Аннотация результатов, полученных в 2019 году
Главной целью проекта является создание системы спутникового мониторинга морского льда в Арктике, позволяющей максимально эффективно использовать все свободно распространяемые спутниковые данные для оперативного картирования параметров морского льда. Цель достигается путем решения задач развития методов восстановления параметров морского льда по данным спутниковых активных и пассивных микроволновых измерений и внедрения созданных методов в уже существующую геоинформационную систему – Арктический портал. В отчетном году были решены следующие задачи: для моделирования радиояркостных температур (Тя), измеряемых спутниковыми микроволновыми радиометрами в Арктике, была разработана новая модель Тя микроволнового излучения системы морской лед – океан – атмосфера, учитывающая 3 типа морского льда и использующая новые, созданные для условий Арктики, модели ветровой поправки к коэффициентам излучения и новую модель поглощения микроволнового излучения в кислороде и водяном паре. Эта модель позволила провести численные расчеты Тя излучения системы морской лед – океан – атмосфера в Арктике для всего диапазона параметров атмосферы, океана и морского льда для характеристик спутникового микроволнового радиометра Advanced Scanning Microwave Radiometer 2 (AMSR2) и определить диапазон изменчивости поляризационных разностей Тя на частоте 89 ГГц (PD) и градиентных соотношений измерений на частотах 36.5, 23.8 и 18.7 ГГц на вертикальной поляризации. Результаты модельных расчетов были проанализированы совместно с данными прямых измерений AMSR2 в Арктике за один год наблюдений, что позволило обосновать использование переменных значений PD для открытой морской воды при восстановлении сплоченности морского льда (С). Важность такого использования и его влияние на ошибки восстановления С были количественно оценены путем отдельного рассмотрения экстремальных атмосферных явлений в Арктике, связанных с развитием полярных циклонов (ПЦ) и внетропических циклонов (ВТЦ). Для этого была создана база ПЦ и ВТЦ в Арктике за период 2015 - 2018 гг. и с использованием данной базы были проанализированы области ложно идентифицированного морского льда для готовых спутниковых продуктов по С. Для адаптации результатов работы с данными японского спутникового радиометра AMSR2 к измерениям российского спутникового радиометра МТВЗА-Гя была начата работа по моделированию коэффициента излучения океана для угла зондирования 65 градусов. На данном этапе проекта рассматривался вклад в излучение элементов-рассеивателей на ветровых волнах и на обрушающихся волнах. Для проведения расчетов рассеяния микроволнового излучения использовалась полу-эмпирическая модель спектра ветровых волн - от длин волн спектрального пика до капиллярных волн с длиной около 1 мм. Параметры модели были подобраны так, чтобы модель воспроизводила известные экспериментальные измерения спектра коротких волн и интегральных параметров морской поверхности, в частности, ее среднеквадратичный наклон и долю поверхности моря, покрытую обрушениями. Результаты моделирования приводились в соответствие с результатами экспериментальных зависимостей для угла 55 градусов для частот 6.9 и 10.65 ГГц. Было показано, что для частоты 10.65 ГГц наблюдается существенное расхождение между моделью и экспериментом на вертикальной поляризации, вызванное переоценкой вклада в излучение обрушающихся волн. Имплементация в Арктический портал возможности отображения снимков спектрального радиометра MODIS позволила приступить к работам по классификации спутниковых снимков высокого разрешения: эти работы начались с создания базы данных безоблачных снимков MODIS и изображений радиолокаторов с синтезированной апертурой (РСА) Sentinel-1. Пополнение базы продолжится на следующих этапах проекта. Со следующего года планируется и классификация типов льда в данной базе. Также начались работы по созданию сверточных нейронных сетей (НС) для классификации изображений Sentinel-1. В отчетном году было создано 2 НС – одна на основе карт Норвежского метеорологического института (НМИ) для морей Северо-Европейского бассейна, позволяющая классифицировать лед по классам бальности, и одна на основе полей сплоченности морского льда университета Бремена с разрешением 6 км. Результаты валидации настроенных НС подтвердили возможность их использования на оперативной основе, однако обе сети имеют недостатки: первая не позволяет идентифицировать полыньи, вторая дает на выходе нечеткие карты сплоченности. Повышение точности воспроизводства полей сплоченности ожидается от использования для настройки полей сплоченности с разрешением 3 км, фильтрации разметочных данных, и использования новых разметочных данных на основе классифицированных оптических и РСА изображений. В рамках работ по восстановлению толщины морского льда по данным измерений спутниковых радиоальтиметров Envisat (2002-2012) и Cryosat-2 (2010-2019) проведены исследования по идентификации разломов морского льда и измерению в них высоты поверхности, необходимых для оценки локальной высоты уровня моря. Проведен совместный анализ пространственно-временной изменчивости параметров сигнала и высоты поверхности в разломах морского льда, полученной с использованием различных алгоритмов, для определения возможности повышения точности оценки высоты. В рамках развития методов восстановления параметров морского льда был проведен анализ сезонной изменчивости удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) морского льда разных типов по данным скаттерометра ASCAT. Для такого анализа использовались спутниковые данные полного разрешения, что позволило повысить итоговое пространственное разрешение до 5 км. Нормализованные значения УЭПР ASCAT сопоставлялись с глобальными картами типов морского льда Арктического и антарктического научно-исследовательского института (ААНИИ) для зимнего сезона, содержащими полигоны льда, классифицированного ледовыми экспертами. Было показано, что широкие зоны перекрытий между гистограммами распределения УЭПР разных типов льда не позволяют однозначно идентифицировать тип льда лишь по уровню яркости сигнала. Также была обнаружена общая для всех типов тенденция уменьшения значений УЭПР в течение зимнего сезона. Была также продемонстрирована возможность использования полей нормализованных УЭПР по идентификации областей торосистости морского льда в районах молодых и однолетних льдов. Применение предложенного подхода позволит использовать данные ASCAT для изучения и оперативного мониторинга торосов с масштабами, превышающими элемент пространственного разрешения скаттерометрических данных. В рамках развития Арктического портала в отчетном году было реализовано внедрение нового метода восстановления сплоченности морского льда по данным AMSR2, создание нового продукта по сплоченности и организована визуализация оперативных полей сплоченности, оптических и ИК изображений MODIS и результатов классификации снимков РСА Sentinel-1 A,B по типу лед/вода.

Аннотация результатов, полученных в 2020 году
Создание системы спутникового мониторинга морского льда в Арктике, использующей свободно распространяемые спутниковые данные, опирается на усовершенствование методов оценки параметров морского льда по данным спутниковых измерений и на разработку инструментов использования спутниковых продуктов – как готовых, так и вновь создаваемых, - на Арктическом портале. В отчетном году решались следующие задачи. Для подключения в систему мониторинга измерений российского радиометра МТВЗА-ГЯ продолжились работы по моделированию излучения океана под углом 65 градусов. Была разработана модель зависимости коэффициента излучения в X-диапазоне (10.6 ГГц) от скорости ветра, основанная на использовании экспериментальных поправок к излучению, полученных для угла 55 градусов. Применимость модели ограничена скоростями ветра до 15 м/с. По результатам моделирования чувствительность излучения под углом 65 градусов оказалась выше, чем под углом 55 градусов. Данное обстоятельство позволит использовать измерения МТВЗА-ГЯ для восстановления скорости ветра с большим успехом, чем измерения AMSR2. Была создана база данных радиояркостных температур (Тя) МТВЗА-ГЯ для всего диапазона изменчивости параметров атмосферы, океана и морского льда и получены расчетные значения пороговых значений градиентных соотношений для фильтрации атмосферы с высокими значениями параметров влагосодержания и/или скорости ветра. Верификация модели излучения запланирована на последнем этапе выполнения проекта с использованием спутниковых измерений МТВЗА-ГЯ. Для проведения верификации требуются калиброванные измерения Тя. В рамках калибровочных работ был проведен анализ архивных данных спутниковых измерений МТВЗА-ГЯ Тя с платформы Метеор-М №1 за март и декабрь 2009 г. совместно с измерениями микроволнового радиометра AMSR-E. Для нахождения квазисинхронных пар измерений реализован метод расчета времени и географических координат одновременно измеряемых двумя инструментами элементов поверхности. С использованием найденных пар измерений над однородными районами суши и морского льда, перепроецированных на единую сетку географических координат, проведена интеркалибровка каналов измерений, обладающих близкими характеристиками. Для МТВЗА-ГЯ со спутника Метеор-М №2 измерения антенных температур будут использованы на следующем этапе для калибровки с помощью данных AMSR2 со спутника GCOM-W1. По результатам работы в рамках данного пункта принята к публикации в журнале «Метеорология и Гидрология» статья Е.В. Заболотских, Б. Шапрон, «Моделирование микроволнового излучения морей Арктики в Х-диапазоне по данным спутниковых наблюдений» и создано две базы данных: база данных параметров атмосферы, океана и морского льда, и расчетных значений радиояркостных температур для характеристик каналов измерений AMSR2 (свидетельство о регистрации базы данных № 2020621030) и МТВЗА-ГЯ (свидетельство о регистрации базы данных № 2020621004). Поданы тезисы и подготовлена статья для IEEE Proceedings симпозиума Progress In Electromagnetics Research Symposium (PIERS-2020): Zabolotskikh E.V., Chapron B. Estimation of wind induced ocean microwave emission at C- and X-band frequencies from the AMSR2 measurements over the Arctic waters. Тезисы и статья приняты, симпозиум в связи с пандемией COVID-19 перенесен на декабрь 2021 г. Для продолжения работ по классификации морского льда создана база данных безоблачных снимков MODIS и изображений РСА Sentinel 1 морского льда разного возраста (типа), классифицированная ледовыми экспертами (свидетельство о регистрации базы данных № 2020620989). Для каждой безоблачной сцены создана карта морского льда с разделением сцены на области идентичной сплоченности, возраста и форм льда. Оценка сплоченности для каждой выделенной области проводилась с использованием значений сплочённости льда, восстановленных по данным AMSR2 c помощью алгоритма, разработанного ранее. Границы зон льда разного возраста – припая, ниласа и начальных видов льда, молодого льда, однолетнего льда и старого льда определялись, в том числе, путём анализа динамики характеристик льда за предыдущие несколько дней. Метод восстановления сплоченности льда по данным AMSR2 был верифицирован на основе сравнения с детальными ледовыми картами ААНИИ для морей Баренцево, Карское, Лаптевых, Восточно-Сибирское и Чукотское для летних периодов 2017 – 2019 гг. и с готовыми спутниковыми продуктами по морскому льду по данным AMSR2 - продуктом университета Бремена (алгоритм ASI), продуктом японского космического агентства JAXA (алгоритм Bootstrap) и продуктом OSI SAF (алгоритм TUD). Рассчитаны средние площади морского льда для полигонов разных категорий сплоченности. Обнаружено, что наибольшие расхождения с данными ААНИИ наблюдаются при использовании готовых спутниковых продуктов при оценке умеренных значений сплоченности от 40 до 80%. В этом диапазоне ошибки готовых спутниковых продуктов по сравнению с данными ААНИИ превышают 100%. Ошибки нового алгоритма в данных категориях сплоченности составляют~ 50%, т.е. в 2 раза ниже. Для остальных категорий сплоченности алгоритм продемонстрировал ошибки на 15-40% меньше, чем при использовании готовых спутниковых продуктов, что позволяет говорить о преимуществах его использования в летний сезон таяния. По результатам работы в рамках данного пункта поданы тезисы и подготовлена статья для IEEE Proceedings симпозиума Progress In Electromagnetics Research Symposium (PIERS-2020): Zabolotskikh E.V., Zhivotovskaya M.A., Balashova E.A., Lvova E., Chapron B. Summer errors of the sea ice concentrations retrieved from the AMSR2 measurements over the Russian Arctic seas. Тезисы и статья приняты, симпозиум в связи с пандемией COVID-19 перенесен на декабрь 2021 г. В рамках работ по усовершенствованию методов восстановления толщины морского льда по данным измерений спутниковых радиоальтиметров были проведены исследования по оценке влияния свойств поверхности морского льда на точность определения его высоты, превышения и толщины. Значения толщины и превышения морского льда, восстановленные по данным Envisat и Cryosat-2, использовались для сравнения с данными об осадке морского льда, полученными по измерениям гидролокаторов, установленных на заякоренных буйковых станциях в море Бофорта. Сравнительный анализ временных рядов восстановленных характеристик, а также параметров сигнала радиоальтиметров позволил выявить и оценить сезонную и межгодовую зависимость между оценками превышения и толщины морского льда и параметрами, характеризующими свойства поверхности. Было показано, что найденная зависимость обусловлена интенсивностью летнего таяния и свойствами поверхности морского льда в начале зимнего сезона. По результатам исследования опубликована статья: Khvorostovsky, K.; Hendricks, S.; Rinne, E. "Surface properties linked to retrieval uncertainty of satellite sea-ice thickness with upward-looking sonar measurements." Remote Sens. 2020, 12, 3094. В рамках работ по автоматизации мониторинга ледяного покрова высокого пространственного разрешения повышена точность сверточных нейронных сетей (НС) для классификации снимков РСА Sentinel-1 A,B по типу лед/вода. Для этого вместо применяемых ранее полей сплоченности Бременского университета в качестве данных для настройки использовались поля с разрешением 3 на 3 км, полученные путем применения алгоритма, разработанного коллективом Лаборатории, к измерениям спутникового микроволнового радиометра AMSR2 на частоте 89 ГГц в сканах А и B. При создании выборки разметочных данных накладывались ограничения на мезомасштабную изменчивость полей ледяного покрова путем анализа среднесуточных полей дрейфа и полей скоростей ветра. Настроенная НС протестирована с использованием базы данных оптических безоблачных изображений и снимков РСА, созданной в рамках проекта и продукта MODIS по наличию/отсутствию льда с разрешением 1 км. Точность воспроизводства НС полей сплоченности оказалась равна 95% по сравнению с точностью 83%, полученной на предыдущем этапе проекта. На основе анализа выделенных однородных областей предопределенных типов морского льда в Арктике получены результаты анализа линейных функций, аппроксимирующих угловую зависимость УЭПР с использованием данных спутникового скаттерометра ASCAT полного разрешения, детальных ледовых карт ААНИИ и снимков РСА Sentinel-1. На основе обработки данных ASCAT за период с октября 2019 г. по июнь 2020 г. для областей со скоростями дрейфа, не превышающими 2 см/с, сформированы структурные массивы измерений для элементов пространства с разрешением 6 на 6 км. Построены гистограммы распределения коэффициентов в линейных аппроксимационных функциях. Обнаружено, что сужение зон перекрытий гистограмм за счет повышения точности исходной диагностики возрастных градаций льда не приводит к уменьшению неопределенности определения возраста льда лишь по данным ASCAT. В дальнейшем для повышения точности определения возраста льда планируется привлечение к анализу данных альтиметра Sentinel-3 в качестве источника информации об УЭПР в надире совместно с использованием моделей радиолокационного рассеяния морского льда. На Арктическом портале создан инструмент классификации морского льда, позволяющий строить карты льда в номенклатуре ВМО в соответствии со стандартами карт ААНИИ по окраске и элементам ледовой символики на основании синергетического визуального анализа снимков Sentinel-1, полей УЭПР ASCAT, снимков MODIS и полей сплоченности морского льда по данным AMSR2. С использованием разработанного инструмента создано более 20 детальных ледовых карт Печорского моря за 2020 г. Инструменты Арктического портала использованы для изучения динамики заприпайных полыней. Проанализированы характеристики полыней Карского моря за 15 лет на основе среднесуточных полей сплоченности по данным измерений AMSR-E и AMSR2. По результатам исследования подготовлена и принята к печати в журнале «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» статья Е.В. Львовой, М.А. Животовской, Е.В. Заболотских, Е.А. Балашовой, С.В. Барановского «Характеристики заприпайных полыней Карского моря по данным спутниковых микроволновых измерений сплоченности морского льда». Проведен анализ сплоченности ледяного покрова по трассе СМП в зимние сезоны 2008/2009 гг. и 2015/2016 гг. С помощью инструментов портала построены маршруты плавания для каждого дня с октября по май. Изучены ледовые условия на трассах оптимальных маршрутов.

Аннотация результатов, полученных в 2021 году
В отчетном году были достигнуты заявленные цели проекта и завершены запланированные работы по разработке методов и подходов для мониторинга морского льда в Арктике и их использованию. Все спутниковые данные, с которыми проводилась работа, и все разработанные методы были имплементированы в Арктический портал, который был использован как для анализа состояния и динамики морского льда, так и для эффективной организации данных для проведения научных исследований. Алгоритм восстановления сплоченности морского льда (SIC) по данным измерений AMSR2 был верифицирован с помощью альтернативных спутниковых продуктов MODIS. Верификация проводилась для летнего периода для безоблачных условий. За период с 1 марта 2019 г. по 31 августа 2019 г. для Арктического региона были рассчитаны среднесуточные значения AMSR2 SIC, рассчитаны и проанализированы среднеквадратичные разницы между двумя наборами SIC. Суммарная среднеквадратичная разница между MODIS SIC и AMSR2 SIC составила 2%. Было обнаружено, что наибольшие различия в пространственном распределении средней разницы MODIS SIC и AMSR2 SIC наблюдаются на кромках льда вблизи больших областей открытой воды. В 2021 году задачи проекта включали большой блок работ, направленный на использование в системе мониторинга морского льда данных российского спутникового микроволнового радиометра МТВЗА. Интеркалибровка измерений российского спутникового микроволнового радиометра модуль температурно-влажностного зондирования атмосферы (МТВЗА-ГЯ) в каналах сканера проводилась с использованием данных AMSR2. Это исследование было разбито на два блока. Было проведено численное моделирование радиояркостной температуры (Тя) уходящего микроволнового излучения систем «океан-атмосфера» и «морской лед – атмосфера» для характеристик обоих радиометров в каналах сканера. Моделирование было выполнено для частот от 10.6 до 36.7 ГГц для вертикально и горизонтально поляризованного излучения с применением упрощенной модели переноса излучения в нерассеивающей атмосфере. В качестве входных данных для модельных расчетов использовались данные реанализа Era5 для региона Арктики за 2020 год. Полученные регрессии позволили провести внешнюю калибровку измерений МТВЗА-ГЯ на основе сопутствующих измерений AMSR2 для рассмотренных каналов и получить калибровочные формулы для каналов измерений сканера МТВЗА-ГЯ для перевода антенных температур (Та) в радиояркостные. Получены массивы сопутствующих спутниковых измерений МТВЗА-ГЯ и AMSR2 с разницей по времени измерений, не превышающей 10 минут. Проведен анализ среднесуточных измерений МТВЗА-ГЯ и AMSR2 за 10 месяцев 2020 года над морским льдом и над морской водой. Выявлены проблемы с геопривязкой у отдельных витков измерений МТВЗА. Анализ смещений для представленных рядов не выявил существенных трендов ни для одного из рассмотренных каналов, что свидетельствует об устойчивости бортовой калибровки МТВЗА-ГЯ. Была проведена верификация модели микроволнового излучения океана под углом 65 градусов на частоте 10.6 ГГц с использованием результатов модельных расчетов, спутниковых измерений Тя МТВЗА-ГЯ и спутниковых измерений Тя AMSR2. Расчеты проводились для всего региона Арктики для свободной ото льда морской поверхности. Для определения сплоченности льда (SIC) использовался разработанный ранее алгоритм восстановления SIC по данным AMSR2. С использованием данных с марта по декабрь 2020 г. были построены функции распределения Тя по данным измерений и по результатам модельных расчетов. Анализ сравнения данных измерений и результатов модельных расчетов показал, что наибольшее соответствие наблюдается для угла 55 градусов. Смещение максимума в функции распределения составляет всего несколько К. Для угла 65 градусов (МТВЗА-ГЯ) разница в расположении максимума функции распределения составляет около 20 К на горизонтальной и около 10 К на вертикальной поляризации. Эти результаты обусловлены как рассогласованием теоретических и экспериментальных моделей ветровых поправок к излучению, так и отличиями данных реанализа от реальных значений параметров атмосферы и океана, над которыми проводились измерения. В рамках работ, направленных на обеспечение возможности использования данных российского радиометра при мониторинге морского льда были предложены формулы для расчета сплоченности морского льда по данным измерений МТВЗА-ГЯ. Был проведен статистический анализ поляризационных разниц в измерениях на частотах 10.6 и 36.7 ГГц (PD10 и PD36 соответственно), свидетельствующий о наличии ярко выраженных максимумов в плотности распределения вероятности и, следовательно, о возможности классификации поверхности по типу лед/вода. Использование измерений на 10.6 ГГц при определении сплоченности льда позволяет восстанавливать SIC с меньшими погрешностями, хотя и с худшим