Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Восемнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

Участие в конкурсе молодых ученых Участие в Школе молодых 

XVIII.D.356

Пространственно-временное распределение мезомасштабных конвективных комплексов на основе данных MODIS

Жукова В.А. (1), Пустовалов К.Н. (1,2), Кужевская И.В. (2), Нагорский П.М. (1,2), Кошикова Т.С. (3)
(1) Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РА, Томск, Россия
(2) Национальный исследовательский Томский государственный университет, Томск, Россия
(3) Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН, Томск, Россия
ВВЕДЕНИЕ

Увеличение повторяемости конвективной облачности обуславливает тенденцию увеличения связанных с ней опасных явлений, а также увеличение ущерба от опасных явлений (Chernokulsky A.V., 2011). Наиболее масштабными и опасными проявлениями конвективной облачности являются системы глубокой конвекции, в том числе – мезомасштабные конвективные комплексы (МКК) (Вельтищев Н.Ф. и др., 2006). При этом МКК обнаруживаются обычно только с помощью изображений, получаемых с искусственных спутников земли (ИСЗ) и радиолокационных наблюдений (Houze R.A., 2014). На территории юга Западной Сибири практически отсутствует радиолокационная сеть (МРЛ, ДМРЛ), что не позволяет использовать их в данном исследовании.
Согласно (Асмус В.В. и др., 2008), мезомасштабный конвективный комплекс – это комплекс кучево-дождевых облаков, объединённых общей наковальней квазиовальной формы, инфракрасные изображения которой имеют следующие характеристики: площадь более или менее непрерывного облачного покрова с температурой верхней границы ниже -32 ºС составляет не менее 105 км2, а площадь внутреннего района с температурой верхней границы ниже -52 ºС не менее 5·104 км2. Указанные размеры сохраняются в течение 6 ч и более. МКК образуются в летний период, и на протяжении своей жизни генерируют множество опасных явлений погоды, тем самым нанося существенный экономический ущерб. МКК можно встретить в разных географических регионах (Вельтищев Н.Ф., 2006; Houze R.A., 2014; Maddox R.A., 1980), в том числе и в Западной Сибири (Кошикова Т.С. и др., 2019).
Целью работы является проведение оценки пространственно-временной изменчивости мезомасштабных конвективных комплексов на территории юга Западной Сибири.

ОТБОР СЛУЧАЕВ ПРОХОЖДЕНИЯ МКК И ОЦЕНКА ИХ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Исходными данными для определения морфологических и микрофизических характеристик МКК послужили облачные продукты второго уровня обработки MODATML2 и MYDATML2 (LAADS Web) с разрешением 55 км, полученные по данным спектрорадиометра MODIS. Спектрорадиометр MODIS является одним из ключевых приборов на спутниках «Тerra» и «Aqua» (Qu J. J., 2006). Исследование проводилось на территории юга Западной Сибири (50–60 ºс.ш., 70–90 ºв.д.), за апрель-сентябрь 2010–2019 гг.
Дешифрирование МКК осуществлялось визуально на основе спутниковых изображений MODIS (EOSDIS Worldview). Были выделены временные интервалы прохождения МКК над территорией исследования и определены координаты их центров. На основе этой информации были отобраны файлы MODATML2/MYDATML2 (LAADS Web), содержащие облачные продукты, следующие из которых использованы в работе: оптическая толщина облачности; температура на верхней границе облака.
Разработан алгоритм автоматизированного отбора случаев МКК и выделения их границ на основе определённых временных интервалов и координат. Критериями для отбора послужили следующие пороговые значения:
1. температура верхней границы облаков ≤ 200 К (-32 ºС) для МКК в целом и ≤ 220 К (-52 ºС) для его внутренней наиболее мощной части (Maddox R.A., 1980);
2. площадь облачного массива ≥ 10000 км2 для МКК в целом и ≥ 5000 км2 для внутренней части (выведены эмпирически для исследуемой территории и составляют 1/10 от предложенных в (Maddox R.A., 1980));
3. оптическая толщина облачности, которая определяется вертикальной мощностью облачности МКК, ≤ 30 (отделяет облачную систему МКК от сопутствующих облаков) и ≤ 60 (выделяет наиболее плотную часть МКК).
На основе выделенных координат центров МКК был разработан алгоритм их картированния и проведена оценка пространственно-временного распределения МКК по исследуемой территории за период 2009–2019 гг.

