CC BY
187
Океанология
Вестник ДВО РАН. 2015. № 6
УДК 551.461.2:528.8.04
Л.М. МИТНИК, О.О. ТРУСЕНКОВА, В.Б. ЛОБАНОВ
Дистанционное радиофизическое зондирование океана и атмосферы из космоса: достижения и перспективы (обзор)
Обсуждается состояние исследований и задачи, решаемые методами спутникового активного (радиолокационного) и пассивного (радиометрического) микроволнового зондирования. Рассмотрены методы определения и характеристики мезомасштабных динамических структур в океане, морского льда, мезомасштабных вне-тропических и тропических циклонов в северо-западной части Тихого океана, дальневосточных морях и Восточной Арктике. Обсуждается низкочастотная (межгодовая и более долгопериодная) изменчивость уровня моря, циркуляции вод и энергии синоптических процессов в Японском море.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, микроволновый радиометр, альтиметр, скаттерометр, РСА, синоптические и мезомасштабные процессы в океане, уровень моря, циркуляция вод, морской лед, тропические и мезомасштабные циклоны, северо-западная часть Тихого океана, Японское море, Восточная Арктика.
Microwave remote sensing of ocean and atmosphere from space: achievements and prospects (review).
L.M. MITNIK, O.O. TRUSENKOVA, V.B. LOBANOV (V.I. Il'ichev Pacific Oceanological Institute, FEB RAS, Vladivostok).
The present state-of-the-art and tasks solved by the methods of active (radar) and passive (radiometer) microwave .sensing are discussed. Methods for determination characteristics of mesoscale dynamic structures in the ocean, sea ice, intense mesoscale and tropical cyclones in the Northwestern Pacific, Far Eastern Seas and Eastern Arctic are presented. Low-rate (interannual or longer period) variability of sea level, circulation, and eddy kinetic energy in the Sea of Japan, based on satellite altimetry, is discussed.
Key words: remote sensing, microwave radiometer, altimeter, scatterometer, SAR, mesoscale and submesoscale processes in the ocean, sea level, circulation, sea ice, tropical and mesoscale cyclones, Northwestern Pacific, the Sea of Japan, Eastern Arctic.
Введение
Данные дистанционного зондирования Земли из космоса в различных диапазонах длин волн являются основным источником сведений о полях геофизических параметров, которые, в свою очередь, используются при изучении состояния системы океан-атмосфера, взаимосвязей физических и биологических явлений и процессов в открытом океане и прибрежной зоне.
МИТНИК Леонид Моисеевич - доктор физико-математических наук, заведующий отделом, *ТРУСЕНКОВА Ольга Олеговна - кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник, ЛОБАНОВ Вячеслав Борисович -кандидат географических наук, директор (Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичёва ДВО РАН, Владивосток). *Е-таП: trolia@poi.dvo.ru
Научные результаты, представленные в статье, получены при частичной поддержке РФФИ (грант 13-05-12093) и Программы фундаментальных исследований ДВО РАН «Дальний Восток» (грант 15-1-1-009 о).
Приоритетным направлением исследований в северо-западной части Тихого океана (СЗТО) и восточном секторе Арктики (ВСА) является изучение опасных атмосферных и гидрологических явлений, ледяного покрова, биофизических характеристик и загрязнения океана в условиях современных изменений климата. Снижение ущерба от стихийных бедствий в сочетании с сократившейся сетью метеорологических и аэрологических станций повышает роль спутниковых измерений как важного, а во многих случаях и основного источника количественной и регулярной информации о природной среде. Целесообразность опоры на спутниковые методы очевидна при решении задач мониторинга морских погодных систем, состояния морской поверхности и ледяного покрова в полярных морях и арктической зоне.
В связи со сказанным представляется актуальным рассмотреть научные результаты, характеризующие возможности датчиков (сенсоров), установленных на спутниках нового поколения, полученные при изучении СЗТО и ВСА. Из арсенала спутниковых приборов, осуществляющих дистанционное зондирование Земли, для обсуждения выбраны пассивные и активные микроволновые (МВ), или сверхвысокочастотные (СВЧ), устройства. Из обобщения многочисленных публикаций и докладов на ведущих международных и национальных конференциях и симпозиумах следует, что данные МВ радиометров и радиолокационных станций с синтезированной апертурой (РСА) позволяют исследовать разномасштабные динамические процессы в океане и атмосфере: интенсивные атмосферные вихри (тропические, внетропические и полярные циклоны), холодные вторжения, грядовую и ячейковую конвекцию и др., океанические и прибрежные фронты, течения, вихревые образования, внутренние волны, апвеллинги и др., а также морской лед - в широком диапазоне изменения параметров окружающей среды.
Спутниковые данные доступны уже более 30 лет, а значит, могут быть использованы для изучения климата. В рамках Глобальной системы наблюдения за климатом (GCOS; http://www.wmo.int/ pages/prog/gcos/) определены 50 основных переменных, многие из которых (температура воздуха и поверхности океана, скорость и направление ветра, содержание водяного пара, уровень морской поверхности и др.) устанавливаются средствами радиофизического (РФ) зондирования Земли из космоса1.
«Золотой век» радиофизического зондирования Земли из космоса
Преимущества РФ методов зондирования (в диапазоне длин волн X от 30 см до 1 мм) по сравнению с наблюдениями в видимом и инфракрасном (ИК) участках спектра заключаются в возможности получения сведений о поверхности Земли независимо от освещенности Солнцем и наличия облачности, в высокой чувствительности к вариациям не только температуры, но и таких характеристик, как шероховатость поверхности, диэлектрическая проницаемость и др. Именно это является физической основой для определения температуры (ТПО) и солености поверхности океана, скорости приводного ветра, характеристик ледяного покрова, динамических структур в океане и т.д. Наличие в МВ диапазоне линий и полос поглощения в водяном паре и кислороде позволяет восстанавливать как интегральные характеристики (содержание водяного пара в толще атмосферы и водозапас облаков), так и вертикальные профили температуры и влажности воздуха. Физические основы и преимущества пассивного и активного зондирования Земли в МВ диапазоне подробно обсуждаются в работах [20, 23, 72, 77].
Пассивное зондирование океана и атмосферы в МВ диапазоне началось в СССР в начале 1960-х годов, а первыми в мире спутниками с МВ радиометрами на борту были
1 Научные результаты, основанные на данных РФ-зондирования, были представлены на сессии «Дистанционное зондирование океана и атмосферы из космоса: достижения и перспективы», проведенной в ТОИ ДВО РАН 9 апреля 2015 г. в преддверии Дня космонавтики (см. информацию о ней в настоящем номере журнала).
«Космос-243» (1968 г.) и «Космос-384» (1970 г.). В этих экспериментах были показаны возможности применения МВ радиометрии для оценки ТПО, скорости ветра, содержания водяного пара в атмосфере, водозапаса облаков и параметров ледяного покрова. Итоги этих экспериментов подведены в монографии [3], а основные этапы спутникового РФ зондирования отражены в [6, 83].
Уже по первым МВ измерениям были определены границы и оценена сплоченность морских льдов вокруг Антарктиды, а по измерениям с последующих спутников - и в Арктике, и в Антарктике, что внесло весомый вклад в исследования изменения климата. Сравнение площади ледяного покрова в августе-сентябре 2015 г. со средними значениями за период 1981-2010 гг., найденными по спутниковым пассивным МВ измерениям, показывает, что в сезон наименьшей ледовитости площадь льдов в Арктике и в отдельных арктических морях оказалась существенно меньше, чем в предшествующие годы (http:// nsidc.org/arcticseaicenews/).
Возможности изучения нашей планеты из космоса РФ методами расширяются с каждым годом. Прогресс в научных исследованиях и практических приложениях во многом связан с совершенствованием моделирования переноса микроволнового излучения в системе «подстилающая поверхность - атмосфера» и теории рассеяния электромагнитных волн морской поверхностью и ледяным покровом, с построением новых алгоритмов восстановления геофизических параметров, а также с созданием новых и улучшением характеристик существующих спутниковых сенсоров и антенн. Среди основных тенденций следует выделить две. Во-первых, применение сигналов с несколькими поляризациями, как в МВ радиометре Windsat на спутнике Coriolis [55], предназначенном для восстановления вектора приводного ветра, и в РСА на спутниках Sentinel-1A и ALOS-2; во-вторых, расширение диапазона частот в сторону как высоких (v = 150-200 ГГц), так и низких частот. Измерения в L-диапазоне (v = 1,400-1,427 ГГц) радиометром MIRAS ведутся со спутника Европейского космического агентства (ESA) SMOS с конца 2009 г. В 2011-2015 гг. измерения солености на v ~ 1,4 ГГц проводятся радиометром Aquarius с научной обсерватории SAC-D, созданной совместно Национальной администрацией США по аэронавтике и космическим исследованиям - NASA и космическим агентством Аргентины при участии Бразилии, Канады, Франции и Италии.
В этой связи следует отметить SMOS - первый спутник для измерения влажности почв и солености Мирового океана (www.earth.esa.int/smos), который продолжил серию спутников Earth explorer, предназначенных для изучения важнейших параметров Земли по программе ESA «Живая планета» (Living planet). Основной инструмент SMOS - интерференционный радиометр MIRAS. По данным MIRAS могут быть также оценены скорость ветра в тропических циклонах [54, 87] и толщина тонкого льда [79]. В январе 2015 г. был запущен спутник SMAP (http://smap. jpl.nasa.gov/) для оценки влажности почвы по данным радара на частоте v = 1,26 ГГц и поляризационного радиометра L-диапазона. По данным SMAP также может быть определена соленость поверхности океана.
После длительного перерыва возобновились МВ измерения и с российских спутников. В состав аппаратурного комплекса метеорологических спутников «Метеор-М» № 1 (2009-2014 гг.) и «Метеор-М» № 2 (запущен 8 июля 2014 г.) входит 29-канальный МВ радиометр МТВЗА-ГЯ [5, 31, 34, 66]. Пространственное разрешение МТВЗА-ГЯ близко к разрешению радиометра SSMIS на спутниках DMSP [50]. Однако отсутствие проектов и программ по калибровке, разработке алгоритмов и валидации продуктов МТВЗА-ГЯ не позволяет использовать измерения радиометра и означает, по существу, выброшенные на ветер громадные деньги. Ахиллесовой пятой является и нехватка специалистов по МВ радиометрическому и радиолокационному дистанционному зондированию.
Высокий потенциал активных МВ методов изучения и всепогодного мониторинга океана продемонстрирован в 1978 г. со спутника Seasat, на котором были установлены три новых прибора: альтиметр, скаттерометр и радар с синтезированной апертурой (РСА) [83]. Первый отечественный спутник с радиолокатором бокового обзора (РЛСБО) на борту
«Космос-1500» был запущен в 1983 г. [27]. В дальнейшем РЛСБО устанавливались на спутниках серии «Океан», последний из которых закончил измерения в феврале 2000 г.
Вариации яркости изображений РСА морской поверхности определяются ее шероховатостью, которая, в свою очередь, зависит от скорости и направления приводного ветра, а также от устойчивости пограничного слоя атмосферы. Индикация на изображениях РСА динамических явлений в океане обусловлена модуляцией спектра мелкомасштабного ветрового волнения неоднородностями поверхностных течений и перераспределением концентрации пленок поверхностно-активных веществ (ПАВ). Эти факторы влияют на уровень рассеянных поверхностью в направлении излучающей антенны (назад) радиолокационных (РЛ) сигналов, характеризуемый удельной эффективной площадью рассеяния (УЭПР). Теория РЛ рассеяния взволнованной морской поверхностью изложена в монографии [2]. Современные представления, описывающие зондирование на вертикальной, горизонтальной и скрещенной поляризациях на волнах сантиметрового/дециметрового диапазона под различными углами, отражены в работах [48, 49, 77].
С начала 1990-х годов ценным источником оперативных сведений о ветре у морской поверхности стали скаттерометры. Они устанавливались на европейских спутниках ERS-1, ERS-2, MetOp-A и MetOp-B, на спутнике США QuikSCAT, индийском спутнике WindSat. Сегодня измерения ведутся скаттерометрами ASCAT (спутник MetOp-B), SCAT (индийский спутник Oceansat-2) и RapidSCAT (США, с сентября 2014 г., с Международной космической станции; http://manati.wwb.noaa.gov/). Ширина полосы обзора скаттерометров варьирует от 500 км (как на спутниках ERS-1/2) до 1900 км (на спутнике QuikSCAT), а размер элемента разрешения - от 50 х 50 до 12,5 х 12,5 км. По данным спутника QuikSCAT за 8 лет (1999-2007 гг.) оценены режимные характеристики приводного ветра в Мировом океане [71], исследованы внетропические циклоны со штормовыми и ураганными ветрами [33]. Скаттерометр измеряет РЛ сигналы, рассеянные морской поверхностью назад. Скорость и направление ветра рассчитываются по геофизической модельной функции, по значениям УЭПР морской поверхности, измеренной под различными углами [40, 74]. Уровень этих сигналов определяется распределением уклонов взволнованной морской поверхности, которые зависят преимущественно от приводного ветра. На погрешность оценки ветра влияют интенсивные осадки, наблюдаемые в тропических и внетропических циклонах, атмосферных фронтах и др., а также морской лед. Погрешность возрастает и при высоких скоростях ветра (> 20 м/с).
Альтиметр представляет собой радар, излучающий в направлении надира очень короткие импульсы на частотах 5,3 и 13,6 ГГц. Это трассовое устройство: измерения производятся вдоль треков (трасс-проекций орбит спутников на поверхность Земли). Уровень поверхности океана и его аномалии, обусловленные изменениями объема и массы воды, а также динамическими процессами - течениями, вихревыми образованиями, волнами цунами, - определяются по времени задержки сигнала, отраженного морской поверхностью, относительно зондирующего импульса. Предварительно необходимо выполнить орбитальную и инструментальную коррекцию и учесть задержку сигнала в атмосфере. В частности, поправка на влажность, пропорциональная паросодержанию атмосферы, определяется по МВ радиометрическим измерениям на двух частотах с этого же спутника. Для этой цели могут быть использованы и данные реанализа, а также измерения систем глобального позиционирования GPS и ГЛОНАСС [30]. Погрешность оценки уровня океана на сезонных временных масштабах не превышает сегодня 1 см [30]. Альтиметриче-ские данные используются также для оценки существенной высоты волн с погрешностью 0,2-2,1 м [69] и скорости приводного ветра.
С начала 1990-х годов функционируют две системы альтиметрических измерений, дополняющих друг друга. Одна включает спутники TOPEX/ Poseidon (T/P), позже Jason 1 и в настоящее время Jason 2 с периодом обращения около 10 сут и с расстоянием между треками на экваторе 315 км, а другая - спутники ERS-1, ERS-2, затем Envisat, в настоящее время Saral/AltiKa с большим периодом обращения (35 сут), но с треками, расположенными
ближе (80 км на экваторе). Для изучения вихревой динамики, ветровых волн и ледяного покрова в высоких широтах ESA в 2010 г. запустило спутник Cryosat-2. Подробное обсуждение принципов спутниковой альтиметрии, первичной обработки данных зондирования, алгоритмов восстановления параметров океана и др. можно найти в монографиях [39] и [16], а также на портале AVISO+ (http://www.aviso.altimetry.fr; [76]) Национального космического агентства и Центра океанской топографии и гидросферы Франции, где также доступны различные виды данных, в том числе в оперативном режиме.
Распределение температуры и влажности воздуха по высоте может быть найдено с помощью спутниковых пассивных МВ зондировщиков [50]. Вертикальные профили интенсивности осадков и водности облаков могут быть получены по данным двухчастотного радара со спутника GPM (запущен в феврале 2014 г.; http://pmm.nasa.gov/gpm/flight-project/ dpr) и CPR со спутника CloudSat [51].
