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)

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

XIX.D.11

Сравнительный анализ оценок параметров облачного покрова, полученных по данным разных спутниковых приборов для Европейской территории России

Волкова Е.В. (1)
(1) Европейский центр ФГБУ "НИЦ "Планета", Москва, Россия
В «НИЦ «Планета» разработана Комплексная пороговая методика (КПМ) попиксельной классификации спутниковой информации по косвенным признакам и на ее основе создан автоматизированный программный комплекс (АПК) «ETR-plus» (Волкова, Кухарский, 2019) для мониторинга параметров облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды (ОЯП) над европейской территорией России (ЕТР). АПК использует данные измерений альбедо и радиационной температуры различных спутниковых приборов (AVHRR/NOAA-18,-19, МСУ-МР/Метеор-М №2 и SEVIRI/Meteosat-11 и -8 (точки стояния 0 и 41,5° в.д.)) и прогностическую информацию различных моделей (Exeter (UK) или NCEP GFS (USA)), а также цифровую карту рельефа. Выходные продукты получаются в виде карт и числовых матриц для региона «ЕТР» (47-63° с.ш. и 20-50° в.д.) с пространственным разрешением 1’ (0,01667°) по широте и 1,5’ (0,025°) по долготе.
Цель работы – оценить качество выходных продуктов по облачности, осадкам и ОЯП, полученных разными версиями КПМ, сравнив их с аналогичными наземными наблюдениями на метеостанциях и климатическими оценками, а также выявить схожесть и различия получаемых продуктов, сравнив результаты оценок разными вариантами КПМ между собой, с целью выработки рекомендаций для пользователей.
Проведённые сравнение и валидация для региона «ЕТР» выявили следующее:
- результаты классификаций параметров облачного покрова по спутниковым данным с полярно-орбитальных (п/о) и геостационарных (г/с) КА несмотря на общую схожесть существенно отличаются друг от друга из-за разного пространственного разрешения спутниковой информации, смещения положения облака относительно реального в зависимости от высоты верхней границы облака (Нвго) и угла спутникового визирования (viz) (для г/с информации), разного угла обзора одного и того же облака и др.;
- точность классификаций по данным SEVIRI немного выше при использовании в качестве дополнительной информации данных численного анализа или прогноза Exeter по сравнению с прогнозом NCEP при прочих равных условиях;
- результаты классификаций КПМ (при прочих равных условиях), полученные по информации SEVIRI/Meteosat с разными точками стояния, очень близки между собой, но не являются абсолютно идентичными из-за разных углов обзора одного и того же облака, разных размеров пиксела и др.;
- точность классификации КПМ по данным МСУ-МР/Метеор заметно уступает точности классификации КПМ по данным AVHRR/NOAA из-за технических различий приборов и др. причин (Волкова и др., 2020);
- ближе всего результаты классификации для всех параметров облачности, осадков и ОЯП, полученные разными версиями КПМ, в холодный период года, а сильнее всего различаются летом;
- оценки количества общей облачности по спутниковым данным с п/о КА могут использоваться как равноценная замена наземным наблюдениям на метеостанциях, т.к. имеют высокое пространственное разрешение и достаточно высокую точность по сравнению с наземными метеонаблюдениями, а по информации SEVIRI облачный покров серьёзно переоценен из-за более грубого пространственного разрешения;
- несмотря на более высокую точность классификации (из-за более высокого пространственного разрешения и меньших значений viz), спутниковая информация с п/о КА имеет очень низкое временно́е разрешение (малое количество (4-6) и нерегулярность пролётов в течение суток) и поэтому не удобна ни для оперативного мониторинга, ни для климатических исследований, в отличие от информации SEVIRI с более низкими пространственным разрешением и точностными характеристиками выходных продуктов, но с более высоким и, самое главное, регулярным временны́м разрешением;
- спутниковые оценки ΣIсут по данным с г/с КА получаются сильно сглаженными (минимальные значения выше, а максимальные ниже) из-за грубого пространственного разрешения по сравнению с оценками ΣIсут по данным AVHRR/NOAA и с наземными измерениями на метеостанциях;
- значения ΣIсут по данным SEVIRI и прогноза NCEP сильно переоценены и не пригодны для климатического мониторинга и оценок ΣIмес и ΣIгод, однако допустимы к использованию для оперативного мониторинга ΣIсут, т.к. значения получаются ближе к реальным максимумам;
- спутниковые оценки сумм осадков за большие периоды времени (месяц, год) способны стать реальной альтернативой наземным измерениям на метеостанциях для мониторинга среднего увлажнения больших территорий: хорошо видна общая тенденция увлажнения территории (преобладающие максимальные и минимальные значения сумм осадков и их местоположение);
- спутниковые оценки сумм осадков совершенно непригодны для автоматического попиксельного сопоставления с данными наземных наблюдений на метеостанциях и точечного мониторинга «по пункту» из-за пространственного сдвига спутниковых измерений относительно реальных, а также из-за разных пространственных масштабов спутниковых (площадных) и наземных (точечных) наблюдений.

Ключевые слова: AVHRR/NOAA, SEVIRI/Meteosat, МСУ-МР/Метор-М, микрофизика облаков, осадки,
Литература:
  1. Волкова Е.В., Кухарский А.В. Специализированный программный комплекс получения и валидации спутниковых оценок параметров облачности, осадков, подстилающей поверхности и приземного слоя воздуха для Европейской территории России // Сборник тезисов Семнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва, ИКИ РАН, 11-15 ноября 2019 г. С. 161. doi 10.21046/17DZZconf-2019a.
  2. Волкова Е.В., Косторная А.А., Амикишиева Р.А. Определение параметров облачного покрова системами автоматической обработки спутниковых данных // Географический вестник = Geographical bulletin. 2020. № 3(54). С. 124-134. doi 10.17072/2079-2020-3-124-134.

Презентация доклада

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов