научная статья по теме ИЗМЕНЕНИЕ ЛЕДОВИТОСТИ СЕВЕРНЫХ МОРЕЙ РОССИИ И ОЦЕНКА ДОСТУПНОСТИ СЕВЕРНОГО МОРСКОГО ПУТИ ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА Космические исследования

Текст научной статьи на тему «ИЗМЕНЕНИЕ ЛЕДОВИТОСТИ СЕВЕРНЫХ МОРЕЙ РОССИИ И ОЦЕНКА ДОСТУПНОСТИ СЕВЕРНОГО МОРСКОГО ПУТИ ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА»

МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ^^^^^^^^^^ ЛЕДОВОГО ПОКРОВА АРКТИКИ

ИЗМЕНЕНИЕ ЛЕДОВИТОСТИ СЕВЕРНЫХ МОРЕЙ РОССИИ И ОЦЕНКА ДОСТУПНОСТИ СЕВЕРНОГО МОРСКОГО ПУТИ ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА © 2015 г. Е. В. Шалина

Санкт-Петербургский государственный университет, факультет географии и геоэкологии Научный фонд "Международный центр по окружающей среде и дистанционному зондированию им. Нансена",

Санкт-Петербург Е-шаП: elena.shalina@gmail.com Поступила в редакцию 15.05.2014 г.

В статье приведены данные о сокращении площади льдов Северного полушария, а также морей Российской Арктики, в частности, на трассе Северного морского пути, полученные при обработке данных пассивных микроволновых спутниковых измерений. Наблюдения показывают, что ледяной покров Арктики сокращается в среднем на 5% в десятилетие за период с ноября 1978 г. по настоящее время. Отмечено, что, начиная с 2007 г., наблюдается наибольшая по отношению к средним значениям изменчивость площади льдов, что повышает неопределенность прогноза ледовитости морей Арктики и соответственно повышает риски для судов во льдах северных морей. Показано, что процесс сокращения площади ледяного покрова, наблюдаемого в летние месяцы, в конце сезона таяния, проходит намного интенсивнее, чем общее уменьшение площади арктических льдов, и составляет в среднем 13% для сентября для Арктики в целом и от 24 до 40% за десятилетие для морей Российской Арктики. Исследование изменения ледовых условий на Северном морском пути за последние десятилетия проведено для одной из оптимальных трасс плавания. Расчеты показывают уменьшение сплоченности льда на трассе в летние месяцы и практически полное освобождение трассы ото льда в сентябре с 2008 по 2012 гг. При рассмотрении ледовых условий в прол. Карские Ворота и Вилькицкого показана возможность применения данных микроволновых радиометров для изучения ледовых условий в этих зонах. Продемонстрирована тенденция сокращения сплоченности льда: в прол. Карские Ворота она составляет 15%, а в прол. Вилькицкого — 9.5% за декаду.

Ключевые слова: морской лед, Арктика, моря Российской Арктики, Северный морской путь, сокращение ледяного покрова, дистанционное зондирование, потепление климата

Б01: 10.7868/80205961415040090

ВВЕДЕНИЕ

Арктический регион — особая область Российской Федерации, с одной стороны, чрезвычайно важная с точки зрения потенциальных запасов углеводородов, минерального сырья и других полезных ископаемых, а, с другой стороны, чрезвычайно труднодоступная из-за плохой развитости транспортных сетей. Освоение природных запасов, занимающих значимое место в перспективной структуре экономики страны, напрямую связано с уровнем использования Северного морского пути (СМП), проходящего через моря Российской Арктики. Эта морская транспортная магистраль имеет исключительное значение для обеспечения дальнейшего развития как экономики северных регионов, так и государства в целом. Кроме того, СМП может служить альтернативой существующим межконтинентальным транс-

портным путям между странами Атлантического и Тихоокеанского бассейнов.

Устойчивое и безопасное функционирование СМП непосредственно связано с ледовыми условиями на трассе. Наблюдающееся в последние десятилетия сокращение площади арктических льдов, а также его объема уже давно не является новостью (Johannessen et al., 1999; Kwok et al., 2009; Cavalieri, Parkinson, 2012; Stroeve et al., 2012; Иванов и др., 2013; Шалина, 2013), и очередная порция результатов измерений лишь позволяет следить за процессом. В данной статье приведены сведения о трансформации ледяного покрова Северного Ледовитого океана и морей Российской Арктики по спутниковым данным на конец 2013 г. Отдельно рассмотрено изменение ледовых условий на различных участках трассы СМП, а также в прол. Карские Ворота и Вилькицкого. Ход трассы СМП показан на рис. 1 согласно

80'00" в.д. 100'00" в.д. 120'00" в.д. 140'00" в.д. 160'00" в.д.

Рис. 1. Трасса СМП.

электронно-справочному пособию Арктического и Антарктического научно-исследовательского института (ААНИИ), http://www.aari.ru/re-sources/a0011_12/manual_smp/main.html.

ДАННЫЕ

Полноценный мониторинг ледяного покрова для обширных и удаленных районов Арктики может быть осуществлен только на основе спутниковых наблюдений. Разные спутниковые данные предоставляют взаимодополняющую информацию (Репина, Иванов, 2012), однако наиболее длинный и статистически однородный массив информации о пространственных параметрах морских льдов обеспечивают данные спутникового пассивного дистанционного зондирования (ДЗ) в микроволновом диапазоне спектра, доступные с конца октября 1978 г. и продолжающиеся по сей день. Измерения микроволнового диапазона обладают важным преимуществом (по сравнению с видимым и ИК-диапазонами спектра), которое состоит в том, что данные о морской поверхности получают в любое время суток, а также при наличии облачности, а это для Арктики является исключительно важным обстоятельством.

