Оценка погрешности спутниковых измерений оптических характеристик атмосферы и спектрального коэффициента яркости вод Японского моря за весенний период 2023 года

Д. В. Калинская✉, А. С. Папкова

Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

✉ e-mail: kalinskaya_d_v@mail.ru

Аннотация

Цель. Оценка погрешности спутниковых измерений оптических характеристик атмосферы и спектрального коэффициента яркости вод Японского моря при наличии в атмосфере пылевого аэрозоля – цель настоящей работы.

Методы и результаты. Для сравнительного анализа и оценки погрешности спутниковых измерений оптических характеристик атмосферы и спектрального коэффициента яркости были использованы: фотометрические данные измерений со станций международной сети аэрозольного мониторинга AERONET, спектрорадиометра MODIS/Aqua, радиометра VIIRS со спутника Suomi NPP; данные NOAA-20 и NOAA-21 о концентрации взвешенных частиц _PM_2.5 и _PM_10, полученные по результатам моделирования динамики атмосферы (данные моделей HYSPLIT и SILAM). Сравнительный анализ спутниковых и натурных данных позволил выявить даты аномального пылевого воздействия на определяемые дистанционно оптические характеристики воды. Также за один и тот же день были получены различные оценки области, покрытой полностью и частично пылью. Это подтверждает различную аэрозольную загрузку в атмосфере над Японским морем и пространственную изменчивость основных оптических характеристик аэрозоля при регистрации пылевого переноса со стороны азиатских пустынь.

Выводы. В результате сравнительного анализа спутниковых и фотометрических натурных данных подтверждено, что погрешность стандартной атмосферной коррекции резко увеличивается в ультрафиолетовой области спектра при наличии пылевых переносов. Расчет и аппроксимация полученных значений степенной функции показали, что для всего региона Японского моря ошибка атмосферной коррекции имеет вид λ–7. Аналитическая оценка погрешности спутниковых измерений VIIRS/NOAA спектрального коэффициента яркости моря для данного пылевого эпизода в коротковолновой области спектра приблизительно равна 70 %, в видимой области спектра – до 47 %, в длинноволновой области – 24 % относительно натурных значений данной характеристики.

Ключевые слова

AERONET, Японское море, пылевой аэрозоль, оптические характеристики, спектральный коэффициент яркости моря, атмосферная коррекция спектрального коэффициента яркости моря

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 выражают признательность С. М. Сакерину и Д. М. Кабанову за предоставление фотометра SPM и программного обеспечения к нему. 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 и расчеты данных ВТА.

Информация об авторах

Калинская Дарья Владимировна, младший научный сотрудник, ФГБУН ФИЦ МГИ (299011, Россия, г. Севастополь, ул. Капитанская, д. 2), Scopus Author ID: 56380591500, SPIN-код: 2622-1010, WoS ResearcherID: G-2959-2017, kalinskaya@mhi-ras.ru

Папкова Анна Станиславовна, младший научный сотрудник, ФГБУН ФИЦ МГИ (299011, Россия, г. Севастополь, ул. Капитанская, д. 2), кандидат физико-математических наук, Scopus Author ID: 57203015832, SPIN-код: 1683-7685, WoS ResearcherID: AAP-3248-2020, hanna.papkova@gmail.com

Для цитирования

Калинская Д. В., Папкова А. С. Оценка погрешности спутниковых измерений оптических характеристик атмосферы и спектрального коэффициента яркости вод Японского моря за весенний период 2023 года // Морской гидрофизический журнал. 2026. Т. 42, № 1. С. 144–161. EDN VRHCCI.

Kalinskaya, D.V. and Papkova, A.S., 2026. Assessment of the Error in Satellite Measurements of Atmosphere Optical Characteristics and Remote Sensing Reflectance of the Sea of Japan for Spring Period, 2023. Physical Oceanography, 33 (1), pp. 185-200.

