Аппроксимация данных температуры атмосферы с использованием гармоник Россби и двухстратегического адаптивного алгоритма пчелиной колонии

Ключевые слова: волны Россби, метод пчелиной колонии, спутниковые данные, Aura (MLS)

В данной работе представлена методология аппроксимации данных температуры атмосферы с использованием гармоник Россби на основе адаптивного алгоритма искусственной пчелиной колонии (TSaABC) с жестким пороговым отсечением. Алгоритм разработан для решения сложных задач оптимизации, связанных с нелинейными пространственно-временными моделями, описывающими динамику крупномасштабных волновых процессов. Предложенный подход позволяет эффективно выделять значимые компоненты из большого словаря возможных гармоник, обеспечивая одновременно высокую точность восстановления данных и их разреженность. 

Рассмотренные в работе волны Россби играют ключевую роль в динамике атмосферы, поскольку они являются основным механизмом передачи энергии и импульса между различными уровнями атмосферы. Особенно важны эти волны в зимнем стратосферном регионе, где они способствуют развитию внезапных стратосферных потеплений и участвуют в формировании меридиональной циркуляции. Для анализа этих процессов использовались спутниковые данные с инструментов EOS MLS на борту аппарата Aura, обеспечивающие высокое вертикальное и временное разрешение. Были выбраны данные температуры в диапазоне широт 58°–68°N на высоте около 80 км, что соответствует области максимального проявления волновой активности.

Методология исследования заключается в формулировке обратной задачи, в которой минимизируется функционал, состоящий из двух частей: невязки между моделью и данными наблюдений (в терминах L2-нормы), и штрафа за количество используемых гармоник (в терминах L1-нормы). Это позволяет находить минимальное число значимых гармоник, которые достаточно точно описывают наблюдаемую температурную структуру. Для решения этой задачи был применён двухстратегический адаптивный алгоритм TSaABC, который сочетает в себе механизмы глубокой эксплуатации и широкой эксплорации пространства решений. Важным дополнением к алгоритму стало использование жёсткого порогового отсечения (Hard Thresholding), позволяющего исключать малозначимые гармоники в ходе оптимизации и снижать размерность задачи.

Численные эксперименты показали, что предложенный метод достигает относительной ошибки порядка 12%, что является приемлемым результатом при наличии коротковолновых возмущений, таких как внутренние гравитационные волны. Также было установлено, что алгоритм быстро сходится, благодаря комбинации двух стратегий поиска и адаптивному выбору наиболее эффективных направлений оптимизации. Полученные аппроксимирующие функции позволили визуализировать пространственно-временное распределение температурных аномалий, вызванных Россби-волнами.

Представленная методика может быть использована для улучшения прогнозирования климатических и погодных явлений, а также для анализа волновой динамики в атмосферах других планет. Перспективным направлением дальнейших исследований является расширение модели на трёхмерный случай и интеграция дополнительных параметров атмосферы, таких как ветер и давление, для более полного описания динамических процессов.