Коллектив авторов - Океанография и морской лед
Рис. 6. Изображение района Берингова пролива, выполненное спутником ENVISAT 22 июня 2003 г.: а) – снимок 400×400 км ASAR, координаты центра снимка: 66,15° с.ш. и 166,25° з.д. Светлая часть снимка соответствует зоне интенсивного ветрового волнения; б) – увеличенный фрагмент снимка. На морской поверхности наблюдается сложная система тёмных спиралевидных структур, обусловленная динамическими процессами в прибрежной зоне
В случае наблюдения океанских вихрей и диполей (диаметром от сотен метров до десятков километров) (рис. 7) можно определить их пространственные геометрические характеристики, а при наличии ряда последовательных снимков определить траекторию и скорость смещения, составить карту пространственного распределения и отобразить картину их пространственно-временной повторяемости (Кровотынцев и др, 2009 г.).
Рис. 7. Изображение района бухты Маргариты (западная часть Антарктического полуострова), выполненное спутником ENVISAT 18 марта 2002 г. В центре снимка на тёмном фоне чистой воды и светлого однолетнего дрейфующего льда обнаруживается диполь, состоящий из двух вихрей циклонической и антициклонической направленности вращения, диаметр каждого из которых составляет около 25 км
В центре снимка на тёмном фоне чистой воды и светлого однолетнего дрейфующего льда обнаруживается диполь, состоящий из двух вихрей циклонической и антициклонической направленности вращения, диаметр каждого из которых составляет около 25 км.
При обнаружении внутренних волн на снимке РСА можно определить направление распространения пакета волн, длину фронта ведущей волны, протяжённость пакета, количество волн в пакете, их максимальную и минимальную длину. При наличии достаточной серии периодических снимков одного и того же района можно сделать статистический анализ различных параметров внутренних волн, составить схему их пространственно-временного распределения (Митягина, Лаврова. 2009 г.).
Ещё одна область применения РСА – мониторинг загрязнений поверхности моря ПАВ. Загрязнения могут быть естественного и искусственного характера. К первым относятся, например, выбросы подводных месторождений нефти, обусловленные тектоническими напряжениями и сейсмической активностью. Вторые ассоциируются, в первую очередь, с производственной деятельностью человека и сбросом загрязнённых промышленных вод в реки, которые и транспортируют ПАВ и другие вредные вещества в море. В результате аварий или технических работ нефтесодержащие жидкости попадают в море с нефтяных платформ, нефтепроводов, танкеров и оставляют на поверхности характерные следы «пятен» или вытянутых шлейфов плёнок ПАВ. Снимки РСА позволяют обнаружить эти «пятна» и шлейфы и в некоторых случаях даже определить источник загрязнения с помощью «обратного моделирования» траектории их дрейфа.
К основным достоинствам РСА можно отнести высокую разрешающую способность снимков, независимость их качества от степени солнечной освещённости подстилающей поверхности и наличия облачности, а также широкую полосу непрерывного наблюдения (до 500 км). В настоящее время комбинация снимков трёх-четырёх различных спутников, оснащённых РСА, позволяет практически каждый день получать изображение заданного полярного района.
Российская Федерация на данный момент не имеет космических аппаратов ДЗЗ, имеющих на борту действующие РСА. В прошлом такие отечественные спутники были (например, Океан-К) и их снимки хранятся в фондах Центра космических данных (ЦКД) НПО «Планета». До конца 2015 года на орбиту планируется вывести четыре российских спутника серии «Метеор», включая один океанографический. В состав его бортовой аппаратуры будет входить многорежимный радиолокационный комплекс Х-диапазона. Кроме того, планируется создание космической системы «Арктика», предназначенной для непрерывных наблюдений за арктическим регионом, в состав которой будут входить два спутника радиолокационного наблюдения на приполярных орбитах.
Представляется целесообразным использовать снимки РСА для исследований динамики поверхности моря в сочетании и дополнении со снимками других космических аппаратов. Так, в настоящее время на орбите находится большое количество оптических сканеров, которые также потенциально можно использовать для исследования поверхностных явлений океана посредством модуляции шероховатости морской поверхности. В работе (Мясоедов, Кудрявцев, 2009 г.) предложен метод восстановления шероховатости морской поверхности и ее пространственных вариаций по изображениям поверхности океана в области солнечного блика, получаемых с оптических сканнеров из космоса (MODIS, MERIS и др.).
ЗаключениеКомплексное использование данных различных приборов спутникового наблюдения (активного радара, пассивных приёмников в инфракрасном и оптическом спектре и др.) при определённых гидрометеорологических условиях даёт уникальную возможность получить представление о мезомасштабных метеорологических и океанографических явлениях: ТПО, положении уровенной поверхности, волнении, поверхностных динамических структурах в морях СЛО, определить их качественные, количественные и, при наличии достаточного количества снимков, статистические характеристики. В сочетании с натурными подспутниковыми калибровочными и контрольными наблюдениями in situ, осуществляемыми с борта научно-исследовательского судна или при помощи автономных буёв, спутниковые изображения являются незаменимым инструментом научно-исследовательских изысканий в труднодоступных районах СЛО.
