Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Четырнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

XIV.F.233

Использование спутниковых данных о характеристиках растительного покрова, метеорологических характеристиках и влажности поверхности почвы в модели формирования водного и теплового режимов обширной территории сельскохозяйственного назначения
Utilization of remote sensing data on characteristics of vegetation cover, meteorological characteristics and soil surface humidity in the model of water and heat regimes formation for territory of large agricultural region

Музылев Е.Л. (1), Старцева З.П. (1), Успенский А.Б. (2), Василенко Е.В. (2), Волкова Е.В. (2), Кухарский А.В. (2)
(1) Институт водных проблем РАН, Москва, Россия
(2) Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии "Планета", Москва, Россия
Разработана модель влаго- и теплообмена покрытых растительностью участков суши с атмосферой для вегетационного периода, пригодная для расчета составляющих водного и теплового балансов исследуемой территории (влагозапасов почвы, суммарного испарения, инфильтрации влаги в почву, вертикальных потоков тепла и др.), а также температур поверхности почвы и растительного покрова и распределений влажности и температуры почвенного слоя по глубине (Кучмент и др., 1989; Kuchment, Startseva, 1991; Музылев и др., 2002, 2005). Модель рассчитана на использование построенных по спутниковым данным для каждого пиксела оценок характеристик подстилающей поверхности, метеорологических характеристик (Музылев и др., 2002, 2005, 2010, 2015; Gelfan et al., 2012; Startseva et al., 2014) и влажности поверхности почвы. Оценки характеристик растительности и метеорологических характеристик, являющихся, соответственно, параметрами или входными переменными модели, были получены при тематической обработке данных измерений сканирующих радиометров AVHRR/NOAA, MODIS/EOS Terra и Aqua, SEVIRI/Meteosat-9, -10 (MSG-2, -3) и МСУ-МР/Метеор-М № 2. Значения влажности поверхности почвы были рассчитаны по данным скаттерометров ASCAT/MetOp-A, -B. Значения характеристик почвы, также являющихся параметрами модели, задавались по результатам районирования исследуемой территории по типам почв, проводившегося с привлечением информации из глобальных баз данных FAO. По данным AVHRR и МСУ-МР строились оценки температуры подстилающей поверхности (LST) трех типов: голой почвы Tsg, воздуха на уровне растительного покрова Ta и эффективной температуры поверхности Ts.eff (взвешенной линейной комбинации Tsg и Ta), а также ее излучательной способности E, вегетационного индекса NDVI, листового индекса LAI, проективного покрытия растительностью B, облачности и осадков. По данным MODIS, загружавшимся с веб-сайта LP DAAC (NASA), определялись значения LST Tls, E, NDVI и LAI. По данным SEVIRI были получены оценки Tls, Ta, E, NDVI, LAI, B и осадков. В качестве исследуемой была выбрана находящаяся в лесостепной зоне территория части Центрально-Черноземного региона России, включающая Курскую, Белгородскую, Липецкую, Орловскую, Воронежскую, Тамбовскую и Брянскую области, площадью 227300 км2. Исследования проводились для сезонов вегетации 2013-2016 гг.
Целями настоящей работы являлись исследование возможностей привлечения данных МСУ-МР наравне с данными AVHRR, MODIS и SEVIRI при моделировании водного и теплового режимов обширной территории за вегетационный период, а также получение предварительных оценок влажности поверхности почвы по данным ASCAT и их сравнение с результатами расчетов по модели, выполненными при использовании данных наземных и спутниковых измерений. Эти исследования направлены на выявление возможности использования полученных спутниковых оценок при недостатке или отсутствии наземной информации.
