Концентрация морского льда

Концентрация морского льда является полезной переменной для климата учёные и морские мореплаватели . Она определяется как площадь морского льда по отношению к общему количеству льда в данной точке океана . В данной статье речь пойдет прежде всего о его определении по данным дистанционных измерений.

Значение

Концентрация морского льда помогает определить ряд других важных климатических факторов. переменные. Поскольку альбедо льда значительно 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, такие как потоки соли и пресной воды между полярными океанами (см., например, придонную воду ), а также теплообмен между атмосферой. Карты концентрации морского льда можно использовать для определения Район морского льда и Протяженность морского льда , оба фактора важны маркеры изменения климата .

Карты сплоченности льда также используются мореплавателями для определения потенциально проходимые регионы — см. ледокол .

Методы

На месте

Измерения с кораблей и самолетов основаны на простом вычислении относительная площадь льда и воды, видимая в сцене. Это можно сделать по фотографиям или на глаз. Измерения на месте используются для проверки дистанционного зондирования. измерения.

SAR и видимый

Как радар с синтезированной апертурой, так и датчики видимого диапазона (например, Landsat ). обычно имеют достаточно высокое разрешение, поэтому каждый пиксель просто классифицируется как отдельный тип поверхности, т.е. вода или лед. Тогда концентрация может быть определяется путем подсчета количества ледяных пикселей в заданной области, которая полезен для проверки оценок концентрации с более низким разрешением. такие инструменты, как микроволновые радиометры. Поскольку изображения SAR обычно монохромный, а обратное рассеяние льда может весьма существенно различаться, классификация обычно осуществляется на основе текстуры с использованием групп пикселей — см. распознавание образов .

Датчики видимого диапазона имеют тот недостаток, что они очень чувствительны к погодным условиям — изображения затенены облаками, тогда как датчики SAR, особенно в режимы с более высоким разрешением имеют ограниченный охват и должны быть наведены. Вот почему предпочтительным инструментом для определения сплоченности льда является часто пассивный микроволновый датчик. ^{[ 1 ]} ^{[ 2 ]}

Микроволновая радиометрия

Все теплые тела излучают 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, по его излучаемому излучение — см. спектроскопия . Этот принцип лежит в основе всех пассивных микроволновые датчики и большинство пассивных инфракрасных датчиков. Пассив используется в смысл в том, что датчик измеряет только излучение, испускаемое другими объектов, но не излучает ни одного своего собственного. (Датчик SAR, напротив, активен .) Радиометры SSMR и SSMI использовались на программы Nimbus и серии DMSP спутниках .

Потому что облака полупрозрачны в микроволновом режиме, особенно на более низких частотах микроволновые радиометры совершенно нечувствительны к погоде. Поскольку большинство микроволновых радиометров работают на полярной орбите с широкое, масштабное сканирование полных ледовых карт полярных регионов, где валки, в значительной степени перекрывающиеся, обычно можно получить в течение одного дня. Такая частота и надежность достигается за счет плохого разрешения: угловое зрения антенны прямо поле пропорционален длине волны и обратно пропорциональна эффективной площади апертуры . Таким образом, нам нужна большая дефлекторная тарелка, чтобы компенсировать низкую частоту. . ^{[ 1 ]}

Большинство алгоритмов концентрации льда основаны на микроволновой радиометрии. основаны на двойном наблюдении, что: 1. различные типы поверхностей имеют разные, сильно кластеризованные микроволновые сигнатуры и 2. Радиометрическая характеристика на головке прибора представляет собой линейную сочетание характеристик различных типов поверхностей с весами принимая значения относительных концентраций. Если сформировать векторное пространство из каждого из инструментальных каналов в котором все, кроме одной, признаки различных типов поверхности линейно независимы, то легко найти решение для относительные концентрации:

{\vec {T}}_{b}={\vec {T}}_{b0}+\sum _{i=1}^{n}({\vec {T}}_{bi}-{\vec {T}}_{b0})C_{i}

где ${\vec {T}}_{b}$ радиометрическая сигнатура на головка прибора (обычно измеряется как яркостная температура ), ${\vec {T}}_{b0}$ это подпись номинала тип фоновой поверхности (обычно вода), ${\vec {T}}_{bi}$ это подпись i - го тип поверхности, а C _i — относительный концентрации. ^{[ 3 ]} ^{[ 4 ]} ^{[ 5 ]}

Каждый оперативный алгоритм концентрации льда основан на этом принцип или небольшое изменение. Алгоритм команды НАСА, например, работает, принимая разность двух каналов и деление на их сумму. Это делает поиск немного нелинейным , но с преимущество в том, что влияние температуры смягчается. Это связано с тем, что яркостная температура изменяется примерно линейно. с физической температурой, когда все остальные условия равны (см. излучательную способность ), и потому, что излучательная способность морского льда при различных микроволновых каналы сильно коррелируют. ^{[ 3 ]} Как следует из уравнения, концентрации множественного льда типы потенциально могут быть обнаружены, при этом команда НАСА различает однолетний и многолетний лед (см. изображение выше). ^{[ 6 ]} ^{[ 7 ]}

Можно ожидать, что точность определения концентрации морского льда, полученная с помощью пассивных микроволновых датчиков, будет порядка 5% (абсолютная). ^{[ 6 ]} ^{[ 8 ]} ^{[ 9 ]} Ряд факторов снижает точность поиска, наиболее очевидным из которых являются изменения в микроволновых сигнатурах, создаваемых данным типом поверхности. Что касается морского льда, то наличие снега, колебания содержания соли и влаги, наличие талых прудов, а также изменения температуры поверхности — все это приводит к сильным изменениям микроволновой сигнатуры данного типа льда. В частности, новый и тонкий лед часто имеет микроволновую сигнатуру, более близкую к таковой в открытой воде. Обычно это происходит из-за высокого содержания соли, а не из-за радиации, передаваемой от воды через лед (см. Моделирование излучательной способности морского льда) . Наличие волн и шероховатостей поверхности изменит сигнатуру открытой воды. Неблагоприятные погодные условия, в частности облачность и влажность , также могут снизить точность поиска. ^{[ 4 ]}

См. также

Уменьшение морского льда в Арктике

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б ФТ Улабы; Р.К. Мур; АК Фунг, ред. (1986). Микроволновое дистанционное зондирование, активное и пассивное . Лондон, Англия: Эддисон Уэсли.
^ УБ Такер; Д.К. Прерович; Эй Джей Гоу; недели ВФ; М. Р. Дринкуотер (ред.). Дистанционное микроволновое зондирование морского льда . Американский геофизический союз .
^ Jump up to: ^а ^б Д. А. Ротрок; Д-р Томас и А.С. Торндайк, AS (1988). «Анализ основных компонентов спутниковых пассивных микроволновых данных над морским льдом». Журнал геофизических исследований . 93 (С3): 2321–2332. Бибкод : 1988JGR....93.2321R . дои : 10.1029/JC093iC03p02321 .
^ Jump up to: ^а ^б Г. Хейгстер; С. Хендрикс; Л. Калешке; Н. Маасс; и др. (2009). Радиометрия L-диапазона для исследований морского льда (технический отчет). Институт физики окружающей среды Бременского университета. Контракт ESA/ESTEC № 21130/08/NL/EL.
^ П. Миллс и Г. Хейгстер (2010). «Извлечение концентрации морского льда из SMOS» (PDF) . Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 8 (2): 283–287. дои : 10.1109/LGRS.2010.2064157 . S2CID 21337433 .
^ Jump up to: ^а ^б Джей Си Комизо; диджей Кавальери; К.Л. Паркинсон и П. Глоерсен (1997). «Пассивные микроволновые алгоритмы определения концентрации морского льда: сравнение двух методов». Дистанционное зондирование окружающей среды . 60 (3): 357–384. Бибкод : 1997RSEnv..60..357C . дои : 10.1016/S0034-4257(96)00220-9 .
^ Т. Маркус и DJ Кавальери (2000). «Усовершенствование алгоритма команды НАСА по морскому льду» . Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 38 (3): 1387–1398. Бибкод : 2000ITGRS..38.1387M . дои : 10.1109/36.843033 .
^ С. Андерсен; РТ Тонбоэ; С. Керн и Х. Шиберг (2006). «Улучшенное определение общей концентрации морского льда по данным космических пассивных микроволновых наблюдений с использованием полей модели численного прогноза погоды: взаимное сравнение девяти алгоритмов». Дистанционное зондирование окружающей среды . 104 (4): 374–392. Бибкод : 2006RSEnv.104..374A . дои : 10.1016/j.rse.2006.05.013 .
^ Г. Хейгстер; Х. Вибе; Г. Спрен и Л. Калешке (2009). «Геолокация AMSR-E и проверка концентрации морского льда на основе данных на частоте 89 ГГц». Журнал Общества дистанционного зондирования Японии . 29 (1): 226–235.

Внешние ссылки

Графики концентрации морского льда высокого разрешения , полученные по каналу AMSR-E 89 ГГц.
Арктический ледяной покров. Цветная спутниковая карта с ежедневными обновлениями.

[Ulaby_etal1986-1] Jump up to: ^а ^б ФТ Улабы; Р.К. Мур; АК Фунг, ред. (1986). Микроволновое дистанционное зондирование, активное и пассивное . Лондон, Англия: Эддисон Уэсли.

[Tucker_etal1992-2] УБ Такер; Д.К. Прерович; Эй Джей Гоу; недели ВФ; М. Р. Дринкуотер (ред.). Дистанционное микроволновое зондирование морского льда . Американский геофизический союз .

[Rothrock_etal1988-3] Jump up to: ^а ^б Д. А. Ротрок; Д-р Томас и А.С. Торндайк, AS (1988). «Анализ основных компонентов спутниковых пассивных микроволновых данных над морским льдом». Журнал геофизических исследований . 93 (С3): 2321–2332. Бибкод : 1988JGR....93.2321R . дои : 10.1029/JC093iC03p02321 .

[smos_final-4] Jump up to: ^а ^б Г. Хейгстер; С. Хендрикс; Л. Калешке; Н. Маасс; и др. (2009). Радиометрия L-диапазона для исследований морского льда (технический отчет). Институт физики окружающей среды Бременского университета. Контракт ESA/ESTEC № 21130/08/NL/EL.

[Mills_Heygster2010-5] П. Миллс и Г. Хейгстер (2010). «Извлечение концентрации морского льда из SMOS» (PDF) . Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 8 (2): 283–287. дои : 10.1109/LGRS.2010.2064157 . S2CID 21337433 .

[Comiso_etal1997-6] Jump up to: ^а ^б Джей Си Комизо; диджей Кавальери; К.Л. Паркинсон и П. Глоерсен (1997). «Пассивные микроволновые алгоритмы определения концентрации морского льда: сравнение двух методов». Дистанционное зондирование окружающей среды . 60 (3): 357–384. Бибкод : 1997RSEnv..60..357C . дои : 10.1016/S0034-4257(96)00220-9 .

[Markus_Cavalieri2000-7] Т. Маркус и DJ Кавальери (2000). «Усовершенствование алгоритма команды НАСА по морскому льду» . Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 38 (3): 1387–1398. Бибкод : 2000ITGRS..38.1387M . дои : 10.1109/36.843033 .

[Andersen_etal2006-8] С. Андерсен; РТ Тонбоэ; С. Керн и Х. Шиберг (2006). «Улучшенное определение общей концентрации морского льда по данным космических пассивных микроволновых наблюдений с использованием полей модели численного прогноза погоды: взаимное сравнение девяти алгоритмов». Дистанционное зондирование окружающей среды . 104 (4): 374–392. Бибкод : 2006RSEnv.104..374A . дои : 10.1016/j.rse.2006.05.013 .

[Heygster_etal2009-9] Г. Хейгстер; Х. Вибе; Г. Спрен и Л. Калешке (2009). «Геолокация AMSR-E и проверка концентрации морского льда на основе данных на частоте 89 ГГц». Журнал Общества дистанционного зондирования Японии . 29 (1): 226–235.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]