Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Восстановление пространственно-временной структуры источников и стоков диоксида углерода по данным глобальных наблюдений

ВАК РФ 25.00.29, Физика атмосферы и гидросферы

Автореферат диссертации по теме "Восстановление пространственно-временной структуры источников и стоков диоксида углерода по данным глобальных наблюдений"

На правах рукописи

Журавлев Руслан Валерьевич

Восстановление пространственно-временной структуры источников и стоков диоксида углерода по данным глобальных наблюдений

Специальность 25.00.29 - физика атмосферы и гидросферы

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук

1 8 ОПТ 2012

Москва - 2012

005053534

005053534

Работа выполнена в Федеральном Государственном Бюджетном Учреждении «Центральная Аэрологическая Обсерватория», г. Долгопрудный

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук

Кирюшов Борис Михайлович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук

Груздев Александр Николаевич

кандидат физико-математических наук Зарипов Радомир Булатович

Ведущая организация: Федеральное Государственное

Бюджетное Учреждение «Институт Прикладной Геофизики»

Защита состоится « £ » 2012 г. в « И'ООл часов на заседании

совета Д 002.096.01 по защите докторских и кандидатских диссертаций Федерального Государственного Бюджетного Учреждения науки Института физики атмосферы им. А.М.Обухова Российской академии наук

Автореферат разослан 2012 года

Учёный секретарь диссертационного совета кандидат географических наук щ

Краснокутская Л. Д.

Актуальность работы

Как следует из доклада Межправительственной группы экспертов по изменению климата (1РСС, 2007), наиболее вероятной причиной наблюдаемого с середины XX- столетия возрастания глобальных средних температур является повышение концентраций антропогенных парниковых газов и прежде всего диоксида углерода (С02). Было также обнаружено что не все выбросы С02 остаются в атмосфере, так как около половины выбросов поглощаются океаном и наземными экосистемами. Рост поглощения С02 объясняется тем, что увеличение концентрации С02, температуры и осадков приводит к росту продуктивности наземных экосистем, а также к увеличению поглощения С02 океаном. Модели и оценки показывают, что рост биомассы лесов в условиях потепления климата вполне может объяснить наблюдаемые стоки углерода несмотря на наличие положительных обратных связей между потеплением и выбросами С02 и СН4 за счет усиления пожаров и таяния вечной мерзлоты в высоких широтах. Даже при наличии большого объема данных мониторинга потоков углерода в различных экосистемах, точность оценок потоков для больших регионов, стран и континентов остается недостаточно высокой для решения задач оценки успешности мер по управлению выбросами парниковых газов и калибровки моделей долгосрочного прогноза изменчивости углеродного цикла в условиях потепления климата.

Из приведенного выше можно сделать вывод, что определение величины источников и стоков парниковых газов и относительной роли в них естественных и антропогенных факторов является на сегодняшний день актуальной научной и практической задачей. Одним из способов решения этой задачи является восстановление пространственной и временной структуры интенсивности этих источников с помощью обратного моделирования и данных наблюдений. В данной области существует множество зарубежных работ, описывающих различные методики по оценке приземных потоков. До недавнего времени основной проблемой являлась сильная недоопределённость этой задачи в связи с небольшим количеством наземных станций наблюдений.

Существенным вкладом в решение проблемы является появление глобальных спутниковых данных. В частности, спутниковый проект вОБАТ является первым проектом, целиком направленным на измерения парниковых газов (С02 и СН4). В свете этого появилась необходимость разработки системы эффективного усвоения этих данных и методики оценки соответствующих приземных источников. В процессе работы над диссертацией были исследованы основные части поставленной задачи, а именно:

1. Рассматривалось решение прямой задачи о переносе атмосферных компонент для более точного описания временной изменчивости концентраций С02 в точках наблюдения.

2. Разработка и валидация метода восстановления приземных источников и стоков С02, основанного на разложении различных видов источников по набору эмпирических ортогональных функций (ЭОФ). Использование разложения по набору ЭОФ позволяет значительно уменьшить размерность решаемой задачи без заметной потери точности.

3. Разработка системы последовательного усвоения данных наблюдений как станционных так и спутниковых или самолетных.

Целью данной работы являлось:

Разработка и валидация метода восстановления приземных источников и стоков С02 на основе эмпирических ортогональных функций по данным глобального наблюдения содержания С02 в атмосфере, а также применение разработанного метода для количественной оценки источников и стоков С02 в глобальном масштабе.

В рамках данной работы решались следующие задачи:

1. Построение численной схемы переноса высокого порядка точности по пространству для эйлеровой модели, а также исследование возможности использования совмещенной эйлеровой-лагранжевой (имеется в виду

использование комплекса из двух моделей) модели для описания временной изменчивости концентраций С02 в точках наблюдений.

2. Разработка метода восстановления приземных источников и стоков С02 с использованием ЭОФ.

3. Валидация разработанного метода восстановления приземных источников и стоков С02.

4. Разработка алгоритма решения задачи восстановления пространственно-временной изменчивости источников и стоков С02 при помощи совмещенной эйлеровой-лагранжевой модели.

5. Создание системы последовательного усвоения данных станционных и спутниковых наблюдений.

6. Создание карт восстановленных приземных источников и стоков С02 для периода времени 2009-2010 гг. по спутниковым и станционным наблюдениям.

Научная новизна работы состоит в следующем:

• Впервые объединенная эйлеровая-лагранжевая модель была использована для решения задачи восстановления приземных источников и стоков С02.

•Разработан метод восстановления приземных источников и стоков С02 при помощи эмпирических ортогональных функций. Основными преимуществами этого метода являются физически обоснованная пространственная гладкость восстановленных источников и стоков и вычислительная эффективность.

• Получены глобальные среднемесячные оценки источников и стоков СО: с пространственным разрешением 1x1 градус с использованием спутниковых наблюдений ООЗАТ и станционных колбовых наблюдений за период времени 2009-2010 гг.

Достоверность полученных результатов.

•Решение прямой задачи было проверено по тестам с использованием аналитических полей ветров и концентраций, а также были проведены сравнения с данными станционных наблюдений.

•Результаты восстановления приземных источников и стоков С02 сравнивались с ранее полученными в ходе ряда международных проектов, получено хорошее соответствие.

•Модельные концентрации С02, полученные с использованием оптимизированных источников и стоков С02, сравнивались с независимыми данными мачтовых наблюдений в Сибири для 2009-2010 гг.

Практическое значение полученных результатов заключается в том, что разработанные системы и методы позволяют:

•Оценивать приземные источники и стоки С02 с разрешением Рх!" на глобальном и региональном масштабе.

• Получать информацию о сезонной и межгодовой изменчивости выбросов на глобальном и региональном уровне. А также получать эту информацию в оперативном режиме.

•Исследовать другие атмосферные компоненты на предмет оценки их приземных выбросов и осуществлять мониторинг их состояния.

Апробация работы:

Основные результаты, представленные в диссертации, докладывались на всероссийских и международных ежегодных конференциях и школах в Европе, Японии и США, а также научных семинарах Центральной Аэрологической Обсерватории. По теме диссертации опубликовано б печатных работ, все из них - в издания, рекомендуемых в ВАК.

Выносится на защиту:

• Метод восстановления приземных источников и стоков С02.

•Система последовательного усвоения данных измерений концентрации С02 или других атмосферных компонент.

•Результаты восстановления приземных источников и стоков С02 по спутниковым и станционным наблюдениям. Количественные оценки глобальных источников и стоков С02.

Структура диссертации и содержание работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и одного приложения, изложенных на 133 страницах, в том числе 47 рисунков и 6 таблиц, в списке цитируемой литературы 116 наименований.

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи диссертации.

В первой главе приведен общий обзор работ, посвященных проблеме оценки приземных источников и стоков С02, а также описана общая постановка задачи.

В настоящее время в задаче определения источников и стоков парниковых газов используются два взаимодополняющих подхода. Первый подход «снизу-вверх» (bottom up) состоит в объединении и осреднении на региональном уровне (100-1000 км) локальных потоков атмосферной компоненты, оцененных с помощью наземных, мачтовых и самолётных измерений, а также инвентаризации промышленных выбросов. Основным недостатком такого подхода является низкая плотность и пространственная неоднородность точек наблюдения в интересующем нас регионе и ошибки экстраполяции на региональные и глобальные масштабы.

Второй подход «сверху-вниз» (top down) основывается на использовании обратного моделирования, в котором по глобальному пространственно-временному распределению концентрации какой-либо компоненты в атмосфере

определяются источники и стоки этой компоненты. Для реализации такого подхода используются данные наземных, самолётных и спутниковых наблюдений, а также данные модельных расчётов. Местоположение и интенсивность источников и стоков (потоков) интересующей нас атмосферной компоненты определяются из условия минимизации разности модельных и измеренных значений концентрации этой компоненты.

В данной работе рассматривается и решается задача по восстановлению приземных источников и стоков С02 при помощи подхода «сверху-вниз». При таком подходе для решения задачи необходимы:

•Данные наблюдений содержания СОг (станционные, самолетные или спутниковые).

•Трехмерные численные модели, позволяющие адекватно описывать процессы переноса в атмосфере (моделировать временную изменчивость концентраций атмосферных компонент в точках наблюдений).

•Априорная информация о глобальном пространственном распределении источников и стоков интересующей нас атмосферной компоненты.

Таким образом основную задачу восстановления источников и стоков С02 можно разбить на несколько основных подзадач, которые будут влиять на качество получаемых оценок:

• Обработка данных наблюдений (содержание С02 в атмосфере) •Построение трехмерной транспортной модели (перенос С02 в атмосфере) •Получение априорных данных о распределении источников/стоков С02 и способы их коррекции

•Выбор и реализация метода решения обратной задачи и восстановление приземных источников И СТОКОВ СО2

Также отдельно рассматриваются составные части задачи, описанные выше. Поскольку в данной диссертации используются спутниковые данные, то представляется логичным описать существующие спутниковые проекты и используемые способы измерений.

Вторая глава посвящена моделированию процесса переноса в атмосфере. В данной главе представлено описание двух типов моделей эйлеровой и лагранжевой. Каждый из двух типов моделей имеет свои достоинства и недостатки. В эйлеровых моделях значения концентраций атмосферных составляющих задаются в ячейках пространственных трехмерных сеток фиксированного размера. При этом нас интересует только изменение полной концентраций со временем в каждой отдельно взятой ячейке. При таком подходе точность модельных расчетов зависит от пространственного разрешения модели, поскольку предполагается, что внутри ячейки концентрация распределена равномерно (данное приближение приводит к так называемой численной диффузии). Однако данные модели хорошо описывают процессы в глобальном масштабе. Альтернативный (лагранжев) подход основан на интегрировании уравнения непрерывности для каждой атмосферной компоненты вдоль траектории движения фиксированной воздушной частицы независимо от состояния других областей среды. Стоит также отметить, что у лагранжевых моделей, основанных на движении отдельных частиц, отсутствует численная диффузия (ошибка, связанная не с какими-то физическими процессами, а со свойствами выбранной численной схемы и дискретизацией пространства). Как показывают исследований, для приемлемых расчетов по лагранжевым моделям требуются очень продолжительные траектории, которые требуют значительных вычислительных мощностей. Кроме того таким траекториям не всегда можно доверять, ввиду того, что со временем нарастает ошибка положения воздушной частицы в пространстве, связанная с такими ошибками как: ошибка интерполяции, неточность параметризации и др.

Ключевым элементом эйлеровой численной транспортной модели является используемая в ней схема переноса. В данной работе была реализована схема переноса на основе метода сохранения моментов второго порядка, описанного Пратером. В данной численной схеме распределение концентрации атмосферных компонент f(x,y,z) внутри каждой ячейки пространственной

сетки представляется в виде полинома второго порядка по каждой оси трехмерной сетки (х,у, z):

f(x,y,z) = я0 + ах% + аххх2 + ауу -1- аууу2 + azz + azzz2 + ахуху + ay2yz +

aXIxz

(1)

0<х <X.Q <у < Y,0<z <Z,V=XY2 где X , у, 2 — координаты точки внутри ячейки, я,- - коэффициенты при соответствующих степенях.

В процессе переноса на временном шаге в каждой ячейке происходит изменение распределения интересующей нас компоненты в соответствии с выведенными аналитическими формулами. Данная схема переноса была реализована для работы с регулярными и нерегулярными сетками на сфере, после чего были проведены расчеты с тестовыми аналитическими полями.

Далее приведено описание лагранжевой дисперсионной мульти-траекторной модели FLEXPART, которая впоследствии также использовалась в данной работе.

Чтобы избежать или минимизировать недостатки каждого вида моделей был выбран 2-х шаговый алгоритм, в котором первоначальные расчеты проводятся на грубой сетке эйлеровой модели, а затем используется лагранжевая дисперсионная модель на коротком промежутке по времени, притягивающая соответствующие концентрации от трехмерной сетки к точке наблюдения и собирая локальные приземные источники с двумерной сетки. Таким образом была реализована совмещенная эйлеровая-лагранжевая транспортная модель GELCA (Global Eulerian-Lagrangian Coupled Atmospheric model / Гобальная эйлеровая-лагранжевая совмещенная модель атмосферы).

На рис. 1 представлен сезонный ход вариаций концентрации С02 (отклонений от среднегодового значения) по данным наблюдений и результатов расчётов по различным типам моделей за 2002 год для станции Хатерума в Японии (24° с.ш., 123.3" в.д.). При этом использовались одни и те же данные о приземных источниках С02 (антропогенные эмиссии, биосферные потоки и

океанические потоки) и метеорологические данные. При расчетах применялись три модели: эйлеровая модель NIES ТМ; лагранжевая модель FLEXPART; совмещенная эйлеровая-лагранжевая модель GELCA (Global Eulerian-Lagrangian Coupled Atmospheric model). Из рисунка видно, что NIES ТМ воспроизводит сезонный ход, но сглаживает суточные и часовые вариации (рис. 1, верхний рисунок). Также на рис. 1 показаны сравнения наблюдений с результатами 7-дневного (длина обратных траекторий) моделирования FLEXPART (рис. 1, средний рисунок). Здесь, наоборот, воспроизводятся часовые вариации, но не наблюдается сезонного хода. Появление сезонного хода при использовании лагранжевой модели FLEXPART можно достигнуть, используя обратные траектории продолжительностью от Зх месяцев, однако при этом возникают ошибки, указанные в главе 2. Максимальные значения корреляции результатов расчетов с наблюдениями достигаются при использовании совмещённой модели (рис. 1, нижний рисунок). Использование совмещённой модели при решении задачи восстановления приземных источников и стоков С02 являлось одним из основных нововведений представленной работы. Продолжительность обратных траекторий FLEXPART в данном случае варьируется в зависимости от удалённости источников и стоков рассматриваемой компоненты от точки наблюдения.

-observations

-nies tm mode)

R=0.67

02/01/02 03/04/02...........08/07/02...........06/10/02............04/01/03

Дата

"observations —flexpart

R=0.45

09/01/02 09/04/02 08/07/02 ¡06/10/02 04/01/03 -5

Дата

"observations

-coupled model

Дата

Рис. 1. Сравнение наблюдений 2002 года за концентрацией С02 на станции

Хатерума для трех видов моделей: эйлеровая модель NIES ТМ (верхний рисунок), лагранжевая модель FLEXPART (средний рисунок), совмещенная эйлеровая-лагранжевая модель GELCA (нижний рисунок). Соответствующий коэффициент корреляции R приведён на каждом рисунке

Проведенные исследования показывают, что оптимальная продолжительность обратных траекторий для модели FLEXPART два дня, что уменьшает время расчетов. Это связано с тем, что, например, мачтовые измерения сохраняют однозначную связь с источниками на протяжении не более 1.5 дней (из-за сильного замешивания в погранслое) и все эти источники расположены внутри области, не превышающей 1000x1000 км.

