Мониторинг температуры поверхности суши по данным измерений геостационарных метеоспутников тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.29, кандидат физико-математических наук Успенский, Сергей Александрович

• Успенский, Сергей Александрович
• кандидат физико-математических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Успенский, Сергей Александрович

Введение.

Глава 1. Задачи и средства дистанционного мониторинга температуры подстилающей поверхности суши.

1.1. Наземные наблюдения за температурой поверхности суши.

1.2. Методы спутникового мониторинга ТПС.

1.3. Спутниковая аппаратура для дистанционного измерения температуры земной поверхности (ИК диапазона спектра).

1.4. Выводы.

Глава 2. Методы картирования полей ТПС по данным измерений с геостационарных метеоспутников1.

2.11 Постановка задачи.

2.2: Моделирование данных измерений радиометров геостационарных метеоспутников.

2.3. Исследование информативности данных SEVIRI и оценки потенциальной погрешности дистанционного определения*ТПС.

214.* Разработка алгоритма построения оценок ТПС по данным разновременных спутниковых измерений.

2.5. Результаты испытания комбинированного метода.

2.5.1'. Эксперименты с моделированной информацней SEVIRI.

2.5.2. Эксперименты с фактической информацией iSEVIRI/Meteosat-9.

2.5. Выводы:.1.

Глава 3. Анализ достоверности результатов спутникового мониторинга ТПС.

3.1. Кросс-валидация оценок ТПС по ÄaHHbiMiSEVIRI.

3.2. Кросс-валидация оценок. ТПС по данным SEVIRI и данным MODIS/Terra, Aqua.

3.3. Результаты сравнения спутниковых оценок ТПС с наблюдениями наземной сети.

3.3.1. Использование контактных измерений Ts in situ наземной сети.

3.3.2. Валидация спутниковых оценок ТПС с использованием наземных ИК-радиометрических измерений.

3.4. Выводы.

Глава 4. Спутниковый мониторинг приповерхностной температуры воздуха.

4.1. Постановка задачи и методы дистанционного определения приповерхностной температуры воздуха.

4.2. Разработка и испытание метода дистанционного определения приповерхностной температуры воздуха.

4.3. Выводы.- 91

Глава 5. Технология картирования полей ТПС.-925.1. Аппаратно-программный комплекс приема, предварительной обработки и архивирования данных геостационарных и полярно-орбитальных метеоспутников .-925.2. Программный комплекс картирования ТПС.- 102

5.3. Выводы.- 105

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Мониторинг температуры поверхности суши по данным измерений геостационарных метеоспутников»

Актуальность работы

Среди «диагностических» переменных, описывающих эволюцию Земли и состояние окружающей среды, температура. поверхности суши (ТПС или Ts) занимает важное место. ТПС один из основных параметров; в: физике процессов на; поверхности Земли, характеризующих взаимодействие между атмосферой и поверхностью. Знание ТПС требуется для разнообразных научных, исследований, включая климатологию, гидрологию и экологию: В; частности^ данные о ТПС' необходимы« при решении; таких задач, как оценка энергетического? и водного балансов; на границе атмосфера-подстилающая поверхность, [35, 40, 43, 44, 49],. оценки: потоков-скрытого и явного тепла [65] расчеты эвапотранспирации [110]; моделирование суточного»хода температур - [53], оценки тепловой инерции, обнаружение и прогноз заморозков ■ [33], мониторинг состояния зерновых- культур. ТПС является .также одним из; индикаторовзпарникового эффекта? [56]. Регулярный-мониторинг ТПС позволяет анализировать долговременные временные ряды глобальной поверхностной температуры и оценить ее изменчивость в пределах различных периодов:

Спутниковое дистанционное, зондирование - единственное средство получения1; долговременных однородных» рядов; данных о ТПС регионального, и глобального покрытия. Необходимость получения регулярных- спутниковых данных о температуре земной поверхности (ЗП) диктуется, тем;' что; сеть наземных^ контактных (in situ), наблюдений? ТПС достаточно редкая [4]. Для дистанционного; определения температуры ЗП последние 30 лет используют измерения уходящего теплового инфракрасного (ИК) излучения; в диапазоне: длин волн 10.5-12.5 мкм («окно прозрачности» атмосферы) с помощью сканирующих радиометров, установленных на*, полярно-орбитальных метеорологических спутниках (серий NOAA, MetOp, Метеор), а также спутниках наблюдения Земли Envisat, ЕО S/Aqua, Terra.

