Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря

В работе предложен алгоритм ассимиляции спутниковых данных о спектральных характеристиках восходящего излучения морской поверхности в модели экосистемы Черного моря. В качестве данных использовались значения спектрального коэффициента яркости моря, полученные после обработки измерений цветового скан...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2012
Автори:	Федотов, А.Б., Суслин, В.В., Коротаев Г.К.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Морський гідрофізичний інститут НАН України 2012
Назва видання:	Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу
Теми:	Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56876
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря / А.Б. Федотов, В.В. Суслин, Г.К. Коротаев // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2012. — Вип. 26, том 2. — С. 175-184. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-56876
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-568762014-02-27T03:02:10Z Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря Федотов, А.Б. Суслин, В.В. Коротаев Г.К. Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах В работе предложен алгоритм ассимиляции спутниковых данных о спектральных характеристиках восходящего излучения морской поверхности в модели экосистемы Черного моря. В качестве данных использовались значения спектрального коэффициента яркости моря, полученные после обработки измерений цветового сканера SeaWiFS. Ассимиляция спутниковых данных с использованием предложенного алгоритма позволяет уточнить величины оптически активных компонент морской среды, получаемые в расчетах по междисциплинарной модели Черного моря, что в свою очередь позволяет повысить точность результатов численного моделирования экосистемы для глубоководной части Черного моря. У роботі запропонований алгоритм асиміляції супутникових даних про спектральні характеристики висхідного випромінювання морської поверхні в моделі екосистеми Чорного моря. Як дані використовувалися значення спектрального коефіцієнта яскравості моря, отримані після обробки вимірів колірного сканера SeaWiFS. Асиміляція супутникових даних з використанням запропонованого алгоритму дозволяє уточнити величини оптично активних компонентів морського середовища, отримувані в розрахунках по міждисциплінарній моделі Чорного моря, що у свою чергу дозволяє підвищити точність результатів чисельного моделювання екосистеми для глибоководної частини Чорного моря. In the paper has been developed the satellite data assimilation algorithm on the spectral characteristics of the upward radiation of the sea upper layer in a model of the ecosystem of the Black Sea. The data received by the SeaWiFS instrument. Assimilation of satellite data with the use of the proposed algorithm allows to specify the values of optically active component of the marine environment, received in the calculation of interdisciplinary models of the Black Sea, which in its turn allows to increase the accuracy of the results of the numerical simulation of the ecosystem for a deep-water part of the Black Sea. 2012 Article Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря / А.Б. Федотов, В.В. Суслин, Г.К. Коротаев // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2012. — Вип. 26, том 2. — С. 175-184. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. 1726-9903 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56876 581.465 ru Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу Морський гідрофізичний інститут НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах
spellingShingle	Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах Федотов, А.Б. Суслин, В.В. Коротаев Г.К. Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу
description	В работе предложен алгоритм ассимиляции спутниковых данных о спектральных характеристиках восходящего излучения морской поверхности в модели экосистемы Черного моря. В качестве данных использовались значения спектрального коэффициента яркости моря, полученные после обработки измерений цветового сканера SeaWiFS. Ассимиляция спутниковых данных с использованием предложенного алгоритма позволяет уточнить величины оптически активных компонент морской среды, получаемые в расчетах по междисциплинарной модели Черного моря, что в свою очередь позволяет повысить точность результатов численного моделирования экосистемы для глубоководной части Черного моря.
format	Article
author	Федотов, А.Б. Суслин, В.В. Коротаев Г.К.
author_facet	Федотов, А.Б. Суслин, В.В. Коротаев Г.К.
author_sort	Федотов, А.Б.
title	Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря
title_short	Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря
title_full	Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря
title_fullStr	Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря
title_full_unstemmed	Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря
title_sort	построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели черного моря
publisher	Морський гідрофізичний інститут НАН України
publishDate	2012
topic_facet	Экология Черного моря и рациональное природопользование в прибрежной и шельфовой зонах
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/56876
citation_txt	Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря / А.Б. Федотов, В.В. Суслин, Г.К. Коротаев // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2012. — Вип. 26, том 2. — С. 175-184. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.
