基于ICESat-2卫星测高的南极冰盖1 km数字高程模型.pdf

第 35 卷第 3 期 极地研究 Vol.35,No.3 2023 年 9 月 CHINESE JOURNAL OF POLAR RESEARCH September 2023 收稿日期 2022 年 8 月收到来稿,2022 年 11 月收到修改稿 基金项目 国家自然科学基金(42006184,41941010)和武汉大学大学生创新创业训练计划项目(S202210486206)资助 作者简介 范艺培,男,2001 年生。硕士研究生,主要从事卫星大地测量数据处理。E-mail: 通信作者 张保军,E-mail: 基于 ICESat-2 卫星测高的南极冰盖 1 km数字高程模型 范艺培1 王泽民2,3 张保军2,3(1武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北 武汉 430079;2武汉大学中国南极测绘研究中心,湖北 武汉 430079;3武汉大学极地环境监测与公共治理教育部重点实验室，湖北 武汉 430079)摘要 冰盖的数字高程模型(digital elevation model,DEM)是对冰盖形状的刻画,是研究南极冰盖必不可少的基础数据1。然而,受气候变化影响,西南极冰盖发生了剧烈的消融,冰盖的 DEM 也随之不断地变化。Ice,Cloud and land Elevation Satellite-2(ICESat-2)是美国国家宇航局(National Aeronautics and Space Admini-stration,NASA)于 2018 年发射的最新一代激光测高卫星,星上搭载的先进地形激光测高系统(Advanced Topographic Laser Altimeter System,ATLAS)对南极冰盖表面进行了高密度的精确观测。本文利用这一观测数据,使用最小二乘拟合法制作了 1 km1 km 网格的南极冰盖 DEM。使用 NASA 冰桥(IceBridge)计划采集的机载激光雷达测高数据评估发现,随着冰盖表面坡度的降低,该 DEM 的精确度逐渐提高。整体来看,该ICESat-2 DEM与IceBridge高程数据的差值的中位数、均方根和十分位距分别为0.45 m,17.51 m和17.93 m。在不同坡度范围内,该 ICESat-2 DEM 的精确度均优于前人基于 ICESat-2 数据所得到的南极冰盖的 DEM。关键词 数字高程模型 ICESat-2 南极冰盖 doi:10.13679/j.jdyj.20220413 0 引言 在全球变暖背景下,近几十年来,西南极冰盖的急剧消融引起了全球海平面的上升,对全球环境变化带来了重大影响1。南极冰盖已成为全球冰冻圈和气候变化研究关注的热点。南极冰盖的数字高程模型(digital elevation model,DEM)是南极冰盖表面形态的数字化表达,是南极冰盖研究的重要基础信息。例如,它是制定南极现场考察计划必要的基础地理信息,也是冰盖数值模式模拟不可或缺的边界条件2。精确的冰盖表面 DEM 可以用于微波雷达卫星测高数据的坡度改正以提高观测精度3-4,也是利用合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)冰流速估计数据的重要辅助数据5。利用 DEM 数据还可以进行冰盖流域划分和接地线提取6;与冰盖厚度观测结合来测量冰下基岩地形7,进而确定冰下水文路径8;不同时期的 DEM 的变化也是研究冰盖高程和物质平衡不可或缺的资料9-10。随着卫星对地观测技术的发展,已有不少南极冰盖DEM公开发表。卫星测高观测是南极冰盖DEM产品最主要的数据来源,例如:Bamber等2联合Ice,Cloud and land Elevation Satellite(ICESat)384 极地研究 第 35 卷 和Envisat卫星观测数据,Helm等3和Slater等11则分别使用CryoSat-2 数据构建了 1 km1 km网格的南极冰盖DEM。然而,由于ICESat在低纬度的冰盖边缘观测稀疏,微波雷达测高信号的地面脚点过大,这类DEM在冰盖边缘的精度和分辨率均比较低。此外,微波雷达测高信号会穿透表层积雪,也会影响DEM的精度。微波信号穿透积雪的问题也同样影响着利用SAR或者InSAR数据得到的冰盖的DEM的精度,例如由TanDEM-X和TerraSAR-X数据得到的PolarDEM12。光学遥感影像立体像对是南极冰盖DEM产品的另一种重要的数据源,Reference Elevation Model of Antarctica(REMA)是其中最有代表性的DEM产品13。