Водяной пар оказывает определяющее влияние на радиационный баланс Земли и является основным переносчиком энергии в атмосфере. Все современные модели формирования погоды и прогноза климата опираются так или иначе на температурно-влажностные данные, которые необходимо предоставлять в глобальных масштабах и с малым периодом обновления.
Практически все пассивные микроволновые приборы, запущенные с целью влажностного зондирования атмосферы, проводят измерения радиояркостных температур на 3-6 каналах в области линии поглощения водяного пара 183,31 ГГц. Особенности радиофизических свойств системы океан-атмосфера не позволяют достичь хороших результатов измерения профиля влажности на частотах в близи 183 ГГц, особенно в нижней части тропосферы, из-за низкой чувствительности этого частотного диапазона к нижним слоям.
Методы статистической регуляризации, основанные на многолетних данных радиозондирования, и элементы реанализа в программном обеспечении позволяют проводить восстановление водяного пара во всем слое тропосферы. Однако, такие методы хорошо работают «в среднем», при наличии типичных метеорологических ситуаций. В случаях резких отличий от стандарта радиометрические измерения в линии 183 ГГц могут почти не реагировать на изменения в нижних слоях, пропускать эти ситуации.
Одной из задач КЭ «Конвергенция» является поиск физического механизма адекватно описывающего возникновение крупномасштабной неустойчивости типа тропического циклона (ТЦ). Существует теоретическое обоснование, что причиной данной неустойчивости могут служить инверсий профиля влажности атмосферы в ее нижних слоях. Теоретические оценки говорят, что традиционные измерения на склоне линии поглощения 183,31 ГГц могут быть не эффективны в решении данной задачи.
В проекте «Конвергенция» для лучшего восстановления профиля влажности в нижних слоях тропосферы предложено использовать дифференциальные методы, работающие в полосе поглощения 22 ГГц. В настоящей работе были исследованы возможности дифференциальных методов при решении задачи восстановления инверсий влажности в тропосфере.
В ходе работы было проведено моделирование сигналов, которые будут получены прибором МИРС за одни сутки. В качестве исходных данных для моделирования использовались данные из реанализа – Era interim daily: температура поверхности океана, скорость и направление приповерхностного ветра, профиль температуры и влажности атмосферы и профиль водности облаков. Также при моделировании была учтена вся геометрия сканирования прибора МИРС и параметры орбиты МКС.
Яркостные температуры, полученные в результате моделирования использовались как входные данные для решения обратной задачи. Для восстановления профиля влажности использовались две методики: нейросети и множественные нелинейные регрессии. Обратная задача решалась на основе яркостных температур в полосах 183,31 ГГц и 23 ГГц как по отдельности, так и совместно.
Полученные результаты показывают, что наилучшие результаты распознавания инверсий получаются при совместном использовании частотных каналов в полосе 22 ГГц и каналов в полосе 183 ГГц. Улучшение качества восстановления при этом составляет до 10 раз. Тем не менее, правильное распознавание инверсий и их параметров происходит с точностью всего 1,5% при использовании нейросетей и 30% при использовании множественных нелинейных регрессий. При этом, во обоих случаях происходит существенное количество ложных распознаваний инверсий. Соотношение ложных и правильных определений инверсий примерно одинаково для обоих методов и составляет 1/10 (1 правильное распознавание на 10 ложных).
Таким образом, по результатам работы можно сказать, что задача распознавания инверсий профиля влажности является достаточно сложной и пока в полной мере не решена. Работа в данном направлении будет продолжена.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 18-02-01009 А.