Применение вепольного анализа и геостатистики для мониторинга геомагнитного поля в условиях дефицита данных

Э. Ф. Фарваев

Аннотация


В статье рассматривается актуальная проблема обработки данных мониторинга геофизических полей в условиях их значительного дефицита, вызванного неравномерным распределением станций наблюдения, внешними возмущениями и артефактами измерений. Предлагается комплексный подход, интегрирующий методы вепольного анализа для идентификации источников неопределенности данных и адаптивные алгоритмы пространственной интерполяции на основе геостатистики. Новизна исследования заключается в разработке кластерно-адаптивного алгоритма, который динамически выбирает оптимальный метод интерполяции (кригинг, триангуляция Делоне) в зависимости от пространственно-временного контекста и геофизических условий. Для устранения артефактов визуализации на сферических поверхностях предложен метод модифицированной триангуляции Клафа–Точера с дублированием точек вдоль главного меридиана, обеспечивающий целостность изолиний. Эффективность подхода подтверждена экспериментально на данных проекта SuperMAG, показав снижение ошибки интерполяции в среднем на 13.3% и полное устранение артефактов визуализации. Разработанное алгоритмическое обеспечение реализовано в виде высокопроизводительного веб-приложения с микросервисной архитектурой, обеспечивающей оперативный доступ к обработанным данным для поддержки принятия решений.

Ключевые слова


Вепольный анализ; геостатистика; пространственная интерполяция; геомагнитное поле; дефицит данных.

Полный текст:

PDF

Литература


Papadakis G, Mandilaras G, Mamoulis N, Koubarakis M. Static and dynamic progressive geospatial interlinking // ACM Trans Spat Algorithms Syst. 2022; Vol. 8. N. 2. P. 1-41. DOI: 10.1145/3510025.

Gjerloev J. W. The SuperMAG data processing technique // J. Geophys. Res. 2012. No. 117. P. A09213. DOI: 10.1029/2012JA017683. EDN: FNUNYD.

Grošelj J., Knez M. Generalized C1 Clough–Tocher splines for CAGD and FEM // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2022. Vol. 395. DOI: 10.1016/j.cma.2022.114983.

Hodson, T. O. Root-mean-square error (RMSE) or mean absolute error (MAE): when to use them or not // Geoscientific Model Development, 2022, vol. 15, n. 14, p. 5481-5487. DOI: 10.5194/gmd-15-5481-2022. EDN: BMVVIF.

Lebrenz H., Bardossy A. Geostatistical interpolation by quantile kriging // Hydrology and Earth System Sciences 2019; 23; 1633-1648. DOI: 10.5194/hess-23-1633-2019.

Zhang H., Tian Y., Zhao P. Dispersion Curve Interpolation Based on Kriging Method // Applied Sciences 2023; 13; 2557. DOI: 10.3390/app13042557. EDN: EFYKTR.

Буряковский П. К. Подход к определению кратчайшего расстояния между объектами разнородной геопространственной геометрии // СИИТ. 2023. Т. 5, № 5(14). С. 88-94. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no5-p88. EDN: ZWGBWG.

Воробьев А. В., Шакирова Г. Р. Автоматизированный анализ невозмущенного геомагнитного поля на основе технологии картографических веб-сервисов // Вестник УГАТУ. 2013. Т. 17, № 5(58). С. 177-187. EDN: RPWYQF.

Воробьев А. В., Воробьева Г. Р. Оценка влияния геомагнитной активности на метрологические характеристики инклинометрических информационно-измерительных систем // Измерительная техника. 2017. № 6. С. 21-24. EDN: YZJOQV.

Воробьев А. В., Воробьева Г. Р. Корреляционный анализ геомагнитных данных, синхронно регистрируемых магнитными обсерваториями INTERMAGNET // Геомагнетизм и аэрономия. 2018. Т. 58, № 2. С. 187-193. DOI: 10.7868/S0016794018020049. EDN: LBINSX.

Воробьев А. В., Воробьева Г. Р., Юсупова Н. И. Концепция единого пространства геомагнитных данных // Труды СПИИРАН. 2019. Т. 18, № 2. С. 390-415. DOI: 10.15622/sp.18.2.390-415. EDN: ZDCFET.

Воробьев А. В., Воробьева Г. Р. Подход к обнаружению и устранению артефактов пространственных изолиний в приложениях Веб-ГИС // Компьютерная оптика. 2023. Т. 47, № 1. С. 126-136. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1127. EDN: VQXSWD.

Воробьев А. В. Методологические основы обработки пространственной информации для поддержки принятия решений на основе агрегированных цифровых двойников (на примере высокоширотных геомагнитных данных) // СИИТ. 2023. Т. 5, № 4(13). С. 3-27. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no4-p03. EDN: LLACNX.

Воробьева Г. Р. Методологические основы обработки неоднородной пространственно-временной информации в системах поддержки принятия решений на основе технологий больших данных (на примере геомагнитных данных) // СИИТ. 2023. Т. 5, № 3(12). С. 3-26. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no3-p3 EDN: BBUXQT.

Гареев Р. Т. Эвристические приемы ТРИЗ. М.: МГИУ, 2008. 134с.

Орлов Г. О., Фарваев Э. Ф. Модели и методы адаптивной интерполяции и глифовой визуализации геопространственных данных (на примере геомагнитной информации) // СИИТ. 2025. Т. 7, № 1(20). С. 86-95. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2025-no1-p86. EDN: BQYKNR.

Петров В. Структурный анализ систем. Вепольный анализ. ТРИЗ. Екатеринбург: Издательские решения, 2018. 280 с.

Ююкин И. В. Сплайн-интерполяция навигационных изолиний // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2019. № 6(58). C. 1026-1036. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-6-1026-1036. EDN: PSJYOY.




DOI: https://doi.org/10.54708/2658-5014-SIIT-2025-no5-p73

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2025 Э. Ф. Фарваев