В третьей главе приведен обзор методик по восстановлению приземных источников и стоков С02 по данным глобальных наблюдений. Описываются преимущества и недостатки существующих методов. Как альтернативный метод предлагается использование эмпирических ортогональных функций (ЭОФ). Главная идея заключается в представлении приземных источников и стоков в виде линейной комбинации ЭОФ с соответствующими коэффициентами.

flux = fluxpri + Til «¡WFi (2)

где fluXpri — вектор фиксированных глобальных полей эмиссий для соответствующего вида источника размерности т (число ячеек двумерной сетки, на которой заданы эмиссии), flux - скорректированное поле эмиссий, EOÍ'\ - эмпирические ортогональные функции той же размерности, что и априорные и апостериорные поля, nrÉ - коэффициенты при соответствующих ЭОФ, N - количество ЭОФ. В данном случае каждая ЭОФ представляет собой глобальное двумерное поле (рис. 2). С математической точки зрения данный подход выглядит как проекция /я-мерного вектора на TV-мерный ортогональный базис. Комбинация содержит информацию о климатологической пространственной изменчивости выбросов, а также информацию о корреляции между различными ячейками в глобальном масштабе, причем значимость этой корреляции можно оценить по соответствующему собственному значению. Использование данной методики приводит к получению гладких поверхностных потоков в глобальном масштабе. Также преимуществом данного подхода является то, что, как описано в диссертации, для точного

и

описания поверхностных потоков С02 требуется относительно небольшое число ЭОФ.

ЭОФ №2

ЭОФ №3

Рис. 2. Карты первых 3-х ЭОФ для биосферы (слева) и океана (справа), упорядоченных по соответствующему собственному числу

Приводится описание процедуры расчета ЭОФ при помощи вУБ разложения. В процессе работы над диссертацией было рассчитано два различных набора ЭОФ. Первый набор был получен из базы данных о приземных источниках и стоках С02 СагЬопТгаскег (выпуск 2009 года). Второй

набор рассчитывался по биосферной модели VISIT (Vegetation Integrative Simulator for Trace gases) и океанической модели OTTM (Offline ocean Tracer Transport Model) с системой усвоения данных 4D-var. При определении оптимального числа ЭОФ рассматривалось воспроизведение пространственной и временной изменчивости приземных потоков С02. Суть расчетов заключалась в следующем, сначала необходимо было определить пространственную и временную изменчивость для оригинальных потоков С02, а затем тоже самое для потоков, восстановленных при помощи ограниченного набора ЭОФ. Далее между двумя полученными величинами (для оригинальных потоков и восстановленных) рассчитывалась относительная ошибка. Результаты расчетов для двух наборов ЭОФ представлены на рис. 3(а,б) и рис. 4(а,б) соответственно.

На рис. За и рис. 36 можно увидеть, что поля разложенные по ЭОФ показывают такую же пространственную изменчивость, как и оригинальные поля (верхний рисунок) для двух видом источников. Что же касается временной изменчивости, то в основном различие составляет около 10%, кроме области пустыни Сахары для суши. Это возможно связано с тем, что этот регион является «выколотым» в потоках CarbonTracker.

Для второго набора ЭОФ (рис. 4(а,б)) можно увидеть, что отличия в пространственной изменчивости не превышают 5% (рис. 4а). Для временной изменчивости отличия в среднем также не превышают 5% (рис. 46).

Из уравнения (2) можно сделать вывод, что задача оценки приземных источников С02 при помощи ЭОФ сводится к определению соответствующих коэффициентов a¡ при каждой ЭОФ.

■ biosphere к ocean

0.3 г« 0.2

с

.1 0.1

I о.о -0.1 •0.2

Рис. За. Относительная ошибка (в %) для пространственной изменчивости двух видов источников (суша и океан), между стандартным отклонением для оригинальных и стандартным отклонением для восстановленных по ЭОФ полям в зависимости от месяца

Рис. 36. Относительная ошибка (в %) для временной изменчивости двух видов источников между стандартными отклонениями для оригинальных полей и восстановленных по ЭОФ для каждой точки двумерной сетки. Слева/снизу -биосферные поля, справа/снизу - океанические поля (70 ЭОФ)

В четвертой главе обсуждаются существующие методики по решению обратной задачи, после чего делается выбор оптимальной и достаточной методики для нашей конкретной задачи. В данном случае был выбран фильтр Калмана, поскольку наша задача линейна. Используя традиционный Байесовый подход, составляется функционал, называемый «невязкой», который состоит из двух частей: отличие между априорной оценкой эмиссий и истинным

значением эмиссий; отличие между смоделированными наблюдениями и реальными наблюдениями:

*"(*) = \(У~ Н*)ГК Ну - Их) + - х^В Чх - хр) (3)

где у - вектор наблюдений размерности п , хр - априорная оценка для приземных потоков размерности т, х - вектор неизвестных приземных потоков, который мы собираемся оценить, размерности т , II - оператор модели (размерности пХ7п), который переводит вектор потоков в вектор наблюдений, Й - матрица ковариации для наблюдений (размерности ПЮ1), В - матрица ковариации для априорной оценки вектора приземных потоков (размерности тхш). При минимизации данного функционала ищется точка, в которой выполняется следующее соотношение:

Решением данного уравнения в случае линейности задачи и гауссовой статистики будет следующая система уравнений:

х = хр + Ш1Г(НВНГ + К) ^у-НХр) (5)

А = (I - К!1)Б

где А — апостериорная матрица ковариации для вектора состояния.

Рис. 4а. Относительная ошибка (в %) для пространственной изменчивости двух видов источников, между стандартным отклонением для оригинальных полей и стандартным отклонением для восстановленных по ЭОФ полям в зависимости от месяца (слева - биосфера, справа - океан).

Представлены результаты экспериментов по определению приземных источников и стоков С02. Сначала описываются результаты расчетов по тестовому эксперименту, который показывает на сколько выбранный математический аппарат позволяет правильно решать задачу по оценке приземных источников и стоков. Данный эксперимент показал хорошие результаты, после чего ставились эксперименты с реальными данными наблюдений.

Рис. 46. Относительная ошибка (в %) для временной изменчивости двух видов источников между стандартными отклонениями для оригинальных полей и восстановленных по ЭОФ для каждой точки двумерной сетки. Слева-биосферные поля, справа — океанические поля (170 ЭОФ)

Чтобы провести валидацию разработанного метода по восстановлению приземных источников и стоков С02, необходимо сравнить результаты, получаемые в нашем случае, с результатами полученными ранее. Для этого использовались результаты международного эксперимента по сравнению транспортных моделей ТгапяСотЗ, точнее второй уровень этого эксперимента, в котором сравнивались решения обратных задач для различных численных моделей переноса. Данный эксперимент поставлен для оценки внутригодовой изменчивости глобальных источников и стоков С02. В нем использовался региональный метод оценки потоков, в котором вся поверхность Земли делится на непересекающиеся регионы, с использованием 11 регионов для суши и 11

регионов для океана. Результаты сравнения показали, что оценки приземных источников и стоков, полученные при помощи ЭОФ, хорошо соотносятся с полученными ранее результатами по другим моделям. Результаты сравнения по трем критериям представлены на рис. 5. Видно, что результаты, полученные с использованием эйлеровой модели NIES и двух различных методик коррекции потоков С02 (региональный подход NIES(sIt) и ЭОФ-метод NIES(EOF)), схожи (два последний столбца). При использовании ЭОФ наблюдается немного большая средняя по модулю ошибка, но меньшее среднеквадратичное отклонение и систематическая ошибка.

