|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
АССИМИЛЯЦИЯ СПУТНИКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ О КОЛИЧЕСТВЕ ВОДЫ В СНЕЖНОМ ПОКРОВЕ НА ПРИМЕРЕ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ ЯМАЛО-НЕНЕЦКОГО АВТОНОМНОГО ОКРУГАтезисы доклада
- Авторы: ЧУРЮЛИН Е.В., ФРОЛОВА Н.Л.
- Сборник: Сборник трудов Четырнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"
- Тезисы
- Год издания: 2016
- Место издания: Москва
- Первая страница: 120
- Последняя страница: 120
- Аннотация: В современном мире информация играет важнейшую роль в любых сферах деятельности человека. И гидрология в этом плане не является исключением. Развитие дистанционных методов зондирования земли позволило использовать не только фактические данные, но и активно применять спутниковую информацию. Ассимиляция полученных (спутниковых) данных позволяет в значительной степени улучшить ряды с фактической информацией исследуемых регионов. В качестве основного объекта исследования был выбран снежный покров, потому что для территории Российской Федерации является не только мощным климатообразующим фактором, но и является важным гидрологическим ресурсом, влияющим на народное хозяйство. Отдельное внимание при выполнении практической части работы было уделено подготовительной стадии, на которой были выполнены следующие шаги: а) сбор и обработка маршрутных снегомерных наблюдений; б) сбор и обработка фактической информации о температуре воздуха, осадках и данных о фактической высоте снежного покрова; в) сбор, обработка и статистическая оценка гидрологической информации. Объектами исследования данной работы выступают пять метеорологических станций на территории Ямало-Ненецкого автономного округа, где имеются в наличии маршрутные снегомерные наблюдения. Для этих станций собрана фактическая информация о степени покрытия маршрута снегом, ледяной коркой, высоте снежного покрова, плотности и количестве воды в нем. Дополнительно была собрана информация о температуре воздуха, и количестве атмосферных осадков на каждой из пяти станций. Спутниковая информация для этих же станции представлена высотой снежного покров и количеством воды в объекте исследования. По результатам предварительной работы была создана база данных, содержащая как фактическую, так и спутниковую информацию. Для получения данных о ДЗЗ использовался проект GlobSnow по следующими причинами: возможность получать информацию независимо от наличия облачности, дискретность (сутки, декады, месяцы), доступ к архивным материалам начиная с 1978 года, зона покрытия данными начиная от 350 до 850 с.ш, оперативность, общедоступность и их точность. В ходе выполнения ассимиляции данных особое внимание уделялось следующим аспектам: сравнение и объективная оценка основных методов определения запасов воды в снежном покрове, оценка точности получаемой информации, сравнение спутниковой информации с фактическими данными запасов воды в снежном покрове за многолетний период, написание программного обеспечения для систематической работы с исходной информацией. Для ассимиляция данных было принято решение создать программный комплекс на базе программной среды ArcGIS, позволяющего работать со спутниковой информацией в оперативном режиме. Для реализации данного проекта использовались языки программирования Java, Python и VBA. Результатом создания программного комплекса стали семь скриптов, позволяющие работать со фактической и спутниковой информацией в оперативном режиме. Три из семи скриптов созданы для реализации различных методов ассимиляции спутниковых данных. Эти модули представляют собой набор различных команд, которые позволяют определить среднее значение количества воды в снежном покрове для метеорологической станции (любой). Итоговым результатом выполнения работы скриптов являются усреднённые ряды данных по четырём, двум и одному ближайшему к метеорологической станции узлу сетки SWE. После реализации алгоритмов, полученные ряды данных прошли статистическую обработку, результатом которой стали ассимилированные ряды данных. Статистическая обработка включала в себя следующие шаги: установление возможности применения спутниковых данных, установление связи между фактическими данными о количестве воды в снежном покрове и восстановленными спутниковыми данными, определение корреляции между данными и установление доверительных диапазонов среднеквадратических отклонений от среднего. Литература 1. Python 3 для начинающих [электронный ресурс] // Python 3. – 2014. – Режим доступа: http://pythonworld.r СПИСОК ЦИТИРУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ: 1. Python 3 для начинающих //Python 3. -2014. -Режим доступа: http://pythonworld.ru/(дата обращения 10.04.2016). 2. GIS-Lab //GIS-Lab. -2002. -Режим доступа: http://gis-lab.info/(дата обращения 11.04.2016). 3. ESRI help //ArcGIS. -2000. -Режим доступа: http://learn.arcgis.com/(12.05.2016). 4. Algorithm Theoretical Basis Document -SE Algorithm -European space agency report //ESRIN. -2014. -Режим доступа: http://www.globsnow.info/docs/GS2_SE_ATBD.pdf (дата обращения 10.10.2015). 5. A Canada Center for Remote Sensing. Fundamentals of Remote Sensing -remote sensing tutorial //Canada. 2015 г. 6. Шарков, Е.А. Пассивное микроволновое зондирование Земли: прошлое, настоящее и планы на будущее /Е.А. Шарков.//Современные проблемы дистанционного зондирования из космоса, 2004. №4. С.70-80.
- Добавил в систему: Фролова Наталья Леонидовна