ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2014, № 2, с. 35-43
МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
НОВЫЙ АЛГОРИТМ ВОССТАНОВЛЕНИЯ СПЛОЧЕННОСТИ МОРСКОГО ЛЕДЯНОГО ПОКРОВА ПО ДАННЫМ ПАССИВНОГО МИКРОВОЛНОВОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
© 2014 г. В. В. Тихонов1*, И. А. Репина1, 2 3, М. Д. Раев1, Е. А. Шарков1, Д. А. Боярский1, Н. Ю. Комарова1
Институт космических исследований РАН, Москва 2Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, Москва 3Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург
*E-mail: vtikhonov@asp.iki.rssi.ru Поступила в редакцию 15.10.2013 г.
В данной работе представлен новый алгоритм восстановления сплоченности морского ледяного покрова из данных пассивного микроволнового зондирования. Алгоритм разработан на основе электродинамических моделей излучательных характеристик ледяного и снежного покровов. В отличие от используемых ранее алгоритмов, учитываются реальные физические параметры льда, снега и открытой воды и не применяются эмпирические и подгоночные коэффициенты. В работе приводятся результаты сравнения расчетов сплоченности ледяного покрова Арктики с наиболее часто применяемым алгоритмом NASA Team 2. В качестве источника данных по радиояркостным температурам, полученным со спутников серии DSMP, используется полярная версия базы данных GLOBAL-RT, накопленная и постоянно обновляющаяся в отделе "Исследований Земли из космоса" Института космических исследований РАН.
Ключевые слова: сплоченность ледяного покрова, снежный покров, яркостная температура, электродинамическая модель, глубина формирования излучения, пассивное микроволновое зондирование.
DOI: 10.7868/S0205961414020110
ВВЕДЕНИЕ
Лед, формирующийся в полярных океанах, играет огромную роль в климатической системе нашей планеты (Aagaard, Carmack, 1989; Liu et al., 2004; Vavrus, Harrison, 2003; Иванов и др., 2013). Он покрывает значительную площадь Мирового океана (от 5 до 8% (Comiso, 2003)), а площадь его покрытия сильно меняется в зависимости от сезона и региона наблюдений. Благодаря тому, что альбедо льда на порядок больше, чем альбедо открытой воды (Brandt et al., 2005), в полярных регионах существует мощная положительная обратная связь между общим тепловым балансом и площадью ледяного покрова (Wadhams, 2000, Al-exeev et al., 2005). Также лед препятствует теплообмену между океаном и атмосферой в полярных регионах (Макштас, 1984, Репина и др., 2011). Очевидно, что для адекватного описания процессов радиационного и теплового взаимодействия атмосферы и океана в полярных районах необходима надежная информация не только о положении границы ледяного покрова, но и о
площадях открытой воды внутри сплошных ледяных массивов. Корректные сведения о распределении льда с хорошим временным и пространственным разрешением также важны для судоходства и добычи полезных ископаемых на шельфе.
Сплоченность льда, т.е. процентное соотношение площади льда к площади открытой воды, восстанавливается по данным пассивного микроволнового зондирования из космоса, начиная с декабря 1972 г., когда на орбиту был выведен радиометр ESMR (Electrically Scanning Microwave Radiometer). С июля 1987 г. для определения сплоченности льда широко используется прибор SSM/I (Special Sensor Microwave/Imager), работающий на серии спутников DMSP (Defense Meteorological Satellite Program). С 2006 г. на спутнике DMSP F17 на орбиту выведен прибор SSMIS (Special Sensor Microwave Imager Sounder), который дополнил каналы <100 ГГц важными для исследования атмосферы частотами 150 и 183 ГГц. (Репина, Иванов, 2012) В настоящее время для восстановления сплоченности льда по данным
миссии DMSP используется комбинация данных SSM/I и SSMIS. Но важным недостатком этих инструментов является относительно плохое пространственное разрешение — 25 х 25 км. С 1992 г. стали доступны данные канала 85 ГГц прибора SSM/I с лучшим пространственным разрешением, что, при использовании определенных алгоритмов, позволяет вдвое улучшить разрешение получаемых карт сплоченности (Kaleschke et al., 2001). Использование канала 85 гГц для восстановления сплоченности льда дало хорошие результаты (Svendsen et al., 1987; Lubin et al., 1997; Kaleschke et al., 2001; Kern et al., 2003), несмотря на то, что для учета влияния атмосферы в этих алгоритмах используются некоторые допущения и упрощения.
Проблема пространственного разрешения приблизилась к своему решению, когда в 2002 г. были выведены на орбиту два новых радиометра: AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS) — в мае на спутнике Aqua и AMSR (Advanced Microwave Scanning Radiometer) — в октябре на спутнике Midori-II. К сожалению, в октябре 2003 г. Midori-II прекратил существование. AMSR-E передавал данные до 4 октября 2011 г. Новый спутник Shizuku (GCOM-W1) с прибором AMSR2 был выведен на орбиту 18 мая 2012 г. Калибровочные работы были завершены к январю 2013 г., и в настоящее время данные доступны для использования. С помощью данных AMSR-E (канал 89 ГГц) возможно достигать пространственного разрешения приблизительно 6 х 4 км, что почти в 3 раза превышает разрешение SSM/I при использовании канала 85 ГГц (15 х 13 км).
