Определение запасов влаги в почве дистанционными методами зондирования

Мамаева, Мария Анатольевна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Определение запасов влаги в почве дистанционными методами зондирования
ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Определение запасов влаги в почве дистанционными методами зондирования"

Министерство образования и науки Российской Федерации

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

УДК 551.501.86: 556.142

На правах рукописи

Мария Анатольевна Мамаева

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАПАСОВ ВЛАГИ В ПОЧВЕ ДИСТАНЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ ЗОНДИРОВАНИЯ

25.00.30 - метеорология, климатология, агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Санкт-Петербург 2004

Диссертация выполнена на кафедре экспериментальной физики атмосферы Российского государственного гидрометеорологического университета.

Научный руководитель:

- Доктор физико-математических наук,

профессор Дивинский Леонид Исаевич

Официальные оппоненты:

- Доктор физико-математических наук,

Егоров Александр Дмитриевич

- Кандидат физико-математических наук,

Ковалев Вячеслав Иванович

Ведущая организация:

- Научный фонд 'Международный центр по окружающей среде и дистанционному зондированию им. Нансена'

Защита состоится 28 декабря 2004 года в 15 часов 30 минут на заседании Диссертационного совета Д212.197.01 в Российском государственном гидрометеорологическом университете по адресу: 195196, Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., 98, тел. 8 (812) 444-41-56.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного гидрометеорологического университета.

Автореферат разослан 27 ноября 2004 года.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор физико-математических наук, профессор

А. Д. Кузнецов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальностьработы

Увлажненность почв играет чрезвычайно важную роль в определении направленности и интенсивности взаимодействия подстилающей поверхности с атмосферой. Управление водным режимом почвы, невозможным без накопления данных наблюдений, является одним из важных приемов повышения производительности сельскохозяйственных угодий. В связи с известными ограничениями сбора данных наземных измерений влажности почв становятся особенно актуальными изучение возможностей ее дистанционных оценок, а также разработка надежных алгоритмов мониторинга. В основе существующих дистанционных методов определения влажности почвы лежит использование данных измерений излучения и отражения почвой электромагнитной радиации. Поскольку дистанционная оценка влажности связана со многими трудностями, обусловленными неоднородностью ее распределения в почве, влиянием атмосферы, растительного покрова и других природных факторов, надежные результаты могут быть получены лишь при комплексном использовании различных методов, дополняющих друг друга. Широкое распространение в настоящее время находят пассивные методы индикации, основанные на регистрации излучения в различных диапазонах электромагнитного спектра. При активных методах индикации влажности особое место занимает радиолокационная аппаратура, устанавливаемая на борту современных космических аппаратов.

Цель исследования

В настоящей работе основной целью исследования является разработка принципов мониторинга и алгоритма определения запасов влаги верхнего десятисантиметрового слоя почвы с использованием данных, полученных с помощью радиолокационных высотомеров, установленных на борту космических аппаратов ERS-1 и ERS-2.

Методы исследования

При решении поставленных задач анализировались результаты измерений коэффициента обратного рассеяния радиоволн, полученные с помощью радиолокационных высотомеров, установленных на космических аппаратах ERS-1 и ERS-2. В разделах работы, посвященных обработке результатов расчетов, а также оценке погрешностей измерений, использовались методы математической статистики. Широко применялись методы графического обобщения полученных расчетных данных.

Обоснованность и достоверностьрезультатов исследования Научная обоснованность и достоверность положений и выводов подтверждается статистической обработкой

на достаточно высоком уровне статистической значимости рассчитанных по методу водного баланса значений запасов влаги и предложенной расчетной формулы на примере территории пустыни Калахари, выбранной в качестве контрольного участка. Расчеты дали удовлетворительные и обнадеживающие результаты, доказав принципиальную возможность определения с достаточной точностью запаса влаги верхнего десятисантиметрового слоя почвы для засушливых территорий по спутниковой информации. Достоверность результатов исследования подтверждается также результатами работ некоторых авторов (P. Berry, R. Pinnock, 1999), определивших характеристики стохастической зависимости между степенью увлажненности поверхности суши и данными, получаемыми с помощью радиолокационных высотомеров.

Научная новизна

Одним из новейших подходов к определению влажности почвы является использование данных радиолокационных высотомеров, первоначально использовавшихся для определения скорости ветра, измерения высоты волн, топографирования поверхности Земли, а также выявления границ морских льдов. Однако, теория доказывает, что данные радиолокационного высотомера возможно использовать и для оценок влагозапасов поверхностного слоя почвы. При этом подходе в настоящее время доказанным фактом является лишь то, что радиолокационный высотомер оказался чувствительным к крупномасштабным сезонным изменениям состояния поверхности. Однако, потенциал радиолокационного высотомера не ограничивается этим, поэтому особенно актуальными становятся задача определения возможности детектирования мелкомасштабных вариаций увлажненности почвы, вызванной появлением осадков, а также разработка надежной методики для оценок изменения, влагозапасов на более коротких интервалах времени. Решение вышеупомянутых вопросов составляет научную новизну данной работы.

Практическая иенност ь рез ультатов исследований

Практическая значимость результатов работы сводится к тому, что впервые было доказано, что надежные оценки запасов влаги верхнего десятисантиметрового слоя почвы могут быть получены для аридных территорий, что является немаловажным в свете того, что опустынивание проявляется на обширнейших площадях (площадь земель, подверженных потенциальному опустыниванию, составляет в целом по всему миру 38 436 тыс. км2 (20 % от общей территории суши Земного шара), а сами пустыни оказывают существенное влияние на климат континентов. В связи с этим, задача по сбору и обработке данных для засушливых зон приобретает особую значимость.

Назащиту выносятся

Алгоритм расчета запасов влаги в верхнем десятисантиметровом слое почвы по данным радиолокационных высотомеров. Алгоритм проверен на

основе данных, полученных с помощью радиолокационных высотомеров, установленных на борту космических аппаратов ERS-1 и ERS-2.

Апробация работ ы

Основные положения диссертационной работы докладывались на научном семинаре кафедры экспериментальной физики атмосферы РГГМУ, а также на семинаре, организованном в Geomatics Unit Университета De Montfort, Великобритания.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения и списка использованных источников из 78 наименований. Общий объем работы составляет 162 страницы, включая 122 страницы текста, 98 рисунков и 19 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы работы, определены цели и задачи исследований, отмечена ее научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе приводятся теоретические основы для оценки запасов влаги в почве на основе уравнения водного баланса, которое может быть записано в следующем виде:

+ Л + (1)

где

Р - количество выпавших осадков;

Е - испарение;

R - поверхностный сток;

S2 - S1 - изменение влагосодержания вертикальной колонны суши;

U - подземный сток.

Наиболее точно данное уравнение выполняется в зонах недостаточного увлажнения, где летом сток практически отсутствует, а член (S2 - S) представляет собой по существу изменение влагозапасов верхнего деятельного слоя почвы. Тогда:

S2=S,-E+P (2)

Однако, при использовании формулы (2) необходимо иметь такую важную составляющую уравнения водного баланса как испарение. Методика расчета испарения по температуре и влажности воздуха была предложена А.Р. Константиновым, в основе которой лежит градиентный метод, основан-

ный на определении турбулентной диффузии водяного пара, обуславливающий вертикальный влагообмен между подстилающей поверхностью и атмосферой. Однако величины, входящие в формулу для определения Е, не измеряются на метеорологических станциях. Константинов предпринял попытку связать величины, входящие в данную формулу, с метеоэлементами, измеряемыми на метеорологических станциях. С этой целью им были введены поправки к измеренным значениям температуры и влажности воздуха, учитывающие сезонный ход, и построены универсальные эмпирические связи между полученными величинами и данными наблюдений на двух уровнях, справедливые в различных климатических и ландшафтных условиях. Эти связи позволили разработать схему расчета испарения, основанную на использовании данных наблюдений на одном стандартном уровне.

