МЕТОДИКА И ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ДАННЫХ ОБЩЕГО СОДЕРЖАНИЯ СО2 УРОВНЯ L1 GOSAT

Известно, что охрана окружающей среды и рациональное использование естественных ресурсов – одна из основных и наиболее актуальных проблем человечества. В частности, глобальная экологическая проблема представляет собой выброс парниковых газов в атмосферу [1].

Отсюда возникает задача изучения антропогенных и естественных вкладов на изменение концентраций газов в атмосфере. На сегодняшний день для этого применяются различные наземные и космические системы мониторинга газовых составляющих.

Обзор литературы показывает, что для решения задач моделирования и обработки спутниковой информации разработано много численных методик и программ, однако большинство из них рассчитано на моделирование или обработку для одной географически локализованной точки, либо некоторой области, либо определенной полосы широт. Впоследствии возникают задачи сбора расчетов в одно целое, обработки, анализа и визуализации данных, которые получаются алгоритмически затруднительными и затратными по времени.

Для решения таких задач необходима разработка специальных программ, позволяющих учитывать изменение атмосферных параметров в течение, например, года и в масштабах всей планеты. Данная работа позволяет провести моделирование или обработку спутникового сигнала для любой точки земной поверхности и с выбранным временным интервалом.

В работе рассматривается спутник GOSAT, разработанный японским космическим агентством JAXA для отслеживания парниковых газов атмосферы Земли. Данный спутник оборудован инфракрасными датчиками, которые позволяют определить плотность углекислого газа в атмосфере. GOSAT оснащен Фурье спектрометром (TANSO-FTS), который отслеживает инфракрасное излучение исходящие от Земли, для измерения  и , и фотоприемником (TANSO-CAI) для наблюдения за облаками и аэрозолем [2].

На рисунке 1 представлена схема обработки данных, поступающих с сенсоров TANSO-FTS и TANSO-CAI. Данные с TANSO-FTS представляют интерферограмму, над которой производится преобразование Фурье, после чего получается спектр. TANSO-CAI используется для определения количества облачности и аэрозоля. В дальнейшем эти данные комбинируются для расчета концентрации  и  [3].

Рисунок 1. Схема обработки данных спутником GOSAT

Способ, реализованный в данном проекте по восстановлению содержания углекислого газа, является метод дифференциального поглощения. Данный метод заключается в выделении необходимых длин волн для последующего расчета содержания газов.

На рисунке 2 представлен пример сигнала уровня L1B GOSAT. Если приблизить спектр, то на рисунке 3 видно, что на среднюю линию поглощения  оказывают влияние линии поглощения (в частности, ), однако на боковые – влияние незначительное, либо вовсе отсутствует. Эти линии подходят для восстановления содержания.

Рисунок 2. Линии пропускания газов

Рисунок 3. Линии пропускания газов. Центральная линия  перекрывается линией

Таким образом, из этого наблюдения можно вывести относительно простой алгоритм по выбору чистых линий поглощения, а так как данные линии пропускания являются константными по длине волны, то можно использовать их для восстановления концентрации газа из любого сигнала.

Первым этапом для расчёта содержания парникового газа является чтение и обработка входных данных. Входные данные представлены в формате HDF. Для каждой точки делается выборка необходимой информации.

После получения всех необходимых данных производится восстановление общего содержания газа, далее производится запись этих данных в базу данных для последующего отображения в интерфейсе пользователя.

Программная система состоит из нескольких сервисов:

1.Сервис чтения и обработки файлов уровня L1B.

Для чтения данных из файлов формата уровня 1 была использована кроссплатформенная библиотека 5. [4], которая позволяет независимо от платформы (, ) корректно работать с файлами 5.

2.Сервис восстановления содержания газов методом дифференциального поглощения.

Так как выбор «чистых линий» поглощения является единоразовой операцией, то прогнав алгоритм на модельных линиях поглощения, получатся необходимые длины волн для обработки сигнала. Такие длины волн хранятся в файле. В качестве входных данных сервису будут подаваться значения длин волн по заданным параметрам из файлов 1.

3.Сервис хранения данных.

В качестве сервиса для хранения данных был реализовано веб-приложение с подключенной к нему базой данных. В качестве базы данных выбрана

4.Веб-приложение для отображения обработанных и модельных данных.

В современном мире для удобного просмотра информации используются веб-страницы, на которых можно размещать различную информацию, в том числе и графики. Поэтому для отображения сигналов на графике была использована библиотека [5], которая позволяет отображать их в нужном формате, предварительно настроив конфигурацию.

На рисунке 4 представлен график восстановленного содержания углекислого газа (сиреневая кривая), а также данные со спутника GOSAT (синяя кривая) за период с 21 мая 2017 г. по 3 сентября 2017 г на территории Томской области.

Рисунок 4. График восстановленного содержания

Список литературы:

1. Глобальное потепление. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Глобальное_потепление (дата обращения: 21.02.2018)
2. About GOSAT. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gosat.nies.go.jp/eng/gosat/info.htm (дата обращения: 27.02.2018)
3. Methods of Analyzing GOSAT Data. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gosat.nies.go.jp/eng/gosat/page3.htm (дата обращения: 05.03.2018)
4. HDF5 Docs [Электронный ресурс]. HDF5 Node Interface. – Режим доступа: http://hdf-ni.github.io/hdf5.node (дата обращения: 10.03.2018)
5. GitHub [Электронный ресурс]. Redefined chart library built with React and D3. – Режим доступа: https://github.com/recharts/recharts (дата обращения: 07.04.2018)