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)

Двадцать третья международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXIII..14

Мониторинг снежного покрова по спутниковым данным

Волкова Е.В. (1), Кухарский А.В. (1)
(1) Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета», Москва, Россия
В холодный период года большая часть территории России покрыта снегом, да и в тёплый период года снежный покров может сохраняться в некоторых районах. Наземные наблюдения за снежным покровом на метеостанциях и снегомерных постах неравномерно распределены по территории России. Поэтому спутниковый мониторинг снежного покрова для удалённых территорий становится единственным источником информации. Для многих прикладных задач, таких как предупреждение о лавинной опасности и нарушении транспортных потоков, начале уборки дорог и оценке состояния сельскохозяйственных культур и др., важна информация о границе залегания устойчивого снежного покрова и её движении.
В «НИЦ «Планета» разработаны 2 методики детектирования границ залегания устойчивого снежного покрова по спутниковым данным и реализованы в автоматизированных программных комплексах (АПК). Детектирование снежного покрова обоими АПК происходит для 8ми основных сроков синоптических наблюдений в течение суток в каждом случае для двух КА, а затем строятся суточные монтажи вероятности снежного покрова по всем срокам и обоим КА. Выходные продукты получаются в виде растровых карт и соответствующих им числовых матриц с кодами классов.
АПК «SNOWsevex», используя данные каналов 1-7, 9, 10 прибора SEVIRI КА Meteosat №11 и №9 и дополнительно к ним реанализ прогностической модели Exeter (сетка 2,5°) и цифровую модель рельефа, пороговым методом в светлое время суток дешифрирует снежный покров, а в тёмное время – детектирует его по косвенным признакам (Волкова и др., 2024). В результате выделяются 4 класса: «облачно», «без снега», «вероятно снег» и «снег» для любого фрагмента полного круга обзора прибора (±69° от точки надира) с исходным разрешением и на регулярной сетке (1,5’=0,025°). По результатам авторской валидации спутниковый продукт «Карты снежного покрова по данным SEVIRI/Meteosat» был рекомендован для мониторинга снежного покрова в пределах Европейской территории России и включён в список продуктов ГИС «Волга» (Дерюгина и др., 2021), в том числе в зарегистрированную базу данных «НИЦ «Планета» «База данных снежного покрова бассейна реки Волга по данным радиометра SEVIRI КА серии Meteosat». К основным недостаткам выходных продуктов АПК «SNOWsevex» следует отнести: 1) неполное покрытие спутниковыми наблюдениями территории России; 2) часть территории на карте закрыта облачностью; 3) ночью 2 класса «снег» и «вероятно снег» объединены в 1 класс «вероятно снег»; 4) снежный шлейф за облаком может приниматься за снежный покров, например, над тёплыми водоёмами.
АПК «SNOWarkncep», используя данные каналов 4-6, 9, 10 прибора МСУ-ГС-ВЭ КА Арктика-М №1 и №2 и дополнительно к ним прогноз модели NCEP GFS (сетка 0,5°) и цифровую модель рельефа, пороговым методом круглосуточно детектирует снежный покров по косвенным признакам. В результате выделяются 3 класса: «без снега», «вероятно снег» и «снег» для любого фрагмента полного круга обзора прибора на регулярной сетке (1,5’=0,025°) и в косой азимутальной стереографической проекции (разрешение ~4 км). Карты строятся для всей территории России, включая Арктический регион и Северный полюс, а 3 класса снега на поверхности земли детектируются независимо от времени суток, количества облачности и наличия снежного шлейфа.
Оба АПК снабжены отдельным блоком ежедневной и ежемесячной автоматической валидации карт наземными наблюдениями за снегом на метеостанциях. Выходные продукты получаются: ежедневно в виде растровых карт (на регулярной сетке для территории России и сопредельных стран или любого заданного фрагмента) вероятности снежного покрова с нанесёнными на них в виде специальных значков наземными метеонаблюдениями и в виде текстовых журналов с оценками точности спутниковой классификации в среднем по заданной территории в среднем за сутки, а ежемесячно (за прошедший календарный месяц) ‒ в виде текстовых журналов с оценками точности в среднем по заданной территории в среднем за месяц. По итогам валидации выдаётся автоматическое заключение о качестве валидации в среднем по территории за сутки и месяц.
В работе проведен анализ результатов автоматической валидации карт снежного покрова обоих АПК для Европейской территории России (ЕТР) и Западной Сибири (ЗС) по данным SEVIRI/Meteosat и территории России по данным МСУ-ГС-ВЭ/Арктика-М, а также выполнено попиксельное сравнение карт для территории ЕТР+ЗС за период с ноября 2024 г. по май 2025 г.
ВЫВОД. Оба АПК («SNOWarkncep» и «SNOWsevex») вполне удовлетворительно детектируют снежный покров. Со средней вероятностью не ниже ~80-85 % у обоих АПК снега действительно нет в классе «без снега», а в классе «снег» он, наоборот, присутствует. При этом класс «вероятно снег» у АПК «SNOWsevex» ‒ скорее снежный (с вероятностью 75-80 %), чем бесснежный, а у АПК «SNOWarkncep» равновероятно (~50 %). Совпадение карт двух АПК с ноября по март составляет в среднем ~50 %, увеличиваясь к лету до 80-85 %. В подавляющем большинстве случаев расхождения карт составляют ±1 соседний класс. Серьёзные «ошибки», когда вместо класса «снег» по одной методике детектируется класс «без снега» по другой, в среднем отмечаются всего в 1,5 % случаев (с декабря по март не более 1 %, весной 2-3 % (для отдельных дней до 4,5 %)). На картах-монтажах АПК «SNOWarkncep» границу класса «снег» можно с уверенностью считать границей залегания устойчивого снежного покрова. При этом класс «вероятно снег» ‒ это зона с неустойчивым или разорванным снежным покровом.

Ключевые слова: SEVIRI, Meteosat, МСУ-ГС, Арктика-М, снежный покров
Литература:
  1. Волкова Е.В., Кухарский А.В., Дерюгина В.В., Невский А.А. Мониторинг снежного покрова по данным радиометра SEVIRI КА серии Meteosat // Электронный сборник материалов 22й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва: ИКИ РАН, 2024. С.240. doi 10.21046/22DZZconf-2024а. ISBN 978-5-00015-0067-2.
  2. Дерюгина В.В., Симонов Ю.А., Леонтьева Е.А., Невский А.А.// Веб- ГИС- технологии обработки и анализа спутниковых данных и гидрологических измерений и для мониторинга и прогнозирования паводковой обстановки в бассейне р. Волги / Материалы сборника VI Международной научно-практической конференции: «Комплексные проблемы техносферной безопасности» в 3 ч. Воронеж, 2021. С. 80-92.

Дистанционное зондирование криосферных образований