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)

Двадцать первая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXI.D.272

Частные методики анализа и прогноза метеорологических условий на основе данных специализированных космических аппаратов

Расторгуев И.П. (1), Денега И.З (1), Волгин В.Е. (1)
(1) Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина, Воронеж, Россия
Несмотря на неуклонное совершенствование современной авиационной техники, её функционирование по-прежнему остается зависимой от метеорологических условий и уязвимо от воздействия на него опасных явлений погоды. С неблагоприятными метеорологическими условиями связано около 11% авиационных происшествий [1]. Наиболее опасные для авиации явления погоды связаны с циклонами и атмосферными фронтами.
Наиболее сложной задачей является прогноз метеорологических условий для территорий недостаточно освещенных в метеорологическом отношении. Районы с разреженной сетью метеорологических и аэрологических наблюдений характерны для пустынных и горных районов, обширной водной поверхности и арктической зоны.
Одним их эффективных путей восполнение дефицита априорной информации является дальнейшее расширенное использование спутниковых данных [2].
С целью повышения безопасности и эффективности применения авиации в метеорологическом отношении было проведено исследование по разработке частных методик исследования метеорологических и синоптических объектов по данным специализированных космических аппаратов.
На первом этапе были исследованы зависимости метеорологических условий полетов от термобарической структуры циклонов по данным специализированных космических аппаратов.
Была составлена архивная выборка. Для этого использовались приземные карты погоды, карты барической топографии, цифровые спутниковые снимки за период с мая по сентябрь 2010-2021 годов. Спутниковые данные отстояли по времени от приземных наблюдений не более чем на 1 час. С приземных карт снимались значения пространственных размеров циклонов в продольном и поперечном направлениях, относительно его перемещения, значение минимального давления в центре циклона, наибольшие значения падения и роста давления в циклоне, наибольшая протяженность зоны осадков. С карт барической топографии снималась информация о минимальном значении геопотенциальной высоты стандартных изобарических поверхностей, значения максимальной скорости ветра в области замкнутой циклонической циркуляции на уровнях 850, 700, 500, 300 гПа, температура в центре замкнутой циркуляции на соответствующих уровнях. Для обработки данных с цифровых спутниковых снимков использовалась программа HRPTReader. С помощью этой программы определялась минимальная яркостная температура на верхней границе облачности и ряд других физических параметров подспутниковой поверхности. Сопоставляя данные спутникового и аэрологического зондирования определялась протяжённость полей облачности на стандартных изобарических уровнях.
Следующим этапом работы стало исследование корреляционных зависимостей параметров облачности и характеристик барического поля. Корреляционную матрицу получили путем обработки выборки в программе «Statistica». По результатам корреляционного анализа был составлен предварительный перечень предикторов. С помощью процедуры пошаговой линейной регрессии [3] были разработаны уравнения для восстановления значений характеристик облачных систем и зон осадков от термобарической структуры циклонов.
Углубление циклона приводит к усилению циклонической циркуляции. По скорости ветра в средней тропосфере можно судить о запасах кинетической энергии в циклоне. Соответственно происходит увеличение зоны облачности, протяженности зоны осадков и вертикальной мощности облачного массива.
Максимальная высота верхней границы облаков повышается при увеличении скорости ветра в верхней тропосфере и понижении геопотенциальной высоты изобарических поверхностей. Увеличение высоты верхней границы и увеличение площади облачной системы сопровождается понижением температуры на ее верхней границе.
Для разработанных уравнений, проверенных на независимом материале, ошибка составила от 5 до 22% от фактически наблюдавшихся значений и учитывает от 84 до 90% факторов (по коэффициенту детерминации), влияющих на искомую величину.
Приведённые критерии успешности позволяют сделать вывод о возможности использования данных уравнений в оперативной работе ведомственных метеорологических подразделений при ограниченных исходных данных.
На следующем этапе была проведена проверка метода ведущего потока для определения направления и скорости перемещения синоптических объектов и, связанных с ними, опасных для авиации явлений погоды.
Была составлена архивная выборка, которая включала в себя рассчитанные по методу ведущего потока направление и скорость перемещения атмосферных объектов на синоптических картах, и направление и скорость перемещения этих же объектов по последовательным спутниковым снимкам. Была произведена обработка и анализ большого количества аэросиноптического материала и сопутствующих аналоговых и цифровых спутниковых снимков. В основу данной методики положено правило ведущего потока определения перемещения естественных тропосферных объектов. Параметры перемещения определялись по картам АТ500 с введением поправочного коэффициента 0,8. Расчеты проводились следующим образом. На карте АТ500 снимались показания направления и скорости ветра.
Определялись характерные объекты на космических снимках. При внутримассовой обстановке это отдельные отметки от кучево-дождевых облаков, сформированные из них гряды и комплексы. В зоне атмосферных фронтов – вершины волн, выраженные области циклогенеза и резко очерченные границы фронтальной облачности. Период отслеживания данных объектов составил от 3 до 12 часов – большие сроки использовать нецелесообразно, поскольку претерпевает значительные изменения их конфигурация и не во всех случаях возможна достоверная идентификация. Измерения направления и скорости перемещения синоптических объектов проводились с использованием электронной линейки, а расчеты с использованием специальной программы.
В результате обработки сплошного ряда данных теплого сезона (июнь-сентябрь) за период с 2012 по 2021 годы установлено, что наблюдаемые с метеорологических космических аппаратов метеорологические и синоптические объекты в нижней части тропосферы (до 5-6 км) в целом перемещаются по ведущему потоку.
Отклонения по направлению укладываются в пределах ±20 градусов на протяжении всего периода с равновероятными реализациями знака отклонения.
По скорости перемещения циклонов отклонения, как правило, не превышают 10 км/ч с выраженным смещением в сторону завышения скорости.
Далее было проведено сравнение расчетных данных с фактическим перемещением исследуемых объектов. Было установлено, что расчетные данные по представленной методике дают более точные результаты по сравнению с расчетами по ведущему потоку. В большей степени это выражено при расчете скорости перемещения.
Подтверждено ранее сформулированное утверждение о целесообразности включения в диагностических и прогностических моделях предикторов, полученных с метеорологических космических аппаратов.
Используемый в процессе выполнения работы алгоритм разработки прогностических правил может быть использован в практической деятельности ведомственных метеорологических подразделений для оценки перемещения и эволюции синоптических и метеорологических объектов над мало освещенной в метеорологическом плане территорией.
Методика исследования метеорологических и синоптических объектов по данным специализированных космических аппаратов, отработанная в процессе выполнения работы состоит из следующих этапов.
На первом (предварительном) этапе производится:
1. Уяснение задачи и получение необходимой метеорологической информации;
2. Подбор данных спутникового метеорологического мониторинга.
Второй (подготовительный) этап включает:
3. Настройку программного обеспечения;
4. Определение структуры облачности, синоптических объектов и связанных с ними опасных для авиации явлений погоды графоаналитическим способом;
5. Обработка цифровой спутниковой информации с помощью специализированного программного обеспечения и получение параметров протяженности облачных систем, определение значений температуры верхней границы облачности, определение количества облачности, водности облачного слоя, а при необходимости и других характеристик.
На третьем (прогностическом) этапе производится:
6. Применение частных методик восстановления и прогнозирования характеристик синоптических объектов и метеорологических величин с использованием спутниковой информации (например методик, представленных в данной работе);
7. Введение необходимых поправок (при необходимости) на местные физико-географические особенности, сезонные факторы и особенности синоптических процессов.
8. Комплексирование результатов расчётов с данными наземных и аэрологических наблюдений и сопутствующим положением и характеристиками исследуемых объектов, полученных по другим источникам (карты погоды, данные радиолокационных и аэровизуальных наблюдений);
9. Составление адаптированного к задачам потребителя прогноза погоды с учетом информации, полученной с помощью метеорологического дешифрирования данных наблюдений (измерений) с метеорологических космических аппаратов.
В оперативной практике ведомственных метеорологических подразделений, как правило, используются аналоговая спутниковая информация. Представленная методика позволяет расширить возможности использования цифровой информации, тем самым способствуя снижению дефицита исходной метеорологической информации, что особенно актуально в условиях малоосвещенной в метеорологическом отношении местности.

Ключевые слова: термобарическая структура циклонов, цифровые и аналоговые спутниковые снимки, анализ и прогноз метеорологических условий, специализированные космические аппараты
Литература:
  1. Анализ статистики авиакатастроф на основе исследования множества факторов. Физико-техническая информатика (CPT2020). Материалы 8-ой Международной конференции. Нижний Новгород, 2020. С. 289-320.
  2. Применение спутниковой информации для решения задач в области гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды. Под. ред. В.В. Асмуса. М.: Гидрометиздат. 2020. 70 с.
  3. Скирда И.А., Ульшин И.И., Мартьяшкин А.Б., Мозиков В.А. Авиационные прогнозы погоды. – Воронеж: ВАИУ, 2010 г. 477 с.

Презентация доклада

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов

170