Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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. № 7. С. 308-318

Оценка повторяемости конвективных опасных явлений погоды с применением данных дистанционного зондирования (на примере территории Пермского края)

Р.К. Абдуллин 1 , А.Н. Шихов 1 
1 Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
Одобрена к печати: 15.09.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-7-308-318
Рассмотрены различные подходы к оценке повторяемости локальных опасных явлений погоды (ОЯП), связанных с развитием конвекции, с применением многолетних данных дистанционного зондирования. Сопоставлены результаты прямой (по фактическим данным наблюдений) и косвенной (по данным дистанционного зондирования) оценки частоты возникновения конвективных явлений на примере территории Пермского края. Оценка повторяемости прохождения мезомасштабных конвективных систем (МКС) выполнена на основе многолетнего ряда спутниковых наблюдений Terra/Aqua MODIS, а оценка повторяемости гроз — по данным сети грозопеленгации World Wide Lightning Location Network (WWLLN). Показано, что наибольшей повторяемостью конвективных опасных явлений характеризуются юго-западные и северо-западные районы края, а наименьшей — горная северо-восточная часть территории.
Пространственное распределение повторяемости прохождения МКС, определенное по данным MODIS, и повторяемости гроз по данным WWLLN характеризуется высокой степенью подобия. Это показывает объективность полученных оценок по данным дистанционного зондирования. В то же время результаты оценки повторяемости конвективных ОЯП на основе фактических данных наблюдений существенно отличаются от них. Это может быть обусловлено локальным характером конвективных явлений и, как следствие, неполнотой исходных данных о зафиксированных случаях в условиях низкой плотности населения и наблюдательной сети. Пространственное распределение повторяемости прохождения МКС, определенное по данным MODIS, и повторяемости гроз по данным WWLLN характеризуется высокой степенью подобия. Это показывает объективность полученных оценок по данным дистанционного зондирования. В то же время, результаты оценки повторяемости конвективных ОЯП на основе фактических данных наблюдений существенно отличаются от них. Это может быть обусловлено локальным характером конвективных явлений, и как следствие, неполнотой исходных данных о зафиксированных случаях в условиях низкой плотности населения и наблюдательной сети.
Ключевые слова: конвективные опасные явления погоды, повторяемость, мезомасштабные конвективные системы, данные MODIS, данные WWLLN
Полный текст

Список литературы:

  1. Ленская О.Ю. Методические вопросы использования спутниковой и радиолокационной информации в мезомасштабном прогнозе (на примере опасных явлений погоды в Москве 24 июля 2001 г.) // Вестник Челябинского ун-та. 2007. № 6. С. 6679.
  2. Петухов И.Н. Роль массовых ветровалов в формировании лесного покрова в подзоне южной тайги (Костромская область). Дисс. канд. биол. наук. Кострома. 2016. 150 с.
  3. Шихов А.Н. Оценка последствий стихийных природных явлений для лесных ресурсов Пермского края по многолетним рядам данных космической съемки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из Космоса. 2014. Т. 11. № 1. С. 21–30.
  4. Шкляев В.А. Особенности распределения конвективных явлений на Урале // Вопросы прогноза погоды, климата и циркуляции атмосферы: межвуз. сб. науч. трудов. Пермь. 1990. С. 76–86.
  5. Bedka K.M. Overshooting cloud top detections using MSG SEVIRI infrared brightness temperatures and their relationship to severe weather over Europe // Atmospheric Research. 2011. Vol. 99 (2). P. 175–189.
  6. Boruff B.J., Easoz J.A., Jones S.D., Landry H.R., Mitchem J.D., Cutter S.L. Tornado hazards in the United States // Climate Research. 2003. Vol. 24. P. 103–117.
  7. Cintineo J.L., Smith T.M., Lakshmanan V., Brooks H.E., Ortega K.L. An objective high-resolution hail climatology of the contiguous United States // Weather and Forecasting. 2012. Vol. 27 (5). P. 1235–1248.
  8. Diffenbaugh N.S., Scherer M., Trapp R.J. Robust increases in severe thunderstorm environments in response to greenhouse forcing // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2013. Vol. 110 (41). P. 16361–16366.
  9. Ferraro R., Beauchamp J., Cecil D., Heymsfield G. A prototype hail detection algorithm and hail climatology developed with the advanced microwave sounding unit (AMSU) // Atmospheric Research. 2015. Vol. 163. P. 24–35.
  10. Groenemeijer P., Kuhne T. A climatology of tornadoes in Europe: results from the European Severe Weather Database // Monthly Weather Review. 2014. Vol. 142. P. 4775–4790.
  11. Hansen M.C., Potapov P.V., Moore R., Hancher M., Turubanova S.A., Tyukavina 1.A., Thau D., Stehman S.V. Goetz S.J., Loveland T.R., Kommareddy A., Egorov A., Chin L., Justice C.O., Townshend J.R.G. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change // SCIENCE. 2013. Vol. 342. P. 850–853.
  12. Jurković P.M., Mahović N.S., Počakal D. Lightning, overshooting top and hail characteristics for strong convective storms in Central Europe // Atmospheric Research. 2015. Vol. 161162. P. 153168.
  13. Meredith E.P., Semenov V.A., Maraun D., Park W., Chernokulsky A.V. Crucial role of Black Sea warming in amplifying the 2012 Krymsk precipitation extreme // Nature Geoscience. 2015. Vol. 8 (8). P. 615619.
  14. Nisi L., Martius O., Hering A., Kunz M., Germann U. Spatial and temporal distribution of hailstorms in the Alpine region: A long-term, high resolution, radar-based analysis // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2016. Vol. 142 (697). P. 1590–1604.
  15. Punge H.J., Bedka K.M., Kunz M., Werner A. A new physically based stochastic event catalog for hail in Europe // Natural Hazards. 2014. Vol. 73. P. 16251645.
  16. ScanEx Image Processor v.4.0. Программа обработки данных дистанционного зондирования Земли. М., 2013. 346 с.
  17. Virts K.S., Wallace J.M., Hutchins M.L., Holzworth R.H. Highlights of a new ground-based, hourly global lightning climatology // Bulletin of the American Meteorological Society. 2013. Vol. 94 (9). P. 1381–1391.
  18. Wan Z. MODIS Land-Surface Temperature Algorithm Theoretical Basis Document (LST ATBD) Version 3.3. Institute for Computational Earth System Science, University of California, Santa Barbara. 1999. 75 p.