Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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. 2017. Т. 14. № 1. С. 50-57

Использование метода сопряженных уравнений при идентификации источников загрязнения в Азовском море

В.С. Кочергин 1 , С.В. Кочергин 1 , С.В. Станичный 1 
1 Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия
Одобрена к печати: 16.12.2016
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-1-50-57
Последовательные спутниковые изображения позволяют получать информацию об изменении пространственных структур, определяемых в оптическом диапазоне, в первую очередь концентрацией рассеивающей взвеси. Совместное использование спутниковых данных и моделей переноса пассивной примеси представляет интерес для определения источников поступления взвешенного вещества. На тестовом примере показана работоспособность вариационного алгоритма идентификации, произведено сравнение численного моделирования с последовательными спутниковыми изображениями сканера MODIS. Вариационный алгоритм идентификации мощности источника загрязнения осуществлен для района косы Долгой. При реализации алгоритма ассимиляции данных измерений в модели переноса пассивной примеси используются градиентные методы поиска оптимальных оценок. Поиск осуществляется за счет минимизации квадратичного функционала качества прогноза. Решение сопряженной задачи используется при построении градиента функционала качества. На основе вариационного метода ассимиляции данных измерений построен алгоритм поиска оптимальных оценок мощности источника загрязнения. При реализации алгоритма осуществляется интегрирование основной, сопряженной задач и задачи в вариациях. Последняя решается для определения итерационного параметра при осуществлении градиентного спуска. При интегрировании задач используются TVD аппроксимации. Для реализации процедуры были получены по модели POM в сигма координатах для акватории Азовского моря поля течений, коэффициенты турбулентной диффузии при восточном ветровом воздействии, которое преобладало в наблюдаемый период времени. Для этого промежутка времени серия спутниковых снимков, характеризующих поверхностную концентрацию взвешенного вещества в Азовском море, дает представление о динамических процессах, происходящих в бассейне. Решение сопряженной задачи и построение функций влияния позволило определить прибрежные области, влияющие на повышенную концентрацию взвешенного вещества в районе косы Долгой, которая наблюдается на спутниковых снимках. Произведено сравнение модельных оценок со спутниковой информацией о концентрации взвешенного вещества. Анализ результатов показал хорошую согласованность результатов численного моделирования со спутниковой информацией при задании источника примеси вдоль северной береговой линии косы Долгой, где в основном происходит взмучивание при данных динамических условиях. В дальнейшем результаты могут быть использованы при усвоении цифровых данных о концентрации взвешенного вещества.
Ключевые слова: спутниковые данные, концентрация пассивной примеси, модель переноса, Азовское море, сопряженные уравнения
Полный текст

Список литературы:

  1. Иванов В.А., Фомин В.В. Математическое моделирование динамических процессов в зоне моря–суша. Севастополь: ЭКОСИ–гидрофизика, 2008. 363с.
  2. Кочергин С.В., Кочергин В.С., Фомин В.В. Определение концентрации пассивной примеси в Азовском море на основе решения серии сопряженных задач // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. Севастополь: МГИ НАНУ, 2012. Вып. 26. Т. 2. С. 112–118.
  3. Кочергин В.С. Идентификация начального поля концентрации для модели переноса пассивной примеси в Азовском море // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. Севастополь: МГИ НАНУ, 2012. Вып. 26. Т. 2. С. 123–125.
  4. Кочергин В.С., Кочергин С.В., Идентификация мощности источника загрязнения в Казантипском заливе на основе применения вариационного алгоритма // Морской гидрофизический журнал. 2015. № 2. С. 79–88.
  5. Марчук Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М.: Наука, 1982. 320 с.
  6. Фомин В.В. Численная модель циркуляции вод Азовского моря // Научные труды УкрНИГМИ. 2002. Вып. 249. С. 246–255.
  7. Blumberg A.F., Mellor G.L. A description of the three-dimensional coastal ocean circulation model // Three-dimensional coastal ocean models. Am. Geoph. Union. 1987. Vol. 4. P. 1–16.
  8. Marchuk G.I., Penenko V.V. Application of optimization methods to the problem of mathematical simulation of atmospheric processes and environment // Modelling and Optimization of Complex Systems. Proc. IFIP-TC7 Working conf. New-York: Springer, 1978. P. 240–252.