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)

XXIV.D.488

Объектное распознавание и трекинг облачности глубокой конвекции по данным геостационарных спутников с учётом изменчивости температуры тропопаузы

Шишов А.Е. (1), Горлач И.А. (1)
(1) Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации, Москва, Российская Федерация
С облачностью глубокой конвекции (ОГК) связаны опасные явления погоды тёплого периода; над большими территориями её мониторинг ведут геостационарные метеорологические искусственные спутники Земли (МИСЗ). В системе мониторинга ОГК (СМОГК) Гидрометцентра России распознавание объектов ОГК — первый этап алгоритма [1], второй — трекинг, то есть слежение за объектами по соответствию их масок на последовательных снимках. Основная сложность распознавания в том, что мезомасштабные конвективные системы объединяют под общей наковальней от одной до нескольких конвективных ячеек, а при утопленной конвекции ОГК сливается с облачностью других типов. В начальном варианте СМОГК применялся пороговый метод, выделяющий в виде объекта каждую связную область пикселей с радиационной температурой верхней границы облаков (ВГО) ниже 225 К. Его недостатки: соседние ячейки выделяются как одно облако, и трекинг ведётся для облака, а не для ячеек; при повышении температуры ВГО выше порога объект временно «забывается», хотя ячейка может регенерировать; колебания температуры менее 1 К могут разделить ячейку на несколько объектов; объектами становятся остатки наковален и перистые шлейфы, в которых уже нет конвективных процессов.

Выборка для настройки и проверки алгоритма — 18 двухчасовых окон наибольшей грозовой активности за май — август 2025 г. над областью 10° з. д. – 45° в. д., 35–65° с. ш.: измерения радиационной температуры ВГО радиометром SEVIRI МИСЗ Meteosat-11 в инфракрасном канале 10,8 мкм, поле температуры тропопаузы (границы тропосферы и стратосферы, которую спутник не наблюдает) из модели численного прогноза погоды ICON-Ru 6.5 ENA и измерения молниевых разрядов прибором Lightning Imager спутника Meteosat третьего поколения [2]. Молниевые разряды служат независимым эталоном гроз: они объединяются в очаги (не менее трёх достоверных вспышек за 5 мин в смежных пикселях), и очаг считается распознанным, если в радиусе 15 км от него на одном из снимков за предшествующий час был выделен объект ОГК — объект обычно появляется за один-три снимка до первого разряда. Качество оценивается долей распознанных очагов гроз и долей ложных тревог — долей объектов, в окрестности которых в течение часа не было разрядов.

Предлагаемый нами алгоритм RuHmc-BasinTrack решает задачу распознавания: на каждом снимке (раз в 5 мин) он выделяет объекты ОГК, а трекинг сопоставляет их с объектами предыдущего снимка; прогноз не строится. Объектом считается отдельная конвективная ячейка: она строится вокруг ядра — холодной вершины, выделяемой как локальный минимум температуры ВГО, заметно более холодный, чем окружающая наковальня, — а общая наковальня нескольких ячеек делится между ними. Критерий ядра близок к критерию пробивающей тропопаузу вершины в работе [3], но там выделяются отдельные пиксели вершин, а здесь объект охватывает всю ячейку. Уровни, при которых объект возникает и сохраняется, заданы не фиксированными значениями, а относительно температуры тропопаузы по данным модели, осреднённой по масштабу воздушной массы: объект возникает, когда ВГО хотя бы в одном пикселе холоднее тропопаузы на 2 К (уровень зарождения), и сохраняется, пока его ядро не теплее тропопаузы более чем на 1 К, поэтому временно ослабевшая ячейка не теряется. Значения уровней и остальных параметров подобраны не визуально, а по данным грозопеленгации на временных 6 окнах с проверкой на 12 независимых.

Основные результаты.
1. Доля ложных тревог (объектов, не подтверждённых грозами) снижена с 62 % у порогового метода до 28 % при снижении доли распознанных очагов гроз с 78 до 68 %; число объектов на снимке сокращено со 133 до 37. Число исчезновений объекта при сохранившейся облачности с температурой ВГО ниже 235 К сокращено с 608 до 11 в час, перекрытие масок объекта на соседних снимках (после сдвига предыдущей маски на вектор перемещения объекта) увеличено с 46 до 80 %.
2. Уровень зарождения должен зависеть от температуры тропопаузы: 4 августа (тропопауза 225 К) при пороге 220 К распознано 22 % очагов, при уровне на 2 К ниже температуры тропопаузы — 64 %; 12 мая (218 К) — 94 и 31 %, так как вершины облаков не достигали высоты тропопаузы и их температура была на 6–11 К выше. В пределах области в один срок температура тропопаузы различается на 20–25 К [4], поэтому замена её поля одним значением на всю область снижает долю распознанных очагов с 67 до 48 %.
3. Днём температура ВГО над очагами в 57 % случаев не выше уровня зарождения, но южнее 45° с. ш., где вершины большинства грозовых облаков не достигают тропопаузы, — лишь в 42 %, а севернее 55° с. ш. — в 90 %. Оптимальный уровень зарождения лежит в интервале +/- 2 К от температуры тропопаузы.

Таким образом, учёт изменчивости температуры тропопаузы и выделение объектов по холодным ядрам ячеек более чем вдвое снизили долю ложных тревог и на порядок повысили устойчивость трекинга при умеренном снижении доли распознанных очагов гроз. Достоверность распознавания и трекинга ОГК повышена, что важно для эффективного использования в оперативном режиме.

Ключевые слова: облачность глубокой конвекции, распознавание, трекинг, верхняя граница облаков, радиационная температура, тропопауза, SEVIRI, ICON-Ru, грозопеленгация, Meteosat третьего поколения
Литература:
  1. Шишов А. Е., Горлач И. А. Алгоритм распознавания и мониторинга облачности глубокой конвекции по данным МИСЗ на основе целочисленного программирования // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. — 2020. — № 2 (376). — С. 39–59. — DOI: 10.37162/2618-9631-2020-2-39-59.
  2. Holmlund K., Grandell J., Schmetz J. et al. Meteosat Third Generation (MTG): Continuation and innovation of observations from geostationary orbit // Bulletin of the American Meteorological Society. — 2021. — Vol. 102, no. 5. — Pp. E990–E1015.
  3. Bedka K., Brunner J., Dworak R., Feltz W., Otkin J., Greenwald T. Objective satellite-based detection of overshooting tops using infrared window channel brightness temperature gradients // Journal of Applied Meteorology and Climatology. — 2010. — Vol. 49, no. 2. — Pp. 181–202.
  4. Hoinka K. P. Temperature, humidity, and wind at the global tropopause // Monthly Weather Review. — 1999. — Vol. 127, no. 10. — Pp. 2248–2265. — DOI: 10.1175/1520-0493(1999)127<2248:THAWAT>2.0.CO;2.

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов