Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Методика восстановления полей метеорологических величин по спутниковой информации

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Таким образом, в представленной работе показана возможность и разработана методика использования спутниковой информации в задачах восстановления полей основных метеорологических величин, входящих в авиационный прогнш погоды. Применение этой методики основано на использовании только изображений облачности^ полученных: с метеорологических искусственных спутников Земли, без привлечет"! данных… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Использование спутниковых фотоснимков при анализе и разработке прогнозов погоды
    • 1. 1. Метеорологические космические системы
    • 1. 2. Общая характеристика метеорологической спутниковой информации
    • 1. 3. Методы интерпретации и использования информации со спутников в метеорологической практике
    • 1. 4. Проблемы использования и недостатки существующих методов
  • 2. Методика исследования и анализ исходного материала
    • 2. 1. Характеристика и анализ исходного материала
    • 2. 2. Методика исследования
  • 3. Методика восстановления поля высоты нижней границы облачности по спутниковой информации

3.1. Анализ возможности использования изображений облачности на спутниковых снимках, соответствующих циклонам и атмосферным фронтам для восстановления высоты нижней границы облачности.67 3.2. Разработка методики восстановление поля высоты нижней границы облачности.

3.3. Рекомендации по использованию методики восстановления высоты нижней границы облачности.

4. Методика восстановления поля скорости и направления ветра по спутниковой информации.

4.1. Анализ поля ветра в области циклонов.

4.2. Разработка методики восстановления поля скорости и направления ветра.

4.3. Рекомендации по использованию методики восстановления поля скорости и направления ветра.

5. Методика восстановления поля температуры воздуха у поверхности Земли по спутниковой информации.

5.1. Факторы, влияющие на изменение температуры воздуха у земной поверхности.

5.2. Разработка методики восстановления поля температуры воздуха у поверхности Земли.

5.3. Рекомендации по использованию методики восстановления поля температуры воздуха у земной поверхности.133

Методика восстановления полей метеорологических величин по спутниковой информации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Большая роль в современных исследованиях земной атмосферы отводится метеорологическим искусственным спутникам Земли (МИСЗ). Возможность осуществления при их помощи глобальных наблюдений открывает огромные перспективы получения разнообразной информации о состоянии атмосферы и земной поверхности, необходимой для решения широкого ряда научных и прикладных задач.

Появление спутниковой информации положило начало развитию новых методов исследования, поскольку поступающая информация имеет существенное отличие от традиционных наземных наблюдений. Если наблюдения с земной поверхности пространственно дискретны, то данные космических аппаратов позволяют наглядно оценить пространственное поле различных метеовеличин в различных спектральных каналах.

Форма и структура облачных образований, их эволюция и перемещение отражают сложный комплекс физических процессов, протекающих в атмосфере. От характера этих процессов зависит картина распределения облаков на снимках. Поэтому изображения облачности, вместе с радиационными измерениями, можно использовать для оценки синоптической ситуации и уточнения распределения и эволюции целого ряда метеорологических величин, которые непосредственно со спутников не измеряются [14].

Синоптический анализ над районами Земного Шара, слабо освещенными метеорологическими данными, чрезвычайно затруднен. Поэтому количественная информация о скорости и направлении смещения барических образований и отдельных облачных массивов, высоте их верхней границы, о полях метеорологических величин представляется чрезвычайно важной.

Наиболее очевидна необходимость спутниковой информации для обеспечения безопасности полетов авиации и судовождения. Большая пространственная и временная протяженность маршрутов, прилегающих зачастую к районам с редкой метеорологической сетью станций, делает спутниковые данные почти единственным источником сидений о погоде в этих районах.

Особенно возросла роль спутниковой информации после расширения в последние годы сети наземных пунктов ее приема, что сделало доступной эту информацию для использования в оперативных прогнозах погоды.

В результате анализа вышесказанного, становится понятным огромное внимание исследователей, уделяемое вопросам использования спутниковой информации в анализе и прогнозе погоды.

Существует целый ряд методик различных авторов [37,10,53,49,23,2,22,35], которые на основе анализа спутниковых снимков позволяют: делать качественные выводы о свойствах воздушных масс, степени развития барических образований, распознавать различные типы синоптических объектов, формы облаков по яркости, структуре, текстуре изображенийвосстанавливать и прогнозировать численные значения геопотенциала, высоты верхней границы облачности (ВВГО), направления и скорости ветра у Земли и на высотах, определять интенсивность и вероятность выпадения осадков, вертикальные профили температуры и влажности атмосферы по спутниковым фотоснимкам и данным дистанционного зондирования атмосферы (со спутников) — восстанавливать и прогнозировать поля давления у Земли и геопотенциала на высотах, определять стадию развития и дальнейшую эволюцию, возможность регенерации циклонов, рассчитывать скорость и направление их перемещения, высоту нижней границы облачности (ВНГО) по облачным вихрям, описываемым логарифмическими или гиперболическими спиралями.

Основные недостатки существующих методик сводятся к следующему: качественные выводы и результаты расчета метеорологических величин на основе использования информации со спутников могут быть полезны лишь при комплексном использовании их с аэросиноптическим материаломвосстановление и прогноз некоторых метеовеличин с использованием спутниковых фотоснимков возможен только по полям облачности в виде вихрей, описываемых логарифмическими или гиперболическими спиралями, что значительно ограничивает применение данных методик.

Кроме того, в настоящее время практически не существует методик, с использованием которых можно было бы по результатам анализа полей облачности с вихревой или иной структурой на спутниковых фотоснимках разрабатывать полный авиационный прогноз погоды.

Для решения существующих проблем, а значит и для повышения эффективности использования спутниковой информации, в настоящее время представляется возможным получение статистических зависимостей между пространственной структурой облачности и полями таких метеовеличин как высота нижней границы облачности (ВНГО), направления и скорости ветра, температуры воздуха у земной поверхности. В этом состоит актуальность представляемой работы.

Целью данной работы является оценка возможности более полного использования информативных свойств спутниковых снимков облачности и разработка методики восстановления высоты нижней границы облачности, температуры воздуха и ветра у поверхности Земли в пределах макромас-штабных облачных систем в интересах метеорологического обеспечения авиации ВС РФ.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Анализ существующих методов восстановления метеорологических величин по данным обзорной спутниковой информации.

2. Оценка возможности более эффективного использования спутниковых снимков облачности в задачах восстановления полей метеорологических величин.

3. Исследование облачных полей на спутниковых снимках с целью выявления их соответствия определенным формам атмосферной циркуляции.

4. Установление статистических связей между морфометрическими характеристиками облачных полей при различных формах атмосферной циркуляции и полями метеорологических величин.

5. Разработка методики восстановления исследуемых метеорологических величин по спутниковой информации и оценка её успешности.

6. Разработка рекомендаций по использованию разработанной методики в практике метеорологического обеспечения авиации ВС РФ.

Объектом исследования является синхронная информация, полученная с метеорологических искусственных спутников Земли, метеорологических станций и аэрологических пунктов наблюдения.

Предметом исследования являются облачные вихри, фронтальные облачные полосы и соответствующие им значения высоты нижней границы облачности, температуры воздуха и ветра у поверхности Земли.

Основным методом исследования выбран физико-статистический метод с использованием корреляционного, регрессионного и кластерного анализов.

Научная новизна состоит в следующем:

• выявлены признаки, позволяющие определять формы атмосферной циркуляции по спутниковым снимкам облачности;

• разработана методика восстановления высоты нижней границы облачности в зонах макромасштабных облачных систем;

• разработана методика восстановления поля ветра в пределах циклонических образований;

• разработана методика восстановления поля температуры воздуха у поверхности Земли в окрестностях макромасштабных облачных систем;

• разработаны рекомендации по использованию полученных методик.

На защиту выносятся.

• признаки обнаружения форм атмосферной циркуляции по спутниковым снимкам облачного покрова;

• методика восстановления высоты нижней границы облачности (ВНГО) в пределах макромасштабных облачных систем;

• методика восстановления поля ветра в области циклонических образований;

• методика восстановления поля температуры воздуха у земной поверхности в области вихревой и полосной структур облачности.

Апробация работы. Основные результаты исследований докладывались на Всероссийской научной конференции «Проблемы и перспективы гидрометеорологических прогнозов», посвященной 70-летию Гидрометцентра РФ, проходившей 18−20 января 2000 года в г. Москвена семинарах кафедры «гидрометеорологического обеспечения» метеорологического факультета Воронежского ВАИИна научных семинарах Воронежского ВАМИ, Воронежского ВИРЭна Всероссийской научной конференции «Климат, мониторинг окружающей среды, гидрометеорологическое прогнозирование и обслуживание», посвященной 70-летию образования Гидромет-службы Республики Татарстан, проходившей 5−7 июля 2000 года, в г. Казаньв отчете по заданной гидрометеорологической службой ВС РФ НИР (шифр «Раздолье», № в отчете по заданной метеослужбой ВВС НИР шифр «Поиск — 2», № 49 902), получены акты реализации.

Результаты исследований опубликованы в шести научных работах. Основные теоретические и практические результаты, полученные в работе, реализованы и используются:

— при метеорологическом обеспечении частей и соединений Военно-воздушных Сил;

— в учебном процессе на метеорологическом факультете Воронежского ВАИИ;

— при выполнении научно — исследовательских работ.

Работа состоит из введения, пяти глав и заключения.

В первой главе дана характеристика метеорологических космических систем (МКС), действующих в настоящее время, а также виды информации, получаемые с их помощью. Проведен анализ интерпретации и использования данных МКС в практике метеорологического обеспечения различных потребителей, определены проблемы и недостатки, намечены пути их решения.

Во второй главе представлены характеристика и анализ исходного материала, методика исследования. Показана необходимость разработки различных методик восстановления полей метеорологических величин при соответствующих формах атмосферной циркуляции. Описаны признаки идентификации последних.

В третьей, четвертой и пятой главах описаны разработанные методики восстановления полей высоты нижней границы облачности, направления и скорости ветра у поверхности Земли, температуры воздуха у земной поверхности по спутниковым данным без привлечения других видов метеорологической информации. Оценена точность и адекватность полученных результатов. Указаны рекомендации по использованию предлагаемых методик.

В заключении подведены итоги и сформулированы основные выводы проведенных исследований.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Большой объем исследовательской работы, выполненной учёными в нашей стране и за рубежом по усовершенствованию спутниковой научной аппаратуры, методов обработки и анализа данных, позволяет уже сейчас широко использовать спутниковые данные для решения научных и прикладных задач.

Однако в настоящей диссертации, на основании анализа существующих методов интерпретации и применения спутниковой информации, выявлены проблемы и недостатки их использования, в метеорологическом обеспеченииавиации. То есть, показана необходимость дальнейшего совершенствования существующих и разработки новых методик использования спутниковой информации и повышения эффективности их применения в практике метеорологического обеспечения авиации.

Исходя из вышесказанного, главное внимание в работе уделено разработке новой методики восстановления величин высоты нижней границы облачности, направления, скорости ветра и температуры воздуха у поверхности Земли. Восстановленные значения этих величин могут быть успешно использованы в качестве исходной информации для разработки авиационных прогнозов погоды.

Наиболее существенные результаты исследований сводятся к следующему:

1. Выявлены признаки обнаружения зональной и меридиональной форм атмосферной циркуляции по пространственному положению, виду и особенностям структуры макромасштабных облачных систем и малооблачных пространств. Установлено четыре признака зональной и четыре признака меридиональной формы атмосферной циркуляции, использование которых позволяет реализовать дифференцированный подход применения предлагаемой методики восстановления метеорологических величин по спутниковой информации.

2. Проведен анализ статистических связей между морфометрическими характеристиками облачных массивов и значениями метеорологических величин для отбора наиболее информативных предикторов.

3. Предложена методика восстановления ВНГО вблизи приземной линии атмосферного фронта с учетом стадии развития циклона и форм атмосферной циркуляции по расстоянию от центра циклона и ширине облачного массива, соответствующего фронту. Точность восстановления ВНГО до 1000 м составляет 100 — 150 м. Получены дополнителыше уравнения регрессии для восстановления ВНГО до 300 м. Точность восстановления с их использованием улучшается до 20 — 50 м.

4. С использованием кластерного анализа учтены влияние стадии развития циклона на скорость ветра в циклоне и неоднородности распределения ветра в области циклонических образований. Предложены уравнения регрессии для восстановления скорости ветра в циклоне. Точность восстановления составляет около 2 м/с.

5. Предложена методика восстановления поля температуры воздуха у земной поверхности в окрестностях макромасштабных облачных систем при зональной и меридиональной формах атмосферной циркуляции.

6. Разработаны рекомендации по использованию полученных зависимостей, Все уравнения регрессии представлены аналитически в виде формул и графически в виде номограмм. При наличии у пользователя вычислительных средств, рекомендуется использование формул. При их отсутствии, целесообразно использовать представленные номограммы.

Таким образом, в представленной работе показана возможность и разработана методика использования спутниковой информации в задачах восстановления полей основных метеорологических величин, входящих в авиационный прогнш погоды. Применение этой методики основано на использовании только изображений облачности^ полученных: с метеорологических искусственных спутников Земли, без привлечет"! данных наземной сети наблюдений, что является особенно ценным в.

138 условиях недостатка или полного отсутствия исходной метеорологической информации. Анализ качества предлагаемых способов восстановления метеорологических величин позволяет рекомендовать их к широкому применению в практике метеорологического обеспечения авиации Вооруженных Сил РФ.

Показать весь текст

Список литературы

  1. B.B. Использование вихревой структуры облачности на снимках ИСЗ в целях восстановления барического поля и прогноза эволюции циклонов. Диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук. Одесса, ОГМИ, 1990.
  2. ВВ. К определению направления смещения облачных вихрей на снимках МИСЗ. Сборник статей. Вып. 13, Воронеж, ВВВАИУ, 1991.
  3. H.H., Горлач И. А., и др. Об опыте автоматического статистического распознавания облачности. Журнал вычислительной математики и математической физики Ks 10, 1998, т. 38.
  4. M.JI., Алексеев E.H. Технология первичной обработки информации, поступающей с метеорологических ИСЗ. Труды среднеазиатского регионального научно-исследовательского гидрометеорологического института. Вып. I, 1999.
  5. C.B., Быков А. Д. И др. Зондирование атмосферы с помощью спутникового ИК-радиометра HIRS/2. Оптика атмосферы и океана № 10, 1998, т. И.
  6. А.М. и др. Авиационная метеорология. М., Воениздат, 1971.
  7. О.Г., Еникеева В. Д. Анализ и прогноз погоды для авиации. Л., Гидрометеоиздат, 1985.
  8. О.С. Восстановление поля приземного давления по данным метеорологических ИСЗ. Труды ГГО, вып. 221, 1968.
  9. И. Бронштейн И. Н., Семевдяев К. А. Справочник по высшей математике. М., Наука, 1989.
  10. Е. В., Успенский А. Б. Определение количества облачности по изображениям облачного покрова в видимом и инфракрасном диапазонах спектра с полярно-орбитальных ИСЗ. Метеорология и гидрология № 9, 1998.
  11. В.И. Синоптическая метеорология. Л., Гидрометеоиздат, 1991.
  12. М.А. Космические методы исследования в метеорологии. Л., Гидрометеоиздат, 1985.
  13. A.A., Кондратович К. В. Методы долгосрочных прогнозов погоды: Л., Гидрометеоиздат, 1978.
  14. Ю. В. Выделение облачных полей на космических снимках алгоритмом сегментации, основанным на свойствах локальной однородности данных. Оптика атмосферы и океана № 4, 1998, т. 11.
  15. Е.З. Линейные и нелинейные регрессии. М., Финансы и статистика, 1981.
  16. . ЬС, Ким Л. Ч. Технология приема спутниковой информации с ИСЗ серии «NOAA», «METEOSAT». Труда среднеазиатского регионального научно-исследовательского гидрометеорологического института. Вып. 1, 1999.
  17. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М., Финансы и статистика, 1987.
  18. А. С. Синоптическая метеорология. Л., Гидрометеоиздат, 1977.2L Использование изображений со спутников в анализе и прогнозе погоды.
  19. Техническая записка ВМО № 124. Л., Гидрометеоиздат, 1974.
  20. A.B. Восстановление и прогноз метеорологических полей в области циклона по вихревой структуры облачности на спутниковых фотоснимках. Диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук. М., Гидрометцентр, 1993.
  21. В.К. Использование основных параметров облачных вихрей циклонов для восстановления барического поля. Диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук. М., Гидрометцентр, 1983.
  22. В.К., Мартьяшкин А. Б. Анализ и прогноз метеорологических условий по спутниковой информации. Тезисы докладов Всероссийской научной конференции / Федеральная служба России по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды. М, 1999.
  23. В.К., Мартьяшкин А. Б. Восстановление значений.высоты нижней границы облачности по спутниковым фотоснимкам. Межвузовский сборник научно методических трудов. Часть 1. Воронеж, 1999.
  24. В.К., Мартьяшкин А. Б. Восстановление поля температуры воздуха у поверхности Земли по спутниковым фотоснимкам. Воронеж. Сборник статей Воронежского ВАИИ, вып. 22,1999.
  25. В.К., Мартьяшкин А. Б. Использование спутниковой информации для восстановления высоты нижней границы облачности в области циклонов. Сборник статей Воронежского ВАИИ, вып. 22, 1999.
  26. В.К., Мартьяшкин А. Б. Некоторые признаки обнаружения форм атмосферной циркуляции по спутниковым снимкам. Воронеж, Сборник статей Воронежского ВАИИ, вып. 21, 1998.
  27. Е.К., Нерушев А. Ф. Определение пространственных характеристик неоднородностей поля водяного пара в средней тропосфере по данным радиометра спутника METEOSAT. Труды. Института экспериментальной метеорологии № 27, 1996.
  28. A.C., Кудрявая К. Н. Теория вероятности и математическая статистика в метеорологии. М., Воениздат, 1985.
  29. А.Д., Сероухова О. С., Симакин А. Д. Сверхкраткосрочный прогноз динамики атмосферных фронтов по данным МИСЗ «Ме1еозаГ. Исследования Земли из космоса № 5, 1997.
  30. А.Б. Использование спутниковой информации в целях совершенствования подготовки метеоспециалистов. Сборник статей Воронежского ВИРЭ, вып. 15,1999.
  31. МатвеевЛ.Т. Курс общей метеорологии. Л., Гидрометеоиздат, 1984.
  32. Л.Т. Теория общей циркуляции атмосферы и климата Земли. Л., Гвдрометеоиздат, 1991.
  33. Л.С. Практика нефанализа. Л., Гидрометеоиздат, 1970.
  34. Ш. А., Фахтулаев З. Н. Об одном способе использования данных об облачности, получаемых с метеорологических спутников. Труды Гидрометцентра СССР, вып. 2,1967.
  35. Облака и облачная атмосфера. Справочник. Л., Гидрометеоиздат, 1989.
  36. Перфильев- Ю.П., Трохимовский Ю. Г. Определение влагосодержания атмосферы и водозапаса облаков с использованием двухчастотного радиометра. Изв. РАН. Физика атмосферы и океана № 5, 1997, т.ЗЗ.
  37. Т.П., Ирисова Т. А. Облачное поле и циклогенез. Труды Гидрометцентра СССР. Вып. 89, 1971.
  38. Т.П. Некоторые параметры циклонических облачных вихрей. Труды Гидрометцентра СССР. Вып. 73, 1979.
  39. К.Т. Выделение полей облачности на космических снимках алгоритмом сегментации, основанным на классификации и распознавании образов. Оптика атмосферы и океана № 1, 1998, т. 11.
  40. А.Н., Троценко А. Н., Романов П. Ю. Использование данных спутникового радиометра AVHRR для определения оптической толщины облачности. Изв. РАН. Физика атмосферы и океана № 5, 1997, т.ЗЗ.
  41. Руководящий документ. Методические указания. Проведение производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиогеофизичееких прогнозов. М., Комитет гидрометеорологии при кабинете министров СССР, 1991.
  42. Руководство по использованию спутниковых данных в анализе и прогнозе погоды. Л., Гидрометеоиздат, 1982.
  43. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды, ч. I. Л., Гидрометеоиздат, 1986.
  44. Руководство по практическим работам метеорологических подразделений авиации ВС СССР. М., Воениздат, 1981.
  45. Руководство по прогнозированию метеорологических условий для авиации. Л., Гидрометеоиздат, 1985.
  46. В.Д., Григоров С. Н. Использование спутниковой информации об облачных вихрях для определения характеристик давления. Метеорология и гидрология № 2,1978.
  47. Е.С., Забелин В. Н. Методы корреляционного и регрессионного анализа в агрометеорологии. Л., Гидрометеоиздат, 1990.
  48. H.H. Методическое письмо. Прогноз среднего по территории количества осадков и их вероятности с заблаговременностью 12−36 часов по данным МИСЗ в холодный период года. Л., Гидрометеоиздат, 1988.
  49. Н.П. Динамика атмосферных фронтов и циклонов. Л., Гидрометеоиздат, 1985
  50. В.В. Восстановление поля геопотенциала в циклоне при использовании спутниковых данных и данных редкой сети метеорологических станций. Труды Международного симпозиума по спутниковой метеорологии. Потсдам, 1976, Л., Гидрометеоиздат, 1977.
  51. Barrett Eric С. Satellite rainfall monitoring: recent progress and remaining problems. IAHS Publ. 242, 1997.
  52. Basu Sujit, Gairola R. M. И др. Retrieval of moisture profiles using satellite measurements of precipitable water and study of their impact on numerical weather prediction models. Indian J. Radio and Space Phys. 2, 1997, т. 26.
  53. Combs C. L., Greenwald T. J., Jones A. S., Randel D. L., Vonder Haar Т. H. Satellite detection of cloud liquid water over land using polarization differences at 85,5 GHz. Geophys. Res. Lett. 1, 1998, т.25.
  54. Crone L. J., McMillin L. M., Crosby D. S. Constrained regression in satellite meteorology. J. AppL MeteoroL 11, 1996, т.35.
  55. Georgiev Ch. Quantitative study of positive potential vorticity anomalies by meteosat wv channel data over the Mediterranean. Докл. Бьлг. АН 2, 1997, т.50.
  56. Kidd C. On rainfall retrieval using polarization-corrected temperatures. Int. J. Remote Sens. 5, 1998, т. 19.
  57. Li Qihang, Ferraro Ralph, Grody Norman. Detailed analysis of the error associated with the rainfall retrieved by the NOAA/NESDIS SSMA algorithm. I. Tropical oceanic rainfall. J. Geophys. Res. D 10, 1998, т. 103.
  58. Legeckis R., Zhu T. Sea surface temperatures from the GOES-8 geostationary satellite. Bull. Amer. Meteorol. Soc. 9, 1997, т.78.
  59. Nair U. S., Weger R. C., Kuo K. S., Welch R. M. Clastering, randomness, and regularity in cloud fields. 5. The nature of regular cumulus cloud fields. J. Geophys. Res. D 10, 1998, т. 103.
  60. Simmer C. Retrieval of precipitation from satellites. Radiat and Water in the Clim. Syst.: Remote Meas. Proc. NATO Adv. Sci. Inst. «Remote Sens.145
  61. Process. Govern. Energy and Water Cycles in Clim. Syst», Plon, May 1−12, 1995, 1996.
  62. Varma A. K., Gairola R. M., Basu Sujit, Singh K. P., Pandey P. C. A comparative study of near concurrent DMSP-SSM/I and Geosat-altimeter measurements of surface winds over the mdian oceanic region. Int. J. Remote Sens. 4, 1998, t. 19.
  63. Weng F., Grody N. Physical retrieval of land surface temperature using the special sensor microwave imager. J. Geophys. Res. D 8, 1998, t.103.
  64. Wylic B., Samtek D., Starr D. Cloud-top heights from GOES-8 and GOES-9 stereoscopic imagery. J. Appl. Meteorol. 4, 1998, t.37.
  65. Zhu Quanming, Sun Haoxi. Qixiang 9, 1996, t.22, CTp.42−44.
Заполнить форму текущей работой