Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 23, 2026
Номер 1 Номер 2
Том 22, 2025
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
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. 2026. Т. 23. № 2. С. 343-358

Оценка точности измерения содержания парниковых газов в атмосфере Земли орбитальным спектрометром высокого разрешения «Дриада»

А.В. Назарова 1 , А.А. Федорова 1 , М.С. Жарикова 1 , А.Ю. Трохимовский 1 , А.С. Патракеев 1 , О.И. Кораблев 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 27.01.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-2-343-358
Спектрометр высокого разрешения «Дриада», планирующийся для установки на Международной космической станции, предназначен для глобальных измерений парниковых газов, CO2 и CH4 в ближнем инфракрасном диапазоне от 1,4 до 1,65 мкм. Регистрация поглощения CO2 будет проводиться в полосах 1,58 и 1,6 мкм, а CH4 — в полосе 1,64 мкм, что соответствует спектральному диапазону ряда признанных космических экспериментов для мониторинга концентрации парниковых газов: GOSAT (англ. Greenhouse Gases Observing Satellite), OCO-2 (англ. Orbiting Carbon Observatory-2) и др. Для оценки потоков парниковых газов требуется высокая точность их измерения. Работа посвящена оценке точности измерения содержания парниковых газов основным каналом спектрометра «Дриада» с учётом основных характеристик прибора по разрешению, шуму и рабочему спектральному диапазону. Для расчётов спектров отражения создана модель переноса излучения на базе полинейного расчёта в ближнем инфракрасном диапазоне. Для исследования чувствительности на масштабе земного шара и в течение года были подготовлены 1200 атмосферных профилей, сформированных на базе глобальных прогнозов химического состава атмосферы CAMS (англ. Copernicus Atmospheric Monitoring Service) центра ECMWF (англ. European Centre for Medium-range Weather Forecast), по 100 профилей на каждый месяц года. Ключевую роль в расчётах чувствительности в ближнем инфракрасном диапазоне играет освещённость поверхности, которая определяется как солнечным зенитным углом в точке наблюдения, так и альбедо поверхности Земли. Мы адаптировали в модель набор данных карт альбедо с высоким пространственным и временным разрешением HAMSTER (англ. Hyperspectral Albedo Maps dataset with high Spatial and TEmporal Resolution). Расчёт чувствительности проводился посредством решения обратной задачи. Наименьшая точность измерений, от 1,65 до 20,32 % для CO2 и от 3,16 до 40,07 % для CH4, наблюдается над водной поверхностью. Наибольшая точность, от 0,051 до 0,3 % для CO2 и от 0,17 до 1,28 % для CH4, наблюдается в диапазоне широты над Африканским континентом благодаря высокому альбедо поверхности в течение всего года. В средних северных широтах точность варьируется от 0,047 до 0,47 % для CO2 и от 0,093 до 4,21 % для CH4. Полученные результаты подтверждают возможности спектрометра «Дриада» с текущими характеристиками по обеспечению необходимой точности измерений обоих газов над сушей.
Ключевые слова: атмосфера, парниковые газы, спектроскопия, дистанционное зондирование
Полный текст

Список литературы:

  1. Кораблев О. И., Трохимовский А. Ю., Виноградов И. И., Федорова А. А., Иванов А. Ю., Калинников Ю. К., Титов А. Ю., Калюжный А. В., Родин А. В., Кострова Е. А., Венкстерн А. А., Барке В. В., Смирнов Ю. В., Полуаршинов М. А., Ростэ О. З. Прибор РУСАЛКА для измерения содержания углекислого газа и метана в атмосфере с борта Международной космической станции // Оптич. журн. 2011. Т. 78. № 5. С. 44–58.
  2. Трохимовский А. Ю., Кораблев О. И., Иванов Ю. С. и др. Инфракрасный канал научной аппаратуры «Дриада» для измерения содержания парниковых газов из космоса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 6. С. 50–60. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-50-60.
  3. Anderson G. P., Clough S. A., Kneizys F. X., Chetwynd J. H., Shettle E. P. AFGL atmospheric constituent profiles (0–120 km) // Environmental Research Papers. 1986. No. 954. 48 p.
  4. Bao Z., Zhang X., Yue T. et al. Retrieval and validation of XCO2 from TanSat target mode observations in Beijing // Remote Sensing. 2020. V. 12. No. 18. Article 3063. DOI: 10.3390/rs12183063.
  5. Basu S., Guerlet S., Butz A. et al. Global CO2 fluxes estimated from GOSAT retrievals of total column CO2 // Atmospheric Chemistry and Physics. 2013. V. 13. No. 17. P. 8695–8717. DOI: 10.5194/acp-13-8695-2013.
  6. Borbas E. E., Ruston B. C. The RTTOV UWiremis IR land surface emissivity module. Darmstadt: EUMETSAT, 2010. Article NWPSAF-MO-VS-042. 25 p.
