Влияние пылевого аэрозоля на спутниковые данные различных сканеров цвета

А. С. Папкова, Е. Б. Шибанов✉, Д. В. Калинская

Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

✉ e-mail: e-shybanov@mail.ru

Аннотация

Цель. Оценены величины ошибки атмосферной коррекции спутниковых данных MODIS-Aqua, MODIS-Terra, VIIRS-SNPP, VIIRS-JPSS, NASA HawkEye (SeaHawk) и OLCI-Sentinel-3A за период 28–29 июля 2021 г., когда был зарегистрирован перенос пыли над Черноморским регионом.

Методы и результаты. Для оценки масштабов и интенсивности исследуемого интенсивного пылевого переноса проведен анализ результатов натурных фотометрических измерений и спутниковых данных. Натурные данные измерений аэрозольной оптической толщины (АОТ) были получены на западных черноморских станциях _GalataPlatform и Section_7 сети AERONET (AErosol RObotic NETwork). Для анализа изменчивости величин спектрального коэффициента яркости моря за исследуемый период использовались данные дополнения AERONET − Ocean Color (AERONET-OC). В качестве спутниковых данных были использованы измерения сканеров цвета, представленные в базе данных Ocean Color (MODIS Aqua/Terra, VIIRS SNPP/ JPSS, HawkEye и OLCI).

Выводы. В результате аппроксимации ошибок атмосферной коррекции спутниковых данных за 28.07.2021 были получены степенные зависимости, близкие к λ−5. Это объясняется суммарным вкладом молекулярной составляющей (λ−4) и аэрозольного поглощения (λ−1). За 29.07.2021 наблюдается более ярко выраженная степенная зависимость функции, так как концентрация пылевого аэрозоля в этот день возрастает, а вклад аэрозольного поглощения становится близок к степенной зависимости λ−2. Также за 29.07.2021 над исследуемым регионом по спутниковым данным CALIPSO было показано присутствие не только пылевого, но и дымового аэрозоля. По данным моделирования обратных траекторий воздушных потоков HYSPLIT показано, что аэрозольные массы в этот день двигались в направлении Черного моря со стороны юго-запада (острова Крит), что дополнительно подтверждается высокими значениями АОТ над восточной частью акватории Средиземного моря за 29.07.2021. Предполагается, что комбинация двух поглощающих типов аэрозолей вызвала еще большие неточности определения спектрального коэффициента яркости моря за исследуемый период.

Ключевые слова

MODIS, VIIRS, HawkEye, Sentinel, SPM, AERONET, CALIPSO, обратные траектории HYSPLIT, пылевой аэрозоль, аэрозоль дыма, спектральный коэффициент яркости моря, аэрозольная оптическая толщина, АОТ, поглощение, Черное море, атмосферный аэрозоль, спутниковый мониторинг, наземный мониторинг, оптические характеристики

Благодарности

Работа выполнена в рамках темы государственного задания ФГБУН ФИЦ МГИ FNNN-2024-0012 «Анализ, диагноз и оперативный прогноз состояния гидрофизических и гидрохимических полей морских акваторий на основе математического моделирования с использованием данных дистанционных и контактных методов измерений. Авторы благодарят Тома Кушера (Tom Kucsera), Брента Холбена (Brent Holben), Джузеппе Зиборди (Giuseppe Zibordi) и группу Жене Фельдмана (Gene Feldman) из NASA за предоставление данных АОТ, расчеты данных ВТА, обработку результатов измерений, полученных на севастопольской станции AERONET, и за возможность использования качественных данных фотометрических измерений.

Для цитирования

Папкова А. С., Шибанов Е. Б., Калинская Д. В. Влияние пылевого аэрозоля на спутниковые данные различных сканеров цвета // Морской гидрофизический журнал. 2024. Т. 40, № 5. С. 766–781. EDN WUXIXB.

Papkova, A.S., Shybanov, E.B. and Kalinskaya, D.V., 2024. The Effect of Dust Aerosol on Satellite Data from Different Color Scanners. Physical Oceanography, 31(5), pp. 720-735.

