Океанография и морской лед

Таблица 1. Технические характеристики спутников и приборов, измеряющих ТПО

Возможность получения данных о ТПО по всей акватории Северного Ледовитого океана зависит от распространения ледяного покрова. Площадь, освещенная информацией, ограничена районами чистой воды, т. е. для областей, покрытых льдом, данные отсутствуют.

Достаточно большое количество результатов обработки измерений ТПО со спутников находятся в свободном доступе, как в цифровой форме, так и в виде изображений в сети Интернет. Для оценки возможности использования таких результатов обработки был проведен сравнительный анализ данных о ТПО, полученных CTD-зондированием (зонд SBE-19 plus) в экспедиции «БАРКАЛАВ-2008», организованной в рамках Международного Полярного года (МПГ), и со спутника AQUA камерой AMSR-E. На рис. 1 представлены карты распределения ТПО для полигонов в Карском море и море Лаптевых. Для построения этих карт использовались данные в цифровой форме (сайт ftp://podaac.jpl.nasa.gov/pub/GHRSST/data/L2P_GRIDDED/AMSRE/).

Рис. 1. Карты распределения ТПО: на полигоне в Карском море (а, б) (август 200 года), на полигоне в море Лаптевых (в, г) (сентябрь 200 года); а), в) – по данным CTD-зондирования; б), г) – по данным спутниковых измерений

Рис. 1 (продолжение). Карты распределения ТПО: на полигоне в Карском море (а, б) (август 2008 года), на полигоне в море Лаптевых (в, г) (сентябрь 2008 года); а), в) – по данным CTD-зондирования; б), г) – по данным спутниковых измерений

Положение фронтальных зон на полигонах хорошо согласуется друг с другом. Расхождения в значениях ТПО лежат в пределах ошибки измерения спутника. Коэффициент корреляции достигает 0,9. Необходимо отметить наличие систематической ошибки: данные дистанционного зондирования превышают значения ТПО, полученные контактными методами примерно на 0,2 °С. Наличие такой ошибки может быть связано с несовершенством методики обработки спутниковых измерений для СЛО. Такие методики разрабатываются и модернизируются на основе натурных данных, преимущественно полученных для тропических районов. Для большинства же районов акватории СЛО область покрытия регулярными измерениями мала по сравнению с другими областями Мирового океана, что, возможно, и приводит к наличию систематической ошибки в значениях ТПО. Поэтому данные, полученные в экспедициях «БАРКАЛАВ–2007» и «БАРКАЛАВ–2008», организованные в рамках МПГ, можно рассматривать как подспутниковый эксперимент, проведенный на акватории СЛО. Подробные площадные съемки Карского моря и моря Лаптевых дают возможность использовать эти данные для усовершенствования методик обработки спутниковой информации о ТПО для Арктического бассейна.

Таким образом, на основе данных дистанционного зондирования можно получать оперативную информацию о положении температурных фронтов, об их изменчивости в пределах различных временных масштабов. Использование абсолютных значений ТПО для акватории СЛО требует усовершенствования методов обработки результатов спутниковых измерений.

Уровень океана

При исследовании динамических процессов важной характеристикой является уровень океана. В настоящее время существует очень мало измерений этой характеристики на открытой акватории СЛО. С развитием спутниковой океанологии появилась возможность получать в реальном времени данные о динамической топографии океана, что открыло широчайшие перспективы в исследовании динамики морей и океанов.

Изначально задачей альтиметрии являлось уточнение формы геоида и гравитационной модели Земли. Первые спутники (Skylab, Geos, Seasat), несущие на себе альтиметры, были запущены в США в 1970-х годах. Широкое внедрение спутниковой альтиметрии началось в 1990-х годах, когда были запущены два европейских космических аппарата ERS-1 и ERS-2 и спутник Topex/Poseidon, созданный в рамках французско-американского проекта для изучения циркуляции Мирового океана. Для продолжения миссии Topex/Poseidon в 2001 г. был запущен новый спутник Jason-1, а в 2008 г. – спутник Jason-2 (Фукс, Блошкина, 2007). Технические характеристики спутников и приборов представлены в таблице 2.

Таблица 2. Технические характеристики спутников и альтиметров

Первые спутниковые альтиметры имели точность около 1 м, а более современные альтиметры позволяют измерять уровень океана с точностью 2–3 см, с пространственным разрешением 5–6 км и периодичностью 3–35 суток. Основное ограничение точности измерений спутниковой альтиметрии определяется параметрами горизонтального разрешения при сканировании поверхности океана, высокой скоростью движения спутника и неполнотой знаний об изменении скорости распространения электромагнитных волн в различных слоях атмосферы. Полученные со спутника данные усваиваются в гидродинамической модели и пересчитываются в аномалии уровня в узлах регулярной сетки (Лебедев, Костяной, 2005). Карты аномалий уровня и данные в цифровом виде доступны в сети Интернет. Продукты обработки спутниковой альтиметрии по уровню океана можно разбить на две группы:

– вдольтрековые;

– результат пространственно-временной интерполяции измерений в узлы регулярной сетки.

Чаще всего для проведения пространственно-временной интерполяции одновременно анализируются данные с максимально возможного количества спутников, что позволяет уменьшить ошибки. На рис. 2 представлена область покрытия такими данными акватории СЛО за 1 августа 2007 г. Для построения карт были использованы данные в цифровом виде с сайта AVISO (http://www.aviso.oceanobs.com/).

Рис. 2. Карта распределения аномалий уровня для некоторых регионов СЛО, 1 августа 2007 г.

Как видно из рис. 2, большая часть акватории СЛО не освещена информацией, что скорее всего связано с особенностями обработки материалов измерений. Для получения информации для таких районов необходима работа с первичными снимками или вдольтрековыми данными. Также следует отметить, что точность данных в прибрежных зонах недостаточно высока и требует дополнительной верификации.

Сравнение альтиметрических измерений для акватории СЛО с фактическими значениями уровня сделать сложно из-за отсутствия данных непосредственных измерений уровня моря в областях покрытия данных.

На основе результатов обработки спутниковой альтиметрии можно получать оперативную информацию о динамических фронтах, их движении и трансформации в пределах различных пространственно-временных масштабов только для определенных районов СЛО. Для использования измерений в прибрежных зонах необходима разработка методов адаптации данных применительно к этим районам морей. Освещение остальных областей СЛО требует привлечения первичных снимков и вдольтрековых данных.

Спутниковые данные и ветровое волнение

В арктических морях практически отсутствуют контактные инструментальные измерения параметров ветрового волнения на регулярной основе. В связи с этим представляется интересным и нужным использовать для изучения режима ветрового волнения, оценки модельных расчетов и прогнозов данные альтиметрических измерений спутников. В настоящее время существующие системы архивации, проверки и интерпретации результатов спутниковой альтиметрии свободно доступны на портале (AVISO, 2010). Система использует данные действующих в настоящее время альтиметров космических спутников Jason-1 и Jason-2, Envisat, ERS-2 (табл. 2) и CryoSat-2. Полученные спутниковые данные о высоте волн и скорости ветра могут использоваться совместно с данными численного моделирования ветрового волнения для верификации моделей ветрового волнения и ассимиляции (усвоения) данных спутниковых наблюдений в оперативных прогнозах ветрового волнения.

1. Верификация моделей ветрового волнения по данным спутниковых измерений

Для верификации была использована модель ветрового волнения ААНИИ (Лавренов, 1998; Давидан и др., 2010; Дымов и др., 2004), по которой было выполнено более 900 ежедневных прогнозов с января 2008 г. по июль 2010 г. Результаты прогнозов были сопоставлены со спутниковыми данными измерений высот волн в 10-ти точках акватории арктических морей за безледный период. На рис. 3 и 4 приведены примеры пространственного распределения высот волн и сезонный ход синхронных модельных и спутниковых данных в одной из точек, расположенной на акватории Баренцева моря.

Рис. 3. Поле высот волн на 00 ч. UTC 27 января 2010 г.: а) – по спутниковым данным AVISO; б) – по модели ААНИИ

Рис. 4. Сопоставление по сезонам (2008–2010 гг.) синхронных модельных и инструментальных данных значительных высот волн Hs в точке 74° с.ш. 39° в.д. (Баренцево море). а) – зима, б) – весна, в) – лето, г) – осень

Анализ результатов показал, что качество спутниковых данных в гридированном виде (сильно сглаженные данные в сетке 1° с временным шагом 24 часа) в настоящее время оставляет желать лучшего. Использование спутниковых данных для оценки качества прогнозов волнения по модели ААНИИ показало, что оправдываемость прогнозов составила на первые сутки – 71 %, на вторые – 70 %, на третьи – 68 %, что в целом укладывается в диапазон оценок, определенных требованиями Наставления по службе прогнозов (1982).

По результатам проведенных испытаний метод прогноза ветрового волнения в арктических морях был рекомендован для внедрения в оперативную работу Гидрометцентра России и ААНИИ (решение ЦМКП Росгидромета от 10 ноября 2010 № 140-5281).

2. Ассимиляция (усвоение) данных спутниковых наблюдений в оперативных прогнозах ветрового волнения

Прогностическое поле ветрового волнения можно рассчитать только с помощью методов математического моделирования. Однако модельную оценку уже имевших место прогнозов полей ветрового волнения и текущего прогноза можно улучшить с помощью данных наблюдений за волнением. Эти данные важны и для проверки существующих представлений о физике процесса, и для верификации результатов модельных расчетов. Современные зарубежные модели ветрового волнения (WaveWatch III, WAM) в прогностических целях уже давно (с 1980-х годов) применяют усвоение инструментальных данных наблюдений над волнением, но это относится в первую очередь к данным измерений, выполненных с заякоренных буёв.

Современные спутники обеспечивают продолжительные серии наблюдений, однако попытки усвоения спутниковых данных AVISO о высоте волн показали, что гридированные данные, собранные за двое суток, совсем не годятся для оперативной ассимиляции. Это заключение подтверждается примером необычно сильного шторма в Баренцевом море в летний период 2010 года. В качестве примера на рис. 5 приводятся поля ветрового волнения, восстановленные по различным моделям и спутниковым данным AVISO, из которых видно, что по спутниковым данным (рис. 5 а) высоты ветрового волнения значительно занижены по сравнению с тремя модельными полями высот волн, представленными на рис. 5 б, 5 в и 5 г.

Рис. 5. Сопоставление полей высот волн по различным моделям и данным спутниковым измерением AVISO на 24 июля 2010 года: а) – спутниковые данные AVISO на 00 часов; б) – модель AARI-PD2 на 06 часов; в) – модель WaveWatch III на 06 часов; г) – модель WAM на 06 часов

Усвоение сырых (трековых) спутниковых данных AVISO, имеющих пространственную и временную привязку, представляет собой еще более сложную задачу. Эта задача требует значительных усилий, связанных с увеличением вычислительной мощности расчетных серверов и серверов обработки этих данных.

Динамические структуры на поверхности океана и радиолокаторы с синтезированной апертурой

Радиолокаторы с синтезированной апертурой (РСА), установленные на борту космических спутников дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), уже длительное время используются в мировой практике для наблюдения за различными важными метеорологическими и океанографическими явлениями. В области метеорологии это наблюдения за атмосферными вихрями, атмосферными гравитационными волнами и фронтами, областями выпадения осадков, полями ветра. В океанографии это отдельные вихри, диполи, гидрологические фронты, внутренние волны, течения, явление апвеллинга, батиметрия прибрежных областей, стоковые выносы рек, загрязнения поверхности моря естественного и искусственного характера, морские льды. Спутниковые РСА также позволяют осуществлять слежение и контроль за перемещением морских транспортных средств, поиск и обнаружение новых подводных месторождений нефти.

Применяемый в РСА физический метод наблюдения за тем или иным природным явлением основан на анализе отражённого поверхностью моря активного сигнала прибора с длиной волны от нескольких миллиметров до нескольких сантиметров. Поверхностный микрослой (до 200–300 мкм) моря имеет собственные физико-химические характеристики, отличающие его от остальной части поверхностных вод, и содержит, в частности, большое количество органических веществ. Поля фито– и зоопланктона, продукты жизнедеятельности морских организмов, речные и сточные воды, сбросы балластных и технических вод судами, естественные выбросы подводных нефтяных месторождений насыщают морские воды органическими поверхностно-активными веществами (ПАВ), способными менять поверхностное натяжение микрослоя. В свою очередь, изменение величины поверхностного натяжения на большой площади морской поверхности обусловливает изменение её степени сглаженности или шероховатости и лимитирует развитие капиллярных волн, что и определяет отражающую способность поверхности и интенсивность отражённого сигнала РСА.

Кроме того, в поверхностном слое океана наблюдаются специфические физические явления, способствующие лучшему отображению на снимках РСА морских динамических структур, таких как, например, соленоиды вертикальной циркуляции Ленгмюра (Sole et al., 2000), образующих на поверхности моря линии дивергенции и конвергенции. На снимках РСА подобные области отображаются как совокупность параллельных светлых и тёмных полос или линий, трансформированных под действием внешних факторов и принимающих форму обуславливающих их динамических структур (океанические вихри, ринги, меандры поверхностных течений и др.). Таким образом, резюмируя, можно сказать, что снимки РСА отображают не сами природные явления, а их проявления (следы) на морской поверхности (рис. 6).

Рис. 6. Изображение района Берингова пролива, выполненное спутником ENVISAT 22 июня 2003 г.: а) – снимок 400×400 км ASAR, координаты центра снимка: 66,15° с.ш. и 166,25° з.д. Светлая часть снимка соответствует зоне интенсивного ветрового волнения; б) – увеличенный фрагмент снимка. На морской поверхности наблюдается сложная система тёмных спиралевидных структур, обусловленная динамическими процессами в прибрежной зоне

В случае наблюдения океанских вихрей и диполей (диаметром от сотен метров до десятков километров) (рис. 7) можно определить их пространственные геометрические характеристики, а при наличии ряда последовательных снимков определить траекторию и скорость смещения, составить карту пространственного распределения и отобразить картину их пространственно-временной повторяемости (Кровотынцев и др, 2009 г.).

Рис. 7. Изображение района бухты Маргариты (западная часть Антарктического полуострова), выполненное спутником ENVISAT 18 марта 2002 г. В центре снимка на тёмном фоне чистой воды и светлого однолетнего дрейфующего льда обнаруживается диполь, состоящий из двух вихрей циклонической и антициклонической направленности вращения, диаметр каждого из которых составляет около 25 км

В центре снимка на тёмном фоне чистой воды и светлого однолетнего дрейфующего льда обнаруживается диполь, состоящий из двух вихрей циклонической и антициклонической направленности вращения, диаметр каждого из которых составляет около 25 км.

При обнаружении внутренних волн на снимке РСА можно определить направление распространения пакета волн, длину фронта ведущей волны, протяжённость пакета, количество волн в пакете, их максимальную и минимальную длину. При наличии достаточной серии периодических снимков одного и того же района можно сделать статистический анализ различных параметров внутренних волн, составить схему их пространственно-временного распределения (Митягина, Лаврова. 2009 г.).

Ещё одна область применения РСА – мониторинг загрязнений поверхности моря ПАВ. Загрязнения могут быть естественного и искусственного характера. К первым относятся, например, выбросы подводных месторождений нефти, обусловленные тектоническими напряжениями и сейсмической активностью. Вторые ассоциируются, в первую очередь, с производственной деятельностью человека и сбросом загрязнённых промышленных вод в реки, которые и транспортируют ПАВ и другие вредные вещества в море. В результате аварий или технических работ нефтесодержащие жидкости попадают в море с нефтяных платформ, нефтепроводов, танкеров и оставляют на поверхности характерные следы «пятен» или вытянутых шлейфов плёнок ПАВ. Снимки РСА позволяют обнаружить эти «пятна» и шлейфы и в некоторых случаях даже определить источник загрязнения с помощью «обратного моделирования» траектории их дрейфа.

К основным достоинствам РСА можно отнести высокую разрешающую способность снимков, независимость их качества от степени солнечной освещённости подстилающей поверхности и наличия облачности, а также широкую полосу непрерывного наблюдения (до 500 км). В настоящее время комбинация снимков трёх-четырёх различных спутников, оснащённых РСА, позволяет практически каждый день получать изображение заданного полярного района.

Российская Федерация на данный момент не имеет космических аппаратов ДЗЗ, имеющих на борту действующие РСА. В прошлом такие отечественные спутники были (например, Океан-К) и их снимки хранятся в фондах Центра космических данных (ЦКД) НПО «Планета». До конца 2015 года на орбиту планируется вывести четыре российских спутника серии «Метеор», включая один океанографический. В состав его бортовой аппаратуры будет входить многорежимный радиолокационный комплекс Х-диапазона. Кроме того, планируется создание космической системы «Арктика», предназначенной для непрерывных наблюдений за арктическим регионом, в состав которой будут входить два спутника радиолокационного наблюдения на приполярных орбитах.

Представляется целесообразным использовать снимки РСА для исследований динамики поверхности моря в сочетании и дополнении со снимками других космических аппаратов. Так, в настоящее время на орбите находится большое количество оптических сканеров, которые также потенциально можно использовать для исследования поверхностных явлений океана посредством модуляции шероховатости морской поверхности. В работе (Мясоедов, Кудрявцев, 2009 г.) предложен метод восстановления шероховатости морской поверхности и ее пространственных вариаций по изображениям поверхности океана в области солнечного блика, получаемых с оптических сканнеров из космоса (MODIS, MERIS и др.).

Заключение

Комплексное использование данных различных приборов спутникового наблюдения (активного радара, пассивных приёмников в инфракрасном и оптическом спектре и др.) при определённых гидрометеорологических условиях даёт уникальную возможность получить представление о мезомасштабных метеорологических и океанографических явлениях: ТПО, положении уровенной поверхности, волнении, поверхностных динамических структурах в морях СЛО, определить их качественные, количественные и, при наличии достаточного количества снимков, статистические характеристики. В сочетании с натурными подспутниковыми калибровочными и контрольными наблюдениями in situ,

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Примечания

1

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт Росгидромета, Санкт-Петербург, Россия

2

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, г. Санкт-Петербург, Россия

3

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, г. Санкт-Петербург, Россия

4

Arctic and Antarctic research institute, St. Petersburg, Russia

5

Arctic and Antarctic research institute, St. Petersburg, Russia

6

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия

7

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия

8

Arctic and Antarctic Research Institute

9

Arctic and Antarctic Research Institute

10

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия

11

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия

12

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия

13

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия

14

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия

15

Арктический и антарктический научно-исследовательский институт, Санкт-Петербург, Россия