ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОБЛАЧНОГО ПОКРОВА СИСТЕМАМИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ

Authors

  • Елена Викторовна Волкова Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета», Москва
  • Анжелика Андреевна Косторная Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета», Новосибирск
  • Руслана Александровна Амикишиева Новосибирский государственный университет, Научно-исследовательский центр космической гидрометеорологии «Планета», Новосибирск

Keywords:

МСУ-МР, Метеор-М №2, AVHRR, NOAA, параметры облачного покрова, европейская территория России, Западная Сибирь

Abstract

Обсуждается сравнение результатов определения параметров облачного покрова, полученных по данным наблюдений с полярно-орбитальных метеоспутников (информация радиометров AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) с космического аппарата (КА) серии NOAA и МСУ-МР (многозональное сканирующее устройство малого разрешения) с КА Метеор-М №2) для европейской территории России и Западной Сибири двумя пороговыми методиками: комплексной пороговой методикой (КПМ) из европейского центра (ЕЦ) «НИЦ «Планета» и методикой дешифрирования облачного покрова (МДОП) из сибирского центра (СЦ) «НИЦ «Планета». Попиксельное сопоставление выходных продуктов разных методик проведено для близких сроков спутниковых наблюдений. Исследования авторов показали, что, несмотря на техническое сходство двух приборов и используемых методик дешифрирования и классификации, существует заметная разница в получаемых спутниковых оценках параметров облачного покрова. Так, качество классификации по данным МСУ-МР заметно (и примерно одинаково) уступает качеству оценок, выполненных разными методиками по данным AVHRR для обоих регионов: из-за частичной потери оптически тонкой перистообразной и высокослоистой облачности, по данным МСУ-МР, у многослойной облачности верхняя граница (ВГО) более теплая, низкая и менее кристаллическая, чем по данным AVHRR, независимо от рассматриваемого региона и методики; для остальной же облачности ВГО, наоборот, более холодная, высокая и кристаллическая. Также в холодный период года по данным МСУ-МР существенно меньше детектируется облачных пикселов. Оценки же параметров ВГО (температура, высота, фаза воды в облачных частицах) КПМ и МДОП по данным AVHRR являются достаточно близкими. DOI: 10.17072/2079-7877-2020-3-124-134

References

Толмачева Н.И. Мониторинг облачного покрова для решения задач региональной климатологии // Географический вестник. 2005. № 1–2. С. 89–99.

MSG Meteorological Products Extraction Facility Algorithm Specification Document / Germany: EUMETSAT, 2015. 297 p.

Heidenger A. The clouds from AVHRR Extended User's Guide. Version 5.4.1 // NOAA/NESDIS Center for Satellite Applications and Research (STAR). 2014. 60 p.

Lavanant L. MAIA AVHRR cloud mask and classification // Météo-France. CMS Lannion. 2002. 35 p.

Бухаров М.В., Соловьев В.И., Алексеева А.А., Лосев В.М. Оценка метеорологических параметров в облачности по спутниковым снимкам // Современные проблемы ДЗЗ. 2006. Т. 3. № 1. С. 77–82.

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.

Волкова Е.В. Оценки параметров облачного покрова и осадков по данным радиометра МСУ-МР с полярно-орбитального метеоспутника «Метеор-М» №2 для Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 5. С. 300–320.

Волкова Е.В., Гиричев Д.Б. Определение параметров облачного покрова и осадков по данным МСУ-МР с полярно-орбитального метеоспутника «Метеор-М» №2 для территории Западной Сибири // Сборник тезисов Шестнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". М.: Изд-во ИКИ РАН. 2018. С. 166. ISBN 978-5-00015-018-4. doi:10.21046/2070-16DZZconf-2018a.

Косторная А.А., Сапрыкин Е.И., Захватов М.Г., Токарева Ю.В. Метод дешифрирования облачного покрова по спутниковым данным // Метеорология и гидрология. 2017. № 12. С. 16–24.

Косторная А.А., Захватов М.Г., Токарева Ю.В. Результаты испытания методики дешифрирования облачного покрова по спутниковым данным // Информационный сборник. № 44. Результаты испытания новых и усовершенствованных технологий, моделей и методов гидрометеорологических прогнозов. М.:Обнинск: ИГ-СОЦИН, 2017. С. 158–170.

Мазин И.П., Хргиан А.Х. Облака и облачная атмосфера: Справочник. Л.: Гидрометиздат, 1989. 647 с.

Матвеев Л.Т. Основы общей метеорологии. Физика атмосферы. Л.: Гидрометиздат, 1965. 874 с.

Мучник В.М. Физика грозы. Л.: Гидрометиздат, 1974. 352 с.

Ясногородская М.М. Атлас облаков. Л.: Гидрометеоиздат,1978. 268 с.

Волкова Е.В., Успенский А.Б. Оценки параметров облачного покрова и осадков по данным сканирующих радиометров полярно-орбитальных и геостационарных метеоспутников // Исследования Земли из космоса. 2015. №5. С.30–43.

EUMETSAT SAF (Satellite Application Facility) CM (Climate Monitoring [Электронный ресурс]. URL: http://www.cmsaf.eu (дата обращения: 25.03.2019).

Волкова Е.В. Сравнение двух методик определения параметров облачного покрова и осадков по данным наблюдений с полярно-орбитальных метеоспутников для Европейской территории России // Сборник тезисов Шестнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". М.: Изд-во ИКИ РАН. 2018. С. 165. ISBN 978-5-00015-018-4. doi:10.21046/2070-16DZZconf-2018a.

Heidinger A.K., Evan A.T., Foster M. J., Walther A. A naive Bayesian cloud-detection scheme derived from CALIPSO and applied within PATMOS-x // Journal of Applied Meteorology and Climatology. V. 51. I. 6. 2012. Pp. 1129–1144.

Pavolonis M.J., Heidinger A.K. Daytime cloud overlap detection from AVHRR and VIIRS // Journal of Applied Meteorology. 2004. V. 43. Pp. 762–778.

Pavolonis M.J., Heidinger A.K. Gazing at Cirrus Cloudsfor 25 Years through a Split‐Window. Part I: Methodology in press // Journal of Applied Meteorology. 2009. V. 48. Pp. 1100–1116.

Walther A., Heidinger A.K. Implementation of the Daytime Cloud Optical and Microphysical Properties algorithm (DCOMP) in PATMOS-x // Journal of Applied Meteorology and Climatology. 2012. V. 51. I. 7. Pp.1371–1390.

Published

2020-09-30

How to Cite

Волкова, Е. В., Косторная, А. А., & Амикишиева, Р. А. (2020). ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОБЛАЧНОГО ПОКРОВА СИСТЕМАМИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ. Geographical Bulletin, (3), 124–134. Retrieved from http://press.psu.ru/index.php/geogr/article/view/3738