Океанография и морской лед - Коллектив авторов

Janssen Peter A. E. M., Saleh Abdalla, Hans Hersbsch, and Jean-Raymond Bidlot.

Error Estimation of Buoy, Satellite, and Model Wave Height Data //

Journal of Atmosphere and Oceanic Technology. 2007, Vol. 24, issue 9. P. 1665–1677.

Krogstad Harald E. and Stephen F. Barstow. SATELLITE WAVE MEASUREMENTS FOR COASTAL ENGINEERING APPLICATIONS. Сетевой журнал, 1997, URL: http://www.oceanor.no/projects/wave_energy/papers/ceremse_fin.pdf

Sole J., Cuesta I., Garcia-Ladona E., Grau X. Effect of Langmuir Circulations in particle dispersion // Turbulent Diffusion in the Environment. J.M. Redondo & A.Babiano (Eds). © XDFTG, UPC, Barcelona, 2000, P. 53–60.

Sølvsteen Claus, Carsten Hansen. COMPARISON OF ALTIMETRY WAVE AND WIND DATA WITH MODEL AND BUOY DAT // 15 years of progress in Radar Altimetry Workshop. Venice. 2006. Портал ESA, URL: http://earth.esa.int/cgi-bin/confalt15y.pl?abstract=1312

Tarantola A. Inverse problem theory, methods for data fitting and model parameter estimation. Elsevier, 1987, Amsterdam, 613 p.

E.V. Bloshkina[16], A.K. Platonov[17], N.A. Kusse-Tyuz[18], V.I. Dymov[19], T.A. Pasechnik[20], V.V. Alexeev[21]. Opportunities and prospects to the Arctic Ocean hydrological conditions monitoring and research by satellite measurements data

Abstract

The article is devoted to some opportunities of an use of the satellite information for monitoring and studying of hydrological conditions of the Arctic Ocean. The basic characteristics of some space satellites and devices of remote sounding of the ground are advanced. The features of remote sensing for definition a sea surface temperature and a sea level are considered. The question of an use of the satellite altimeter information for verification of the wind waves models and its assimilation by models in operative practice is discussed. On a concrete example is shown that the satellite data on sea waves not always are good for the operative assimilation. Radars with synthesized aperture on board of space satellite allow to carry out the supervision over manifestations on a surface of the sea of the complex dynamic meteorological and oceanographic phenomena and spots of surface pollution.

1.2 Использование современных средств зондирования и изучения ледяного покрова Арктики

В.Г.Смирнов[22], И.Е. Фролов[23], А.В.Бушуев[24], И.А. Бычкова[25], А.В. Григорьев[26], Н.Ю.Захваткина[27],[28], В.С.Лощилов[29], В.В. Степанов[30], Л.П. Бобылев[31],[32], В.Ю. Александров[33],[34]

Возможности методов дистанционного зондирования как надежного источника получения оперативной объективной информации о состоянии ледяного покрова морей полярных областей

Аннотация

В работе обсуждаются методы дистанционного зондирования (ДЗ), используемые для оценки сплоченности, возраста, толщины и дрейфа морского льда. Приведены примеры картирования возрастных стадий льда в Арктике по данным Envisat с помощью метода нейронных сетей и метода байесовской классификации. Излагаются особенности спутниковой технологии обнаружения опасных ледяных образований. Сформулированы предложения по дальнейшему развитию методов ДЗ для изучения ледяного покрова морей полярных областей с учетом опыта, полученного в период работы по программе МПГ.

1. Роль дистанционного зондирования в мониторинге полярных областей

Растущая хозяйственная деятельность в полярных регионах вызывает насущную необходимость организации на постоянной основе мониторинга ледяного покрова. Из-за труднодоступности полярных районов использование традиционных контактных методов измерений затруднено, а в ряде случаев просто невозможно. Стандартные океанографические средства наблюдения в этих районах не могут являться основой мониторинга. Организация каждой новой полярной гидрометеорологической станции – дело не только затратное и трудоемкое, но еще и требующее наличия квалифицированного персонала, готового сменить привычные комфортные условия жизни на суровую обстановку Арктики. Влияние человеческого фактора в Арктике очень велико, ошибки при обеспечении гидрометеорологических прогнозов могут стоить жизни людей. Именно поэтому особое значение для мониторинга морского ледяного покрова в полярных районах приобретают дистанционные методы зондирования.

Спутниковое дистанционное зондирование является основой мониторинга окружающей среды в полярных областях, обеспечивая оперативное получение объективной информации о состоянии ледяного покрова морей, наличии опасных ледяных образований (айсбергов, гряд торосов, стамух и пр.), опасных гидрометеорологических явлений. Возможности и ограничения методов ДЗ при мониторинге ледяного покрова морей зависят от применяемого диапазона электромагнитного спектра, чувствительности аппаратуры, типа зондирования (активное, пассивное), времени доведения спутниковой информации до потребителя. Существенные ограничения применения методов ДЗ связаны с коммерциализацией рынка спутниковых данных высокого разрешения. В настоящее время для организации наблюдений в полярных областях используются как эксплуатационные спутники среднего разрешения, осуществляющие сброс информации в режиме непосредственной передачи, так и коммерческие спутники высокого разрешения, поставляющие информацию потребителю по специальным каналам после предоплаты. Однако ведение дорогостоящей хозяйственной деятельности на шельфе арктических морей вынуждает нефтедобывающие и иные подобные компании закупать дорогую спутниковую информацию высокого разрешения, поскольку такая информация позволяет минимизировать риски работ в тяжелых ледовых условиях.

Для мониторинга льдов наиболее подходят оперативные ИСЗ, информация с которых поступает потребителям без ограничения, в режиме непосредственной передачи. К таким спутникам относятся, в частности, американские ИСЗ с аппаратурой видимого и ИК диапазонов серии NOAA/AVHRR и Terra (Aqua)/MODIS. Поэтому спутники NOAA на сегодняшний день наиболее широко используются национальными ледовыми службами при подготовке информации о состоянии ледяного покрова.

Подавляющее большинство существующих технологий интерпретации спутниковых данных для ледового картирования в национальных ледовых службах основаны на интерактивном анализе с участием опытного ледового эксперта. Наибольшее развитие среди спутниковых технологий, применяемых национальными ледовыми службами, получили технологии, основанные на использовании данных радиолокаторов с синтезированной апертурой (SAR). При этом для автоматической интерпретации данных SAR применялись различные подходы. Так, для определения типов льда разрабатывались различные алгоритмы с использованием величины коэффициента обратного рассеяния сигнала ледяным покровом (Александров, Пиотровская, 2008а; 2008б); проводилось исследование текстуры изображений с использованием полей Маркова (Clausi, 2000); исследовались процессы взаимодействия сигнала SAR с поверхностью льда различного возраста (Abreu, 2000) и др.

Однако такая технология автоматической классификации данных SAR требует наличия большого числа подспутниковых измерений и постоянного контроля со стороны ледового эксперта. Необходимость контроля выходной продукции ледовым экспертом обусловлена высокой вероятностью ошибок интерпретации при использовании автоматических процедур обработки данных SAR.

2. Методы дистанционного зондирования, используемые для получения характеристик ледяного покрова морей

Сплоченность льда. Для оценки сплоченности льда на практике успешно применяются алгоритмы автоматической обработки данных микроволнового пассивного зондирования. Преимущества использования СВЧ-радиометров для мониторинга морского льда обусловлены значительной разницей в микроволновом диапазоне в излучательной способности открытой воды и различных типов льда, а также всепогодностью микроволновых датчиков, их способностью вести измерения в любое время суток. СВЧ-радиометры могут осуществлять ежедневный мониторинг параметров морского льда, как в глобальном, так и в региональном масштабе. Однако на сегодняшний день эти приборы имеют малое пространственное разрешение (6×4 км – у лидирующего по этому параметру радиометра AMSR-E/Aqua). Этот факт препятствует использованию микроволновых данных в региональных целях, в частности при обеспечении ледового плавания. СВЧ-радиометры применяются для глобального мониторинга ледяного покрова, при построении обзорных ледовых карт. Данные о сплоченности ледяного покрова, полученные с СВЧ-радиометров, собираются в информационных центрах (NESDIS, NSIDC) и предоставляются всем потребителям в квазиреальном масштабе времени.

Существующие алгоритмы оценки сплоченности льда по данным СВЧ-измерений основаны на линейной комбинации яркостных температур и их разностей на частотах 19, 37 и 85/89 ГГц при вертикальной и горизонтальной поляризациях. Среди наиболее распространенных алгоритмов оценки сплоченности льда, используемых в ледовых центрах, следует отметить: NASA Team, Bootstrap, TUD, ARTIST (Andersen, Tonboe et al.,2007; Cavalieri, 1994; Comiso,1995).

Алгоритм NASA Team (NT) использует два отношения: поляризационное (горизонтальная и вертикальная поляризации канала 19 ГГц) и градиентное отношение (вертикальная поляризация каналов 19 и 37 ГГц). Использование отношения уменьшает зависимость получаемой в итоге сплоченности от температуры поверхности. Алгоритм применим для трех типов поверхности: воды и двух типов льда (в условиях Арктики – однолетнего и многолетнего; модифицированный алгоритм – для областей с однолетним льдом и тонким льдом). Для снижения вероятности ложного обнаружения морского льда в открытых водах алгоритм NT использует два погодных фильтра, основанных на расчете пороговых значений по отношению вертикальной поляризации каналов 37 и 19 ГГц (23 и 19 ГГц). Улучшенная версия NT – алгоритм NASA Team 2 кроме каналов 19 и 37 ГГц использует данные канала 85 ГГц, полезные для автоматического восстановления параметров морского льда. Канал 85 ГГц очень чувствителен к атмосферному излучению и менее чувствителен к неоднородности снега или льда. Атмосферное излучение на 85 ГГц гораздо более сильное, чем на 19 и 37 ГГц, особенно в присутствии оптически тонких облаков. Вклад атмосферы корректируется путем использования простой модели переноса излучения; для каждого пикселя делается расчет атмосферных поправок, исходя из 11 типовых видов полярных атмосфер. В итоге алгоритм NASA Team 2 позволяет повысить точность оценки сплоченности льда.