Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Методика восстановления полей метеорологических величин по спутниковой информации

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Методика восстановления полей метеорологических величин по спутниковой информации"

воронежским военный авиационным инженерным

институт

, , Па правах рукописи

О 1 УДК 551.507.362

ОЪбф^Ь Лес /

Александр Борисович

^~' млрткяннгыи /

сь

МЕТОДИКА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПОЛЕЙ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН ПО СПУТНИКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

Специальность: 11.00.09- Метеорология, климатология, агрометеорология

автореферат диссертации па соискание ученой степени кандидата географических наук

воронеж 2000

Работа выполнена в Воронежском военном авиационном инженерном институте

Научный руководитель: кандидат географических наук,

доцент |Ковальчук В.К|, кандидат географических наук, доцент Андронников В.В.

Официальные оппоненты: доктор географических наук,

профессор Мазуров Г.И. доктор физико-математических наук, профессор Успенский Л.Б.

Ведущая организация: Главный Гидрометеорологический Центр Министерства обороны Российской Федерации

Защита состоится " 21 " декабря 2000г. в 11 часов на заседашп диссертационного совета К 106.09.01 в Воронежском военном апиационмох инженерном институте по адресу: 394064, г. Воронеж, ул. Стары? Большевиков, 27.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежской носимого авиационного инженерного института. Отзывы и замечания заверенные печагыо, направлять по указанному адресу в двух экземплярах.

Автореферат разослан "/Г " ноября 2000 года

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат географических наук, доцент

Т. ЗАДОРОЖНАЯ

Актуа.1 ыюсть работы. Важнейшем составляющей метеорологического обеспечения авиации является разработка авиационных прогнозов погоды. Их качество в значительной мере определяется достоверностью и полнотой исходных метеорологических данных. Однако в настоящее время количество метеорологических станций и аэрологических пунктов наблюдений значительно сокращается, наземная метеорологическая информация становится ещё более пространственно дискретной, и целые регионы остаются практически неосвещёнными в метеоролог ическом отношении.

И пих условиях актуальным становится вопрос максимально эффективною использования обзорной спутниковой информации в задачах метеорологическою обеспечения авиации. Особую важность ириобрстают количественные оценки метеорологических величин и методики их определения в макромасш табных облачных системах.

Существует целый ряд методик различных авторов, которые позволяют использовать спутниковые снимки в анализе и прогнозе погоды.

Однако в настоящее время существующие методики не в полной мере позволяют решить проблему восстановления всех метеорологических величин, необходимых для разработки авиационного прогноза погоды. Поэтому имеется необходимость проведения исследований для расширения перечня восстанавливаемых характеристик состояния атмосферы с использованием спутниковой информации.

Целью данной работы является оценка возможност и 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 гидрометеорологического обеспечения авиации ВС РФ.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Анализ сушесшуютих метлой восстановления метеорологически:» величии спутниковой информации.

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

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

4. Усыновление сгашстических связей между морфомегрическими характеристиками облачных нолей при различных формах атмосферног циркуляции и нолями мехорологических величин.

5. Разработка меюлики восаановления исследуемых метрологических величии по спутниково!"! информации и оценка ее успситостн.

6. Разработка рекомендаций по использованию разрабокшпой методик! в практике метеорологического обеспечения авиации ВС РФ.

Объектом исследования является синхронная информация, полученная с метеорологических искусственных спутников Земли (МИС'З), метеорологических станций и аэрологических пунктов наблюдения.

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

В качестве исходных данных для решения задачи восстановления метеорологических величин но спутниковой информации проанализированы уфсппие фотснимки облачною покрова (за 5-9 ч.) с МИСЗ «Метор». «1МОАА», «П$ЬА», «ООН8», «М1Л'1Ю$ЛТ», дневники погоды, приземные ! высошые кари»! поюды, климатические данные многолетней средней месячной температуры воздуха у поверхности Земли за май - сентябрь 1979 -1999! г. Выборка составлена для географического района, ограниченного 10°з.д. - 80° в.д. и 30° с.пт. - 80° с.ш.

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

-Г

Научная новизна состоит и следующем:

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

• разработана методика восстановления высоты нижней границы облачности в -зонах макромасштабнмх облачных систем:

• разработана методика восстановления поля ветра в пределах циклопических образований;

• разрабошна меюдика восстановления поля температуры воздуха у поверхности Земли в окрестностях макромасштабнмх облачных систем;

• разработаны рекомендации по использованию полученных методик.

Значимость результатов исследований. Выявленные признаки форм атмосферной циркуляции по спутниковым снимкам облачности н разработанная методика определения значений метеорологических величии в пределах макромасштабных облачных систем могут служить основой для решения научных н прикладных задач по гидрометеорологическому обеспечению потребителя.

