ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2015, № 4, с. 79-87
МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ЛЕДОВОГО ПОКРОВА АРКТИКИ
СПУТНИКОВЫЙ МОНИТОРИНГ ЛЕДЯНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ПРИ ОБЕСПЕЧЕНИИ БЕЗОПАСНОСТИ РАБОТ НА ШЕЛЬФЕ
АРКТИЧЕСКИХ МОРЕЙ © 2015 г. В. Г. Смирнов*, И. А. Бычкова
Арктический и Антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург
*Е-таП: vgs@aari.ru Поступила в редакцию 15.05.2014 г.
Рассмотрены методы обработки оперативной спутниковой информации о ледяных образованиях, представляющих угрозу для безопасности работ на арктическом шельфе. Их совокупность разделена на интерактивные методы, автоматизированные и автоматические. Рассмотренные методы проиллюстрированы на примерах архивных спутниковых данных по российскому сектору Арктики. Источником спутниковой информации являлись радиолокационные и оптические данные. Показано, что для успеха спутникового мониторинга опасных ледяных образований необходимо оптимальное сочетание спутниковых средств наблюдений на различных его этапах, предусматривающее синергетический подход к усвоению данных разных спектральных диапазонов, полученных с различных космических аппаратов.
Ключевые слова: морские льды, арктические моря, опасные ледяные образования, спутниковый мониторинг, радиолокатор с синтезированной апертурой
Б01: 10.7868/80205961415040107
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время ускоренными темпами идет процесс освоения природных ресурсов Арктического шельфа. Повышение деловой активности на шельфе предопределяет необходимость создания новых и совершенствования существующих систем обеспечения безопасности работ по поиску и эксплуатации месторождений углеводородного сырья в суровых условиях Арктики. Для обслуживания инженерно-технических работ на шельфе, включая буровые работы, эксплуатацию нефтедобывающих платформ, транспортно-ло-гистические операции, связанные с доставкой материалов, ротацией обслуживающего персонала и пр., разрабатываются технологии мониторинга ледяного покрова и опасных ледяных образований (ОЛО), ориентированные на использование комплексной системы наблюдений. Ключевую роль в таких технологиях играют методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Дистанционные методы являются основными, а в ряде случаев единственно возможными методами мониторинга морского ледяного покрова и ледяных образований материкового происхождения, представляющих угрозу для морской деятельности на замерзающих акваториях. Поэтому в последние годы отмечается ускоренное развитие космических технологий, направленных на обес-
печение безопасности арктических морских транспортных систем и работ по освоению шельфовых месторождений углеводородов (Смирнов, 2012).
СПУТНИКОВЫЕ МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА МОРСКОГО ЛЕДЯНОГО ПОКРОВА
Совокупность методов ДЗЗ, лежащих в основе космических технологий обеспечения безопасности морской деятельности на замерзающих акваториях, условно может быть разделена на три группы:
1) Интерактивные методы, основанные на оценках квалифицированного ледового эксперта, с учетом всех имеющихся в его распоряжении источников ледовых данных по району работ и базы знаний;
2) Автоматизированные методы;
3) Автоматические методы.
Остановимся подробнее на каждой из этих групп.
Интерактивные методы
Анализ спутниковой информации о ледяном покрове в настоящее время, как правило, производится ледовым экспертом в интерактивном ре-
жиме. Качество получаемой ледовой информации зависит от опыта ледового эксперта, интерпретирующего спутниковую информацию. Для повышения достоверности интерпретации используется принцип синергетического дополнения многоспектральной спутниковой информации.
Необходимо отметить, что оценки состояния ледяного покрова, представляемые ледовыми экспертами, являются субъективными. Для обеспечения наибольшей достоверности оценок требуется привлечение квалифицированных экспертов с многолетним опытом работ по картированию ледяного покрова на конкретной акватории. Однако даже работа опытных экспертов не исключает ошибок в определении состояния ледяного покрова, в том числе и грубых.
Автоматизированные методы
Под автоматизированными методами спутникового мониторинга морского ледяного покрова понимаются методы, основанные на компьютерных технологиях в сочетании с использованием экспертных оценок на отдельных этапах технологической цепи. Информационные системы, построенные по таким технологиям, позволяют проводить регулярную обработку спутниковых данных с выдачей тематической информации потребителю на оперативной основе. В отличие от интерактивных, в автоматизированных методах по входным спутниковым данным реализуется расчет определенных физических параметров ледяного покрова, основанный либо на полуэмпирических зависимостях и моделях изучаемых объектов, либо на использовании методов классификации с обучением совместно с расчетом статистических характеристик спутниковых изображений, представляющих собой двумерные поля яркости. Параметризация изучаемого явления помогает избежать грубых ошибок при проведении анализа состояния ледяного покрова.
Рассмотрим автоматизированные методы спутникового мониторинга на примере методов оценки толщины ледяного покрова, основанных на полуэмпирических зависимостях.
Определение толщины льда по данным наблюдений ИК-радиометров. Технология использования спутниковых ИК-каналов для оценки толщины льда базируется на решении уравнений теплопроводности сред вода—лед—снег—воздух и на эмпирических зависимостях. Установлено, что при отрицательной температуре воздуха температура поверхности льда обратно пропорциональна его толщине. При толщине льда около 250 см наблюдается эффект насыщения, когда температура поверхности льда приобретает минимальные для данных гидрометеорологических условий значения, которые не меняются при дальнейшем уве-
личении толщины. Такие льды получили условное наименование "толстые".
В рамках модели оценки толщины морского льда по значению температуры его поверхности непосредственно определяется не истинная толщина льда и снега в данном пикселе, а преобразованная толщина Hp, приведенная к толщине льда, теплопроводность которого равна теплопроводности льда, покрытого снегом (Смирнов и др., 2010; Спутниковые методы..., 2011)
Hp = H + hL/l, (1)
где Hи L — толщина и теплопроводность льда; h и l — толщина и теплопроводность снега.
Параметрическая модель оценки толщины морского льда имеет на входе безразмерный параметр Q, представляющий собой "коэффициент подобия" между "топографией" поля льда и соответствующим ему температурным полем снежно-ледяной поверхности. Параметр Q вычисляется для каждого пиксела ИК-изображения
Q = (T - TW)/(Tt - Tw), (2)
где Ti — температура участка, на котором измеряется толщина льда; T t, Tw — средние температуры тестовых участков "толстого" льда и чистой воды.
Зависимость параметра Q от преобразованной толщины была определена экспериментально по ежедекадным измерениям толщины льда и снега на припае, проводимым береговыми полярными станциями. В усовершенствованной технологии (Смирнов и др., 2010, 2011) в качестве тестовых участков толстого льда используется сеть постоянных реперных точек заснеженной суши. При этом Tw принимается равной температуре замерзания воды на данной акватории. Истинная толщина льда, образование и нарастание которого происходило в бесснежные периоды, равняется преобразованной. Высота снега на льдах той или иной преобразованной толщины определяются по данным береговых станций.
Технология позволяет оценивать преобразованные и истинные значения толщины молодых и однолетних тонких льдов с погрешностью 5—10 см, а однолетних средних с погрешностью 10—15 см.
Определение толщины льда с помощью спутниковых радаров-альтиметров. Радиолокационная альтиметрия ледяного покрова в Арктике стала развиваться с 1990-х гг. с запуском спутников ERS-1/2 и Envisat (Gilesand, Hvidegaard, 2006; Giles et al., 2008). Метод основан на разделении РЛ-сигналов, отраженных от участков открытой водной поверхности и начальных видов льда в разрывах, и сигналов, отраженных от полей однолетнего и многолетнего льдов. Толщина льда вычисляется по его возвышению на основе уравнения гидростатического равновесия. При этом используются фиксированные значения плотности
морской воды и льда и климатические оценки водного эквивалента снега (Laxon et al., 2003). Толщина льда оценивается путем осреднения данных, полученных для узлов координатной сетки размером 100 х 100 км в течение одного месяца. В 2010 г. был запущен интерферометрический радар-альтиметр Cryosat-2, предназначенный для мониторинга арктических регионов, его пространственное разрешение составляет 250 м.
Автоматические методы
Автоматические методы мониторинга подразумевают использование технологий, полностью исключающих влияние человека на результат мониторинга. На сегодня такой автоматический метод спутникового мониторинга морского ледяного покрова разработан лишь для данных микроволновых приборов пассивного зондирования (СВЧ-радиометры).
Существующие алгоритмы оценки сплоченности льда по данным СВЧ-радиометров (NASA Team, ASI, Bristol, Bootstrap, TUD и др.) основаны на линейной комбинации яркостных температур (Tb) и их разностей на частотах 19, 37 и 85/89 ГГц V- и H-поляризаций (Andersen et al., 2007; Spreen et al., 2008).
Российские специалисты из Института космических исследований (ИКИ РАН) предложили свой алгоритм определения сплоченности ледяного покрова Арктики по данным микроволновых радиометров, основанный на разработанной модели водная поверхность—лед—снежный покров—атмосфера (Тихонов и др., 2008).
Алгоритмы применяются для трех типов поверхности: воды и двух типов льда (однолетнего и многолетнего; или однолетнего и тонкого льда). Использование пассивного микроволнового зондирования с ИСЗ в настоящее время позволяет в автоматическом режиме ежесуточно картировать границу льда и общую сплоченность морского льда, включая положение ледяных массивов с погрешностью, близкой к 5 км (10%), кроме периодов летнего таяния и осеннего замерзания, когда ошибка увеличивается в 2 раза и более.
Автоматическая оценка сплоченности многолетнего льда все еще нест
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.