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)
Архив конференций
Дополнительная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

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

XV.F.493

Оценка составляющих водного и теплового балансов для крупного сельскохозяйственного региона с использованием информации с метеорологических и геостационарных ИСЗ
Assessment of the water and heat balance components for large agricultural region using information from meteorological and geostationary satellites

Музылев Е.Л. (1), Старцева З.П. (1), Волкова Е.В. (2), Василенко Е.В. (2)
(1) Институт водных проблем РАН, Москва, Россия
(2) Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии "Планета", Москва, Россия
Разработаны методы оценки составляющих водного и теплового балансов большого сельскохозяйственного региона за сезон вегетации с помощью физико-математической модели вертикального влаго- и теплопереноса в системе “почва-растительность-атмосфера” (LSM, Land Surface Model) (Кучмент и др., 1989; Kuchment, Startseva, 1991; Музылев и др., 2002), пригодной для использования спутниковой информации о состоянии подстилающей поверхности и метеоусловиях (Музылев и др., 2002, 2005, 2010; Gelfan et al., 2012; Startseva et al., 2014). Эта информация представлена данными измерений многозонального сканера МСУ-МР ИСЗ Метеор-М №2 (совместно с данными радиометров SEVIRI геостационарного ИСЗ Meteosat-10 и AVHRR ИСЗ NOAA). LSM предназначена для расчетов влагосодержания почвы, испарения, транспирации растительности, вертикальных тепловых потоков и других составляющих водного и теплового балансов, а также температуры подстилающей поверхности (LST) и распределений температуры и влажности почвы по глубине. В качестве параметров модели использовались характеристики почв и растительности, в частности, листовой индекс LAI и проективное покрытие B, значения которых определялись по данным как наземных, так и спутниковых измерений. Входными переменными модели являлись метеорологические характеристики, определявшиеся по данным стандартных срочных метеорологических наблюдений. Осадки и LST оценивались также по информации с ИСЗ. В качестве исследуемой была выбрана территория 7 областей РФ (Курской, Воронежской, Белгородской, Орловской, Липецкой, Тамбовской и Брянской) общей площадью 227300 км2, находящаяся в зоне лесостепи и являющаяся частью Центрально-Черноземного региона России (ЦЧР).
По данным МСУ-МР/Метеор-М № 2 и AVHRR/NOAA для исследуемой территории были построены оценки осадков, температуры поверхности почвы Тsg и воздуха на границе растительного покрова Та (принимаемой за температуру растительности), эффективной LST Тs.eff, B и LAI. По данным SEVIRI/Meteosat-10 были получены оценки осадков, а также LST Тls и Та, B и LAI. Оценки количества осадков производились с помощью комплексной пороговой методики (КПМ) детектирования облачности, идентификации ее типов, выделения зон осадков и определения их интенсивности (Волкова, Успенский, 2010; Волкова, 2013, 2014, 2016; Волкова и др., 2015). Проверка достоверности оценки осадков по данным МСУ-МР с использованием КПМ производилась по данным наблюдений за количеством осадков, выпавших в течение суток на агрометеорологических станциях региона, а также путем сравнения с результатами расчетов по данным AVHRR и SEVIRI. Вероятность определения по спутниковым данным зон осадков, совпадающих с фактическими, при сопоставлении с данными наземных наблюдений составила для каждого из сенсоров, в том числе МСУ-МР, 75-85 % (Волкова, 2014, 2016; Волкова и др., 2015). Все оценки LST по информации AVHRR и SEVIRI были построены с помощью разработанных ранее методов и технологий