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. 165-177

О возможности идентификации крупномасштабных областей всторошенного льда в Арктике по данным скаттерометра ASCAT

Е.В. Заболотских 1 , К.С. Хворостовский 1 , Е.А. Балашова 1 , А.И. Костылев 1 , В.Н. Кудрявцев 1, 2 
1 Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург, Россия
2 Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь
Одобрена к печати: 11.12.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-3-165-177
В работе демонстрируется возможность идентификации областей повышенной торосистости морского льда в районах молодых и однолетних льдов по данным спутникового скаттерометра Advanced Scatterometer (ASCAT). Рассмотрены основные механизмы рассеяния морского льда, ответственные за вариации значений радиолокационного сигнала. Для повышения пространственного разрешения измерений ASCAT и приведения значений удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) к одному углу наблюдения использовались данные ASCAT полного разрешения. Полученные среднесуточные поля нормализованных УЭПР с разрешением 5×5 км анализировались совместно с изображениями радиолокаторов с синтезированной апертурой Sentinel-1, с данными по сплочённости морского льда, восстановленными на основе измерений спутникового микроволнового радиометра Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), и с картами морского льда Арктического и антарктического научно-исследовательского института. Продемонстрирована эффективность использования данных ASCAT для мониторинга торосов. Предложенный подход позволяет использовать данные ASCAT для изучения и оперативного мониторинга зон повышенной торосистости, масштаб которых превышает элемент пространственного разрешения скаттерометрических данных и изменчивостью которых в течение суток можно пренебречь. Дальнейшее развитие подхода связано с анализом сопутствующих полей ветра и временной последовательности полей УЭПР.
Ключевые слова: спутниковые скаттерометры, ASCAT, торосы, морской лёд, Арктика
Полный текст

Список литературы:

