Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Анализ и сверхкраткосрочный прогноз эволюции атмосферных фронтов

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Анализ и сверхкраткосрочный прогноз эволюции атмосферных фронтов"

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РФ ПО ВЫСШЕМУ ОБРАЗОВАНИЮ РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

(РГГМИ)

На правах рукописи

Сероухова Ольга Станиславовна

УДК 55Ц501.81 + 507.362 + 509.324]

АНАЛИЗ И СВЕРХКРАТКОСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ ЭВОЛЮЦИИ АТМОСФЕРНЫХ ФРОНТОВ

11.00.09 - Метеорология, климатология, агг метеорология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Санкт-Петербург 1996

Работа выполнена в Российском государственном гидрометеорологическом институте.

Научный руководитель:

кандидат физико-математических наук, доцент Кузнецов Анатолий Дмитриевич

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук Солдатенко Сергей Анатольевич

кандидат физико-математических наук Бобылев Леонид Петрович

Ведущая организация:

Научно-исследовательский центр дистанционного зондирования атмосферы при Главной геофизической обсерватории им. А.И.Воейкова

. у5 ьо

Защита состоится " 1996 г. в _ часов на заседании

специализированного совета К.0Б3.19.01 при Российском государственном гидрометеорологическом институте по адресу:

195196, Санкт-Петербург, пр. Малоохтиыский, 98.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного гидрометеорологического института.

Автореферат разослан " Г

Ученый секретарь специализированного Совета, кандидат физико-математических наук ' Еникеева В.Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

ЦЕЛЬ РАБОТЫ.

На основе анализа особенностей протекания мезомасштабных метеорологических гений и их связи со структурой облачности построить идеологию и разработать оритмы полуавтоматического анализа и сверхкраткосрочного прогноза (СКП) люпин атмосферных фронтов, базирующуюся на информации, получаемой ременными метеорологическими информационно-измерительными комплексами: стационарными и полярными МИСЗ, радиолокационными метеорологическими нциями. Произвести апробацию алгоритмов и программ на фактическом материале I различных типов атмосферных процессов и получить объективные оценки [ности СКП, а также определить оптимальные численные значения параметров ,'дложенной математической модели.

Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие задачи:

1) Произведен анализ существующих методик определения положения атмосферных фронтов на спутниковых снимках и даны практические рекомендации для их использования в оперативной работе на автономных пунктах приема спутниковой информации.

2) Рассмотрены математические аспекты интерпретации метеорлогических данных, необходимых для анализа и СКП эволюции атмосферных фронтов (в том числе с привлечением дополнительной априорной информации для повышения устойчивости решения системы алгебраических уравнений).

3) Созданы программные средства для интерактивного выделения положения и формы атмосферных фронтов на спутниковых снимках.

4) Разработаны алгоритмы и программы параметризации положения и формы атмосферных фронтов.

5) Разработаны алгоритмы и программы объективного анализа динамических характеристик, описывающих скорость и направление перемещения атмосферных фронтов с соответствующей визуализацией процесса.

6) Разработаны алгоритмы и программы СКП эволюции атмосферных фронтов.

7) Получены статистические оценки точности СКП эволюции атмосферных фронтов.

АКТУАЛЬНОСТЬ.

Актуальность темы определяется необходимостью использования интенсивных шологий и широким внедрением автоматизированных систем для обработки юмных потоков метеорологической информации от современных информационно-верительных систем, а также необходимостью создания программного обеспечения я реализации схем и методов текущего (сверхкраткосрочного) прогнозирования зомасштабных атмосферных процессов и связанных с ними опасных теорологических явлений.

Несмотря на наличие различных подходов, эта задача до настоящего врем не решена в полной мере, особенно при совместном усвоении такой разнород метеорологической информации как спутниковая, радиолокационная и т.д. Кр того, актуальность темы диссертационной работы определяется необходимое разработки объективных автоматизированных методов для исследова) закономерностей мезомасштабных метеорологических процессов и связанных с н] опасных метеорологических явлений.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА.

Разработаны и доведены до готовых программных продуктов алгорит параметризации положения и формы атмосферных фронтов, а также алгорш оценки скорости их эволюции и СКП. Создан комплекс программ для исследова особенности эволюции атмосферных фронтов. Данный комплекс предназначен , осуществления сверхкраткосрочного прогнозирования и оперативного распростране информации. В дальнейшем предполагается его использование в составе создавав! в РГГМИ автоматизированной информационно-измерительной системы оператив! приема, обработки и анализа разнородной метеорологической информации.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ.

Практическая значимость данной работы определяется тем, что созданны процессе выполнения данной диссертационной работы программы для ПЭВМ мо быть использованы в существующих и перспективных автоматизированных систе: обработки метеорологической информации, полученной с помощью МСЗ и МРЛ,; оперативного мониторинга развития фронтальных зон и стать частью программн обеспечения автомати-зированного рабочего места метеоролога.

Кроме того, реализованный в данной работе подход может быть использован ; интерпретации данных, не относящихся к спутниковой и радиометеорологичес! информации. Например, для визуализации результатов расчетов, получаемых I использовании гидродинамических численных моделей атмосферных процессов, I экологическом мониторинге состояния воздушной среды, для оперативного оповеще! заинтересованных организаций и служб об опасных метеорологических явлениях пого

Предложенная в данной диссертационной работе численная модель объективн анализа динамики атмосферных фронтов и их сверхкраткосрочного прогнозирова* внедрена в РГГМИ для проведения научных исследований. Кроме того, < используется в учебном процессе при преподавании таких дисциплин I "Сверхкраткосрочные метеорологические прогнозы", "Дистанционное зондирова! атмосферы" и "Методы зондирования окружающей среды", а также для практическ использования в рамках Регионального учебного метеорологического центра ВМС

Идеология и тактико-технические данные разрабатываемого в РГГМИ опытн образца рабочего места метеоролога для осуществления текущего прогнозирова! может быть использована для оперативного обеспечения текущей и прогностичес! информацией различных потребителей.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные результаты диссертационной работы были доложены и обсуждены на тоговых Сессиях Ученого Совета РГГМИ в 1994, 1995 и 1996 годах, на научных ;минарах Международного центра по окружающей среде и дистанционному лидированию им. Нансена и филиала научно-исследовательского центра ^станционного зондирования при ГГО им. А.И. Воейкова, на расширенном научном ;минаре кафедры ЭФА РГГМИ.

ПУБЛИКАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ.

По теме диссертации опубликовано 4 работы.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ ДИССЕРТАЦИИ.

Диссертация изложена на '14$ страницах машинописного текста. Состоит из >едения, 3 глав, заключения и списка литературы.

Текст иллюстрирован рисунками и 6 таблицами. Список использованной ггературы включает наименований, в том числе ¿£3 на иностранных языках.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

ВО ВВЕДЕНИИ обосновываются актуальность, практическая значимость научная новизна работы, отмечается, что решаемые в диссертационной рабо проблемы составляют предмет ежедневной оперативной синоптической практш Определяется основная цель выполненного исследования и дается краткое описан структуры диссертации. Здесь также отмечается, что настоящая работа посвяще вопросам анализа и сверхкраткосрочного прогноза скорости и направлен перемещения атмосферных фронтов, положение которых определяется на осно интерактивного анализа (с помощью современных ПЭВМ) крупномасштабш циклонических облачных систем по данным геостационарных ИСЗ. С одной сторон данные ИСЗ позволяют проводить визуальный анализ синоптической ситуации выделять основные синоптические объекты. К ним, безусловно, относятся систсг, фронтов и сопровождающие их процессы, связанные с циклонически: образованиями. Эти объекты часто связаны с опасными явлениями погоды, поэто] их идентификация (особенно автоматическая) является важной. С другой сторон использование последовательных (во времени) спутниковых данных позволя оценить динамику развития атмосферных процессов, что необходимо для составлен сверхкраткосрочных прогнозов.

В ПЕРВОЙ ГЛАВЕ рассмотрены методические основы использован] спутниковой информации для проведения анализа и сверхкраткосрочного прогно эволюции атмосферных фронтов. Дана общая характеристика линий раздела атмосфере и рассмотрены основные особенности облачных систем, соответствующ различным типам атмосферных фронтов. Последнее имеет принципиальное значен для идентификации атмосферных фронтов по спутниковым снимкам. Здесь же крат рассмотрена система глобального мониторинга атмосферных процессов, играющ принципиальную роль при реализации исследованной в работе схемы анализа сверхкраткосрочного прогноза эволюции атмосферных фронтов.

Важное место в первой главе отводится детальному рассмотрению существуют методик анализа положения атмосферных фронтов по спутниковым снимкам. Данш параграф важен, прежде всего, тем, что именно на основе критического анали используемых в настоящее время в синоптической практике методов идентификац атмосферных фронтов на космических снимках была создана и апробирова программа интерактивного проведения атмосферных фронтов с использование выводимых непосредственно на экране ПЭВМ спутниковых снимков.

На основе анализа литературных данных в первой главе также обосновывает целесообразность использования именно диалога между синоптиком и ПЭВМ этапе идентификации положения атмосферных фронтов на спутниковом снимке сравнению с автоматическим проведением фронтов. В конце главы приводят примеры использования спутниковой информации для прогноза опасных явлен погоды, подчеркивающие большую практическую значимость исследовани направленных на повышение эффективности использования космических снимк в синоптической практике.

ВО ВТОРОЙ ГЛАВЕ рассмотрен и проанализирован ряд математических методов, юльзованных в данной работе для анализа и сверхкраткосрочного прогноза 1ЛЮЦШ1 атмосферных фронтов. С учетом специфики сверхкраткосрочного прогноза обходимость обработки значительных массивов спутниковых данных в реальном :штабе времени на автономных пунктах приема с использованием относительно 5ольших ПЭВМ) основное внимание уделено наиболее простым и хорошо зобированным подходам.

В этой главе рассмотрены основные положения теории метода наименьших 1дратов (МНК) для определения коэффициентов аппроксимационных полиномов, бывающих изменение координат "общих" точек во времени (концепция попараметрического представления линии фронта на основе расчета координат "общих" точек описана в третьей главе диссертации):

х(0=а0+а,1 + а212+... + апр1 у(1)=Ь0+Ь11 + Ь212+... + Ьпр1

(1)

пр

Здесь х и у - координаты "общих" точек фронта, 1 - время, а1 и Ь( - коэффициенты проксимационных полиномов. При использовании классического подхода нимизируется следующая суммы квадратов отклонений

1П1П ,

(2)

Н

- гтнп

где п{ - число фронтов, х] и у1 - координаты "общих" точек фронта.

Кроме того, во второй главе рассмотрены математические аспекты сглаживания :периментальных данных, а также математические методы решения плохо-условленных систем линейных алгебраических уравнений, получаемых при гленной реализации метода наименьших квадратов.

Определенную новизну в подходе к сверхкраткосрочному прогнозу содержит едставленный в этой главе раздел, посвященный адаптивной фильтрации гменных рядов метеорологических данных. При ее реализации временной ряд теорологических величин (каждая метеорологическая величина в этом случае ссматривается как случайный параметр) представляет собой авторегрессионный оцесс, который можно описать следующим разностным уравнением:

Здесь

®J = (а1.....Зр»^.....Ьц)

вектор параметров модели,

= м....."У 1-р»:8 м' ■ ■ ■'8 и) (

вектор данных наблюдений (у1, 1 = И, ..., 1-р) и ошибок модели 1 = 1-1,..., Ы Параметры р и ц - являются порядками авторегрессионного оператора и операто; скользящего среднего.

Отметим, что порядок авторегрессионного оператора р является, по существ порядком линейного дифференциального уравнения, описывающего динамическу систему, формирующую наблюдаемый случайный процесс из белого шума. С определяет, на какие производные от наблюдаемого процесса осуществляет« возмущающее воздействие белым шумом. Для иллюстрации роли этого параметр укажем, что в механических системах, где воздействующая сила определяет толы ускорение, р = 1.

Чтобы обеспечить возможность обработки нестационарных процессов, параметр модели считаются изменяющимися во времени случайным образом:

01=01.1+О1 (

где - многомерный белый шум с неизвестной ковариационной матрицей

Вектор параметров модели оценивается в реальном масштабе времени по ме; поступления текущих измерений в соответствии со следующим алгоритмом:

ТА

(

Этот алгоритм использует значение вектора Калмановского фильтра и обратной ковариационной матрицы

I "и

Здесь I - единичная матрица размерности (р+я) (р+ч).

Дисперсия белого шума в модели оценивается с помощью рекурсивного алгоритм

-—2 «2

(1 + 1)

(и

Размерность модели (р и я) в адаптивном фильтре является единственны параметром, который необходимо задать. На практике эта величина для р и превосходит 2-3, а для ц - 0-1.

ТРЕТЬЯ ГЛАВА диссертационной работы посвящена рассмотрению результатов, полученных при анализе и сверхкраткосрочном прогнозе эволюции атмосферных фронтов. После краткого рассмотрения методических вопросов математического моделирования метеорологических процессов в этой главе рассмотрена разработанная в диссертационной работе интерактивная методика задания информации о положении атмосферного фронта в различные моменты времени, а также приведены алгоритмы, на которых базировались анализ и сверхкраткосрочный прогноз эволюции линий раздела.

Для задания исходной информации о форме и положении атмосферных фронтов была составлена специализированная программа "SCAT", которая позволяет осуществлять видеотерминальную обработку спутниковой информации. Данная программа реализует процедуру интерактивного определения положения фронтов по спутниковым снимкам, выводимым на дисплей ПЭВМ. На рис. 1 представлен пример построения положения фронта в различные моменты времени по данным геостационарного спутника "METEOSAT".

Рис. 1. Три последовательных положения атмосферного фронта, построенные по данным МИСЗ "METEOSAT" (последнее положение соответствует распределению облачности на спутниковом снимке; два других - получены по предыдущим снимкам).

В результате использования имеющегося на кафедре ЭФА архива спутниковых снимков в ИК и видимом диапазонах спектра, полученного на автономном пункте приема спутниковой информации от геостационарного МИСЗ "МЕТЕОБАТ", с помощью указанной программы для проведения численных экспериментов была создана 51 серия, отражающая эволюцию атмосферных фронтов во времени. Каждая серия содержала от 6 до 19 атмосферных фронтов с временной дискретностью в 30 мин. Построенные по спутниковым снимкам фронты сопоставлялись при совпадении сроков с данными синоптического анализа. Сопоставление показало хорошее совпадение положения и формы для всех трех типов фронтов: холодного, теплого и окклюзии. Пример одной из таких серий представлен на рис. 2.

Рис. 2. Серия из пяти атмосферных фронтов трех типов, построенных с помощью программы "SCAT" по данным МИСЗ "METEOSAT" (кружком отмечена точка окклюзии).

На основе создаваемой программой "SCAT" исходной цифровой информации во всех используемых в данной работе программах анализа и сверхкраткосрочного прогноза эволюции атмосферных фронтов был реализован алгоритм малопараметрического представления положения фронта данного типа в различные моменты времени. Он основан на расчете положения "общих" точек фронта, идеология выбора которых также описана в третьей главе.

Для анализа характеристик эволюции атмосферного фронта (скорости и направления перемещения различных участков фронта) в данной главе предложены три методики, две из которых реализованы при проведении численных экспериментов. Все они основаны на использовании метода наименьших квадратов.

В первом случае использовался классический метод, когда минимизируются суммы квадратов отклонений, задаваемых соотношениями (2).

Во втором - минимизируется как сумма уже указанных отклонений, так и сумма квадратов скоростей движения "общих" точек фронта:

Тёплые фронты

Ч

ЕКьКГ + р!

М н

МО

ей

_

= Ш1П,

(11)

ЕЙ1' +

j=| и

МО

л

г = г;

= Ш1П,

где р - определяемый эмпирически нормировочный коэффициент. Иными словами, во втором случае в классе аппроксимационных полиномов заданной степени находится тот, который проходя оптимальным образом через табличные точки еще и обладает минимальной суммой квадратов первых производных. Оптимальное значение нормировочного коэффициента р определялось на основе проведения специального комплекса численных экспериментов.

В третьем варианте предложена методика, основанная на минимизации как суммы квадратов отклонений координат аппроксимационного полинома от табличных данных, так и суммы квадратов значений кривизны траектории движения "общих" точек с учетом ее параметрического задания:

Н П ¿=1

где я - определяемый эмпирически нормировочный коэффициент; К(^) - кривизна траектории в момент времени ^ :

К(^)

сИ

¿2у(0

(К2

МО

(11

с!2х ([)

МО

(И

' = ч; V

М) (11

Уг

1 = 1,

(13)

В последнем случае нахождение коэффициентов аппроксимационных полиномов сводится к решению системы нелинейных уравнений.

При анализе эволюции атмосферного фронта для визуализации этого процесса использовался метод сплайн-интерполяции, алгоритм которого также детально представлен в третьей главе.

Выполненная в диссертационной работе серия численных экспериментов по оценке точности анализа эволюции атмосферных фронтов при использовании указанных алгоритмов показала-, что наилучшие результаты дает совместное-

\

применение процедуры сглаживания исходных данных с "классическим" подходом к построению аппроксимационных полиномов с масштабированием. При этом оптимальной оказывается третья степень полинома при сглаживании координат по пяти значениям "общих" точек атмосферного фронта. Средняя ошибка анализа положения фронтов в этом случае составила от 1.2 до 1.9 км (соответственно для 5 и 15 "общих" точек в каждом фронте). В случае отсутствия предварительного сглаживания координат ошибка аппроксимации увеличивается в 1.5 - 2 раза. В зависимости от типа фронта в среднем меньшая ошибка точности анализа наблюдается для теплых фронтов, большая - для фронта окклюзии.

Для проведения сверхкраткосрочного прогноза эволюции атмосферных фронтов в работе также было апробировано несколько математических моделей. Это и уже описанные выше и примененные для анализа эволюции атмосферных фронтов математические модели, а также специально разработанные для целей СКП алгоритмы. Эти алгоритмы используют адаптивную фильтрацию временных рядов или задание дополнительных условий. Реализация дополнительных условий в математическом смысле сводилась к решению задачи расчета коэффициентов аппроксимационных полиномов методом наименьших квадратов, а для задания дополнительных условий здесь был использован метод неопределенных множителей Лагранжа. В диссертационной работе приведены алгоритмы, где в качестве дополнительных условий задавалось время "останова" движения фронта, а также использовалось уравнение неразрывности.

В первом случае определение коэффициентов аппроксимационных полиномов сводится к решению двух систем линейных уравнений (независимо для полиномов х(г) и у^)), во втором - к решению единой для указанных полиномов системы нелинейных уравнений. В диссертационной работе описан алгоритм решения такой системы нелинейных уравнений.

Методика проведения оценки точности СКП при использовании различных математических моделей заключалась в следующем. Каждая серия данных об эволюции конкретного атмосферного фронта "разбивалась" на две части. По первой -"зависимой", объем которой варьировался путем задания параметров пИ и п£2 (п!2-п£1 + 1): общее число положений фронта) - рассчитывались параметры математической модели СКП. По второй части - "независимой" (насчитывающей п!п положений фронта) - производилась оценка точности того или иного метода СКП. Оценка качества прогнозов производилась также путем сравнения методических СКП с аналогичными результатами инерционного прогноза. Для этой цели рассчитывались статистические характеристики отклонений фактических и прогностических координат фронта из "независимой" выборки.

Анализ результатов численных экспериментов показал следующее:

1. Все из использованных математических моделей СКП практически во всех случаях позволяют повысить точность задания положения фронта по сравнению с инерционным прогнозом при заблаговременности до 3 часов.

2. Применение "классического" МНК дает неустойчивые результаты, что в ряде случаев приводит к большим погрешностям. Это происходит, в частности, из-за плохой обусловленности решаемой в этом случае системы линейных алгебраических уравнений: число обусловленности системы достигает значений 10э. Применение методов регуляризации, описанных во второй главе, оказалось затруднительным из-за отсутствия адекватной статистической информации. Применение масштаби-

рования позволяет исключить возникающие в ряде случаев резкие выбросы погрешности СКП, однако не приводит к заметному повышению средней точности. Кроме того, как и при анализе, использование "классической" схемы МНК завышает скорость движения фронта по сравнению с данными синоптического анализа.

3. Наиболее оптимальные результаты дает использование метода наименьших квадратов с совместной минимизацией суммы квадратов отклонений координат "общих" точек от их аппроксимационных значений и суммы квадратов скоростей движения "общих" точек фронта при использовании масштабирования временной координаты и предварительного сглаживания координат по трем точкам. Были найдены и оптимальные значения коэффициента р в формуле (11), которые зависят от степени используемого в этом случае аппроксимационного полинома. Для полиномов первой степени ропт = 0.05, для полиномов второй степени ропт = 0.05, для полиномов третьей степени р = 0.1.

4. Средние ошибки СКП положения фронта зависят от заблаговременности прогноза и мало варьируют в зависимости от типа фронта. При заблаговременности в 0.5 - 1.5 часа средняя погрешность определения положения "общих" точек фронта составляет около 12 км при использовании 5 "общих" точек при задании положения фронта. Указанная погрешность методических прогнозов в среднем в 2 - 2.5 раза меньше тех, которые дает в этом случае инерционный прогноз.

В ЗАКЛЮЧЕНИИ приводятся основные выводы, составляющие предмет защиты диссертационной работы. Отмечается, что компьютерная обработка информации МИСЗ с помощью разработанных математических моделей и составленных на их основе программ для ПЭВМ позволяет производить анализ спутниковых данных с целью интерактивной идентификации фронтальных разделов циклонических облачных систем и осуществлять сверхкраткосрочный прогноз эволюции атмосферных фронтов. Использование методических прогнозов с применением разработанных в диссертационной работе математических моделей позволяет существенно повысить точность определения прогностического положения атмосферных фронтов по сравнению с использованием инерционных прогнозов при заблаговременности СКП 0.5 - 1.5 часа.

ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ СЛЕДУЮЩИЕ РАБОТЫ:

1. Кузнецов А.Д., Меньшов М.А., Сероухова О.С., Симакин А.Д. Текущее прогнозирование эволюции облачных образований //Тезисы докладов Итоговой сессии Ученого Совета РГГМИ, 1994.

2. Кузнецов А.Д., Бриедис Т.Е., Сероухова О.С., Симакин А.Д. Малопараметрическое представление распределения облачности для решения задач сверхкраткосрочного прогноза // Тезисы докладов Итоговой сессии Ученого Совета РГГМИ, 1995.

3. Кузнецов А.Д., Сероухова О.С., Симакин А.Д. К вопросу об анализе и сверхкраткосрочном прогнозе эволюции атмосферных фронтов / / Тезисы докладов Итоговой сессии Ученого Совета РГГМИ, 1996.

4. Кузнецов А.Д., Меньшов М.А., Сероухова О.С., Симакин А.Д. К вопросу о сверхкраткосрочном прогнозе (СКП) эволюции облачного образования // РГГМИ.- СПб, 1995.- 14 е.- Деп. в ВИНИТИ 27.01.95, № 250-В95.