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)

Семнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

XVII.D.47

Сравнение оценок температуры приземного воздуха, эффективной температуры и температуры почвы, полученных по данным разных спутниковых приборов для юга ЕТР

Волкова Е.В. (1)
(1) ФГБУ "НИЦ "Планета", Москва, Россия
В ФГБУ «НИЦ «Планета» разработан [5] достаточно простой с вычислительной точки зрения алгоритм расчёта температуры приземного воздуха на уровне растительного покрова (Tар), температуры подстилающей поверхности (Tп/п) и эффективной температуры подстилающей поверхности (Тэф – взвешенная линейная комбинация значений Tар и Tп/п в зависимости от степени проективного покрытия растительностью) по данным спутниковых измерений радиационной температуры на λ=11 и 12 мкм (Т11, Т12) для безоблачных пикселов, которые в автоматическом режиме детектируются с помощью Комплексной Пороговой Методики (КПМ) (3 варианта: для данных МСУ-МР КА Метеор-М №2 [2], для данных AVHRR КА серии NOAA [1] и для данных SEVIRI КА серии Meteosat [4]). Восстановление значений Тар и Tп/п по спутниковым ИК измерениям происходит по методу GSW (Generalised Split-Window) [7, 8]. Юг ЕТР (Центрально-Чернозёмный регион (ЦЧР)) достаточно однороден по типу рельефа и растительности, а так же температурно-влажностному режиму, поэтому для расчёта значений Тар и Tп/п используются их линейные зависимости от предикторов Т11 и (Т11-Т12), а коэффициенты подбираются эмпирически двумя способами:
- в «климатическом» варианте методики они рассчитываются по методу наименьших квадратов для каждого месяца и года отдельно для каждого срока наземного метеонаблюдения по той же самой выборке, для которой определяются значения Тар, Тэф и Tп/п. Основные недостатки этого варианта методики − обязательность наличия синхронного спутниковому архива данных наземных метеонаблюдений за Тар и Tп/п и необходимость ожидания конца периода времени, для которого выполняются спутниковые оценки;
- «оперативный» вариант использует коэффициенты, непрерывно меняющиеся в зависимости от высоты солнца, времени года и суток. Главное преимущество этого варианта методики – возможность получения оценок Тар, Тэф и Tп/п сразу после поступления спутниковой информации в БД. Для разных спутниковых приборов получены разные формулы расчёта Тар и Tп/п.
Оба варианта методики были протестированы для ЦЧР на протяжении нескольких лет для 4х видов спутниковой информации: AVHRR/NOAA, МСУ-МР/Метеор и SEVIRI/Meteosat (точки стояния 0° и 41,5° в.д.). Результаты исследований показали, что:
1) при использовании климатического варианта методики (по сравнению с оперативным) получаются наименьшие значения СКО (среднее квадратическое отклонение) и dev≈0 К (dev - отклонение спутниковых оценок от наземных);
2) точнее всего (наименьшие значения СКО) по спутниковым данным восстанавливается Тар. Значения Тэф вычисляются немного хуже, а для Tп/п, несмотря на небольшие значения dev, СКО заметно больше. Для разных спутниковых данных среднемесячные СКОТар≈СКОТэф≈2-4 К, СКОТп/п≈3-5 К, dev≈±1-2 К, однако для отдельных сроков спутниковых наблюдений и метеостанций dev днём может достигать 10 К, ночью летом – до 5 К, а зимой – до 15 К (для Тп/п до 20 К)).;
3) точнее всего восстанавливаются Тар, Тэф и Tп/п по данным SEVIRI/Meteosat (0° в.д.). Близки к ним значения СКО по данным МСУ-МР/Метеор, однако оперативный вариант методики обычно занижает спутниковые оценки Тар, Тэф и Tп/п относительно наземных измерений на 0,5-1 К. По данным AVHRR/NOAA оценки Тар, Тэф и Tп/п оперативным вариантом методики, в целом, тоже немного ниже, чем по наземным измерениям (dev=0,1-0,3 К), однако значения СКО существенно выше для климатического варианта (по сравнению с оценками по данным SEVIRI/Meteosat (0° в.д.) и МСУ-МР/Метеор), а при оперативном варианте расчёта СКО выше, чем по данным SEVIRI/Meteosat (0° в.д.), но сопоставимо со значениями СКО по данным МСУ-МР/Метеор. Несмотря на то, что при использовании данных SEVIRI/Meteosat (41,5° в.д.) для расчёта Тар, Тэф и Tп/п dev≈0 К при любом способе расчёта, однако значения СКО получаются самыми высокими;
4) независимо от вида спутниковой информации значения СКО в целом больше в тёплый период года (апрель-сентябрь) и светлое время суток (6-15 ч ВСВ), чем в холодный период года и ночью. Однако хорошо заметны 2 максимума значений СКО (летом (из-за резких перепадов температур в пределах пиксела: тени от облака и крупных объектов, небольшие холодные водоёмы, перегретые крыши и дороги и др.) и зимой (из-за неточного восстановления облачной маски (ошибки детектирования могут достигать 25 % всех пикселов фрагмента спутникового изображения для данных МСУМР/Метеор))) и 2 минимума (весной и осенью).
5) в целом, значения dev (оперативный вариант методики) имеют более ровный сезонный и суточный ход для данных SEVIRI/Meteosat (0° в.д.) (из-за больших размеров выборки и маленькой разницы по времени между спутниковыми и наземными наблюдениями) для всех трёх видов температуры. При использовании данных AVHRR/NOAA спутниковые оценки Тар, Тэф и Tп/п получаются ниже (dev>0 К) наземных в тёплый период года (а для Tп/п и осенью), а также днём, и выше (dev<0 К) зимой. Похожим образом ведут себя спутниковые оценки Тар, Тэф и Tп/п и по данным МСУ-МР/Метеор. Для данных SEVIRI/Meteosat (41,5° в.д.) сезонный и суточный ход dev обратные.
6) среднегодовые значения dev и СКО меняются слабо для разных лет вплоть до 2017 г. (резкое увеличение значений СКО и уменьшение dev − в среднем на 0,5 К даже для данных SEVIRI/Meteosat (0° в.д.)). Вероятно, это связано с изменением точности, начиная с 2017 г., данных анализа Exeter, используемых в качестве дополнительной информации при детектировании облачной маски [3].
Таким образом, оба варианта методики, в основном, достаточно хорошо работают круглосуточно и круглогодично для ЦЧР и обеспечивают приемлемую точность, предъявляемую потребителями к её выходным продуктам [7].
Хорошая точность спутниковых оценок Тар, Тэф и Тп/п подтверждается также косвенно, т.к. они использовались в качестве входных переменных LSM (LSM, Land Surface Model) [6] при расчетах характеристик водного режима ЦЧР. Сравнение рассчитанных по модели значений суммарного испарения и влагозапасов почвы с измеренными на 48 агрометеостанциях ЦЧР показало, что расхождения находятся в допустимых пределах.
На основе оперативного варианта методики создан специализированный программный комплекс (СПК) «ETR-tatets» автоматизированной обработки данных радиометров AVHRR/NOAA, МСУ-МР/Метеор-М №2, SEVIRI/Meteosat для ЕТР: в круглосуточном режиме строятся оценки Тар, Тэф и Тп/п, а для светлого времени суток - оценки характеристик растительного покрова: вегетационного индекса (NDVI, Normalized Difference Vegetation Index), листового индекса (LAI, Leaf Area Index) и проективного покрытия растительностью (В). Использование результатов расчётов СПК совместно с данными численного прогноза состояния атмосферы позволяет применять LSM в оперативном режиме для получения текущих значений запасов почвенной влаги, суммарного испарения и других составляющих водообмена, например, с целью получения прогноза водообеспеченности территорий сельскохозяйственного назначения.

