Определение параметров облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды по данным радиометра SEVIRI с геостационарного метеоспутника Meteosat-10 для Европы и Европейской территории России (Методические рекомендации по использованию спутниковых данных) (стр. 1 )

Определение параметров облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды по данным радиометра SEVIRI с геостационарного метеоспутника Meteosat-10 для Европы и Европейской территории России

(Методические рекомендации по использованию спутниковых данных)

Введение

В ФГБУ «НИЦ «Планета»» создана Комплексная пороговая методика (КПМ), позволяющая по данным радиометра SEVIRI с геостационарного метеоспутника Meteosat-10 автоматически в круглосуточном режиме детектировать параметры облачного покрова, осадков и опасных явлений погоды (ОЯП) для всего круга обзора радиометра (~69° с. ш.- 69° ю. ш. и 69° з. д.- 69° в. д.) (Волкова, Успенский, 2010). Исследования показали, что в целом, КПМ достаточно хорошо при сравнении с наземными метеонаблюдениями и климатическими оценками детектирует облачность и зоны осадков и ОЯП и определяет параметры облачного покрова, а также тип и интенсивность осадков и ОЯП (Волкова, 2011; Волкова, Успенский, 2015). Качество получаемых с её помощью спутниковых продуктов по облачности и осадкам оказалось близко к требованиям, предъявляемым к ним Всемирной Метеорологической Организацией (ВМО) и GCOS (The Global Climate Observation System community) для анализа и прогноза погоды и климатического мониторинга, и не уступает аналогичным выходным продуктам EUMETSAT (Волкова, Успенский, 2015). На основе КПМ был создан специализированный программный комплекс (СПК), позволяющий в автоматическом режиме проводить классификацию спутниковых данных (Волкова, Успенский, Кухарский, 2015), в т. ч. для территории Европы и Европейской территории России (ЕТР) (~69° с. ш.-~30° с. ш. и 10-20° з. д.-40-55° в. д.).

Краткое описание СПК и входные данные

Первичные спутниковые данные передаются на землю в цифровом виде и подвергаются фотометрической и геометрической поканальной обработке. Для классификации КПМ использует информацию прогноза NCEP за 0, 6, 12 и 18 ч ВСВ с 12ти часовой заблаговременностью: приземная температура воздуха (Тапризем), температура воздуха на стандартных барических уровнях (1000, 925, 850, 700, 500, 400, 300, 250 гПа) и атмосферное давление на уровне моря (из БД ГМЦ России), а также цифровую карту рельефа. В качестве предикторных характеристик используются измерения радиометра SEVIRI/Meteosat-10 в каналах 1-10 (л=0.6, 0.8, 1.6, 3.9, 6.2, 7.3, 8.7, 9.7, 10.8 и 12.0 мкм), а также их разности. Пороговые значения являются функциями таких параметров, как высота места над уровнем моря (href), высота солнца (ho), угол спутникового визирования (viz), Тапризем, температура воздуха на уровне моря (Таур. моря), номер календарного дня от начала года (datd) и др. В КПМ соблюдается строгий порядок выполнения этапов классификации, т. к. параметры облачности, полученные на ранних этапах классификации, используются в дальнейшем (см. рис. 1).

Выходные продукты получаются в автоматическом режиме для отдельных сроков спутниковых наблюдений непосредственно после поступления всех исходных данных в соответствующие базы данных и представляются в виде числовых матриц с результатами оценок параметров облачности, осадков и ОЯП в точных значениях или кодах, а также в виде соответствующих им рсх-изображений с исходным разрешением спутниковой информации как для всего круга обзора, так и отдельно для территории Европы и ЕТР. Время, необходимое КПМ для получения результатов классификации, составляет не более 5 мин для полного круга обзора и не более 2 мин для региона «Европа+ЕТР» (в зависимости от параметров ПЭВМ).

Выходными продуктами КПМ являются: облачная маска (2 класса), типы облачности (13 классов), максимальные водность облачного слоя (г/м3, 7 градаций), водозапас облачного слоя (кг/м2, 9 градаций), температура верхней границы облачности (ВГО) (К или оС, 16 градаций или в точных значениях), высота ВГО над уровнем моря (м или км, 16 градаций или в точных значениях), барическая высота ВГО (гПа, 16 градаций или в точных значениях), высота НГО над поверхностью земли (км, 4 градации), фазовое состояние воды в облачных частицах в слое вблизи ВГО (4 класса), толщина облачного слоя (км, 13 градаций), оптическая плотность облачного слоя (11 градаций), оптическая толщина облачного слоя (14 градаций), эффективный радиус облачных частиц (мкм, 8 градаций), максимальная мгновенная интенсивность осадков (мм/ч, 7 градаций), тип осадков у поверхности земли (13 классов), зоны гроз, града и обледенения разной интенсивности (по 4 класса), а также высота верхней и нижней границ над уровнем моря слоя обледенения каждой интенсивности (км, по 10 градаций).

Ниже представлен краткий обзор получаемых КПМ продуктов по облачности, осадкам и ОЯП, приведены оценки качества классификации для региона «ЕТР и сопредельные страны» (~69° - ~40° с. ш. и 10-20° - 40-55° в. д.), указаны основные источники ошибок.

Рис. 1. Схема работы КПМ для данных SEVIRI/Meteosat-10

Условные обозначения:

cltyp - тип облачности;

Wmax - максимальные водность (г/м3) облачного слоя;

SW - водозапас (кг/м2) облачного слоя ;

ТВГО - температура на ВГО (К, °С);

hВГО - высота ВГО над уровнем моря (м, км);

phВГО - барическая высота ВГО (гПа);

hНГО - высота НГО над поверхностью земли (км);

faza - фазовое состояние воды в облачных частицах в слое вблизи ВГО;

dH - толщина облачного слоя (км);

COD - оптические плотность облачного слоя;

СОТ – оптическая толщина облачного слоя;

Imax - максимальная мгновенная интенсивность осадков (мм/ч);

prtyp - тип осадков у поверхности земли;

thund – гроза;

hail – град;

УIсут - суточные суммы осадков (мм);

УIмес - месячные суммы осадков (мм);

href – высота места над уровнем моря;

ho - высота солнца (рад.);

zo – зенитный угол солнца (град.);

viz - угол спутникового визирования

ц - географическая широта (°);

pур. моря - атмосферное давление на уровне моря (гПа);

Тапризем - приземная температура воздуха (К);

Та1000, Та925, Та850, Та700, Та500, Та400, Та300, Та250 - температура воздуха на 8ми стандартных барических уровнях;

Tа850-700, Tа700-500, Tа500-400, Tа400-300 - температура воздуха на промежуточных уровнях (К);

Таур. моря - приземная температура воздуха, приведенной к уровню моря (К);

Таmax - максимальная температура воздуха в атмосферном столбе (К);

А06, А08, А16 – значения альбедо в каналах 1, 2, 3 (л=0.6, 0.8, 1.6 мкм);

Т39, Т62, Т73, Т87, Т97, Т108, Т120 – измеренная радиационная температура в каналах 4, 5, 6, 7, 8, 9 и 10 (л=3.9, 6.2, 7.3, 8.7, 9.7, 10.8 и 12.0 мкм);

FAR – (False Alarm) «ложная тревога» (%), т. е. отношение количества случаев ошибочного детектирования класса к общему количеству случаев этого класса по валидируемой выборке;

sERR=100-HR – суммарная ошибка (%), т. е. отношение суммарного количества случаев ошибочного детектирования всех классов характеристики к общему количеству случаев всей выборки;

HR=100-sERR – (Hit Rate) точность детектирования (%), т. е. отношение суммарного количества случаев правильного детектирования всех классов характеристики к общему количеству случаев всей выборки.

Облачная маска

Облака – системы взвешенных в атмосфере (не у самой земной поверхности) продуктов конденсации водяного пара – капель воды или кристаллов льда, или тех и других (Хромов, Мамонтова, 1974).

По результатам работы КПМ формирует маску «ясно-облачно» над сушей, водной и снежно-ледовой поверхностями, не требуя априорного задания маски «суша/вода» и дополнительных сведений о состоянии подстилающей поверхности. В результате, выделяются 2 класса: «облачно» и «безоблачно». Исходно в КПМ все пикселы считаются «безоблачными». Цель классификации – обнаружить облачные пикселы (создать облачную маску). Частично заполненные облачностью пикселы относятся к классу «облачно».

В целом, оценки количества общей облачности по данным SEVIRI/Meteosat оказываются несколько завышенными по сравнению с наземными наблюдениями, т. к. теряются мелкие просветы в облаках (размером в 1-2 пиксела) и размеры облачных массивов увеличиваются из-за того, что частично заполненные облачностью пикселы на их краях целиком причисляются к облачным. Однако обычно это завышение получается не столь очевидным, т. к. часть облачности теряется, например, очень маленькие Cu и Ас (размером менее 1-2 пикселов, особенно на стыке пикселов) и оптически очень тонкие Ci, Cs и As на фоне поверхности земли.

Другие возможные ошибки спутниковой классификации:

1) «снежный шлейф» за облаком иногда может ошибочно детектироваться как облачность;

2) в дневное время на границе вода/суша при большой изрезанности береговой линии или небольших размерах водоемов (часто при наличии снежно-ледового покрова или большой амплитуде температур) могут детектироваться отдельные мелкие облака (размером 1-3 и более пикселов), повторяющие береговую линию в виде пунктирной линии (просветы 1-5 и более пикселов). Также в ряде случаев «лишняя облачность» может детектироваться и в регионах, расположенных ниже и существенно выше (горные районы) уровня Мирового океана, а также при наличии температурной инверсии (в ночное время и в холодный период года), когда значения Тапризем. оказываются ниже значений Taур. моря. Ошибки детектирования облачности могут быть связаны и с ошибками дополнительной информации, например, использования данных прогноза с большой заблаговременностью, в результате часть облачности может теряться или, наоброт, появляться «ложная» облачность. На последующих этапах классификации «ложные» облака обычно причисляются к классу «Ас», реже – «As» или «St» с маленькими значениями водности и водозапаса, без осадков и ОЯП;

при высоком содержании в атмосфере водяного пара, особенно в зимнее время над снежно-ледовым покровом или в ночное время над водой, может ошибочно детектироваться облачность класса «St» или реже «As».

В целом, точность работы КПМ по детектированию облачной маски, несмотря на перечисленные выше ошибки, достаточно высока. Она практически не зависит от времени суток и слабо зависит от синоптической ситуации и состояния подстилающей поверхностью. Ошибок следует ожидать при высоком содержании в атмосфере водяного пара или инверсионном распределении температуры в ночное или зимнее время, а также на границе суша/вода, над снежным покровом или в горных районах, при наличии тонкой перистообразной или высоко-слоистой облачности и полей мелких и средних кучевых и высоко-кучевых облаков. Также ошибки растут (в основном за счет «лишней» облачности) при больших углах спутникового визирования. При этом суммарные ошибки никогда не превосходят 10 % площади классифицированного фрагмента спутникового изображения, в подавляющем большинстве случаев они составляют менее 5 %.