539
реклама
Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой 33. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА ОБЩЕГО СОДЕРЖАНИЯ ОЗОНА ПО СПУТНИКОВЫМ ДАННЫМ TOMS А.В. Базаров, Д.Д. Дарижапов, И.И. Кирбижекова Отдел физических проблем при Президиуме БНЦ СО РАН, г. Улан-Удэ Аннотация. Представлены основные методы функционирования разработанной в Отделе физических проблем БНЦ СО РАН автоматизированной информационной системы «Атламас» диагностики и мониторинга общего содержания озона на основе архива спутникового банка данных TOMS. Алгоритмы и методы информационной системы позволяют рассчитывать временные ряды ОСО в виде ряда полей с произвольными границами и над различными географическими точками. Подобная информация необходима для мониторинга и анализа атмосфернобиосферных связей в регионах с геометрически неправильными очертаниями. Количество озона в атмосфере относительно невелико толщина его приведенного слоя составляет около 0,3 см, что соответствует его общей массе 3,29 109 т. Однако процессы переноса играют существенную роль в распределении озона 1. На долю стратосферного озона приходится более 85 %, поэтому изменения, касающиеся общего содержания озона (ОСО), в первую очередь связаны с теми изменениями, которые происходят в стратосферном озоне [2, 3. Являясь оптически активным газом, озон, поглощая, главным образом, ультрафиолетовое излучение Солнца в диапазоне 200–300 нм, определяет термический режим стратосферы, существенно влияет на стратификацию температуры и предотвращает попадание биологически активного жесткого ультрафиолета на поверхность Земли 4. Общее содержание озона, или суммарный озон, представляет собой его интегральное количество в вертикальном столбе атмосферы, численно равное толщине озонового слоя при стандартных давлении и температуре на уровне Земли (соответственно 760 мм рт. ст. и 288 К). ОСО выражается в атмосферо-сантиметрах (атм. см), но чаще используют величину, равную 10–3 атм. см, которую принято называть единицей Добсона (е.Д.). Многолетние наблюдения за ОСО показывают, что 539 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой оно испытывает значительные как пространственные, так и временные вариации и, в среднем, имеет выраженную зависимость от широты и сезона 3. Измерения ОСО в атмосфере проводятся с 1920-х годов. С тех пор, методы измерений эволюционировали от наземных до бортовых (аэростатов, самолетов, ракет) и спутниковых. Достижения в развитии приборного оснащения позволили расширить измерения озона от столба атмосферы над наземной станцией до ежедневного глобального охвата озоносферы земли (рис. 1). Рис. 1. Приборы и методы измерения атмосферного озона. В настоящее время основу мировой наземной сети измерения ОСО составляют станции, оснащенные озонными спектрофотометрами Добсона, автоматизированными спектрофотометрами Брюера и фильтровыми озонометрами М-124. Эта сеть является составной частью Глобальной службы атмосферы ВМО 5]. Результаты измерений поступают в международный центр данных об озоне и ультрафиолетовой радиации в Канаде (WMO WOUDC World Meteorological Organization World Ozone and Ultraviolet Radiation Data Centre, Toronto, Canada) 6–8]. Для анализа пространственно-временных вариаций озонного слоя также широко используются регулярные спутниковые измерения ОСО 8–10]. С этой целью с 1978 года запускаются искусственные спутники Земли (ИСЗ) с аппаратурой TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer), основной задачей которых является проведение регулярных измерений ОСО и формирование баз данных. С 2005 года по настоящее 540 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой время TOMS–программу продолжает находящийся на орбите (ИСЗ Aura) более совершенный спектрометр OMI (Ozone Meter Instrument). Всемирный банк данных по наблюдениям общего содержания озона TOMS 11 охватывает всю поверхность Земли (от 90°с.ш. до 90°ю.ш. и от 180°з.д. до 180°в.