Оценки влагозапасов почвы W и суммарного испарения ET, формирующих водный и тепловой режимы (ВТР) территорий и являющихся основными показателями их водообеспеченности, могут быть выполнены с помощью физико-математических моделей влаго- и теплообмена подстилающей поверхности (ПП) с атмосферой LSM (Land Surface Model), представляющих в настоящее время один из наиболее эффективных инструментов получения таких оценок. Созданная в ИВП РАН LSM (Kuchment, Startseva, 1991), адаптированная к спутниковым данным о характеристиках ПП и метеорологических характеристиках (Музылев и др., 2002), положена в основу разработанного метода оценки W, ET и других элементов ВТР территорий сельскохозяйственных регионов с разной степенью увлажнения в их динамике в течение сезона вегетации (Startseva et al., 2014; Музылев и др., 2017, 2019; Muzylev et al., 2018, 2020).
Исследования проводились для территорий Курской, Белгородской, Орловской, Воронежской, Липецкой, Тамбовской и Брянской областей площадью 227300 км2, находящихся в лесостепной зоне и являющихся частью Центрально-Черноземного региона России, находящегося в зоне сухой степи Саратовского и Волгоградского Заволжья (левобережной части Саратовской и Волгоградской областей) площадью 66600 км2 и степной черноземной Ростовской области площадью 100000 км2 для сезонов вегетации 2017-2019 гг.
По данным измерений радиометров AVHRR/NOAA, SEVIRI/Meteosat-10,-11,-8 и МСУ-МР/Метеор-М №№ 2 и 2-2 в видимом и ИК диапазонах специалистами НИЦ “Планета” с помощью разработанных ими методов и технологий тематической обработки этих данных строились оценки осадков, излучательной способности ПП E, проективного покрытия растительностью B, листового индекса LAI, температуры поверхности почвы Tsg и растительного покрова Ta, а также эффективной ТПП Ts.eff (Волкова, 2013, 2014, 2017; Волкова, Успенский, 2010, 2015, 2016; Волкова, Кухарский, 2019; Волкова и др., 2021). Оценки влажности поверхности почвы (ВПП), также использовавшиеся при моделировании ВТР, определялись по данным измерений скаттерометра ASCAT/MetOp-A,-B,-C в микроволновом диапазоне (Bartalis et al., 2007; Wagner et al., 2013).
В рамках проведенных исследований: 1) подтверждена корректность оценок B, LAI, осадков и ТПП, построенных с помощью упомянутых технологий, при этом для каждого региона с целью уточнения значений параметров модели был произведен анализ оценок характеристик растительности за рассматриваемые сезоны вегетации; 2) модифицирована процедура ассимиляции в модели названных спутниковых оценок; 3) разработан способ оценки влагозапасов почвы при использовании оценок ВПП, полученных по данным измерений ASCAT/MetOp в микроволновом диапазоне; 4) получены в качестве конечных продуктов моделирования результаты расчета величин W, ET, ВПП и других характеристик ВТР рассматриваемых территорий за названные сезоны вегетации.
Произведена проверка пригодности для конкретного региона эмпирических формул оценки B и LAI, использовавшихся для других территорий. Погрешности оценки величин B и LAI составили 15 и 20 %, соответственно, причем для засушливых территорий они были более высокими, чем для увлажненных.
Расчеты суточных, декадных и месячных сумм осадков проводились с помощью комплексной пороговой методики (КПМ) детектирования облачности, идентификации ее типов, выделения зон осадков и определения их максимальной интенсивности (Волкова, Успенский, 2010, 2015; Волкова, 2013, 2014, 2017; Волкова, Кухарский, 2019; Волкова и др., 2021). Ключевым моментом КПМ является переход от оценки интенсивности осадков к оценке их суточных величин. Вероятность детектирования по спутниковым данным зон осадков, совпадавших с определенными по данным наземных наблюдений, составила для каждой из исследуемых территорий 75-80 % для всех радиометров (Волкова, 2013, 2014, 2017; Волкова, Кухарский, 2019). Аналогичный алгоритм на основе КПМ был разработан и для вычисления ТПП Ta, Tsg и Ts.eff (Волкова, Успенский, 2016; Волкова и др., 2017). Оценки ТПП всех трех типов для подавляющего числа сроков наблюдений оказались сопоставимыми по точности кроме случаев локального послеполуденного перегрева поверхности почвы в жаркие летние месяцы, что достаточно часто отмечалось в Заволжье, и, как следствие, превышения наземных оценок над спутниковыми.
Для расчета W, ET и других элементов ВТР с использованием спутниковых оценок LAI, B, осадков и ТПП были разработаны и модифицированы процедуры ассимиляции в LSM этих оценок, включавшие их ввод в модель вместо значений, определенных по данным наземных наблюдений, в каждом узле регулярной вычислительной сетки модели. Успешность реализации процедур таких замен подтверждена результатами сравнения временных ходов LAI и ТПП, а также рассчитанных по модели и измеренных значений W и Ev за рассматривавшиеся сезоны вегетации.
Расчеты величины W проводились также с использованием оценок ВПП, полученных по результатам измерений скаттерометра ASCAT/MetOp - всепогодного зондировщика ПП в микроволновом диапазоне (Bartalis et al., 2007; Wagner et al., 2013) - путем формирования суточных композитов относительной влажности (в процентах от 0 до 100) с последующим построением для всех исследуемых территорий полей влажности поверхностного слоя почвы в объемных единицах (см3/см3). Погрешность оценки ВПП для подавляющего большинства спутниковых измерений не превышала 0.15-0.20 см3/см3 (Музылев и др., 2017, 2019; Muzylev et al., 2020), что является вполне приемлемым результатом.
Распределения значений W, ET и других характеристик ВТР по площади исследуемых регионов являются конечным результатом моделирования. Сравнение результатов расчета W и ET с данными измерений на агрометеорологических станциях этих регионов показало, что для большинства дней названных сезонов вегетации расхождения полученных значений не превышали 15 % для W и 20-25 % для ET, что представляет стандартную величину погрешности оценки этих величин.
Работа выполнена в рамках Государственной Программы №. АААА-А18-118022090056-0 (№ 0147-2018-0001) и при поддержке РФФИ – грант № 19-29-05261 мк “Картографическое моделирование влагозапасов почвенного покрова на основе комплексной геофизической влагометрии для целей цифрового орошаемого земледелия”.