Нейросетевой метод восстановления интенсивности осадков по данным радиометра ATMS

Атмосферные осадки на сегодняшний день являются одним из наиболее важных параметров в системе «подстилающая поверхность – атмосфера». Информация о количественной оценке атмосферных осадков позволяет решать фундаментальные задачи в таких научных областях как метеорология, климатология, сельское хозяйство и др. Большая разреженность сети наземных наблюдений, неравномерность их территориального распределения резко сужают возможности постановки и эффективного решения подобных задач. Таким образом, спутниковые измерения являются основным источником информации об атмосферных осадках в различных пространственно-временных масштабах. В представленной работе рассмотрен оригинальный алгоритм оценки интенсивности осадков с помощью нейронных сетей по данным микроволнового спутникового радиометра ATMS, установленного на борту космических аппаратов Suomi NPP и NOAA-20/21. Алгоритм основан на использовании комбинации двух полносвязных нейронных сетей. Первая нейронная сеть используется для классификации потенциальной осадкообразующей облачности, вторая – для оценки интенсивности осадков. При обучении нейронной сети в качестве эталонного источника информации выступал массив смоделированных с помощью быстрой радиационной модели RTTOV в каналах прибора ATMS измерений и соответствующих им интенсивностей осадков из реанализа ECMWF ERA5. Валидация полученных оценок интенсивностей осадков проводилась по данным результатов работы алгоритма MIRS для спутникового радиометра ATMS. Анализ рассчитанных валидационных метрик результатов представленного алгоритма с результатами MIRS показал достаточно высокую точность обнаружения осадков со средним показателем RMSE: для воды – 0.78 мм/ч (0.56 мм/ч для слабых осадков, 4.86 мм/ч для очень сильных), для суши – 0.84 мм/ч (0.7 мм/ч для слабых осадков, 6.22 мм/ч для очень сильных).