д.). Данные представлены среднесуточными значениями ОСО для пространственной сетки с ячейкой широта долгота = 1° 1,25° (для OMI / Aura 1°1°) 12]. Многочисленные сравнения этих данных с результатами измерений наземными приборами показали, что информация носит доверительный характер и может быть использована для анализа 10, 13–14]. Объем информации, получаемый в результате обработки данных из ежедневно обновляемого Всемирного банка TOMS, постоянно увеличивается, поэтому на первый план выходят задачи ее оптимизации, структуризации и анализа. В Отделе физических проблем БНЦ СО РАН создана автоматизированная информационная система территориального распределения ОСО на основе данных Всемирного банка TOMS 11. Информационная система «Атламас», предназначенная для изучения особенностей пространственно-временного распределения общего содержания озона над различными регионами России. На рис. 2 представлена принципиальная схема информационной системы «Атламас» аббревиатура от слов: «Атлас Малых предусматривает Атмосферных предоставление Составляющих». информации также Принципиальная по такой схема спутниковой информации, как спектральная солнечная облученность (СУФО) и стратосферный аэрозольный слой (САС). Рис. 2. Принципиальная схема системы автоматизированной обработки спутниковых данных TOMS (/OMI). 541 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой «Атламас», управляемый подсистемой сервиса пользователя, заключающейся в интерфейсе системы, получает указания о выборе территории, по которой необходимо построить карту, временные параметры и варианты построения карт Входные условия, задаваемые пользователем, передаются в подсистему построения карт, и на выходе строится карта. Подсистема построения карт информационной системы «Атламас» позволяет строить цветовые карты распределения ОСО как с плавно меняющимися характеристиками внутри обширных территорий, так и с дискретной привязкой к границам административно- территориальных образований. Рис 3. Карта России с нанесенными границами регионов. Карта России в проекции Ламберта-Гаусса с нанесенными границами регионов (рис. 3) погружена в декартову систему координат (x, y) в границах a1 ≤ x ≤ a2, b1 ≤ y ≤ b2. Начало координат находится в верхнем левом углу. Преобразование декартовых координат (x, y) в географические (, ) осуществляется с помощью 542 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой двумерной функции S: (x, y) (, ), которая задается таблицей соответствий, заключенной в специальном программном модуле информационной системы. На данный момент реализованы два варианта построения карт. (I) – построение карт распределения значений ОСО по территории России; (II) – построение карт по средним значениям регионов; и находящийся в разработке вариант (III) – построение карт распределения значений ОСО на основе данных наземных озонометрических станций. Данные алгоритмы позволяют как реконструировать временные ряды над определенными географическими точками (вариант I), так и рассчитать средние по регионам показатели уровня ОСО (вариант II). Кроме того, вариант III позволяет использовать данные наземных измерений. Из дискретных данных Всемирного банка TOMS для построения цветовых карт пространственного распределения ОСО, для анализа динамики в конкретных точках местности, а также для построения карт регионов, чьи границы не сочетаются с точками Всемирного банка необходимо вычисление непрерывных зависимостей между узлами сетки. Для решения данной задачи информационной системой «Атламас» предложено использовать алгоритм билинейной интерполяции в узлах сетки вычисления функции f (i ,i ) – функции значения параметра в точке с координатами (i ,i ) . Использование данного алгоритма обосновано тем, что значения распределены равномерно по сетке через заданный промежуток. Билинейная интерполяция в дополнительных компьютерной пикселей графике относительно используется основных, для расчета исходных, что цветов позволяет сглаживать переходы. Затем из результатов вычислений цвета восстанавливается значение ОСО в любой точке между узлами сетки. В качестве функции интерполяции применена кубическая сплайн-функция 15: s(x ) fi 10 (u ) fi 1(u ) [mi 10 (u ) mi 1(u )]hi , i 1, N , где x — аргумент ряда интерполяции, fi — узловые значения ряда интерполяции, 0 , 1 , 0 , 1 — коэффициенты сплайн–функции, mi — производные второго порядка в узлах ряда интерполяции, N – число узлов ряда. 543 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой Для нахождения коэффициентов сплайн–функции используется метод прогонки. Общий принцип построения конечной функции заключается в следующем: в качестве исходных данных на обработку поступают данные значений по территории, немного большей заданной территории (для выведения ошибочных приграничных зон за пределы карты территории). Данные могут быть как за определенный день, так и усредненные за какой-либо период; поступившие данные обрабатываются алгоритмом; на выходе строится функция вычисления значения ОСО в любой точке карты. В варианте (I) построения общей карты распределения ОСО по территории России для каждой точки карты вычисляется полное значение цвета на основе действительного значения ОСО в данной точке: V = f (, ), T (x, y) = (C1, C2 – V·k1, C2 – V·k2). Аппроксимация значений по всей координатной плоскости карты ведется методом наибольших вкладов. Значение количества озона в любой точке карты можно узнать, обратившись к аппроксимирующей функции F (, ) (где — широта, — долгота), которая была получена на шаге аппроксимации. Введя цветовую функцию C(f), которая в качестве аргумента принимает значение количества озона, а возвращает цветовой индекс, соответствующий данному значению, получим: c , если f f f 1 2 1 c , если f f f 2 3 C f 2 , ... cn , если fn f fn 1 где n — число цветов, (fi, fi+1) — интервал, поставленный в соответствие данному цветовому индексу. Теперь для каждой точки карты (x, y) можно указать цветовой индекс: (x , y ) : f F (S (x , y )) | a1 x a 2, b1 y b2 , c C (f ) . 544 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой Узкое место алгоритма — общая скорость работы геометрически зависит от размерности карты. Один из вариантов достижения компромисса между скоростью работы и точностью отображения — это разбиение карты на фрагменты. В пределах фрагмента цветовой индекс будет считаться постоянным. Значение цветового индекса вычисляется по среднему для данного фрагмента значению количества озона. Тогда для каждого фрагмента карты (x1, y1, x2, y2): f avg F (S (x , y )) , x1 x x 2 y1 y y2 c C ( f ') , где f — усредненное значение количества озона в фрагменте (x1, y1, x2, y2). Фрагмент полностью заполняется цветом цветового индекса. Осуществляя вложенную итерацию по фрагментам карты и вычисляя цветовой индекс для каждого фрагмента, можно заполнить всю карту за достаточно короткий период времени. Результат работы алгоритма (I) представлен на рис. 4. а б Рис. 4. Варианты визуализации распределения поля ОСО по территории России и прилегающих стран: цветовая, со шкалой 1 (а) и изолинии, со шкалой 2 (б) Построение карт распределения значений ОСО по варианту (I) иллюстрирует поведение озонного слоя за тот или иной период времени. Данный алгоритм служит вспомогательным временных рядов средством для вычисления ОСО для различных статистических географических точек. характеристик Погрешность вычислений значений ОСО информационной системой над точкой с определенными географическими координатами сравнительно с результатами работы системы 545 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой запросов Всемирного банка данных TOMS для различных городов России не превышает 1 %. Алгоритм (II) определяет значения ОСО в узлах сетки измерений TOMS, попадающие в заданную территорию, используя процесс обхода территории региона, который состоит из двух шагов. На первом шаге вычисляются декартовы координаты прямоугольника, в который заключен регион, обход территории осуществляется алгоритмом “лесной пожар”, позволяющим выявить все точки карты в декартовых координатах, принадлежащих данному региону. Обход завершается, когда на территории нет точек, не включенных в процесс обхода. В процессе обхода отслеживаются минимальные и максимальные координаты прямоугольника, и формируется “маска” региона, используемая на втором шаге и в дальнейшем при отображении информации о регионе. На втором шаге идет непосредственно линейный обход с вычислением ОСО в географических координатах и проверкой на “попадание” текущей точки в “маску”. Далее суммированное значение ОСО усредняется, и территория закрашивается цветом, определенным для данного значения. На рис. 5 сплошным цветом показан результат работы алгоритма “лесной пожар”, а сеткой точек – алгоритма линейного обхода. Рис. 5. Результат обработки территории Республики Бурятия после полного завершения обхода Далее суммированное значение ОСО усредняется, и территория закрашивается цветом, вычисленным по общей формуле: T = (C1, C2 – V·k1, C2 – V·k2) где T — полное значение цвета; V — усредненное значение ОСО для данного региона; C1, C2, k1, k2 — коэффициенты. 