Сборник тезисов докладов шестнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, ИКИ РАН, 2018 год

(http://smiswww.iki.rssi.ru/d33_conf)

Эволюция Северной полярной шапки и модели глобального потепления в контексте научных задач КЭ Конвергенция.

Шарков Е.А. (1)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, РФ
Хорошо известна крупномасштабная глобальная циркуляционная система а земной атмосферы, включающая трех- ячеистую ( ячейки Хэдли, Фаррела и полярные ячейки) и достаточно медленным термо- и массо-обменом и, таким образом, мезомасштабные явления были исключены из рассмотрения. В последние десятилетия по мере создания чувствительных радиотепловых комплексов, способных функционировать на КА в течении 20-30 лет (например, миссия DMSP), а также разработки сотрудниками ИКИ РАН и ИРЭ РАН методологии спутникового радиотепловидения ситуация в корне изменилась. В частности, показано, что основной энергетический вклад в генезис тропических циклонов вносят экваториальные (материнские) поля водяного пара, и при этом сам тропический циклон является переносчиком связанной с ним полей водяного пара (модель «верблюда») в средние и высокие широты (вплоть до 80 град. с.ш.). Были обнаружены и другие мезомасштабные быстрые процессы как атмосферные фронты, атмосферные «реки». Таким образом, эти процессы являются достаточно сильными и быстрыми механизмами выноса скрытой энергии и влаги из экваториального пояса в средние широты, что влияет на выравнивание воздействия парникового эффекта на термический режим атмосферы планеты, а также в определенной мере формирует региональные климаты арктического региона в северном полушарии (Северная полярная шапка и ее временная эволюция) и приантарктической зоны в южном полушарии
По данным многоканальных радиотепловых наблюдений, полученных со спутников программы DMSP — F08–F17, накоплена многолетняя база данных (БД) GLOBAL-RT, постоянно обновляющаяся в отделе «Исследование Земли из космоса» ИКИ РАН. С использованием полярной версии этой БД были рассчитаны по алгоритму NASA Team 2 (NT2), широко используемому в зарубежной научной литературе, площади покрытия льдом Арктики для областей выше 60° с.ш. По анализу эволюции ледяного покрова Северной полярной шапки (СПШ) за период 1992–2018 гг. были вычислены средние значения площади морского льда для максимального (февраль) и минимального (сентябрь) значения за текущий сезон. Были построены несколько вариантов аппроксимации временных зависимостей минимальной площади морского льда за указанный период и вычислены регрессионные зависимости для полиномов Чебышева различных степеней от первой (модель «линейного тренда») до шестой. Установлено, что используемая в большинстве работ строго линейная регрессия с отрицательным временным градиентом (модель «линейного тренда») для минимального сентябрьского значения снежно-ледового покрытия должна применяться в строго ограниченных временных пределах - с 1996г. по 2014г. В то же время, квадратичная регрессия (нелинейная модель) может быть использована только в пределах с 2007г. по 2018г. На основе корреляционного анализа показано, что временная эволюция снежно-ледового покрова Арктики за период 1992-2040 гг. относится к группе сложных стохастических систем, которые включают в себя, как детерминированные компоненты гармонического типа, так и случайные составляющие с временем корреляции меньше одного года.
В виду того, что траекторно-баллистических особенностей космической станции МКС ( угол наклонения составляет 58 град ), полезная информация может быть получена в полосе, ограниченной +- 60 град, с одной стороны, и, с другой, должна быть проработана алгоритмическая обеспечения комплексной обработки информации о эволюции адвективных потоков скрытого тепла в широком диапазоне пространственно- временных вариаций, получаемых одновременно и со станции МКС и с радиотепловых комплексов миссии DMSP ( NASA).

Ключевые слова: МКС, модели глобального потепления, миссия "Конвергенция", радиотепловидение.
Литература:
  1. [Ермаков и др., 2007] Ермаков Д.М., Раев М.Д., Суслов А.И., Шарков Е.А. Электронная база многолетних данных глобального радиотеплового поля Земли в контексте многомасштабного исследования системы океан-атмосфера // Исследование Земли из космоса (ИЗК). 2007. № 1. С. 7–13.
  2. [Иванов и др., 2013] Иванов В.В., Алексеев В.А., Алексеева Т.А., Колдунов Н., Репина И.А., Смирнов А.В. Арктический ледяной покров становится сезонным? // Исследования Земли из космоса (ИЗК). 2013. № 4. С. 50–65.
  3. [Тихонов и др., 2015] Тихонов В.В., Репина И.А., Раев М.Д., Шарков Е.А., Боярский Д.А., Комарова Н.Ю. Комплексный алгоритм определения ледовой обстановки полярных регионов по данным спутниковой микроволновой радиометрии (VASIA 2) // Исследование Земли из космоса (ИЗК). 2015. № 2. С. 78-93.
  4. [Шарков, 2014] Шарков Е.А. Радиотепловое дистанционное зондирование Земли: физические основы. В 2-х т. Т. 1. М.: ИКИ РАН, 2014. 552 с.
  5. [Agarwal, 2012] Agarwal S., Moon W., Wettlaufer J.S. Trends, Noise and Re-Entrant Persistence in Arctic Sea Ice // Proc. Royal Society A. 2012. V. 468. doi: 10.1098/rspa.2011.0728.
  6. [Comiso, 2009] Comiso J.C. Polar Oceans from Space (Atmospheric and Oceanographic Sciences Library). N. Y.: Springer, 2009. 507 p.
  7. [Kapsch et al., 2013] Kapsch M.-L., Gravensen R.G., Tjernstrom M. Springtime Atmospheric Energy Transport and the Control of Arctic Summer Sea-Ice Extent // Nature Climate Change. 2013. V. 3. N. 8. P. 744–748.
  8. [Leroux, 2005] Leroux M. Global Warming- Myth or Reality? The Erring Ways of Climatology. Berlin, Heidelberg, N. Y.: Springer/PRAXIS. 2005. 509 p.
  9. [Tikhonov et al., 2014] Tikhonov V.V., Boyarskii D.A., Sharkov E.A., Raev M.D., Repina I.A., Ivanov V.V., Alexeeva T.A., Komarova N.Yu. Microwave Model of Radiation from the Multilayer “Ocean-Atmosphere” System for Remote Sensing Studies of the Polar Regions // Progress in Electromagnetics Research B. 2014. V. 59. P. 123–133.
  10. [Vavrus, Harrison, 2003] Vavrus S., Harrison S.P. The Impact of Sea-Ice Dynamics on the Arctic Climate System // Climate Dynamics. 2003. V. 20. №7–8. P. 741–757.

Вопросы создания и использования приборов и систем для спутникового мониторинга состояния окружающей среды

151