Спутники с МВ приборами запускают не только NASA и ESA, но также Индия, Китай, Япония и другие страны [46]. На международных и российских симпозиумах и конференциях, таких как IGARSS, ISRSE, COSPAR, PORSEC, MicroRad, «Living planet», конференции ИКИ РАН «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», обсуждаются новые методики, результаты измерений и моделирования, предложения по новым экспериментам, а также научные результаты, полученные по спутниковым данным.
Массивы данных дистанционного зондирования, включая измерения альтиметров и МВ радиометров AMSR2 на спутниках GCOM-W1, Япония; GPI на спутнике GPM, США - Япония, на спутнике Suomi NPP, США; MIRAS на спутнике SMAP, США, имеются в свободном доступе в сети Интернет. Имеются также изображения РСА со спутника ESA Sentinel-1A (запущен в апреле 2014 г.; http://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_ EarthCopernicus/ Sentinel-1) и измерения радара DPR со спутника GPM.
В сети Интернет в свободном доступе доступны разнообразные продукты, полученные на основе спутниковых измерений, а также средства визуализации и статистической обработки данных. Примерами таких систем являются сервис NASA Giovanni (http://disc. sci.gsfc.nasa.gov/giovanni), Распределенный центр данных NASA (DAAC; http://nsidc.org/ daac), центр данных NASA по глобальной гидрологии (https://ghrc.nsstc.nasa.gov/), геоинформационный портал спутниковых океанологических данных (http://eddy.colorado.edu/ ccar/data_viewer/index) Колорадского центра астродинамических исследований США, портал европейского проекта по исследованию изменения климата (http://www.esa-sealevel-cci.org/), спутниковый сервис «See the Sea» ИКИ РАН (http://ocean.smislab.ru/static/index. sht).
Спутниковые МВ пассивные и активные измерения служат основой для изучения разномасштабной пространственной и временной изменчивости полей океана и атмосферы. Ниже приведены характерные примеры исследований явлений и процессов в СЗТО, дальневосточных (ДВ) морях и ВСА, основанных на данных спутникового РФ зондирования.
Мезомасштабные динамические структуры в океане
Высокое пространственное разрешение изображений РСА позволяет обнаруживать на них тонкие детали циркуляции и разномасштабные динамические структуры. Индикаторами динамических структур океана служат полосы повышенной и пониженной шероховатости/яркости на изображениях РСА и их конфигурация (рис. 1А, см. вклейку). Полосы возникают в зонах конвергенции и дивергенции течений при их взаимодействии с поверхностным волнением. При ветрах меньше 5-6 м/с существенную роль в визуализации течений играют природные пленки ПАВ, которые гасят мелкомасштабное волнение, выглаживают поверхность воды и поэтому на изображениях РСА в зонах конвергенции течений видны в виде темных полос и пятен. Важно, что на изображениях РСА с высоким
К статье: Л.М. Митник, О.О. Трусенкова, В.Б. Лобанов «Дистанционное радиофизическое зондирование океана и атмосферы из космоса: достижения и перспективы (обзор)»
Рис. 1. Восточно-Корейское теплое течение и вихревые образования в субарктической фронтальной зоне в Японском море 14 апреля 2004 г. А - изображение РСА ASAR со спутника Envisat в 01:28 Гр., Б - ИК-изображение, полученное радиометром AVHRR со спутника NOAA в 15:20 Гр. Прямоугольником отмечены границы изображения РСА ASAR. 1-6 - циклонические вихри, 7 и 8 - теплые струи, 9 - нефтяное загрязнение. На ИК-изображении температура воды растет от синего цвета через зеленый к желтому и оранжевому
Рис. 6. МЦ в районе 68-75° с.ш., 170° в.д. - 160° з.д.: А - поле облачности на видимом изображении MODIS; Б, В - приводный ветер, м/с (Б) и паросодержание атмосферы, кг/м2 (В) за 28 августа 2013 г. 14:32 Гр. (вверху) и 22:38 Гр. (внизу) по данным AMSR2. Белым показан ледяной покров и зоны, где параметры не были определены. Красной точкой отмечено положение глаза МЦ
разрешением воспроизводятся мезомасштабные образования малых размеров (от 1 до 10-20 км).
Ввиду многообразия природных и технических факторов, влияющих на яркость изображений РСА, оптимальным подходом при анализе и интерпретации РЛ сигнатур является совместный анализ данных в различных спектральных интервалах (видимом, ИК, МВ) [12, 20, 56, 58-60, 62, 64, 65, 72, 77].
На спутниковых РСА-изображениях Японского моря были выявлены разнообразные динамические структуры: вихревые образования различных размеров, прибрежные фронты, границы течений, зоны апвеллинга, внутренние волны, нефтяное загрязнение и др. При отсутствии облаков эти структуры отображаются в поле ТПО (рис. 1Б, см. вклейку). На рис. 1А приведено РСА-изображение участка, на котором пленки ПАВ визуализируют малые вихри и струи течений, отсутствующие на ИК-изображении [56, 65].
Низкочастотная изменчивость уровня моря, циркуляции вод и энергии синоптических процессов в Японском море
Уровень океана - единственный дистанционно измеряемый параметр, описывающий процессы не только в тонком приповерхностном слое, но и в толще вод - как интегральная характеристика течений, вихрей, приливов и волн и как признанный индикатор климатических изменений [84]. В последние годы все большее внимание уделяется исследованию далеко не однозначных региональных проявлений глобальных климатических процессов. В частности, есть тенденция поднятия среднего уровня Мирового океана, связанная с глобальным потеплением и увеличением теплозапаса и массы (за счет таяния ледников) морских вод, однако линейные тренды в разных регионах могут существенно различаться (http://www.aviso.altimetry.fr).
Основой для изучения низкочастотной (межгодовой и долгопериодной) изменчивости уровня Японского моря служат альтиметрические данные, доступные уже за срок более 20 лет. С этой целью выполнено разложение аномалий уровня Японского моря, предварительно подвергнутых низкочастотной фильтрации с периодом отсечения 1,2 года, на эмпирические ортогональные функции. Старшая мода, учитывающая 45 % дисперсии поля, описывает синфазные на всей акватории колебания (рис. 2А), в которых явно выражена квазидвухлетняя изменчивость (рис. 2Б; [17, 29]). Следует отметить, что синфазные колебания уровня Японского моря наиболее интенсивны (относительно локального фона) в районе к востоку от побережья Приморья [29].
В контексте глобального потепления анализировались однонаправленные тенденции (линейные тренды) уровня Японского моря. Для южной части Японского моря характерны значительные положительные тренды (5-7 мм/год), а в субарктических районах тренды гораздо ниже (2-3 мм/год; [4, 53]). В среднем по морю линейный тренд за 10 лет (1993-2002 гг.) был оценен как 5,4 мм/год [45].
Временной функции синфазной моды, оцененной за 1993-2013 гг. (рис. 2Б), не свойственен статистически значимый линейный тренд. Выявление нелинейных трендов на фоне хорошо выраженных колебаний возможно на основе преобразования Хуанга, позволяющего разлагать временные ряды на так называемые собственные модовые функции (IMF), описывающие колебания, симметричные относительно нуля (среднего), и остаточный член, не содержащий выраженных осцилляций [44]. Временная функция синфазной моды содержит три IMF и остаточный член. IMF 1 и IMF 2 описывают колебания уровня Японского моря с периодами от 2 до 4-5 лет, IMF 3 и остаточный член совместно - долгосрочные тенденции. При этом в 1993-1998 гг. уровень Японского моря поднимался, в 1999-2008 гг. однонаправленная тенденция отсутствовала, а с 2009 г. уровень снова растет (рис. 2Б). Средний темп роста за 21 год составляет около 2,5 мм/год, что ниже, чем в среднем для Мирового океана (3,3 мм/год; http://www.aviso.altimetry.fr). Существенно, что этот рост не был равномерным в период наблюдений (1993-2013 гг.).
Рис. 2. Низкочастотные синфазные колебания уровня Японского моря: А - пространственное распределение аномалий, см (стрелки отмечают поступление воды в Корейский пролив и вытекание из проливов Сангарского и Лаперуза); Б - временная изменчивость нормализованных аномалий (1), сумма IMF 3 и нелинейный тренд (2), а также нормализованный индекс PDO, сглаженный с 11-месячным скользящим средним (3; правая ось ординат). Вертикальными линиями показаны смены режима взаимосвязей уровня и PDO
Рис. 3. Адвекция тепла с юга на север в Японском море: пространственное распределение аномалий уровня моря, см (А) и вихревой кинетической энергии, см2/с2 (Б); В - временная изменчивость нормализованных аномалий уровня моря (1) и вихревой кинетической энергии (2)
Помимо факторов, влияющих на средний уровень Мирового океана (увеличение объема и массы воды), на водный баланс и уровень Японского моря значительное влияние оказывает водообмен с окружающими бассейнами - дисбаланс между поступлением вод через Корейский пролив и вытеканием через проливы Сангарский и Лаперуза (рис. 2А). По альтиметрическим данным за 1992-2002 гг. была обнаружена противофазная взаимосвязь уровня Японского моря и индекса Северотихоокеанского колебания (PDO) [15, 41]. Поднятие уровня связывали с усилением ветви Куросио, питающей Цусимское течение, что происходит при уменьшении общего расхода Куросио в отрицательной фазе PDO [41]. Однако при удлинении периода наблюдений проявилась неоднозначность этой взаимосвязи: «противофазный» режим наблюдался в 1993-1999, 2002-2005 гг. и после 2011 г., а в 2000-2001 и 2006-2010 гг. уровень Японского моря и PDO изменялись синфазно (рис. 2Б; [17]). Цусимское течение питается водами не только Куросио, но и Тайваньского течения, а летом и осенью также водами, поступающими из Желтого моря, поэтому изменяющийся характер взаимосвязи с PDO можно объяснить несогласованной изменчивостью этих течений.
Вторая низкочастотная мода (10 % дисперсии поля) описывает аномалии уровня противоположного знака в западной и восточной частях Японского моря (рис. 3А). В положительную фазу аномалии положительны вдоль побережья Японских островов (где уровень моря и в среднем наиболее высок), а в отрицательную - в западной части моря. В межгодовом плане эти колебания происходят на квазидвухлетнем и 5-летнем, а также на полугодовом и годовом масштабах [29]. Можно выделить межгодовые режимы преобладания положительной (1993-1995 и 2004-2006 гг.) или отрицательной (1997-1999 и 2007-2010 гг.) фазы (рис. 3В). Таким образом, в те периоды, когда адвекция теплых вод от Корейского пролива на север усиливается в восточной части Японского моря, она ослабляется в западной, и наоборот.
Межгодовые, в том числе квазидвухлетние, аномалии уровня в юго-восточной и юго-западной частях моря связывали с изменчивостью в системе Цусимского и Восточно-Корейского течений [35, 43]. В северо-западном районе, примыкающем к побережьям Приморья и КНДР, адвекция тепла осуществляется системами синоптических вихрей [26], чему соответствует увеличение энергии синоптических процессов, оцениваемой по аль-тиметрическим данным (для приповерхностного слоя моря) величиной так называемой вихревой кинетической энергии Em [84]. Выявлена мода (6 % общей дисперсии), описывающая аномалии E противоположного знака в северо-западном районе относительно южной и восточной частей моря (рис. 3Б), причем коэффициент корреляции между временными функциями мод уровня моря и Em (рис. 3В) равен 0,6 [81]. Значительная квазидвухлетняя и 4-5-летняя изменчивость Em обнаружена также в районе к востоку от побережья Приморья, где находится пространственный максимум низкочастотной синфазной моды (рис. 2А; [28]).
Ледяной покров
Знание ледовых условий, в частности площади и сплоченности ледяного покрова ВСА и ДВ морей, необходимо для решения широкого круга научных и прикладных задач. Карты сплоченности льда строятся по спутниковым пассивным МВ наблюдениям начиная с 1978 г. [37, 38]. Наилучшее разрешение (3,1 х 3,1 км) имеют карты, построенные по алгоритму Artist Sea Ice [75], выпускаемые ежедневно Бременским университетом (http://www.iup.uni-bremen.de:8084/amsr2/). При построении используются яркостные температуры на двух частотах v = 89,0 и 18,7 ГГц, измеряемые радиометром AMSR2 с самой большой в мире вращающейся антенной диаметром 2 м, что и обеспечивает высокое пространственное разрешение.
Источником детальной информации о ледяном покрове независимо от времени суток и погодных условий служат изображения РСА, разрешение которых со спутников
Radarsat-2, Sentinel-IA и ALOS-2 (https://directoryeoportal.org/web/eoportal/satellite-mis-sions) в зависимости от режима меняется от 1-3 м при ширине полосы обзора 25-50 км до 100 м при ширине 400-500 км. Дополнительные возможности для классификации типов льда реализуются при использовании РСА-изображений на разных длинах волн и поляризациях [19, 21].
При ясной погоде важные сведения о характеристиках морских льдов (тип, толщина, заснеженность и др.) может дать анализ изображений РСА совместно с видимыми и ИК изображениями подстилающей поверхности со спектрорадиометров MODIS спутников Terra и Aqua [11, 21]. Для оперативной оценки ледовой обстановки на трассе Северного морского пути и в районах добычи и транспортировки нефти на шельфе Сахалина и в Татарском проливе Японского моря востребованы изображения РСА как с широкой, так и с узкой полосой обзора [19]. На них видны тонкие детали распределения ледяного покрова и могут быть идентифицированы типы льда - особенно при наличии близких по времени видимых и ИК изображений. На рис. 4 приведено изображение ледяного покрова между Сахалином и о-вом Хоккайдо, полученное РСА PALSAR 19 января 2008 г. Темная полоса c изрезанной границей, обрамляющая зал. Анива, образована ледяным салом. Взволнованная морская поверхность характеризуется ярким тоном (области 7 в восточной части района, на рис. 4 слева). Лед визуализирует вихревые структуры к северу от Хоккайдо в области течения Соя.
Рис. 4. Юго-западная часть Охотского моря на изображении PALSAR с горизонтальной поляризацией, полученном со спутника ALOS-1 19 января 2008 г. в 01:12 Гр. Прямоугольником показан увеличенный фрагмент изображения, приведенный справа. 1 - о-в Рисири, 2 - мыс Соя, 3 - мыс Крильон, 4 - мыс Анива, 5 - прол. Лаперуза, 6 - зал. Анива, 7 - зоны сильных ветров, 8 - ледовые вихри, 9 - фронт
На рис. 5 представлены РСА-изображения морей Восточно-Сибирского и Лаптевых в районе Новосибирских островов в октябре 2014 г. со спутника 8епйпе1-1А на ГГ-поляризации. 14 октября проливы Санникова и Дмитрия Лаптева и область к северу от о-ва Котельный были открыты для навигации, лед отмечался в прол. Этерикан между островами Большой и Малый Ляховский, к востоку от этих островов, вдоль материковой части прол. Дмитрия Лаптева, а также в узкой полосе вокруг о-ва Новая Сибирь (рис. 5А). Гладкий припайный лед и ледяное сало отмечены темным тоном даже на фоне слабо взволнованной поверхности моря. Блинчатый лед, образующийся из ледяного сала, отличается повышенной яркостью (область а на рис. 5). Вариации яркости полосы льда у материка (область б) обусловлены, скорее всего, изменчивостью рассеивающих свойств различных типов льда и характеристик ветра. В прол. Дмитрия Лаптева хорошо заметна резкая граница, разделяющая зоны с различной скоростью ветра. Через 10 дней проливы Санникова,
Рис. 5. Изображения морей Лаптевых и Восточно-Сибирского в районе Новосибирских островов, полученные РСА SAR-C со спутника Sentinel-1A 14 октября в 21:21 Гр. (А) и 23 октября 2014 г. в 7:37 Гр. (Б) на ГГ-поляризации. 1 - о-в Большой Ляховский, 2 - о-в Котельный, 3 - о-в Новая Сибирь, 4 - о-в Бельковский, 5 - о-в Столбовой, 6 - прол. Дмитрия Лаптева, 7 - прол. Этерикан, 8 - прол. Санникова. Остальные пояснения см. в тексте. (Рисунок из доклада Л.М. Митника и Е.С. Хазановой на XXIX Симпозиуме по радиолокационному зондированию природных сред в Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского, 25-26 марта 2015 г.)
