Создание базы данных мониторинга Черного моря с использованием дрейфующих поверхностных буев

Экспериментальные и экспедиционные

исследования

УДК 551.465

Ю.Б. Ратнер, А.П. Толстошеев, А.Л. Холод, С.В. Мотыжев

Создание базы данных мониторинга Черного моря с использованием дрейфующих поверхностных буев

В настоящей статье рассмотрены особенности создания базы данных на основе материалов дрифтерного эксперимента, выполненного в Черном море в 2001 - 2006 гг. Статья содержит общую статистическую информацию обо всех буйковых постановках в море. Рассмотрены критерии, по которым выполнялась фильтрация первичных данных, принципы формирования и структура базы дрифтерных данных. В качестве примера приведены методика и результаты сопоставления модельных оценок и контактных измерений дрейфующими буями температуры поверхности моря.

Введение. Изменчивость климата и связанная с ней проблема достоверного прогнозирования погоды определяют задачу систематического контроля процессов в верхнем слое океана и приводной атмосфере. Неотъемлемым компонентом современной системы оперативных наблюдений океана являются дрифтерные технологии. Автономные дрейфующие платформы сбора данных (дрифтеры), оборудованные аппаратурой спутниковой связи, вошли в число наиболее эффективных средств исследования верхнего слоя океана и пограничной с ним атмосферы.

В Черноморском регионе дрифтерные эксперименты последнего десятилетия стали одним из основных источников контактной оперативной систематической информации о состоянии верхнего слоя открытого моря и приводной атмосферы. К 2007 г. продолжительность работы дрифтеров составила более 90 000 ч. За это время получены представительные с разрешением в 1 ч массивы данных о температуре поверхности моря, профилях температуры верхнего слоя моря, атмосферном давлении и поверхностных течениях. Однако при очевидных преимуществах дрифтерного мониторинга остается малоэффективным использование его результатов для полноценного дальнейшего анализа и адекватного реагирования на изменчивость окружающей среды. Причина этого в отсутствии формализованных в соответствии с современными требованиями массивов дрифтерных данных и, как следствие, в ограниченном доступе пользователей к полученной информации. В статье представлены основные результаты работы по систематизации данных дриф-терного мониторинга Черного моря, разработке методик обработки дрифтер-ной информации с целью создания базы дрифтерных данных и ее экспорта в базу океанологических данных. В качестве примера рассмотрено использование дрифтерных данных для оценивания результатов модельного диагноза поля температуры поверхности моря (ТПМ).

© Ю.Б. Ратнер, А.П. Толстошеев, А.Л. Холод, С.В. Мотыжев, 2009 50 ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн, 2009, № 3

Общие сведения о дрифтерном эксперименте в Черном море 2001 - 2006 гг.

Дрифтерный эксперимент в Черном море 2001 - 2006 гг. выполнялся по программам черноморского сегмента Глобальной системы наблюдений океана BS GOOS (Black Sea Global Ocean Observing System) и Европейской наблюдательной дрифтерной системы E-Surfmar (EUCOS Surface Marine Programme). В этот период были развернуты 50 дрейфующих буев различных модификаций производства фирмы «Марлин-Юг» (Украина) (http://www.marlin-yug.com). Основные сведения о дрифтерах приведены в табл. 1. На рис. 1 показана карта траекторий дрифтеров, некоторые типы движений которых более детально рассмотрены в работе [1].

С.Ш.

46°-

44°-

42°-

28° 30° 32° 34° 36° 38° 40° в.д.

Р и с. 1. Карта траекторий дрейфующих буев в черноморском эксперименте 2001 - 2006 гг.

Эффективность дрифтера как средства получения оперативных систематических данных о процессах в верхнем слое моря стала причиной создания ряда модификаций буев с расширенными информационно-измерительными возможностями. В 2004 - 2006 гг. фирмой «Марлин-Юг» на основе стандартного лагранжевого барометрического дрифтера SVP-B (http://www.jcommops.org./dbcp/SVPB-design-manual.pdf) были разработаны буи с термопрофилирующими линиями до глубин 60 (SVP-BTC60) и 80 м (SVP-BTC80), мини-буи с подповерхностными датчиками температуры на глубине 12 м (SVP-BT-mini), буи с приемниками системы глобального позиционирования GPS (SVP-BT-GPS).

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

51

Т а б л и ц а 1

Общие характеристики автономных дрейфующих буев черноморского эксперимента 2001 - 2006 гг.

№ п/п Идентификационный номер буя Тип буя Дата развертывания Дата окончания продуктивной работы Продолжительность продуктивной работы, сут Дата окончания работы передатчика Продолжительность работы передатчика, сут Средний период локализаций, ч

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 16330 SVP-B 19.12.2001 14.01.2003 391 01.03.2004 803 3

2 16331 SVP-B 25.12.2001 08.06.2002 165 08.06.2002 165 4

3 16332 SVP-B 25.12.2001 02.04.2002 98 02.04.2002 98 5

4 16333 SVP-B 23.12.2001 15.02.2002 55 28.02.2004 798 4

5 16335 SVP-B 23.12.2001 09.02.2002 48 09.02.2002 48 3

6 16336 SVP-B 25.12.2001 27.03.2002 92 05.01.2004 741 4

7 16337 SVP-B 25.12.2001 16.05.2002 142 01.07.2003 553 4

8 16335 SVP-B 03.04.2002 08.08.2002 127 08.08.2002 127 4

9 34829 SVP-B 03.04.2002 20.09.2002 170 20.09.2002 170 5

10 34830 SVP-B 03.04.2002 17.08.2002 136 01.06.2003 424 4

11 34831 SVP-B 03.04.2002 26.04.2002 23 31.08.2004 881 9

12 34832 SVP-B 03.04.2002 20.08.2002 139 27.09.2003 542 6

13 34833 SVP-B 03.04.2002 29.08.2002 148 31.08.2004 881 4

14 34834 SVP-B 03.04.2002 13.11.2002 224 13.11.2002 224 5

15 35499 SVP-B 06.02.2003 12.09.2003 218 12.09.2003 218 5

16 35500 SVP-B 06.02.2003 18.04.2003 71 18.04.2003 71 4

17 35501 SVP-B 06.02.2003 25.02.2003 19 07.03.2003 29 4

52

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

Продолжение табл. 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9

18 35502 SVP-B 06.02.2003 04.04.2003 57 13.04.2003 65 3

19 40419 SVP-B 14.03.2003 02.04.2003 19 04.06.2003 82 3

20 40420 SVP-B 14.03.2003 25.08.2003 164 25.08.2003 164 5

21 40421 SVP-B 14.03.2003 02.08.2003 141 19.06.2004 464 2

22 40422 SVP-B 14.03.2003 23.04.2003 40 23.04.2003 40 3

23 40423 SVP-B 14.03.2003 20.08.2003 159 19.09.2003 189 2

24 40424 SVP-B 14.03.2003 29.06.2003 107 30.06.2003 108 3

25 40425 SVP-B 14.03.2003 23.05.2003 71 31.08.2004 536 4

26 40426 SVP-B 14.03.2003 05.06.2003 83 07.06.2003 85 3

27 40427 SVP-B 14.03.2003 19.04.2003 36 25.08.2003 164 7

28 40428 SVP-B 14.03.2003 14.06.2003 92 14.06.2003 92 3

29 47603 SVP-B 14.05.2004 29.06.2004 46 29.06.2004 46 3

30 47604 SVP-B 14.05.2004 06.07.2004 53 26.07.2005 438 3

31 47605 SVP-B 14.05.2004 06.10.2004 145 23.06.2005 404 3

32 47606 SVP-B 14.05.2004 23.07.2004 70 26.07.2005 438 3

33 47607 SVP-B 14.05.2004 05.08.2004 83 12.09.2004 121 3

34 47608 SVP-B 14.05.2004 08.07.2004 55 26.07.2005 438 4

35 49169 SVP-BTC60 23.08.2004 21.12.2004 120 24.12.2004 123 3

36 49170 SVP-BTC60 23.08.2004 18.09.2004 25 18.09.2004 25 3

37 49171 SVP-BTC60 23.08.2004 02.12.2004 97 06.07.2005 312 3

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

53

Окончание табл. 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9

38 49172 SVP-BTC60 27.08.2004 12.10.2004 46 21.05.2005 267 3

39 34252 SVP-BT-mini 23.01.2005 17.02.2005 25 15.11.2005 296 3

40 34253 SVP-BT-mini 24.01.2005 31.08.2005 219 31.08.2005 220 2

41 34859 SVP-BTC60 04.04.2005 31.07.2005 118 09.09.2005 158 3

42 34860 SVP-BTC60 05.04.2005 29.09.2005 177 30.11.2005 239 2

43 40414 SVP-BT-mini 03.07.2006 16.10.2006 105 22.12.2006 172 2

44 40418 SVP-BT-mini 03.07.2006 06.08.2006 34 22.12.2006 172 2

45 40445 SVP-BT-GPS-mini 03.07.2006 26.08.2006 55 26.08.2006 55 1

46 47621 SVP-BT-GPS-mini 03.07.2006 05.07.2006 2 01.10.2006 90 1

47 56090 SVP-BTC60 03.07.2006 03.07.2006 0 06.03.2007 246 2

48 56091 SVP-BTC60 03.07.2006 03.07.2006 0 10.11.2006 130 2

49 56092 SVP-BTC80 03.07.2006 14.09.2006 73 08.11.2006 128 2

50 56093 SVP-BTC80 03.07.2006 27.09.2006 86 05.11.2006 125 2

П р и м е ч а н и е. Продуктивная работа - функционирование дрифтера с присоединенным подводным парусом.

54

54 ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

Основные показатели назначения дрифтеров различных модификаций приведены в табл. 2.

Т а б л и ц а 2

Основные показатели назначения дрейфующих буев черноморского эксперимента 2001 - 2006 гг.

