Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 22, 2025
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
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. 2025. Т. 22. № 5. С. 274-292

Влияние загрязнённости морского льда на определение его сплочённости по данным спутниковой микроволновой радиометрии

В.В. Тихонов 1, 2, 3 , Т.А. Алексеева 2, 1 , Ю.В. Соколова 1 , Е.В. Афанасьева 2, 1 , Д.А. Боярский 1 , М.Д. Раев 1 , Е.А. Шарков 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия
3 Институт водных и экологических проблем СО РАН, Барнаул, Россия
Одобрена к печати: 29.07.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-5-274-292
Существующие алгоритмы определения сплочённости и площади морского льда по данным спутниковой микроволновой радиометрии подвержены серьёзным ошибкам в период таяния и разрушения ледяного покрова. Причинами ошибок считаются: экстремальные погодные условия, атмосферные помехи, шероховатость поверхности океана, влажный снежный покров, разрушенность льда, наличие снежниц на поверхности ледяного покрова, битые льды и т. д. Ранее авторами указывалось, что одной из причин занижения сплочённости морского льда (СМЛ), определяемой по данным спутниковой микроволновой радиометрии (СМР), является загрязнённость поверхности льда терригенными отложениями. Загрязнение морского льда происходит во время его образования в прибрежных районах на мелководье. В этот период в лёд со дна моря попадают частицы неорганического происхождения в результате материкового стока и ветровой эрозии суши. В летнее время таяние снега и льда приводит к повышенной концентрации терригенных частиц на поверхности ледяного покрова. В летний период такие льды занимают обширные площади в прибрежных районах арктических морей. В настоящем исследовании на основе теоретического моделирования собственного микроволнового излучения показано уменьшение излучательной способности загрязнённого морского льда и, как следствие, занижение СМЛ алгоритмами. В статье выполнен анализ работы шести основных алгоритмов определения СМЛ по данным СМР для грязных льдов. Показаны причины занижения СМЛ алгоритмами, указаны величины ошибок этих алгоритмов. Анализ выполнен для акватории Восточно-Сибирского моря.
Ключевые слова: спутниковая микроволновая радиометрия, яркостная температура, излучательная способность, сплочённость морского льда, грязный лёд, модель собственного микроволнового излучения
Полный текст

Список литературы:

  1. Алексеева Т. А., Соколова Ю. В., Тихонов В. В. и др. Анализ областей морского льда в Северном Ледовитом океане, неопределяемых алгоритмом ASI по данным спутниковой микроволновой радиометрии // Исслед. Земли из космоса. 2021. № 6. С. 22–38. DOI: 10.31857/S0205961421060026.
  2. Алексеева Т. А., Соколова Ю. В., Афанасьева Е. В. и др. Влияние загрязненности морского льда на ошибки в определении сплоченности в период таяния по данным спутниковой микроволновой радиометрии // Исслед. Земли из космоса. 2022. № 5. С. 30–46. https://doi.org/10.31857/S0205961422050037.
  3. Бокучава Д. Д., Семенов В. А. Роль естественных колебаний и факторов внешнего воздействия на климат в потеплении середины ХХ века в Северном полушарии // Лёд и Снег. 2022. Т. 62. № 3. С. 455–474. DOI: 10.31857/S2076673422030144.
  4. Животовская М. А., Заболотских Е. В., Шапрон Б. Ложная диагностика морского льда в Арктике спутниковыми микроволновыми радиометрами в экстремальных погодных условиях // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 6. С. 209–220. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-6-209-220.
  5. Иванов Б. В. Оценка естественного и антропогенного загрязнения морского льда // Материалы гляциологических исслед. 2007. № 102. С. 121–126.
  6. Пархоменко И. Электрические свойства горных пород. М.: «Наука», 1965. 164 с.
  7. Романов А. Н. Экспериментальные исследования диэлектрических свойств почвообразующих минералов и минеральных солей в микроволновом диапазоне. Барнаул: Изд-во Алтайского гос. ун-та, 2002. 51 с.
  8. Семенов В. А., Мартин Т., Беренс Л. К. и др. Изменения площади арктических морских льдов в ансамблях климатических моделей CMIP3 и CMIP5 // Лёд и Снег. 2017. Т. 57. № 1. С. 77–107. DOI: 10.15356/2076-6734-2017-1-77-107.
  9. Справочник физических констант горных пород / под ред. С. Кларка. М.: Мир, 1969. 544 с.
  10. Тихонов В. В., Раев М. Д., Шарков Е. А. и др. Спутниковая микроволновая радиометрия морского льда полярных регионов: Обзор // Исслед. Земли из космоса. 2016. № 4. 65–84. DOI: 10.7868/S0205961416040072.
  11. Тихонов В. В., Хвостов И. В., Романов А. Н., Шарков Е. А. Модель собственного микроволнового излучения устьевых областей арктических рек с учетом попадания в пиксель радиометра поверхности суши // Исслед. Земли из космоса. 2024. № 3. С. 16–29. DOI: 10.31857/S0205961424030026.
  12. Шарков Е. А. Радиотепловое дистанционное зондирование Земли: физические основы. В 2 т. Т. 1. М.: ИКИ РАН, 2014. 544 с.
  13. Alekseeva T., Tikhonov V., Frolov S. et al. Comparison of arctic sea ice concentrations from the NASA Team, ASI, and VASIA2 algorithms with summer and winter ship data // Remote Sensing. 2019. V. 11. No. 21. Article 2481. 31 p. https://doi.org/10.3390/rs11212481.
  14. Andersen S., Tonboe R., Kern S., Schyberg H. Improved retrieval of sea ice total concentration from spaceborne passive microwave observations using numerical weather prediction model fields: An intercomparison of nine algorithms // Remote Sensing of Environment. 2006. V. 104. No. 4. P. 374–392. DOI: 10.1016/j.rse.2006.05.013.
  15. Baordo F., Tonboe R., Howe E. Algorithm Theoretical Basis Document for Global Sea Ice Concentration Level 2 and Level 3. Version: 1.3. Danish Meteorological Institute, 2023. 41 p.
  16. Cavalieri D. J., Gloersen P., Campbell W. J. Determination of sea ice parameters with the NIMBUS 7 SMMR // J. Geophysical Research: Atmosphere. 1984. V. 89. No. D4. P. 5355–5369.
  17. Comiso J. C. Characteristics of Arctic winter sea ice from satellite multispectral microwave observations // J. Geophysical Research. 1986. V. 91. P. 975–994. DOI: 10.1029/JC091IC01P00975.
  18. Dethleff D. Entrainment and export of Laptev Sea ice sediments, Siberian Arctic // J. Geophysical Research: Oceans. 2005. V. 110. No. C7. Article C07009. 17 p. DOI: 10.1029/2004JC002740.
  19. Eicken H., Kolatschek J., Freitag J. et al. A key source area and constraints on entrainment for basin-scale sediment transport by Arctic sea ice // Geophysical Research Letters. 2000. V. 27. No. 13. P. 1919–1922. DOI: 10.1029/1999GL011132.
  20. Eicken H., Gradinger R., Gaylord A. et al. Sediment transport by sea ice in the Chukchi and Beaufort Seas: Increasing importance due to changing ice conditions? // Deep Sea Research Pt. II: Topical Studies in Oceanography. 2005. V. 52. P. 3281–3302. DOI: 10.1016/j.dsR2.2005.10.006.
  21. Grenfell T. C., Comiso J. C. Multifrequency passive microwave observations of first-year sea ice grown in a tank // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 1986. V. GE-24. No. 6. P. 826–831. DOI: 10.1109/TGRS.1986.289696.
  22. Grenfell T. C., Lohanick A. W. Temporal variations of the microwave signatures of sea ice during the late spring and early summer near Mould Bay NWT // J. Geophysical Research: Oceans. 1985. V. 90. No. C3. P. 5063–5074.
  23. Harasyn M. L., Isleifson D., Barber D. G. The influence of surface sediment presence on observed passive microwave brightness temperatures of first-year sea ice during the summer melt period // Canadian J. Remote Sensing. 2019. V. 45. No. 3–4. P. 333–349. https://doi.org/10.1080/07038992.2019.1625759.
  24. Hufford G. A model for the complex permittivity of ice at frequencies below 1 THz // Intern. J. Infrared and Millimeter Waves. 1991. V. 12. No. 7. P. 677–682.
  25. Kern S., Lavergne T., Notz D. et al. Satellite passive microwave sea-ice concentration data set intercomparison: closed ice and ship-based observations // The Cryosphere. 2019. V. 13. No. 12. P. 3261–3307. https://doi.org/10.5194/tc-13-3261-2019.
  26. Kern S., Lavergne T., Notz D. et al. Satellite passive microwave sea-ice concentration data set inter-comparison for Arctic summer conditions // The Cryosphere. 2020. V. 14. No. 7. P. 2469–2493. https://doi.org/10.5194/tc-14-2469-2020.
  27. Lohanick A. W., Grenfell T. C. Variations in brightness temperature over cold first-year sea ice near Tuktoyaktuk, Northwest Territories // J. Geophysical Research: Oceans. 1986. V. 91. No. C4. P. 5133–5144. DOI: 10.1029/JC091iC04p05133.
  28. Matzler C., Ramseier R., Svendsen E. Polarization effects in sea ice signatures // IEEE J. Oceanic Engineering. 1984. V. 9. No. 5. P. 333–338. DOI: 10.1109/JOE.1984.1145646.
  29. Meier W. N., Windnagel S. S. CDR Climate Algorithm and Theoretical Basis Document: Sea Ice Concentration, Revision 9. NOAA NCEI CDR Program, 2021.
  30. NORSEX Group. Norwegian remote sensing experiment in a marginal ice zone // Science. 1983. V. 220. No. 4599. P. 781–787.
  31. Onstott R. G., Grenfell T. C., Matzler C., Luther C. A., Svendsen E. A. Evolution of microwave sea ice signatures during early summer and midsummer in the marginal ice zone // J. Geophysical Research: Oceans. 1987. V. 92. No. C7. P. 6825–6835.
  32. Rouzegari N., Bolboli Zadeh M., Jimenez Arellano C. et al. Passive microwave imagers, their applications, and benefits: A review // Remote Sensing. 2025. V. 17. No. 9. Article 1654. 31 p. https://doi.org/10.3390/rs17091654.
  33. Smith D. M. Extraction of winter sea-ice concentration in the Greenland and Barents Seas from SSM/I data // Intern. J. Remote Sensing. 1996. V. 17. No. 13. P. 2625–2646. DOI: 10.1080/01431169608949096.
  34. 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. 14 p. DOI: 10.1029/2005JC003384.
  35. Stogrin A. Equations for calculating the dielectric constant for saline water // IEEE Trans. Microwave Theory and Techniques. 1971. V. 19. No. 8. P. 733–736.
  36. Tikhonov V. V., Boyarskii D. A., Sharkov E. A. et al. Microwave model of radiation from the multilayer “Ocean–atmosphere” system for remote sensing studies of the Polar Regions // Progress in Electromagnetics Research B. 2014. V. 59. P. 123–133. DOI: 10.2528/PIERB14021706.
  37. Tikhonov V., Khvostov I., Romanov A., Sharkov E. Theoretical study of ice cover phenology at large freshwater lakes based on SMOS MIRAS data // The Cryosphere. 2018. V. 12. No. 8. P. 2727–2740. https://doi.org/10.5194/tc-12-2727-2018.
  38. Tikhonov V. V., Romanov A. N., Khvostov I. V. et al. Analysis of the hydrological regime of the Gulf of Ob in the freezing period using SMOS data // Russian Arctic. 2022. No. 2(17). P. 44–71. DOI: 10.24412/2658-4255-2022-2-44-71.
  39. Waga H., Eicken H., Lightd B., Fukamachi Y. A neural network-based method for satellite-based mapping of sediment-laden sea ice in the Arctic // Remote Sensing of Environment. 2022. V. 270. Article 112861. 19 p. https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112861.
  40. Wernecke A., Notz D., Kern S., Lavergne T. Estimating the uncertainty of sea-ice area and sea-ice extent from satellite retrievals // The Cryosphere. 2024. V. 18. No. 5. P. 2473–2486. https://doi.org/10.5194/tc-18-2473-2024.