Дмитрия Лаптева и Этерикан уже были покрыты льдом, о чем свидетельствуют чередующиеся темные (обусловленные ледяным салом) и светлые узкие полосы в областях в (рис. 5Б). Быстрому росту площади льда способствует сильный восточный ветер, индикатором которого служит высокая яркость изображения (подробное обсуждение формирования и дрейфа льда в этом районе см. [19]).
Восточная Арктика как новый район мезомасштабного циклогенеза
Значительный интерес к исследованиям Арктики в последние десятилетия объясняется, помимо прочих причин, ролью этого региона в климатической системе. Изменение ледяного покрова в Арктике, проявляющееся в значительном уменьшении его площади в теплый период года, приводит к увеличению аккумуляции тепла в океане летом и выделению его осенью. К концу лета в морях Лаптевых, Восточно-Сибирском и Чукотском появляются обширные пространства открытой воды [37, 38]. Это приводит к изменениям атмосферной циркуляции, в том числе к усилению меридиональной составляющей и межширотного обмена, способствующих похолоданию в средних широтах, что реализует обратные связи в климатической системе [14, 36, 68]. Существенным звеном обратных связей является освобождение при потеплении парниковых газов: углекислого газа и метана [1, 73]. Основные источники метана - таяние многолетней мерзлоты на дне морей ВСА и поступление в океан органического материала при разрушении берегов волнами и штормовыми нагонами [73, 78].
Увеличение площади открытой воды приводит к повышению повторяемости в Арктике циклонических образований различных масштабов с высокими скоростями ветра [80]. Интенсивные мезомасштабные циклоны (МЦ), которые образуются над открытыми районами океанов к полюсу от основной бароклинной зоны атмосферы со скоростями
приводного ветра более 15 м/с, получили название полярных. Малое время жизни (1-3 дня) и небольшие размеры (в среднем 200-500 км) затрудняют обнаружение и изучение полярных циклонов [70]. Роль спутниковых измерений с высоким временным и пространственным разрешением, достаточным для их количественной оценки, крайне высока, так как на картах погоды эти опасные явления обычно не отмечаются.
Для изучения интенсивных МЦ используются пассивные МВ измерения, данные скат-терометров, радиолокаторов с реальной и синтезированной апертурой. Создана и зарегистрирована база данных «Опасные морские погодные системы над северо-западной частью Тихого океана и тихоокеанским сектором Арктики» (http://www.pacificinfo.ru/new_ project/data_base /html/base_2. html). Основанные на спутниковых измерениях результаты исследований мезомасштабных, а также внетропических циклонов и холодных вторжений обсуждаются в работах [7, 9, 10, 20, 27, 32, 42, 57, 60, 63].
Интересны результаты изучения МЦ в районах, которые стали освобождаться ото льда в последние годы [8, 13, 61]. В качестве примера2 рассмотрим МЦ, наблюдавшийся 28-29 сентября 2013 г. под холодной высотной депрессией между Восточно-Сибирским и Чукотским морями вблизи о-ва Врангеля к юго-востоку от кромки льда. Облачная система МЦ с безоблачным глазом отчетливо выделяется на изображении, полученном спектро-радиометром MODIS со спутника Aqua (рис. 6А, см. вклейку). В поле давления у поверхности МЦ не выражен из-за малого размера, однако его эволюция 28 августа от 14:32 до 22:38 Гр. отображена в полях приводного ветра и паросодержания атмосферы, рассчитанных по данным AMSR2. За 8 ч зоны слабого ветра в центре циклона и сильного ветра на его северной периферии сместились на юг (рис. 6Б), а зона высокого паросодержания - на север (рис. 6В). Водозапас облаков в области МЦ не превышал 0,3 кг/м2.
Оценка характеристик тропических циклонов по данным микроволновых радиометров
Для получения количественных характеристик атмосферы и океана в зонах тропических циклонов (ТЦ) используются данные зондирования в МВ, ИК и видимом диапазонах длин волн с различных спутников. Различия частот сенсоров, геометрии и времени зондирования обеспечивают более полную и точную информацию о траектории, структуре, количественных характеристиках и эволюции ТЦ [20, 46]. В частности, для изучения ТЦ в северо-западной части Тихого океана в 2013 и 2014 гг. использованы яр-костные температуры Тя(у), измеренные МВ радиометрами ATMS на спутнике Suomi и AMSR2 на спутнике GCOM-W1. Значения паросодержания атмосферы, водозапаса облаков и скорости приводного ветра рассчитаны по алгоритмам [24, 25, 61, 85, 86]. Структура восстановленных полей согласуется с видимыми и ИК изображениями облачности, с полями ветра, найденными по данным скаттерометров, а для полей осадков - с данными спутников TRMM [87] и GPM.
Измерения радиометров AMSU, SSMIS, AMSR, ATMS и МТВЗА-ГЯ [46] на частотах v ~ 52-57 ГГц позволяют восстанавливать вертикальный профиль температуры воздуха T(h) от поверхности океана до нижней мезосферы, в том числе и в ТЦ [18, 20, 47, 67, 82]. Максимальная разность между температурой воздуха в центре ТЦ (глаз), Тцф), и в невозмущенной области вокруг ТЦ (фон), T^(h), отмечается на высотах h = 10-13 км. Если в нижней тропосфере размер тепловой аномалии, AT(h) = T^h) - Тф^), как правило, меньше 1 градуса широты, то в верхней тропосфере он может достигать 3-4 градусов. Амплитуда AT(h) растет с понижением давления в центре P , что регистрируется по приращению ЛТя^) = ^(v) - ТМ. Зависимость Рц = ,/[ДТя(^)] может быть аппроксимирована
2 Пример, а также рисунок (рис. 6, с нашими изменениями) взят из презентации к докладу И.А. Гурвич на вышеназванной сессии ТОИ ДВО РАН 9 апреля 2015 г.
45 SO 55 60 65 0.0 0.5 1.0 1.5 0 10 20 30 40
» 7tl ZW Р Я n ZI? 111 л? zu zu т
Рис. 7. Тайфун Neoguri 6-7 июля 2013 г. Паросодержание атмосферы (А), водозапас облаков (Б) и скорость приводного ветра (В) по измерениям AMSR2 со спутника GCOM-W1 в 17:10 Гр. 6 июля. Поля яркостных температур по измерениям ATMS со спутника SNPP в 04:55 Гр. 7 июля на частотах 54,40 (Г), 54,94 (Д), 55,5 (Е) и 57,29 ГГц (Ж); профиль яркостной температуры через центр тайфуна от 15 до 27° с.ш. (З) показан сплошной линией на изображении (Е). (Рисунок из стендового доклада А.В. Баранюк и О.Я. Катамановой на вышеназванной сессии в ТОИ ДВО РАН 9 апреля 2015 г.)
линейной функцией. Найденное по ЛТя(у;) значение давления Рц используется для оценки скорости приводного ветра, что было показано при обработке Т (v.), измеренных радиометрами AMSU [47] и AMSR [67].
На рис. 7 (см. вклейку) представлены результаты обработки МВ измерений над тайфуном Neoguri 6-7 июля 2014 г.: поля паросодержания атмосферы, водозапаса облаков и скорости приводного ветра, восстановленные по измерениям AMSR2 6 июля (рис. 7 А-В), и яркостные температуры на частотах ATMS, регистрирующих тепловую аномалию в центре ТЦ (рис. 7 Г-Ж). На v = 54,4 ГГц основной вклад в приращение Тя вносят слои атмосферы на высотах 6-8 км, а на v = 54,94 ГГц - на высотах 8-13 км [52]. 7 июля давление в центре тайфуна Р = 935 ГГц, а приращение Тя (54,94) относительно фона -7 К (рис. 7 З) [24].
Оценки интегральных параметров атмосферы в области ТЦ могут быть также выполнены по данным радиометров МТВЗА-ГЯ со спутника Метеор-М № 2 [22] и GMI со спутника GPM, который принимает уходящее излучение Земли на горизонтальной и вертикальной поляризациях в диапазоне 10-190 ГГц (http://pmm.nasa.gov/gpm/flight-project/ gmi).
Заключение
Важнейшим преимуществом спутникового пассивного и активного микроволнового зондирования (по сравнению с ИК и видимым диапазонами) является возможность количественно оценивать параметры океана, атмосферы и материковых покровов независимо от времени суток и большинства форм облачности. Среди восстанавливаемых параметров следует выделить температуру поверхности океана, скорость приводного ветра, площадь и сплоченность морских льдов, уровень поверхности океана, осадки, температуру и влажность воздуха, влажность почвы - основные климатические переменные, необходимые для мониторинга текущего состояния и прогноза климатической системы Земли. Наряду с изучением климата, актуальными приложениями данных МВ зондирования являются исследования синоптических и мезомасштабных процессов и прогноза погоды как в океане - вихревых структур, течений, внутренних волн, так и в атмосфере - опасных и особо опасных метеорологических явлений, сопровождающихся штормовым ветром и осадками (тропические, внетропические и полярные циклоны). Все это имеет не только фундаментальное научное, но и большое практическое значение. Особо следует выделить возможности изучения гидрометеорологических процессов на основе анализа изображений РСА с высоким пространственным разрешением, в том числе со спутника Sentinel-1A, а с 2016 г. и Sentinel-1B.
Характеристики МВ сенсоров на российских спутниках во многом уступают зарубежным. Не решены вопросы калибровки и валидации данных зондирования, что вызывает особую тревогу в связи с запланированным запуском в 2016-2021 гг. спутников типа Метеор-М № 2. Очевидно, что эффективное использование информации с этих спутников невозможно без привлечения дополнительных средств и квалифицированных специалистов. Можно предположить, что в ближайшие годы основой для исследования процессов и явлений в океане и атмосфере будут данные зарубежных спутников, которые находятся в свободном доступе, и развиваемые в стране модели.
Авторы благодарят участвовавших в исследованиях коллег, результаты которых обсуждаются в статье: А.В. Баранюк, И.А. Гурвич, О.Я. Катаманову, М.Л. Митник, М.К. Пичугина, Е.С. Хазанову. Л.М. Митник благодарит Европейское космическое агентство ESA за предоставление изображений РСА со спутника Sentinel-1A и Японское аэрокосмическое исследовательское агентство JAXA за данные радиометра AMSR2 со спутника GCOM-W1 и изображения РСА PALSAR со спутника ALOS-1.
ЛИТЕРАТУРА
1. Анисимов О.А., Кокорев В.А. Сравнительный анализ наземных, морских и спутниковых измерений метана в нижней атмосфере российской части Арктики в условиях изменения климата // Исслед. Земли из космоса. 2015. № 2. С. 64-77.
2. Басс Ф.Г., Фукс И.М. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности. М.: Наука, 1972. 424 с.
3. Башаринов А.Е., Гурвич А.С., Егоров С.Т. Радиоизлучение Земли как планеты. М.: Наука, 1974. 187 с.
4. Белоненко Т.В., Колдунов Ф.В., Колдунов В.В. и др. Атлас изменчивости уровня северо-западной части Тихого океана. СПб.: СМИО Пресс, 2011. 304 с.
5. Болдырев В.В., Горобец Н.Н., Ильгасов П.А. и др. Спутниковый микроволновый сканер/зондировщик МТВЗА-ГЯ // Соврем. пробл. дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Т. 5, № 1. С. 243-248.
6. Гурвич А.С., Кутуза Б.Г. «КОСМОС-243» - первый в мире эксперимент по исследованию Земли из космоса радиофизическими методами // Исслед. Земли из космоса. 2010. № 2. С. 14-25.
7. Гурвич И.А., Пичугин М.К. Исследование сравнительных характеристик типичных мезомасштабных циклонов над дальневосточными морями на основе спутникового мультисенсорного зондирования // Соврем. пробл. дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10, № 1. С. 51-59.
8. Гурвич И.А., Заболотских Е.В. Мезомасштабные полярные циклоны над восточным сектором Арктики по данным мультисенсорного спутникового зондирования // Соврем. пробл. дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12, № 3. С. 101-112.
9. Гурвич И.А., Митник Л.М., Митник М.Л. Мезомасштабный циклогенез над дальневосточными морями: исследование на основе микроволновых радиометрических и радиолокационных измерений // Исслед. Земли из космоса. 2008. № 5. С. 58-73.
10. Гурвич И.А., Митник Л.М., Митник М.Л. Мезомасштабный циклогенез над Японским морем 7-13 января 2009 г. по данным спутникового мультисенсорного зондирования // Исслед. Земли из космоса. 2010. № 4. С. 11-22.
11. Даркин Д.В., Митник Л.М., Митник М.Л. Спектры коэффициентов излучения тонкого льда по данным микроволновых и оптических измерений со спутника Aqua на примере Охотского и Японского морей // Исслед. Земли из космоса. 2008. № 1. С. 3-14.
12. Дубина В.А., Митник Л.М. Исследование поверхностной циркуляции Японского моря по данным мультисенсорного спутникового зондирования // Соврем. пробл. дистанционного зондирования Земли из космоса. 2004. Т. 1, № 1. С. 340-346.
13. Заболотских Е.В., Гурвич И.А., Шапрон Б. Новые районы распространения полярных циклонов в Арктике как результат сокращения площади ледового покрова // Исслед. Земли из космоса. 2015. № 2. С. 64-77.
14. Иванов В.В., Алексеев В.А., Алексеева Т.А., Колдунов Н.В., Репина И.А., Смирнов А.В. Арктический ледяной покров становится сезонным? // Исслед. Земли из космоса. 2013. № 4. С. 50-65.
15. Колдунов В.В., Старицын Д.К., Фукс В.Р. Изменчивость уровня Японского и Охотского морей по данным спутниковых альтиметрических измерений // Дальневосточные моря России: в 4 кн. Кн. 1: Океанологические исследования / отв. ред. В.Б. Лобанов, В.А. Лучин. М.: Наука, 2007. С. 184-231.
16. Лебедев С.А., Костяной А.Г. Спутниковая альтиметрия Каспийского моря. М.: Изд. центр «МОРЕ» Меж-дунар. ин-та океана, 2005. 366 с.
17. Лобанов В.Б., Данченков М.А., Лучин Е.В., Мезенцева Л.И., Пономарев В.И., Соколов О.В., Трусенко-ва О.О., Устинова Е.И., Ушакова Р.Н., Хен Г.В. Дальневосточные моря России // Второй оценочный доклад Росгидромета об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. М.: Росгидромет, 2014. Гл. 5.4. С. 684-743.
18. Митник Л.М., Кулешов В.П., Митник М.Л., Стрельцов А.М., Черный И.В. Внешняя калибровка данных радиометра МТВЗА-ГЯ на спутнике Метеор-М № 2 // Тез. докл. Двенадцатой Всерос. открытой конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», 10-14 ноября 2014 г., Москва. М.: ИКИ РАН, 2014. С. 62.
19. Митник Л.М., Хазанова Е.С. Динамика ледяного покрова в морях Восточно-Сибирском и Лаптевых по данным спутникового микроволнового зондирования во второй половине октября 2014 г. // Соврем. пробл. дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12, № 2. С. 100-113.
20. Митник Л.М., Митник М.Л., Дубина В.А. Дистанционное радиофизическое зондирование системы океан-атмосфера // Дальневосточные моря России: в 4 кн. Кн. 4: Физические методы исследования / отв. ред. Г.И. Долгих. М.: Наука, 2007. С. 449-537.
21. Митник Л.М., Хазанова Е.С. Зондирование морского льда в Татарском проливе спутниковыми РСА сантиметрового и дециметрового диапазонов // Соврем. пробл. дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9, № 1. С. 294-302.
22. Митник Л.М., Митник М.Л., Гурвич И.А. и др. Исследование эволюции тропических циклонов в северозападной части Тихого океана по данным СВЧ-радиометров МТВЗА-ГЯ со спутника Метеор-М № 1 и AMSR-E со спутника Aqua // Соврем. пробл. дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9, № 4. С. 121-128.
23. Митник Л.М. Микроволновое зондирование системы океан-атмосфера: состояние и перспективы исследований // Вестн. ДВО РАН. 2003. № 3. С. 47-55.
24. Митник Л.М., Катаманова О.Я., Митник М.Л., Баранюк А.В. Тропические циклоны в северо-западной части Тихого океана по данным спутников GCOM-W1 и Suomi NPP // Тез. докл. Двенадцатой Всерос. открытой конф. «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», 10-14 ноября 2014 г., Москва. М.: ИКИ РАН, 2014. С. 199.
25. Митник М.Л., Митник Л.М. Алгоритм оценки приводного ветра по данным микроволнового радиометра AMSR-E и его применение к анализу погодных систем в тропической зоне // Соврем. пробл. дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8, № 3. С. 297-303.
26. Никитин А.А., Лобанов В.Б., Данченков М.А. Возможные пути переноса теплых субтропических вод в район Дальневосточного морского заповедника // Изв. ТИНРО. 2002. Т. 131. С. 41-53.
27. Радиолокация поверхности Земли из космоса / ред. Л.М. Митник, С.В. Викторов. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. 200 с.
28. Трусенкова О.О. Оценка изменчивости вихревой кинетической энергии в Японском море по данным спутниковой альтиметрии // Океанология. 2014. Т. 54, № 1. С. 12-21.
29. Трусенкова О.О., Каплуненко Д.Д. Оценка мод изменчивости уровня Японского моря по данным спутниковой альтиметрии // Океанология. 2013. Т. 53, № 3. С. 347-356.
30. Ablain M., Cazenave A., Larnickl G. et al. Improved sea level record over the satellite altimetry era (19932010) from the Climate Change Initiative project // Ocean. Sci. 2015. Vol. 11, N 2. P. 67-82.
31. Asmus V., Makridenko L., Milekhin O., Solovjev V., Uspensky A., Frolov A., Khailov M. New operational meteorological satellite "METEOR-M" N 2 // Abstrs. Intern. symp. "Atmospheric radiation and dynamics" (ISARD-2015), Saint-Petersburg-Petrodvorets, June 2015. S.-Peterburg: S.-Peterburg State Univ., 2015. P. 7-8.
32. Bobylev L.P., Zabolotskikh E.V., Mitnik L.M., Mitnik M.L. Arctic polar low detection and monitoring using atmospheric water vapor retrievals from satellite passive microwave data // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 2011. Vol. 49, N 9. P. 3302-3310.
33. Chang P.S., Jelenak Z., Sienkiewicz J.M. et al. Operational use and impact of satellite remotely sensed ocean surface vector winds in the marine warning and forecasting environment // Oceanography. 2009. Vol. 22, N 2. P. 194-207. doi:10.5670/oceanog.2009.49.
34. Cherny I.V., Mitnik L.M., Mitnik M.L., Uspensky A.B., Streltsov A.M. Оп^Лй calibration of the "Meteor-M" microwave imager/sounder // Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS), 2010 IEEE Intern. P. 558-561. doi:10.1109/ IGARSS.2010.5651139.
35. Choi B.-J., Haidvogel D.B., Cho Y.-K. Non-seasonal sea level variations in the Japan/East Sea from satellite altimeter data // J. Geophys. Res. 2004. Vol. 109, N 12. doi:10.1029/2004JC002387.
36. Cohen J.L., Furtado J.C., Barlow M.A., Alexeev V.A., Cherry J.E. Arctic warming, increasing snow cover and widespread boreal winter cooling // Environ. Res. Lett. 2012. Vol. 7, N 1. doi:10.1088/1748-9326/7/1/014007.
37. Comiso J.C., Parkinson C.L., Gersten R., Stock L. Accelerated decline in the Arctic sea ice cover // Geophys. Res. Lett. 2008. Vol. 35, N L01703. doi:10.1029/2007GL031972.
38. Comiso J.C., Hall D.K. Climate trends in the Arctic as observed from space // WIREs Clim. Change. 2014. Vol. 5, N 3. P. 389-409.
39. Fu L.-L., Cazenave A. Satellite altimetry and earth sciences: A handbook of techniques and applications. San Diego: Acad. Press, 2001. 463 p.
40. Gohil B.S., Sikhakolli R., Gangwar R.K. Development of geophysical model functions for Oceansat-2 scat-terometer // IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2013. Vol. 10, N 2. P. 377-380. doi:10.1109/LGRS.2012.2207369.
41. Gordon A.I., Giulivi C. Pacific decadal oscillation and sea level in the Japan/East Sea // Deep Sea Research I. 2004. Vol. 51, N 5. Р. 653-663.
42. Gurvich I.A., Mitnik L.M., Mitnik M.L., Pichugin M.K. Multisensor satellite study of mesoscale cyclones over the Northern Pacific // Proc. 92nd AMS Ann. Meet., 18th Conf. Satellite Meteorol. New Orleans, USA, 22-26 Jan., 2012. - https://ams.confex.com/ams/92Annual/webprogram/Paper195196.html.
43. Hirose N., Ostrovskii A.G. Quasi-biennial variability in the Japan Sea // J. Geophys. Res. 2000. Vol. 105, N 6. P. 14011-14027.
44. Huang N.E., Wu Z. A review on Hilbert-Huang transform: Method and its applications to geophysical studies // Rev. Geophys. 2008. Vol. 46, N 2. doi:10.1029/2007RG000228.
45. Kang S.K., Cherniawsky J.Y., Foreman G.G. et al. Patterns of recent sea level rise in the East/Japan Sea from satellite altimetry and in situ data // J. Geophys. Res. 2005. Vol. 110, N C07. doi:10/1029/2004JC002565.
46. Katsaros K.B., Mitnik L.M., Black P.G. Microwave instruments for observing tropical cyclones // Typhoon impacts and crisis management / eds D. Tang, G. Sui. Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag, 2014. P. 5-61.
47. Kidder S.Q. et al. Satellite analysis of tropical cyclones using the Advanced Microwave Sounding Unit (AMSU) // Bull. Amer. Meteorol. Soc. 2000. Vol. 81, N 6. P. 1241-1259.
48. Kudryavtsev V., Chapron B., Myasoedov A., Collard F., Johannessen J. On dual co-polarized SAR measurements of the Ocean surface // IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2013. Vol. 10, N 4. doi:10.1109/LGRS.2012.2222341.
49. Kudryavtsev V., Kozlov I., Chapron B., Johannessen A. Quad-polarization SAR features of ocean currents // J. Geophys. Res. Oceans. 2014. Vol. 119, N 9. doi:10.1002/2014JC010173.
50. Kunkee D.B., Poe G.A., Boucher D.J. et al. Design and evaluation of the first special sensor microwave imager/ sounder // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2008. Vol. 46, N 4. P. 863-883.
51. Lee T.F., Bankert R.L., Mitrescu C. Meteorological education and training using A-train profilers // Bull. Amer. Meteor. Soc. 2012. Vol. 93, N 5. P. 687-696.
52. Liu Q., Boukabara S. Community Radiative Transfer Model (CRTM) applications in supporting the Suomi National Polar-orbiting Partnership (SNPP) mission validation and verification // Remote Sens. Environ. 2014. Vol. 140. P. 744-754.
53. Marcos M., Tsimplis M.N., Calafat F.M. Inter-annual and decadal sea level variations in the north-western Pacific marginal seas // Progress Oceanogr. 2012. Vol. 105. P. 4-21.
54. Meissner T., Wentz F.J., Ricciardulli L. The emission and scattering of L-band microwave radiation from rough ocean surfaces and wind speed measurements from Aquarius // J. Geophys. Res.: Oceans. 2014. Vol. 119, N 9. doi:10.1002/2014JC009837.
