On evaluation of depth of soil freezing based on Smos satellite data

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

Одной из важных задач, решаемых методами дистанционного микроволнового зондирования, является определение глубины промерзания почвенного покрова. Получение информации о сезонных процессах замерзания и оттаивания почвенного покрова основано на яркостном контрасте между мерзлой и незамерзшей почвой. Интенсивность микроволнового излучения почвенного покрова с верхним мерзлым слоем зависит от соотношения между длиной волны излучения и толщиной этого слоя, а также от градиентов температуры и комплексной диэлектрической проницаемости в слое (Богородский и др., 1977; Njoku, Kong, 1977). В свою очередь комплексная диэлектрическая проницаемость почвы зависит от ее влажности, засоленности и гранулометрического состава (Боярский, Тихонов, 2003; Boyarskii et al.,
2002). Сезонные вариации яркостных температур подстилающей поверхности, связанные с замерзанием верхнего слоя почвы, затрудняют правильную интерпретацию спутниковых данных (Leroux et al., 2013). Влияние снежного покрова, растительности и шероховатости поверхности на отражательную способность почвы установлено на основе наземных измерений излучательных характеристик промерзающей почвы (Schwank et al., 2004). В зависимости от поляризации и угла наблюдения снежный покров может увеличивать или уменьшать интенсивность излучения подстилающей поверхности (Schwank et al., 2014).

Для расчета диэлектрических параметров мерзлых почв предложена модель эффективной диэлектрической проницаемости мерзлой почвы, учитывающая ее состав и содержание незамерзшей воды (Боярский, Тихонов, 1995; Боярский, Тихонов, 2003; Boyarskii et al., 2002).

Применяемая в настоящее время дистанционная оценка сезонного промерзания почвы в глобальных масштабах основана на использовании спутниковых данных в микроволновом диапазоне и установленных пространственно-временных пороговых значениях яркостных температур незамерзшей и мерзлой почв, измеренных при разных поляризациях и углах зондирования. Разработан алгоритм обнаружения начала замерзания почвы, основанный на изменении относительной разницы между яркостными контрастами почвенного покрова на горизонтальной и вертикальной поляризациях (Rautiainen et al., 2014). Из анализа наземных и спутниковых данных следует, что начало осеннего замерзания почвы может быть оценено по наблюдениям SMOS с точностью от 1 до 14 суток, в зависимости от применяемых дистанционных индикаторов замерзания и данных полевых измерений, используемых для сравнения (Rautiainen et al., 2016).

При замерзании и оттаивании поверхностного слоя почвы наблюдаются заметные различия между суточной и сезонной динамикой температур воздуха и почвы (Shati et al., 2018). Алгоритм классификации состояний поверхностного замерзания/оттаивания почвы основан на использовании индексов рассеяния, яркостных температур на вертикальной поляризации 37 ГГц и разности вертикальной и горизонтальной поляризаций на частоте 19 ГГц (Jin et al., 2009). Наблюдения за сезонно-мерзлыми и многолетнемерзлыми почвами ведутся со спутника SMAP (Soil Moisture Active Passive). Обнаружение процессов замерзания/оттаивания почвы с высоким разрешением 3 км возможно на основе использования спутниковых данных обратного рассеяния в L‑диапазоне (Zhao et al., 2018).

Дистанционная оценка начала и продолжительности замерзания/оттаивания почвы в средних широтах основана на совместном анализе температуры почвы и максимальных/минимальных значений яркостных температур, измеренных в течение семи дней на частоте 37 ГГц (вертикальная поляризация) (Han et al., 2010). Разработан эмпирический метод оценки глубины промерзания по данным измерений на частотах 10.7, 19 и 37 ГГц при углах зондирования от 0° до 60° (Montpetit et al., 2018). На различии диэлектрических характеристик мерзлых и незамерзших почв в диапазоне 0.1–1 ГГц основан метод обнаружения мерзлых грунтов (Song et al., 2009).

