МЕТОДИКА И ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ ОБЩЕГО СОДЕРЖАНИЯ СО2 УРОВНЯ L2 GOSAT

Явлением парникового эффекта называют подъем температуры нижних слоев атмосферы и на поверхности планеты при котором тепловое излучение задерживается так называемыми парниковыми газами. Следует отметить, что концентрации углекислого газа и метана увеличились на 31 % и 149 % по сравнению с серединой XVIII века. Такая тенденция приводит к изменению радиационных свойств атмосферы и, как следствие, к изменению климата Земли. Ввиду тенденции увеличения концентрации парниковых газов в атмосфере нашей планеты, требуется не только непрерывный контроль, но и исследования в данной области. Что приводит к необходимости создания различных систем мониторинга [1].

Японское космическое агентство JAXA специально для отслеживания парниковых газов разработали и запустили 23 января 2009 г. спутник GOSAT, также известный под именем Ibuki. Это первый в мире спутник, чьей задачей является мониторинг парниковых газов (СО2 и СН4). Он находится на орбите высотой 666 км, огибает землю примерно за 100 мин и проходит над одной и той же точкой раз в три дня [2].

Рисунок 1. Геометрия наблюдений [2]

При пролёте спутника GOSAT над сушей, измерения производятся в продольном направлении по пути следования. Пять точек-наблюдений размещаются в одном ряду, затем осуществляется переход на следующий ряд (рисунок 1).

Допустим, если в качестве исследователя выбрать интересующий день исследований и площадь, на которой проводятся исследования, тогда на суше, в идеальных условиях, а именно безоблачная погода, ожидается увидеть точки, попадающие в интересующую область (рисунок 2).

Рисунок 2. Точки, попадающие в область при идеальных условиях

Главной проблемой в полноте данных является облачность. В облачность спутниковый прибор не может провести точные измерения, поэтому такие точки не вносятся в продукты уровня L1, а, следовательно, данные не попадают на дальнейшие уровни (рисунок 3).

Рисунок 3. Отсутствие точек ввиду облачности

Возникает задача восполнения таких пропусков. В данной работе предлагается выполнять интерполяцию. Конечно, существует тенденция увеличения концентрации парниковых газов, но резкие скачки не проявляются за малые промежутки времени. Учитывая, что спутник выполняет полный цикл (с возвратом в одну и ту же точку) за три дня, можно предоставить исследователю выбрать период интерполяции от трёх дней.

Если обратиться к продукту японского агентства Jaxa уровня L4, то там предоставляются некоторые интерполированные данные. Однако существует ряд недостатков, таких как фиксированный промежуток времени, а также довольно большая сетка, по которой берётся среднее арифметическое концентраций газов в точках (2.5º × 2.5º) [2].

В разработанной программной системе были реализованы различные методы интерполяции данных, решающие проблему пропусков в измерениях со спутника с низкой погрешностью. Рассмотрим подробнее метод трёхмерной интерполяции. У продукта уровня L4 GOSAT есть недостатки, описанные выше, от которых мы хотим уйти в предлагаемом методе.

Для того чтобы уйти от сетки предлагается использовать метод кластеризации для объединения точек по пути следования спутником и по стационарным областям измерений, т.е. заранее известно, что спутник проводит измерения каждый раз в заранее определенных областях. В таком случае самым подходящим методом кластеризации является алгоритм FOREL [3], в котором известен радиус окружности, в которую гарантированно попадают точки. Преимуществом данного подхода является максимальная точность, с которой можно восстанавливать данные. Данная точность ограничена пятном измерения, радиусом в 10 километров.

Рисунок 4. Измерения на выбранной области за три дня

На рисунке 4 ниже показаны измерения показаны на карте за 3 дня. Пунктирными линиями обозначены дни, которые отсутствуют. Такие измерения можно интерполировать из соседних дней.

После кластеризации данных точек, применим к ним подход бикубической интерполяции для восстановления значений концентраций газа [4]. В качестве дополнительного параметра имеется возможность самостоятельно указать промежуток времени в днях для интерполирования точек из соседних дней.

В качестве визуализации интерполированных данных, можно посмотреть на карте дополнительные точки, выделенные синим цветом. Кликнув на данную точку, будет выведена краткая сводка информации по ней (рисунок 5).

Рисунок 5. Отображение восстановленных точек с периодом восстановления в +/- 6 дней

В качестве визуальной оценки колебаний предусмотрена анимация по концентрации углекислого газа. По уже известным уровням средних значений содержаний в заданной области будет отображаться значение содержания газа заливкой определенным цветом.

На основании изложенных материалов, можно сделать вывод о том, что был разработан метод трёхмерной интерполяции, позволяющий получить более точную по разрешению сетку с данными. В дальнейшем полученные измерения используются не только для визуализаций концентрации, но и в другой работе при обучении по методике эмпирических ортогональных функций для восстановления содержания углекислого газа из сигнала.

Список литературы:

1. Глобальное потепление. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Глобальное_потепление (дата обращения: 21.02.2017)
2. About GOSAT. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gosat.nies.go.jp/eng/gosat/info.htm (дата обращения: 27.04.2017)
3. Алгоритм ФорЭл [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_%D0%A4%D0%9E%D0%A0%D0%95%D0%9B%D0%AC (дата обращения: 9.03.2018)
4. Bicubic interpolation [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/Bicubic_interpolation (дата обращения: 24.03.2018)