Тип буя DAR Атмосферное давление, гПа Температура воды, °С Номинальные горизонты измерения температуры верхнего слоя моря, м Погрешность измерения координат, м

SVP-B 40 < 1 0,1 < 0,1 0,04 0,2 ±150

SVP-BT mini 0,2; 12

SVP-BTC60 8 0,2; 12,5; 22; 25; 30; 35; 40; 45; 50; 55; 60

SVP-BTC80 6,5 0,2; 10; 12,5; 15; 20; 25; 30; 35; 40; 45; 50; 55; 60; 65; 70; 75; 80

SVP-BT-GPS 40 0,2; 12 10

П р и м е ч а н и е: DAR (Drag Area Ratio) - соотношение между площадями паруса и остальных элементов буя; |А| - погрешность измерения; ц - цена единицы младшего разряда выходного кода; класс - служебный параметр, сопровождающий каждую обсервацию.

Ниже рассмотрены некоторые особенности, которые необходимо принимать во внимание при усвоении дрифтерных данных.

Измерение координат. Погрешность оценивания траекторий дрейфующих буев, кроме основной погрешности доплеровского метода, указанной в табл. 2, содержит также и дополнительные составляющие, которые необходимо учитывать при изучении поверхностных течений по дрифтерным данным.

Во-первых, для корректного воспроизведения траекторией буя поверхностного течения соотношение между площадями паруса и остальных элементов буя должно быть не менее 40 [2]. В этом случае дрифтер имеет свойства, близкие к свойствам лагранжевой частицы, и параметры его движения с погрешностью несколько процентов определяются параметрами течения на горизонте расположения паруса. В работе [2] показано, что при таком соотношении ветер скоростью 10 м/с приводит к «проскальзыванию» буя не более чем на 0,7 см/с. Такое соотношение выполняется для всех буев, развернутых в Черном море, кроме термопрофилирующих (см. табл. 2). Это обстоятельство необходимо учитывать при восстановлении параметров поверхностных течений по координатам термопрофилирующих буев.

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

55

Во-вторых, при использовании данных о координатах буя, полученных по доплеровскому методу, необходимо также принимать во внимание неравномерность интервалов времени между обсервациями. Длительности этих интервалов зависят от погодных условий, количества обслуживающих спутников и других факторов и могут отличаться от средних значений периодов локализаций, приведенных для каждого дрифтера в табл. 1. При применении простых способов интерполяции таких данных возрастает вероятность получения ошибочных результатов в оценках вектора скорости потока, особенно при дрейфе буя в условиях относительно высокочастотных, например инерционных, колебаний. Как следует из рис. 2, где в качестве примера показаны фрагменты траектории дрифтера № 47621, построенные по показаниям приемника GPS и по данным, полученным доплеровским методом спутниковой системы определения координат платформ и сбора данных Argos, линейная интерполяция последних приводит к значительным искажениям восстановленной траектории. Существенно более точные результаты могут быть получены при применении более сложных методов обработки первичных рядов координат, учитывающих априорные сведения о возможных диапазонах и характере изменчивости исследуемых физических процессов. На том же графике показан результат, полученный методом локальной аппроксимации «доплеровских» данных функцией, вид которой приведен в работе [3].

Р и с. 2. Фрагменты траектории дрифтера SVP-BT-GPS № 47621, построенные по данным, полученным доплеровским методом спутниковой системы Argos, по данным приемника GPS и по методу локальной аппроксимации

56 ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

Третье замечание, касающееся выбора для анализа поверхностных течений только тех данных о координатах буя, которые были получены при ла-гранжевом дрейфе, т. е. при дрейфе буя с присоединенным подводным парусом, рассмотрено ниже.

Измерение температуры верхнего слоя моря. Все дрейфующие буи, развернутые в Черном море, обеспечивают измерение ТПМ с помощью датчика, расположенного в латунном корпусе в нижней полусфере поплавка на средней глубине около 20 см. Основные метрологические характеристики канала ТПМ приведены в табл. 2. Необходимо принимать во внимание, что при дискретности измерений 1 ч в принятой информации могут наблюдаться пропуски данных. Это замечание относится к буям, развернутым до 2004 г., и объясняется разреженной сеткой пролетов в ранее существовавшей 3-спутниковой системе и недостатками формата передачи данных DBCP-M1. Существенно повысить регулярность дрифтерной информации удалось начиная с 2004г. с применением формата DBCP-M2 (http://www.jcommops.org/dbcp/fmt-dbcp-m2.html). Особенность этого формата - мультиплексированная передача данных, основанная на сохранении в памяти буя блоков архивной информации с поочередной их трансляцией на спутник. На рис. 3 для сравнения показаны временные ряды данных о температуре, полученные в форматах DBCP-M1 и DBCP-M2. Кроме того, в 2003 г. была введена 6-спутниковая система, что также улучшило регулярность приема дрифтерных данных.

о

21,0

га

о. 20,0

£ &

С

19,0

ч>

Е-1 18,0

о

•

• •

«1 ч (V • Ь о •

с» to «и

10.09.04 0:00

11.09.04

0:00

12.09.04 0:00

13.09.04 0:00

Дата Время

Р и с. 3. Временные ряды данных о ТПМ

Принципиально новым средством изучения тепловых процессов в верхнем слое моря стал термопрофилирующий дрейфующий буй SVP-BTC [1, 4], модификации SVP-BTC60 и SVP-BTC80 которого ориентированы на получение систематической оперативной информации о термических процессах в сезонном термоклине и холодном промежуточном слое. Технические характеристики термопрофилографов приведены в табл. 2. Поправки на положение по глубине каждого термодатчика вводились на основании показаний датчиков глубины, встроенных в термолинии.

