Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В отчетном году было создано несколько баз данных для верификации имеющихся и разработки и адаптации новых методов мониторинга ледяного покрова. На основе данных РСА Sentinel-1 за период 2017-2021 гг. для Арктического региона создана база разметочных изображений Sentinel-1, классифицированных ледовыми экспертами по возрастным градациям льда, и восстановленных по данным AMSR2 значений SIC. Проведена предварительная обработка данных Sentinel-1 по калибровке, исключению термического шума и угловой коррекции сигнала. Получено свидетельство о государственной регистрации базы данных (№ 2022622866 от 15 ноября 2022 г.). Также на основе обработанных данных РСА Sentinel-1 для летних месяцев 2020 и 2021 года для Арктического региона создана база данных расклассифицированных по типу лед/вода изображений. При создании базы применен автоматический алгоритм классификации, основанный на использовании нейронных сетей, разработанный в рамках Проекта 2019 и проведена ручная коррекция ошибок классификации на основании визуального экспертного анализа изображений оптических снимков MODIS и Sentinel-2 и полей измерений радиояркостных температур AMSR2 на частоте 6.9 ГГц вертикальной поляризации, масштабированных на сетку 3 на 3 км. База данных состоит из классифицированных фрагментов изображений и может быть использована для валидации алгоритмов восстановления сплоченности морского льда по данным измерений спутниковых микроволновых радиометров и скаттерометров. По результатам работы получено свидетельство о государственной регистрации базы данных (№ 2022622865 от 16 ноября 2022 г.). Эта база использована для отбора летних данных по сплоченности льда по данным AMSR2 для верификации алгоритма восстановления SIC по данным МТВЗА-ГЯ. Результаты верификации представлялись на международной конференции IGARSS-2022 и описаны в статье Zabolotskikh E., Balashova E., Azarov S., «Verification of the Sea Ice Concentration Retrievals from the MTVZA-GYA Measurements Using AMSR2 Satellite Product,» IGARSS 2022 — 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2022, pp. 3826-3829, doi: 10.1109/IGARSS46834.2022.9884052. На основе данных элементов орбиты для спутника Метеор № 2-2, модели SGP4 для определения точного положения спутника в пространстве, геометрии сканирования МТВЗА-ГЯ, создан алгоритм расчета географических координат для пикселей измерений МТВЗА-ГЯ в зависимости от времени. Скорректированная геопривязка позволила выполнить валидацию алгоритма восстановления скорости приводного ветра по данным МТВЗА-ГЯ с использованием сопутствующих измерений AMSR2. Для валидации была создана база данных сопутствующих измерений МТВЗА-ГЯ и AMSR2 с разницей по времени, не превышающей 2 минуты в полярных областях и не превышающей 30 минут в тропических областях. Работы по геопривязке МТВЗА-ГЯ нашли свое отражение в статье Заболотских Е.В., Азаров С.М., Животовская М.А. , (2022). Алгоритм восстановления скорости приводного ветра по данным МТВЗА-ГЯ. Метеорология и Гидрология, принята к печати. Проведен анализ среднеквадратичного отклонения УЭПР ASCAT от линейного тренда (D) над морской водой и над морским льдом на основании 9 месяцев измерений ASCAT в 2019 г. Оценена изменчивость точек привязки для восстановления сплоченности ледяного покрова SIC по значениям D. На основании анализа пространственно-временной изменчивости D уточнена формула для расчета SIC. Корректировка формулы за счет изменения значений точек привязки показала, что 98% данных (относительно 90% при использовании старой формулы) корректно (в соответствии с данными ААНИИ) классифицируются как морской лед. Проведена верификация новой формулы с использованием 4-х среднесуточных спутниковых продуктов, основанных на данных AMSR2. Показано, что основные различия между результатами классификации в зимних условиях наблюдаются на границе ледяного покрова. Наиболее близкие результаты демонстрирует продукт университета Бремена. По результатам работы в рамках данного пункта опубликована статья Заболотских Е.В., Кудрявцев В.Н., Балашова Е.А., Азаров C.М. , (2022). Новый подход для восстановления границы ледяного покрова по данным спутниковых скаттерометров ASCAT. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, doi: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-193-209. Начаты работы по созданию базы данных для построения композитной полу-эмпирической модели радиолокационного рассеяния ледяного покрова с комплексной текстурой. Собраны сцены классифицированных изображений морского льда, для которых на сетке 5 на 5 км рассчитаны параметры рассеяния на основании данных ASCAT и на основании данных Sentinel-1. Расчеты проводились вдоль линий по поверхности изображений с целью минимизации диапазона углов Sentinel-1. Дополнительно отобраны классифицированные данные РСА Sentinel-1, ASCAT и альтиметра Sentinel-3 для разных типов Арктического морского льда. Построена композитная полу-эмпирическая модель радиолокационного рассеяния ледяного покрова с комплексной текстурой на основе модели рассеяния в приближении Кирхгоффа. Получены предварительные результаты применения модели для определения пространственной изменчивости степени торосистости в Арктике на основе данных измерений ASCAT. Получены коэффициенты излучения арктического морского льда разных возрастных градаций на частотах 6.9, 10.65, 18.7, 23.8 и 36.5 ГГц, рассчитанные с использованием физического моделирования по данным измерений спутникового микроволнового радиометра AMSR2 и данным ре-анализа Era5. Коэффициенты излучения морского льда hi анализировались для условий отсутствия замерзания/таяния за период январь – май и ноябрь – декабрь 2020. Измерения AMSR2 классифицировались по основным типам льда (нилас, молодой лед, тонкий, средний и толстый однолетние льды, старый лед) с помощью ледовых карт ААНИИ. Для каждого типа льда получены среднемесячные и среднегодовые значения hi и их стандартные отклонения для всего региона Арктики. Построены и проанализированы функции плотности распределения как значений hi на разных частотах и поляризациях, так и их разниц для некоторых каналов измерений. Результаты работы в рамках данного пункта опубликованы в статье Zabolotskikh E.V., Azarov S.M., 2022, Winter Time Emissivities of the Arctic Sea Ice Types at the AMSR2 Frequencies. Remote Sensing. doi: 10.3390/rs14235927. Для проведения статистического анализа корреляционных связей между площадью ледяного покрова Арктических морей и параметрами атмосферы и океана были использованы продукт университета Бремена по сплоченности морского льда, восстановленной по данным измерений спутникового микроволнового радиометра AMSR2 с разрешением 6.25 км, и данные реанализа ERA-Interim за период с 2002 по 2019 гг. Использовались среднемесячные значения сплоченности морского льда и параметров атмосферы и океана. Для каждого параметра определялось, какие коэффициенты корреляции являются статистически значимыми на уровне 0.5. Анализ полученных полей корреляции аномалий с исключенным трендом между площадью морского льда и параметрами атмосферы и океана выявил ряд закономерностей. Из рассмотренных параметров температуры в большинстве случаев наиболее значительные отрицательные корреляции наблюдаются для параметра, характеризующего тонкий поверхностный слой. Идентичные значения корреляции получены для направленного от поверхности потока длинноволновой радиации. Близкие, а в некоторых случаях, превышающие значения корреляции, получены для температуры воздуха на высоте 2м и температуры поверхности моря. Высокие значения положительной корреляции получены для потока коротковолновой радиации, направленной от поверхности с весны до осени. Среди параметров, характеризующих динамические факторы, наиболее значимыми оказались скорость ветра, отрицательно коррелирующая с площадью морского льда, а также зональная и меридиональная составляющие направления ветра.

Аннотация результатов, полученных в 2023 году
В отчетном году продолжились исследования, направленные на улучшение возможностей спутникового мониторинга морского льда в Арктике. Был разработан новый метод для атмосферной коррекции при изучении морского льда по данным радиометра Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), основанный на результатах численного моделирования радиояркостных температур Тя микроволнового излучения атмосферы и анализе данных спутниковых измерений AMSR2 на частоте 89 ГГц над арктическим морским льдом. Входными данными для численных расчетов служили данные реанализа ERA5. Основой метода являлась оценка оптической толщины атмосферы на частоте 89 ГГц по поляризационным измерениям AMSR2 на этой частоте и восстановление параметров микроволнового излучения атмосферы на всех остальных частотах на основании нейронно-сетевых (НС) алгоритмов, настроенных на результатах численного моделирования Тя. С помощью этого метода был проведен анализ возможности использования полей градиентов коэффициентов излучения морского льда для оценки его толщины d. Разработанный метод был использован для расчета коэффициентов излучения разных типов льда. Для получения численных характеристик градиентов коэффициентов излучения однолетнего (FY), многолетнего (MY) и молодого (Y) льдов, обладающих существенно различными радиофизическими свойствами. была собрана база данных полигонов с чистыми (со 100% частной сплоченностью, без включений других типов) типами льда. База данных создавалась на основании экспертного визуального анализа снимков Sentinel-1 за период ноябрь 2020 – март 2021 г. Для этих полигонов были обработаны сопутствующие измерения AMSR2 уровня Level 1R и рассчитаны значения градиентов коэффициентов излучения и построены функции плотности распределения вероятности (PDF) для каждого из рассматриваемых типов льда. В результате были получены практически непересекающиеся PDF, позволяющие проводить классификацию морского льда по пороговым значениям градиентов. Для оценки количественных характеристик работы алгоритма классификации результаты его применения сравнивались с готовым продуктом по классификации льда центра OSI SAF. Поскольку центр предоставляет только данные по типу MY/FY, при сравнении области молодого льда, полученные с помощью созданного алгоритма, приравнивались к однолетнему льду. Оценивались площади MY и FY, полученные с помощью созданного алгоритма и с помощью готового спутникового продукта OSI SAF для зимних месяцев. Был проведен сравнительный анализ среднесуточных значений сплочённости морского льда (SIC), рассчитанных по данным измерений микроволнового скаттерометра ASCAT с помощью разработанного в рамках проекта алгоритма и значений сплочённости по данным четырёх оперативных спутниковых продуктов, основанных на данных измерений AMSR2: 1) продукта университета Бремена на основе алгоритма ASI, 2) продукта японского космического агентства JAXA на основе алгоритма Bootstrap, 3) продукта центра снега и льда NSIDC на основе алгоритма NT2 и 4) продукта центра OSI SAF на основе гибридного алгоритма. Сравнение SIC проводились для региона 90–70 градусов с.ш., 10–100 градусов в.д., захватывающего области Баренцева и Карского морей. Оценивалась площадь льда, попадающего в разные диапазоны SIC по данным ASCAT и AMSR2. Кроме статистического анализа, проведенного на основании количественных различий в восстановленных значениях SIC, были детально изучены отдельные случаи картирования морского льда на основе ледовой экспертизы снимков высокого разрешения. Для этих случаев был проведен анализ ошибок в зависимости от значений параметров атмосферы. Была построена композитная полу-эмпирическая модель радиолокационного рассеяния ледяного покрова с комплексной текстурой на основе модели рассеяния в приближении Кирхгоффа и данных измерений УЭПР ASCAT, Sentinel-3, мульти-поляризационных РСА изображений Sentinel-1 и лазерного альтиметра ICESat-2. Модель позволяет рассчитать обратное рассеяние (УЭПР) ледяного покрова, представленного в виде суперпозиции недеформированного льда и участков поверхности с деформированным ледяным покровом. На основании анализа экспериментальных зависимостей УЭПР от угла наблюдения по данным ASCAT и Sentinel-3 было установлено, что УЭПР в дБ линейно зависит от тангенса угла падения, и наклон этой линейной функции представляет собой универсальную константу, не зависящую от возраста льда, в то время как уровень отражает изменения степени торосистости. Степень торосистости экспериментально определялась по данным лазерного альтиметра ICESat-2. Для этого одновременно обрабатывались данные УЭПР ASCAT, Sentinel-3, Sentinel-1 и ICESat-2. Данные ICESat-2 по профилям высоты поверхности использовались для верификации модели. Результаты анализа корреляций между сплоченностью ледяного покрова и параметрами атмосферы и океана показали, что взаимосвязь сплоченности ледяного покрова с различными параметрами атмосферы и океана имеет существенную пространственную и сезонную зависимость. В наиболее теплом Баренцевом море сплоченность морского льда преимущественно зависит от параметров, характеризующих температуру поверхности и приземного воздуха, тогда как в других морях существенной оказывается корреляция с турбулентными потоками тепла и влаги, и параметрами, характеризующими динамику атмосферы. Задача определения оптимального маршрута судна в ледовых условиях решалась на основе синергетического анализа данных измерений удельной эффективной площади рассеяния (УЭПР) скаттерометра ASCAT и полей сплоченности льда SIC, восстановленных по данным измерений радиометра AMSR2. В качестве анализируемых параметров изменения климатической обстановки рассматривались температура воды и воздуха, скорость ветра, средняя высота волн, а также граница распространения льда в период с августа по ноябрь. Перечисленные параметры анализировались для трасс Северного Морского Пути. На основе карты взвешенных коэффициентов ледового покрова и одного из методов комбинаторной оптимизации определялся маршрут судна. Верификация расчетных маршрутов проводилась по архивным данным о маршрутизации судов в ледовых условиях с применением с помощью данных AIS.