Сплоченность морского льда - полезная переменная для ученых- климатологов и мореплавателей . Он определяется как площадь морского льда относительно общей площади в данной точке океана . В данной статье речь пойдет, прежде всего, о его определении на основе измерений дистанционного зондирования .
Значимость
Концентрация морского льда помогает определить ряд других важных климатических переменных. Поскольку альбедо льда намного выше, чем у воды, концентрация льда будет регулировать инсоляцию в полярных океанах. В сочетании с толщиной льда он определяет несколько других важных потоков между воздухом и морем, таких как потоки соли и пресной воды между полярными океанами (см., Например, придонную воду ), а также теплопередачу между атмосферой. Карты концентрации морского льда могут быть использованы для определения площади льда и льда в , оба из которых являются важными маркерами изменения климата .
Карты сплоченности льда также используются мореплавателями для определения потенциально проходимых районов - см. Ледокол .
Методы
На месте
Измерения с кораблей и самолетов основаны на простом вычислении относительной площади льда по сравнению с водой, видимой в пределах сцены. Это можно сделать по фотографиям или на глаз. Измерения на месте используются для подтверждения результатов дистанционного зондирования.
SAR и видимый
Как радар с синтезированной апертурой, так и датчики видимого диапазона (такие как Landsat ) обычно имеют достаточно высокое разрешение, чтобы каждый пиксель просто классифицировался как отдельный тип поверхности, то есть вода по сравнению со льдом. Затем концентрацию можно определить путем подсчета количества пикселей льда в заданной области, что полезно для проверки оценок концентрации с помощью инструментов с более низким разрешением, таких как микроволновые радиометры. Поскольку SAR-изображения обычно монохромны, а обратное рассеяние льда может значительно варьироваться, классификация обычно выполняется на основе текстуры с использованием групп пикселей - см. Распознавание образов .
Недостатком видимых датчиков является то, что они довольно чувствительны к погодным условиям - изображения закрываются облаками, - в то время как датчики SAR, особенно в режимах с более высоким разрешением, имеют ограниченное покрытие и должны быть нацелены. Вот почему предпочтительным инструментом для определения сплоченности льда часто является пассивный микроволновый датчик. [1] [2]
Микроволновая радиометрия
Все теплые тела испускают электромагнитное излучение: см. Тепловое излучение . Поскольку разные объекты будут излучать по-разному на разных частотах, мы часто можем определить, на какой тип объекта мы смотрим, на основе его испускаемого излучения - см. Спектроскопию . Этот принцип лежит в основе всех пассивных микроволновых датчиков и большинства пассивных инфракрасных датчиков. Пассивный используется в том смысле, что датчик измеряет только излучение, испускаемое другими объектами, но не испускает собственное. (Датчик SAR, напротив, активен .) Радиометры SSMR и SSMI использовались на спутниках программы Nimbus и серии DMSP .
Поскольку облака полупрозрачны в микроволновом режиме, особенно на более низких частотах, микроволновые радиометры совершенно нечувствительны к погодным условиям. Поскольку большинство микроволновых радиометров работают на полярной орбите с широким, стремительным сканированием, полные ледовые карты полярных регионов, где полосы обзора в значительной степени перекрываются, обычно могут быть получены в течение одного дня. Эта частота и надежность достигается за счет более низкого разрешения: угловое поле зрения в качестве антенны прямо пропорциональна к длине волны и обратно пропорциональна эффективной апертуры области. Таким образом, нам нужна большая отражающая тарелка, чтобы компенсировать низкую частоту. [1]
Большинство алгоритмов сплочения льда, основанных на микроволновой радиометрии, основаны на двойном наблюдении: 1. разные типы поверхности имеют разные, сильно сгруппированные микроволновые сигнатуры и 2. радиометрическая сигнатура на головке прибора представляет собой линейную комбинацию сигнатур различных типов поверхностей. , при этом веса принимают значения относительных концентраций. Если мы сформируем векторное пространство из каждого из инструментальных каналов, в котором все, кроме одной, сигнатуры различных типов поверхностей линейно независимы, тогда легко найти относительные концентрации:
