Способ автоматического детектирования облачности глубокой конвекции по данным МИСЗ и COSMO-Ru

Круглосуточные измерения радиометра SEVIRI метеорологического искусственного спутника Земли (МИСЗ) Meteosat-10 в трех инфракрасных диапазонах за период с 2013 по 2020 год (только тёплые месяцы года) с пространственным разрешением 4-6 км и периодом обновления 15 минут использованы для детектирования зон глубокой конвекции (в дальнейшем - объектов) с помощью многошагового алгоритма на основе комплексного применения стандартного порогового метода [1] и статистической модели машинного обучения. Такой подход позволяет учесть большое количество факторов, в том числе различные характеристики температуры и формы верхней границы облака.

Для оценки качества и обучения алгоритма детектирования привлечены регулярные синоптические наблюдения и проверенные данные базы добровольных сообщений об опасных явлениях (ОЯ) ESWD [2]; проведен отбор близких по времени и пространству данных о фактах конвективных ОЯ (наземных наблюдений) и о наблюдении с МИСЗ объектов облачности глубокой конвекции, формирующих условия ОЯ.

Дополнительное привлечение данных модели численного прогноза погоды COSMO-Ru позволило детектировать не только сами объекты ОГК, но и области пробивания тропопаузы, связанные с максимальным риском возникновения ОЯ [3].

Результаты исследования свидетельствуют о высокой эффективности разработанного алгоритма детектирования ОГК: при доле ложных тревог (FAR) менее 25% удалось получить вероятность детектирования (POD) выше 95%. Дальнейшее усовершенствование алгоритма возможно за счёт привлечения независимых данных, указывающих на наличие ОГК (например, радарных данных), что может снизить долю ложных срабатываний и повысить объективность валидации. Кроме того, повышения вероятности распознавания и снижения доли ложных тревог можно достичь за счёт расширения перечня используемых характеристик ОГК.