  7. Bucholtz A. Rayleigh-scattering calculations for the terrestrial atmosphere // Applied optics. 1995. V. 34. No. 15. P. 2765–2773. DOI: 10.1364/AO.34.002765.
  8. Buchwitz M., Reuter M., Bovensmann H. et al. Carbon Monitoring Satellite (CarbonSat): Assessment of atmospheric CO2 and CH4 retrieval errors by error parameterization // Atmospheric Measurement Techniques. 2013. V. 6. No. 12. P. 3477–3500. DOI: 10.5194/amt-6-3477-2013.
  9. Butz A., Hasekamp O. P., Frankenberg C., Aben I. Retrievals of atmospheric CO2 from simulated space-borne measurements of backscattered near-infrared sunlight: accounting for aerosol effects // Applied Optics. 2009. V. 48. No. 18. P. 3322–3336. DOI: 10.1364/AO.48.003322.
  10. Chevallier F., Fisher M., Peylin P. et al. Inferring CO2 sources and sinks from satellite observations: Method and application to TOVS data // J. Geophysical Research: Atmospheres. 2005. V. 110. No. D24. Article D24309. DOI: 10.1029/2005JD006390.
  11. Clough S. A., Shephard M. W., Mlawer E. J. et al. Atmospheric radiative transfer modeling: A summary of the AER codes // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2005. V. 91. No. 2. P. 233–244. DOI: 10.1016/j.jqsrt.2004.05.058.
  12. Crisp D. Measuring atmospheric carbon dioxide from space with the Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2) // Proc. SPIE. Earth observing systems XX. 2015. V. 9607. Article 960702. 7 p.
  13. Dogniaux M., Crevoisier C. Mapping the CO2 total column retrieval performance from shortwave infra-red measurements: synthetic impacts of the spectral resolution, signal-to-noise ratio, and spectral band selection // Atmospheric Measurement Techniques. 2024. V. 17. No. 17. P. 5373–5396. DOI: 10.5194/ amt-17-5373-2024.
  14. Emde C., Barlakas V., Cornet C. et al. IPRT polarized radiative transfer model intercomparison project — Phase A // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2015. V. 164. P. 8–36. DOI: 10.1016/j. jqsrt.2015.05.007.
  15. Fedorova A., Marcq E., Luginin M. et al. Variations of water vapor and cloud top altitude in the Venus’ mesosphere from SPICAV/VEx observations // Icarus. 2016. V. 275. P. 143–162. DOI: 10.1016/j. icarus.2016.04.010.
  16. Fedorova A. A., Montmessin F., Korablev O. et al. Stormy water on Mars: The distribution and saturation of atmospheric water during the dusty season // Science. 2020. V. 367. No. 6475. P. 297–300. DOI: 10.1126/ science.aay9522.
  17. Gordon I. E., Rothman L. S., Hargreaves E. R. et al. The HITRAN2020 molecular spectroscopic data-base // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2022. V. 277. Article 107949. DOI: 10.1016/j. jqsrt.2021.107949.
  18. Guerri G., Albini G., Casali A. et al. Earth observation analysis and microclimate simulations of mitigation scenarios to support urban planning: The MIRIFICUS project // Geographic Approaches to Climate Change and Mitigation: Urban and Rural Perspectives (V. 1). Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. P. 43–56. DOI: 10.1007/978-3-031-92119-3_4.
  19. Kasuya M., Nakajima M., Hamazaki T. Greenhouse gases observing satellite (GOSAT) program overview and its development status // Trans. of Japan Soc. for Aeronautical and Space Sciences, Space Technology Japan. 2009. V. 7. No. ists26. P. To_4_5–To_4_10. DOI: 10.2322/tstj.7.To_4_5.
  20. Kurucz R. L. Synthetic infrared spectra // Symp. — Intern. Astronomical Union. V. 154. Cambridge University Press, 1994. P. 523–531. DOI: 10.1017/S0074180900124805.
  21. Kurucz R. L. New atlases for solar flux, irradiance, central intensity, and limb intensity // Memorie della Società Astronomica Italiana Suppl. 2005. V. 8. Article 189.
  22. Lu S., Landgraf J., Fu G. et al. Simultaneous retrieval of trace gases, aerosols, and cirrus using RemoTAP — The global orbit ensemble study for the CO2M mission // Frontiers in Remote Sensing. 2022. V. 3. Article 914378. DOI: 10.3389/frsen.2022.914378.
  23. Meerdink S. K., Hook S. J., Roberts D. A., Abbott E. A. The ECOSTRESS spectral library version 1.0 // Remote Sensing of Environment. 2019. V. 230. Article 111196. DOI: 10.1016/j.rse.2019.05.015.
  24. Menang K. P., Coleman M. D., Gardiner T. D. et al. A high-resolution near-infrared extraterrestrial solar spectrum derived from ground-based Fourier transform spectrometer measurements // J. Geophysical Research: Atmospheres. 2013. V. 118. No. 11. P. 5319–5331. DOI: 10.1002/jgrd.50425.
  25. Mlawer E. J., Payne V. ., Moncet J.-L. et al. Development and recent evaluation of the MT_CKD model of continuum absorption // Philosophical Trans. Royal Soc. A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2012. V. 370. No. 1968. P. 2520–2556. DOI: 10.1098/rsta.2011.0295.
  26. Mlawer E. J., Cady-Pereira K. E., Mascio J., Gordon I. E. The inclusion of the MT_CKD water vapor continuum model in the HITRAN molecular spectroscopic database // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2023. V. 306. Article 108645. DOI: 10.1016/j.jqsrt.2023.108645.
  27. O’Dell C. W., Connor B., Bösch H. et al. The ACOS CO2 retrieval algorithm — Part 1: Description and validation against synthetic observations // Atmospheric Measurement Techniques. 2012. V. 5. No. 1. P. 99–121. DOI: 10.5194/amt-5-99-2012.
  28. Press W. H., Teukolsky S. A., Vetterling W. T., Flannery B. P. Numerical recipes in Fortran 90: The art of scientific computing. 2nd ed. N. Y.: Cambridge University Press, 1996. 578 p.
  29. Reuter M., Buchwitz M., Schneising O. et al. A fast atmospheric trace gas retrieval for hyperspectral instruments approximating multiple scattering — Part 1: Radiative transfer and a potential OCO-2 XCO2 retrieval setup // Remote Sensing. 2017. V. 9. No. 11. Article 1159. DOI: 10.3390/rs9111159.
  30. Roccetti G., Bugliaro L., Gödde F. et al. HAMSTER: Hyperspectral Albedo Maps dataset with high Spatial and TEmporal Resolution // Atmospheric Measurement Techniques. 2024. V. 17. No. 20. P. 6025–6046. DOI: 10.5194/amt-17-6025-2024.
  31. Rothman L. S., Gordon I. E., Babikov Y. et al. The HITRAN2012 molecular spectroscopic data-base // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2013. V. 130. P. 4–50. DOI: 10.1016/j. jqsrt.2013.07.002.
  32. Rozanov V. V., Dinter T., Rozanov A. V. et al. Radiative transfer modeling through terrestrial atmosphere and ocean accounting for inelastic processes: Software package SCIATRAN // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2017. V. 194. P. 65–85. DOI: 10.1016/j.jqsrt.2017.03.009.
  33. Saunders R., Matricardi M., Geer A., Rayer P., Embury O., Merchant C. RTTOV9 science and validation plan. EUMETSAT, 2010. Article NWPSAF-MO-TV-020. 75 p. https://nwp-saf.eumetsat.int/oldsite/deliv-erables/rtm/rttov9_files/rttov9_svr.pdf.
  34. Taylor T. E., O’Dell C. W., Frankenberg C. et al. Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2) cloud screening algorithms: validation against collocated MODIS and CALIOP data // Atmospheric Measurement Techniques. 2016. V. 9. No. 3. P. 973–989. DOI: 10.5194/amt-9-973-2016.
  35. Trokhimovskiy A., Fedorova A., Korablev O. et al. Mars’ water vapor mapping by the SPICAM IR spectrometer: Five Martian years of observations // Icarus. 2015. V. 251. P. 50–64. DOI: 10.1016/j. icarus.2014.10.007.
  36. Turner E. Diverse profile datasets from the ECMWF CAMS 137-level short range forecasts. EUMETSAT, 2025. Article NWPSAF-EC_TR-044. 47 p.
  37. Vidot J., Borbás É. Land surface VIS/NIR BRDF atlas for RTTOV-11: model and validation against SEVIRI land SAF albedo product // Quarterly J. Royal Meteorological Soc. 2014. V. 140. No. 684. P. 2186–2196. DOI: 10.1002/qj.2288.
  38. Wang Q., Yang Z.-D., Bi Y.-M. Spectral parameters and signal-to-noise ratio requirement for TANSAT hyper spectral remote sensor of atmospheric CO2 // Proc. SPIE 9259. Remote Sensing of the Atmosphere, Clouds, and Precipitation V. 2014. Article 92591T. 16 p. DOI: 10.1117/12.2067572.
  39. Wu W., Liu X., Yang Q. et al. All sky single field of view retrieval system for hyperspectral sounding // IGARSS 2019 — 2019 IEEE Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. IEEE, 2019. P. 7560–7563. DOI: 10.1109/IGARSS.2019.8898307.
  40. Yoshida Y., Ota Y., Eguchi N. et al. Retrieval algorithm for CO2 and CH4 column abundances from short-wavelength infrared spectral observations by the Greenhouse gases observing satellite // Atmospheric Measurement Techniques. 2011. V. 4. No. 4. P. 717–734. DOI: 10.5194/amt-4-717-2011.
  41. Zhou M., Dils B., Wang P. et al. Validation of TANSO-FTS/GOSAT XCO2 and XCH4 glint mode retriev-als using TCCON data from nearocean sites // Atmospheric Measurement Techniques. 2016. V. 9. No. 3. P. 1415–1430. DOI: 10.5194/amt-9-1415-2016.