CC BY
72
БЫСТРАЯ РАДИАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ СПУТНИКОВЫХ ИК-ЗОНДИРОВЩИКОВ ВЫСОКОГО СПЕКТРАЛЬНОГО РАЗРЕШЕНИЯ
Валерий Павлович Пяткин
Институт Вычислительной Математики и Математической Геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, заведующий лабораторией обработки изображений, тел. (383)3307332, e-mail: [email protected]
Алексей Николаевич Рублев
Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета», 123242, Россия, г. Москва, Большой Предтеченский пер., 7, заведующий лабораторией дистанционного зондирования облачности, e-mail: [email protected]
Евгений Владимирович Русин
Институт Вычислительной Математики и Математической Геофизики СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 6, научный сотрудник лаборатории обработки изображений, тел. (383)3307332, e-mail: [email protected]
Александр Борисович Успенский
Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета», 123242, Россия, г. Москва, Большой Предтеченский пер., 7, главный научный сотрудник, e-mail: [email protected]
Обсуждаются методические и вычислительные аспекты создания быстрых радиационных моделей (БРМ) переноса ИК-излучения в атмосфере, предназначенных для анализа данных измерений ИК-зондировщиков высокого спектрального разрешения. Приведены результаты «быстрого» моделирования измерений ИК-зондировщика ИКФС-2, устанавливаемого на перспективных метеоспутниках серии «Метеор-М», оценивается производительность соответствующей быстрой модели.
Ключевые слова: быстрая модель переноса ИК-излучения, дистанционное зондирование, моделирование спутниковых измерений, RTTOV.
FAST RADIATIVE TRANSFER MODEL FOR SATELLITE-BASED HYPER SPECTRAL IR SOUNDERS
Valery P. Pyatkin
Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, prospect Akademika Lavrentjeva, 6, head of Image Processing Laboratory, tel. (383)3307332, e-mail: [email protected]
Alexey N. Rublev
Scientific Research Center of Space Hydrometeorology "Planeta", 123242, Russia, Moscow, Bolshoy Predtechensky st., 7, head of Cloud Remote Sensing Laboratory, e-mail: alex.rublev@mail. ru
Evgeny V. Rusin
Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, prospect Akademika Lavrentjeva, 6, scientific researcher of Image Processing Laboratory, tel. (383)3307332, e-mail: [email protected]
Alexander B. Uspensky
Scientific Research Center of Space Hydrometeorology "Planeta", 123242, Russia, Moscow, Bolshoy Predtechensky st., 7, principal scientist, e-mail: [email protected]. ru
The methodological and computational aspects of Fast Radiative Transfer Model (FRTM) development are under discussion. The FRTM has been developed for fast and accurate modeling of spectra to be measured by advanced IR sounder IRFS-2 which is planned to be installed on board Russian meteorological satellites “Meteor-M”. The results of FRTM application for modeling IRFS-2 data are presented. The performance of the FRTM is assessed.
Key words: fast IR radiative transfer model, remote sensing, satellite data modeling, RTTOV.
Введение
Для обработки и анализа данных измерений ИК-зондировщиков высокого спектрального разрешения ИКФС-2, устанавливаемых на российских метеоспутниках серии «Метеор-М», требуется создание быстрых и высокоточных процедур радиационных расчетов. Указанные процедуры и соответствующие программные комплексы (кратко БРМ - быстрые радиационные модели) предназначены для:
- валидации измеряемых спектров уходящего ИК-излучения и мониторинга качества абсолютной калибровки;
- тематической обработки или «обращения» спутниковых данных, т.е. восстановления различных параметров состояния системы «атмосфера -подстилающая поверхность»;
- усвоения спутниковых данных в схемах численного анализа и прогноза погоды.
Создаваемые БРМ должны обеспечить высокое быстродействие моделирования измеряемых спектров при погрешности расчетов на уровне инструментального шума. Кроме того, с помощью БРМ необходимо выполнять расчеты ряда характеристик переноса ИК-излучения в атмосфере (оптические толщины, функции пропускания), а также вычислять вариационные производные (якобианы) моделированных измерений по различным параметрам состояния.
Методология создания быстрых радиационных моделей
Высокая спектральная разрешающая способность современных ИК-зондировщиков обуславливает большое количество каналов, измерения в которых необходимо обрабатывать. Так, российский ИК-зондировщик ИКФС-2/Метеор-М измеряет спектр, содержащий 2701 каналов, а общее время измерения одного спектра составляет 0,7 с. Это предъявляет высокие требования к скорости вычислений БРМ. По предварительным оценкам, время моделирования сигнала (ИК-излучения, регистрируемого в одном канале) не должно превосходить нескольких миллисекунд. Такое быстродействие может быть достигнуто только при использовании простых аналитических выражений или интерполяционных схем без привлечения алгоритмов численного решения уравнения переноса.
