Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. С. 336-345
Тайфун «Хиннамнор» (2022): воздействие на дальневосточные моря, Приморский и Хабаровский края по данным активного и пассивного микроволнового зондирования из космоса
Л.М. Митник
1 , А.В. Баранюк
1 , М.Л. Митник
1 1 Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичёва ДВО РАН, Владивосток, Россия
Одобрена к печати: 06.12.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-336-345
Количество экстремальных погодных явлений, сопровождающихся штормовым ветром, сильными осадками и наводнениями, увеличивается с ростом глобального потепления. Состояние морской поверхности, земных покровов и атмосферы при перемещении тайфуна «Хиннамнор» (англ. Hinnamnor) над Восточно-Китайским, Японским и Охотским морями и дальневосточным регионом 5–9 сентября 2022 г. оценивалось по изображениям РСА (радар с синтезированной апертурой, англ. Synthetic Aperture Radar — SAR), яркостной температуре, измеренной радиометрами AMSR2 (англ. Advanced Microwave Scanning Radiometer 2), GMI (англ. GPM Microwave Imager) и МТВЗА-ГЯ (Микроволновый сканер температурно-влажностного зондирования атмосферы, ГЯ — в память о Геннадии Яковлевиче Гуськове (1918–2002)), показаниям радиозондов и метеорологических станций. Для мониторинга наводнений и снижения ущерба космические агентства Кореи 2 сентября и России 4 сентября активировали Международную Хартию по космосу и крупным катастрофам. Комплексирование данных зондирования, полученных с различных сенсоров над районами бедствий, позволило восстановить скорость ветра над морем, интенсивность осадков, паросодержание атмосферы, водозапас облаков, площадь затоплений и другие параметры с пространственным и временным разрешением, недоступным для одного прибора.
Ключевые слова: тайфун «Хиннамнор» (Hinnamnor), осадки, наводнение, РСА, Sentinel-1A, AMSR2, GPM, приводный ветер, водозапас облаков, паросодержание атмосферы, бассейн Амура, Приморский край, Хабаровский край
Полный текстСписок литературы:
- Гарцман Б. И. Дождевые наводнения на реках юга Дальнего Востока: методы расчетов, прогнозов, оценок риска. Владивосток: Дальнаука, 2008. 241 с.
- Данилов-Данильян В. И., Гельфан А. Н., Мотовилов Ю. Г., Калугин А. С. Катастрофическое наводнение 2013 года в бассейне реки Амур: условия формирования, оценка повторяемости, результаты моделирования // Водные ресурсы. 2014. № 2. С. 111−122.
- Чернявский Г. М., Митник Л. М., Кулешов В. П. и др. Моделирование яркостной температуры и первые результаты, полученные микроволновым радиометром МТВЗA-ГЯ со спутника «Метеор-М» № 2-2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 3. С. 51–65. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-3-51-65.
- Benoudjit A., Guida R. A novel fully automated mapping of the flood extent on SAR images using a supervised classifier // Remote Sensing. 2019. V. 11. Article 779. 22 p. DOI: 10.3390/rs11070779.
- Chen R., Bennartz R. J. Sensitivity of 89–190-GHz microwave observations to ice particle scattering // J. Applied Meteorology and Climatology. 2020. V. 59. No. 7. P. 1195–1215. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-19-0293.1.
- Katsaros K. B., Mitnik L. M., Black P. G. Microwave instruments for observing tropical cyclones // Typhoon Impacts and Crisis Management. Springer, 2014. P. 5–61.
- Kubota T., Aonashi K., Ushio T. et al. Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) products in the GPM era // Satellite Precipitation Measurement. Springer, 2020. P. 355–373. https://doi.org/10.1007/978-3-030-24568-9_20.
- Manavalan R. SAR image analysis techniques for flood area mapping — literature survey // Earth Science Information. 2017. V. 10. P. 1–14. https://doi.org/10.1007/s12145-016-0274-2.
- Mitnik L. M., Mitnik M. L., Zabolotskikh E. V. Microwave sensing of the atmosphere- ocean system with ADEOS-II AMSR and Aqua AMSR-E // J. Remote Sensing Society of Japan. 2009. V. 29. No. 1. P. 156–165.
- Mitnik L. M., Kuleshov V. P., Mitnik M. L. et al. Microwave radiometer MTVZA-GY on new Russian satellite Meteor-M No 2-2 and sudden stratospheric warming over Antarctica // IEEE J. Selected Topics of Applied Remote Sensing. 2022. V. 15. P. 820–830. DOI: 10.1109/JSTARS.2021.3133425.
- Tay C. W. J., Yun S. H., Chin S. T. et al. Rapid flood and damage mapping using synthetic aperture radar in response to Typhoon Hagibis, Japan // Scientific Data. 2020. V. 7. Article 100. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0443-5.
- Tupas M. E., Roth F., Bauer-Marschallinger B., Wagner W. An intercomparison of Sentinel-1 based change detection algorithms for flood mapping // Remote Sensing. 2023. V. 15. Article 1200. https://doi.org/10.3390/rs1505120.