Во второй главе, носящей обзорный характер, рассматриваются возможности и перспективы оценки влажности почв дистанционными методами зондирования с помощью пассивных методов, основанных на различии излу-чательных, отражательных и теплофизических характеристик сухих и влажных почв, а также с помощью активной радиолокации, т. е. по данным измерений интенсивности отраженного радиолокационного сигнала, определяемой при прочих равных условиях значением коэффициента обратного рассеяния волн О . Вследствие высокой диэлектрической постоянной воды в микроволновом диапазоне, увеличение впагосодержания почвы приводит к увеличению , который зависит также от наличия растительного покрова и шероховатости поверхности. Оптимальным частотным диапазоном для активного микроволнового зондирования вследствие наименьших потерь энергии в атмосфере является 0.4 - 20 ГГц.

Так как О® определяется структурой и диэлектрическими свойствами цели, в данной главе особое внимание уделено диэлектрическим свойствам почвы, которые определяются содержанием воды. HaШkainen, 1985 для нескольких частот предложил эмпирическое выражение для диэлектрической проницаемости как функции объемного влагосодержания и содержания песка и глины в процентах от веса. На рисунке 1 представлена зависимость диэлек-

50 +0

40 60

Обминая тамооь лочш, *

Рисунок 1 - Зависимость диэлектрической постоянной почвы от объемной влажности почвы

трической постоянной почвы с содержанием песка 40 % и глины 20 % от влажности почвы.

Из рисунка 1 видно, что е' увеличивается от приблизительно 2.3 для сухой почвы до 40 для насыщенной влагой почвы.

В данной главе также обосновывается теоретическая зависимость между

О" и влажностью почвы. Мощность принимаемого сигнала может быть представлена в виде ^Му, 1982]:

рг= Г-^-СЛЙ,

* 4яХ О

(3)

где

- мощность принимаемого сигнала;

- мощность передаваемого сигнала; Ле£ - эффективная площадь антенны;

X - длина волны; I) - расстояние до цели;

- коэффициент обратного рассеяния;

5 - площадь отражающей поверхности.

Зависимость между диэлектрической проницаемостью и влажностью почвы представлена в формуле 4 [Dobson, 1985]:

(4)

где

1е„ - диэлектрическая проницаемость при влажности почвы /и;

£и - диэлектрическая проницаемость сухой почвы;

Е*, - диэлектрическая проницаемость воды;

рь - объемная плотность почвы;

р, - удельная плотность почвы;

ту - объемное содержание воды;

- эмпирические переменные, учитывающие тип почвы;

Теоретическое соотношение между диэлектрической постоянной и <г' может быть записано в виде [PaШou, 1998]:

где

cr°(ö)'- коэффициент обратного рассеяния как функция угла 0 между

1 падающим излучением и нормалью к поверхности;

р (о) - функция, описывающая шероховатость поверхности;

^ - параметр, связанный со структурой поверхности; £ - диэлектрическая постоянная почвы.

В третьей главе приводится описание Европейской космической системы дистанционного зондирования Земли ERS, работы по которой были начаты Европейским Космическим Агентством в 1981 г. ERS-1 был запущен 17 июля 1991 на солнечно-синхронную полярную орбиту наклонением 98.5° на высоту 780 км. Вслед за ним 21 апреля 1995 г. был выведен на орбиту ERS-2. На время орбитальных испытаний (первые три месяца) период повторного пролета ERS-1 над одним и тем же участком местности был равен трем суткам (43 витка), а затем использовался 3, 35 либо 176 суточный период. Совместная работа на орбите ERS-1 и ERS-2 с задержкой в прохождении ERS-2 вдоль трассы ERS-1 в 24 часа: 14 мая 95 - 28 апреля 96 (35 суточный период).

В данной главе приводятся характеристики приборов, установленных на борту спутников серии ERS, данные от которых могут быть использованы для индикации влажности территорий. В качестве основной зондирующей аппаратуры в комплекс бортовой аппаратуры ERS включены:

• Аппаратура микроволнового зондирования AMI (Active Microwave Instrument) обеспечивает три различных режима работы. Этот прибор объединяет в себе радиолокатор с синтезированной апертурой SAR и скаттеро-метр. Для получения информации о погодных условиях SAR работает в «видеорежиме» (широкополосные исследования). В микроволновом режиме SAR выдает изображения области с размерами порядка 5 х 5 км.

1. Режим построения радиолокационных изображений подстилающей поверхности с использованием синтезирования апертуры антенны (AMI-SAR image mode) применяется при наблюдении береговой зоны и полярных льдов, изучении растительного и лесного покровов. При этом аппаратура AMI имеет следующие характеристики: излучаемая мощность: 1270 Вт; частота излучения: 5.3 ГГц; ширина спектра излучаемых сигналов: 15.5 ± 0.06 МГц; поляризация: W; длительность импульса: 37.1 мкс; пространственное разрешение: 30 м; точность определения высоты наземных объектов при интерферометри-ческих измерениях: 10 м; радиометрическое разрешение: 2.5 дБ (при пространст-

венном разрешении 30 м) и 1 дБ (при пространственном разрешении 100 м); ширина полосы сканирования: 100 км при угле падения излучаемых ЭМВ на поверхность Земли 23° в центре полосы обзора.

2. Режим изучения морских волн с использованием синтезирования апертуры антенны (AM-SAR wave mode) автоматически включается каждые 200 -300 км. Параметры AMI в этом режиме следующие: излучаемая мощность: 540 Вт; частота излучения: 5.3 ГГц; поляризация: W; ширина полосы обзора: 100 км; разрешение на местности: 30 м х 30 м.

3. Режим трехлучевого скаттерометра (AMI Scatterometer mode) предназначен для определения скорости и направления ветра. В этом режиме три передающие антенны формируют три луча, сканирующие в полосе шириной 500 км. Характеристики AMI при этом следующие: частота излучения 5.3 ГГц; ширина полосы частот 15.55 МГц; поляризация VV; излучаемая мощность 540 Вт; пространственное разрешение 45 км.

• У радиолокационного высотомера RA (Radar Altimeter) диаметр передающей антенны составляет 1.2 м, излучение осуществляется на частоте 13.8 ГГц, при этом формируется луч шириной 13°, ширина полосы обзора около 22 км. В зависимости от характера решаемых задач радиолокационный высотомер может работать в двух режимах. В режиме исследования океана (ocean mode) радиолокационный высотомер имеет следующие характеристики: ширина спектра излучения: 330 МГц; точность измерения коэффициента обратного рассеяния 0.5 дБ. Режим определения характеристик ледяного покрова (ice mode) предполагает работу с более низким пространственным разрешением (около 7 км) и преимущественно используется при топографирова-нии ледяных покровов и выявления границ ледяного покрова. Ширина спектра излучения составляет при этом 82.5 МГц.

В настоящее время для дистанционных оценок влажности почвы широко используются данные радиолокаторов с синтезированной апертурой, а также скаттерометра [Wagner 1998, Wooding 1993]..

В четвертой главе рассматриваются возможности использования данных радиолокационного высотомера для оценки запасов влаги в верхнем десятисантиметровом слое почвы. Прибор оказался чувствительным к крупномасштабным сезонным изменениям увлажненности поверхности континентов, качественная оценка которых дана в настоящей главе с использованием спутниковых данных, полученных в ходе тандемной работы ERS-1 и ERS-2 над тремя континентами: Австралией, Африкой и Южной Америкой.

