Все выпуски

В работе обсуждаются методы совместного использования информации, полученной методами дистанционного зондирования морской поверхности из космоса и численных решений. На основе разработанных алгоритмов обобщаются результаты численного моделирования и данных спутниковых наблюдений о состоянии вод акватории Азовского моря за период 2013-2014 гг. Трехмерное гидродинамическое моделирование динамики вод и эволюции загрязнений в Азовском море выполнено с использованием модели POM (Princeton Ocean Model) при задании реального атмосферного воздействия SKIRON. Совместный анализ численных решений и данных космического мониторинга Aqua (MODIS) позволяет исследовать особенности пространственно-временной динамики загрязнений. Новые модельные алгоритмы применены для анализа согласованности результатов численных решений, данных спутниковых наблюдений и их сочетания. На основании использования динамико-стохастического метода усвоения спутниковой информации дана оценка качества модельного прогноза в зависимости от интервалов между усвоением спутниковых данных.

Methods of sharing information obtained by methods of remote sensing of the sea surface from space and numerical solutions are discussed in this paper. The results of numerical modeling and data of satellite observations on the state of the waters of the Sea of Azov for the period 2013-2014 are summarized on the basis of developed algorithms. Three-dimensional hydrodynamic modeling of water dynamics and evolution of contaminants in the Sea of Azov is performed using the model of POM (Princeton Ocean Model) with a real atmospheric forcing SKIRON. The joint analysis of numerical solutions and data of space monitoring Aqua (MODIS) allows to study the features of the spatial and temporal distribution of pollution in the Sea of Azov. New model algorithms are used to analyze the consistency of the results of numerical solutions, satellite observation data and their combination. The dynamic-stochastic method of assimilating satellite information is used, which makes it possible to obtain an estimate of the quality of the model prediction depending on the intervals between the assimilation of satellite data.