Список литературы

  1. Spatial and temporal variations of spring dust emissions in northern China over the last 30 years / H. Song [et al.] // Atmospheric Environment. 2016. Vol. 126. P. 117–127. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2015.11.052
  2. Dust direct radiative effects on the earth-atmosphere system over east Asia: Early spring cooling and late spring warming / H. Wang [et al.] // Chinese Science Bulletin. 2011. Vol. 56, iss. 10. P. 1020–1030. https://doi.org/10.1007/s11434-011-4405-3
  3. Interannual variability and trends of combustion aerosol and dust in major continental outflows revealed by MODIS retrievals and CAM5 simulations during 2003–2017 / H. Yu [et al.] // Atmospheric Chemistry and Physics. 2020. Vol. 20. P. 139–161. https://doi.org/10.5194/acp-20-139-2020
  4. Li Y., Wang W. Long-Range Transport of a Dust Event and Impact on Marine Chlorophyll-a Concentration in April 2023 // Remote Sensing. 2024. Vol. 16, iss. 11. 1883. EDN JETPJO. https://doi.org/10.3390/rs16111883
  5. Shanmugam P., Ahn Y.-H. New atmospheric correction technique to retrieve the ocean colour from SeaWiFS imagery in complex coastal waters // Journal of Optics A: Pure and Applied Optics. 2007. Vol. 9, iss. 5. P. 511–530. EDN MMEJOX. https://doi.org/10.1088/1464-4258/9/5/016
  6. Fukushima H., Toratani M. Asian dust aerosol: Optical effect on satellite ocean color signal and a scheme of its correction // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 1997. Vol. 102, iss. D14. P. 17119–17130. https://doi.org/10.1029/96JD03747
  7. Оценки первичной продукции в северной части Японского моря в различные сезоны по судовым и спутниковым данным / В. И. Звалинский [и др.] // Океанология. 2022. T. 62, № 5. C. 726–742. EDN EJGKWV. https://doi.org/10.31857/S0030157422050215
  8. Концентрация хлорофилла-а и био-оптические характеристики в заливе Петра Великого (Японское море) во время зимне-весеннего цветения фитопланктона / Е. А. Штрайхерт [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11, № 1. С. 148–162. EDN THXXIJ.
  9. Using satellite multi-angle polarization measurements to characterize atmospheric aerosol above Bohai Bay / P. A. Salyuk [et al.] // Advances in Space Research. 2024. Vol. 73, iss. 1. P. 514–522. EDN SUIGIP. https://doi.org/10.1016/j.asr.2023.10.007
  10. Особенности высотного распределения аэрозоля во время прохождения пылевых бурь над заливом Петра Великого в 2006 г. и их воздействие на фитопланктонные сообщества Японского моря / О. А. Букин [и др.] // Оптика атмосферы и океана. 2007. Т. 20, № 4. С. 341–349. EDN HZQVTV.
  11. Dubovik O., King M. D. A flexible inversion algorithm for retrieval of aerosol optical properties from Sun and sky radiance measurements // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2000. Vol. 105, iss. D16. P. 20673–20696. EDN AWHOLC. https://doi.org/10.1029/2000JD900282
  12. Barnes W. L., Xiong X., Salomonson V. V. Status of terra MODIS and aqua modis // Advances in Space Research. 2003. Vol. 32, iss. 11. P. 2099–2106. https://doi.org/10.1016/S0273-1177(03)90529-1
  13. Suomi NPP VIIRS sensor data record verification, validation, and long-term performance monitoring / C. Cao [et al.] // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2013. Vol. 118, iss. 20. P. 11664–11678. https://doi.org/10.1002/2013JD020418
  14. Validation of VIIRS AOD through a Comparison with a Sun Photometer and MODIS AODs over Wuhan / W. Wang [et al.] // Remote Sensing. 2017. Vol. 9, iss. 5. 403. https://doi.org/10.3390/rs9050403
  15. NOAA-20 VIIRS On-orbit Reflective Solar Band Radiometric Calibration Five-Year Update / T. Choi [et al.] // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2024. Vol. 62. 1000610. https://doi.org/10.1109/TGRS.2024.3363661
  16. VIIRS Version 2 Deep Blue Aerosol Products / J. Lee [et al.] // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2024. Vol. 129, iss. 6. e2023JD040082. EDN OPGDOS. https://doi.org/10.1029/2023JD040082
  17. 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.
  18. Variability of Absorption and Optical Properties of Key Aerosol Types Observed in Worldwide Locations / O. Dubovik [et al.] // Journal of the Atmospheric Sciences. 2002. Vol. 59, iss. 3. P. 590–608. EDN WTPOZP. https://doi.org/10.1175/1520-0469(2002)0590590:voaaop2.0.co;2
  19. Pre-Operational Validation of Air Quality Forecasting Model SILAM for India / A. Tiwari [et al.] // Journal of Pollution Effects & Control. 2022. Vol. 10, iss. 4. 343. EDN MYMAKL. https://doi.org/10.35248/2375-4397.22.10.343
  20. Variability of aerosol concentrations of fractions PM10 and PM2.5 in the atmosphere surface layer at the reference monitoring station Boyarsky / A. L. Dementeva [et al.] // Proc. SPIE, 29th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. 127805X. (17 october 2023). EDN PWQZFD. https://doi.org/10.1117/12.2690736
  21. Griffin D. W., Kellogg C. A. Dust Storms and Their Impact on Ocean and Human Health: Dust in Earth's Atmosphere // EcoHealth. 2004. Vol. 1, iss. 3. P. 284–295. EDN NXWJQH. https://doi.org/10.1007/s10393-004-0120-8
  22. Middleton N., Kang U. Sand and Dust Storms: Impact Mitigation // Sustainability. 2017. Vol. 9, iss. 6. 1053. EDN YICTXM. https://doi.org/10.3390/su9061053
  23. A dispersion modelling system SILAM and its evaluation against ETEX data / M. Sofiev [et al.] // Atmospheric Environment. 2006. Vol. 40, iss. 4. P. 674–685. EDN MYMAKL. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2005.09.069
  24. Evaluation of multidecadal high-resolution atmospheric chemistry-transport modelling for exposure assessments in the continental Nordic countries / L. M. Frohn [et al.] // Atmospheric Environment. 2022. Vol. 290. 119334. EDN PWQZFD. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2022.119334
  25. 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

Файлы

Полный текст

JATS XML

Мы используем Яндекс Метрику. Подробнее.