В целом, визуальное сопоставление спутниковых (КПМ) и наземных наблюдений за типом осадков показывает, что 2 класса: «дождь» и «снег» детектируются достаточно хорошо. Ошибки возникают на границе раздела зон выпадения дождя и снега (в переходные и холодные сезоны), т. к. на точность их детектирования очень сильно влияет качество и разрешение дополнительной информации. Наибольшие ошибки возникают при детектировании ситуаций «ледяной дождь», «мокрый снег/снег с дождём» и «снежная крупа». Главная причина в том, что эти явления, как правило, очень кратковременные (обычно от нескольких минут до получаса).

В целом, точность распознавания типа осадков КПМ очень сильно зависит от точности и пространственного и временного разрешения дополнительной информации (Тапризем, температуры воздуха на стандартных барических уровнях в атмосфере и положения изотермы Та=273 К (0°С). От точности «описания» дополнительной информацией температурной инверсии (ее положения и глубины) зависит точность детектирования классов «снежная крупа» и «мокрый снег/снег с дождём». Ошибки детектирования могут возникать и на границе «снег/дождь» при прохождении фронта из-за быстрой пространственно-временной изменчивости температуры воздуха.

Классы «Ci, Cs», «Ас, Cu», «As» и «St» никогда не дают осадки. Из класса «Ac, As+Ci» осадки чаще (почти 60 % случаев суммарно за год) не выпадают или выпадают в виде мороси (более 40 % случаев этого класса), хотя в редких случаях в холодный период года может выпасть слабый снег или мокрый снег/снег с дождём или ледяной дождь или снежная крупа (суммарно менее 1 % случаев этой облачности). Для класса «Cu, Sc» тоже довольно часто (в среднем за год и зимой ~40 % случаев, летом до 50 % случаев) характерна ситуация «без осадков», а осадки, если выпадают, то в виде мороси или слабого снега (по 20-25 % случаев), однако в отдельных случаях возможны умеренный снег (сильный снег в единичных случаях) (в т. ч. мокрый снег/снег с дождём или снежная крупа) или слабый дождь (в т. ч. ледяной дождь). Вероятность отсутствия осадков из класса «Cu, Ns, Cb+As» составляет в среднем за год ~30 % (~25 % зимой и ~35 % летом); в холодный период года выпадает снег любой интенсивности (преобладает умеренный) (в т. ч. мокрый снег/снег с дождём или снежная крупа или слабый ледяной дождь), а в тёплый период – морось или слабый дождь (реже умеренный). Аналогично для классов «Ns, Cb» и «Cs+As+Ns» (вероятность без осадков ниже – в среднем за год 7-8 %, летом до 10 %, зимой 4-5 %). У классов «Cb calv.» и «Cb+Ci» ситуации «без осадков» практически не бывает, преобладает сильный снег (хотя может выпадать и умеренный, в т. ч. мокрый снег/снег с дождём или снежная крупа или ледяной дождь) и умеренный или сильный дождь (изредка слабый или ливень). Из классов «Cb inc.» и «Cb cap.» осадки выпадают всегда в виде сильного снега (в т. ч. мокрый снег/снег с дождём или снежной крупы или ледяного дождя) или сильного дождя или ливня, а из «Cb cap.» возможен град у поверхности земли.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Очень слабые осадки (слабый снег и морось) выпадают преимущественно из слоистообразных, слоисто-кучевообразных и слоисто-дождевых облаков (классы «Cu, Sc» и «Ns, Cb»), в т. ч. многослойных (классы «Cu, Ns, Cb+As», «Ac, As+Ci» и «Cs+As+Ns»). Умеренный снег и слабый дождь идут из любой более менее плотной кучевообразной облачности (классы «Cu, Sc», «Ns, Cb», «Cb+Ci» и «Cb calv.»), в т. ч. многослойной (классы «Cu, Ns, Cb+As» и «Cs+As+Ns»). Из любой облачности, дающей осадки, в холодный период года может выпадать ледяной дождь и мокрый снег/снег с дождём. Снежная крупа выпадает преимущественно из кучевообразной и достаточно мощной многослойной облачности (классы «Ns, Cb», «Cb+Ci», «Cu, Ns, Cb+As», «Cu, Sc», «Cs+As+Ns», «Cb cap.», «Cb inc.» и «Cb calv.»). Сильный снег и умеренный дождь − только из достаточно мощной и оптически плотной кучево-дождевой и многослойной облачности (классы «Ns, Cb», «Cb+Ci», «Cu, Ns, Cb+As», «Cs+As+Ns», «Cb cap.», «Cb inc.» и «Cb calv.»). Сильный дождь и ливень – только из мощных кучево-дождевых облаков (классы «Cb inc.», «Cb cap.», «Cb+Ci» и «Cb calv.»). Град – только из «Cb cap.».

Вероятность правильного распознавания классов «снег», «дождь» и «остальное» составляет соответственно 61-91, 73-83 и 15-29 % (в зависимости от синоптической ситуации, времени года и суток, способе валидации и др.); вероятность события внутри соответствующей выделенной зоны – соответственно 41-66, 38-81 и 7-81 %, т. е. снег и дождь детектируются достаточно надёжно. С увеличением количества классов осадков точность классификации несколько падает, особенно для кратковременных и локальных явлений. Так, для слабого и умеренного снега, мороси и слабого и умеренного дождя вероятности распознавания и выпадения превышают 50 %, т. к. эти явления, как правило, крупномасштабные и длительные по времени. Для остальных классов осадков точность детектирования ниже и зависит от локальности и длительности явления – чем локальнее и кратковременнее, тем точность КПМ при сопоставлении с наземными наблюдениями оказывается хуже (возможно, это обусловлено проблемами сопоставления разных видов информации, т. к. при визуальном анализе результатов классификации с данными наземных наблюдений видно, что в окрестностях метеостанции существует аналогичная ситуация).

Оценки типа осадков получаются средними (преобладающими) для пиксела, поэтому на практике в его пределах возможны и другие классы типа осадков у поверхности земли.

Оптическая плотность облачного слоя

Оптическая плотность облака (COD – Cloud Optical Depth) – это величина ослабления прямой солнечной радиации при прохождении облачного слоя единичной толщины (Мазин, Хргиан, 1989). Значения COD для разных облаков лежат в пределах от ~0 до ~100. Косвенно о COD можно судить, например, по отражательным свойствам облака в ДВ-диапазоне или излучательным в КВ ИК-диапазоне. Обычно чем выше водность облака, больше концентрация облачных частиц и их радиус, тем значения COD выше. Поэтому облака с осадками имеют обычно более высокие значения COD, чем аналогичные облака без осадков (Szczodrak et al.). Для некоторых типов облачности (например, кучевообразной и многослойной) существует прямая зависимость между hВГО и COD (Marchand et al., 2010).

КПМ выделяет 11 градаций COD: <5, 5-10, 10-15, 15-20, 20-25, 25-30, 30-40; 40-50, 50-60, 60-70 и >70.

В тёплый период года средние значения COD у кучевообразной облачности обычно несколько растут, достигая максимума летом за счёт увеличения водности. Визуальный анализ больших фрагментов классифицированных спутниковых изображений облачности показывает в основном удовлетворительное согласование результатов классификации СОD как с синоптической ситуацией, так и климатологией

Ошибки встречаются над небольшими водоёмами с большой амплитудой температур относительно окрестностей для относительно тонкой облачности: водоёмы могут «просвечивать», т. е. контуры зоны COD соответствующей градации повторяют контуры водоёма, при этом значения COD обычно на 1 градацию увеличиваются. Грубых ошибок, т. е. ошибок в 3 и более класса, выявлено не было.

Оценки COD получаются средними для пиксела, поэтому на практике в его пределах возможны как более высокие, так и низкие значения COD.

Оптическая толщина облачного слоя

Оптическая толщина облачного слоя (СОТ – Cloud Optical Thickness) – это интегральная величина, характеризующая ослабление прямой солнечной радиации на пути сквозь облачный слой: СОТ=∫COD(h)dH=CODcр·dH, или натуральный логарифм направленного пропускания облачного слоя (Мазин, Хргиан, 1989). СОТ – это главный параметр для описания оптических свойств облачности, т. к. играет важную роль в формировании радиационного баланса, в т. ч. в облаке. Изменение глобальных значений СОТ может оказывать заметное влияние на климат (Zeng et al.). Значения СОТ прямо пропорциональны значениям COD и dH и практически не зависят от Reff (Parol et al., 2013). Глобальные значения СОТ по разным оценкам составляют от 20-30 до 100 для отдельных дней (Zeng et al.).

КПМ выделяет 14 градаций СОТ: <5, 5-10, 10-20, 20-30, 30-40, 40-50, 50-75, 75-100, 100-150, 150-200, 200-250, 250-300, 300-400 и >400.

Практически у всех классов облачности хорошо выражен летний (с мая по сентябрь) максимум СОТ, что связано с летним увеличением водности облаков (и соответственно COD), а также dH. Визуальный анализ больших фрагментов классифицированных спутниковых изображений облачности показывает в основном удовлетворительное согласование результатов классификации СОТ как с синоптической ситуацией, так и климатологией.

Ошибки встречаются над небольшими водоёмами с большой амплитудой температур относительно окрестностей для относительно тонкой облачности особенно в тёплый период года: водоёмы могут «просвечивать», т. е. контуры зоны СОТ соответствующей градации повторяют контуры водоёма, при этом значения СОТ могут на 1-2 градации увеличиться. Грубых ошибок, т. е. ошибок в 3 и более класса, выявлено не было.

Оценки СОТ получаются средними для пиксела, поэтому в его пределах возможны как более высокие, так и низкие значения СОТ.

Эффективный радиус облачных частиц

Эффективный радиус облачных частиц – это средневзвешенное среднее значение от распределения по значениям радиусов облачных частиц, или отношение третьего момента ко второму моменту распределения размеров облачных частиц: Reff = ∫р·r3·n(r)dr : ∫ р·r2·n(r)dr (https://en. wikipedia. org; Чумаков и др.). Другими словами, Reff − это радиус облачных частиц, в наибольшей степени отвечающий за микрофизические свойства облака (альбедо, оптическая плотность и др.) и дающий максимальный вклад в его водность (Чумаков и др.). Глобальное значение Reff для жидко-капельных облаков составляет около 14 мкм (в разных облаках Reff=1-50 мкм, а радиус облачных капель варьирует от 0,1 до 1000 мкм (Ефремов; Мучник, 1974; Седунов, 1991)), для кристаллических – Reff≈25 мкм (в разных облаках Reff=1-100 мкм (в среднем 25-50 мкм (Lindsey, 2008), а диаметр облачных кристаллов варьирует от 1-3 мкм до 5-10 мм (Ефремов; Мучник, 1974; Седунов, 1991; Mitchell et al., 2011)). Над океанами при тех же условиях значения Reff обычно на 15-20 % больше, чем над сушей, для жидко-капельных облаков и на 5 % больше для кристаллических (https://en. wikipedia. org; Liu et al., 2003), поэтому в северном полушарии среднее значение Reff меньше, чем в южном (т. к. в северном полушарии суши больше, чем воды) (Liu et al., 2003). В недождящих облаках Reff обычно не превышает 20-25 мкм (в среднем 5-15 мкм), в дождящих, как правило, более 10 мкм (обычно 15-50 и более мкм); в конвективных облаках минимальный Reff обычно выше, чем в слоистообразных (Kobayashi, 2007; Karlgard, 2008). Для облаков нижнего яруса средние значения Reff растут с увеличением ц (в высоких широтах Reff больше, чем в низких) и понижением температуры (в холодный период года Reff больше, чем в тёплый) в связи с увеличением доли ледяных частиц в облаке (Reid et al., 1999; Zhao, Garret). С уменьшением температуры на НГО и ростом НГО размер ледяных кристаллов на ВГО уменьшается (Lindsey, 2008). В грозовых облаках Reff=30-50 мкм (Lindsey, 2008). Среднее по всей толще облака значение Reff составляет 80-100 % от значения Reff на ВГО (Parol et al., 2013).

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11