Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Спутниковое радиофизическое зондирование прибрежных полыней дальневосточных морей России

ВАК РФ 25.00.28, Океанология

Автореферат диссертации по теме "Спутниковое радиофизическое зондирование прибрежных полыней дальневосточных морей России"

На правах рукописи

Даркин Денис Валерьевич

СПУТНИКОВОЕ РАДИОФИЗИЧЕСКОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ПРИБРЕЖНЫХ ПОЛЫНЕЙ ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫХ МОРЕЙ РОССИИ

Специальность 25.00.28 - океанология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Владивосток 2009

003473278

Работа выполнена в Тихоокеанском океанологическом институте им. В.И. Ильичева ДВО РАН, г. Владивосток

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук, с.н.с. Митник Леонид Моисеевич

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор Мелентьев Владимир Владимирович

доктор географических наук, профессор Плотников Владимир Викторович

Ведущая организация: Арктический и Антарктический Научно-Исследовательский Институт, г. Санкт-Петербург.

Защита состоится «26» июня 2009 года в 1600 на заседании диссертационного совета Д005.017.02 в Тихоокеанском океанологическом институте им. В.И.Ильичева ДВО РАН по адресу: 690041, г. Владивосток, ул. Балтийская, 43.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тихоокеанского океанологического института им. В.И.Ильичева ДВО РАН.

Отзывы просим присылать в 2-х экземплярах с заверенной подписью по адресу 690041, г. Владивосток, ул. Балтийская, 43, ТОЙ ДВО РАН, приемная.

Автореферат разослан « 25» мая 2009 г

Ученый секретарь диссертационного совета Д005.017.02, кандидат географических наук

Храпченков Ф. Ф.

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования

Прибрежные и заприпайные полыньи (далее прибрежные) являются актуальным объектом океанологических исследований. На полыньи приходится около 50% теплообмена между океаном и атмосферой в Арктике зимой. Полыньи являются важным очагом ледообразования, формирования вод глубинных слоев морей, газообмена и повышенной биологической продуктивности. Мониторинг полыней Татарского пролива и Охотского моря необходим для обеспечения танкерных и грузовых перевозок.

Толщина льда в полынье и ее окрестностях является важнейшей характеристикой, используемой для расчета продукции льда, потоков тепла в атмосферу, потоков соли в океан и др.

Оценка толщины льда может выполняться на основе контактных, судовых, самолетных, а также спутниковых измерений. Из-за прекращения в России с 1991 г. ледовой разведки и сложности организации судовых и наледных наблюдений, спутники являются практически единственным источником получения регулярных данных о ледяном покрове и полыньях.

Данные дистанционного зондирования (ДДЗ) с современных спутников обладают широкой полосой обзора и пространственным разрешением от десятков метров до километров. Приборы, работающие в микроволновом диапазоне, включая радиометры и радиолокаторы с синтезированной апертурой (РСА), позволяют проводить измерения океана вне зависимости от времени суток и облачности.

Учитывая регулярность (2 раза в сутки), широкую полосу обзора (1450-1600 км) и более высокое по сравнению с предыдущим поколением радиометров пространственное разрешение, особую актуальность приобретают измерения радиометра AMSR-Е со спутника Aqua и радиометра AMSR со спутника ADEOS-II, которые измеряют яркостную температуру Тя уходящего излучения Земли на 6 частотах v= 6,9; 10,65; 18,7; 24,8; 36,5 и 89,0 ГГц на вертикальной (в) и горизонтальной (г) поляризациях.

Для восстановления геофизических параметров льда по многоканальным микроволновым измерениям разработаны специальные алгоритмы. Для восстановления сплоченности однолетнего и многолетнего льда в качестве станд ных

используются алгоритмы NASATeam2 (NT2) и Basic Bootstrap Algorithm (ВВА). В обоих алгоритмах используются поляризационные и градиентные соотношения между яркостными температурами вида:

Применение алгоритмов NT2 и ВВА позволяет обнаруживать полыньи по косвенным признакам - по областям, в которых восстановленные значения сплоченности однолетних льдов заметно меньше, чем это следует из анализа изображений с разрешением 250 м - 1 км.

Для оценки сплоченности С, а также для оценки толщины льда d по микроволновым измерениям разработано несколько исследовательских алгоритмов. К ним, в частности, относится алгоритм, разработанный С. Мартином (S. Martin, 2003), в котором для оценки d используется поляризационное отношение на частоте v = 36,5 ГГц:

Проведенный нами анализ значений й, восстановленных по микроволновым измерениям над полыньями Охотского и Японского морей, показал, что использование этого алгоритма приводит к значительным погрешностям.

Существенным фактором, затрудняющим и ограничивающим применение разработанных алгоритмов, является низкое пространственное разрешение антенн спутниковых радиометров, что вызывает пространственное сглаживание. В результате сигнал от нескольких типов льда, находящихся в пределах элемента разрешения антенны, интегрируется. В стандартных алгоритмах используются яркостные температуры на частотах 18,7 и 36,5 ГГц. Пространственное разрешение на этих частотах составляет 16х27кми8х14 км, соответственно, что соизмеримо и больше размеров многих Польшей. Пространственное разрешение каналов радиометров АМ811 и АМБЯ-Е, принимающих излучение на частоте 89,0 ГГц, существенно более высокое - 3,5 х 6,5 км, одна-

О)

(2)

где Тд'г(у) - яркостная температура на частоте v,p - поляризация.

R{v) = TBH{v)ITrx(v)

(3)

ко, использование Тяв,г (89,0) для зондирования ледяного покрова и, в частности, полыней затруднено из-за заметного увеличения влияния атмосферы, и прежде всего облачности, по сравнению с более низкочастотными каналами.

Морской лед является крайне сложной природной средой, характеризуемой пространственной неоднородностью многих характеристик, что проявляется и в изменчивости его коэффициентов излучения в микроволновом диапазоне. Поэтому уменьшение погрешности в оценке параметров льда даже при наличии многоканальных микроволновых поляризационных измерений является сложной исследовательской задачей. Прогресс в решении этой задачи может быть достигнут, если зондирование льда выполняется путем комплексирования данных, полученных одновременно или с малой разницей во времени микроволновыми, инфракрасными (ИК) и видимыми радиометрами. Существенно более высокое разрешение, достигаемое в видимом и ИК-участках спектра, обеспечивает повышение точности калибровки и валидации микроволновых данных, а, следовательно, и уменьшение погрешностей восстановленных значений сплоченности и толщины льда. Высоким потенциалом при изучении льда обладают и данные спутниковых РСА.

Цель и задачи исследования

Основной целью работы является разработка алгоритма определения толщины льда в прибрежных полыньях дальневосточных морей по данным пассивного микроволнового зондирования.

Для достижения поставленной цели в работе были сформулированы и решены следующие задачи:

1. Проанализировать основные физические факторы, влияющие на индикацию полыней спутниковыми приборами дистанционного зондирования в различных диапазонах спектра.

2. Сформировать базу сопряженных спутниковых измерений в микроволновом, ИК и видимом диапазонах, геофизических полей, восстановленных на их основе, и гидрометеорологических измерений в районах полыней Охотского и Японского морей.

3. Проанализировать восстановление параметров ледяного покрова, в частности, в полыньях оперативными и исследовательскими алгоритмами, использующими данные пассивного микроволнового зондирования.

4. Выполнить численное моделирование переноса микроволнового излучения в системе лед/океан/атмосфера и на основе моделирования оценить коэффициенты излучения тонких (ниласовых) и молодых льдов на частотах спутниковых радиометров AMSR и AMSR-E.

5. Исследовать связь микроволновых коэффициентов излучения и спектрального альбедо льда.

6. Разработать усовершенствованный алгоритм оценки толщины ледяного покрова в полыньях по данным пассивного микроволнового зондирования.

7. Провести оценку погрешности разработанного алгоритма и ва-лидацию результатов на основе сопряженных спутниковых измерений в видимом, ИК и микроволновом диапазонах и ледокольных наблюдений.

Научная новизна

1. Подготовлена информационная база для комплексного изучения ледяного покрова и, в частности, полыней, включающая массив микроволновых яркостных температур со спутников ADEOS-II и Aqua, изображения в видимом и ИК-диапазонах со спутников Terra, Aqua и NOAA, синоптические карты и метеорологические наблюдения.