Ключевые слова: AVHRR/NOAA, МСУ-МР/Метеор-М №2, SEVIRI/Meteosat, температура приземного воздуха, эффективная температура, температура подстилающей поверхности
Литература:
  1. Волкова Е.В. Оценки параметров облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды по данным радиометра AVHRR с 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. Оценки параметров облачного покрова и осадков по данным радиометра МСУ-МР с полярно-орбитального метеоспутника «Метеор-М» №2 для Европейской территории России» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 5. С. 300-320.
  3. Волкова Е.В., Кухарский А.В. Сопоставление результатов прогнозирования полей температуры и давления глобальных моделей NCEP и Exeter (применяемых в спутниковом анализе параметров облачного покрова и осадков) // Сборник тезисов Шестнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва, ИКИ РАН, 12-16 ноября 2018 г. С. 167. ISBN 978-5-00015-018-4. doi:10.21046/2070-16DZZconf-2018a.
  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 С.А. Дистанционное определение температуры подстилающей поверхности, приземной температуры воздуха и эффективной температуры по спутниковым данным для юга ЕТР // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 5. С. 291-303.
  6. 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.
  7. LSA SAF. Product user manual. Land Surface Temperature (LST). SAF/LAND/IM/PUM_LST/2.5. Issue 2.5. 24/09/2010. 49 pp.
  8. Wan Z., Dozier J. A Generalized Split-Window Algorithm for Retrieving Land-Surface Temperature from Space. // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1996. Vol. 34. № 4. P. 892-905.

Презентация доклада

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов

162