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. 2019. Т. 16. № 3. С. 44-60

Использование спутниковых данных о характеристиках подстилающей поверхности и метеорологических характеристиках при моделировании водного и теплового режимов большого сельскохозяйственного региона

Е.Л. Музылев 1 , З.П. Старцева 1 , А.М. Зейлигер 2 , О.С. Ермолаева 2 , Е.В. Волкова 3 , Е.В. Василенко 3 , А.И. Осипов 4 
1 Институт водных проблем РАН, Москва, Россия
2 Российский государственный аграрный университет ― МСХА имени К. А. Тимирязева, Москва, Россия
3 НИЦ космической гидрометеорологии «Планета», Москва, Россия
4 Агрофизический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 10.03.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-44-60
Представлены оценки характеристик водного и теплового режимов территории части Цент­рально-Чернозёмного региона, преимущественно занятой посевами сельскохозяйственных культур, для сезонов вегетации 2016–2017 гг. Данные оценки были получены с помощью модели вертикального влаго- и теплообмена поверхности суши с атмосферой LSM (Land Surface Model) при использовании спутниковой информации о состоянии подстилающей поверхности и метеорологических условиях. Эта информация была представлена данными измерений радиометров AVHRR (ИСЗ NOAA), МСУ-МР (ИСЗ «Метеор-М» № 2), SEVIRI (ИСЗ Meteosat-10, -11, -8). В число рассчитываемых с помощью модели характеристик входят влагозапасы почвы, суммарное испарение, вертикальные тепловые потоки, температура подстилающей поверхности, влажность и температура почвы на разных глубинах. В рамках данного подхода для исследуемой территории были тестированы методики использования в модели оценок метеорологических характеристик (осадков, температуры поверхности растительного покрова и почвы, эффективной температуры подстилающей поверхности) и характеристик растительности (вегетационного индекса NDVI, проективного покрытия растительностью B, листового индекса LAI и др.), построенных по данным новых спутников (Meteosat-11, -8). Проведено сравнение с фактическими значениями величин влагосодержания почвы W и суммарного испарения Ev, рассчитанных с помощью модели, в их динамике за сезон вегетации при различных вариантах оценки характеристик растительности и метеорологических характеристик, построенных по данным измерений всех названных сенсоров. Погрешность оценки оказалась в пределах 15 % для W и 25 % для Ev. Показана возможность использования при моделировании оценок влажности поверхности почвы, полученных по данным измерений скаттерометра ASCAT/MetOp в СВЧ-диапазоне, для выбора начальных условий при расчётах влагозапасов почвы и для расчёта испарения с поверхности почвы Evg, являющегося одной из характеристик водного режима территории. Рассчитанные значения Evg использовались непосредственно при расчёте влагосодержания почвы, а также при задании верхнего граничного условия для уравнения вертикального влагопереноса в почве.
Ключевые слова: моделирование, спутниковые данные, влагозапасы почвы, суммарное испарение, водный и тепловой режимы, влажность поверхности почвы, осадки, температура подстилающей поверхности, листовой индекс, проективное покрытие
Полный текст

Список литературы:

  1. Волкова Е. В. Оценки параметров облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды по данным радиометра AVHRR c 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. Определение сумм осадков по данным радиометров SEVIRI/Meteosat-9, -10 и AVHRR/NOAA для Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 4. С. 163–177.
  3. Волкова Е. В. Оценки параметров облачного покрова и осадков по данным радиометра МСУ-МР полярно-орбитального метеоспутника «Метеор-М» № 2 для Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 5. С. 300–320.
  4. 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.
  5. 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. 40–43.
  6. Волкова Е. В., Успенский С. А. Дистанционное определение температуры подстилающей поверхности, приземной температуры воздуха и эффективной температуры по спутниковым данным для юга Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 5. С. 291–303.
  7. Волкова Е. В., Успенский А. Б., Кухарский А. В. Специализированный программный комплекс получения и валидации спутниковых оценок параметров облачности и осадков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 3. С. 7–26.
  8. Волкова Е. В., Музылев Е. Л., Старцева З. П. Определение температуры подстилающей поверхности по данным МСУ-МР/«Метеор-М» № 2 на примере Центрально-Черноземного региона ЕТР // Международный симпозиум «Атмосферная радиация и динамика» (МСАРД–2017): сб. тез. Санкт-Петербург – Петродворец, 27–30 июня 2017. СПб., 2017. С. 47–49.
  9. Зейлигер А. М. Управление орошаемым земледелием по данным наземного и космического мониторинга // Управление сельхозпредприятием с использованием космических средств навигации (ГЛОНАСС) и дистанционного зондирования Земли: монография. М.: Изд-во РГАУ-МСХА, 2016. С. 194–228.
  10. Зейлигер А. М., Ермолаева О. С. Оценка трендов деградации/проградации растительного покрова сельскохозяйственных земель с использованием данных ДЗЗ // 12-я Всерос. открытая конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: сб. тез. конф. М: ИКИ РАН, 2014. С. 362.
  11. Зейлигер А. М., Ермолаева О. С. (2016а) Результаты компьютерного моделирования водного стресса посевов орошаемой люцерны по данным наземного метеорологического и космического мониторинга температуры подстилающего слоя с использованием ФАО-56 и модели SEBS // Экология. Экономика. Информатика: сб. ст. В 2-х т. Т. 2. Геоинформационные технологии и космический мониторинг. Ростов н/Д: Изд-во Южного федер. ун-та, 2016. С. 258–273.
  12. Зейлигер А. М., Ермолаева О. С. (2016б) Информационные технологии в мониторинге богарных и орошаемых агроценозов // Современные наукоемкие технологии. 2016. № 10 (ч. 1). С. 62–66.
  13. Зейлигер А. М., Ермолаева О. С. (2016в) Анализ режима водного стресса орошаемых агроценозов с использованием данных космического мониторинга агрогидрологических моделей AquaCrop и SWAP // 14-я Всерос. открытая конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: сб. тез. конф. М.: ИКИ РАН, 2016. С. 352.
  14. Зейлигер А. М., Ермолаева О. С. (2016г) Компьютерный код оценки эвапотранспирации агроценозов по данным ДЗЗ // 14-я Всерос. открытая конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: сб. тез. конф. М.: ИКИ РАН, 2016. С. 353.
  15. Зейлигер А. М., Ермолаева О. С., Кричевцова А. Н. Результаты пространственно-временного анализа наборов данных ДЗЗ по испарению с поверхности суши MOD16 ET за 2000–2009 годы для территории Палласовского района Волгоградской области РФ // Экология. Экономика. Информатика: сб. ст. В 3-х т. Т. 3. Геоинформационные технологии и космический мониторинг. Ростов н/Д: Изд во Южного федер. ун-та, 2015. С. 35–48.
  16. Кучмент Л. С., Мотовилов Ю. Г., Старцева З. П. Моделирование влагопереноса в системе почва-растительность-приземный слой атмосферы для гидрологических задач // Водные ресурсы. 1989. № 2. С. 32–39.
  17. Музылев Е. Л., Успенский А. Б., Старцева З. П., Волкова Е. В. Моделирование гидрологического цикла речных водосборов с использованием синхронной спутниковой информации высокого разрешения // Метеорология и гидрология. 2002. № 5. С. 68–82.
  18. Музылев Е. Л., Успенский А. Б., Волкова Е. В., Старцева З. П. Использование спутниковой информации при моделировании вертикального тепло- и влагопереноса для речных водосборов // Исследование Земли из космоса. 2005. № 4. С. 35–44.
  19. Музылев Е. Л., Успенский А. Б., Старцева З. П., Волкова Е. В., Кухарский А. В. Моделирование составляющих водного и теплового балансов для речного водосбора c использованием спутниковых данных о характеристиках подстилающей поверхности // Метеорология и гидрология. 2010. № 3. С. 118–133.
  20. Музылев Е. Л., Успенский А. Б., Старцева З. П., Волкова Е. В., Кухарский А. В., Успенский С. А. Использование данных дистанционного зондирования при моделировании компонент водного и теплового балансов территории Центрально-Черноземных областей России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 6. С. 17–34.
  21. Музылев Е. Л., Старцева З. П., Успенский А. Б., Волкова Е. В., Василенко Е. В., Кухарский А. В., Зейлигер А. М., Ермолаева О. С. Использование данных дистанционного зондирования при моделировании водного и теплового режимов сельских территорий // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 6. С. 108–136.
  22. Соловьев В. И., Успенский С. А. Мониторинг температуры поверхности суши по данным геостационарных метеорологических спутников нового поколения // Исследование Земли из космоса. 2009. № 3. С. 79–89.
  23. Соловьев В. И., Успенский А. Б., Успенский С. А. (2010а) Определение температуры земной поверхности по данным измерений уходящего теплового излучения с геостационарных метеорологических ИСЗ // Метеорология и гидрология. 2010. № 3. С. 5–17.
  24. Соловьев В. И., Успенский С. А., Успенский А. Б. (2010б) Развитие методов мониторинга температуры поверхности суши по данным геостационарных спутников нового поколения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 2. С. 67–74.
  25. Успенский А. Б., Щербина Г. И. Оценка температуры и излучательной способности поверхности суши по данным измерений уходящего теплового излучения с ИСЗ NOAA // Исследование Земли из космоса. 1996. № 5. С. 4–13.
  26. Успенский С. А., Успенский А. Б., Рублев А. Н. Анализ возможности мониторинга приповерхностной температуры воздуха по данным геостационарных метеорологических спутников // Международный симп. «Атмосферная радиация и динамика»: сб. тез. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2011. С. 37–38.
  27. Anderson M. C., Norman J. M., Diak G. R., Kustas W. P., Mecikalski J. R. A Two-Source Time-Integrated Model for Estimating Surface Fluxes Using Thermal Infrared Remote Sensing // Remote Sensing of Environment. 1997. V. 60. P. 195–216.
  28. Bach H., Mauser W. Methods and Examples for Remote Sensing Data Assimilation in Land Surface Process Modeling // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2003. V. 41. P. 1629–1636.
  29. Bastiaanssen W. G. M., Menenti M., Feddes R. A., Holtslag A. A. M. (1998a) A Remote Sensing Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL): Part 1. Formulation // J. Hydrology. 1998. V. 212–213. P. 198–212.
  30. Bastiaanssen W. G. M., Pelgrum H., Wang J., Ma Y., Moreno J. F., Roerink G. J., van der Wal T. (1998b) A Remote Sensing Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL): Part 2. Validation // J. Hydrology. 1998. V. 212–213. P. 213–229.
  31. Bezerra B. G., Silva B. B., Santos C. A.C., Bezerra J. R. C. Actual evapotranspiration estimation using remote sensing: comparison of SEBAL and SSEB approaches // Advances in Remote Sensing. 2015. V. 4. No. 3. P. 234–247.
  32. Biftu G. F., Gan T. Y. Assessment of evapotranspiration models applied to a watershed of Canadian Prairies with mixed land uses // J. Hydrologic Processes. 2000. V. 18. P. 1305–1325.
  33. Biftu G. F., Gan T. Y. Semi-distributed, physically based, hydrologic modeling of the Paddle River basin, Alberta, using remotely sensed data // J. Hydrology. 2001. V. 244. P. 137–156.
  34. Biospheric Aspects of the Hydrological Cycle (BAHS). Report No. 27 / ed. by BAHC Core Project Office. Berlin: Institut fűr Meteorologie. Freie Universität, 1993. 103 p.
  35. Boegh E., Thorsen M., Butts M. B., Hansen S., Christiansen J. S., Abrahamsen P., Hasager S. B., Jensen N. O., Van der Keur P., Refsgaard J. C., Schelde K., Soegaard H., Thomsen A. Incorporating Remote Sensing Data in Physically Based Distributed Agro-Hydrological Modelling // J. Hydrology. 2004. V. 287. P. 279–299.
  36. Chen J. M., Chen X., Ju W., Geng X. Distributed hydrological model for mapping evapotranspiration using remote sensing inputs // J. Hydrology. 2005. V. 305. No. 1. P. 15–39.
  37. French A. N., Hunsaker D. J., Thorp K. R. Remote sensing of evapotranspiration over cotton using the TSEB and METRIC energy balance models // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 158. P. 281–294.