2. Разработана оригинальная методика восстановления микроволновых коэффициентов излучения ледяного покрова.

3. Уточнены коэффициенты излучения тонких и молодых льдов в микроволновом диапазоне, изучена их связь с альбедо поверхности, которые позволяют согласовать результаты модельных экспериментов со спутниковыми измерениями над полыньями Охотского и Японского морей.

4. На основе модельных расчетов получены зависимости толщины ледяного покрова d от поляризационных отношений

п г

Тя (у)/Тя (V) на частотах v = 36,5 и 89,0 ГГц при вариациях параметров атмосферы. Предложены критерий для идентификации капельной облачности и алгоритм оценки d по поляризационным отношениям, снижающий влияние облачности на погрешности восстановления толщины льда.

Научная и практическая значимость

Механизмы формирования микроволнового излучения тонких и молодых льдов до конца не изучены. Экспериментально

определенные коэффициенты излучения льда характеризуются значительным разбросом. Оценки коэффициентов излучения тонких и молодых льдов в микроволновом диапазоне и их взаимосвязь со спектральным альбедо, полученные в работе, могут быть использованы при моделировании переноса микроволнового излучения в системе океан/лед/атмосфера и поэтому имеют научную значимость. Такие расчеты важны для определения физических ограничений при разработке новых микроволновых алгоритмов восстановления параметров льда.

Предложенные в диссертации подходы к восстановлению коэффициентов излучения улучшают согласованность результатов моделирования и спутниковых наблюдений, что имеет практическую значимость.

Важность работы определяется сложностью организации судовых экспедиций и наледных измерений и отсутствием самолетной ледовой разведки в России. Алгоритмы оценки геофизических параметров льда и полыней по ДЦЗ являются единственным постоянным источником сведений о полыньях. В свою очередь, они необходимы для решения задач физики атмосферы и океана, включая изучение и моделирование процессов в полыньях, определения межгодовой и сезонной изменчивости полыней, оценки связей между физическими и биологическими процессами.

В связи с освоением месторождений на шельфе Охотского моря и необходимостью круглогодичной навигации в Японском и Охотском морях, в том числе и в замерзающих частях этих морей, оценки толщины льда по разработанному алгоритму представляют практическую ценность.

Положения, выносимые на защиту

1. Совместный анализ спутниковых измерений в микроволновом, оптическом и ИК-диапазонах, обладающих пространственным разрешением от 20-25 км до 0,25-1,0 км, служит основой для разработки методики оценки микроволновых коэффициентов излучения льда в полыньях.

2. Новые значения коэффициентов излучения морского льда на частотах и поляризациях каналов радиометров AMSR-E (спутник Aqua) и AMSR (спутник ADEOS-II) существенно уточня-

ют полученные ранее и согласуются с результатами измерений яркостных температур.

3. Выявленная взаимосвязь микроволновых коэффициентов излучения и альбедо в диапазоне длин волн 620-670 нм определяет физические ограничения при разработке алгоритмов восстановления типов и сплоченности льда в полыньях.

4. Алгоритм, использующий поляризационные соотношения между яркостными температурами на частотах 36,5 и 89,0 ГГц, обеспечивает меньшую погрешность в определении толщины льда и местоположения полыней при более высоком пространственном разрешении по сравнению с известными и применим в условиях облачной атмосферы.

Апробация работы

Основные результаты диссертации докладывались на следующих международных симпозиумах и конференциях: ESA Envisat & ERS Symposium (Зальцбург, Австрия, 2004 г.), International Symposium on Remote Sensing of Environment (ISRSE) (Санкт-Петербург, 2005 г.), International Symposium on Okhotsk Sea & Sea Ice (Момбецу, Япония, 2005 г.), International Workshop on Remote Sensing of Marine Environment in the Northwest Pacific Region and Symposium on the Bio-invasion of Non-indigenous Species (Пусан, Корея, 2006 г.), международной конференции "Достижения в спутниковой океанографии: изучение и мониторинг окраинных морей Азии (к 50-летию запуска первого искусственного спутника Земли)" (Владивосток, 2007 г.), международном совещании по программе PEACE (Владивосток, 2008 г.), всероссийских конференциях «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса» (Москва, 2004, 2007 и 2008 гг.), региональной конференции молодых ученых ТОЙ (Владивосток, 2006 г.), а также на семинарах в ТОЙ, в Международном центре по окружающей среде и дистанционному зондированию им. Нансена и в Арктическом и антарктическом научно-исследовательском институте (Санкт-Петербург, 2008 г.). Разработанное автором программное обеспечение используется в лаборатории спутниковой океанологии ТОЙ.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, в том числе две статьи в рецензируемых изданиях, одна из которых

- в издании из списка, рекомендованного ВАК РФ. Список публикаций приводится на стр. 22.

Личный вклад автора

Автор работы принимал участие на всех этапах исследования, включая формулировку задачи и ее обоснование, разработку физико-математических моделей, обсуждение и анализ результатов численных экспериментов, разработку алгоритмов, оценку их эффективности и комплексный анализ результатов. Автор разработал компьютерные программы и алгоритмы, используемые в работе, и выполнил с их помощью обработку спутниковых данных.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Общий объем -111 е., в том числе 37 рисунков и 16 таблиц. Список литературы включает 184 наименования, из них 41 на русском языке.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи, отмечена научная новизна, практическая и теоретическая значимость исследования. Сформулированы основные положения, выносимые на защиту, и кратко описана структура диссертации.

В главе 1 кратко изложены физические процессы в полыньях, определены основные факторы, определяющие эволюцию ледяного покрова в полыньях. Приводятся и кратко обсуждаются экспериментальные методы изучения полыней. Приоритет отдан спутниковым методам изучения. Приведены спутниковые изображения ледяного покрова и полыней в различных диапазонах длин волн, анализ которых позволяет оценить возможности получения количественной информации из данных дистанционного зондирования.

В главе 2 рассмотрены практические аспекты дистанционного зондирования полыней. В разделе 2.1 приведены характеристики приборов дистанционного зондирования: РСА, установленных на спутниках ERS-1/2, Envisat и ALOS, микроволновых радиометров AMSR-E (спутник Aqua) и AMSR (спутник

ADEOS-II), спектрорадиометра MODIS (спутники Terra и Aqua) и радиометра AVHRR (спутники серии NOAA). В разделе 2.2 рассматриваются физические основы дистанционного зондирования ледяного покрова в видимом диапазоне. Детально рассмотрена отражательная способность ледяного покрова (альбедо) и факторы, влияющие на альбедо. Проблема комплексного изучения ледяного покрова несколькими приборами, работающими в различных диапазонах спектра, рассмотрена в разделе 2.3, где приведены взаимосвязи характеристик излучательной способности льда в видимом, ИК- и микроволновом диапазонах. В разделе 2.4 рассматриваются современные алгоритмы исследования полыней по данным спутникового зондирования, включая алгоритмы восстановления спектрального альбедо ледяного покрова по отраженному сигналу на границе атмосферы и алгоритмы восстановления температуры и толщины льда по спутниковым измерениям в ИК-диапазоне. Особое внимание уделено определению сплоченности льда С и толщины льда в полыньях по измерениям микроволнового радиометра AMSR-E и используемым для этих целей алгоритмам. К ним относятся стандартные алгоритмы восстановления С NT2 и ВВА, исследовательский алгоритм ASI (ARTIST Sea Ice algorithm), а также специализированные алгоритмы оценки сплоченности тонкого льда. Кроме этого, рассмотрены исследовательские алгоритмы оценки толщины льда в полынье, использующие R(36,5) (формула (3)). При описании алгоритмов кратко изложены лежащие в их основе физические принципы.

Необходимая и трудоемкая часть исследования была связана с подготовкой базы сопряженных измерений. В разделе 2.5 описаны методы и общие принципы ее построения. Детально описаны стандартные и оригинальные алгоритмы и модели, использованные для обработки спутниковой информации и восстановления характеристик полыней. В частности, описан процесс обработки и преобразования к стандартной проекции данных уровня LIB радиометра AMSR-E, полей С, восстановленных по алгоритмам NT2 и ВВА из архива NSIDC (National Snow and Ice Data Center, Национальный центр по снегу и льду, США), а также полей температуры льда, восстановленных по ИК-измерениям радиометра AVHRR и спектрорадиометра MODIS (NSIDC).

В разделе 2.5 также изложен экспериментальный алгоритм восстановления спектрального альбедо в диапазоне длин волн 620 - 670 нм с опорной длиной волны 645 нм (<Хб45) по данным 1-го канала MODIS, в котором для атмосферной коррекции была применена модель 6S. Поля аб45 используются для определения типов льда, полей общей и частной сплоченности по типам ледяного покрова. В заключительной части раздела 2.5 описана методика обработки данных РСА ASAR (спутник Envisat) и PALSAR (спутник ALOS).

В разделе 2.6 проводится краткий сравнительный анализ оценок, полученных по микроволновым алгоритмам. При этом используются данные из базы, описанной в разделе 2.5. Главу завершает раздел 2.7, где делаются выводы о необходимости разработки усовершенствованного алгоритма восстановления характеристик полыней по измеренным полям яркостных температур в микроволновом диапазоне. Для этого предлагается использовать поляризационные соотношения вида (1), (3).

Глава 3 посвящена задаче разработки алгоритма восстановления толщины льда в полынье и ее окрестностях по расчетным значения яркостных температур Гяр. Для этого используются расчеты переноса микроволнового излучения в системе лед/океан/атмосфера при вариациях параметров атмосферы, океана и ледяного покрова. Используемая модель описана в разделе 3.1. Яркостные температуры (Гяр) уходящего излучения Земли на верхней границе атмосферы рассчитывались по следующему выражению:

T,Bpr(v,e) = TZ(v,e)e-'W)5Ke +т?(у,6) + тя1(у,в)[\-квг{у,в)]е'тт > (4) где v - частота, 9 - угол визирования, 9 = 55° для радиометров AMSR и AMSR-E, T°nrn(v,&) = квг (v,d)Tnn - яркостная температура подстилающей поверхности (пп), квг(у,в) - коэффициент излучения, Тпп - температура пп, т}(у,в) и T¡(y,d) - яркостные температуры нисходящего и восходящего излучения атмосферы, соответственно, рассчитываемые по соотношениям:

t - ÍWy.Á'lsecftft'

T¡(v,d)= ¡T(h)r(v,h)e ¡ secétf/i У?)

o

, -frWíseclUy ((■\

T;(v,0)= ¡T(h)y(v,h)e • secéy/j + 7>-rM W

o

Тк - яркостная температура космического излучения, равная температуре реликтового излучения Тр =2,1 К (для V > 5,0 ГГц),

' интегральное поглощение атмосферы в зените,

о

XV,/?) - вертикальный профиль коэффициента поглощения атмосферы, который в отсутствие осадков представляет собой сумму коэффициентов поглощения в кислороде у0 {К), водяном паре

увп{И) и капельной облачности 70бл{Щ, = Уо^Ъ) + увп(И) +

Уобл(Л)

Расчет т(у) проводился с использованием массива радио-зондовых данных, полученных в зимне-весенний период над дальневосточными морями при температуре поверхности моря меньше + 1°С.

Для описания пп, когда на поверхности моря имеется лед, в модель добавлен блок расчета г/„„г (у,в)'-

т:пг{у,&)=> (5)

где п - количество типов льда, к{{у,6) - коэффициент излучения /-го типа льда, зависящий от частоты и поляризации, с, - частная сплоченность 1-го типа льда, задаваемая в диапазоне (0-1) и определяемая отношением площади данного типа льда к общей площади льда в пределах элемента разрешения антенны радиометра, Г, - физическая температура поверхности льда, кй(у,в) - коэффициент излучения морской воды при температуре -(0-1,8°С), зависящий от V, поляризации и скорости приводного ветра.

Также в разделе 3.1 приведены полученные ранее экспериментальные значения коэффициентов излучения различных типов льда и воды в микроволновом диапазоне и факторы, влияющие на них.

В разделе 3.2. анализируются ситуации, при которых сплоченность молодых льдов в полыньях, найденная по алгоритмам ВВА и >1Т2, существенно ниже, чем С, восстановленная по полям

СС645-

Спектры Тяр, рассчитанные для известных к(у, в) молодого льда сравнены с экспериментальными спектрами яркостной температуры по спутниковым измерениям (Тяэ) в областях, где значения С молодого льда, рассчитанные по аб45, близки к 10 баллам.

В Г

Для оценки значений кэ ' (у,0) по Тю предложена методика, основанная на использовании расчетных значений т(у) для сухой зимней атмосферы над ледяным покровом. Расчетные значения т(у) для изучаемых районов на у= 18,7; 23,8; 36,5 и 89,0 Ггц составили 0,0203; 0,0370; 0,051 и 0,09 Нп, соответственно.

Замена в формулах (5), (6) вертикального профиля температуры воздуха Т(Н) изотермическим с температурой ТЭфф = Т0 - АТ, где Т0 - температура воздуха у поверхности, АТ - поправка на не-изотермичность атмосферы, приводит к следующим соотношениям:

г/ (V, в) = (Т0 - ДГ) ■ [1 - е-т(у)жв]

Т^в г(у,в) = [(Г„ - ДГ) ■ (1 - е~т^св) + ■ е'г<^ ■ (1 - кв~г),

что с учетом формулы (4) позволяет оценить кэв'г (у,9): кв/ =А/(1-В)

Твг-Т?(у,в)-[(Т0 -АГ)-(1-<Гг(1фес") + Ге'™^]-(6)

А — УЭ_

Т

1о ' е

_ (Та - ДГ) ■ (1 - + тке-™же

В—^ -

По более чем 600 пикселям размером 12,5 км х 12,5 км с общей площадью около 104 км2 рассчитаны новые значения кэв'г(у) молодого льда. Средние значения кв/(у) и среднеквадратичные отклонения а/сэв,/ (у) приведены в таблице 1.

Таблица 1 - Средние значения и среднеквадратичные отклонения коэффициентов излучения молодого льда на частотах радиометров АМБЛ и АМ8Я-Е на вертикальной (В) и горизонтальной (Г) поляризациях.__

Частота, ГГц 18,7(В/Г) 23,8 36,5 89,0

(поляризация) (В/Г) (В/Г) (В/Г)

к/ (v) ■ К 0,88/0,61 0,88/0,63 0,90/0,67 0,93/0,73

ок,д/'(у), К 0,03/0,03 0,03/0,03 0,03/0,02 0,01/0,02

В разделе 3.3 оценивается связь к* и аб45. При расчете кэвг(у,в) за температуру пп Т0, принимались значения, восстановленные по ИК-измерениям спектрорадиометра MODIS. Полученные на основании анализа около 7000 точек зависимости

к,вг(у,в) и ак}вг(у,в) от (Хб45 Для V = 36,5 и 89,0 ГГц представлены на рис. 1.

О 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

5 Г в г в г

Рисунок 1 - Зависимости Кэ ' (V) И Кэ ' (у )± (ТКЭ ' (V) ОТ 0645 ДЛЯ V =

36,5 ГГц (а) и V = 89,0 ГГц (б). Условные обозначения: ♦ - кД ■ - к/. Прямые линии - уравнения линейной регрессии Кэв'г((Хб45;у) = ку-аМ5 + Ьу.

В таблице 2 приведены коэффициенты линейной регрессии, аппроксимирующие зависимость кэв'г(<Хб45^).

Таблица 2 - Значения к и Ь для к3в'г(а645;у) = Ау а^д + Ьу.

Частота, ГГц 36,5 89,0

Поляризация В Г В Г

К 0,1149 0,4010 0,0583 0,3822

К 0,8635 0,4974 0,8896 0,5335

Моделирование Гяр(у) на частотах у=3 6,5 и 89,0 ГГц, проведенное на основе полей аб45 и Т0, восстановленных по данным видимого и ИК-каналов МОБК, соответственно, полученных над полыньей у северо-западного побережья Охотского моря 14 февраля 2003 г., позволило оценить применимость линейных аппроксимаций кэв'г(аб45;у)= К-а^ + ¿V Отличия расчетных и экспериментальных значений яркостных температур Д7*'г(у) = 7*'гяэ(у) - 7в'гяр(у) представлены в таблице 3.

Таблица 3 - Средние и среднеквадратичные отклонения экспериментальных и расчетных значений Г,.___

Частота, ГГц (поляризация) 36,5 (В/Г) 89,0 (В/Г)

дг, к 1,0/1,8 0,1/1,3

сАТ, К 4,7/7,7 4,1/5,8

В разделе 3.4 представлены результаты численных экспериментов по моделированию значений толщины льда (с/) как функции поляризационных отношений (3). Для определения с/ по восстановленному полю аб45 использовались оценки, взятые из

опубликованных источников (таблица 4) и полученные с учетом влияния на а645 снежного покрова.

Таблица 4 - Значения ащ), взятые для оценки толщины льда по аш .

с/, см 0 2,3 3,8 7,5 30

0,07 0,12 0,18 0,31 0,85

С использованием зависимостей кэв'г(аб45^) и зависимости с1(о.б45) рассчитывались Гярв'г(у) и на частотах V = 36,5 и 89,0 ГГц при вариациях г(у), обусловленных изменчивостью полной массы водяного пара в атмосфере V и водозапаса облаков (). Зависимости й от Я(у) при вариации водяного пара в атмосфере представлены на рис. 2. Точки на оси абсцисс соответствуют открытой воде.

Рисунок 2 - Расчетные зависимости толщины льда от поляризационного отношения Я на 36,5 ГГц (слева) и 89,0 ГГц (справа) при вариациях полной массы водяного пара в атмосфере V (кг/м2) и водозапаса облаков Q = 0-0,01 кг/м2. На врезках показаны символы, соответствующие четырем диапазонам изменчивости V.

Проведенный анализ показал, что одним и тем же значениям Я(89,0) могут соответстворвать различные значения ¿/, что обусловлено вариациями параметров атмосферы. Для Л(36,5) различия в толщине существенно меньше. Для идентификации облачности над тонким льдом были рассмотрена изменчивость отношения 1*37/89 = К(36,5) / Л(89,0) (рис. 3). В безоблачных ситуациях отношение Я(36,5) / ^(89,0) при измерениях над тонкими льдами ограничено сверху значением 1,074 и растет с увеличением Уп (). Таким образом, значения 7?(36,5) /Я (89,0) свыше 1,074 указывают на наличие облачности и на рост V над полыньей, что приводит к увеличению погрешности оценки с/ по Я(89,0). В этом

случае следует использовать Я (36,5), или выполнить атмосферную коррекцию.

Взаимосвязь между приращениями Тя на двух частотах 36,5 и 89,0 ГГц, обусловленная вариациями V п (), которая может быть использована для атмосферной коррекции, может быть рассчитана на основе модели (раздел 3.1). Реализация подобного подхода, однако, затруднена из-за неопределенности, вызванной вариациями коэффициентов излучения льда различной толщины, и различным пространственным разрешением каналов, что требует дополнительного рассмотрения.

Рисунок 3 - Расчетные зависимости толщины льда с? от отношения Л(36,5)/Л{89,0) для различных диапазонов изменчивости паросодержания атмосферы (а) и водозапас облаков (б).

В разделе 3.4 описан разработанный на основе модельных расчетов алгоритм а37,89. Предложена формула (7) для оценки толщины по поляризационным отношениям г ~ Л (36,5) и г = 7?(89,0). Значения коэффициентов приведены в таблице 5.

с1(г) = Аг3+Вг2+Сг + В (7)

Таблица 5 - Коэффициенты для расчета толщины льда по поляризационным отношениям г = /?(36,5) и г = /?(89,0).

г А В С

Я(36,5) -24,37 288,5 -706,4 491,2

11(89,0) 118,20 -163,0 -230,4 316,3

Ниже приведена последовательность действий при оценке й по алгоритму Яз7/89- Входными данными служат значения Гяг'в на частотах 36,5 и 89,0 ГГц, измеренные радиометром АМБЛ или АМБЯ-Е.

1. Рассчитать значение Я(36,5) по формуле (3).

2. Рассчитать значение Я(89,0) по формуле (3).

3. Если Я(36,5)/Я(89,0) > 1,074, то перейти к шагу 4, иначе к шагу 6.

4. Взять коэффициенты А,В,С,£> для Я(36,5) из табл. 5, взять г=Л(36,5).

5. Перейти к шагу 7.

6. Взять коэффициенты А,В, С,£> для 7?(89,0) из табл. 5, взять г=Я(89,0).

7. Рассчитать с1 по формуле (7) с использованием выбранных коэффициентов и выбранных значений г.

8. Конец

В завершающей части раздела 3.4 сформулированы ограничения применимости алгоритма, связанные с пространственным разрешением, влиянием атмосферы, сплоченностью льда и др. Влияние ряда факторов может быть ослаблено. Влияние атмосферы может быть уменьшено применением погодных фильтров, основанных на спектральных различиях поглощения в атмосфере. Ограничения, обусловленные пространственным сглаживанием, станут менее жесткими при обработке данных радиометром АМ8112 на борту японского спутника ОСОМ-'Ш, запуск которого запланирован на 2011 г.

Глава 4 посвящена комплексному анализу результатов использования предложенного алгоритма. Приводятся оценки погрешности идентификации пространственного положения полыньи. При этом ледяной покров в районе полыней разбивается на два непересекающихся класса: полыньи и толстый лед. Эталонными считаются классы, построенные по а«}. На основе рекомендованных в литературе пороговых значений сплоченности и толщины (таблица 6) по разным алгоритмам определяются классы и сравниваются с эталонными.

Таблица 6. Пороговые значения, задающие классификацию льда.

Алгоритм Параметр, используемый для классификации Пороговые значения

Полынья (вода, начальные типы льда, темный, светлый нилас) Толстый лед (серый, серо-белый лед)

¡137 толщина(см) <10 > 10

Кпт

ВВА сплоченность(%) <83 >83

ЫТ2 <91 >91

Корректность полученных разбиений на классы оценивается как бинарная задача проверки статистических гипотез, согласно которой возможны: правильная классификация, ложная тревога (ошибка первого рода) и пропуск цели (ошибка второго рода). Процент правильной классификации, ошибок первого и второго

рода, рассчитанный в виде средних значений по всему сопряженному массиву, представлен в таблице 7.

Таблица 7 - Погрешности алгоритмов в задаче классификации и обнаружения полыней.

Правильность классификации и ошибки идентификации полыньи в %

правильная классификация ложная тревога пропуск цели

ВВА 78 5 17

NT2 75 7 18

R37 51 47 2

R37/89 85 6 9

Средняя площадь полыньи, рассчитанная на основе по всем используемым для валидации данным, составила s 3350 км2. Погрешность определения площади по алгоритмам ВВА, NT2, R37 и R37/89 составила 119, 136, 260 и 81 % соответственно. Анализ результатов классификации льда по значениям толщины, восстановленным только с использованием 72(36,5) для всех пикселей, выявил уменьшение правильности классификации (с 85% до 83%) за счет увеличения вероятности ошибки второго рода на 2%. При этом погрешность оценки площади полыньи возрастает с 81% до 94%. Из этого следует, что использование i?(89,0) в алгоритме R37/89 является существенной, но не единственной причиной уменьшения погрешности оценки площади полыньи.

В разделе 4.2 приводится методика и результаты сравнения значений толщины льда, восстановленных по алгоритму R37/89, с визуальными оценками толщины по наблюдениям с борта ледокола «Адмирал Макаров» в Татарском проливе 10, 20, 27 февраля и 2 марта 2008 г. Для каждого рейса ледокола были подобраны близкие по времени измерения радиометра AMSR-E со спутника Aqua, по которым по алгоритму R37/89 были рассчитаны поля d. Для 10 и 27 февраля были подобраны близкие по времени данные спектрорадиометра MODIS (со спутников Terra и Aqua), полученные в малооблачных условиях. Для измерений на 1-м канале MODIS были рассчитаны поля спектрального альбедо a^s, на основе которых были получены оценки типов льда.

