Retrieval of Cloud Liquid Water from MSU-GS Data On-Board Arctica-M No. 1

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The paper presents the method for cloud water path retrieval from daytime MSU-GS measurements on board the Russian hydrometeorological satellite Arktika-M No. 1. The presented technique based on the physical principles of the interaction of electromagnetic radiation with cloud particles at wavelengths of 0.55 and 4.0 μm. Cloud water path estimates obtained from the MSU-GS radiometer where compared with similar estimates from the AMSU/MHS and AHI radiometer data. Based on the results of the comparison, the required estimates of the cloud water path of drop clouds are within the permissible limits of the measurement error, not exceeding 50 g/m2. At the same time, due to its design features, the MSU-GS radiometer does not allow retrieving the cloud water path of ice clouds with the required accuracy. On average, the cloud water path estimate of ice clouds according to the MSU-GS data is underestimated by 110 g/m2, and the root-mean-square error is 158 g/m2 compared to the AHI radiometer data. The obtained estimates of the cloud water path introduced into the geographic information system Arktika-M, which provides access to the Arktika-M No. 1 data and the results of their thematic processing in a near real time mode.

Sobre autores

A. Filei

Far-Eastern Center of State Research Center for Space Hydrometeorology “Planeta”

Autor responsável pela correspondência
Email: andreyvm-61@mail.ru
Russia, Khabarovsk

Yu. Shamilova

Far-Eastern Center of State Research Center for Space Hydrometeorology “Planeta”

Email: andreyvm-61@mail.ru
Russia, Khabarovsk

Bibliografia

  1. Андреев А.И., Шамилова Ю.А. Детектирование облачности по данным КА Himawari-8 с применением сверточной нейронной сети // Исслед. Земли из Космоса. 2021. № 2. С. 42−52.
  2. Мазин И.П., Хргиан А.Х. Облака и облачная атмосфера. Справочник // Л.: Гидрометиздат. 1989. 647 с.
  3. Матвеев Л.Т. Курс общей метеорологии. Физика атмосферы // Л.: Гидрометеоиздат. 1984. 751 с.
  4. Филей А.А. Определение фазового состояния облачности по данным спутникового радиометра МСУ-МР космического аппарата “Метеор-М” № 2 // Оптика атмосферы и океана. 2019 Т. 32. № 5. С. 376−380.
  5. Хартов В.В., Мартынов М.Б., Бабышкин В.Е., Москатиньев И.В., Митькин А.С. Новая высокоэллиптическая космическая система “АРКТИКА” // Вестник НПО им. С.А. Лавочкина. 2014. № 3. С. 104−109.
  6. Baum B.A., Heymsfield A.J., Yang P., Bedka S.T. Bulk scattering models for the remote sensing of ice clouds. Part I: Microphysical data and models // J. Applied Meteorology and Climatology. 2005. V. 44. P. 1885–1895.
  7. Baum B.A., Yang P., Heymsfield A.J., Platnick S., King M.D., Hu Y-X., Bedka S.T. Bulk scattering models for the remote sensing of ice clouds. Part II: Narrowband models // J. Applied Meteorology and Climatology. 2005. V. 44. P. 1896–1911.
  8. Bennartz R. Global assessment of marine boundary layer cloud droplet number concentration from satellite // J. Geophys Res: Atmos. 2007. V. 112(D2). 16 p.
  9. Buras R., Dowling T., Emde C. New secondary-scattering correction in DISORT with increased efficiency for forward scattering // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2011. V. 112(12). P. 2028–2034.
  10. Gasteiger J., Emde C., Mayer B., Buras R., Buehler S.A., Lemke O. Representative wavelengths absorption parameterization applied to satellite channels and spectral bands // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2014. V. 148. P. 99–115.
  11. Han Q., Rossow W.B., Lacis A.A. Near-global survey of effective droplet radii in liquid water clouds using ISCCP data // J. Climate. 1994. V. 7. P. 465–497.
  12. Heymsfield A.J., Matrosov S., Baum B. Ice Water Path-Optical Relationships for Cirrus and Deep Stratiform Ice Cloud Layers // J. Appl. Meteor. 2003. V. 42. № 10. P. 1369–1390.
  13. Hu Y.X., Stamnes K. An accurate parameterization of the radiative properties of water clouds suitable for use in climate models // J. Climate. 1993. V. 6. P. 728–742.
  14. Mayer B., Kylling A., Emde C., Buras R., Hamann U., Gasteiger J., Richter B. // LibRadtran user’s guide. 2017. 155 p.
  15. Platnick S. Vertical photon transport in cloud remote sensing problems // J. Geophys. Res. 2000. V. 105. № D18. P. 22919–22935.
  16. Platnick S., King M.D., Ackerman S.A., Menzel W.P., Baum B.A., Riedi J.C., Frey R.A. The MODIS cloud products: Algorithms and examples from Terra // IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing. 2003. V. 41. P. 459–473.
  17. Roebeling R.A., Feijt A.J., Stammes P. Cloud property retrievals for climate monitoring: Implications of differences between Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI) on METEOSAT-8 and Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) on NOAA-17 // J. Geophys. Res.: Atmos. 2006. V. 111. № D20210. 16 p.
  18. Walther A., Heidinger A. Implementation of the Daytime Cloud Optical and Microphysical Properties. Algorithm (DCOMP) in PATMOS-x // J. Applied Meteorology and Climatology. 2012. V. 51. № 7. P. 1371–1390.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2.

Baixar (160KB)
3.

Baixar (1MB)
4.

Baixar (154KB)
5.

Baixar (3MB)

Declaração de direitos autorais © А.А. Филей, Ю.А. Шамилова, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».