Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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. 2023. Т. 20. № 3. С. 19-34

Атмосферная коррекция при изучении морского льда по данным AMSR2

Е.В. Заболотских 1 , С.М. Азаров 1 
1 Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 07.06.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-3-19-34
Предложен новый метод для атмосферной коррекции при изучении морского льда по данным микроволнового радиометра AMSR2 (англ. Advanced Microwave Scanning Radiometer 2). Метод основан на результатах численного моделирования радиояркостной температуры (Тя) микроволнового излучения атмосферы и анализе данных спутниковых измерений AMSR2 на частоте 89 ГГц над арктическим морским льдом. Входными данными для численных расчётов служат данные реанализа ERA5. Основой метода стала оценка оптической толщины атмосферы на частоте 89 ГГц по поляризационным измерениям AMSR2 и восстановление параметров микроволнового излучения атмосферы на всех остальных частотах с помощью нейронно-сетевых алгоритмов, настроенных на результатах численного моделирования Тя. Поскольку численное моделирование проводится на основе решения уравнения переноса микроволнового излучения в нерассеивающей атмосфере, метод применим для атмосферной коррекции в условиях зимней сухой атмосферы с ноября по март. Применение метода, настроенного на результатах моделирования, к спутниковым измерениям AMSR2, требует использования разработанного ранее алгоритма восстановления влагозапаса атмосферы, обладающего высокой точностью как над открытой морской поверхностью, так и над арктическим морским льдом. Новый подход позволит изучать морской лёд по данным AMSR2 без мешающего влияния атмосферы, а также повысить точность восстановления сплочённости льда без привлечения дополнительных данных.
Ключевые слова: Арктика, атмосферная коррекция, спутниковое микроволновое зондирование, морской лёд, численное моделирование, AMSR2
Полный текст

Список литературы:

