Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Восьмая всероссийская открытая ежегодная конференция
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 15-19 ноября 2010 г.
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

VIII.D.34

Методика автоматического построения карт нефанализа по данным измерений с геостационарного МИСЗ METEOSAT-9

Волкова Е.В.
ГУ «Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета»
Рассмотрена возможность применения комплексной пороговой методики, разработанной автором, для автоматического построения карт нефанализа по данным измерений радиометра SEVIRI с ИСЗ METEOSAT-9 как для полной зоны обзора метеоспутника, так и для территории Европы и ЕТР. Настройка и оценка работоспособности методики выполнены на основе карт нефанализа, построенных в НИЦ «Планета», а также архива синхронных спутниковых и наземных метеонаблюдений за количеством облачности за период 2008-2010 гг.
Нефанализ содержит сведения о среднем количестве и преобладающей форме облаков, структурных особенностях облачных полей и др. и позволяет следить за эволюцией крупных облачных систем, в т.ч. макро- и синоптического масштаба. В настоящее время составление карт нефанализа проводится в полуавтоматическом режиме при активном участии опытного дешифровщика. Время обработки зависит от размера спутникового изображения (в т.ч. его разрешения и размера территории) и составляет, в среднем, около часа. Периодичность этой информации - 1-2 раза в сутки.
Главными преимуществами использования рассматриваемой методики является: 1) существенное увеличение скорости обработки спутникового изображения (около 5 мин), в результате, периодичность поступления карт нефанализа составляет 15-30 мин; 2) возможность изменения масштаба генерализации, т.е. размеров территории, для которой оценивается количество и тип облачности; 3) увеличение количества типов облачности за счет информации о ярусности слоистообразной облачности и стадии развития кучево-дождевой; 4) качество нефанализа практически не зависит от квалификации дешифровщика; 5) большая наглядность выходной информации. Методика допускает вмешательство дешифровщика для уточнения мезо- и макроструктуры облачных образований. Регулярно поступающая таким образом информация о состоянии облачного покрова может применяться как в оперативной работе службы погоды, так и, например, для анализа сезонных особенностей распределения общего количества облачности и различных её форм.

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов

145