CC BY
85
Лагутин А. А., Никулин Ю. А., Лагутин Ал. А., Мордвин Е.Ю., Рекк Е.А., Синицин В, В., Шмаков И. А.
Оперативный мониторинг характеристик атмосферы с использованием данных зондирующего комплекса AIRS/Aqua
Излагаются технологии, используемые в центре космического мониторинга Алтайского госуниверситета при получении и обработке данных установленного на спутнике Aqua/NASA-EOS уникального зондирующего комплекса AIRS. Этот комплекс с 1989 года специально разрабатывался для решения ключевой проблемы спутниковой метеорологии - измерения вертикальных профилей температуры и влажности в нижнем слое атмосферы в глобальном масштабе с погрешностью меньшей, чем погрешность современных радиозондов.
Дается информация о вычислительных пакетах, позволяющих проводить восстановление параметров системы атмосфера — подстилающая поверхность Земли в рамках реализованной авторами технологии «прием данных — распаковка — геолоцирование — калибровка — обработка данных до уровня 2 (пиксельный уровень)», а также элементах алгоритма и создаваемых продуктах. Представленны данные по температуре воздуха и ПП, общему содержанию водяного пара, озона, метана и СО в атмосфере, высоте тропопаузы, потоку уходящей длинноволновой радиации. Показывается, что восстанавливаемые в рамках реализованной авторами технологии параметры атмосферы и подстилающей поверхности практически совпадают с данными GSFC/NASA.
Введение
В двадцатом веке средняя температура воздуха в приземном слое атмосферы Земли увеличилась на ~ 0,6 °С [1], Этот самый быстрый за последнюю тысячу лет рост температуры воздуха в [2] связывается с изменением на < 1% баланса между поглощением солнечного излучения и тепловым излучением Земли. Возможными причинами изменения баланса считаются парниковые газы (прежде всего СОг, СН4) и аэрозоли [1, 3].
В Сибири климатические изменения происходят быстрее [4-6]. В соответствии с [4], в первые 90 лет прошлого века температура увеличилась лишь на 0,4 °С, а в последнее десятилетие — на ~ 0,7 °С. Еще больший тренд показывают последние данные за 2000 - 2005 годы [6]. Данные [5] дают детальную картину происходящих изменений температуры на зональном уровне.
Научным сообществом в конце 80-х — начале 90-х годов было установлено, что основным источником требуемых для моделирования климатической системы данных должна быть информация приборов, вынесенных на космические платформы (см. обсуждение этой проблемы в [7-11]). Совещания экспертов в тот период, на которых
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Федерального агентства по образованию, программы СО РАН «Информационно-телекоммуникационные ресурсы СО РАН» и междисциплинарной программы СО РАН 4.5.2. «Разработка научных основ распределенной информационно-аналитической системы на основе ГИС и Веб-технологий для междисциплинарных исследований».
анализировались получаемые спутниковые данные, методы их усвоения климатическими моделями и влияние на прогнозы в Северном и Южном полушариях, а также формулировались требования к спутниковым приборам и моделям следующего поколения, стимулировали развитие в 90-е годы как космического приборостроения, так и вычислительных технологий прогнозирования и спутникового мониторинга.
Для достижения необходимой точности и частоты обновления данных потребовалось дальнейшее развитие методов восстановления характеристик атмосферы и подстилающей поверхности (ПП) Земли из космоса. Исследовательские работы в этом направлении, в свою очередь, повлияли на требования, предъявляемые к спутниковым приборам. Хорошим примером взаимодействия «требуемая точность — метод измерения — параметры радиометра» является изложенная в [11] история создания гиперспектрометра AIRS (Atmospheric InfraRed Sounder), которая началась в 1989 году. Сегодня AIRS вместе с СВЧ-радиометром AMSU (Advanced Microwave Sounding Unit) должен обеспечить измерение температуры атмосферы с погрешностью ~ 1 °К в километровом слое даже при значительном закрытии поверхности Земли облаками [12].
Цель данной работы — изложить математические основы и информационные технологии, используемые в центре космического мониторинга Алтайского госуниверситета при получении и обработке данных установленного на спутнике
AIRS/AMSU
направление полёта спутника
3.3 AMSU
1.1° AIRS направление сканирования
а) б)
Рис. I. Геометрия сканирования гиперспектрометром AIRS подстилающей поверхности (а) и расположение пикселей AIRS относительно зоны наблюдения AMSU (б) (по данным [П])
Aqua/NASA-EOS [13] уникального зондирующего комплекса AIRS [11]. Этот комплекс с 1989 года специально разрабатывался для решения ключевой проблемы спутниковой метеорологии - измерения вертикальных профилей температуры и влажности в нижнем слое атмосферы в глобальном масштабе с погрешностью меньшей, чем погрешность современных радиозондов.
Дается информация о вычислительных пакетах, позволяющих проводить восстановление параметров системы атмосфера — подстилающая поверхность Земли в рамках реализованной авторами технологии «прием данных-распаковка-геолоцирование-калибровка-обработка данных до уровня 2 (пиксельный уровень)», а также создаваемых продуктах. Представленны данные по температуре воздуха и ПП, общему содержанию водяного пара, озона, метана и СО в атмосфере, высоте тропопаузы, потоку уходящей длинноволновой радиации. В статье показывается, что восстанавливаемые в рамках реализованной авторами технологии параметры атмосферы и подстилающей поверхности практически совпадают с данными GSFC/NASA.
1. Зондирующий комплекс AIRS
Сегодня зондирующий комплекс AIRS на платформе Aqua включает 4 прибора: 2378-канальный ИК-зондировщик AIRS [11], 4-канальный спектрорадиометр AIRS/VisNIR (далее просто VIS) [14], а также 13-канальный мик-
роволновой радиометр AMSU-A1 и 2-канальный AMSU-A2 [15], которые в работе обозначаются как AMSU. Данные этих приборов выделяются авторами из «сырого потока» Aqua, передаваемого со спутника по каналу прямого вещания и принимаемого в реальном времени станцией центра. На начальном этапе работы Aqua на орбите, до выхода из строя 5 февраля 2003 года, в состав группы входил микроволновой радиометр HSB (Humidity Sounder for Brazil) [16].
Все приборы комплекса осуществляют синхронное сканирование поверхности Земли и атмосферы в надирном варианте наблюдения в направлении, перпендикулярном вектору скорости спутника. Формирование сигналов в детекторах ИК-зондировщика AIRS и VIS осуществляется одним телескопом. На рис. 1 в качестве примера показана геометрия сканирования ИК-зондировщиком AIRS подстилающей поверхности и расположение 9 пикселей AIRS относительно пикселя AMSU. Отметим, что одному пикселю AIRS соответствует 72 пикселя спектрорадиомет-ра VIS, имеющего разрешение 2.3 км в надире.
ИК-зондировщик AIRS является центральным прибором комплекса. Гиперспектрометр регистрирует интенсивность уходящего теплового излучения в диапазонах 3.74...4.61 мкм (2181... 2665 см-1), 6.20... 8.22 мкм (1217... 1613 см"1), 8.8. ..15.4 мкм (650. ..1136 см-1) с высоким спектральным разрешением (Л/ДА) ~ 1200. Этот спектральный диапазон включает важные для восстановления темпера-
260
240
hi
220
1000 1500 2000 2500
Частота. см~'
Рис. 2. Пример зависимости яркостной температуры ИК-зондировщика AIRS от частоты для пикселя с координатами 58.3° с.ш,, 79.3° в.д. для дневного витка 14 февраля 2007 г. Зоны углекислого газа, водяного пара, озона и окна прозрачности отмечены как С02, Н2О, Оз и ОП, соответственно
турного профиля атмосферы зоны поглощения углекислого газа (4.3 мкм и 15 мкм), водяного пара (6.3 мкм) и озона (9.6 мкм). Пример спектра 2378-канального AIRS, представленного в единицах яркостной температуры, показан на рис. 2. Детальная структура некоторых участков спектра AIRS для пикселей на поверхности суши и океана представлена также на рис. 3. Данные AIRS для пикселя с координатами 10° ю.ш., 100° в.д. на поверхности океана, представленные на этом рисунке, получены с сайта GSFC/NASA [17].