它主要由WorldView-1、WorldView-2、WorldView-3 和GeoEye-1 高分辨率光学遥感立体像对计算得到,其空间分辨率最高能达到2 m。但是,由于光学像对的获取受天气、云、太阳高度角以及地形等的影响14,南极冰盖的DEM产品来自于很多不同观测时间的光学影像对的镶嵌,REMA就是由20092017年间的光学像对镶嵌而成。因此,很难确定DEM产品的提取时间,这限制了这类DEM产品的科学应用15。ICESat-2 是美国国家宇航局(National Aero-nautics and Space Administration,NASA)在 2018年 9 月发射的用于延续 ICESat 任务的第 2 代激光测高卫星。与 ICESat 激光测高任务相比,ICESat-2的轨道倾角为 92,观测覆盖范围更广,可以覆盖到南北纬 88;其搭载的先进地形激光测高系统激光测高仪(Advanced Topographic Laser Al-timeter System,ATLAS)使用 3 对激光束进行观测,将沿轨道观测间隔减小到 0.7 m,进一步增加了ICESat-2 的地面观测分辨率16-17。相比 ICESat卫星被迫采用的任务式观测,ICESat-2 采用周期为91天的重复观测模式,进一步保证了地面观测的分辨率;将地面脚点半径减小到 17 m 以确保冰面高程的观测精度16-17,使得 ICESat-2 的高程观测精度在平坦的冰盖内陆达到 3 cm,在地形复杂的冰盖边缘区域也不低于 10 cm18。显然,ICESat-2 激光测高卫星观测有效解决了已有测高卫星数据在南极冰盖 DEM 制作中存在的问题,为生成南极冰盖高精度、高分辨率 DEM 提供了新的数据源。因此,本文利用 20182020 年间的ICESat-2 激光卫星测高数据,全南极冰盖约有1.71011条冰面高程观测数据,基于最小二乘拟合方法制作了 1 个 1 km1 km 网格的南极冰盖 DEM,并使用 NASA 实施的 IceBridge 计划采集的机载激光测高数据,以及中国南极科学考察队在 Dome A区域采集的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite Systems,GNSS)观测数据对该 DEM 的精度进行了评估。1 数据与方法 1.1 ICESat-2 数据 本文使用 ICESat-2 ATL06 陆地冰面高程产品进行南极冰盖 DEM 的制作,该产品可以从 NASA国家冰雪数据中心(National Snow and Ice Data Center,NSIDC)免费下载。ATL06 陆地冰面高程产品是在 ATL03 产品的基础上加工而成,沿 3 对 6 条观测轨迹提供沿轨 20 m 分辨率的星下点的冰雪表面的位置、高程、观测时刻和相关的地球物理改正参数,以及数据质量标志等信息。受益于 3 对 6 条轨迹的同时观测,ATL06 产品中还提供了由这些观测获得的沿轨和垂直轨道方向的坡度和坡向信息。ATL06 产品提供的冰面高程观测的精度已被一些学者使用 GNSS 数据、IceBridge 机载激光测高数据进行了验证。Brunt 等19发现 ATL06 冰面高程与 GNSS 观测值的系统偏差在(39)cm 以内;Shen等18发现即使在地形复杂、变化剧烈的冰盖边缘,ATL06 产品的冰面高程的精确度也不低于 14 cm,每条轨迹的冰面高程与 IceBridge 机载激光测高观测间的偏差均处于133 cm 之间。因此,本文仅使用atl06_quality_summary=0这一数据质量标志来剔除质量差的冰面高程观测。1.2 IceBridge 激光测高 本文使用 IceBridge 计划采集的 ATM 机载激光测高数据对生成的 DEM 进行验证和精确度评估。IceBridge 是 NASA 实施的旨在连接 ICESat和 ICESat-2 激光测高任务的航空观测计划。ATM机载激光测高数据ATM L2产品可以在NSIDC免费下载,20092020 年间,共采集了约 3.5107条高程观测数据。使用 GNSS 冰面高程观测数据评估发现,ATM L2产品的冰面高程数据的精确度优于 10 cm20-21,足以用于对本研究生成的 DEM 产品的验证和评估。第 3 期 范艺培等:基于 ICESat-2 卫星测高的南极冰盖 1 km 数字高程模型 385 1.3 Dome A GNSS 观测数据 由于 IceBridge 机载冰面高程观测数据主要分布在南极冰盖的边缘区域,因此本文还使用了中国第 29 次南极科学考察队在南极冰盖内陆Dome A 地区获得的 GNSS 观测数据。