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 текстСписок литературы:
- Бушуев А. В., Волков Н. А., Лощилов В. С. Атлас ледовых образований. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 140 с.
- Гуков А. Ю. Великая Сибирская полынья // Наука и техника Якутии. 2009. Т. 16. № 1. С. 1–5.
- 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.
- Кубышкин Н. В., Гудошников Ю. П. Актуализация технологий перевалки грузов через припай // Проблемы Арктики и Антарктики. 2015. Т. 105. № 3. С. 90–98.
- 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.
- 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.
- 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.
- Смирнов В. Г. Спутниковые методы определения характеристик ледяного покрова морей. СПб.: ААНИИ, 2011. 240 с.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Dierking W. Sea Ice Monitoring by Synthetic Aperture Radar // Oceanology. 2013. V. 26. Iss. 2. DOI: 10.5670/oceanog.2013.33.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Microwave Remote Sensing of Sea Ice. Geophysical Monograph 68 / ed. Carsey F. D. Washington D. C.: American Geophysical Union, 1992. 462 p.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.