Методические основы построения систем оперативной океанографии в приложении к задачам подводного наблюдения

В статье рассмотрены базовые принципы создания современных систем оперативной океанографии. Совокупность базовых принципов представлена в виде методических основ построения систем оперативной океанографии в приложении к задачам подводного наблюдения. Охарактеризованы принципиально важные для приложений в области морских систем наблюдения свойства таких систем. Обсуждены некоторые проблемные вопросы. Рассмотрена связь инструментария оперативной океанографии с рядом прикладных задач. Среди задач уделено внимание акустическому подводному наблюдению, оптическим инструментам и моделям, биохимическим процессам и моделям. Среди базовых принципов одним из наиболее важных признано последовательное вложение локальных моделей и систем в региональные системы и далее в глобальные системы, а также сопряжение моделей и систем различного уровня. Процессы вложения и сопряжения сопровождаются уточнением начальных и граничных условий с использованием
ассимиляции натурных данных. Качество выходных результатов прикладных систем зависит от качества оценок состояния океанической среды и является основой для предъявления требований к точности (неопределенности) систем оперативной океанографии. Анализ последовательной передачи неопределенности от оценок состояния океанической среды к неопределенности выходного результата прикладных систем подводного наблюдения также является базовым принципом. Состоятельность и практическая полезность систем оперативной океанографии в задачах подводного наблюдения прямо связаны с удовлетворением идущих от приложений требований. Качество систем оперативной океанографии связывается с процедурами адаптивной выборки натурных данных и адаптивным моделированием.

1. What is operational oceanography? URL: http://eurogoos.eu/about-eurogoos/what-is-operational-oceanography/ (дата обращения: 10.05.2018).

2. Коротаев Г.К. Оперативная океанография – новая ветвь современной океанологической науки // Вестник РАН. 2018. Т. 88, № 7. С. 579—588. doi: 10.31857/S086958730000081-7

3. Коваленко В.В., Зенин В.М., Телегин В.А., Хилько А.И. Проблемы оперативной океанографии прибрежных районов // Морские информационно-управляющие системы. 2018. № 1 (13). C. 28—35.

4. Lermusiaux P.F.J., Haley P.J. et. al. Harvard research and plans: adaptive sampling and prediction. URL: http://web.mit.edu/pierrel/www//talk/pfjl_etal_aesop_jun07_06.pdf (дата обращения: 11.05.2021).

5. Lermusiaux P.F.J., Chiu C-S., Gawarkiewicz G.G., Abbot P., Robinson A.R., Miller R.N., Haley P.J., Leslie W.G., Majumdar S.J., Pang A., Lekien F. Quantifying uncertainties in ocean predictions // Oceanography. 2006. V. 19(1). P. 90—103. doi: 10.5670/oceanog.2006.93

6. Scott Harper. AESOP: Assessing the effects of sub-mesoscale ocean parameterizations ONR2006. URL: https://slideplayer.com/slide/4660934/ (дата обращения: 12.05.2021).

7. Griesel A., Dräger-Dietel J., Jochumsen K. Diagnosing and parameterizing the effects of oceanic eddies // Eden C., Iske A. (eds) Energy Transfers in Atmosphere and Ocean. Mathematics of Planet Earth, v 1. Springer, Cham., 2019. doi: 10.1007/978-3-030-05704-6_6

8. Christian Ferrarin, Silvio Davolio, Debora Bellafiore et al. Cross-scale operational oceanography in the Adriatic Sea // Journal of Operational Oceanography. 2019. V. 12(2). P. 86—103. doi: 10.1080/1755876X.2019.1576275

9. Mayo T., Butler T., Dawson C., Hoteit I. Data assimilation within the Advanced Circulation (ADCIRC) modeling framework for the assimilation of Manning’s friction coefficient // Ocean Modeling. 2014. V. 76. P. 43—58. doi: 10.1016/J.OCEMOD.2014.01.001

10. Ding Wang, Pierre F.J. Lermusiaux, Patrick J. Haley, Wayne G. Leslie, Henrik Schmidt. Adaptive acousticalenvironmental assessment for the focused acoustic field-05 at-sea exercise // Proc. IEEE/MTS Ocean’s 2006 Conference.

11. Lermusiaux P.F.J., Chiu C.-S., Gawarkiewicz G., Abbot P., Robinson A., Miller R., Haley P., Leslie W., Majumdar S., Pang A., Lekien F. Progress and prospects of US data assimilation in ocean research // Oceanography. 2006. V. 19(1). P. 172—183.

12. Nodet M. Introduction to data assimilation. University of Grenoble, 2012. URL: https://team.inria.fr/airsea/files/2012/03/Nodet_Intro_DataAssimilation.pdf (дата обращения: 10.05.2021).

13. Lermusiaux P.F.J., Mirabito C., Haley P.J. Jr. et al. Real-time probabilistic coupled ocean physics-acoustics forecasting and data assimilation for underwater GPS // OCEANS’20 IEEE/MTS, 5—30 October 2020. P. 1—9. doi: 10.1109/IEEECONF38699.2020.9389003

14. Семенов Е.В., Мортиков Е.В. Задачи оперативного усвоения данных для окраинных морей // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48, № 1. С. 86—99.

15. Burnett W.S., Preller H.R., Jacobs G., LaCroix K. Overview of operational ocean forecasting in the US Navy: past, present, and future // Oceanography. 2014. V. 27(3). P. 24—31.

16. Burnett W., Harding J., Heburn G. Overview of operational ocean forecasting in the US Navy: past, present, and future // Oceanography. 2002. 15(1). P. 4—12, doi: 10.5670/oceanog.2002.31

17. Alan J. Wallcraft. HYCOM and Navy ESPC future high performance computing needs COAPS short seminar November 6, 2017.

18. Ryu T., Heuss J.P., Haley P.J. Jr., Mirabito C., Coelho E., Schönau M.C., Heaney K., Lermusiaux P.F.J. Adaptive stochastic reduced order modeling for ocean autonomous platforms // OCEANS. 2021. San Diego, September 20—23, 2021, sub-judice.

19. Warrior, Hari V. Parameterization of the light models in various general ocean circulation models for shallow waters. 2004. Graduate Theses and Dissertations.

20. Brasseur P. Ensemble-based data assimilation methods // Operational oceanography in the 21st century / Schiller A., Brassington G. (eds.). Springer, Dordrecht, 2011. doi: 10.1007/978-94-007-0332-2_15

21. Data assimilation in operational ocean forecasting systems: the MERCATOR and MERSEA developments by Brasseur P. et al. URL: https://epic.awi.de/id/eprint/14136/1/Bra2005f.pdf (дата обращения: 11.05.2021).

22. Barton N., Metzger E.J., Reynolds C.A., Ruston B., Rowley C., Smedstad O.M. et al. The Navy’s Earth system prediction capability: a new global coupled atmosphere-ocean-sea ice prediction system designed for daily to subseasonal forecasting // Earth and Space science. 2021. V. 8. e2020EA001199. doi: 10.1029/2020EA001199

23. Staneva J., Wahle K., Behrens A., Günther H., Stanev E. Coupling of wave and circulation models in coastalocean predicting systems: a case study for the German Bight // Ocean Sci. 2016. V. 12. P. 797—806. doi: 10.5194/os-12-797-2016