Информационная система использования данных TOMS

Информационно-программный комплекс «Атламас», разработанный в Отделе физических проблем при Президиуме Бурятского научного центра СО РАН предназначен для изучения особенностей пространственно-временного распределения общего содержания озона над различными регионами России. Информационный блок комплекса представляет собой базу данных, формирующуюся на основе Всемирного банка данных цифровой спутниковой информации TOMS ( Total Ozone Mapping Spectrometer ). Всемирный банк данных по наблюдениям общего содержания озона TOMS охватывает всю поверхность Земли. Данные общего содержания озона (ОСО) представлены среднесуточными значениями для пространственной сетки с ячейкой широта х долгота = 1° х 1,25° [ 1 ] и предоставляются в свободное пользование через WEB - ресурс [ 2].

Объем информации, получаемый в результате обработки данных из ежедневно обновляемого Всемирного банка TOMS , постоянно увеличивается, совершенствуется как сам спектрометр, так и алгоритм обработки данных, поступающих с каналов TOMS . В настоящее время рекомендуется использовать результаты работы новой версии 8 алгоритма обработки TOMS данных, с уровнем погрешности ~(2-3)%. Это весьма приемлемая точность для спутниковой информации, поэтому на первый план выходят задачи ее обработки и анализа. Многочисленные сравнения этих данных с результатами измерений наземными приборами показали, что информация носит доверительный характер и может быть использована для анализа. 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.

1.    Назначение и функции информационно-программного комплекса

Для осуществления корректного доступа к информации сформулированы следующие основные требования к формированию баз данных, позволяющие использовать БД для комплексного анализа:

• 1.    Для ввода и хранения данных используются СУБД MS Access или dBASE VI с кодовой страницей Code Page 1251.

• 2.    Каждая таблица базы данных должна иметь описание в виде специального набора метаданных с подробным описанием каждого поля.

• 3.    База данных должна иметь структуру, позволяющую добавлять новые таблицы без изменения уже существующих таблиц и без нарушения логических связей между ними.

На рисунке 1 представлена функциональная схема информационно-программного комплекса «Атламас». Система включает в себя ядро и базу данных, которые обслуживаются несколькими подсистемами.

Ядро

Рис. 1. Функциональная схема информационной системы

Главная функция ядра состоит в приеме информации и передаче ее на обработку соответствующей подсистеме. Ядро обслуживает кэш системы, под которым понимается резервируемая системой оперативная память для хранения некоторой выборки из базы данных.

База данных (БД) предназначена для информационного обеспечения решаемых задач и является одной из основных структурных компонентов в автоматизированной системе. БД и ядро связана с рабочими модулями, которые составляют информационную систему. Хранимая в БД информация используется для построения временных рядов ОСО над различными регионами России. Получаемые результаты позволяют осуществить составление карт пространственно-временного распределения ОСО.

Подсистема накопления данных состоит из процедур скачивания информации из Всемирного банка TOMS, первичной обработки и записи в БД информационной системы. Данная подсистема использует настройки, принятые по умолчанию в Internet Explorer установленной на компьютере пользователя операционной системы, и не требует каких-либо дополнительных настроек. Подсистема сервиса пользователя предназначена для управления статистической обработкой данных, содержащихся в БД информационной системы. С ее помощью задаются регионы и временные диапазоны для построения карт, обработки и формирования временных рядов. Подсистема построения карт визуализирует электронные карты статистических показателей ОСО для произвольных территорий. Наконец, подсистема формирования отчетов позволяет осуществлять обработку больших массивов данных в фоновом режиме и формировать отчеты в формате *.xls или *.txt.

Подсистема построения карт, управляемая подсистемой сервиса пользователя, получает указания:

• А)    о выборе территории, по которой необходимо построить карту,

Б) о временных параметрах,

• В)    о вариантах построения карт — по регионам, либо по России в целом.

Входные условия, задаваемые пользователем, передаются в подсистему построения карт, и на выходе строится карта. Подсистема построения карт 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. 2. Карта России с нанесенными границами регионов

Карта России в проекции Ламберта – Гаусса с нанесенными границами регионов (рис. 2) погружена в декартову систему координат ( x , y ) в границах a 1 ≤ x ≤ a 2 , b 1 ≤ y ≤ b 2 . Начало координат находится в верхнем левом углу. Преобразование декартовых координат ( x , y ) в географические ( θ - широта, λ - долгота) осуществляется с помощью двумерной функции S: ( x , y ) → ( θ , λ ), которая задается таблицей соответствий, заключенной в специальном программном модуле информационной системы.

На данный момент реализовано два варианта построения карт:

I – построение карт распределения значений ОСО по территории России;

II – построение карт по средним значениям регионов.

Данные алгоритмы позволяют как реконструировать временные ряды над определенными географическими точками (вариант I ), так и рассчитать средние по регионам показатели уровня ОСО (вариант II ).

Информация во Всемирном банке данных TOMS представлена в виде ежесуточных значений, приведенных к регулярной прямоугольной геодезической сетке с ячейками 1° × 1,25°. Из этих дискретных данных 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 информационная система «Атламас» использует алгоритм билинейной интерполяции в узлах сетки вычисления функции f ( θ _i , λ _i ) – функции значения параметра в точке с координатами ( θ _i , λ _i ) . Использование данного алгоритма обосновано тем, что значения распределены равномерно по сетке через заданный промежуток. Билинейная интерполяция в компьютерной графике используется для расчета цветов дополнительных пикселей относительно основных, исходных, что позволяет сглаживать переходы. Это позволяет восстанавливать значение ОСО в любой точке между узлами сетки.

Интерполяция проводилась с помощью кубической сплайн-функции [ 3 ] :

s ( x ) = f_{i - 1} α ₀( u ) + f_i α ₁( u ) + [ m_{i - 1} β ₀( u ) + m_i β ₁( u )] h_i , i = 1, N ;

где x – аргумент ряда интерполяции, fi – узловые значения ряда интерполяции,

α0 , α1 , β0 , β1 — коэффициенты сплайн–функции, mi – производные второго порядка в узлах ряда интерполяции, u – фиксированный аргумент двумерной интерполяции, hi – шаг интерполяции,

N – число узлов ряда.

Для нахождения коэффициентов сплайн–функции используется метод прогонки.

Общий принцип построения конечной функции заключается в следующем:

• а)    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;

• б)    поступившие данные обрабатываются алгоритмом;

• в)    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

T ( x , y ) = ( C 1 , C 2 – V · k 1 , C 2 – V · k 2 )

(где C 1 , C 2 – значения цвета в начале и в конце интервала цветовой шкалы, соответственно; k 1 , k 2 – коэффициенты перевода значений ОСО в значения цвета) на основе действительного значения ОСО в данной точке V = f ( θ , λ ).

Аппроксимация значений по всей координатной плоскости карты ведется методом наибольших вкладов [4].

Значение количества озона в любой точке карты можно узнать, обратившись к аппроксимирующей функции F( θ , λ ) , 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:

c1, если f1 < f < fг c2, если f < f < f

C(f)-j2          1 32

...

I c n , если fn <  ^f <  f_n + 1

где n — число цветов,

( f _i, f _i+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 ))l a 1 <  x <  a ₂, b 1 <  y <  b ₂

c = C ( f)

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 ( x 1 , y 1 , x 2 , y 2 ):

f ' = aVg F ( S ( x , y))

x ! <  x <  x 2 y , < y <  y 2

c = C ( f ')

где     f' — усредненное значение количества озона в фрагменте ( x t , y t , x ₂, y ₂).

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 рисунке 3.

а                                         б

Рис. 3. Варианты визуализации распределения поля ОСО по территории России: цветовая со шкалой 1 (а) и изолинии со шкалой 2 (б)

Построение карт распределения значений ОСО по варианту I иллюстрирует поведение озонного слоя (либо его статистических характеристик) за тот или иной период времени. Данный алгоритм служит вспомогательным средством для вычисления статистических характеристик временных рядов ОСО для различных географических точек. Погрешность вычислений значений ОСО информационной системой над точкой с определенными географическими координатами сравнительно с результатами работы системы запросов [ 2 ] 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 ус- редняется, и территория закрашивается цветом, определенным для данного значения. На рисунке 4 сплошным цветом показан результат работы алгоритма “лесной пожар”, а сеткой точек – алгоритма линейного обхода.

Рис. 4. Результат обработки 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;

• C 1 , C 2 , k 1 , k 2 – значения этих коэффициентов смотри выше.

Результаты работы алгоритма II представлены на рисунке 5:

а

б

Рис. 5. Карта распределения ОСО по регионам РФ в периоды зимне-весеннего максимума (а) и летнеосеннего минимума (б)

Данный алгоритм служит вспомогательным средством для расчета статистических характеристик распределения ОСО для различных регионов.

Заключение

Таким образом:

• 1.    Предложены и реализованы алгоритмы и методы обработки и анализа спутниковых данных.

• 2.    Организован способ хранения и управления спутниковой информацией ОСО на основе СУБД MySQL , позволяющий оптимизировать информацию Всемирного банка данных TOMS . Материалы TOMS , представленные в виде текстовых файлов, модулями автоматизированной обработки организуются в БД системы.

• 3.    Разработаны алгоритмы и методы реконструкции временных рядов ОСО над определенными географическими точками, а также для различных регионов. Реализовано построение изолиний ОСО по территории России, карт распределения полей ОСО по регионам.

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.