Глобальное поле облачности является одной из основных составляющих климатической системы Земли и представляет собой наибольшую неопределенность при прогнозировании изменений климата согласно данным межправительственной группы экспертов (IPCC) [1]. Структура облачного поля и его характеристики находятся в сложной взаимосвязи с климатическими изменениями. С одной стороны облачность, ее повторяемость и характеристики вносят вклад в изменения климата, а с другой ‒ являются их маркерами. Современный метеорологический стандарт разделяет облака на 27 разновидностей, включая 10 основных форм, их подтипы и некоторые сочетания. Поэтому глобальное поле облачности можно рассматривать как сложную многослойную динамическую структуру, характеризующуюся большим числом параметров.

В настоящее время активно развиваются климатические модели и методы численного прогноза погоды. Для их реализации привлекают результаты многолетних измерений различных параметров окружающей среды. Из-за сложности описания всей климатической системы прибегают к рассмотрению климата отдельных территорий и оценке их вклада в общий результат. Одним из таких регионов, охватывающим одновременно несколько природных зон, является Западная Сибирь. Здесь, начиная с 1970-х годов, наблюдаются одни из самых высоких температурных аномалий [2]. Поэтому эта территория представляет особый интерес. Для построения региональных климатических моделей необходима различная информация о происходящих процессах и явлениях в системе «атмосфера ‒ подстилающая поверхность» за продолжительный промежуток времени. К ней относится изменчивость режима облачности и ее характеристик над исследуемой территорией. На данный момент единственным надежным источником информации о макро- и мезосистемах облаков являются результаты дистанционного зондирования Земли из космоса. Современные системы космического базирования позволяют получать не только изображения облачности в различных спектральных интервалах, но и восстанавливать ее структуру и физические характеристики.

В докладе представлена методика исследования сезонно-широтной изменчивости характеристик различных типов облачности над территорией Западной Сибири. Она основана на использовании алгоритма классификации изображений облачности с помощью нейросетевых технологий [3]. Обсуждаются результаты апробации методики на ежедневных данных прибора MODIS, полученных в течение 2017 года для Западной Сибири. Рассматриваются пять природных зон исследуемого региона: тундра, лесотундра, болота, тайга и лесостепь. Приводятся сезонно-широтные зависимости повторяемости и некоторых характеристик различных типов облачности. Обсуждаются возможные направления использования полученных результатов.

Работа выполнена в рамках государственного задания ИОА СО РАН (рег. № НИОКТР АААА-А17-117021310142-5).