На рис. 4 показано положение каналов AIRS, используемых для восстановления характеристик атмосферы и температуры подстилающей поверхности. Наличие у прибора каналов, позволяющих проводить измерения в зоне R-ветви СОг около 4.18 мкм (2392 см-1) с высокой радиометрической точностью, принципиально отличает AIRS от других действующих ИК-зондировщиков. Главная особенность R-ветви — резкое увеличение коэффициентов поглощения с увеличением температуры. В силу высокой чувствительности коэффициентов поглощения к из-
менению температуры, каналы, регистрирующие излучение в этой области спектра, имеют узкие весовые функции.
Использование данных микроволновых радиометров, обладающих низкой чувствительностью к основной части присутствующих в атмосфере облачных структур, при обработке показаний ИК-зондировщика AIRS высокого спектрального разрешения позволяет зондирующему комплексу AIRS осуществлять восстановление вертикальных профилей атмосферы с требуемой сегодня для прогнозирования погоды точностью даже при почти 80% закрытии зоны наблюдения облаками [12].
Реализованная в этих приборах технология измерений базировалась на идее [18] о возможности восстановления Т(р) по структуре спектра уходящего теплового излучения. Физической основой этой технологии, которая является основной и сегодня при измерениях в надирной геометрии, является тот факт, что генерация уходящего из атмосферы ИК-излучения в участках полос поглощения-излучения атмосферных газов с различной оптической плотностью осуществля-
260
240
220
650
660 670
Частота, см*1
680
К
240
220
200
650 660 670 680
Частота, см-' б)
260
780 800 820 840 860 880 900
Частота, см*1 В)
780 800
820 840 860
Частота, см-1 Г)
880 900
259
258
257
2600 2610 2620 2630 2640 2650 2660 2670
Частота, см-1
314
312
310
308
2600 2610 2620 2630 2640 2650 2660 2670
Частота, см*'
Д) е)
Рис. 3. Пример зависимости яркостной температуры AIRS от частоты в зонах ССЬ (а, б), Н20 (в, г) и в зоне наибольшей прозрачности около 2616 см-1 (д, е) для пикселей с координатами 58.3° с.ш., 79.3° в.д. (а, в, д; суша) и 10° ю.ш., 100° в.д. (б, г, е; океан) для дневного витка 14 февраля 2007 г.
260 у 240
800 900 1000 1100
Частота, см"1
* 240 220
1200 1300 1400 1500 1600
Частота, см'1
260
| 240 220
2200 2300 2400 2500 2600 2700
Частота. 1
............. t ...... ,н,0...................
; ¡1 ъ ^Ufl fl| 11 т - S л,,1 ,i,,;f...............i i
Рис. 4. Положение каналов AIRS, используемых для восстановления профилей температуры (штрих-пунктирная линия), влажности (сплошная линия), озона (штриховая линия с длинными штрихами) и температуры подстилающей поверхности (штриховая линия с короткими штрихами)
ется различными слоями атмосферы. Это, в свою очередь, означает, что спектральное сканирование внутри конкретных полос поглощения газа на верхней границе атмосферы эквивалентно сканированию атмосферы в определенном диапазоне высот.
Подробное описание радиометров AIRS, VIS, AMSU, технологий их калибровки и геолоци-рования, а также первые результаты валидаци-онных экспериментов можно найти в работах [11, 14, 15, 19-30]. Некоторые характеристики этих приборов приведены также в табл. 1, 2 и 3.
2. Пакеты обработки данных комплекса AIRS
Основой программных комплексов, использованных в работе при восстановлении характеристик атмосферы и подстилающей поверхности Земли по данным AIRS, являются вычислительный пакет AIRS/AMSU/HSB. Он создан на базе операционного комплекса NASA версии 5.0.14.0 в Инженерно-космическом центре Висконсинско-го университета (Space Science and Engineering Center, University of Wisconsin-Madison, Madison WI). Пакет, имеющий версию 5.2.1.0, получен центром космического мониторинга Алтайского госуниверситета под лицензией GSFC/NASA.
Необходимая для работы пакета входная информация — данные приборов в формате PDS (Production Data Set). PDS-файлы создается в центре после распаковки принятого полного «сырого» потока Aqua и выделения с использованием пакета RT-STPS данных каждого прибора зондирующего комплекса.
Пакет AIRS/AMSU/HSB v.5.2.1.0, состоящий из нескольких PGE (Product Generation Executive), осуществляет обработку этих данных до уровня 1В (геолоцированные калиброванные интенсивности) и затем до уровня 2 (восстановленные геофизические параметры). Последовательность обработки данных и получаемые после обработки на разных уравнях результаты показаны на рис. 5.
3. Элементы алгоритма
Алгоритм восстановления характеристик атмосферы и подстилающей поверхности по данным зондирующего комплекса AIRS подробно описан в ATBD (Algorithm Theoretical Basis Document) [31] и статьях [11, 12, 14, 32-35].
Ключевым элементом алгоритма [12] является процедура исключения из показаний ИК-зондировщика AIRS вклада облаков. После проведения этой «облачной» коррекции, называемой
в англоязычной литературе «cloud-clearing» [12], показания AIRS соответствуют той части сцены, для которой облачный покров отсутствует.
Интенсивности, получаемые после процедуры коррекции, будут обозначаться далее как СС-интенсивности. Именно СС-интенсивности используются на всех этапах решения обратной задачи восстановления геофизических параметров системы.
После получения оценок СС-интенсивностей производится восстановление характеристик атмосферы и подстилающей поверхности. Эти характеристики восстанавливаются в следующей последовательности:
а) температура, коэффициенты излучения и отражения подстилающей поверхности;
б) температурный профиль атмосферы;
в) профиль влажности атмосферы;
г) вертикальный профиль озона;
д) параметры облаков,
Решение возникающей на этом этапе нелинейной некорректной задачи находят с использованием итерационного алгоритма [12].
4. Продукты, создаваемые по данным AIRS
В результате обработки данных зондирующего комплекса AIRS пакетом AIRS/AMSU/HSB v.5.2.1.0 создаются HDF-файлы, идентичные операционным продуктам GSFC/NASA [17].
Параметры атмосферы и подстилающей поверхности — продукты уровня 2 — представлены в файлах
AIRS.2008.05.29.201.L2.RetStd. v5.2.1.0.D08151134704.hdf, AIRS.2008.05.29.201.L2.RetSup.
V5.2.1.0.D08151134704.hdf.
Первый файл содержит стандартные продукты, второй, в дополнение к стандартным, включает также и исследовательские продукты.
Полное описание всех переменных HDF-файлов L2.RetStd.v5.2.1.0 и L2.RetSup.v5.2.1.0 можно найти в документах, представленных на сайте [23]. Перечень основных продуктов приведен в табл. 4.
5. Визуализация данных
На рис. 6, 7 в качестве примера показаны продукты TSurfStd, totH20Std,
Таблица 1
Характеристики ИК-зондировщика AIRS [25]
1. Спектральный диапазон 3.74. ..4.61 мкм (2181... 2665 см"1) 6.20.. .8.22 мкм (1217... 1613 см"1) 8.8. .. 15.4 мкм (650. . . 1136 см"1)
2. Спектральное разрешение (Л/ДА) 1086...1570
3. Число каналов 2378
4. Угловой размер пикселя 1.1°
5. Разрешение в надире, км 13.5
6. Число регистрируемых пикселей при одном сканировании 90x1
7. Время одного сканирования, с 2.667
8. Полоса сканирования на экваторе, км 1650
Таблица 2
Характеристики микроволновых радиометров AMSU-A1 и AMSU-A2 [II]
1. Спектральный диапазон (ГГц)/число каналов: АМ5и-А1 АМ511-А2 (50.3. .. 89.0)/13 (23.8. ,.31.4)/2
2. Угловой размер пикселя 3.3°
3. Разрешение в надире, км 40.5
4. Число регистрируемых пикселей при одном сканировании 30x1
5. Полоса сканирования на экваторе, км 1690
Таблица 3
Характеристики VIS/AIRS [11, 14]
1. Номер канала (спектральный диапазон, мкм) 1 (0,40.. .0.44) 2 (0.58... 0.68) 3 (0.71... 0.92) 4 (0.49. ..0.94)
2. Угловой размер пикселя 0.2°
3. Разрешение в надире, км 2.3
4. Число регистрируемых пикселей при одном сканировании 720x8
5. Полоса сканирования на экваторе, км 1650
о л
X
ф
со о
а
>
"Сырой" поток спутника Aqua, принимаемый в региональном центре
Пакет RT STPS Выделение данных приборов AIRS, VIS, AMSU
AIRS LO
VIS LO
л x
<u
CD О
£
а
л
X о а о
а >
• AIRS/VIS L1A PGË
\__
....... Г
AMSU
LO
AMSU L1APGE
Геолоцированные данные в HDF-формате
I
AIRS L1BPGE
I
VIS L1BPGE
I
AMSU L1B PGE
zn
Калиброванные геолоцированные данные в HDF-формате
AIRS/VIS/AMSU Level 2 PGE
Восстановление характеристик системы по данным только радиометра AMSU
Т8, с, р81 профили температуры и влажности, водозапас облаков
см J X 0) а о а
>4
Исключение из данных AIRS вклада облаков
