Об архитектуре распределенной геоинформационной технологии мониторинга снежного покрова, функционирующей в обстоятельствах ограниченной телекоммуникационной доступности

Цель. Снежный покров оказывает комплексное многофакторное влияние на окружающую среду, являясь связующим звеном между глобальными климатическими процессами и системой земной поверхности. Мониторинг снежного покрова является одной из ключевых задач гидрометеорологии, в рамках которого проводится систематический регулярный сбор его показателей. Целью работы является разработка архитектуры геоинформационной технологии мониторинга снежного покрова, комплексно решающей проблему автоматизации сбора показателей снежного покрова и их дальнейшего сопровождения, а также расширяемой для других задач гидрометеорологического мониторинга.

Методы. Используется метод анализа существующей фундаментальной базы в области сбора данных снежного покрова, а также метод системного подхода при описании архитектуры распределенной геоинформационной технологии.

Результаты. Разработана архитектура распределенной геоинформационной технологии, ориентированная на мониторинг снежного покрова, от выполнения измерений, агрегации данных и их валидации до их передачи в централизованную систему обработки. Разработан прототип модулей носимого пользовательского терминала, позволяющий провести апробацию данной технологии.

Выводы. Предложенная архитектура способна функционировать в обстоятельствах ограниченной телекоммуникационной доступности, а также обеспечивать контроль целостности данных и персонализацию ответственности за их получение путем введения электронной подписи каждого сеанса измерений. Данная архитектура может быть расширена путем разработки и внедрения модулей для других типов измерений.

1. Ревякин В.С. Снежный покров и лавины Алтая. Омск: Национальный исследовательский Томский государственный университет; 1977. 215 с.

2. Нефедьева Е.А. Влияние снежного покрова на ландшафтные связи. М.: Наука; 1975. 77 с.

3. Рихтер Г.Д. Снежный покров, его формирования и свойства. Л.: Изд-во Акад. наук СССР; 1945. 120 с.

4. Копанев И.Д. Методы изучения снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат; 1971. 226 с.

5. Даунов Б.Я., Гапеев А.А. Возможность оценки состояния атмосферы по характеристикам загрязнения снега и почвы. Пожарная безопасность: проблемы и перспективы. 2018;1(9):205–207.

6. Негробов О.П., Астанин И.К., Стародубцев В.С., Астанина Н.Н. Снежный покров как индикатор состояния атмосферного воздуха в системе социальногигиенического мониторинга. Вестник ВГУ. Серия: Химия. Биология. Фармация. 2005;2:149–153.

7. Лабузова О.М., Носкова Т.В., Лысенко М.С., Овчаренко Е.А., Папина Т.С. Снежный покров городской территории как источник техногенного загрязнения поверхностных вод в период снеготаяния. Принципы экологии. 2016;4(20):33–41.

8. Hao J., Mind’je R., Feng T., Li L. Performance of snow density measurement systems in snow stratigraphies. Hydrology Research. 2021;52(4):834–846. https://doi.org/10.2166/nh.2021.133

9. Попова В.В., Морозова П.А., Титкова Т.Б., Семенов В.А., Черенкова Е.А., Ширяева А.В., Китаев Л.М. Региональные особенности современных изменений зимней аккумуляции снега на севере Евразии по данным наблюдений, реанализа и спутниковых измерений. Лед и Снег. 2015;55(4):73–86. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2015-4-73-86

10. Rutter N., Essery R.L.H., Pomeroy J.W., Altimir N., et al. Evaluation of forest snow processes models (Snow-MIP2). J. Geophys. Res. Atmospheres. 2009;114(D6):D6111. https://doi.org/10.1029/2008JD011063

11. Salomonson V.V., Appel I. Estimating fractional snow coverage from MODIS using the Normalized Difference Snow Index (NDSI). Remote Sensing of Environment. 2009;89(3): 351–360. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.10.016

12. Anderson K.D. Determination of water level and tides using interferometric observations of GPS signals. J. Atmospheric Oceanic Technol. 2000;17(8):1118–1127. https://doi.org/10.1175/1520-0426(2000)017<1118:DOWLAT>2.0.CO;2

13. Tarchi D., Guglieri G., Vespe M., Gioia C., Sermi F., Kyovtorov V. Mini-Radar System for Flying Platforms. In: IEEE International Workshop on Metrology for AeroSpace (MetroAeroSpace). 2017;40–44. https://doi.org/10.1109/MetroAeroSpace.2017.7999623

14. Jenssen R.O.R., Eckerstorfer M., Jacobsen S. Drone-Mounted Ultrawideband Radar for Retrieval of Snowpack Properties. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2020;69(1):221–230. https://doi.org/10.1109/TIM.2019.2893043

15. Dong C., Menzel L. Smartphone-based measurements of the optical properties of snow. Hydrological Processes. 2017;31(16):2872-2886. https://doi.org/10.1002/hyp.11229

16. Allgaier M., Smith B. A smartphone-based sensor for measuring the optical properties of snow. Appl. Opt. 2022;61(15):4429–4436. https://doi.org/10.1364/ao.457976

17. Bulygina O.N., Groisman P.Ya., Razuvaev V.N., Korshunova N.N. Changes in snow cover characteristics over Northern Eurasia since 1966. Environ. Res. Lett. 2011;6(4):045204. https://doi.org/10.1088/1748-9326/6/4/045204

18. Wang J., Hu Y., Li Z., Zhang C., Lei L., Wang J. Improving GPS-IR Snow Depth Estimation by Considering the Snow Surface Roughness. J. Phys.: Conf. Ser. 2022;2356(1):012048. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2356/1/012048

19. Pimentel R., Herrero J., Zeng Y., Su B. Study of Snow Dynamics at Subgrid Scale in Semiarid Environments Combining Terrestrial Photography and Data Assimilation Techniques. J. Hydrometeorology. 2015;16(2):563–578. https://doi.org/10.1175/JHM-D-14-0046.1

20. Mernild S., Liston G., Hiemstra C., Steffen K. Surface Melt Area and Water Balance Modeling on the Greenland Ice Sheet 1995–2005. J. Hydrometeorology. 2008;9(6):1191–1211. https://doi.org/10.1175/2008JHM957.1

21. Бельчиков В.А., Борщ С.В., Павроз Ю.А., Романов А.В., Сильницкая М.И., Симонов Ю.А., Христофоров А.В. Современное состояние и перспективы совершенствования системы оперативного гидрологического прогнозирования в Гидрометцентре России. Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2019;4(374):184–202.

22. Gvozdev O.G., Vorobyev V.E. The concept of information infrastructure of a multi-satellite system for Earth remote sensing. In: Proceedings of the 20th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2020. 2020;20(2.2):275–284. https://doi.org/10.5593/sgem2020/2.2/s10.033

23. Jaya A.C., Safitri C., Mandala R. Sneakernet: A Technological Overview and Improvement. In: IEEE International Conference on Sustainable Engineering and Creative Computing (ICSECC). 2020. https://doi.org/10.1109/ICSECC51444.2020.9557509