1.2 1.0 0.8

Е

â 0.6

2 0.4 ai

0.2 0.0

I averaged error □ RMS error H systematic error

Ш

G ISS

MATCH

ТМЗ models

LïjO; .......... Jl;J

NIES(slt) NIES(EOF)

Рис.5. Средняя по модулю ошибка, среднеквадратичное отклонение и систематическая ошибка между наблюдениями и модельными расчетами с восстановленными потоками С02 для различных моделей, участвовавших в эксперименте ТЗ. Результаты описанные в данной работе обозначены «NIES

(EOF)»

В четвертой части главы 4 представлены результаты расчетов по восстановлению приземных среднемесячных источников и стоков С02 с

использованием станционных измерений (колбовой сети наблюдений NOAA) и спутниковых измерений GOSAT. В представленной работе использовались независимые данные о содержании С02 в столбе (ХС02), полученные при помощи PPDF-DOAS (Path length Probability Density function с применением Differential Optical Absorption Spectroscopy) и стандартный продукт L2v02.xx (рис. 6). В процессе работы были разработаны методики обработки спутниковых данных при помощи совмещенной эйлеровой-лагранжевой модели, которые позволяют сравнивать их значения с модельными с учетом весовой функции в каждой точке наблюдения. Также для работы с большим количеством спутниковых наблюдений (порядка 5000 событий в месяц) была разработана система последовательного усвоения данных на основе фильтра Калмана с фиксированным окном задержки (Fix-Lag Kaiman Smoother). Данная система была создана и установлена в ЦАО, после чего было проведено несколько экспериментов по решению обратной задачи с разными наборами наблюдений: только станционные наблюдения (surf)\ только спутниковые данные, полученные по PPDF-DOAS (PPDF); только спутниковые данные, полученные по L2v02.xx (L2v02.xx)- комбинация станционных измерений и спутниковых данных по PPDF (surf+PPDF); комбинация станционных измерений и спутниковых данных по L2v02.xx (surf+L2v02.xx). Поля восстановленных потоков представлены в диссертации. По полученным в результате усвоения различных наборов наблюдений приземным эмиссиям С02 рассчитывались две характеристики для наблюдений: среднеквадратичное отклонение (std) и X1.

Данные характеристики рассчитывались сначала по априорным полям источников и стоков, а затем по восстановленным после усвоения наблюдений. Результаты расчетов приведены в таблице 1.

Рис. 6. Распределение ХС02 (в ррт) для спутника Ст08ЛТ для июня месяца 2009 года. Справа данные, полученные по РРОБ методу, слева данные, полученные по стандартному методу Ь2у02.хх

Таблица 1

Сводная таблица результатов расчетов для различных наборов наблюдений

surf PPDF L2v02.xx surf+PPDF surf+L2v02.xx

до после до после до после ДО после до после

std, ррт 2.37 2.21 2.87 2.53 2.50 2.17 2.85 2.63 2.50 2.13

хг 7.37 4.09 1.32 1.02 1.00 0.76 1.62 1.32 1.22 0.85

Кол-во набл-ий, штук 2580 49949 71924 52509 74542

сист. ошибка, ррт -0.22 -1.17 -0.32 -0.80

По данным глобальной станционной сети наблюдений GLOBAL VIEW-2010 можно сделать вывод, что за 2009-2010 год концентрация С02 увеличилась на 2.3 ррт. Оценки показывают, что такое увеличение концентрации можно ожидать в случае если общий глобальный среднегодовой поверхностный поток С02 будет около 4.5 ГтС/год. Соответствующие расчеты были проведены для всех пяти наборов наблюдений. Результаты представлены на рис. 7. Из рисунка можно увидеть, что лучше всего со значением 4.5 ГтС/год согласуются потоки, полученные с использованием только станционных

наблюдений, а также с использованием только спутниковых наблюдений РРЭР и комбинация станционных наблюдений и спутниковых наблюдений РРЭР. Что же касается результатов с добавлением спутниковых наблюдений Ь2у02.хх, то они не сильно отличаются от априорных значений и довольно далеки от ожидаемых 4.5 ГтС/год. Таким образом можно сделать вывод, что потоки, полученные с использованием спутниковых наблюдений по алгоритму Ь2у02.хх в глобальном масштабе не сходятся с действительностью.

Для оценки качества решения обратной задачи и восстановленных источников и стоков С02 было проведено сравнение с независимыми данными мачтовых наблюдений. Для этого использовалась сеть Русско-Японских наземных станций, расположенных в тайге, степи и болотистых областях Сибири. В частности было выбрано 8 станций (таблица 2).

По полученным в результате усвоения данных наблюдений эмиссиям ССЬ при помощи прямой совмещенной эйлеровой-лагранжевой модели рассчитывались концентрации в точках расположения станций, после чего результаты сравнивались с измеренными значениями. В качестве характеристик сравнения были выбраны следующие (рис. 8): X2, средняя ошибка между наблюдаемыми и модельными значениями и среднеквадратичное отклонение между наблюдаемыми и модельными значениями. Как и ожидалось, отличие между результатами, полученными по априорным потокам, и результатами, полученными после усвоения только станционных наблюдений практически нет. Это связано с тем, что над территорией России нет станций из сети колбовых наблюдений ИОАА, следовательно ждать сильного улучшения потоков в этом регионе не приходится. Что же касается результатов со спутниковыми данными, то можно сделать вывод, что при использовании наблюдений, полученных при помощи РРЭР метода, наблюдается уменьшение значения Х2и соответствующих ошибок по сравнению с априорными потоками. При использовании наблюдений, полученных при помощи алгоритма Ь2у02.хх наоборот наблюдается ухудшение в соответсвующих характеристиках.

I глобальный поток В суша В океан

10 8 6

I 4 ? 2

о -2 -4

Iі

Л

£

1

I

I

А Vх

„

/

Рис. 7. Среднегодовые глобальный общий поток, поток от суши и поток от

океана

Таблица 2

Расположение станций наблюдений в Сибири

Название станции Долгота, градусы Широта, градусы Высота, м

Воганово 62.32 54.50 200

Саввушка 82.13 51.33 400

Игрим 64.42 63.19 25

Ноябрьск 75.78 63.43 100

Демьянское 70.87 59.79 75

Березоречка 84.33 56.15 150

Якутск 129.36 62.09 130

Карасевое 82.42 58.25 50

Для территории России за период времени с июня 2009 по май 2010 был рассчитан среднегодовой поток С02. Результаты представлены на рис. 9. Видно, что результаты отличаются довольно сильно в зависимости от набора используемых в усвоении наблюдений, но опираясь на результаты представленные на рис. 8 можно сделать вывод, что наиболее верная оценка получена при помощи комбинации В таком случае среднегодовой

поток от территории России равен -0.63 ГтС/год. Отметим, что априорная оценка общей среднегодовой эмиссии С02 с территории России составляет +0.2 ГтС/год.

4 * средняя ошибка * стандартное отклонение

Рис. 8. Результаты расчетов для станций наблюдений, расположенных в Сибири. Х£ (слева). Средняя ошибка и стандартное отклонение (справа)

Россия

0.4 -Ц---т-тг-р-т^~

Рис. 9. Среднегодовой поток от территории России

Основные результаты н выводы.

В работе получены следующие научно-практические результаты:

-Построена универсальная численная схема переноса атмосферных компонент, основанная на принципе сохранения моментов второго порядка, для эйлеровых моделей. Данная схема имеет четвертый порядок точности по пространству, а также способна производить расчеты на нерегулярных сетках.

- Разработан новый метод восстановления приземных источников и стоков С02 по данным глобальных наблюдений, основанный на разложении соответствующих видов эмиссий по ограниченному набору эмпирических ортогональных функций.

-Валидация разработанного подхода показала, что использование эмпирических ортогональных функций позволяет адекватно описывать пространственно-временную изменчивость приземных источников и стоков

со2.

-Разработан алгоритм решения задачи усвоения наблюдений при помощи совмещенной эйлеровой-лагранжевой модели (GELCA).

- Разработана система последовательного усвоения данных наблюдений за концентрациями С02.

-Получены карты приземных источников и стоков С02 с разрешением 1x1 градус для 2009-2010 гг.

- Проведенные в процессе работы исследования позволяют сделать вывод, что разработанный подход для восстановления приземных источников/стоков С02 и разработанная система усвоения данных могут быть применены при решении подобных задач для других атмосферных компонент.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1. Belikov D., Maksyutov S., Miyasaka T., Saeki T., Zhuravlev R., Kiryushov B. Mass-conserving tracer transport modelling on a reduced latitude-longitude grid with NIES-TM / / Geosci. Model Dev. 2011. V. 4. P. 207-222

2. Zhuravlev R., Khattatov В., Kiryushov В., and Maksyutov S., Technical Note: A novel approach to estimation of time-variable surface sources and sinks of

carbon dioxide using empirical orthogonal functions and the Kalman filter / / Atmos. Chem. Phys. 2011. V. 20. P. 10305-10315

3. Ganshin A., Oda Т., Saito M., Maksyutov S., Valsala V., Andres R. J., Fisher R.E., Lowry D., Lukyanov A., Matsueda H., Nisbet E. G., Rigby M., Sawa Y., Toumi R., Tsuboi K., Varlagin A., Zhuravlev R. A global coupled Eulerian-Lagrangian model and 1 x 1 km C02 surface flux dataset for high-resolution atmospheric C02 transport simulations / / Geosci. Model Dev. Discuss. 2011. V. 4. P. 2047-2080.

4. Oda, Т., Ganshin, A., Saito, M., Andres, R. J., Zhuravlev, R., Sawa, Y., Fisher, R. E., Rigby, M., Lowry, D„ Tsuboi, K., Matsueda, H„ Nisbet, E. G., Toumi, R., Lukyanov, A., and Maksyutov, S.: An improved atmospheric C02 simulation using an Eulerian-Lagrangian coupled model and a high-resolution emission dataset, submitted to "Lagrangian Modeling of the Atmosphere", AGU Geophysical monograph series, 2012

5. Журавлев P.B., Ганьшин A.B., Максютов Ш.Ш., Ощепков C.JI., Хаттатов Б.В.: Оценка глобальных потоков С02 для 2009-2010 года с использованием данных наземных и спутниковых (GOSAT) наблюдений при помощи ЭОФ / / Оптика атмосф. и океана. 2012 (в печати).

6. Ганьшин А.В., Журавлев Р.В., Максютов Ш.Ш., Лукьянов А.Н., Мукаи X.: Моделирование вклада континентальных антропогенных источников в изменичивость концентраций С02 в зимний период на острове Хатерума / / Оптика атмосф. и океана. 2012 (в печати).

7. A. Ganshin, S. Maksyutov, Т. Oda, М. Saito, V. Valsala, Y. Koyama, A. Ito, R. J. Andres, R. Zhuravlev, A. Lukyanov (2010), Global high resolution atmospheric C02 simulation with lxl km surface fluxes and coupled (Eulerian/Lagrangian) model, Abstract A41J-04 presented at 2010 Fall Meeting, AGU, San Francisco, Calif., 13-17 Dec.

8. Ganshin , T. Oda , M. Saito, Y. Koyama, V. Valsala, R. J. Andres, R. Zhuravlev, A. Lukyanov, S. Maksyutov, A. Ito, H. Mukai, "Simulation of C02 concentrations using coupled (Eulerian/Lagrangian) model with global high resolution (1km x 1km) surface fluxes", European Geosciences Union General Assembly 2010, Vienna, Austria, 02-07 May 2010.

Подписано в печать: 27.09.2012

Заказ № 7672 Тираж - 100 экз. Печать трафаретная. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

Содержание диссертации, кандидата физико-математических наук, Журавлев, Руслан Валерьевич

Введение.

Глава 1. Обзор задачи по теме диссертации.

1.1. Данные наблюдений.

1.2. Трехмерные транспортные модели.

1.3. Методы описания приземных источников и стоков С02.

1.4. Методы решения обратных задач и оптимальных оценок.

Глава 2. Моделирование процесса переноса атмосферных компонент.

2.1. Введение.

2.2. Эйлеровая транспортная модель NIES TM.

2.2.1. Разработка схемы переноса для эйлеровой трамспортной модели.

2.3. Лагранжевая дисперсионная модель FLEXPART.

2.4. Совмещенная эйлеровая-лагранжевая модель переноса.

Выводы.

Глава 3. Методы оценки приземных потоков СО2.

3.1. Введение.

3.2. Использование эмпирических ортогональных функций (ЭОФ) для оценки приземных потоков С02.

3.2.1. ЭОФ, полученные из базы данных о приземных источника и стоках С02 CarbonTracker.■.

3.2.2. ЭОФ, полученные по биосферной модели VIS1T3.0 и модели океана ОТТМ с 4D-var системой.

ВЫВОДЫ« •••••••••••••••••■•■■••••••••••«••«••«««•»•••••••••«•«••«•«•«(•««•••••••••Mf««><>nn««<t<«n«Mtnfti<if««tMHfM*N«n«>t*<nM.>>><f«HM<«(f<«l>

Глава 4. Оценка приземных источников и стоков СОг. Результаты.

4.1. Введение.

4.2. Тестовый эксперимент.

4.3. Валидация ЭОФ метода по эксперименту TransCom3.

4.4. Совместное использование спутниковых наблюдений GOSAT и станционных наблюдений.

Выводы.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Восстановление пространственно-временной структуры источников и стоков диоксида углерода по данным глобальных наблюдений"

Потепление климата, наблюдаемое в течение XX века [1], ряд исследований с большой вероятностью приписывает антропогенным выбросам углекислого газа и других парниковых газов [2, 3, 4]. Было также обнаружено что не все выбросы С02 остаются в атмосфере так как около половины выбросов поглощаются океаном и наземными экосистемами [5]. Рост поглощения С02 объясняется тем, что увеличение концентрации ССЬ, температуры и осадков приводит к росту продуктивности наземных экосистем [6, 7, 8], а также к увеличению поглощения С02 океаном [9]. Модели и оценки показывают, что рост биомассы лесов в условиях потепления климата вполне может объяснить наблюдаемые стоки углерода [10, 11] несмотря на наличие положительных обратных связей между потеплением и выбросами С02 и СН4 за счет усиления пожаров [12], таяния вечной мерзлоты в высоких широтах [13]. Даже при наличии большого объема данных мониторинга потоков углерода в различных экосистемах [14], точность оценок потоков для больших регионов, стран и континентов остается недостаточно высокой для решения задач оценки успешности мер по управлению выбросами парниковых газов [15] и калибровки моделей долгосрочного прогноза изменчивости углеродного цикла в условиях потепления климата.

Актуальность работы

Из приведенного выше можно сделать вывод, что определение величины источников и стоков парниковых газов и относительной роли в них естественных и антропогенных факторов является на сегодняшний день актуальной научной и практической задачей. Одним из способов решения этой задачи является восстановление пространственной и временной структуры интенсивности этих источников с помощью обратного моделирования и данных наблюдений. В данной области существует множество зарубежных работ, описывающих различные методики по оценке приземных потоков. До недавнего времени основной проблемой являлась сильная недоопределёшюсгь этой задачи в связи с небольшим количеством наземных станций наблюдений. Существенным вкладом в решение проблемы является появление глобальных спутниковых данных. В частности, спутниковый проект вОБАТ является первым проектом, целиком направленным на измерения парниковых газов (ССЬ и СН^)- В свете этого появилась необходимость разработки системы эффективного усвоения этих данных и методики оценки соответствующих приземных источников. В процессе работы над диссертацией были исследованы основные части поставленной задачи, а именно:

1. Рассматривалось решение прямой задачи о переносе атмосферных компонент для более точного описания временной изменчивости концентраций С02 в точках наблюдения.

2. Разработка и валидация метода восстановления приземных источников и стоков СО2, основанного на разложении различных видов источников по набору эмпирических ортогональных функций (ЭОФ). Использование разложения по набору ЭОФ позволяет значительно уменьшить размерность решаемой задачи без заметной потери точности.

3. Разработка системы последовательного усвоения данных наблюдений как станционных так и спутниковых или самолетных.

Целью данной работы являлось:

Разработка и валидация метода восстановления приземных источников и стоков С02 на основе эмпирических ортогональных функций по данным глобального наблюдения содержания С02 в атмосфере, а также применение разработанного метода для количественной оценки источников и стоков СО2 в глобальном масштабе.

В рамках данной работы решались следующие задачи:

1. Построение численной схемы переноса высокого порядка точности по пространству для эйлеровой модели, а также исследование возможности использования совмещенной эйлеровой-лагранжевой (имеется в виду использование комплекса из двух моделей) модели для описания временной изменчивости концентраций ССЬ в точках наблюдений.

2. Разработка метода восстановления приземных источников и стоков С02 с использованием ЭОФ.

3. Валидация разработанного метода восстановления приземных источников и стоков ССЬ.

4. Разработка алгоритма решения задачи восстановления пространственно-временной изменчивости источников и стоков С02 при помощи совмещенной эйлеровой-лагранжевой модели.

5. Создание системы последовательного усвоения данных станционных и спутниковых наблюдений.

6. Создание карт восстановленных приземных источников и стоков СО2 для периода времени 2009-2010 гг. по спутниковым и станционным наблюдениям.