При сравнении, для каждого отрезка пути ледокола по восстановленным алгоритмом R37/89 значениям d находилось среднее значение толщины dcp, которое сопоставлялось со значением эффективной толщины ¿/Эфф по данным наблюдений с ледокола. При

этом d3фф рассчитывалась как сумма произведений толщин, соответствующих типам льда, идентифицированных наблюдателем-экспертом, на их частные сплоченности:

где N - количество типов льда, обнаруженное экспертом на отрезке пути ледокола, ¿7, - средняя толщина /-того типа льда, С, -сплоченность /-того типа льда, задаваемая в диапазоне (0, 1). Так, например, для отрезка пути ледокола с двумя типами льда, для которых d\ = 20 см, С\ = 8/10 и di - 10 см, Сг = 2/10, = 20 • 0,8 + 10-0,2= 18 см.

Общая длина 70 отрезков пути, для которых с борта ледокола визуально оценивалась толщина льда, составила около 1300 км. Значения толщины по данным AMSR-E были восстановлены в 429 пикселях.

Гистограмма ошибок восстановления Ad = d3фф - dcp приведена на рисунке 4. Спутниковые оценки толщины хорошо согласуются с данными визуальных наблюдений: смещение средней толщины не превышает 1 см при среднеквадратичном отклонении 8 см. Для более

-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 п/\п/ « Г

см 80% пикселей ошибка оценки тол-

Рисунок 4 - Распределение щины < ] 0 см. Анализ ошибок Ad > ошибки в определении тол- ш чт0 ß Шй £В

щины льда А а.

они приходились на короткие отрезки пути, где количество пикселей размером 3 км х 3 км с восстановленными значениями d не превышало 3. Большие значения Ad обусловлены сглаживанием: разрешение каналов 36,5 и 89,0 ГГц, используемых в алгоритме Кз7жь составляет 8 х 14 км и 3,5 х 6,5 км, соответственно.

На рис. 5 представлены карты типов льда в Татарском прол. 10 февраля 2008 г., когда ледокол «Адмирал Макаров» осуществлял проводку танкера «Капитан Костычев» из пос. Де-Кастри в пос. Ванино, Начало проводки - в 7:50 Гр. Карты построены по данным: (А) об альбедо 0.445, (спектрорадиометр MODIS, спутник Terra) и о толщине льда, (радиометр AMSR-E, спутник Aqua), рассчитанным по алгоритмам R37/89 (Б) и R37 (В). Точки смены

вода

Типы льда

иилас серый лед | серо-белый лед ■ однолетний лед

курса ледокола обозначены символами Т.17 - Т.24, цифры между точками - значения с/эфф

м. Сюркум

Рисунок 5 - Классификация типов льда в Татарском прол. от м. Сюркум до пос. Ванино 10 февраля 2008 г.: (А) по полю альбедо а645, восстановленному по данным MODIS в 02:10 Гр. (спутник Terra) с разрешением 250 х 250 м, (Б) и (В) - по яркостным температурам, измеренным AMSR-E в 17:37 Гр. (спутник Aqua) с применением алгоритмов: Л37/89 (Б) и R37 (В) с разрешением 3x3 км.

В разделе 4.3 на основе анализа сопряженных спутниковых измерений и полей, восстановленных по спутниковым данным, рассмотрены полыньи Охотского и Японского морей. Получено качественное соответствие между значениями толщины льда, найденными по алгоритму и другими параметрами льда. Сопоставление полей d с полями типов льда, восстановленными по а.645, демонстрирует влияние сплоченности льда на оценки толщины по алгоритму R-цт, проявляющееся в восстановлении алгоритмом заниженных значений толщины льда при уменьшении сплоченности этого типа льда и появлении открытой воды или более тонкого льда в пределах элемента разрешения антенны радиометра. Анализ PJI-изображений в сантиметровом (РСА ASAR, длина волны 1=5,6 см, спутник Envisat) и в дециметровом (РСА PALSAR, Х=23,6 см, спутник ALOS) диапазонах совместно с вое-

становленными по алгоритму полями d выявил, что их использование является взаимодополняющим.

В заключении сформулированы основные результаты, полученные в работе, и перечислены их возможные приложения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Сформирована база сопряженных данных, позволяющая проводить комплексное изучение полыней, а также разработку и валидацию алгоритмов.

2. Разработано программное обеспечение для обработки измерений в микроволновом диапазоне (спутники Aqua и ADEOS-II), в видимом и инфракрасном диапазонах (спутники NOAA, Terra и Aqua), восстановления параметров тонких и молодых льдов (альбедо, сплоченность), проведения модельных экспериментов.

3. Разработана методика оценки микроволновых коэффициентов излучения льда в полыньях, основанная на совместном анализе спутниковых измерений в микроволновом, оптическом и ИК-диапазонах.

4. Получены новые значения коэффициентов излучения тонкого и молодого льда в микроволновом диапазоне, согласующиеся с результатами спутниковых измерений.

5. Оценена взаимосвязь между значениями спектрального альбедо в диапазоне длин волн 620-670 нм и микроволновыми коэффициентами излучения тонкого и молодого льда.

6. На основе модельных расчетов впервые получены зависимости толщины ледяного покрова d от поляризационных отношений T®{v)/Tj(v) на частотах v = 36,5 и 89,0 ГГц при вариациях параметров атмосферы и разработан алгоритм оценки d, использующий поляризационные отношения на этих частотах.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Даркин Д.В., Митник JI.M., Митник МЛ. Спектры коэффициентов излучения молодого льда в микроволновом диапазоне по данным измерений со спутника AQUA (на примере Охотского и Японского морей). // Исслед. Земли из космоса. 2008. № 1. С. 3-14.

2. Даркин Д.В., Дубина ВА., Митник JI.M. Статистика проявлений пленок ПАВ в азиатских окраинных морях на изображениях РСА со спутников ERS-1/2 и Envisat // В кн. "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса (Москва, 16-18 ноября 2004 г.)". Сборник научных статей. М., ИКИ РАН. 2005. С. 88-92.

3. Даркин Д.В., Митник J1.M. Разработка алгоритма обнаружения и выделения ледяного сала на изображениях РСА со спутника Envisat // Материалы пятой юбилейной объединенной конф. "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва 12-16 ноября, 2007. С 160.

4. Даркин Д.В., Митник JI.M., Митник M.JI. Дистанционное зондирование молодых льдов в Охотском и Японском морях. // Тез. конф. молодых ученых ТОЙ ДВО РАН "Океанологические исследования", Владивосток 21-25 мая 2007. - Владивосток: ТОЙ ДВО РАН, 2007. - С. 142.

5. Даркин Д.В., Митник JI.M., Митник M.JI. Экспериментальное определение спектра коэффициентов излучения тонких льдов по данным спутникового зондирования // Материалы международной конференции "Достижения в спутниковой океанографии: изучение и мониторинг окраинных морей Азии (к 50-летию запуска первого искусственного спутника Земли)" Владивосток, 3-6 октября 2007. Владивосток. Дальнаука. 2007. С. 24-25.

6. Дубина В.А., Даркин Д.В. Спутниковый мониторинг нефтяного загрязнения / Дальневосточные моря России / В сб. «Дальневосточные моря России». В 4 кн. Гл. ред. В.А. Акуличев. Книга 4. Физические методы исследования / отв. ред. Г.И. Долгих. М: Наука, 2007. С. 538-556.

7. Даркин Д.В., Митник JI.M. Алгоритм классификации тонких льдов в области прибрежных полыней Охотского моря по измерениям микроволнового радиометра AMSR-E со спутника Aqua // Материалы шестой юбилейной объединенной конф. "Современ-

ные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва 10-14 ноября, 2008. С. 178.

8. Darkin D.V., Mitnik L.M., Dubina V.A. Ice cover of the Okhotsk Sea: a study using ENVISAT ASAR, ERS-2 SAR and AQUA AMSR-E data. // Proc. of ENVISAT & ERS Symp. Austria: Salzburg, 2004. 4P13_6_darkin_175.pdf

9. Darkin D.V., Mitnik L.M., Dubina V.A. An algorithm for detection and classification of sea ice in the Okhotsk Sea with satellite active and passive microwave data. // Proc. 20th Intern. Symp. on Okhotsk Sea and Sea Ice.: Mombetsu. Japan. 2005. P. 36.

10. Mitnik L.M., Dubina V.A., Darkin D.V. // New ice formation in the Okhotsk Sea: Detection with ERS-2 SAR and Envisat ASAR. // Proc. 20th Intern. Symp. on Okhotsk Sea and Sea Ice. Japan: Mombetsu, 2005. P. 37-44.

11. Darkin D.V., Mitnik L.M. Complex analysis of sea ice emission variability in the Sea of Okhotsk during transition period melting/freezing using passive/active microwave measurements. // Proc. 31 st Intern. Symp. on Rem. Sens, of Environ: St. Petersburg, Russia. 2005. http://www.isprs.org/publications/related/ISRSE/html/papers/371.pdf

12. Darkin D.V., Mitnik L.M., Dubina V.A. Investigation of structural properties of marine surface film manifestations on SAR images U Proc. 25 EARSel Symp. Global Developments in Environmental Earth Observation from Space, 2006 Millpress, Rotterdam. P. 773783. ISBN 90 5966 042 0.

13. Mitnik L.M., Dubina V.A., Konstantinov O.G., Fischenko V.K., Darkin D.V. Remote sensing of surface films to study oceanic dynamic processes // Ocean and Polar Research. 2009. V. 31. No. 1. P. 111-119.

ДАРКИНДенис Валерьевич

СПУТНИКОВОЕ РАДИОФИЗИЧЕСКОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ПРИБРЕЖНЫХ ПОЛЫНЕЙ ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫХ МОРЕЙ РОССИИ

Отпечатано в ТОЙ ДВО РАН 690041, Владивосток, ул. Балтийская, 43 Подписано в печать 20,05.09. Формат 60 х 84/16 Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 110 экз. Заказ № 85

Содержание диссертации, кандидата физико-математических наук, Даркин, Денис Валерьевич

Содержание.

Введение.

Глава 1. Процессы в прибрежных полыньях и возможности их исследования дистанционными методами.

1.1. Физические процессы в полыньях.

1.2. Экспериментальные методы исследования процессов в полыньях.

1.2.1. Контактные, судовые, самолетные и подводные наблюдения.

1.2.2. Спутниковые измерения.

1.3. Полыньи Охотского и Японского морей на спутниковых изображениях.

1.4. Выводы.

Глава 2. Дистанционное зондирование ледяного покрова из космоса: приборы и алгоритмы.

2.1. Используемые спутниковые измерения и характеристики аппаратуры.

2.2. Перенос излучения надо льдом в видимом диапазоне спектра.

2.3. Комплексирование измерений.

2.4. Алгоритмы оценки параметров ледяного покрова.

2.4.1. Альбедо ледяного покрова в видимом диапазоне.

2.4.2. Определение температуры и толщины льда по спутниковым ИК измерениям

2.4.3. Определение положения границ и площади Польшей, по картам сплоченности, построенным по пассивным микроволновым измерениям.

2.4.4. Оценка типов и толщины льда по данным пассивной микроволновой радиометрии

2.5. Создание сопряженного массива данных.

2.6. Полыньи по данным микроволновых алгоритмов: оценка на сопряженном массиве данных.

2.7. Выводы.

Глава 3. Новый алгоритм для оценки характеристик ледяного покрова в полынье.

3.1. Модель переноса микроволнового излучения в системе лед/океан/атмосфера

3.1.1. Уравнение переноса микроволнового излучения.

3.1.2. Коэффициенты излучения морского льда и воды в микроволновом диапазоне.

3.2. Погрешности оценки сплоченности по алгоритмам >1Т2 и ВВА в областях сплоченных молодых льдов.

3.3. Оценка и параметризация коэффициентов излучения в полынье.

3.4. Разработка микроволнового алгоритма восстановления толщины льда в полынье.

3.4.1. Оценка Л льда по аб45.

3.4.2. Зависимость толщины льда от поляризационных соотношений 7?(36,5) и Я(89,0).

3.4.3. Описание алгоритма и физические ограничения.

3.5. Выводы.:.

Глава 4. Валидация алгоритма и оценка погрешности.

4.1. Классификация ледяного покрова на основе толщины.

4.2. Валидация алгоритма с использованием ледокольных наблюдений.

4.3. Полыньи на видимых, ИК и микроволновых спутниковых данных.

4.4. Выводы.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Спутниковое радиофизическое зондирование прибрежных полыней дальневосточных морей России"

Полыньи Охотского и Японского морей являются черезвычайно важным объектом океанологических исследований. Во-первых, полыньи - важнейший источник тепла для полярной атмосферы. По оценкам [118], в течение зимнего сезона в полыньях происходит около 50% всего теплообмена между океаном и атмосферой в Арктике. За счет испарения и л турбулентного теплообмена потоки тепла могут достигать 700 Вт/м , что вызывает изменение характеристик пограничного слоя атмосферы вдоль направления ветра от полыньи [173, 98]. Как отмечается в [129], полыньи и модели их функционирования в перспективе могут быть использованы в глобальных климатических моделях, ввиду того, что их вклад в тепловой баланс арктической атмосферы существенен. Во-вторых, полыньи являются важным источником формирования вод глубинных слоев морей, а также очагом ледообразования [54, 177, 153 и др.] В-третьих, полыньи являются областями высокой биологической продуктивности [75, 156, 159, 130, 32] и обмена газов между океаном и атмосферой [181, 47]. Кроме этого, полыньи представляют практический интерес для обеспечения судоходства, объемы которого возрастают в связи с рыбным промыслом, а также освоением нефтегазовых месторождений на шельфе Охотского моря. Приведенные факты говорят об актуальности темы исследования.

Исследования ледяного покрова по данным авиаразведок проводились в Охотском море с 1956 по 1991 и в Японском море - с 1959 по 1991 гг. [41] и позволили выявить и описать структурные особенности распределения ледяного покрова.

Отсутствие самолетной ледовой разведки в России, сложные метеорологические условия, затратность организации наледных и судовых экспедиций в районы Польшей ограничивают набор экспериментальных методов, доступных исследователям. В этих условиях дистанционное зондирование со спутников представляется крайне перспективным методом изучения полыней. Данные дистанционного зондирования (ДЦЗ) с современных спутников обладают широкой полосой обзора и пространственным разрешением от десятков метров до километров. Приборы, работающие в микроволновом диапазоне, включая пассивные (радиометры) и активные (радиолокаторы с реальной и синтезированной апертурой), позволяют проводить измерения океана проводить измерения океана вне зависимости от времени суток и облачности.

Учитывая регулярность (2 раза в сутки), широкую полосу обзора (около 1450 км) и существенно более высокое, в сравнении с предыдущим поколением радиометров, пространственное разрешение, особую актуальность приобретают данные радиометра AMSR-E со спутника Aqua и радиометра AMSR со спутника ADEOS-II. Радиометры измеряют яркостную температуру Тя уходящего излучения Земли на 6 частотах у= 6,9; 10,65; 18,7; 24,8; 36,5 и 89,0 ГГц) на вертикальной (В) и горизонтальной (Г) поляризациях.

Для восстановления геофизических параметров льда по многоканальным микроволновым измерениям разработаны специальные алгоритмы. Стандартные алгоритмы NasaTeam2 (NT2) [56] и Basic Bootstrap Algorithm (ВВА) [57] предназначены для восстановления сплоченности однолетнего и многолетнего ледяного покрова. При этом NT2 и ВВА позволяют лишь косвенно обнаруживать местоположение Польшей по областям, в которых расчетные значения сплоченности меньше, чем для однолетних льдов. Также существуют исследовательские алгоритмы, позволяющие оценивать толщину льда по микроволновым измерениям, например [111, 112]. Однако, при анализе значений толщины льда, восстановленных этим алгоритмом по микроволновым измерениям, над полынями Охотского и Японского были выявлены существенные погрешности.

Еще одним ограничивающим фактором, затрудняющим применение существующих алгоритмов, является низкое пространственное разрешение радиометров. Сигнал от нескольких типов льда, находящихся одновременно в пределах элемента разрешения антенны спутникового радиометра, интегрируется, вызывая пространственное сглаживание, которое уменьшается с ростом частоты. Пространственное сглаживание ограничивает применение стандартных алгоритмов для анализа полыней, поскольку используемые в них микроволновые каналы 18,7 и 36,5 ГГц обладают пространственным разрешением 16 х 27 км и 8 х 14 км. При этом геометрические размеры Польшей соизмеримы и меньше этой разрешающей способности. Пространственное разрешение каналов радиометров AMSR и AMSR-E, принимающих излучение на частоте 89,0 ГГц, существенно более высокое — 3x6 км, однако, использование Гяв'г(89) для зондирования ледяного покрова и, в частности, Польшей затруднено из-за заметного увеличения влияния атмосферы, прежде всего, облачности по сравнению с более низкочастотными каналами.

Морской лед является крайне сложной природной средой, характеризуемой пространственной неоднородностью многих характеристик, что проявляется и в изменчивости его коэффициентов излучения в микроволновом диапазоне. Поэтому уменьшение погрешности в оценке параметров льда даже при наличии многоканальных микроволновых поляризационных измерений является сложной исследовательской задачей. Прогресс в решении этой задачи может быть достигнут, если зондирование льда выполняется путем комплексирования данных, полученных одновременно или с малой разницей во времени микроволновыми, ИК и видимыми радиометрами. Существенно более высокое разрешение, достигаемое в видимом и ИК-участках спектра, обеспечивает повышение точности калибровки и валидации микроволновых данных, а, следовательно, и уменьшение погрешностей восстановленных значений сплоченности и толщины льда. Высоким потенциалом при изучении льда обладают и данные спутниковых РСА.

Основной целью работы является разработка алгоритма определения толщины льда в прибрежных полыньях дальневосточных морей по данным пассивного микроволнового зондирования.

Для достижения поставленной цели в работе были сформулированы и решены следующие задачи:

• Проанализировать основные физические факторы, влияющие на индикацию Польшей спутниковыми приборами дистанционного зондирования в различных диапазонах спектра.

• Сформировать базу сопряженных спутниковых измерений в микроволновом, ИК и видимом диапазонах, геофизических полей, восстановленных на их основе, и гидрометеорологических измерений в районах полыней Охотского и Японского морей.

• Проанализировать восстановление параметров ледяного покрова, в частности, в полыньях оперативными и исследовательскими алгоритмами, использующими данные пассивного микроволнового зондирования.

• Выполнить численное моделирование переноса микроволнового излучения в системе лед/океан/атмосфера и на основе моделирования оценить коэффициенты излучения тонких (ниласовых) и молодых льдов на частотах спутниковых радиометров АМЗИ. и АМЗЫ-Е.

• Исследовать связь микроволновых коэффициентов излучения и спектрального альбедо льда.

• Разработать усовершенствованный алгоритм оценки толщины ледяного покрова в полыньях по данным пассивного микроволнового зондирования.

• Провести оценку погрешности разработанного алгоритма и валидацию результатов на основе сопряженных спутниковых измерений в видимом, ИК и микроволновом диапазонах и ледокольных наблюдений.

Научная новизна

• Подготовлена информационная база для комплексного изучения ледяного покрова и, в частности, польшей, включающая массив микроволновых яркостных температур со спутников ADEOS-II и Aqua, изображения в видимом и ИК—диапазонах со спутников Terra, Aqua и NOAA, синоптические карты и метеорологические наблюдения.

• Разработана оригинальная методика восстановления микроволновых коэффициентов излучения ледяного покрова.

• Уточнены коэффициенты излучения тонких и молодых льдов в микроволновом диапазоне, изучена их связь с альбедо поверхности, которые позволяют согласовать результаты модельных экспериментов со спутниковыми измерениями над полыньями Охотского и Японского морей.

• На основе модельных расчетов получены зависимости толщины ледяного покрова d от в / г поляризационных отношений Тя ( v)/Tx ( v) на частотах v = 36,5 и 89,0 ГГц при вариациях параметров атмосферы. Предложены критерий для идентификации капельной облачности и алгоритм оценки d по поляризационным отношениям, снижающий влияние облачности на погрешности восстановления толщины льда.

Научная и практическая значимость

Механизмы формирования микроволнового излучения тонких и молодых льдов до конца не изучены. Экспериментально определенные коэффициенты излучения льда характеризуются значительным разбросом. Оценки коэффициентов излучения тонких и молодых льдов в микроволновом диапазоне и их взаимосвязь со спектральным альбедо, полученные в работе, могут быть использованы при моделировании переноса микроволнового излучения в системе океан/лед/атмосфера и поэтому имеют научную значимость. Такие расчеты важны для определения физических ограничений при разработке новых микроволновых алгоритмов восстановления параметров льда.

Предложенные в диссертации подходы к восстановлению коэффициентов излучения улучшают согласованность результатов моделирования и спутниковых наблюдений, что имеет практическую значимость.

Важность работы определяется сложностью организации судовых экспедиций и наледных измерений и отсутствием самолетной ледовой разведки в России. Алгоритмы оценки геофизических параметров льда и полыней по ДЦЗ являются единственным постоянным источником сведений о полыньях. В свою очередь, они необходимы для решения задач физики атмосферы и океана, включая изучение и моделирование процессов в полыньях, определения межгодовой и сезонной изменчивости полыней, оценки связей между физическими и биологическими процессами.

В связи с освоением месторождений на шельфе Охотского моря и необходимостью круглогодичной навигации в Японском и Охотском морях, в том числе и в замерзающих частях этих морей, оценки толщины льда по разработанному алгоритму представляют практическую ценность.

Положения, выносимые на защиту

• Совместный анализ спутниковых измерений в микроволновом, оптическом и ИК-диапазонах, обладающих пространственным разрешением от 20-25 км до 0,25-1,0 км, служит основой для разработки методики оценки микроволновых коэффициентов излучения льда в полыньях.

• Новые значения коэффициентов излучения морского льда на частотах и поляризациях каналов радиометров AMSR-E (спутник Aqua) и AMSR (спутник ADEOS-II) существенно уточняют полученные ранее и согласуются с результатами измерений яркостных температур.

• Выявленная взаимосвязь микроволновых коэффициентов излучения и альбедо в диапазоне длин волн 620-670 нм определяет физические ограничения при разработке алгоритмов восстановления типов и сплоченности льда в полыньях.

• Алгоритм, использующий поляризационные соотношения между яркостными температурами на частотах 36,5 и 89,0 ГГц, обеспечивает меньшую погрешность в определении толщины льда и местоположения Польшей при более высоком пространственном разрешении по сравнению с известными и применим в условиях облачной атмосферы.

Апробация работы

Основные результаты диссертации докладывались на следующих международных симпозиумах и конференциях: ESA Envisat & ERS Symposium (Зальцбург, Австрия, 2004 г.), International Symposium on Remote Sensing of Environment (ISRSE) (Санкт-Петербург, 2005 г.), International Symposium on Okhotsk Sea & Sea Ice (Момбецу, Япония, 2005 г.), International Workshop on Remote Sensing of Marine Environment in the Northwest Pacific Region and Symposium on the Bio-invasion of Non-indigenous Species (Пусан, Корея, 2006 г.), международной конференции "Достижения в спутниковой океанографии: изучение и мониторинг окраинных морей Азии (к 50-летию запуска первого искусственного спутника Земли)" (Владивосток 2007 г.), международном совещании по программе PEACE (Владивосток, 2008 г.), всероссийских конференциях «Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса» (Москва, 2004, 2007 и 2008 гг.), региональной конференции молодых ученых ТОЙ (Владивосток, 2006 г.), а также на семинарах в ТОЙ, в Международном центре по окружающей среде и дистанционному зондированию им. Нансена и в Арктическом и антарктическом научно-исследовательском институте (Санкт-Петербург, 2008 г.). Разработанное автором программное обеспечение используется в лаборатории спутниковой океанологии ТОЙ.

Личный вклад автора

Автор работы принимал участие на всех этапах исследования, включая формулировку задачи и ее обоснование, разработку физико-математических моделей, обсуждение и анализ результатов численных экспериментов, разработку алгоритмов, оценку их эффективности и комплексный анализ результатов. Автор разработал компьютерные программы и алгоритмы, используемые в работе, и выполнил с их помощью обработку спутниковых данных.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, содержит 37 иллюстраций, 16 таблиц и список литературы из 184 наименований. Общий объем диссертации составляет 111 стр.

Заключение Диссертация по теме "Океанология", Даркин, Денис Валерьевич

Основные результаты можно сформулировать следующим образом:

• Сформирована база сопряженных данных, позволяющая проводить комплексное изучение Польшей, а также разработку и валидацию алгоритмов.

• Разработано программное обеспечение для обработки измерений в микроволновом диапазоне (спутники Aqua и ADEOS-II), в видимом и инфракрасном диапазонах (спутники NOAA, Terra и Aqua), восстановления параметров тонких и молодых льдов (альбедо, сплоченность), проведения модельных экспериментов.

• Разработана методика оценки микроволновых коэффициентов излучения льда в полыньях, основанная на совместном анализе спутниковых измерений в микроволновом, оптическом и ИК-диапазонах.

• Получены новые значения коэффициентов излучения тонкого и молодого льда в микроволновом диапазоне, согласующиеся с результатами спутниковых измерений.

• Оценена взаимосвязь между значениями спектрального альбедо в диапазоне длин волн 620-670 нм и микроволновыми коэффициентами излучения тонкого и молодого льда.

• На основе модельных расчетов впервые получены зависимости толщины ледяного покрова d от поляризационных отношений Тяв( v)/Гяг( v) на частотах v = 36,5 и 89,0 ГГц при вариациях параметров атмосферы и разработан алгоритм оценки d, использующий поляризационные отношения на этих частотах.

Полученные в работе результаты являются полезными для решения океанологических задач и имеют прикладное значение.

Уменьшение погрешности в оценках пространственных масштабов Польшей и связанных с ними областей тонких и молодых льдов позволит повысить точность оценки потока соли [153, 43, 80], объема сформировавшегося в прибрежных полыньях льда и количества тепла, поступившего в атмосферу в процессе «работы» полыньи [43, 109-112]. Важным приложением является и связь океанологических и биологических процессов в прибрежных полыньях, проявления которой многообразны. Изложенная методика оценки коэффициентов излучения льда, основанная на анализе одновременных измерений яркостных температур, альбедо поверхности и температуры поверхности может быть применена и в других физико-географических районах. Учитывая большую естественную изменчивость льда, ярко выраженную зависимость его характеристик от условий формирования, температуры и наличия снежного покрова [72, 81], надежные результаты возможны в том случае, если выборка состоит из данных, полученных в ограниченном диапазоне изменения параметров окружающей среды, а объем ее должен быть достаточно большим. В частности, необходим контроль факторов, которые могут влиять на коэффициент излучения в микроволновом диапазоне (температура воздуха, время суток, скорость ветра, выпадение снега и пр.) и на точность восстановления альбедо поверхности (геометрия зондирования, положение солнца, ослабление излучения в водяном паре, озоне и аэрозоле).

Учитывая ускоренное потепление Арктики [58, 59, 151, 134, 101], уменьшение площади многолетних льдов, и, как следствие, увеличение площади тонких и молодых льдов, можно предположить, что развиваемые в диссертации подходы применимы для изучения арктических морей.

Совместное использование алгоритмов выделения ледяного сала и алгоритма Яп/ю, предложенных в работе, может существенно улучшить идентификацию начальных видов льда, особенно в случае проведения самолетного пассивного микроволнового зондирования или зондирования со следующего поколения спутников, обладающих улучшенным пространственным разрешением. Обнаружение начальных видов льда представляет интерес в качестве индикаторов начала ледообразования и может использоваться в прогностических моделях.

Заключение

В данной работе рассматривалась проблема изучения полыней в Охотском и Японском морях посредством дистанционных методов. В результате исследования, базирующегося на использовании сопряженных данных, полученных спутниковыми приборами в видимом, ИК и микрволновом диапазонах спектра, предложен алгоритм оценки толщины льда по данным пассивного микроволнового зондирования радиометра AMSR-E со спутника Aqua.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата физико-математических наук, Даркин, Денис Валерьевич, Владивосток

1. Атлас волнения и ветра Охотского моря / Сост. Ю.И. Бубликова. — Южно-Сахалинск: Сах.-УГКС, 1966.- 105 с.

2. Башаринов А.Е., Гурвич A.C. Исследование радиоизлучения поверхности Земли и атмосферы на спутнике «Космос-243». // Вестник РАН. 1970. №10. С. 37-43.

3. Богородский В.В., Мартынова Е.А. Оценка возможности индикации толщины заснеженного ледяного покрова арктических морей методами ИК-радиометрии. // ДАН СССР. 1977. т. 234. №3.

4. Бородачев В.Е., Гаврило В.П., Казанский М.М. Словарь морских ледовых терминов. Арктический и Антарктический Научно-Исследовательский Институт. Санкт-Петербург: 1994 Электронный ресурс.: 2007. http://www.aari.nw.ru/gdsidb/glossarybgk/ru/oblozh.htm

5. Бородачев В.Е., Шильников В.И. История ледовой авиационной разведки.- С.-Пб.:Гидрометеоиздат, 2002. 444 с.

6. Вагапов Р.Х., Гаврило В.П., Козлов А.И. и др. Дистанционные методы исследования морских льдов.-С-Пб.: Гидрометеоиздат. 1993. -341 с.

7. Гидрометеорология и гидрохимия морей. / Под. ред. Васильева A.C., Терзиева Ф.С., Косарева А.Н. Т. VIII. Японское море. Вып. 1. Гидрометеорологические условия.

8. Гидрометеорология и гидрохимия морей. / Под. ред. Глуховского Б.Х., Гоптарева Н.П., Терзиева Ф.С. Т. IX. Охотское море. Вып. 1. Гидрометеорологические условия.

9. Даркин Д.В., JI.M. и Митник МЛ. Дистанционное зондирование молодых льдов в Охотском и Японском морях. // Тез. конф. молодых ученых ТОЙ ДВО РАН «Океанологические исследования», Владивосток 21-25 мая 2007. Владивосток: ТОЙ ДВО РАН, 2007. - С. 142.

10. Даркин Д.В., Митник JT.M. Алгоритм классификации тонких льдов в области прибрежных полыней Охотского моря по измерениям микроволнового радиометра AMSR-E со спутника

11. Aqua. // Шестая всероссийская открытая конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: Тез. Докл. М.:ИКИ РАН, 2008. С. 178.

12. Даркин Д.В., Митник JI.M., Митник M.JI. Спектры коэффициентов излучения молодого льда в микроволновом диапазоне по данным измерений со спутника AQUA (на примере Охотского и Японского морей). // Исследование Земли из Космоса. 2008. No 1. С. 3-14.

13. Дешифрование морского льда дальневосточных морей по данным радиолокационного зондирования / Методическое пособие / Под ред. Мироненко З.И. Л.:Гидрометеоиздат, 1991.-56 с.

14. Дистанционное зондирование морского льда на Северном морском пути: изучение и применение. / Йоханнессен О.М., Александров В.Ю., Фролов И.Е. и др. / Под ред. Е.Г.Никифоров. СПб.: Издательство "Наука". 2007 . - 512 с.

15. Доронин Ю. П. Тепловое взаимодействие атмосферы и гидросферы в Арктике. — Ленинград: Гидрометеоиздат. 1969. 298 с.

16. Доронин Ю. П. Тепловое взаимодействие атмосферы и гидросферы в Арктике. — Ленинград: Гидрометеоиздат. 1969. С. 115.

17. Доронин Ю.П., Хейсин Д.Е. Морской лед. — Л.:Гидрометеоиздат, 1974. -318 с.

18. Е.В. Заболотских, Ю.М. Тимофеев, А.Б. Успенский и др. О точности микроволновых • спутниковых измерений скорости приводного ветра, влагосодержания атмосферы и водозапаса облаков. // Изв. РАН, сер. Физика атмосферы и океана. 2002. Т. 38. № 5. С. 592596.

19. Е.В. Заболотских. Восстановление влагосодержания атмосферы и приводного ветра с26.