Согласно полученным в ряде работ результатам моделирования меридиональный перенос атмосферной влаги в средних широтах на 90% осуществляется в сравнительно узких (шириной 500 – 1000 км), динамически формирующихся и разрушающихся «каналах» повышенного влагосодержания в нижней тропосфере – атмосферных реках (АР). Характерное время существования АР – единицы суток, а средняя протяженность – несколько тысяч километров. Таким образом, это явление синоптического масштаба, характеризующееся высокой скоростью развития и эволюции. Над мировым океаном и отдельными его акваториями могут существовать одновременно сразу несколько АР. Выход АР на сушу вызывает экстремальные погодные условия (ливневые осадки, штормовые ветра, наводнения, оползни, сели и т.д.) вследствие быстрой конденсации переносимой АР атмосферной влаги. С другой стороны, меридиональный транспорт водяного пара из тропиков в высокие широты делает АР одним из потенциально значимых факторов энергетического баланса в климатической системе Земли, а изменение таких статистических параметров как частота формирования АР, среднее количество переносимой ими в высокие широты атмосферной влаги и т.д. – возможным индикатором климатических изменений. Таким образом, актуальна задача систематического изучения АР на климатически значимых интервалах времени. С этой целью предложено сформировать глобальную климатологическую базу данных атмосферных рек (БДАР) и внедрить алгоритмы автоматического детектирования АР по данным спутникового радиотеплового мониторинга для ее наполнения.
В работе проанализированы известные из литературы подходы к формированию баз данных атмосферных рек. Нужно отметить, что, в основном, это базы данных регионального уровня, т.е. содержащие статистические данные по АР над отдельно выбранным бассейном Мирового океана (например, северо-востоком Тихого океана). Наименьшее внимание при этом уделяется АР Южного полушария, а в Северном – АР над Индийским океаном. В представленной работе рассмотрен подход к формированию глобальной БДАР за счет использования более универсального, глобально применимого алгоритма автоматического детектирования АР.
В работе также обсуждена специфика проектирования базы данных, обеспечивающая наиболее адекватное отображение характеристик АР в единицы хранения. Существенной методической сложностью является описание АР как динамического протяженного объекта. Принципиально разные характеристики могут представлять интерес при исследовании индивидуальной АР как фактора экстремальных погодных условий и совокупности АР как структурного элемента глобальной циркуляции. В первом случае интерес представляют, в частности, место и время выхода АР на побережье, интегральное влагосодержание, интенсивность осадков, потоки скрытого тепла, соответствующие этому моменту. Во втором случае количественное описание оказывается сложнее, поскольку должно давать информацию о временном интервале существования АР и ее пространственной конфигурации (в динамике), распределении реализующихся в АР потоков скрытого тепла. Возникает необходимость отождествлять образы одной и той же АР, зарегистрированные в разные моменты измерений в течение всего времени ее существования (например, для анализа частоты формирования АР). В докладе обсуждены рекомендации и намеченные пути решения указанных проблемных аспектов разработки.