С помощью временных рядов яркостных температур, измеренных со спутника SMOS на вертикальной и горизонтальной поляризации, изучалась сезонная динамика процессов замерзания/оттаивания почвы на примере северной тундры (Kalantari et al., 2015). Фазовый переход почвенной влаги приводит к значительному изменению диэлектрической проницаемости мерзлого грунта из-за большой разницы между диэлектрическими проницаемостями жидкой воды и льда. В результате этого при замерзании происходит резкое увеличение излучательной способности, зависящее от влажности, структуры почвы и частоты излучения (Zhang et al., 2001, 2004).

В данной работе приведены результаты моделирования яркостной температуры почвенного покрова с верхним сезонно-мерзлым слоем в сравнении с яркостными температурами, определенными со спутника SMOS и соответствующими им глубинами промерзания почвы, измеренными на метеостанциях, расположенных на тестовых участках Кулундинской равнины. На основе моделей эффективной диэлектрической проницаемости мерзлой почвы и излучательной способности почвы с верхним мерзлым слоем предложен алгоритм определения глубины промерзания почвенного покрова.

ТЕРРИТОРИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ И СПУТНИКОВЫЕ ДАННЫЕ

Исследования проводились на территории Алтайского края. Для оценки пространственного распределения яркостных температур Т_Br подстилающей поверхности использовались данные спутника SMOS (продукт L1С) (Gutierrez, Castro, 2010). Погрешность определения Т_Br изменялась от ±3 К в центре до ±6 K на краях полосы захвата шириной ~ 890 км. Спутниковая съемка исследуемой территории производилась около 7 и 21 часа местного времени на горизонтальной и вертикальной поляризации на частоте 1.41 ГГц. Разрешающая способность радиометра при зондировании под углом 42.5° составляет величину порядка 45 км. Данные L1C привязаны к дискретной геодезической сетке DGG ISEA 4H9 (Sahr et al., 2003), исследуемые ячейки которой изображены на рис. 1. Линейный размер ячейки составляет ~16 км. Такое соотношение масштаба сетки и разрешающей способности радиометра обеспечивает корректное, с точки зрения критерия Найквиста, представление результатов измерений (Pinori et al., 2008). При этом значение Т_Br каждой ячейки площадью ~195 км² характеризует излучательную способность значительно большего участка (пикселя) подстилающей поверхности (площадью от 700 до 2 000 км², в зависимости от угла зондирования), содержащего эту ячейку.

 

 

Рис. 1. Карта-схема исследуемой территории с фрагментом сетки ISEA 4H9, тестовыми участками, метеостан-циями и границами пикселей.

 

В соответствии с размерами геодезической ячейки и всего пикселя, в качестве основных объектов исследования были выбраны тестовые участки Кулундинской равнины (рис. 1), расположенные в степной и лесостепной зонах. Участки различались относительными долями площадей основных типов подстилающей поверхности, попадающих в пиксель спутникового радиометра. В первую очередь учитывались площади открытых водоемов, лесных массивов и почвенного покрова (табл. 1). Эти типы подстилающей поверхности характеризуются значительно отличающимися излучательными характеристиками, зависящими от температуры и солености воды (для открытой водной поверхности), температуры, биомассы и сплоченности деревьев (для древесной растительности), температуры, влажности и засоленности почвы (для почвенного покрова). Площади искусственных поверхностей в населенных пунктах (металлические крыши домов, асфальтированные дороги) составляли менее 1% к суммарной площади пикселя. Из табл. 1 видно, что основным типом подстилающей поверхности, попадающей в пиксель, являлся почвенный покров, относительная площадь которого составляла 79–93%. При этом, во всех геодезических ячейках доля площади почвенного покрова превышала 90–95%.

На исследуемой территории распространены черноземные почвы, в основном распаханные, используемые в сельском хозяйстве, по гранулометрическому составу относящиеся к иловато-песчаным, пылевато-песчаным и иловато-пылеватым почвам (Татаринцев, 2008). Гумусовый горизонт достигает 80 см и более (Кауричев, Громыко, 1974). Под гумусовым слоем располагается многометровая толща почвообразующих пород, преимущественно лессовидных суглинков древнеаллювиального и делювиального происхождения (нередко подстилаемых засоленными третичными породами) (Татаринцев, 2008).