Практическая ценность диссертации состоит в том, что разработаны алгоритмы расчета количественных характеристик исследованных метеорологических величин с применением графических материалов (номограмм) и электронно-вычислительных машин. Разработанные алгоритмы и рекомендации могут быть реализованы в различных структурных подразделениях гидрометеорологической службы МО РФ.

Достоверность обеспечивается привлечением достаточно большого объема исходных материалов и проведением всестороннего обоснования значимости полученных результатов.

Материалы диссертации полностью отражены в шести он убл и ко ванн ых работах.

Реализация результатов исследования. Основные теоретические и практические результаты, полученные в работе, используются:

• при метеорологическом обеспечении частей и соединении Военно-воздушных Сил;

• в учебном процессе па метеорологическом факультете Воронежскою ВАМИ;

• при выполнении научно - исследовательских работ.

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 вощуха у земной поверхности в области вихревой и полосном структур облачности.

Апробация работы. Основные результаты исследований докладывались на Всероссийской научной конференции «Проблемы н перспективы гидрометеорологических прогнозов», посвященном 70-лстию Гидрометцентра РФ, проходившей 18-20 января 2000 года в г. Москве; па семинарах кафедры «гидрометеорологического обеспечения» метеорологического факультета Воронежскою ВАИИ; на научным семинарах Воронежскою ВАМИ. Воронежского ВИР"); на Всероссийском научной конференции «Климат, мониторинг окружающей среды, гидрометеорологическое прогнозирование и обслуживание», посвященной 70-летию образования Гидрометслужбы Республики Татарстан, проходившей 5 - 7 мюля 2000 года, в г. Казань; в отчете по заданной гидрометеорологической службой ВС РФ НИР (шифр «Раздолье», № ), получен акт реализации.

Структура и объем работы. Работа состоит из г рдения, пяти глав г заключения. Общий объем диссертации составляет-/^*?-границ, включая }? рисунков п У^ таблиц. Список литерату рных источников включает 69 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, цель и содержание поставленных задач, определены объект и предмет исследования, положения, выносимые на зашшу, указан метод исследования.

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

В практике освоения космического пространства все большее значение придается космическим системам (КС), включающим несколько согласованно функционирующих космических аппаратов (КА), наземные пункты приема, обработки и распространения космической информации, а также службы контроля состояния бортовых систем КЛ и управления ими.

В настоящее время активно функционируют метеорологические КС России и США на базе полярно-орбитальных метеорологических спутников 'Земли «Метеор - 2», «Метеор - 3», «Ресурс», «Океан», «ЫОАА-12», «ЫОАА-14», «ЫОАА-15» и геостационарных "Олектро" (ГОМС), «С0^8-8», «СЮЬЯ-10», «ПМЯР Р-11». «ОМБР Г--12», «ОМЯР Г-13», «ОМ5Р Г-Н», «М^еоБШ», «М1МВи$-7», «.SПASAT», а также отдельные МИСЗ Японии н других стран.

Основными видами информации, которая поступает с МИСЗ, являются данные дистанционного зондирования окружающей среды и космические изображения облачности и подстилающей поверхности.

Для разработки авиационного прогноза погоды (АПП) высокого качества необходим анализ большого объема аэросиноптичсского материала и спутниковой информации различного вида (спутниковые фотографии облачного покрова, и радиометрические данные в различных диапазонах длин волн, спектрометрические измерения, информация геостационарных спутников) получение которого, в метеорологических подразделениях авиационных

чашей и соединений н полном объеме, иракшчеекп не нредставляек'я возможным.

г)шм обусловлена необходимость проведения исследований по расширению возможностей применения спутниковых изображений облачности в анализе и прогнозе погоды, особенно в условиях отсутствия или недостатка данных наземных метеорологических и аэрологических наблюдений.

Во второй главе представлены характеристика и анализ исходною материала. методика исследования, описаны признаки идентификации форм атмосферной циркуляции. Показана необходимость разработки методик восстановления различных метеорологических величин при соответствующих формах атмосферной циркуляции.

В качестве исходного материала для решения задачи восстановления метеорологических величин но спутниковой информации проанализированы утренние фотоснимки облачного покрова (за 5-9 ч.) с МИСЗ «Метеор». «ЫОАА», «ООН8». «МНТЕС^АТ», дневники погоды, приземные и

высотные карты погоды, климатические данные многолетней средней месячной температуры воздуха у поверхности Земли за май - сентябрь 1979 -1999гг. Выборка сосшвлена для географическою района.' ограниченного 1()°ч.д. - 80° в.д. и 30° с.т. - 80° с.ш.