Термолинии буев построены по технологии «однопроводной» сети MicroLAN с интегральными цифровыми термометрами DS18B20 (Dallas Semiconductor). Эти датчики изначально подготовлены к работе в «однопроводной» сети и позволяют решать задачи измерения распределенной температу-

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

57

ры протяженных объектов. Однако при допустимой погрешности канала измерения температуры дрифтера ±0,1 °С гарантируемая производителем погрешность датчиков составляет ±0,5 °С в диапазоне от -10 до +85 °С. Наряду с этим для датчиков, построенных на основе свойств запрещенной зоны кремния (bandgap temperature sensing architecture), к которым относятся и термометры DS18B20, предложена методика градуировки (http://www.maxim-ic.com/appnotes.cfm/an_pk/208), позволяющая обеспечить требуемое значение погрешности. Для проверки возможности применения термометров DS18B20 в термолинии дрейфующего буя в соответствии с указанной методикой были проведены испытания 100 экземпляров датчиков, которые показали, что в диапазоне температур от 0 до +35 °С в течение 4 мес погрешность остается в допустимых для каналов измерения температуры дрифтеров пределах для приблизительно 70 % датчиков. По результатам этого тестирования в термо-профилографах использовались индивидуально калиброванные и отобранные термометры DS18B20. Конструктивно каждый датчик размещается в цилиндрическом латунном корпусе диаметром 20 мм и длиной 60 мм, заполненном теплопроводной пастой.

Оценивание положений по глубине измерителей температуры термопрофилирующего буя. При первичной обработке профилей температуры, кроме обычной процедуры отбраковки сбоев в рядах температур, оценивались и вводились поправки на горизонты положений датчиков термолинии. Необходимость введения поправок обусловлена отклонениями термолинии от вертикали при дрейфе буя, что приводит к смещениям положений датчиков температуры относительно номинальных значений горизонтов. Для количественного оценивания величины смещения по каждому горизонту была рассчитана модель поведения термолинии при разных скоростях дрейфа, в качестве переменного параметра в которой использовались результаты измерений глубины положения нижнего конца линии термопрофилографа. При этом предполагалось, что, во-первых, точка верхнего крепления линии при оцениваемых пространственно-временных масштабах не изменяет своего положения в вертикальной плоскости; во-вторых, в исследуемом слое отсутствуют сдвиговые течения либо их влияние пренебрежимо мало. Первое предположение основывалось на том, что верхний конец термолинии крепится на нижнем кольце подводного паруса, который в масштабах исследуемых процессов представляет собой относительно стационарную в вертикальном направлении платформу; второе - на том, что гидродинамическое сопротивление паруса существенно (приблизительно в 40 раз) превышает сопротивление термолинии. С целью проверки и уточнения принятой модели оценивания положений термодатчиков по глубине и, как следствие, для повышения достоверности восстановления вертикального распределения температуры в термолинии дрифтера SVP-BTC80 № 56092 были установлены дополнительные датчики глубины на номинальных горизонтах 15, 35 и 60 м. Для минимизации влияния этих датчиков на поведение линии были выбраны малогабаритные датчики гидростатического давления типа MS5535 (Intersema, Швейцария), что позволило разместить каждый из них вместе с устройством адаптации к «однопроводному» интерфейсу линии в корпусе диаметром 35 мм и длиной 60 мм. В течение почти 3 мес дрейфа буя № 56092 с дополнительны-

58

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

ми датчиками глубины были получены представительные данные о поведении термолинии в широком диапазоне пространственно-временных масштабов поверхностных течений. В частности, вертикальные смещения точки подвеса термолинии к нижнему кольцу паруса не превышали 1 м, что подтверждает справедливость предположения об относительной вертикальной стабильности этого узла и свидетельствует о надежности выбранной конструкции крепления термолинии. Степень достоверности результатов моделирования изменчивости конфигурации линии оценивалась по полученным данным в предположении линейности ее участков между датчиками глубины. Анализ полученных результатов позволяет обоснованно предположить, что при измерении положения по глубине только нижнего конца линии и линейной ее аппроксимации погрешность оценивания истинного горизонта любого термодатчика не превышает 1,5 м.

Измерение атмосферного давления. Условия эксплуатации дрифтеров SVP-B определили особенности конструкции канала измерения атмосферного давления и алгоритм его работы. Ввод давления осуществляется через баро-порт, исключающий контакт датчика давления с водной средой при погружении буя на глубину до 10 м и снижающий влияние ветра на результат измерения. Алгоритм измерения обеспечивает фильтрацию отсчетов, полученных в подводном положении дрифтера. В качестве датчиков атмосферного давления в дрифтерах, развернутых в Черном море, использовались пьезорези-стивные преобразователи типа MS5534 (Intersema, Швейцария). Исследования метрологических характеристик этих датчиков, проведенные фирмой «Марлин-Юг» с целью оценивания возможности их применения в дрейфующих буях, показали, что при индивидуальной градуировке в диапазоне давлений от 850 до 1050 гПа погрешность не превышает 1 гПа в течение года.

