Архив
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. №4. С. 186-193

Восстановление температуры воздуха у морской поверхности при холодных вторжениях на примере Берингова моря по данным радиометра AMSU-A

М.К. Пичугин 
Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева Дальневосточного отделения РАН (ТОИ ДВО РАН), 690041, Владивосток, Балтийская, 43
Определение турбулентных потоков тепла и влаги над акваториями высоких широт становится все более
актуальной проблемой. В определении потоков широко используются балк-формулы, входными параметра-
ми которых являются скорость приводного ветра (W), температура поверхности воды (Tw), температура (ta)
и влажность (qa) воздуха у морской поверхности. Погрешности алгоритмов восстановления приводных ха-
рактеристик по данным спутниковых измерений являются основными источниками ошибок в определении
турбулентных потоков. В работе приведено описание регрессионного алгоритма восстановления темпера-
туры воздуха в приводном слое атмосферы над Беринговым морем. В основе алгоритма лежит взаимосвязь
ta с яркостной температурой (Тя) на частоте 52,8 ГГц, измеренной микроволновым радиометром AMSU-A
со спутников серии NOAA. Моделирование Тя показало, что взаимосвязь становится более тесной при кор-
рекции Тя на вклад ветра W и водозапаса облаков Q. Коэффициенты регрессии получены из массива со-
пряженных по пространству и времени спутниковых данных и измерений океанических буев в Беринговом
море при холодных вторжениях. Среднеквадратическая погрешность восстановления температуры воздуха
для сопряженного массива составила ƒta = 1,71 K. Приведен пример применения алгоритма восстановления
ta при холодном вторжении в Беринговом море. Получены оценки турбулентных потоков явного тепла по
данным спутниковых измерений.
Ключевые слова: взаимодействие океана и атмосферы, турбулентные потки тепла, AMSU-A, яркостные температуры, температура воздуха, холодные вторжения, Берингово море
Полный текст

Список литературы:

  1. Митник Л.М., Митник М.Л. Алгоритм восстановления скорости приводного ветра по измере- ниям микроволнового радиометра AMSR-E со спутника Aqua // Исслед. Земли из космоса. 2011. № 6. С. 34-44.
  2. Пичугин М.К. Восстановление температуры воздуха у морской поверхности при холодных втор- жениях: возможности микроволнового радиометра AMSU-A // 9-я Всероссийская открытая еже- годная конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Мо- сква, ИКИ РАН, 14-18 ноября 2011: Тез. [Электр. текст]. Режим доступа: http://d33.infospace.ru/ d33_conf/2011.html.
  3. Пичугин М.К., Митник Л.М. Холодные вторжения над Беринговым морем: спутниковый мульти- сенсорный анализ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2009. Т. 6. № 2. С. 172-179.
  4. Bobylev L. P., Zabolotskikh E.V., Mitnik L.M., Mitnik M.L. Atmospheric water vapor and cloud liquid water retrieval over the Arctic Ocean using satellite passive microwave sensing // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2010. V. 49. N. 1. P. 283-294.
  5. Brümmer B., Müller G., Noer G. A Polar Low Pair over the Norwegian Sea // Monthly Weather Rev. 2009. V. 137. N. 8. P. 2559-2575.
  6. Fairall C.W., Bradley E.F., Hare J.E., Grachev A.A., Edson J.B. Bulk Parameterization of Air-Sea Fluxes: Updates and Verification for the COARE Algorithm // J. Climate. 2003. V. 16. n. 4. P. 571-591.
  7. Goldberg M.D., Crosby D.S., Zhou L. The Limb Adjustment of AMSU-A Observations: Methodology and Validation // J. Appl. Meteor. 2001. V. 40. N. 1. P. 70-83.
  8. Jackson D.L., Wick G.A., Bates J.J. Near-surface retrieval of air temperature and specific humidity using multisensor microwave satellite observations // J. Geophysical Research. 2006. V. 111. D101306. 16 p.
  9. Jones C., Peterson P., Gautier C. A new method for deriving ocean surface specific humidity and air temperature: An artificial neural network approach // J. Appl. Meteorol. 1999. V. 38. N. 8. P. 1229-1246.
  10. Reynolds R.W., Smith T.M., Liu C., Chelton D.B., Casey K.S., Schlax M.G. Daily High Resolution Blended Analyses for Sea Surface Temperature // J. Climate. 2007. V. 20.
  11. Shakhova N., Semiletov I., Salyuk A., Yusupov V., Kosmach D., Gustafsson Ö. Extensive Methane Venting to the Atmosphere from Sediments of the East Siberian Arctic Shelf // Science. 2010. V. 327. N. 5970. P. 1246-1250.
  12. Singh R., Joshi P.C., Kishtawal C.M. A New Technique for Estimation of Surface Latent Heat Fluxes Using Satellite-Based Observations // Monthly Weather Rev. 2005. V. 133. N. 9. P. 2692-2710.
  13. Uttal T., Curry J.A., Mcphee M.G., Perovich D.K. et al. Surface Heat Budget of the Arctic Ocean // Bul. American Meteorological Soc. 2002. V. 83. N. 2. P. 255-275.