Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 21, 2024
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 20, 2023
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 19, 2022
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 18, 2021
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 17, 2020
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 16, 2019 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 15, 2018 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 14, 2017 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 13, 2016 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 12, 2015 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 11, 2014 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 10, 2013 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 9, 2012 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
Том 8, 2011 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 7, 2010 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Выпуск 6, 2009 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 5, 2008 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 4, 2007 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 3, 2006 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 2, 2005 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 1, 2004 г.
Том 1
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
подписаться отписаться
English version
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. 2024. Т. 21. № 6. С. 267-283

Воспроизведение моделью LAKE температуры поверхности крупнейших озёр Земли: система автоматической калибровки по данным MODIS

В.М. Степаненко 1, 2 , И.А. Репина 3, 1, 4 , А.И. Медведев 1, 2 , В.А. Романенко 3, 1 
1 Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
2 Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации, Москва, Россия
3 Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, Москва, Россия
4 Майкопский государственный технологический университет, Майкоп, Россия
Одобрена к печати: 07.10.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-6-267-283
Одномерные модели водоёмов суши в силу вычислительной экономичности применяются в широком спектре приложений — от исследований термогидродинамики и экологии озёр до прогноза погоды и оценки будущих изменений климата. В настоящей работе представлена система оптимизации известной одномерной модели LAKE (англ. lake — озеро) в части воспроизведения температуры поверхности с использованием метеорологических переменных из реанализа ERA5 Европейского центра среднесрочных прогнозов (англ. European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Reanalysis of Atmosphere) и с привлечением спутниковых данных по озёрам Байкал, Балхаш, Большое Медвежье, Верхнее, Виктория, Виннипег, Ладожское, Онежское, Танганьика. Уточнение коэффициента фоновой диффузии (температуропроводности) и коэффициента поглощения фотосинтетически-активной радиации в водной толще проводится методом ROPE (англ. RObust Parameter Estimation), реализованным в библиотеке SPOTPY (англ. Statistical Parameter Optimization Tool for PYthon). Модель водоёма LAKE удовлетворительно воспроизводит временной ход средней по поверхности месячной температуры поверхности со среднеквадратическим отклонением в диапазоне 1–2 °C после калибровки параметров. Коэффициенты поглощения и фоновой диффузии регулируют распределение тепла в водоёме по вертикали; это приводит к эффекту «эквифинальности», т. е. неединственности оптимального сочетания этих параметров. Калибровка выбранных параметров позволяет эффективно сократить годовую амплитуду температуры поверхности, в то же время проблема занижения моделью температуры поверхности в летний период, вызванная запоздалым сходом в модели ледяного покрова, вариацией данных параметров не решается. Модель систематически завышает на 2–3 °C температуру поверхности тропических озёр Виктория и Танганьика. Перспективы развития настоящей работы заключаются в разработке новых физически корректных параметризаций вертикального переноса импульса и скалярных величин в мета- и гиполимнионе водоёмов. Кроме того, в модели LAKE целесообразно провести ревизию модели переноса радиации в снежном и ледяном покрове, а параметры модифицированной модели радиации включить в систему калибровки.
Ключевые слова: озёра, температура поверхности, MODIS, одномерная модель термогидродинамики, LAKE, оптимизация, численный прогноз погоды
Полный текст

Список литературы:

  1. Вазаева Н. В., Репина И. А., Шестакова А. А., Ганбат Г. Мезомасштабный вихрь над озером Убсу-Нур (Увс-Нуур): анализ и численное моделирование // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 306–317. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-306-317.
  2. Гладских Д. С., Степаненко В. М., Мортиков Е. В. О влиянии горизонтальных размеров внутренних водоемов на толщину верхнего перемешанного слоя // Водные ресурсы. 2021. Т. 48. № 2. С. 155–163. DOI: 10.31857/S0321059621020061.
  3. Степаненко В. М., Миранда П. М., Лыкосов В. Н. Численное моделирование мезомасштабного взаимодействия атмосферы и гидрологически неоднородной суши // Вычисл. технологии. 2007. Т. 11. № 3. С. 118–127.
  4. Степаненко В. М., Мачульская Е. Е., Глаголев М. В., Лыкосов В. Н. Моделирование эмиссии метана из озёр зоны вечной мерзлоты // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2011. Т. 47. № 2. С. 275–288.
  5. Степаненко В. М., Репина И. А., Ганбат Г., Даваа Г. Моделирование ледового режима соленых озер // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55. № 1. С. 152–163. DOI: 10.31857/S0002-3515531152-163.
  6. Степаненко В. М., Гречушникова М. Г., Репина И. А. Численное моделирование эмиссии метана из водохранилища // Фундам. и приклад. климатология. 2020. № 2. С. 76–99. DOI: 10.21513/2410-8758-2020-2-76-99.
  7. Тихонов В. В., Хвостов И. В., Романов А. Н., Шарков Е. А. Анализ изменений ледяного покрова пресноводных водоемов по данным SMOS // Исслед. Земли из космоса. 2017. № 6. С. 46–53. DOI: 10.7868/S0205961417060045.
  8. Aguilar-Lome J., Soca-Flores R., Gómez D. Evaluation of the Lake Titicaca’s surface water temperature using LST MODIS time series (2000–2020) // J. South American Earth Sciences. 2021. V. 112. Article 103609. DOI: 10.1016/j.jsames.2021.103609.
  9. Balsamo G., Dutra E., Stepanenko V. M. et al. Deriving an effective lake depth from satellite lake surface temperature data: a feasibility study with MODIS data // Boreal Environment Research. 2010. V. 15. P. 178–190.
  10. Balsamo G., Salgado R., Dutra E. et al. On the contribution of lakes in predicting near-surface temperature in a global weather forecasting model // Tellus A. 2012. V. 64. Article 15829. DOI: 10.3402/tellusa.v64i0.15829.
  11. Bárdossy A., Singh S. K. Robust estimation of hydrological model parameters // Hydrology and Earth System Sciences. 2008. V. 12. No. 6. P. 1273–1283. DOI: 10.5194/hessd-5-1641-2008.
  12. Barthold F. E., Kristovich D. A. R. Observations of the cross-lake cloud and snow evolution in a lake-effect snow event // Monthly Weather Review. 2011. V. 139. No. 8. P. 2386–2398. DOI: 10.1175/MWR-D-10-05001.1.
  13. Bogomolov V., Stepanenko V., Volodin E. Development of lake parametrization in the INMCM climate model // IOP Conf. Ser.: Earth and Environmental Science. 2016. V. 48. No. 1. Article 012005. DOI: 10.1088/1755-1315/48/1/012005.
  14. Cheng Y., Shen L., Teng M. et al. How to use lake breeze circulations to improve urban natural ventilation: A case study in a typical inland multi-lake megacity // Landscape and Urban Planning. 2023. V. 230. Article 104628. DOI: 10.1016/j.landurbplan.2022.104628.
  15. Choulga M., Kourzeneva E., Zakharova E., Doganovsky A. Estimation of the mean depth of boreal lakes for use in numerical weather prediction and climate modelling // Tellus A. 2014. V. 66. Article 21295. DOI: 10.3402/tellusa.v66.21295.
  16. Clark J. A., Jafarov E. E., Tape K. D. et al. Thermal modeling of three lakes within the continuous permafrost zone in Alaska using the LAKE 2.0 model // Geoscientific Model Development. 2022. V. 15. No. 19. P. 7421–7448. DOI: 10.5194/gmd-15-7421-2022.
  17. Comer N. T., McKendry I. G. Observations and numerical modelling of Lake Ontario breezes // Atmosphere-Ocean. 1993. V. 31. No. 4. P. 481–499. DOI: 10.1080/07055900.1993.9649482.
  18. Eerola K., Kourzeneva E., Pour H. Kh., Duguay C. Impact of partly ice-free Lake Ladoga on temperature and cloudiness in an anticyclonic winter situation — a case study using a limited area model // Tellus A. 2014. V. 66. Article 23929. DOI: 10.3402/tellusa.v66.23929.
  19. Fan C., Liu K., Luo S. et al. Detection of surface water temperature variations of Mongolian lakes benefiting from the spatially and temporally gap-filled MODIS data // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2022. V. 114. Article 103073. DOI: 10.1016/j.jag.2022.103073.
  20. Forbes G. S., Merritt J. H. Mesoscale vortices over the Great Lakes in wintertime // Monthly Weather Review. 1984. V. 112. No. 2. P. 377–381. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1984)112<0377:MVOTGL>2.0.CO;2.
  21. Fujisaki-Manome A., Mann G. E., Anderson E. J. et al. Improvements to lake-effect snow forecasts using a one-way air–lake model coupling approach // J. Hydrometeorology. 2020. V. 21. No. 12. P. 2813–2828. DOI: 10.1175/JHM-D-20-0079.1.
  22. Gaudard A., Schwefel R., Vinnå L. R. et al. Optimizing the parameterization of deep mixing and internal seiches in one-dimensional hydrodynamic models: A case study with Simstrat v1.3 // Geoscientific Model Development. 2017. V. 10. No. 9. P. 3411–3423. DOI: 10.5194/gmd-10-3411-2017.
  23. Gaudard A., Vinnå L. R., Bärenbold F. et al. Toward an open access to high-frequency lake modeling and statistics data for scientists and practitioners — the case of Swiss lakes using Simstrat v2.1 // Geoscientific Model Development. 2019. V. 12. No. 9. P. 3955–3974. DOI: 10.5194/gmd-12-3955-2019.
  24. Golosov S., Zverev I., Shipunova E., Terzhevik A. Modified parameterization of the vertical water temperature profile in the FLake model // Tellus A. 2018. V. 70. Article 1441247. DOI: 10.1080/16000870.2018.1441247.
  25. Golub M., Thiery W., Marcé R. et al. A framework for ensemble modelling of climate change impacts on lakes worldwide: The ISIMIP Lake Sector // Geoscientific Model Development. 2022. V. 15. No. 11. P. 4597–4623. DOI: 10.5194/gmd-15-4597-2022.
  26. Guseva S., Bleninger T., Jöhnk K. et al. Multimodel simulation of vertical gas transfer in a temperate lake // Hydrology and Earth System Sciences. 2020. V. 24. No. 2. P. 697–715. DOI: 10.5194/hess-24-697-2020.
  27. Håkanson L. Models to predict Secchi depth in small glacial lakes // Aquatic Sciences. 1995. V. 57. No. 1. P. 31–53. DOI: 10.1007/BF00878025.
  28. Heiskanen J. J., Mammarella I., Ojala A. et al. Effects of water clarity on lake stratification and lake‐atmosphere heat exchange // J. Geophysical Research: Atmospheres. 2015. V. 120. No. 15. P. 7412–7428. DOI: 10.1002/2014JD022938.
  29. Henderson-Sellers B. New formulation of eddy diffusion thermocline models // Applied Mathematical Modelling. 1985. V. 9. P. 441–446. DOI: 10.1016/0307-904X(85)90110-6.
  30. Hersbach H., Bell B., Berrisford P. et al. The ERA5 global reanalysis // Quarterly J. Royal Meteorological Soc. 2020. V. 146. No. 730. P. 1999–2049. DOI: 10.1002/qj.3803.
  31. Hipsey M. R., Bruce L. C., Boon C. et al. A General Lake Model (GLM 3.0) for linking with high-frequency sensor data from the Global Lake Ecological Observatory Network (GLEON) // Geoscientific Model Development. 2019. V. 12. No. 1. P. 473–523. DOI: 10.5194/gmd-12-473-2019.
  32. Hosoda K., Murakami H., Sakaida F., Kawamura H. Algorithm and validation of sea surface temperature observation using MODIS sensors aboard terra and aqua in the western North Pacific // J. Oceanography. 2007. V. 63. Iss. 2. P. 267–280. DOI: 10.1007/s10872-007-0027-4.
  33. Houska T., Kraft Ph., Chamorro-Chavez A., Breuer L. SPOTting Model parameters using a ready-made python package // PLoS ONE. 2015. V. 10. No. 12. Article e0145180. DOI: 10.1371/journal.pone.0145180.
  34. Iakunin M., Stepanenko V., Salgado R. et al. Numerical study of the seasonal thermal and gas regimes of the largest artificial reservoir in Western Europe using the LAKE 2.0 model // Geoscientific Model Development. 2020. V. 13. No. 8. P. 3475–3488. DOI: 10.5194/gmd-13-3475-2020.
  35. Justice C., Townshend J., Vermote E. et al. An overview of MODIS Land data processing and product status // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 83. P. 3–15. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00084-6.
  36. Ke L., Song C. Remotely sensed surface temperature variation of an inland saline lake over the central Qinghai–Tibet Plateau // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2014. V. 98. P. 157–167. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2014.09.007.
  37. Kraemer B. M., Mehner T., Adrian R. Reconciling the opposing effects of warming on phytoplankton biomass in 188 large lakes // Scientific Reports. 2017. V. 7. Article 10762. DOI: 10.1038/s41598-017-11167-3.
  38. Layden A., MacCallum S. N., Merchant C. J. Determining lake surface water temperatures worldwide using a tuned one-dimensional lake model (FLake, v1) // Geoscientific Model Development. 2016. V. 9. No. 6. P. 2167–2189. DOI: 10.5194/gmd-9-2167-2016.
  39. Le Moigne P., Colin J., Decharme B. Impact of lake surface temperatures simulated by the FLake scheme in the CNRM-CM5 climate model // Tellus A. 2016. V. 68. Article 31274. DOI: 10.3402/tellusa.v68.31274.
  40. Lehner B., Döll P. Development and validation of a global database of lakes, reservoirs and wetlands // J. Hydrology. 2004. V. 296. No. 1–4. P. 1–22. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2004.03.028.
  41. Lehner B., Anand M., Fluet-Chouinard E. et al. Mapping the world’s inland surface waters: An update to the Global Lakes and Wetlands Database (GLWD v2) // Earth System Science Data Discussions [preprint]. 2024. DOI: 10.5194/essd-2024-204.
  42. Ljungemyr P., Gustafsson N., Omstedt A. Parameterization of lake thermodynamics in a high-resolution weather forecasting model // Tellus A. 1996. V. 48. P. 608–621. DOI: 10.1034/j.1600-0870.1996.t01-4-00002.x.
  43. MacCallum S. N., Merchant C. J. Surface water temperature observations of large lakes by optimal estimation // Canadian J. Remote Sensing. 2012. V. 38. Iss. 1. P. 25–45. DOI: 10.5589/m12-010.
  44. Mao K. B., Ma Y., Tan X. A. et al. Global surface temperature change analysis based on MODIS data in recent twelve years // Advances in Space Research. 2017. V. 59. No. 2. P. 503–512. DOI: 10.1016/j.asr.2016.11.007.
  45. Martynov A., Sushama L., Laprise R. et al. Interactive lakes in the Canadian Regional Climate Model, version 5: The role of lakes in the regional climate of North America // Tellus A. 2012. V. 64. Article 16226. DOI: 10.3402/tellusa.v64i0.16226.
  46. Mironov D., Heise E., Kourzeneva E. et al. Implementation of the lake parameterisation scheme FLake into the numerical weather prediction model COSMO // Boreal Environment Research. 2010. V. 15. P. 218–230.
  47. Moukomla S., Blanken P. Remote sensing of the North American Laurentian Great Lakes’ surface temperature // Remote Sensing. 2016. V. 8. Iss. 4. Article 286. DOI: 10.3390/rs8040286.
  48. Phillips R. C., Saylor J. R., Kaye N. B., Gibert J. M. A multi-lake study of seasonal variation in lake surface evaporation using MODIS satellite-derived surface temperature // Limnology. 2016. V. 17. Iss. 3. P. 273–289. DOI: 10.1007/s10201-016-0481-z.
  49. Poole H. H., Atkins W. R. G. Photo-electric measurements of submarine illumination throughout the year // J. Marine Biological Association of the United Kingdom. 1929. V. 16. No. 1. P. 297–324. DOI: 10.1017/S0025315400029829.
  50. Rooney G. G., Bornemann J. F. The performance of FLake in the Met Office Unified Model // Tellus A. 2013. V. 65. No. 1. Article 21363. DOI: 10.3402/tellusa.v65i0.21363.
  51. Sharma S., Gray D. K., Read J. S. et al. A global database of lake surface temperatures collected by in situ and satellite methods from 1985–2009 // Scientific Data. 2015. V. 2. Article 150008. DOI: 10.1038/sdata.2015.8.
  52. Sobrino J. A., García-Monteiro S., Julien Y. An analysis of the lake surface water temperature evolution of the world’s largest lakes during the years 2003–2020 using MODIS data // Recent Advances in Remote Sensing. 2024. https://doi.org/10.62880/rars240001.
  53. Stepanenko V. M., Martynov A., Goyette S., Fang X., Perroud M., Mironov D. First steps of a Lake Model Intercomparison Project // Boreal Environment Research. 2010. V. 15. P. 191–202.
  54. Stepanenko V. M., Martynov A., Jöhnk K. D. et al. A one-dimensional model intercomparison study of thermal regime of a shallow, turbid midlatitude lake // Geoscientific Model Development. 2013. V. 6. No. 4. P. 1337–1352. DOI: 10.5194/gmd-6-1337-2013.
  55. Stepanenko V., Jöhnk K. D., Machulskaya E. et al. Simulation of surface energy fluxes and stratification of a small boreal lake by a set of one-dimensional models // Tellus A. 2014. V. 66. Article 21389. DOI: 10.3402/tellusa.v66.21389.
  56. Stepanenko V., Mammarella I., Ojala A. et al. LAKE 2.0: A model for temperature, methane, carbon dioxide and oxygen dynamics in lakes // Geoscientific Model Development. 2016. V. 9. No. 5. P. 1977–2006. DOI: 10.5194/gmd-9-1977-2016.
  57. Stepanenko V. M., Repina I. A., Artamonov A. Y. et al. Mid-depth temperature maximum in an estuarine lake // Environmental Research Letters. 2018. V. 13. No. 3. Article 035006. DOI: 10.1088/1748-9326/aaad75.
  58. Stepanenko V. M., Valerio G., Pilotti M. Horizontal pressure gradient parameterization for one-dimensional lake models // J. Advances in Modeling Earth Systems. 2020. Article e21063. DOI: 10.1029/2019MS001906.
  59. Subin Z. M., Murphy L. N., Li F. et al. Boreal lakes moderate seasonal and diurnal temperature variation and perturb atmospheric circulation: analyses in the Community Earth System Model 1 (CESM1) // Tellus A. 2012. V. 64. Article 15639. DOI: 10.3402/tellusa.v64i0.15639.
  60. Sun L., Ling T., Xu M., Lee X. Improving a multilevel turbulence closure model for a shallow lake in comparison with other 1‐D models // J. Advances in Modeling Earth Systems. 2020. V. 12. No. 7. Article e2019MS001971. DOI: 10.1029/2019MS001971.
  61. Thiery W., Stepanenko V. M., Fang X. et al. LakeMIP Kivu: evaluating the representation of a large, deep tropical lake by a set of one-dimensional lake models // Tellus A. 2014. V. 66. Article 21390. DOI: 10.3402/tellusa.v66.21390.
  62. Thiery W., Davin E. L., Seneviratne S. I. et al. Hazardous thunderstorm intensification over Lake Victoria // Nature Communications. 2016. V. 7. Article 12786. DOI: 10.1038/ncomms12786.
  63. Toptunova O., Choulga M., Kurzeneva E. Status and progress in global lake database developments // Advances in Science and Research. 2019. V. 16. P. 57–61. DOI: 10.5194/asr-16-57-2019.
  64. Turuncoglu U. U., Elguindi N., Giorgi F. et al. Development and validation of a regional coupled atmosphere lake model for the Caspian Sea Basin // Climate Dynamics. 2013. V. 41. No. 7–8. P. 1731–1748. DOI: 10.1007/s00382-012-1623-6.
  65. Xie C., Zhang X., Zhuang L. et al. Analysis of surface temperature variation of lakes in China using MODIS land surface temperature data // Scientific Reports. 2022. V. 12. No. 1. Article 2415. DOI: 10.1038/s41598-022-06363-9.
  66. Zhang G., Yao T., Xie H. et al. Estimating surface temperature changes of lakes in the Tibetan Plateau using MODIS LST data // J. Geophysical Research: Atmospheres. 2014. V. 119. No. 14. P. 8552–8567. DOI: 10.1002/2014JD021615.
  67. Zhang Q., Jin J., Wang X. et al. Improving lake mixing process simulations in the Community Land Model by using K-profile parameterization // Hydrology and Earth System Sciences. 2019. V. 23. No. 12. P. 4969–4982. DOI: 10.5194/hess-23-4969-2019.
  68. Zhong Y., Notaro M., Vavrus S. J. Spatially variable warming of the Laurentian Great Lakes: An interaction of bathymetry and climate // Climate Dynamics. 2019. V. 52. No. 9–10. P. 5833–5848. DOI: 10.1007/s00382-018-4481-z.