Подал: Мухамеджанов Ильдар Давлетович (онлайн)
Авторы
Мухамеджанов И.Д.
Организации
Факультет космических исследований МГУ им. М.В. Ломоносова
Секция
Дистанционное зондирование Земли
Подсекция
Водоемы
Научный руководитель
Лупян Е.А., д.т.н.
Место работы научного руководителя
Институт космических исследований РАН, Факультет космических исследований МГУ им. М.В. Ломоносова
Текст тезисов
Гидрологические прогнозы являются одним из важнейших аспектов исследования межсезонной и межгодовой динамики русла рек. По признаку заблаговременности, типы таких прогнозов можно разделить (Попов, 2979) на краткосрочные (не превышает 10-15 суток) и долгосрочные (от 1-2 до 6-8 месяцев). Для того, чтобы произвести прогноз, необходимо решить задачу поиска закономерностей в некоторых временных рядах. Классические методы основаны на использовании наземных данных, а именно на суточных стоках, получаемых с наземных измерительных станций (гидропостов).
В работе для экспериментов были применены локальные краткосрочные прогнозы на русле Амударьи около наземного измерительного пункта Керки (Туркменистан). Базовым структурным элементом решения являются виртуальные полигоны, или космические гидропосты - КГП (Мухамеджанов и др., 2022), основная задача которых заключается в формировании качественных временных рядов наблюдений. В данном случае в роли величины, используемой в наблюдениях, была выбрана нормированная на площадь полигона площадь водного зеркала, рассчитанная по индексу MNDWI (Xu, 2006) в пределах КГП. Благодаря эмпирически установленной линейной зависимости величины площади водного зеркала и объема суточного стока в результате ранее проведенных экспериментов (Мухамеджанов и др., 2022), в качестве альтернативной гипотезы было выбрано предложение "Величины объема суточного речного стока и площади водной поверхности коррелируют". Такой подход позволяет использовать результаты подспутниковых наблюдений, полученных после применения алгоритма фильтрации облачных наблюдений (Константинова, 2022) по оптическим данным космических аппаратов Landsat-7, 8, Sentinel-2A, B, в подходах и решениях, использующих временные ряды наземных измерений как основной источник данных. Проблема выбора методики прогнозирования оценки водности обусловлена отсутствием регулярного ряда наблюдений, поскольку получение ежедневных данных о площади водного зеркала на виртуальных гидропостах с использованием спутниковых снимков вышеупомянутых космических аппаратов не представляется возможным. Для восполнения ряда наблюдений до регулярного в работе проводилась интерполяция значений площади по MNDWI полиномом, получая таким образом сглаженную кривую площади водной поверхности.
За основу решения в исследовании была выбрана схема прогноза с помощью определения ординат кривой добегания путем решения обратной задачи (Руководство, 1989). Цель данной схемы заключается в прогнозе N+1 значения ряда наблюдений нижнего КГП «B» на основе N предыдущих значений верхнего КГП «А». В качестве величины для расчетов предложен в исходном методе предложен суточный сток, измеряемый в м3/сек. Выбранная гипотеза о корреляции суточных стоков и площади водного зеркала позволяет модифицировать схему для нормированной площади водной поверхности. В ходе работы был также создан программный модуль, написанный на языке Python, позволяющий строить графики кривых добегания и кривые краткосрочных прогнозов нормированной площади на нижнем по течению КГП «B» на несколько недель вперед. Стоит отметить, что, если КГП отвечает правилам установки (Мухамеджанов и др., 2022), то значимые прогнозируемые значения остаются в «коридоре» допустимой ошибки.
Результаты, представленные в работе, получены с использованием развиваемого в ИКИ РАН сервиса спутникового мониторинга EcoSatMS (http://suvo.geosmis.ru). Функционирование сервиса осуществляется с использованием ресурсов Центра коллективного пользования "ИКИ-Мониторинг" (http://ckp.geosmis.ru/) (Loupian et al., 2022), развиваемого и поддерживаемого в рамках темы «Мониторинг» (госрегистрация № 122042500031-8). Созданный модуль в дальнейшем планируется интегрировать в систему EcoSatMS для реализации инструмента анализа данных в картографическом интерфейсе.
Литература:
1. Попов Е.Г. Гидрологические прогнозы. Гидрометеорологическое издательство. Ленинград. 1979.
2. Мухамеджанов И.Д., Константинова А.М., Лупян Е.А., Умирзаков Г.У. Оценка возможностей спутникового мониторинга динамики речного стока на примере анализа состояния реки Амударьи // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 1. С. 87-103. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-1-87-103.
3. Xu, Hanqiu. Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery. International Journal of Remote Sensing 27, No. 14 (2006): 3025-3033. DOI: 10.1080/01431160600589179.
4. Константинова А.М. Алгоритм автоматической фильтрации облачных данных для решения задач объектного дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 88-99. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-88-99.
5. Руководство по гидрологическим прогнозам. Выпуск 2. Краткосрочный прогноз расхода и уровня воды на реках. Гидрометеоиздат. Ленинград. 1989.
6. Loupian E.A., Bourtsev M.A., Proshin A.A., Kashnitskiy A.V., Balashov I.V., Bartalev S.A., Konstantinova A.M., Kobets D.A., Radchenko M.V., Tolpin V.A., Uvarov I.A. Usage Experience and Capabilities of the VEGA-Science System // Remote Sensing. 2022. Vol. 14. DOI: 10.3390/rs14010077.
В работе для экспериментов были применены локальные краткосрочные прогнозы на русле Амударьи около наземного измерительного пункта Керки (Туркменистан). Базовым структурным элементом решения являются виртуальные полигоны, или космические гидропосты - КГП (Мухамеджанов и др., 2022), основная задача которых заключается в формировании качественных временных рядов наблюдений. В данном случае в роли величины, используемой в наблюдениях, была выбрана нормированная на площадь полигона площадь водного зеркала, рассчитанная по индексу MNDWI (Xu, 2006) в пределах КГП. Благодаря эмпирически установленной линейной зависимости величины площади водного зеркала и объема суточного стока в результате ранее проведенных экспериментов (Мухамеджанов и др., 2022), в качестве альтернативной гипотезы было выбрано предложение "Величины объема суточного речного стока и площади водной поверхности коррелируют". Такой подход позволяет использовать результаты подспутниковых наблюдений, полученных после применения алгоритма фильтрации облачных наблюдений (Константинова, 2022) по оптическим данным космических аппаратов Landsat-7, 8, Sentinel-2A, B, в подходах и решениях, использующих временные ряды наземных измерений как основной источник данных. Проблема выбора методики прогнозирования оценки водности обусловлена отсутствием регулярного ряда наблюдений, поскольку получение ежедневных данных о площади водного зеркала на виртуальных гидропостах с использованием спутниковых снимков вышеупомянутых космических аппаратов не представляется возможным. Для восполнения ряда наблюдений до регулярного в работе проводилась интерполяция значений площади по MNDWI полиномом, получая таким образом сглаженную кривую площади водной поверхности.
За основу решения в исследовании была выбрана схема прогноза с помощью определения ординат кривой добегания путем решения обратной задачи (Руководство, 1989). Цель данной схемы заключается в прогнозе N+1 значения ряда наблюдений нижнего КГП «B» на основе N предыдущих значений верхнего КГП «А». В качестве величины для расчетов предложен в исходном методе предложен суточный сток, измеряемый в м3/сек. Выбранная гипотеза о корреляции суточных стоков и площади водного зеркала позволяет модифицировать схему для нормированной площади водной поверхности. В ходе работы был также создан программный модуль, написанный на языке Python, позволяющий строить графики кривых добегания и кривые краткосрочных прогнозов нормированной площади на нижнем по течению КГП «B» на несколько недель вперед. Стоит отметить, что, если КГП отвечает правилам установки (Мухамеджанов и др., 2022), то значимые прогнозируемые значения остаются в «коридоре» допустимой ошибки.
Результаты, представленные в работе, получены с использованием развиваемого в ИКИ РАН сервиса спутникового мониторинга EcoSatMS (http://suvo.geosmis.ru). Функционирование сервиса осуществляется с использованием ресурсов Центра коллективного пользования "ИКИ-Мониторинг" (http://ckp.geosmis.ru/) (Loupian et al., 2022), развиваемого и поддерживаемого в рамках темы «Мониторинг» (госрегистрация № 122042500031-8). Созданный модуль в дальнейшем планируется интегрировать в систему EcoSatMS для реализации инструмента анализа данных в картографическом интерфейсе.
Литература:
1. Попов Е.Г. Гидрологические прогнозы. Гидрометеорологическое издательство. Ленинград. 1979.
2. Мухамеджанов И.Д., Константинова А.М., Лупян Е.А., Умирзаков Г.У. Оценка возможностей спутникового мониторинга динамики речного стока на примере анализа состояния реки Амударьи // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 1. С. 87-103. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-1-87-103.
3. Xu, Hanqiu. Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery. International Journal of Remote Sensing 27, No. 14 (2006): 3025-3033. DOI: 10.1080/01431160600589179.
4. Константинова А.М. Алгоритм автоматической фильтрации облачных данных для решения задач объектного дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 88-99. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-88-99.
5. Руководство по гидрологическим прогнозам. Выпуск 2. Краткосрочный прогноз расхода и уровня воды на реках. Гидрометеоиздат. Ленинград. 1989.
6. Loupian E.A., Bourtsev M.A., Proshin A.A., Kashnitskiy A.V., Balashov I.V., Bartalev S.A., Konstantinova A.M., Kobets D.A., Radchenko M.V., Tolpin V.A., Uvarov I.A. Usage Experience and Capabilities of the VEGA-Science System // Remote Sensing. 2022. Vol. 14. DOI: 10.3390/rs14010077.