Оценка приземной концентрации метана на основе алгоритма ансамблевого фильтра Калмана с привлечением транспортной химической модели
https://doi.org/10.25205/1818-7900-2024-22-1-62-72
Аннотация
В статье приводятся результаты численных экспериментов с модельными данными по оценке приземной концентрации метана на всей территории Земли. Имитация данных наблюдений для модельных экспериментов производилась по прогнозам модели переноса и диффузии MOZART-4. Приземная концентрация является значением, задаваемым на нижней границе модели. Ее изменение по времени характеризует эмиссию метана с поверхности Земли. Численные эксперименты с модельными данным проведены как с имитацией сети наземных измерений, так и с имитацией спутниковых наблюдений. Алгоритм поиска оценки приземной концентрации основан на использовании ансамблевого фильтра Калмана. Показано, что разработанный алгоритм позволяет оценивать значения приземной концентрации метана по данным наблюдений. Точность оценки зависит от распределения в пространстве и времени используемых данных измерений.
При поддержке: Работа выполнена в рамках государственного задания Минобрнауки России для Федерального исследовательского центра информационных и вычислительных технологий
Об авторах
М. В. Платонова
Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
Россия
Россия
Платонова Марина Владимировна, младший научный сотрудник
Researcher ID WoS: AFI-8086-2022
Новосибирск
В. Д. Котлер
Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
Россия
Россия
Котлер Василий Дмитриевич, младший научный сотрудник
Новосибирск
Е. Г. Климова
Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
Россия
Россия
Климова Екатерина Георгиевна, доктор физико-математических наук
Researcher ID WoS: S-5641-2016
Новосибирск
Список литературы
1. Nakamura G., Potthast R. Inverse Modeling. IOP Publishing Ltd, 2015. P. 484.
2. Penenko A., Penenko V., Tsvetova E., Gochakov A., Pyanova E., Konopleva V. Sensitivity Operator Framework for Analyzing Heterogeneous Air Quality Monitoring Systems // Atmosphere. 2021. Vol. 12. P. 1–30.
3. Bocquet M. Data assimilation in atmospheric chemistry models: current status and future prospects for coupled chemistry meteorology models // Atmos. Chem. Phys. Discuss. 2014. Vol. 14. P. 322.
4. Климова Е. Г. Экономичный алгоритм стохастического ансамблевого сглаживания // Сибирский журнал вычислительной математики. 2020. Т. 23, № 4. С. 381–394.
5. Климова Е. Г. Стохастический ансамблевый фильтр Калмана с трансформацией ансамбля возмущений // Сибирский журнал вычислительной математики РАН. 2019. Т. 22, № 1. С. 27–40.
6. Klimova E. G. Methods of estimation of greenhouse gases concentration in the atmosphere using observations and transport and diff usion model, based on the ensemble Kalman fi lter // All-Russian Conference “Spatial Data Processing for Monitoring of Natural and Anthropogenic Processes, SDM”. 2017. Vol. 2033. P. 191–195.
7. Klimova E. G. Bayesian approach to data assimilation based on ensembles of forecasts and observations // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 2019. DOI 10.1088/1755-1315/386/1/012038
8. Feng L., Palmer P.I., Bosch H., Dance S. Estimating surface CO2 fl uxes from space-borne CO2 dry air mole fraction observations using an ensemble Kalman fi lter // Atmospheric chemistry and physics. 2009. Vol.
9. P. 2619–2633. 9. Feng L. Evaluating a 3-D transport model of atmospheric CO2 using ground-based, aircraft, and space-borne data // Atmospheric chemistry and physics. 2011. Vol. 11. P. 2789–2803.
10. Feng L., Palmer P. I., Parker R. J., Deutscher N. M., Feist D. G., Kivi R., Morino I., Sussmann R. Estimates of European uptake of CO2 inferred from GOSAT X CO2 retrievals: sensitivity to measurement bias inside and outside Europe // Atmospheric chemistry and physics. 2016. Vol. 16. P. 1289–1302
11. Platonova M. V., Klimova E. G. Determining the likely localization of methane sources using forecast time series and satellite data // CEUR Workshop Proceedings. 2021. Vol. 3006. P. 323– 329.
12. Platonova M. V., Klimova E. G. An algorithm for estimating greenhouse gas fl uxes using satellite data for a global transport and diff usion model // Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1715(1). P. 012021.
13. Lagutin A .A., Mordvin E. Yu., Volkov N. V. Methane emission by petroleum industry in Western Siberia according to satellite observations // Atmospheric Physics. 2021. Vol. 119166N. DOI 10.1117/12.2603438
14. Lagutin A. A., Mordvin E. Yu., Volkov N. V. Regression model for reconstruction of the total methane content according to the data from AIRS hyperspectrometer and chemical transport model MOZART-4 // Atmospheric Physics. 2023. Vol. 1278062. DOI 10.1117/12.2690784
15. Lu Xiao. Methane emissions in the United States, Canada, and Mexico: evaluation of national methane emission inventories and 2010–2017 sectoral trends by inverse analysis of in situ (GLOBALVIEWplus CH4 ObsPack) and satellite (GASAT) atmospheric observations // Atmospheric Chemistry and Physics. 2022. Vol. 22. P. 395–418.
16. Bisht Jagat S. H. Estimation of CH4 emission based on an advanced 4D-LETKF assimilation system // Geoscientifi c Model Development. 2023. Vol. 16. P. 1823–1838.
17. Evensen G. Data assimilation. The ensemble Kalman fi lter. Berlin, Spriger-Verlag. Heideberg, 2009. P. 307.
18. Elansky N. F., Shilkin A. V., Ponomarev N. A., Zakharova P. V., Kachko M. D., Poliakov T. I. Spatiotemporal Variations in the Content of Pollutants in the Moscow Air Basin and Their Emissions // Izv. Atmos. Ocean. Phys. 2022. Vol. 58, no. 1. P. 80–94.
19. Kulawik S. S. Evaluation of single-footprint AIRS CH4 profi le retrieval uncertainties using aircraft profi le measurements // Atmospheric Measurement Techniques. 2021. Vol. 14. P. 335– 354.
Рецензия
Для цитирования:
Платонова М.В., Котлер В.Д., Климова Е.Г. Оценка приземной концентрации метана на основе алгоритма ансамблевого фильтра Калмана с привлечением транспортной химической модели. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2024;22(1):62-72. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2024-22-1-62-72
For citation:
Platonova M.V., Kotler V.D., Klimova E.G. Estimation of Surface Methane Concentration based on the Ensemble Kalman Filter Algorithm using a Transport Chemical Model. Vestnik NSU. Series: Information Technologies. 2024;22(1):62-72. (In Russ.) https://doi.org/10.25205/1818-7900-2024-22-1-62-72
Просмотров:
126
Послать статью по эл. почте 