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. 2018. Т. 15. № 3. С. 209-216

Методика определения типов атмосферных фронтов на основе результатов классификации облачности по спутниковым данным MODIS

А.В. Скороходов 1 , В.Г. Астафуров 1, 2 
1 Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН, Томск, Россия
2 Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Томск, Россия
Одобрена к печати: 11.04.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-3-209-216
Предложена методика определения типов атмосферных фронтов на основе результатов классификации облачности по снимкам радиометра MODIS в видимом диапазоне спектра и тематической обработки его данных. Подход основан на том факте, что структуры фронтальных макросистем облаков неоднородны и зависят от происходящих в них мезопроцессов. Рассмотрено пять типов атмосферных фронтов: тёплый, холодный 1-го и 2-го рода, окклюзия по типу тёплого и холодного фронта. Изложены механизмы их формирования и наблюдаемые при этом условия окружающей среды. Приведены характерные последовательности разновидностей облачности, наблюдаемых из космоса, для указанных типов атмосферных фронтов. Представлено описание методики анализа характеристик облачного поля и параметров окружающей среды. Классификация облачности осуществляется алгоритмом, основанным на применении вероятностной нейронной сети, текстурного анализа и физических признаков облаков. Обсуждаются результаты определения типов атмосферных фронтов над территорией Западной Сибири и Казахстана по спутниковым данным MODIS, полученным в период с 2016 по 2017 г. Установлено, что основной причиной неверной интерпретации эпизодов наблюдения неразвитой окклюзии является смещение областей наиболее вероятного выпадения обильных осадков в переходную зону одного из смыкающихся фронтов.
Ключевые слова: атмосферный фронт, облачность, обработка изображений, спутниковые данные, характеристики облаков
Полный текст

Список литературы:

  1. Астафуров В. Г., Скороходов А. В. Статистическая модель физических параметров облачности на основе тематических продуктов MODIS // Исследование Земли из космоса. 2017. № 5. С. 66–81.
  2. Астафуров В. Г., Курьянович К. В., Скороходов А. В. Методы автоматической классификации облачности по спутниковым снимкам MODIS // Исследование Земли из космоса. 2016. № 4. С. 35–45.
  3. Беспалов Д. П., Девяткин А. М., Довгалюк Ю. А., Кондратюк В. И., Кулешов Ю. В., Светлова Т. П., Суворов С. С., Тимофеев В. И. Атлас облаков. СПб.: Изд-во Д’АРТ, 2011. 248 c.
  4. Волкова Е. В. Оценки параметров облачного покрова и осадков по данным радиометра МСУ-МР полярно-орбитального метеоспутника «Метеор-М» № 2 для Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 5. С. 9–18.
  5. Герман М. А. Космические методы исследования в метеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 352 с.
  6. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Изд-во «Техносфера», 2005. 1072 с.
  7. Дашко Н. А. Курс лекций по синоптической метеорологии. Владивосток: Изд-во ДВГУ, 2005. 523 с.
  8. Колосков Б. П., Корнеев В. П., Щукин Г. Г. Методы и средства модификации облаков, осадков и туманов. СПб.: Изд-во РГГМУ, 2012. 342 с.
  9. Позднякова В. А. Практическая авиационная метеорология: учеб. пособие. Екатеринбург: Уральский УТЦ ГА, 2010. 113 с.
  10. Скороходов А. В., Аксёнов С. В., Аксёнов А. В., Лайком Д. Н. Использование различных вычислительных систем для решения задачи автоматической классификации облачности по спутниковым данным MODIS на основе вероятностной нейронной сети // Известия Томского политех. ун-та. Инжиниринг георесурсов. 2016. Т. 327. № 1. С. 30–39.
  11. Шакина Н. П. Лекции по динамической метеорологии. М.: Изд-во ТРИАДА ЛТД, 2013. 160 с.
  12. Шакина Н. П., Скриптунова А. Р., Иванова А. Р. Объективный анализ атмосферных фронтов и оценка его эффективности // Метеорология и гидрология. 2000. № 7. С. 5–16.
  13. Clarke L., Renard R. L. The US Navy numerical frontal analysis scheme: further development and limited evaluation // J. Applied Meteorology and Climatology. 1966. V. 5. P. 764–777.