2013 年 1月,中国第 29 次南极科学考察队在 Dome A 地区以昆仑站为中心 30 km30 km 的范围内实施了GNSS 测量,采用静态和动态相结合的方式采集了该区域的 46 个静态观测数据和 8656 个动态观测数据,并利用高精确度的静态 GNSS 观测对动态 GNSS 观测进行数据约束,最终使得动态GNSS 观测的整体高程精确度优于 20 cm22。1.4 DEM 制作方法 在使用 ICESat-2 数据计算南极冰盖 DEM 时,本文采用分网格最小二乘拟合法。该方法可以有效消除冰盖表面高程随时间变化的影响,其具体拟合模型如下11,15:22012340d()diiHHHa xa ya xa ya xyttt(1)式中,Hi为 ti时刻的高程值,H为该网格的平均高程,ddHt为该网格平均高程变化率,t0为参考时刻,本文取2019.5,a0a4为网格地形拟合项,x和y分别是Hi观测位置与网格中心位置沿区域平面坐标系坐标轴间的距离。计算时,本文将全南极冰盖在极方位投影坐标系下分割成了大约1.3107个1 km1 km的网格;然后对每个网格进行最小二乘平差,计算每个网格的平均高程。为了保证平均高程的估计精度,本文在平差计算时采用3-原则9-10进行迭代计算,并对参与计算的最少高程观测点数、最大拟合残差均方根和最大冰面高程变化率3个参数设定了筛选阈值,具体见表1。表 1 约束最小二乘平差计算的参数及其阈值 Table 1.Parameters and their thresholds for constraining the least-squares fitting estimation 参数 阈值 高程观测点数/个 15 拟合残差均方根/m 10 冰面高程变化率/(ma1)10 观测数据覆盖不均匀和数据质量存在问题会造成部分网格无法解得平均冰面高程。本文采用与Zhang等10类似的中值滤波方法,在空缺网格处以5 km5 km的窗口搜索网格点,若存在高程值的网格个数不低于5,则取这些网格高程值的中值作为空缺网格高程值,从而实现对空缺高程值的网格的填补,生成完整的DEM。需要进行插值的网格约占南极冰盖网格总数的2%。为了评价生成的DEM的精度,本文根据误差传播定律由拟合残差估计了平均高程的估计中误差;同时,还参考Ewert等23的研究,按5 km5 km的窗口逐网格搜索,并基于它们的绝对中位差(Median absolute difference,MAD)计算得到估计标准差(MADs),作为该网格高程值的不确定度:MAD=median(|Xmedian(X)|)(2)MADs=kMAD (3)式中,X为搜索到的平均高程值,median()意为求中位数,尺度因子k=1.4826。相比于先前的卫星测高任务,ICESat-2沿轨道和垂直轨道的空间分辨率都有了很大的提升,这使得ICESat-2的观测数量显著增大。2018年11月2020年12月期间,ATL06产品在全南极冰盖提供了约1.71011条冰面高程观测数据。在20102016年间,全南极冰盖、冰架的CryoSat-2冰面高程观测仅有约2.5108条11。剧增的数据量为DEM的制作带来了困难。为了解决这一问题,提高计算效率,本文采用了数据库存贮和索引结合并行运算的数据处理策略。一方面,采用开源数据库MySQL对投影后的数据进行存储,为便于建立索引,按经度每0.5一个带将数据划分为720个经度带,分别存入720张数据表,在每个数据表中,又以数据所在的格网在x、y方向上的整公里数为索引建立了复合索引,从而建立了格网中数据的查找索引;另一方面,利用域分解对计算任务进行分割,按经度每45一个任务区将整个DEM分成8个任务区,在具有8核CPU的计算机上将8个任务区分别分配到8个CPU核心上进行并行计算,从而提高了数据处理速度。2 结果与分析 2.1 ICESat-2 DEM 图1给出了利用ICESat-2数据,基于最小二 386 极地研究 第 35 卷 乘拟合得到的参考时刻为2019.5时的南极冰盖1 km1 km网格的平均高程估计及其估计中误差;图2给出了使用中值填补后生成的最终的参考时刻为2019.5时南极冰盖1 km1 km网格的DEM及其MADs。由于仅有约2%的网格需要进行填补,因此,图1a和图2a之间看起来基本没有差别。从整体上看,新生成的ICESat-2 DEM与已发表的DEM产品2-3,11是一致的,东南极冰盖内陆区域高程较高,西南极冰盖高程相对较低,高程从冰盖内陆向边缘逐渐降低。但是,受益于ICESat-2较小的地面脚点和较高的沿轨分辨率,ICESat-2 DEM对地形复杂区域,如南极半岛的帕尔默地,冰盖表面形态的刻画更为精细。