series	Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу
work_keys_str_mv	AT fedotovab postroeniealgoritmaassimilâciisputnikovyhdannyhvbiooptičeskojmodeličernogomorâ AT suslinvv postroeniealgoritmaassimilâciisputnikovyhdannyhvbiooptičeskojmodeličernogomorâ AT korotaevgk postroeniealgoritmaassimilâciisputnikovyhdannyhvbiooptičeskojmodeličernogomorâ
first_indexed	2025-07-05T08:09:17Z
last_indexed	2025-07-05T08:09:17Z
_version_	1836793681054531584
fulltext	175 УДК 581.465 А.Б. Федотов, В.В. Суслин, Г.К. Коротаев Морской гидрофизический институт НАН Украины, г. Севастополь ПОСТРОЕНИЕ АЛГОРИТМА АССИМИЛЯЦИИ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ В БИООПТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ЧЕРНОГО МОРЯ В работе предложен алгоритм ассимиляции спутниковых данных о спектральных характеристиках восходящего излучения морской поверхности в модели экосистемы Черного моря. В качестве данных использовались значения спектрального коэффициента яркости моря, полученные после обработки измерений цветового сканера SeaWiFS. Ассимиляция спутниковых данных с использованием предложенного алгоритма позволяет уточнить величины оптически активных компонент морской среды, получаемые в расчетах по междисциплинарной модели Черного моря, что в свою очередь позволяет повысить точность результатов численного моделирования экосистемы для глубоководной части Черного моря. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: Черное море, спутниковые данные, ассимиляция, экологи- ческая модель, многоканальный цветовой сканер, SeaWiFS. Введение. Спутниковая информация о поверхностных характеристиках моря, таких как температура, значения уровня, данные о цвете моря, широко используется в исследованиях, связанных с изучением состояния Черного моря [1, 2] дает представления о таких динамических явлениях как поверхностные крупномасштабные и мезомасштабные течения, синопти- ческие вихри и зоны апвеллинга. Значительный объем и периодичность получаемой спутниковой информации наряду с построением численных экологических моделей делают ее чрезвычайно важной для построения систем непрерывного контроля состояния экосистемы Черного моря. Проведенные исследования [3] показали перспективность использо- вания спутниковых данных для определения поверхностной концентрации хлорофилла-«а», что позволило, используя феноменологические соотно- шения между концентрацией хлорофилла-«а» и содержанием органического азота в морском фитопланктоне, осуществить оценки поверхностной концентрации фитопланктона без разделения на отдельные компоненты. В то же время фитопланктон является не единственным компонентом морской среды, ответственным за рассеяние и поглощение падающей солнечной радиации и формирование восходящего излучения из верхнего слоя моря в видимом диапазоне спектра. Представляется важным использование всей доступной информации о рассеивающих и поглощающих свойствах морской среды открытой части Черного моря в совокупности с данными, полученными с использованием многоканального цветового сканера. Одномерная модель экосистемы Черного моря. Одномерная экологи- ческая модель [4] описывает годовой ход биохимических параметров Черного © А.Б. Федотов, В.В. Суслин, Г.К. Коротаев, 2012 176 моря в виде вертикальных профилей концентраций следующих основных девяти компонент, из которых четыре являются оптически активными, а именно: две компоненты фитопланктона Pf(z) – динофлагелляты, Pd(z) – диатомовые; Dn(z) – растворенное органическое вещество, Pn(z) – взвешенное органическое вещество, и пять компонент являются оптически неактивными, это: A(z) – аммоний, B(z) – бактериопланктон, две группы зоопланктона Hs(z) – микрозоопланктон, Hl(z) – мезозоопланктон и Ni(z) – совместно описываемые нитраты и нитриты. Изменение во времени компонентов экосистемы описывается эволю- ционными уравнениями, в правой части которых стоят члены типа источ- ников-стоков Fi(z,t+δt) = Fi(z,t) + R(F(z,t))·δt , (1) где Fi(z,t) – компоненты экосистемы, R(F(z,t)) – член, описывающий взаимодействие i-ой компоненты экосистемы с другими, F(z,t) – вектор с компонентами Fi(z,t). В качестве начальных условий задавалось равномерное по глубине от 0 м до 150 м распределение всех биохимических компонент, на поверхности моря задавались нулевые потоки всех характеристик, на глубине 150 м, соответствующей среднему положению верхней границы сероводородного слоя, значения всех компонент полагалось равным нулю. Внешнее воз- действие в экологической модели задано параметризованными потоками биогенов, соответствующими суммарному выносу их в Черное море такими реками как Дунай, Днепр и Днестр. В качестве базового расчета был проведен расчет от начального момента времени, соответствующего началу октября, на 900 суток, так что конец расчета соответствует концу марта. При выборе продолжительности базового расчета было принято во внимание то обстоятельство, что [3] только примерно на второй год модельного времени интегрирования параметры экосистемы выходят на квазипериодический режим, описы- вающий сезонную изменчивость. Кроме того, данная продолжительность расчета была выбрана в связи с обеспеченностью спутниковыми данными SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor – прибор для наблюдения цветовых полей) на конец марта 1998 года, и, главным образом, тем обстоятельством, что данный период года характеризуется резким всплеском концентрации диатомовых водорослей. Временной ход поверхностной концентрации взвешенного органиче- ского вещества (детрита) Pn при z = 0 приведен на рис. 1, отчетливо видны квазипериодические максимумы концентрации, соответствующие началу весны. В последующих численных экспериментах в качестве начальных полей были взяты поля основного расчета для момента времени 1 170 суток. Начало экспериментов продолжительностью 100 суток модельного времени отмечено разрывом линии графика при t =1 170 суток. Временной ход по- верхностной концентрации детрита также представлен на рис. 1 на времен- ном интервале 1 170 – 1 270 суток. 177 В целях исследования поведе- ния системы и определения ее ус- тойчивости системы под воздейст- вием возмущений, вызываемых про- цессом ассимиляции спутниковых данных в работе, был выполнен ряд экспериментов по оценке временных корреляционных характеристик эко- логической модели. Схема экспери- ментов была предложена следую- щая: в начальные данные экологиче- ской модели вносятся возмущения в один из рассчитываемых компонен- тов модели, на основании ансамбля возмущений строятся коэффициенты корреляции между возмущаемым компонентом и исследуемым. Дан- ное исследование имеет своей целью определение отклика всей системы на входящие возмущения, а также является чрезвычайно полезным при асси- миляции спутниковых данных, поступающих через незначительный вре- менной интервал. Это позволяет различить ошибку прогноза по экологиче- ской модели, связанную с неточностью собственно модели, и отклик систе- мы на предыдущие акты ассимиляции данных. В контексте данной работы предполагается a priori, что алгоритм раз- рабатывается для ассимиляции информации о поверхностной концентрации оптически активных компонент морской среды при том, что посредством экологической модели осуществляется прогноз всех биохимических компо- нент морской среды открытой части Черного моря. Проведенные численные эксперименты показали, что акты ассимиля- ции данных о концентрации оптически активных компонент относительно слабо отражаются на поведении других оптически активных компонент, но приводят к значительному отклонению значений оптически неактивных компонент от значений, рассчитанных по модели. Характерный вид временного хода коэффициентов корреляции приве- ден на рис. 2. Данные зависимости в графической форме отражают отклик экологической модели на ассимиляцию данных концентрации оптически активных компонент, в частности, растворенной органики и диатомовых водорослей. Обращает на себя внимание порядок величины отклика. Еди- ничное возмущение концентрации Dn дает положительный отклик модели в виде увеличения концентрации бактериопланктона на величину до 90 % от величины начального возмущения с запаздыванием приблизительно 10 суток модельного времени и увеличения концентрации аммония на вели- чину около 40 % с запаздыванием приблизительно 14 суток. Правый график отражает реакцию экологической модели на возмущения поверхностной концентрации диатомовых водорослей, результаты расчетов показывают Рис . 