Алгоритм VASIA2: оценка точности восстановления сплоченности морского льда на основе данных радиометра AMSR2

Сплоченность морского льда (СМЛ) – один из важнейших параметров анализа климатических изменений. Восстановление СМЛ (процентное соотношение площади льда к площади открытой воды) по данным спутниковой микроволновой радиометрии (СМР) осуществляется с помощью специальных математических алгоритмов. Первый отечественный алгоритм восстановления СМЛ VASIA2 (англ. Variation Arctic Sea Ice Algorithm – 2) был разработан коллективом учёных из ИКИ РАН (Институт космических исследований Российской академии наук), ИФА РАН (Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН) и ААНИИ (Арктический и антарктический научно-исследовательский институт) в 2013 году (Тихонов и др., 2013, 2014, 2015). Алгоритм разрабатывался для рабочих частот радиометра SSM/I. В связи с объявлением Министерства обороны США о завершении космической миссии DMSP (англ. Defense Meteorological Satellite Program) к концу 2026 года, научное сообщество вскоре будет лишено доступа к данным приборов SSM/I и SSMIS.
В настоящей работе впервые рассматривается возможность использования радиометра AMSR2 в качестве альтернативного источника данных для алгоритма VASIA2 и оценивается точность полученных результатов. В качестве полигона для исследования был выбран припайный лёд в Канадском Арктическом архипелаге. Для четырёх точек, расположенных в непосредственной близости от полярных станций, были получены ряды спутниковых, ледовых и метеорологических данных за 2022-2024 гг. для проведения комплексного анализа поведения алгоритма. Точность алгоритма VASIA2 оценивалась относительно ледовых карт Канадской ледовой службы для различных ледовых условий. Результаты анализа продемонстрировали высокую точность алгоритма VASIA2 в зимний период (декабрь-май) как в однолетних, так и в старых льдах (среднеквадратическая ошибка менее 5%). Максимальная недооценка СМЛ алгоритмом закономерно наблюдалась в периоды таяния (среднеквадратическая ошибка достигает порядка 25%). В период замерзания (октябрь-ноябрь), при преобладании начальных видов льда, ниласа, серого и серо-белого льда, было установлено, что VASIA2 может существенно занижать СМЛ (среднеквадратическая ошибка достигает порядка 25%), однако оценка работы алгоритма в условиях преобладания льда толщиной менее 30 см требует дальнейшего изучения, поскольку точность рассчитывалась на небольшой выборке и преимущественно при отсутствии припая. Непосредственно в условиях припая, в районе Канадского арктического архипелага, точность работы VASIA2 было возможно оценить только для серо-белого льда (среднеквадратическая ошибка порядка 12%).
Представленные результаты позволяют сделать вывод о том, что данные радиометра AMSR2 применимы для оценки СМЛ по алгоритму VASIA2.
Работа выполнена при поддержке темы «Мониторинг» (гос. регистрация № 126031818938-6).