Геоинформационная система для анализа скоростей дрейфа буев-профилемеров Argo на примере Черного моря

Е. В. Жук✉, Н. В. Маркова

Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

✉ e-mail: elena.zhuk@mhi-ras.ru

Аннотация

Цель. Цель работы – разработка и реализация геоинформационной системы (ГИС), предоставляющей возможность онлайн-работы с данными буев-профилемеров Argo в Черном море и выполнение с ее помощью оценок скоростей дрейфа буев в разных слоях моря..

Методы и результаты. Геоинформационная система разработана на базе клиент-серверной архитектуры с использованием СУБД PostgreSQL для хранения данных буев Argo, библиотек jQuery, Plotly, mapbox gl – для реализации пользовательского интерфейса и картографического сервиса. Расчет и анализ скорости перемещения буев проводился на основе информации, предоставляемой проектом Argo в открытом доступе. Эта информация принимается с автономных дрейфующих буев-профилемеров и включает данные об их спутниковом позиционировании, глубинах дрейфа и профилировании. Скорости на горизонте дрейфа буя рассчитывались на основе данных о его траектории, при этом ГИС предполагает возможность быстрого пересчета скоростей при поступлении новых данных наблюдений, корректировки методики расчета, расширения спектра статистических характеристик, а также подключения ряда дополнительных опций. В действующей версии системы для расчета и анализа скоростей использован массив данных Argo за период с начала 2005 г. до середины 2022 г. С помощью ГИС выполнены оценки скорости дрейфа буев в Черном море, уточнены значения средней скорости по сравнению с предыдущими исследованиями и показана ее сезонная изменчивость в разных слоях моря.

Выводы. Разработанная ГИС дополняет онлайн-сервисы проекта Argo, существенно упрощая работу с океанографическими данными для Черного моря и их научный анализ без необходимости применения дополнительных скриптов, загрузки данных и внешних систем визуализации. Показаны примеры применения системы для оценки скоростей дрейфа буев-профилемеров на разных глубинах и в отдельных частях моря. В перспективе ГИС может быть дополнена новыми модулями: автоматического скачивания данных Argo, работы с аналогичными массивами данных (напр., получаемых с дрифтеров, с измерителей течений ADCP), а также применена для любых других регионов.

Ключевые слова

геоинформационная система, ГИС, буи Argo, скорость дрейфа, течения, Черное море, база данных, БД

Благодарности

Работы по разработке и внедрению ГИС выполнены в рамках тем госзадания ФГБУН ФИЦ МГИ FNNN-2024-0012, FNNN-2024-0014. Исследование особенностей поля скорости проводилось в рамках темы госзадания FNNN-2024-0001. Авторы выражают благодарность доктору географических наук В. Н. Белокопытову за полезные консультации в процессе создания и тести-рования системы, а также рецензентам за внимание к представленной работе и ее оценку.

Для цитирования

Жук Е. В., Маркова Н. В. Геоинформационная система для анализа скоростей дрейфа буев-профилемеров Argo на примере Черного моря // Морской гидрофизический журнал. 2024. Т. 40, № 4. С. 611–630. EDN ZWKGTA.

Zhuk, E.V. and Markova, N.V., 2024. Geoinformation System for Argo Floats Drift Assessment: The Black Sea Case. Physical Oceanography, 31(4), pp. 562-579.

Список литературы

  1. Fifteen years of ocean observations with the global Argo array / S. C. Riser [et al.] // Nature Climate Change. 2016. Vol. 6, iss. 2. P. 145–153. https://doi.org/10.1038/nclimate2872
  2. Argo Data 1999–2019: Two Million Temperature-Salinity Profiles and Subsurface Velocity Observations From a Global Array of Profiling Floats / A. P. S. Wong [et al.] // Frontiers in Marine Science. 2020. Vol. 7. 700. https://doi.org/10.3389/fmars.2020.00700
  3. Ollitrault M., Rannou J.-P. ANDRO: An Argo-Based Deep Displacement Dataset // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2013. Vol. 30, iss. 4. P. 759–788. https://doi.org/10.1175/JTECH-D-12-00073.1
  4. An Advanced Method to Estimate Deep Currents from Profiling Floats / J. J. Park [et al.] // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2005. Vol. 22, iss. 8. P. 1294–1304. https://doi.org/10.1175/JTECH1748.1
  5. Korotaev G., Oguz T., Riser S. Intermediate and deep currents of the Black Sea obtained from autonomous profiling floats // Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography. 2006. Vol. 53, iss. 17–19. P. 1901–1910. https://doi.org/10.1016/j.dsr2.2006.04.017
  6. Герасимова С. В., Лемешко Е. Е. Оценка скоростей глубоководных течений по данным ARGO // Системы контроля окружающей среды. 2011. Вып. 15. С. 187–196. https://msoe.ru/articles/2011/15-33/
  7. Milanova M., Peneva E. Deep Black Sea circulation described by Argo profiling floats // Annual of Sofia University “St. Kliment Ohridski”, Faculty of Physics. 2016. Vol. 109. 12 p. URL: https://www.phys.uni-sofia.bg/annual/archive/109/full/GSU-Fizika-109_02.pdf (date of access: 07.07.2024).
  8. Маркова Н. В., Багаев А. В. Оценка скоростей глубоководных течений в Черном море по данным дрейфующих буев-профилемеров Argo // Морской гидрофизический журнал. 2016. № 3. С. 26–39. EDN WNAFSV. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2016-3-26-39
  9. Иванов В. А., Белокопытов В. Н. Океанография Черного моря. Севастополь, 2011. 212 с. EDN XPERZR.
  10. Undercurrents in the Northeastern Black Sea Detected on the Basis of Multi-Model Experiments and Observations / S. G. Demyshev [et al.] // Journal of Marine Science and Engineering. 2021. Vol. 9, iss. 9. 933. EDN QPOVKS. https://doi.org/10.3390/jmse9090933
  11. Zhuk E. ARGO Black Sea Database: storage and visualization // Proceedings of SPIE / Eds. K. Themistocleous, D. G. Hadjimitsis, S. Michaelides, G. Papadavid. SPIE, 2023. Vol. 12786 : Ninth International Conference on Remote Sensing and Geoinformation of the Environment (RSCy2023). 127861Q. https://doi.org/10.1117/12.2681583

Скачать статью в PDF-формате