Расчет аэрозольной оптической толщины по данным прибора МСУ-ГС космических аппаратов серии Арктика-М

Аэрозольная оптическая толщина (АОТ) является ключевым параметром для мониторинга качества воздуха, оценки климатических изменений и атмосферной коррекции спутниковых данных. Расчёт АОТ по данным прибора МСУ-ГС космических аппаратов (КА) серии Арктика-М осложнен отсутствием коротковолнового ИК-канала в диапазоне длин волн 2.1-2.4 мкм.
В работе используется метод, разработанный ранее для КА Электро-Л №3 (Кучма, 2025), основанный на использовании пар значений коэффициента спектральной яркости (КСЯ): текущего значения КСЯ (ТКСЯ) и минимального значения КСЯ (МКСЯ) за определённый предыдущий период времени. Для получения МКСЯ, по аналогии с методикой для прибора AVHRR (Hauser, 2005), анализируются данные съёмки за 44 дня, что обусловлено спецификой геометрии обзора с высокоэллиптической орбиты КА серии Арктика-М. Наблюдение конкретной области земной поверхности возможно лишь в течение 6 часов рабочего участка, повторное наблюдение этой же территории доступно только через 18 часов. Дополнительным ограничением является зависимость от солнечного освещения, что существенно сокращает количество пригодных для анализа измерений для каждой точки. Каждый результирующий пиксель МКСЯ определяется как 10-й перцентиль минимальных значений КСЯ после упрощённой атмосферной коррекции, в которой учитываются рэлеевское рассеяние, коэффициент пропускания водяного пара, озона и других газовых составляющих, а также тип аэрозоля (континентальный, морской, песчаный). Параметры для атмосферной коррекции рассчитываются с помощью аналитических формул, полученных эмпирическим путем при решении обратной задачи с применением модели переноса излучения в атмосфере 6S.
Для расчета АОТ используется модель CatBoostRegressor, которая ранее была выбрана в качестве итоговой при работе с данными КА Электро-Л №3. В качестве целевых значений при обучении использовались сопоставленные данные АОТ с прибора MODIS (продукт MOD04). Причина выбора продукта MOD04 в качестве целевого заключается в крайне малом количестве сопоставлений с измерениями наземной сети AERONET из-за особенностей высокоэллиптической орбиты КА серии Арктика-М. Всего с марта 2025 года по февраль 2026 года было получено 1327012 пар значений MODIS-Арктика-М №1 и 532883 пары значений MODIS-Арктика-М №2. Результаты проведенной оценки точности показали, что разработанный алгоритм сопоставим с зарубежными аналогами, которые также основаны на принципе использования МКСЯ. В частности, при сравнении с независимой валидационной выборкой по данным MODIS корреляция Пирсона составила 83,94 % и 96,62 %, а корень среднеквадратической ошибки – 0,089 и 0,075 для КА Арктика-М №1 и КА Арктика-М №2 соответственно. В то же время, при валидации по данным наземной сети AERONET, корреляция Пирсона составила 23,1 % и 23,65 %, а корень из среднеквадратической ошибки – 0,097 и 0,109 для КА Арктика-М №1 и КА Арктика-М №2 соответственно. Такая разница в корреляции объясняется существенно более узким диапазоном значений АОТ в выборке AERONET: для рассматриваемого периода значения АОТ не превышали 0,5. Кроме того, выборка характеризуется выраженной неоднородностью по типу аэрозоля. Для КА Арктика-М №1 было получено 20269 сопоставлений для морского аэрозоля и 1037 для континентального и песчаного аэрозолей, для КА Арктика-М №2 – 2170 и 614 сопоставлений соответственно. Таким образом, основная часть валидационной выборки AERONET приходится на условия относительно низкой аэрозольной нагрузки и морской тип аэрозоля, что ограничивает вариабельность целевого параметра и, как следствие, снижает значение коэффициента корреляции. При этом полученные значения корня из среднеквадратической ошибки остаются сопоставимыми с результатами валидации по MODIS, что указывает на приемлемую точность восстановления АОТ в рассматриваемом диапазоне значений.
Метод подходит для оперативного мониторинга АОТ при решении климатических и экологических задач, но может обладать меньшей интерпретируемостью, чем физические модели. Дальнейшие работы по улучшению алгоритма включают его валидацию на более длительном временном интервале, интеграцию в действующие системы обработки спутниковых данных, а также адаптацию для других российских спутников.