Далайн гадаргын хиймэл дагуулын өгөгдлийг ашиглан далайн гадаргын урсгалын загварчлал
Далайн гадаргын урсгал нь далайн гадаргын динамикийн гол бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд дулааны тархалт, бохирдуулагч бодисын тархалтаас эхлээд биотагийн нүүдэл, тэр ч байтугай навигацийн аюулгүй байдал хүртэл далай дээрх янз бүрийн үйл явцад нөлөөлдөг. Далайн эргийн төлөвлөлт, гамшгийг бууруулах, далайн нөөцийн менежментийг дэмжихэд гадаргын урсгалын хэв маягийг зөв ойлгох нь чухал юм. Алсын зайн тандан судлалын технологийн хөгжлөөр далай тэнгисийн хиймэл дагуулын өгөгдөл нь мэдээллийн улам бүр чухал эх сурвалж болж, орон зайн өргөн хүрээг хамарсан, тогтмол хяналт шинжилгээ, цаг хугацааны явцад тууштай ажиглалт хийх боломжийг олгож байна. Энэхүү нийтлэлд далайн гадаргын урсгалыг загварчлахтай холбоотой ойлголтууд, ашигласан хиймэл дагуулын өгөгдөл, загварчлалын аргууд, бэрхшээл, боломжуудын талаар авч үзэх болно.
1. Гадаргын далайн урсгалын үндсэн ойлголт
Гадаргын далайн урсгалууд нь голчлон салхины хүч, температур болон давсжилтын хэлбэлзлээс үүдэлтэй нягтралын зөрүү, мөн Кориолис хүчний нөлөөгөөр дэлхийн эргэлтийн нөлөөллөөс хамаардаг. Эргийн бүс нутагт урсгалууд нь далайн түрлэг, эргийн хэлбэр, батиметр, долгионтой харилцан үйлчлэлээс хамаардаг. Ерөнхийдөө гадаргын урсгалыг ойлгох хоёр үндсэн арга байдаг: (1) гүйдлийн хэмжигч, ADCP ( Акустик Доплерийн гүйдлийн профайлер ), эсвэл дрифтер зэрэг газар дээрх багаж хэрэгслийг ашиглан шууд ажиглалт хийх, (2) хиймэл дагуулын өгөгдөл болон шингэний динамикийн зарчмуудыг ашигладаг загварчлалаар дамжуулан шууд бус тооцоолол хийх.
Хиймэл дагуулын өгөгдөл нь газар дээрх багаж хэрэгсэл шиг урсгалыг шууд хэмждэггүй боловч далайн түвшин, далайн гадаргын температур, гадаргын салхи зэрэг усны массын хөдөлгөөнтэй нягт холбоотой хувьсагчдыг өгдөг . Эдгээр хувьсагчдыг далай судлалын физикийн арга барил болон өгөгдөлд суурилсан техник ашиглан гүйдлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг гаргаж авахын тулд нэгтгэж болно.
2. Холбогдох далай судлалын хиймэл дагуулын өгөгдлийн төрлүүд
Гадаргуугийн гүйдлийн загварчлал нь ерөнхийдөө дараах хиймэл дагуулын бүтээгдэхүүнийг ашигладаг:
а. Хиймэл дагуулын өндөр хэмжилт (Далайн гадаргын өндөр/SSH)
Хиймэл дагуулын өндөр хэмжигч өндрийг хэмждэг далайн түвшин эллипсоидтой харьцуулахад. Өндөр орон зайн хэлбэлзлээс далайн түвшин, бид геострофик урсгалтай холбоотой далайн гадаргуугийн налууг тооцоолж болно. Далайн түвшний аномали (SLA) болон үнэмлэхүй динамик топографи (ADT) зэрэг уламжлалт бүтээгдэхүүнийг мезомасштабын урсгалыг (жишээлбэл, том урсгал ба хуйлрал) тооцоолоход ихэвчлэн ашигладаг.