55. Meissner T., Wentz F. Wind vector retrievals under rain with passive satellite microwave radiometers // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2009. Vol. 47, N 9. P. 3065-3083.
56. Mitnik L., Dubina V., Konstantinov O., Fishchenko V., Darkin D. Remote sensing of surface films to study oceanic dynamic processes // Ocean and Polar Res. 2009. Vol. 31, N 1. P. 111-119.
57. Mitnik L., Gurvich I. Satellite sensing of intense winter mesocyclones forming to the east of Korea // Current Development in Oceanography. 2011. Vol. 2, N 2. P. 115-123.
58. Mitnik L.M., Dubina V.A. Interpretation of SAR signatures of the sea surface: Multisensor approach // Oceanography from space, revisited. Dordrecht: Springer, 2010. P. 113-130.
59. Mitnik L.M., Lobanov V.B. Investigation of Oyashio-Kuroshio frontal zone using ALOS PALSAR images and ancillary information // Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS), 2011 IEEE Intern. P. 1589-1592. doi:10.1109/ IGARSS.2011.6049450.
60. Mitnik L.M. Mesoscale atmospheric vortices in the Okhotsk and Bering Seas: Results of satellite multisensor study // Influence of climate change on the changing Arctic and Sub-Arctic conditions / ed. J. Nihoul. Dordrecht, The Netherlands: Springer, 2009. P. 37-56.
61. Mitnik L.M., Mitnik M.L., Zabolotskikh E.V. Microwave sensing of the atmosphere-ocean system with ADEOS-II AMSR and Aqua AMSR-E // J. Remote Sens. Soc. Jap. 2009. Vol. 29, N 1. P. 156-165.
62. Mitnik L.M., Dubina V.A. Satellite SAR sensing of oceanic dynamics in the Kuril Straits area // Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS), 2012 IEEE International. P. 7632-7635. doi:10.1109/IGARSS.2012.6351860.
63. Mitnik L.M., Hsu M.-K., Mitnik M.L. Sharp gradients and mesoscale organized structures in sea surface wind field in the regions of polar low formation // The Global Atmosphere and Ocean System. 1996. Vol. 4, N 4. P. 335-361.
64. Mitnik L.M., Dubina V.A. Surface currents in the Japan and Okhotsk Seas: Study with satellite SAR // Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS), 2006 IEEE Intern. - http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue. jsp?punumber=4087812.
65. Mitnik L.M., Dubina V.A. Synoptic-scale, mesoscale and fine-scale oceanic features in the Japan/East Sea: Study with ERS-1/2 SAR and Envisat ASAR // Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS'05): Proc. 2005 IEEE Intern. Vol. 7. P. 4788-4791.
66. Mitnik L.M., Cherny I.V., Mitnik M.L., Chernyavskii G.M., Kuleshov V.P., Baranyuk A.V. The MTVZA-GYa radiometer on the Meteor-M No. 2 satellite: the first 10 months in an orbit, calibration of data and retrieval of geophysical parameters // Abstrs. Intern. Symp. "Atmospheric Radiation and Dynamics" (ISARD-2015), Saint-Petersburg-Petrodvorets, June 2015. S.-Peterburg: S.-Peterburg State Univ., 2015. P. 23-25.
67. Mitnik L.M., Mitnik M.L. Tropical cyclone warm core as observed from the ADEOS-II advanced microwave scanning radiometer // Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS), 2007 IEEE Intern. P. 4908-4911.
68. Overland J.E., Wang M. Largescale atmospheric circulation changes are associated with the recent loss of Arctic sea ice // Tellus A. 2010. Vol. 62, N 1. P. 1-9.
69. Park K.-A., Woo H.-J., Lee E.-Y., Hong S., Kim K.-L. Validation of significant wave height from satellite altimeter in the seas around Korea and error characteristics // Korean J. Remote Sens. 2013. Vol. 29, N 6. P. 31-644.
70. Polar lows / eds E.A. Rasmussen, J. Turner. Cambridge: Cambr. Univ. Press, 2003. 612 p.
71. Risien C.M., Chelton D.B. A global climatology of surface wind and wind stress fields from tight years of QuikSCAT scatterometer data // J. Phys. Oceanogr. 2008. Vol. 38, N 11. P. 2379-2413.
72. Robinson I.S. Discovering the oceans from space: The Unique applications of satellite oceanography. Springer Praxis Books. 2010. 638 p.
73. Shakhova N., Semiletov I., Leifer I. et al. Ebullition and storm-induced methane release from the East Siberian Arctic Shelf // Nature Geosci. 2014. N 7. P. 64-70.
74. Soisuvarn S., Jelenak Z., Chang P.S. et al. CMOD5.H-A high wind geophysical model function for C-Band vertically polarized satellite scatterometer measurements // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2013. Vol. 51, N 6. P. 3744-3760. doi:10.1109/TGRS.2012.2219871.
75. Spreen G., Kaleschke L., Heygster G. Sea ice remote sensing using AMSR-E 89 GHz channels // J. Geophys. Res. 2008. Vol. 113, N C2. P. 1-14.
76. SSALTO/DUACS user handbook: (M)SLA and (M)ADT near-real time and delayed time products. SALP-MU-P-EA-21065-CLS. Iss. 4.0. Ramonville-St.-Agne, France: AVISO Project, 2014. 56 p.
77. Synthetic aperture radar marine user's manual / ed. R. Jackson, J.R. Apel. Washington, USA: NOAA/NESDIS, 2004. 464 p.
78. Thomson J., Rogers W.E. Swell and sea in the emerging Arctic Ocean // Geophys. Res. Lett. 2014. Vol. 41. P. 3136-3140. doi:10.1002/2014GL059983.
79. Tian-Kunze X., Kaleschke L., MaaB N., Makynen M., Serra N., Drusch M., T. Krumpen. SMOS-derived thin sea ice thickness: algorithm baseline, product specifications and initial verification // The Cryosphere. 2014. Vol. 8. P. 997-1018. doi:10.5194/tc-8-997-2014.
80. Tilinina N., Gulev S.K., Bromwich D.H. New view of Arctic cyclone activity from the Arctic system reanalysis // Geophys. Res. Lett. 2014. Vol. 41, N 5. P. 1766-1772. doi:10.1002/2013GL058924.
81. Trusenkova O. Variability of circulation and eddy kinetic energy in the Japan Sea (from satellite altimetry) // National report for the IAPSO of the IUGG 2011-2014 / ed. E.G. Morozov. Geoinf. Res. Papers. N 3. Publ. BS3009. Moscow: GCRAS Publ., 2015. P. 27-29. doi:10.2205/2015IUGG-RU-IAPS0.
82. Velden C.S., Goodman B.M., Merrill R.T. Western North Pacific tropical cyclone intensity estimation from NOAA polar-orbiting satellite microwave data // Monthly Weatrher Rev. 1991. Vol. 119, N 1. P. 159-168.
83. Wilson W.S., Fellous J.-L., Kawamura H., Mitnik L. A history of oceanography from space // Remote Sens. Environ. Vol. 6. Manual of remote sens. Amer. Soc. for Photogrammetry and Remote Sens., 2005. P. 1-31.
84. Wunsch C., Stammer D. Satellite altimetry, the marine geoid, and the oceanic general circulation // Ann. Rev. Earth Planet. Sci. 1998. Vol. 26, N 1. P. 219-253.
85. Zabolotskikh E.V., Mitnik L.M., Chapron B. New approach for severe marine weather study using satellite passive microwave sensing // Geophys. Res. Lett. 2013. Vol. 40, iss. 13. P. 3347-3350.
86. Zabolotskikh E.V., Mitnik L.M., Reul N., Chapron B. New possibilities for geophysical parameter retrievals opened by GCOM-W1 AMSR2 // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2015. Vol. PP, iss. 99. P. 1-14. doi:10.1109/JSTARS.2015.2416514.
87. Zabolotskikh E.V., Chapron B. Validation of the new algorithm for rain rate retrieval from AMSR2 data using TMI rain rate product //Adv. Meteorology. 2015. Art. ID 492603. doi:10.1155/2015/492603.
