Потенциал микроволновой радиометрии в L-диапазоне для оценки сплоченности морского ледяного покрова на примере данных спутника SMOS

Сплоченность морского льда (СМЛ) является одним из ключевых параметров для изучения климатических изменений в Арктике. Традиционные алгоритмы оценки СМЛ, основанные на данных высокочастотных (18-90 ГГц) микроволновых радиометров, обладают различной чувствительностью к источникам ошибок, таким как высокая изменчивость излучательной способности морского льда и снега, атмосферные влияния, поверхностные эффекты. В данной работе рассматривается альтернативный подход с использованием низкочастотных данных (L-диапазон, 1.4 ГГц) микроволнового радиометра MIRAS (англ. Microwave Imaging Radiometer using Aperture Synthesis) спутника SMOS (англ. Soil Moisture and Ocean Salinity).
Расчет сплоченности производился для 9 точек в акваториях Карского моря и моря Лаптевых с применением метода машинного обучения (МО). Полученные результаты сравнивались с данными ААНИИ (Арктический и антарктический научно-исследовательский институт), а также с продуктами распространённых высокочастотных алгоритмов на основе данных радиометров AMSR-2 (англ. Advanced Microwave Scanning Radiometer-2) и SSMIS (англ. Special Sensor Microwave Imager/Sounder). Проведённый анализ показал, что в зимний период алгоритм МО на основе SMOS обеспечивает точность, сопоставимую или превосходящую высокочастотные алгоритмы, демонстрируя устойчивость к колебаниям температуры воздуха, которые вызывают значительные ошибки в алгоритмах, использующих частоту 89 ГГц. В период таяния и разрушения ледяного покрова все алгоритмы показали увеличение ошибок: высокочастотные – из-за влияния талой воды на поверхности льда, а низкочастотный алгоритм МО – из-за прозрачности льда толщиной менее 50 см. В безледный период алгоритм МО показывал ложные повышения СМЛ, что связано с отсутствием погодных фильтров, компенсирующих влияние сильного ветра и шероховатости морской поверхности.
Результаты анализа показали перспективность использования низкочастотных данных SMOS для оценки СМЛ. Наибольшая эффективность ожидается при совместном использовании низкочастотных и высокочастотных данных, что позволит взаимно компенсировать их слабые стороны и повысить надежность оценок СМЛ в течение всего года.
Работа выполнена при поддержке темы «Мониторинг» (гос. регистрация № 122042500031-8) (В. В. Тихонов, Т. А. Алексеева, Е. В. Афанасьева, Ю. В. Соколова), а также темы «Природные и природно-хозяйственные системы Сибири в условиях современных вызовов: диагностика состояний, адаптивные возможности, потенциал экосистемных услуг» (госзадание № FUFZ-2021-0007) (И. В. Хвостов, А. Н. Романов, В. В. Тихонов).