Оценки параметров облачного покрова по данным геостационарного МИСЗ METEOSAT-9 круглосуточно в автоматическом режиме

Разработана и испытана пороговая методика автоматической попиксельной классификации данных измерений радиометра SEVIRI ИСЗ METEOSAT-9, которая позволяет детектировать облачность и идентифицировать ее тип (13 классов), определять фазовое состояние воды (4 класса) в слое вблизи верхней границы облачности (ВГО), рассчитывать температуру воздуха на уровне ВГО (10 градаций или в кельвинах) и у подстилающей поверхности (в кельвинах), оценивать высоту ВГО (10 градаций или в метрах) и нижней границы облачности (НГО) (4 градации), максимальную водность облачного слоя (8 градаций) и его водозапас (10 градаций), выделять зоны осадков и определять их мгновенную интенсивность (9 градаций) и тип (13 классов), детектировать зоны и определять вероятность и интенсивность гроз и града (по 4 класса), определять интенсивность обледенения в облаках (4 класса) и высоту верхней и нижней границ слабого, умеренного и сильного обледенения (по 9 градаций) в круглосуточном режиме для полного круга обзора радиометра SEVIRI (68° з.д.-68° в.д. и 68° с.ш.-68° ю.ш.) в течение всего года независимо от состояния подстилающей поверхности (вода, суша, горы, снег/лед).
В качестве предикторов методика использует измерения радиометра SEVIRI в 11 каналах, а также их разности. Динамические пороговые значения предикторов рассчитываются для каждого пиксела спутникового изображения как функции географической широты и долготы, высоты солнца, календарного дня, приземной температуры воздуха и др. Дополнительно в методике используются прогностические данные о вертикальных профилях температуры и влажности на стандартных изобарических уровнях атмосферы, извлекаемые из базы данных Гидрометцентра РФ. Сопоставление оценок параметров облачности и осадков, полученных по данным METEOSAT, с аналогичными оценками по данным радиометра AVHRR/NOAA и результатами наземных метеонаблюдений показывает удовлетворительное качество выходных информационных продуктов. Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект 07-05-01030).