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. 2016. Т. 13. № 5. С. 291-303

Дистанционное определение температуры подстилающей поверхности, приземной температуры воздуха и эффективной температуры по спутниковым данным для юга Европейской территории России

Е.В. Волкова 1 , С.А. Успенский 1 
1 ФГБУ "НИЦ "Планета"", Москва, Россия
Одобрена к печати: 27.07.2016
DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-5-291-303
На основе Комплексной Пороговой Методики (КПМ) (Волкова, 2013; Волкова, Успенский, 2010), позволяющей детектировать облачность и определять её параметры автоматически в круглосуточном режиме по данным радиометров AVHRR/NOAA и SEVIRI/Meteosat-10 для Европейской территории России, разработан достаточно простой с вычислительной точки зрения алгоритм расчёта значений температуры приземного воздуха (Tа), эффективной радиационной температуры подстилающей поверхности (Те) и температуры подстилающей поверхности (Ts) по данным спутниковых измерений радиационной температуры в ИК-каналах (λ=11 и 12 мкм) радиометров AVHRR/NOAA и SEVIRI/Meteosat-10 для безоблачных пикселов. Предложено два варианта методики. В «климатическом» варианте коэффициенты-константы для предикторов Т11, (Т1112) и (Т1112)2 рассчитываются для каждого месяца и года по методу наименьших квадратов при использовании данных наземных измерений Та и Тs на метеостанциях для информации AVHRR/NOAA отдельно для светлого и тёмного времени суток, а для информации SEVIRI/Meteosat-10 − отдельно для каждого срока спутникового наблюдения по той же самой выборке. Основным недостатком использования этого метода является необходимость наличия синхронного архива спутниковых данных и наземных метеонаблюдений за Та и Ts и необходимость ожидания конца периода времени (обычно 1 месяц), для которого выполняются спутниковые оценки. «Оперативный» вариант использует «динамические» коэффициенты, зависящие с помощью эмпирических формул от высоты солнца (h0) и номера календарного дня от начала года (dat). При этом точность оценок несколько падает по сравнению с «климатическим» вариантом. Наибольшие ошибки отмечаются в конце зимы − начале весны при наличии снежного покрова и оттепели или ночью зимой при сильном выхолаживании (спутниковые оценки существенно выше наземных измерений), а также летом во второй половине дня по местному времени (из-за дневного перегрева поверхности земли спутниковые оценки ниже наземных). Аппаратура на отечественных спутниках серии Метеор (сканер МСУ-МР) и Электро (сканер МСУ-ГС) аналогична соответственно радиометрам AVHRR и SEVIRI. Поэтому рассматриваемые в работе методы спутниковых оценок Та, Те и Тs для информации AVHRR и SEVIRI могут быть легко перенесены на данные МСУ-МР и МСУ-ГС.
Ключевые слова: SEVIRI, Meteosat-10, AVHRR, NOAA, приземная температура воздуха, эффективная температура, температура подстилающей поверхности
Полный текст

Список литературы:

  1. Волкова Е.В. Оценки параметров облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды по данным радиометра AVHRR с МИСЗ серии NOAA круглосуточно в автоматическом режиме // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 3. С. 66–74.
  2. Волкова Е.В., Успенский А.Б. Оценки параметров облачного покрова по данным геостационарного МИСЗ Meteosat-9 круглосуточно в автоматическом режиме // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 3. С. 16–22.
  3. Волкова Е.В., Успенский А.Б. Оценки параметров облачного покрова и осадков по данным сканирующих радиометров полярно-орбитальных и геостационарных метеоспутников // Исследование Земли из космоса. 2015. № 5. С. 30–43.
  4. Музылев Е.Л., Успенский А.Б., Старцева З.П., Волкова Е.В., Кухарский А.В., Успенский С.А. Моделирование водного режима территории крупного сельскохозяйственного региона с использованием данных измерений геостационарных метеорологических спутников // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 3. С. 53–65.
  5. Соловьев В.И., Успенский С.А. Мониторинг температуры поверхности суши по данным геостационарных метеорологических спутников нового поколения // Исследования Земли из космоса. 2009. № 3. С. 79–89.
  6. Lavanant L. MAIA AVHRR cloud mask and classification // Scientific and validation document. Meteo-France. MF/DP/CMS/R&D/MAIA3, November 7, 2002. 37 pp.
  7. Sun Y.J., Wang J.-F., Zhang R.-H., Gillies R.R., Xue Y., Bo Y.-C. Air temperature retrieval from remote sensing data based on thermodynamics // Theoret. and Appl. Climatology, 2005. Vol. 30 (1), P. 37–48.
  8. LSA SAF. Product user manual. Land Surface Temperature (LST). SAF/LAND/IM/PUM_LST/2.5. Issue 2.5. 24/09/2010. 49 pp.