Для мониторинга временных изменений о® J. Colm, 2001 предложил использовать подход, основанный на сравнении До" - разностных значений между а®, полученных от каждого цикла измерений, и фоновых значений О® . Из

серии разностных сравнений ясно, что вариации (в цикл) совпадают с различными сезонами по каждому из этих трех континентов. С целью проде-

монстрировать более детально наличие корреляционной зависимости между

До® и сезонным ходом количества осадков, было решено провести подробный сравнительный анализ таковой зависимости на примере данных трех станций, расположенных на территории Южной Америки. Были выбраны следующие станции: Манаус (3° 08' ю.ш., 60° 0Г з.д ), Асунсьон (25° 16' ю ш., 57° 38' з.д.) и Парана (31° 47' ю.ш., 60° 29' з.д.), расположенные в различных климатических районах. Значения коэффициентов корреляции оказались достаточно высоки (0.65, 0.78 и 0.73 соответственно). Следующим шагом стала

попытка связать временные вариации с изменениями влагозапасов почв на примере станции Асунсьон, вследствие того, что метеопараметры, необходимые для расчета запасов влаги верхнего 10 см слоя почвы по методу водного баланса, оказались доступны для необходимого периода тандемной фазы работы спутников на орбите. Причем в том случае, если значения 5 превышали величину полной влагоемкости ПВ, то использовалась формула:

55>ЯЯ = т (6)

Графики сезонного хода влагозапасов почвы и представлены на рисунке 2.

]-11111 II

имншт

< ^ й М Ч

Рисунок 2 - Сезонные вариации Аст^и 5 для ст. Асунсьон

В пятой главе представлена методика для расчета запасов влаги в верхнем десятисантиметровом слое почвы по данным радиолокационного высотомера. С этой целью был проведен анализ регрессионной зависимости между влагозапасами почвы и данными радиолокационного высотомера на примере станции Асунсьон, двух станций на территории штата Иллинойс и Австралии, отличающимися различными климатическими и агрометеорологическими характеристиками.

Для станций Асунсьон и станций 1 (41° 85' с.ш., 88° 85' з.д.) и 2 (37° 45' с.ш., 88° 67' з.д.), расположенных в Северной Америке (штат Иллинойс) надежное уравнение регрессии не могло быть получено, так как на практике полученное на основе эмпирических данных уравнение регрессии может использоваться в качестве прогностической зависимости или расчетной формулы при коэффициенте парной корреляции R > 0.7 [B.C. Дружинин, А.В. Си-кан, 2001]. При R = 0.7, коэффициент детерминации R2 объясняет 50 % или более разброса относительно среднего значения величины.

На рисунке 3 представлен график зависимости между о® (ERS-1) и S (использованы наземные данные) для штата Иллинойс. Коэффициент детерминации R2 < 0.7, а коэффициент корреляции R между наземными данными о

влажности почвы и о® = 0.53.

Почва, изначально имеющая низкий уровень влагосодержания, после дождя достигает уровня насыщения, а затем высыхает до своего первоначального состояния в течение нескольких дней. Поэтому было сделано предположение, что радиолокационный высотомер является весьма чувствительным прибором, позволяющим измерять изменения влажности почв засушливых территорий. В связи с этим был проведен анализ регрессионной зависимости между влагозапасами почвы и Д<7® на примере территории Австралии. Ряд данных был проверен на однородность по критерию Фишера, который относится к категории стандартных и рекомендуется в большинстве нормативных документов в качестве официального теста на однородность рядов по дисперсии. Согласно результатам расчетов при уровне значимости а = 5 %, F* = 0.835, Fla= 2.97, таким образом F*< Fla, следовательно, гипотеза об однородности ряда не опровергается.

<т°, дБ £Т°= 25,1 \Ln(S)~ 72,43 =0,825-12,93

■ I I

20 30 40 50

♦

-20

Рисунок 3 - Зависимость между о" и 5 для 2 станций в штате Иллинойс

10 Дет0, дБ

4 2 0 L S, мм

С 10 20 30 40

Рисунок 4 - Зависимость между Дет0 (ERS-1 и ERS-2) и S для территории Австралии

На рисунке 4 приведен график зависимости Да0 от влагозапасов верхнего 10 см слоя почвы на примере данных ERS-1 и ERS-2 для Австралии и построены линии тренда, подчиняющаяся логарифмическому и линейному законам распределения, R2 = 0.86 и 0.84 соответственно. Соответствующие уравнения регрессии:

До0 = 3,081nS-2,15 (7)

(8)

Коэффициент корреляции R между данными о запасах влаги Sи Да® равен 0.89, поэтому является разумным провести более детальный статистический анализ. С этой целью проведем расчет следующих показателей, по которым можно судить о точности полученных уравнений: (Гу(х) - стандартная ошибка уравнений регрессии, характеризующая средне-

квадратическое отклонение точек от принятой линии регрессии; 0> - стандартная ошибка коэффициента парной корреляции;

- стандартная ошибка коэффициента регрессии.

Для гидрометеорологических измерений уравнение регрессии можно рекомендовать [B.C. Дружинин, А.В. Сикан, 2001] для практических расчетов, есля выполнены следующие условия:

где

п - длина выборки;

а- коэффициент при независимой переменной в уравнении регрессии.

Из анализа значений стандартных ошибок, представленных в таблице 1, ясно, что оба уравнения можно рекомендовать для расчетов.

С целью обоснования надежности предложенной методики, был произведен расчет запасов влаги по уравнению (7) для станции ТзИапе, ВМО № 682260 (21° 88' в д., 24° 02' ю.ш.), расположенной на территории пустыни Ка-

Таблица 1 - Стандартные ошибки уравнений регрессии

Параметр Австралия

Линейная Логарифмическая

и 19 19

Л 0.89 0.89

а 0.21 3.08

Ь 1.13 -2.15

<Гу(х) 5.35 49.18

№г 26.3 29.3

а/Оа 2.53 3.99

усл. (9) выполи. выпол.

лахари в качестве контрольного участка, так как климатические и агрометеорологические особенности и типы почв имеют весьма схожие характеристики. Значения запасов влаги десятисантиметрового слоя почвы были рассчитаны по методу водного баланса, проанализированы и сопоставлены со значениями, рассчитанными по предложенному уравнению регрессии (7). Полученные результаты измерений были проверены на однородность при уровне значимости а = 5 % по статистике Фишера. Полученные результаты Ж = 1.05, = 1.85 говорят о том, что ряд является однородным. Коэффициент корреляции между значениями влагозапасов, рассчитанными по двум методам оказался равным 0.82. На рисунке 5 представлен временной ход изменения вла-гозапасов верхнего 10 см слоя почвы, рассчитанной по двум методикам. Также на рисунке включены значения сумм осадков. Видно, что в засушливый период и при малом количестве выпавших осадков значения, полученные с помощью уравнения регрессии несколько завышены, а при избытке влажности, близкой к полной влагоемкости, устойчиво ниже.

Для подтверждения состоятельности предложенной методики был проведен ряд вероятностно-статистических исследований. Критерий согласия ^ыл посчитан с использованием ряда данных рассчитанных значений запасов влаги по двум методам для пустыни Калахари при принятии гипотезы о нормальном распределении ошибок между значениями, полученными по

Рисунок 5 - Сезонный ход запасов влаги в верхнем 10 см слое почвы, рассчитанных по двум методикам для контрольного участка в Калахари

двум методам. Исходя из полученного значения X = 5.75 и табличных зна-

чений функции, имеем что ¥( X ) = 0.174, а следовательно, вероятность попадания значений в определенный интервал Р = 1 - 0.174 = 0.826, которая близка к 1, следовательно гипотезу о нормальном распределении можно считать верной.

Степень близости между полученными результатами может быть охарактеризована с помощью доверительной вероятности у (при статистических исследованиях гидрометеорологических параметров обычно принимается 0.95) и доверительного интервала. В результате расчета имеем границы доверительного интервала, равные 10.27 и 7.14, длина доверительного интервала равна 3.13. Относительно дисперсии, равной 8.32, интервал несимметричен и смещен в сторону меньших значений. Следовательно, значения по регрессии будут иметь завышенный фон для меньших значений влажности почвы, что подтверждает сделанные ранее заключения.

Степень случайности расхождения 0.0255 или систематическая ошибка при расчетах равна 2.6 %. Таким образом, вероятность случайного расхождения значений влагозапасов, рассчитанных по двум методам мала и следует предполагать наличие систематической ошибки, причиной ее могут быть неточный учет метеоусловий, наличие инструментальных ошибок.

Для наглядного представления плотности распределения были построены эллипсы равных вероятностей. Плотность нормального распределения в общем случае выражается в виде равенства:

где

Л - коэффициент корреляции; СТ.? -С КО Л-°Дст° -СКО До0

Величины О^о и ^ характеризуют рассеивание в направлении осей

координат О Да° и О 5 соответственно. Уравнение эллипсов равных вероятностей, выраженное через параметры, а$, а^о > Д А*1!) примет вид:

где

Д, - параметр, определяющий величину функции плотности распределения для выделенной изолинии.

В точке О (5о, Д<*о) плотность вероятности ф^.До®] достигает максимума. Параметры Л, выбираются такими, чтобы соответствующие им изолинии наглядно и удобно отображали структурные особенности функции плотности распределения.

Параметры для построения эллипсов равных вероятностей для значений влагозапасов почвы, рассчитанных по линейному уравнению регрессии, а также по методу водного баланса приведены в таблице 2.

Л_I__

&> Бо Б, мм

Рисунок 6 - Эллипсы равных вероятностей Таблица 2 - Параметры для построения эллипсов равных вероятностей

Параметр Значения для 5 формуле (8) Значения для 5 по (2,3)

Угол наклона а 12.9 10.1

уравнение эллипсов *2 Уг 2 219 0.14 Р У—- ' 320 + 2.45 М

Полученные картины распределения эллипсов равных вероятностей представлены на рисунке 6. Они соответствуют функции плотности распределения запасов влаги 8 и величины Дет", которые получены двумя способами - по результатам непосредственных наблюдений (черные линии), а также вычисленных по методу водного баланса (серые линии). Как видно из представленного графика, имеет место достаточная близость распределений

в области малых значений параметров S и величины До-® . Поскольку для аридных зон именно эта область значений представляется наиболее характерной, можно считать функции плотности распределения на основе параметров линейной регрессии достаточно приемлемыми. Однако для больших значений параметров расхождение функций плотности распределения представляется значительным, что ограничивает возможность её широкого использования для разных ситуаций, включающих также случаи повышенного влагозапаса почвы.

Поэтому при разработке алгоритма оценки влагозапаса почвы 5 по измеренным значениям коэффициента обратного рассеяния и вычисленным его

отклонениям Дет® от характерных величин, ьыла построена и исследована

двухмерная функция плотности вероятности распределения величин 5 и Дет®. Эта функция характеризуется монотонным нарастанием при

росте аргументов, и она отвечает всем требованиям, предъявляемым к интегральным функциям распределения, а именно:

^|д<т°,5|>0 при Дс0 е (-«...<») и Я е'/5у...«>);

Эти свойства функции F(дo■''1lS) позволяют её рассматривать как интегральную функцию распределения величин

Да0 и При формировании функции учитывались свойства, характерные для распределения отклонений

радиолокационной отражаемости

и влагозапаса почвы 5, наблюдаемые в реальных условиях. В частности, учитывалось, что в аридных зонах наиболее часто наблюдаются ситуации с пониженным влагозапасом почвы, а также

что уравнение регрессии наиболее успешно описывающее связь Дет" с 5 соответствует логарифмической зависимости вида:

При формировании функции

как интегральной функции распределения, она была представлена в виде произведения двух монотонно нарастающих функций, каждая из которых была дифференцируемой во всей области изменения переменных и при росте аргументов приближалась к единице. В качестве первого множителя была использована функция распределения Вейбулла, аргументом которой является влагозапас 5. Второй множитель представляет собой интеграл вероятностей ошибок. Аргументами этой

функции являлись отклонения радиолокационной отражаемости Дет" , математическое ожидание , рассматриваемое как функция влагозапаса 5, которая соответствует зависимости (12), и среднее квадратическое отклонение ^дст». Исходя из этих соображений функция, .г|д<т",5|1 имеет следующий вид:

где

Я; и 8 - параметры функции распределения Вейбулла;

До

Ф0(дст0,До§,оДао)=-т=- |ехр

•У2ла о

да —со

(/ст - интеграль-

ная функция нормального закона распределения (интеграл вероятностей ошибок);

Лап =3,081п

-—1-2,15 - математическое ожидание величины при

условной вероятности

Sx = 1 Дб - нормирующий коэффициент, исключающий логарифмирование размерной величины.

Воспользуемся интегралом ошибок: функция примет вид:

Тогда

(14)

В результате для функции распределения имеем:

вычисляется

ска функции

Для поиска функции плотности распределения численными методами При этом параметры функции распределения Вей-

ЭДа0

булла и 5, и среднее квадратическое отклонение Од<го подбирались

такими, чтобы основные характеристики стохастической зависимости Да** и влагозапаса почвы 6 (средние значения, средние квадратические отклонения, коэффициент корреляции, уравнение нелинейной регрессии) соответствовали реально наблюдаемым.

На рисунке 7 представлены изолинии плотности вероятности. Область максимальной плотности смещена в область малых значений влагозапасов.

До0,дБ

О 10 20 30 40

Загас влаги Я ш

Рисунок 7 - Изолинии плотности вероятности

Таким образом, приведенные регрессионные закономерности эффективнее и точнее применять для зон с пониженным влагосодержанием почвы, какими являются аридные территории. Пониженная точность, как видно из рисунка, соответствует области высоких значений. На рисунке 8 представлен

график функции плотности распределения 6 при разных значениях Максимальные значения функции соответствуют малым значениям влагозапасов (функция распределения имеет вытянутый вид), что говорит о большой частоте появления малых значений влагозапасов, что соответствует климатическим и физическим особенностям аридных зон. Меньшей длине отрезков,

Рисунок 8 - Функции плотности распределения 5

Л О

при разных значениях

отсекаемых каждой кривой на оси абсцисс, соответствует область малых значений запасов влаги в почве, что говорит о большей точности измерений в данном интервале значений. Для количественной оценки погрешности измерений произведен расчет абсолютной погрешности вычислений, которая возрастает с ростом значений влагозапасов от 0.17 мм до 4.77 мм, для различных

значений Д<т°. Данные о средних значениях запасов влаги 5 при разных значениях величины и величина среднего квадратического отклонения влагозапаса приведены в таблице 3.

Таблица 3

Зависимость среднего значения запаса влаги ^ и среднего квадратического отклонения с^- при различных значениях

отклонения коэффициента обратного рассеяния Дс"

Д<х° 5

дБ мм мм

-2 0.23 0.17

-1 0.57 0.25

0 1.15 0.35

1 1.96 0.49

2 3.08 0.67

3 4.59 0.92

4 6.71 1.27

5 9.59 1.73

6 13.4 2.33

7 18.4 3.10

8 24.9 4.03

9 32.8 4.77

Как видно из приведенных данных малые значения запасов влаги в почве оцениваются достаточно точно с низким уровнем среднего квадратиче-ского отклонения. Это представляется особенно ценным для засушливых областей. С ростом влагозапаса погрешность оценок нарастает. Но, как показывают расчеты, средняя относительная погрешность по всему ряду составляет 15 %. Таким образом, при расчетах по предложенной методике для области малых значений запасов влаги, могут быть получены удовлетворительные результаты.

В шестой главе был проведен сравнительный анализ климатических и агрометеорологических характеристик аридных территорий с целью поиска областей, для которых может быть применена предложенная методика. Идеальными областями оказались территории пустынь северной и южной Сахары, Северной Аравии, Иранского нагорья, так как они обладают схожими типами почв, расположены в тропическом климатическом поясе, где жарко, засушливо, велика суточная амплитуда температуры почвы и воздуха, годовая сумма осадков не превышает 250 мм, наблюдаются отрицательные значения разности осадков и испаряемости в год около -1600 мм. В ходе анализа возникла гипотеза о возможности применения данной методики для территории пустыни Кара-Кум, однако вследствие того, что принадлежит она субтропическому климатическому поясу, было необходимо провести детальный анализ. Холодные воздушные массы заходят на данную территорию и вызывают здесь не характерные для южных широт резкие понижения температур. В Центральных Каракумах в среднем за зиму наблюдается 11-15 дней со снежным покровом с максимумом до 40 дней. Годовой ход числа дней со снежным покровом в процентах от общего числа дней для Центральных Каракумов распределяется следующим образом: ноябрь - 6, декабрь - 22, январь - 28, февраль - 36, март - 8. Зимы с относительно большим числом дней со снежным покровом (30 - 73 дня) - явление нередкое, они составляют 30 -35 % всех зим. Таким образом, для территории пустыни Кара-Кум в период с марта по октябрь, когда наличие снежного покрова полностью исключено, также возможно применять предложенную модель для расчета запасов влаги.

В заключении даны рекомендации относительно дальнейших исследований в данном направлении, а также сформулированы основные результаты исследования. В ходе проведенной работы были поставлены и успешно решены следующие задачи: качественная оценка корреляционной зависимости между сезонными вариациями коэффициента обратного рассеяния и изменениями наземных и рассчитанных по уравнению водного баланса данных о влагозапасах верхнего 10 см слоя почвы для областей, обладающих различными типами подстилающей поверхности и относящихся к различным климатическими поясам с отличными агро- и метеорологическими характеристиками; произведена статистическая обработка рядов данных; построены регрессионные модели взаимодействия; доказана корректность полученного на основе эмпирических данных уравнения регрессии с целью использования его в качестве прогностической или расчетной модели для территорий, обладающих схожими климатическими характеристиками, причем впервые было доказано, что надежные оценки влагозапасов могут быть получены с помощью предложенной методики для аридных территорий; для проверки расчетов произведен анализ степени надежности полученного регрессионного уравнения и оценена систематическая ошибка при расчетах по предложенной методике; как заключение, был проведен анализ территорий, сходных по климатическим характеристикам, особенностям изменения метеорологиче-

ских элементов и типам почв с целью выявления областей, для которых станет пригодным использование предложенной расчетной формулы.

Основные результаты и методические положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. М. A. Mamaeva. Geophisical Applications of satellite radar altimetry dar altimetry over land, Bulletin № 3 Research Collaboration, Special Russian-British issue, Saint-Petersburg State University of Technology and Design and DMU, St. Petersburg, April 2003. - С 230 - 233.

2. M. А Мамаева. Возможности определения влажности почвы дистанционными методами // Материалы итоговой сессии Ученого Совета РГГМУ, декабрь 2003 года. Тезисы докладов. - СПб.: РГГМУ, 2003. -С. 38-40.

3. Л. И. Дивинский, М. А. Мамаева. Возможность измерения влажности почвы дистанционным методом // Тез. докл. II Всерос. конф. по дистанционному зондированию земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами. Том 1, - СПб.: РГГМУ, 2004. - С. 133 -134.

М. А. Мамаева

Р 2 6 5 4 6

Подписано в печать 22.11.2004

Формат 60x84 1/16 Усл. печ. л. 1,3. Тираж 100 экз. Заказ №122

Отпечатано в ООО «Издательство "ЛЕМА"»

199034, Россия, Санкт-Петербург, В.О., Средний пр., д.24, тел./факс: 323-67-74

Содержание диссертации, кандидата физико-математических наук, Мамаева, Мария Анатольевна

Введение.

1 Теоретические основы для расчета запасов влаги в почве.

2 Возможности и перспективы оценки влажности почв дистанционными методами зондирования.

2.1 Оценка влажности почв с помощью пассивных методов.

2.2 Оценка влажности поверхностного слоя почв с помощью активной радиолокации.

2.2.1 Диэлектрические свойства природных сред.

2.2.2 Физические основы рассеяния волн от поверхности почвы.

2.2.3 Теоретическая зависимость между коэффициентом обратного рассеяния и влажностью поверхности почвы.

3 Приборы и методы исследования увлажненности территорий на примере целевой аппаратуры, установленной на серии спутников ERS.

3.1 Описание и основные характеристики Европейской космической системы дистанционного зондирования Земли ERS. щ 3.1.1 Целевая аппаратура космических аппаратов ERS.

3.1.2 Прогр^ма полета.

3.2 Возможности индикации влажности почв с помощью радиолокатора с синтезированной апертурой SAR.

3.3 Оценка увлажненности территорий с помощью скаттерометра, установленного на борту ERS-1, ERS-2.

4 Перспективы использования данных радиолокационного высотомера для оценки увлажненности почв.

4.1 Анализ временных и пространственных вариаций коэффициента обратного рассеяния над Австралией, Африкой и Южной Америкой.

4.2 Крупномасштабные временные вариации коэффициента обратного рассеяния.

4.3 Детальный анализ мелкомасштабных вариаций коэффициента обратного рассеяния на примере засушливых территорий.

4.3.1 Детальный анализ мелкомасштабных вариаций коэффициента обратного рассеяния на примере территории Калахари.

4.3.2 Детальный анализ мелкомасштабных вариаций коэффициента обратного рассеяния на примере территории Австралии.

4.4 Сравнительный анализ вариаций коэффициента обратного рассеяния и наземных данных о влажности почвы.

5 Методика для расчета запасов влаги в верхнем десятисантиметровом слое почвы по данным радиолокационного высотомера.

5.1 Анализ регрессионной зависимости между влагозапасами верхнего десятисантиметрового слоя почвы и данными • радиолокационного высотомера

5.1.1 Анализ регрессионной зависимости влагозапасов почвы от данных радиолокационного высотомера на примере станции Асунсьон (Южная Америка).

5.1.2 Анализ регрессионной зависимости влагозапасов почвы от данных радиолокационного высотомера на примере штата Иллинойс (Северная Америка).

5.1.3 Анализ регрессионной зависимости влагозапасов почвы от данных радиолокационного высотомера на примере аридных территорий.

5.2 Расчет запасов влаги верхнего десятисантиметрового слоя почвы для пустыни Калахари по уравнению, предложенному для аридных территорий.

5.3 Обоснование надежности предложенной методики для расчета запасов влаги верхнего десятисантиметрового слоя почвы аридных территорий.

5.3.1 Критерий согласия х.

5.3.2 Расчет доверительного интервала и доверительной вероятности.

5.3.3 Оценка систематической ошибки при расчетах по предложенной методике.

5.4 Оценка погрешностей вычислений по предложенной методике с использованием законов двумерного нормального распределения.

6 Распространение методики на другие территории.

6.1 Общая характеристика аридных территорий.