Облачным полям на спутниковых снимках ставились в соответствие поля высоты нижней границы облачности, направления и скорости ветра, температуры воздуха, давления у поверхности Земли и геонотенцнала на высо1ах. При ном разница во времени между снушиковыми снимками и данными у земной поверхности составляла не более трех часов, а данными по высотам -- не более шести часов.

Анализ исходного материала показал, что форма и структура облачных полей, их перемещение и развитие, связанные с ними явления погоды, их интенсивность и продолжительность принципиально различаются при разных формах (зональной и меридиональной) атмосферной циркуляции. Поэтому необходим учет каждой конкретной формы атмосферной циркуляции, а зна-

■im и характера термобарического ноля, лля повышения точности восекшов-ления, анализа и прогноза полей метеовелпчин по изображениям облачности, полученным с МИСЗ.

Для установления форм атмосферной циркуляции (согласно типизации Вангенгейма) проведен анализ приземных и кольцевых карт погоды, карт барической топографии (AT - 500, AT - 300), индексов циркуляции E.H. Блиновой и АЛ. Каца. По результатам этого анализа выделены случаи зональной н меридиопа и.пои формы атмосферной циркуляции. А затем каждому такому случаю ставились в соответствие облачные поля на спутниковых снимках.

Выявлено, что меридиональные формы циркуляции Е и С на снимках облачности проявляются в виде:

- полос облачности большой длины (2500 - 3500 км), ориентированных в меридиональном направлении. Им соответствуют глубокие, вытянутые также в меридиональном направлении барические ложбины;

- облачных полос, связанных с облачными вихрями, которые достаточно хорошо идентифицируются логарифмическими (35%) и гиперболическими (45%) спиралями. Им соответствуют мощные, высокие циклоны (до 200 rila) в высоких iimpoiax (60° - 80° с.ш.). Исследования показали, чю если облачный вихрь пдентифицируе!ся логарифмической спиралью, то утлы а в 72% случаев лежат в пределах 65° - 80°. Это соответствует высоким, мощным, стационарным циклопам, которые существуют порядка 8-10 дней. Затем облачный вихрь разрушается, (циклон заполняется) что является признаком перехода к иной форме циркуляции;

- облачных полос, у которых в результате отсечения облачного массива в южной части, образуются самостоятельные облачные вихри (Средиземноморские циклоны), хорошо идентифицируемые архимедовой спиралью. Обычно эти циклопы, быстро смещаются на север по периферии высотного барического гребня.

го

- малооблачною пространства. ориентированною и меридиональном направлении ог 35° с.ш. до 75° - 80° е.ш.. соответствующего высотному барическому гребню сильно вытянутому также в меридиональном направлении.

При )шх формах циркуляции погода у земной поверхности сохраняется устойчивой длительное время (8-10 дней).

1 (рпзпаки зональном формы атмосферной циркуляции на снимках облачности. полученных с МИСЗ. проявляются следующим образом:

- облачные массивы чаще имеют вихревую структуру (73% случаев). Они достаточно хорошо идентифицируются логарифмическими спиралями с углами закрученности 35 - 75е . Наибольшая повторяемость чшч облачных образований (68% случаев) находи 1ся в широтной зоне, ограниченной 47° с.ш. и 65°с.ш. Они соо1ветавую1 циклонам, разншмм до уровней 500 и ЗООгПа (67% случаев);

- полосы фронтальной облачности ориентированы в широтном направлении. Они имеют меньшую длину, чем при формах П и С (около 700 - 1500 км);

- отдельные облачные массивы, следующие друг за другом вдоль круга широты, разделяются незначительными малооблачными пространствами (промежуточные гребни или антициклоны). Они вытянуты больше в широтном направлении, чем в мерпднонатьном:

- облачные массивы, которые имеют большие зональные составляющие направления и скорости перемещения и малые меридиональные.

Погодные условия при зональной форме атмосферной циркуляции в пределах рассматриваемого района наиболее изменчивы и имеют коро1кие периоды устойчивой погоды (.1-3 дня).

Таким образом, проведенные исследования показали, что каждой форме атмосферной циркуляции соответствует определенная степень устойчивости и динамики развппш ашосферных процессов. Это является основанием для дифференцированного подхода к разработке методики восстановления метеорологических величин с учетом форм атмосферной циркуляции.

/У

Для разрабоп<и меюднки восстановления -значении метеорологических величин использовался физико-статистический метод с применением корреляционного, регрессионного и кластерного анализов.

Обработка метеоипформации и расчет статистических характеристик производился с использованием стандартных программ Excel, SPSS, STA TIST1CA.

В третьей главе описан процесс построения статистической модели иоссчанов юты высоты нижней границы облачности при зональной и меридиональном форме циркуляции.

Следует отметить, что исследования проводились по восстановлению минимальной высоты нижней границы облачности, в пределах фрошалыюй облачной системы.

Как указывалось ранее, мри зональной форме циркуляции циклонам соответствуют логарифмические облачные вихри, которые были дополнительно разбиты на два основных класса:

- вихри в виде узкой облачной спирали (рис. I а);

- вихри, у которых хорошо просматривается "голова" округлой формы (рис.1 б).

Рис. 1. Облачные ноля на спутниковых фотоснимках: а) вихрь в виде узкой облачной спирали при зональной циркуляции; б) вихрь с «головой» округлой формы при зональной циркуляции; в) облачная полоса при меридиональной

циркуляции.

Применительно к каждому из них разрабатывалась методика восстановления исследуемых метеовеличпн.

При формировании перечня предикторов для восстановления ВНГО исходили из того, что основными факторами её определяющими, являются интенсивность восходящих движений, стадия развития циклона, активность ат мосферных фронтов.

Известно, что максимальную интенсивность восходящие движения имеют в центре циклона, и по мере удаления от центра, их интенсивность уменьшается, то есть расстояние от центра циклона характеризует интенсивность восходящих движений.

В тоже время, степень развишя циклона достаточно хорошо определяется величиной угла закручснпостн облачной спирали, а активность атмосферных фронтов — их шириной.

Исходя из вышесказанного, для облачных вихрей в виде узкой облачной спирали в качестве предикторов предлагаются: расстояние от центра циклона до точки восстановления В11ГО, угол закручеиности облачной спирали, азимутальное направление, и расстояние до точки обрыва спирали или точки смены знака фронта, ширина облачной полосы, соответствующей атмосферному фронту на участке восстановления ВНГО.

По результатам корреляционного анализа обнаружена тесная нелинейная связь между ВПГО и следующими параметрами: расстоянием от центра циклона до точки восстановления ВПГО, углом закручеиности облачной спирали, шириной облачной полосы, соогветивующей атмосферному фронту.

Известно, что стадию развития циклопа можно охарактеризовав определенными градациями углов закручеиности логарифмической облачной спирали. На этом основании по аэросиноптичсскому материалу определялась стадия развития циклонов, а по спутниковой информации снимались углы закручеиности облачных вихрен, соответствующих этим циклонам. В результате выявлено, что стадии молодого циклона в 85% случаев соответствовали

логарифмические спирали с углами закрученное!и 45 - 55". стадии максимального развития в 92% случаев соответствовали спирали с углами 56 - 70°, и в 88% случаев стадии заполняющегося циклона соответствовали спирали с углами более 70°.

Для каждой стадии развития циклона методом наименьших квадратов построены нелинейные уравнения регрессии, где в качест ве предикторов для восстановления ВНГО использовались следующие параметры: расстояние от цешра циклопа до ючки восстановления 13ИГО и ширина облачной спирали в месте ее расположения.

Для выбора наилучшей модели, рассчитаны нелинейные уравнения регрессии до нятго порядка. На основе анализа средней квадрагичеекой ошибки полученных уравнений, оцененной на независимом материале, сделан вывод о целесообразности использования полиномов второй степени, так как увеличение степени полинома не приводит к существенному повышению точности (на 5% - ом уровне значимости), но значительно усложняет расчет.

Данные уравнения регрессии рассчитывались для ВПГО до 1000м. Они имеют среднеквадратнческую ошибку порядка 100 - 150м, что не позволяет использовав и.х при метеорологических условиях близких к минимуму погоды (по ВНГО). ')тим вызнана необходимость получения дополнительных (уточняющих) уравнений регрессии. Для их расчета ¡фоведен регрессионный анализ исходного материала для случаев, когда ВПГО принимала значения 300 м и менее. В уравнениях приняты обозначения: Ъ - ВПГО, (м); х - расстояние от центра циклона до точки постановления ВНГО, (см): Ь - ширина фронта, (см). Следует особенно отмстить, что исходные параметры снимаются с облачных снимков масштаба 1: 25000000. При использовании снимков другого масштаба необходимо вводить поправочные коэффициенты. Например. при масштабе 1:50000000 полученные параметры необходимо удвоить. Уравнения сведены в таблицу 1. Средняя квадрагическая ошибка этих уравнений составила 20 - 50м, что является приемлемым при обеспечении

полетв авиации ВС РФ и условиях близких к минимуму погоды при отсутствии или дефиците фактической метеорологической информации.

Таблица /

Уравнения регрессии для расчета В11ГО до 300м в облачных вихрях в

виде узкой облачной спирали

У юл ткр>чсм-! Нил уравнения СКО, м

1КК.1И,

45 - 55 1. = 248,4 + 41,8в + 13,8Ь - 6,7в2 -О.ЬЬ-21,ОЬ2 20

55 - 70 Ъ = 177,8 + 55,7.4 + 60,91) - 4,6*2 11,6зЬ-36,41>? 46

>70 7. = 364,7 + 85,5* - 173,7Ь - 1 Г»,5*2 - 17,7хЬ + 48,9Ь2 19

Все полученные зависимости представлены в виде номограмм. В качестве примера, на рис. 2 представлена номограмма для восстановления значений ВНГО до 300м при углах закручеппосги облачного вихря 55 - 70°.

Рис. 2. Зависимость ВНГО (до 300м) от расстояния до центра циклона и ширины облачного массива при углах закрученной и 55 - 70".

Аналогичные исследования проведены для второго класса облачных вихрем, то есть, когда облачный вихрь имеет округлую «голову». В тгом случае вместо ширины облачного массива предложено использование другого предиктора - диаметра «головы» вихря. Обнаружена тесная нелинейная связь между ВПГО и предлагаемыми предикторами. Следует также отметить, что лот класс вихрей, в основном, наблюдается с углами закрученное!и облачной спирали порядка 55 - 70". С учетом выбранных предикторов построены не uiiieiiiii.il ;,!.) пяюго порядка) уравнения регрессии. Па основе опенки их точности выбраны наилучшие зависимости. Средняя квадратическая ошибка лих уравнений при расчете ВПГО до 1000м составила 143м, а при расчете ВПК) до 300м - 39м (таблица 2).

Таблица 2

Уравнения регрессии для расчета ВПГО для облачных вихрей с «тловой» округлой формы

В! 1ГО. ч [Зил уравнения CKO. м

<1000 У, = 238,8 + 63.3s + 140,3b + 64,7s2 - 24,6sb - 36,9b2 143

<300 У. = 165,8 + 73,4s + 63,4b - 28,4s2 + 9,5sb - 17,4b2 39

Для оценки адекватности полученных зависимостей выполнен анализ остатков, который показал, что они распределены по нормальному закону и не имеют тренда. "~)то свидетельствует о правильном выборе вида моделей, то есть об их адекватности.

При меридиональной форме циркуляции облачные поля чаще всего имеют вид облачной полосы, вытянутой в меридиональном направлении (рис. 1 в), и соответствуют квазистационарным атмосферным фронтам (КАФ).

11олучепы зависимости для восстановления ВПГО в области лих облачных образовании при меридиональной циркуляции. В качестве предиктора используется только ширина облачного массива, соответствующего КАФ,

гик как использование других величин не дает значимого улучшения точности восстановления ВНГО. Средняя квадратическая ошибка полученных уравнений при расчете ВИГО до 1000м составила 135м. а при расчете ВНГО до 300м - 35м.

Надежность новых методик восстановления и возможность их использования при разработке прогноза метеорологических элементов и явлений погоды, предназначенных для метеорологического обеспечения гражданской авиации, устанавливается с использованием стандартов и рекомендации ИКАО. Согласно этим требованиям, точность восстановления ВНГО должна лежать в пределах ± 30 м при высоте до 120 м и ± 30 % в интервале 120 -3000 м с обеспеченностью не менее 70%. Если точность восстановления ВНГО находится в указанных пределах с заданной обеспеченностью, то влияние возможных ошибок восстановления и прогноза ВНГО на эксплуатацию воздушных судов считается незначительным по сравнению с влиянием навигационных ошибок и других эксплуатационных показателей. Рассчитана обеспеченность восстановления ВНГО с указанной точностью с использованием полученных зависимостей. В каждом случае она составляла не менее 81%, что говорит о высокой надежности предлагаемых уравнений.

Для оценки эффективности предложенной методики, построены кривые обеспеченноеП1 ошибок метдичеекого и климатического воссшновления ВНГО /тля метеорологической станции Курск. Результаты их анализа свидетельствуют о том. чк1 обеспеченность заданной ошибки восстановления с использованием предложенной методики заметно выше обеспеченности климатического восстановления. Например, методическая обеспеченность заданной ошибки восстановлен!.л 100м составляет 85%, а климатическая обеспеченность - 40% (рис. 3).

л*

Рис. 3. Кривые обеспеченности ошибок климатического (1) и методического (2) восстановления В11ГО на метеостанции Курск.

В четвертой главе описан процесс построения статистической модели восстановления поля скорости и направления ветра при зональной и меридиональной формах циркуляции.

При градиентном ветре в циклоне существует равновесие между тремя силами: барический градиент (С!) уравновешивает кориолисову (К) и центробежную ('/.) силы. То есть,

в = К + Ъ.

или

с/> , о,2

Ог г

где р - давление воздуха, гуг- вертикальная проекция угловой скорости вращения Земли, р - плотность воздуха, г - расстояние от центра циклона; сч -скорость градиентного ветра в циклопе. Решение уравнения (1), удовлетворяющее условию сч = 0 при др/Сг = 0, имеет вид

2 -> иР

Си ~ (О :Г + 1(0: г' +--—• (2)

V рдг

С)|мсп1м. что п центре циклона (/' - 0) градиентный не тер всегда обращается в нуль (о, = 0). С удалением от центра при сохранении густоты изобар скорость градиентного ветра возрастает.

Как указывалось ранее, углы закрученности облачной спирали характеризуют степень развития циклопов. Из этого следует, что необходимо выделить градации углов закрученности, характеризующие стадию развития циклона и исследовать зависимости скорости ветра от расстояния до центра циклона для каждой из них, что должно привести к повышению точности искомых 'зависимостей. С этой целыо для обнаружения классов облачных вихрей, характеризующихся градациями углов •закрученности спирали, была реализована процедура кластерного анализа. В результате которой, методом к -средних выделено три класса с максимальным сходством диапазонов изменения и средних значений скорости ветра в каждом классе (таблица ЗУ

Таблица 3

Характеристики классов облачных вихрей

Харак1ерт;| мки классов Класс № 1 Класс № 2 Класс № 3

Середина класса 1 рам ш и.1 класса Середина класса 1 'ран и им класса Середина ] Гранины класса \ класса

Угол закрученное!и. ° Скорое 1 ь вегра. м/с 58 55-61 67 62 - 72 76 | 73 - 80 ~'7"| 7-7'

7 4 К) 10 5 15

Из синоптической практики известно, что поле ветра в области циклона неоднородно (например, при прохождении фронта наблюдаются резкие изменения скорости и направления ветра). Поэтому для учета этой неоднородности предложено разбить область циклопа логарифмическими спиралями (линиями тока) идущими из центра, на восемь секторов (через 45°). На рис. 2 представлен порядок нумерации секторов.

Рис. 4. Линии тока в циклопе.

Следует отметить, что первый сектор отсчитывается по ходу часовой стрелки после логарифмической спирали, совмещенной с тыловой границей облачного вихря.

Для выявления классов секторов с максимальным сходством диапазонов изменения и средних значений скорости ветра в каждом классе была повторно реализована процедура кластерного анализа. Результаты сведены в таблицу 4.

Двойная процедура кластерного анализа позволила выявить особенности распределения поля скорости ветра в циклоне. Для учета этих особенностей, проведен анализ статистической связи скорости ветра в любой точке циклона от удаления этой точки до центра атмосферного вихря для каждого класса в отдельности.

В результате корреляционного и регрессионного анализа получены зависимости скорости ветра в любой точке циклона (для каждого класса) от ее расстояния до центра циклона, которые представлены аналитически и графически. Оценено их качество на независимом Maiepuajie.

Вычислена обеспеченное!ь точности восстановления ветра согласно фебованням ИКАО (± 3 м/с при скорости до 15 м/с, ± 20 % при скорости

го

более 15 м/с с обеспеченности более 80%). Она составила не менее 87%. что говориг о высокой надежности полученных уравнений.

ТаСтща 4

Харак1сристнки классов секторов для облачных вихрей с различными углами

закрученности

Хиракюрисшки , .. ... I Класс № 1 классов I Класс № 2 Класс № 3 1 Класс № 4 1

Для а = 55-61°

Номера сек трон 2 | 1.8 3. 4 5, 6. 7

Средняя скорое 1ь нефа, м.с 6 J 9 10 5

Дли а = 62 -72°

Номера сек трон \ 2 1 1. 8 3. 4 1 5.6. 7 ........ _____... i

Средняя скорое 1ь | ^ ветра, м/с ! 10 12 7

Для а >73°

Номера сек юрок Средняя скорость ве фа. м/с 7.8 i 1.2.3 Í 4 1 6 1 4. 5. 6 5 :

Проведено сравнение с климатическим восстановлением скорости ветра, построены интегральные кривые обеспеченности методического и климатическою восстановления. 1} результат чего, при заданной ошибке восскшовлсння скорое I и ветра 2 м/с обеспеченность меюдическою восстановления составила 80%, а климатического - 15%. что говориг о большом преимуществе использования предложенной методики, чем использования клнмашчееких данных.

Для восстановления направления ветра выявлены наиболее вероятные значения отклонения направления ветра от линии тока для каждого сектора (Аф). Результаты сведены в таблицу 5. I Управление ветра в заданной точке вычисляется по формуле

•гУ

(I = к + а -I- Л|-р.

где £ азимутальное направление от центра циклона на точку восстановления направления ветра, а - угол закрученности логарифмической спирали, ,\<р - наиболее вероятное (вероятность не менее 0,85) приращение направления ветра для каждого сектора (таблица 5).

Таблица 5

Отклонения направления ветра от линий тока в различных секторах

Углы Номер сектора

закрученности, " I 2 3 4 5 6 7 8

55 - 6Г 50 20 0 -10 -10 0 10 -20

62,- 72 40 20 10 0 -К) 10 10 -20

> 73 30 10 -10 10 0 -10 -10 -10

В пятой главе рассмотрен процесс построения статистической модели восстановления поля температуры воздуха у поверхности 'Земли при зональной и меридиональной форме циркуляции.

Показано, что в качестве входных характеристик статистической модели восстановления поля температуры воздуха необходимо использовать: форму атмосферной циркуляции, тип воздушной массы, многолетнюю среднюю месячную температуру воздуха у земной поверхности, угол закрученности логарифмической облачной спирали.

Получены уравнения регрессии, приведенные в таблице 6.

Для оценки их точности, адекватности и надежности использовались ранее рассмотренные подходы. Результаты их реализации подтвердили, что уравнения «работают» в рассматриваемых ситуациях и их использование дает значшельно лучшие результаты, чем использование климатических данных.

Следует отметить, что полученные зависимости справедливы только внутри прямоугольника, описывающего рассмотренные облачные поля (рис.

гг.

5~«а» и «б»). Причем, при меридиональной циркуляции длина стороны прямоугольника, перпендикулярная фронту, не должна превышать трехкратной ширины фронта.

Таблица 6

Уравнения рег рессии и оценка их точности для восстановления температуры воздуха у земной поверхности

Воздушная масса Форма | циркуляции Уравнение регрессии СКО. °С

Теплая Зональная 7= 1,84х + 0,67у- 0,01х2-0,003ху- 0,005у2-25,47 2,19

Холодная Зональная Мсрндио -нялышя 7. = Й,75х - 1,1-К + 0,002х2 + 0,(101 ху + 0,009у2 + 33,99 0,99

Теплая у = 0,77х + 7,28 2,75

Холодная Мерили» -нальнан у = 0,85х - 1,29 2,63

В заключении подведены итоги и сформулированы основные выводы проведенных исследований. Наиболее существенные результаты исследования сводятся к следующему:

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

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

а) б)

Рис Область восстановления температуры воздуха у поверхности Земли в пределах: а) облачного вихря, б) облачной полосы.

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

4. С использованием кластерного анализа уст ановлены классы облачных вихрен, характеризующиеся градациями углов закрученносги логарифмической облачной спирали и диапазонами изменения скорости ветра. Затем в пределах каждого полученного класса дополнительно выявлены классы секторов в области циклона, которые также характеризуются определенными диапазонами изменения скорости ветра. Предложены уравнения регрессии для восстановления скорости ветра в циклоне для каждого полученного класса. Точность восстановления не превышает 2-3 м/с.

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

6. Разработаны рекомендации по использованию полученных зависимостей. представленных в аналитическом виде и в виде номограмм.

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

1. Некоторые признаки обнаружения форм атмосферной циркуляции по спутниковым снимкам. Сборник научно - методических материалов. Вып. 21. Воронеж. ВВДИИ, 1998 (в соавторстве с Ковальчуком В.К.).

2. Восстановление ноля температуры воздуха у поверхности Земли по спутниковым фотоснимкам. Сборник научно - методических материалов. Вып. 22. Воронеж, ВВЛИИ, 1999.

3. Восстановление значений высоты нижней границы облачности но спутниковым фотоснимкам. Современные методы подготовки специалистов и совершенствование систем и средств наземного обеспечения авиации / Межвузовский сборник научно -- методических трудов. Часть 1. Воронеж, ВВЛИИ, 1999.

4. Использование спутниковой информации в целях совершенствования подготовки мсгсоспециалпсшв. Сборник научно - методических материалов. вып. 15. Воронеж. ВИРО. 1999.

5. Анализ и прогноз метеорологических условий по спутниковой ии-.формации. Тезисы докладов Всероссийской научной конференции / Федеральная служба России по гидрометеороло! им и мониторингу окружающей среды. - М., 2000 (в соавторстве с Ковальчуком В.К.).

6. Восстановление ветра в циклонах но спутниковой информации. Тезисы докладов Всероссийской научной конференции. - Казань. Уникпрес.

2000.

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Мартьяшкин, Александр Борисович

Ведение.

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

Введение Диссертация по географии, на тему "Методика восстановления полей метеорологических величин по спутниковой информации"

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 изображений; восстанавливать 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 материалом; восстановление 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. Москве; на семинарах кафедры «гидрометеорологического обеспечения» метеорологического факультета Воронежского ВАИИ; на научных семинарах Воронежского ВАМИ, Воронежского ВИРЭ; на 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. Казань; в отчете по заданной гидрометеорологической службой ВС РФ НИР (шифр «Раздолье», № в отчете по заданной метеослужбой ВВС НИР шифр «Поиск - 2», № 49902), 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 Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Мартьяшкин, Александр Борисович

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 обеспечении -авиации. 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 1000м составляет 100 - 150м. Получены дополнителыше уравнения регрессии для восстановления ВНГО до 300м. Точность восстановления с их использованием улучшается до 20 - 50м.

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.

Библиография Диссертация по географии, кандидата географических наук, Мартьяшкин, Александр Борисович, Воронеж

1. Андронников 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. Андронников ВВ. К определению направления смещения облачных вихрей на снимках МИСЗ. Сборник статей. Вып. 13, Воронеж, ВВВАИУ, 1991.

3. Апраушева 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. Арушанов M.JI., Алексеев E.H. Технология первичной обработки информации, поступающей с метеорологических ИСЗ. Труды среднеазиатского регионального научно-исследовательского гидрометеорологического института. Вып. I, 1999.

5. Афонин 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. Баранов А.М. и др. Авиационная метеорология. М., Воениздат, 1971.

7. Богаткин О.Г., Еникеева В.Д. Анализ и прогноз погоды для авиации. Л., Гидрометеоиздат, 1985.

8. Богомолов 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. Волкова 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. Воробьев В.И. Синоптическая метеорология. Л., Гидрометеоиздат, 1991.

12. Герман М.А. Космические методы исследования в метеорологии. Л., Гидрометеоиздат, 1985.

13. Гире A.A., Кондратович К.В. Методы долгосрочных прогнозов погоды: Л., Гидрометеоиздат, 1978.

14. Гриднев 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. Димиденко Е.З. Линейные и нелинейные регрессии. М.,Финансы и статистика, 1981.

16. Долматов Б. ЬС, Ким Л. Ч. Технология приема спутниковой информации с ИСЗ серии "NOAA", "METEOSAT". Труда среднеазиатского регионального научно-исследовательского гидрометеорологического института. Вып. 1, 1999.

17. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М., Финансы и статистика, 1987.

18. Зверев 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. Лубенцов 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. Ковальчук В.К. Использование основных параметров облачных вихрей циклонов для восстановления барического поля. Диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук. М., Гидрометцентр, 1983.

22. Ковальчук 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. Ковальчук В.К., Мартьяшкин А.Б. Восстановление значений.высоты нижней границы облачности по спутниковым фотоснимкам. Межвузовский сборник научно методических трудов. Часть 1. Воронеж, 1999.

24. Ковальчук В.К., Мартьяшкин А.Б. Восстановление поля температуры воздуха у поверхности Земли по спутниковым фотоснимкам. Воронеж. Сборник статей Воронежского ВАИИ, вып. 22,1999.

25. Ковальчук 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. Ковальчук В.К. , Мартьяшкин А.Б. Некоторые признаки обнаружения форм атмосферной циркуляции по спутниковым снимкам. Воронеж, Сборник статей Воронежского ВАИИ, вып. 21, 1998.

27. Крамчанинова 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. Кудашкин A.C., Кудрявая К.Н. Теория вероятности и математическая статистика в метеорологии. М., Воениздат, 1985.

29. Кузнецов А.Д., Сероухова О.С., Симакин А.Д. Сверхкраткосрочный прогноз динамики атмосферных фронтов по данным МИСЗ "Ме1еозаГ. Исследования Земли из космоса № 5, 1997.

30. Мартьяшкин 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. Матвеев Л.Т. Теория общей циркуляции атмосферы и климата Земли. Л., Гвдрометеоиздат, 1991.

33. Минина Л.С. Практика нефанализа. Л., Гидрометеоиздат, 1970.

34. Мусаелян 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. Попова Т.П., Ирисова Т.А. Облачное поле и циклогенез. Труды Гидрометцентра СССР. Вып. 89, 1971.

38. Попова Т.П. Некоторые параметры циклонических облачных вихрей. Труды Гидрометцентра СССР. Вып. 73, 1979.

39. Протасов 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. Рублев 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. Советова В.Д., Григоров С.Н. Использование спутниковой информации об облачных вихрях для определения характеристик давления. Метеорология и гидрология № 2,1978.

47. Уланова Е.С., Забелин В.Н. Методы корреляционного и регрессионного анализа в агрометеорологии. Л., Гидрометеоиздат, 1990.

48. Федорова 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. Шакина Н.П. Динамика атмосферных фронтов и циклонов. Л., Гидрометеоиздат, 1985

50. Шаров 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.