определения местоположения кромки льда может составлять от де- сятков до сотен километров.
Для повышения точности определения ледовых границ National Snow and Ice Data Center (NIC) (https://nsidc.org/) была запущена про- грамма Multisensor Analyzed Sea Ice Extent – Northern Hemisphere (MASIE). Основная особенность MASIE – совместное использова- ние данных пассивного микроволнового и видимого диапазонов. Та- кой подход повышает номинальное пространственное разрешение до 1 км. Кроме того, информация о состоянии ледяного покрова по данным мультиспектральной системы картирования имеет ежеднев- ную дискретность, что позволяет детализировать результаты дешиф- рирования морского льда. Продукты MASIE размещены в свободном доступе на сайте https://nsidc.org/data/masie и доступны в форматах CSV, ASCII, GeoTIFF, PNG, SHP (шейп-файлы) и Google Планета Земля (KML).
Методика расчётов
Расчёты площади ледяного покрова Охотского моря по кар- там-схемам JMA выполнялись с использованием разработанного в лаборатории дистанционного зондирования Сахалинского государ- ственного университета программного комплекса «ЛЁД» [2]. Вычис- ления ледовитости производились в границах Охотского моря, опре- деленных ГУНиО [3].
Наиболее удобным, с точки зрения получения значений площади льда Охотского моря, является текстовый формат, предназначенный для представления табличных данных (*.csv). Табличные данные NIC содержат числовые значения (в км2) общего количества льда в Охотском и Японском морях. Площадь ледяного покрова отдельно для Охотского моря рассчитывалась при помощи геоинформацион- ной системы (ГИС) ArcGIS. На первом этапе в ГИС были загружены шейп-файлы, которые содержат в себе геометрическую, атрибутив- ную и пространственную информацию об объектах. Затем при помо- щи инструментов редактирования был создан полигональный слой с границами Охотского моря. На втором этапе для каждого shape-фай- ла вычислялась площадь полигона в пределах Охотского моря с по- следующим внесением полученных данных в единую таблицу. После формирования таблицы данные приводились к пентадной дискретно- сти для корректного сравнительного анализа с данными JMA. Расчё- ты выполнены для ледового сезона 2017-2018 гг.
На наш взгляд, данные MASIE имеют более высокую точность, поэтому они были приняты за базовые. Абсолютное отклонение рас- считывалась, как
Sjma – Sm (1), где Sm – ледовитость по данным MASIE, Sjma – ледовитость по данным JMA.
Относительное отклонение рассчитывалось по формуле:
(Sjma – Sm)/ Sm×100% (2).
Обсуждение полученных результатов
Если рассмотреть абсолютное отклонение ледовитости между данными MASIE и JMA, мы видим, что они изменяются в диапазоне от – 35 до +53 тыс. км2 (размах колебаний 5% от площади моря), при этом колебания абсолютного отклонения имеют псевдопериодиче- ский характер (рис.1), поэтому нельзя отдать истинного предпочтения тому или иному источнику данных. Однако, рассмотрев относитель- ное отклонение (рис.2), мы видим, что существенные различия зна- чений в исходных данных имеются на фазах развития и разрушения ледяного покрова. Наибольшие величины относительных отклонений отмечены на фазах развития (до 70%) и разрушения ледяного покрова (до 18%) и напрямую связаны с характеристиками сканирующих спек- трорадиометров и применяемыми алгоритмами обработки данных.
Рис. 1. Сезонная изменчивость ледовитости Охотского моря и разность данных JMA и MASIE
Высокая разность данных в январе обусловлена развитием ква- зистационарных прибрежных полыней, площадь которых в январе может достигать 40% от общей ледовитости моря. Начальные виды льда характеризуются пониженными яркостными температурами и более темным тоном на видимых изображениях. Анализ полей аль- бедо поверхности, восстановленных по измерениям спектрорадиоме- тра MODIS со спутника «Aqua» позволил определить, что сплочен- ность льда в зонах полыньи превышала 8-9 баллов, в то время как оценка сплоченности, измеренным радиометром AMSR-E с того же спутника, давала существенно более низкие значения – 4-8 баллов [4]. В период с февраля по апрель величина относительного отклоне- ния стремится к нолю.
Большие величины относительных отклонений отмечены на фа- зах и разрушения ледяного покрова и обусловлены тем, что микро- волновый метод зондирования заметно хуже идентифицирует на- чальные виды льда, в отличие от совместного использования данных пассивного микроволнового и видимого диапазонов. На стадии раз- рушения, под воздействием солнечной радиации, в южном регионе Охотского моря на поверхности ледяного покрова появляется вода [5]. Определение параметров морского льда во время оттепели при наличии жидкой фазы на его поверхности в микроволновом диапа- зоне невозможно, поскольку влажные снег и лед ведут себя как «аб- солютно черное тело», и в период таяния разность температур стано- вится отрицательной [6]. Именно поэтому в апреле и мае величина относительного отклонения увеличивается.
Рис. 2. Относительное отклонение ледовитости по дан- ным MAISE и JMA.
Выводы
Сравнительный анализ ледовитости Охотского моря по данным MAISE и JMA позволил заключить, что разность значений ледовито- сти не является критичной и находится в пределах точности расчётов.
Основным достоинством программы MASIE является ежедневное предоставление информации, что позволяет решать научные и прак- тические задачи в более детализированном пространственно-времен- ном масштабе. Несмотря на то, что данные JMA уступают MASIE по частоте обновления и детализации, JMA предоставляет данные о сплоченности ледяного массива по четырем градациям, рекоменду- емых номенклатурой WMO (1-3, 4-6, 7-8, 9-10 баллов), что крайне полезно в оперативном ледовом обслуживании [7]. Совместное ис- пользование данных JMA и MASIE расширяет возможности изуче- ния ледового режима Охотского моря.
Литература
1. Митник Л.М., Митник М.Л., Заболоткских Е.В. Спутник Японии GCOM-W1:
моделирование, калибровка и первые результаты восстановления параметров океана и атмосферы// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из кос- моса, 2013. Т. 10. № 3. С. 135–141.
2. Романюк В.А., Пищальник В.М., Бобков А.О., Минервин И.Г. Основные принципы работы программного комплекса «ЛЁД» // Физика геосфер: Девятый Всероссийский симпозиум, 31 августа – 4 сентября 2015 г., г. Владивосток, Россия:
мат. докл. / Учреждение Российской академии наук Тихоокеанский океанологиче- ский институт им. В.И. Ильичева Дальневосточного отделения РАН. Владивосток:
Дальнаука, 2015. С. 556-561.
3. Границы океанов и морей. № 9031. СПб.: ГУНиО МО, 2000. С. 127–137.
4. Даркин Д.В., Митник Л.М., Митник М.Л. Спектры коэффициентов излуче- ния молодого льда в микроволновом диапазоне по данным измерений со спутника AQUA (на примере Охотского и Японского морей) // Исследование Земли из космо- са, 2008. №1. С.3-14.
5. Минервин И.Г. Романюк В.А., Пищальник В.М., Трусков П.А., Покрашенко С.А. Районирование ледяного покрова Охотского и Японского морей // Вестник РАН, 2015а. Т. 85. № 1. С. 24-32.
6. Носенко О.А., Долгих Н.А., Носенко Г.А. Снежный покров центра Европейской части России по данным AMSR-E и SSM/I // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и тех- нологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объек- тов. Сборник научных статей. – М.: ООО ”Азбука-2000”, 2006. Т. I. С.296-301
7. WMO Sea-Ice Nomenclature. Geneva. 1970. WMO # 259. TP. 145. P. 1. E-3–E-8.