Архив
Том 21, 2024
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
Ваш e-mail:
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. № 6. С. 203-223

Методика обработки данных спутниковой альтиметрии для акваторий Белого, Баренцева и Карского морей

С.А. Лебедев 1, 2 
1 Геофизический Центр РАН, Москва, Россия
2 Институт космических исследований РАН, Москва
Одобрена к печати: 30.11.2016
DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-6-203-223
Работа посвящена разработке методики обработки данных спутниковой альтиметрии для исследования уровенного режима Белого, Баренцева и Карского морей арктического шельфа Российской Федерации. Для исследования морей арктического шельфа Российской Федерации оптимальным является выбор данных альтиметрических измерений спутников ERS-1, ERS-2, Envisat и SARAL/Altika, а для Белого моря – TOPEX/Poseidon, Jason-1, Jason-2 и Jason-3. Показано, что систематическая ошибка альтиметрических измерений для акваторий Белого, Баренцева и Карского морей между измерениями спутников ERS-2 c и ERS-1 в среднем составила 1,37±0,94 см, а для спутников Envisat и ERS-2 − 1,78±0,65 см. Для акватории Белого моря систематическая ошибка между альтиметрическими измерениями спутников TOPEX/Poseidon и Jason-1 составила 2,61±0,27 см, а для спутников Jason-1 и Jason-2 − -1,83±0,34 см. Сравнение различных приливных моделей показало, что оптимальными для обработки данных спутниковой альтиметрии являются региональные приливные модели с максимальным пространственным разрешением, например, модель ЛПМИ и AOTIM-5.
Ключевые слова: спутниковая альтиметрия, систематическая ошибка, орбитальная ошибка, глобальные модели приливов, региональные модели приливов, Белое море, Баренцево море, Карское море
Полный текст

Список литературы:

  1. Белое море и его водосбор под влиянием климатических и антропогенных факторов / Ред. Н.Н. Филатов, А.Ю. Тержевик. Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2007. 349 с.
  2. Вода России. Водно-ресурсный потенциал / Науч. ред. А.М. Черняев. Екатеринбург: Издательство «АКВА-ПРЕСС», 2000. 420 с.
  3. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Т. 1. Баренцево море. Вып. 1. Гидрометеорологические условия / Ред. Ф.С. Терзиев, Т.В. Гирдюк, Г.Г. Зыкова, Л. Дженюк. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 271 с.
  4. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Т. 2, Белое море. Вып. 1. Гидрометеорологические условия / Ред. Б.Х. Глуховский. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 240 с.
  5. Добровольский А.Д., Залогин Б.С. Моря СССР. М.: Изд-во МГУ, 1982. 192 с.
  6. Ионов В.В., Май Р.И., Смагин Р.Е. Численная гидродинамическая модель приливных явлений в губе Кереть (Кандалакшский залив, Белое море) // Известия Русского географического общества. 2015. Т. 147. № 2. С. 22–37.
  7. Каган Б.А., Романенков Д.А. О влиянии нелинейного взаимодействия приливных гармоник на их пространственную структуру применительно к системе Баренцева и Белого морей // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2007. Т. 43. № 5. С. 710–717.
  8. Лебедев С.А., Костяной А.Г. Спутниковая альтиметрия Каспийского моря. М.: Изд. центр «МОРЕ» Международного института океана, 2005. 366 с.
  9. Лебедев С.А., Сирота A.М., Медведев Д.П., Хлебникова С.Н., Костяной А.Г., Гинзбург А.И., Шеремет Н.А., Кузьмина Е.В. Верификация данных спутниковой альтиметрии в прибрежной зоне европейских морей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Т. 5. № 2. C. 137–140.
  10. Май Р.И. Линейные и нелинейные приливные явления в морях Европейсткой Арктики // Проблемы Арктики и Антарктики. 2008. № 3 (80). С. 115–125.
  11. Май Р.И. Оценка вклада различных нелинейных эффектов в формирование остаточных приливных явлений Белого моря. // Тр. ГОИН. 2004. Вып. 210. С. 126–136.
  12. Май Р.И., Фукс В.Р. Остаточные приливные явления в Белом море // Материалы IX международной конференции «Проблемы изучения, рационального использования и охраны ресурсов Белого моря», 11–14 октября 2004 г., Петрозаводск, Карелия, Россия. Петрозаводск, 2005. С. 202–207.
  13. Мастепанов А.М. Освоение углеводородных ресурсов Арктики: надо ли торопиться? // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2014. № 3. С. 4–14.
  14. Михайлов В.Н. Устья рек России и сопредельных стран: прошлое, настоящее и будущее. М.: ГЕОС, 1997. 412 c.
