Определение водозапаса и поля водности в конвективных облаках по данным самолетного микроволнового дистанционного зондирования

Методы пассивного дистанционного зондирования атмосферы Земли в микроволновом диапазоне спектра нашли широкое применение в метеорологии. При этом перспективным направлением в пассивном микроволновом дистанционном зондировании атмосферы является восстановление внутренней структуры атмосферных образований, в том числе и полей водности (ПВ) в конвективных облаках с использованием методов компьютерной томографии (КТ).

Конвективные облака обуславливают ряд явлений в атмосфере, играющих существенную роль в жизнедеятельности людей. Рассматриваемые в диссертации облака средней мощности Си med. и Си cong. с вертикальной протяженностью от 2 до 4 км представляют собой определенную стадию развития конвективных облаков, предшествующую мощным облакам Си cong. и СЬ. Знание распределения ПВ в этих облаках позволяет прогнозировать их дальнейшее развитие и степень опасности для человеческой деятельности, а также является одним из условий для разработки методов искусственного воздействия на облака.

Сложность методики прямых измерений ПВ, с учетом опасности полетов в конвективных облаках, чрезвычайная неоднородность и динамичность последних (при среднем времени измерений около 30 мин.) приводят к тому, что контактные измерения водности в отдельных точках являются случайными и, как правило, не отражают объективно существующих закономерностей распределения ПВ в данном типе облаков. С другой стороны, эти вопросы можно решать с помощью методов дистанционного зондирования, осуществляемого в течение нескольких минут и не требующего пролета внутри облака.

Первыми метод восстановления ПВ в сечении конвективного облака по данным микроволнового пассивного дистанционного зондирования с использованием КТ предложили Уорнер и др. [134] для схемы зондирования двумя радиотеп^олокаторами с поверхности земли (рис. 1, а). По результатам численного моделирования авторы нашли возможным восстанавливать ПВ в сечении облака со среднеквадратичной ошибкой (СКО) 10% от максимального значения ПВ и с пространственным разрешением несколько сотен метров. В дальнейшем это направление было развито Алтуниной, Бобылевым и др. Ими было рассмотрено две схемы зондирования — с поверхности земли (рис. 1, а) и с самолета, пролетающего под облаком (рис. 1, б). Решение обратной задачи было разделено на две последовательные части: получение значений водозапаса облака вдоль направлений сканирования и восстановление ПВ в выбранном вертикальном сечении облака. Полученная при численном моделировании СКО восстановления ПВ практически совпала с оценкой, полученной в работах Уорнера и др.

Суша Суша, море Море.

Рис. 1: Возможные схемы дистанционного зондирования конвективного облака для определения пространственного распределения водности.

В диссертации продолжено дальнейшее исследование в этом направлении, но рассмотрена другая схема зондирования облака, а именно — с самолета, пролетающего над ним (рис. 1, в), для случая взволнованной морской поверхности. Эта схема, на наш взгляд, является более перспективной по сравнению с другими двумя, упоминавшимися ранее, по следующим причинам. Наземные измерения требуют большого периода наблюдений в выбранном районе, осложнены затратами на установку нескольких радиотеплолокаторов, их калибровку и синхронизацию, а также пространственно-ограниченной зоной охвата радиотеплолокационной системы. В случае самолетных измерений упрощается получение статистически значимых результатов вследствие мобильности радиотеплолокационной системы (увеличивается ее зона охвата). Однако в реализации этой схемы есть и свои технические трудности. Одна из них заключается в том, что в большинстве случаев антенны самолетных радиотеплолокаторов устанавливаются в нижней части фюзеляжа и, соответственно, имеют возможность осуществлять сканирование только в нижней полусфере. Кроме того, при зондировании с самолета вверх (то же самое и при наземных измерениях) выпадающие из облаков осадки в виде дождя, снега или града будут существенно усложнять интерпретацию данных измерений за счет эффектов рассеяния излучения на частицах осадков. Помимо этого, необходимо упомянуть о требованиях безопасности при полетах самолетов вблизи конвективных облаков. Последние развиваются благодаря мощным восходящим конвективным потокам воздуха от поверхности земли или моря, отличающимся большой скоростью (до 20−30 м/с) и сильной турбулентностью. Поэтому полеты самолета над конвективными облаками более безопасны, чем под ним, поскольку восходящие потоки над облаком значительно слабее, а также уменьшается вероятность грозового разряда в зоне полета.

Таким образом, актуальность темы настоящей диссертационной работы заключается в необходимости дальнейшего развития методов восстановления полей водности в конвективных облаках с использованием компьютерной томографии, в том числе для более перспективной схемы самолетного микроволнового пассивного зондирования.

Главной целью диссертационной работы является разработка и оценка возможностей метода восстановления водозапаса и полей водности в конвективных облаках Си med. и Си cong. по данным самолетного микроволнового пассивного зондирования. Метод основан на комплексном использовании известных алгоритмов нейронных сетей (НС) и компьютерной томографии в применении к схеме зондирования, не рассматриваемой ранее, а именно с самолета вниз при пролете над облаком, расположенным над взволнованной морской поверхностью. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Разработка алгоритма и программы расчета переноса микроволнового излучения в облачной атмосфере на основе современных моделей взаимодействия излучения со средой и моделирование уходящего излучения, регистрируемого самолетным радиотеплолокатором (прямая задача).

2. Выбор значений параметров среды (системы атмосфера-облако-подстилающая поверхность) для моделирования различных ее состояний. Выбор частотных каналов измерений и близких к реальным условий зондирования (схема зондирования, параметры «модельного» радиотеплолокатора).

3. Создание трех массивов данных (тренировочного, валидационного — для контроля и остановки процесса настройки нейросетевых алгоритмов, и тестового — для объективной оценки точности алгоритмов восстановления) значений параметров среды и результатов зондирования для численного решения обратной задачи — восстановления водозапаса и ПВ облака.

4. Настройка алгоритма НС для задачи восстановления водозапаса облака вдоль направлений сканирования по измеренному полю излучения (первая часть обратной задачи).

5. Анализ ошибок восстановления водозапаса в зависимости от параметров облака, ошибок определения входных параметров, моделей атмосферы и выбора частотных каналов зондирования.

6. Применение трех различных алгоритмов КТ для восстановления пространственного распределения ПВ в облаке по полученным данным о значениях его водозапаса (вторая часть обратной задачи) и выбор оптимального алгоритма среди них.

7. Анализ ошибок восстановления ПВ в зависимости от ошибок определения входных параметров и от параметров облака.

8. Численная оценка пространственного разрешения полученного алгоритма восстановления ПВ.

Объектом исследования диссертационной работы являются методы микроволнового пассивного дистанционного зондирования конвективных облаков с целью восстановления водозапаса и поля водности в них.

Предметом исследования являются:

1. Нейросетевые алгоритмы для определения значений водозапаса облака вдоль каждого направления сканирования по измеренному полю излучения.

2. Алгоритмы КТ для восстановления пространственного распределения ПВ в изучаемом облаке по полученным значениям водозапаса облака вдоль каждого направления сканирования.

Методы исследования:

1. Численное моделирование прямой задачи, которая заключается в расчете «измеренного» поля радиоизлучения в соответствии с выбранной схемой зондирования, заданными параметрами атмосферы, облака, водной поверхности и используемыми моделями переноса и регистрации микроволнового излучения.

2. Разделение обратной задачи на две последовательные части: 1) определение значений водозапаса для каждого направления сканирования по «измеренному» полю излучения- 2) восстановление двумерного пространственного распределения водности в изучаемом облаке по полученным в первой части значениям водозапаса.

3. Настройка нейросетевого алгоритма для решения первой части обратной задачи.

4. Поиск оптимального томографического алгоритма для решения второй части обратной задачи. Работа алгоритмов оценивалась с помощью четырех параметров восстановления. Два из них определяют дисперсию и медиану ошибки восстановления значений водности. Два других определяют точность восстановления значения и пространственного расположения максимума ПВ.

5. Численное моделирование эксперимента по замкнутой схеме, в которой последовательно решаются прямая и обратная задачи для оценки качества работы выбранных алгоритмов.

6. Оценка пространственного разрешения алгоритма восстановления ПВ.

Научная новизна. Решена задача восстановления водозапаса и поля водности в конвективных облаках Си med. и Си cong. с вертикальной мощностью от 2 до 4 км по данным самолетного микроволнового пассивного зондирования, проводимого в соответствии с выбранной схемой (рис. 1, б). Эта схема является, по мнению автора, более перспективной для зондирования конвективных облаков, в отличие от рассмотренных ранее схем (рис. 1, а-б). Решение основано на последовательном применении к данным зондирования нейросе-тевого и томографического алгоритмов. Первый из них позволяет получать значения водозапаса облака вдоль направлений сканирования, а второй — пространственное распределение ПВ в облаке. Развитие указанного подхода с помощью методов численного моделирования позволило автору получить следующие оригинальные результаты:

1. На основании анализа данных, полученных при расчете микроволнового излучения облачной атмосферы и моделировании регистрируемого радиотеп-лолокатором уходящего излучения, осуществлен выбор оптимальных (среди четырех исследованных — 10,7, 18,7, 37 и 89 ГГц) частотных каналов измерений, а также близких к реальным условий зондирования.

2. Создана база данных (тренировочный, валидационный и тестовый массивы) значений параметров среды и результатов зондирования для района Ленинградской области. Эта база содержит данные о ~ 400 различных состояниях среды.

3. Настроен алгоритм НС для задачи восстановления водозапаса облака вдоль направлений сканирования по измеренному полю излучения.

4. Оценены ошибки восстановления водозапаса в зависимости от параметров облака, ошибок определения входных параметров, моделей атмосферы и выбора частотных каналов зондирования.

5. Проведено сравнение трех различных алгоритмов КТ для восстановления ПВ в изучаемом облаке по полученным данным о значениях его водозапаса вдоль направлений сканирования и выбран оптимальный алгоритм среди них. Им является метод минимума априорной информации.

6. Оценены ошибки восстановления ПВ в зависимости от ошибок определения входных параметров и параметров облака.

7. Оценено пространственное разрешение разработанного метода восстановления ПВ.

Научная и практическая ценность работы заключается в детальном исследовании задачи восстановления водозапаса и ПВ в конвективных облаках Си med. и Си cong. по данным самолетного микроволнового пассивного зондирования, проводимого в соответствии с обоснованно выбранной перспективной схемой (рис. 1, в).

Выполненные оценки ошибок восстановления искомых величин в зависимости от условий зондирования, параметров окружающей среды и ошибок определения входных параметров, а также проведенный анализ ожидаемого пространственного разрешения метода восстановления ПВ в облаке позволили сделать вывод о принципиальной возможности практического применения разработанного метода.

Практическая реализация этого метода позволит более точно определять одну из основных характеристик облаков — водность, знание величины и пространственного распределения которой в конвективных облаках средней мощности имеет существенное значение для прогноза их дальнейшего развития и степени опасности для человеческой деятельности.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. База данных, включающая различные состояния среды и результаты зондирования для ~ 400 облачных реализаций, созданная на основе численного решения прямой задачи. Анализ данных привел к выбору частотных каналов зондирования 37 и 89 ГГц. Использование в качестве входных данных антенных температур на более низкой частоте (18,7 вместо 89 ГГц) приводит к увеличению СКО восстановления водозапаса, несмотря на более точное восстановление больших (более 9 кг/м2) его значений. Проведенные оценки позволили сделать вывод о возможности пренебрежения рассеянием на облачных каплях при расчете переноса излучения.

2. Метод восстановления водозапаса и полей водности в конвективных облаках Си med. и Си cong. по данным самолетного микроволнового пассивного зондирования. Метод основан на комплексном использовании известных алгоритмов НС и КТ в применении к схеме зондирования, не рассматриваемой ранее: с самолета вниз при пролете над облаком, расположенным над взволнованной морской поверхностью. Нейросетевой алгоритм используется для восстановления водозапаса облака вдоль направлений сканирования, а томографический — для получения ПВ в соответствующем сечении.

3. Настроенный НС-алгоритм Backpropagation Network позволяет восстанавливать значения водозапаса с СКО ~ 13% от стандартного отклонения его значений. Эта ошибка максимальна при малых значениях ПВ и убывает с ростом этих значений, достигая минимума при значении максимума ПВ ~ 2,7 г/м3 и вертикальной мощности облака ~ 3,3 км. Далее ошибка плавно увеличивается. Полученный алгоритм продемонстрировал устойчивость к ошибкам определения входных параметров (антенных температур, влагоза-паса атмосферы и скорости приводного ветра). Обоснована необходимость настройки сети для конкретного географического региона.

4. Разработанный метод восстановления ПВ в облаках на основе томографического подхода дает наилучшие результаты при использовании алгоритма КТ, основанного на минимуме априорной информации, по сравнению с двумя другими, использованными в данной работе, в том числе и с тем, что был применен ранее для схемы зондирования облака снизу. Значение СКО в среднем составило 24% от стандартного отклонения ПВ, а восстановленный максимум поля в среднем приближается к его истинному значению.

5. Зависимость СКО восстановления ПВ от его максимального значения имеет сходный характер с зависимостью СКО восстановления водозапаса от той же величины. При нормировке этих ошибок на дисперсию восстанавливаемой величины относительная ошибка восстановления ПВ превышает в полтора-два раза ошибку восстановления водозапаса. Зависимость ошибок восстановления ПВ от ошибок определения водозапаса показала прямую зависимость между ними (увеличение второй из них приводит к увеличению первой).

6. Пространственное разрешение (ПР) разработанного метода восстановления ПВ конвективного облака соответствует размерам элементов облачного сечения, на которые разбивается последнее и в которых восстанавливаются значения водности. Для конвективных облаков с вертикальной мощностью 2, 3 и 4 км ПР в среднем не превышает ~ 200, 300 и 400 м соответственно.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на международных симпозиумах по дистанционному зондированию окружающей среды (ISRSE) в 1998 (Тромсё, Норвегия), 2000 (Кейп-Таун, ЮАР), 2005 гг. (С.-Петербург), на Международном симпозиуме стран СНГ «Атмосферная радиация» в 1999 (С.-Петербург) и 2002 гг. (С.-Петербург), на Всероссийском симпозиуме «Радиолокационное зондирование окружающей среды» в 2000 г. (С.-Петербург), на Международном симпозиуме по радиации «Current problems in atmospheric radiation» в 2000 г. (С.-Петербург), на Всероссийской научной конференции «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими методами» в 2001 г. (Муром), а также на научных семинарах Международного центра по окружающей среде и дистанционному зондированию им. Нансена.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ [47, 48, 83, 84, 117, 118].

Личный вклад автора. Автор работы осуществлял все модельные расчеты, необходимые для численного эксперимента по замкнутой схемепроводил настройку НС и программирование сравниваемых КТ-алгоритмовактивно участвовал в обсуждении полученных результатов, их анализе и в выборе последующих шагов исследования.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, библиографического списка, включающего 144.

5.4 Выводы по главе 5.

В этой главе было рассмотрено пространственное разрешение предлагаемого в работе алгоритма восстановления поля водности (ПВ) в некотором вертикальном двумерном сечении конвективного облака по данным пассивного микроволнового самолетного дистанционного зондирования. Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод о том, что пространственное разрешение этого алгоритма является вполне удовлетворительным при выбранных условиях. Оно удовлетворительно в том смысле, что полученное пространственное разрешение соответствует размерам элементов облачного сечения, на которые разбивается последнее и в которых восстанавливаются, а б.

260 г 240 -220 -S 200 -180 -160 -140.

— 2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5.

Г (км).

Рис. 5.11: Пример полученной при оценке пространственного разрешения алгоритма функции, А (г, г') (а) и рассчитанных по ней значений В (б) в зависимости от расстояния г до центра облачного сечения. Пространственное направление выбрано проходящим по диагонали облачного сечения, имеющего вертикальную мощность 3 км и разбитого на 20×20 элементов. Отрицательные значения г соответствуют верхней половине облачного сечения значения водности. Так, для наиболее вероятных численных реализаций конвективного облака с вертикальной мощностью 2, 3 и 4 км пространственное разрешение в среднем не превышает 219, 311 и 410 м соответственно.

К сожалению, в связи с ограниченными вычислительными возможностями не удалось выполнить бблыную дискретизацию облачных сечений, за исключением облака с вертикальной мощностью 3 км, что привело к получению несколько завышенных значений «полуширины» R. Также, по указанной причине, не было выполнено детальное изучение зависимости пространственного разрешения алгоритма от вертикальной мощности облака, но результаты, полученные для трех характерных значений мощности, оставляют надеяться на то, что пространственное разрешение для облаков с промежуточными значениями мощности будет находиться между указанными пределами.

Заключение

.

Выполненное исследование привело к следующим оригинальным результатам:

1. Создана база данных, включающая различные состояния среды и результаты зондирования для ~ 400 облачных реализаций, полученная на основе численного решения прямой задачи. Анализ данных привел к выбору частотных каналов зондирования 37 и 89 ГГц. Использование в качестве входных данных антенных температур на более низкой частоте (18,7 вместо 89 ГГц) приводит к увеличению СКО восстановления водозапаса, несмотря на более точное восстановление больших (более 9 кг/м2) его значений. Проведенные оценки позволили сделать вывод о возможности пренебрежения рассеянием на облачных каплях при расчете переноса излучения.

2. Разработан метод восстановления водозапаса и полей водности в конвективных облаках Си med. и Си cong. с вертикальной мощностью от 2 до 4 км, расположенных над взволнованной морской поверхностью, при отсутствии в них осадков и ледяных кристаллов, по данным самолетного микроволнового пассивного зондирования. Метод основан на комплексном использовании известных алгоритмов НС и КТ в применении к схеме зондирования, не рассматриваемой ранее: с самолета вниз при пролете над облаком, расположенным над взволнованной морской поверхностью. Нейросетевой алгоритм используется для восстановления водозапаса облака вдоль направлений сканирования, а томографический — для получения ПВ в соответствующем сечении.

3. Настроен НС-алгоритм Backpropagation Network, позволяющий восстанавливать значения водозапаса с СКО ~ 13% от стандартного отклонения его значений. Эта ошибка максимальна при малых значениях ПВ и убывает с ростом этих значений, достигая минимума при значении максимума ПВ ~ 2,7 г/м3 и вертикальной мощности облака ~ 3,3 км. Далее ошибка плавно увеличивается. Полученный алгоритм продемонстрировал устойчивость к ошибкам определения входных параметров (антенных температур, влагоза-паса атмосферы и скорости приводного ветра). Обоснована необходимость настройки сети для конкретного географического региона.

4. Среди исследованных трех алгоритмов КТ, один из которых предлагался ранее для случая зондирования облака снизу, оптимальным является алгоритм SRT (метод минимума априорной информации). Значение СКО восстановления ПВ в среднем составило 24% от его стандартного отклонения, а значение реконструированного максимума поля в среднем приближается к его истинному значению. Зависимость СКО восстановления ПВ от его максимального значения имеет сходный характер с зависимостью СКО восстановления водозапаса. При нормировке этих ошибок на дисперсию восстанавливаемой величины относительная ошибка восстановления ПВ превышает в полтора-два раза ошибку восстановления водозапаса.

5. Пространственное разрешение (ПР) разработанного метода восстановления ПВ в конвективных облаках соответствует размерам элементов облачного сечения, на которые разбивается последнее и в которых восстанавливаются значения водности в процессе реализации метода. Для конвективных облаков с вертикальной мощностью 2, 3 и 4 км ПР в среднем не превышает ~ 200, 300 и 400 м соответственно.

Отметим, что, в целях упрощения задачи, при проведении исследования был задан ряд физических ограничений на рассматриваемые объекты и явления. Планируемая и разрабатываемая экспериментальная проверка полученного метода с участием американских коллег (Газевский А. и др.) и используемого ими самолетного PSR-радиотеплолокатора вследствие возникших сложностей не была осуществлена. Поэтому первым этапом продолжения работ в этом направлении мы считаем проведение экспериментальной проверки метода, а далее — его совершенствование с учетом априорных данных о восстанавливаемом поле водности, которые могут быть получены, в том числе, и с помощью реализации метода на практике.

Работа выполнена при поддержке Норвежского исследовательского совета и Центра по окружающей среде и дистанционному зондированию им. Нансена (Берген, Норвегия).