Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 6. С. 209-220
Ложная диагностика морского льда в Арктике спутниковыми микроволновыми радиометрами в экстремальных погодных условиях
М.А. Животовская
1 , Е.В. Заболотских
1 , Б. Шапрон
2, 1 1 Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург, Россия
2 Французский научно-исследовательский институт эксплуатации моря, Плузане, Франция
Одобрена к печати: 04.10.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-6-209-220
Работа посвящена исследованию закономерностей появления областей ложно идентифицированного морского льда (spurious sea ice concentration ― SSIC) в спутниковых продуктах по сплочённости, основанных на измерениях микроволнового радиометра Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) в экстремальных погодных условиях, связанных с развитием полярных циклонов (ПЦ) и внетропических циклонов (ВТЦ). Для проведения исследования была создана база ПЦ и ВТЦ в Арктике за период 2015–2018 гг. Для этой базы были собраны оптические и радиолокационные изображения поверхности океана, а также карты сплочённости морского льда Норвежского метеорологического института (НМИ) и Арктического и антарктического научно-исследовательского института (ААНИИ). Анализировались два спутниковых продукта по сплочённости морского льда (sea ice concentration ― SIC): среднесуточные значения SIC, рассчитанные с использованием алгоритма ARTIST Sea Ice (ASI), предоставляемые университетом Бремена, и значения SIC исходного временного разрешения, рассчитанные с помощью алгоритма Bootstrap, предоставляемые Японским агентством аэрокосмических исследований (Japan Aerospace Exploration Agency ― JAXA). Сопоставление полей SIC и карт НМИ и ААНИИ, а также оптических и радиолокационных снимков позволило выявить области SSIC, для которых по данным AMSR2 были рассчитаны значения влагозапаса атмосферы, водозапаса облаков и скорости приводного ветра. Влияние данных параметров на появление и характеристики областей SSIC было исследовано для обоих продуктов по сплочённости морского льда. Было установлено, что причиной SSIC в продукте университета Бремена являются в основном параметры влагосодержания атмосферы, тогда как в продукте JAXA ― сильные ветры. Наибольшее количество случаев ложной идентификации морского льда наблюдалось в районах наиболее частых ПЦ и ВТЦ. Были оценены площади ложно идентифицированного льда для обоих продуктов, которые оказались практически одинаковыми для зимних месяцев, но разными в летние месяцы.
Ключевые слова: морской лёд, Арктика, AMSR2, спутниковые продукты, экстремальные погодные явления
Полный текстСписок литературы:
- Васильева П. В., Заболотских Е. В., Шапрон Б. Сравнительный анализ характеристик внетропических циклонов в северной Атлантике и северной части Тихого океана по данным реанализа ERA-Interim и спутникового радиометра AMSR-E // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. C. 236–248.
- Заболотских Е. В. Обзор методов восстановления параметров ледяного покрова по данным спутниковых микроволновых радиометров // Изв. Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55. № 1. C. 128–151.
- Заболотских Е. В., Шапрон Б. Учет атмосферных эффектов при восстановлении сплоченности морского льда по данным спутниковых микроволновых радиометров // Метеорология и гидрология. 2019. № 2. С. 57–65.
- Смирнов В. Г., Бушуев А. В., Захваткина Н. Ю., Лощилов В. С. Спутниковый мониторинг морских льдов // Проблемы Арктики и Антарктики. 2010. Т. 85. № 2. C. 62–76.
- Andersen S., Tonboe R., Kern S., Schyberg H. Improved retrieval of sea ice total concentration from spaceborne passive microwave observations using numerical weather prediction model fields: An intercomparison of nine algorithms // Remote Sensing of Environment. 2006. V. 104. No. 4. P. 374–392.
- Cavalieri D. J., Gloersen P., Campbell W. J. Determination of sea ice parameters with the Nimbus 7 SMMR // J. Geophysical Research: Atmospheres. 1984. V. 89. P. 5355–5369.
- Cavalieri D. J., Germain K. M.S., Swift C. T. Reduction of weather effects in the calculation of sea-ice concentration with the DMSP SSM/I // J. Glaciology. 1995. V. 41. No. 139. P. 455–464.
- Comiso J. C. Sea ice effective microwave emissivities from satellite passive microwave and infrared observations // J. Geophysical Research: Oceans. 1983. V. 88. P. 7686–7704.
- Comiso J. C., Meier W. N., Gersten R. Variability and trends in the Arctic Sea ice cover: Results from different techniques // J. Geophysical Research: Oceans. 2017. V. 122. No. 8. P. 6883–6900.
- Gloersen P., Cavalieri D. J. Reduction of weather effects in the calculation of sea ice concentration from microwave radiances // J. Geophysical Research. 1986. V. 91. No. C3. P. 3913–3919.
- Harold J. M., Bigg G. R., Turner J. M. Mesocyclone activity over the North-East Atlantic. Part 1: Vortex distribution and variability // Intern. J. Climatology. 1999. V. 19. P. 1187–1204.
- Ivanova N., Pedersen L. T., Tonboe R. T., Kern S., Heygster G., Lavergne T., Sørensen A., Saldo R., Dybkjær G., Brucker L., Shokr M. Inter-comparison and evaluation of sea ice algorithms: towards further identification of challenges and optimal approach using passive microwave observations // The Cryosphere. 2015. V. 9. No. 5. P. 1797–1817.
- Kaleschke L., Lüpkes C., Vihma T., Haarpaintner J., Bochert A., Hartmann J., Heygster G. SSM/I sea ice remote sensing for mesoscale ocean-atmosphere interaction analysis // Canadian J. Remote Sensing. 2001. V. 27. No. 5. P. 526–537.
- Shokr M., Lambe A., Agnew T. A New Algorithm (ECICE) to Estimate Ice Concentration From Remote Sensing Observations: An Application to 85-GHz Passive Microwave Data // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2008. V. 46. No. 12. P. 4104–4121.
- Smirnova J. E., Golubkin P. A., Bobylev L. P., Zabolotskikh E. V., Chapron B. Polar low climatology over the Nordic and Barents seas based on satellite passive microwave data // Geophysical Research Letters. 2015. V. 42. No. 13. P. 5603–5609.
- Spreen G., Kaleschke L., Heygster G. Sea ice remote sensing using AMSR-E 89-GHz channels // J. Geophysical Research. 2008. V. 113. P. 1–14.
- Svendsen E., Kloster K., Farrelly K. B., Johannessen O. M., Johannessen J. A., Campbell W. J., Gloersen P., Cavalieri D. J., Matzler C. Norwegian Remote Sensing Experiment: Evaluation of the Nimbus 7 scanning multichannel microwave radiometer for sea ice research // J. Geophysical Research. 1983. V. 88. No. C5. P. 2781–2792.
- Svendsen E., Matzler C., Grenfell T. C. A model for retrieving total sea ice concentration from a spaceborne dual-polarized passive microwave instrument operating near 90 GHz // Intern. J. Remote Sensing. 1987. V. 8. P. 1479–1487.
- Zabolotskikh E. V., Chapron B. New Geophysical Model Function for Ocean Emissivity at 89 GHz Over Arctic Waters // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2018. V. 16. No. 4. P. 573–577.
- Zabolotskikh E. V., Mitnik L. M., Chapron B. New approach for severe marine weather study using satellite passive microwave sensing // Geophysical Research Letters. 2013. V. 40. No. 13. P. 3347–3350.