Информация об облачности, осадках, опасных явлениях погоды и состоянии подстилающей поверхности необходима во многих сферах человеческой деятельности: в сельском хозяйстве, строительстве, для нужд авиации, прогноза погоды и стихийных бедствий, моделирования климатических изменений и др. Наземная сеть метеонаблюдений, включая наблюдения на метеостанциях, метеорологических радиолокаторов и грозопеленгаторов, размещена по территории Земного шара крайне неравномерно. Поэтому спутниковый мониторинг приобретает всё большее значение. Информация с геостационарных (г/с) спутников обеспечивает наблюдения с высокой периодичностью (15 мин) за территорией с радиусом ~70° (без приполярных областей).
В ФГБУ «НИЦ «Планета» создан универсальный автоматизированный программный комплекс (АПК) «SEVIRIncepFULLuniFRAG», позволяющий автоматически в круглосуточном режиме дешифрировать и классифицировать по косвенным признакам пороговым методом параметры облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды (ОЯП), рассчитывать характеристики подстилающей поверхности для полного круга обзора радиометра SEVIRI с г/с метеоспутников серии MSG, а также валидировать параметры облачности, осадков и ОЯП данными наземных наблюдений и климатическими оценками и выдавать автоматическое заключение о качестве классификации. В основе АПК лежит оригинальная авторская Комплексная пороговая методика (КПМ) [1], которая использует измерения радиационной температуры SEVIRI/Meteosat в каналах 4-10 (в т.ч. их разности), прогностические поля (NCEP GFS, сетка 0,5°) о вертикальном распределении температуры воздуха в атмосфере и атмосферном давлении на уровне моря, цифровую модель рельефа, а также параметры облачности и осадков, полученные на предыдущих этапах классификации. Пороговые значения предикторов рассчитываются для каждого пиксела спутникового изображения как функции высоты места над уровнем моря, высоты солнца, номера календарного дня от начала года, приземной температуры воздуха и приведённой к уровню моря, угла спутникового визирования, географической широты и др.
Для облачного покрова определяются: облачная маска и количество общей облачности, типы облачности, стадии развития мощной кучево-дождевой облачности, максимальная водность и водозапас облачного слоя, температура верхней границы облачности (ВГО), высота ВГО над уровнем моря, барическая высота ВГО, высота нижней границы облачности над подстилающей поверхности, фазовое состояние воды в облачных частицах вблизи ВГО, общая и реальная толщины облачного слоя, оптические плотность и толщина облачного слоя, эффективный радиус облачных частиц; для осадков ‒ максимальная в пределах пиксела мгновенная и средняя за 15 мин по площади пиксела интенсивности осадков, тип осадков у поверхности земли, суточные, месячные и годовые суммы осадков; для ОЯП ‒ зоны гроз, града, гололёдных явлений на поверхности земли и обледенения в облаках разной вероятности и интенсивности, высота над уровнем моря верхней и нижней границ слоя значимого обледенения; для подстилающей поверхности – индекс вегетации (NDVI ‒ Normalized Difference Vegetation Index), степень проективного покрытия растительностью, излучательная способность подстилающей поверхности и листовой индекс (LAI ‒ Leaf Area Index).
Выходные продукты АПК по облачности, осадкам, ОЯП и для подстилающей поверхности получаются в оперативном режиме для каждого срока спутникового наблюдения в виде числовых матриц (в точных значениях или кодах классов/градаций) и соответствующих им растровых карт с исходным разрешением спутниковой информации для полного круга обзора или его части, например, для региона «Европа и Россия», а также для его фрагментов с высоким разрешением на регулярной сетке 0,025° (1,5’), например, для регионов «ЕТР» (европейская территория России) и «Западная Сибирь». Для характеристик подстилающей поверхности также строятся монтажи для светлого времени суток. Для параметров облачности и осадков дополнительно рассчитываются «климатические» оценки: за период времени (сутки, месяц, год) накапливаются суммы осадков и рассчитываются средние значения метеопараметров, а также проводится ежесуточная и ежемесячная валидация средней точности классификации результатами наземных наблюдений на метеостанциях и климатическими оценками (только для фрагментов спутникового изображения на регулярной сетке) и выдается автоматическое заключение о качестве классификации. Для обеспечения оперативного получения потребителями информационных продуктов создано программное обеспечение (web-сервис), позволяющее на регулярной основе получать согласованный набор из нескольких наименований продуктов с разной периодичностью (от 15 мин) и просматривать в режиме слайд-шоу непосредственно на мониторе дежурного синоптика для анализа развития метеоявления. Время обработки одного срока спутникового наблюдения, включая предварительную подготовку, классификацию и запись в файлы, для полного круга обзора не превышает 1 мин.
На примере архива синхронных спутниковых и наземных метеонаблюдений за 2017-2021 гг. была проведена валидация выходных продуктов АПК по облачности и осадкам, полученных по данным SEVIRI/Meteosat-11 и -8 (точки стояния 0° и 41,5° в.д.) результатами наземных наблюдений на метеостанциях и климатической информацией [2]. Подавляющее большинство параметров облачности, осадков и ОЯП детектируется с точностью ±1 класс/градация в 70-95 % случаев и ±2 класса/градации в 80-100 % случаев (в зависимости от параметра, сезона, региона, времени суток и др.). Для региона «ЕТР» средняя за год успешность по детектированию зон осадков, в т.ч. интенсивности и типа осадков, составляет не менее 90%, для зон гроз и града – около 99 %, для типа облачности – не менее 80 %.
Таким образом, выходные продукты КПМ не уступают по точности зарубежным аналогам, получаемым, например, в рамках проектов SAF NWC и SAF CM EUMETSAT (http://www.eumetsat.int). Решением ЦМКП Росгидромета от 6.11.2020 автоматизированная технология диагноза параметров облачности, осадков и ОЯП по данным SEVIRI/Meteosat рекомендована к внедрению в оперативную работу ФГБУ «НИЦ «Планета», а её продукты ‒ к использованию в качестве дополнения к наземным метеонаблюдениям [2].