Интенсивные конвективные процессы могут быть выявлены по характерным шаблонам, проявляющимся в данных дистанционных наблюдений. В зарубежной литературе эти шаблоны часто именуют сигнатурами. Установлено, что сигнатуры могут быть полезны для прогноза опасных конвективных явлений (ОКЯ) – они нередко обнаруживаются за некоторое время до регистрации этих явлений [1-3]. Эта статистически значимая связь, изначально описанная в работах зарубежных исследователей, нашла подтверждение и в условиях нашей страны. В частности, по результатам проведенной оценки прогностической значимости сигнатур на Европейской территории России в период 2019-2025 гг. в более чем 70% случаев отмечалось заблаговременное выявление сигнатур, за 30-40 мин до регистрации ОКЯ [4].

В ходе оценки рассматривался набор разнородных сигнатур. По спутниковым данным сигнатуры overshooting top (OT) – куполообразные вершины облаков, распространяющиеся выше уровня тропопаузы и anvil thermal couplet (ATC) – термопара из OT и холодных областей на верхней границе облаков в форме букв U/V или кольца. По радарным данным сигнатура слабого радиоэха weak echo region (WER). По грозопеленгационным данным сигнатура резкого скачка частоты регистрации молниевых разрядов Lightning Jump (LJ). Для обнаружения сигнатур использовались специально разработанные программные средствами их автоматического детектирования по данным наблюдательной сети Росгидромета.

В рамках продолжения работ проведены вычислительные эксперименты с варьированием параметров распознавания сигнатур и отобраны наиболее оптимальные расчетные конфигурации, в соответствии с которыми были уточнены ранее разработанные алгоритмы детектирования. Кроме того в состав комплекса программных средств автораспознавания были включены модули, обеспечивающие выявление новых сигнатур: доминантная ячейка (Single Cell) и зона больших градиентов отражаемости на нижнем уровне (Tight Low Level Reflectivity Gradient) по радарным данным, а также резкие падения частоты регистрации молниевых разрядов Lightning Dive (LD) по грозопеленгационным данным. Дана оценка перспективности их использования в отечественной прогностической практике.

Исследование выполнено в рамках Плана научно-исследовательских работ Росгидромета на 2025-2029 гг. (тема 6.8, номер государственной регистрации 125102712061-6) при частичной поддержке гранта Российского научного фонда № 24-17-00357.

Ключевые слова: интенсивная конвекция, диагностические признаки, сигнатуры, алгоритм, опасные явления, спутниковые данные, радиолокационные данные, грозопеленгационные данные, наукастинг

Литература:

Brunner J. C. et al. A Quantitative Analysis of the Enhanced-V Feature in Relation to Severe Weather // Weather and Forecasting. 2007. V. 22. N 4. P. 853–872. DOI: 10.1175/WAF1022.1.
Pilorz W., Lupikasza E. Radar reflectivity signatures and possible lead times of warnings for very large hail in Poland based on data from 2007-2015 // Environmental and Socio-economic Studies. 2020. V. 8. N. 3. P. 34–47. DOI: 10.2478/environ-2020-0016.
Schultz C.J., Petersen W.A., Carey L.D. Preliminary development and evaluation of lightning jump algorithms for the real-time detection of severe weather // J. Appl. Meteor. 2009. V. 48. P. 2543–2563.
Калмыкова О.В., Спрыгин А.А., Козлов С.В., Вязилов А.Е., Ингель Л.Х., Кулижникова Л.К. Оценка прогностической значимости сигнатур интенсивной конвекции на Европейской территории России: первые результаты // Материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции "Современные тенденции и перспективы развития гидрометеорологии в России". Иркутск. 25-27 марта 2026 г.

XXIV.D.549

Усовершенствованные алгоритмы автоматического выявления диагностических признаков интенсивной конвекции на Европейской территории России

Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов