Читаем без скачивания Океанография и морской лед - Коллектив авторов

Таблица 1. Характеристики ледяного покрова, измеряемые с ИСЗ (для видимого и ИК– диапазонов – в условиях ясного неба, для видимого – также при высоте солнца над горизонтом более 5°)

Табл. 1 иллюстрирует только аппаратные возможности и наличие необходимых технологий обработки данных. Реальное использование тех или иных спутниковых средств для мониторинга морских льдов зависит также от экономических факторов, от доступности спутниковой информации для конкретных потребителей.

Цикл работ в области изучения характеристик морского льда с помощью методов дистанционного зондирования, осуществленный российскими учеными в период МПГ в полярных областях Земли, позволил получить ряд важных выводов.

Дальнейшее совершенствование методов дистанционного зондирования ледяного покрова полярных регионов требует постановки широкомасштабных экспериментальных работ по верификации методик ДЗ морских льдов. Для таких работ необходимым условием должно быть обеспечение исследователям возможности доступа к имеющимся различным информационным источникам по изучаемой акватории. В том числе желательно обеспечить, в согласованных объемах, обмен информацией между ледовыми службами разных стран. Полевые работы должны проводиться с использованием сертифицированной аппаратуры, обеспечивающей выполнение многопараметрических полевых наблюдений с сопоставимой точностью. Необходимо совершенствовать стационарный сегмент гидрометеорологических наблюдений в полярных районах, для чего следует шире разворачивать в труднодоступных полярных регионах сеть современных автоматических измерительных комплексов, включенную в систему мониторинга морских льдов.

Перспективы развития технологий мониторинга морских льдов зависят также от степени разработанности ледовых моделей, позволяющих прогнозировать краткосрочные и долгосрочные изменения параметров ледяного покрова (в том числе модели дрейфа льда, дрейфа айсбергов, нарастания толщин льда и пр.). В моделях должна быть предусмотрена возможность усвоения спутниковых данных. Прогностический блок должен стать полноправной составляющей технологии мониторинга морских льдов.

Работы российских ученых по программе МПГ показали, что развитие методов ДЗ морского льда в нашей стране сдерживается из-за отсутствия собственных природоресурсных космических аппаратов, оснащенных современными радарами, радиометрами высокого разрешения и пр. В РФ были предприняты определенные шаги для восстановления российской орбитальной группировки метеорологических и природоресурсных спутников. 17 сентября 2009 г. был запущен российский космический аппарат «Метеор-М». Информация с этого спутника уже используется для решения ряда природоресурсных задач, а данные бортового спектрофотометра с пространственным разрешением 60 м могут быть использованы для изучения тонкоструктурных особенностей строения морского ледяного покрова. На 2011 г. запланирован запуск второго спутника серии «Метеор-М». Вся российская группировка метеоспутников будет состоять из трех аппаратов, причем третий планируется оборудовать радиолокатором с активной фазированной решеткой с пространственным разрешением порядка 1 м.

В соответствии с федеральной космической программой в период до 2015 года будет завершена реализация мероприятий по вводу в эксплуатацию Многоцелевой Космической Системы (МКС) «Арктика». Система будет состоять из двух космических аппаратов (КА) «Арктика-М», функционирующих на высокоэллиптических орбитах типа «Молния» с периодом обращения 12 часов, и двух космических аппаратов «Арктика-Р», запускаемых на низкие околополярные орбиты и оснащенных радиолокаторами с синтезированной апертурой. Подсистема «Арктика-М» позволит осуществлять непрерывный мониторинг окружающей среды Арктики, включая наблюдения за состоянием ледяного покрова в видимом и инфракрасном спектральных диапазонах.

В XVIII веке М.В. Ломоносов сказал, что богатство России будет прирастать Сибирью; в XXI веке мы можем утверждать, что богатство России будет прирастать Арктикой. Обязанность ученых в решении этой важной государственной задачи – разработать наиболее эффективные технологии доступа к этим богатствам, обеспечить безопасность жизнедеятельности на хозяйственных объектах в полярных регионах, предложить наиболее экологичные методы природопользования. Реализация таких программных задач потребует широкой международной кооперации, развития эффективного сотрудничества ученых разных стран. Важным элементом такого сотрудничества несомненно станет развитие спутниковых технологий мониторинга полярных областей Земли.

Александров В.Ю., Лощилов В.С. Количественная интерпретация спутниковых радиолокационных изображений морских льдов с использованием априорных данных // Исследование Земли из космоса. 1985, № 3. С. 28–31.

Александров В.Ю., Лощилов В.С., Терентьев И.В. Оценка возможности автоматизированного определения характеристик разрывов в ледяном покрове по спутниковым радиолокационным изображениям // Исследование Земли из космоса. 1989. № 3. С.12–17.

Александров В.Ю., Пиотровская Н.Ю. Оценка УЭПР морских льдов разного возраста по радиолокационным изображениям спутника ENVISAT // Исследование Земли из космоса. 2008а. № 4. С. 3–11.

Александров В.Ю., Пиотровская Н.Ю. Цифровая обработка РСА-изображений морских льдов спутника ENVISAT // Проблемы Арктики и Антарктики. 2008б. № 1(78). С. 90–94.

Асмус В.В. Милехин О.Е., Кровотынцев В.А., Селиванов А.С. Использование радиолокационных данных ИСЗ Океан для решения задач гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды // Исследование Земли из космоса. 2002. № 2. С. 1–8.

Бушуев А.В., Лощилов В.С., Смирнов В.Г., Щербаков Ю.А. Спутниковый мониторинг ледяного покрова. – В сб. докладов 2й всероссийской научной конференции: Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами. Санкт-Петербург, РГГМУ, 16–18 июня, 2004, Том 2, с. 42–47.

Дюнин А.К. В царстве снега /Новосибирск: Наука. СО АН СССР. 1983, 161 с.

Лощилов В.С., Парамонов А.И. Определение и картографирование толщины морского льда в Арктике по спутниковым изображениям в ИК-диапазоне // Исследование Земли из космоса. 1997, № 5. С. 63–72.

Рахина Т.В., Александров В.Ю., Бушуев А.В., Сандвен С. Определение дрейфа льдов по радиолокационным изображениям спутника «Океан» с использованием кросс-корреляционного алгоритма // Исследование Земли из Космоса. 1998. № 4. С. 102–110.

Abreu R.D. RADAR Sea Ice Signatures: An Operational Primer // Proceedings of a workshop on mapping and archiving of sea ice data – the expanding role of radar. Ottawa, Canada, 2–4 May 2000. WMO/TD-№. 1027, JCOMM Technical Report 2000. №.7. P. 85–94.

Andersen, S., Tonboe, R., Kaleschke, L., Heygster, G., Pedersen, L.T. (2007). Intercomparison of passive microwave sea ice concentration retrievals over the high-concentration Arctic sea ice //J. Geophys. Res., 2007. Vol. 112, C08004.

Bogdanov A.V., Sandven S., Johannessen O.M.et al. Multisensor Approach to Automated Classification of Sea Ice // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 2005. Vol. 43. № 7. P. 1648–1664.

Carsey F.D. Microwave remote sensing of sea ice // Geophysical monograph. 1992. Vol. 68. 446p.

Cavalieri D. A passive microwave technique for mapping new and young sea ice in seasonal sea ice zones // J. Geophys. Res. 1994. Vol. 99(C6). P. 12561–12572.

Clausi D.A. Texture Analysis of SAR ICE Imagery Using MRFs. // Proceedings of a workshop on mapping and archiving of sea ice data – the expanding role of radar, Ottawa, Canada, 2–4 May 2000, WMO/TD-No. 1027, JCOMM Technical Report 2000. №.7. P. 287–292.

Comiso J.C. SSMI ice concentrations using the Bootstrap Algorithm, NASA RP № 1380, 1995. 50p.

Connor L. N., Laxon S.W., Ridou L.R. e.a. Comparison of Envisat radar and airborne laser altimeter measurements over Arctic sea ice//Remote Sensing of Environment 2009. Vol/ 113, Issue 3, P. 563–570

Fily M., Rothrock D.A. Sea ice tracking by nested correlation // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1987. Vol. 25. № 5, P. 570–580.

Gronvall H., Seina A., Simila M. The Finish Ice Service and Real-Time Automatic Classification of SAR Data // Nordic Space Activities, 1996. Vol. 4, P. 28–29, 33–35.

Groves J.E., Stringer W.J. The use of AVHRR thermal infrared imagery to determine sea ice thickness within the Chukchi polynya //ARCTIC VOL. 1991, № 44, Supp. 1. P. 130–139.

Hara Y., Atkins R.G., Shin R.T. et.al. Application of Neural Networks to Radar Image Classification // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. – 1994. – Vol. 32, № 1. P. 100–109.

Haverkamp D., Son L.K. Tsatsoulis C. A Comprehensive, Automated Approach to determining Sea Ice Thickness from SAR data // IEEE Trans. Geosci. Rem. Sensing. 1995. Vol.33, № 1, P. 46–57/

Haverkamp D., Son L.K., Tsatsoulis C. The combination of Algorithms and Heuristic Methods for the Classification of Sea Ice Imagery // Remote Sensing Reviews, 1994. Vol. 9, P. 135–159, 183–194.

Ji Y., Zhang, J. Meng, Y. ABMR ice thickness model and its application to Bohai Sea in China // Progress in Electromagnetic Research 2007. Vol. 76. P. 183–194.

Johannnessen O.M., Volkov A.M., Grischenko V.D. Bobylev L.P. e.a. ICEWACH, Real-time sea ice monitoring of the Nothern sea route using satellite radar technology A cooperative project between Russian Space Agency (RKA) and European Space Agency (ESA), Progress report, Technical report No. 113. Nansen environmental and remote center, 1996. 126 p.

Johannessen O.M., Alexandrov V.Yu., Frolov I.Ye., Sandven S., Bobylev L.P., Pettersson L.H., Kloster K., Smirnov V.G., Mironov Ye.U., Babich, N.G. Remote sensing of sea ice in the Northern Sea Route: studies and applications. Chichester, UK: Springer-Praxis, 2006.

Kloster, K., Fleshe H., Johannessen O.M. Ice motion from airborne SAR and satellite imagery // Advanced Space Res. 1992. № 12(7). P. 149–153.