Температура поверхности восточной части Тихого океана является важнейшим параметром, характеризующим климатическую изменчивость региона и влияя на физические и биологические процессы (Коломейцев и др., 2008; Рогачев и Шлык, 2019). Получение данных температуры с помощью инструментальных методов сильно ограничено ввиду невозможности одномоментных измерений на обширных акваториях. Использование спутниковых измерений представляется наиболее подходящим способом для анализа характеристик верхнего слоя океана. Однако, некоторые естественные процессы или явления в атмосфере, например, интенсивность облачного покрова, могут существенно препятствовать работе установленных на спутниковые системы ИК-радиометров. Кроме того, алгоритмы обработки и преобразования получаемых спутниковых данных несовершенны (Liu and Minnett, 2016), что в итоге отрицательно сказывается на корректности конечной величины. Целью данного исследования является оценка качества температуры поверхности вблизи полуострова Камчатка и Курильских островов за теплый период 2015–2021 гг.
В качестве исходных данных использовались среднесуточные значения индекса sst-qual спутника MODIS/Aqua за период с марта по август 2015–2021 гг., полученные на основе разработанных алгоритмов обработки спутниковых изображений сервиса EARTHDATA (https://oceancolor.gsfc.nasa.gov). Данная величина характеризует качество получаемых измерений температуры поверхности моря в каждой точке поля. Для спутника MODIS/Aqua существует 5 индексов качества: наилучшее (индекс 0), хорошее (индекс 1), сомнительное (индекс 2), плохое (индекс 3), необработанное (индекс 4). Последний индекс в анализе качества не использовался, так как он присваивался тем участкам изображения, на которых располагается суша. Среднесуточные данные сводились в единую среднемесячную матрицу повторяемости индексов путем вычисления доли их количества в общем числе измерений. Полученные карты повторяемости анализировались на многолетних интервалах для выделения районов с индексом качества 0–1, на которых на постоянной основе возможно использование спутниковых измерений для оценки поверхностных проявлений разномасштабных процессов в поле температуры.
Анализ многолетних индексов показал, что в марте качество спутниковых данных температуры наиболее низкое — общая доля надежных данных в марте не превышает 25%. В апреле доля надежных измерений значительно выше (>40%), наиболее качественные данные получены для Кроноцкого и Авачинского заливов. При этом, в близи Курильских проливов в основном встречаются некачественные измерения. В мае качество получаемых данных температуры максимальное и составляет 50% от общего числа. Для Кроноцкого и Авачинского заливов, а также о. Парамушир измерения наиболее достоверные. В летний период, по сравнению с маем, качество спутниковых измерений несколько ниже. Наиболее обеспеченные районы для июня-августа — Кроноцкий, Авачинский заливы и открытая часть Тихого океана до Курильских островов. Для всего периода исследования наихудшие измерения температуры располагались вдоль всей береговой черты восточной части Тихоокеанского побережья полуострова Камчатка.
Таким образом, сезонная изменчивость качества спутниковых данных температуры MODIS/Aqua характеризуется максимальной достоверностью в мае, а минимальной — в марте, что, вероятно, связано с высокой циклонической активностью в северо-западной части Тихого океана (Чернева и Фирстов, 2018) и невозможностью полноценной работы спутниковых ИК-радиометров. Регионы (Кроноцкий, Авачинский заливы) высококачественных измерений для всего периода исследования значительно не изменяются, при этом их суммарная доля в общем числе всех измерений варьируется в пределах 30–40%, что необходимо учитывать при анализе поверхностных проявлений фронтальных зон и мезомасштабных вихрей. Кроме того, привлечение дополнительных сведений (данные с автоматизированных морских станций/экспедиционных исследований) позволит провести уточняющую валидацию измерений MODIS/Aqua и в значительной степени сгладить возможные недостатки.
Исследование выполнено за счёт гранта Российского научного фонда № 23-17-00174
(https://rscf.ru/project/23-17-00174/)