Журнал

О журнале Новости Редколлегия Информация для авторов и рецензентов Публикационная этика Дискуссия Контакты ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ:
отправка и рецензирование статей
Архив
Том 21, 2024
Номер 1
Том 20, 2023
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 19, 2022
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 18, 2021
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 17, 2020
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 16, 2019 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 15, 2018 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 14, 2017 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6 Номер 7
Том 13, 2016 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 12, 2015 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5 Номер 6
Том 11, 2014 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 10, 2013 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 9, 2012 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4 Номер 5
Том 8, 2011 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Том 7, 2010 г.
Номер 1 Номер 2 Номер 3 Номер 4
Выпуск 6, 2009 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 5, 2008 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 4, 2007 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 3, 2006 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 2, 2005 г.
Том 1 Том 2
Выпуск 1, 2004 г.
Том 1
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
подписаться отписаться
English version
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 5. С. 300-320

Оценки параметров облачного покрова и осадков по данным радиометра МСУ-МР полярно-орбитального метеоспутника «Метеор-М» № 2 для Европейской территории России

Е.В. Волкова 1 
1 НИЦ Космической гидрометеорологии «Планета», Москва, Россия
Одобрена к печати: 25.09.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-5-300-320
Многоспектральная комплексная пороговая методика (КПМ) автоматической классификации параметров облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды (ОЯП) в круглосуточном режиме для Европейской территории России и сопредельных стран по данным радиометра AVHRR с полярно-орбитальных метеоспутников серии NOAA была модернизирована и специально приспособлена для данных сканера МСУ-МР с полярно-орбитального метеоспутника «Метеор-М» № 2 для той же территории. В качестве предикторов методика использует измерения МСУ-МР в каналах 4–6 (λ = 3,8; 11 и 12 мкм), а также их разности. Пороговые значения рассчитываются для каждого пиксела спутникового изображения как функции разных параметров. Дополнительно используются прогностические поля вертикального распределения температуры воздуха и атмосферного давления на уровне моря, цифровая карта рельефа, а также параметры облачности и осадков, полученные на начальных этапах классификации. На примере архива синхронных спутниковых и наземных наблюдений за 2015–2016 гг. проведена валидация полученных с помощью КПМ по данным МСУ-МР результатов определения параметров облачности, осадков и ОЯП данными наземных наблюдений на метеостанциях, а также выполнено сравнение с аналогичными результатами, полученными КПМ по данным AVHRR, с климатическими оценками и зарубежными аналогами. Результаты сопоставления показывают хорошее качество выходных информационных продуктов КПМ, не уступающее зарубежным методикам и удовлетворяющее предъявляемым к ним пользователями требованиям. Результаты классификации КПМ рекомендуются к использованию в качестве равноценной замены наземным метеонаблюдениям для мезомасштабного мониторинга облачного покрова и его параметров.
Ключевые слова: МСУ-МР, Метеор-М, облачная маска, тип облачности, зоны осадков, высота ВГО, интенсивность осадков, водность, водозапас
Полный текст

Список литературы:

  1. Волкова Е.В. Детектирование зон обледенения в облачном слое по информации с полярно-орбитального МИСЗ серии NOAA в умеренных широтах в светлое время суток // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Т. 5. № 1. С. 435–440.
  2. Волкова Е.В. Определение сумм осадков по данным радиометров SEVIRI/Meteosat-9, 10 и AVHRR/NOAA для Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 4. С. 163–177.
  3. Волкова Е.В. Оценки параметров облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды по данным радиометра AVHRR с МИСЗ серии NOAA круглосуточно в автоматическом режиме // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 3. С. 66–74.
  4. Волкова Е.В., Успенский А.Б. Сравнительный анализ оценок высоты верхней границы облачности по данным радиометра AVHRR МИСЗ NOAA и метеорологического радиолокатора // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2009. Т. 6. № 2. С. 104–110.
  5. Калинин Н.А., Смирнова А.А. Методика расчета водности и водозапаса кучево-дождевой облачности // Вестн. Удмуртского ун-та. Биология. Науки о земле. 2008. Вып. 1. С. 59–72.
  6. Мазин И.П., Хргиан А.Х. Облака и облачная атмосфера: справочник. Л.: Гидрометиздат, 1989. 647 с.
  7. Мучник В.М. Физика грозы. Л.: Гидрометиздат, 1974. 352 с.
  8. Хромов С.П., Мамонтова Л.И. Метеорологический словарь. Л.: Гидрометиздат, 1974. 568 с.
  9. Шметер С.М. Физика конвективных облаков. Л.: Гидрометиздат, 1972. 232 с.
  10. Ясногородская М.М. Атлас облаков. Л.: Гидрометиздат, 1978. 268 с.
  11. Barnard J.C., Long C.N. A simple empirical equation to calculate cloud optical thickness using shortwave broadband measurements // J. Applied Meteorology and Climatology. 2004. Vol. 43. No. 7. P. 1057–1066.
  12. Chen R., Wood R., Li Z., Ferraro R., Chang F.-L. Studing the vertical variation of cloud droplet effective radius using ship and space-borne remote sensing day // J. Geophysical Research. 2008. Vol. 113. D00A02. 8 p. DOI: 10.1029/2007JD009596.
  13. Chiu J.C., Marshak A., Huang C.-H., Carnai T., Hogan R.J., Giles D.M., Holben B.N., O’Connor E.J., Knyazikhin Y., Wiscombe W.J. Cloud droplet size and liquid water path retrievals from zenith radiance measurements: examples from the Atmospheric Radiation Measurement Program and the Aerosol Robotic Network // Atmospheric Chemistry and Physics. 2012. Vol. 12. P. 10 313–10 329. DOI: 10.5194/acp-12-10313-2012.
  14. Cotin L.F.L. Algorithm theoretical basis document for “Cloud products” (CMa-PGE01, CT-PGE02&CTTH-PGE03 v.1.4) // SAF/NWC/CDOP/MFL/SCI/ATBD/01. Issue 1. Rev. 4. Nov. 17, 2007. 69 p.
  15. Deneke H., Johnston S., Reuter M., Roebeling R., Tetslaff A., Thomas W., Wolters E. SAF CM scientific report. Validation of CM-SAF cloud products derived from MSG/SEVIRI day. Version 300 products: CFC, CTY, CTH/CTP/CTT, COT, CWP, CPH // SAF/CM/DWD/KNMI/SMHI/SR/CLOUDS-ORR/3. Ver. 1.2. July 3, 2007. 105 p.
  16. Dybbroe A., Hornquist S., Lavanant L., Marguinaud P. Cloud masking for the O&SI SAF global METOP/AVHRR SST product // Proc. 2006 Satellite Conf. Helsinki, Finland. 12–16 June 2006. 8 p.
  17. EUMETSAT. OCA product verification // EUM/TSS/DOC/13/706263. Ver. 1. May 23, 2013. 42 p.
  18. Fernandez P. Algoritm theoretical basis document for “Precipitation products from cloud physical properties” (PPh-PGE14: PCPh v.1.0 & CRPh v.1.0) // SAF/NWC/CDOP2/INM/SCI/ATBD/14. Issue 1. Rev. 0. July 15, 2013. 40 p.
  19. Gruber A., Levizzani V. Assessments of global precipitation products. A project of the WORLD Climate Research Programme Global Energy and Water Cycle Experiment (GEMEX) Radiation Panel // WCRP-128. May 2008. WMO/TD. No. 1430. 50 p.
  20. Heymsfield A.J., Matrosov S., Baum B. Ice water path — optical depth relationship for Cirrus and deep stratiform ice cloud layers // J. Applied Meteorology and Climatology. 2003. Vol. 42. No. 10. P. 1369–1390.
  21. Hollmann R. Annual product quality assessment report 2012 // SAF/CM/DWD/AQA/OR2013. Issue 1.1. Oct. 15, 2013. 71 p.
  22. Hollmann R. CM SAF. Annual product quality assessment report 2014 // SAF/CM/DWD/AQA/OR2015. Iss. 1.1. May 29, 2015. 70 p.
  23. Huang J., Minnis P., Lin B., Yi Y., Fan T.-F., Sun-Mack S., Ayers J.K. Determination of ice-water path in ice-over-water cloud systems using combined MODIS and AMSR-E measurements // Geophysical Research Letters. 2006. Vol. 33. 5 p. L21801. DOI: 10.1029/2006GL027038.
  24. Ipe A., Bertrand C., Clerbaux N., Dewitte S., Gonzalez L. Validation and homogenization of cloud optical depth and cloud fraction retrievals for GERB/SEVIRI scene identification using Meteosat-7 day // Atmospheric Research. 2004. Vol. 72. P. 17–37. DOI: 10.1016/j.atmosres.2004.03.010.
  25. Karlsson K.G. CM SAF Cloud, albedo, radiation dayset, AVHRR-based, Ed. 1 (CLARA-A1). Cloud Products. Validation Report // SAF/CM/SMHI/VAL/Gac/CLD. Issue 1.2. April 30, 2012. 133 p.
  26. Karlsson K.G., Lockhoff M., Devasthale A., Dybbroe A. CM SAF: Scientific report. Validation of CM-SAF cloud products derived from AVHRR day in the Arctic region // SAF/CM/SMHI/VAL/CFC_CTY_CTO_AVHRR_ARCTIC. Issue 1.1. May 5, 2009. 88 p.
  27. Karlsson K.G., Riihele A., Muller R., Meirink J.F., Sedlar J., Stengel M., Lockhoff M., Trentmann Y., Kaspar F., Hollmann R., Wolters E. CLARA-1: The CM SAF cloud, albedo and radiation dayset from 28yr of global AVHRR day // Atmospheric Chemistry and Physics. Discuss. 2013. Vol. 13. P. 935–982.
  28. Kidd C., Levizzani V., Laviola S. Quantitative precipitation estimation from Earth observation satellites — rainfall: state of science // Geophysical Monograph Series 191. 2010. P. 127–158.
  29. Kniffka A., Lockhoff M., Meirink J.F., Stengel M. CM SAF: validation report. SEVIRI cloud products // SAF/CM/DWD/VAL/SEV/CLD. Ed. 1. Iss. 1.2. Oct. 16, 2013. 88 p.
  30. Meirink J.F., Roebeling R., Wolters E., Deneke H. CM SAF: algorithm theoretical basis document. Cloud physical products: AVHRR/SEVIRI // SAF/CM/KNMI/ATBD/CPP. Issue 1.1. June 06, 2010. 24 p.
  31. Pandey P., de Ridder K., Gillotay D., van Lipsig N.P.M. Estimating cloud optical thickness and associated UV irradiance from SEVIRI by implementing a semi-analytical cloud retrieval algorithm // Atmospheric Chemistry and Physics. 2012. Vol. 12. P. 7961–7975. DOI: 10.5194/acp-12-7961–2012.
  32. Pincus R., Szczodrak M., Gu J., Austin P. Uncertainty in cloud optical depth estimates made from satellite radiance measurements // J. Climate. 1995. Vol. 5. P. 1453–1462.
  33. Reid J.S., Hobbs P.V., Rangno A.L., Hegg D.A. Relationships between cloud droplet effective radius, liquid water content, and droplet concentration for warm clouds in Brazil embedded in biomass smoke // J. Geophysical Research. 1999. Vol. 104. No. D6. P. 6145–6153.
  34. SAF CM. Products validation report summary // SAF/CM/DWD/PVRS/1. Ver. 2.0. June 28, 2005. 41 p.
  35. Sedlar J., Karlsson K.G. Algorithm theoretical baseline document. Joint cloud property histogram products AVHRR/SEVIRI (CM-SAF Products CM-11, CM-12) // SAF/CM/SMHI/PDC/CTY. Issue 1.1. Sept. 27, 2011. 18 p.
  36. Stengel V., Karlsson K.G., Meirink J.F. CM SAF. Product user manual. Clouds. // SAF/CM/DWD/PUM/CLOUDS. Ver. 1.8. Feb. 22, 2015. 99 p.
  37. Thoss A. Algorithm theoretical basis document for SAF NWC/PPS “Cloud mask” (CM-PGE01 v. 3.0. Pt. 1) // SAF/NWC/CDOP/SMHI-PPS/SCI/ATBD/1. Issue 2.3. Aug. 17, 2010. 48 p.
  38. Yi L., Thies B., Zhang S., Shi X., Bendix J. Optical thickness and effective radius retrievals of low stratus and fog from MTSAT daytime day as a prerequisite for Yellow sea fog detection // Remote Sensing. 2016. Vol. 8. No. 8. 15 p. DOI: 10.3390/rs8010008.
  39. Yoo H., Li Z. Evaluation of cloud properties in the NOAA/NCEP global forecast system using multiple satellite products // Climate Dynamics. 2012. 19 p. DOI: 10.1007/s00382-012-1430-0.