Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 5. С. 36-46
Определение основных параметров временной автокорреляционной функции аномалий уровенной поверхности в северо-западной части Тихого океана
А.А. Романов
1 ,
А.А. Романов 1, Г.В. Шевченко
2 1 АО «Центральный научно-исследовательский институт машиностроения», Королёв, Московская обл., Россия
2 Сахалинский филиал Всероссийского научно-исследовательского института рыбного хозяйства и океанографии, Южно-Сахалинск, Россия
Одобрена к печати: 12.10.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-5-36-46
Существенной проблемой при использовании подходов оптимальной интерполяции при восстановлении полей пространственного распределения аномалий высоты морской поверхности является поиск основных параметров и вида пространственно-временных автокорреляционных функций, которые существенно зависят от исследуемых акваторий. Использование функций, описывающих статистические свойства колебаний уровня Мирового океана, в целом могут приводить к существенным ошибкам интерполяции при восстановлении пространственного распределения аномалий высоты морской поверхности по данным спутниковой альтиметрии. В настоящей работе проведено исследование свойств временных автокорреляционных функций для различных участков акватории северо-западной части Тихого океана (СЗТО) по данным альтиметров космических аппаратов TOPEX/Poseidon и Jason 1/2/3. Получены оценки характерного времени затухания автокорреляционной функции для Японского моря (150 дней) и различных участков акватории СЗТО (от 40 до 100 дней), а также рассмотрено влияние остаточной приливной компоненты на основные параметры временной функции автокорреляции. Проанализирован временной ход аномалий высоты морской поверхности, полученных по спутниковым данным в выбранных точках, и показаны некоторые тенденции его изменения. Во всех рассмотренных точках наблюдается увеличение значений аномалий высоты морской поверхности минимум на 20 см за 30 лет.
Ключевые слова: спутниковая альтиметрия, временная функция автокорреляции, статистические характеристики временной изменчивости
Полный текстСписок литературы:
- Гандин Л. С. Объективный анализ метеорологических полей. Л.: Гидрометеорологическое изд во 1963. 288 с.
- Полонский А. Б., Шокурова И. Г. Статистическая структура крупномасштабных полей температуры и солености в Черном море // Морской гидрофиз. журн. 2008. № 1. С. 51–65.
- Романов А. А., Романов А. А. Особенности циркуляции северо-западной части Тихого океана по данным спутниковой альтиметрии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 5. С. 232–245. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-232-245.
- Романов А. А., Романов А. А. Отдельные свойства пространственной функции корреляции аномалий высоты морской поверхности по данным спутниковой альтиметрии в Дальневосточном регионе // Космонавтика и ракетостроение. 2024. № 3. C. 89–97.
- Шевченко Г. В., Романов А. А. Определение характеристик прилива в Охотском море по данным спутниковой альтиметрии // Исслед. Земли из космоса. 2004. № 1. C. 49–62.
- Шевченко Г. В., Романов А. А. О значении приливной коррекции для расчёта средних поверхностей уровня моря по данным спутниковой альтиметрии IMMOAD SSHA 2023 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. С. 80–91. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-80-91.
- Beckley B., Ray R., Zelensky N. et al. Integrated multi-mission ocean altimeter data for climate research TOPEX/Poseidon, Jason 1, 2, and 3: User’s handbook. Version 5.1. Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, 2021. 47 p. DOI: 10.5067/ALTCY-TJA51.
- Benada R. PO.DAAC merged GDR (T/P) users handbook. Rep. JPL D-11007. Pasadena: Jet Propul. Lab. 1993. 111 p.
- Gareth J., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An introduction to statistical learning: with applications in R. Springer, 2021. 440 p. DOI: 10.1080/24754269.2021.1980261.
- Jacobs G. A., Baron C. N., Rodes R. C. Mesoscale characteristics // J. Geophysical Research. 2001. V. 105. Iss. C9. P. 19581–19595. https://doi.org/10.1029/2000JC000669.
- Kuragano N., Kamachi M. Global statistical space-time scales of oceanic variability estimated from the TOPEX/Poseidon altimeter data // J. Geophysical Research. 2000. V. 105. Iss. C1. P. 955–974. DOI: 10.1029/1999JC900247.
- Le Traon P. Y. Time scales of mesoscale variability and their relationship with space scales in the North Atlantic // J. Marine Research. 1991. V. 49. P. 467–492. DOI: 10.1357/002224091784995828.
- Le Traon P. Y., Rouquet M. C., Boissier C. Space scales of mesoscale variability in the North Atlantic as deduced from Geosat data // J. Geophysical research. 1990. V. 95. Iss. C11. P. 20267–20285. https://doi.org/10.1029/JC095iC11p20267.
- Romanov А. А., Fefilov Y. V., Romanov A.A. Multi-satellite oceanographic monitoring in Far East Region as a part of monitoring, control and surveillance system for Russian fisheries fleet: Preliminary results // Proc. 4th Intern. Workshop on Ocean Color. 2001. P. 225–234.