Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 13–17 ноября 2023 г.

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

XXI.D.329

Разработка нейросетевого метода восстановления влажностного профиля атмосферы по данным наземного микроволнового радиометра-спектрометра

Егоров Д.П. (1), Верина Я.В. (2), Кравченко О.В. (3)
(1) Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Москва, Россия
(2) МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия
(3) Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН (ФИЦ ИУ РАН), Москва, Россия
Разработан новый основанный на модели «смеси экспертов» нейросетевой подход к решению обратной задачи восстановления высотного профиля абсолютной влажности по спектральным данным о яркостных температурах нисходящего излучения атмосферы, полученным в частотном диапазоне 10-40 ГГц, включая область резонансного поглощения водяного пара вблизи 22.235 ГГц. Программная реализация [1] модели предполагает возможность ее обучения с использованием технологии вычислений на графических процессорах (GPU). Обучающая выборка сформирована путем многократного решения прямой задачи моделирования спектров яркостной температуры [2] по данным около трех тысяч сеансов радиозондовых измерений высотных профилей метеорологических параметров температуры воздуха T, атмосферного давления P и абсолютной влажности ρ до высоты 15 км, проведенных в г. Долгопрудном с января 2019 по настоящее время [3]. С целью аугментации выборки профиль T варьируется в пределах ±5%, а ρ в пределах ±20% от соответствующих приповерхностных значений. При этом в поле зрения наземного радиометра моделируется горизонтально-однородный слой сплошной облачности, вертикальная протяженность (мощность) которого постепенно увеличивается, тогда как водозапас слоя меняется от 0.0 кг/м2 до более 5.5 кг/м2. Результаты применения обученной модели к данным тестовой подвыборки показывают удовлетворительное согласие восстановленных профилей абсолютной влажности и значений, измеренных радиозондом. Проведена оценка качества работы данной модели с использованием экспериментальных значений яркостных температур [4], полученных непосредственно при радиометрических наблюдениях, проводимых синхронно с радиозондовыми в г. Фрязино (около 30 км от Долгопрудного).

Ключевые слова: облачная атмосфера, яркостная температура, нейронная сеть, обратная задача, восстановление, влагосодержание, водозапас, водяной пар, высотный профиль
Литература:
  1. Egorov D.P. GitHub repository. – URL: https://github.com/dobribobri/atmrad (дата обращения: 15.10.2023).
  2. Recommendation ITU-R P.676-13. Attenuation by atmospheric gases and related effects. – URL: https://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/p/R-REC-P.676-13-202208-I!!PDF-E.pdf (дата обращения 15.10.2023).
  3. Station Number 27713 // Department of Atmospheric Science. University of Wyoming. 2022. – URL: http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html (дата обращения: 05.10.2023).
  4. Аквилонова А.Б., Егоров Д.П., Кутуза Б.Г., Смирнов М.Т. Изучение характеристик облачной атмосферы по результатам измерений спектров ее нисходящего СВЧ-излучения в области резонансного поглощения водяного пара 18,0-27,2 ГГц // Метеорология и гидрология. 2022. № 12. С. 66-77.

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Егоров Д.П., Верина Я.В., Кравченко О.В. Разработка нейросетевого метода восстановления влажностного профиля атмосферы по данным наземного микроволнового радиометра-спектрометра // Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2023. C. 147. DOI 10.21046/21DZZconf-2023a

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов

147