Главная – Журналы – Оптика атмосферы и океана 2026 номер 2

Изучение крупномасштабных атмосферных процессов, таких как планетарные волны, играет ключевую роль в понимании взаимосвязей между нижними и верхними слоями атмосферы. Однако точное моделирование этих волн затруднено из-за неоднородности и разреженности наблюдательных данных (спутниковых и наземных), а также высокой размерности пространства параметров при описании волновых структур. В настоящей работе представлен подход к аппроксимации планетарных волн согласно разнородным данным спутниковых измерений и наземных наблюдений с помощью адаптивного алгоритма искусственной пчелиной колонии с двумя стратегиями (Two Strategy adaptive Artificial Bee Colony, TSaABC). Алгоритм TSaABC используется для оптимизации параметров нелинейной пространственно-временной модели, представляющей данные о температуре атмосферы, полученные со спутника Aura (MLS) и трех наземных станций наблюдения эмиссии полос гидроксила OH(3, 1). Температурные данные аппроксимируются с помощью суммы гармоник планетарных волн с неизвестными параметрами, включающими амплитуды и волновые числа, которые выбираются из словаря гармоник. Решая обратную задачу минимизации расхождения данных и L₁-нормы гармонических амплитуд, метод достигает точности аппроксимации и разреженности в большом словаре гармоник. Для решения задачи L₁-минимизации была разработана стратегия жесткого порогового значения внутри алгоритма TSaABC, которая позволяет уменьшить размерность поиска решения и повышать вычислительную эффективность. Полученные результаты демонстрируют потенциал алгоритма для ассимиляции разнородных данных и улучшения моделирования атмосферных процессов.