Но, при всех преимуществах радиометров AMSR, миссия DMSP остается поставщиком наиболее долговременного однородного и непрерывного массива данных по сплоченности льда в полярных океанах, что крайне важно для оценки климатических изменений в этих регионах (Иванов и др., 2013).
Для определения сплоченности льда по данным пассивного микроволнового зондирования в настоящее время разработано более десятка алгоритмов. Наиболее часто применяются Bootstrap-алгоритм (Comiso, 1995) и NASA Team-алгоритм (Cavalieri et al., 1991).
Алгоритм NASA Team (NT), созданный научным коллективом NASA, использует два отношения: поляризационное (горизонтальная и вертикальная поляризации канала 19 ГГц) и градиентное (вертикальная поляризация каналов 19 и 37 ГГц). Для уменьшения вероятности ложного обнаружения морского льда NASA Team использует два атмосферных фильтра, основанных на вычислении пороговых значений вертикальной поляризации каналов 19 и 37 ГГц. Модернизированная версия этого алгоритма — алгоритм NASA Team 2 (NT2) — добав-
ляет данные канала 85 ГГц, чувствительного к атмосферному воздействию и менее чувствительного к пространственным неоднородностям снега или льда. Но на основе многочисленных исследований (Andersen et al., 2007) было установлено, что атмосферный вклад вторичен по отношению к вариациям излучательной способности поверхности, вызванным ее пространственной неоднородностью. А использование канала 85 ГГц, как говорилось выше, существенно улучшает пространственное разрешение.
Алгоритм Bootstrap, разработанный в Центре космических полетов имени Годдарда, также использует каналы 19 и 37 ГГц (вертикальная и горизонтальная поляризация для канала 37 ГГц и вертикальная поляризация для канала 19 ГГц). В алгоритме устанавливаются реперные значения яркостной температуры открытой воды и сплошного ледяного покрова. Здесь также применяются фильтры для устранения ошибок, связанных со снежным покровом, волнением, пеной или повышением температуры поверхности открытой воды. В алгоритме задаются пороговые значения сплоченности: сплоченность ниже 8% считается открытой водой, а сплоченность выше 92% — сплошным ледяным покровом.
В большинстве случаев оба алгоритма показывают хорошее согласие в определении положения кромки льда. Но в некоторых районах различие может быть весьма существенным. Например, в прикромочной зоне моря Уэдделла расхождение алгоритмов достигает 45% (Burns, 1993). В работе (Comiso et al., 1997) показано, что даже при большой сплоченности льда антарктической зимой средняя рассогласованность NT и Bootstrap-алто-римов может достигать 10% — в среднем Bootstrap-алгоритм дает сплоченность льда выше, чем NT. В целом из сравнения алгоритмов следует, что NT занижает сплоченность в летний период и завышает в зимний. Это приводит к относительно высокому уровню неопределенности в вычислении потоков тепла между атмосферой и океаном, которые оцениваются с использованием климатических моделей, учитывающих сплоченность льда.
Эти расхождения вполне объяснимы. Проявляются как ошибки самих алгоритмов, вызванные напластованием всевозможных параметризаций и допущений, возникших при развитии алгоритмов, так и объективные ошибки восстановления сплоченности морского льда по данным пассивного микроволнового зондирования. Последние возникают из-за поглощения и отражения сигнала в атмосфере, изменения шероховатости открытой морской поверхности под воздействием приводного ветра (Oelke, 1997; Andersen et al., 2007), аномалий излучения снега и льда, вызванных пространственными неоднородно-стями поверхности (Wensnahan et al., 1993; Cava-
lieri, 1994) и множества других природных и технических причин.
Естественно, выделить реальные ошибки алгоритмов можно только сравнением с данными наблюдений. Ошибки для открытой воды легко оценить, используя данные по тем районам, где концентрация льда заведомо равна нулю. В районах с ледяным покровом это сделать гораздо сложнее, ибо реальную сплоченность возможно оценить, только используя снимки высокого разрешения или визуальные наблюдения. В работе (Belchansky, Douglas, 2002) результаты восстановления сплоченности льда по Bootstrap и NT сравниваются со снимками радиолокаторов синтезированной апертуры (РСА) для определенных районов Арктики. Обнаружена явная зависимость ошибок алгоритмов от сезона, особенно в случае NT. (Meier, 2005) представил сравнение данных AVHRR в районах арктических прикромочных зон с алгоритмом NT2 и получил аналогичные результаты. При сравнении четырех SSM/I-алго-ритмов с AVHRR-данными отдельно для летнего и зимнего сезонов для алгоритма NT получены значения средней ошибки — 10.5% для летнего периода и — 8.4% для зимнего периода и стандартные отклонения 1.6 балла для летнего сезона и 1.4 балла для зимнего периода. Похожий вывод сделан в работе (Алексеева, Фролов, 2012) на основании сравнения с визуальными судовыми данными: средняя ошибка составила — 10.1% для летнего пе
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.