CC BY
1
РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ИНСТРУМЕНТОВ АНАЛИЗА ГЕОДАННЫХ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРИРОДНЫХ ПРОЦЕССОВ
В ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫХ МОРЯХ
И.В. Шумилов1'2, мл. науч. сотр. В.А. Романюк2, канд. геогр. наук, доцент
В.М. Пищальник1'2, д-р техн. наук, профессор, ведущий научный сотрудник 1Институт морской геологии и геофизики Дальневосточного отделения Российской академии наук
2Сахалинский государственный университет (Россия, г. Южно-Сахалинск)
DOI:10.24412/2500-1000-2024-12-2-100-105
Исследование выполнено при поддержке гранта Правительства Сахалинской области молодым ученым и в рамках государственного задания Сахалинского государственного университета «Создание научных основ управления процессами поглощения и накопления углерода биоморфолитосистемами прибрежно-морских водно-болотных угодий и прилегающих морских акваторий (FEFF-2024-0004)».
Аннотация. В данной работе представлены результаты разработки программных инструментов анализа геопространственных данных различных форматов и их применения для изучения природных процессов дальневосточных морей. Для анализа многомерных файлов формата NetCDF, являющегося общепринятым форматом научных баз данных, было разработано программное обеспечение «NetCDF Proccessing». Программа позволяет осуществлять пакетную обработку коллекций файлов NetCDF, выполнять анализ данных и строить векторные карты значений статистических параметров по произвольным регионам. Программа была применена при исследовании многолетней и внутрисезонной динамики содержания углекислого газа в атмосфере над акваториями дальневосточных морей в разные сезоны. Для проведения исследований в области ледового режима и оперативного мониторинга ледовой обстановки дальневосточных морей разработан пакет программного обеспечения «Ice Data Processing», который позволяет производить обработку и анализ данных дистанционного зондирования Земли в форматах векторных шэйп-файлов, растровых карт и многомерных массивов. Программный пакет содержит несколько модулей с функциями вычисления площади ледяного покрова, построения карт вероятности встречи со льдом, вычисления дат наступления основных фаз ледового сезона, формирования карт распределения объемов льда в акватории по данным о сплоченности и толщине ледяного покрова. Собранный архив и разработанное программное обеспечение позволило проанализировать большой массив данных и выявить взаимосвязи ледовых и гидрометеорологических показателей. В результате была разработана прогностическая модель изменчивости ледовитости Охотского моря в осенне-зимний период.
Ключевые слова: дальневосточные моря, углекислый газ, ледяной покров, геопространственные данные, дистанционное зондирование Земли.
На современном этапе большую актуальность приобретают исследования, направленные на изучение и мониторинг климатических изменений, важными показателями которых являются ледового режим и уровень содержания ТО2 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) (https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/), данные сплоченности ледяного покрова Японского метеорологического агентства (JMA) (https://www.data.jma.go.jp), данные температуры поверхности воды на основе моделей реанализа ERA-Interim, ERA5
(www.ecmwf.int), данные приземной температуры воздуха на гидрометеорологических станциях из архива метеорологических данных (https://rp5.ru/).
Рис. 1. Средняя концентрация CO2 (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 Ш2 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 весенне-летнего периода. Для Японского моря харак-
терны пониженные относительно других дальневосточных морей средние концентрации СО2 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 СО2 (ррт) атмосфере над акваториями дальневосточных морей в разные периоды года (2003-2023 гг.)
Анализ межгодовой изменчивости содержания ТО2 позволил определить, что в период 2003-2023 гг. наблюдается тенденция роста концентрации СО2 по всем дальневосточным морям. Было выявлено, что за период 20032023 гг. среднесезонный показатель содержания атмосферного СО2 (ррт) 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 площади ледяного покрова по данным JMA (https://www.data.jma.go.jp) был применен разработанный пакет программных модулей «Ice Data Processing» [2-6].
Концентрация С02 в атмосфере
Рис. 3. Многолетние ряды среднесезонной площади ледяного покрова Охотского моря и концентрации СО2 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
Библиографический список
1. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2024662834. «NetCDF Processing». 2024. Авт.: Шумилов И.В., Ващенко Д.А., Романюк В.А. № 2024661302 от 20.05.2024; опубл. 30.05.2024.
2. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2023688937. «Ice Data Processing». 2023. Авт.: Шумилов И.В., Романюк В.А., Пищальник В.М. № 2023682641 от 30.10.2023; опубл. 25.12.2023.
3. Романюк В.А., Пищальник В.М., Шумилов И.В. Особенности ледового режима зал. Анива (Охотское море) как фактор риска при планировании марикультурных хозяйств / В.А. Романюк, В.М. Пищальник, И.В. Шумилов // Процессы в геосредах. - 2022. - № 4(34). - С. 1821-1828.
4. Романюк В.А., Пищальник В.М., Шумилов И.В., Никулина И.В. Анализ особенностей ледового режима юго-восточной части Татарского пролива (Японское море) // ИнтерКарто. Интер-ГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Между-нар. конф. - M: Географический факультет МГУ, 2023. - Т. 29. Ч. 1. - С. 646-656. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://10.35595/2414-9179-2023-1-29-646-656.
5. Романюк В.А., Шумилов И.В., Пищальник В.М. Предварительные результаты анализа дат наступления основных ледовых фаз на акватории Охотского моря по данным дистанционного зондирования Земли // XXXVI International Multidisciplinary Conference "Innovations and Tendencies of State-of-Art Science". Proceedings of the Conference (October, 2023). Mijnbestseller Neder-land, Rotterdam, Nederland. - 2023. - 130 p. - ISBN 978-94-036-1025-2.
6. Шумилов И.В., Романюк В.А., Зарубина Д.В., Пищальник В.М., Никулина И.В. Разработка программного модуля построения карт распределения вероятностей встречи с морским льдом для изучения дальневосточных морей // ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. - M: Географический факультет МГУ, 2023. - Т. 29. Ч. 1. - С. 657-667. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://10.35595/2414-9179-2023-1-29-657-667.
7. Шумилов И.В., Минервин И.Г., Пищальник В.М., Романюк В.А. Экспериментальная модель внутрисезонного хода ледовитости Охотского моря // Геосистемы переходных зон. - 2024. -Т. 8, № 2. - С. 114-126. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://doi.org/10.30730/gtrz.2024.8.2.114-126.
внутрисезонной и многолетней изменчивости концентрации СО2 над акваториями дальневосточных морей (Охотского, Берингова, Японского); сравнить тенденции изменения концентрации атмосферного СО2 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.
DEVELOPMENT AND APPLICATION OF DIGITAL TOOLS FOR GEODATA ANALYSIS TO STUDY NATURAL PROCESSES IN THE FAR EASTERN SEAS
I.V. Shumilov1'2, Junior Researcher
V.A. Romanyuk2, Candidate of Geographical Sciences, Associate Professor
V.M. Pishchalnik1'2, Doctor of Technical Sciences, Professor, Leading Researcher
institute of Marine Geology and Geophysics of the Far Eastern Branch of the Russian Academy
of Sciences
2Sakhalin State University (Russia, Yuzhno-Sakhalinsk)
Abstract. This paper presents the results of developing software tools for analyzing geospatial data in various formats and their application to study natural processes in the Far Eastern seas. The "NetCDFProccessing" software was developed to analyze multidimensionalNetCDFfiles, which are a common format for scientific databases. The program allows batch processing of NetCDF file collections, data analysis, and construction of vector maps of statistical parameter values for arbitrary regions. The program was used to study the long-term and intra-seasonal dynamics of carbon dioxide content in the atmosphere over the waters of the Far Eastern seas in different seasons. The "Ice Data Processing" software package was developed to conduct research in the field of ice conditions and operational monitoring of ice conditions in the Far Eastern seas. It allows processing and analysis of Earth remote sensing data in the formats of vector shape files, raster maps, and multidimensional arrays. The software package contains several modules with functions for calculating the area of ice cover, constructing ice encounter probability maps, calculating the dates of the onset of the main phases of the ice season, and forming maps of the distribution of ice volumes in the water area based on data on the concentration and thickness of the ice cover. The collected archive and the developed software made it possible to analyze a large array of data and identify the relationships between ice and hydro-meteorological indicators. As a result, a prognostic model of the variability of the ice cover of the Sea of Okhotsk in the autumn-winter period was developed.
Keywords: Far Eastern seas, carbon dioxide, ice cover, geospatial data, remote sensing of the Earth.
