Материалы 17-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, ИКИ РАН, 2019 год

(http://conf.rse.geosmis.ru)

Восстановление влагозапаса атмосферы Арктики над морским льдом по ‎данным спутникового микроволнового радиометра AMSR2‎

Заболотских Е.В. (1), Хворостовский К.С. (1), Шапрон Б. (2)
(1) Лаборатория спутниковой океанографии, Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург, Россия
(2) Institut Francais de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Brest, France
Информация о влагозапасе атмосферы (WVC от англ. Water Vapor Column) ‎представляет исключительную важность для решения различных ‎метеорологических и климатических задач. Изучение его пространственно-‎временной изменчивости возможно лишь при помощи данных спутникового ‎дистанционного зондирования. При отсутствии облаков восстановление ‎полей WVC в Арктике проводится с использованием данных измерений ‎радиометров как в оптическом и инфракрасном, так и в микроволновом ‎диапазонах спектра. В условиях облачности WVC оценивается только на ‎основании данных микроволновых радиометров (Schröder et al., 2018).‎
Традиционно измерения сканирующих радиометров на частотах, не ‎превышающих 90 ГГц, используются только для оценки WVC над морскими ‎поверхностями, свободными ото льда. Это обусловлено высокими и ‎изменчивыми значениями излучательной способности морского льда, ‎затрудняющими восстановление параметров атмосферы. Однако ‎многоканальность измерений излучения системы морской лед – океан – ‎атмосфера позволяет выделить вклад атмосферы и оценить ее влагозапас ‎‎(Scarlat et al., 2018).‎
В работе представлен новый алгоритм восстановления влагозапаса ‎атмосферы над подстилающей поверхностью, состоящей из морского льда и ‎морской воды. Алгоритм основан на результатах численного эксперимента ‎по моделированию микроволнового излучения системы морской лед – океан ‎‎– атмосфера для характеристик каналов измерений спутникового ‎микроволнового радиометра Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 ‎‎(AMSR2). При моделировании использовались уточненные модели ‎поглощения микроволнового излучения в кислороде, водяном паре и облаках ‎‎(Turner et al., 2009), модели коэффициентов излучения морской поверхности ‎‎(Zabolotskikh, Chapron, 2018) и численные значения коэффициентов ‎излучения морского льда, варьируемые в диапазоне опубликованных ‎экспериментальных данных (Mathew et al., 2009). При расчетах ‎использовались параметры океана, морского льда и профили атмосферных ‎параметров реанализа Era-Interim для региона Арктики (выше 65°С.Ш.) за ‎один год. После получения массивов радиояркостных температур (Тя) ‎микроволнового излучения на частотах AMSR2 6,9, 10,65, 18,7, 23,8, 36,5 и ‎‎89 ГГц на вертикальной и горизонтальной поляризации был настроен ‎нейронно-сетевой алгоритм для восстановления WVC. Алгоритм был ‎верифицирован путем применения к данным спутниковых измерений ‎AMSR2 над арктическими российскими прибрежными станциями ‎радиозондирования, измеряющими WVC. Верификация проводилась для ‎измерений за 3 года для разных ледовых условий – от открытой воды до ‎сплошного ледяного покрова со сплоченностью 10 баллов.‎
Результаты верификации и сравнения с альтернативными ‎спутниковыми продуктами по WVC в Арктике позволяют сделать вывод о ‎высокой точности алгоритма и возможности его дальнейшего использования ‎как при изучении пространственно-временной изменчивости полей водяного ‎пара, так и для повышения точности моделей прогноза погоды.‎

Работа выполнена при поддержке РНФ № 17-77-30019‎

Ключевые слова: Арктика, алгоритмы, влагозапас атмосферы, микроволновые радиометры, ‎морской лед, нейронные сети, физическое моделирование, AMSR2‎
Литература:
  1. ‎1. Mathew N., Heygster G., Melsheimer C. Surface emissivity of the Arctic sea ice ‎at AMSR-E frequencies // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. ‎‎2009. V. 47. Iss. 12. P. 4115–4124.‎
  2. ‎2. Scarlat R.C., Melsheimer C., Heygster G. Retrieval of total water vapour in the ‎Arctic using microwave humidity sounders // Atmospheric Measurement ‎Techniques. 2018. V. 11. Iss. 4. P. 2067–2084.‎
  3. ‎3. Schröder M. Lockhoff M., Fell F., Forsythe J., Trent T., Bennartz R., Borbas E., ‎Bosilovich M. G., Castelli E., Hersbach H. The GEWEX Water Vapor ‎Assessment archive of water vapour products from satellite observations and ‎reanalyses // Earth Syst. Sci. Data. 2018. V. 10. P. 1093–1117.‎
  4. ‎4. Turner D.D., Cadeddu M. P., Lohnert U., Crewell S., Vogelmann A.M. ‎Modifications to the water vapor continuum in the microwave suggested by ‎ground-based 150-GHz observations // IEEE Transactions on Geoscience and ‎Remote Sensing Letters. 2009. V. 47. Iss. 10. P. 3326–3337.‎
  5. ‎5. Zabolotskikh E.V., Chapron B. New Geophysical Model Function for Ocean ‎Emissivity at 89 GHz Over Arctic Waters // IEEE Geoscience and Remote Sensing ‎Letters. 2018. V. 16. Iss. 4. P. 573–576.‎

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов

174