  15. Попов С.К., Лобов А.Л., Елисов В.В., Батов В.И. Прилив в оперативной модели краткосрочного прогноза уровня моря и скорости течений в Баренцевом и Белом морях // Метеорология и гидрология. 2013. № 6. С. 68–82.
  16. Сгибнева Л.А. Изменчивость гармонических постоянных прилива как следствие нелинейных эффектов // Труды ГОИН. 1981. Вып. 156. С. 33–40.
  17. Система Белого моря. Том I. Природная среда водосбора Белого моря. / Отв. ред. А.П. Лисицын, Ред. И.А. Немировская, В.П. Шевченко. М.: Научный мир, 2010. 480 с.
  18. Чупров В.C. Углеводородный потенциал Печорско-Баренцевоморского бассейна // Вестник института геологии Коми научного центра Уральского отделения РАН. 2008. № 11. С. 7–12.
  19. Andersen O., Knudsen P., Stenseng L. The DTU13 MSS (mean sea surface) and MDT (mean dynamic topography) from 20 years of satellite altimetry // International Association of Geodesy Symposia. Berlin Heidelberg: Springer, 2015. DOI: 10.1007/1345_2015_182.
  20. Benada J.R. PODAAC Merged GDR (TOPEX/Poseidon) Generation В User's Handbook, JPL D–11007, Version 2.0. Pasadena: JPL, 1997. 131 p.
  21. Bronner E., Guillot A., Picot N. SARAL/AltiKa Products Handbook, SALP-MU-M-OP-15984-CN. Issue 2. Rev. 5. 2016. 86 р.
  22. Dumont J.P., Rosmorduc V., Carrere L., Picot N., Bronner E., Couhern A., Guillot A., Desai S., Bonekamp H., Figa J., Scharroo R., Lilibridge J. Jason-3 Product Handbook, SALP-MU-M-OP-16118-CN, Edition 1.2. 2016. 70 p.
  23. Dumont J.P., Rosmorduc V., Picot N., Desai S., Bonekamp H., Figa J., Lillibridge J., Scharroo R. OSTM/Jason–2 Products Handbook. CNES: SALP-MU-M-OP-15815-CN, EUMETSAT: EUM/OPS-JAS/MAN/08/0041, JPL: OSTM-29-1237, NOAA/NESDIS: Polar Series/OSTM J400. Issue 1. Rev. 8. CNES, EUMETSAT, JPL. 2011. 72 p.
  24. Eanes R.J., Bettadpur S.V. Ocean tides from two years of TOPEX/POSEIDON altimetry // EOS Trans. AGU. 1994. Vol. 75. No. 44. P. 61.
  25. Egbert G.D., Erofeeva S.Y. Efficient inverse modeling of barotropic ocean tides // J. Atmos. Ocean. Tech.. 2002. Vol. 19. No. 2. P. 183–204. DOI: 10.1175/1520-0426(2002)019 <0183:EIMOBO>2.0.CO;2.
  26. Egbert G.D. Tidal data inversion: Interpolation and Inference // Progress in Oceanography. 1997. Vol. 40. No. 1–4. P. 53–80. DOI: 10.1016/S0079-6611(97)00023-2.
  27. Envisat RA2/MWR Product Handbook. ESA, 2007. 204 p.
  28. Gilbert L., Baker S., Dolding C., Vernier A., Brockley D., Martinez B., Gaudelli J., Baker S., Féménias P. ERS Altimetry Reprocessed Products, REA-UG-PHB-7003. Issue 3.1. 2014. 80 p.
  29. Jakobsson M., Grantz A., Kristofferse, Y., Macnab M., MacDonald R.W., Sakshaug E., Stein R., Jokat W. The Arctic Ocean: Boundary Conditions and Background Information // The Organic Carbon Cycle in the Arctic Ocean. Ed. R. Stein, R.W. Macdonald. Berlin: Springer, 2004. P. 1–32. DOI: 10.1007/978-3-642-18912-8_1.
  30. Kowalik Z., Proshutinsky A.Y. The Arctic Ocean Tides // The Polar Oceans and Their Role in Shaping the Global Environment / Eds. O.M. Johannessen, R.D. Muench, J.E. Overland, Geophysical Monograph. No. 85. Washington: AGU, 1994. P. 137–158. DOI: 10.1029/GM085p0137.
  31. Lebedev S.A., Kostianoy A.G., Ginzburg A.I., Medvedev D.P., Sheremet N.A., Shauro S.N. Satellite Altimetry Applications in the Barents and White Seas // Coastal Altimetry. Eds. S. Vignudelli, A.G. Kostianoy, P. Cipollini, J. Benveniste. Berlin: Springer-Verlag, 2011. P. 389–416. DOI: 10.1007/978-3-642-12796-0_15.