1. Временной ход Pn (0), рассчи- танный в базовом эксперименте на 900 су- ток (t = 270 – 1 170 суток) и на 100 суток (t = 1 170 – 1 270 суток). 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 400 800 1200 Время t, сутки P n (0 ), м м о л ь N /м 3 178 рост концентраций этих же компонент практически с одновременным за- паздыванием около 15 суток, причем величина отклика существенно ниже, для аммония она не превышает 33 %, а для бактериопланктона всего 9 %. Рис . 2. Коэффициент взаимной корреляции концентрации оптически не- активных компонент морской среды: аммония (NH4 +) и бактериопланклона (B) с начальными возмущениями: а – концентрации растворенного органи- ческого вещества Dn (z = 0); б – поверхностной концентрации диатомовых Pd (z = 0). Проведенный эксперимент важен с точки зрения оценки обратного от- клика экологической модели на рост концентрации оптически неактивных компонент. Численные расчеты по оценке коэффициентов корреляции кон- центрации оптически активных компонентов модели и начального возму- щения оптически неактивных, в частности, аммония и бактериопланктона, показали, что данный коэффициент корреляции за все время эксперимента не превышает величины 0,1 % и данный обратный эффект в экологической модели при ассимиляции спутниковых данных может не приниматься во внимание. Более интересным представляется влияние возмущений концентрации одного из оптически активных компонентов морской среды на концентра- цию остальных оптически активных компонентов. Наиболее чувствитель- ной в этом контексте экологическая модель оказалась по отношению к воз- мущениям поверхностной концентрации диатомовых. Здесь уместно под- черкнуть, что численные эксперименты были проведены для модельного весеннего периода цветения диатомовых, когда начался процесс резкого уменьшения их концентрации. Приведенные на рис. 3 графики позволяют сделать вывод о незначительном влиянии возмущений начальной концентрации диатомовых на концентрацию растворенной органики. Естественным в ходе отмирания диатомовых представ- ляется отклик экологической модели в виде роста концентрации детрита на ве- личину до 11 % с постепенным возвратом к невозмущенному состоянию. Следует уделить внимание тому, как ведет себя поверхностная концентрация 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0 К о эф и ц и ен т в за и м н о й к о р р ел я ц и и 0,4 0,3 0,2 0,1 0 К о эф и ц и ен т в за и м н о й к о р р ел я ц и и 1180 1200 1220 1240 1260 Время, сутки 1180 1200 1220 1240 1260 Время, сутки а б 179 динофлагеллят при возмущении кон- центрации диатомовых. Для величины Pf не наблюдается возврат к невозму- щенному состоянию экосистемы. Сис- тема переходит к новому состоянию, отклонение концентрации Pf от невоз- мущенного состояния не превышает 2 %, тем не менее, данный экспери- мент позволяет утверждать об адап- тивности экологической модели по отношению к ассимиляции данных о концентрации диатомовых. Представ- ленная модель описывает изменчи- вость концентраций биохимических компонентов верхнего слоя Черного моря, при этом важно отметить, что экспериментальное измерение концен- траций этих компонентов является чрезвычайно трудоемким процессом. Перспектива подобных исследований связывается с применением дистан- ционнных методов измерений и, прежде всего, с измерениями спектра вос- ходящего излучения верхнего слоя моря в его видимом диапазоне. Для этого необходимо смоделировать взаимосвязь этого спектра с концентрациями оптически активных компонентов морской среды. Модель коэффициента яркости моря. Спектральный коэффициент яркости моря на длине волны λ с учетом профиля по глубине суммар- ного поглощения и обратного рассеяния света в морской воде, следуя работе [5], рассчитывался по формуле dzz za z za zbbw       ⋅      ⋅⋅= ∫ 21 ),( exp ),( exp),()( µ λ µ λλγλρ , (2) γ – константа, равная 0,12 стер-1, ),( zbb λ – спектральный коэффициент об- ратного рассеяния света морской водой (м-1) на глубине z ; ),( za λ – спек- тральный коэффициент поглощения света морской водой (м-1) на глубине z ; 1µ и 2µ – средние косинусы передней и задней половины индикатрисы рас- сеяния, равные 1 и 0,5 соответственно. Рассмотрим подробнее параметризацию ),( za λ и ),( zbb λ оптически ак- тивных параметров, входящих в экологическую модель [4]. Коэффициент об- ратного рассеяния света морской водой является суммой двух компонент ),()(),( zbbzb bpbwb λλλ += , (3) где )(λbwb – спектральный коэффициент обратного рассеяния света чистой морской водой, который мы считали не зависящим от z и задавали согласно Рис . 3. Коэффициент взаимной корреляции концентрации оптиче- ски активных компонент морской среды: детрита Pn , динофлагеллят Pf и растворенной органики Dn . 0,12 0,08 0,04 0,02 0 К о эф ф и ц и ен т в за и м н о й к о р р ел я ц и и 1180 1200 1220 1240 1260 Временной сдвиг, сутки 180 [6]; ),( zbbp λ – спектральный коэффициент обратного рассеяния света час- тицами взвеси на глубине z . Спектральная зависимость ),( zbbp λ определялась следующим выраже- нием: n bpbp zbzb −       ⋅= 00 00 ),(),( λ λλλ , (4) где ),( 00 zbbp λ – коэффициент обратного рассеяния света частицами взвеси на опорной длине волны 00λ на глубине z ; 00λ – опорная длина волны, равная 555 нм; n – показатель, характеризующий спектральную зависи- мость ),( zbbp λ , равный 1.Заметим, что центр пятого спектрального канала (СК) цветового сканера SeaWiFS [7] равен 555 нм. Профиль ),( 00 zbbp λ от z является функцией следующих параметров экологической модели 1100 ))()()((),( βαλ +++⋅= zPzPzPzb dfnbp , (5) где 1α и 1β – константы модели, оцененные по спутниковых данным и ре- зультатам расчета экологической модели для весны (март: цветение) и конца лета (отсутствие цветения: август), равные 0,0591 м2/мМоль N и 1,38 · 10-4 м-1 соответственно; nP – концентрация детрита в мМоль N/м3; fP – концентра- ция динофлагелятт в мМоль N/м3; dP - концентрация диатомовых водорос- лей в мМоль N/м3; ),( 00 zbbp λ имеет размерность м-1. Суммарный коэффициент поглощения света состоит из трех слагаемых ),(),()(),( zazaaza phCDMw λλλλ ++= , (6) где )(λwa – спектральный коэффициент поглощения света чистой морской во- дой, который не зависит от глубины z и задается согласно [8]; ),( zaCDM λ – спектральный коэффициент поглощения растворенным органическим веще- ством на глубине z ; ),( zaph λ – спектральный коэффициент поглощения фитопланктоном на глубине z . Спектральная зависимость ),( zaCDM λ имеет следующий вид ))(exp(),(),( 0101 λλλλ −⋅−⋅= Szaza CDMCDM , (7) где ),( 01 zaCDM λ – коэффициент поглощения растворенным органическим веществом на опорной длине волны 01λ на глубине z ; 01λ – опорная длина волны, равная 490 нм и соответствующая третьему СК цветового сканера SeaWiFS; S – константа, равная 0,018 нм-1, согласно [9]. Профиль ),( 01 zaCDM λ от z задается следующим выражением 181 2201 )(),( βαλ +⋅= zDza nCDM , (8) где 2α и 2β – константы модели, равные 0,0225 м2/мМоль N и 0,026 м-1; )(zDn – концентрация растворенного органического вещества в мМоль N/м3 Константы 2α и 2β найдены из предположения существования связи между Dn(0) и )0,( 01λCDMa , где значения концентрации Dn(0) брались из экологической модели для весны и марта, а значения )0,( 01λCDMa из спут- никовых данных за 1998 г. для этих же месяцев. Параметризация ),( zaph λ имеет следующий вид )()(),( * zCaza aphph ⋅= λλ , (9) где )(* λpha – удельный спектральный показатель поглощения фитопланкто- на задавался согласно работе [10], )(zCa – концентрация хлорофилла-«а» на глубине z в мг/м3. Переменная )(zCa является функцией параметров экологической модели ( ) 33 )()()( βα ++⋅= zPzPzC dfa , (10) где 3α и 3β – константы модели, равные 3,0 мг Са/мМоль N и 0 мг Са/м 3 со- ответственно, найденные исходя из данных биохимической модели для вес- ны (марта) и лета (августа) и in situ измерений, выполненных в 1998 г. Чу- риловой Т.Я. [11] в те же месяцы; )(zPf – концентрация динофлаггелят на глубине z, в мМоль N/м3; )(zPd – концентрация диатомовых водорослей на глубине z , в мМоль N/м3. В работе были использованы коэффициенты яркости моря wρ в шести СК 412, 443, 490, 510, 555 и 670 нм, полученные в результате обработки из- мерений цветового сканера SeaWiFS [7] за 1998 г. Эти данные были проин- терполированы на 4-х км сетку с 2-х недельным осреднением. Чтобы минимизировать грубые ошибки атмосферной коррекции, из масси- ва исключались спектры wρ , которые обладали следующими свойствами: – 0<wρ для любого СК; – измерения были сделаны в зоне блика; – в ближайших узлах сетки (± 1 узел сетки) находился объект повы- шенной яркости, в нашем случае облачность. Восстановление поверхностных концентраций оптически актив- ных компонентов морской среды по спутниковым данным о спек- тральном коэффициенте яркости моря. Экологическая модель позволяет получать вертикальные профили оптически активных компонентов морской среды. С использованием методики предыдущего раздела были построены модельные спектры восходящего излучения морской поверхности для цен- тральной части Черного моря для модельного времени, соответствующего 182 концу марта, что позволило сравнить измеренные значения спектрального коэффициента яркости моря с рассчитанными. Невязки спектра для j-го спектрального канала определяются по мо- дельному спектру Smj и поступившим спутниковым данным Sdj как δSj = Smj – Sdj . (11) По модельным поверхностным концентрациям оптически активных компонент Fi(0) и модельному спектру Sm строится корреляционная матри- ца невязок SFij Невязки концентраций оптически активных компонент δFi определяют- ся путем решения системы линейных уравнений δSj = ∑ SFij · δFi (суммиро- вание по индексу i). Коррекция оптически активных компонент осуществляется по всей глубине Fi *(z) = Fi(z)(1+ δFi/Fi(0)) . (12) Результаты осуществления ассимиляции по предлагаемой методике продемонстрированы ниже. На рис. 4 приведены спектры восходящего из- лучения морской поверхности Черного моря для конца марта в сравнении с данными SeaWiFS. Сплошной линией изображены спектры, полученные по вышеприве- денной методике: спектр, построенный с использованием концентраций оп- тически активных компонент, рассчитанных по экологической модели на конец марта модельного времени. Крестиками отмечены спутниковые данные о спектральном коэффици- енте яркости моря в шести каналах. Применение процедуры ассимиляции спутниковых данных через расчет невязок оптически активных компонен- тов позволяет построить скорректированные концентрации этих компонен- тов, и, соответственно, скорректированный спектр поверхностного излуче- ния. Представленные графики (см. рис. 4, а) показывают удовлетворительную работу алгоритма по восстановлению концентраций оптически активных ком- понентов при использовании данных по каналам в диапазоне 443 – 555 нм. График, приведенный на рис. 4, б показывает только формальную ра- боту алгоритма, это связано с сильным поглощением солнечной радиации на длинах волн 412 и 670 нм растворенным органическим веществом и чистой водой соответственно, что обусловливает отсутствие информации о концентрации хлорофилла-«а» в спутниковых данных по этим каналам. 183 Рис . 4. Сравнение спектров коэффициента яркости моря, построенных по модельным и скорректированным концентрациям оптически активных компонентов, крестиками отмечены спутниковые данные, при корректи- ровке использованы данные по каналам: а – 443, 490, 510, 555 нм; б – 490, 510, 555, 670 нм. Заключение. Таким образом, разработанный алгоритм ассимиляции концентрации оптически активных компонентов: двух составляющих фито- планктона, растворенного органического вещества и взвешенного органиче- ского вещества позволяет корректировать модельные значения данных па- раметров и может быть применен в трехмерной междисциплинарной моде- ли для всей открытой части Черного моря. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Дорофеев В.Л., Коротаев Г.К. Ассимиляция данных спутниковой альтиметрии в вихреразрешающей модели циркуляции Черного моря // Морской гидрофизический журнал. – 2004. – №1. – С. 52-68. 2. Korotaev G.K., Oguz T., Nikiforov A.A. et al. Seasonal, interannual and mesoscale variability of the Black Sea upper layer circulation derived from assimilation of alti- meter data into a reduced-gravity model // J. Gephys. Res. – 2003. – Vol. 108, № C4. – P.3122/doi:1029/2002JC001508. 3. Дорофеев В.Л., Коротаев Г.К., Суетин В.С., Сухих Л.И. Ассимиляция спутниковых изображений цвета моря в междисциплинарной модели экосистемы Черного моря // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное исполь- зование ресурсов шельфа. – Севастополь: НПЦ «ЭКОСИ-Гидрофизика». – 2008. – Вып. 16. – С. 323-332. 4. Дорофеев В.Л., Огуз Т., Коротаев Г.К. Моделирование биологической изменчивости Черного моря // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и ком- плексное использование ресурсов шельфа. – Севастополь: НПЦ «ЭКОСИ-Гидро- физика». – 2005. – Вып. 12. – С. 71-82. 5. Корчемкина Е.Н. Определение концентраций пигментов фитопланктона в морс- кой воде по данным дистанционных и контактных оптических измерений: дисс. … канд. физ.-мат. наук / Морской гидрофизический институт, Севастополь, 2012. – 157 с. Ρ w (λ )· 1 03 , с те р -1 400 500 600 700 400 500 600 700 Длина волны, нм Длина волны, нм Модельный спектр Результат ассимиляции Результат ассимиляции Модельный спектр 8 6 4 2 0 а б 184 6. Smith R.C., Baker K.S. Optical properties of the clearest natural waters (200-800 nm). // Appl. Opt. – 1981. – Vol. 20. – Р. 177-184. 7. Feldman G.C., McClain C.R. Ocean Color Web, SeaWiFS Reprocessing R2009.1, NASA Goddard Space Flight Center. Eds. Kuring N., Bailey S.W., http://oceancolor.gsfc. nasa.gov. – 2009. 8. Pope R.M., Fry E.S. Absorption spectrum (380-700 nm) of the pure water. II. Integrating cavity measurements // Appl. Opt. – 1997. – Vol. 36. – Р. 8710-8723. 9. Churilova T.Ya., Suslin V.V., Berseneva G.P., Pryahina S.F. Parametrization of light absorp- tion by phytoplankton, non-algal particles and coloured dissolved organic matter in the Black Sea // Current Problems in Optics of Natural Waters: Proc. 4th Int. Conf. (Nizhny Novgorod, September 11 – 15, 2007). – Nizhny Novgorod. – 2007. – P. 70-74. 10. Bricaud A., Babin M., Morel A. et al. Variability in the chlorophyll-specific absorption coefficients of natural phytoplankton: Analysis and parameterization // J. Gephys. Res. – 1995. – Vol. 100, № C7. – P. 13321-13332. 11. Чурилова Т.Я., Берсенева Г.П., Георгиева Л.В. Изменчивость био-оптических харак- теристик фитопланктона в Черном море // Океанология. – 2004. – Том 44, № 2. – С. 208-221. Материал по ступил в редакцию 25 .11 .2012 г. АНОТАЦ IЯ У роботі запропонований алгоритм асиміляції супутникових даних про спектральні характеристики висхідного випромінювання морської поверхні в моделі екосистеми Чорного моря. Як дані використовувалися значення спект- рального коефіцієнта яскравості моря, отримані після обробки вимірів колірного сканера SeaWiFS. Асиміляція супутникових даних з використанням запропонованого алгоритму дозволяє уточнити величини оптично активних компонентів морського середовища, отримувані в розрахунках по міждисциплінарній моделі Чорного моря, що у свою чергу дозволяє підвищити точність результатів чисельного моделювання екосистеми для глибоководної частини Чорного моря. ABSTRACT In the paper has been developed the satellite data assimilation algorithm on the spectral characteristics of the upward radiation of the sea upper layer in a model of the ecosystem of the Black Sea. The data received by the SeaWiFS instrument. Assimila- tion of satellite data with the use of the proposed algorithm allows to specify the values of optically active component of the marine environment, received in the calculation of in- terdisciplinary models of the Black Sea, which in its turn allows to increase the accuracy of the results of the numerical simulation of the ecosystem for a deep-water part of the Black Sea.

Построение алгоритма ассимиляции спутниковых данных в биооптической модели Черного моря

Репозитарії

Схожі ресурси