Научная новизна работы состоит в следующем:

Впервые объединенная эйлеровая-лагранжевая модель была использована для решения задачи восстановления приземных источников и стоков С02.

• Разработан метод восстановления приземных источников и стоков С02 при помощи эмпирических ортогональных функций. Основными преимуществами этого метода являются физически обоснованная пространственная гладкость восстановленных источников и стоков и вычислительная эффективность.

• Получены глобальные среднемесячные оценки источников и стоков СО2 с пространственным разрешением 1°х1° градус с использованием спутниковых наблюдений ООБАТ и станционных колбовых наблюдений за период времени 2009-2010 гг.

Достоверность полученных результатов.

• Решение прямой задачи было проверено по тестам с использованием аналитических полей ветров и концентраций, а также были проведены сравнения с данными станционных наблюдений.

Результаты восстановления приземных источников и стоков С02 сравнивались с ранее полученными в ходе ряда международных проектов, получено хорошее соответствие.

• Модельные концентрации С02, полученные с использованием оптимизированных источников и стоков С02, сравнивались с независимыми данными мачтовых наблюдений в Сибири для 2009-2010 гг.

Практическое значение полученных результатов заключается в том, что разработанные системы и методы позволяют:

Оценивать приземные источники и стоки С02 с разрешением 1°х1° на глобальном и региональном масштабе.

Получать информацию о сезонной и межгодовой изменчивости выбросов на глобальном и региональном уровне. А также получать эту информацию в оперативном режиме.

Исследовать другие атмосферные компоненты на предмет оценки их приземных выбросов и осуществлять мониторинг их состояния.

Апробация работы:

Основные результаты, представленные в диссертации, докладывались на всероссийских и международных ежегодных конференциях и школах в Европе, Японии и США, а также научных семинарах Центральной Аэрологической Обсерватории. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ, все из них - в издания, рекомендуемых в ВАК.

Выносится на защиту:

• Метод восстановления приземных источников и стоков СО2.

Система последовательного усвоения данных измерений концентрации СО2 или других атмосферных компонент.

• Результаты восстановления приземных источников и стоков СО2 по спутниковым и станционным наблюдениям. Количественные оценки глобальных источников и стоков С02.

Заключение Диссертация по теме "Физика атмосферы и гидросферы", Журавлев, Руслан Валерьевич

Выводы.

1. Тестовый эксперимент показал, что выбранный математический аппарат для решения обратной задачи позволяет корректно решать задачу.

2. Проведенная валидация, в соответствии с протоколом эксперимента ТгапвСотЗ уровень 2 по оценке приземных источников и стоков ССЬ (циклостационарная задача), показала, что полученные по разработанному методу результаты хорошо сходятся с полученными ранее при помощи других моделей и методов.

3. Результаты в виде двумерных полей приземных потоков СО2, полученные в эксперименте с использованием спутниковых данных наблюдений, показали, что в ходе расчётов удалось восстановить ожидаемый сезонный ход, а также получить лучшее согласие с наблюдениями при расчетах по апостериорным данным о потоках, что является хорошей характеристикой для разработанной системы усвоения данных.

4. Валидация с независимыми данными наблюдений по Сибирским станциям показала, что потоки, полученные с использованием станционных наблюдений и спутниковых наблюдений по алгоритму РРЭР лучше соответствуют действительности для территории России, по сравнению с другими.

Заключение.

В работе получены следующие научные и практические результаты:

-Построена универсальная численная схема переноса атмосферных компонент (для эйлеровой моделей), основанная на принципе сохранения моментов второго порядка. Данная схема имеет четвертый порядок точности по пространству, а также способна производить расчеты на нерегулярных сетках.

-Разработан новый метод восстановления приземных источников и стоков СО? по данным глобальных наблюдений, основанный на разложении соответствующих видов эмиссий по ограниченному набору эмпирические ортогональные функции.

-Валидация разработанного подхода показала, что использование эмпирических ортогональных функций позволяет восстанавливать пространственно-временную изменчивость приземных источников и стоков С02.

-Разработан алгоритм решения задачи усвоения наблюдений при помощи совмещенной эйлеровой-лагранжевой модели (ОЕЬСА).

- Разработана система последовательного усвоения данных наблюдений за концентрациями ССЬ.

-Получены карты приземных источников и стоков С02 с разрешением 1°х1° градус для 2009-2010 гг.

-Проведенные в процессе работы исследования позволяют сделать вывод, что разработанный подход для восстановления приземных источников/стоков С02 и разработанная система усвоения данных могут быть применены при решении подобных задач для других устойчивых атмосферных компонент.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата физико-математических наук, Журавлев, Руслан Валерьевич, Москва

1. Будыко, М.И. и П. Гройсман, Ожидаемые изменения климата к 2000 году // Метеорология и гидрология. 1991. № 7, 84-94.

2. Arrhenius S., On the Influence of Carbonic Acid in the Air upon the Temperature of the Ground // London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science (fifth series), 1896, v. 41, p 237-275.

3. Manabe, S., R.T. Wetherald, and R.J. Stouffer, Summer dryness due to an increase of atmospheric C02 concentration // Climatic Change, 1981, 3, 347386

4. Detecting natural influence on surface air temperature change in the early twentieth century / Nozawa, T. et al // Geophys. Res. Lett., 2005, 32, L20719,

5. Interannual extremes in the rate of rise of atmospheric carbon dioxide /Keeling, C. D. et al //Nature, 1995, 375, 6533, 666-670

6. Дымников В.П., Лыкосов B.H., Володин E.M. Проблемы моделирования климата и его изменений // Изв. РАН, ФАиО. 2006. т 42, № 5, 618-636.

7. Carbon cycle, vegetation and climate dynamics in the Holocene: Experiments with the CLIMBER-2 model / Brovkin V. et al // Global Biogeochem. Cycles. 2002. 16(4), 1139, doi: 10.1029/2001GB001662.

8. Consequences of considering carbon-nitrogen interactions on the feedbacks between climate and the terrestrial carbon cycle / Sokolov, A.P. et al // Journal of Climate, 2008,21(15): 3776-3796

9. Estimates of anthropogenic carbon uptake from four three-dimensional global ocean models / Orr, J. C. et al // Global Biogeochem. Cycles, 2001, 15, No. 1,43-60.

10. Old-growth forests as global carbon sinks / Luyssaert S. et al // Nature, 2008,455(7210):213-5

11. The carbon balance of terrestrial ecosystems in China / Piao S. et al // Nature, 2009, 458(7241):1009-1013.

12. Impact of Wildfire in Russia between 1998-2010 on Ecosystems and the Global Carbon Budget / Shvidenko A. Z. et al // Doklady Earth Sciences, 2011, v. 441, p 2, pp. 1678-1682

13. Zimov, S.A., E.A.G. Schuur, and F.S. Chapin, III., Permafrost and the Global Carbon Budget// Science, 2006, 312:1612-1613.

14. Terrestrial gross carbon dioxide uptake: global distribution and covariation with climate / Beer C. et al // Science. 2010. 329(5993):834-838.

15. Towards robust regional estimates of C02 sources and sinks using atmospheric transport models / Gurney K. R. et al. // Nature, 2002, 415, 626- 630.

16. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), Cambridge University Press, Cambridge (UK), New York (USA), pp 996,2007.

17. Rayner, P. J. and O'Brian, D. M.: The utility of remotely sensed C02 concentration data in surface inversions // Geophys. Res. Lett., 28,175-178,2001.

18. SCIAMACHY Scanning Imaging Absorption Spectrometer for Atmospheric Chartography / Burrows, J. P. et al // Acta Astronautica, 35(7), 445451, 1995.

19. SCIAMACHY Mission Objectives and Measurement Modes / Bovensmann, H. et al // J. Atmos. Sci., 56, 127-150, 1999.

20. Carbon monoxide, methane, and carbon dioxide retrieved from SCIAMACHY by WFM-DOAS: year 2003 initial data set / Buchwitz, M. et al // Atmos. Chem. Phys., 5, 3313-3329, 2005b.

21. Atmospheric methane and carbon dioxide from SCIAMACHY satellite data: Initial comparison with chemistry and transport models / Buchwitz, M., et al //Atmos. Chem. Phys., 5, 941-962, 2005a.