 

 

Таблица 1. Примерные площади основных ландшафтов в процентном отношении к площади пикселя

Номер участка	1	2	3	4
Метеостанция WMO_ID	36021	29928	36032	36034
Населенный пункт	Ключи	Мамонтово	Поспелиха	Рубцовск
DGG ID(v.4)	1056990	1062108	1060054	1058003
Лесные массивы	< 15%	< 10%	< 5%	< 5%
Водоемы	< 5%	< 10%	< 1%	< 5%
Почвенный покров	> 84%	> 79%	> 93%	> 89%
Населенные пункты	< 1%	< 1%	< 1%	< 1%

 

Данные метеонаблюдений: температуры воздуха и поверхности почвы, высоты снежного покрова и глубины промерзания почвы для двух исследуемых участков приведены на рис. 2.

Почва начинает промерзать в первой декаде ноября, когда температура воздуха становится отрицательной и в это же время появляется устойчивый снежный покров. Данные метеорологических наблюдений, включая термодинамические температуры, влажности почвы и снега, высоту снежного покрова взяты с сайта "Расписание Погоды" (https://rp5.ru). Глубина промерзания почвы определялась контактным способом (ГОСТ 24847–81) на метеостанциях, расположенных в исследуемых районах на территории, попадающей в геодезическую ячейку. Номера метеостанций, входящих во Всемирную метеорологическую организацию, и номера геодезических ячеек (DGG ID) приведены в таблице 1.

На рис. 3 приведены значения яркостных температур, измеренных на вертикальной (V) и горизонтальной (H) поляризациях со спутника SMOS и соответствующая им глубина промерзания почвенного покрова, определенная контактным способом на ближайших к тестовым участкам метеостанциях. Численные значения яркостных температур, соответствующие им значения глубины промерзания и температуры поверхности почвы приведены в табл. 2.

 

 

Рис. 2. Температура воздуха, температура поверхности почвы, высота снежного покрова и глубина промерзания почвы для двух исследуемых участков 1 – а и 3 — б.

 

Рис. 3. Зависимости яркостной температуры (данные SMOS) от глубины промерзания почвы на тестовых участках (см. табл. 1): 1 — крест, 2 — треугольник вверх, 3 — ромб, 4 — треугольник вниз. Верхние кривые относятся к верти-кальной поляризации, нижние – к горизонтальной.

 

 

Таблица 2. Значения яркостных температур на вертикальной (T_H) и горизонтальной (T_V) поляризациях, температура подстилающей поверхности (T_ПП), толщина сезонно-мерзлого слоя (h)

Дата измерений	1				2				3				4
	TH	TV	TПП	h, см	TH	TV	TПП	h, см	TH	TV	TПП	h, см	TH	TV	TПП	h, см
10.11.2014	238	257	265	2	218	241	268	4	217	235	268	0	217	238	269	2
01.12.2014	244	260	248	24	231	250	245	15	234	250	249	21	237	253	248	36
14.12.2014	241	264	255	65	241	253	244	23	241	256	245	52	237	257	245	69
27.12.2014	241	257	274	72	237	258	273	29	239	258	272	72	236	260	272	91
01.01.2015	237	259	265	72	239	255	266	30	235	257	263	78	235	256	263	96
11.01.2015	234	260	249	72	237	256	246	30	236	253	249	90	231	252	249	105
29.01.2015	237	257	248	78	239	252	258	34	234	252	255	108	227	252	248	115
03.02.2015	234	255	241	88	240	258	245	42	242	259	243	123	239	258	244	118
19.02.2015	239	255	240	102	238	257	235	51	238	258	245	156	238	257	251	139
06.03.2015	242	260	260	109	237	255	261	55	238	257	265	176	237	256	262	146
21.03.2015	252	265	265	109	245	250	266	55	240	256	265	180	232	258	261	147
29.03.2015	228	253	265	98	235	249	269	55	235	252	266	172	228	238	266	147
06.04.2015	225	245	273	78	231	247	273	49	234	251	269	165	231	250	271	147

 

 

Рис. 4. Схема решаемой задачи: а — глубина мерзлого слоя меньше толщины почвы; б — глубина промерзания равна толщине слоя почвы; в — глубина промерзания больше толщины почвы.

