Численный анализ атмосферных явлений с использованием данных спутникового мониторинга

Вопросы изучения атмосферы на глобальном и региональном уровне, а также ее экстремальные проявления в разные временные интервалы, являются актуальными среди научного сообщества. Состояние атмосферы над конкретной территорией и в конкретное время характеризуется различными физико-географическими факторами, которые в комплексе определяют погоду изучаемой территории. Комплексность подхода в изучении атмосферных явлений, их экстремальных проявлений и роль этих факторов базируется на использовании данных о состоянии океана, общей атмосферной циркуляции, динамики верхних слоев атмосферы и ряда геофизических факторов. В качестве исходных данных для моделей используются данные метеозондов, метеоспутников и наземных метеостанций. Информация с метеорологических спутников используется там, где традиционные источники данных недоступны, а также эти данные необходимы для валидации и верификации результатов численного анализа. Сегодня применяется множество методов сбора, обработки и использования спутниковых данных для анализа и прогноза погоды [1-3]. Отдельно стоит отметить использование данных спутникового мониторинга для распознавания и анализа опасных атмосферных явлений. Исследования подобного рода предполагает статистическую и численную обработку данных метеорологических и спутниковых измерений, реанализа, а также моделирования с целью понимания механизма их развития, генерации неустойчивых режимов и др.
Изучение материалов показало, что важными физико-географическими факторами при анализе атмосферы на конкретном регионе будут подстилающая поверхность, рельеф, альбедо, городская застройка и температура почвы. При этом, следует отметить, что спутниковые снимки и инструменты численного анализа позволяют выделить определенные признаки для каждого атмосферного явления. К примеру, циклону принадлежат следующие признаки: замкнутая область пониженного давления, замкнутая область понижения высоты поверхностей равного давления, сильное вращательное движение воздуха, направление вращения, которое зависит от полушария. Комплексное использование физико-географических факторов и спутниковых данных позволяет выполнить детальный анализ атмосферы и увеличить заблаговременность прогноза погоды. Сегодня разработан ряд специализированных программных продуктов для проведения валидации результатов численного моделирования, путем сопоставления с результатами натурных метеонаблюдений, а также путем сопоставления с результатами орбитальных наблюдений и расчетами различных моделей. Примером такого программного продукта для мезомасштабной численной модели WRF является приложение MET. Важными моментами при изучении атмосферы является анализ опасных явлений (таких как струйные течения) и облачности. В существующей практике прогноз струйных течений составляется синоптиком на основе интерпретации продукции глобальных численных моделей и использования дополнительной информации, отражающей развитие мезомасштабных процессов (данных радиолокационных наблюдений, спутниковых данных и др.). В качестве предикторов локализации струйного потока целесообразно использовать спутниковые данные о 1) разрыве высоты тропопаузы и 2) облаках верхнего уровня. В то же время, представляется перспективным разработка алгоритма автоматического распознавания температурных инверсий, с использованием в комплексе результатов моделирования WRF, наземных и спутниковых наблюдений. В ННИЦ МО БГУ разработана блок-схема подобного алгоритма. Система включает два блока: 1. Распознавание атмосферных параметров. Для этого используется разработанная, с помощью языка программирования NCL, нейронная сеть. 2. Автоматический расчет в системе WRF, при обнаружении необходимого явления. Данная система улучшает качество прогноза и позволяет с высокой степенью достоверности определять атмосферные элементы на конкретной территории.
Разработанная блок-схема позволяет автоматизировать расчет атмосферы и улучшить качество прогноза погоды.