Разработка программного модуля построения карт распределения вероятностей встречи с морским льдом для изучения дальневосточных морей

DOI: 10.35595/2414-9179-2023-1-29-657-667

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

И.В. Шумилов

ФГБОУ ВО Сахалинский государственный университет,
ул. Ленина, д. 290, Южно-Сахалинск, Россия, 693000,
E-mail: ilyarolevik1@yandex.ru

В.А. Романюк

ФГБОУ ВО Сахалинский государственный университет,
ул. Ленина, д. 290, Южно-Сахалинск, Россия, 693000,
E-mail: varomanyuk2020@gmail.com

Д.В. Зарубина

ФГБОУ ВО Сахалинский государственный университет,
ул. Ленина, д. 290, Южно-Сахалинск, Россия, 693000,
E-mail: dariadorofeyeva26@gmail.com

В.М. Пищальник

ФГБОУ ВО Сахалинский государственный университет,
ул. Ленина, д. 290, Южно-Сахалинск, Россия, 693000,

ФГБУН Институт морской геологии и геофизики Дальневосточного отделения Российской академии наук,
ул. Науки, д. 1Б, Южно-Сахалинск, Россия, 693000,

E-mail: vpishchalnik@rambler.ru

И.В. Никулина

ФГБОУ ВО Сахалинский государственный университет,
ул. Ленина, д. 290, Южно-Сахалинск, Россия, 693000,
E-mail: irinkaeremenko@yandex.ru

Аннотация

В работе представлено описание разработанного программного модуля для построения карт распределения вероятности встречи с морским льдом. Модуль позволяет производить обработку коллекций файлов растровых карт, составляемых по спутниковым данным, и получать на их основе векторные карты распределения вероятности встречи с морским льдом. В качестве исходных данных могут использоваться карты Japan Meteorological Agency (JMA), предоставляемые в формате растра без географической привязки, и карты National Snow and Ice Data Center (NSIDC) в формате GeoTIFF с географической привязкой. В модуле реализован алгоритм, позволяющий вычислять вероятность появления льда заданного интервала сплоченности в каждой точке (пикселе) растровой карты, и затем на основе полученного массива вероятностей строить полигональные векторные карты в SHP-формате. Алгоритм построения полигональных объектов заключается в последовательном переборе всех горизонтальных смежных пар элементов массива вероятностей с последующим определением границ полигона. Обнаружение первых точек границы полигона позволяет перейти к цикличному поиску смежных точек, подходящих под условие наличия границы, и составлению полного списка точек замкнутого полигона. Аналогично происходит поиск всех остальных полигонов в пределах заданной цветовой маской акватории. На последнем этапе производится преобразование списков декартовых координат точек в географические координаты. На их основе формируются полигональные объекты в формате SHP-файла. Полигональные объекты определяют области значений вероятности встречи со льдом, принадлежащие одному интервалу, и включают числовые атрибуты со значениями границ интервалов вероятности. Сформированные векторные карты позволяют производить дальнейший анализ данных в ГИС-приложениях. Разработанный программный модуль был применен для построения карт распределения вероятности встречи со льдом в акваториях дальневосточных морей.

Ключ. слова

карты вероятности встречи со льдом, ледяной покров, дальневосточные моря, дистанционное зондирование Земли, Python