За основу при разработке БРМ применительно к ИК-зондировщику ИКФС-2 авторами была принята методология создания зарубежных БРМ ана-
логичного назначения RTTOV [1], основанная на «быстром» вычислении эффективных оптических толщин атмосферных слоев. Под эффективной оптической толщиной слоя атмосферы j на частоте, соответствующей заданному каналу, здесь понимается величина Ату, для набора которых (А Tj, j = 1, ..., N, N -число слоев атмосферы между земной поверхностью и верхней границей атмо-
N
~^ATj
сферы} выполняется соотношение e м = Г, где Г - функция пропускания излучения атмосферы в данном канале (точнее, результат интегрирования «не-аподизированной» функции пропускания со спектральной аппаратной функцией - характеристикой измеряющей аппаратуры). Высокая скорость вычислений эффективных толщин достигается благодаря описанию результатов точного спектрального моделирования линейной регрессионной зависимостью от набора заранее установленных предикторов - характеристик атмосферы и их функционалов.
Вычисление эффективной оптической толщины в RTTOV выполняется суммированием определяемых в заданной последовательности вкладов отдельных газов. В принятой в качестве базовой версии RTTOV 9.1 индивидуально учитывается поглощение ИК-излучения шестью газами: водяным паром H2O, диоксидом углерода CO2, озоном O3, оксидом азота N2O, оксидом углерода CO и метаном CH4. Концентрации остальных оптически активных газов считаются постоянными, а их совокупный вклад в значение эффективной оптической толщины вычисляется отдельной суммарной функцией.
В качестве «точных» значений эффективных оптических толщин («пре-диктантов», обучающего множества при построении уравнения линейной регрессии) используются результаты расчетов по точной полинейной модели LBLRTM [2] на базе спектроскопического атласа HITRAN-2008.
Для нахождения регрессионных коэффициентов используется этап обучения БРМ на представительном глобальном наборе из 83 моделей атмосферы [ 1]. Указанный набор был ранее отобран при построении БРМ RTTOV, предназначенной для анализа данных ИК-зондировщика IASI (европейский метеоспутник Metop). Профили обучающего набора заданы на 101 уровне давления и содержат температуры и концентрации по всем учитываемым газам-поглотителям. Кроме собственно обучающих данных, в вычислениях используется также «опорный» профиль, содержащий осредненные значения атмосферных характеристик обучающего набора.
Вся спектральная область измерений ИКФС-2 разбита на 13 прилегающих спектральных диапазонов, для каждого из которых использован свой набор из нескольких десятков (до 90) предикторов. Предикторы зависят от зенитного угла измерений и представляют собой функционалы от вертикальных профилей температуры и концентраций основных газовых поглотителей.
Результаты расчетов и оценка точности
В отсутствие прямых спутниковых измерений, для оценки точности результаты расчетов БРМ ИКФС-2 сравнивались с результатами расчетов, вы-
полненных пакетом LBLRTM [2] на всем рабочем спектральном диапазоне спектрометра (660-2000 см-1). Сопоставление приведено для упомянутого выше обучающего набора атмосферных моделей [1], а также независимого набора известных стандартных моделей WCP-112 [3]. Приведенные на Рис. 1 кривые показывают удовлетворительную точность созданной БРМ: во многих диапазонах спектра среднеквадратическая невязка результатов расчета не превышает 0,3 K и всегда меньше 0,8 ^ Особенно хорошее совпадение результатов наблюдается в полосе поглощения углекислого газа в диапазоне 660-750 см-1 - основном участке спектра, используемом для восстановления вертикальных профилей температуры.
Рис. 1. Сравнение результатов моделирования БРМ ИКФС-2 с точными вычислениями LBLRTM
Время выполнения операции моделирования (в секундах) для различного числа каналов с помощью БРМ ИКФС в сравнении с «точными» вычислениями LBLRTM приведено в Табл. 1. Замеры выполнялись на ПЭВМ с центральным процессором Intel Core i5 650 3,20 ГГц и 4 Гб оперативной памяти. Как видно, созданная БРМ обеспечивает существенное (30-200-кратное) ускорение по сравнению с LBLRTM при удовлетворительной точности вычислений.
Таблица 1
Модель Число моделируемых каналов
2701 2500 2000 1500 1000 500 300 100 50 10 1
БРМ ИКФС-2 1,3 1,2 0,96 0,72 0,48 0,24 0,14 0,049 0,026 0,007 0,003
LBLRTM 45,0 40,0 32,7 23,5 18,5 11,3 7,7 4,0 2,8 1,6 1,3
Для оперативного анализа данных ИКФС-2 требуется дальнейшее повышение вычислительной производительности БРМ, в связи с чем начаты методические проработки, связанные с распараллеливанием вычислений.
Работа частично поддержана грантом РФФИ 13 -07-00068.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Matricardi, M.: The generation of RTTOV regression coefficients for IASI and AIRS using a new profile training set and a new linebyline database, ECMWF Research Dept. Tech. Memo. 564, 2008.
2. LBLRTM, http://rtweb.aer.com/line param frame.html.
3. A preliminary cloudless standard atmosphere for radiation computation, WMO/TD No. 24, WCP-112, 1986, 66p.
© В.П. Пяткин, А.Н. Рублев, Е.В. Русин, А.Б. Успенский, 2013
