ISSN: 2157-7617

Журнал наук о Земле и изменения климата

Открытый доступ

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Индексировано в
  • Индекс источника CAS (CASSI)
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Онлайн-доступ к исследованиям в области окружающей среды (OARE)
  • Открыть J-ворота
  • Генамика ЖурналSeek
  • ЖурналТОС
  • Справочник периодических изданий Ульриха
  • Доступ к глобальным онлайн-исследованиям в области сельского хозяйства (AGORA)
  • Международный центр сельского хозяйства и биологических наук (CABI)
  • РефСик
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • Вызов запроса
  • Онлайн-каталог SWB
  • Публикации
  • Евро Паб
  • ICMJE
Поделиться этой страницей

Абстрактный

Climatic Trend of Lapse Rate Considering the Impression of AOD over a Tropical Coastal Station

Middey A, Kumar N and Rao PS

Changes in boundary layer lapse rate with changing aerosol loading in the atmosphere bring about some interesting information concerning climate feedbacks. Aerosols have direct and indirect effects on climate system by various physical mechanisms. Some of them are well understood while some require more reasoning and interpretations. The present study used satellite derived data of Aerosol Optical Depth (AOD) and Solar Radiation along with radiosonde upper air sounding data over a coastal station Dabolim, Goa (15.38°N, 73.83°E) of India to investigate their effect on changing the boundary layer (upto 850 hPa) lapse rate over the years. Twelve years (2001- 2012) radiosonde winter season (December, January and February) data have been analyzed to develop a multiple linear regression model to predict boundary layer lapse rate over the site and subsequently a univariate Markov chain prediction model is introduced to anticipate the future scenario.