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
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. 2024. Т. 21. № 2. С. 61-69

Исследование влияния ассимиляции мгновенных данных наблюдений со спутников на воспроизведение температуры поверхности моря в модели динамики Чёрного и Азовского морей

Е.И. Пармузин 1, 2 , Н.Р. Лёзина 1 , В.И. Агошков 1, 2 
1 Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, Москва, Россия
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
Одобрена к печати: 10.04.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-61-69
Приводятся результаты исследований по оценке влияния ассимиляции оперативных данных наблюдений дистанционного зондирования на воспроизведение температуры поверхности моря в численной модели гидротермодинамики Чёрного и Азовского морей. В качестве данных наблюдений используются данные температуры поверхности моря, полученные из Центра коллективного пользования (ЦКП) «ИКИ-Мониторинг» со спутников Aqua, Terra и SNPP (англ. Suomi National Polar-Orbiting Operational Environmental Satellite System (NPOESS) Preparatory Project). Особенностью рассматриваемой процедуры вариационной ассимиляции стал выбор потока тепла на поверхности моря в качестве управления, что позволяет ассимилировать данные в текущий момент без дополнительной интерполяции на подобласти, где данные наблюдений отсутствовали в рассматриваемый момент времени. Для численных расчётов использовалась математическая модель морской циркуляции INMOM (англ. Institute of Numerical Mathematics Ocean Model), разработанная в Институте вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН. Результаты численных экспериментов с ассимиляцией данных наблюдений температуры поверхности моря со спутников Aqua, Terra и их сравнение с данными наблюдений спутника SNPP подтвердили возможность использования рассматриваемой процедуры вариационной ассимиляции данных при расчётах по численной модели гидротермодинамики моря и построения реалистичных полей реанализа гидротермодинамических величин.
Ключевые слова: температура поверхности моря, вариационная ассимиляция, данные наблюдений со спутников, центр коллективного пользования
Полный текст

Список литературы:

  1. Беляев K. P., Кулешов А. А., Тучкова Н. П., Танажура К. А. Метод коррекции расчетов динамической модели данными наблюдений и его применение в океанологии // Мат. моделирование. 2015. T. 27. № 12. C. 20–32.
  2. Беляев К. П., Кулешов А. А., Смирнов И. Н. Анализ результатов моделирования динамики океана с применением различных методов усвоения данных наблюдений // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2018. № 37. 17 с. DOI: 10.20948/prepr-2018-37.
  3. Захарова Н. Б., Шевченко Б. С. Контроль данных дистанционного зондирования о температуре поверхности Чёрного и Азовского морей // Региональные проблемы дистанц. зондирования Земли: материалы 10-й Международ. науч. конф. 12–15 сент. 2023, Красноярск / науч. ред. Е. А. Ваганов; отв. ред. Г. М. Цибульский. 2023. C. 89–92.
  4. Захарова Н. Б., Пармузин Е. И., Лёзина Н. Р. и др. Реанализ гидрофизических полей на основе ассимиляции данных ЦКП «ИКИ Мониторинг» в модели гидротермодинамики Чёрного, Азовского и Мраморного морей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. T. 19. № 6. C. 63–75. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-63-75.
  5. Зеленько А. А., Вильфанд Р. М., Реснянский Ю. Д. и др. Система усвоения океанографических данных и ретроспективный анализ гидрофизических полей мирового океана // Изв. Российской акад. наук. Физика атмосферы и океана. 2016. T. 52. № 4. C. 501–513. DOI: 10.7868/S0002351516040143.
  6. Коротаев Г. К., Лишаев П. Н., Кныш В. В. Восстановление трехмерных полей солености и температуры Черного моря по данным спутниковых альтиметрических измерений // Исслед. Земли из космоса. 2016. № 1–2. С. 199–212. DOI: 10.7868/S0205961416010073.
  7. Лишаев П. Н., Кныш В. В., Коротаев Г. К. Восстановление гидрофизических полей Черного моря с ассимиляцией поверхностной температуры и псевдоизмерений температуры, солености в модели // Морской гидрофиз. журн. 2020. Т. 36. № 5. С. 485–500. DOI: 10.22449/0233-7584-2020-5-485-500.
  8. Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Балашов И. В., Барталев С. А., Ефремов В. Ю., Кашницкий А. В., Мазуров А. А., Матвеев А. М., Суднева О. А., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. T. 12. № 5. С. 263–284.
  9. Полонский А. Б., Серебренников А. Н. О механизме резкого понижения температуры поверхности в северо-западной части Чёрного моря и у побережья Крыма // Метеорология и гидрология. 2023. T. 48. № 2. C. 31–40. DOI: 10.3103/S1068373923020036.
  10. Фомин В. В., Дианский Н. А. Влияние способов усвоения спутниковых данных o температуре поверхности моря на воспроизведение гидрофизических полей Черного, Азовского и Мраморного морей в модели INMOM // Метеорология и гидрология. 2023. Т. 48. № 2. С. 15–30. DOI: 10.3103/S1068373923020024.
  11. Шутяев В. П. Методы усвоения данных наблюдений в задачах физики атмосферы и океана // Изв. Российской акад. наук. Физика атмосферы и океана. 2019. T. 55. № 1. С. 17–34. DOI: 10.31857/S0002-351555117-34.
  12. Agoshkov V. I., Zalesny V. B. Variational Data Assimilation Technique in Mathematical Modeling of Ocean Dynamics // Pure Applied Geophysics. 2012. V. 169. P. 555–578. DOI: 10.1007/s00024-011-0372-5.
  13. Agoshkov V. I., Zalesny V. B., Shutyaev V. P. et al. Variational data assimilation for a sea dynamics model // Russian J. Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2022. V. 37. No. 3. P. 131–142. DOI: 10.1515/rnam-2022-0011.
  14. Ciliberti S. A., Jansen E., Coppini G. et al. The Black Sea Physics Analysis and Forecasting System within the Framework of the Copernicus Marine Service // J. Marine Science and Engineering. 2022. V. 10. Article 48. DOI: 10.3390/jmse10010048.
  15. Zalesny V. В., Diansky N. А., Fomin V. V. Numerical model of the circulation of the Black Sea and the Sea of Azov // Russian J. Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2012. V. 27. No. 1. P. 95–111. DOI: 10.1515/rnam-2012-0006.