基于新生成的ICESat-2 DEM得到的南极冰盖表面坡度和坡向(图3)也证实了这一点。此外,冰流域的分水岭、小尺度的地形起伏和大的冰下湖均能在图3所示的表面坡度和坡向图中看到。图1b给出的是由高程观测的拟合残差经过误差传播定律得到的每个观测网格平均高程的估计中误差,它与Slater等11使用CryoSat-2数据估计的南极冰盖DEM的估计中误差具有相同的空间分布特征,但是数值更小,尤其是在地形陡峭、复杂的冰盖边缘区域,也即是说ICESat-2的DEM比Slater等11的CryoSat-2 DEM的精度要高。这主要得益于ICESat-2远小于CryoSat-2的地面脚点半径以及比CryoSat-2更高的沿轨分辨率。图2b给出的是由网格5 km5 km窗口内的平均高程的MAD得到的ICESat-2 DEM的估计 图 1 南极冰盖 1 km1 km 网格的平均高程估计及其估计中误差。a)平均高程估计;b)估计中误差 Fig.1.1 km1 km gridded estimations of average elevation and its mean square error over the Antarctic ice sheet.a)average elevation;b)mean square error 图 2 南极冰盖 1 km1 km 数字高程模型及其估计标准差。a)数字高程模型;b)估计标准差 Fig.2.1 km1 km gridded estimations of DEM and its MADs over the Antarctic ice sheet.a)DEM;b)MADs 图 3 基于新生成的 ICESat-2 DEM 得到的南极冰盖表面坡度和坡向(箭头所指方向为坡向为 0的方向,沿顺时针方向增加)。a)表面地形坡度;b)表面地形坡向 Fig.3.Surface slopes and aspects(which increase clockwise with its direction of 0 indicated by the arrow)esti-mated from the new ICESat-2 DEM of Antarctica.a)surface slopes;b)surface aspects 中误差,很明显它与小尺度的地形起伏有关,与Helm等3利用ICESat数据估计的CryoSat-2 DEM的不确定度具有相似的空间分布,但是MADs很可能高估了ICESat-2 DEM的不确定度。2.2 与 IceBridge 冰面高程观测和 DomeA GNSS冰面高程观测的比较 无论是由拟合残差还是由MAD得到的估计中误差,都只是对随机误差进行的估计,并不能作为对ICESat-2 DEM精确度的评价。本文使用了与生成DEM所用数据相同观测时段内的IceBridge L2 ATM冰面高程观测数据对新生成的ICESat-2 DEM和几种已有的DEM(Slater等11的 第 3 期 范艺培等:基于 ICESat-2 卫星测高的南极冰盖 1 km 数字高程模型 387 CryoSat-2 1 km DEM、Howat等13的REMA 1 km DEM和Shen等24的ICESat-2 500 m DEM)的精确度进行了进一步的评价,逐网格统计落在网格内的IceBridge观测值个数。如果个数大于5,则取该网格内IceBridge高程观测值的中位数作为该网格的IceBridge高程观测值。然后,将其从该网格的DEM高程值减去,即得到该网格的DEM与IceBridge高程观测的差。此外,还使用了Dome A GNSS冰面高程观测数据对新生成的ICESat-2 DEM和几种已有的ICESat-2 DEM的精确度进行了进一步的评价。首先利用Smith等25计算得到的南极冰盖高程变化趋势对GNSS观测进行改正。接着逐网格统计落在网格内的GNSS观测值个数,如果个数大于5,则取该网格内GNSS高程观测值的中位数作为该网格的GNSS高程观测值。最后,将其从该网格的DEM高程值减去,即得到该网格的DEM与GNSS高程观测的差。图4和图5分别给出了各个DEM产品与IceBridge冰面高程产品、Dome A地区GNSS高程观测间高程差的空间分布图。为了更直接地对比各个DEM产品的精确度,本文按照不同的坡度带,对不同DEM与IceBridge观测的高程差进行了分坡度统计,如表2所示;并对它们与Dome A GNSS观测的高程差进行了统计,如表3所示。从表中可以看到,随着表面坡度的增大,本文的ICESat-2 DEM与IceBridge观测的高程差的十分位距、均方根和中位数绝对值均逐渐增大。