Восстановление пространственно-временной структуры источников и стоков диоксида углерода по данным глобальных наблюдений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.29, кандидат физико-математических наук Журавлев, Руслан Валерьевич

• Журавлев, Руслан Валерьевич
• кандидат физико-математических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат 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 диссертации (часть автореферата) 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 диссертации 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.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Журавлев, Руслан Валерьевич, 2012 год

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.