СС-интенсивности, Т(Р), q(p)
Восстановление характеристик системы по данным AIRS/VIS/AMSU
СС-интенсивности, Ts, е, «I ps, профили температуры, влажности и озона, характеристики облаков
Продукты AIRS/VIS/AMSU Стандартные продукты L2. RetStd. V5.2.1.0 Исследовательские продукты L2. RetSup. V5.2.1.0
Преобразование в GeoTIFF-формат
Рис. 5. Последовательность обработки данных зондирующего комплекса AIRS
Таблица 4
Основные продукты зондирующего комплекса AIRS
Продукт Обозначение
Стандартные продукты L2.RetStd.v5.2.1.0
Температура скин-слоя ПП (К) TSurFStd
Температура воздуха на уровне ПП (К) TSurfAir
Температура воздуха на 28 уровнях атмосферы (К) TAirStd
Температура воздуха на 28 уровнях атмосферы по данным АМЭи TAirMWOnly
Отношение смеси НгО (г/кг) H20MMRStd
Общее влагосодержание атмосферы (кг/м2) totH20Std
Общее влагосодержание атмосферы (кг/м2) по данным АМЭи totH20MWOnlyStd
Вертикальный профиль озона 03VMRStd
Общее содержание озона (в единицах Добсона) tot03Std
Общее содержание метана (мол/см2) CH4_total_column
Коэффициенты излучения ПП в ИК-диапазоне emisIRStd
Коэффициенты спектральной яркости ПП в ИК-диапазоне rhoIRStd
Яркостная температура ПП в СВЧ-диапазоне (К) sfcTbMWStd
Коэффициенты излучения ПП в СВЧ-диапазоне EmisMWStd
Водозапас облаков (кг/м2) totCldH20Std
Температура облака на верхней границе (К) TCIdTopStd
Давление на верхней границе облака (мбар) PCldTopStd
Доля пикселя АМ511, закрытая облаками CldFrcStd
Высота тропопаузы (мбар) PTropopause
Геопотенциальная высота 28 стандартных уровней (в метрах над уровнем моря) GPJHeight
Геопотенциальная высота 28 стандартных уровней по данным АМ5и (в метрах над уровнем моря) GP_Height_MWOnly
Геопотенциальная высота ПП (в метрах над уровнем моря) GP_Surface
Поток уходящей длинноволновой радиации в диапазоне 2. .. 2800 см-1 (Вт/м2) olr
Поток уходящей длинноволновой радиации в диапазоне 2. .. 2800 см-1 в области, свободной от облачности (Вт/м2) clrolr
Исследовательские продукты L2.RetSup.v5.2.1.0
Температура воздуха на 100 уровнях (К) TAirSup
Влагосодержание атмосферы в слое (мол/см2) H20CDSup
Водозапас облака в слое (мол/см2) lwCDSup
Фазовое строение облака в слое (вода/лед) cIWSup
Количество озона в слое (мол/см2) 03CDSup
Количество СО в слое (мол/см2) COCDSup
Объемное отношение смеси СО в слое 300. .. 600 мбар (млрд-1) CO_PPBV
Объемное отношение смеси СОз (мли-1) C02ppmv
Влагосодержание атмосферы в слое (мол/см2) по данным АМЗи H20CDMW0nly
Рис. 6. Характеристики атмосферы и подстилающей поверхности по данным комплекса AIRS для дневного витка 20 февраля 2007 г.: (а) температура ПП (К); (б) общее влагосодержание атмосферы (кг/м2); (в) водозапас облаков (кг/м2); (г) высота тропопаузы (мбар); (д) объемное отношение смеси СО в слое 300... 600 мбар (млрд-1); (е) поток уходящей длинноволновой радиации в диапазоне 2. ,. 2800 см-1 в области, свободной от облачности (Вт/м2). Белым цветом отмечены области, для которых данные отсутствуют
Рис. 7. Общее содержание метана (слева) и СО (справа) в атмосфере по данным AIRS для ночного витка I апреля 2008 г. На рисунках контуром показана территория Алтайского края
totCldH20Std, PTropopause, CGJPPBV, clrolr, CH4_totaLco!umn, CO_total_column. Эти рисунки были подготовлены по данным центра мониторинга с использованием средств, предоставляемых ГИС GRASS [36, 37],
6. Валидадия
Для проверки правильности функционирования всей технологической цепочки «прием данных-распаковка-геолоцирование-калибровка-обработка данных до уровня 2» на данном этапе исследований были проведены сопоставления данных авторов с результатами GSFC/NASA, представленными на сайте [17]. Распределения отклонений «данные GSFC/NASA минус данные настоящей работы» для шести
продуктов показаны на рис. 8, Нетрудно видеть, что полученные в работе результаты практически совпадают с данными GSFC/NASA.