这可能是因为在坡度较大、变化剧烈的地区,二次曲面拟合难以完全修正地形的影响。整体来看,本文的ICESat-2 DEM与IceBridge观测非常接近,ICESat-2 DEM略低于IceBridge观测,两者间的高程差的中位数为0.45 m,十分位距和RMS则分别为17.93 m和17.51 m。Slater等11的CryoSat-2的精确度最差,其不同 坡 度 带 的 十 分 位 距 和 均 方 根 均 明 显 大 于ICESat-2和REMA的DEM产品。在坡度较小的Dome A地 区,CryoSat-2 DEM的 精 确 度 与ICESat-2和REMA产品的精确度差别较小,但是随着冰盖表面坡度的增加,其精确度逐渐变差。这主要是由于CryoSat-2卫星测高使用的是微波信号,其地面脚点半径较大且沿轨观测分辨率较低,对地形坡度较大区域观测精确度较差。图 4 不同数字高程模型与 IceBridge 观测的高程差的空间分布图。a)Slater 等11的CryoSat-2 DEM;b)REMA13;c)本文的 ICESat-2 DEM;d)Shen 等24的 ICESat-2 DEM Fig.4.Elevation differences calculated by ICESat-2 DEM subtracting IceBridge data.a)CryoSat-2 DEM from Slater et al.11;b)REMA13;c)ICE-Sat-2 DEM from this study;d)ICESat-2 DEM from Shen et al.24 在00.5的坡度区域,与REMA DEM相比,ICESat-2 DEM产品(Shen等24的ICESat-2 DEM和本文的ICESat-2 DEM)具有与其相当甚至稍小的十分位距和均方根,Dome A区域的GNSS对比结果也证实了这一点。这表明在坡度较小的区域,ICESat-2 DEM有着与REMA相当甚至稍高的精确度。但是,在坡度大于0.5的几个坡度带,REMA DEM产品与IceBridge高程差的十分位距和均方根,均小于参与比较的两个ICESat-2 DEM观测的,说明REMA DEM在这些区域的精确度均优于这两个ICESat-2 DEM产品。这是因为REMA 1 km分辨率的DEM来自2 m或8 m分辨率的DEM结果的重采样,其在坡度较大的区域的精确度自然优于500 m或1 km区域拟合的DEM。但是,在坡度较小的区域,地形对区域拟 388 极地研究 第 35 卷 图 5 不同数字高程模型与 Dome A GNSS 观测的高程差的空间分布图。a)Slater 等11的 CryoSat-2 DEM;b)REMA13;c)本文的 ICESat-2 DEM;d)Shen 等24的 ICESat-2 DEM Fig.5.Elevation differences calculated by ICESat-2 DEM subtracting DomeA GNSS data.a)CryoSat-2 DEM from Slater et al.11;b)REMA13;c)ICESat-2 DEM from this study;d)ICESat-2 DEM from Shen et al.24 合的精确度影响较小,对于基于立体像对方法建立的REMA DEM的精确度,平坦的地形反而会对其产生不利的影响。从表2中可以看出,除了在00.5的坡度区域的中位数和11.5的十分位距两处外,本文的ICESat-2 DEM产品与IceBridge高程差的十分位距、均方根和中位数的统计均优于Shen等24的ICESat-2 DEM产品。这说明即使Shen等24的ICESat-2 DEM产品中包含了更高分辨率(500 m)的拟合结果,但本文得到的ICESat-2 DEM的精确度仍优于Shen等24的ICESat-2 DEM。与Dome A地区GNSS冰面高程观测的比较也验证了这一结论。这主要是因为本文使用了2018年11月2020年12月间约1.71011条ICESat-2高程观测来制作DEM,所用数据量约是Shen等24的ICESat-2 DEM的36倍(Shen等24的DEM仅使用了2018年11月2019年11月间约4.69109的观测数据)。更多的高程观测值有效保证了DEM产品的分辨率和精确度。本文仅有约2%的DEM格网通过插值得到,而Shen等24的ICESat-2 DEM中则有超过25%的冰盖格网由插值得到。第 3 期 范艺培等:基于 ICESat-2 卫星测高的南极冰盖 1 km 数字高程模型 389 表 2 ICESat-2 DEM 与 IceBridge 观测的高程差的分坡度统计 Table 2.Statistics of elevation differences between ICESat-2 DEM and IceBridge data for different slope bands 坡度/()网格个数 十分位距/m 均方根/m 中位数/m00.5 10234 6.09 5.48 0.22 0.51 6349 15.35 8.85 0.76 11.5 3034 29.41 13.961.70 1.5 2976 54.44 36.243.30 本文 基于ICESat-2的DEM 全部 22593 17.93 17.510.45 00.5 41598 13.29 42.600.06 0.51 23884 31.8 92.920.62 11.5 12439 114.58 158.750.88 1.5 16620 402.06 277.4624.31 Slater 等11的CryoSat-2 DEM 全部 94541 77.62 141.010.22 00.5 10607 6.88 9.27 0.51 0.51 5672 12.84 6.71 0.51 11.5 3918 19.53 9.25 0.16 1.5 6780 47.5 44.710.93 REMA 全部 26977 18.63 23.620.51 00.5 19829 6.99 6.17 0.17 0.51 9281 16.65 9.06 1.65 11.5 4207 26.74 17.954.06 1.5 4763 57.76 47.886.07 Shen 等24的ICESat-2 DEM 全部 38499 17.45 19.020.53 表 3 ICESat-2 DEM 与 Dome A GNSS 观测的高程差的统计 Table 3.Statistics of elevation differences between ICE-Sat-2 DEM and Dome A GNSS data 网格 个数 十分位距/m 均方根/m中位数/m本文的ICESat-2 DEM 236 0.88 0.540.10Slater等11的CryoSat-2 DEM354 1.56 0.890.09REMA 354 0.98 0.510.01Shen等24的ICESat-2 DEM 597 0.95 0.720.023 结语 本文利用NASA最新发布的新一代激光测高卫星ICESat-2的ATL06陆地冰面高程数据产品开展了对南极冰盖DEM的研究,使用最小二乘拟合方法制作生成了1 km1 km网格的南极冰盖DEM,并使用IceBridge机载激光测高观测数据对其精确度进行了评价,得出以下结论。1.受益于ICESat-2更小的地面脚点和更高的沿轨分辨率,利用ICESat-2数据可以获得比CryoSat-2 DEM精确度更高的南极冰盖DEM,尤其是在地形复杂的冰盖边缘区域。2.对于冰盖表面坡度较小的平坦区域,基于ICESat-2数据可以得到比REMA精确度更高的DEM产品;但是在坡度较大的区域,受益于其高空间分辨率的优势,REMA DEM的精确度优于ICESat-2 DEM。3.使用IceBridge机载激光测高观测数据评估发现,本文制作的ICESat-2 DEM 的精确度为0.4517.51 m。由于使用了更长时间、更多数量的冰面高程观测,本文制作的ICESat-2 DEM 的精确度在各个坡度带内均优于Shen等24基于 ICESat-2 数据所得到的南极冰盖DEM。致谢 感谢美国国家冰雪数据中心提供的ICESat-2 ATL06产品和IceBridge ATM L2产品。感谢明尼苏达大学极地地理空间信息中心（Polar Geospatial Center of the University of Minnesota）提供的REMA。参考文献 1 SHEPHERD A,IVINS E,RIGNOT E,et al.Mass balance of the Antarctic ice sheet from 1992 to 2017J.Nature,2018,558(7709):219-222.2 BAMBER J L,GOMEZ-DANS J L,GRIGGS J A.A new 1 km digital elevation model of the Antarctic derived from combined satellite radar and laser dataPart 1:Data and methodsJ.The 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