Целью работы является построение полей хлорофилла а путем вариационной ассимиляции доступной спутниковой информации за несколько суток в модели переноса. Такая информация является наиболее оперативной, но чаще всего имеет в своей структуре пропуски, иногда существенные, вследствие рассеивающего эффекта облачности, бликов и т. д. Поэтому получение достоверных полей с учетом имеющейся информации для акватории Черного моря является важной и актуальной задачей. При численной реализации модели переноса и вариационного метода ассимиляции данных измерений использовались результаты расчетов по динамической модели МГИ для Черного моря. При численной реализации вариационного алгоритма ассимиляции применяются итерационные градиентные методы, а решение сопряженной задачи используется для построения градиента функционала качества в пространстве параметров. В результате проведенных расчетов получено поле концентрации хлорофилла а, согласованное с данными измерений, почти для всей акватории Черного моря. В работе реализован вариационный алгоритм усвоения спутниковой информации, который позволил получить поле концентрации хлорофилла а для акватории Черного моря с учетом неполного покрытия данными наблюдений. Процедура может быть использована для определения полей концентрации различных взвешенных веществ в море по данным, распределенным по времени и пространству.
The work aims at construction of chlorophyll a fields through variational assimilation of available satellite information for a few days in a transfer model. Such information is the most real-time, but most often it has omissions (sometimes significant) in its structure due to the scattering effect of clouds, glares, etc. Therefore, obtaining reliable fields taking into account the available information for the Black Sea is an important and urgent task. In the numerical implementation of the transfer model and variational method of measurement data assimilation, the results of calculations based on the MHI dynamic model for the Black Sea were used. In the numerical implementation of the variational assimilation algorithm, iterative gradient methods are used, and the solution of the adjoint problem is used to construct the gradient of the cost function in the parameter space. As a result of the calculations, a field of chlorophyll a concentration was obtained for almost the entire Black Sea area consistent with the measurement data. The paper implements a variational algorithm for the satellite information assimilation, which made it possible to obtain a chlorophyll a concentration field for the Black Sea area, taking into account incomplete coverage with observational data. The procedure can be used to determine concentration fields of various suspended substances in the sea based on data distributed over time and space.