Исследование эффективности спутниковых измерений распределения СО2 в приземной атмосфере над природными и промышленно-загрязненными зонами

НИИ Аэрокосмической информатики, г. Баку, Азербайджан

Хорошо известно, что мониторинг состояния атмосферы является важнейшим условием сохранения контролируемых условий жизни на Земле. Все элементы окружающей среды, в том числе и атмосферные газы, подвергающиеся, как природным, так и антропогенным воздействиях должны проходить периодические наблюдения для изучения их трендов. Особую актуальность имеют такие вопросы, как космический мониторинг пространственного распределения СО2, О3, СН4 и других газов. Хорошо известно, что исследо- вание распределения СО2 над континентами важно с целью оценки карбонного цикла в масштабе всей планеты, и в частности для оценки физиологического состояния лесных массивов. Важность космического мониторинга пространственного распределения О3, как в стратосфере, так и в тропосфере бесспорна, так как стратосферный озон является мощным фильтром губительных ультрафиолетовых лучей Солнца, а тропосферный озон, наоборот, сам является источником опасности проникновения этого сильного окислителя в приземные слои атмосферы. Мониторинг пространственного распределения метана важна, как с точки зрения изучения энергообменных процессов в средних слоях атмосферы, так и целью исследования опасных явлений накопления этого газа в отдельных природных и промышленно развитых зонах. Таким образом, задача повышения эффективности спутникового мониторинга опасных по своей природе газов и прогнозная оценка такого повышения является важной и актуальной задачей.

Рассмотрим в общей постановке задачу оценки эффективности космического мониторинга распределения атмосферных газов над природными и промышленными зонами.

Рис. 1. Процесс космического мониторинга распределения исследуемого газа над поверхностью контролируемых территорий.

На рис. 1 схематически показан процесс косми- ческого мониторинга распределения исследуемого газа над поверхностью контролируемых территорий.

В общем случае эффективность проводимого космического мониторинга можно оценить количеством информации, вырабатываемым в результате проведения такого мониторинга, определяемым в первом приближении как

„  L_o ■ T ■ v      U_o

M = —--- log — ,

dYd,     22 5

где: L - охватываемая полоса сканирования; v - ско- рость полета; T - фиксированное время кадра; d , d -линейные размеры пикселя; логарифмический множи- тель определяет количество различимых яркостных градаций в принятом сигнале.

Переходя на принятые в [1], обозначения

SR = dx ■ d2,(2)

где     SR - пространстве разрешение    (км²);

L = SW (км) получим

SW ■ T ■ v, Uo log2

о

Пропускную способность передачи выработанного сообщения оценим как

C = M = SW-v lo  Uo(4)

T SR ²¹ 5

Чтобы дать оптимальную прогнозную оценку показателем М и С применительно к СО2 воспользуемся результатами работы [3], где проанализированы особенности исторического развития и перспективы разработок спутниковых средств дистанционного зондирования СО2 за период 1998–2029 гг.

Как отмечается в работе [3], проведенный анализ основных свойств и характеристик 25 действующих и запланированных спутниковых экспериментов по измерению СО2 вплоть до 2029 г. показал существование значительной регрессионной связи между показателями SW, SR и точностными характеристиками различных систем дистанционного зондирования. При этом согласно [3], ни один из ныне действующих систем спутникового дистанционного зондирования СО2 не был предназначен для измерения только СО2 антропогенного происхождения. Например, как сообщается в [2], спектрорадиометр SCIAMACHY, несмотря на способность детектировать большое количество различных газов, имел точность измерения СО2 равную всего лишь 2,5 ppmv, а запланированная на 2018 г. миссия CarbonSatбудет иметь пространственное разрешение всего лишь 2 км х 2 км [1].

Таблица 1

Название миссии	Время запуска	Измерит. прибор	У (точ-ть изм-я) СО 2 (ppmv)	SR (км 2 )	SW (км)
NOAA - 15	1 may, 98	HIRS/3	4	412,09	2246
ENVISAT	1 march, 02	SCIAMA-CHY	2,5	1800	1000
NOAA-17	24 June 02	HIRS/3	4	412,09	2240
Aura	25 Jul 04	TES	1,3	2,809	18
Metop-A	19 Oct. 06	IASI	2	314,16	2246
GOSAT	23 Jan. 09	TANSO-FTS	2,8	110,25	750
FY – 3B	5 Nov. 10	IRAS	2	196	952
METOP-B	31 May, 12	HIRS/4	4	314,16	2246
Environsat-1	1 Dec, 13	HRSS-1	-	-	386
FY–3C	31 Dec, 13	IRAS	2	196	952
Environsat	1 Dec, 16	HRSS-1	-	-	386
ASCENDS	1 Sep, 20	C0 2 LIDAR (ASCENDS)	1	~ 1e-6	0,2
Carbonsat	2018	Carbonsat	2	4	500

В табл. 1 приведен сокращенный формат данных проанализированных спутниковых спектрорадиометрических измерителей СО2, взятые с базы данных CEOSESA.

В работе [3] для выяснения потенциальной взаимосвязи между пространственным разрешением ( SR ), пространственным охватом ( SW ) и точностью измерения СО₂ были вычислены показатели линейной регрессионной связи между ними по выражениям:

Двухпредикторная модель:

Y — b + bSR + bSW.(5)

Однопредикторные модели:

Y = b0 + b1 x,(6)

Y = b0 + blog2x.(7)

Рис. 2. Регрессионная линия между точностью измерения СО 2 и SR . [1].

На рис. 2 приведена регрессионная линия зависимости между точностью измерения СО₂ и SR , а на рис. 3 приведена регрессионная линия зависимости между точностью измерения СО₂ и SW [3].

Средняя точность измерения СО

Рис.

3. Регрессионная линия между точностью измерения СО 2 и SW [1].

С учетом выражений (3) и (5) эффективность космического мониторинга в плане перспективной оценки определим как

SW • T • v, M =         log-,

SR       ²

U 0

b ₀ + bSR + bSW

Как видно из выражения (8) эффективность пропорционально растет с увеличением пространственного разрешения то есть с уменьшением показателей SR . Однако, зависимость М от SW имеет экстремальный характер. Вычислим экстремум эффективности М в зависимости от SW .

Имеем dM_lo       USW • b2      _ dSW " og2 [b0 + bSR+bSW] In2•[b0 + bSR+bSW] =

Проведем качественный анализ полученного трансцендентного уравнения (9). Выражение (9) запишем в виде x----= log2d^,      (10)

l n 2 • ( d_x + x )             v₀

где x = b2 • SW d, = b0 + bSR

Как видно из выражения (10), если учесть положительность величин d , v и x , графическое решение полученного трансцендентного уравнения (10) из – за отрицательности левой стороны лежит на четвертом квадранте Декартовой координатной системы (рис. 4). Таким образом, задаваясь конкретными значениями v , d , b всегда можно вычислить оптимальную величину x при которой эффективность системы достиг бы экстремальной величины.

Рис.4. Графическое решение трансцендентного уравнения (10).

Для определения характера вычисленного экстремума получим производную выражения (9) по SW .

Имеем

d2M _           b2              bln2[b0 + bSR]

.

dSW²    In 2 • [ b ₀ + b 1 SR + b ₂ SW ]   ln ₂ ² [ b ₀ + bSR + b₂SW ] ²

Следовательно, так как вторая производная d M всегда отрицательна, то решение трансцендент- dSW ²

ного уравнения (9) будет определять достижения мак- симальной эффективности мониторинга в зависимости от величины SW . При этом основной качественный вывод проведенного исследования заключается в том, что (а) эффективность спутникового мониторинга пространственного распределения газов в перспективе будет улучшаться с ростом пространственного разрешения космических спектрорадиометрических систем; (b) эффективность спутникового мониторинга пространственного распределения газов в перспективе пройдет через максимум с ростом пространственного охвата космических спектрорадиометрических систем и дальнейшее увеличение SW не будет способствовать повышению эффективности проводимого мониторинга.