Модель собственного микроволнового излучения устьевых областей арктических рек с учетом попадания в пиксель радиометра поверхности суши

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлена модель собственного микроволнового излучения устьевых областей арктических рек с учетом попадания в пиксель радиометра части окружающей их суши. На примере данных радиометра MIRAS спутника SMOS выполнено моделирование сезонной и межгодовой динамики яркостной температуры различных областей Енисейского зал. Показана необходимость учета береговой зоны при модельных расчетах яркостной температуры исследуемых областей. Сравнение модельных расчетов с данными продукта SMOS L1C показало их хорошее соответствие. Анализ модельных расчетов и спутниковых данных позволил определить положение зоны смешения пресных и соленых вод в Енисейском заливе в период ледостава, при условии учета в модели береговой зоны, попадающей в пиксель радиометра.

Об авторах

В. В. Тихонов

Институт космических исследований РАН; Институт водных и экологических проблем СО РАН; Арктический и антарктический научно-исследовательский институт

Автор, ответственный за переписку.
Email: vtikhonov@asp.iki.rssi.ru
Россия, Москва; Барнаул; Санкт-Петербург

И. В. Хвостов

Институт водных и экологических проблем СО РАН

Email: vtikhonov@asp.iki.rssi.ru
Россия, Барнаул

А. Н. Романов

Институт водных и экологических проблем СО РАН

Email: vtikhonov@asp.iki.rssi.ru
Россия, Барнаул

Е. А. Шарков

Институт космических исследований РАН

Email: vtikhonov@asp.iki.rssi.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Боярский Д.А, Романов А.Н., Хвостов И.В., Тихонов В.В., Шарков Е.А. Оценка глубины промерзания почвенного покрова по данным спутника SMOS // Исслед. Земли из космоса. 2019. № 2. С. 3–13. https://doi.org/10.31857/S0205-9614201923-13.
  2. Брызгало В.А., Никаноров А.М., Косменко Л.С., Решетняк О.С. Устьевые экосистемы крупных рек России: антропогенная нагрузка и экологическое состояние. Ростов н/Д: ЮФУ, 2015. 164 с.
  3. Географический энциклопедический словарь. Географические названия / под ред. Трешникова А.Ф. М: Советская энцикл., 1989. 592 с.
  4. Долгополова Е.Н. Роль многолетнемерзлых пород в формировании гидролого-морфологического режима устьев рек водосбора Северного Ледовитого океана // Арктика: экология и экономика. 2018. Т. 32. № 4. С. 70–85. doi: 10.25283/2223-4594-2018-4-70-85.
  5. Коник А.А., Зимин А.В., Атаджанова О.А., Педченко А.П. Оценка изменчивости характеристик Стоковой фронтальной зоны Карского моря на основе комплексирования данных спутникового дистанционного зондирования // Современные проблемы дистанц. зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 2. С. 241–250.
  6. Лапин С.А. Особенности формирования пресноводного стока в эстуарных системах Оби и Енисея // Тр. ВНИРО. 2017. Т. 156. С. 139–150.
  7. Романов А.Н., Хвостов И.В., Уланов П.Н., Ковалевская Н.М., Кириллов В.В., Плуталова Т.Г., Кобелев В.О., Печкин А.С., Синицкий А.И., Сысоева Т.Г., Хворова Л.А. Космический мониторинг арктических и субарктических территорий Ямало-Ненецкого автономного округа. Барнаул: ООО “Пять плюс”, 2018. 120 с.
  8. Романов А.Н., Хвостов И.В., Тихонов В.В., Шарков Е.А. Оценка гидрологических изменений водно-болотных угодий российской Арктики, Субарктики и северной тайги по данным микроволнового дистанционного зондирования // Исслед. Земли из космоса. 2022. № 4. С. 12–24. doi: 10.31857/S020596142204008X.
  9. Романов А.Н., Хвостов И.В., Рябинин И.В., Тихонов В.В., Шадуйко О.М. Связь сезонных вариаций радиояркостных температур акватории Карского моря с гидролого-климатическими изменениями в Арктике // Изв. вузов. Физика. 2023. № 4. С. 34–47. doi: 10.17223/00213411/66/4/4.
  10. Снег: справ. / под ред. Грей Д.М., Мэйл Д.Х. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 752 с.
  11. Тихонов В.В., Хвостов И.В., Романов А.Н., Шарков Е.А., Боярский Д.А, Комарова Н.Ю., Синицкий А.И. Особенности собственного излучения Обской губы в L-диапазоне в период ледостава // Исслед. Земли из космоса. 2020. № 3. С. 59–76. https://doi.org/10.31857/S0205961420030070.
  12. Тихонов В.В., Хвостов И.В., Романов А.Н., Алексеева Т.А., Синицкий А.И., Тихонова М.В., Шарков Е.А., Комарова Н.Ю. Межгодовые вариации собственного микроволнового излучения Обской губы в период ледостава и их связь с гидрологическими и климатическими изменениями региона // Современные проблемы дистанц. зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 6. С. 185–199. doi: 10.21046/2070-7401-2021-18-6-185-199.
  13. Тихонов В.В., Хвостов И.В., Алексеева Т.А., Романов А.Н., Афанасьева Е.В., Соколова Ю.В., Шарков Е.А., Боярский Д.А., Комарова Н.Ю. Анализ гидрологического режима устьевых областей Енисея, Печоры и Хатанги в зимний период по данным спутника SMOS // Исслед. Земли из космоса. 2022. № 6. С. 47–62. doi: 10.31857/S0205961422060124.
  14. Шарков Е.А. Радиотепловое дистанционное зондирование Земли: физические основы. Т. 1. М.: ИКИ РАН, 2014. 544 с.
  15. Crabeck O., Galley R., Delille B., Else B., Geilfus N.-X., Lemes M., Roches M.D., Francus P., Tison J.-L., Rysgaard S. Imaging air volume fraction in sea ice using non-destructive X-ray tomography // The Cryosphere. 2016. V. 10. No. 3. P. 1125–1145. doi: 10.5194/tc-10-1125-2016.
  16. Demir O., Johnson J.T., Jezek K.C., Andrews M.J., Ayotte K., Spreen G., Hendricks S., Kaleschke L., Oggier M., Granskog M.A., Fong A., Hoppmann M., Matero I., Scholz D. Measurements of 540–1740 MHz Brightness Temperatures of Sea Ice During the Winter of the MOSAiC Campaign // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2022. V. 60. Article 5302011. 11 p. doi: 10.1109/TGRS.2021.3105360.
  17. Emery W., Camps A. Introduction to Satellite Remote Sensing: Atmosphere, Ocean, Land and Cryosphere Application. Amsterdam, Netherlands; Cambridge, MA: Elsevier Inc. 2017. 856 p.
  18. Encyclopedia of Snow, Ice and Glaciers / eds. Singh V.P., Singh P., Haritashya U.K. Dordrecht: Springer, 2011. 1253 p.
  19. Frantz C.M., Light B., Farley S.M., Carpenter S., Lieblappen R., Courville Z., Orellana M.V., Junge K. Physical and optical characteristics of heavily melted “rotten” Arctic sea ice // The Cryosphere. 2019. V. 13. No. 3. P. 775–793. doi: 10.5194/tc-13-775-2019.
  20. Gutierrez A., Castro R., Vieira P., Lopes G., Barbosa J. SMOS L1 Processor L1c Data Processing Model. DEIMOS Engenharia. Lisboa, Portugal. 2017. https://earth.esa.int/eogateway/documents/20142/37627/SMOS-L1c-Data-Processing-Models.pdf.
  21. Kerr Y.H., Waldteufel P., Wigneron J.-P., Delwart S., Cabot F., Boutin J., Escorihuela M.J., Font J., Reul N., Gruhier C., Juglea S.E., Drinkwater M.R., Hahne A., Martin-Neira M., Mecklenburg S. The SMOS Mission: New Tool for Monitoring Key Elements of the Global Water Cycle // Proc. IEEE. 2010. V. 98. No. 5. P. 666–687. doi: 10.1109/JPROC.2010.2043032.
  22. Lepparanta M. Freezing of Lakes and the Evolution of their Ice Cover. Cham: Springer Nature Switzerland AG, 2023. 361 p. https://doi.org/10.1007/978-3-031-25605-9.
  23. Matzler C. Passive Microwave Signatures of Landscapes in Winter // Meteorology and Atmospheric Physics. 1994. V. 54. P. 241–260. https://doi.org/10.1007/BF01030063.
  24. McMullan K.D., Brown M.A., Martín-Neira M., Rits W., Ekholm S., Marti J., Lemanczyk J. SMOS: The payload // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2008. V. 46. No. 3. P. 594–605. doi: 10.1109/TGRS.2007.914809.
  25. Oliva R., Martín–Neira M., Corbella I., Closa J., Zurita A., Cabot F., Khazaal A., Richaume P., Kainulainen J., Barbosa J., Lopes G., Tenerelli J., Díez-García R., González–Gambau V., Crapolicchi R. SMOS Third Mission Reprocessing after 10 Years in Orbit // Remote Sensing. 2020. V. 10. No. 12. P. 1645. 24 p. https://doi.org/10.3390/rs12101645.
  26. Petrich C., Eicken H. Growth, Structure and Properties of Sea Ice // Sea Ice / eds. Thomas D.N., Dieckmann G.S. Chichester: Blackwell Publishing Ltd, 2010. P. 23–77.
  27. Ran Y., Li X., Cheng G., Che J., Juha A., Olli K., Jan H., Miska L., Jin H., Jaroslav O., Masahiro H., Yu Q., Chang X. New high-resolution estimates of the permafrost thermal state and hydrothermal conditions over the Northern Hemisphere // Earth System Science Data. 2022. V. 14. P. 865–884. https://doi.org/10.5194/essd-14-865-2022.
  28. Sahr K., White D., Kimerling A.J. Geodesic Discrete Global Grid System // Cartography and Geographic Information Science. 2003. V. 30. No. 2. P. 121–134. doi: 10.1559/152304003100011090.
  29. Tikhonov V., Khvostov I., Romanov A., Sharkov E. Theoretical study of ice cover phenology at large freshwater lakes based on SMOS MIRAS data // The Cryosphere. 2018. V. 12. No. 8. P. 2727–2740. https://doi.org/10.5194/tc-12-2727-2018.
  30. Tikhonov V.V., Romanov A.N., Khvostov I.V., Alekseeva T.A., Sinitskiy A.I., Tikhonova M.V., Sharkov E.A., Komarova N.Yu. Analysis of the hydrological regime of the Gulf of Ob in the freezing period using SMOS data // Российская Арктика (Russian Arctic). 2022. No. 2(17). P. 44–71. doi: 10.24412/2658-4255-2022-2-44-71.
  31. Timco G.W., Frederking R.M.W. A review of sea ice density // Cold Regions Science and Technology. 1996. V. 24. No. 1. P. 1–6. https://doi.org/10.1016/0165-232X(95)00007-X.
  32. Ulaby F.T., Long D.G. Microwave Radar and Radiometric Remote Sensing. Ann Arbor, Michigan: Univ. of Michigan Press, 2014. 984 p.
  33. Zwally H.J., Comiso J.C., Parkinson C.L., Campbell W.J., Carsey F.D., Gloersen P. Antarctic Sea Ice 1973–1976 from Satellite Passive-Microwave Observations. NASA Spec. Publ. Ser. 459. 1983. 206 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».