авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 |

Определение физических параметров атмосферы и океана методом вариационного усвоения данных спутниковых измерений

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

Уваров Николай Викторович

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ АТМОСФЕРЫ И ОКЕАНА МЕТОДОМ ВАРИАЦИОННОГО УСВОЕНИЯ ДАННЫХ СПУТНИКОВЫХ ИЗМЕРЕНИЙ

Специальность 25.00.29 – Физика атмосферы и гидросферы

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата физико-математических наук

Москва 2007 г.

Работа выполнена в

Институте вычислительной математики РАН

Научный руководитель:

Доктор физико-математических наук, профессор

ЧАВРО Анатолий Иванович

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор Лукин Д. С.

доктор физико-математических наук, Козодеров В. В.

Ведущая организация:

ГУ “НИЦ” “Планета”.

Защита состоится «___» _______ 2007 г. в ____ часов на заседании диссертационного совета Д 002.045.01 в Институте вычислительной математики РАН по адресу: 119991 ГСП-1, Москва, ул. Губкина, 8.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Института вычислительной математики РАН. С текстом автореферата можно ознакомится на сайте ИВМ РАН http://www.inm.ras.ru .

Автореферат разослан «___» __________ 2007 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

д. ф.-м. н. Бочаров Г. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Важнейшая на сегодняшний день проблема изменения климата, обусловленная как естественными, так и антропогенными факторами, приводит к необходимости организации глобального климатического мониторинга Земли. Известно, что в формировании климата планеты важную роль играет подстилающая поверхность и атмосфера - её оптически активные компоненты: пары воды, углекислый газ, озон, аэрозоли, а также малые газовые составляющие, такие как - метан, фреоны и т.д. Оценка изменений климата возможна лишь с помощью многопараметрических теоретических моделей, для создания и использования которых требуются, в том числе и данные о пространственно-временном распределении газовых составляющих, аэрозолей, термодинамических характеристик атмосферы. Естественно, что для получения такой информации необходимо проведение регулярных измерений характеристик и параметров, оказывающих влияние на климатообразование, а также анализ этих результатов.

Технологии зондирования атмосферы со спутников с целью определения метеорологических параметров разрабатывается уже более 40 лет. До недавнего времени зондирование атмосферы основывалось на данных, получаемых многоканальными спектрорадиометрами, регистрирующими тепловое излучение атмосферы в нескольких спектральных интервалах. Однако, с ростом возможностей электроники число используемых узкополосных каналов возросло до сотен и даже тысяч, регистрирующих излучение с непрерывным спектральным покрытием в широкой области спектра – от ультрафиолетовой до дальней ИК-области. В последнее время, в дополнение к орбитальным многоканальным спектрорадиометрам, которые регистрируют уходящее тепловое излучение атмосферы Земли в нескольких спектральных интервалах, на орбиту выводятся или планируются к запуску Фурье-спектрометры высокого спектрального разрешения с непрерывным спектральным покрытием, например IASI.

С одной стороны спектры более высокого разрешения должны позволять восстанавливать атмосферные параметры с большей точностью и более высоким высотным разрешением, а с другой стороны возрастает объём данных, которые следует обрабатывать, что в свою очередь, предъявляет высокие требования к вычислительным ресурсам, которые задействованы в восстановлении атмосферных параметров по спектрам высокого разрешения. Также с увеличением спектрального разрешения уменьшается отношение полезный сигнал/шум. Таким образом, проблема поиска и разработки новых методов и программных инструментов для оценки новых возможностей орбитальных сенсоров на основе Фурье-спектрометра высокого спектрального разрешения является весьма актуальной.

Цель диссертационной работы.

Целью данной диссертационной работы является решение следующих задач:

1. Разработка, совершенствование и программная реализация методов восстановления высотных профилей температуры и влажности в атмосфере Земли, а также температуры поверхности океана и скорости приводного ветра по тепловым спектрам уходящего излучения системы “подстилающая поверхность – атмосфера”.

2. Построение методик оптимального выбора и комбинирования наиболее информативных спутниковых измерительных каналов.

3. Проведение сравнительного анализа этих методов.

4. Исследование чувствительности решения обратной задачи в зависимости от спектрального разрешения измерительного прибора.

На защиту выносятся:

1. Методика решения прямой задачи с учетом вариаций излучательной способности взволнованной водной поверхности.

2. Комбинированный метод решения нелинейной обратной задачи, основанный на вариационном методе с использованием в качестве первого приближения решения линеаризованной задачи.

3. Оптимальный метод выбора измерительных каналов для восстановления характеристик атмосферы и подстилающей поверхности, состоящий в том, что вначале из первоначальной большой совокупности измерительных спутниковых каналов отбираются наиболее информативные каналы, а затем применяется процедура объединения каналов.

4. Результаты численных экспериментов по исследованию чувствительности решения обратной задачи в зависимости от спектрального разрешения спутникового измерительного прибора для различных методик выбора спектральных каналов.

5. Методика определения скорости приводного ветра в ИК-области спектра.

Научная новизна.

В диссертационной работе реализована строгая нелинейная модель для вычисления спектра атмосферы с учетом вариаций излучательной способности взволнованной поверхности океана и проведены численные эксперименты по восстановлению вертикальных профилей температуры и влажности атмосферы, температуры поверхности океана и скорости приводного ветра для различных методик выбора информативных каналов. Предложена и развита методика объединения спектральных интервалов в “псевдоканалы”, что приводит к существенному повышению точности решения обратной задачи. Предложена методика определения скорости приводного ветра с использованием угловых измерений в ИК-диапазоне спектра уходящего излучения.

Практическая ценность.

Предложенные и реализованные в процессе работы над диссертацией методы и алгоритмы, позволяют:

1) достаточно точно решать прямую задачу переноса ИК излучения в атмосфере;

2) отбирать наиболее информативные спутниковые каналы измерений, а также объединять отобранные спектральные интервалы в “псевдоканалы” с целью улучшения соотношения полезный сигнал/шум;

3) линейными и нелинейными методами восстанавливать над морской поверхностью вертикальные профили температуры и влажности атмосферы, а также температуру поверхности океана и скорость приводного ветра;

4) На основе полученных результатов можно сделать заключение, что для корректного учета излучательной способности водной поверхности и определения скорости приводного ветра бортовая спутниковая аппаратура должна строится с учетом возможности проведения измерений интенсивности собственного излучения системы “океан-атмосфера” как в надир, так и под углами, отличными от нуля в направлении полета спутника.

Численные эксперименты позволили также оценить зависимость ошибки решения обратной задачи от спектрального разрешения измерительной аппаратуры.

Полученные результаты предполагается использовать на российских и зарубежных спутниках, в частности в ИКИ РАН, при обработке информации по дистанционному зондированию атмосферы планеты Венера.

Апробация работы.

Основные результаты диссертации докладывались на научных семинарах ИВМ РАН; на семинаре ЭКОСРЕДЫ МГУ; на семинаре "Математическое моделирование волновых процессов" МФТИ, РОСНОУ; на международных конференциях CITES-2005 в Новосибирске, ENVIROMIS-2006 в Томске, на международном симпозиуме по атмосферной радиации (МСАР-2006) в Санкт-Петербург, на научных конференциях МФТИ в 2000-2005г.

Объем и структура работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объем диссертации 107 страниц, она содержит кроме основного текста 25 рисунков, 3 таблицы и список литературы из 84 наименования.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении показана актуальность темы диссертации, сформулированы основные задачи исследования.

Первая глава содержит обзор и анализ теоретических работ по решению обратных задач спутниковой метеорологии. Модель измерений в общем виде может быть представлена следующим образом:

,

где – вектор измеренных со спутника интенсивностей излучения; - оператор прямой задачи; - вектор длин волн каналов спутникового прибора, – вектор восстанавливаемых параметров; - вектор известных параметров атмосферы; - вектор шума измерительного прибора.

Обратная задача заключается в нахождении оценки вектора при известном векторе . Общий статистический подход к решению обратных задач атмосферной оптики подробно разработан и описан в литературе за последние 40 лет.

Класс линейных методов обычно строится в предположении, что прямая задача может быть представлена в виде:

,

где - линейный оператор, - векторы предиктанта, предиктора и ошибок измерений, при этом предполагается, что ошибка измерений не коррелирует с вектором восстанавливаемых параметров ; т.е. , ( - символ математического ожидания), а также известна автоковариационная матрица определяемых параметров , ковариационная матрица ошибок измерений , которая является частью спецификации конкретного прибора.

Метод наилучшей линейной оценки заключается в построении линейной оценки: , минимизирующей математическое ожидание ошибки решения :

.

Оператор в случае, когда является известным оператором, записывается в виде: , а в случае, когда оператор неизвестен, записывается в виде: - линейная регрессия, - взаимно-ковариационная матрица, - ковариационная матрица наблюдений.

Далее рассматривается подход, который учитывает нелинейную связь между предиктором и предиктантом, а именно - вариационный алгоритм, минимизирующий следующую целевую функцию:

,

где - вектор измеренных яркостей, а F(x) – оператор прямой модели. Точность решения зависит от точности задания начального приближения .

Как правило, современные измерительные спутниковые системы развиваются в направлении увеличения спектрального разрешения, что связано с необходимостью получения большего числа “независимых” каналов для более детального восстановления параметров атмосферы и подстилающей поверхности. При этом возникает несколько проблем: во-первых, существенно увеличивается количество доступных данных наблюдений, обработка которых становится весьма затруднительным процессом, во-вторых, с увеличением спектрального разрешения уменьшается энергия полезного сигнала в каждом канале, что негативно сказывается на точности решения обратной задачи. В связи с этим возникает задача отбора небольшого числа наиболее информативных измерительных каналов (частот измерений) из первоначальной относительно большой совокупности каналов с фиксированным спектральным разрешением, что связано с убыванием “полезности” дополнительных каналов при фиксированной “стоимости” каждого канала. Более того, увеличение спектрального разрешения, во-первых, приводит к большим техническим трудностям, а во-вторых, не всегда оправдывается, поскольку сужение измерительных каналов уменьшает отношение сигнал/шум в каждом отдельном канале, что естественно ухудшает возможность восстановления искомых параметров атмосферы. Следовательно, в процессе оптимизации необходимо варьировать не только положение, но и ширину спектральных каналов.

