Оценка параметров динамико-стохастической модели океанографических полей на основе спутниковых измерений

• Main Author: Фукс, В.
• Format: Text
• Language: unknown
• Published: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет» 2008
• Subjects: White Sea
• Online Access: http://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-parametrov-dinamiko-stohasticheskoy-modeli-okeanograficheskih-poley-na-osnove-sputnikovyh-izmereniy; http://cyberleninka.ru/article_covers/14547154.png

Предлагается подход к анализу и интерпретации спутниковых измерений океанологических полей (температура поверхности океана, мутность, концентрация хлорофилла, альтиметрические измерения), названный для краткости «динамико-стохастическим анализом». Этот подход сводится, во-первых, к представлению пространственно-временной изменчивости измеряемой характеристики в виде дифференциального уравнения в частных производных, удовлетворяющего основным законам сохранения и разрешенного относительно скорости изменения этой характеристики; во-вторых, к интерпретации этого дифференциального уравнения как уравнения множественной регрессии, где скорость изменения характеристики предиктант, а все остальные пространственные и пространственно-временные производныепредикторы; в третьих, к оценке коэффициентов регрессии этого уравнении и их физической интерпретации. Рассматриваются результаты подобного анализа в приложении к спутниковым альтиметрическим измерениям и измерениям первичной продукции в Японском и Белом морях Amethod for studying and interpreting the remote measurements of ocean fields SST, turbidity, chlorophyll concentration and altimeter data is proposed under the brief name Dynamic-Stochastic Analysis. The method consists of three steps: (1) the spatial-temporal variability of a measured characteristic is described by a partial differential equation that satisfies the main conservation principles and is resolved with respect to this characteristic change rate; (2) the partial differential equation is interpreted as a multiple regression equation considering the characteristic change rate as a predictand while all the remaining, spatial and spatial-temporary derivatives as predictors; (3) with the latter equation, regression coefficients are estimated and physical interpretation of them is provided. The application of the method is discussed by using satellite-born altimeter measurements and primary production data for the Japan sea and the White sea.