Содержание к диссертации
Введение
1. Предметная область и обзорная информация о направлении исследований . 15
1.1. Атмосфера Земли 15
1.1.1. Структура атмосферы Земли 15
1.1.2 Газовый состав атмосферы Земли 18
1.1.3. Углекислый газ и метан в атмосфере Земли 21
1.1.4. Аэрозоли в атмосфере Земли 24
1.1.5. Облачность 27
1.2. Проблема глобального потепления, экологии и физики атмосферы 30
1.2.1. Определение глобального потепления 30
1.2.2. Причины глобального потепления 32
1.2.3. Парниковый эффект 32
1.2.4. Проблемы экологии и физики атмосферы. 35
1.3. Исследования газового состава атмосферы Земли 40
1.3.1. Определение мониторинга 40
1.3.2. Методы и средства определения концентрации газов
1.4. Дистанционное зондирование. 43
1.5. Спутниковый мониторинг
1.5.1. Искусственные спутники Земли 44
1.5.2. Спутниковый мониторинг парниковых газов 47
1.5.3. Приборы спутникового мониторинга 50
Выводы 54
2. Моделирование спутникового сигнала GOSAT 56
2.1. Описание GOSAT 56
2.1.1. Спутник Ibuki 56
2.1.2. Описание приборов TANSO-FTS и TANSO-CAI 57
2.1.3. Данные GOSAT
2.2. Программные системы расчета переноса излучения 67
2.3. Метод решения прямой задачи расчета спутникового сигнала
2.3.1. Поглощение теплового излучения атмосферными газами 71
2.3.2. Модель прохождения солнечных лучей в атмосфере 73
2.3.3 Расчет отраженной солнечной радиации 76
2.4. Априорные данные для расчёта сигнала GOSAT 77
2.5. Программный комплекс расчёта спутникового сигнала GOSAT
2.5.1. Структура программы расчета спутникового сигнала 88
2.5.2. Объектная декомпозиция 90
2.6. Расчёт спутниковых сигналов 92
2.6.1. Типичное решение задачи 92
2.6.2. Распараллеливание задачи моделирования сигнала GOSAT
2.7. Тестирование расчёта спутникового сигнала GOSAT 102
2.8. Сравнение с программами аналогами 108
Выводы 108
3. Восстановление из спутниковых сигналов общего содержания CO2 111
3.1. Задача нахождения содержания CO2 111
3.1.1. Прямые и обратные задачи атмосферной оптики 111
3.1.2. Методы решения обратных задач атмосферной оптики 1 3.2. Метод эмпирических ортогональных функций 126
3.3. Метод решения обратной задачи восстановления общего содержания СО2 127
3.3.1 Применение метода ЭОФ к задаче восстановления общего содержания СО2 127
3 Программе восстановления содержания углекислого газа необходимо предоставить
матрицу сигналов спутника GOSAT и содержания углекислого для первичного нахождения коэффициентов. Параметры, необходимые для расчёта задаются в файле XML. После этого возможно определение содержание с помощью найденных коэффициентов. 128
3.3.2 Программный комплекс расчёта содержания углекислого газа 128
3.3.3 Распараллеливание задачи восстановления содержания методом ЭОФ
3.4. Подготовка данных и программного обеспечения для тестирования метода решения обратной задачи 132
3.5. Тестирование метода решения обратной задачи 138
3.6. Тестирование метода решения обратной задачи на смешанных данных 141
3.7. Сравнение результатов метода решения обратной задачи с данными L2 142
Выводы 143
Заключение 145
Список литературы 146
- Газовый состав атмосферы Земли
- Методы и средства определения концентрации газов
- Поглощение теплового излучения атмосферными газами
- Распараллеливание задачи восстановления содержания методом ЭОФ
Газовый состав атмосферы Земли
В первой главе будет рассмотрен предмет исследований, описана проблема глобального потепления и парниковый эффект. А так же, указаны методы исследования атмосферы. Атмосфера - это внешняя газовая оболочка Земли, которая простирается от ее поверхности в космическое пространство приблизительно на 3000 км. История возникновения и развития атмосферы довольно продолжительная и сложная. За этот период состав и свойства атмосферы многократно изменялись, но на протяжении последних 50 мл{н лет, как считают ученые, они оставались стабильными [1].
Масса современной атмосферы составляет приблизительно одну миллионную часть массы Земли. С высотой резко уменьшаются давление и плотность, а температура изменяется неравномерно и сложно, в том числе из-за влияния на атмосферу солнечной активности и магнитных бурь. Изменение температуры в границах атмосферы на разных высотах поясняется неодинаковым поглощением солнечной энергии газами. Наиболее интенсивно тепловые процессы происходят в тропосфере, причем атмосфера нагревается снизу, от поверхности океана и суши.
Атмосфера имеет слоистую структуру. От поверхности Земли вверх эти слои: тропосфера, стратосфера, мезосфера, термосфера, экзосфера (рис. 1.1).
Границы между слоями не резкие и их высота зависит от широты и времени года. Слоистая структура - результат температурных изменений на разных высотах.
Нижняя часть атмосферы, в которой сосредоточено 4/5 всей массы атмосферного воздуха, носит название тропосферы. Для нее характерно, что температура здесь с высотой падает в среднем на 0.6/100 м (в отдельных случаях распределение температуры по вертикали варьирует в широких 16 пределах). В тропосфере содержится почти весь водяной пар атмосферы, и возникают почти все облака. Здесь сильно развита турбулентность, особенно вблизи земной поверхности, а также в так называемых струйных течениях в верхней части тропосферы.
Высота, до которой простирается тропосфера, над каждым местом Земли меняется изо дня в день. Кроме того, даже в среднем она различна под разными широтами и в разные сезоны года. В среднем за год тропосфера простирается над полюсами до высоты около 9 км, над умеренными широтами до 10-12 км и над экватором до 15-17 км. Средняя годовая температура воздуха у земной поверхности около +26 на экваторе и около -23 на северном полюсе. На верхней границе тропосферы над экватором средняя температура около -70, над северным полюсом зимой около -65, а летом около -45. Давление воздуха на верхней границе тропосферы в 5-8 раз меньше, чем у земной поверхности. Следовательно, основная масса атмосферного воздуха находится в тропосфере. Происходящие в тропосфере процессы имеют непосредственное и решающее значение для погоды и климата у земной поверхности [1].
Над тропосферой до высоты 50-55 км лежит стратосфера, характеризующаяся тем, что температура в ней в среднем растет с высотой. Переходный слой между тропосферой и стратосферой (толщиной 1-2 км) называется тропопаузой.
Нижняя стратосфера более или менее изотермична. Но, начиная с высоты в 25 км, температура в стратосфере быстро растет с высотой, достигая на высоте около 50 км максимальных, притом положительных значений (от +10 до +30). Вследствие возрастания температуры с высотой турбулентность в стратосфере мала.
Водяного пара в стратосфере очень мало. Однако на высотах 20-25 км иногда можно наблюдать в высоких широтах очень тонкие, так называемые перламутровые облака. Днем они не видны, а ночью кажутся светящимися, так как освещаются солнцем, которое находится под горизонтом. Эти облака состоят из переохлажденных водяных капелек. Стратосфера характеризуется еще тем, что преимущественно она содержит атмосферный озон.
Над стратосферой лежит слой мезосферы, примерно до 80 км. Здесь температура с высотой падает до нескольких десятков градусов ниже нуля. Вследствие быстрого падения температуры с высотой в мезосфере сильно развита турбулентность. На высотах, близких к верхней границе мезосферы (75-90 км), наблюдаются особого рода облака, также освещаемые солнцем в ночные часы, так называемые серебристые.
На верхней границе мезосферы давление воздуха раз в 200 меньше, чем у земной поверхности. Таким образом, в тропосфере, стратосфере и мезосфере вместе, до высоты 80 км, заключается больше чем 99,5% всей массы атмосферы. На вышележащие слои приходится ничтожное количество воздуха.
Верхняя часть атмосферы, над мезосферой, характеризуется очень высокими температурами и потому носит название термосферы. В ней различаются две части: ионосфера, простирающаяся от мезосферы до высот порядка тысячи километров, и лежащая над нею внешняя часть - экзосфера, переходящая в земную корону. Воздух в ионосфере чрезвычайно разрежен. На высотах 300-750 км его средняя плотность порядка 10"8-10"10 г/м3. Выше 800-1000 км атмосфера переходит в экзосферу и постепенно в межпланетное пространство [1].
Основные газовые составляющие атмосферы: азот (N2), примерно 78%, кислород (02) около 21% и аргон (Аг), примерно 1%. Остальную часть около 1% составляют многочисленный малые газовые составляющие, включающие парниковые газы: Н20, С02, СН4, 03, N20, N02, NO, СО, HN03 и около тысячи других химических соединений, многие из которых появились в результате человеческой деятельности (рис. 1.2). В таблице 1.1 приведены средние концентрации некоторых газовых составляющих атмосферы. Значительные изменения химического состава атмосферы происходили ранее, но на геологических масштабах времени. Однако в последнее время обнаружены существенные изменения концентраций таких важных составляющих атмосферы как: 03, С02, СЩ.
Методы и средства определения концентрации газов
Спутники для дистанционного зондирования Земли запускают в основном на круговые орбиты. Такой спутник пролетает над различными участками Земли на одинаковой высоте, что обеспечивает равенство условий съемки.
Круговую орбиту, расположенную над экватором Земли (0 широты), находясь на которой искусственный спутник обращается вокруг планеты с угловой скоростью, равной угловой скорости вращения Земли вокруг оси, и постоянно находится над одной и той же точкой на земной поверхности, называют геостационарной орбитой (ГСО). Орбита геостационарного ИСЗ -это круговая (эксцентриситет е = 0), экваториальная (наклонение і = 0). Низкоорбитальные спутники (Н 1000 км) обычно выводятся на приполярные солнечно-синхронные орбиты. Эти орбиты имеют наклонение относительно экватора, близкое к 90, обеспечивают съемку всей поверхности Земли, включая полярные области. Поворот орбиты относительно Земли синхронизован с вращением Земли относительно Солнца, так что в течение всего времени угол между плоскостью орбиты и направлением на Солнце постоянен. Это позволяет производить съемку приблизительно в один и тот же час местного времени в течение всего года. Наиболее удобное время для съемки - около 12 ч местного времени.
Каждая орбита обладает своими преимуществами и недостатками. Например, полярная и наклонная орбиты имеют существенный недостаток: так как спутник движется по этим орбитам, то для того, чтобы отслеживать положение спутника антенну нужно обязательно подстраивать для получения спутникового сигнала, для этого требуется специальное оборудование, которое стоит немалых денег: их очень сложно устанавливать и обслуживать.
Спутник же двигающийся по геостационарной орбите кажется неподвижным и как будто находится постоянно в одной точке. Это очень удобно для ретрансляции сигналов, так как не нужно регулировать положение рефлекторов антенн, направляя их на уходящий спутник. Именно геостационарную орбиту используют большинство спутников коммерческого назначения, также достоинствами этой орбиты являются возможность непрерывной круглосуточной связи в глобальной зоне обслуживания и практически полное отсутствие сдвига частоты. Экваториальная орбита (или геостационарная орбита) помимо положительных имеет и отрицательные характеристики: - невозможно передавать сигнал на приполярные районы Земли, так как угол местности очень мал; - из-за того, что несколько спутников на одной орбите могут находиться только на небольшом расстоянии друг от друга, то происходит перенасыщение геостационарной орбиты. Большая высота геостационарной орбиты также является недостатком, так как требуется много средств для вывода спутника на орбиту. Как уже было замечено ранее, спутник на геостационарной орбите неспособен обслуживать земные станции в приполярной области. Наклонная орбита позволяет решить эти проблемы, однако, из-за перемещения спутника относительно наземного наблюдателя необходимо запускать не меньше трех спутников на одну орбиту, чтобы обеспечить круглосуточный доступ к связи.
Спутниковые методы мониторинга обладают рядом преимуществ по сравнению с наземными или авиационными средствами наблюдений. Среди них - глобальное покрытие земного шара, мгновенное исследование обширных территорий, исследование территории сопредельных государств, наивысшая оперативность в получении данных, возможность ежедневного повтора наблюдений, высокое пространственное разрешение (от 1 км до 60 см), получение комплексных и мультисенсорных данных.
Большинство дистанционных методов измерений в физике атмосферы основано на использовании измерений различных характеристик поля электромагнитного (ЭМ) излучения в различных диапазонах спектра [33]. Принято подразделять пассивные, т.е. использующие естественные поля ЭМ излучения, дистанционные методы измерений на: метод прозрачности атмосферы (анализ измерений поглощения солнечного излучения, излучения звезд или от Луны), в котором информация о содержании малых газовых составляющих (МТС) атмосферы извлекается из спектров поглощения солнечного излучения при восходах и заходах Солнца за горизонт планеты (возможно использование также Луны и звезд); метод теплового излучения (теплового или неравновесного), использующий измерения спектральной и (или) угловой зависимости собственного излучения атмосферы; метод отражения и рассеяния солнечного излучения, в котором информация о содержании МГ С извлекается из измерений уходящего излучения в ультрафиолетовой (УФ), видимой (ВИД) и ближней инфракрасной (БИК) областях спектра; метод рефракции, в котором информация извлекается из различного рода измерений искривления лучей света в атмосфере.
Поглощение теплового излучения атмосферными газами
В вычислительных системах с распределенной памятью процессоры работают независимо друг от друга. Для организации параллельных вычислений необходимо уметь: распределять вычислительную нагрузку, организовать информационное взаимодействие (передачу данных) между процессорами. Решение всех перечисленных вопросов обеспечивает MPI -интерфейс передачи данных (message passing interface). В рамках MPI для решения задачи разрабатывается одна программа, она запускается на выполнение одновременно на всех имеющихся процессорах. Для организации различных вычислений на разных процессорах: есть возможность подставлять разные данные для программы на разных процессорах; имеются средства для идентификации процессора, на котором выполняется программа. Такой способ организации параллельных вычислений обычно именуется как модель "одна программа множество процессов" (single program multiple processes or SPMP). В MPI существует множество операций передачи данных: Обеспечиваются разные способы пересылки данных, реализованы практически все основные коммуникационные операции. Эти возможности являются наиболее сильной стороной MPI (об этом, в частности, свидетельствует и само название MPI).
Что означает MPI? MPI - это стандарт, которому должны удовлетворять средства организации передачи сообщений. MPI - это программные средства, которые обеспечивают возможность передачи сообщений и при этом соответствуют всем требованиям стандарта MPI: программные средства должны быть организованы в віще библиотек программных модулей (библиотеки МРІ), должны быть доступны для наиболее широко используемых алгоритмических языков С и Fortran.
MPI позволяет существенно снизить остроту проблемы переносимости параллельных программ между разными компьютерными системами. Содействует повышению эффективности параллельных вычислений -практически для каждого типа вычислительных систем существуют реализации библиотек MPI. Уменьшает сложность разработки параллельных программ: большая часть основных операций передачи данных предусматривается стандартом MPI; имеется большое количество библиотек параллельных методов, созданных с использованием MPI.
Под параллельной программой в рамках MPI понимается множество одновременно выполняемых процессов. Процессы могут выполняться на разных процессорах. Вместе с этим, на одном процессоре могут располагаться несколько процессов. Каждый процесс параллельной программы порождается на основе копии одного и того же программного кода (модель SPMP). Исходный программный код разрабатывается на алгоритмических языках С или Fortran с использованием библиотеки MPI. Количество процессов и число используемых процессоров определяется в момент запуска параллельной программы средствами среды исполнения MPI программ. Все процессы программы последовательно перенумерованы. Номер процесса именуется рангом процесса.
В основу MPI положены четыре основные концепции: тип операции передачи сообщения; тип данных, пересылаемых в сообщении; понятие коммуникатора (группы процессов); понятие виртуальной топологии. Основу MPI составляют операции передачи сообщений. Среди предусмотренных в составе MPI функций различаются: парные (pointo-point) операции между двумя процессами, коллективные (collective) коммуникационные действия для одновременного взаимодействия нескольких процессов. Коммуникатор в MPI - специально создаваемый служебный объект, объединяющий в своем составе группу процессов и ряд дополнительных параметров (контекст). Парные операции передачи данных выполняются для процессов, принадлежащих одному и тому же коммуникатору. Коллективные операции применяются одновременно для всех процессов коммуникатора. Указание используемого коммуникатора является обязательным для операций передачи данных в MPI. В ходе вычислений могут создаваться новые и удаляться существующие коммуникаторы. Один и тот же процесс может принадлежать разным коммуникаторам. Все имеющиеся в параллельной программе процессы входят в состав создаваемого по умолчанию коммуникатора с идентификатором MPI COMMWORLD. При необходимости передачи данных между процессами из разных групп необходимо создавать глобальный коммуникатор (intercommunicator).
При выполнении операций передачи сообщений, для указания передаваемых или получаемых данных, в функциях MPI необходимо 98 указывать тип пересылаемых данных. MPI содержит большой набор базовых типов данных, во многом совпадающих с типами данных в алгоритмических языках C и Fortran. В MPI имеются возможности для создания новых производных типов данных для более точного и краткого описания содержимого пересылаемых сообщений. Логическая топология линий связи между процессами имеет структуру полного графа (независимо от наличия реальных физических каналов связи между процессорами). В MPI имеется возможность представления множества процессов в виде решетки произвольной размерности, при этом, граничные процессы решеток могут быть объявлены соседними и, тем самым, на основе решеток могут быть определены структуры типа top. В MPI имеются средства и для формирования логических (виртуальных) топологий любого требуемого типа.
Поскольку считывание из баз данных осуществляется независимо друг от друга, то его можно проводить параллельно. При этом нужно учитывать, что считанные данные должны быть интерполированы на заданную сетку. В таком случае время чтения всех необходимых данных будет зависеть лишь от максимальной длительности чтения базы данных и интерполяции, при наличии количества узлов большего, либо равного числу баз данных. Либо даже меньшего количества узлов, если суммарное время чтения и интерполяции на сетку из нескольких баз данных не превышает максимального времени чтении из какой-либо другой базы. В таком случае один узел может осуществить чтение и интерполяцию из нескольких баз данных последовательно и это не повлияет на время выполнения.
Распараллеливание задачи восстановления содержания методом ЭОФ
Библиотеки для решения задач линейной алгебры на высокопроизводительных системах. Библиотека PETSc (The Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation) предназначена для численного решения систем дифференциальных уравнений в частных производных на многопроцессорных вычислительных системах с распределенной памятью. Она представляет собой набор структур данных и процедур, являющихся строительными блоками для реализации крупномасштабных параллельных приложений. Для осуществления взаимодействия параллельных процессов через обмен сообщениями PETSc использует стандарт MPI. PETSc включает в себя расширяемый набор параллельных процедур решения линейных и нелинейных уравнений, а также интегрирования, которые могут использоваться в приложениях, написанных на алгоритмических языках Fortran, C и C++. PETSc предоставляет удобные автоматизированные механизмы, необходимые при разработке параллельных приложений, такие как процедуры параллельной матричной и векторной сборки. Библиотека организована иерархически, что позволяет пользователям применять уровень абстракции, наиболее подходящий для решения определенной задачи. За счет использования в PETSc объектно-ориентированного подхода достигается исключительная гибкость [124].
Trilinos – это набор распространяемых по лицензии GNU библиотек с открытым кодом, называемых пакетами (packages), предназначенных для использования в качестве блоков (building blocks) при разработке приложений. На данный момент существуют пакеты следующих назначений: работа с векторами, матрицам и графами, обработка предварительных условий и ограничений, факторизация, решение линейных систем прямыми и итеративными методами, решение задач на собственные значения, решение уравнений в частных производных, решение нелинейных и неавтономных систем, автоматическое дифференцирование. Начиная с самого низкого программного уровня, Trilinos был разработан с учетом поддержки распределенной памяти и параллельных архитектур. Многие пакеты содержат как последовательные, так и параллельные интерфейсы с полностью совпадающей семантикой. Библиотека предназначена для использования в проектах на C/C++ и Fortran, эти же языки применялись для ее разработки. Отдельные компоненты библиотеки были написаны на языке Python [125].
SuperLU - библиотека общего назначения, предназначенная для решения больших разреженных несимметричных систем линейных уравнений на высокпроизводительных машинах. Она написана на языке C и содержит интерфейсы для C и Fortran. SuperLU распространяется свободно вместе с исходным кодом. Существует 3 различных варианта библиотеки: для последовательных архитектур, для параллельных архитектур с разделяемой памятью (shared memory), для параллельных архитектур с распределенной памятью (distributed memory) [126].
Библиотеки для решения задач линейной алгебры. Для нахождения коэффициентов необходимо выполнить последовательно операции над матрицами. Так как разделить операции над матрицами между узлами не представляется возможным, из-за того что каждый последующий расчёт требует предыдущего, то единственным выходом было распараллелить сами операции над матрицами.
Для реализации этой цели была использована библиотека PLAPACK (Parallel Linear Algebra Package) – пакет параллельных процедур линейной алгебры, который включает параллельные версии процедур решения систем линейных уравнений с помощью LU и QR-разложений, а также разложения Холесского.
PLAPACK проектировался как набор строительных блоков, которые могут быть использованы при разработке параллельных приложений и библиотек более высокого уровня. Такими строительными блоками стали параллельные подпрограммы для решения основных задач линейной алгебры и систем линейных уравнений.
Множество пользовательских функций составляет PLAPACK API. Среди таких функций необходимо выделить широкий набор средств для создания объектов в удобной форме. В PLAPACK определены несколько типов объектов линейной алгебры, такие как матрицы, векторы, мультивекторы (совокупность векторов), проектированные векторы и мультивекторы. Для реализации параллелизма PLAPACK использует геометрическое декартово распределение матриц и векторов. Разработчиками была предложена схема формирования матрицы на основе множества подматриц меньшего размера. Каждая подматрица создается на отдельном узле, причем данный процесс происходит параллельно на всех узлах. Детали распределения скрыты при помощи так называемых мнимых (шаблонных) матриц и векторов, которые описывают распределение реальных объектов между узлами многопроцессорной вычислительной системы. Для осуществления межпроцессорных коммуникаций в PLAPACK использован интерфейс передачи сообщений MPI. При передаче сообщений в PLAPACK в основном используются коллективные операции, такие, как обобщенная передача данных от одного процесса всем процессам (MPI_Scatter), обобщенная передача данных от всех процессов одному процессу (MPI_Gather), широковещательная рассылка (MPI_Bcast) и другие.
Цель тестирования: сравнить время выполнения непараллельной и параллельной версий программы, восстанавливающей общее содержание CO2 методом ЭОФ.
Нами была выполнена модификация данного подхода за счет добавления априорной информации. Известно, что при спутниковом зондировании атмосферы необходимо знать положение Солнца относительно пятна наблюдения. Область атмосферы над пятном наблюдения зависит от рельефа и типов поверхности, содержания аэрозольной составляющей и распределения влажности воздуха. Учет этих компонент в матрице измерений Y позволил нам избежать смещения решения и получить более точное решение. Все выполняемые нами действия, связанные с решением обратной задачи были воплощены в программный комплекс.
Особенностью непараметрических подходов решения обратных задач является разделение на два этапа: 1) обучение и 2) обработка. На этапе обучения нами были использованы разнообразные наборы данных (модельные и реальные). Модельные спутниковые сигналы рассчитываются нами на основе программы, написанной нами. Далее, выбиралась точка на поверхности земли, для которой проводились расчеты спутниковых сигналов для нескольких лет, с шагом 6 часов (1460 сигналов в год и каждый сигнал 8000 спектральных точек в диапазоне второго канала). Часть сигналов из общей выборки формирует обучающую выборку (60%), другая часть тестовую (40%), согласно правилу, представленному в [129]. Соотношение между обучающей и тестовой выборкой может быть изменено, в зависимости от точности обучения на первом шаге. Если заданная точность 0.1 % не достигнута, обучающая выборка увеличивается и так далее, пока не будет достигнута заданная точность. Есть ограничение на соотношение между обучающей и тестовой выборкой, которое выражается в условии, что тестовая выборка не может быть менее 10% от общей. Реальные сигналы для общей выборки, для того же времени и географической точки, уровня L1B, нами были получены на сайте [www.gosat.nies.go.jp].