Список литературы

  1. The Bodele depression: a single spot in the Sahara that provides most of the mineral dust to the Amazon forest / I. Koren [et al.] // Environmental Research Letters. 2006. Vol. 1, no. 1. 014005. https://doi.org/10.1088/1748-9326/1/1/014005
  2. Kubilay N., Cokacar T., Oguz T. Optical properties of mineral dust outbreaks over the northeastern Mediterranean // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2003. Vol. 108, iss. D21. 4666. https://doi.org/10.1029/2003JD003798
  3. Оптические свойства черноморского аэрозоля и верхнего слоя морской воды по данным прямых и спутниковых измерений / В. В. Суслин [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2016. № 1. С. 20–32. EDN VTPCYX. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2016-120-32
  4. Суслин В. В., Чурилова Т. Я. Упрощенный метод расчета спектрального диффузного коэффициента ослабления света в верхнем слое Черного моря на основе спутниковых данных // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. Севастополь, 2010. Вып. 22. С. 47–60. EDN WTBHRN.
  5. Восстановление полного комплекса оптических характеристик для оценки теплосодержания в южной части Баренцева моря в июне 2021 г. / Д. И. Глуховец [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18, № 5. С. 214–225. EDN PUJJHJ. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-5-214-225
  6. Корчемкина Е. Н., Шибанов Е. Б., Ли М. Е. Усовершенствование методики атмосферной коррекции для дистанционных исследований прибрежных вод Черного моря // Исследование Земли из космоса. 2009. № 6. С. 24–30. EDN JVVGXQ.
  7. Биооптические характеристики морей, омывающих берега западной половины России, по данным спутниковых сканеров цвета 1998–2017 гг./ О. В. Копелевич [и др.]. М. : ООО «ВАШ ФОРМАТ», 2018. 140 с. EDN YOSZPV.
  8. Проявление особенностей оптических свойств атмосферного аэрозоля над Черным морем при интерпретации данных спутникового прибора SeaWiFS / В. С. Суетин [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2004. № 1. С. 69–79. EDN YXQYNV.
  9. Суетин В. С., Королев С. Н. Использование спутниковых данных для определения характеристик поглощения света в водах Черного моря // Морской гидрофизический журнал. 2021. Т. 37, № 2. С. 222–232. EDN YDISMQ. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2021-2-222-232
  10. Localization of aerosol sources in East-European region by back-trajectory statistics / V. Kabashnikov [et al.] // International Journal of Remote Sensing. 2014. Vol. 35, iss. 19. P. 6993–7006. https://doi.org/10.1080/01431161.2014.960621
  11. AERONET-OC: A network for the validation of Ocean Color primary products / G. Zibordi [et al.] // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2009. Vol. 26, iss. 8. P. 1634–1651. https://doi.org/10.1175/2009JTECHO654.1
  12. Калинская Д. В., Суслин В. В. Простой метод определения источников приземного аэрозоля на основе результатов анализа обратных траекторий // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2015. Т. 8, № 1. С. 59–67. EDN TPPRCB.
  13. Kalinskaya D. V., Papkova A. S. Why is it important to consider dust aerosol in the Sevastopol and Black Sea Region during remote sensing tasks? A case study // Remote Sensing. 2022. Vol. 14, iss. 8. 1890. https://doi.org/10.3390/rs14081890
  14. Wang M., Son S., Harding Jr. L. W. Retrieval of diffuse attenuation coefficient in the Chesapeake Bay and turbid ocean regions for satellite ocean color applications // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2009. Vol. 114, iss. C10. C10011. https://doi.org/10.1029/2009JC005286
  15. Schollaert S. E., Yoder J. A., O'Reilly J. E., Westpha D. L. Influence of dust and sulfate aerosols on ocean color spectra and chlorophyll a concentrations derived from SeaWiFS off the U.S. east coast // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2003. Vol. 108, iss. C6. 3191. https://doi.org/10.1029/2000JC000555
  16. Суетин В. С., Королев С. Н., Кучерявый А. А. Использование спутниковых наблюдений для определения спектральных зависимостей оптических характеристик вод Черного моря // Морской гидрофизический журнал. 2014. № 3. С. 77–86. EDN TEWSCT.
  17. Калинская Д. В., Папкова А. С. Изменчивость коэффициента яркости в условиях пылевого переноса по данным спутника Sentinel-3 на примере Черного моря и Севастополя // Морской гидрофизический журнал. 2023. Т. 39, № 3. С. 399–415. EDN MJXKNT. https://doi.org/10.29039/0233-7584-2023-3-399-415