АНАЛИЗ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ МКК НАД ЮГОМ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ

Всего за период 2010–2019 гг. отобрано 462 случая прохождения МКК. За период исследования над югом Западной Сибири отмечалось возникновение от 20 до 70 случаев МКК ежегодно, в среднем – 46 случаев. Максимум повторяемости отмечен в 2016 г. – 72 случая. Данный экстремум можно объяснить тем, что в 2016 г. было наибольшее число положительных температурных аномалий на исследуемой территории. Минимальное количество МКК отмечено в 2019 г. – 20 случаев. Это можно, предположительно, объяснить тем, что 2019 г. в Сибири были сильные лесные пожары, дымовые шлейфы от которых распространялись над исследуемой территорией, создавая зоны устойчивой стратификации.
При оценке локализации МКК за 10-летний период, отмечено, что наибольшая повторяемость МКК наблюдается в районах юго-востока Алтайского края, севера республики Алтай и в восточной части Кемеровской области. Такая плотность распределения, по-видимому, обусловлена неоднородностью рельефа. Для большинства лет распределение МКК по территории можно считать относительно равномерным. Однако, в отдельные годы распределение МКК может становиться более неоднородным. Так, в 2012 году преимущественная локализация МКК отмечается в западной и южной частях исследуемой территории. Такое распределение можно, предположительно, объяснить сильными лесными пожарами на территории Сибири, дымовые шлейфы от которых и связанные с ними зоны устойчивой стратификации часто распространялись над территорией Томской и Новосибирской областей. Подобное распределение МКК также наблюдалось в 2013 и 2017 гг.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Над югом Западной Сибири отмечается возникновение от 20 до 70 случаев МКК ежегодно, в среднем – 46 случаев. Наибольшая повторяемость МКК отмечалась в 2016 году, что объясняется положительной температурной аномалией в этом году на территории Западной Сибири. Минимальное количество МКК зафиксировано в 2019 г. Наибольшая локализация МКК отмечается в юго-восточной части исследуемой территории. В годы, с сильными лесными пожарами в Сибири, распределение МКК по рассматриваемой территории может существенно нарушаться.
Результаты исследования могут быть применены для районирования территории юга Западной Сибири в зависимости от рисков, связанных с прохождением МКК, и связанных с ними опасных метеорологических явлений.

Ключевые слова: Мезомасштабный конвективный комплекс, юг Западной Сибири, опасные явления, спектрорадиомер MODIS
Литература:
  1. Chernokulsky A.V. Recent variations of cloudiness over Russia from surface daytime observations / A. V. Chernokulsky, O. N. Bulygina, I. I. Mokhov // Environ. Research Letters. – 2011. – V. 6, № 3. – P. 035202.
  2. Вельтищев Н.Ф., Степаненко В.М. Мезометеорологические процессы / М.: МГУ, 2006. – 101 с.
  3. Houze R.A. Cloud Dynamics, 2nd Edition // International Geophysics Series, Volume 104. – New York–London: Academic Press, 2014. – 496 pp.
  4. Асмус В.В., Кровотынцев В.А., Милехин О.Е., Соловьев В.И., Успенский А.Б. Использование спутниковых данных ДЗЗ для решения задач гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды // Вопросы электромеханики. Труды ВНИЭМ. Т 105. 2008. С.6-16.
  5. Maddox R.A. 1980. Mesoscale convective complexes // Bull. Am. Meteorol. Soc., 61. – p.1374-1387.
  6. Кошикова Т.С., Жукова В.А., Кужевская И.В. Оценка параметров мезо-масштабных конвективных комплексов на основе спутниковых и аэрологиче-ских данных // Геосферные исследования. 2019. №2. С.86-97
  7. LAADS Web [Электронный ресурс]. – URL: http://ladsweb.nascom.nasa.gov/.
  8. Qu J. J. Earth Science Satellite Remote Sensing. V. 1: Science and Instruments / J.J. Qu, W. Gao, M. Kafatos, R. E. Murphy, V.V. Salomonson. – Beijing: Tsinghua University Press and Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg, 2006. – 418 p.
  9. EOSDIS Worldview [Электронный ресурс]. − URL: https://worldview.earthdata.nasa.gov/ .

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов

149