546 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой Результаты работы алгоритма (II) представлены на рис. 6: а б Рис. 6. Карта распределения ОСО по регионам России в периоды зимневесеннего максимума (а) и летне-осеннего минимума (б) Данный алгоритм служит вспомогательным средством для расчета статистических характеристик распределения ОСО для различных регионов. Оба варианта в качестве исходных данных используют спутниковую информацию. Алгоритм (III) предназначен для построения карт ОСО по данным наземных озонометрических станций. Этот алгоритм в качестве функции аппроксимации использует шаровые функции, которые записываются следующим образом [16]: N M f (i ,i ) anm cos m λi bnm sin m λi Pnm i , i 1, S ; n 1 m 0 где , — географические координаты, коширота и долгота; = Ф – 90о , Ф — географическая широта; Pnm () — присоединенные полиномы Лежандра степени n и порядка m, заданные в нормировке Грамма-Шмидта; S — количество станций; f (, ) — входные данные измеренные на станциях; anm , bnm — неизвестные коэффициенты. Решение системы линейных алгебраических уравнений (1) относительно неизвестных коэффициентов anm , bnm дает возможность вычислить значение ОСО в любой точке с координатами (, ) над территорией России. 547 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой Система уравнений решается методом наибольших вкладов [16]. Точность решения, определяемая на станциях измерения, зависит от длины аппроксимирующего ряда. При длине ряда, определяемой значениями N = 40 и M = 4, среднеквадратичная погрешность составляет ~3 %. Отметим, что этой точности вполне достаточно для многих практических задач, для которых требуемая среднеквадратичная погрешность не должна превышать 5%. Используя для решения тех или иных задач любой из трех представленных алгоритмов можно построить карты и рассчитать значения ОСО за любой период для различных регионов России. Информационная система ориентирована на непрофессионального пользователя и работает на персональном компьютере IBM PC под управлением операционной системы WINDOWS 95/98/NT/XP. Программное обеспечение компьютерной системы реализовано с помощью объектно-ориентированных языков программирования Visual С++ и Delphi, что позволило обеспечить систему удобным графическим интерфейсом с системой меню, возможностью графического и табличного представления результатов расчетов, доступом к файлам данных, высокой скоростью математических вычислений, возможностью дальнейшего расширения и изменения алгоритмов вычислений. Системные требования для корректной работы программного обеспечения — ПК класса IBM с частотой не ниже 500 MHz, объем ОЗУ не менее 256 Мб, объем свободного пространства жесткого диска не менее 20 Мб без учета базы данных и сохраняемых результатов, DVD–ROM для работы с базой данных на DVD-R объемом 4,3 Гб, объем файла подкачки не менее 512 Мб, установленный пакет не ниже Microsoft Office 97 для формирования отчетов. Таким образом: 1. Предложены и реализованы алгоритмы и методы, составляющие основу автоматизированной информационной системы обработки и анализа спутниковых данных. Разработанная информационная система «Атламас» представляет собой эффективный инструмент для расчета статических показателей озонного слоя над регионами России и построения карт пространственно-временных распределений ОСО. 2. Организован способ хранения и управления спутниковой информацией ОСО на основе СУБД MySQL, позволяющий оптимизировать поступающую из Всемирного банка данных TOMS информацию. Материалы Банка данных TOMS, представленные в виде текстовых файлов, модулями автоматизированной обработки 548 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой организуются в БД системы. Дальнейшая обработка происходит под управлением пользователя в ходе выполнения специальных алгоритмов. 