6.2 Сравнительный анализ климатических характеристик аридных

• территорий.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Определение запасов влаги в почве дистанционными методами зондирования"

Среди различных практических задач метеорологии, гидрологии и сельского хозяйства, которые могут быть решены с помощью аэрокосмической техники, видное место принадлежит задачам, связанным с дистанционной индикацией влажности почв. В основе существующих дистанционных методов определения влажности почвы лежит использование данных измерений излучения и отражения почвой электромагнитной радиации. Поскольку дистанционная оценка влажности связана со многими трудностями, обусловленными неоднородностью ее распределения в почве, влиянием атмосферы, растительного покрова и других природных факторов, надежные результаты могут быть получены лишь при комплексном использовании различных методов, дополняющих друг друга. Широкое распространение в настоящее время находят пассивные методы индикации, основанные на регистрации излучения в различных диапазонах электромагнитного спектра [1], основные принципы которых изложены в одной из глав данной работы. При активных методах индикации влажности применяется главным образом радиолокационная аппаратура [2], устанавливаемая на борту современных космических аппаратов. В настоящее время для дистанционных оценок влажности почвы широко используются данные радиолокаторов с синтезированной апертурой, в основе которых лежит зависимость коэффициента обратного рассеяния и объемного влагосодержания почвы в виде положительной линейной корреляции, а также данные скаттерометра. В одной из глав данной работы проведен качественный анализ зависимости коэффициента обратного рассеяния от степени влагонасыщения почвы и количества выпавших осадков, а также изложены основные принципы одного из возможных методов [27] для оценки влажности почвы по данным скаттерометров, установленных на борту ERS-1, ERS-2.

Одним из новейших подходов к определению влажности почвы является использование данных радиолокационных высотомеров, первоначально использовавшихся для определения скорости ветра, измерения высоты волн, топографирования поверхности Земли, а также выявления границ морских льдов. Однако теория доказывает, что данные радиолокационного высотомера возможно использовать и для оценок запасов влаги поверхностного слоя почвы. При этом подходе в настоящее время доказанным фактом является лишь то, что радиолокационный высотомер оказался чувствительным к крупномасштабным сезонным изменениям состояния поверхности. Однако потенциал радиолокационного высотомера не ограничивается этим, поэтому особенно актуальными становятся задача определения возможности детектирования мелкомасштабных вариаций увлажненности почвы, вызванной появлением осадков, а также разработка надежной методики для оценок изменения влагозапасов на более коротких интервалах времени. Решение вышеупомянутых вопросов составляет научную новизну данной работы.

Таким образом, в настоящей работе основной целью исследования является разработка принципов мониторинга и алгоритма определения запасов влаги верхнего десятисантиметрового слоя почвы с использованием данных, полученных с помощью радиолокационных высотомеров, установленных на борту космических аппаратов ERS-1 и ERS-2.

Научная обоснованность и достоверность положений и выводов подтверждается статистической обработкой рядов данных, а также совпадением на достаточно высоком уровне статистической значимости рассчитанных по методу водного баланса значений запасов влаги и предложенной расчетной формулы на примере территории пустыни Калахари, выбранной в качестве контрольного участка. Расчеты дали удовлетворительные и обнадеживающие результаты, доказав принципиальную возможность определения с достаточной точностью запаса влаги верхнего десятисантиметрового слоя почвы для засушливых территорий по спутниковой информации. В настоящее время площадь земель, подверженных потенциальному опустыниванию (рисунок 1), составляет в целом по всему миру 38 436 тыс. км2, в том числе в Азии - 12 512, в Африке -10 729 и в Австралии - 6 356 тыс. км [3]. В связи с тем, что опустынивание проявляется на обширнейших площадях, а сами пустыни оказывают существенное влияние на климат континентов и Земли в целом, задача по сбору и обработке данных для засушливых зон приобретает особую значимость. Достоверность результатов исследования подтверждается также результатами работ некоторых авторов (P. Berry, R. Pinnock, 1999), определивших характеристики стохастической зависимости между степенью увлажненности поверхности суши и данными, получаемыми с помощью радиолокационных высотомеров.

При решении поставленных задач анализировались результаты измерений коэффициента обратного рассеяния радиоволн, полученные с помощью радиолокационных высотомеров, установленных на космических аппаратах ERS-1 и ERS-2. В разделах работы, посвященных обработке результатов расчетов, а также оценке погрешностей использовались методы математической статистики. Широко применялись методы графического обобщения полученных расчетных данных.

Рисунок t - Распределение пустынь на разных континентах земного шара

Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения и списка использованных источников из 78 наименований. Общий объем работы составляет 162 страницы, включая 122 страницы текста, 98 рисунков и 19 таблиц.

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Мамаева, Мария Анатольевна

Результаты работы могут быть использованы при дальнейших исследованиях в данном направлении, а также для сбора и анализа данных по более обширным территориям с целью выявления более общих закономерностей в распределении почвенной влаги в пустынных зонах, ее влияния на распределение метеоэлементов в аридных районах. Результатом использования описанной методики может стать более подробная в количественном отношении картина распределения воды на границе почва -атмосфера и ее сезонных колебаниях в зонах пустынь и как следствие -изучение влияния пустынь на климат Земли в целом.

Заключение

Настоящая работа посвящена разработке алгоритма определения запасов влаги верхнего десятисантиметрового слоя почвы аридных территорий по данным радиолокационных высотомеров, установленных на борту космических аппаратов серии ERS.

В работе рассматриваются возможности и перспективы оценки влажности почв дистанционными методами зондирования с помощью пассивных методов, основанных на различии излучательных, отражательных и теплофизических характеристик сухих и влажных почв, а также с помощью активной радиолокации, т. е. по данным измерений интенсивности отраженного радиолокационного сигнала, определяемой при прочих равных условиях значением коэффициента обратного рассеяния волн сг° . Вследствие высокой диэлектрической постоянной воды в микроволновом диапазоне, о увеличение влагосодержания почвы приводит к увеличению ст , который зависит также от наличия растительного покрова и шероховатости поверхности. Оптимальным частотным диапазоном для активного микроволнового зондирования вследствие наименьших потерь энергии в атмосфере является 0.4 - 20 ГГц. В работе приводятся описание Европейской космической системы дистанционного зондирования Земли ERS, работы по которой были начаты Европейским Космическим Агентством в 1981 г., а также характеристики приборов, установленных на борту спутников серии ERS, данные от которых могут быть использованы для индикации влажности территорий.

В ходе выполненной расчетной работы была предложена методика с использованием логарифмического уравнения для вычисления влагозапасов почвы, а также подтверждена гипотеза о возможности применения предложенной методики для засушливых районов со сходными климатическими и агрометеорологическими показателями. Для подтверждения состоятельности предложенной методики был проведен ряд вероятностно-статистических исследований на примере в качестве контрольного участка пустыни Калахари. После проведенного анализа агрометеорологических и климатических особенностей некоторых аридных зон, можно с уверенностью предположить, что полученная регрессионная зависимость может быть с успехом применена для северной и южной Сахары, Северной Аравии, Иранского нагорья, а также для территории пустыни Кара-Кум в период с марта по октябрь, когда наличие снежного покрова полностью исключено.