Разработанные ранее технологии тематической обработки данных измерений AVHRR и SEVIRI (Успенский, Щербина, 1996; Uspensky, Shcherbina, 1998; Музылев и др., 2002; Соловьев, Успенский, 2009; Соловьев и др., 2010, Успенский и др., 2011) были усовершенствованы путем обновления регрессионных зависимостей для LST и характеристик растительности (Музылев и др., 2010; Startseva et al., 2014) и адаптированы к району исследований. Все эти технологии были также апробированы на данных МСУ-МР за 2015-2016 гг. Оценки суточных и месячных сумм осадков для каждого пиксела по данным AVHRR, SEVIRI и МСУ-МР производились при использовании усовершенствованной комплексной пороговой методики (КПМ) детектирования облачности и идентификации ее типов, а также выделения зон осадков и определения их максимальной интенсивности (Волкова, 2013, 2014; Волкова и др., 2015). Ключевым моментом КПМ является переход от оценки интенсивности осадков к оценке их суточных величин. Вероятность выделения по данным AVHRR и SEVIRI зон осадков, совпадавших с фактическими, составляла 75-85 % (Волкова, 2014). Точность оценки осадков по данным МСУ-МР оказалась такой же. Адекватность оценок LST, характеристик растительности и осадков по данным МСУ-МР подтверждалась для упомянутых сезонов вегетации путем сравнения с аналогичными оценками, построенными по наземным данным и данным AVHRR и SEVIRI, а также при сопоставлении фактических значений влагозапасов почвы W и суммарного испарения Ev с рассчитанными по модели при использовании спутниковых оценок названных величин по данным всех рассматривавшихся сенсоров.
Использование в модели построенных по спутниковым данным оценок LST, характеристик растительности и осадков производилось с помощью специально разработанных процедур замены наземных оценок этих величин на спутниковые (Музылев и др., 2002, 2005, 2010, 2015; Gelfan et al., 2012; Startseva et al., 2014) при расчетах влагозапасов почвы W, суммарного испарения Ev, вертикальных водных и тепловых потоков, а также температур почвы и растительности и влажности почвы и других характеристик водного и теплового режимов исследуемой территории. Корректность результатов моделирования W и Ev (в том числе при использовании упомянутых оценок по данным МСУ-МР) подтверждена с помощью описанных выше сравнений вычисляемых величин, точность расчета которых находилась в стандартных пределах (10-15 % для W и 20-25 % для Ev).
Получены первые пробные оценки влажности поверхности почвы по данным скаттерометров ASCAT для исследуемого региона за сезоны вегетации 2014-2015 гг., выполнено их сравнение с результатами моделирования для ряда агрометеорологических станций региона, проведенного с использованием наземных и спутниковых данных, сформулированы отдельные требования к получаемой информации. На сегодняшний день построенные по данным ASCAT оценки поверхностной влажности могут быть использованы для подбора значений почвенных параметров модели и задания начальных условий по влажности почвы для сезона вегетации.
Основным результатом работы можно считать обоснование возможности привлечения информации с разных (в том числе недавно запущенных) ИСЗ с целью ее использования при моделировании водного и теплового режимов территории обширного сельскохозяйственного региона.

Ключевые слова: моделирование, спутниковые данные, осадки, температура подстилающей поверхности, растительность, влажность и влагозапасы почвы, суммарное испарение Keywords: modeling, satellite data, precipitation, land surface temperature, vegetation, soil water humidity and content, evapotranspiration
Литература:
  1. Волкова Е.В. Оценки параметров облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды по данным радиометра AVHRR c МИСЗ серии NOAA круглосуточно в автоматическом режиме // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т.10. № 3. С.66–74.
  2. Волкова Е.В. Определение сумм осадков по данным радиометров SEVIRI/Meteosat-9,10 и AVHRR/NOAA для Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т.11. № 4. С.163-177.
  3. Волкова Е.В., Успенский А.Б., Кухарский А.В. Специализированный программный комплекс получения и валидации спутниковых оценок параметров облачности и осадков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т.12. № 3. С.7-26.
  4. Кучмент Л.С., Мотовилов Ю.Г., Старцева З.П. Моделирование влагопереноса в системе почва-растительность-приземный слой атмосферы для гидрологических задач. // Водные ресурсы. 1989. № 2. С.32-39.
  5. Музылев Е.Л., Успенский А.Б., Старцева З.П., Волкова Е.В. Моделирование гидрологического цикла речных водосборов с использованием синхронной спутниковой информации высокого разрешения // Метеорология и гидрология. 2002. № 5. С.68-82.
  6. Музылев Е.Л., Успенский А.Б., Волкова Е.В., Старцева З.П. Использование спутниковой информации при моделировании вертикального тепло- и влагопереноса для речных водосборов // Исследование Земли из космоса. 2005. № 4. С.35-44.
  7. Музылев Е.Л., Успенский А.Б., Старцева З.П., Волкова Е.В., Кухарский А.В. Моделирование составляющих водного и теплового балансов для речного водосбора c использованием спутниковых данных о характеристиках подстилающей поверхности // Метеорология и гидрология. 2010. № 3. С.118-133.
  8. Музылев Е.Л., Успенский А.Б., Старцева З.П., Волкова Е.В., Кухарский А.В., Успенский С.А. Использование данных дистанционного зондирования при моделировании компонент водного и теплового балансов территории Центрально-Черноземных областей России. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т.12. №.6. С.17-34.
  9. Соловьев В.И., Успенский С.А. Мониторинг температуры поверхности суши по данным геостационарных метеорологических спутников нового поколения // Исследование Земли из космоса. 2009. № 3. С.79-89.
  10. Соловьев В.И., Успенский А.Б., Успенский С.А. Определение температуры земной поверхности по данным измерений уходящего теплового излучения с геостационарных метеорологических ИСЗ // Метеорология и гидрология. 2010. № 3. С.5-17.
  11. Успенский С.А., Успенский А.Б., Рублев А.Н. Анализ возможности мониторинга приповерхностной температуры воздуха по данным геостационарных метеорологических спутников // Сб. тезисов Международного симпозиума “Атмосферная радиация и динамика”, СПб., Июнь 2011. СПб. Изд-во СПбГУ. С.37-38.
  12. Успенский А.Б., Щербина Г.И. Оценка температуры и излучательной способности поверхности суши по данным измерений уходящего теплового излучения с ИСЗ NOAA. // Исследование Земли из космоса. 1996. №5. С.4-13.
  13. Gelfan A., Muzylev E., Uspensky A., Startseva Z., Romanov P. Remote Sensing Based Modeling of Water and Heat Regimes in a Vast Agricultural Region. // Remote Sensing – Applications. Ed. Boris Escalante-Ramirez. InTech – Open Access Publisher, Rijeka, Croatia. 2012. Chapter 6. P.141-176.
  14. Kuchment L.S., Startseva Z.P. Sensitivity of evapotranspiration and soil moisture in wheat fields to changes in climate and direct effects of carbon dioxide. Hydrol. Sci. J. Vol.36. N 6. P.631-643.
  15. Startseva Z., Muzylev E., Volkova E., Uspensky A., Uspensky S. Water and heat regimes modelling for a vast territory using remote-sensing data. // International Journal of Remote Sensing. 2014. V.35. N15. P.5775-5799.
  16. Uspensky A.B., Shcherbina G.I. Derivation of land surface temperatures and emissivities from satellite IR window measurements. Adv. Space Res. 1998. Vol. 21. N 3. P.433-437.
  17. References
  18. Volkova E.V., Otsenki parametrov oblachnogo pokrova, osadkov I opasnyh yavleniy pogody po dannym radiometra AVHRR s MISZ serii NOAA kruglosutochno v avtomaticheskom regime (Automatic estimation of cloud cover and precipitation parameters obtained by AVHRR NOAA for day and night conditions), Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2013, Vol.10, No 3, pp.66-74.
  19. Volkova E.V., Opredelenie summ osadkov po dannym radiometrov SEVIRI/Meteosat-9,-10 and AVHRR/NOAA dlya Evropeyskoy territorii Rossii (Estimation of precipitation amount using SEVIRI/Meteosat-9 and AVHRR/NOAA data for the European territory of Russia), Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2014, Vol.11, No 4, pp.163-177..
  20. Volkova E.V., Uspensky A.B., Kukharsky A.V., Specializirovanny programmny complex polucheniya i validatsii sputnikovyh otsenok parametrov oblachnosni i osadkov (Specialized complex of programs for retrieving and validating satellite estimates of cloud and precipitation), Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2015, Vol.12, No 3, pp.7-26.
  21. Kuchment L.S., Motovilov Yu.G., Startseva Z.P., Modelirovanie vlagoperenosa v sisteme “pochva-rastitel’nost’-prizemny sloy atmoshery” dlya gidrologicheskih zadach (Modeling water transfer in the “soil-vegetation-surface layer of atmosphere” system for hydrological goals), Vodnye resursy, 1989, No 2, pp.32-39.
  22. Muzylev E.L., Uspensky A.B., Startseva Z.P., Volkova E.V., Modelirovanie gidrologicheskogo cycla rechnyh vodosborov s ispolzovaniem sinhronnoy sputnikovoy informatsii vysokogo razresheniya (Simulation of Hydrological Cycle of River Basins Using Synchronous High Resolution Satellite Data), Meteorologiya i gidrologiya, 2002, No 5, pp.68-82.
