Динамика развития зон глубокой конвекции (видео)

В докладе представлен видеоряд, отражающий изменчивость зон глубокой конвекции в Европейской части России. Основой видеоряда являются наблюдения в ИК-канале 10,8 мкм сканера SEVIRY, который установлен на геостационарном спутнике MSG Meteosat-9 (45,5º в.д.) [1]. Источником данных о глубокой конвекции является наблюдение участков облачного покрова Земли, которые характеризуются постоянно низкой, < 220 К температурой инфракрасного (ИК) излучения на протяжении более 6 часов.
Выделенные пороговым методом зоны глубокой конвекции с температурами, не превышающими 220 К, выделяются на сгенерированном видеоряде близкими по площади эллипсами. Это позволяет визуально точнее определить их расположение и, что не менее важно, временную эволюцию. Важно также то, что при формировании видеоряда был применен метод на основе расширенного предсказания векторов движения (AMVP) [2] для интерполяции изображений облачности и выделенных зон конвекции на 2,5-минутные интервалы, существенно повышающие исходное временное разрешение видеоряда, равное 1 часу. Такое интерполирование позволяет получить временное сверхразрешение видеоданных, т.е. является, по существу, аналитическим инструментом для изучения зон глубокой конвекции.
Постоянно пополняемый, начиная с 2023 года, видеоряд, представляющий собой эволюционно изменяющееся облачное поле над Европейской частью России с выделенными зонами, имеющими признаки глубокой конвекции, представлено на сайте ФИРЭ им.В.А.Котельникова РАН https://fireras.su/mcc3/.
Работа выполнена в рамках Госзадания ИРЭ им.В.А.Котельникова РАН №075-00395-25-00

Цитируемые источники

1. Werner, F., Deneke, H. Increasing the spatial resolution of cloud property retrievals from Meteosat SEVIRI by use of its high-resolution visible channel: evaluation of candidate approaches with MODIS observations // Atmos. Meas. Tech. 2020. Vol. 13. P. 1089–1111. DOI: 10.5194/amt-13-1089-2020
2. F. K. I. Ismaeil, A. Docef and R. Ward, "Efficient motion estimation using spatial and temporal motion vector prediction," Proc. Int. Conf on Image Processing (ICIP), vol. 1, 1999, pp. 70-74.
3. Саворский В.П., Чернушич А.П., Панова О.Ю., Кузнецов О.О. Инструменты дистанционного динамического мониторинга МКК // Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2023. C. 48. DOI 10.21046/21DZZconf-2023a.