Об использовании информации спутниковых навигационных систем в задачах усвоения данных

Появление спутниковых навигационных систем (СНС), американской GPS и российской ГЛОНАСС, вызвало необходимость изучения возможностей этих систем для получения информации, используемой при решении задач усвоения (ассимиляции) данных и численного прогноза погоды и прогноза геофизической обстановки в околоземном космосе. Сегодня в прогностических центрах многих стран в оперативном режиме осуществляется обработка и усвоение данных, получаемых с помощью СНС. Эти данные рассматриваются как важный источник информации о вертикальных профилях температуры и влажности в средней и верхней тропосфере. Определенную ценность информация, получаемая с помощью СНС, представляет и для усвоения данных и прогнозирования состояния геофизичесих условий в околоземном космичесом пространстве.
Четырехмерное вариационное усвоение данных (4D-VAR), широко используемое в мировой прогностической практике, позволяет осуществить обработку и ассимиляцию большого количества асинхронной и нелокальной метеорологической информации, в том числе информации, получаемой со спутников. Важным вопросом при этом остается оценка вклада каждого из видов информации в качество анализа и прогноза или, другими словами, оценка чувствительности анализа и прогноза к объему и качеству определенного вида метеорологических данных (например, данных, получаемых с помощью СНС), поступающих на вход систем усвоения метеорологической (геофизической) информации и прогностических систем.
Существует два основных подхода к решению рассматриваемой задачи. Первый подход предусматривает исключение из рассмотрения определенного вида информации с последующим сравнением полученного прогноза с контрольным экспериментом, в котором все метеорологические данные учитываются. Второй подход связан с оценкой чувствительности некоторых функционалов, характеризующих ошибку прогноза, к входной информации. В качестве функционала может быть выбрана некая энергетическая норма, зависящая от вектора состояния прогностической модели. В этом случае для оценки чувствительности прогноза к данным наблюдений в рамках системы 4D-VAR используются сопряженные уравнения прогностической модели.
В докладе обсуждается вклад информации, получаемой с помощью СНС, в качество прогноза погоды. Оба метода, рассмотренные выше, используются для решения этой задачи. Метод на основе сопряженных уравнений дает возможность получить практически важные результаты при прогнозе на 24 – 48 часов (не более). Метод исключения определенного вида данных (например, GPS-данных) позволяет проследить их влияние на качество прогноза, заблаговременность которого превышает двое суток. В качестве меры ошибки прогноза используется полная энергетическая норма.
Вклад радиозатменных данных (GPS-RO) в уменьшение суммарной ошибки глобального прогноза составляет порядка 3-7 %. Этот результат получен с помощью глобальной прогностической модели метеорологического офиса Великобритании. Максимальный эффект от использования данных СНС имеет место в верхней тропосфере и нижней стратосфере. Географически наименьшую точность имеют данные в тропических широтах. Для сравнения, вклад данных, полученных с помощью инфоракрасного интерферометра (IASI), составляет порядка 10%, инфрарасного радиометра (HIRS) – 3-5 %, микроволнового зондировщика (AMSU-A) – порядка 25%.