b. Тархалтын хэмжигч ба гадаргуугийн салхины бүтээгдэхүүнүүд
Скаттерометр нь далайн гадаргын салхины хурд ба чиглэлийг хэмждэг. Салхи нь Экманы гадаргын урсгалын гол хөдөлгөгч хүч бөгөөд дээш болон доош урсгал үүсэхэд хувь нэмэр оруулдаг. Салхины өгөгдөл нь далайн гадаргын тоон загварыг бий болгоход чухал үүрэгтэй.
c. Далайн гадаргын температур (Далайн гадаргын температур/Далайн дээд температур)
SST-г хэт улаан туяаны болон богино долгионы мэдрэгчээс авдаг. SST хэв маяг нь далайн фронт, дээшлэх болон адвекцийн үзүүлэлт байж болно. усны массХэдийгээр SST нь гүйдлийн хэмжүүр биш боловч түүний градиент ба хувьсал нь гүйдлийн динамикийг тайлбарлахад тусалдаг бөгөөд загварт нэгтгэж болно.
d. Далайн өнгө (Хлорофилл-а)
Далайн өнгөний өгөгдөл нь хлорофилл-а-ийн концентраци болон оптик параметрүүдийг дүрсэлдэг. далайн усХлорофилл концентрацийн хэв маяг нь ихэвчлэн одоогийн адвекцийн процессыг дагадаг тул усны массын хөдөлгөөний чиглэл, бүтцийг баталгаажуулах "мөрдөгч" болгон ашиглахад ашигтай байдаг, ялангуяа эргийн бүсүүд болон бүтээмжийн бүсүүд.
e. Гадаргуугийн давсжилт (Далайн гадаргын давсжилт/SSS)
SMOS эсвэл SMAP зэрэг хиймэл дагуулууд нь гадаргын давсжилтын тооцооллыг өгдөг. Энэ мэдээлэл нь термохалины нягтрал болон эргэлтийн процесст чухал боловч түүний нягтрал нь ихэвчлэн SST-ээс илүү бүдүүн байдаг.
3. Хиймэл дагуулын өгөгдлөөс урсгалын загварчлалын зарчмууд
а. Геострофик гүйдлийн тооцоо
Хамгийн түгээмэл аргуудын нэг бол далайн түвшний налуугаас геострофик урсгалыг тооцоолох явдал юм. Геострофик тэнцвэрийн нөхцөлд (дунд болон том хэмжээний хувьд харьцангуй хүчинтэй бөгөөд экватороос хол) даралтын налуугийн хүчийг Кориолис хүч тэнцвэржүүлдэг. Энгийнээр хэлбэл, гадаргуугийн геострофик урсгалыг ADT/SSH налуугаас гаргаж авч болно. Энэ арга нь Индонезийн урсгал (тодорхой нөхцөлд), баруун эргийн урсгал, мезомасштабын хуйлрал зэрэг том урсгалыг тодорхойлоход үр дүнтэй байдаг. Гэсэн хэдий ч нарийхан эргийн бүс эсвэл гүехэн усанд геострофик арга нь ёроолын үрэлтийн нөлөөнөөс болж ихэвчлэн буруу байдаг. өгсөж уруудах, мөн топографийн нарийн төвөгтэй байдал.
b. Салхины Экманы гүйдлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд
Экманы урсгал нь далайн гадаргын давхаргын салхины шилжилтэд үзүүлэх хариу үйлдэл юм. Хиймэл дагуулын салхины өгөгдөл нь Кориолис эффектийн улмаас салхины чиглэлээс ерөнхийдөө хазайдаг тээврийн чиглэлийг оролцуулан Экманы тээвэрлэлтийн бүрэлдэхүүн хэсгийг тооцоолж чадна. Эдгээр тооцоо нь геострофик урсгалаар бүрэн тогтоогдоогүй гадаргын урсгалын талаарх мэдээллийг нөхөхөд тусалдаг, ялангуяа өдөр тутмын болон долоо хоногийн хэмжээний болон улирлын чанартай салхинд хүчтэй нөлөөлдөг газруудад.
в. Өгөгдлийг тоон загварт нэгтгэх
Илүү цогц арга бол агаар мандлын албадлагын оролт (салхи, дулааны урсгал) болон хил хязгаарын нөхцөлтэй гидродинамик/далай тэнгисийн загвар (жишээлбэл, эргэлтийн загвар) ажиллуулж, дараа нь хиймэл дагуулын өгөгдлийг (SSH, SST, SSS) нэгтгэх явдал юм. Өгөгдлийг нэгтгэх нь ажиглагдсан нөхцөлтэй илүү нягт нийцүүлэхийн тулд загварын төлөвийг засах зорилготой юм. Ийм байдлаар загвар нь хиймэл дагуулын ажиглалттай нийцдэг физикийн хувьд тогтвортой гүйдлийн талбарыг бий болгож чадна.
d. Машин сургалтад суурилсан аргууд
Саяхан машин сургалтыг олон параметртэй хиймэл дагуулын өгөгдөл (SST, SSH, салхи, хлорофилл) болон газар дээрх эсвэл дахин шинжилгээний өгөгдлөөс авах боломжтой гадаргуугийн урсгалын хоорондын хамаарлыг "шошго" болгон зураглахад ашиглаж байна. Үүний давуу тал нь шугаман бус хамаарлыг барьж, өгөгдлийн цоорхойг нөхөх чадвар юм. Гэсэн хэдий ч энэ арга нь бат бөх сургалтын өгөгдлийн багц шаарддаг бөгөөд далайн зүйн нөхцөл байдал мэдэгдэхүйц өөрчлөгдвөл ерөнхийлөн дүгнэх чадвар муудах эрсдэлтэй.
4. Нийтлэг загварчлалын ажлын урсгал
Товчхондоо, хиймэл дагуулд суурилсан гадаргуугийн гүйдлийн загварчлалын ажлын урсгалд дараахь зүйлс багтаж болно.
1. Өгөгдөл цуглуулах: судалгааны хугацаа, талбай болон холбогдох хиймэл дагуулын бүтээгдэхүүнийг (ADT/SLA, салхи, SST, хлорофилл) сонгоно уу.
2. Урьдчилан боловсруулалт: чанарын хяналт, бүс нутгийг тайрах, жигд нягтралтай болгохын тулд дахин торлох, дуу чимээг шүүх.
3. Гүйдлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн тооцоо: жишээлбэл, ADT-ээс үүдэлтэй геострофик гүйдэл болон салхинаас үүдэлтэй Экманы гүйдэл.
4. Нэгтгэх: гүйдлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нэгтгэж нийт гадаргуугийн гүйдлийн тооцооллыг гаргах, эсвэл ассимиляци хийх замаар тоон загварт өгөгдөл оруулах.
5. Баталгаажуулалт: үр дүнг drifter, ADCP, хөвүүр эсвэл дахин шинжилгээний өгөгдлийн багцтай харьцуулах. Баталгаажуулалт нь алдаа, статистикийн алдаа, улирлын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд чухал ач холбогдолтой.
6. Дэвшилтэт дүн шинжилгээ: хуйлрал, фронт, тээврийн зам, нэгдэх/ялгарах бүс нутгийг тодорхойлох, хүрээлэн буй орчны үзэгдэлд үзүүлэх нөлөөллийг тодорхойлох.
5. Гадаргуугийн гүйдлийн загварчлалын бэрхшээлүүд
Хиймэл дагуулын өгөгдөл маш хэрэгтэй боловч хэд хэдэн бэрхшээлтэй тулгардаг:
– Орон зайн болон цаг хугацааны нарийвчлал: уламжлалт өндөр хэмжилт нь эргийн болон жижиг хэмжээний үзэгдлүүдийг хязгаарлагдмал нарийвчлалтайгаар тодорхойлдог. Нарийн эргийн ойролцоох урсгал эсвэл далайн түрлэг зэрэг үзэгдлүүд өгсөж уруудах өндөр нарийвчлал шаарддаг.
– Эргийн бүсэд хөндлөнгийн оролцоо: хиймэл дагуулын дохио нь ихэвчлэн хуурай газар, долгион эсвэл агаар мандлын нөхцөл байдлаас бохирддог тул эргийн ойролцоо өгөгдлийн чанар буурдаг.
– Геострофик таамаглалын хязгаарлалтууд: гүехэн усанд, экваторын ойролцоо эсвэл маш жижиг хэмжээнд геострофик тэнцвэрт байдал үргэлж хэрэгждэггүй.
– Далайн түрлэг ба давалгааны нөлөө: урсгал олон эрэг орчмын бүс нутагт гадаргуу дээр далайн түрлэгээс хүчтэй нөлөөлдөг бол хиймэл дагуулын өгөгдөл нь дунд хэмжээний дохиог барихад илүү хүчтэй байдаг.
– Хязгаарлагдмал баталгаажуулалт: тухайн бүс нутагт загваруудыг баталгаажуулахын тулд газар дээрх өгөгдөл нь үргэлж хангалттай нягтралтай байдаггүй.
6. Боломжууд ба хөгжлийн чиглэлүүд
Шинэ үеийн хиймэл дагуулын технологийн хөгжил, сайжруулсан боловсруулалтын аргууд, нээлттэй өгөгдлийн хүртээмж нь ихээхэн боломжийг олгож байна. Олон мэдрэгчийн интеграцчлал (алтиметр, SST, салхи, далайн өнгө, давсжилт) нь загварчлалын нарийвчлалыг сайжруулж чадна. Цаашилбал, физик болон хиймэл оюун ухаанд суурилсан загваруудыг хослуулах нь сонирхол татахуйц эрлийз аргыг санал болгодог: физик загварууд нь динамик тогтвортой байдлыг хадгалдаг бол хиймэл оюун ухаан нь алдааны залруулгад тусалж, орон зайн нягтралыг нэмэгдүүлдэг (багасгах). Цаашид илүү нарийвчлалтай гадаргын гүйдлийн загварчлал нь газрын тосны асгаралтын тархалтыг урьдчилан таамаглах, хөлөг онгоцны маршрутын үр ашигтай төлөвлөлт, одоогийн эрчим хүчний потенциалын шинжилгээ , далайд эрэн хайх, аврах (SAR) ажиллагааг дэмжих зэрэг практик хэрэглээг мэдэгдэхүйц сайжруулах болно.
Хаах
Далайн гадаргын урсгалыг далай судлалын хиймэл дагуулын өгөгдлийг ашиглан загварчлах нь далайн динамикийг өргөн хүрээтэй, тогтвортой байдлаар ойлгоход улам бүр чухал арга болж байна. Геострофик урсгалын өндөр хэмжилт, Экманы урсгалын салхины өгөгдөл, SST, далайн өнгө, давсжилтын дэмжлэгийг ашигласнаар судлаачид гадаргын урсгалын талаар илүү цогц дүр зургийг олж авах боломжтой. Ялангуяа эргийн бүс нутаг болон жижиг хэмжээний хувьд бэрхшээлтэй хэвээр байгаа ч олон эх сурвалжийн өгөгдлийг нэгтгэх, тоон загварт нэгтгэх, машин сургалтын техникийг ашиглах нь ирээдүйтэй хөгжлийн чиглэлийг санал болгож байна. Тиймээс хиймэл дагуулын өгөгдөл нь зөвхөн шинжлэх ухааны ойлголтыг баяжуулаад зогсохгүй далайн нөхцөл байдлын мэдээлэлд тулгуурладаг янз бүрийн салбарт бодит ашиг тусыг өгдөг.
