Том 39, номер 02, статья № 12

Аннотация:

Изучение крупномасштабных атмосферных процессов, таких как планетарные волны, играет ключевую роль в понимании взаимосвязей между нижними и верхними слоями атмосферы. Однако точное моделирование этих волн затруднено из-за неоднородности и разреженности наблюдательных данных (спутниковых и наземных), а также высокой размерности пространства параметров при описании волновых структур. В настоящей работе представлен подход к аппроксимации планетарных волн согласно разнородным данным спутниковых измерений и наземных наблюдений с помощью адаптивного алгоритма искусственной пчелиной колонии с двумя стратегиями (Two Strategy adaptive Artificial Bee Colony, TSaABC). Алгоритм TSaABC используется для оптимизации параметров нелинейной пространственно-временной модели, представляющей данные о температуре атмосферы, полученные со спутника Aura (MLS) и трех наземных станций наблюдения эмиссии полос гидроксила OH(3, 1). Температурные данные аппроксимируются с помощью суммы гармоник планетарных волн с неизвестными параметрами, включающими амплитуды и волновые числа, которые выбираются из словаря гармоник. Решая обратную задачу минимизации расхождения данных и L₁-нормы гармонических амплитуд, метод достигает точности аппроксимации и разреженности в большом словаре гармоник. Для решения задачи L₁-минимизации была разработана стратегия жесткого порогового значения внутри алгоритма TSaABC, которая позволяет уменьшить размерность поиска решения и повышать вычислительную эффективность. Полученные результаты демонстрируют потенциал алгоритма для ассимиляции разнородных данных и улучшения моделирования атмосферных процессов.

Ключевые слова:

планетарные волны, волны Россби, искусственная пчелиная колония, спутниковые данные, Aura (MLS), вращательная температура, гидроксил

Иллюстрации:

Список литературы:

1. Lindzen R.D. Planetary waves on beta-planes // Mon. Weather Rev. 1967. V. 95, N 7. P. 441–451. DOI: 10.1175/1520-0493(1967)095<0441:PWOBP>2.3.CO;2.
2. Lindzen R.S. Turbulence and stress owing to gravity wave and tidal breakdown // J. Geophys. Res.: Oceans. 1981. V. 86, N C10. P. 9707–9714. DOI: 10.1029/JC086iC10p09707.
3. Smith A.K. Longitudinal variations in mesospheric winds: Evidence for gravity wave filtering by planetary waves // J. Atmos. Sci. 1996. V. 53, N 8. P. 1156–1173. DOI: 10.1175/1520-0469(1996)053<1156:LVIMWE>2.0.CO;2.
4. Song X., Zhao M., Yan Q., Xing S. A high-efficiency adaptive artificial bee colony algorithm using two strategies for continuous optimization // Swarm Evolut. Comp. 2019. V. 50. P. 100549. DOI: 10.1016/j.swevo. 2019.06.006.
5. Deneubourg J.-L., Aron S., Goss S., Pasteels J.M. The self-organizing exploratory pattern of the argentine ant // J. Insect Behavior. 1990. V. 3, N 2. P. 159–168. DOI: 10.1007/BF01417909.
6. Sivtseva V.I., Grigoriev V.V. Temperature data approximation using Rossby waves // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2024. V. 45, N 11. P. 5414–5423. DOI: 10.1134/S1995080224606672.
7. Schwartz M.J., Lambert A., Manney G.L., Read W.G., Livesey N.J., Froidevaux L., Ao C.O., Bernath P.F., Boone C.D., Cofield R.E., Daffer W.H., Drouin B.J., Fetzer E.J., Fuller R.A., Jarnot R.F., Jiang J.H., Jiang Y.B., Knosp B., Krüger K., Li J.-L.F., Mlynczak M.G., Pawson S., Russell J.M., Santee M.L., Snyder W.V., Stek P.C., Thurstans R.P., Tompkins A.M., Wagner P.A., Walker K.A., Waters J.W., Wu D.L. Validation of the Aura Microwave Limb Sounder temperature and geopotential height measurements // J. Geophys. Res. 2008. V. 113, N D15. P. D15S11. DOI: 10.1029/2007JD008783.
8. Preusse P., Dörnbrack A., Eckermann S.D., Riese M., Schaeler B., Bacmeister J.T., Broutman D., Grossmann K.U. Space-based measurements of stratospheric mountain waves by CRISTA 1: Sensitivity, analysis method, and a case study // J. Geophys. Res.: Atmos. 2002. V. 107, N D23. P. CRI 6-1–CRI 6-23. DOI: 10.1029/2001JD000699.
9. Шефов Н.Н., Семенов А.И., Хомич В.Ю. Излучение верхней атмосферы – индикатор ее структуры и динамики. М.: ГЕОС, 2006. 741 с.
10. Gavrilyeva G.A., Ammosov P.P., Koltovskoi I.I., Sivtseva V.I., Iumshanov N.N. The optic meridional network in Yakutia: The method of mesopause temperature measurement // AIP Conf. Proc. 2021. V. 2328, N 1. P. 050010. DOI: 10.1063/5.0042255.
11. Rossby C.-G. Planetary flow patterns in the atmosphere // Q. J. R. Meteorol. Soc. 1940. V. 66, N S1. P. 68–87. DOI: 10.1002/j.1477-870X.1940.tb00130.x.
12. Preusse P., Eckermann S.D., Ern M., Oberheide J., Picard R.H., Roble R.G., Riese M., Russell J.M., Mlynczak M.G. Global ray tracing simulations of the SABER gravity wave climatology // J. Geophys. Res. 2009. V. 114, N D8. P. D08126. DOI: 10.1002/j.1477-870X.1940.tb00130.x.
13. Sivtseva V.I., Ammosov P.P., Gavrilyeva G.A., Koltovskoi I.I., Ammosova A.M. Comparison of internal gravity waves variations in the mesopause region according to observations at Maimaga station with EOS MLS (Aura) temperature data // 25 Proc. SPIE. 2019. V. 11208. P. 112089B. DOI: 10.1117/12.2540797.