Высокоточное дистанционное определение ТПС затруднено «нечернотой» ЗП, т.е. возможным отличием от единицы спектральной излучательной .способности поверхности суши (ИСГ1С, е(Х), где Х - длина волны). Величина ИСПС для заданной длины, волны представляет отношение фактического излучения ЗП при известной температуре к теоретическому излучению, испускаемому абсолютно черным телом (АЧТ) при той же температуре (см., напр., [20]). Величины ИСПС различны для разных типов ЗП и не зависят от температуры излучателя, но могут зависеть от X и угла визирования. 0. В диссертационной работе зависимость е от 0 не учитывается. Одновременное определение Т5 и ех = с(Х) по спутниковым измерениям уходящего ИК излучения указанного состава невозможно без привлечения дополнительной информации об ех

Получение оценок Т5, сравнимых по точности и репрезентативности с локальными наземными наблюдениями Т3, осложняется также большой пространственно-временной изменчивостью полей ТПС и ИСПС. Кроме того, использование данных одного спутника обеспечивает покрытие исследуемой территории только дважды в сутки, что затрудняет регулярный мониторинг поля ТПС, учитывая вероятное попадание облачности в поле зрения прибора.

Новые возможности почти непрерывного во времени спутникового мониторинга ТПС в широтном поясе {55° с.ш. - 55° ю.ш.} возникли в последние-годы после запусков геостационарных метеоспутников- с измерительной аппаратурой, близкой по информативности к« устанавливаемой на полярно-орбитальных спутниках. На борту европейских метеоспутников второго поколения Meteosat -8, -9 установлен многоканальный.сканирующий радиометр БЕУНИ (в зарубежной литературе - имаджср), который имеет, в томчисле, дваИК канала в спектральном диапазоне ТО,5-12,5 мкм [95].

На запущенном 20 января 2011 г. отечественном геостационарном^ спутнике нового поколения серии «Электро-Л» установлен радиометр МСУ-ГС (многоканальное сканирующее устройство — геостационарное) (см., напр.[2]). Основные ИК канальь МСУ-ГС близки по спектральным характеристикам каналам* аппаратуры БЕУПИ, вследствие чего данные БЕУНИ можно использовать для отработки методов, восстановления' температуры ЗП по информации МСУ-ГС.

Создание методов оперативного- получения' ТПС по данным новых геостационарных спутников позволяет обеспечить регулярное картирование полей ТПС для обширных территорий. Подобные данные могут существенно дополнить наблюдения редкой наземной наблюдательной сети, что особенно важно для малонаселенных районов России.

Цель диссертационной работы

Основной целью диссертационной работы является разработка и апробация метода и технологии дистанционного мониторинга температуры поверхности суши по данным измерений уходящего теплового излучения с геостационарных метеоспутников, а также использование данных спутникового мониторинга в задачах изучения термического режима земной поверхности.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

• теоретический анализ информативности данных измерений радиометров геостационарных метеоспутников и потенциальных погрешностей оценивания ТПС;

• разработка метода дистанционного определения ТПС по- данным измерений-аппаратуры ЗЕУШТ европейского геостационарного метеоспутника Ме1еоза1;-9;

• анализ погрешностей предложенного метода дистанционного определения ТПС по данным 8ЕУ1Ы на основе сопоставления с независимыми спутниковыми оценками ТПС и наземными контактными измерениями;

• создание технологии обработки данных 8ЕУ1Ш1 для получения оценок ТПС;

• создание технологии приема, обработки и оперативного доведения до Гидрометцентра России данных и информационной продукции зарубежных полярно-орбитальных и геостационарных метеоспутников;

• анализ возможности использования данных измерений аппаратуры БЕУНИ в. задачах оценки> приземной температуры воздуха Та.

Методы исследования

Основные результаты диссертационной работы получены- с привлечением современных »методов и подходов к обработке и, анализу спутниковых1 данных. Наряду с известными зарубежными »моделями и программными комплексами,- адаптированными к имеющимся вычислительной среде и информационным ресурсам (модель быстрых радиационных расчетов, методология детектирования облачности), в диссертации использованы созданные автором оригинальные методы и алгоритмы тематической обработки и анализа спутниковой информации. Применялись также статистические методы регрессионного анализа и анализа ошибок.

Научная новизна работы

1. Впервые в отечественной практике создана технология, включая метод, алгоритмы и программное обеспечение, оперативного дистанционного определения температуры поверхности' суши по данным геостационарного спутника Ме1ео5а1-9 в условиях отсутствия облачности. Метод, в отличие от известных зарубежных аналогов, не требует создания и регулярного обновления баз данных излучательных способностей поверхности.

2. Получены количественные оценки погрешности результатов дистанционного определения ТПС предложенным методом для различных временных периодов 2009-2011 гг. и разных регионов Европы и России, подтвердившие возможность организации мониторинга ТПС с погрешностью не хуже 2.4 К.