где радиометрическая подпись на головке прибора (обычно измеряется как яркостная температура ), признак номинального типа поверхности фона (обычно вода), - признак i- го типа поверхности, а C i - относительные концентрации. [3] [4] [5]
Каждый рабочий алгоритм сплоченности льда основан на этом принципе или небольшом изменении. Например, алгоритм команды НАСА работает, беря разность двух каналов и деля их на их сумму. Это делает извлечение немного нелинейным , но с тем преимуществом, что смягчается влияние температуры. Это связано с тем, что яркостная температура изменяется примерно линейно с физической температурой, когда все остальные параметры равны (см. Коэффициент излучения), и потому, что коэффициент излучения морского льда на разных микроволновых каналах сильно коррелирован. [3] Как следует из уравнения, скопления льда нескольких типов потенциально могут быть обнаружены, при этом команда НАСА проводит различие между однолетним и многолетним льдом (см. Изображение выше). [6] [7]
Можно ожидать, что точность измерения сплоченности морского льда, полученная с помощью пассивных микроволновых датчиков, будет порядка 5% (абсолютная). [6] [8] [9] Ряд факторов снижает точность поиска, наиболее очевидными из которых являются вариации в микроволновых сигнатурах, создаваемых данным типом поверхности. Что касается морского льда, наличие снега, колебания содержания соли и влажности, наличие талых водоемов, а также колебания температуры поверхности - все это приведет к сильным изменениям в микроволновом сигнале данного типа льда. В частности, новый и тонкий лед часто имеет микроволны, близкие к сигнатурам открытой воды. Обычно это происходит из-за высокого содержания соли, а не из-за того, что излучение передается из воды через лед - см. Моделирование коэффициента излучения морского льда . Наличие волн и шероховатости поверхности изменит сигнатуру над открытой водой. Неблагоприятные погодные условия, особенно облачность и влажность , также снижают точность поиска. [4]
Смотрите также
- Сокращение морского льда в Арктике
Рекомендации
- ^ a b Ф. Т. Улаби; РК Мур; А.К. Фунг, ред. (1986). Микроволновое дистанционное зондирование, активное и пассивное . Лондон, Англия: Эддисон Уэсли.
- ^ У. Б. Такер; Д.К. Пршерович; AJ Gow; WF Weeks; MR Дринкуотер (ред.). Дистанционное микроволновое зондирование морского льда . Американский геофизический союз .
- ^ а б Д.А. Ротрок; Д.Р. Томас и А.С. Торндайк, А.С. (1988). "Анализ главных компонентов спутниковых данных пассивного микроволнового излучения над морским льдом". Журнал геофизических исследований . 93 (C3): 2321–2332. Bibcode : 1988JGR .... 93.2321R . DOI : 10.1029 / JC093iC03p02321 .
- ^ а б Г. Хейгстер; С. Хендрикс; Л. Калешке; Н. Маасс; и другие. (2009). Радиометрия в L-диапазоне для приложений морского льда (Технический отчет). Институт физики окружающей среды Бременского университета. Контракт ESA / ESTEC № 21130/08 / NL / EL.
- ^ П. Миллс и Г. Хейгстер (2010). «Получение сплоченности морского льда из SMOS» (PDF) . IEEE Transactions по наукам о Земле и дистанционному зондированию . 8 (2): 283–287. DOI : 10,1109 / LGRS.2010.2064157 .
- ^ а б JC Comiso; DJ Cavalieri; К.Л. Паркинсон и П. Глэрсен (1997). «Пассивные микроволновые алгоритмы для сплочения морского льда: сравнение двух методов». Дистанционное зондирование окружающей среды . 60 (3): 357–384. Bibcode : 1997RSEnv..60..357C . DOI : 10.1016 / S0034-4257 (96) 00220-9 .
- ^ Т. Маркус и DJ Cavalieri (2000). «Усовершенствование алгоритма морского льда команды НАСА» . IEEE Transactions по наукам о Земле и дистанционному зондированию . 38 (3): 1387–1398. Bibcode : 2000ITGRS..38.1387M . DOI : 10.1109 / 36.843033 .
- ^ С. Андерсен; RT Tonboe; С. Керн и Х. Шиберг (2006). «Улучшенное извлечение общей концентрации морского льда из космических пассивных микроволновых наблюдений с использованием полей модели численного прогнозирования погоды: взаимное сравнение девяти алгоритмов». Дистанционное зондирование окружающей среды . 104 (4): 374–392. Bibcode : 2006RSEnv.104..374A . DOI : 10.1016 / j.rse.2006.05.013 .
- ^ Г. Хейгстер; Х. Вибе; Г. Сприн и Л. Калешке (2009). «Геолокация AMSR-E и проверка концентрации морского льда на основе данных 89 ГГц». Журнал Общества дистанционного зондирования Японии . 29 (1): 226–235.
Внешние ссылки
- Карты сплоченности морского льда с высоким разрешением, полученные по каналу AMSR-E 89 ГГц
- Арктический ледниковый покров. Спутниковая карта в реальном цвете с ежедневным обновлением.