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.345
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. 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. 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. 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. 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. 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