ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 3. С. 106-113

Верификация данных наблюдений о температуре поверхности моря

Н.Б. Захарова 1 
1 Институт вычислительной математики РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 10.05.2016
DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-3-106-113
Настоящая работа посвящена обработке гидрофизических данных наблюдений. В работе показана необходимость проводить дополнительную верификацию данных наблюдений, прежде чем использовать их для решения различных задач гидротермодинамики, т.к. даже после калибровки и валидации в центрах, предоставляющих информацию, в данных могут оставаться ошибки.
Необходимость проведения дополнительной верификации данных обоснована на примере оперативных данных наблюдений о температуре поверхности Балтийского моря, получаемых со спутников. В работе проведен анализ данных о температуре поверхности моря за 2015 г. на основе физических свойств исследуемой среды, с выявлением ошибок в данных наблюдений. Значения некоторых полей температуры сильно отличались от полей в соседние моменты времени, что привело к необходимости проведения дополнительных проверок данных.
Описан метод, реализованный для проведения дополнительной верификации получаемых данных, основанный на статистических подходах, которые позволяют установить общие особенности, характерные для всего набора реализаций поля температур. Представлены результаты работы указанных процедур. Численные эксперименты проводятся с использованием статистических данных о температуре поверхности моря − среднесуточных и среднемесячных за 25−27 лет. Реализованный метод позволяет исключить поля данных, значения которых не физичны, т.е. решает поставленную задачу дополнительной верификации данных наблюдений.
Ключевые слова: математическое моделирование, данные наблюдений, верификация данных, температура поверхности моря, обработка данных
Полный текст

Список литературы:

  1. Гандин Л.С., Каган Р.Л. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. 359 с.
  2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк., 2003. 479 с.
  3. Agoshkov V.I., Parmuzin E.I., Zakharova N.B., Zalesny V.B., Shutyaev V.P., Gusev A.V. Variational assimilation of observation data in the mathematical model of the Baltic Sea dynamics // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2015. Vol. 30. Issue 4. P. 203–212.
  4. Gejadze I., Le Dimet F.-X., Shutyaev V. Computation of the optimal solution error covariance in variational data assimilation problems with nonlinear dynamics // Journal of Computational Physics. 2011. Vol. 230. P. 7923–7943.
  5. Karagali I., Hoyer J., Hasager C.B. SST diurnal variability in the North Sea and the Baltic Sea // Remote Sensing of Environment. 2012. V. 121. P. 159–170.
  6. Shutyaev V.P., Le Dimet F.-X., Gejadze I.Yu., Copeland G.J.M. Optimal solution error covariance in highly nonlinear problems of variational data assimilation // Nonlinear Processes in Geophysics. 2012. Vol. 19. P. 177–184.
  7. Zakharova N.B., Agoshkov V.I., Parmuzin E.I. The new method of ARGO buoys system observation data interpolation // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2013. Vol. 28. Issue 1. P. 67–84.
  8. Zalesny V.B., Gusev A.V., Chernobay S.Yu., Aps R., Tamsalu R., Kujala P., Rytkönen J, The Baltic Sea circulation modelling and assessment of marine pollution // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2014. Vol. 29. Issue 2. P. 129–138.