Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 6. С. 66-78
Алгоритм моделирования фотосинтетически активной радиации Солнца на основе цифровой модели рельефа ASTER GDEM v2 (на примере Архангельской области)
А.Л. Минеев
1 , Е.В. Полякова
1 , Ю.Г. Кутинов
1 , З.Б. Чистова
1 , И.Н. Болотова
1 1 Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лаверова УрО РАН, Архангельск, Россия
Одобрена к печати: 30.09.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-6-66-78
Анализируется энергия солнечного излучения, достигающая поверхности Земли. Показано, что она определяется тремя группами факторов: геометрией Земли и её вращением вокруг Солнца; атмосферным поглощением; рельефом местности. Рассмотрено, как влияют эти группы факторов на перераспределение потока солнечного излучения на глобальном, региональном и локальном уровне. Установлено, что на региональном и, особенно, локальном уровне именно рельеф выступает основным фактором, влияющим на перераспределение солнечной энергии. Также проведено моделирование трёх составляющих коротковолнового излучения Солнца — прямого, рассеянного и отражённого, модифицированных под влиянием рельефа местности. Полученные расчёты применены при моделировании фотосинтетически активной радиации (ФАР), как части солнечной радиации в диапазоне от 400 до 700 нм, используемой растениями для фотосинтеза. В результате сформирован поэтапный алгоритм построения ФАР на основе цифровой модели рельефа ASTER GDEM v2, адаптированной для Архангельской области, в геоинформационной системе SAGA GIS. Показано, что при переходе от глобального (планетарного) уровня через региональный (Архангельская область) к локальному (Беломорско-Кулойское плато) особенности рельефа территории вносят корректировки в широтную тенденцию распределения ФАР.
Ключевые слова: цифровая модель рельефа, ЦМР, коротковолновое солнечное излучение, фотосинтетически активная радиация, ФАР, Архангельская область
Полный текстСписок литературы:
- Асадов Х. Г., Маммадова У. Ф., Эминов Р. А. Метод определения коэффициента мутности атмосферы Линке с помощью солнечно-фотометрических измерений // Гелиогеофиз. исслед. 2021. № 29. С. 18–23. DOI: 10.54252/2304-7380_2021_29_18.
- Вазюля С. В., Копелевич О. В., Шеберстов С. В., Артемьев В. А. Валидация алгоритмов оценки фотосинтетически активной радиации на поверхности моря по спутниковым данным // Соврем. проблемы оптики естественных вод. 2015. Т. 8. С. 152–156.
- Копелевич О. В., Буренков В. И., Вазюля С. В., Шеберстов С. В., Набиуллина М. В. Оценка баланса фотосинтетически активной радиации в Баренцевом море по данным спутникового сканера цвета SeaWiFS // Океанология. 2003. Т. 43. № 6. С. 834–845.
- Кутинов Ю. Г., Минеев А. Л., Полякова Е. В., Чистова З. Б. Выбор базовой цифровой модели рельефа (ЦМР) равнинных территорий Севера Евразии и её подготовка для геологического районирования (на примере Архангельской области). Пенза: «Социосфера», 2019. 177 с.
- Матюшевская Е. В. Изменчивость фотосинтетически активной радиации за 1954–2013 гг. в центральной части Беларуси // Вестн. БГУ. Сер. 2: Химия. Биология. География. 2015. № 3. С. 63–70.
- Мешик О. П., Борушко М. В. Моделирование фотосинтетически активной радиации в условиях республики Беларусь // Вестн. Брестского гос. техн. ун-та. 2024. № 3(135). С. 85–90. DOI: 10.36773/1818-1112-2024-135-3-85-90.
- Молдау Х., Росс Ю., Тооминг Х., Ундла Н. Географическое распределение фотосинтетически активной радиации (ФАР) на территории европейской части СССР // Фотосинтез и вопросы продуктивности растений: сб. ст. / под ред. А. А. Ничипоровича. М.: Из-во АН СССР, 1963. С. 145–158.
- Русскова Т. В., Скороходов А. В. Алгоритм восстановления оптической толщины однослойной горизонтально неоднородной облачности с использованием нейронной сети // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 1. С. 88–105. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-1-88-105.
- Тооминг Х. Г., Гуляев Б. И. Методика измерения фотосинтетически активной радиации. М.: Наука, 1967. 144 с.
- Шиловцева О. А., Дьяконов К. Н., Балдина Е. А. Косвенные методы расчёта суммарной фотосинтетически активной радиации по данным актинометрических и метеорологических наблюдений // Метеорология и гидрология. 2005. № 1. С. 37–47.
- Alados I., Foyo-Moreno I., Alados-Arboledas L. Photosynthetically active radiation: measurements and modelling // Agricultural and Forest Meteorology. 1996. V. 78. P. 121–131. DOI: 10.1016/0168-1923(95)02245-7.
- Bodhaine B. A., Wood N. B., Dutton E. G., Slusser J. R. On Rayleigh optical depth calculations // J. Atmospheric and Oceanic Technology. 1999. V. 16. P. 1854–1861. DOI: 10.1175/1520-0426(1999)016<1854:ORODC>2.0.CO;2.
- Böhner J., Antonić O. Land-surface parameters specific to topo-climatology // Developments in Soil Science. 2009. V. 33. P. 195–226. DOI: 10.1016/s0166-2481(08)00008-1.
- Deirmendjian D., Sekera Z. Global radiation resulting from multiple scattering in a Rayleigh atmosphere // Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography. 1954. V. 6(4). P. 382–398. DOI: 10.3402/tellusa.v6i4.8756.
- Frouin R., Pinker R. T. Estimating photosynthetically active radiation (PAR) at the earth’s surface from satellite observations // Remote Sensing of Environment. 1995. V. 51. P. 98–107. DOI: 10.1016/0034-4257(94)00068-X.
- Frouin R., McPherson J., Ueyoshi K., Franz B. A time series of photosynthetically available radiation at the ocean surface from SeaWiFS and MODIS data // Remote Sensing of the Marine Environment II. 2012. V. 8525. P. 234–245. DOI: 10.1117/12.981264.
- Hofierka J., Šúri M. The solar radiation model for Open source GIS: implementation and applications // Proc. Open Source GIS-GRASS Users Conf. Italy, 2002. P. 51–70.
- Kumar L., Skidmore A. K., Knowles E. Modelling topographic variation in solar radiation in a GIS environment // Intern. J. Geographical Information Science. 1997. V. 11(5). P. 475–497. DOI: 10.1080/136588197242266.
- Louche A., Peri G., Iqbal V. An analysis of Linke turbidity factor // Solar Energy. 1986. V. 37. P. 393–396. DOI: 10.1016/0038-092X(86)90028-9.
- Mei X., Fan W., Mao X. Analysis of impact of terrain factors on landscape-scale solar radiation // Intern. J. Smart Home. 2015. V. 9(10). P. 107–116. DOI: 10.14257/ijsh.2015.9.10.12.
- Nwokolo S. C., Amadi S. O. A global review of empirical models for estimating photosynthetically active radiation // Trends in Renewable Energy. 2018. V. 4(2). P. 236–327. DOI: 10.17737/tre.2018.4.2.0079.
- Pinker R. T., Laszlo I. Global distribution of photosynthetically active radiation as observed from satellites // J. Climate. 1992. V. 5(1). P. 56–65. DOI: 10.1175/1520-0442(1992)005<0056:GDOPAR>2.0.CO;2.
- Pons X., Ninyerola M. Mapping a topographic global solar radiation model implemented in a GIS and refined with ground data // Intern. J. Climatology. 2008. V. 28(13). P. 1821–1834. DOI: 10.1002/joc.1676.
- Viña A., Gitelson A. A. New developments in the remote estimation of the fraction of absorbed photosynthetically active radiation in crops // Geophysical Research Letters. 2005. V. 32(17). Article L17403. 4 p. DOI: 10.1029/2005GL023647.
- Zakšek K., Podobnikar T., Oštir K. Solar radiation modelling // Computers and Geosciences. 2005. V. 31(2). P. 233–240. DOI: 10.1016/j.cageo.2004.09.018.