Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
XXII.D.19
Мониторинг снежного покрова по данным радиометра SEVIRI КА серии Meteosat
Волкова Е.В. (1), Дерюгина В.В. (1), Кухарский А.В. (1), Невский А.А. (1)
(1) Европейский центр «НИЦ «Планета», Москва, Россия
Снежный покров играет важную роль в формировании гидрологического и энергетического балансов территории. Информация о нём крайне важна для сельского хозяйства (для прогноза сохранности озимых культур в зимнее время, увлажнения почв при его таянии и др.). Наземные измерения на агрометеорологических станциях позволяют наблюдать за снегом точечно, т.е. на станции и в её ближайших окрестностях. Кроме того, наземная сеть метеорологических наблюдений за снегом неравномерно распределена по поверхности суши. Спутниковые наблюдения для многих территорий являются единственным источником информации о снежном покрове и, кроме того, дают возможность осуществлять мониторинг изменчивости границ снежного покрова. Однако они имеют и ряд ограничений: например, невозможность наблюдать за снегом сквозь облака и под деревьями (особенно хвойных пород), а также то, что оценки получаются в среднем для площади пиксела, т.е. если снегом занята меньшая часть пиксела (растаял в некоторых местах или в его пределах находилось много бесснежных территорий (дороги, лес, др.)), то пиксел по спутниковым данным будет считаться без снега, а если наоборот, большая часть пиксела занята снегом, то весь пиксел будет считаться покрытым снегом.
В ФГБУ ЕЦ «НИЦ «Планета» разработан автоматизированный программный комплекс (АПК), предназначенный для оперативного мониторинга снежного покрова по данным радиометра SEVIRI КА серии Meteosat. Помимо спутниковой информации (каналы 1-10 SEVIRI/Meteosat) в АПК используются данные прогностической модели Exeter (Великобритания, сетка 2,5°, сроки 0 и 12 ч UTC), а также числовой рельеф. В основе АПК лежит оригинальная авторская пороговая методика дешифрирования облачности по косвенным признакам [1, 2].
В процессе работы АПК для отдельных сроков спутниковых наблюдений дешифрирует облачную маску по данным измерений альбедо (каналы 1-3) и радиационной температуры (каналы 4-7, 9, 10) и для безоблачных пикселов в светлое время суток детектирует снег. Для остальных безоблачных пикселов определяется вероятность существования снежного покрова. В дневное время для безоблачных пикселов проводится классификация на 3 класса (вероятность наличия снега 100 %, >0 % и 0 %), а в ночное время только на 2 класса (вероятность наличия снега >0 % и 0 %). Таким образом, АПК в течение суток детектирует 4 класса объектов: облачно, безоблачно/снег, безоблачно/вероятно снег, безоблачно/без снега.
Используя результаты «срочных» наблюдений (8 основных синоптических сроков), АПК строит суточные монтажи снежно-ледового покрова сперва для каждого КА Meteosat, а затем для двух КА, если оба прибора захватывают заданную территорию.
Выходные продукты АПК – бинарные матрицы со значения кодов классов и соответствующие им растровые карты. «Срочные» наблюдения и суточные монтажи для каждого КА за снежным покровом получаются для полного круга обзора или его фрагмента прибора SEVIRI/Meteosat с исходным разрешением, на регулярной сетке или для любой картографической проекции, заданной матрицей координат, а для двух КА – для общего региона на регулярной сетке или заданного матрицей. Зона обзора радиометра SEVIRI/Meteosat: угол спутникового визирования не более 7,7° или ±69° широты/долготы вокруг точки стояния.
Была проведена авторская валидация суточных карт снежного покрова, построенных по информации двух КА, данными наземных наблюдений на метеостанциях и снегомерных маршрутах за высотой снега за январь-май 2024 г. для территории 40-67° с.ш. и 15-95° в.д. Точность классификации (HR – Hit Rate) для 3х классов вероятности снежного покрова составляет в среднем 86 %. В зимние месяцы точность классификации классов «вероятно снег» и «снег/лёд» выше (~100 %), чем весной.
В 2019 г. Гидрометцентром России и НИЦ «Планета» была разработана система мониторинга и прогнозирования гидрометеорологической обстановки в бассейне р. Волга («ГИС Волга») [3, 4]. В систему в виде веб-сервисов поступают данные Гидрометцентра России (гидрологические, метеорологические и агрометеорологические данные, информация снегомерных маршрутов с сети Росгидромета, метеорологический прогноз, прогноз уровней и притока вод в водохранилища бассейна р. Волга), а также результаты спутниковой классификации с веб-сервисов НИЦ «Планета». Доступ к данным в системе «ГИС Волга» осуществляется через веб-приложение с помощью обычного веб-браузера. С 2024 г. ГИС «Волга» дополнен спутниковым продуктом «Карты снежного покрова по данным SEVIRI/Meteosat» (3 класса объектов: облака, безоблачно/без снега, безоблачно/снег). Класс «безоблачно/без снега» в ГИС «Волга» включает в себя 2 класса с карт «Вероятность снежного покрова»: безоблачно/без снега и безоблачно/вероятно снег, т.е. этот класс необязательно без снега: снег может присутствовать, но экранироваться, например, деревьями.
Ключевые слова: SEVIRI, Meteosat, снежный покров, ГИС «Волга»
Литература:
- Волкова Е.В. Использование информации радиометра SEVIRI с геостационарных метеоспутников серии Meteosat для мониторинга количества облачного покрова // Сборник тезисов Шестнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва, ИКИ РАН, 12-16 ноября 2018 г. С. 164. ISBN 978-5-00015-018-4. doi:10.21046/2070-16DZZconf-2018a.
- Волкова Е.В., Успенский А.Б. Оценки параметров облачного покрова по данным геостационарного МИСЗ METEOSAT-9 круглосуточно в автоматическом режиме // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. Т. 7. № 3. С. 16-22.
- Дерюгина В.В., Василенко Е.В., Кровотынцев В.А., Кухарский А.В. // Технологические решения при создании спутникового сегмента информационной системы мониторинга наводнений в бассейне р. Волга/ Интерэкспо Гео-Сибирь. 2022. Т. 4. С. 40-47. DOI: 10.33764/2618-981X-2022-4-40-47
- Дерюгина В.В., Симонов Ю.А., Леонтьева Е.А., Невский А.А.// Веб- ГИС- технологии обработки и анализа спутниковых данных и гидрологических измерений и для мониторинга и прогнозирования паводковой обстановки в бассейне р. Волги / Материалы сборника VI Международной научно-практической конференции: «Комплексные проблемы техносферной безопасности» в 3 ч. Воронеж, 2021. С. 80-92.
Презентация доклада
Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов