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. № 3. С. 31-40

Валидация суточного продукта Snow Depth FEWS NET для бассейна реки Урал по данным метеорологических наблюдений

А.Г. Терехов 1, 2 , Н.И. Ивкина 2 , Н.Н. Абаев 2, 3 , А.Г. Елтай 3 , З.М. Егембердиева 1, 4 
1 Институт информационных и вычислительных технологий МОН РК, Алматы, Казахстан
2 РГП "Казгидромет", Алматы, Казахстан
3 Казахский национальный университет имени аль-Фараби, Алматы, Казахстан
4 Алматинский университет энергетики и связи, Алматы, Казахстан
Одобрена к печати: 28.04.2020
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-3-31-40
Высота снежного покрова — важная характеристика для территорий Российской Федерации. Однако сеть метеостанций в России довольно редка, а инструментальные измерения высоты снега на снегомерных постах в степных и лесостепных зонах затруднены сильным ветром. Это обстоятельство определяет интерес к различным оценкам параметров снежного покрова, основанным на спутниковых данных. Недавно появившийся для Центральной Азии модельный продукт Snow Depth программы Famine Early Warning System Network (Snow Depth FEWS NET) в формате обзорных карт с разрешением 0,044×0,044° опирается на данные спектрорадиометра MODIS спутника Terra. Продукт покрывает часть территории России южнее 56° с. ш., имеет суточное обновление и архив с октября 2000 г. Однако в документации системы отсутствуют ссылки на результаты валидации на наземные данные в различных частях территории покрытия. В работе приведены результаты проверки продукта Snow Depth FEWS NET для северо-западной части сцены, относящейся к российской части бассейна р. Урал. В валидации использовались данные пяти метеорологических станций (Верхнеуральск, Магнитогорск, Кизильское, Энергетик и Орск) периода 2005–2018 гг. Около 5600 наземных измерений высоты снега сравнивались с более 2000 суточных карт Snow Depth FEWS NET. В результате было получено, что наземные и дистанционные данные имеют тесную линейную корреляционную связь. Коэффициент корреляции Пирсона составил 0,702 для отдельных суточных значений и 0,997 — для средних многолетних величин. При этом значения по высоте снега Snow Depth FEWS NET оказались завышенными примерно на 28 % и имели сдвиг (+4 см) относительно наземных измерений. Эти расхождения видятся незначительными, и продукт Snow Depth FEWS NET может представлять интерес для мониторинга высоты снега в районе бассейна р. Урал.
Ключевые слова: высота снежного покрова, метеорологические наблюдения, Snow Depth FEWS NET, бассейн р. Урал, валидация, линейная регрессия
Полный текст

Список литературы:

  1. Верхотуров А. Л., Соколова Г. В., Барталев С. А., Крамарева Л. С. Исследование лесогидрологических процессов на водосборах рек бассейна Амура по данным спутниковых и гидрометеорологических наблюдений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 142–154. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-142-154.
  2. Гинзбург А. И., Костяной А. Г. Тенденции изменений гидрометеорологических параметров Каспийского моря в современный период (1990-е – 2017 гг.) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 7. С. 195–207. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-7-195-207.
  3. Захаров А. И., Захарова Л. Н. Наблюдения динамики снежного покрова на радарных интерферограммах L-диапазона // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 7. С. 190–197. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-7-190-197.
  4. Китаев Л. М., Тихонов В. В., Титкова Т. Б. Точность воспроизведения по спутниковым данным аномальных значений снегозапасов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 1. С. 27–39. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-1-27-39.
  5. Лупян Е. А., Бурцев М. А., Крашениннникова Ю. С. Зона раннего схода снежного покрова в Дмитровском районе Московской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 2. С. 277–281. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-277-281.
  6. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Вып. 3. Ч. 1. Метеорологические наблюдения на станциях / ред. Слабкович Г. И. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 299 с.
  7. Терехов А. Г., Пак А. А. Спутниковый прогноз влияния пополнения Капшагайского водохранилища (КНР) на водность трансграничной реки Иле в 2019 году // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 4. С. 298–302. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-298-302.
  8. Терехов А. Г., Пак И. Т., Долгих С. А. Данные Landsat-5, -7, -8 и ЦМР в задаче мониторинга гидрологического режима Капшагайского водохранилища на реке Текес (китайская часть бассейна реки Иле) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 6. С. 174–182.
  9. Терехов А. Г., Пак И. Т., Долгих С. А. Спутниковые наблюдения аномального весеннего паводка 2016 года в низовьях реки Аягуз // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 4. С. 273–276. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-4-273-276.
  10. Терехов А. Г., Абаев Н. Н., Юничева Н. Р. (2019а) Аномальный режим снежности 2019  года и многолетние тренды в изменениях высоты снежного покрова Казахстана // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 5. С. 351–355. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-351-355.
  11. Терехов А. Г., Витковская И. С., Абаев Н. Н., Долгих С. А. (2019б) Многолетние тренды в состоянии растительности хребтов Тянь-Шаня и  Джунгарского Алатау по данным eMODIS NDVI C6 (2002–2019) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 6. С. 133–142. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-6-133-142.
  12. Терехов А. Г., Абаев Н. Н., Лагутин Е. И. Диагностика водообеспеченности сельскохозяйственных культур СУАР КНР в течение 2003–2019 гг. по данным eMODIS NDVI C6 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 1. С. 128–138. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-1-128-138.
  13. Титкова Т. Б. Изменение климатических условий формирования зимнего стока в бассейне Верхнего Дона по спутниковым и наземным данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 1. С. 147–157. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-1-147-157.
  14. Черенкова Е. А. Тенденции зимнего увлажнения территории бассейнов Северной Двины и Печоры в ХХ – начале ХХI вв. по наземным и спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 5. С. 285–292. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-285-292.
  15. Chang A., Rango A. Algorithm Theoretical Basis Document for the AMSR-E Snow Water Equivalent Algorithm. Version 3.1. Greenbelt, MD, USA: NASA Goddard Space Flight Center, 2000. 124 p.
  16. Luojus K., Pulliainen J., Takala M., Lemmetyinen J., Derksen C., Wang L. Snow Water Equivalent (SWE) product guide. Version 1.0/01. European space agency study contract report. ESRIN contract 21703/08/I EC. Global snow monitoring for climate research. 15 Dec. 2010. 15 p.
  17. Muratova N., Terekhov A. Estimation of spring crops sowing calendar dates using MODIS in Northern Kazakhstan // Proc. Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS-2004). 2004. V. 6. P. 4019–4020.
  18. Rescue of Sturgeon Species in the Ural River Basin / ed. Lagutov V. Dordrecht: Springer Science and Business Media, 2008. 333 p. DOI: 10.1007/978-1-4020-8924-4_10.
  19. Spivak L., Vitkovskaya I., Batyrbayeva M., Terekhov A. The experience of land cover change detection by satellite data // Frontiers of Earth Science. 2012. V. 6. Iss. 2. P. 140–146. DOI: 10.1007/s11707-012-0317-z.
  20. Sultangazin U., Muratova N., Doraiswamy P., Terekhov A. Estimation of weed infestation in spring crops using MODIS data // Proc. Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS-2003). 2003. V. 1. P. 392–394.
  21. Tait A. B., Hall D. K., Foster J. L., Armstrong R. L. Utilizing multiple datasets for snow-cover mapping // Remote Sensing of Environment. 2000. No. 72. P. 111–126. DOI: 10.1016/S0034-4257(99)00099-1.
  22. Terekhov A. G., Abayev N. N., Bolatov K., Egemberdieva Z. (2020а) Opportunities of short-term weather forecasts data in the environmental monitoring of the Kazakhstan // E3S Web Conf. 2020. V. 149. No. 03003. DOI: 10.1051/e3sconf/202014903003.
  23. Terekhov A. G., Vitkovskaya I. S., Abayev N. N. (2020b) The effect of changing stratification in the atmosphere in central zone of Eurasia according to vegetation data of Tien Shan mountains during 2002–2019 // E3S Web Conf. 2020. V. 149. No. 03004. DOI: 10.1051/e3sconf/202014903004.
  24. Yang D., Goodison B. E., Metcalfe J. R., Golubev V. S., Elomaa E., Gunther T., Bates R., Pangburn T., Hanson C. L., Emerson D., Copaciu V., Milkovic J. Accuracy of Tretyakov precipitation gauge: Result of WMO intercomparison // Hydrological Processes. 1995. V. 9. Iss. 8. P. 877–895. DOI: 10.1002/hyp.3360090805.