Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 1. С. 165-177
Использование данных спутниковых микроволновых радиометров для определения дат замерзания и очищения ото льда внутренних водоёмов на примере Верхнетуломского водохранилища Мурманской области
Е.В. Заболотских
1, 2 , К.И. Ярусов
1 , И.М. Лазарева
2 , О.И. Ляш
2 , Г.С. Шелегов
3, 2 1 Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург, Россия
2 Мурманский арктический университет, Мурманск, Россия
3 Главное управление МЧС РФ по Мурманской области, Мурманск, Россия
Одобрена к печати: 18.10.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-1-165-177
Предложен метод определения дат замерзания и очищения ото льда внутренних водоёмов по данным поляризационных измерений спутниковых микроволновых радиометров на частоте ~90 ГГц. На примере Верхнетуломского водохранилища Мурманской области и измерений спутникового микроволнового радиометра AMSR2 (англ. Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) показано, что анализ временных серий поляризационных измерений AMSR2 на частоте 89 ГГц позволяет определять сроки начала таяния льда, полного очищения ото льда, начала ледостава и полного замерзания для водоёмов с масштабами, превышающими 100 км2. Измерения AMSR2 поляризационной разницы радиояркостной температуры микроволнового излучения системы «подстилающая поверхность – атмосфера» над водохранилищем проанализированы за период январь 2020 – июль 2024 г. Результаты исследования поляризационной разницы показали, что её среднее значение и изменчивость в зимний период (декабрь – май) примерно в три раза ниже, чем в летний (июнь – ноябрь). Эти различия, совместно с априорной информацией о ледовых явлениях, позволили предложить методику полуавтоматического определения сроков начала таяния льда на водохранилище, полного его очищения ото льда, начала ледостава и полного замерзания водохранилища. Проведена проверка работоспособности методики с помощью отчётов гидрометслужбы о состоянии водных объектов Мурманской области и снимков радиолокатора с синтезированной апертурой спутника Sentinel-1. Использование данных дистанционного зондирования позволяет получать пространственно распределённую картину состояния льда на водохранилище для обеспечения Мурманского управления по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды информацией о ледовых явлениях на водохранилище и представляется существенно менее затратной и более точной альтернативой использованию данных гидрометеорологических станций.
Ключевые слова: спутниковые данные, лёд внутренних водоёмов, Мурманская область, временные ряды, AMSR2
Полный текстСписок литературы:
- Бордонский Г. С., Крылов С. Д. Мониторинг состояния озер по радиотепловому излучению ледяного покрова // География и природные ресурсы. 1994. № 1. С. 170–175.
- Георгиевский Ю. М. Краткосрочные и долгосрочные прогнозы ледовых явлений на реках, озерах и водохранилищах. Л.: Изд-во ЛГМИ, 1986. 50 с.
- Георгиевский Ю. М., Шаночкин С. В. Гидрологические прогнозы. СПб: Изд-во РГГМУ, 2007. 436 с.
- Гурулев А. А., Орлов А. О., Цыренжапов С. В. и др. Выявление областей торошения пресного ледяного покрова по собственному тепловому излучению // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 1. С. 219–228. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-219-228.
- 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. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-233-243.
- Калинин В. Г., Калинин Н. В. Анализ корреляционных зависимостей сроков ледообразования от основных факторов на реках водосбора Воткинского водохранилища // Геогр. вестн. 2013. Т. 26. № 3. С. 32–37.
- Попов Е. Г. Основы гидрологических прогнозов. Л.: Гидрометеоиздат, 1968. 296 с.
- Ресурсы поверхностных вод СССР: Гидрологическая изученность. Т. 1. Кольский полуостров / под ред. Ю. А. Елшина. Л.: Гидрометеоиздат, 1969. 134 с.
- Сутырина Е. Н. (2014а) Изучение внутренних водоёмов и водосборов с применением данных дистанционного зондирования Земли. Иркутск: Изд-во ИГУ, 2014. 133 с.
- Сутырина Е. Н. (2014б) Применение материалов дистанционного зондирования для изучения особенностей разрушения снежно-ледяного покрова на озере Байкал и озере Хубсугул // Ученые записки Российского гос. гидрометеорол. ун-та. 2014. № 34. С. 85–92.
- Сутырина Е. Н. Методики долгосрочного прогнозирования сроков полного очищения ото льда водохранилищ Ангаро-Енисейского каскада // Геогр. вестн. 2017. Т. 40. № 1. С. 66–72. DOI: 10.17072/2079-7877-2017-1-66-72.
- Хвостов И. В., Романов А. Н., Тихонов В. В., Шарков Е. А. Некоторые особенности микроволнового радиотеплового излучения пресноводных водоёмов с ледовым покровом // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 4. С. 149–154. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-4-149-154.
- Chan M. A., Comiso J. C. Arctic cloud characteristics as derived from MODIS, CALIPSO, and CloudSat // J. Climate. 2012. V. 26. No. 10. P. 3285–3306. DOI: 10.1175/JCLI-D-12-00204.1.
- 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.
- Drüe C., Heinemann G. High-resolution maps of the sea-ice concentration from MODIS satellite data // Geophysical Research Letters. 2004. V. 31. No. 20. Article L20403. DOI: 10.1029/2004GL020808.
- Grenfell T. C., Barber D. G., Fung A. K. et al. Evolution of electromagnetic signatures of sea ice from initial formation to the establishment of thick first-year ice // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1998. V. 36. No. 5. P. 1642–1654. DOI: 10.1109/36.718636.
- Imaoka K., Kachi M., Kasahara M. et al. Instrument performance and calibration of AMSR-E and AMSR 2 // Intern. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science. 2010. V. 38. Pt. 8. P. 13–16.
- Spreen G., Kaleschke L., Heygster G. Sea ice remote sensing using AMSR-E 89-GHz channels // J. Geophysical Research: Oceans. 2008. V. 113. No. C2. Article C02S03. DOI: 10.1029/2005JC003384.
- Tian-Kunze X., Kaleschke L., Maaß N. et al. SMOS-derived thin sea ice thickness: algorithm baseline, product specifications and initial verification // Cryosphere. 2014. V. 8. No. 3. P. 997–1018. DOI: 10.5194/tc-8-997-2014.