Моделирование распространения пепловых облаков и шлейфов во время эксплозивных извержений вулканов Камчатки

Пепловые облака и шлейфы, возникающие при эксплозивных извержениях вулканов, представляют опасность для воздушного транспорта и населения. Облака, состоящие из частиц пепла размером менее 0,1 мм, могут оставаться в атмосфере продолжительное время, а на больших высотах переноситься ветром на тысячи километров от вулканов. Попадание самолета в пепловое облако может привести к отказу двигателей, абразивному истиранию оконных стекол и аэродинамических поверхностей, засорению и перегреву электроники и т.д. (Gordeev, Girina, 2014). С распространением реактивных авиалайнеров во второй половине XX века возникает задача прогноза перемещения пепловых облаков и шлейфов, которая остается актуальной до сих пор.
Одним из основных инструментов, используемых для решения этой задачи, является численное моделирование. Существует ряд факторов, влияющих на точность определения положения и характеристик пепловых облаков: погрешности в прогнозных метеорологических данных; погрешности, возникающие при определении начальных параметров пеплового облака; упрощенное описание эксплозивного процесса, а также процессов, происходящих в пепловом облаке при его распространении, заложенное в модели и т.д. Для повышения точности моделирования перемещения пепловых облаков требуется проводить анализ влияния начальных параметров используемой модели (включая пространственное и временное разрешение входных метеоданных) на полученные результаты, и сравнивать их с фактическими данными. Также необходимо разрабатывать новые методы получения как можно большего числа начальных параметров пеплового облака по данным различных наблюдений. Особенности географического положения вулканов Камчатки и Курил, накладывающие различные ограничения в применении наземных технических средств наблюдений, способствуют активному использованию для этих целей данных, получаемых методами дистанционного зондирования Земли.
В докладе приводится обзор основных моделей, с помощью которых рассчитываются траектории распространения пепловых облаков и шлейфов в Консультационных центрах по вулканическому пеплу (VAAC – Volcanic Ash Advisory Centers) Международной организации гражданской авиации (ICAO – International Civil Aviation Organization). Показаны примеры применения моделей PUFF (Peterson, 2003) и FALL3D (Costa et al., 2006) для решения задач, связанных с оперативным прогнозом распространения пепловых облаков во время извержений вулканов Камчатки, а также с изучением исторических эксплозивных событий. Рассматриваются способы уточнения параметров эксплозивных извержений вулканов с помощью совместного анализа результатов моделирования, выполняемого средствами автоматизированной информационной системы (ИС) “Сигнал” (Sorokin et al., 2015), и спутниковых данных из ИС VolSatView (Gordeev et al., 2016).
Обработка данных выполнялась с использованием ресурсов Центров коллективного пользования “Центр данных ДВО РАН” (Вычислительный центр ДВО РАН) (Sorokin et al., 2017) и “ИКИ-Мониторинг” (Институт космических исследований РАН) (Loupian et al., 2015). При проведении расчетов применялись технологии, разрабатываемые в рамках проекта РФФИ №. 18-29-03100.
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект № 16-17-00042).

Литература:

1. Gordeev E.I., Girina O.A. Volcanoes and their hazard to aviation // Herald of the Russian Academy of Sciences. 2014. Vol. 84. No. 1. P. 1–8. doi: 10.1134/S1019331614010079.
2. Peterson R.A. Puff UAF User's Manual. 2003. Available at: http://web.archive.org/web/20121119195411/http://puff.images.alaska.edu/doc.shtml (accessed on 23.03.2016).
3. Costa A., Macedonio G., Folch A. A three-dimensional Eulerian model for transport and deposition of volcanic ashes // Earth and Planetary Science Letters. 2006. Vol. 241. No. 3–4. P. 634–647. doi: 10.1016/j.epsl.2005.11.019.
4. Loupian E.A., Proshin A.A., Burtsev M.A., Balashov I.V., Bartalev S.A., Efremov V.Yu., Kashnitskii A.V., Mazurov A.A., Matveev A.M., Sudneva O.A., Sychugov I.G., Tolpin V.A., Uvarov I.A. IKI center for collective use of satellite data archiving, processing and analysis systems aimed at solving the problems of environmental study and monitoring // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. 2015. V. 12. No. 5. P. 263–284.
5. Sorokin A.A., Korolev S.P., Urmanov I.P., Verkhoturov A.L., Makogonov S.V., Shestakov N.V. Software Platform for Observation Networks Instrumental Data Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences // Proceedings of International Conference on Computer Science and Environmental Engineering (CSEE 2015), Beijing, MAY 17-18, 2015. P. 589-594. WOS:000361831900077.
6. Sorokin A.A., Makogonov S.I., Korolev S.P. The Information Infrastructure for Collective Scientific Work in the Far East of Russia // Scientific and Technical Information Processing. 2017. V. 4. P. 302-304.
7. Gordeev E.I., Girina O.A., Lupyan E.A., Sorokin A.A., Kramareva L.S., Efremov V.Yu., Kashnitskii A.V., Uvarov I.A., Burtsev M.A., Romanova I.M., Mel’nikov D.V., Manevich A.G., Korolev S.P., Verkhoturov, A.L. The VolSatView information system for Monitoring the Volcanic Activity in Kamchatka and on the Kuril Islands // Journal of Volcanology and Seismology. 2016. Vol. 10. No. 6. P. 382-394. doi: 10.1134/S074204631606004X.