Определение информативности данных прибора "Омега" для динамики Южной полярной шапки Марса с помощью фильтра Калмана

Это продолжение серии работ по построению модели динамики Южной полярной шапки Марса (ЮПШ) на основе гиперспектральных данных прибора «Омега» (эксперимент «Марс-экспресс»). В этих работах мы используем в качестве
носителя модели фильтр Калмана многочастичного типа (Unscented Kalman Filter– UKF) и интерполируем данные с его помощью, строя сплошное покрытие в пространстве (обычно в пределах -80..-90 ю.ш.) и времени, включая
продолжительный период полярной ночи, когда съемка не производится. Целевые переменные модели – состояние x поверхности Марса – включают содержание H2O и CO2 в твердой и газообразной форме. В данной работе мы
добавляем к этим переменным температуру поверхности. В данной работе мы впервые используем так называемый информационный вариант фильтра Калмана, позволяющий количественно оценить информационный вклад в итоговую
оценку x гиперспектральных наблюдений и априорной модели, которая описывает временную динамику x. В качестве такой динамической модели используется как эмпирическая периодическая нелинейная функция времени с
подгоняемыми параметрами p (подгонка также осуществляется фильтром Калмана в другом режиме функционирования), так и физическая модель глобальной атмосферной динамики Марса LGCM, которая не имеет подгоняемых
параметров. Последняя имеет грубое пространственное разрешение – десятки градусов – а фильтр Калмана строится на уровне отдельных пикселов (примерно 1 км), так что он позволяет получить пространственную детализацию
глобальной модели на основе гиперспектральных наблюдений. В пространственном отношении фильтр устроен как распределенный: пикселы объединяются в регионы с разным типом временной динамики, и модель временной
динамики строится на основе информации от всех пикселов региона. Таким образом, параметры этой модели p едины для всех пикселов региона, но состояние x разных пикселов различно.
Информационный вариант многочастичного фильтра Калмана позволяет количественно оценить следующие компоненты информативности модели.
1. Вклады различных спектральных каналов в оценку x, если фильтр работает с полным спектром, или вклады линий различных веществ, если фильтр работает с глубинами характерных спектральных линий.
2. Вклады отдельных пикселов в модель временной динамики региона.
3. Вклад априорной модели динамики в оценку x сравнительно с вкладом наблюдений.
4. Вклад наблюдений в оценку подгоняемых параметров модели p.
Мы приводим как агрегированные оценки этих видов информативности по всей территории ЮПШ и всему периоду наблюдений (3 марсианских года, 8000 орбит, около 1000 точек временного ряда), так и пространственно-временную
картину этих вкладов, на которой выявляются интересные закономерности.