Разработка и применение цифровых инструментов анализа геоданных для изучения природных процессов в дальневосточных морях

На современном этапе большую актуальность приобретают исследования, направленные на изучение и мониторинг климатических изменений, важными показателями которых являются ледового режим и уровень содержания CO2 в атмосфере. В свою очередь, ледовый режим, и, в частности, площадь морского льда, является индикатором климатических изменений, а также отражает сезонные и мно- голетние колебания температуры, что позволяет отслеживать тенденции потепления на глобальном и региональном уровнях. Уровень содержания CO2 в атмосфере служит индикатором антропогенного воздействия на климатическую систему и помогает оценить масштабы парникового эффекта. Совместный анализ этих показателей предоставляет ценные данные для понимания текущих клима- тических процессов и прогнозирования их будущих изменений, что особенно важно для разработки стратегий адаптации и смягчения последствий климатических изменений. Разработка программного обеспечения, способного эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы геопространственных данных различных форматов, становится одним из ключевых элементов в решении этих задач и открывает новые возможности для анализа и моделирования природных процессов.

Материалы и методы исследования

Основные инструменты для реализации программных алгоритмов обработки данных – язык программирования Python и дополнительные библиотеки: GDAL, GeoPandas, Shapely, PyGEOS (для обработки геоданных), Pillow (для обработки растровых данных), NumPy (для обработки числовых массивов),

Pandas (для обработки табличных данных и временных рядов), Xarray, netCDF4 (для чтения данных NetCDF-файлов), OpenPyXL (для работы с табличными файлами формата .xlsx), PyQt5 (для разработки интерфейса программы). В качестве исходных данных использовались данные содержания углекислого газа в атмосфере зонда AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) космического аппарата Aqua из открытого архива NASA (рис. 1) , данные сплоченности ледяного покрова Японского метеорологического агентства (JMA) , данные температуры поверхности воды на основе моделей реанализа ERA-Interim, ERA5 (, данные приземной температуры воздуха на гидрометеорологических станциях из архива метеорологических данных .

Рис. 1. Средняя концентрация CO 2 (ppm) в атмосфере над акваториями дальневосточных морей в летний период (2003-2023 гг.)

Результаты исследования

В ходе исследования было разработано специализированное программное обеспечение «NetCDF Processing» [1], которое позволяет выполнять анализ многомерных файлов формата NetCDF, являющегося общепринятым форматом научных баз данных. Программное обеспечение предоставляет функцию построения векторных карт для заданного параметра (среднее, экстремумы, накопленная сумма, тенденция, стандартное отклонение, количество и доля непустых значений)

по интересующей переменной из коллекции файлов, а также вычисления значений параметров по произвольно заданному региону. Программа была применена для оценки содержания углекислого газа в атмосфере над акваториями дальневосточных морей и его пространственного распределения в период 2003-2023 гг.

В ходе анализа среднесезонных значений выявлено, что наибольшие средние концентрации CO 2 по дальневосточным морям наблюдаются в атмосфере над акваторией

Охотского моря. Внутрисезонная изменчивость показателя синхронна для Охотского и Берингова морей на протяжении всех периодов года. Синхронность Охотского, Берингова и Японского наблюдается только для весеннелетнего периода. Для Японского моря харак- терны пониженные относительно других дальневосточных морей средние концентрации CO2 в зимний и осенний периоды (рис. 2). При этом для всех трех морей наблюдаются синхронные максимум в весенний период и минимум в летний.

Рис. 2. Средние значения концентрации CO2 (ppm) атмосфере над акваториями дальневосточ- ных морей в разные периоды года (2003-2023 гг.)

Анализ межгодовой изменчивости содержания CO 2 позволил определить, что в период 2003-2023 гг. наблюдается тенденция роста концентрации CO 2 по всем дальневосточным морям. Было выявлено, что за период 2003-

2023 гг. среднесезонный показатель содержания атмосферного CO2 (ppm) вырос более чем на 10 % для всех дальневосточных морей: для Охотского моря с 376,5 до 415,3 (рис. 3), для Берингова моря с 376,2 до 415 и Японского моря c 375,6, до 415. Одновременно с ростом среднесезонной концентрации CO2 наблюдается тренд снижения среднесезонной (декабрь-май) ледовитости в Охотском море (рис. 3). Для получения ряда значений площа- ди ледяного покрова по данным JMA был применен разработанный пакет программных модулей «Ice Data Processing» [2-6].

--- Площадь ледяного покрова ---Концентрация СО2 в атмосфере

Рис. 3. Многолетние ряды среднесезонной площади ледяного покрова Охотского моря и концентрации CO 2 в атмосфере над его акваторией (2003-2023 гг.)

Пакет программного обеспечения «Ice Data Processing» позволяет обрабатывать коллекции геопространственных данных в виде карт сплоченности и толщины ледяного покрова и включает в себя несколько модулей. Модуль вычисления площади позволяет вычислять площади льда с учетом сплоченности ледяного покрова для произвольно заданных регионов. Модуль составления карт вероятности встречи со льдом позволяет формировать векторные карты вероятности появления морского льда на любую дату сезона. Модуль вычисления объема льда позволяет вычислять значения объемов морского льда на основе данных о сплоченности и толщине льда, а также формировать карты распределения объемов.

Программный модуль составления карт с датами наступления основных фаз ледового сезона имеет функционал для создания векторных карт нескольких типов: карт продолжительности ледового периода в сутках, карт дат первого появления ледяного покрова, карт дат начала устойчивого образования льда (рис. 4), карт дат окончательного очищения акватории ото льда. Формируемые карты могут применяться как в практической деятельности при осуществлении судоходства и работ на шельфе в зимнее время, так и при разработке методик прогноза ледовых условий для дальневосточных морей.

Рис. 4. Карта дат начала устойчивого ледообразования в Охотском море для климатической нормы 1991-2020 гг.

На основе результатов анализа архива ледовых и гидрометеорологических данных, собранного с помощью разработанных программных инструментов, была реализована прогностическая модель изменчивости ледо-витости Охотского моря в осенне-зимний период [7]. Заблаговременность прогноза на основе модели составляет до 4-х месяцев. При оценке точности прогноза за период 20012020 гг. средняя относительная ошибка составила 6,6%. Показатель оправдываемости прогноза на дату в период максимально развития и наступления сезонного максимума (15 фев- раля – 5 марта) для умеренных и мягких зим составил 79%.

Заключение

Разработанные программные инструменты «NetCDF Processing» и «Ice Data Processing» позволяют производить многопоточную обработку больших массивов геоданных и подготавливать визуализацию результатов в виде совместимых с современным ГИС-приложениями векторных файлов. Инструменты могут применяться для обработки геоданных растровых, векторных, табличных, многомерных и других форматов, что позво- ляет универсализировать методы вычислений и построения карт. Выходные данные в виде коллекций карт распределения вероятностей, карт с датами наступления внутрисезонных фаз, карт параметров (средних, накопленных сумм, экстремумов, тенденций, стандартных отклонений, доли непустых значений), а также табличные данные со значениями параметров по произвольно заданным регионам позволяют проводить комплексный анализ геопространственных данных.

Применение разработанного программного обеспечения позволило произвести анализ внутрисезонной и многолетней изменчивости концентрации CO2 над акваториями дальневосточных морей (Охотского, Берингова, Японского); сравнить тенденции изменения концентрации атмосферного CO2 и площади ледяного покрова Охотского моря, как одних из важных показателей климатических изменений на современном этапе глобального потепления; разработать прогностическую модель осенне-зимнего нарастания площади ледяного покрова в Охотском море.