  32. Marchenko N. Russian Arctic Seas: navigational conditions and accidents. Springer Science & Business Media, 2012. 293 p. DOI: 10.1007/978-3-642-22125-5.
  33. May R.I. Simulation of climate significant nonlinear tidal phenomena in the Euro Arctic seas // IEEE OCEANS'05 EUROPE Conference proceedings. Oceanography: Modeling & Data Processing. Brest, France, 2005. Vol. 1. P. 401–406. DOI: 10.1109/OCEANSE.2005.1511748.
  34. McCarthy D.D., Petit G. IERS Technical Note 32. Frankfurt am Main: Verlag des Bundesamts für Kartographie und Geodäsie, 2004. 127 p.
  35. Padman L., Erofeeva S. A barotropic inverse tidal model for the Arctic Ocean // Geophys. Res. Letters. 2004. Vol. 31. L02303. DOI: 10.1029/2003GL019003.
  36. Petit G., Luzum B. IERS conventions (2010), IERS Technical Note 32. Frankfurt am Main: Verlag des Bundesamts fur Kartographie und Geodasie, 2010. 179 р.
  37. Picot N., Case K., Desai S., Vincent P. AVISO and PODAAC User Handbook. IGDR and GDR Jason Products, SMM-MU-M5-OP-13184-CN (AVISO), JPL D–21352 (PODAAC), Edition 4.1. AVISO, PODAAC, 2008. 130 p.
  38. Rachold V., Eicken H., Gordeev V.V., Grigoriev, M.N. Hubberten H.-W., Lisitzin A.P., Shevchenko V.P., Schirrmeister L. Modern Terrigenous Organic Carbon Input to the Arctic Ocean // The Organic Carbon Cycle in the Arctic Ocean / Eds. R. Stein, R.W. Macdonald. Berlin: Springer, 2004. P. 33–55. DOI: 10.1007/978-3-642-18912-8_2.
  39. Ray R.D. A Global Ocean Tide Model from TOPEX/Poseidon Altimetry: GOT99.2. NASA Technical Mem, NASA/TM-1999-209478. Greenbelt: NASA GSFC, 1999. 58 p.
  40. Scharroo R., Smith W.H.F. A GPS-based climatology for the total electron content in the ionosphere // J. Geophys. Res. 2010. Vol. 115. No. А10. DOI: 10.1029/2009JA0014719.
  41. Stammer D., Ray R.D., Andersen O.B., Arbic B.K., Bosch W., Carrère L., Cheng Y., Chinn D.S., Dushaw B.D., Egbert G.D., Erofeeva S.Y., Fok H.S., Green J.A.M., Griffiths S., King M.A., Lapin V., Lemoine F.G., Luthcke S.B., Lyard F., Morison J., Müller M., Padman L., Richman J.G., Shriver J.F., Shum C.K., Taguchi E., Yi Y. Accuracy assessment of global barotropic ocean tide models // Reviews of Geophysics. 2014. Vol. 52. No. 3. P. 243–282. DOI: 10.1002/ 2014RG000450.
  42. Tran N., Vandemark D., Chapron B., Labroue S., Feng H., Beckley B., Vincent P. New models for satellite altimeter sea state bias correction developed using global wave model data // J. Geophys. Res. 2006. Vol. 111. No. C9. С09009. DOI: 10.1029/2005JC003406.
  43. Uppala S.M., Kallberg P.W., Simmons A.J., Andrae U., Da Costa Bechtold V., Fiorino M., Gibson J.K., Haseler J., Hernandez A., Kelly G.A., Li X., Onogi K., Saarinen S., Sokka N., Allan R.P., Andersson E., Arpe K., Balmaseda M.A., Beljaars A.C.M., van de Berg L., Bidlot J., Bormann N., Caires S., Chevallier F., Dethof A., Dragosavac M., Fisher M., Fuentes M., Hagemann S., Holm E., Hoskins B.J., Isaksen L., Janssen P.A.E.M., Jenne R., Mcnally A.P., Mahfouf J.-F., Morcrette J.-J., Rayner N.A., Saunders R.W., Simon P., Sterl A., Trenberth K.E., Untch A., Vasiljevic D., Viterbo P., Woollen J. The ERA–40 reanalysis // Q. J. R. Meteorol. Soc. 2005. Vol. 131. Part B. No. 612. P. 2961–3012. DOI: 10.1256/qj.04.176.