пространственным разрешением. Результаты проверки работоспособности формул для расчета сплоченности морского льда SIC по данным измерений МТВЗА-ГЯ были получены на основе сравнения со значениями SIC, полученными по данным AMSR2 с использованием метода, разработанного ранее. Сравнение проводилось для областей, находящихся на расстоянии более 200 км от границы льда. Прикромочная область была исключена из рассмотрения. Значения среднеквадратичных отклонений SIC1 (по PD10) от SIC и SIC2 (по PD36) от SIC составили 20% и 19% соответственно. Продолжилась работа с данными спутникового скаттерометра ASCAT. Для повышения эффективности определения возрастных градаций морского льда данные скаттерометра анализировались совместно с данными спутникового альтиметра Sentinel-3, снимками радиолокатора с синтезированной апертурой (РСА) Sentinel-1 и картами морского льда Арктического и антарктического научно-исследовательского института (ААНИИ). Была предпринята попытка объяснения характера зависимости рассеяния радиолокационного сигнала от угла наблюдения для некоторых типов морского льда с использованием упрощенных теоретических моделей. За счет добавления к анализу данных измерений альтиметра экспериментальные зависимости удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) от угла наклона были модифицированы, что позволило отказаться от линейной аппроксимации зависимости УЭПР от угла наклона. Эти зависимости были построены для более 300 сцен морского льда в Арктике, для которых были определены типы льда (его возрастные градации). Для объяснения наблюдаемых экспериментальных данных для всего диапазона углов были проанализированы и обобщены известные теоретические модели радиолокационного рассеяния от морского льда для основных типов льда – многолетнего и однолетнего. Для многолетнего льда использовалась модель объемного рассеяния, для однолетнего – модель геометрической оптики. Для определенных условий и диапазонов углов использованные модели объясняют экспериментальные данные и позволяют определять параметры морского льда. Был разработан усовершенствованный метод учета свойств поверхности морского льда при восстановлении его толщины по данным спутниковых радиоальтиметров. Метод основан на использовании взаимосвязи между ошибкой в оценке осадки морского льда, рассчитанной исходя из сравнения с данными измерений гидролокаторов, и параметрами, характеризующими свойства поверхности льда. Он позволяет определять поправку к оценке осадки морского льда с использованием регрессионной зависимости между ошибкой ее восстановления и характеристиками свойств поверхности, определенными по данным измерений радиоальтиметров в начале зимнего сезона. Подтверждение правомерности использования этой регрессионной зависимости для вычисления поправок к получаемым оценкам толщины морского льда для всех районов Арктики требует дальнейших исследований. Была проанализирована изменчивость обратного рассеяния радиолокационного сигнала от морской поверхности и от поверхности морского льда с использованием данных спутникового скаттерометра ASCAT полного разрешения. На основе измерений ASCAT с двух спутниковых платформ Metop-A и Metop-B были созданы массивы данных УЭПР и углов наблюдений и рассчитаны не только коэффициенты a и b в линейных трендах y=a+bx, где y - УЭПР, а x – угол измерений, но и значения среднеквадратичного отклонения sigma наблюдаемых значений УЭПР от линейного тренда. Анализ построенных полей sigma при использовании разных временных промежутков показал, что наилучшее разделение льда и воды достигается при расчете sigma на основании двухсуточного временного интервала. Для определения точек привязки (sigma морской воды и sigma морского льда) были построены функции распределения sigma над областями полностью свободной ото льда морской поверхности и 100% сплоченного льда. Идентификация таких областей проводилась на основе готового спутникового продукта по сплоченности льда по данным AMSR2 для стабильных зимних условий. Верификация алгоритма и проверка его работы в разных условиях, в том числе, в условиях летнего таяния, представляет предмет дальнейших исследований. С использованием инструментов Арктического портала была изучена динамика морского льда в Печорском море зимой 2019/2020 гг. на основе спутниковых и модельных данных разного пространственного и временного разрешения. При анализе факторов, влияющих на изменения площади и возраста льда, использовались модельные поля температуры воздуха в приземном слое атмосферы, температуры поверхности океана, приводного ветра, а также, поля поверхностных течений. При анализе характеристик морского льда использовались спутниковые снимки Sentinel-1, MODIS, AMSR2, SMOS и продукты по морскому льду на их основе. Верификация анализа возрастного состава льдов проводилась с использованием детальных ледовых карт ААНИИ.