  18. Шибанов Е. Б., Папкова А. С. Особенности работы алгоритмов атмосферной коррекции Ocean Color при расчете спектрального коэффициента яркости моря для различных состояний атмосферы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19, № 6. С. 9–17. EDN WWSIWZ. https://doi.org/10.21046/2070-74012022-19-6-9-17
  19. Satellite remote sensing of aerosol optical depth: advances, challenges, and perspectives / X. Wei [et al.] // Critical Reviews in Environmental Science and Technology. 2020. Vol. 50, iss. 16. P. 1640–1725. https://doi.org/10.1080/10643389.2019.1665944
  20. New methods for improving the remote sensing estimation of soil organic matter content (SOMC) in the Ebinur Lake Wetland National Nature Reserve (ELWNNR) in northwest China / X. Wang [et al.] // Remote Sensing of Environment. 2018. Vol. 218. P. 104–118. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.09.020
  21. Gordon H. R. Evolution of Ocean Color atmospheric correction: 1970–2005 // Remote Sensing. 2021. Vol. 13, iss. 24. 5051. https://doi.org/10.3390/rs13245051
  22. Moulin S., Launay M., Guérif M. The crop growth monitoring at a regional scale based on the combination of remote sensing and process-based models // Crop monitoring and prediction at regional scales. Tsukuba, Japan, 2001. P. 187–195.
  23. Korchemkina E. N., Kalinskaya D. V. Algorithm of Additional correction of level 2 remote sensing reflectance data using modelling of the optical properties of the Black Sea waters // Remote Sensing. 2022. Vol. 14, iss. 4. 831. https://doi.org/10.3390/rs14040831
  24. Копелевич О. В., Буренков В. И., Шеберстов С. В. Разработка и использование региональных алгоритмов для расчета биооптических характеристик морей России по данным спутниковых сканеров цвета // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2006. Т. 3, № 2. С. 99–105. EDN NDPPHL.
  25. Remer L. A., Kahn R. A., Koren I. Aerosol indirect effects from satellite: Skeptics vs. Optimists // Geochimica et Cosmochimica Acta. 2009. Vol. 73, iss. 13, supplement. A1088. https://doi.org/10.1016/j.gca.2009.05.014
  26. Оптические свойства черноморского аэрозоля и верхнего слоя морской воды по данным прямых и спутниковых измерений / В. В. Суслин [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2016. № 1. С. 20–32. EDN VTPCYX. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2016-120-32
  27. Gordon H. R., Wang M. Influence of oceanic whitecaps on atmospheric correction of ocean-color sensors // Applied Optics. 1994. Vol. 33, iss. 33. P. 7754–7763. https://doi.org/10.1364/AO.33.007754
  28. Trends in MODIS and AERONET derived aerosol optical thickness over Northern Europe / P. Glantz [et al.] // Tellus B: Chemical and Physical Meteorology. 2019. Vol. 71, iss. 1. 1445379. https://doi.org/10.1080/16000889.2018.1554414
  29. In situ autonomous optical radiometry measurements for satellite ocean color validation in the Western Black Sea / G. Zibordi [et al.] // Ocean Science. 2015. Vol. 11, iss. 2. P. 275–286. https://doi.org/10.5194/os-11-275-2015
  30. The solar spectral irradiance from 200 to 2400 nm as measured by the SOLSPEC spectrometer from the Atlas and Eureca missions / G. Thuillier [et al.] // Solar Physics. 2003. Vol. 214. P. 1–22. https://doi.org/10.1023/A:1024048429145
  31. Концентрация пигментов фитопланктона в северо-западной части Черного моря по данным измерений спутниковым цветовым сканером SZCZ / В. С. Суетин [и др.] // Морской гидрофизический журнал. 2000. № 2. С. 74–82.
  32. The CALIPSO automated aerosol classification and lidar ratio selection algorithm / A. H. Omar [et al.] // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2009. Vol. 26, iss. 10. P. 1994– 2014. https://doi.org/10.1175/2009JTECHA1231.1
  33. Omar A. H., Tackett J., Al-Dousari A. CALIPSO observations of sand and dust storms and comparisons of source types near Kuwait City // Atmosphere. 2022. Vol. 13, iss. 12. 1946. https://doi.org/10.3390/atmos13121946
  34. NOAA’s HYSPLIT atmospheric transport and dispersion modeling system / A. F. Stein [et al.] // Bulletin of the American Meteorological Society. 2015. Vol. 96, iss. 12. P. 2059–2077. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00110.1
  35. Сезонная и межгодовая изменчивость оптических характеристик атмосферы над Черным морем в районе Севастополя в период 2006–2008 года / Д. В. Яковлева [и др.] // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. Севастополь, 2009. Вып. 18. С. 205–212. EDN YMIJMT.
  36. Werdell P. J., Bailey S. W. The SeaWiFS bio-optical archive and storage system (SeaBASS): current architecture and implementation. Greenbelt, MD, USA : Goddard Space Flight Center, 2002. 45 p. (NASA/TM 2002–211617).

Скачать статью в PDF-формате