 

Выраженная зависимость яркостной температуры от толщины мерзлого слоя существует только на начальной стадии промерзания почвы. При этом радиояркостные контрасты достигают 25 К для обеих поляризаций. Ясно, что это вызвано уменьшением диэлектрической проницаемости верхних слоев почвы при замерзании почвенной влаги. Из анализа данных следует, что одинаковые значения яркостных температур соответствуют разной глубине сезонного промерзания почвы. Это связано с интерференцией микроволнового излучения в мерзлом слое почвы, зависящей от соотношения между толщиной слоя и длиной волны регистрируемого микроволнового излучения, а также с резким различием диэлектрических характеристик мерзлой и незамерзшей почв (Боярский, Тихонов, 1995; Боярский, Тихонов, 2003; Song et al., 2009). Отметим, что скорости промерзания почвенного покрова различаются для исследованных участков в пределах от 0.4
до 2.3 см/сутки.

МОДЕЛЬ T_Br

Теоретический расчет зависимости яркостной температуры почвы от глубины промерзания выполнялся на основе модели микроволнового излучения плоскослоистой неоднородной, неизотермической среды (Клепиков, Шарков, 1983; Sharkov, 2003), адаптированной для почвенного покрова. Предполагалось, что излучающая система состоит из толстого слоя суглинистой породы (подпочвенный слой), над которым располагается слой почвы, еще выше которого находится толстый слой атмосферы (рис. 4). В зависимости от глубины промерзания, выделялось три конфигурации: 1 — глубина мерзлого слоя меньше толщины почвы (рис. 4а); 2 — глубина промерзания равна толщине слоя почвы (рис. 4б); 3 — глубина промерзания больше толщины почвы (рис. 4в).

Яркостная температура такой системы, для случая а и в на рис. 4, определяется из выражений (Клепиков, Шарков, 1983; Sharkov, 2003):

 

$\left.\begin{array}{l}{T}_{Br}^v=\sum _{j=1}^2\frac{T_j{\left|W_j\right|}^2}{{\left|1-r_j^{-}{r}_j^{+}\exp \left(2i{\psi }_j\right)\right|}^2}\times \left[\begin{array}{l}\left(1-\exp \left(-2\mathrm{Im}{\psi }_j\right)\right)\left(1+{\left|r_j^{-}\exp \left(i{\psi }_j\right)\right|}^2\right)+\\ \end{array}\right.\\ \left.+4\frac{\mathrm{Im}{\psi }_j}{\mathrm{Re}{\psi }_j}\mathrm{Re}\left(r_j^{-}\exp \left(i{\psi }_j\right)\right)\mathrm{Im}\left(\exp \left(i{\psi }_j\right)\right)\times \left(\frac{{\left|k_{z_j}\right|}^2-k_x^2}{{\left|k_j\right|}^2}\right)\right]\frac{\mathrm{Re}{Z}_j}{\mathrm{Re}{Z}_0}+T_3{\left|W_3\right|}^2\frac{\mathrm{Re}{Z}_3}{\mathrm{Re}{Z}_0},\\ T_{Br}^h=\sum _{j=1}^2\frac{T_j{\left|W_j\right|}^2}{{\left|1-r_j^{-}{r}_j^{+}\exp \left(2i{\psi }_j\right)\right|}^2}\times \left[\left(1-\exp \left(-2\mathrm{Im}{\psi }_j\right)\right)\left(1+{\left|r_j^{-}\exp \left(i{\psi }_j\right)\right|}^2\right)+\right.\\ \left.+4\frac{\mathrm{Im}{\psi }_j}{\mathrm{Re}{\psi }_j}\mathrm{Re}\left(r_j^{-}\exp \left(i{\psi }_j\right)\right)\mathrm{Im}\left(\exp \left(i{\psi }_j\right)\right)\right]\frac{\mathrm{Re}{Z}_j}{\mathrm{Re}{Z}_0}+T_3{\left|W_3\right|}^2\frac{\mathrm{Re}{Z}_3}{\mathrm{Re}{Z}_0},\end{array}\right\}$ (1)