База дрифтерных данных. Получаемая по глобальной телеметрической системе распределения (GTS) дрифтерная информация содержит сбои различных типов, и использование таких данных может привести к ошибочным результатам. В связи с этим для создания достоверной базы данных (БД) были разработаны интерактивные программы выявления и исключения сбойных ситуаций. Фильтрация данных выполняется в два этапа: 1) фильтрация по результатам измерения заныривания; 2) фильтрация грубых сбоев.

Фильтрация по результатам измерения заныривания. Фильтрации по заныриванию подвергаются первичные данные о координатах буев и ТПМ. В результате фильтрации для последующего анализа выбираются только данные, полученные при лагранжевом дрейфе буя. Критерием наличия паруса служит информация о средней продолжительности пребывания поплавка дрифтера в притопленном состоянии, получаемая по каналу измерения заны-ривания. Продолжительные нулевые показания по этому каналу свидетельствуют об обрыве подводного паруса. Последующее движение буя не может рассматриваться как дрейф лагранжевой частицы, и, следовательно, его траектория не может использоваться для оценивания параметров поверхностных течений.

Необходимость фильтрации по заныриванию первичных данных о ТПМ иллюстрируется рис. 4, где представлены временной ряд данных по каналу измерения заныривания и соответствующий ему ряд результатов измерений

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3 59

ТПМ (дрифтер SVP-B № 40427). Обрыв подводного паруса приблизительно в третьей декаде апреля приводит к тому, что датчик температуры оказывается на границе раздела вода - воздух, и его показания с этого времени в значительной степени определяются суточным ходом температуры воздуха.

Р и с. 4. Временные ряды данных о ТПМ и заныривании

Фильтрация по заныриванию выполняется по специально разработанной программе, а ее результатом является массив лагранжевых данных. В этом массиве автоматически оказываются также все данные дрифтеров SVP-BTC о профилях температуры и дрифтеров SVP-BT о температуре на глубине 12 м, поскольку обрыв подводного паруса приводит к потере подповерхностных датчиков температуры.

Фильтрация грубых сбоев в результатах измерения температуры. Для фильтрации сбоев в рядах данных о поверхностной (все типы буев), подповерхностной (буи SVP-BT) температурах и о профилях температуры верхнего слоя моря (буи SVP-BTC) разработана программа, по которой обрабатывается соответствующий массив лагранжевых данных. Программа позволяет в интерактивном режиме обнаружить сбойное измерение и удалить его. Отбраковка результатов измерений температуры воды выполняется на основании двух последовательно применяемых критериев. В качестве первого критерия принимается во внимание диапазон физически значимых температур верхнего слоя моря в районах дрейфов буев, в качестве второго - заданное

60 ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

оператором пороговое значение градиента температуры. Выборки, значения температуры в которых превышают пороговое значение, считаются сбойными и переносятся оператором в файл сбойных измерений. Оператор может подтвердить свой выбор или отказаться от него. Значения применяемых критериев могут быть изменены оператором в зависимости от условий измерений (времени года, географического положения буя, горизонта измерений и др.).

Процедура фильтрации первичных временных рядов измерений температуры позволяет существенно повысить достоверность информации, помещаемой в БД, однако не гарантирует полного исключения сбоев. Дальнейшее использование БД для решения конкретных научно-прикладных задач не исключает необходимости выполнения дополнительной фильтрации.

Фильтрация грубых сбоев в результатах измерения атмосферного давления. Процедура фильтрации сбоев в рядах данных об атмосферном давлении аналогична методике фильтрации данных по температуре, приведенной выше. При этом отсчеты, значения градиентов давления в которых превышают 1 гПа/ч, классифицируются как сомнительные. Решение по таким реализациям принимается по результатам анализа монотонности значений давления в последующих отсчетах и, если это возможно, с привлечением данных, полученных от других источников в совместимом пространственно-временном масштабе. Такими источниками могут служить аналогичные буи, дрейфовавшие в том же районе.

Выбор формата представления данных. При построении БД мы исходили из необходимости обеспечения оперативного доступа, надежности хранения и документирования данных, а также возможности обмена данными между научными сообществами в рамках международных проектов.

Форматы представления научных данных должны отвечать следующим требованиям: способность к объединению в одном файле записей самых разных типов и структур; ориентация на большие объемы данных; гарантируемая форматом и поддерживаемая его инструментарием мобильность; обеспечение быстрого ввода/вывода; эффективное хранение на различных носителях; расширяемость. Участниками Европейской конференции по объектно-ориентированному программированию ECOOP (European Conference on Object-Oriented Programming) был рекомендован разработанный по программе Unidata Университетской корпорации по атмосферным исследованиям (University Corporation for Atmospheric Research, UCAR) формат netCDF (network Common Data Form), который и был принят для решения задачи создания базы дрифтерных данных. Формат и интерфейс netCDF обеспечивают хранение и обработку дрифтерных данных в переносимом и самоопределяемом виде. Был разработан пакет утилит для манипулирования данными, представленными в формате netCDF, и обеспечения произвольного доступа к ним как поэлементно, так и по блокам.