Список литературы

  1. Вандер Плас Дж. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. Серия: «Бестселлеры O’Reilly». СПб.: Питер, 2018. 576 с.
  2. Вахрамеева Л.А., Бугаевский Л.М., Казакова З.Л. Математическая картография: Учебник для вузов. М.: Недра, 1986. 286 с.
  3. Венцтель Е.С. Теория вероятностей (4-е изд.). М.: Наука, 1969. 576 стр.
  4. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика (4-е изд.). М.: Высшая школа, 1972. 479 с.
  5. Зарубина Д.В., Пищальник В.М., Романюк В.А. Оценка вероятности встречи со льдом в Татарском проливе на маршруте Де-Кастри — кромка. Морские интеллектуальные технологии, 2022. № 2. Ч. 1. С. 35–41. DOI: 10.37220/MIT.2022.56.2.004.
  6. Крындин  .Н. Сезонные и межгодовые изменения ледовитости и положения кромки льда на дальневосточных морях в связи с особенностями атмосферной циркуляции. Труды ГОИН, 1964. Вып. 71. С. 5–80.
  7. Митник Л.М., Трусенкова О.О., Лобанов В.Б. Дистанционное радиофизическое зондирование океана и атмосферы из космоса: достижения и перспективы (обзор). Вестник ДВО РАН, 2015. № 6. С. 21–22.
  8. Плотников В.В. Аналого-статистическая модель прогноза положения кромки, сплоченности, возраста и форм льда на дальневосточных морях. Метеорология и гидрология, 1997. № 10. С. 59–68.
  9. Плотников В.В., Якунин Л.П., Петров В.А. Ледовые условия и методы их прогнозирования. Проект «Моря». Гидрология и гидрохимия морей. Охотское море. Гидрометеорологические условия. СПб.: Гидрометеоиздат, 1998. Т. IX. Вып. 1. С. 291–340.
  10. Руководящие указания ВМО по расчету климатических норм. Женева: ВМО, 2017. № 1203. 32 с.
  11. Тихонов В.В., Раев М.Д., Шарков Е.А., Боярский Д.А., Репина И.А., Комарова Н.Ю. Спутниковая микроволновая радиометрия морского льда полярных регионов. Обзор. Исследование Земли из космоса, 2016. № 4. С. 65–84.
  12. Шумилов И.В., Минервин И.Г., Пищальник В.М., Никонова Е.В., Терентьев Н.С. Разработка прогностического правила внутрисезонной динамики ледяного покрова: фаза развития. Физика геосфер: XI Всероссийский симпозиум, 9–14 сентября 2019, г. Владивосток, Россия. Владивосток: Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева Дальневосточного отделения Российской академии наук (ТОИ ДВО РАН), 2019. С. 214–219.
  13. Шумилов И.В., Минервин И.Г., Пищальник В.М., Терентьев Н.С. Разработка программного модуля для вычисления кромок ледяного покрова по данным дистанционного зондирования Земли. Материалы Международной конференции ИнтерКарто. ИнтерГИС, 2018. Т. 24. Ч. 2. С. 171–177. DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-171-177.
  14. Якунин Л.П. Атлас границ распространения и крупных форм льда дальневосточных морей России. Препринт. Владивосток: ТОИ ДВО РАН, 1995. 58 с.
  15. Якунин Л.П. Атлас основных параметров ледяного покрова Японского моря. Владивосток: Издательский дом Дальневосточного Федерального университета, 2012. 84 с.
  16. Якунин Л.П., Плотников В.В., Петров А.Г. Ледовые условия. Проект «Моря». Гидрометеорология и гидрохимия морей. Японское море. Гидрометеорологические условия. СПб.: Гидрометеоиздат, 1998. Т. VIII. Вып. 1. С. 347–394.

Для цитирования: Шумилов И.В., Романюк В.А., Зарубина Д.В., Пищальник В.М., Никулина И.В. Разработка программного модуля построения карт распределения вероятностей встречи с морским льдом для изучения дальневосточных морей. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2023. Т. 29. Ч. 1. С. 657–667 DOI: 10.35595/2414-9179-2023-1-29-657-667

For citation: Shumilov I.V., Romanyuk V.A., Zarubina D.V., Pishchal’nik V.M., Nikulina I.V. Development of the programm module for mapping the probability distribution of encounter with sea ice for research of the Far Eastern Seas. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2023. V. 29. Part 1. P. 657–667. DOI: 10.35595/2414-9179-2023-1-29-657-667 (in Russian)