 

где верхний индекс у T_Br обозначает: v — вертикальную поляризацию, h — горизонтальную поляризацию; k_j — волновой вектор в слое j; T_j — термодинамическая температура слоя j; r_j⁺, r_j⁻ — коэффициенты отражения от верхней и нижней границы слоя j соответственно; ψ_j – набег фазы волны поперек слоя j, W_j — коэффициенты пропускания от внутренней стороны верхней границы слоя j на верхнюю границу слоистой среды (в нашем случае: граница «почва–атмосфера»); Z_j — волновой импеданс слоя j.

Для схемы, приведенной на рис. 4а, индекс j обозначает: 0 — свободное пространство (атмосферу); 1 — мерзлую почву; 2 — теплую почву; 3 — теплую подпочву.

Для схемы на рис. 4в, индекс j обозначает: 0 — свободное пространство (атмосферу); 1 – мерзлую почву; 2 — мерзлую подпочву; 3 — теплую подпочву.

Для случая, представленного на рис. 4б, яркостная температура будет определяться из выражений:

undefined (2)

где индекс j равный 0 обозначает свободное пространство (атмосферу); 1 — мерзлую почву;
2 — теплую подпочву.

 

Характеристики каждого слоя находятся из следующих выражений:

$\left.\begin{array}{l}{W}_j=\prod _{m=1}^j\frac{Z_{m-1}^{in+}+Z_{m-1}}{Z_{m-1}^{in+}+Z_m}\exp \left(i{\psi }_{m-1}\right),Z_j^{in+}=Z_j\frac{Z_{j-1}^{in+}-i{Z}_j\mathrm{tg}{\psi }_j}{Z_j-i{Z}_{j-1}^{in+}\mathrm{tg}{\psi }_j},Z_j^{in-}=Z_j\frac{Z_{j+1}^{in-}-i{Z}_j\mathrm{tg}{\psi }_j}{Z_j-i{Z}_{j+1}^{in-}\mathrm{tg}{\psi }_j},\\ \\ {\psi }_j=k_{z_j}{h}_j,k_{z_j}=k_j\cos {\theta }_j,k_x=k_0\sin {\theta }_0,k_j=\frac{2\pi \sqrt{{\epsilon }_j}}{\lambda },\cos {\theta }_j=\sqrt{\frac{{\epsilon }_j-{\epsilon }_0{\sin }^2{\theta }_0}{{\epsilon }_j}},\\ r_j^{+}=\frac{Z_{j-1}^{in+}-Z_j}{Z_{j-1}^{in+}+Z_j},r_j^{-}=\frac{Z_{j+1}^{in-}-Z_j}{Z_{j+1}^{in-}+Z_j},Z_j=\left\{\begin{array}{l}\frac{1}{\sqrt{{\epsilon }_j}\cos {\theta }_j}-\text{\hspace{0.33em}горизонтальная поляризация}\\ \frac{\cos {\theta }_j}{\sqrt{{\epsilon }_j}}-\text{\hspace{0.33em}вертикальная поляризация}\end{array}\right.\end{array}\right\},$ (3)

где $Z_j^{in+}$ — входной импеданс в слое j на нижней границе для волны, распространяющейся вверх; $Z_j^{in-}$ — входной импеданс в слое j на верхней границе для волны, распространяющейся вниз; h_j — толщина слоя j; λ — длина волны излучения; θ₀ — угол наблюдения; ε_j — комплексная диэлектрическая проницаемость слоя j.