  1. Заболотских Е. В., Хворостовский К. С., Животовская М. А., Львова Е. В., Азаров С. М., Балашова Е. А. Спутниковое микроволновое зондирование морского льда Арктики. Обзор // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 1. С. 9–34. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-9-34.
  2. Матросов С. Ю., Шульгина Е. М. Рассеяние и ослабление микроволнового излучения осадками // Тр. Гл. геофиз. обсерватории им. А. И. Воейкова. 1982. Вып. 448. С. 85–94.
  3. Andersen S., Tonboe R., Kaleschke L., Heygster G., Pedersen L. T. Intercomparison of passive microwave sea ice concentration retrievals over the high-concentration Arctic sea ice // J. Geophysical Research. 2007. V. 112. No. C8. DOI: 10.1029/2006JC003543.
  4. Atkinson P. M., Tatnall A. R. L. Introduction Neural networks in remote sensing // Intern. J. Remote Sensing. 1997. V. 18. No. 4. P. 699–709. DOI: 10.1080/014311697218700.
  5. Beitsch A., Kern S., Kaleschke L. Comparison of SSM/I and AMSR-E Sea Ice Concentrations With ASPeCt Ship Observations Around Antarctica // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2015. V. 53. No. 4. P. 1985–1996. DOI: 10.1109/TGRS.2014.2351497.
  6. Bobylev L. P., Zabolotskikh E. V., Mitnik L. M., Mitnik M. L. Atmospheric water vapor and cloud liquid water retrieval over the Arctic Ocean using satellite passive microwave sensing // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2010. V. 48. No. 1. P. 283–294. DOI: 10.1109/TGRS.2009.2028018.
  7. Comiso J. C., Hall D. K. Climate trends in the Arctic as observed from space // Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change. 2014. V. 5. No. 3. P. 389–409. DOI: 10.1002/wcc.277.
  8. Comiso J. C., Cavalieri D. J., Markus T. Sea ice concentration, ice temperature, and snow depth using AMSR-E data // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2003. V. 41. No. 2. P. 243–252. DOI: 10.1109/TGRS.2002.808317.
  9. Comiso J. C., Parkinson C. L., Gersten R., Stock L. Accelerated decline in the Arctic sea ice cover // Geophysical Research Letters. 2008. V. 35. Iss. 1. Art. No. L01703. DOI: 10.1029/2007GL031972.
  10. Galligani V. S., Prigent C., Defer E., Jimenez C., Eriksson P. The impact of the melting layer on the passive microwave cloud scattering signal observed from satellites: A study using TRMM microwave passive and active measurements // J. Geophysical Research: Atmospheres. 2013. V. 118. No. 11. P. 5667–5678. DOI: 10.1002/jgrd.50431.
  11. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz-Sabater J., Nicolas J., Peubey C., Radu R., Schepers D. The ERA5 global reanalysis // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2020. V. 146. No. 730. P. 1999–2049. DOI: 10.1002/qj.3803.
  12. Ivanova N., Johannessen O. M., Pedersen L. T., Tonboe R. T. Retrieval of Arctic Sea Ice Parameters by Satellite Passive Microwave Sensors: A Comparison of Eleven Sea Ice Concentration Algorithms // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2014. V. 52. No. 11. P. 7233–7246. DOI: 10.1109/TGRS.2014.2310136.
  13. Ivanova N., Pedersen L. T., Tonboe R. T., Kern S., Heygster G., Lavergne T., Sørensen A., Saldo R., Dybkjær G., Brucker L., Shokr M., Satellite passive microwave measurements of sea ice concentration: An optimal algorithm and challenges // Cryosphere. 2015. V. 9. P. 1797–1817. DOI: 10.5194/tcd-9-1269-2015.
  14. 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. DOI: 10.1080/07038992.2001.10854892.
  15. Katsumata M., Uyeda H., Iwanami K., Liu G. The response of 36- and 89-GHz microwave channels to convective snow clouds over ocean: Observation and modeling // J. Applied Meteorology. 2000. V. 39. No. 12. P. 2322–2335. DOI: 10.1175/1520-0450(2000)039<2322:TROAGM>2.0.CO;2.
  16. Kim M.-J., Kulie M. S., O’Dell C., Bennartz R. Scattering of Ice Particles at Microwave Frequencies: A Physically Based Parameterization // J. Applied Meteorology and Climatology. 2007. V. 46. No. 5. P. 615–633. DOI: 10.1175/JAM2483.1.
  17. Kwok R. G., Cunningham F., Wensnahan M., Rigor I., Zwally H. J., Yi D. Thinning and volume loss of the Arctic Ocean sea ice cover: 2003–2008 // J. Geophysical Research. 2009. V. 114. No. C7. DOI: 10.1029/2009JC005312.
  18. Li J. F., Lee S., Ma H.-Y., Stephens G., Guan B. Assessment of the cloud liquid water from climate models and reanalysis using satellite observations // Terrestrial Atmospheric and Oceanic Science. 2018. V. 29. No. 6. P. 653–678. DOI: 10.3319/TAO.2018.07.04.01.
  19. Mathew N., Heygster G., Melsheimer C. Surface emissivity of the Arctic sea ice at AMSR-E frequencies // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2009. V. 47. No. 12. P. 4115–4124. DOI: 10.1109/TGRS.2009.2023667.
  20. Meier W. N. Comparison of passive microwave ice concentration algorithm retrievals with AVHRR imagery in Arctic peripheral seas // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2005. V. 43. No. 6. P. 1324–1337. DOI: 10.1109/TGRS.2005.846151.
  21. Meissner T., Wentz F. J. The emissivity of the ocean surface between 6 and 90 GHz over a large range of wind speeds and earth incidence angles // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2012. V. 50. No. 8. P. 3004–3026. DOI: 10.1109/TGRS.2011.2179662.
  22. Shupe M. D., Uttal T., Matrosov S. Yu., Frisch A. S. Cloud water contents and hydrometeor sizes during the FIRE Arctic Clouds Experiment // J. Geophysical Research. 2001. V. 106. No. D14. P. 15015–15028. DOI: 10.1029/2000JD900476.
  23. Spreen G., Kaleschke L., Heygster G. Sea ice remote sensing using AMSR-E 89-GHz channels // J. Geophysical Research: Oceans 1978–2012. 2008. V. 113. No. C2. DOI: 10.1029/2005JC003384.
  24. Stroeve J. C., Serreze M. C., Holland M. M., Kay J. E., Malanik J., Barrett A. P. The Arctic’s rapidly shrinking sea ice cover: a research synthesis // Climate Change. 2012. V. 110. No. 3–4. P. 1005–1027. DOI: 10.1007/s10584-011-0101-1.
  25. Svendsen E., Kloster K., Farrelly B., Johannessen O. M., Johannessen J. A., Campbell W. J., Gloersen P., Cavalieri D., Mätzler C. Norwegian Remote Sensing Experiment: Evaluation of the Nimbus 7 scanning multichannel microwave radiometer for sea ice research // J. Geophysical Research: Oceans 1978–2012. 1983. V. 88. No. C5. P. 2781–2791. DOI: 10.1029/JC088iC05p02781.
  26. 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. No. 10. P. 1479–1487. DOI: 10.1080/01431168708954790.
  27. Tikhonov V. V., Repina I. A., Raev M. D., Sharkov E. A., Ivanov V. V., Boyarskii D. A., Alexeeva T. A., Komarova N.Yu. A physical algorithm to measure sea ice concentration from passive microwave remote sensing data // Advances in Space Research. 2015. V. 56. No. 8. P. 1578–1589. DOI: 10.1016/j.asr.2015.07.009.
  28. Vihma T. Effects of Arctic sea ice decline on weather and climate: A review // Surveys in Geophysics. 2014. V. 35. No. 5. P. 1175–1214. DOI: 10.1007/s10712-014-9284-0.
  29. Wentz F. J., Meissner T. Atmospheric absorption model for dry air and water vapor at microwave frequencies below 100 GHz derived from spaceborne radiometer observations // Radio Science. 2016. V. 51. No. 5. P. 381–391. DOI: 10.1002/2015RS005858.
  30. Zabolotskikh E., Azarov S. Wintertime Emissivities of the Arctic Sea Ice Types at the AMSR2 Frequencies // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 23. Art. No. 5927. DOI: 10.3390/rs14235927.
  31. 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. 573–576. DOI: 10.1109/LGRS.2018.2876731.
  32. Zabolotskikh E. V., Chapron B. Consideration of Atmospheric Effects for Sea Ice Concentration Retrieval from Satellite Microwave Observations // Russian Meteorology and Hydrology. 2019. V. 44. No. 2. P. 124–129. DOI: 10.3103/S1068373919020055.
  33. Zabolotskikh E. V., Khvorostovsky K. S., Chapron B. An Advanced Algorithm to Retrieve Total Atmospheric Water Vapor Content From the Advanced Microwave Scanning Radiometer Data Over Sea Ice and Sea Water Surfaces in the Arctic // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2020. V. 58. No. 5. P. 3123–3135. DOI: 10.1109/TGRS.2019.2948289.