Материалы 18-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 16–20 ноября 2020 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XVIII.D.164

Результаты независимых испытаний автоматизированной технологии оценки смерчеопасности вблизи Черноморского побережья Краснодарского края и Республики Крым и перспективы ее развития

Калмыкова О.В. (1), Шершаков В.М. (1), Калюжная Н.В. (2), Федорова В.В. (3), Фадеев Р.О. (3)
(1) Научно-производственное объединение "Тайфун", Обнинск, Россия
(2) ФГБУ «Северо-Кавказское УГМС», Ростов-на-Дону, Россия
(3) ФГБУ «СЦГМС ЧАМ», Сочи, Россия
С 2014 г. в ФГБУ «НПО «Тайфун» ведется работа по созданию автоматизированной технологии поддержки принятия решений о выдаче предупреждений о возможном формировании смерчей над Черным морем. В 2017 г. была предложена методика оценки смерчеопасности, включающая в себя анализ риска образования смерчей в режиме реального времени (наукастинг) с использованием спутниковых снимков, данных радиолокационных наблюдений и численного моделирования, а также построение прогноза возникновения смерчеопасных ситуаций, в условиях которых отмечается высокая вероятность появления смерчей над морем (Калмыкова, 2017). Для проведения расчетов по методике была разработана соответствующая оперативная технология, позволяющая выявлять потенциальные смерчевые облака и в автоматическом режиме формировать предупреждения о возможном образовании смерчей вблизи различных участков Черноморского побережья Краснодарского края и Республики Крым.

В 2017-2018 гг. были проведены авторские испытания разработанной технологии, в частности, оценена ее эффективность с точки зрения заблаговременного оповещения о возможных смерчах, дано сопоставление сформированных в ходе работы технологии предупреждений о смерчах со штормовым предупреждениям, выпущенными синоптиками (Калмыкова и др., 2019). По результатам данного этапа испытаний было установлено, что реализованная технология обеспечивает формирование в автоматическом режиме предупреждений об угрозах возникновения смерчей с заблаговременностью до 30 ч, сводя к минимуму вероятность их пропуска, а также автоматическое выявление смерчевых облаков в среднем за час до момента появления смерча. Кроме того было установлено, что по сравнению с работой синоптиков технология имеет преимущества по заблаговременности предупреждений о смерчах и их предупрежденности.

В период с апреля по декабрь 2019 г. в соответствии с Планом испытания и внедрения новых и усовершенствованных технологий (методов) гидрометеорологических и гелиогеофизических прогнозов Росгидромета на 2019 г. в ФГБУ «Северо-Кавказское управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды» (ФГБУ "Северо-Кавказское УГМС") и ФГБУ «Специализированный центр по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Черного и Азовского морей» (ФГБУ "СЦГМС ЧАМ") были проведены независимые испытания разработанной в ФГБУ «НПО «Тайфун» технологии оценки смерчеопасности. Важно отметить, что рассматриваемая технология реализует единственную известную на сегодняшний момент методику прогноза смерчей в прибрежной акватории Черного моря.

Всего за испытуемый период 2019 г. было оценено 275 прогнозов возможного появления смерчей на каждый день проведения испытаний. Как было установлено по результатам испытаний, в большинстве случаев периоды действия выданных в 2019 г. штормовых предупреждений о смерчах и прогнозов смерчеопасности по тестируемой методике были согласованы. В теплый период (май – октябрь) количество ложных смерчеопасных дней по тестируемой методике превышало аналогичное количество в штормовых предупреждениях по синоптическому методу о смерчах, в то же время, прогнозировалось большинство действительно отмечавшихся формирований смерчей над морем. В холодный период (апрель, ноябрь, декабрь), когда смерчи, как правило, не отмечаются, количество ложных прогнозов по методике стремилось к нулю. Кроме того в теплый период по тестируемой методике успешно выделялись возможные границы активного смерчеобразования.

Решением Центральной методической комиссии по гидрометеорологическим и гелиогеофизическим прогнозам Росгидромета от 18.09.2020 г. автоматизированная технология оценки смерчеопасности вблизи Черноморского побережья Краснодарского края и Республики Крым была внедрена в ФГБУ "Северо-Кавказское УГМС" и ФГБУ "СЦГМС ЧАМ" в качестве консультативного метода прогноза смерчей.

В настоящее время продолжается работа над усовершенствованием методики оценки смерчеопасности. В частности, рассматривается возможность ее доработки с целью уменьшения количества ложных прогнозов, проведения мониторинга смерчеопасности не только по морям, но и по суше, а также обеспечения расчета вероятности выхода смерчей с моря на сушу.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 19-01-00300).

Ключевые слова: слова: смерч, смерчеопасность, методика анализа и прогноза, численное моделирование атмосферы, спутниковые данные, облачные ячейки, риск формирования смерчей по радиолокационным данным, автоматические предупреждения о возможном образовании смерчей, независимые испытания
Литература:
  1. Калмыкова О.В. Методика оценки и прогноза смерчеопасности на российской акватории Черного моря // Пятнадцатая Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из Космоса». Институт космических исследований РАН. Москва, 13 – 17 ноября 2017 г.: тезисы докладов.
  2. Калмыкова О.В., Шершаков В.М., Новицкий М.А., Шмерлин Б.Я. Автоматизированный прогноз смерчей у Черноморского побережья России: первый опыт и оценка его результативности // Метеорология и Гидрология. 2019. №11. С. 84 – 94.

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Калмыкова О.В., Шершаков В.М., Калюжная Н.В., Федорова В.В., Фадеев Р.О. Результаты независимых испытаний автоматизированной технологии оценки смерчеопасности вблизи Черноморского побережья Краснодарского края и Республики Крым и перспективы ее развития // Материалы 18-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2020. C. 154. DOI 10.21046/18DZZconf-2020a

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов

154