В качестве источника данных об изменениях параметров ледяного покрова Арктики в настоящей работе использованы пассивные дистанционные измерения в микроволновом диапазоне, начатые на спутнике Nimbus-7 прибором SMMR (Scanning Multichannel Microwave Radiometer) и продолженные на серии спутников DMSP (De-

fense Meteorological Satellite Program) прибором SSM/I (Special Sensor Microwave/Imager), а затем прибором SSMIS (Special Sensor Microwave Imag-er/Sounder), а также результаты расчетов сплоченности льда с помощью алгоритмов Bootstrap и NASA Team. Использованные данные расположены в открытом доступе на сайте центра NSIDC (National Snow and Ice Data Center, Colorado, USA):

ftp://sidads.colorado.edu/pub/DATASETS/nsidc000 7_smmr_radiance_seaice_v01/;

ftp://sidads.colorado.edu/pub/DATASETS/nsidc000 1_polar_stereo_tbs/north/;

ftp://sidads.colorado.edu/pub/DATASETS/nsidc005 1_gsfc_nasateam_seaice/final-gsfc/; и

ftp://sidads.colorado.edu/pub/DATASETS/nsidc007 9_gsfc_bootstrap_seaice/final-gsfc/.

Данные представлены в полярной стереографической проекции с размером ячейки 25 х 25 км. Временное разрешение: для SSMI и SSMIS — ежедневно, а для SMMR — один раз в два дня.

Радиометр SMMR проводил наблюдения с ноября 1978 по август 1987 г. на частотах 6.6, 10.69, 18.0, 21.0 и 37.0 ГГц. Наблюдения с помощью SSMI были начаты в июле 1987 г. на частотах 19.3, 22.2, 37.0 и 85.5 ГГц. В течение почти двух месяцев оба прибора проводили измерения одновременно, что позволило выполнить их интеркалибровку, что было важно при различии в частотах (Bjor-go et al., 1997; Cavalieri et al., 1991).

В настоящее время измерения проводит радиометр SSMIS (частоты те же, что у SSMI, за исключением последней, которая изменена на

91.7 ГГц). NSIDC рекомендует использовать эти данные, начиная с 2008 г. Доступны параллельные измерения SSMI и SSMIS для проведения интеркалибровки.

АЛГОРИТМЫ

Практически все широко используемые алгоритмы расчета сплоченности на базе измерений в микроволновом диапазоне построены на том, что излучательные способности воды и льда в этом спектральном диапазоне отличаются друг от друга как численно, так и степенью поляризации, что определяет разницу в сигналах, принятых от воды и льда. Анализируя спутниковые данные о морской поверхности, разные алгоритмы выделяют разное число классов (типов) поверхностей — это либо лед и вода (два класса), либо однолетний лед, многолетний лед и вода (три класса). Алгоритмы используют различные комбинации ра-диояркостных температур, измеренных сенсором, например, вертикально поляризованное излучение на частоте 19 ГГц обычно используют для разделения классов лед—вода. Классификация проводится для каждого пиксела спутникового изображения: выявляется процентное соотношение площадей, занятых каждым классом в области, соответствующей пикселу. Алгоритмы используют реперные значения яркостных температур (или из-лучательных способностей), описывающие поверхности, занятые водой или льдом на 100%. Сплоченность льда восстанавливается по спутниковым измерениям, исходя из предположения, что поверхность, соответствующая пикселу спутникового изображения, занята только теми классами, которые описаны в алгоритме. Основные ошибки алгоритмов определяются, во-первых, тем, что молодые формы льда при льдообразовании осенью и зимой в прикромочной зоне и в полыньях имеют излучательные способности, отличные от преобладающих типов арктических льдов (однолетнего и многолетнего), т.е. алгоритм не знает о существовании льдов с такими свойствами и восстановит картину таким образом, чтобы лед описанного в алгоритме класса имел измеренную яркостную температуру. Во-вторых, излучательная способность льда имеет сезонную и региональную изменчивости, которые трудно учесть хотя бы потому, что нет достаточных данных для этого. Наконец, летом при таянии снега, покрывающего лед, спутник принимает искаженный сигнал, что затрудняет интерпретацию измерений. Ошибки алгоритмов расчета сплоченности по измерениям в микроволновом диапазоне оцениваются различными исследователями от 5 до 17% — в зависимости от рассматриваемой области и времени года. Самые значительные ошибки наблюдаются в при-кромочных зонах (Meier, 2005; Алексеева, Фро-

лов, 2012). Недавно предложен новый алгоритм, не использующий реперных значений, основанный на модели излучения "водная поверхность— ледяной покров—снежный покров— атмосфера" (Репина и др., 2012; Тихонов и др., 2013), однако пока алгоритм находится в процессе доработки.

Сравнение алгоритмов с целью выявить наиболее точный из существующих проводилось во многих исследованиях (Comiso et al., 1997; Meier, 2005; Andersen et al., 2006; Andersen et al., 2007; Comiso, Parkinson, 2008; Ivanova et al., 2014). К сожалению, полноценно оценить точность алгоритмов вряд ли возможно, поскольку для этого понадобились бы продолжительные подспутниковые измерения, такие, которые могли бы обеспечить данные по сплоченности, представляющие этот параметр в областях 25 x 25 км на значительных по протяженности территориях (т.е. данные, адекватные получаемым со спутников). Попытки оценить точность алгоритмов проводились с

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.

Показать целиком