Исследование возможности восстановления интенсивности осадков по измерениям МТВЗА-ГЯ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В настоящей работе представлен алгоритм восстановления интенсивности осадков над поверхностью океана по данным отечественного микроволнового сканера-зондировщика МТВЗА-ГЯ. Основой разработанного алгоритма является регрессионная модель ALG'85, в которой для оценки интенсивности осадков используется индекс рассеяния на высокочастотном радиометрическом канале порядка 90 ГГц. В работе проведено моделирования индекса рассеяния на основе данных МТВЗА-ГЯ и его сравнение с данными реанализа GPM IMERG. Для восстановления интенсивности осадков предложено использовать полином четвертой степени. Полученные количественные оценки показывают, что разброс СКО достигает 50%, а коэффициент корреляции не превышает 0.75. Качественное сравнение указывает на существенную разницу между восстановленными осадками и данными GPM IMERG и на наличие смещения области осадков. В результате анализа был сделан вывод, что одной из причин может быть некорректное сведение лучей диаграмм направленности для различных частотных каналов прибора МТВЗА-ГЯ.

Об авторах

Д. С. Сазонов

Институт космических исследований (ИКИ РАН)

Автор, ответственный за переписку.
Email: sazonov_33m7@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Болдырев В.В., Горобец Н.Н., Ильгасов П.А., Никитин О.В., Панцов В.Ю., Прохоров Ю.Н., Стрельников Н.И., Стрельцов А.М., Черный И.В., Чернявский Г.М., Яковлев В.В. Спутниковый микроволновый сканер/зондировщик МТВЗА-ГЯ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Т. 1. № 5. С. 243–248.
  2. Бухаров М.В., Миронова Н.С., Сизенова Е.А. Распознавание метеорологических явлений и оценка их параметров по многоспектральной информации микроволнового радиометра МТВЗА // Восьмая всероссийская открытая ежегодная конференция “Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса”: Тез. докл. М.: ИКИ РАН, 2010. С. 140.
  3. Ермаков Д.М., Кузьмин А.В., Мазуров А.А., Пашинов Е.В., Садовский И.Н., Сазонов Д.С., Стерлядкин В.В., Чернушич А.П., Черный И.В., Стрельцов А.М., Шарков Е.А., Екимов Н.С. Концепция потоковой обработки данных российских спутниковых СВЧ-радиометров серии МТВЗА на базе ЦКП “ИКИ-Мониторинг” // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 298–303. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-4-298-303
  4. Заболотских Е.В., Балашова Е.А., Азаров С.М. Восстановление сплоченности морского льда по данным измерений МТВЗА‑ГЯ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 1. С. 27–38. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-1-27-38
  5. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А., Кашницкий А.В., Балашов И.В., Барталев С.А., Константинова А.М., Кобец Д.А., Мазуров А.А., Марченков В.В., Матвеев А.М., Радченко М.В., Сычугов И.Г., Толпин В.А., Уваров И.А. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП “ИКИ-Мониторинг”) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151–170. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170
  6. Сазонов Д.С., Садовский И.Н., Кузьмин А.В. Космический эксперимент “Конвергенция”. Дистанционное определение температуры океана по радиоизмерениям на частотах 10.65, 18.7 и 36.5 ГГц // Исслед. Земли из космоса. 2020. № 2. С. 82–94.
  7. Чернявский Г.М., Митник Л.М., Кулешов В.П., Митник М.Л., Чёрный И.В. Микроволновое зондирование океана, атмосферы и земных покровов по данным спутника “Метеор-М” № 2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 78–100. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2018-15-4-78-100
  8. Chang A.T.C., Chiu L.S., Kummerow C.D., Meng J., Wilheit T.T. First results of the TRMM Microwave Imager (TMI) monthly oceanic rain rate: Comparison with SSM/I, Geophys. Res. Lett., 1999. 26. P. 2379–2382.
  9. Chinnawat Surussavadee, David H. Staelin NPOESS Precipitation Retrievals Using the ATMS Passive Microwave Spectrometer, IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, 2010, V. 7. № 3. P. 440–444. https://doi.org/10.1109/LGRS.2009.2038614
  10. Ferraro R.R., Marks G.F. The development of SSM/I rain-rate retrieval algorithms using ground-based radar measurements, J. Atmos. Oceanic Technol. 1995. 12. P. 755–770.
  11. Ferraro R.R. Special sensor microwave imager derived global rainfall estimates for climatological applications // J. Geophys. Res. 1997. V. 102. № D14. P. 16.715–16.735.
  12. Grody N.C. Classification of snow cover and precipitation using the Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I), J. Geophys. Res. 1991. 96. P. 7423–7435.
  13. Huffman G.J., Stocker E.F., Bolvin D.T., Nelkin E.J., Tan Jackson (2019), GPM IMERG Final Precipitation L3 Half Hourly 0.1 degree x 0.1 degree V06, Greenbelt, MD, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [30.04.2022]. https://doi.org/10.5067/GPM/IMERG/3B-HH/06
  14. Kidd C., Levizzani V., Laviola S. Quantitative Precipitation Estimation From Earth Observation Satellites, In book Rainfall: State of the Science, American Geophysical Union, 2010. P. 127–158. https://doi.org/10.10292009GM000920
  15. Kummerow C.D., Hong Y., Olson W.S., Yang S., Adler R.F., McCollum J., Ferraro R.R., Petty G., Shin D.-B., Wilheit T.T. The evolution of the Goddard Profiling Algorithm (GPROF) for rainfall estimation from passive microwave sensors, J. Appl. Meteorol. 2001. V. 40. № 8. P. 1801–1820.
  16. Kummerow C.D., Randel D.L., Kulie M., Wang N.Y., Ferraro R., Munchak S.J., Petkovic V. The Evolution of the Goddard Profiling Algorithm to a Fully Parametric Scheme. JOURNAL OF ATMOSPHERIC AND OCEANIC TECHNOLOGY, 2015. V. 32. № 12. P. 2265–2280. https://doi.org/10.1175/JTECH-D-15-0039.1
  17. Randel D.L., Kummerow C.D., Ringerud S. The Goddard Profiling (GPROF) Precipitation Retrieval Algorithm. Advances in Global Change Research. 2020. P. 141–152. https://doi.org/10.1007/978-3-030-24568-9_8
  18. Sadovsky I.N., Sazonov D.S. Geographic Reference of MTVZA-GYa Radiometric Remote-Sensing Data // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2022. V. 58, № 12. P. 1664–1674. https://doi.org/10.1134/S0001433822120210
  19. Wentz F.J., Hilburn K.A., Smith D.K. Remote Sensing Systems DMSP [SSM/I or SSMIS] [Daily, 3-Day, Weekly, Monthly] Environmental Suite on 0.25 deg grid, Version 7, 2012 Remote Sensing Systems, Santa Rosa, CA. Available online at www.remss.com/missions/ssmi. [Accessed 15 Jan 2022].
  20. Zabolotskikh E., Chapron B. Validation of the New Algorithm for Rain Rate Retrieval from AMSR2 Data Using TMI Rain Rate Product. Advances in Meteorology Volume 2015. Article ID 492603. 12 p. https://doi.org/10.1155/2015/492603
  21. Zhang R., Wang Z., Hilburn K.A. Tropical Cyclone Rainfall Estimates from FY-3B MWRI Brightness Temperatures Using the WS Algorithm. Remote Sens. 2018. 10. 1770. https://doi.org/10.3390/rs10111770

Дополнительные файлы


© Д.С. Сазонов, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».