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. 2020. Т. 17. № 2. С. 215-226

О восстановлении мезомасштабных структур полей скорости поверхностных течений Чёрного моря при помощи вариационной ассимиляции последовательностей спутниковых изображений NOAA AVHRR в ИК-диапазоне

Е.В. Плотников 1 , А.Л. Холод 1 , А.А. Кубряков 1 
1 Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия
Одобрена к печати: 31.03.2020
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-2-215-226
Информация о полях скорости поверхностных морских течений является востребованной при решении широкого круга океанологических задач. На сегодняшний день основными источниками этих данных являются спутниковые альтиметрические измерения и результаты расчётов с использованием морских гидродинамических моделей. Кроме этого, в последние годы всё чаще используются методы восстановления полей скорости при помощи анализа последовательностей спутниковых изображений в оптическом и инфракрасном (ИК) диапазонах. В силу отсутствия эталонных данных о поверхностном потоке актуальной задачей является анализ точности расчётов на основе сопоставления имеющихся результатов, полученных из разных источников. В статье представлены результаты синхронизированных расчётов полей скорости поверхностных течений в акватории Чёрного моря с использованием трёх источников данных. Расчёты проводились для двух ситуаций с минимальным присутствием облачности. Для каждой из них были получены: 1) поле скорости, рассчитанное по сериям снимков NOAA AVHRR в ИК-диапазоне с использованием методики четырёхмерной вариационной ассимиляции; 2) модельное поле, соответствующее глубине 2,5 м; 3) геострофическая компонента скорости поверхностного потока, определённая с использованием спутниковой альтиметрии. Продемонстрированы сходства и различия мезомасштабных структур в полученных полях. Статья может быть интересна специалистам в области морской гидродинамики, а также всем интересующимся алгоритмами восстановления скорости движения объектов на земной поверхности по сериям спутниковых снимков.
Ключевые слова: оптический поток, вариационная ассимиляция данных, бассейновая циркуляция Чёрного моря, данные AVHRR, поверхностные морские течения, спутниковая альтиметрия
Полный текст

Список литературы:

  1. Алексанин А. И., Алексанина М. Г., Карнацкий А. Ю. Автоматический расчет скоростей поверхностных течений океана по последовательности спутниковых изображений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 2. С. 131–142.
  2. Коротаев Г. К., Саенко О. А., Коблински Ч. Д., Демышев С. Г., Кныш В. В. Оценка точности, методика и некоторые результаты усвоения альтиметрических данных TOPEX/POSEIDON в модели общей циркуляции Черного моря // Исслед. Земли из космоса. 1998. № 3. С. 3–17.
  3. Коротаев Г. К., Ратнер Ю. Б., Иванчик М. В. Оперативная система диагноза и прогноза гидрофизических характеристик Черного моря // Изв. Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52. № 5. С. 609–617.
  4. Кубряков А. А., Станичный С. В. (2013а) Оценка качества восстановления поверхностной геострофической циркуляции Черного моря по данным спутниковой альтиметрии на основе сопоставления с дрифтерными измерениями // Исслед. Земли из космоса. 2013. № 3. С. 3–12.
  5. Кубряков А. А., Станичный С. В. (2013б) Тренды уровня Черного моря по контактным и альтиметрическим наблюдениям // Метеорология и гидрология. 2013. № 5. С. 48–55.
  6. Плотников Е. В. Методика выделения облачности для данных сканера AVHRR, относящихся к Черному морю // Морской гидрофиз. журн. 2009. № 3. С. 69–76.
  7. Avsar N. B., Jin S., Kutoglu H., Gurbuz G. Sea level change along the Black Sea coast from satellite altimetry, tide gauge and GPS observations // Geodesy and Geodynamics. 2016. V. 7. No. 1. P. 50–55.
  8. Béréziat D., Herlin I. Non-linear observation equation for motion estimation // Proc. 19th IEEE Intern. Conf. Image Processing. 2012. P. 1521–1524.
  9. Chelton D. B., Schlax M. G., Samelson R. M. Global observations of nonlinear mesoscale eddies // Progress in Oceanography. 2011. V. 91. No. 2. P. 167–216.
  10. Chen W. Nonlinear inverse model for velocity estimation from an image sequence // J. Geophysical Research. 2011. V. 116. No. C6.
  11. Demyshev S. G. A numerical model of online forecasting Black Sea currents // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2012. V. 48. No. 1. P. 120–132.
  12. Fu L. L., Cazenave A. Satellite altimetry and earth sciences: a handbook of techniques and applications. V. 69. 1st ed. Academic Press, 2000. 463 p.
  13. Gilbert J. C., Lemaréchal C. The module M1QN3. Version 3.1. INRIA Rocquencourt and Rhone-Alpes, 2006. 16 p.
  14. Horn B. K. P., Schunck B. G. Determining optical flow // Techniques and Applications of Image Understanding. International Society for Optics and Photonics. 1981. V. 281. P. 319–331.
  15. Kelly K. A. An inverse model for near-surface velocity from infrared images // J. Physical Oceanography. 1989. V. 19. No. 12. P. 1845–1864.
  16. Kelly K. A., Strub P. T. Comparison of velocity estimates from advanced very high resolution radiometer in the coastal transition zone // J. Geophysical Research: Oceans. 1992. V. 97. No. C6. P. 9653–9668.
  17. Korotaev G. K., Huot E., Le Dimet F. X., Herlin I., Stanichny S. V., Solovyev D. M., Wu L. Retrieving ocean surface current by 4-D variational assimilation of sea surface temperature images // Remote Sensing of Environment. 2008. V. 112. No. 4. P. 1464–1475.
  18. Kubryakov A. A., Stanichny S. V. Mean Dynamic Topography of the Black Sea, computed from altimetry, drifter measurements and hydrology data // Ocean Science. 2011. V. 7. No. 6. P. 745–753.
  19. Kubryakov A. A., Stanichny S. V., Zatsepin A. G., Kremenetskiy V. V. Long-term variations of the Black Sea dynamics and their impact on the marine ecosystem // J. Marine Systems. 2016. V. 163. P. 80–94.
  20. Kubryakov A. A., Plotnikov E. V., Stanichny S. V. Reconstructing Large- and Mesoscale Dynamics in the Black Sea Region from Satellite Imagery and Altimetry Data — A Comparison of Two Methods // Remote Sensing. 2018. V. 10. No. 2. P. 239.
  21. Lucas B. D. Kanade T. An iterative image registration technique with an application to stereo vision // Proc. Imaging Understanding Workshop. 1981. P. 121–130.
  22. Matthews D. K., Emery W. J. Velocity observations of the California Current derived from satellite imagery // J. Geophysical Research: Oceans. 2009. V. 114. No. C8. 14 p.
  23. Maximenko N., Niiler P., Centurioni L., Rio M. H., Melnichenko O., Chambers D., Galperin B. Mean dynamic topography of the ocean derived from satellite and drifting buoy data using three different techniques // J. Atmospheric and Oceanic Technology. 2009. V. 26. No. 9. P. 1910–1919.
  24. Nerem R. S., Schrama E. J., Koblinsky C. J., Beckley B. D. A preliminary evaluation of ocean topography from the TOPEX/POSEIDON mission // J. Geophysical Research: Oceans. 1994. V. 99. No. C12. P. 24565–24583.
  25. Rio M. H., Hernandez F. A mean dynamic topography computed over the world ocean from altimetry, in situ measurements, and a geoid model // J. Geophysical Research: Oceans. 2004. V. 109. No. C12. 19 p.
  26. Stanev E. V., Le Traon P. Y., Peneva E. L. Sea level variations and their dependency on meteorological and hydrological forcing: Analysis of altimeter and surface data for the Black Sea // J. Geophysical Research: Oceans. 2000. V. 105. No. C7. P. 17203–17216.
  27. Qazi W. A., Emery W. J., Fox-Kemper B. Computing ocean surface currents over the coastal California current system using 30-min-lag sequential SAR images // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2014. V. 52. P. 7559–7580.
  28. Volkov D. L., Larnicol G., Dorandeu J. Improving the quality of satellite altimetry data over continental shelves // J. Geophysical Research: Oceans. 2007. V. 112. No. C6. 20 p.