3. Предложен и испытан метод дистанционного определения по данным SEVIRI/Meteosat-9 приповерхностной температуры воздуха Та (на уровне 2 метра), позволяющий получать оценки Та с уровнем погрешности не хуже 2.5 К для большинства стандартных синоптических сроков.

4. Выполнен сравнительный анализ результатов спутникового мониторинга полей ТПС для Центрально-Черноземной зоны (ЦЧЗ) России за летние периоды 2010 и 2011 гг. i

Практическая значимость

1. Создана < технология приема и оперативной доставки пользователям (Гидрометцентр России, НПО «Тайфун» и др.) данных и информационной-продукции КА гидометеорологического назначения (полярно-орбитальных и геостационарных). Эта* технология обеспечила участие Росгидромета в. международной программе EARS (Служба EUMETSAT по сбору и распространению данных) и сделала возможным оперативное получение спутниковых данных, покрывающих Северное полушарие.

2. Разработанные метод и, технология обработки данных SEVIRI обеспечивают получение и оперативное представление пользователям оценок ТПС без привлечения дополнительных данных об излучательных способностях поверхности. Предложенный метод позволяет получать оценки ТПС, сравнимые по точности с зарубежными алгоритмами.

3. Предложенный-метод дистанционного определения ТПС пригоден для обработки данных измерений перспективных отечественных геостационарных

- метеоспутников типа «Электро-JI».

4. Разработанные методы и технологии обеспечивают получение оценок ТПС и Та с точностями, позволяющими использовать их в различных приложениях, например, в схемах численного анализа полей метеоэлементов и моделях гидрологического цикла, при изучении термического режима ЗП для различных регионов и сезонов.

Диссертационная работа выполнялась в период 2007-2011 гг. в рамках плана НИОКР Росгидромета по реализации Целевой научно-технической программы «Научные исследования и разработки в области гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды» на 2008-201 Огг.,. Федеральной Космической программы 2006-2015 (раздел 1), Соглашения Росгидромет-EUMETSAT об обмене данными и продукцией с метеорологических спутников для использования в анализе и прогнозе погоды.

Результаты диссертации были использованы при выполнении, грантов РФФИ №07-05-13585,07-05-01030, 10-05-00807.

Личный вклад автора

Результаты, выносимые назащиту, получены автором, самостоятельно: Остальные результаты получены при его: непосредственном; участии. Диссертант выполнил анализ; современного состояния проблемы, разработал, новые методы дистанционного; определения ТПС и Та, создал; технологию картирования, полей; ТПС. по данным, геостационарных метеоспутников с нового; поколения» Применил разработанные методы для? анализа термического режима: земной; поверхности: Являлся: непосредственным разработчиком технологии приема. и> оперативной, доставки < пользователям спутниковых данных и информационных продуктов.

Апробация работы и публикации

Результаты; диссертации? докладывались на научных» семинарах ФГБУ «НИЦ: «Планета», Гидрометцентра России, кафедры «Физика» атмосферы» физического факультета СПбГУ, семинаре по итогам выполнения, проектов РФФИ (Гидрометцентр России, декабрь 2008), а также: на различных;конференциях, совещаниях и симпозиумах: Международная конференция:EUMETSAT по метеорологическим спутникам,1 2009 (Бат, v •

Великобритания; сентябрь 2009); Международный симпозиум стран СНГ «Атмосферная радиация; и динамика», Санкт-Петербург, 2009, 2011; Международная конференция EUMETS AT по метеорологическим спутникам; 2010 ■ (Кордова; Испания, сентябрь 2010); Международная конференция? по; изучению данных TOYS (ITSC-16, Монтеррей, США, 2010); Всероссийские конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2008, 2009; 2010); 39-ое совещание координационной группы .по-метеорологическим спутникам CGMS-39, Санкт-Петербург, 2011.

По теме диссертации опубликовано 7 научных работ, в том числе 3 в изданиях, вюпоченных в список ВАК.

Достоверность полученных результатов

Достоверность полученных результатов и выводов обеспечивается использованием теоретически обоснованных и апробированных методов анализа спутниковых данных, современных высокоточных моделей радиационного переноса. Верификация оценок ТПС и приповерхностной температуры воздуха, полученных на основе реальных спутниковых данных, проведена путем сравнения с независимыми спутниковыми и наземными, наблюдениями. Основные результаты работы опубликованы в рецензируемых научных изданиях.

На защиту выносятся:

1. Метод, алгоритмы и программное обеспечение дистанционного определения ТПС по данным измерений аппаратуры SEVIRI/Meteosat-9 в условиях отсутствия облачности.

2. Результаты анализа погрешностей определения ТПС, полученных сравнением с независимыми оценками Т5 по спутниковым данным (измерения аппаратуры SEVIRI, MODIS) и данными контактных (in situ) наблюдений температуры поверхности суши.

3. Технология приема и оперативной доставки пользователям данных и информационной продукции КА гидрометеорологического назначения (полярно-орбитальных и геостационарных).

4. Метод дистанционного определения приповерхностной температуры воздуха Та по данным SEVIRI и оценки погрешностей в различных условиях.

5. Результаты анализа данных спутникового мониторинга полей ТПС для Центрально-Черноземной зоны России за летние периоды 2010-2011 гг.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка использованных сокращений и списка литературы из 110 наименований (из них 85 на английском языке). Общий объем диссертации составляет 116 страниц. Работа включает 16 таблиц и 23 рисунка.

Заключение диссертации по теме «Физика атмосферы и гидросферы», Успенский, Сергей Александрович

Основные результаты и выводы диссертационной работы могут быть суммированы следующим образом:

1. Разработана и введена в опытную эксплуатацию технология (методы и программное обеспечение) тематической обработки данных SEVIRI для дистанционного определения Ts в любое время суток в условиях отсутствия облачности. В эту технологию интегрирован программный комплекс быстрых радиационных расчетов-RTTOV-7. Покрытие данными ТПС ограничено зоной видимости геостационарного спутника Meteosat-9 и включает, в частности, территорию Европы и часть ЕТР.

2. Выполнен анализ погрешностей дистанционного определения ТПС предложенным методом. Получена и проанализирована статистика ошибок определения Ts на основе сопоставления с независимыми спутниковыми оценками (по данным SEVIRI и MODIS) и наземными контактными измерениями Ts. Согласно сопоставлениям с независимыми спутниковыми оценками Ts, величина СКО для территории Европы и областей ЦЧЗ России не превышает 2.4 К.

3. Создана и введена в эксплуатацию технология приема, обработки, архивирования и оперативной доставки пользователям (Гидрометцентр России, НПО «Тайфун» и др.) спутниковой информационной продукции, в том числе, поступающей по европейской системе распространения данных EUMETCast (включая данные SEVIRI/Meteosat-9 и информацию, распространяемую по системе EARS).

4. Предложен метод дистанционного определения по данным SEVIRI приповерхностной температуры воздуха Та для областей ЦЧЗ России . Уровень СКО получаемых оценок Та не превосходит 2.5 К для большинства синоптических сроков, что сравнимо с лучшими зарубежными оценками.

5. Подтверждена возможность использования данных спутникового мониторинга полей ТПС для сравнительного анализа среднемесячных температур поверхности суши на примере Центрально-Черноземной зоны России за летние периоды 2010-2011 гг.

Благодарности

Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю профессору, доктору физико-математических наук Асмусу В.В. за помощь в постановке задач, ценные советы и постоянное внимание к работе. Автор выражает признательность своим соавторам — к.т.н. Соловьеву В.И. за помощь в освоении программного обеспечения радиационных расчетов и детектирования облачности, а также к.ф.-м.н. Рублеву А.Н. и д.ф.-м.н. Успенскому А.Б. за обсуждения и замечания, позволившие улучшить работу. Автор благодарит сотрудников ФГБУ «НИЦ «Планета» Хоменка Н.И. за активное участие в разработке программного обеспечения наземного комплекса приема и обработки спутниковой информации, Волкову Е.В. за предоставление данных наземных наблюдений, Кухарского A.B. за помощь в оформлении иллюстративных материалов и Затягалову В. А. за предоставление материалов для сравнительного анализа различных спутниковых оценок температуры.

Заключение

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Успенский, Сергей Александрович, 2011 год

1. Асмус В. В., Дядюченко В.Н., Загребаев В.А. и др. Наземный комплекс приема, обработки, архивации и распространения спутниковой информации //Тр. НИЦ «Планета». — 2005. — Вып. 1 (46).-С. 3-21.

2. Быховец С.С., В.А. Сороковиков, P.A. Мартуганов ВТ. и др. История наблюдений за температурой почвы на сети метеорологических станций России // Криосфера Земли, 2007, т. XI, № 1, с. 7-20.

3. Каган P.JL, Осреднение метеорологических полей, Гидрометеоиздат, 1979, 212с.

4. Кондратьев К.Я., Тимофеев Ю.М. Термическое зондирование атмосферы со спутников. JL: Гидрометеоиздат, 1970. 410 с.

5. Кондратьев К.Я., Тимофеев Ю.М. Метеорологическое зондирование атмосферы из космоса. JL: Гидрометеоиздат, 1978. 280 с.

6. Музылев Е.Л., Успенский А.Б., Волкова Е.В., Старцева З.П. Использование спутниковой информации при моделировании вертикального тепло- и влагопереноса для речных водосборов // Исследование Земли из космоса. 2005, № 4, с. 35-44.

7. Соловьев В.И., Успенский А.Б. Современное состояние и перспективы развития дистанционных методов определения температуры поверхности океана из космоса // Исслед. Земли из космоса. 1998, № 1. с. 102-112.

8. Соловьев В.И., С.А.Успенский, А.Б.Успенский. Эксперименты по дистанционному определению температуры поверхности суши на основе данных с геостационарных метеорологических ИСЗ // Труды «МСАРД-2009», СПб, 2009, с. 53.

9. Соловьев В.И., С.А. Успенский. Мониторинг температуры поверхности суши по данным геостационарных метеорологических спутников нового поколения. // Исслед. Земли из космоса. 2009, № 3, с. 79-89.

10. Соловьев В.И, Успенский А.Б., С.А. Успенский. Определение температуры земной поверхности по данным измерений уходящего теплового излучения с геостационарных метеорологических ИСЗ // Метеорология и гидрология, №3, 2010, с. 5-17.

11. Справочник по климату СССР. Вып. 1—34. Ч. IL Температура воздуха и почвы. JL, Гидрометеоиздат, 1964-1966.

12. Сутовский В.М., Успенский А.Б. О' дистанционном определении температуры подстилающей поверхности с учетом ее нечерноты по данным спутниковых измерений излучения в диапазоне 10.5-12.5 мкм. // Труды ГосНИЦИПР, 1989, вып.ЗЗ, с. 66-78.

13. Тимофеев Ю.М. К теории двухволновой методики определения температуры поверхности океана из космоса // Исслед. Земли из космоса. 1987 №4, с. 59-65.

14. Тимофеев Ю.М., Мартынов A.A. Об определении температуры и излучателыюй способности поверхности суши из космоса// Исслед. Земли из космоса. 1996. № 4. с. 12-17.

15. Тимофеев Ю.М., Васильев A.B. Теоретические основы атмосферной оптики: СПб, «Наука», 2007.

16. Успенский А.Б. Обратные задачи математической физики анализ и планирование экспериментов // В кн. «Математические методы планирования эксперимента» / Под ред. В.В. Пененко. Новосибирск: Наука, 1981. с. 199-242.

17. Успенский А.Б. Об оценке температуры поверхности суши по данным спутниковых измерений уходящего ИК излучения в диапазоне 10,5-12,5 мкм. // Метеорология и гидрология, 1992, № 10, с. 19-27.

18. Успенский А.Б., Троценко А.Н., Копылов А.В. и др. Определение температуры земной поверхности по спутниковым измерениям уходящего теплового излучения высокого спектрального разрешения // Исслед. Земли из космоса. 1999. №4. с. 21-31.

19. Чавро А.И. Физические основы и методы определения температуры поверхности океана со спутников. М.: АН СССР, Отдел выч.математики. 1990, 173 с.

20. Шкадова А.К. Температурный режим почв на территории СССР. JL, Гидрометеоиздат, 1979, 240 с.

21. Barton I.J. Satellite derived SST's: current status // J. Geophys. Res. 1995 v. 5, pp. 8777-8790.

22. Becker F. The impact of spectral emissivity on the measurement of land surface temperature from satellite // Int. J. Rem. Sens. 1987, vol. 8, pp. 1509-1522.

23. Becker F. and Z.-L. Li. Temperature-independent spectral indices in thermal infrared bands // Remote Sens. Envir., 1990, vol. 32, N 3, pp. 17-33.

24. Becker F. and Z.-L. Li. Toward a local split window method over land surface // Int. J. Remote Sens., 1990. vol. 11,N 3, pp. 369-393.

25. Becker F, Z.-L. Li. Surface temperature and emissivity at various scales: definition, measurement and related problems//Rem. Sens. Rev., 1995, vol. 12, pp. 225-253.

26. Berk, A., G. P. Anderson, P. K. Acharya, et al; MODTRAN4 Version 2 User's Manual // Air Force Research Laboratory, Space Vehicles Directorate, Air Force Material Command, Hanscom AFB, MA 01731-3010, 2000.

27. Caselles V. and J.A. Sobrino. Determination of frosts in orange groves from NOAA-9 AVHRR data // Remote Sens. Envir., 1989, vol.' 29, pp. 135-146.

28. Caselles V., E. Valor, C. Coll and E. Rubio. Thermal band selection for the PRISM instrument 1.Analysis of emissivity-temperature separation algorithms // J. Geophis. Res., 1997, 102, D10, pp. 11145-11164.

29. Chahine M. T. Observation of local cloud and moisture feedbacks over high ocean and desert surface temperature//J. Geophys. Res., 1995, vol. 100, no. D5, pp. 8919-8927.

30. Chedin A., N.A. Scot, and A. Berroir. A single channel, double viewing angle method for sea surface determination from coincident Meteosat and Tiros-N radiometric measurements // J. Appl. Meteorol., 1982, 21, pp. 715-727.

31. Chedin A., M. A. Scott, C. Wahiche, and P. Moulinier. The improved initialization inversion method: a high resolution physical1 method for temperature retrievals from the Tiros-N series // J. Clim. Appl. Meteorol., 1985, vol. 24, pp. 124-143.

32. Chevallier F., Chedin A, Cheruy N., and Mocrette J.J. TIGR-Iike atmospheric profile database for accurate radiative flux computation// Q.J.R. Meteorol. Soc., 2000, vol. 126, pp. 777-785.

33. Cooper D: I. and G. Asrar. Evaluating atmospheric correction models for retrieving surface temperatures from the AVHRR over a tallgrass prairie // Remote Sens. Envir., 1989, vol. 27, pp. 93-102.

34. Crag R., M. Sugita, and W. Brutsaert. Satellite-derived surface temperatures with boundary layer temperatures and geostrophic winds to estimate surface energy fluxes // J. Geophys. Res., 1995, vol. 100, no. D12, pp. 25447-25451.

35. Derrien-M., B. Farki, L. Harang, et al. Automatic cloud detection applied to NOAA-11/AVHRR imagery // Remote Sens. Envir., 1993, vol. 46, pp. 246-259.

36. Deschamps P. Y. and T. Phulpin. Atmospheric correction1 of infrared measurements of sea surface temperature using channels at 3-.7, 11 and l2 \mvll Boundary-Layer Meteorology, 1980, 18, pp. 131-143.

37. Dickinson R.E. Land surface processes and climate — Surface albedos and energy balance // Adv. Geophys., 1983, 25, pp. 305-353.

38. Dozier J. and Z. Wan. Development of practical multiband algorithms for estimating- land-surface temperature from EOS/MODIS data // Adv. Space Res., 1994, vol. 13, no. 3, pp. 81-90.

39. Edwards J.M. Assessment of numerical weather forecasts using satellite land surface temperatures // Proc. 19th Symposium on Boundary Layers and'Turbulence, August 2-6, 2010, Keystone, CO, USA.

40. Faysash A. and E.A. Smith. Simultaneous Land Surface Temperature-Emissivity Retrieval in the Infrared Split Window //J. Atmos. Oceanic Technol., 1999, vol. 16, pp. 1673-1689.

41. Faysash A. and E.A. Smith. Simultaneous Retrieval of Diurnal to Seasonal Surface Temperatures and Emissivities over SGP ARM-CART Site Using GOES Split Window // J. Appl. Meteor. 2000, vol. 39, pp. 971-982.

42. Ferranti L., P. Viterbo. The European Summer of 2003: Sensitivity of Soil Water Initial Conditions. J. Climate, 2006, 19, pp. 3659-3680.

43. Gallo K., R. Hale, Tai Dan. Evaluation of the relationship between air and land surface conditions // Journ. of Appl. Meteor. And Clim., 2010. doi: 10.1175/2010JAMC2400.1.

44. Good.E. Blending in situ and satellite data for monitoring land air temperatures // Proc. of 2009 Eumetsat Meteorol; Sat. Conf, Bath, UK, 21 25 September 2009; 5 c. .

45. Gottsche, F.-M., Olesen, F., Schmidt, A. Validation of land surface temperatures obtained from METEOSAT-MVIRI and SEVIRI with in-situ measurements // Proceedings of 2009 EUMETSAT Meteorological Satellite Conference, Bath, UK, 21.-25. Sept. 2009

46. Gottsche F.Mi, Olesen F.S: Modeling of diurnal: cycles of brightness temperature extracted from METEOSAT data:-Rem. Sens. Env., 2001, v.16, pp. 337-348.

47. Justice C. O.;, E. Vermote, J: R. G. Townshend, et. al: The Moderate Resolutions Imaging: Spectroradiometer (MODIS): land remote sensing for global change research // IEEE Trans. Geosci: Remote Sens., 1998j voi: 36, pp: 1228t1249; .