Вторая глава содержит описание физических аспектов решения прямой и обратной задач, а также описание используемых алгоритмов. При наблюдении атмосферы со спутника, выражение для интенсивности уходящего излучения системы “океан – атмосфера” в общем случае, в условиях чистого неба имеет вид:

(1)

где - длина волны; - коэффициент поглощения компонентами атмосферы; - высотные профили температуры и концентраций газовых составляющих; - температура поверхности океана; - скорость приводного ветра; - функция Планка; - излучательная способность водной поверхности; - косинус угла визирования; - верхняя граница атмосферы.

При реальных измерениях спутниковым прибором мы получаем информацию о спектральной зависимости излучения с определенным спектральным и угловым разрешениями:

(2)

где и - спектры высокого и низкого разрешения, а - аппаратная функция прибора.

В параграфах 2.2, 2.3 описывается методика расчета коэффициента поглощения , который включает в себя следующие слагаемые:

- коэффициент молекулярного поглощения газовыми составляющими, который вычисляется с помощью суммирования по спектральным линиям (line-by-line) с использованием параметров известной спектральной базы данных HITRAN-96;

- коэффициент континуального поглощения водяным паром, вычисляемый с помощью параметризации предложенной в работе (S.A.Clough, 1989).

В параграфе 2.4 приводится методика расчета излучательной способности водной поверхности, что позволяет решать прямую задачу при больших углах визирования с учетом скорости приводного ветра.

Для того, чтобы регистрируемое на спутнике уходящее излучение системы “океан-атмосфера” содержало информацию о восстанавливаемых параметрах, необходимо тщательно выбирать частоты измерений. В параграфе 2.5 приводятся методики отбора наиболее информативных каналов (DRM (Menke W., 1984), SVD(DRM) (Prunet P., 1996), Jacobian (Aires F., 2002), Iterative (Rogers C.D., 1996)), а также процедура объединения элементарных спектральных измерительных каналов в “псевдоканалы” (Козлов В.П., 1974), приводящая к увеличению отношения полезный сигнал/шум, что в свою очередь позволяет существенно улучшить точность решения обратной задачи.

В параграфе 2.6 аналитически рассчитаны производные коэффициента поглощения, необходимые для линеаризации задачи, а также для расчета производных Фреше и Гессе, используемых для минимизации вариационного функционала. В этом параграфе также приводятся используемые в данной работе методы решения обратной задачи. Подробно рассматривается метод наилучшей линейной оценки (Успенский А.Б., 1981; Пытьев Ю.П., 1989) в предположении, что прямая задача может быть линеаризирована , где , - вектор восстанавливаемых параметров, - вектор среднего состояния системы “океан-атмосфера”, - вектор измеряемых спутниковым прибором величин. Метод наилучшей линейной оценки заключается в построении такого оператора , подействовав которым на вектор измеряемых величин , получим решение обратной задачи с минимальной среднеквадратичной ошибкой восстановления:

, (3)

.

Как видно из уравнения (1), прямая модель является нелинейной, поэтому в работе рассматривался вариационный метод решения обратной задачи, заключающийся в минимизации штрафной функции вида:

, (4)

где - вектор начального приближения. Минимум вариационного функционала находился методом Ньютона:

,

где ; ;

Поскольку решение, получаемое методом Нютона, существенно зависит от начального приближения , то в качестве начального приближения бралось решение, получаемое методом наилучшей линейной оценки (3).

В третьей главе описаны проведенные численные эксперименты по решению обратной задачи восстановления профилей температуры и влажности атмосферы, а также температуры поверхности океана и скорости приводного ветра.

В экспериментах был использован банк данных реанализа Европейского Центра среднесрочного прогноза погоды. Калибровочный ансамбль включает 3000 реализаций профилей температуры и влажности, а также температуры подстилающей поверхности над Индийским океаном за летний период времени на сетке 2.50х2.50. По данному ансамблю вычислялись средние значения искомых параметров и соответствующие ковариационные матрицы, необходимые для построения эмпирических ортогональных функций (ЭОФ) и ковариационных матриц спектра уходящего теплового излучения.

Анализ ошибок восстановления проводился по выборке, состоящий из 300 профилей температуры, удельной влажности над поверхностью Индийского океана (верификационный ансамбль), а также температур поверхности и скорости приводного ветра. По этим данным моделировались спектры, которые использовались для решения обратной задачи.

Моделирование спектров проводилось со спектральным разрешением 0.25 см-1, характерным для прибора IASI.



Pages:   || 2 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.