Структура БД. БД дрифтеров была создана на основе формата хранения данных netCDF с использованием программного пакета MATLAB 7.0. Первичные данные для каждого дрифтера, включенного в БД, были записаны в

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн, 2009, № 3

61

одном или нескольких текстовых файлах различной структуры. В них содержится информация, полученная собственно с измерительных каналов, координаты дрифтера и время обсервации, данные о режимах функционирования аппаратуры. С целью преобразования различных структур данных к универсальному виду была разработана программа CreateBD.m, которая считывает исходные данные дрифтеров (файл контактных измерений и файл обсерваций), создает общий массив измерений всех дрифтеров с учетом их типа и записывает соответствующие данные в файлы БД netCDF.

База дрифтерных данных состоит из 4 файлов, каждый из которых содержит результаты последовательно усложняющихся уровней обработок: БД уровня 1 - первичные данные; БД уровня 2 - данные уровня 1, отфильтрованные по результатам измерения заныривания (база лагранжевых данных); БД уровня 3 - отфильтрованные на предмет сбоев данные по атмосферному давлению и лагранжевые данные по температуре и координатам; БД уровня 4 -добавлена таблица координат, полученных с помощью разных методов интерполяции координат буев из БД уровня 3. Доступ к базе дрифтерных данных возможен по согласованию с дирекцией МГИ НАН Украины (ocean@alpha.mhi. iuf.net).

Пример сопоставления результатов моделирования поля ТПМ с базовыми данными дрифтерных измерений. Одно из направлений использования базы дрифтерных данных - привлечение дрифтерной информации для оценивания точности модельных расчетов циркуляции вод Черного моря [5]. Система моделирования циркуляции вод Черного моря в настоящее время находится на этапе тестирования. В ее состав входят бассейновая и волновая модели, с помощью которых выполняются расчеты полей температуры, солености, скорости морских течений, возвышений уровня морской поверхности, высоты и направления распространения волн с разрешением 5 км. В дополнение к бассейновой модели в составе системы функционируют вложенные модели циркуляции для отдельных районов акватории Черного моря, с помощью которых выполняются расчеты на сетке с более высоким пространственным разрешением - 1 км. Данные расчетов поставляются пользователям в виде карт полей, представленных на регулярно обновляемом интернет-сайте http://dvs.net.ua/mp. Ниже в качестве примера приведены методика и результаты сопоставления модельных оценок и контактных измерений дрейфующими буями ТПМ.

Методика. Погрешность оценивания точности модельных расчетов содержит составляющие, обусловленные рядом влияющих факторов: во-первых, несинхронностью во времени и пространственным несовпадением точек локализации дрифтеров с узлами модельной сетки, а также несоответствием пространственно-временных масштабов дрифтерных измерений и результатов модельных расчетов ТПМ; во-вторых - погрешностями исходных данных, используемых при проведении модельных расчетов; в-третьих, несовершенством самой модели. Все эти факторы могут приводить к значительным погрешностям результатов сопоставления, особенно в условиях сильно-

62 ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн, 2009, № 3

го суточного прогрева верхнего слоя моря, прибрежных апвеллингов, температурных фронтов, в областях активной мезо- и мелкомасштабной изменчивости поля ТПМ. Хотя перечисленные особенности встречаются относительно редко (не более 10 % случаев), они могут приводить к появлению аномально больших отклонений между результатами модельных расчетов и измерениями in situ. Подобные аномальные ситуации ни в коем случае не должны исключаться из дальнейшего рассмотрения, так как именно они в первую очередь могут содержать ценную информацию, необходимую для дальнейшего совершенствования модели и процедур подготовки исходных данных для выполнения модельных расчетов. Но в то же время их нельзя анализировать таким же образом, как и однородную часть тестового массива.

С учетом указанных влияющих факторов в процедуру сопоставления результатов модельных расчетов с дрифтерной информацией были включены следующие этапы: анализ однородности массивов данных; формирование подмножеств однородных и аномальных данных; анализ с привлечением всей доступной дополнительной информации подмножества аномальных данных с целью выяснения причин возникновения аномальных ситуаций; расчет статистических оценок отклонений для однородного массива данных и массива данных, объединяющего однородные данные и данные из аномального подмножества, неоднородность которых либо осталась не объясненной, либо связана с физическими особенностями поля ТПМ.

Для выделения аномальных ситуаций при сопоставлении данных модельных расчетов и измерений in situ были использованы методы робастной статистики. Они основаны на построении робастных регрессионных оценок коэффициентов линейной регрессии величин ТПМ, рассчитанных по модели, на величины, измеренные с помощью дрифтеров. В результате применения итерационно-взвешенного метода наименьших квадратов [6] были получены оценки коэффициентов регрессии, величины отклонений между модельными и контактными значениями ТПМ и веса wi этих отклонений. Веса отклонений несут информацию об уровне аномальности сопоставляемых пар величин ТПМ. Чем меньше вес, тем выше уровень аномальности соответствующей пары сопоставляемых величин. Это свойство используемого алгоритма, как показано ниже, является ключевым для выделения аномальных измерений.