48. Kabsch E., Olesen Fi, Prata F. Initial) results of the land surface temperature validation with the Evora, Portugal ground-truth station measurements // Int. J. Rem: Sens., 2008, 29, pp. 5329-53451;

49. Climatology, January 1996, N 67, 46 p.

50. Kealy P. S. and S. J: Hook. Separating; temperature and emissivity in thermal infrared multispectral scanner data:: Implications for* recovering land surface temperatures // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 1993, vol. 31, N 6, pp. 1155-1164.

51. Kerr Y. H:, J. P. Lagouarde, and J. Imbernon. Accurate land; surface temperature retrieval from AVHRR data with use of an improved split window algorithm // Remote Sens. Envir., 1992, vol. 41, no. 2-3, pp. 197-209.

52. Kimura F. and A. P. Shimiru. Estimation of sensible and latent heat fluxes from soil surface temperature using a linear air land heat transfer model // J. Appl. Meteorol., 1994, vol. 33, no. 4, pp. 477-489.

53. Labed J. and M. P. Stoll. Angular variation of land surface spectral emissivity in the thermal infrared: laboratory investigations on bare soils // Int. J. Remote Sens., 1991, vol. 12, no. 11, pp. 2299-2310.

54. Labrot T., L. Lavanant., K. White, et al. AAPP Documentation. Scientific description // NWP SAF. Doc. NWP SAF-MF-UD-001. ver.6.0. 2006. 99p.

55. Lakshmi V., K. Czajkowsky, D. Dubayah, et al. Land surface air temperature mapping using TOVS and AVHRR // Int. J. Rem. Sens., 2001, vol. 22. N 4. pp. 643-662.

56. Lavanant L. MAIA AVHRR cloud mask and classification Météo-France // CMS Lannion, France. Réf.:MF/DP/CMS/R&D/MAIA3, 2003.

57. Li Z.-L. and F. Becker. Feasibility of land surface temperature and emissivity determination from AVHRR data // Remote Sens. Envir., 1993, vol. 43, pp. 67-85.

58. Madeira, C. Generalised Split-Window Algorithm for Retrieving Land-Surface Temperature from MSG/SEVIRI Data, SAF on Land Surface Analysis Training Workshop, Lisbon, Portugal, July 810 2002.

59. McMillin L. M. Estimation of sea surface temperature from two infrared window measuraments with different-'absorption // J. Geophys. Res., 1975, 80, pp. 5113-5117.

60. Nerry F., J. Labed and M. P. Stoll. Spectral properties.of land surfaces in the thermal infrared, 1, Laboratory measurements of absolute spectral emissivity signatures // J. Geophys. Res., 1990, vol. 95, no. B5, pp. 7027-7044.

61. NOAA KLM User's Guide, http://www.ncdc.noaa.gov/oa/pod-guide/ncdc/docs/klm/html/cl/secl-2.htm, 2005.

62. Olioso A. Simulating the relationship between thermal emissivity and-the normalized difference vegetation index // Int. J. Remote Sens., 1995, vol. 10, no. 16, pp. 3211-3216.

63. Ottlé, C. and D. Vidal-Madjar. Estimation, of land surface temperature with NOAA9 data // Remote Sens. Environ., vol. 40, 1992, no. 1, pp. 27-41.

64. Peres L. F., C. C. DaCamara. An Emissivity Look-Up Table for LST Estimations from MSG Data, SAF on Land Surface Analysis Training Workshop, Lisbon, Portugal, July 8-10 2002.

65. Peres L. F., C. C. DaCamara. A Synergistic Use of GSW and TTM Techniques to Retrieve LST from MSG Data // SAF on Land Surface Analysis Training Workshop, Lisbon, Portugal, July 810 2002.

66. Peres L.F., C.C. DaCamara. Land surface temperature and emissivity estimation based on the Two-Temperature Method: Sensitivity alalysis using simulated MSG/SEVIRI data // Remote Sens. Envir., 2004, 91, pp. 377-389.

67. Peres L. F. and C. C. DaCamara. Emissivity Maps to Retrieve Land-Surface Temperature From MSG/SEVIRI // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 2005, vol. 43, pp. 1834-1844.

68. Prabhakara C., G. Dalu, and V. G. Kunde. Estimation of sea surface temperature from remote sensing in the 11 and 13 Jim window region // J.Geophys. Res. 1974, 79, pp. 5039-5044.

69. Prata A.J., Caselles, V., Colland C. et al. Thermal remote sensing of land surface temperature from satellites: current status and future prospects // Remote Sensing Reviews, 1995, 12, pp. 175— 224.

70. Prihodko L., Gowarts S.N. Estimation of air temperature from remotely sensed surface observations // Rem.Sens.Env., 1997, 60(3), p:335-346.

71. Product User Manual Land Surface Temperature (LST), SAF/LAND/IM/PUMLST/2.5, Issue 2.5, 2010, 49 c.

72. Rees W. G. Infrared emissivities of Arctic land cover types // Int. J. Remote Sens., 1993, vol. 14, pp. 1013-1017.

73. Rodgers C.D. Inverse methods for atmospheric sounding: theory and practice. World Sci. Publ. Co. 2000, 238 p.

74. SAF for Land Surface Analysis (Land SAF) User Requirement Document, SAF/LAND/URD/6.2, Issue 6.2,21/11/2003,47 c.

75. Salisbury J. W. and D. M. D'Aria. Emissivity of terrestrial materials in the 8-14 fim atmospheric window// Remote Sens. Envir., 1992, vol. 42, pp. 83-106.

76. Salisbury J.W. and D. M. D'Aria. Infrared (8-14 |xm) remote sensing of soil particle size // Remote Sens. Envir.,1992. vol. 42, pp. 157-165.

77. Salomonson V.,W. Barnes, P. Maymon, et al. MODIS: advanced facility instrument for studies of the Earth as a system // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 1989, vol. 27, no. 2, pp. 145-153.

78. Saunders R.W., M. Matricardi, P. Brunei. An Improved Fast. Radiative Transfer Model for Assimilation of Satellite Radiance Observations // Q.J.R. Meteorol. Soc. 1999. v. 125. P. 14071425.

79. Saunders R, Brunei P., RTTOV-7 TECHNICAL REPORT, NWPSAF-MO-TR-009 Version 1, 2002. 30c.

80. Schmetz J., P. Pili, S. Tjemkes, et al. An introduction to Meteosat Second Generation (MSG) // Bull. Amer. Meteor.Soc., 2002. 83, P. 977-992.

81. Snyder W. C., Z. Wan, Y. Zhang, et al. Classification-based emissivity for land surface temperature measurement from space // Int. J. Remote Sens., 1998, vol. 19, N 14, pp. 2753-2774.

82. Tang B., Bi Y., Li Z-L. et al. Generalized Split-Window Algorithm for Estimate of Land Surface Temperature from Chinese Geostationary FengYun Meteorological Satellite (FY-2C) Data. // Sensors, 2008, №8, pp 933-951.

83. TD 14 EUMETSAT Advanced Retransmission Service Technical Description // Doc.No. EUM/OPS/DOC/06/0467, Issue: v3D, 25 August 2010, 36 p.

84. TD 15 EUMETCast - EUMETSAT's Broadcast System for Environmental Data // Doc.No. EUM/OPS/DOC/06/0118, Issue : v5B, 8 February 2010, 43 p.

85. Uspensky S, Solovjiev V, Uspensky A. Monitoring of land surface temperatures based on SEVIRI/METEOSAT-9 measurements. Proceedings of 2009 EUMETSAT Meteorological Satellite Conference, Bath, UK, 21-25 September 2009, 6 c.

86. Valor E., V. Gaselles. Mapping land'surface emissivity from NDVI: application to European, African, and South American areas // Remote Sens. Envir., 1996, vol. 57, pp.167-184.

87. Van de Griend A. A., M. Owe. On the relationship between thermal emissivity and the normalized difference vegetation index for natural surfaces // Int. J. Remote Sens., 1993j 14, pp. 1119-1131.

88. Wan Z. and Z.-L. Li. A physics-based algorithm for retrieving land-surface emissivity and temperature from EOS/MODIS data // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 1997, vol. 35, no. 4, pp. 980-996.

89. Wan Z., J. Dozier. Land surface temperature measurement from space: physical principles and inverse modeling // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 1989, vol. 27, no.3, pp. 268-278.

90. Wan Z., J. Dozier. A generalised split-window algorithm for retrieving land surface temperature from space // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 1996, vol.34, no.4, pp. 892-905.

91. Wan Z., Y. Zhang, MODIS UCSB Emissivity Library, http://www.icess.ucsb.edu/modis/EMIS/html/em.html, 1999.

92. Watson'K. Spectral ratio method for measuring emissivity // Remote Sens. Envir., 1992, vol. 42, pp. 113-116.

93. Watson K. Two-temperature method for measuring emissivity // Remote Sens. Envir., 1992, vol. 42, pp.117-121.

94. Zaksek, K., Schroedter-Homscheidt, M. (2009). Parameterization of air temperature in high temporal and spatial resolution from a combination of the SEVIRI and MODIS instruments. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64 (4).

95. Zhang L., R. Lemeur, and J. P. Goutorbe. A one-layer resistance model for estimating regional evepotranspiration using remote sensing data // in Agricul. and Forest Meteorol., 1995, vol. 77, pp. 241-261.