ЛитератураГарбук С. В, Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. М.: Издательство А и Б, 1997, 296 с.
Давидан И.Н, Давидан Г.И., Дымов В.И, Пасечник Т.А. Модифицированная версия спектрально-параметрической модели ветрового волнения и результаты ее верификации // Известия РГО, 2010, вып. 2, с. 31–39.
Дымов В.И., Пасечник Т.А., Лавренов И.В., Давидан И.Н., Абузяров З.К. Сопоставление результатов расчетов по современным моделям ветрового волнения с данными натурных измерений // Метеорология и гидрология, 2004, № 7, с. 87−94.
Козлов Д. В. Основы Гидрофизики. ГОУ Московский государственный университет природообустройства, 2007, URL: http://www.msuee.ru/html2/med_gidr/l8.html
Кровотынцев В.А., О.Ю. Лаврова, М.И. Митягина, А.Г. Островский. Космический мониторинг состояния природной среды Азово-Черноморского бассейна. Конференция ИКИ РАН. Москва, 2009, (DVDROM).
Лавренов И.В. Математическое моделирование ветрового волнения в пространственно-неоднородном океане. СПб.: Гидрометеоиздат, 1998, 499 с.
Лебедев С.А., Костяной А.Г. Спутниковая альтиметрия Каспийского моря. М.: Издательский центр «МОРЕ» Международного института океана, 2005, 366 с.
Митягина М.И., Лаврова О.Ю. Спутниковые наблюдения поверхностных проявлений внутренних волн в морях без приливов. Конференция ИКИ РАН, Москва, 2009, (DVD-ROM).
Мясоедов А.Г., Кудрявцев В.Н. Изучение мезомасштабных океанических течений по РСА и оптическим изображениям. Конференция ИКИ РАН, Москва, 2009, (DVD-ROM).
Наставление по службе прогнозов (раздел 3, часть III, Служба морских гидрологических прогнозов). – Л.: Гидрометеоиздат, 1982, с. 59.
Фукс В.Р., Блошкина Е.В. Кинематический анализ спутниковых альтиметрических измерений // Тр. ГОИН, 2007, Вып. 210, с. 199–208.
AVISO (Archiving, Validation and Interpretation of Oceanographic Satellite data) Ocean Observation, France. 2010. URL: http://www.aviso.oceanobs.com
Hollingsworth A. Objective analysis for numerical weather prediction// In: Short and medium range numerical weather prediction. T.Matsuno (ed). Special volume of the Journal of the Meteorological Society of Japan, 1986, P. 11–59.
Høyer Jacob L. and J.W. Nielsen. SATELLITE SIGNIFICANT WAVE HEIGHT OBSERVATIONS IN COASTAL AND SHELF SEAS, Center for Ocean and Ice, Danish Meteorological Institute, Lyngbyvej 100, 2100 Copenhagen Ø, Denmark. DAT // 15 years of progress in Radar Altimetry Workshop. Venice. 2006. Портал ESA,URL: http://earth.esa.int/workshops/venice06/participants/812/paper_812_hoeyer.pdf
Intergovernmental Oceanographic Commission. Assimilation of satellite wind and wave data in numerical weather and wave prediction models // Report on a workshop at ECMWF, Reading ECMWF, Reading, 1986. P. 1–34.
Janssen Peter A. E. M., Saleh Abdalla, Hans Hersbsch, and Jean-Raymond Bidlot.
Error Estimation of Buoy, Satellite, and Model Wave Height Data //
Journal of Atmosphere and Oceanic Technology. 2007, Vol. 24, issue 9. P. 1665–1677.
Krogstad Harald E. and Stephen F. Barstow. SATELLITE WAVE MEASUREMENTS FOR COASTAL ENGINEERING APPLICATIONS. Сетевой журнал, 1997, URL: http://www.oceanor.no/projects/wave_energy/papers/ceremse_fin.pdf
Sole J., Cuesta I., Garcia-Ladona E., Grau X. Effect of Langmuir Circulations in particle dispersion // Turbulent Diffusion in the Environment. J.M. Redondo & A.Babiano (Eds). © XDFTG, UPC, Barcelona, 2000, P. 53–60.
Sølvsteen Claus, Carsten Hansen. COMPARISON OF ALTIMETRY WAVE AND WIND DATA WITH MODEL AND BUOY DAT // 15 years of progress in Radar Altimetry Workshop. Venice. 2006. Портал ESA, URL: http://earth.esa.int/cgi-bin/confalt15y.pl?abstract=1312
