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. 2018. Т. 15. № 1. С. 206-220

Использование данных двухчастотного дождевого радиолокатора для мониторинга формирования и разрушения ледяного покрова на озере Байкал в осенне-зимний период 2015/2016 г.

В.Ю. Караев 1 , М.А. Панфилова 1 , Е.М. Мешков 1 , Г.Н. Баландина 1 , З.В. Андреева 2 , А.А. Максимов 2 
1 Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород, Россия
2 Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета» Росгидромета, Москва, Россия
Одобрена к печати: 06.10.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-1-206-220
Проведено исследование проявления в радиолокационном изображении двухчастотного дождевого радиолокатора, установленного на спутнике GPM (Global Precipitation Measurement), процесса формирования и разрушения ледяного покрова на озере Байкал в осенне-зимний период 2015/2016 г. Для обработки были выбраны три временных интервала, связанные с тремя типичными состояниями поверхности озера: 1) открытая вода в ноябре – декабре 2015 г.; 2) сформировавшийся ледяной покров при отрицательной температуре воздуха («сухой» лёд) в феврале – марте 2016 г.; 3) ледяной покров при положительной температуре воздуха («влажный» лёд) в апреле – мае 2016 г. Впервые была детально исследована зависимость сечения обратного рассеяния ледяного покрова от угла падения для малых (0–18°) углов падения в Ku- и Ka-диапазонах. Было показано, что при переходе от взволнованной водной поверхности к ледяному покрову при малых углах падения происходит изменение вида функции, описывающей зависимость сечения обратного рассеяния от угла падения. При отражении от водной поверхности угловая зависимость описывается гауссовой функцией, а при переходе к ледяному покрову угловую зависимость можно описать дробно-рациональной функцией. Изменение вида функции, описывающей угловую зависимость в Ku- и Ka-диапазонах, является надёжным индикатором перехода от водной поверхности к ледяному покрову. Для применения данного критерия необходимо иметь измерения под несколькими углами падения. При переходе к положительной температуре воздуха (влажный лёд) сечение обратного рассеяния становится значительно меньше, чем для случая отрицательной температуры воздуха (сухой лёд). Поэтому при регулярном наблюдении водоёма можно отследить изменение состояния льда и диагностировать процесс таяния ледяного покрова.
Ключевые слова: двухчастотный дождевой радиолокатор, сечение обратного рассеяния, внутренние водоёмы, образование и разрушение ледяного покрова, дистанционное зондирование при малых углах падения
Полный текст

Список литературы:

  1. Басс Ф. Г., Фукс И. М. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности. М.: Наука, 1972. 424 c.
  2. Бронштейн И., Семендяев К. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М.: Наука, 1986. 544 c.
  3. Внотченко С. Л., Волков А. М., Грищенко В. Д., Коваленко А. И., Куревлева Т. Г., Макриденко Л. А., Мартынов С. И., Нейман И. С., Пичугин А. П., Смирнов С. Н. Космическая радиолокационная система мониторинга ледового покрова и поверхности океана // Электромагнитные волны и электронные системы. 2000. Т. 5. № 5. С. 34–40.
  4. Гарнакерьян А. А., Сосунов А. С. Радиолокация морской поверхности. Ростов: Изд-во Ростовского ун-та, 1978. 144 c.
  5. Eфимoв B. Б., Kaлмыкoв A. И., Koмяк B. A., Курекин А. С., Левда А. С., Пичугин А. П., Фетисов А. Б., Шестопалов В. П., Шило С. А., Цымбал В. Н., Гавриленко А. С., Басс Ф. Г., Еленский Л. В., Зель­дис В. И., Синицын Ю. А., Тимченко А. И. Исследование ледовых покровов радиофизическими средствами c аэрокосмических носителей // Известия AH СССР. Сер. Физика атмосферы и океана. 1985. Т. 21. № 5. С. 512–520.
  6. Караев В., Панфилова М., Титченко Ю., Мешков Е., Андреева З. Оценка перспектив применения двухчастотного дождевого радиолокатора для мониторинга наводнений // 14-я Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: тез. докл. 14–18 нояб. 2016, Москва, ИКИ РАН. 2016. С. 81. URL: http://smiswww.iki.rssi.ru/d33_conf/thesisshow.aspx?page=133&thesis=5744.
  7. Караев В., Панфилова М., Титченко Ю., Мешков Е., Баландина Г., Андреева З. (2017a) Первые результаты мониторинга формирования и разрушения ледяного покрова в зимний период 2014–2015 гг. на оз. Ильмень по данным двухчастотного дождевого радиолокатора // Исследование Земли из космоса. 2017. № 3. C. 30–39.
  8. Караев В., Панфилова М., Мешков Е., Титченко Ю., Баландина Г., Андреева З. (2017б) Развитие гидрологической обстановки на реках по радиолокационным данным двухчастотного дождевого радиолокатора: первые результаты // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 1. С. 185–199.
  9. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика: для инженеров и научных работников. М.: Физматлит, 2012. 816 с.
  10. Конюхов С. Н., Драновский В. И., Цымбал В. Н. Радиолокационные методы и средства оперативного дистанционного зондирования Земли с аэрокосмических носителей. Киев: ООО АНТЦ «Авиадиагностика», 2007. 440 с.
  11. Красюк Н., Розенберг В. Корабельная радиолокация и метеорология. Л.: Судостроение, 1970. 325 с.
  12. Лебедев Г. А., Сухоруков К. К. Распространение электромагнитных и акустических волн в морском льду. СПб.: Гидрометеоиздат, 2001. 81 с.
  13. Мельник Ю. А. Радиолокационные методы исследования Земли. М.: Сов. радио, 1980. 264 c.
  14. Митник Л. М., Викторов С. В. Радиолокация поверхности Земли из космоса. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 200 с.
  15. Панфилова М., Караев В., Баландина Г. Измерение дисперсии наклонов крупномасштабного волнения и восстановление скорости приводного ветра в полосе обзора двухчастотного дождевого радиолокатора // 14-я Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: тез. докл. 14–18 нояб. 2016, Москва, ИКИ РАН. 2016. C. 294. URL: http://smiswww.iki.rssi.ru/d33_conf/thesisshow.aspx?page=133&thesis=5642.
  16. Чашкин Ю. Р. Математическая статистика. Анализ и обработка данных: учеб. пособие. Ростов-на-Дону: Феникс, 2010. 236 с.
  17. Anderson C., Bonekamp H., Figa J., Wilson J., de Smet A., Duff C., Stoffelen A., Verhoev A., Portabella M., Verspeek J. Metop-A ASCAT Commissioning Quality Report / EUMETSAT Ser. EUM/MET/REP/08/0525. 2009. V. 5. P. 61.
  18. Donelan M., Pierson W. Radar scattering and equilibrium ranges in wind-generated waves with application to scatterometry // J. Geophysical Research. 1987. V. 92. No. C5. P. 4971–5029.
  19. Fors A., Brekke C., Gerland S., Doulgeris A., Beckers J. Late summer arctic sea ice surface roughness signatures in C-band SAR data // J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016. V. 9. No. 3. P. 1199–1215.
  20. Leigh S., Wing Z., Clausi D. Automated ice-water classification using dual polarization SAR satellite imagery // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2014. V. 52. No. 9. P. 5529–5539.
  21. Long D. G., Drinkwater M. R., Holt B., Saatchi S., Bertoia C. Global Ice and Land Climate Studies Using Scatterometer Image Data // EOS. Trans. American Geophysical Union. 2001. V. 82. P. 503.
  22. Nekrasov A., Veremyev V. Airborne weather radar concept for measuring water surface backscattering signature and sea wind at circular flight // Naše More. 2016. V. 63. No. 4. P. 278–282.
  23. Nekrasov A., Khachaturian A., Veremyev V., Bogachev M. Sea surface wind measurement by airborne weather radar scanning in a wide-size sector // Atmosphere. 2016. V. 7. No. 5. P. 1–11.
  24. Ochilov S., Clausi D. Operational SAR sea-ice image classification // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2012. V. 50. No. 11. P. 4397–4408.
  25. Owen M. P., Long D. G. Prior selection for QuikScat ultra-high resolution wind and rain retrieval // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2013. V. 51. No. 3. P. 1555–1567.
  26. Panfilova M., Karaev V. The precipitation radar as instrument for measurement of sea waves slopes // Proc. IGARSS 2017. 23–28 July 2017, Fort Worth, USA. 2017. P. 739–742.
  27. Remund Q. P., Long D. G., Drinkwater M. R. An iterative approach to multisensor sea ice classification // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2000. V. 38. P. 1843–1856.
  28. Rivas M. B., Stoffelen A. New Bayesian algorithm for sea ice detection with Quikscat // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2011. V. 49. No. 6. P. 1894–1901.
  29. Weissman D. E., Bourassa M., Tongue J. Effects of rain rate and wind magnitude on SeaWinds scatterometer wind speed errors // J. Atmospheric and Oceanic Technology. 2002. V. 19. No. 5. P. 738–746.
  30. Zakhatkina N. Yu., Alexandrov V. Yu., Johannessen O. N., Sandven S., Frolov I. Ye. Classification of sea ice types in ENVISAT synthetic aperture radar images // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2013. V. 51. No. 5. P. 2587–2600.