Алгоритм оценки векторов ветра по данным космического аппарата Арктика-М №1

В последнее время повышаются требования к точности работы современных систем численного прогноза погоды. Вследствие этого возрастают и требования к полям метеорологических величин, от которых зависит правильное задание начальных условий. В данном случае немало важную роль играют данные, предоставляемые для ассимиляции в прогностические модели, в частности, спутниковые оценки векторов ветра на различных уровнях атмосферы.
С выведением перспективного гидрометеорологического космического аппарата (КА) Арктика-М № 1 на высокоэллиптическую орбиту появилась возможность получать спутниковые изображения земного диска с захватом полярной шапки с 15-и минутной частотой на 6-ти часовом интервале рабочего участка орбиты. Такая периодичность поступления данных с оценкой векторов ветра при их ассимиляции в прогностические модели должны значительно повлиять на качество предоставляемого прогноза в северных широтах и северном полушарии в целом.
В данной работе рассматривается применение одного из дифференциальных методов оптического потока - модифицированного метода Брокса с нормализацией ограничений на данные. На его основе реализуется алгоритм вычисления векторов ветра в атмосферном слое по перемещению облачности на двух смежных снимках инфракрасного канала с центральной длиной волны 10.7 мкм (9 канал) прибора МСУ-ГС КА Арктика-М №1. Для минимизации ошибок, возникающих при неоднородности получаемого векторного поля, реализован алгоритм фильтрации векторов при превышении порогов по среднеквадратическому отклонению угла направления и скорости в окне 11х11 пикселей.
Для оценки качества работы алгоритма проведено сравнение получаемых оценок параметров ветра с данными прогностической модели GFS и фактического радиозондирования атмосферы. Коэффициент корреляции по углу направления при сравнении с радиозондами составил 95%, по скорости – 87%, при этом среднеквадратическое отклонение составило 32.5 градуса и 5.9 м/с соответственно. Для данных прогностической модели корреляция по углу направления составила 89%, по скорости – 86%, среднеквадратическое отклонение – 21.3 градуса и 6 м/с соответственно. Важным моментом является то, что использование дифференциального метода оптического потока позволило достичь высокой плотности векторного поля, что в общем дает возможность применения таких данных для ассимиляции в прогностические модели.