Восемнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»
XVIII.D.205
Сезонно-широтная изменчивость физических параметров облачности над Западной Сибирью по спутниковым данным MODIS
Астафуров В.Г. (1), Скороходов А.В. (1), Курьянович К.В. (1,2)
(1) Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, Томск, Россия
(2) Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Томск, Россия
Глобальное поле облачности является одной из основных составляющих климатической системы Земли и представляет собой наибольшую неопределенность при прогнозировании изменений климата согласно данным межправительственной группы экспертов (IPCC) [1]. Структура облачного поля и его характеристики находятся в сложной взаимосвязи с климатическими изменениями. С одной стороны облачность, ее повторяемость и характеристики вносят вклад в изменения климата, а с другой ‒ являются их маркерами. Современный метеорологический стандарт разделяет облака на 27 разновидностей, включая 10 основных форм, их подтипы и некоторые сочетания. Поэтому глобальное поле облачности можно рассматривать как сложную многослойную динамическую структуру, характеризующуюся большим числом параметров.
В настоящее время активно развиваются климатические модели и методы численного прогноза погоды. Для их реализации привлекают результаты многолетних измерений различных параметров окружающей среды. Из-за сложности описания всей климатической системы прибегают к рассмотрению климата отдельных территорий и оценке их вклада в общий результат. Одним из таких регионов, охватывающим одновременно несколько природных зон, является Западная Сибирь. Здесь, начиная с 1970-х годов, наблюдаются одни из самых высоких температурных аномалий [2]. Поэтому эта территория представляет особый интерес. Для построения региональных климатических моделей необходима различная информация о происходящих процессах и явлениях в системе «атмосфера ‒ подстилающая поверхность» за продолжительный промежуток времени. К ней относится изменчивость режима облачности и ее характеристик над исследуемой территорией. На данный момент единственным надежным источником информации о макро- и мезосистемах облаков являются результаты дистанционного зондирования Земли из космоса. Современные системы космического базирования позволяют получать не только изображения облачности в различных спектральных интервалах, но и восстанавливать ее структуру и физические характеристики.
В докладе представлена методика исследования сезонно-широтной изменчивости характеристик различных типов облачности над территорией Западной Сибири. Она основана на использовании алгоритма классификации изображений облачности с помощью нейросетевых технологий [3]. Обсуждаются результаты апробации методики на ежедневных данных прибора MODIS, полученных в течение 2017 года для Западной Сибири. Рассматриваются пять природных зон исследуемого региона: тундра, лесотундра, болота, тайга и лесостепь. Приводятся сезонно-широтные зависимости повторяемости и некоторых характеристик различных типов облачности. Обсуждаются возможные направления использования полученных результатов.
Работа выполнена в рамках государственного задания ИОА СО РАН (рег. № НИОКТР АААА-А17-117021310142-5).
Ключевые слова: облачность, спутниковые данные, характеристики облаков, Западная Сибирь, климат
Литература:
- Bony S., Stevens B., Frierson D.M.W., Jakob C., Kageyama M., Pincus R., Shepherd T.G., Sherwood S.C., Siebesma A.P., Sobel A.H., Watanabe M., Webb M.J. Clouds, circulation and climate sensitivity // Nat Geosci. 2015. V. 8. P. 261–268.
- Pachauri R.K., Allen M.R., Barro V.R., Broome J., Cramer W., Christ R., Church J.A., Dahe Q., Dasgupta P., Dubash N.K. et al. Synthesis report. Fifth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva: IPCC, 2014. 169 p.
- Skorokhodov A.V., Astafurov V.G., Evsutkin T.V. Application of statistical models of image texture and physical parameters of clouds for their classification on MODIS satellite images // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2019. V. 55(9). P. 1053–1064
Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов
133