Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 3. С. 235-243
Сравнительный анализ поверхностной солёности Чёрного моря по спутниковым продуктам SMAP и судовым наблюдениям
Д.М. Шукало
1 , Т.Я. Шульга
1, 2 1 Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия
2 Государственный океанографический институт имени Н. Н. Зубова, Москва, Россия
Одобрена к печати: 23.04.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-3-235-243
Цель данной работы — оценка согласованности дистанционных измерений поверхностной солёности Чёрного моря с in situ наблюдениями. Для решения поставленной задачи выполнен сравнительный анализ измерений солёности по данным системы SMAP (англ. Soil Moisture Active Passive) и судовым наблюдениям в Чёрном море за 2015–2021 гг. Установлено, что глобальные продукты SMAP предоставляют заниженные на 0,25–0,30 psu значения региональной поверхностной солёности по сравнению с in situ наблюдениями. Тем не менее спутниковые измерения сохраняют межгодовые тенденции солёности Чёрного моря по натурным данным и могут заменить традиционные судовые съёмки с учётом полученных отклонений. При этом среднегодовые значения солёности по данным SMAP показывают бóльшие тенденции к осолонению при более низкой оценке средних значений по сравнению с in situ наблюдениями. Показано, что наилучшее согласование средних значений спутниковой солёности с судовыми наблюдениями обеспечено сглаженным продуктом с разрешением 70 км. Результаты анализа поверхностной солёности свидетельствуют о тенденциях к устойчивому осолонению моря в области судовых измерений Морского гидрофизического института со скоростью ~0,09 psu/год по данным SMAP и ~0,06 psu/год по данным in situ за 2015–2021 гг.
Ключевые слова: Чёрное море, поверхностная солёность, данные дистанционного зондирования Земли, осолонение, опреснение, SMAP, графики Бланда и Альтмана
Полный текстСписок литературы:
- Подымов О. И., Зацепин А. Г., Очередник В. В. Рост солености и температуры в деятельном слое северо-восточной части Черного моря с 2010 по 2020 год // Морской гидрофиз. журн. 2021. Т. 37. № 3. С. 279–287. DOI: 10.22449/0233-7584-2021-3-279-287.
- Скороход Е. Ю., Чурилова Т. Я., Ефимова Т. В. и др. Биооптические характеристики прибрежных вод Черного моря вблизи Севастополя: оценка точности спутниковых продуктов, восстановленных по данным MODIS и VIIRS // Морской гидрофиз. журн. 2021. Т. 37. № 2. С. 233–246. DOI: 10.22449/0233-7584-2021-2-233-246.
- Иванов В. А., Белокопытов В. Н. Океанография Черного моря. Севастополь: НАН Украины, Морской гидрофиз. ин-т, 2011. 210 с.
- Bao S., Wang H., Zhang R. et al. Comparison of satellite‐derived sea surface salinity products from SMOS. Aquarius, and SMAP // J. Geophysical Research: Oceans. 2019. V. 124. No. 3. P. 1932–1944. DOI: 10.1029/2019JC014937.
- Bayankina T. M., Godin E. A., Zhuk E. V. et al. Information resources of Marine Hydrophysical Institute, RAS: Current state and development prospects // Processes in GeoMedia — V. II. Cham: Springer, 2021. P. 187–197. DOI: 10.1007/978-3-030-53521-6_22.
- Fore A. G., Yueh S. H., Tang W. et al. Combined active/passive retrievals of ocean vector wind and sea surface salinity with SMAP // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2016. V. 54. No. 12. P. 7396–7404. DOI: 10.1109/TGRS.2016.2601486.
- Fore A., Yueh S., Tang W., Hayashi A. SMAP Salinity and Wind Speed Data User’s Guide. Version 4.2. Pasadena, CA, USA: Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, 2019. 39 p.
- Grégoire M., Alvera-Azcaráte A., Buga L. et al. Monitoring Black Sea environmental changes from space: New products for altimetry, ocean color and salinity. Potentialities and requirements for a dedicated in situ observing system // Frontiers in Marine Science. 2023. V. 9. Article 998970. 21 p. DOI: 10.3389/fmars.2022.998970.
- Kao H.-Y., Lagerloef G. S. E., Lee T. et al. Assessment of Aquarius sea surface salinity // Remote Sensing. 2018. V. 10. No. 9. Article 1341. DOI: 10.3390/rs10091341.
- Kerr Y. H., Waldteufel P., Wigneron J.-P. et al. The SMOS mission: New tool for monitoring key elements of the global water cycle // Proc. IEEE. 2010. V. 98. No. 5. P. 666–687. DOI: 10.1109/JPROC.2010.2043032.
- Meissner T., Wentz F. J., Le Vine D., Scott J. Aquarius Salinity Retrieval Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD). Addendum 3. Santa Rosa, CA, USA: Remote Sensing Systems, 2014. 24 p.
- Meissner T., Wentz F. J., Le Vine D. The salinity retrieval algorithms for the NASA Aquarius Version 5 and SMAP Version 3 releases // Remote Sensing. 2018. V. 10. No. 7. Article 1121. DOI: 10.3390/rs10071121.
- Meissner T., Wentz F. J., Manaster A., Lindsley R. NASA/RSS SMAP Salinity: Version 4.0 Validated Release. RSS Technical Report 082219. Santa Rosa, CA, USA: Remote Sensing Systems, 2019.
- Meissner T., Wentz F. J., Manaster A. et al. Remote Sensing Systems SMAP Ocean Surface Salinities Level 3 Monthly. Version 5.0 validated release. Santa Rosa, CA, USA: Remote Sensing Systems, 2022. DOI: 10.5067/SMP50-3SMCS.
- Menezes V. V. Statistical assessment of sea-surface salinity from SMAP: Arabian Sea. Bay of Bengal and a promising Red Sea application // Remote Sensing. 2020. V. 12. No. 3. Article 447. DOI: 10.3390/rs12030447.
- Shukalo D. M., Shulga Т. Ya., Suslin V. V. Analysis of the monthly average salinity of the surface layer of the Sea of Azov, obtained by remote sensing and in situ measurement methods // Proc. SPIE. 29th Intern. Symp. “Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics”. 2023. V. 12780. Article 127804A. 5 p. DOI: 10.1117/12.2690983.
- Shybanov E. B., Papkova A. S. Algorithm for additional correction of remote sensing reflectance in the presence of absorbing aerosol: Case study // Physical Oceanography. 2022. V. 29. No. 6. P. 688–706. DOI: 10.22449/1573-160X-2022-6-688-706.
- Tang W., Fore A., Yueh S. et al. Validating SMAP SSS with in situ measurements // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 200. P. 326–340. DOI: 10.1016/j.rse.2017.08.021.
- Tang W., Yueh S. H., Fore A. G. et al. Using saildrones to assess the SMAP sea surface salinity retrieval in the coastal regions // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2022. V. 15. P. 7042–7051. DOI: 10.1109/JSTARS.2022.3200305.