Восьмая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 15-19 ноября 2010 г.
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
VIII.D.79
Анализ ограничений при автоматизированном распознавании сильных шквалов по спутниковой и прогностической информации
Дмитриева Т. Г.(1), Бухаров М.В.(2), Песков Б. Е.(1)
(1) ГУ «Гидрометцентр России»
(2) ГУ «НИЦ «Планета»
Важной практической задачей является повышение надежности распознавания и предупреждения шквалов более 28 м/с, которое невозможно без изучения случаев, когда учащенная во времени спутниковая и прогностическая информация не позволяет правильно оценить их возможность.
13 июня и 29 июля 2010 г. зарегистрированы особо сильные шквалы в Московском регионе и близлежащих областях с максимальной скоростью ветра 28-33 м/с. Шквалы 13 июня 2010 г. правильно определены с использованием спутниковой информации, а шквалы 29 июля 2010 г. этим способом не были диагностированы. Их сила и место определялись совместным использованием ансамбля модельных, синоптических и географических оценок.
Автоматизированный спутниковый диагноз шквалов проводился в ГУ «НИЦ «Планета» по информации с геостационарного ИСЗ Meteosat-9, поступающей с периодичностью 15 минут и имеющей пространственное разрешение 7-11 км. Использовались и специально обработанные выходные данные гидродинамической модели регионального прогноза Гидрометцентра России, выходные данные американской численной модели WRF-ARW, детальный мезосиноптический анализ авторов из Гидрометцентра России.
Установлено, что действующая автоматизированная методика спутникового диагноза не позволяет распознать шквалы, связанные с локальной кучево-дождевой облачностью, регистрируемая температура на верхней границе которой выше, чем -45°С. Выходные данные численных гидродинамических моделей также не всегда достаточно точны в определении силы и места шквала.
В качестве иллюстраций приводятся примеры спутниковых и прогностических карт, использовавшихся для анализа.
Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов
153