22. Krijger, J. M., Aben, I., and Schrijver, H.: Distinction between clouds and ice/snow covered surfaces in the identification of cloud-free observations using SCIAMACHY PMDs // Atmos. Chem. Phys., 5, 2729-2738,2005.

23. Three years of greenhouse gas column-averaged dry air mole fractions retrieved from satellite Part 1 : Carbon dioxide / Schneising, O., et al // Atmos. Chem. Phys., 8,3827-3853, 2008.

24. Three years of greenhouse gas column-averaged dry air mole fractions retrieved from satellite Part 2: Methane / Schneising, O., et al // Atmos. Chem. Phys., 9,443-465, 2009.

25. First direct observation of the atmospheric C02 year-to-year increase from space /Buchvvitz, M., et al //Atmos. Chem. Phys., 7, 4249-4256, 2007.

26. Inverse modeling of global and regional CH4 emissions using SCIAMACHY satellite retrievals / Bergamaschi, P., et al // J. Geophys. Res., 114, D22301, doi:10.1029/2009JD012287, 2009.

27. Thermal and near infrared sensor for carbon observation Fourier-transform spectrometer on the Greenhouse Gases Observing Satellite for greenhouse gases monitoring / Kuze, A., et al // Appl. Opt., 48, 6716, doi: 10.1364/A0.48.006716, 2009.

28. Preliminary validation of column-averaged volume mixing ratios of carbon dioxide and methane retrieved from GOSAT short-wavelength infrared spectra / Morino, I., et al // Atmos. Meas. Tech., 4, 1061-1076, doi: 10.5194/amt-4-1061-2011,2011.

29. Sasaki I. An objective analysis based on variational method // J. Met. Soc. Japan. 1958. Vol. 36, N3. P. 29-30.

30. Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems // Trans. AME. J. Basic Eng. 1960. Vol. 82. P. 34-35.

31. Kalman R.E., Bucy R.S. New results in linear filtering and prediction theory // Trans. AME. Ser. D. J. Basic Eng. 1961. Vol. 83. P. 95-107.

32. NIES/FRCGC global atmospheric tracer transport model: description, validation, and surface sources and sinks inversion / Maksyutov, S., et al // J. Earth Simulator 9, 3-18, 2008.

33. Mass- conserving tracer transport modelling on a reduced latitude-longitude grid with NJES-TM / Belikov, D., et al // Geosci. Model Dev., 4, 207222, 2011.

34. Prather, M., Numerical advection by conservation of second-order moments//J. Geophys. Res., 91, 6671-6681, 1986.

35. Rood, R. В., Numerical advection algorithms and their role in atmospheric transport and chemistry model // Reviews of Geophysics, Vol. 25, No. 1,71-100, 1987.

36. B. Van Leer, Towards the ultimate conservative difference scheme. TIL Upstream-centered finite-difference schemes for ideal compressible flow // J. of Сотр. Phys., 23,263, 1977.

37. G. L. Russell and J. A. Lerner, A new finite-differencing scheme for the tracer transport equation 11 J. Appl. Meteorol., 20,1483 1498, 1981.

38. Stohl, A. and Wotawa, G. (1995), A method for computing single trajectories representing boundary layer transport // Atmospheric Environment 29, 3235-3239.

39. Lukyanov A., Nakane H., Yushkov V., Lagrangian Estimation of Ozone Loss in the core and Edge Region of the Arctic Polar Vortex 1995/1996: Model Results and Observations // Journal of Atmospheric Chemistry , v 44, p.191-210,2003.

40. Petterssen, S. (1940), Weather Analysis and Forecasting, pp.221-223, McGraw-Hill, New York.

41. Оценки переноса водяного пара, озона в верхней тропосфере -нижней стратосфере и потоков через тропопаузу в полевой кампании на ст. Соданкюла (Финляндия) / Лукьянов А. Н., и др // Известия РАН. Физика атмосферы и океана, том 45, № 3, С. 316-324, 2009.

42. Thomson, D. J. (1987) Criteria for the selection of stochastic models of particle trajectories in turbulent flows. Journal of Fluid Mechanics 180, 529556.

43. Stohl, A., M. Hittenberger, and G. Wotawa (1998): Validation of the Lagrangian particle dispersion model FLEXPART against large scale tracer experiments // Atmos. Environ. 32, 4245-4264.

44. A global coupled Eulerian-Lagrangian model and 1 * 1 km C02 surface flux dataset for high-resolution atmospheric C02 transport simulations / Ganshin A., et al // Geosci. Model Dev. Discuss. 2011. V. 4. P. 2047-2080.

45. What is the concentration footprint of a tall tower? / Gloor, M., et al // J. Geophys. Res., 106, 17831-17840, 2001.

46. C. Gerbig, A. J. Dolman, and M. Heimann, On observational and modelling strategies targeted at regional carbon exchange over continents // Biogeosciences, 6,1949-1959, 2009.

47. Фаддеев Д.К., B.H. Фаддеева. Вычислительные методы линейной алгебры,- Изд. 2-е,- М.: «Наука», 1963 656с

48. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики, М., 1977, 456с

49. Марчук Г.И., Алоян А.Е., Глобальный перенос примеси в атмосфере // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 1995. Т. 31, №5. С. 597-606.

50. Пененко В. В., Алоян А. Е., Модели и методы для задач охраны окружающей среды //Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1985.

51. TransCom 3 Experimental Protocol / Gurney К., et al I I Department of Atmospheric Science, Colorado State University, USA, Paper No. 707, 2000.

52. Role of biomass burning and climate anomalies on land-atmosphere carbon fluxes based on inverse modelling of atmospheric C02 / Patra, P.K., et al // Global Biogeochem. Cycles, v. 19, GB3005, doi:10.1029/2004GB002258,2005a.

53. Interannual and decadal changes in the sea-air C02 flux from atmospheric C02 inverse modelling / Patra, P.K., et al // Global Biogeochem. Cycles, 19, GB4013, doi:10.1029/2004GB002257, 2005b.

54. Comparison of C02 fluxes estimated using atmospheric and oceanic inversions, and role of fluxes and their interannual variability in simulating atmospheric C02 concentrations / Patra, P.K., et al // Atmos. Chem. Phys. Discuss., 6, 6801-6823,2006.

55. Estimating surface C02 fluxes from space-borne C02 dry air mole fraction observations using an ensemble Kalman Filter / Feng, L., et al // Atmos. Chem. Phys. 2009. V. 9. P. 2619-2633.

56. On aggregation errors in atmospheric transport inversions / Kaminski, Т., et al // J.Geophys. Res., 106(D),4703- 4715, 2001

57. Kaminski, T., Heimann, M., and Giering, R., A coarse grid three-dimensional global inverse model of atmospheric transport: 2. Inversion of the transport of C02 in 1980s //J. Geophys. Res., 104(D15), 18, 555-18, 582.1999

58. C02 flux history 1982-2001 inferred from atmospheric data using a global iversion of atmospheric transport / Rodenbeck, C., et al // Atmos. Chem. Phys.,3,1919-1964, 2003.

59. Michalak, A. M., Bruhwiler, L. and Tans P. P., A geostatistical approach to surface flux estimation of atmospheric trace gases // J. Geophys. Res., 109, D14109, doi: 10.1029/2003JD004422,2004.

60. Technical Note: A novel approach to estimation of time-variable surface sources and sinks of carbon dioxide using empirical orthogonal functions and the Kalman filter / Zhuravlev R., et al // Atmos. Chem. Phys. 2011. V. 20. P. 10305-10315

61. Wikle, C. K. and Cressie N. A dimension reduced approach to spacetime Kalman filtering // Biometrika, 86:815-829, 1999.

62. Hansen, P. C., The truncated SVD as a method for regularization, BIT, 27, 534-553,1987.

63. Hansen, P.C., Rank-Deficient and Discrete Ill-Posed Problems: Numerical Aspects of Linear Inversion // SLAM Monogr. on Math. Modeling and Computation 4,247 pp, 1998.

64. An atmospheric perspective on North American carbon dioxide exchange: CarbonTracker / Peters et al // PNAS, November 27, 2007, vol. 104, no. 48,18925-18930,2007.

65. Marland G., Fossil fuels C02 emissions: Three countries account for 50% in 1986 In: CDIAC Communications, Winter 1989, pp.l^t, 1989.

66. Simulations of terrestrial carbon metabolism and atmsopheric C02 in a general circulation model, Part 2: Simulated C02 concentrations / Denning A. S., et al // Tellus, vol.48B, pp.8543-8567, 1996.

67. The contribution of terrestrial sources and sinks to trends in the seasonal cycle of atmospheric carbon dioxide / Randerson, et al // Global Biogeochemical Cycles, 11, 535-560,1997

68. Global sea-air C02 flux based on climatological surface ocean pC02, and seasonal biological and temperature effects / Takahashi T., et al // Deep-Sea Research Part II, vol.49, pp.1601-1622, 2002.

69. Examination of model- estimated ecosystem respiration by use of flux measurement data from a cool-temperate deciduous broad-leaved forest in central Japan / Ito, A., et al // Tellus B, 59,616-624,2007.

70. Monsi, M. and Saeki,T.: Uber den Lichtfaktor in den Pflanzengesellschaften und seine Bedeutungf'ur die Stoffproduktion, Jpn. J. Bot., 14,22-52, 1953.

71. Global land cover mapping from MODIS: Algorithms and early results / Friedl, M. A., et al // Remote Sens. Environ., 83, 287-302, 2002.

72. Evaluation of biases in JRA-25/JCDAS precipitation and their Impact on the Global Terrestrial Carbon Balance / Saito, M., et al // J. Climate, 21, 41094125, 2Oil.

73. Saito, M., Ito, A., and Maksyutov, S.: Synthesis modeling of atmospheric C02 variability and terrestrial biomass with inversion scheme, Global Biogeochem. Cycles, submitted, 2012

74. Valsala, K. V. and Maksyutov, S.: Simulation and assimilation of global ocean pC02 and air-sea C02 fluxes using ship ob servations of surface ocean pC02 in a simplified biogeochem- ical offline model // Tellus, 62B, 821— 840, 2010.

75. Global fire emissions and the contribution of deforestation, savanna, forest, agricultural, and peat fires (1997-2009) / van der Werf G. R., et al // Atmos. Chem. Phys. 2010. V. 10. P. 11707-11735

76. Vermote, EF, El Saleous, NZ, Justice, CO (2002). Atmospheric correction of MODIS data in the visible to middle infrared: first results. REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 83(2-Jan), 97-111

77. Justice, CO, Townshend, JRG, Vermote, EF, Masuoka, E, Wolfe, RE, Saleous, N, Roy, DP, Morisette, JT (2002). An overview of MODIS Land data processing and product status. REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, 83(2-Jan), 3-15.

78. Oda Т., Maksyutov S. A very high-resolution (Ikmxl kin) global fossil fuel C02 emission inventory derived using a point source database and satellite observations of nighttime lights. Atmos. Chem. Phys., 11, 543-556, 2011

79. Andres, R. J.; Marland, G.; Fung, I.; A 1° *1° distribution of carbon dioxide emissions from fossil fuel consumption and cement manufacture, 19501990, Global Biogeochem. Cy., 10,419^129, 1996.

80. Panofsky H., Objective weather-map analysis // J. Appl. Meteor. 1949. V. 6. P. 386-392

81. Gilchrist В., Cressman G., An experiment in objective analysis // Tellus. 1954. V. 6. P. 309-318.

82. Bergthorsson P., Doos В., Numerical weather map analysis // Tellus. 1955. V. 7. P. 329-340

83. Cressman G., An operational objective analysis system // Mon. Wea. Rev. 1959. V. 87. P. 367-374

84. Гандин Л., Объективный анализ гидрометеорологических полей. Л.: Гидрометиздат, 1963. 287с

85. Lorenc А. С. A global three-dimensional multivariate statistical analysis scheme //Mon. Wea. Rev. 1986. V. 109. P. 701-721.

86. Lorenc A. C. Analysis methods for numerical weather prediction // Quart. J. R. Meteorol. Soc. 1986. V. 112. P. 1177-1194

87. Evensen G., Data assimilation: The ensemble Kalman filter. Berlin: Springer. 2007. 307p

88. Sasaki Y., Some basic formalisms in numerical variational analysis // Mon. Wea. Rev. 1970. V. 98. P. 875-883

89. Provost C., Salmon R., A variational methods for inverting hydrographic data//J. Mar. Res. 1986. V. 44. P. 1-34

90. Пененко В. В., Образцов Н. В., Вариационный метод для полей метеорологических элементов // Метеорология и гидрология. 1976. № 11. С, 1-11

91. Le Dimet F.-X., Talagrand О., Variational algorithms for analysis and assimilation of meteorological observations: Theoretical Aspects // Tellus. 1986. V.38A. P. 97-110

92. Brennet A. F., Inverse modeling of the ocean and atmosphere. Cambridge University Press, 2002, 234p

93. Daley R., Atmospheric Data Analysis. Cambridge: Cambridge University Press, 1991,457p

94. Kalnay E., Atmospheric Modeling. Data Assimilation and Predictibility. Cambridge: Cambridge University Press, 2003,457p

95. Zhang F.Q., Zhang M., Hansen J.A., Coupling Ensemble Kalman filter with four dimensional variational data assimilation // Adv. Atmos. Sci. 2009. V. 26. № l.p. 1-8

96. Caya A., Sun J., Snyder C., A Comparison between the 4DVAR and the ensemble Kalman filter techniques for radar assimilation // Mon. Wea. Rev. 2005. V. 133. № 11. P. 3081-3094

97. Tian X., Xie J., Dai A., An ensemble-based explicit 4D-Var assimilation method // J. Geophys. Res. 2008. V. 113

98. Navon I.M., A review of variational and optimization methods in meteorology // Ed. Sasaki Y.K. (ed.) Variational Methods in Geosciences. New York: Elsevier, 1986. P. 29-34

99. Estimation of global C02 fluxes at regional scale using the maximum likelihood ensemble filter / Lokupitiya, R. S., et al // J. Geophys. Res., 2008, V. 113, D20110

100. Evidence of systematic errors in SCIAMACHY-observed C02 due to aerosols / Houweling, S., et al // Atmos. Chem. Phys. 2005. V. 5. P. 3003-3013.

101. Carbon source/sink information provided by column C02 measurements from the Orbiting Carbon Observatory / Baker, D. F., et al // Atmos. Chem. Phys. 2010. V. 10. P. 4145-4165

102. Role of simulated GOSAT total column CO2 observations in surface C02 flux uncertainty reduction / Kadygrov, N., etal // J. Geophys. Res. 2009. 114

103. Projected impact of the GOSAT observations in regional C02 fluxes estimations as a function of total retrieval error / Maksyutov, S., et al // J. Remote Sens. Soc. Jpn., 2008, 28(2), 190-197.

104. Detection of optical path in spectroscopic space-based observations of greenhouse gases: Application to GOSAT data processing / Oshchepkov S., et al //J. Geophys. Res. 2010. V. 116

105. An evaluation of C02 observations with Solar Occultation FTS for Inclined-Orbit Satellite sensor for surface source inversion / Patra, P. K., et al // J. Geophys. Res., 2003, 108(D24), 4759

106. Retrieval algorithm for C02 and CII4 column abundances from short-wavelength infrared spectral observations by the Greenhouse Gases Observing Satellite / Yoshida, Y., et al // Atmos. Meas. Tech. Discuss., 3, 47914833,2010.

107. Evidence for interannual variability of the carbon cycle from the NOAA/CMDL global air sampling network / Conway, T.J., et al // J. Geophys. Res. 1994. V. 99. P. 22831-22855.

108. An improved Kalman Smoother for atmospheric inversions / Bruhwiler L. M. P., et al // Atmos. Chem. Phys. 2005. V. 5. P. 2691-2702

109. The JRA-25 Reanalysis / Onogi K., et al // J. Meteor. Soc. Japan. 2007. V. 85. P. 369-432.

110. Global Concentrations of C02 and CH4 Retrieved from GOSAT: First Preliminary Results / Yokota, T., et al // SOLA, Vol. 5, pp.160-163 (2009).

111. Continuous measurements of methane from a tower network over Siberia / Sasakawa, M., et al // Tellus, 2010, 62B, 403-416.