7. Заключение
Главная цель работы — обсуждение технологий, используемых авторами при получении и обработке данных установленного на платформе Aqua/EOS-NASA [13] зондирующего комплекса AIRS [11]. Этот комплекс специально разрабатывался NASA для решения ключевой проблемы спутниковой метеорологии — измерения вертикальных профилей температуры и влажности атмосферы в глобальном масштабе с погрешностью меньшей, чем погрешность современных радиозондов.
0.4 0.3 сх 0.2 0.1 о
-2
1' ч " 1
он.
I ' ......I '
АТ, К
а)
дт, к
б)
0.3
0.2
0.1
.....Г "
I I 1 I I I I I I I I I I I I I 11
ДР. мбар
г)
О. 0.2 -
0.8
0.6 -
а. 0.4 -
0.2
Ли., млрд"1
д)
Рис. 8. Сопоставление данных СЭРС/Г^АБА [17] с результатами настоящей работы: (а) температура подстилающей поверхности; (б) температура воздуха на уровне подстилающей поверхности; (в) общее содержание озона; (г) высота тропопаузы; (д) объемное отношение смеси СО в слое 300.. . 600 мбар; (е) поток уходящей длинноволновой радиации в области, свободной от облачности
Сегодня на базе 2378-канального зондировщи-ка AIRS создается новый прибор — CrIS (Cross-track Infrared Sounder), предназначенный для работы уже на операционном уровне в рамках многолетней Национальной программы США по глобальному космическому мониторингу NPOESS (National Polar-orbiting Operational Environmental Satellite System) и NPP (NPOESS Preparatory Project). В начале следующего десятилетия CrIS должен заменить ИК-зондировщик HIRS/3, действующий в настоящее время на спутниках серии NOAA [38, 39]. Это обстоятельство обуславливает дополнительный интерес к изучению возможностей, открываемых гиперспектрометром AIRS при решении региональных задач.
В статье обсуждаются вычислительные па-
кеты, позволяющие проводить восстановление параметров системы атмосфера - подстилающая поверхность Земли и визуализацию полученных результатов, а также элементы алгоритма и создаваемые продукты. Показывается, что восстановленные с использованием пакета AIRS/AMSU/HSB v.5.2.1.0 в рамках реализованной авторами технологии «прием данных — распаковка — геолоцирование — калибровка — обработка данных до уровня 2» параметры системы практически совпадают с данными GSFC/NASA [17].
Продукты AIRS, используемые при сравнениях в данной работе (рис. 8), получены с сайта GSFC/NASA [17].
Список литературы
1. Intergovernmental Panel on Climate Change: Technical report. — Cambridge: Climate Change 2001 — The Scientific Basis (contribution of working group I to the Third Ass-esment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change), Cambridge Univ. Press., 2001.
2. Ramanathan V., Crutzen P. J,, Kiehl J. Т., Rosen{ield D. Aerosols, climate and the hydro-logical cycle // Science. - 2001. - 294. -Pp. 2119-2124.
3. Hansen /., Sato M., Ruedy R., Nazarenko L., Lacis A., Schmidt G. A., Russell G. Efficacy of Climate Forcings // J. Geophys. Res.-Atmospheres. - 2005. - 110, № D1.8D18104.
4. Зуев В. В. Некоторые приоритеты междисциплинарных климатологических исследований в Сибири // Оптика атмосферы и океана. - 2000. - 13, № 6-7. - С. 704-705.
5. Адаменко М. Ф., Алехина Н. М., Горбатен-ко В. П., Задде Г. О., Кабанов М. В., Катаев С. Г., Комаров В. С., Кусков А. И., Нарожный Ю. К., Окишев П. А., Русанов В. И., Сальников В. Н., Шитов А. В., Шишлов В. И. Региональный мониторинг атмосферы. Часть 4 / Под ред. М. В. Кабанова. — Томск: МГП "РАСКО", 2000. - 270 с.
6. Hansen /., Sato М., Ruedy R., Lo К., Lea D. W., Medina-Elizade M. Global temperature change 11 PNAS. - 2006. - 103. -Pp. 14288-14293.
7. Кондратьев К. Я. Возможности получения информации о параметрах климата по данным американских спутников оперативного
назначения // Оптика атмосферы и океана. - 1992. - 5, № 7. - С. 744-750.
8. Li Z., Garand L. Estimation of surface albedo from space: a parametrization for global application // J. Geophys. Res. - 1994. - 99, № D4. - Pp. 8335-8 350.
9. Sellers P. /, Meeson B. W., Hall F. G„ As-rar G., Murphy R. £., et at. Remote sensing of the land surface for studies of global change: models — algorithms — experiments // Remote Sens. Environ. - 1995. - 51. - Pp. 3-26,
10. Ohring G., Lord S., Derber J., Mitchell K., Ji M. Applications of satellite remote sensing in numerical weather and climate prediction // Adv. Space Res. - 2002. - 30, № 11. -Pp. 2433-2439.
11. Aumann H. H., Chahine M. Т., Gautier C., Goldberg M. D., Kalnay E., McMillan L. M., Revercomb H., Rosenkranz P. W., Smith W. L., Staelin D. H., Strow L. L., Susskind J. AIRS/AMSU/HSB on the Aqua mission: design, science objectives, data products, and processing systems // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - 41, № 2. - Pp. 253-264.
12. Suskind J., Barnet C. D., Blaisdell J. M. Retrieval of atmospheric and surface parameters from AIRS/AMSU/HSB data in the presence of clouds // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - 41, № 2. - Pp. 390-409.
13. Parkinson C. L. Aqua: an earth-observing satellite mission to examine water and other climate variables // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - 41, № 2. - Pp. 173-183.
14. Gautier C., Shiren Y., Hofstadter M. D. AIRS/Vis Near 1R instrument 11 IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - 41, № 2. -Pp. 330-342.
15. Lambrigtsen B. H. Calibration of the AIRS microwave instruments 11 IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - 41, № 2. - Pp. 369-378.
16. Lambrigtsen B. H., Calheiros R. V. The Humidity Sounder for Brazil — an international partnership // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - 41, № 2. - Pp. 352-361.
17. Earth Observing System Data Gateway, http:// http://delenn.gsfc.nasa.gov /lmswww/3.6.5/irnswelcome/.
18. Kaplan L. D. Inference of atmospheric structures from satellite remote radiation measurements // /. Opt. Soc. Amer. - 1959. - 49. -Pp. 1004-1007.
19. Aumann H. H., Broberg S., Elliott D., Gaiser S., Gregorich D. Three years of Atmospheric Infrared Sounder radiometric calibration validation using sea surface temperatures // J. Geo-phys. Res. - 2006. - 111, № D16S90.
20. Aumann H. H., Gregorich D. T., Gaiser S. L., Hagan D. F., Pagano T. S., Strow L. L., Ting D. AIRS Level IB Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD). Part 1 (IR). - NASA. bttp://http://eospso gsfc.nasa.gov/eos_homepage /for_scientists/atbd/index.php.
21. Hofstadter M., Aumann H. H., Manning E., Gaiser S. L., Gautier G., Yang S. AIRS Level IB Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD). Part 2 (VIS/NIR). - NASA, h ttp://http://eospso. gsic.nasa.gov/eos_homepage /for_scientists/atbd/index.php.
22. AIRS Level IB Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) Part 3 (microwave). — NASA, ht tp://http://eospso.gsfc. nasa.gov/eos_homepage /for_scientists/atbd/index.php.
23. Atmospheric InfraRed Sounder documentation.
— NASA. http://ht:tp://disc.sci.gsfc.nasa.gov /AIRS/documentation.shtml.
24. Pagano T. S., Aumann H. H., Hagan D. E., Overoye K. Prelaunch and in-flight radiometric calibration of the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.
- 2003. - 41, № 2. - Pp. 265-273.
25. Gaiser S. L., Aumann H. H., Strow L L., Han-non 5. E., Weiler M. In-flight spectral calibration of the Atmospheric Infrared Sounder //
IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. — 41, № 2. - Pp. 287-297.
26. Strow L. L., Hannon S. E., Weiler M., Overoye K., Gaiser S. L.. Aumann H. H. Prelaunch spectral calibration of the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - 41, № 2. - Pp. 274-286.
27. Lambrigtsen B. H., Lee S.-Y. Coalignment and synchronization of the AIRS instrument suite // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. - 41, № 2. - Pp. 343-351.
28. Fetzer £., McMillin L. M., Tobin D., Aumann H. H., Gunson M. R., McMillan W. W„ Hagan D. E., hofstadter M. D., Yoe J., Whiteman D. N.. Barnes J. E. A1RS/AMSU/HSB validation // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. - 41, № 2. - Pp. 418-431.
29. Aumann H. H., Gregorich D., Gaiser S. AIRS hyper-spectral measurements for climate research: Carbon dioxide and nitrous oxide effects // Geophys. Res. Lett. - 2005. - 32, № L05806.
30. Tobin D. C.. Revercomb H. E., Knuteson R. O., Best F. S., Smith W. L., Ciganovich N. N.. Dedecker R. G., Dutcher S., Ellington S. D., Garcia R. K., Howell H. B., LaPorte D D., Mango S. A., Pagano T. S., Taylor J. A',, van Deist P.. Vinson K. H., Werner M. U7. Radiometric and spectral validation of Atmospheric Infrared Sounder observations with the aircraft-based Scanning High-Resolution Interferometer Sounder // J. Geophys. Res. — 2006, — 111, № D09S02.
31. Chahine M. T., Aumann H. H., Goldberg M., McMillin L., Rosenkranz P., Staelin D., Strow L., Susskind J. AIRS Level 2 Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD). Version 2.2. - NASA. http://http://eospso.gsfc.nasa.gov/eos_homepage /for_scientists/atbd/docs/AIRS/atbd-airs-L2.pdf.
32. Susskind J., Barnet C., Blaisdell J. Determination of atmospheric and surface parameters from simulated AIRS/AMSU/HSB sounding data: retrieval and cloud clearing methodology // Adv. Space Res. - 1998. - 21, № 3. -Pp. 369-384.
33. Rosenkranz P. W. Retrieval of temperature and moisture profiles from AMSU-A and AMSU-B measurements 11 IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. - 2003. - 39, № 11. - Pp. 2429-2435.
34. Goldberg M. D., Qu Y„ McMillin L. M., Wolf W., Zhou L., Divakaria M. AIRS near-realtime products and algorithms in support of operational numerical weather prediction // IEEE Trans. Geosci. Rem.ote Sens. — 2003. — 41, № 2. - Pp. 379-389.
35. Лагутин А. А., Никулин Ю. А., Лагутин Ал. А., Синицин В. В., Шмаков И. А. Математические технологии оперативного регионального спутникового мониторинга характеристик атмосферы и подстилающей поверхности. Часть 2. AIRS // Вычислительные технологии. - 2007. - 12, № 5. - С. 78-102.
36. Neteler М., Mitasova Н. Open source GIS: А
GRASS GIS approach. — Boston: Springer, 2004. - 424 pp.
37. Geographic Resources Analysis Support System. http://http://grass.itc.it/.
38. Townshend J. R. G., Justice C. 0. Towards operational monitoring of terrestrial systems by moderate-resolution remote sensing // Remote Sens. Environ. - 2002. - 83. - Pp. 351-359.
39. Coronado P. L., Brentzel K. W. NASA direct readout for its polar orbiting satellites // Earth Science Satellite Remote Sensing. Vol. 2: Data, Computational Processing and Tools. — Ts-inghua University Press, Beijing and Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg, 2006. -Pp. 52-76.
