstwie granicznej oraz relacje między nimi a pyłem zawieszonym (PM2.5 i PM10) oraz wilgotnością względną (RH) przy powierzchni. W rezultacie AODABL i LRABL wykazały dodatnią korelację, AEABL i LRABL ujemną korelację, a δABLze współczynnikiem mieszania pary wodnej (WVABL) i RH wykazały ujemne trendy.Kompozycja aerozolu w warstwie granicznej w analizowanym okresie składała się z: antropogenicznych zanieczyszczeń miejskich (∼61%) lub ich mieszanin z aerozolem pochodzącym ze spalania biomasy (<14%), lokalnym pyłkami biogenicznymi (<7%) lub cząstkami aerozolu transportowanego znad Arktyki (<5%). W warstwie granicznej nie stwierdzono znaczącego udziału pyłu mineralnego.
Jako trzeci cel postawiłem sobie badanie aerozolu i chmurami w troposferze przy użyciu synergii aktywnych i pasywnych pomiarów teledetekcyjnych. Pomiary wykonane w okresie od czerwca do sierpnia 2019 r. z wykorzystaniem mobilnego lidaru ramanowskiego ESA (EMORAL), bistatycznego dopplerowskiego radaru chmurowego LATMOS (BASTA) oraz skaningowego radiometru mikrofalowego INOE (HATPRO-G2) przeprowadzono na torfowisku w Rzecinie (52.75°N, 16.30°E, 54 m a.s.l.). Opracowany nowy schemat klasyfikacji cząstek, aerozolu i stanu fazy chmur na podstawie połączonych danych z trzech instrumentów pozwolił na szczegółową analizę rozproszenia (cząstki aerozolu w warstwie granicznej, aerozol sferyczny i niesferyczny, aerozol drobno i gruboziarnisty, deszcz, mżawka, warstwa przechłodzona, chmura lodowa, ciekłą i fazy mieszanej). Zalety opracowanej metodologii zademonstrowałem dla studium przypadku podczas skomplikowanej sytuacji meteorologicznej.