  23. Muzylev E.L., Uspensky A.B., Volkova E.V., Startseva Z.P., Ispolzovanie sputnikovoy informatsii pri modelirovanii vertikalnogo teplo- i vlagoperenosa dlya rechnyh vodosborov, (Using Satellite Information for Modeling Heat and Moisture Transfer in River Watersheds), Issledovanie Zemli iz kosmosa, 2005, No 4, pp.35-44.
  24. Muzylev E.L., Uspensky A.B., Startseva Z.P., Volkova E.V., Kukharsky A.V., Modelirovanie sostavlyayushchih vodnogo i teplovogo balansov dlya rechnogo vodosbora s ispolzovaniem sputnikovyh dannyh o harakteristikah podstilayushchey poverhnosti, (Modeling water and heat balance components for the river basin using remote sensing data on underlying surface characteristics), Meteorologiya i gidrologiya, 2010, No 3, pp.118-133.
  25. Muzylev E.L., Uspensky A.B., Startseva Z.P., Volkova E.V., Kukharsky A.V., Uspensky S.A.,
  26. Ispol’zovanie dannyh distantsionnogo zondirovaniya pri modelirovanii component vodnogo i teplovogo balantsov territorii Cental’no-Chernozemnyh oblastey Rossii (Utilization of remote sensing data for modeling water and heat balance components of the Russian Central Black Earth Region territory), Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2015, Vol.12, No 6, pp.17-34.
  27. Solovjev V.I., Uspensky S.A., Monitoring temperatury poverhnosti sushi po dannym geostatsionarnyh meteorologicheskih sputnikov novogo pokoleniya, (Monitoring of Land Surface Temperatures Based on Second Generation Geostationary Meteorological Satellites), Issledovanie Zemli iz kosmosa, 2009, No 3, pp.79-89.
  28. Solov’ev V.I., Uspenskii A.B., Uspenskii S.A., Opredelenie temperatury zemnoy poverhnosti po dannym izmereniy teplovogo izlucheniya s geostatsionarnyh meteorologicheskih ISZ (Derivation of Land Surface Temperature Using Measurements of IR Radiances from Geostationary Meteorological Satellites), Meteorologiya i gidrologiya, 2010, No 3, pp.5-17.
  29. Uspensky S.A., Uspensky A.B., Rublev A.N. Analiz vozmozhnosti monitoringa pripoverhnostnoy temperatiry vozduha po dannym geostatsionarnyh meteorologicheskih sputnikov (Analysis of Land Air Temperature Mapping Capabilities with Geostationary Satellite Data), Proceeding of ISARD-2011, Saint-Petersburg, June 2011, Saint-Petersburg State University Publisher House, pp.37–38.
  30. Uspensky A.B., Shcherbina G.I. Otsenka temperatury i izluchatelnoy sposobnosti poverhnosti sushi po dannym izmereniy uhodyashchego teplovogo izlycheniya s ISZ NOAA (Assessment of land surface temperature and emissivity from NOAA satellite measurement data on outgoing heat radiation), Issledovanie Zemli iz kosmosa, 1996, No 5, pp.4-13.
  31. Gelfan A., Muzylev E., Uspensky A., Startseva Z., Romanov P. Remote Sensing Based Modeling of Water and Heat Regimes in a Vast Agricultural Region, Remote Sensing – Applications. Ed. Boris Escalante-Ramirez. InTech – Open Access Publisher, Rijeka, Croatia. 2012. Chapter 6. P.141-176.
  32. Kuchment L.S., Startseva Z.P. Sensitivity of evapotranspiration and soil moisture in wheat fields to changes in climate and direct effects of carbon dioxide. Hydrol. Sci. J. Vol.36. No 6. P.631-643.
  33. Startseva Z., Muzylev E., Volkova E., Uspensky A., Uspensky S. Water and heat regimes modelling for a vast territory using remote-sensing data. // International Journal of Remote Sensing. 2014. Vol.35. No 15. P.5775-5799.
  34. Uspensky A.B., Shcherbina G.I. Derivation of land surface temperatures and emissivities from satellite IR window measurements. Adv. Space Res. 1998. Vol. 21. No 3. P.433-437.

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

363