тематической обработки данных измерений этих сенсоров (Успенский, Щербина, 1996; Uspensky, Shcherbina, 1998; Музылев и др., 2002; Соловьев, Успенский, 2009; Соловьев и др., 2010; Успенский и др., 2011). Оценки LST Ts.eff и Та по данным МСУ-МР были получены при использовании вычислительного алгоритма, разработанного на основе КПМ и опробованного для исследуемого региона на данных AVHRR и SEVIRI (Волкова, Успенский, 2016). Сравнение значений температур, определенных по данным наземных измерений, МСУ-МР, AVHRR и SEVIRI показало, что различия между всеми полученными оценками для подавляющего числа сроков наблюдений не превышало погрешности расчета данных величин по информации AVHRR (Музылев и др., 2016, 2017). Достоверность оценок В и LAI по данным всех сенсоров проверялась путем сравнения временных ходов LAI за сезон вегетации, построенных по этим данным, и результатам обработки данных наземных наблюдений. Она также обеспечивалась привлечением данных в канале 1.6 мкм SEVIRI. При диапазонах изменчивости В (0-100 %) и LAI (0-10) погрешности определения В и LAI не превышали 10 и 15 %, соответственно (Музылев и др., 2015).
Адаптация модели ко всем перечисленным спутниковым продуктам осуществлялась путем перехода к вычислительной сетке размером 3х3 пиксела ИК каналов AVHRR (~7х5 км2), в узлах которой определялись значения параметров и входных переменных модели и проводились вычисления составляющих водного и теплового балансов, а также температуры поверхности растительного покрова Tf, почвы Tg и радиационной температуры поверхности Ts. Ассимиляция в LSM спутниковых оценок названных характеристик растительности и метеорологических характеристик производилась путем их ввода в модель на каждом временном шаге во всех узлах вычислительной сетки для расчета влагосодержания метрового слоя почвы W, суммарного испарения Ev, вертикальных потоков тепла и других составляющих водного и теплового балансов исследуемой территории. Все расчеты выполнены для сезонов вегетации 2014-2016 гг. Корректность полученных оценок W и Ev для всех вариантов вычисления LAI, B, Ts.eff, Tls, Ta и осадков по данным всех сенсоров, в том числе МСУ-МР, подтверждена результатами их сравнения между собой, а также с данными измерений на агрометеорологических станциях. Погрешность оценки W для подавляющего числа сроков наблюдений составила 10-15 %, а расхождения оценок Ev за пентаду находились в пределах нескольких мм (~ 20-25 %), что считается приемлемым результатом (Startseva, 2014; Музылев и др., 2015).
Также исследованы возможности использования при моделировании оценок влажности поверхности почвы, полученных по данным скаттерометра ASCAT/MetOp-A,-B (Музылев и др., 2017; Muzylev et al., 2017). Проверка корректности таких оценок для рассматриваемой территории за сезоны вегетации 2014-2016 гг. производилась при их сравнении с результатами расчетов влажности поверхности почвы с помощью LSM, выполненных при использовании данных наземных наблюдений. Расхождения спутниковых и модельных оценок поверхностной влажности находились в допустимых пределах (± 0.05 см3/см3), что позволяет использовать данные ASCAT в LSM при задании начальных условий для уравнения вертикального влагопереноса в почве, а также для расчета испарения с поверхности почвы и последующего формирования верхнего граничного условия для этого уравнения.
Предложенный подход представляется перспективным для оценки влагообеспеченности целых сельскохозяйственных регионов, особенно отличающихся дефицитом или отсутствием данных наземных наблюдений.
Работа выполнена при поддержке РФФИ – грант № 16-05-01097 “Водопотребление агроценозов на “точечном” и “площадном” уровнях исследований”.

