Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 2. С. 84-94
Об определении содержания и источников диоксида азота в тропосфере по измерениям КА серии «Ресурс-П»
О.В. Постыляков 1 , А.С. Христова 1, 2 , А.И. Чуличков 2, 1 , А.Н. Боровский 1 , Ю.С. Мухартова 2 , А.А. Макаренков 3 1 Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, Москва, Россия
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
3 Рязанский государственный радиотехнический университет им. В. Ф. Уткина, Рязань, Россия
Одобрена к печати: 23.12.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-2-84-94
На борту спутников серии «Ресурс-П» установлена гиперспектральная аппаратура (ГСА), которая регистрирует рассеянное солнечное излучение в спектральном диапазоне, покрывающем полосу поглощения NO2. Ранее авторы разработали метод определения двумерного поля интегрального содержания NO2 в тропосфере по измерениям ГСА/«Ресурс-П» с высоким пространственным разрешением. При описании данных, используемых в качестве исходных для этого исследования, дан краткий обзор результатов, полученных в ходе экспериментальных измерений аппаратурой ГСА/«Ресурс-П» 29 сентября 2016 г., а также химико-транспортной модели, созданной для интерпретации высокодетальных измерений. В настоящей работе разрабатываются и сравниваются три метода решения обратной задачи определения пространственного распределения источников NOx по получаемым ГСА/«Ресурс-П» полям распределения NO2. Представлены первые результаты применения этих методов. Нелинейный метод квадратичного программирования, который позволил учесть неотрицательность плотности источников NO2, дал результат с лучшей локализацией источников и был меньше искажён шумом по сравнению со смещённой линейной оценкой и проекцией этой оценки, учитывающей неотрицательность плотности источников.
Ключевые слова: космические измерения, ГСА, «Ресурс-П», источники двуокиси азота, инвентаризация выбросов, дифференциальная спектроскопия, химико-транспортное моделирование, оптимальное статистическое оценивание, преобразование Фурье, квадратичное программирование, метод проекции градиента
Полный текстСписок литературы:
- Васильев Ф. П. Методы оптимизации. В 2-х кн., кн. 1. М: МЦНМО, 2011. 620 с.
- Заварзин В. И., Ли А. В. Методика определения спектральных характеристик гиперспектральной съемочной аппаратуры дистанционного зондирования Земли // Вестн. МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2013. № 1(13). 13 с. DOI: 10.18698/2308-6033-2013-1-517.
- Мухартова Ю. В., Пашенцева Е. В., Мортиков Е. В., Постыляков О. В. Моделирование переноса окислов азота с учетом химических трансформаций с помощью RANS и LES моделей // Материалы Международ. конф. по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды ENVIROMIS-2024. ИМКЭС СО РАН, 2024. С. 56–61.
- Пытьев Ю. П. Методы математического моделирования измерительно-вычислительных систем. М: Физматлит, 2012. 427 с.
- Руководство пользователя данными дистанционного зондирования Земли, получаемыми с космической системой «Ресурс-П». Госкорпорация «Роскосмос», АО РКЦ «Прогресс», 2023. 150 с.
- Трохимовский А. Ю., Кораблев О. И., Иванов Ю. С. и др. Инфракрасный канал научной аппаратуры «Дриада» для измерения содержания парниковых газов из космоса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 6. С. 50–60. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-50-60.
- Arkhipov S. A., Senik B. N., Zavarzin V. I. Developing and fabricating optical systems for a prospective remote-earth-probe spacecraft // J. Optical Technology. 2013. V. 80. Iss. 1. P. 25–27. DOI: 10.1364/ JOT.80.000025.
- Environmental, social and governance report 2018. China Risun Group Limited, 2019. 280 p. https://en.risun.com/upload/file/2025/06/20/73c4fe44-8bf1-4302-91eb-81e8c912d8e7.pdf.
- Ivliev N., Podlipnov V., Petrov M. et al. 3U CubeSat-based hyperspectral remote sensing by Offner imaging hyperspectrometer with radially-fastened primary elements // Sensors. 2024. V. 24. Iss. 9. Article 2885. 21 p. DOI: 10.3390/s24092885.
- Kirilin A. N., Akhmetov R., Abrashkin V. et al. Design, testing and operation of “AIST” small satellites // 7th Intern. Conf. on Recent Advances in Space Technologies (RAST 2015). IEEE, 2015. P. 819–823. DOI: 10.1109/RAST.2015.7208453.
- Postylyakov O. V. Linearized vector radiative transfer model MCC++ for a spherical atmosphere // J. Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2004. V. 88. Iss. 1–3. P. 297–317. DOI: 10.1016/j.jqsrt.2004.01.009.
- Postylyakov O. V., Borovski A. N., Makarenkov A. A. First experiment on retrieval of tropospheric NO2 over polluted areas with 2.4-km spatial resolution basing on satellite spectral measurements // Proc. SPIE, 23rd Intern. Symp. on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. 2017. V. 10466. Article 104662Y. DOI: 10.1117/12.2285794.
- Postylyakov O. V., Borovski A. N., Davydova M. A., Makarenkov A. A. Preliminary validation of high-detailed GSA/Resurs-P tropospheric NO2 maps with alternative satellite measurements and transport simulations // Proc. SPIE. 2019. V. 11152. Article 111520F. DOI: 10.1117/12.2535487.
- Stockwell W. R., Kirchner F., Kuhn M., Seefeld S. A new mechanism for regional atmospheric chemistry modeling // J. Geophysical Research: Atmospheres. 1997. V. 102. No. D22. P. 25847–25879. DOI: 10.1029/97JD00849.