Таким образом, в результате выполненных работ были поставлены и решены следующие задачи:

1. качественная оценка корреляционной зависимости между сезонными вариациями коэффициента обратного рассеяния и изменениями наземных и рассчитанных по уравнению водного баланса данных о влагозапасах верхнего 10 см слоя почвы для областей, обладающих различными типами подстилающей поверхности и относящихся к различным климатическими поясам с отличными агро- и метеорологическими характеристиками;

2. произведена статистическая обработка рядов данных;

3. построены регрессионные модели взаимодействия;

4. доказана корректность полученного на основе эмпирических данных уравнения регрессии с целью использования его в качестве прогностической или расчетной модели для территорий, обладающих схожими климатическими характеристиками, причем впервые было доказано, что надежные оценки влагозапасов могут быть получены с помощью предложенной методики для аридных территорий;

5. для проверки расчетов произведен анализ степени надежности полученного регрессионного уравнения и оценена систематическая ошибка при расчетах по предложенной методике;

6. как заключение, был проведен анализ территорий, сходных по климатическим характеристикам, особенностям изменения метеорологических элементов и типам почв с целью выявления областей, для которых станет пригодным использование предложенной расчетной формулы для аридных территорий.

Проведенный анализ результатов первых расчетов по предложенному алгоритму выявил ряд вопросов, требующих дальнейшей теоретической проработки и постановки экспериментов. Для совершенствования метода оценки влажности почв с использованием данных дистанционного зондирования дальнейшие исследования необходимо проводить в следующих направлениях:

- продолжить измерения диэлектрических свойств почвы;

- получить априорное статистическое описание профилей температуры и влажности почв в различных агрометеорологических условиях;

- организовать проведение контролируемых экспериментов;

- разработать способы учета влияния шероховатости поверхности и растительного покрова на точность оценки влажности;

- совершенствовать методы обработки результатов измерений с учетом неоднородностей распределения влажности в зонах, обладающих различными агрометеорологическими параметрами.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата физико-математических наук, Мамаева, Мария Анатольевна, Санкт-Петербург

1. Виноградов Б. В. Космические методы изучения природной среды. М.: Мысль, 1978 - 287 с.

2. Бензарь В. К.Техника СВЧ-влагометрии.- Минск: Высшая школа, 1974.

3. Арнагельдыев А., Костюковский В. Пустыни, рациональное использование и охрана.-М.: Агропромиздат, 1990.-221 с.

4. Поляков Б.В. Гидрологический анализ и расчеты JI.: Гидрометиздат, 1946.

5. Роде А.А. Основы учения о почвенной влаге. Водные свойства почв и передвижение почвенной влаги. Т. 1.-JL: Гидрометеоиздат, 1965.

6. Литвинов И.В. Формирование и преобразование атмосферных осадков на подстилающей поверхности Л.: Гидрометиздат, 1987.

7. Харченко С.И., Харченко К.И. Суммарное испарение с почвы в условиях зоны недостаточного увлажнения и методика его расчета, Исследование водного баланса и его составляющих// Труды ГГИ- вып. 125 Л.: Гидрометеоиздат, 1965.

8. Хэнке Р.Дж., Ашкрофт Дж.Л. Прикладная физика почв. Влажность и температура почвы. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. - 150 с.

9. Захаров С.А. Краткий курс практических занятий по почвоведению. -М.: Госиздат, 1930.

10. Константинов А.Р. Обоснование методики расчета испарения по данным метеорологических станций // Труды ГГИ- 1956- Вып. 54 (108). Исследование испарения с почвы и просачивания воды в почво-грунты.- С. 35 42

11. Виноградов Б. В. Космические методы изучения природной среды. М.: Мысль, 1978.-287 с.

12. Митник JI.M. Возможности и перспективы оценки влажности почв дистанционными методами // Результаты исследований по международным проектам. Дистанционные оценки общей увлажненности территорий. М.: Радио и связь, 1984. - С. 38 - 47.

13. Виноградов Б.В. Определение влажности почвы дистанционными аэрокосмическими методами // Водные ресурсы.-1973 № 3.

14. Бузников А. А., Лахтанов Г. А., Чуров В.Е. О применении поляризационного метода дистанционной индикации влажности почвы //Водные ресурсы-1977-№ 5 -С. 173 179.

15. Schmugge Т., Blanchard В., Anderson. Soil moisture sensing with aircraft observations of diurnal range of surface temperature // Water Resour. Bull-1978.-Vol. 14, № l.-p. 169- 178.

16. Лещанский Ю.И., Лебедева Г.Н., Шумилин В.Д. Электрические параметры песчаного и глинистого грунта в диапазоне сантиметровых, дециметровых и метровых волн // Изв. Вузов. Радиофизика, 1971.-т. 14, №4.-С. 562-569.

17. Кондратьев К.Я., Григорьев А. А., Рабинович Ю.И. и др. Метеорологическое зондирование подстилающей поверхности из космоса,- Л.: Гидрометеоиздат, 1979. 248 с.

18. Wang J.R. The dielectric properties of soil-water mixtures at microwave frequencies // Radio Sci.- 1980.- Vol. 15, № 5.- p. 977- 985.

19. Njoki E.G., Kong J. Theory for passive microwave remote sensing of nearsurface soil moisture // Geophys. Res 1977 - Vol. 82, № 20 - p. 3108 -3118.

20. Schmugge W.J., Paris J.F. Comparison of 2.8- and 21 cm microwave radiometers observation over soils with emission model calculations // J. Geophys. Res.-1979.-Vol. 84.-№ 61.- p. 287 294.

21. Eagleman J.R., Lin W.C. Remote sensing of soil moisture by a 21 -cm passive radiometer // J. Geophys. Res.- 1976- Vol.81- №21.- p. 3660-3666.

22. Ulaby F.T., Batlivala P.P. Optimum radar parameters for mapping soil moisture I I IEEE Trans. Geosci. Electron.-1976- Vol. 14,- № 2 p. 81- 92.

23. Башаринов A.E., Геллер А.Г., Зотова E.H. и др. Определение влагозапасов пахотного горизонта почв по данным радиолокационной съемки // Тез. докл. 12 Всесоюзн. конф. по распространению радиоволн. Ч. 2.-М.: Наука, 1978.-С. 173 175.

24. Ulaby F.T., Bladlye G. A., Dobson М.С. Microwave backscatter dependence on surface roughness. Soil moisture and soil texture // IEEE Trans. Geosci. Electron.- 1979.- vol. 17.- № 3.- p. 33 40.

25. Обухов А.И., Орлов Д.С. Спектральная отражательная способность главнейщих типов почв и возможности использования диффузионного отражения при почвенных исследованиях. Почвоведение.- 1964 — № 2.

26. Кондратьев К.Я., Федченко П.П. Применение дистанционных методов для исследования почв // Геогр. и прир, рее 1981 № 3.- с. 83 - 90.

27. Wagner, Soil moisture retrieval from ERS Scatterometer data // Thesis submitted for the PhD degree at the "Technisch-Naturwissenschaftliche Faculty" of the Vienna University of Technology Austria.- December.-1998.

28. Schmugge T.J. Remote sensing of surface soil moisture // J. Appl. Meteorol.-1978.-Vol. 17.-№ 10.-p. 1549-1557.

29. Кирста Б.Т. Испарение с поверхности неорошаемых земель Туркмении // Труды ГГИ- вып. 151.- JI.: Гидрометиздат, 1968.

30. Dubios Р.С., Engman Т.Е. Corrections to measuring soil moisture with imaging radar // IEEE Transactions in Geoscience and remote sensing -33(6).- 1995.-p. 1340.

31. Климатический справочник Южной Америки / Под ред. А.Н.Лебедева.-Л.:Гидрометиздат, 1975

32. Климатический справочник Австралии и Новой Зеландии / под ред. А.Ю.Егоровой, И.С.Борушко- JL: Гидрометиздат, 1975.

33. Кондратьев К.Я., Козодеров В.В., Федченко П.П. Аэрокосмические исследования почв и растительности Л.: Гидрометеоиздат: 1986 - С. 94-99.

34. Исследование природной среды с пилотируемых орбитальных станций. / Под ред. К.Я. Кондратьева. Л.: Гидрометеоиздат.- 1972.