3. Разработаны алгоритмы и методы реконструкции временных рядов над определенными географическими точками, а также для расчета значений ОСО за заданный период для различных регионов, и построения карт распределения значений ОСО по регионам и территории России в целом. Использование информационной системы «Атламас» нацелено на автоматизацию расчетов в области климатоэкологических и эколого-географических задач. Информационная система автоматизированной обработки и анализа спутниковых данных может быть использована как вспомогательное средство при разработке математических и физических моделей взаимосвязи ОСО с другими природными факторами и явлениями. Эти модели необходимы для оценки возможных изменений отдельных элементов климата и окружающей среды. С другой стороны, эти модели полезны для планирования экспериментальных исследований атмосферы и интерпретации получаемых данных. Предложенные методы реконструкции ОСО по спутниковым данным над различными территориями, такими как, например, климатические или административные регионы России, позволяют решать важные теоретические и практические задачи в области климатоэкологического мониторинга. Информационная система «Атламас» позволяет строить цифровые двумерные карты ОСО. Дальнейшее усовершенствование информационной системы предполагает формирование аналогичных баз данных на основе спутниковой информации, такой как поток солнечного ультрафиолета, стратосферный аэрозоль и проч. ЛИТЕРАТУРА 1. Озон: взгляд из космоса (Космический мониторинг атмосферного озона). / Ортенберг Ф.С., Трифонов Ю.М. – М: «Знание», 1990. – 63 с. 2. Влияние циркуляционно-синоптических процессов на содержание и изменчивость оптически активных составляющих стратосферы / Смирнов С.В. – Автореферат. – Томск, 1998. – 22 с.; 3. Лазерное зондирование средней атмосферы / Зуев В.В., Ельников А.В., Бурлаков В.Д. – Томск, Изд-во «РАСКО». – 2002. – 351 с.; 4. Атмосферный озон и изменения глобального климата / Александров Э.Л., Кароль И.Л., Ракипова Л.Р., Седунов Ю.С., Хргиан А.Х. – Л.: Гидрометеоиздат, 1982. – 165 с.; 5. Scientific Assessment of Ozone Depletion: 1998. WMO Global Ozone Research and Monitoring Project // Report No. 44. – Geneva. WMO. – 1999; 549 Зондирование земных покровов радарами с синтезированной апертурой 6. Global and zonal total ozone variations estimated from ground-based and satellite measurements: 1964–2000 / Fioletov V.E., Bodeker G.E., Miller A.J. et al. // J. Geophys. Res. – 2002. – Vol.107. №D22. 4647. – Doi: 10.1029/2001 JD001350; 7. Scientific Assessment of Ozone Depletion: 1998. WMO Global Ozone Research and Monitoring Project // Report No. 44. – Geneva. WMO. – 1999; 8. Scientific Assessment of Ozone Depletion: 2002. WMO Global Ozone Research and Monitoring Project // Report No. 47. – Geneva. WMO. – 498 p.; 9. Сравнения спутниковых (аппаратура GOME, TOMS) и наземных измерений общего содержания озона / Ионов Д.В., Тимофеев Ю.М., Шаламянский А.М. // Исследование Земли из космоса. – 2002. – №3. – С.10–19; 10. An assessment of the world ground-based total ozone network performance from comparison with satellite data / Fioletov V.E., Kerr J.В., Hare E.W., et al. // J. Geophys. Res.. – 1999. – V.104. D22. – P.1737–1747; 11. Электронный ресурс / Режим доступа: http://jwocky.gsfc.nasa.gov – TOMS; 12. The TOMS instrument and data products Электронный ресурс / Режим доступа: http://badc.nerc.ac.uk/data/TOMS/TOMShelp.html. – BADC: help on the TOMS instrument and data; 13. Comparison of ground-based and total ozone mapping spectrometer measurements used in assessing the performance of the global ozone observing system / Bojkov R.D., Mateer C.L. and Hansson A. // JGR. – 1988. – V.93. – P.9525–9533; 14. An assessment of the accuracy of 14.5 years of Nimbus 7 TOMS Version 7 ozone data by comparison with the Dobson Network / McPeters R.D. and Labow G.J. // GRL. – 1996. – V.23. – P.3695–3698; 15. Интерполяция. Методы и компьютерные технологии их реализации / Половко А.М., Бутусов П.Н. – СПб: BHV, 2004. – 320 с.; 16. Геомагнитные вариации и бури / Базаржапов А.Д., Матвеев М.И., Мишин В.М. – Новосибирск: Наука, 1979. – 248 с. 550