Таким образом, излучение системы определяется термодинамической температурой и комплексной диэлектрической проницаемостью каждого слоя. Диэлектрические свойства каждого слоя зависят от его состава, температуры, влажности и других физических и структурных характеристик. Для расчета комплексной диэлектрической проницаемости почвы была использована модель, подробно изложенная в работах (Боярский, Тихонов, 1995; Боярский, Тихонов, 2003; Boyarskii et al., 2002). Согласно этой модели почва состоит из трех видов частиц (песчаные, пылеватые и илистые). В модели учитывается присутствие в почве связанной воды, количество которой определяется концентрацией илистых (глинистых) частиц, а также пространственное распределение свободной воды в порах почвы.

РЕЗУЛЬТАТЫ РАСЧЕТОВ Т_Br

Модельный расчет был выполнен для четырех участков Кулундинской равнины. Сравнение модельного расчета и спутниковых данных для двух исследуемых участков приведено на рис. 5. На эти участки были получены данные спутника SMOS по яркостной температуре за период 2014–2015 гг. В качестве входных параметров модели использовались реальные параметры почв Кулундинской равнины (табл. 3) (Татаринцев, 2008), а также климатические характеристики исследуемых участков, полученные на метеостанциях за этот же период.

 

Рис. 5. Сезонные зависимости яркостной температуры на тестовых участках 1 — а и 3 — б, данные SMOS (значки) и модельный расчет (сплошные линии). Верхние кривые относятся к вертикальной поляризации, нижние — к горизонтальной.

 

При расчетах считалось, что теплый подпочвенный слой представляет собой влажную суглинистую почву (Татаринцев, 2008) с температурой 0.5 °C. Данные метеостанций по температуре поверхности почвы за весь период наблюдения усреднялись плавными функциями. Данные по глубине промерзания также были усреднены плавными зависимостями. Предполагалось, что мерзлый слой имеет эффективную температуру равную среднему значению между температурой поверхности в данный момент времени и температурой нижней границы мерзлого слоя (0 °C). При расчете яркостной температуры проводилось усреднение по толщине мерзлого слоя в пределах 4–5 см, так как толщина мерзлого слоя не может быть одинакова по всей ячейке (~16 км) продукта L1С SMOS.

Подпочвенный слой по всем участкам был выбран одинаковый по плотности, структуре, и влажности. В течение всего периода наблюдений температурные условия были примерно одинаковыми для всех тестовых участков, а конечная глубина промерзания изменялась от 55 до 190 см. Соленость почвы (почвенного раствора солей) оказывает влияние только на диэлектрические свойства. На температуру замерзания соленость практически не влияет, так как при солености почвенной влаги 40 г/л, температура замерзания понижается только до –2 °C (http://de-ussr.ru/priroda-ludi/vod-obolochka/zamerzanie.html).

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГЛУБИНЫ СЕЗОННОГО ПРОМЕРЗАНИЯ ПОЧВЫ

Из приведенных на рис. 3 графиков видно, что одно и то же значение яркостной температуры может соответствовать разной глубине промерзания почвы в пределах от 20 до 200 см. Это объясняется интерференцией микроволнового излучения, возникающей в результате многократных переотражений радиоволн от границы между мерзлым слоем и незамерзшей почвой. Определение глубины промерзания по однократным измерениям яркостной температуры является проблематичным по многим факторам. Однако, имея интерференционную зависимость яркостной температуры от глубины промерзания можно попытаться восстановить значение глубины промерзания по радиояркостной температуре. При непрерывном промерзании почвы, два интерференционных пика на интерференционной картине соответствуют двум состояниям промерзшей почвы с толщинами мерзлых слоев ${h_{\text{мерзл}}}_{\_i}$ и ${h_{\text{мерзл}}}_{\_i+1}={h_{\text{мерзл}}}_{\_i}+\frac{\lambda }{2\sqrt{\epsilon }}$ см. При наличии ежедневных спутниковых данных, известных диэлектрических характеристик мерзлой почвы, а также даты начала замерзания, глубина промерзания может быть определена по формуле:

$h_{\text{мерзл}}=n\cdot L=n\frac{\lambda }{2\sqrt{\epsilon }}$ , (4)

 

Таблица 3. Физические параметры почвы, используемые для модельных расчетов

Номер участка	1	2	3	4
Метеостанция WMO_ID	36021	29928	36032	36034
Населенный пункт	Ключи	Мамонтово	Поспелиха	Рубцовск
Толщина слоя почвы, см	80	80	90	110
Плотность сухой почвы, г/см3	1.18	1.18	1.5	1.45
Влажность почвы, см3/ см3	0.1	0.12	0.15	0.12
Соленость почвенной влаги, г/л	25	0.5	0	0

 

где n — порядковый номер максимума сезонной интерференционной зависимости яркостной температуры, ε – диэлектрическая проницаемость мерзлого грунта.

На рис. 6 приведены значения толщин мерзлого слоя почвы, определенные контактным способом на метеостанциях, расположенных вблизи от тестовых участков. На том же рисунке приведены зависимости глубины промерзания, определенные по формуле (4). Отклонения рассчитанных по модели глубин промерзания почвы от экспериментально определенных показаны на рис. 7. Близкое к единице значение коэффициента корреляции говорит о возможности применения описанного выше метода для восстановления значений глубины промерзания почвы по спутниковым данным яркостной температуры.

 

 

Рис. 6. Значения толщин мерзлого слоя почвы, измеренные и рассчитанные по формуле (4) для четырех исследуемых участков. Номер участка указан рядом с зависимостью, черные значки соответствуют измеренным значениям, красные треугольники — рассчитанным.

 

Рис. 7. Диаграмма рассеяния глубины промерзания почвы измеренной и восстановленной по интерференционной модельной зависимости.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований установлены новые закономерности взаимодействия микроволнового излучения почвенного покрова с верхним сезонно-мерзлым слоем. На основе комплексного анализа ежедневных спутниковых данных, результатов полевых измерений и модельных расчетов показана возможность определения глубины промерзания почвы по данным спутниковой микроволновой радиометрии и известным зависимостям диэлектрических характеристик мерзлых и незамерзших почв от температуры и влажности.

Дистанционное определение глубины промерзания основано на совместном использовании разработанной модели излучения и регулярных (ежедневных) рядов дистанционных измерений яркостных температур, с даты замерзания (определяется по резкому возрастанию Т_Br) до начала оттаивания (определяется по резкому уменьшению Т_Br). Непродолжительные по времени периоды зимних оттепелей с появлением жидкой воды на поверхности снежного покрова или почвы могут быть выявлены как кратковременные скачкообразные уменьшения Т_Br. Для более точного расчета необходимы данные по структуре почвы, исследуемых участков, ее влажности и солености, а также по градиенту температуры мерзлого слоя.

ИСТОЧНИК ФИНАНСИРОВАНИЯ

Работа выполнена при поддержке грантов РФФИ № 18–05–00427-a, 18–05–00440-a (Боярский Д.А., Тихонов В.В.); 18–05–00753-a (Хвостов И.В., Романов А.Н.).

About the authors

D. A. Boyarskii

Institute of Space Research, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: dboyarski@rambler.ru
Russian Federation, Moscow

A. N. Romanov

Institute of Water and Environmental Problems SB RAS

Email: dboyarski@rambler.ru
Russian Federation, Barnaul

I. V. Khvostov

Institute of Water and Environmental Problems SB RAS

Email: dboyarski@rambler.ru
Russian Federation, Barnaul

V. V. Tikhonov

Institute of Space Research, Russian Academy of Sciences; Moscow Institute of Physics and Technology (State University)

Email: dboyarski@rambler.ru
Russian Federation, Moscow; Dolgoprudny

E. A. Sharkov

Institute of Space Research, Russian Academy of Sciences

Email: dboyarski@rambler.ru
Russian Federation, Moscow

References

Supplementary files