Выявленные аномальные случаи подвергались последующему анализу с привлечением дополнительной метеорологической, гидрологической и спутниковой информации. Ситуации, в которых возможно однозначное объяснение возникших аномальных расхождений, например, погрешностями в исходных данных для модельных расчетов, исключались из дальнейшего рассмотрения. Ситуации, в которых большие величины отклонений могут быть объяснены физическими особенностями изменчивости поля ТПМ или которые не допускают однозначной интерпретации и относятся к сомнительным случаям, оставлялись в тестовых массивах данных. В качестве основных статистических характеристик отклонений между модельными расчетами и дан-

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

63

ными контактных измерений нами использовались цензурированные средние и среднеквадратичные отклонения [7].

Результаты. Предложенный подход иллюстрируется примером сопоставления модельных расчетов поля ТПМ и результатов контактных измерений, полученных с помощью дрифтеров SVP-BTC в июле - сентябре 2006 г. Для этого был сформирован тестовый массив данных. При его формировании было необходимо обеспечить пространственно-временную квазисинхронность расчетов по модели в точках локализации дрифтеров. На основе работы [8] значение порога по времени было принято равным 1 ч, а величина порога по пространству - половине шага сетки модели по широте и долготе, т.е. приблизительно 2,4 км. В результате выполнения этой процедуры был сформирован тестовый массив, содержащий 216 совместных измерений.

В соответствии с первым этапом были получены стандартные оценки среднего и среднеквадратичного отклонений между результатами модельных расчетов ТПМ и измерениями дрифтеров. Их величины составили соответственно -0,37 и 0,94 °С. Скаттерограмма значений ТПМ, рассчитанных по модели и измеренных in situ, представлена на рис. 5.

и

о

Л

К Ч <и п о Е о С сч

£

Он

ев

Он &

& С

S

н

30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20

• ** * ; 1 1

-- - -уг . уф • ______'

ПУТ • - / « *» : " *

* *» • J* * * /Г*. Л 4 г * ** I

р * * * ** *

J(* * Г f I ** * *+ 1 1 1 1

/ • ' т  1 1 i i

20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Температура, измеренная дрифтером, °С

Р и с. 5. Скаттерограмма значений ТПМ, рассчитанных по модели и измеренных in situ

64

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

Полученные результаты свидетельствуют о том, что в сформированной выборке есть пары данных с аномальными отклонениями. Для выделения аномальных ситуаций анализировались веса wi всех сопоставляемых пар ТПМ, полученные в результате робастного оценивания. Их гистограмма приведена на рис. 6. Большей части сопоставляемых данных соответствуют веса, близкие к 1. Именно эти данные относятся к однородной части тестового массива. Наименее часто встречаются значения с весами we[0,3 - 0,6]. По мере дальнейшего уменьшения веса частота встречаемости соответствующих пар ТПМ незначительно увеличивается. Это говорит о том, что пороговое значение веса можно принять равным 0,5. Данные с весами, меньшими 0,5, относятся к аномальным ситуациям сопоставления, а оставшиеся - к однородной части тестового массива.

щ 140

к 120 « 100 К 80 м 60 и 40

w 0

0 ОД 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0

Вес

Р и с. 6. Гистограмма весов отклонений между модельными и измеренными in situ значениями ТПМ

В результате применения этого подхода к аномальным ситуациям отнесено 29 случаев сопоставления. Пространственное распределение точек с аномальными отклонениями между результатами моделирования и данными контактных измерений ТПМ показано на рис.7.

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн, 2009, № 3

65

с.ш.

46°

44е

42е

'/—

Тм - Тд < - 3 + — 3<Тм-Тд<-2 ♦ -2<Тм-Тд<-1 х —1 < Тм - Тд < 0 т 0 < Тм - Тд < 1 + 1 < Тм - Тд < 2 • 2 < Тм - Тд < 3

+ а. Та I - Тд > 3

• Л

+ + \

kifcH/r +

•

28° 30° 32° 34° 36° 38° 40° в.д.

Р и с. 7. Географическое распределение точек с аномальными отклонениями между значениями ТПМ, рассчитанными по модели Тм и измеренными дрифтерами Тд

Анализ полученных результатов позволяет сделать некоторые выводы относительно причин возникновения аномальных ситуаций. Прежде всего, из рисунка видно, что большое количество точек с аномальными отклонениями группируется вблизи береговой линии. Объяснить это можно рядом причин. Во-первых, в прибрежных районах наблюдается существенная неоднородность поля ТПМ, например, в результате апвеллингов. Во-вторых, модельные значения ТПМ для районов мелководья могут содержать ошибки задания граничных условий из-за погрешности дискретизации модели. В-третьих, из-за погрешности дискретизации береговой линии для точек, расположенных вблизи нее, возможно отсутствие спутниковых данных о ТПМ. Вследствие этого не происходит ассимиляции спутниковых данных о температуре в непосредственной близости от берега и модель имеет тенденцию релаксировать к режиму, соответствующему расчетам без ассимиляции ТПМ. С учетом особенностей прибрежных данных из дальнейшего рассмотрения были исключены 15 точек. Именно среди них отмечаются наиболее экстремальные величины отклонений. В результате общее число аномальных точек уменьшилось до 14. Оставшиеся аномальные случаи были разделены на пары с положительными и отрицательными отклонениями. В результате дальнейшего анализа было установлено, что по два случая с отрицательными отклонениями приходится на отсутствие ассимиляции спутниковых данных о ТПМ из-за мешающего влияния облачности на протяжении не менее 24 ч до момента сопоставления и на возможное влияние ошибок в этих данных из-за наличия

