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 третья международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXIII.D.312

Спутниковый мониторинг как средство получения исходных данных для прогнозирования туманов

Расторгуев И.Р. (1), Гончаров А.И. (1), Микляев Н.Ю. (1)
(1) Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина, Воронеж, Россия
Одним из основных направлений повышения качества метеорологических прогнозов является дальнейшая детализация, оперативность и расширение номенклатуры априорной информации [1].
В условиях нарушения обмена метеорологическими и аэрологическими данными с наблюдательных сетей, повышается актуальность расширенного применения данных дистанционного зондирования атмосферы и подстилающей поверхности со специализированных космических аппаратов в задачах анализа и прогноза погоды [2].
Одним из приложений спутниковой информации является получение исходных данных для реализации алгоритмов прогноза туманов.
Алгоритмы прогноза радиационных туманов основаны на сравнении температуры туманообразования Тт и минимальной температуры воздуха у поверхности земли (на высоте 2 метра) Тmin, достижимой за счёт радиационного выхолаживания в фактических на момент расчёта и ожидаемых в течении ночи сопутствующих значений (характеристик) влияющих факторов: температуры, влажности, параметров ветра и облачности.
Температура туманообразования рассчитывалась по классическим методикам (методы Зверева А.С. и Берлянда М.Е.) [3].
Сложность реализации данных подходов заключается в использовании прогностических данных по облачности и ветру при расчёте Тmin и необходимости учета влияния местных физико-географических условий. Также существенно влияет на качество прогнозов высокая временная дискретность регулярных наблюдений.
Для некоторых потребителей прогностической информации, например для авиации, необходима информация о таком опасном явлении, как туман, не только по аэродромам взлёта и посадки, но и по району выполнения авиационных работ [4]. Во втором случае возникает проблемы с определением исходных данных для прогнозирования. Для получения данных о температуре и влажности предложена методика на основе данных спутникового зондирования.
Поскольку в прогностических моделях используется термодинамическая температура воздуха на высоте психрометрической будки, а с околоземной орбиты определяется яркостная температура подстилающей поверхности, то предварительно определялись переходные коэффициенты от измеряемых величин к используемым в прогностических моделях.
Для определения влагосодержания приземного слоя воздуха использовались, как спутниковые данные [5], так и результаты гидродинамического предвычисления [6].
Снимались данные за последовательные сроки ДЗЗ (от 3 до 5) с дискретностью от 15 минут до 2 часов. Определялись значения разности характеристик температуры и влажности между сроками наблюдений. Методом пошаговой линейной регрессии построены асинхронные зависимости значений минимальной температуры от исходных параметров. Решающие правила разрабатывались дифференцированно по сезонам года (декабрь-февраль, март-апрель, май-сентябрь, октябрь-ноябрь) для различных физико-географических условий в пределах европейской территории России и прилегающих равнинных районов.
За исключением зимнего периода (покрытие подстилающей поверхности снегом) среднеквадратические и абсолютные ошибки определения Тmin составили 0,7÷1,6С, что соизмеримо с расчётами по станционным данным. При этом успешность прогноза тумана по общей оправдываемости, оправдываемости на наличие и отсутствие явления находилась в пределах 76-88%.
Традиционный подход к прогнозу адвективных туманов заключается в построении прогностических зависимостей основанных на сопоставлении характеристик температуры и влажности приземного слоя воздуха в пункте прогноза и в исходном районе траектории переноса на заданный период времени. Искомые значения определялись по аналогии с получением исходных данных для прогноза радиационных туманов. Исходный район определялся методом «обратных траекторий». При отсутствии достоверных аэрологических данных использовался метод восстановления барического поля и поля ветра в средней тропосфере по спутниковым данным [7].
Критерии успешности прогноза адвективных туманов по исходным данным, полученным на основе интерпретации спутниковых данных, составили 79-84%, за исключением северо-западного региона (71-74%). Снижение оправдываемости в данном случае вызвано влиянием значительной неоднородности подстилающей поверхности и наложением механизмов выхолаживания и испарения в образовании туманов (факторы радиационного выхолаживания и испарения существенно дополняют адвективные изменения).
По результатам проведённого исследования можно сделать вывод о возможности и целесообразности использования данных дистанционного зондирования Земли со специализированных космических аппаратов для получения априорной информации при прогнозировании туманов различного генезиса.

Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, метеорологические космические аппараты, прогноз туманов, исходная метеорологическая информация, оправдываемость прогнозов.
Литература:
  1. Бедрицкий А.И., Гусев А.И. Гидрометеорологическая отрасль, индустрия погоды и климата - новые реальности деятельности в области гидрометеорологии. Гидрометеорология и образование. 2025. № 1 (21). С. 6-22.
  2. Асмус В.В., Бедрицкий А.И., Стасенко В.Н., Тасенко С.В., Успенский А.Б. Развитие в Росгидромете космической подсистемы наблюдений и системы геофизического мониторинга. Метеорология и гидрология. 2017. № 7. С. 35-49.
  3. Шакина Н.П., Иванова А.Р. Прогнозирование метеорологических условий для авиации. М.: Триада лтд, 2016. 312 с.
  4. Дорофеев В.В., Кузнецов И.Е., Степанов А. В., Черепанов Д.В. Метеорология специального назначения. Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2021. 271 с.
  5. China National Space Administration (CNSA). [Электронный ресурс] // http://www.cnsa.gov.cn/.
  6. Прогностические карты относительной влажности. https://www.meteoblue.com/ru/погода/карты/index#coords=4.15/51.7/40.57&map =humidity.
  7. Красотский Г.А., Расторгуев И.П., Белинский А.С., Денега И.З. Методика восстановления барического поля на высотах по данным специализированных космических аппаратов. В сборнике: Актуальные вопросы развития авиационной науки и практики. Сборник материалов ХIV Международной научно-практической конференции. Краснодар: 2024. С. 147-151.

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов