Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 1. С. 100-108
Методика восстановления пространственного распределения аномалий уровня Охотского моря методом оптимальной интерполяции
А.А. Романов 1 , А.А. Романов 1 1 Московский физико-технический институт (НИУ), Долгопрудный, Московская обл., Россия
Одобрена к печати: 18.12.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-1-100-108
Задача восстановления пространственного распределения аномалий уровня моря по данным спутниковых альтиметров TOPEX/Poseidon (англ. Topographic Experiment/Poseidon), Jason 1, -2, -3, измеряющих в надир, продолжает быть актуальной, в том числе по причине накопления достаточно длительных архивов измерений, позволяющих исследовать особенности циркуляции в соответствующих регионах исследований. В настоящей работе рассматриваются некоторые ключевые аспекты методики восстановления пространственного распределения аномалии уровня Охотского моря с использованием метода оптимальной интерполяции. Приведён вид корреляционной функции, построенной для применения при восстановлении значений альтиметрических измерений в узлах регулярной сетки. Обсуждаются вопросы устойчивости матрицы системы линейных уравнений, возникающей при реализации метода оптимальной интерполяции, при том, что ранг исходной матрицы меньше, чем её размерность, а число обусловленности существенно больше единицы. Определены условия, при которых обусловленность матрицы становится достаточной для получения единственного решения задачи оптимальной интерполяции. Приведены примеры обработки реальной альтиметрической информации, показаны возможности методики по восстановлению мезомасштабной изменчивости в регионе. Обсуждаются аспекты пространственного распределения меры ошибки интерполяции. Показано, что в среднем мера ошибки при обработке альтиметрической информации по выбранному циклу в акватории составляет около 0,65.
Ключевые слова: спутниковая альтиметрия, мезомасштабная изменчивость, Охотское море, методика, оптимальная интерполяция
Полный текстСписок литературы:
- Гандин Л. С. Объективный анализ метеорологических полей. Л: Гидрометеорол. изд-во, 1963. 288 с.
- Голуб Д., Ван Лоун Ч. Матричные вычисления: пер. с англ. М.: Мир, 1999. 548 с.
- Куницын В. Е., Романов А. А. Восстановление карт поверхности океана методом локальной сплайн аппроксимации с хаотично расположенными узлами // Радиотехника и электроника. 2004. Т. 49. № 4. С. 466–480.
- 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. С. 89–98.
- Романов А. А., Романов А. А. (2025а) Основные параметры модели мезомасштабной изменчивости Охотского моря по данным спутниковой альтиметрии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 2. С. 233–243. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-2-233-243.
- Романов А. А., Романов А. А. (2025б) Исследование характеристик мезомасштабной изменчивости Тихого океана в районе Южных Курил и о. Хоккайдо по данным спутниковой альтиметрии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 3. С. 225–234. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-3-225-234.
- 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 Propulsion Laboratory. 1993. 111 p.
- Ebuchi N., Hanawa K. Comparison of surface current variations observed by TOPEX altimeter with TOLEX-ADCP data // J. Oceanography. 1995. V. 51. P. 351–362. DOI: 10.1007/BF02285171.
- Hamzah R., Prayogo T. Interpolation methods for sea surface height mapping from altimetry satellites in Indonesian seas // Intern. J. Remote Sensing and Earth Sciences. 2014. V. 11. No. 1. P. 33–40. DOI: 10.30536/j.ijreses.2014.v11.a2599.
- Jacobs G. A., Baron C. N., Rhodes R. C. Mesoscale characteristics // J. Geophysical Research: Oceans. 2001. V. 106. Iss. C9. P. 19581–19595. https://doi.org/10.1029/2000JC000669.
- Julian P. R., Thiebaux H. J. On some properties of correlation functions used in optimal interpolation scheme // Monthly Weather Review. 1975. V. 103. Iss. 7. P. 605–616. DOI: 10.1175/1520-0493(1975)103<0605:OSPOCF>2.0.CO;2.
- Kuragano N., Kamachi M. Global statistical space-time scales of oceanic variability estimated from the TOPEX/Poseidon altimeter data // J. Geophysical Research: Oceans. 2000. V. 105. Iss. C1. P. 955–974. DOI: 10.1029/1999JC900247.
- Le Traon P. Y., Nadal F., Ducet N. An improved mapping method of multisatellite altimeter data // J. Atmospheric and Oceanic Technology. 1998. V. 15. Iss. 2. P. 522–534. DOI: 10.1175/1520-0426(1998)015<0522:AIMMOM>2.0.CO;2.
- Peral E., Esteban-Fernández D., Rodríguez E. et al. KaRIn, the Ka-band radar interferometer of the SWOT mission: Design and in-flight performance // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 2024. V. 62. Article 5214127. 27 p. DOI: 10.1109/TGRS.2024.3405343.
- Sandwell D. T. Biharmonic spline interpolation of GEOS-3 and SEASAT altimeter data // Geophysical Research Letters. 1987. V. 14. No. 2. P. 139–142. DOI: 10.1029/GL014i002p00139.
- Thiebaux H. J. Anisotropic correlation functions for objective analysis // Monthly Weather Review. 1976. V. 104. Iss. 8. P. 994–1002. DOI: 10.1175/1520-0493(1976)104<0994:ACFFOA>2.0.CO;2.