66 ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

холодной пленки при слабых, по данным Национального центра прогноза окружающей среды NCEP (National Centers for Environmental Prediction), ветрах. Еще в двух случаях положительные аномальные отклонения объясняются эффектом сильного дневного перегрева верхнего слоя моря в условиях, близких к штилевым. Таким образом, еще 6 точек должны быть исключены из рассмотрения. Оставшиеся 8 аномальных отклонений не поддаются интерпретации и оставлены в тестовом массиве для дальнейшего анализа. После исключения 21 аномальной точки и повторной обработки массива данных для сопоставления значения математического ожидания и среднеквадратичного отклонения составили -0,30 и 0,68 ОС соответственно. Большое отрицательное значение математического ожидания объясняется систематическими погрешностями в данных о температуре поверхности Черного моря, восстанавливаемых по информации Национального агентства по изучению океана и атмосферы NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) и усваиваемых в модели. Значение среднеквадратичного отклонения на 10 % меньше, чем приведено в работе [S].

Поскольку климатические условия 2003 и 2006 гг. были примерно одинаковыми и методология сопоставления за прошедший период принципиально не изменилась, можно предположить, что повышение точности результатов моделирования поля ТПМ связано как с совершенствованием процедуры ассимиляции спутниковых данных о ТПМ в модели циркуляции вод Черного моря, так и с повышением достоверности привлекаемой для сопоставления дрифтерной информации.

Заключение. На основе анализа данных черноморского дрифтерного эксперимента 2001 - 2006 гг. были получены следующие основные результаты:

- создана БД дрифтерного мониторинга Черного моря;

- предложены методы фильтрации первичных дрифтерных данных, что позволило повысить достоверность информации, экспортируемой в БД;

- повышена достоверность восстановления траекторий дрейфующих буев путем применения более совершенных алгоритмов интерполяции данных спутниковой системы определения координат платформ и сбора данных Argos;

- систематизация дрифтерных данных и повышение их достоверности позволили значительно улучшить качество и оперативность результатов модельных расчетов циркуляции вод Черного моря.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Толстошеее А.П., Лунев Е.Г., Мотыжев В.С. Развитие средств и методов дрифтерной технологии применительно к проблеме изучения Черного моря // Океанология. - 2QQS. -48, №1. - С. 149 - 15S.

2. Griffa A., Kirwan A.D., Mariano A.J. et al. Lagrangian analysis and prediction of coastal and ocean dynamics. - Cambridge: Cambridge University Press, 2QQ7. - P. 39 - 67.

3. Bograd S.J., Rabinovich A.B., Thomson R.E. et al. On sampling strategies and interpolation schemes for satellite-tracked drifters // J. Atmos. Ocean. Technol. - 1999. - 16, №7. -P. 893 - 9Q4.

4. Толстошеев А.П., Лунев Е.Г., Коротаев Г.К. и др. Термопрофилирующий дрейфующий буй // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. - Севастополь: МГИ НАН Украины, 2004. - Вып. 11. - С. 143 - 154.

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3

67

5. Демышев С.Г., Коротаев Г.К. Численная энергосбалансированная модель бароклинных течений океана с неровным дном на сетке С // Численные модели и результаты калибровочных расчетов течений в Атлантическом океане. - М.: ИВМ РАН, 1992. - С. 163 - 231.

6. Holland P.W., Welsch R.E. Robust regression using iteratively reweighted least-squares // Commun. Statist: Theory and Meth. - 1977. - 6, №9. - P. 813 - 827.

7. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. - М. : Финансы и статистика, 1983. - 472 с.

8. Ратнер Ю.Б., Баянкина Т.М. Сопоставление величин поверхностной температуры, полученных по модели динамики Черного моря и данным SVP-дрифтеров в марте - августе 2003 г. // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. - Севастополь: МГИ НАН Украины, 2004. - Вып. 11. -С. 51 - 63.

Морской гидрофизический институт НАН Украины, Материал поступил

Севастополь в редакцию 21.01.08

После доработки 11.04.08

ABSTRACT Features of creation of the database composed based on the materials of the drifter experiment carried out in the Black Sea in 2001 - 2006 are examined. Information on all the drifter deployments in the sea is presented. The criteria used for filtering primary data, the principles of formation of the drifter database and its structure are considered. The method and the results of comparison of the model sea surface temperature estimates with those measured directly by the drifters are given as an example.

68

ISSN 0233-7584. Мор. гидрофиз. журн., 2009, № 3