  1. Бушуев А. В., Волков Н. А., Лощилов В. С. Атлас ледовых образований. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 140 с.
  2. Гуков А. Ю. Великая Сибирская полынья // Наука и техника Якутии. 2009. Т. 16. № 1. С. 1–5.
  3. Заболотских Е. В., Балашова Е. А., Шапрон Б. Усовершенствованный метод восстановления сплочённости морского льда по данным спутниковых микроволновых измерений вблизи 90 ГГц // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 4. С. 233–243.
  4. Кубышкин Н. В., Гудошников Ю. П. Актуализация технологий перевалки грузов через припай // Проблемы Арктики и Антарктики. 2015. Т. 105. № 3. С. 90–98.
  5. Миронов Е. У., Порубаев В. С. Формирование гряд торосов в прибрежной части Карского моря и их морфометрические характеристики // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 4. С. 331–338.
  6. Муртазин А. Ф., Евграфова К. Г., Кудрявцев В. Н. Применение данных скаттерометра ASCAT для исследования ледового покрова в Арктике // Ученые записки Российского гос. гидрометеоролог. ун-та. 2015. № 40. С. 160–173.
  7. Павлов В. А., Корнишин К. А., Ефимов Я. О., Миронов Е. У., Гузенко Р. Б., Харитонов В. В. Особенности развития консолидированного слоя гряд торосов в морях Карском и Лаптевых // Нефтяное хоз-во. 2016. № 11. С. 49–54.
  8. Смирнов В. Г. Спутниковые методы определения характеристик ледяного покрова морей. СПб.: ААНИИ, 2011. 240 с.
  9. Смирнов В. Г., Бушуев А. В., Захваткина Н. Ю., Лощилов В. С. Спутниковый мониторинг морских льдов // Проблемы Арктики и Антарктики. 2010. Т. 85. № 2. С. 62–76.
  10. Шаронов А. Ю., Шматков В. А. Задачи гидрометеорологического обеспечения круглогодичной навигации в Восточно-Сибирском море // Вестн. гос. ун-та морского и речного флота им. адмирала Макарова. 2018. Т. 10. Вып. 1. С. 170–182.
  11. Breivik L., Eastwood S., Lavergne T. Use of C-Band Scatterometer for Sea Ice Edge Identification // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2012. V. 50. Iss. 7. P. 2669–2677.
  12. Dammann D. O., Eicken H., Mahoney A. R., Saiet E., Meyer F. J., John C. Traversing sea ice — linking surface roughness and ice trafficability through SAR polarimetry and interferometry // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2017. V. 11. Iss. 2. P. 416–433.
  13. Dierking W. Sea Ice Monitoring by Synthetic Aperture Radar // Oceanology. 2013. V. 26. Iss. 2. DOI: 10.5670/oceanog.2013.33.
  14. Duncan K., Farrell S. L., Connor L. N., Richter-Menge J., Hutchings J. K., Dominguez R. High-resolution airborne observations of sea-ice pressure ridge sail height // Annals of Glaciology. 2018. V. 59. Iss. 76pt2. P. 137–147.
  15. Ezraty R., Cavanié A. Intercomparison of backscatter maps over Arctic sea ice from NSCAT and the ERS scatterometer // J. Geophysical Research: Oceans. 1999. V. 104. Iss. C5. P. 11471–11483.
  16. Hopkins M. A., Tuhkuri J., Lensu M. Rafting and ridging of thin ice sheets // J. Geophysical Research: Oceans. 1999. V. 104. Iss. C6. P. 13605–13613.
  17. Koenig L., Martin S., Studinger M., Sonntag J. Polar airborne observations fill gap in satellite data // EOS: Trans. American Geophysical Union. 2010. V. 91. Iss. 38. P. 333–334.
  18. Kwok R. Annual cycles of multiyear sea ice coverage of the Arctic Ocean: 1999–2003 // J. Geophysical Research: Oceans. 2004. V. 109. Iss. C11. DOI: 10.1029/2003JC002238.
  19. Kwok R., Cunningham G. F., Yueh S. Area balance of the Arctic Ocean perennial ice zone: October 1996 to April 1997 // J. Geophysical Research: Oceans. 1999. V. 104. Iss. C11. P. 25747–25759.
  20. Microwave Remote Sensing of Sea Ice. Geophysical Monograph 68 / ed. Carsey F. D. Washington D. C.: American Geophysical Union, 1992. 462 p.
  21. Otosaka I., Rivas M. B., Stoffelen A. Bayesian sea ice detection with the ERS scatterometer and sea ice backscatter model at C-band // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2017. V. 56. Iss. 4. P. 2248–2254.
  22. Partington K. C., Flach J. D., Barber D., Isleifson D., Meadows P. J., Verlaan P. Dual-Polarization C-Band Radar Observations of Sea Ice in the Amundsen Gulf // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2010. V. 48. Iss. 6. P. 2685–2691.
  23. Remund Q. P., Long D. G. A decade of QuikSCAT scatterometer sea ice extent data // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2013. V. 52. Iss. 7. P. 4281–4290.
  24. Ressel R., Frost A., Lehner S. A Neural Network-Based Classification for Sea Ice Types on X-Band SAR Images // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2015. V. 8. Iss. 7. P. 3672–3680.
  25. Rivas M. B., Stoffelen A. New Bayesian algorithm for sea ice detection with QuikSCAT // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2011. V. 49. Iss. 6. P. 1894–1901.
  26. Rivas M. B., Verspeek J., Verhoef A., Stoffelen A. Bayesian sea ice detection with the advanced scatterometer ASCAT // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2012. V. 50. Iss. 7. P. 2649–2657.
  27. Rivas M. B., Otosaka I., Stoffelen A., Verhoef A. A. A scatterometer record of sea ice extents and backscatter: 1992–2016 // The Cryosphere. 2018. V. 12. Iss. 9. P. 2941–2953.
  28. Shen H. H., Ackley S. F., Hopkins M. A. A conceptual model for pancake-ice formation in a wave field // Annals of Glaciology. 2001. V. 33. P. 361–367.
  29. Smith M., Thomson J. Pancake sea ice kinematics and dynamics using shipboard stereo video // Annals of Glaciology. 2019. P. 1–11. DOI: 10.1017/aog.2019.35.
  30. Swan A. M., Long D. G. Multiyear Arctic sea ice classification using QuikSCAT // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2012. V. 50. Iss. 9. P. 3317–3326.
  31. Ulaby F. T., Moore R. K., Fung A. K. Microwave remote sensing: Active and passive. V. 1: Microwave remote sensing fundamentals and radiometry. Reading: Addison-Wesley Publishing Co., 1981. 470 p.
  32. Verhoef A., Rivas M., Stoffelen A. ASCAT-A Arctic daily sea ice extent and backscatter maps. Version 1.0. Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI), 2018. DOI: 10.21944/ascat_a_nh_sea_ice_v1.0.
  33. Willmes S., Haas C., Nicolaus M. High radar-backscatter regions on Antarctic sea-ice and their relation to sea-ice and snow properties and meteorological conditions // Intern. J. Remote Sensing. 2011. V. 32. Iss. 14. P. 3967–3984.