Ключевые слова: моделирование, спутниковые данные, водный и тепловой балансы, влагозапасы почвы, суммарное испарение, температура подстилающей поверхности, осадки, влажность поверхности почвы modeling, satellite data, water and heat balances, soil water content, evapotranspiration, land surface temperature, precipitation, soil surface humidity
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. Определение параметров облачного покрова и осадков по данным МСУ-МР с полярно-орбитального метеоспутника Метеор-М №2 для Европейской территории России // Сборник тезисов Четырнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва, ИКИ РАН, 14-18 ноября 2016 г. 2016. С.157.
  4. Волкова Е.В., Успенский А.Б. Оценки параметров облачного покрова по данным геостационарного МИСЗ METEOSAT-9 круглосуточно в автоматическом режиме // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т.7. № 3. С.16-22.
  5. 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.
  6. Волкова Е.В., Успенский С.А. Дистанционное определение температуры подстилающей поверхности, приземной температуры воздуха и эффективной температуры по спутниковым данным для юга Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т.13. № 5. С.291-303.
  7. 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.
  8. Музылев Е.Л., Старцева З.П., Волкова Е.В., Василенко Е.В. Моделирование водного режима территории сельскохозяйственного региона с использованием спутниковых данных // Сборник трудов Всероссийской научной конференции “Водные ресурсы: новые вызовы и пути решения”. Новочеркасск: Лик, 2017. С.253-260.
  9. Музылев Е.Л., Старцева З.П., Успенский А.Б., Василенко Е.В., Волкова Е.В., Кухарский А.В. Использование спутниковых данных о характеристиках растительного покрова, метеорологических характеристиках и влажности поверхности почвы в модели формирования водного и теплового режимов обширной территории сельскохозяйственного назначения. // Сборник тезисов Четырнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва, ИКИ РАН, 14-18 ноября 2016 г. 2016. С.363.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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.
  16. 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.
  17. 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.
  18. 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.
  19. 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.
  20. Muzylev E., Startseva Z.,Uspensky A.,Volkova E., Vasilenko E., Kukharsky A. Using satellite data on meteorological and vegetation characteristics and soil surface humidity in the Land Surface Model for the vast territory of agricultural destination // Geophysical Research Abstracts, EGU General Assembly. Vienna, Austria. 24 – 28 April 2017. Vol. 19. P.12725.
  21. 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.
  22. 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.
  23. 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.
  24. 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.
  25. Volkova E.V., Opredelenie parametrov oblachnogo pokrova i osadkov po dannym MSU-MR s polyarno-orbital’nogo meteosputnika Meteor-M № 2 dlya Evropeyskoy territorii Rossii (Estimation of cloudiness parameters and precipitation amount from data of MSU-MR established on board of polar-orbital meteorological satellite Meteor-M № 2 for the European territory of Russia) // Sbornik tezisov Chetyrnadtsatoy Vserossiyskoy otkrytoy conferentsii “Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa”, November 14-18, 2016. P.157.
  26. Volkova E.V., Uspensky A.B., Otsenki parametrov oblachnogo pokrova po dannym geostatsionarnogo MISZ METEOSAT-9 kruglosutochno v avtomaticheskom regime (Estimation of cloud cover parameters from METEOSAT-9 geostationary meteorological satellite data for day and night time), Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2010, Vol.7, No 3, pp.16-22.
  27. 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.
  28. Volkova E.V., Uspensky S.A., Distantsionnoe opredelenie temperatury podstilayushchey poverhnosti, prizemnoy temperatury vozduha i effektivnoy temperatury po sputnikovym dannym dlya yuga Evropeyskoy territorii Rossii // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2016, Vol.13, No 5, pp.291-303.
  29. 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.
  30. Muzylev E.L., Startseva Z.P., Volkova E.V., Vasilenko E.V., Modelirovanie vodnogo rezhima territorii sel’skohozyaystvennogo regiona s ispol’zovaniem sputnikovyh dannyh, (Modeling the water regime of agricultural region using satellite data), Sbornik trudov Vserossiyskoy nauchnoy konferentsii “Vodnye resursy: novye vyzovy i puti resheniya”. Novocherkassk: Lik, 2017. P.253-260.
  31. Muzylev E.L., Startseva Z.P., Uspensky A.B., Vasilenko E.V., Volkova E.V., Kukharsky A.V.Ispol’zovanie sputnikovyh dannyh o harakteristikah rastitel’nogo pokrova, meteorologicheskih harakteristikah i vlazhnosti poverhnosti pochvy v modeli formirovaniya vodnogo i teplovogo rezhimov obshirnoy territorii sel’skohozyastvennogo naznachenya (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) // Sbornik tezisov Chetyrnadtsatoy Vserossiyskoy otkrytoy conferentsii “Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa”, November 14-18, 2016. P.363.
  32. 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.
  33. 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.
  34. 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.
  35. Muzylev E.L., Uspensky A.B., Startseva Z.P., Volkova E.V., Kukharsky A.V., Uspensky S.A., 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.
  36. 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.
  37. 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.
  38. 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.
  39. 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.
  40. 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.
  41. 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.
  42. Muzylev E., Startseva Z.,Uspensky A.,Volkova E., Vasilenko E., Kukharsky A. Using satellite data on meteorological and vegetation characteristics and soil surface humidity in the Land Surface Model for the vast territory of agricultural destination // Geophysical Research Abstracts, EGU General Assembly. Vienna, Austria. 24 – 28 April 2017. Vol. 19. P.12725.
  43. 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.
  44. 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

379