  38. Gelfan A., Muzylev E., Uspensky A., Startseva Z., Romanov P. Remote Sensing Based Modeling of Water and Heat Regimes in a Vast Agricultural Region // Remote Sensing ― Applications. Rijeka, Croatia: InTech ― Open Access Publisher, 2012. Ch. 6. P. 141–176.
  39. Gowda P. H., Chavez J. L., Colaizzi P. D., Evette S. R., Howell T. A., Tolk J. A. ET mapping for agricultural water management: present status and challenges // Irrigation Science. 2008. V. 26. P. 223–237.
  40. Kuchment L. S., Startseva Z. P. Sensitivity of evapotranspiration and soil moisture in wheat fields to changes in climate and direct effects of carbon dioxide // Hydrological Sciences J. 1991. V. 36. No. 6. P. 631–643.
  41. Land Surface Temperature (LST): Product User Manual. Iss. 2.5. LSA SAF, 2010. 49 p.
  42. Leng P., Li Z.-L., Duan S.-B., Gao M.-F., Huo H.-Y. A practical approach for deriving all-weather soil moisture content using combined satellite and meteorological data // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2017. V. 131. P. 40–51.
  43. Moehrlen C. Literature review of current used SVAT models // Internal Report 04-99. Cork, Ireland: Univ. College, Department of Civil and Environmental Engineering, 1999. P. 1–22.
  44. Muzylev E. L., Startseva Z. P., Uspensky A. B., Volkova E. V. Modeling Water and Heat Balance Components for Large Agricultural Region Utilizing Information from Meteorological Satellites // Water Resources. 2018. V. 45. No. 5. P. 672–684.
  45. Pitman A. J. The evolution of, and revolution in, land surface schemes designed for climate models // Intern. J. Climatology. 2003. V. 3. P. 479–510.
  46. Startseva Z., Muzylev E., Volkova E., Uspensky A., Uspensky S. Water and heat regimes modelling for a vast territory using remote-sensing data // Intern. J. Remote Sensing. 2014. V. 35. No. 15. P. 5775–5799.
  47. Taconet O., Bernard L., Vidal-Madjar D. Evapotranspiration over agricultural region using a surface flux/temperature model based on NOAA-AVHRR data // J. Applied Meteorology and Climatology. 1986. V. 25. No. 3. P. 284–307.
  48. Uspensky A. B., Shcherbina G. I. Derivation of land surface temperatures and emissivities from satellite IR window measurements // Advanced Space Research. 1998. V. 21. No. 3. P. 433–437.
  49. Vazifedoust M., Van Dam J. C., Bastiaanssen W. G. M., Feddes R. A. Assimilation of Satellite Data into Agro-Hydrological Models to Improve Crop Yield Forecasts // Intern. J. Remote Sensing. 2009. V. 30. P. 2523–2545.
  50. Wan Z., Dozier J. A generalized split-window algorithm for retrieving land surface temperature from space // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1996. V. 34. No. 4. P. 892–905.
  51. Yang D., Chen H., Lei H. Estimation of Evapotranspiration Using a Remote Sensing Model over Agricultural Land in the North China Plain // Intern. J. Remote Sensing. 2010. V. 31. P. 3783–3798.
  52. Yang Y., Shang S., Jiang S. Remote Sensing Temporal and Spatial Patterns of Evapotranspiration and the Responses to Water Management in a Large Irrigation District of North China // Agricultural and Forest Meteorology. 2012. V. 164. P. 112–122.
  53. Zeyliger A. M., Ermolaeva O. S. Water Stress and Biomass Monitoring and SWAP Modeling of Irrigated Crops in Saratov Region of Russia // Geophysical Research Abstracts. EGU General Assembly, Vienna, Austria, 18–23 April 2016. V. 18. P. 13486.
  54. Zeyliger A. M., Ermolaeva O. S. Management Strategies to Sustain Irrigated Agriculture with Combination of Remote Sensing, Weather Monitoring and Forecasting and SWAP Modeling // Geophysical Research Abstracts. EGU General Assembly, Vienna, Austria, 24–28 April 2017. V. 19. P. 15422.