Распределенная система мониторинга водных ресурсов с использованием данных дистанционного зондирования

С увеличением числа природных катаклизмов и техногенного влияния на водоемы задача оценки состояния водных масс становится все более актуальной. Проблема оценки качества воды внесена в перечень приоритетных задач, которые должны быть решены в ближайшее время в процессе развития европейской системы глобального мониторинга в интересах окружающей среды и безопасности GMES. Подобные задачи отмечены в плане международной группы по наблюдениям Земли (GEO) на 2007-2009 гг., в частности в разделах WA-07-P2 (Global Water Quality Monitoring) и WA-07-P3 (Satellite Water Measurements) [1]. В настоящее время в Украине разрабатывается информационная система GEOSS-GMES-Украина, предназначенная для хранения, обработки и предоставления данных ДЗЗ и результатов их обработки [2]. Предполагается, что многие из этих функций будут реализованы в виде Web-сервисов.
Одним из таких сервисов является сервис мониторинга водных ресурсов. Его задачей является непрерывный мониторинг биооптических свойств водных масс в Днепровском лимане. Основным средством решения данной задачи является анализ цветности воды по данным ДЗЗ среднего пространственного разрешения. Для решения задачи оценки качества воды наиболее информативной является сине-зеленая область спектра электромагнитного излучения. На данный момент существуют несколько приборов, ведущих съемку в данном спектральном диапазоне и обладающих необходимым количеством спектральных каналов. Это сенсоры SeaWiFS [3], MERIS [4], MODIS [5]. Данные аппараты обеспечивают получение данных с пространственным разрешением 250-1200 м.
На данный момент, наиболее проработанными методами обработки данных цветности воды являются методы, разработанные в рамках системы SeaDAS [6]. Пакет SeaDAS позволяет получать ряд параметров о качестве воды, в том числе оценивать содержание хлорофилла и температуру поверхности водоема. Для восстановления геофизических характеристик водной среды и решения задачи атмосферной коррекции SeaDAS необходимы данные о пространственном распределении концентрации озона, а также ряда метеорологических параметров (таких как скорость ветра, давление, объем водяного пара). По умолчанию в SeaDAS используется климатологические значения величин. Для более точной обработки имеется возможность использования данных объективного анализа NCEP. Эти данные поставляются на градусной сетке с размером ячейки в 1 градус 4 раза в сутки. Подобное пространственное и временное разрешение является недостаточным для решения задач в прибрежных регионах.
Для уточнения метеорологических параметров в рамках данного сервиса предлагается использовать результаты мезомасштабного моделирования погоды. Применение такого подхода позволяет восстанавливать поля метеорологических параметров для ограниченных территорий с высоким разрешением, вплоть до 1 км, что сопоставимо с разрешением данных SeaWiFS, MERIS и MODIS. В качестве модели предлагается использовать мезомасштабную модель численного прогноза погоды WRF (Weather Research&Forecasting) [7], которая в настоящее время функционирует в Институте космических исследований НАНУ-НКАУ. Модель сконфигурирована для построения регулярных прогнозов погоды на 72 часа для территории Украины с горизонтальным пространственным разрешением 10 км.
В докладе будут представлены архитектурные особенности сервиса мониторинга водных ресурсов в рамках системы GEOSS-GMES-Украина, результаты восстановления параметров качества воды для территории Днепровского лимана по данным аппарата MODIS, подсистема обработки данных ДЗЗ и подсистема предоставления результатов обработки.

1.Global Earth Observation System of Systems (GEOSS), 2007-2009 Work Plan: Toward Convergence. — 209 p.
2.Федоров О.П., Куссуль Н.Н., Шелестов А.Ю. Задачи и перспективы развития в Украине информационной системы наблюдения Земли из космоса // Проблемы управления и информатики. — 2005. — № 6. — С. 116-120.
3.Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Project. — http://seawifs.gsfc.nasa.gov.
4.Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS). — http://envisat.esa.int/instruments/meris.
5.Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). — http://modis.gsfc.nasa.gov.
6.Fu G., Baith K.S., McClain C.R. SeaDAS: The SeaWiFS Data Analysis System // Proceedings of "The 4th Pacific Ocean Remote Sensing Conference". — Qingdao, China. — July, 1998. — P. 73-79.
7.Michalakes J., Chen S., Dudhia J., Hart L., Klemp J., Middlecoff J., Skamarock W. Development of a Next Generation Regional Weather Research and Forecast Model // Developments in Teracomputing: Proc. of the 9th ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing in Meteorology. Eds. Walter Zwieflhofer and Norbert Kreitz. World Scientific, Singapore. — 2001. — P. 269-276.