35. Башаринов А.Е., Шутко A.M. Определение влажности земных покровов методами СВЧ-радиометрии // Радиотехника и электроника.- 1978-т.23 № 9 - С. 1778-1791.

36. Братин И.В. и др. Экспериментальные исследования отражательных радиолокационных характеристик в С диапазоне // Радиолокационные исследования природных сред: Труды XVI XIX Всероссийских симпозиумов - СПб.: Изд. ВИКУ им. Можайского - Вып. 2. - С. 47-53.

37. Reginato R.J., Idso S.B., Vedder J.F. Soil water content and evaporation determined by thermal parameters obtained from ground-based and remote measurements // J. Geophys. Res -1976 - Vol. 81-№ 9.-P.1617- 1620.

38. Pinnock R.A. Environmental signals in satellite altimeter data // Thesis submitted for the PhD degree at DMU the UK.- March 2002.

39. Гарбук В.Б., Гершензон B.E. Космические системы дистанционного зондирования Земли.- М.: СканЭкс, 1997. 296 с.

40. Герман М.А. Космические методы исследования в метеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. - 351 с.

41. Назиров М., Климов А.С. К оценке увлажненности почвогрунтов и интерпретации связанных с ней процессов по космическим многозональным изображениям // Тр. Гос. Науч.-исслед. Центра Ин-та природных ресурсов -1980- Вып. 8 с. 115 -122.

42. Лещанский Ю.И., Лебедева Г.Н., Шумилин В.Д. Электрические параметры песчаного и глинистого грунта в диапазоне сантиметровых, дециметровых и метровых волн // Изв. Вузов. Сер.Радиофизика.- 1971.т. 14.- №4.-с. 562-569.

43. Lecomte P. The ERS Scatterometer Instrument and the On-Ground Processing of its Data, Proceeding of a joint ESA-Eumetsat Workshop on Emerging Scatterometer Applications From Research to Operations, ESTEC //Noordwijk, the Netherlands.- 5-7 October 1998.

44. Berry P.A.M., Pinnock R.A. Environmental signals in land altimeter data: potential for soil moisture measurement // IUGG 22 General Assembly-University of Birmingham.- UK July 1999.

45. Choudhury B.L., Schmgge T.J., Chang A. Effect of surface roughness on the microwave emission from soils // J. Geophys. Res 1979 - Vol.84.- № C9-p. 5699-5706.

46. Attema E. The Design, Calibration and System Performances of the ERS-1 and ERS-2 Wind Scatterometer // NOAA/NESDIS Workshop Proceedings-Alexandria. April 1996.

47. Colm J. Geodetic Applications Of Satellite Radar Altimetry Over Land // Thesis submitted for the PhD degree at DMU the UK.- March 2001.

48. Berry P.A.M., Pinnock R.A., Hoogerboord J.E. Environmental signals in land altimeter data: potential for soil moisture measurement // IUGG 22 General Assembly Birmingham: By University of Birmingham, UK, July 1999.

49. Dubios P.C., Engman Т.Е. Measuring soil moisture with imaging radar // IEEE Transactions in Geoscience and Remote Sensing.- 33(4)1995.- 915926 p.

50. Dobson M.C., Ulaby F.T. Active Microwave Soil Moisture Research // IEEE Transactions in Geoscience and Remote Sensing.-GE24(1)-1986 23 - 36 p.

51. Martin P.H., Thony J.I., Vauelin M. С-band radar for determining surface soil moisture // Remote sensing of Environment Vol. 12.- 1982.- 189-200 p.

52. Mo Т., Schmugge T.J., Jackson T.J. Calculations of radar backscattering coefficient of vegetation covered soils // Remote sensing of environment-Vol.15.-1984.-119-133 p.

53. Bruckler L., Witono H., Stengel P. Near surface soil moisture estimation from microwave measurements // Remote sensing of environment Vol. 26-1988.-101-121 p.

54. Prevot L., Dechambre M., Taconet O., Vidal-Madjar D., Normand M., Galle S. Estimating the characteristics of vegetation canopies with airborne radar measurements // International Journal of Remote Sensing.- Vol. 14 19932803-2818 p.

55. Wooding M.G., Zmuba A.D., Griffits A.D., Griffits G.H. Crop discrimination using multitemporal ERS-1 SAR data // Proceeding paper of 2nd ERS-1 Symp-Hamburg.-Vol. 11994 51 - 56 p.

56. Дружинин B.C., Сикан A.B. Методы статистической обработки гидрометеорологической информации.-СПб.: РГГМУ, 2001.-168 с.

57. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика-Москва: Финансы и статистика, 1985 487 с.

58. Бекряев В.И. Основы теории эксперимента / Учебное пособие.- СПб.: Изд. РГТМУ, 2001.- с. 266.

59. Брандт 3. Статистические методы анализа наблюдений Москва: Мир, 1975.-308 с.

60. Абезгауз Г.Г., Тронь А.П., Копенкин Ю.Н. Справочник по вероятностным расчетам-М.: Воениздат, 1970.

61. Гордеева Т.К. Анисимова К.И. Фитомасса и химический состав растений пустынно-степных сообществ Монголии // Проблемы освоения пустынь 1978 - № 1- С. 29 - 37.

62. Данные метеорологических наблюдений Электронный ресурс. / International Research Institute for Climate Prediction-Колумбияlast modified 11.25.2003 Режим доступа:http://ingrid.ldgo.columbia.edU/SOURCES/.NOAA/.NCDC/.DAILY

63. Earth Remote Sensing, Earthnet Online / European Space Agency- ESA, 2000 Режим доступа: http://earth.esa.int

64. Данные SAR от ESA /Alaska Satellite Facility .-Geophysical Institute at University of Alaska Режим доступа: http://www.asf.alaska.edu

65. Envisat website / ESA.- 2002 Режим доступа: http://envisat.esa.int

66. Данные SAR от ESA / Сайт California University.- Propulsion Laboratory Режим доступа: http://southport.ipl.nasa.gov

67. Данные о количестве осадков.- Режим доступа:http ://ftp.bom. gov.au/anon/home/bmic/perm/climate/rainfall

68. Оборудование для измерения влажности почвы / Soil Moisture Equipment Corp.- USA, 1998 Режим доступа: www.soilmoisture.com

69. Данные о влажности почвы / Center for Environmental Prediction-Department of Environmental Sciences.-Rutgers University. 2004.- Режим доступа: http://climate.envsci.rutgers.edu/soil moisture

70. Сайт Технического Университета Нидерландов / Department of Earth Observation and Space Systems Режим доступа: htto://www.deos.tudelft.nl/ers/phases

71. Navy GEOSAT Follow-On Altimetry Mission, 2002 Режим доступа: http://gfo.bmpcoe.org/gfo

72. Australian Government Bureau of Meteorology /Bureau of Meteorology.-Режим доступа: http://www.bom.gov.au

73. Оксенич И.Г. Атмосферные осадки на территории Туркмении // Сборник работ Ашхабадской гидрометеорологической обсерватории1961.-Вып. 2.-С.З- 18.

74. Балакирев Е.К. Снежный покров в Туркмении // Сборник работ Ашхабадской гидрометеорологической обсерватории.- 1966.—Вып. 4.-С.5-15.

75. Оксенич И.Г. Суточный ход температуры воздуха в Туркмении // Сборник работ Ашхабадской гидрометеорологической обсерватории1962.-Вып. 3-С.3-16.

Информация о работе

Мамаева, Мария Анатольевна
кандидата физико-математических наук
Санкт-Петербург, 2004
ВАК 25.00.30

Диссертация

Определение запасов влаги в почве дистанционными методами зондирования - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы