Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Разработка геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды и прогнозирования источников природных чрезвычайных ситуаций территории

ВАК РФ 25.00.35, Геоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Разработка геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды и прогнозирования источников природных чрезвычайных ситуаций территории"

На правах рукописи

Лагутин Алексей Анатольевич

Разработка геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды и прогнозирования источников природных чрезвычайных ситуаций территории

25 00 35 — геоинформатика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

0031734и1

Барнаул — 2007

003173401

Работа выполнена на кафедре теоретической кибернетики и прикладной математики ГОУ ВПО «Алтайский государственный университет»

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Оскорбин Николай Михайлович

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Цхай Александр Андреевич, кандидат технических наук, с н с Калантаев Петр Алексеевич

Ведущая организация Институт водных и экологических проблем

Защита состоится 14.11.2007 в 1400 часов на заседании диссертационного совета Д 212 005 04 при ГОУ ВПО «Алтайский государственный университет» по адресу 656049, г Барнаул, пр Ленина, 61

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Алтайский государственный университет»

Автореферат разослан 13 октября 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета доктор физико-математических наук,

СО РАН

профессор

Безносюк С А

Общая характеристика работы

Актуальность темы. Сильный ветер и значительные осадки, наводнения, резкие изменения температуры, лесные и степные пожары представляют неполный перечень причин, которые могут приводить в Западной Сибири к человеческим жертвам, ущербу здоровью людей и окружающей природной среде, значительным материальным потерям и нарушению условий жизнедеятельности людей Вместе с тем, обеспеченность оперативной геопространственной информацией о состоянии среды лиц, принимающих решения, все еще остается недостаточной и не отвечает современным требованиям повышения безопасности населения и территорий региона, охраны окружающей среды

Необходимость проведения мониторинга атмосферы и подстилающей поверхности (ПП) на большой территории побуждает рассматривать спутниковые наблюдения в качестве одного из основных источников актуальных, полных и достоверных данных об их состоянии Получаемая наземной станцией со спутниковой платформы в режиме реального времени информация о Земле в оптическом, ИК- и СВЧ-диапазонах после обработки позволяет решать задачи по установлению признаков чрезвычайных ситуаций (ЧС), осуществлять мониторинг обстановки в зонах их возникновения

Отсутствие прогнозов погоды на уровне районов субъекта России приводит к необходимости разрабатывать также технологии получения прогнозных метеорологических полей на масштабах ~ 10 - 20 км Источником таких данных могут быть глобальные и региональные численные модели прогноза погоды Геопространственные данные, поставляемые этими моделями, позволяют судить о зонах территории, где одна или несколько характеристик атмосферы и подстилающей поверхности указывают на возможность ЧС природного характера

Требование повышения безопасности населения и территории, охраны окружающей среды сегодня может быть достигнуто лишь путем включения в единую сквозную технологическую линию «сбор оперативных данных - обработка данных - комплексный анализ и моделирование в среде ГИС - подготовка отчетов» тематических продуктов современных спутниковых систем и данных численных моделей прогноза Это определяет актуальность разработки геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС

Целью диссертационного исследования являлась разработка геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей

среды территории и прогнозирования источников природных ЧС для поддержки принятия решений в органах исполнительной власти территории

Достижение данной цели потребовало решения следующих задач

1. Анализ рисков природных ЧС на рассматриваемой территории и установление на основе этого анализа параметров атмосферы и ПП, требующих оперативного мониторинга

2. Анализ возможностей современных оперативных спутниковых систем (Terra/Aqua - MODIS, Aqua - AIRS) и численных моделей прогноза погоды (GFS/NCEP, MM5/NCAR - Penn State) при решении задач по информационной поддержке мониторинга территории и прогнозирования природных ЧС

3. Разработка структуры специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС

4. Разработка технологии обработки в режиме реального времени данных Terra/Aqua - MODIS, принимаемых на наземную станцию

5. Интеграция геопространственных данных региональной численной модели прогноза ММ5 и ГИС

6. Реализация и тестирование подсистем специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогноза природных ЧС

Объект исследования — геоинформационное обеспечение процессов подготовки и принятия управленческих решений, направленных на повышение безопасности населения и территории, охраны окружающей природной среды Исследования проведены для территории Алтайского края

Предмет исследования — геоинформационные и спутниковые технологии, вычислительные технологии получения геопространственных данных о параметрах окружающей природной среды, инструментальные средства, технологии интеграции картографической информации и данных мониторинга и прогноза, математические модели, обеспечивающие поддержку принятия решений в области охраны окружающей среды и безопасности жизнедеятельности территории

Теоретические и методологические основы исследования. Теоретическим материалом диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых, освещающих основные направления проектирования и создания прикладных ГИС, интеграции ГИС и систем обработки данных дистанционного зондирования, опыт создания прикладных ГИС для наук о Земле

Приборная и информационная база исследований. При проведении исследований автор использовал программно-аппаратный комплекс ЕОСкан Алтайского госуниверситета для приема в режиме реального времени данных 36-канального спектрорадиометра MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) спутника Terra и всего потока данных спутника Aqua, базовые алгоритмы PGE (Product Generation Executive) 02, 03, 04, 11, 14 для обработки данных Terra/Aqua -MODIS, пакет AIRS/AMSU/HSB версии 4 0 9 102 для восстановления параметров атмосферы и ПП по данным зондирующего комплекса AIRS (Atmospheric InfraRed Sounder)/Aqua, пакет HEG (HDF-EOS to GeoTIFF conversion tool) для преобразования данных формата HDF-EOS в формат GeoTIFF, ГИС с открытыми кодами GRASS (Geographical Resources Analysis Support System), региональную численную модель прогноза погоды ММ5 (The fifth-generation NCAR/Penn State Mesoscale Model), данные глобальной модели численного прогноза погоды GFS (Global Forecast System)/NCEP (National Center for Environmental Prediction), глобальной модели анализа GDAS (Global Data Analysis System)/NCEP, ГУ "Алтайский ГЦМС", ГОСТы и руководящие документы

Научная новизна и значимость работы:

1. Разработана структура специализированной ГИС для оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС

2. Обоснована возможность оперативной обработки данных MODIS с использованием прогностических метеорологических полей

3. Впервые проведена интеграция ГИС и пакетов обработки данных спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS, что позволило автоматизировать процесс обработки при создании специализированных тематических продуктов

4. Проведена интеграции ГИС и геопространственных данных региональной модели численного прогноза погоды ММ5

5. Предложен и апробирован метод получения прогностических оценок максимальной скорости ветра при порывах, основанный на данных региональной модели численного прогноза погоды ММ5

На защиту выносятся следующие положения*

1. Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей природной среды территории и прогноза природных ЧС

2 Технологии оперативного восстановления характеристик атмосферы и подстилающей поверхности по данным спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS, интеграции геопространственных спутниковых данных и ГИС

3 Технологии построения прогноза источников природных ЧС для территории, основанные на использовании региональной численной модели прогноза погоды ММ5 и спутниковых данных

4. Результаты применения разработанных ГИС-технологий для оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС на территории Алтайского края

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационном исследовании, обеспечена сопоставлением полученных результатов с экспериментальными данными других авторов, данными метеорологических станций, имеющимися в литературе оценками погрешностей прогноза модели ММ5 базовых метеопараметров

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в разработке методов оперативной обработки данных MODIS и оценки максимальной скорости ветра при порывах, в расширении функциональных возможностей ГИС GRASS путем включения в геоинформационную систему базовых алгоритмов для обработки данных спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS, использовании программного обеспечения (ГИС GRASS, PGE) с открытыми кодами, что позволяет без значительных финансовых затрат осуществлять внедрение ГИС в других организациях и создавать распределенную систему АРМ на базе ее подсистем Результаты исследований автора использовались в Центре мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера Управления по обеспечению мероприятий в области ГО, ЧС и пожарной безопасности в Алтайском крае, ГУ МЧС по Алтайскому краю

Вклад автора. Автор с января 2004 года принимает участие в разработке, внедрении и тестировании технологий оперативного спутникового мониторинга атмосферы и подстилающей поверхности по данным ряда приборов в отделе космического мониторинга АлтГУ, проведении обработки поступающих потоков для мониторинговых наблюдений на территории Алтайского края С июня 2005 г автором проводятся вычислительные эксперименты с численной моделью прогноза погоды ММ5 и данными глобальной модели GFS

Решение задач диссертационного исследования и анализ полученных результатов производились автором самостоятельно Автору принадлежат идея и обоснование возможности использования прогнозных метеополей (GFS или ММ5) при восстановлении параметров атмосферы по данным MODIS, что позволило осуществлять обработку принимаемых на наземную станцию данных в режиме реального времени, концепция специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС и структура ее подсистем

Апробация основных результатов работы. Представленные в диссертации результаты докладывались на 6-м Сибирском совещании по климато-экологическому мониторингу (Томск, ИМКЭС СО РАН, 2005 г), 2-й Международной конференции "Земля из космоса - наиболее эффективные решения" (Москва, ИТЦ "СканЭкс", 2005 г), международной конференции "ENVIROMIS-2006 International conference on enviromental observations, modeling and information systems" (Томск, ИМКЭС CO PAH, 2006 г), 4-й Всероссийской конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", (Москва, ИКИ РАН, 2006 г), Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи (Москва, ВВЦ, 2006 г), IX-ой Всероссийской конференции с участием иностранных ученных "Современные методы математического моделирования природных и антропогенных катастроф" (Барнаул, ИВЭП СО РАН, 2007 г) В 2006-2007 годах исследования автора поддерживались стипендией им Г Титова администрации Алтайского края

Публикации. По теме диссертационного исследования автором опубликовано 10 научных работ, в том числе 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных работ

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы Общий объем 124 страницы текста, 32 рисунка и 31 таблица Список цитируемой литературы

содержит 136 наименований

Основное содержание работы

Введение содержит обоснование актуальности темы, цели и задачи исследования Представлена научная новизна и значимость работы, приводятся основные положения, представленные к защите Обсуждаются теоретическая и практическая значимость работы, обоснованность и достоверность научных положений и выводов Кратко излагается содержание работы

Глава 1. «Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС».

В первой части главы вводятся основные термины и понятия, используемые в проблеме мониторинга окружающей природной среды и прогнозирования ЧС, дается краткая справка о рисках ЧС природного характера на территории Алтайского края Поскольку основными источниками природных ЧС на этой территории являются опасные метеорологические (атмосферные) и гидрологические процессы, а также природные пожары, приводятся критерии отнесения этих природных явлений к ЧС

Выделяются характеристики атмосферы и ПП, мониторинговые и прогностические данные которых могут дать информацию об источниках природных ЧС Помимо температуры воздуха на высоте 2 м, давления, скорости ветра на высоте 10 м, интенсивности и количества осадков, температуры и влажности почвы в число источников информации о возможном ЧС на основании ГОСТов, используемых в метеорологии методик и принятых сегодня в мировой практике подходов включены профили температуры и влажности, скорость ветра на уровне 850 гПа, высота верхней границы облаков, температура, фазовый состав и водо-запас облаков, влагозапас снега, положения очагов лесных и степных пожаров, размеры дымовых шлейфов и концентрация аэрозолей

Обсуждаются возможные источники таких данных и технологии их получения На основании анализа возможностей современных оперативных спутниковых систем делается вывод о том, что для решения задач по информационной поддержке мониторинга среды большой территории оптимальными сегодня являются данные 36-канального спектрорадио-метра MODIS, установленного на платформах Terra и Aqua исследовательской программы Earth Observing System (EOS)/NASA, и зондирующего комплекса AIRS/Aqua Установлено также, что оперативным

источником прогностических метеорологических полей на масштабах районов территории могут быть глобальная (GFS, сетки 1° х 1° и 0,5° х 0,5°) и региональная (ММ5) численные модели прогноза погоды

Вторая часть главы посвящена разработке структуры специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС Предложенная автором ГИС включает следующие подсистемы

• подсистему приема спутниковых данных,

• подсистему оперативного спутникового мониторинга окружающей природной среды территории,

• подсистему прогнозирования,

• подсистему пространственного анализа и подготовки отчетов с рекомендациями для лиц, принимающих решения,

• подсистему подготовки заказа и обработки данных коммерческих спутниковых приборов высокого разрешения,

• информационную подсистему

Определены назначения подсистем, основные функции и информационные взаимосвязи между ними Структура ГИС и ее подсистем показана на рисунке 1

Глава 2. «Технологии оперативного спутникового мониторинга среды и прогнозирования источников ЧС территории»

Вторая глава посвящена разработке подсистем приема спутниковых данных, оперативного спутникового мониторинга территории и построения прогнозов природных ЧС территории по данным глобальной и региональной моделей Основными источниками оперативной спутниковой информации при проведении исследований были данные спектрорадио-метра MODIS и зондирующего комплекса AIRS Прием «сырого» потока данных MODIS/Terra и всех приборов платформы Aqua, включающего показания в каналах приборов, а также информацию для преобразования показания в каналах для наблюдаемого участка Земли (пикселя) в интенсивность и осуществления привязки пикселя к местности, осуществлялся в режиме реального времени в Отделе космического мониторинга Алтайского госуниверситета с использованием программно-аппаратного комплекса ЕОСкан

ПОДСИСТЕМА ПРИЕМА СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ

ПОДСИСТЕМА ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА И ПОДГОТОВКИ РЕКОМЕНДАЦИЙ

Тематические продукты, созданные по оперативным спутниковым донным

данным прогноза

ж

ПОДСИСТЕМА ПОДГОТОВКИ ЗАКАЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ СПУТНИКОВЫХ ПРИБОРОВ ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ С RADARSAT -1 (8мР SPOT - HRVIR (Юм) IRS-PAN (3,8м) V^ EROS - А (2м) ^

ApjÍHB данных Terra - ASTER, Landsai - ЕТМ+, Terra/Aqua - MODIS

Данные глобальной численной модели прогноза погоды GFS/NCEP

Рис. 1. Структура специализированной ГИС прогнозирования источников природных ЧС

оперативного мониторинга окружающей среды территории и

и

В первом разделе главы представлены справочные данные о характеристиках платформ Terra, Aqua и спектрорадиометра MODIS, зоны покрытия территории России и соседних государств спектрорадиомет-ром MODIS при приеме данных в Барнауле, обсуждается общая схема космического мониторинга и точность привязки изображений MODIS к местности

В следующем разделе излагаются технологии оперативного мониторинга по данным MODIS Основой программных комплексов, использованных в диссертационной работе при восстановлении характеристик атмосферы и ПП по данным MODIS, являлись базовые алгоритмы Они сгруппированы в PGE, каждый из которых содержит исходные тексты программ, справочные таблицы, обзор кода Пакеты PGE, являющиеся копией операционных комплексов NASA обработки данных MODIS, предназначены для работы в составе обрабатывающего «дерева», вследствие чего запуск последующих PGE возможен лишь при наличии результатов работы предыдущих Данные, получаемые в результате работы PGE, сохраняются в файлах формата HDF-EOS (Hierarchical Data Format - EOS)

На рисунке 2 представлена последовательность обработки данных MODIS при восстановлении характеристик атмосферы и ПП (MOD35 и MOD07), проведении атмосферной коррекции для получения коэффициентов спектральной яркости ПП (MOD09), поиске термальных аномалий (MOD14) Указанные на этих рисунках продукты вычислялись последовательно с использованием вычислительных комплексов IMAPP и PGE 02, 03, 04, 11, 14 четвертой версии

Базовые операционные алгоритмы предполагают использование дополнительных (не измеряемых MODIS) метеорологических данных. Алгоритмами предусмотрено, что, например, давление на поверхности Земли, температура воздуха на высоте 2 м, скорость ветра на высоте 10 м забираются при обработке данных MODIS из данных глобальной системы анализа GDAS, создаваемых на сроки 00, 06, 12 и 18 часов на сетке 1° х 1° в NCEP В пакетах PGE, реализующих эти алгоритмы, необходимые параметры для анализируемого пикселя или их групп находят простым интерполированием по пространственным и временной переменным

Поскольку усвоение и обработка всех потоков данных в NCEP требует некоторого времени, GDAS на определенный срок появляется в NCEP с некоторой задержкой Внешние пользователи получают GDAS с еще большой задержкой В Отдел космического мониторинга АлтГУ эти данные поступают с задержкой, превышающей 6 часов, что исключает

о о.

"Сырой" поток MODIS, принимаемый в региональном центре

М0002 Калиброванные интенсивности L1 i MOD03 Данные геолокации |

MODO 2

MODOS

MOD35 ! MOD07 МСЮ09 ; MOD 14

Маска облачности ' Параметры j атмосферы откорректированные на атмосферные эффекты Термальные аномалии

Преобразование в GeoTIFF-формат

Рис. 2. Последовательность обработки данных М001Б при восстановлении характеристик атмосферы и проведении атмосферной коррекции

возможность оперативной обработки данных MODIS, принимаемых на наземную станцию приема в режиме реального времени.

Автором предложено и обосновано решение этой проблемы, основанное на включении в комплекс оперативной обработки данных MODIS/(Terra+Aqua) прогнозных данных GFS или данных региональной численной модели прогноза погоды ММ5. Исследования автора показали, что 12 часовой прогноз GFS или ММ5 при стартах в 18:00 UTC и 06:00 UTC позволяет получить данные, необходимые для оперативной обработки спутниковой информации как утренних, так и вечерних витков. Для реализации этого подхода предложена модификация ряда подпрограмм пакетов PGE.

В третьем разделе излагается технология мониторинга по данным зондирующего комплекса AIRS. Зондирующий комплекс AIRS сегодня включает собственно 2378-канальный ИК-зондировщик AIRS, спектро-радиометр AIRS/VisNIR (AIRS/Visible Near InfraRed), микроволновые радиометры AMSU-A1 (Advanced Microwave Sounding Unit-Al) и AMSU-A2.

Основой программных комплексов, использованных автором при вое-

становлении характеристик атмосферы и ПП по данным AIRS, являлся вычислительный пакет AIRS/AMSU/HSB v4 0 9 102 Необходимая для работы пакета входная информация — данные приборов в формате PDS (Production Data Set) PDS-файлы создаются после распаковки принятого полного «сырого» потока Aqua и выделения с использованием пакета RT-STPS данных каждого прибора зондирующего комплекса

Пакет AIRS/AMSU/HSB, состоящий из нескольких PGE, осуществляет обработку этих данных до уровня 1В (геолоцированные калиброванные интенсивности) и затем до уровня 2 (восстановленные геофизические параметры) Последовательность обработки данных приборов комплекса и получаемые после обработки на разных уровнях продукты показаны на рис 3

Технология построения прогностических метеорологических полей обсуждается в последнем разделе главы Автором предложено использовать региональную численную модель прогноза погоды ММ5, созданную в Национальном центре атмосферных исследований (США) в кооперации с университетом штата Пенсильвания Выбор этой модели был обусловлен ее широким применением в оперативной работе во многих метеорологических и климатических центрах мира, наличием данных о погрешностях прогноза приземной температуры воздуха, скорости и направления ветра, осадков в различные сезоны года для разных климатических зон, открытого кода и детального описания баз данных, функций подсистем и форматах данных

В диссертационной работе моделирование прогнозных полей метеорологических параметров проводилось с использованием ММ5 версии 3 7 Для описания переноса потоков тепла и влаги в почве использовался дополнительный модуль — NOAH (National Centers for Environmental Prediction, Oregon State University, U S Air Force and Office of Hydrology)

Прогнозирование полей на сроки 12 - 72 часа с временным шагом анализа через 6 часов выполнено для нескольких периодов для сеток с горизонтальным разрешением 21 и 12 км Проводились тестовые расчетов для сетки с высоким разрешением 4 км Координаты центральной точки региональной сетки - 51° СШ, 84° ВД Шестичасовые прогнозы GFS/NCEP на 18 00 UTC и 00 00 UTC использовались для формирования начальных и граничных условий в большинстве тестовых расчетов Все расчеты проведены для 33 сигма-уровней

Для оценки систематической погрешности модели и качества прогнозов проведены сопоставления модельных результатов ММ5 по температуре воздуха на высоте 2 м с данными анализа глобальных моделей

"Сырой" поток спутника Aqua, принимаемый в региональном центре

HL

Пакет RT STPS Выделение данных приборов AIRS. VIS. AMSU J

HI TJZZ ZZL_

( AIRS/WH-IAPGE

zn

JL1APGE

31

Геолоцированные данные e HDF-формате

П=Г

AIRS > f VIS L18PGE i V L1B PGE

ГГ

С AMSU \v L1B PGE J)

Калиброванные геолоцированные данные в HDF-формате

AIRS/VIS/AMSU Level 2 PGE

Восстановление характеристик системы по данным только У^ радиометра АМви 1

Исключение из данных I AIRS вклада облаков !

( Восстановление \ ; характеристик системы \ поданным | ^ А^вМБ/АМЗи_у'

Продукты А^ЗЛЛБ/АМви Стандартные продукты 12. v4.0-9.102

Исследовательские продукты 1_2. Ре1Бир. v4.0-9.102

^ Л

Преобразование a GeoTiFF-формат у

Рис. 3. Последовательность обработки данных зондирующего комплекса AIRS

СИЭ и СВА5 в узлах градусной сетки. Численные эксперименты были проведены для мая 2007 г. Анализ полученных результатов, которые частично представлены в таблице 1, показал, что среднее отклонение ДТ2 = ММ5 - ОР5 для сроков прогноза 12 - 48 часов не превышает 1 °С.

Глава 3. «Результаты применения разработанных геоинформационных технологий для оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС на территории Алтайского края»

Третья глава посвящена разработке подсистем пространственного анализа и подготовки отчетов, а также изложению результатов тестирования элементов ГИС оперативного мониторинга окружающей среды и

Таблица 1

Сопоставления результатов ММ5 по температуре воздуха на высоте 2 м с данными анализа глобальной модели вББ в узлах градусной сетки для четырех вычислительных экспериментов (ВЭ)

Номер ВЭ 06 12 18 24 30 36 42 48

1 -0,3 0 0,2 0,5 -0,1 0,2 0,1 -0,6

2 -1,2 -0,6 -0,9 -0,5 -0,9 -0,9 -0,6 -2,0

3 -0,5 -0,5 0,7 0,1 -0,5 0,7 1,3 0,8

4 -1,1 -0,6 0,7 0,3 0 0,4 2,0 0,7

прогноза природных ЧС территории Интеграция оперативных спутниковых и прогностических модельных данных по характеристикам окружающей среды производилась с использованием инструментария ГИС с открытыми кодами GRASS

В первом разделе главы демонстрируется работа технологической линии «прием спутниковых данных - обработка - анализ - подготовка отчетов» при создании тематических продуктов по данным MODIS и AIRS Старт пакетов PGE производился из среды GRASS После преобразования данных из формата HDF-EOS в GeoTIFF с использованием пакета HEG работа с данными проводилась средствами GRASS Приводятся примеры 10 продуктов температуры и влажности воздуха на высоте 2 м, температуры ПП, температуры и влажности воздуха на уровне 850 гПа, высоты верхней границы облаков и их температуры, фазового состава и водозапаса облаков, концентрации аэрозолей в приземном слое В тестовых экспериментах установление зон природных ЧС производилось визуально путем поиска на графическом изображении участков территории, удовлетворяющим критериям ЧС

Во втором разделе представлены результаты применения модели ММ5 для прогноза опасных метеорологических явлений на территории Алтайского края, связанных с сильным ветром и заморозками Для тестирования разработанных технологий выбраны периоды 24 - 27 января 2007 г и 1 - 4 июня 2007 г, для которых ГУ «Алтайский ЦГМС» составлялись штормовые предупреждения Для первого периода прогнозировались мокрый снег, метели, гололедные явления, порывы ветра до 26 м/с Для второго периода — заморозки до -3 °С (1 - 2 июня), а также 2-4 июня дожди, грозы, град, шквалистое усиление ветра до 28 м/с В таблице 2 и на рисунке 4 представлены некоторые данные, характеризующие обстановку на территории края и в регионе

в эти периоды

При обработке данных ММ5 наличие заморозков устанавливалось по значениям температуры воздуха на высоте 2 м или температуре почвы Для оценки максимальной скорости ветра утлх при порывах автор применял принятый в синоптической метеорологии метод, основанный на использовании данных по полю ветра на изобарической поверхности 850 гПа Прогноз umax давался с использованием функции г>тах(г>85о) Н А Лебедевой

Примеры распределения скорости ветра на уровне 850 гПа 26 января 2007 г для двух сроков 06 00 и 12 00 UTC показаны на рисунке 5 Анализ этих данных показал, что в зонах, в которых v8so достигает 33,7 и 31,8 м/с, скорость ветра при порывах может достигнуть 25 м/с — значения, позволяющего относить метеорологическое явление к ЧС На основании выполненных исследований сформулирован вывод о том, что региональная численная модель ММ5 удовлетворительно воспроизводит метеорологические условия на территории Алтайского края и может быть использована для прогнозирования опасных метеорологических явлений

В последнем разделе обсуждаются полученные автором результаты по спутниковому мониторингу лесных и степных пожаров, прогнозированию лесопожарной обстановки по условиям погоды Информационной базой подсистемы пространственного анализа и подготовки отчетов является продукт MOD14 (см рис 2) Он включает географические координаты очагов пожаров, вероятности, с которыми определены эти термальные аномалии, а также мощность пожаров После интеграции этих геопространственных данных и ГИС дополнительно устанавливаются район территории, ближайший к очагу населенный пункт, расстояние от пункта до очага, азимут очага относительно населенного пункта В диссертации приведен пример отчета, создаваемого этой подсистемой, при проведении оперативного мониторинга лесных и степных пожаров на территории Алтайского края по данным Terra/Aqua - MODIS

В заключении приведены основные результаты диссертационной работы

1. Проведен анализ рисков природных ЧС на территории Алтайского края Показано, что спутниковые наблюдения и численные модели прогноза погоды являются важными источниками актуальных данных о состоянии атмосферы и подстилающей поверхности, позволяющих повысить обеспеченность оперативной геопространственной информацией о состоянии среды лиц, принимающих решения

Таблица 2

Сопоставление прогнозов модели ММБ по температуре воздуха на высоте 2 м (Т2) и средней скорости ветра на высоте 10 м (V10) с результатами наблюдений (ГМ) на метеостанциях Алтайского края. Прогноз от 24 января 2007 г. (00:00 UTC) на сроки 12-72 часа

Пункт Источник 12 24 30 54 60 66 72

Т2 V10 Т2 V10 Т2 V10 Т2 V10 Т2 V10 Т2 V10 Т2 V10

Алейск ММБ ГМ -1,0 -3,5 10 7 -1,3 3,5 8 7 -и -2,3 10 3 0,4 -1,4 14 10 0,5 0 15 15 0,5 0,4 15 15 1,5 1,0 14 15

Баево ММ5 ГМ -1,6 -1,8 10 9 -2,1 -3,0 8 5 -4,7 -6,7 9 5 0,4 0,1 11 12 0,7 -0,1 11 15 0,7 -0,2 11 13 0,8 2,2 10 9

Барнаул ММ5 ГМ -0,9 -4,6 8 4 -2,9 3,2 6 4 -1,8 -2,7 10 3 0,5 -3,2 10 6 0,6 -0,4 11 8 0,7 0,2 12 9 0,7 -0,4 13 10

Бийск-Зон ММ5 ГМ -1,2 -1,2 8 7 -1,0 -2,0 9 7 -0,8 -2,0 8 6 0,3 -4,3 14 2 0,3 2,9 15 7 0,3 4,7 17 10 1,3 2,5 13 12

Волчиха ММ5 ГМ -2,4 -1,8 8 5 -1,7 -2,1 8 4 -2,8 -5,3 8 8 0,3 0,6 13 8 0,6 0 10 9 1,1 -1,2 8 9 1,1 1,8 8 6

Змеино-горск ММ5 ГМ -1,9 -5,0 7 6 -2,4 -4,9 9 6 -2,7 -1,6 9 8 0 -2,4 14 12 0 -1,0 13 9 0,7 0 13 8 -0,8 1,0 15 6

Камень-на-Оби ММ5 ГМ -2,1 -2,6 9 6 -2,0 -4,4 7 7 -4,3 -5,5 8 5 0,3 -0,5 7 8 0,7 0 8 12 0,7 -0,2 9 8 0,7 1,1 10 8

Ключи ММ5 ГМ -0,7 0,5 9 5 -1,7 -1,1 7 3 -3,5 -4,9 8 5 0,7 2,5 12 4 1,1 3,1 9 7 1,4 3,1 8 7 1,3 3,8 8 6

Родино ММ5 ГМ -1,2 -1,5 10 8 -2,0 -2,6 8 5 -3,3 -6,2 9 7 0,4 0,4 13 12 0,8 1,3 11 13 1,2 0,9 9 13 1,2 1,8 9 8

Рубцовск ММ5 ГМ -1,5 -3,6 8 10 0,7 -3,2 8 9 -1,4 -3,3 9 7 0,4 -2,7 13 10 0,7 -2,4 10 11 1,4 -2,6 9 14 1,6 -0,8 10 15

Славгород ММ5 ГМ -0,6 -0,6 9 6 -1,6 -5,0 8 3 5,6 -5,2 8 5 0,6 1,1 11 9 1,0 1,7 10 7 1,2 0,7 8 7 1,4 2,0 8 7

Рис. 4. а) Прогноз ММ5 распределения скорости ветра на уровне 850 гПа 3 июня 2007 г. (06:00 UTC). б) Изображение MODIS территории юга Западной Сибири 3 июня 2007 г. (04:51 UTC)

SrUH» =0.B25 UINO У» • > 2007-01 -Зо.вб.вв.вО » 2007-i 1-20_вв •• 6.ООН SHOOTH= О

а

SIÜHI -Ь.огч UINO U» Ii»/» ) 209T--Oi-?6_)2.ee.90 * 2О07-О!-2О.03 > I2.0ÖH SHOQTH= О

б

Рис. 5. Прогноз ММ5 распределения скорости ветра на уровне 850 гПа 3 июня 2007 г. а) 06:00 UTC, б) 12:00 UTC

2. Разработана структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС

3. Обоснована возможность оперативной обработки данных MODIS с использованием прогнозных метеорологических полей Разработана технология обработки в режиме реального времени данных MODIS, принимаемых на наземную станцию

4. Расширены функциональные возможности ГИС GRASS путем включения в ГИС базовых алгоритмов для обработки данных спектрора-диометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS

5. Проведены вычислительные эксперименты для оценки точности прогноза температуры воздуха на высоте 2 м региональной моделью ММ5 для сетки 12 км Сопоставления с данными анализа моделей GFS и GDAS в углах градусной сетки показали, что среднее отклонение меняется от 0,40 °С до 1,03 °С для сроков прогноза 12 - 48 часов

6. Предложен и апробирован метод получения прогностических оценок максимальной скорости ветра при порывах, основанный на данных региональной модели численного прогноза погоды ММ5

7. Созданы и оттестированы подсистемы прикладной ГИС для оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогноза природных ЧС

Результаты исследований автора использовались в Центре мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера Управления по обеспечению мероприятий в области ГО, ЧС и пожарной безопасности в Алтайском крае, ГУ МЧС по Алтайскому краю

Основные публикации по теме диссертации

1 Лагутин Ал. А., Лагутин А А, Никулин Ю А. Оперативное восстановление параметров атмосферы и подстилающей поверхности с использованием данных MODIS и прогнозных метеорологических полей моделей MM5/WRF //Матер 2-й Международной конф "Земля из космоса - наиболее эффективные решения" М СканЭкс — 2005 - С 199-200

2 Бугаев В В , Лагутин Ал. А., Лагутин А А , Никулин Ю А Применение мезомаштабной модели ММ5 для прогнозирования метеорологических параметров атмосферы Алтая // Материалы 6-го Сиб совещ по климато-экологическому мониторингу Томск ИМКЭС СО РАН - 2005 - С 471-474

3 Лагутин А А , Никулин Ю А , Шмаков И А , Жуков А П, Лагутин Ал. А., Резников А Н, Синицин В В Восстановление характеристик подстилающей поверхности Сибирского региона по данным спектрорадиометра MODIS // Вычислительные технологии — 2006 — Том 11, часть 1 — С 61-71

4 Лагутин А А , Никулин Ю А , Шмаков И А , Жуков А П, Лагутин Ал. А., Резников А Н, Синицин В В Восстановление альбедо подстилающей поверхности Сибирского региона по данным радиометра MODIS // Международная конф "Суверенный Казахстан 15-летний путь развития космической деятельности", посвященная 70-летию академика У М Султанагазина" Алматы Институт космических исследований — 2006 — С 129-132

5 Лагутин А А, Никулин Ю А, Жуков А П, Лагутин Ал. А., Резников А Н, Синицин В В, Шмаков И А Атмосферная коррекция данных спектрорадиометра MODIS //4-я Всероссийская конф "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса" Москва ИКИ РАН - 2006 - С 33, http //d902 iki rssi ru/theses-ogi/thesis pPid=736

6 Лагутин А А , Никулин Ю А , Шмаков И А , Жуков А П, Лагутин Ал. А., Резников А Н, Синицин В В Двунаправленные коэффициенты спектральной яркости и альбедо подстилающей поверхности Сибирского региона по данным спектрорадиометра MODIS //4-я Всероссийская конф "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса" Москва ИКИ РАН — 2006 — С 34, http //d902 iki rssi ru/theses-ogi/thesis pPid=737

7 Лагутин А А, Белоусов В Н, Никулин Ю А, Жуков А П, Лагутин Ал. А., Резников А Н, Синицин В В, Шмаков И А Спутниковые данные в оперативной работе Центра мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций ГУ МЧС по Алтайскому краю опыт использования и ближайшие перспективы //4-я Всероссийская конф "Современные проблемы дистанционного зондирова-

ния Земли из космоса" Москва ИКИ РАН — 2006 — С 67, http //d902 iki rssi ru/theses-ogi/thesis pPid=738

8 Lagutin A A , Nikulin Y A , Shmakov I A , Zhukov А P, Lagutin AI. A, Reznikou A N, Simtsin V V Retrieval of surface parameters over the Siberian region using MODIS data // ENVIROMIS-2006 International conf on enviromentai observations, modeling and information systems Томск ИМКЭС CO PAH - 2006 - P 25

9 Лагутин A A, Никулин Ю A, Жуков А П, Лагутин Ал. A., Резников A H, Синицин В В, Шмаков И А Математические технологии оперативного регионального спутникового мониторинга характеристик атмосферы и подстилающей поверхности Ч 1 MODIS // Вычислительные технологии — 2007 — Том 12 — № 2 — С 67-89

10 Лагутин А А , Никулин Ю А , Лагутин Ал. А., Синицин В В, Шмаков И А Математические технологии оперативного регионального спутникового мониторинга характеристик атмосферы и подстилающей поверхности Ч 2 AIRS — Барнаул, 2007 — 28 с — (Препринт / АлтГУ, №2007/1)

Оригинал-макет подготовлен и отпечатан в пакете ВТ£Х2£ с использованием __шрифтов В К Малышева __

Подписано к печати 03 10 2007 Формат 60 х 84/16 Печать офсетная Печ л 1

Тираж 100 экз Заказ 3 Ъ£.

Распространяется бесплатно

Типография при ГОУ ВПО «Алтайский государственный университет» _656049, г Барнаул, пр Ленина, 61__

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Лагутин, Алексей Анатольевич

Введение

Глава 1. Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС

1.1. Риски природных ЧС на территории Алтайского края

1.2. Современные источники оперативных мониторинговых и прогностических данных о характеристиках атмосферы и

1.3. Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

1.4. Основные результаты главы 1.

Глава 2. Технологии оперативного спутникового мониторинга среды и прогнозирования источников ЧС территории

2.1. Подсистема приема данных MODIS.

2.2. Подсистема оперативного мониторинга территории по данным MODIS

2.3. Подсистема оперативного мониторинга по данным зондирующего комплекса AIRS.

2.3.1. Характеристики приборов зондирующего комплекса AIRS

2.3.2. Пакеты обработки данных комплекса AIRS

2.3.3. Продукты, создаваемые по данным AIRS.

2.3.4. Визуализация данных.

2.3.5. Валидация.

2.4. Подсистема прогнозирования.

2.5. Основные результаты главы

Глава 3. Результаты применения разработанных геоинформационных технологий для оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС на территории Алтайского края

3.1. Оперативный спутниковый мониторинг территории Алтайского края.

3.2. Прогнозирование опасных метеорологических явлений на территории Алтайского края по данным модели ММ

3.2.1. Прогнозирование максимальной скорости ветра при порывах.

3.2.2. Заморозки

3.2.3. Краткосрочный прогноз зон нестабильности атмосферы и гроз.

3.3. Мониторинг лесных и степных пожаров. Прогнозирование лесопожарной обстановки по условиям погоды.

3.3.1. Мониторинг лесных и степных пожаров

3.3.2. Прогнозирование лесопожарной обстановки по условиям погоды.

3.4. Основные результаты главы

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Разработка геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды и прогнозирования источников природных чрезвычайных ситуаций территории"

Актуальность темы. Сильный ветер и значительные осадки, наводнения, резкие изменения температуры, лесные и степные пожары представляют неполный перечень причин, которые могут приводить в Западной Сибири к человеческим жертвам, ущербу здоровью людей и окружающей природной среде, значительным материальным потерям и нарушению условий жизнедеятельности людей [1-6]. Вместе с тем, обеспеченность оперативной геопространственной информацией о состоянии среды лиц, принимающих решения, все еще остается недостаточной и не отвечает современным требованиям повышения безопасности населения и территорий региона, охраны окружающей среды.

Необходимость проведения мониторинга атмосферы и подстилающей поверхности (ПП) на большой территории побуждает рассматривать спутниковые наблюдения в качестве одного из основных источников актуальных, полных и достоверных данных об их состоянии. Получаемая наземной станцией со спутниковой платформы в режиме реального времени информация о Земле в оптическом, ИК- и СВЧ-диапазонах после обработки позволяет решать задачи по установлению признаков чрезвычайных ситуаций (ЧС), осуществлять мониторинг обстановки в зонах их возникновения.

Отсутствие прогнозов погоды на уровне районов субъекта России [3,7] приводит к необходимости разрабатывать также технологии получения прогнозных метеорологических полей на масштабах ~ 10 - 20 км. Источником таких данных могут быть глобальные и региональные численные модели прогноза погоды. Геопространственные данные, поставляемые этими моделями, позволяют судить о зонах территории, где одна или несколько характеристик атмосферы и подстилающей поверхности указывают на возможность ЧС природного характера.

Требование повышения безопасности населения и территории, охраны окружающей среды сегодня может быть достигнуто лишь путем включения в единую сквозную технологическую линию «сбор оперативных данных - обработка данных - комплексный анализ и моделирование в среде ГИС - подготовка отчетов» тематических продуктов современных спутниковых систем и данных численных моделей прогноза. Это определяет актуальность разработки геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

Целью диссертационного исследования являлась разработка геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС для поддержки принятия решений в органах исполнительной власти территории.

Достижение данной цели потребовало решения следующих задач:

1. Анализ рисков природных ЧС на рассматриваемой территории и установление на основе этого анализа параметров атмосферы и ПП, требующих оперативного мониторинга.

2. Анализ возможностей современных оперативных спутниковых систем (Terra/Aqua - MODIS, Aqua - AIRS) и численных моделей прогноза погоды (GFS/NCEP, MM5/NCAR - Penn State) при решении задач по информационной поддержке мониторинга территории и прогнозирования природных ЧС.

3. Разработка структуры специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

4. Разработка технологии обработки в режиме реального времени данных Terra/Aqua - MODIS, принимаемых на наземную станцию.

5. Интеграция геопространственных данных региональной численной модели прогноза ММ5 и ГИС.

6. Реализация и тестирование подсистем специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогноза природных ЧС.

Объект исследования — геоинформационное обеспечение процессов подготовки и принятия управленческих решений, направленных на повышение безопасности населения и территории, охраны окружающей природной среды. Исследования проведены для территории Алтайского края.

Предмет исследования — геоинформационные и спутниковые технологии, вычислительные технологии получения геопространственных данных о параметрах окружающей природной среды, инструментальные средства, технологии интеграции картографической информации и данных мониторинга и прогноза, математические модели, обеспечивающие поддержку принятия решений в области охраны окружающей среды и безопасности жизнедеятельности территории.

Теоретические и методологические основы исследования. Теоретическим материалом диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых, освещающих основные направления проектирования и создания прикладных ГИС, интеграции ГИС и систем обработки данных дистанционного зондирования, технологии спутникового мониторинга, опыт создания прикладных ГИС для наук о Земле [2,6,8-37].

Приборная и информационная база исследований. При проведении исследований автор использовал программно-аппаратный комплекс ЕОСкан Алтайского госуниверситета для приема в режиме реального времени данных 36-канального спектрорадиометра MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) спутника Terra и всего потока данных спутника Aqua, базовые алгоритмы PGE (Product Generation Executive) 02, 03, 04, 11, 14 для обработки данных Terra/Aqua - MODIS, пакет AIRS/AMSU/HSB версии 4.0.9.102 для восстановления параметров атмосферы и ПП по данным зондирующего комплекса AIRS (Atmospheric InfraRed Sounder)/Aqua, пакет HEG (HDF-EOS to GeoTIFF conversion tool) для преобразования данных формата HDF-EOS в формат GeoTIFF, ГИС с открытыми кодами GRASS (Geographical Resources Analysis Support System), региональную численную модель прогноза погоды ММ5 (The fifth-generation NCAR/Penn State Mesoscale Model), данные глобальной модели численного прогноза погоды GFS (Global Forecast System)/NCEP (National Center for Environmental Prediction), глобальной модели анализа GDAS (Global Data Analysis System)/NCEP, ГУ "Алтайский ГЦМС", ГОСТы [38-47] и руководящий документ [7].

Научная новизна и значимость работы:

1. Разработана структура специализированной ГИС для оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

2. Обоснована возможность оперативной обработки данных MODIS с использованием прогностических метеорологических полей.

3. Впервые проведена интеграция ГИС и пакетов обработки данных спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS, что позволило автоматизировать процесс обработки при создании специализированных тематических продуктов.

4. Проведена интеграции ГИС и геопространственных данных региональной модели численного прогноза погоды ММ5.

5. Предложен и апробирован метод получения прогностических оценок максимальной скорости ветра при порывах, основанный на данных региональной модели численного прогноза погоды ММ5.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей природной среды территории и прогноза природных ЧС.

2. Технологии оперативного восстановления характеристик атмосферы и подстилающей поверхности по данным спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS, интеграции геопространственных спутниковых данных и ГИС.

3. Технологии построения прогноза источников природных ЧС для территории, основанные на использовании региональной численной модели прогноза погоды ММ5 и спутниковых данных.

4. Результаты применения разработанных ГИС-технологий для оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС на территории Алтайского края.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационном исследовании, обеспечена сопоставлением полученных результатов с экспериментальными данными других авторов, данными метеорологических станций, имеющимися в литературе оценками погрешностей прогноза модели ММ5 базовых метеопараметров.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в разработке методов оперативной обработки данных MODIS и оценки максимальной скорости ветра при порывах, в расширении функциональных возможностей ГИС GRASS путем включения в геоинформационную систему базовых алгоритмов для обработки данных спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS, использовании программного обеспечения (ГИС GRASS, PGE) с открытыми кодами, что позволяет без значительных финансовых затрат осуществлять внедрение ГИС в других организациях и создавать распределенную систему АРМ на базе ее подсистем. Результаты исследований автора использовались в Центре мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера Управления по обеспечению мероприятий в области ГО, ЧС и пожарной безопасности в Алтайском крае, ГУ МЧС по Алтайскому краю.

Вклад автора. Автор с января 2004 года принимает участие в разработке, внедрении и тестировании технологий оперативного спутникового мониторинга атмосферы и подстилающей поверхности по данным ряда приборов в Отделе космического мониторинга АлтГУ, проведении обработки поступающих потоков для мониторинговых наблюдений на территории Алтайского края. С июня 2005 г. автором проводятся вычислительные эксперименты с численной моделью прогноза погоды ММ5 и данными глобальной модели GFS.

Решение задач диссертационного исследования и анализ полученных результатов производились автором самостоятельно. Автору принадлежат идея и обоснование возможности использования прогнозных метеополей (GFS или ММ5) при восстановлении параметров атмосферы по данным MODIS, что позволило осуществлять обработку принимаемых на наземную станцию данных в режиме реального времени; концепция специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС и структура ее подсистем.

Апробация основных результатов работы. Представленные в диссертации результаты докладывались на б-м Сибирском совещании по климато-экологическому мониторингу (Томск, ИМКЭС СО РАН, 2005 г.), 2-й Международной конференции "Земля из космоса - наиболее эффективные решения" (Москва, ИТЦ "СканЭкс", 2005 г.), международной конференции "ENVIROMIS-2006. International conference on enviromental observations, modeling and information systems" (Томск, ИМКЭС CO PAH, 2006 г.), 4-й Всероссийской конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", (Москва, ИКИ РАН, 2006 г.), Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи (Москва, ВВЦ, 2006 г.), IX-ой Всероссийской конференции с участием иностранных ученных "Современные методы математического моделирования природных и антропогенных катастроф" (Барнаул, ИВЭП СО РАН, 2007 г.). В 2006-2007 годах исследования автора поддерживались стипендией им. Г. Титова администрации Алтайского края.

Публикации. По теме диссертационного исследования автором опубликовано 10 научных работ [48-57], в том числе 2 статьи [50,56] в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных работ.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объём 124 страницы текста, 32 рисунка и 31 таблица. Список цитируемой литературы содержит 136

Заключение Диссертация по теме "Геоинформатика", Лагутин, Алексей Анатольевич

Основные результаты исследования, проведенного в диссертационной работе, заключаются в следующем.

1. Проведен анализ рисков природных ЧС на территории Алтайского края. Показано, что спутниковые наблюдения и численные модели прогноза погоды являются важными источниками актуальных данных о состоянии атмосферы и подстилающей поверхности, позволяющих повысить обеспеченность оперативной геопространственной информацией о состоянии среды лиц, принимающих решения.

2. Разработана структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

3. Обоснована возможность оперативной обработки данных MODIS с использованием прогнозных метеорологических полей. Разработана технология обработки в режиме реального времени данных MODIS, принимаемых на наземную станцию.

4. Расширены функциональные возможности ГИС GRASS путем включения в ГИС базовых алгоритмов для обработки данных спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS.

5. Проведены вычислительные эксперименты для оценки точности прогноза температуры воздуха на высоте 2 м региональной моделью ММ5 для сетки 12 км. Сопоставления с данными анализа моделей GFS и GDAS в углах градусной сетки показали, что среднее отклонение меняется от 0,40 °С до 1,03 °С для сроков прогноза 12 - 48 часов.

6. Предложен и апробирован метод получения прогностических оценок максимальной скорости ветра при порывах, основанный на данных региональной модели численного прогноза погоды ММ5.

7. Созданы и оттестированы подсистемы прикладной ГИС для оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогноза природных ЧС.

Результаты исследований автора использовались в Центре мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера Управления по обеспечению мероприятий в области ГО, ЧС и пожарной безопасности в Алтайском крае, ГУ МЧС по Алтайскому краю.

Автор благодарит проф. Н. М. Оскорбина за многолетнее научное руководство, которое началось еще в период подготовки дипломной работы, а также за постановку, обсуждение и критические замечания представленных в диссертации задач, проф. А. А. Лагутина, доц. Ю. А. Никулина, ведущего специалиста В. В. Синицина, аспиранта А. П. Жукова, магистрантов И. А. Шмакова и А. Н. Резникова за плодотворные обсуждения представленных в диссертации проблем и помощь при проведении исследований, а также коллективам кафедры теоретической кибернетики и прикладной математики и Отдела космического мониторинга Алтайского госуниверситета за дружескую и доброжелательную атмосферу.

Заключение

Природные чрезвычайные ситуации могут приводить к человеческим жертвам, ущербу здоровью людей и окружающей природной среде, значительным материальным потерям и нарушению условий жизнедеятельности людей. Вместе с тем, обеспеченность оперативной геопространственной информацией о состоянии среды лиц, принимающих решения, все еще остается недостаточной и не отвечает современным требованиям повышения безопасности населения и территорий региона, охраны окружающей среды.

Необходимость проведения мониторинга атмосферы и подстилающей поверхности (ПП) на большой территории побуждает рассматривать спутниковые наблюдения в качестве одного из основных источников актуальных, полных и достоверных данных об их состоянии. Отсутствие прогнозов погоды на уровне районов субъекта России приводит к необходимости разрабатывать также технологии получения прогнозных метеорологических полей на масштабах ~ 10 - 20 км.

Требование повышения безопасности населения и территории, охраны окружающей среды сегодня может быть достигнуто лишь путем включения в единую сквозную технологическую линию «сбор оперативных данных - обработка данных - комплексный анализ и моделирование в среде ГИС - подготовка отчетов», в дополнение к данным Росгидромета, тематических продуктов современных спутниковых систем и данных численных моделей прогноза. Это стимулировало проведение исследований по разработке геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Лагутин, Алексей Анатольевич, Барнаул

1. Васильев А. А., Глушкова И. И., Лапчева В. Ф. Повторяемость конвективных явлений в атмосфере, приводящие к стихийным бедствиям // Метеорология и гидрология. — 1994. — № 2. — С. 1519.

2. Бедрицкий А. И., Коршунов А. А., Хандожко Л. А., Шаймарда-нов М. 3. Опасные гидрометеорологические явления, вызываемые ветром, и их влияние на экономику России // Метеорология и гидрология. — 1998. — № 9. — С. 5-16.

3. Томина Т. В. Повышение эффективности прогнозирования опасных природных явлений // Социальная безопасность населения юга Западной Сибири. Выпуск 1. — Барнаул: Аз Бука, 2003. — С. 245-251.

4. Белоусов В. Н. Основные проблемы обеспечения защиты населения Алтайского края от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера // Социальная безопасность населения юга Западной Сибири. Выпуск 1. — Барнаул: Аз Бука, 2003. — С. 1323.

5. Бедрицкий А. ИКоршунов А. А., Хандожко Л. А., Шаймарданов М. 3. Климатическая система и обеспечение гидрометеорологической безопасности жизнедеятельности России // Метеорология и гидрология. 2004. - № 4. - С. 120-129.

6. РД 52.88.629-2002. Руководящий документ. Наставление по краткосрочным прогнозам погоды общего назначения.

7. Кондратьев К. Я., Тимофеев Ю. М. Метеорологическое зондирование атмосферы из космоса. — Л.: Гидрометиздат, 1978. — 280 с.

8. Минин И. Н. Теория переноса излучения в атмосферах планет. — М.: Наука, 1988. 264 с.

9. Шанда Э. Физические основы дистанционного зондирования. — М.: Недра, 1990. 208 с. - Пер. с англ.

10. Воробьев В. И. Синоптическая метеорология. — JI.: Гидрометео-издат, 1991. — 616 с.

11. Кравцова В. И. Космические методы картографирования. — М.: Изд-во МГУ, 1995. 240 с.

12. Сухинин А. И. Система космического мониторинга лесных пожаров в Красноярском крае // Сибирский экологический журнал. — 1996. № 1. С. 85-91.

13. Комаров С. А., Миронов В. Л., Романов А. Н. Аэрокосмическое зондирование гидрологического состояния почв радиофизическими методами. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 1997. — 104 с.

14. Цветков В. Я. Геоинформационные системы и технологии. — М.: Финансы и статистика, 1998. — 288 с.

15. Тикунов В. С., Цапук Д. А. Устойчивое развитие территорий: картографо-геоинформационное обеспечение. — Москва-Смоленск: Изд-во СГУ, 1999. — 176 с.

16. Закарин Э. А., Спивак Л. Ф., Архипкин О. П., Муратова Н. Р. Методы дистанционного зондирования в сельском хозяйстве Казахстана. — Алматы: Гылым, 1999. — 176 с.

17. Кондратьев К. Я. Исследования Земли из космоса: научный план системы EOS // Исслед. Земли из космоса. — 2000. — № 3. — С. 82-91.

18. Адаменко М. Ф., Алехина Н. М., Горбатенко В. П. и др. Региональный мониторинг атмосферы. Часть 4 / Под ред. М. В. Кабанова. Томск: МГП "РАСКО", 2000. - 270 с.

19. Матвеев Л. Т. Физика атмосферы. — Санкт-Петербург: Гидроме-теоиздат, 2000. — 778 с.

20. Савиных В. П., Цветков В. Я. Интеграция технологий ГИС и систем обработки данных дистанционного зондирования земли // Исслед. Земли из космоса. — 2000. — № 2. — С. 83-86.

21. Parkinson С. L., Greenstone R. EOS data products handbook: Technical report: 2000.

22. Королев Ю. К. Общая геоинформатика. — М.: ООО «Дата », 2001. 84 с.

23. Крутиков В. А., Полищук Ю. М. Геоинформационное обеспечение мониторинга окружающей среды и климата // Оптика атмосф. и океана. 2002. - Т. 15, № 1. - С. 12-20.

24. Мицель А. А., Фирсов К. М., Фомин Б. А. Перенос оптического излучения в молекулярной атмосфере / Под ред. И. И. Ипполито-ва. Томск: Изд-во ТГУ, 2002. - 420 с.

25. Широкова С. Л. Основы построения ГИС управления природопользованием. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2003. — 188 с.

26. Гершензон В. Е., Смирнова Е. В., Элиас В. В. Информационные технологии в управлении качеством среды обитания / Под ред. В. Е. Гершензона. — М.: Издательский центр «Академия», 2003.- 288 с.

27. Лурье И. К., Костиков А. Г. Теория и практика цифровой обработки изображений / Под ред. А. М. Берлинга. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. — М.: Научный мир, 2003. — 176 с.

28. Романов А. Н. Микроволновые методы дистанционного зондирования земных покровов. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2003. — 100 с.

29. Капралов Е. Г., Кошкарев А. В., Тикунов В. С. и др. Основы геоинформатики: В 2 кн. Кн.1 / Под ред. В. С. Тикунова. — М.: Издательский центр «Академия», 2004. — 352 с.

30. Капралов Е. Г., Кошкарев А. В., Тикунов В. С. и др. Основы геоинформатики: В 2 кн. Кн.2 / Под ред. В. С. Тикунова. — М.: Издательский центр "Академия", 2004. — 480 с.

31. Neteler MMitasova H. Open source GIS: A GRASS GIS approach.

32. Boston: Springer, 2004. — 424 pp.

33. Трифонова T. A., Мищенко H. В., Краснощекое A. H. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях. — М.: Академический Проект, 2005. — 352 с.

34. Рис У. Г. Основы дистанционного зондирования. — М.: Техносфера, 2006. 336 с.

35. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2006. 1072 с.

36. Earth Science Satellite Remote Sensing. Vol. 1: Science and Instruments / Ed. by J. J. Qu, W. Gao, M. Kafatos, R. E. Murphy. Ts-inghua University Press, Beijing and Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg, 2006. - P. 418.

37. Earth Science Satellite Remote Sensing. Vol. 2: Data, Computational Processing and Tools / Ed. by J. J. Qu, W. Gao, M. Kafatos et al. — Tsinghua University Press, Beijing and Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg, 2006. P. 335.

38. ГОСТ P 22.1.02-97. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Термины и определения. — 2000.

39. ГОСТ Р 22.1.01-97. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Основные положения. — 2000.

40. ГОСТ Р 22.0.02-94. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Термины и определения основных понятий. — 1995.

41. ГОСТ Р 22.1.04-96. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг аэрокосмический. Номенклатура контролируемых параметров чрезвычайных ситуаций. — 1996.

42. ГОСТ Р 22.1.07-99. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование опасных метеорологических явлений и процессов. Общие требования. — 1999.

43. ГОСТ Р 22.0.06-95. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Источники природных чрезвычайных ситуаций. Поражающие факторы. Номенклатура параметров поражающих воздействий. — 1995.

44. ГОСТ Р 22.0.03-95. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Природные чрезвычайные ситуации. Термины и определения. — 1995.

45. ГОСТ Р 22.0.11-99. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Предупреждение природных чрезвычайных ситуаций. Термины и определения. — 1999.

46. ГОСТ Р 22.0.05-94. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Техногенные чрезвычайные ситуации. Термины и определения. — 1995.

47. ГОСТ Р 22.1.09-99. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование лесных пожаров. Общие требования.- 1999.

48. Бугаев В. В., Лагутин Ал. А., Лагутин А. А., Никулин Ю. А. Применение мезомасштабной модели ММ5 для прогнозирования метеорологических параметров атмосферы Алтая // 6 Сибирск. со-вещ. по климато-экологич. мониторингу. — Томск: 2005. — С. 471474.

49. Лагутин А. А., Никулин Ю. А., Шмаков И. А. и др. Восстановление характеристик подстилающей поверхности Сибирского региона по данным спектрорадиометра М0015 // Вычислительные технологии. — 2006. — Т. 11, часть 1. — С. 61-71.

50. Лагутин А. А., Никулин Ю. А., Жуков А. П. и др. Математические технологии оперативного регионального спутникового мониторинга характеристик атмосферы и подстилающей поверхности. Ч. 1. MODIS // Вычислительные технологии. — 2007. — Т. 12, № 2. С. 67-89.

51. Лагутин А. А., Никулин Ю. А., Лагутин Ал. А. и др. Математические технологии оперативного регионального спутникового мониторинга характеристик атмосферы и подстилающей поверхности. 4.2. AIRS // Препринт. 2007. - № 2007/1. - С. 28.

52. Приходько М. Г. Справочник инженера синоптика. — Л.: Гид-рометеоиздат, 1986. — 327 с.

53. Бухаров М. В., Алексеева А. А. Диагноз возможных ливней и града по измерениям уходящего теплового излучения Земли со спутника поаа // Метеорология и гидрология. — 2004. — № 9. С. 21-30.

54. Алексеева А. А., Бухаров М. В., Лосев В.М., Соловьев В.И. Диагноз осадков и гроз по измерениям уходящего теплового излучения облачности с геостационарных спутников // Метеорология и гидрология. 2006. - № 8. - С. 33-42.

55. Кондратьев К. Я. Возможности получения информации о параметрах климата по данным американских спутников оперативного назначения // Оптика атмосферы и океана. — 1992. — Т. 5, № 7. С. 744-750.

56. Li Z., Garand L. Estimation of surface albedo from space: a parametrization for global application 11 J. Geophys. Res. — 1994. — Vol. 99, no. D4. Pp. 8335-8350.

57. Sellers P. J., Meesoti B. W., Hall F. G. et al. Remote sensing of the land surface for studies of global change: models — algorithmsexperiments // Remote Sens. Environ. — 1995. — Vol. 51. — Pp. 3-26.

58. Ohring G., Lord S., Derber J. et al. Applications of satellite remote sensing in numerical weather and climate prediction // Adv. Space Res. 2002. - Vol. 30, no. 11. - Pp. 2433-2439.

59. Aumann H. H., Chahine M. Т., Gautier C. et al. AIRS/AMSU/HSB on the Aqua mission: design, science objectives, data products, and processing systems // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003.- Vol. 41, no. 2. Pp. 253-264.

60. Suskind J., Barnet C. D., Blaisdell J. M. Retrieval of atmospheric and surface parameters from AIRS/AMSU/HSB data in the presence of clouds /1 IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. — Vol. 41, no. 2. Pp. 390-409.

61. Science writer's guide to Terra: Technical report. — NASA's Earth Science Enterprise. NASA Headquarters Washington, DC 20546: Eath observing system project science office, 1999.

62. Salomonson V. V., Barnes W. L., Maymon P. W. et al. MODIS: Advanced facility instrument for studies of the earth as a system // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 1989. — Vol. 27, no. 2. — Pp. 145-153.

63. Parkinson C. L. Aqua: an earth-observing satellite mission to examine water and other climate variables // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003. - Vol. 41, no. 2. - Pp. 173-183.

64. GFS atmospheric model, http://wwt.emc.ncep.nasa.gov/gmb/moorthi/gam.html.

65. Grell G., Dudhia J., Stauffer D. A description of the fifth generation Penn State/NCAR Mesoscale Model (MM5): Technical report: NCAR Tech. Note, TN-398+STR, 1994. http://www.mmm.ucar.edu/mm5/mm5-home.html.

66. Barnes W. L., Xiong X., Salomonson V. V. Status of Terra MODIS and Aqua MODIS // Adv. Space Res. 2003. - Vol. 32, no. 11. -Pp. 2099-2106.

67. International MODIS/AIRS Processing Package (IMAPP). http://cimss.ssec.wisc.edu/~gumley/IMAPP/IMAPP.html.

68. Wolfe R. E. MODIS geolocation // Earth Science Satellite Remote Sensing. Vol. 1: Data, Computational Processing and Tools. — Ts-inghua University Press, Beijing and Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg, 2006. Pp. 50-73.

69. Guenther B., Godden G. D., Xiong X. et al. Prelaunch algorithm and data format for Level 1 calibration products for EOSAMl moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1998. - Vol. 36. - Pp. 1142-1151.

70. Xiong X., Barnes W. L., Guenther B., Murphy R. E. Lessons learned from MODIS // Adv. Space Res. 2003. - Vol. 32, no. 11. -doi:10.1016/S0273-1177(03)00681-l.

71. Зуев В. Е., Белов В. В., Веретенников В. В. Теория систем в оптике дисперсных сред. — Томск: Изд-во «Спектр» Института оптики атмосферы СО РАН, 1997. — 402 с.88. http://nomads6.ncdc.noaa.gov.

72. Gautier СShiren Y., Hofstadter M. D. AIRS/Vis Near IR instrument // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. — Vol. 41, no. 2. Pp. 330-342.

73. Lambrigtsen B. H. Calibration of the AIRS microwave instruments // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. — Vol. 41, no. 2. — Pp. 369-378.

74. Kaplan L. D. Inference of atmospheric structures from satellite remote radiation measurements // J. Opt. Soc. Amer. — 1959. — Vol. 49. Pp. 1004-1007.

75. Earth Observing System Data Gateway. http://delenn.gsfc.nasa. gov/~imswww/3.6.5/imswelcome/.

76. Aumann H. H., Broberg S., Elliott D. et al. Three years of Atmospheric Infrared Sounder radiometric calibration validation using sea surface temperatures 111. Geophys. Res. — 2006. — Vol. Ill, no. D16S90. doi:10.1029/2005JD006822.

77. Pagano T. S., Aumann H. H., Hagan D. E., Overoye K. Prelaunch and in-flight radiometric calibration of the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. Vol. 41, no. 2. - Pp. 265-273.

78. Gaiser S. L., Aumann H. H., Strow L L. et al. In-flight spectral calibration of the Atmospheric Infrared Sounder 11 IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003. - Vol. 41, no. 2. - Pp. 287-297.

79. Strow L. L., Hannon S. E., Weiler M. et al. Prelaunch spectral calibration of the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003. - Vol. 41, no. 2. - Pp. 274-286.

80. Aumann H. H., Gregorich D., Gaiser S. AIRS hyper-spectral measurements for climate research: Carbon dioxide and nitrous oxide effects // Geophys. Res. Lett. 2005. - Vol. 32, no. L05806. -doi:10,1029/2004GL021784.

81. RT-STPS. http://directreadout.gsfc.nasa.gov/ index.cfm?section=downloads&page=software&softwareID=43.

82. Atmospheric InfraRed Sounder documentation. — NASA. http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/AIRS/documentation.shtml.

83. PROJ.4 — Cartographic Projections Library.http://www.remotesensing.org/proj'/.

84. MS2GT: The MODIS Swath-to-Grid Toolbox. http://nsidc.org/data/modis/ms2gt/.

85. Points, Pixels, Grids, and Cells.http://cires.colorado.edu/~knowlesk/ppgc. html.

86. Mapx: Map Transformations Library, http://geospatialmethods.org/mapx/.

87. Rawtools. http://theory.asu.ru/~ivan/devel/rawtools/.107. hdfdurnp. http://theory.asu.ru/~ivan/devel/hdfdump/.

88. Introduction to ImageMagick. http://www.imagemagick.org/script/index.php.

89. Netpbm Source Package, http://netpbm.sourceforge.net/.

90. Lin Y., Colle B. A., Novak D. R. Comparison of the realtime MM5 and WRF over the Northeastern United States // WRF/MM5 Users Workshop. No. 3.5. - June 2005. - 4 pp. http://www.mmm.ucar.edu/mm5/workshop/workshop-papersws05.html.

91. Novak D. R., Colle B. A. Comparison of MM5 and WRF forecasts of the 25 December 2002 Northeast U.S. banded snowstorm // WRF/MM5 Users Workshop. No. 1.4. - June 2005. - 4 pp. http://www.mmm.ucar.edu/mm5/workshop/workshop-papersws05.html.

92. Schultz P. Am ensemble of WRF and MM5 configurations for winter weather forecasting // WRF/MM5 Users Workshop. — No. 2.5. — June 2005. — 4 pp. http://ww.mmm.ucar.edu/mm5/workshop/workshop-papersws05.html.

93. Chien F.-C., Jou B. J-D., Lin P.-L., Hong J.-S. A realtime MM5/WRF forecasting system in Taiwan // WRF/MM5 Users Workshop. No. 3.7. - June 2005. - 2 pp. http://www.mmm.ucar.edu/mm5/workshop/workshop-papersws05.html.

94. In J., Zhong S., Bian X. et al. Evaluation of real-time highresolution MM5 predictions over the Great Lakes Region // WRF/MM5 Users Workshop. No. 3.2. - June 2004. - 4 pp.http://www.mmm.ucar.edu/mm5/workshop/workshop-papersws04.html.

95. Hauge G. Evalutaion of real-time MM5 forecast over Norwegian areas // WRF/MM5 Users Workshop. No. P.10. - June 2004. -5 pp. http://www.mmm.ucar.edu/mm5/workshop/workshop-papersws04.html.

96. Liu Y„ Warner T. Comparison of the real-time WRF and MM5 forecasts for the US Army Test Ranges // WRF/MM5

97. Users Workshop. No. P.M. - June 2004. - 7 pp. http://www.mmm.ucar.edu/mm5/workshop/workshop-papersws04.html.

98. Yamazaki Y., Orgaz M. M., Prior V. M., Pinto P. A MM5 extreme precipitation event forecast over Portugal // WRF/MM5 Users Workshop. — June 2003. http://www.mmm.ucar.edu/mm5/workshop/workshop-papersws03.html.

99. Box J. E., Bromwich D. H., Bai L. S. Greenland ice sheet surface mass balance 1991-2000: Application of Polar MM5 mesoscale model and in situ data ///. Geophys. Res. 2004. - Vol. 109, no. D16105.- doi:10 1029/2003JD00441.

100. Hernandes J. L,, Srikishen J., Erickson D. J. et al. A regional climat study oi Central America using the MM5 modeling system: Results and comparison to observations // Int. J. Climatol. — 2006.- Vol. 26. Pp. 2161-2179.

101. Publications/workshop-preprints.html, http://www.mmm.ucar.edu/mm5/ Publications/workshop-preprints.html.

102. Wang J., Christopher S. A. Intercomparison between satellite-derived aerosol optical thickness and PM2.5 mass: Implications for air quality studies // Geophys. Res. Lett. 2003. - Vol. 30, no. 21,2095. -doi:10.1029/2003GL018174.

103. Gupta P., Christopher S. A., Wang J. et al. Satellite remote sensing of particulate matter and air quality assesment over global cities // Atmos. Environ. 2006. - no. 40. - Pp. 5880-5892.

104. Ackerman S. A., Strabala K. /., Menzel W.P. et al. Discriminating clear sky from cloud with MODIS // J. Geophys. Res. — 1998. — Vol. 103, no. D24. Pp. 32141-32157.

105. King M. D., Menzel W. P., Kaufman Y. J. et al. Cloud and aerosol properties, precipitable water and profiles of temperature and water vapor from MODIS // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. Vol. 41, no. 2. - Pp. 442-458.

106. Seemann S. W., Li J., Menzel W. P., Gumley L. E. Operational retrieval of atmospheric temperature, moisture and ozone from MODIS infrared radiances // /. Appl. Meteor. — 2003. — Vol. 42, no. 8. — Pp. 1072-1091.

107. Lagutin A. A., Nikulin Yu. A., Zueu V. V. et al. Monitoring of atmospheric ozone profile over Siberian Region using MODIS data // SPIE. 2006. - Vol. 6160. - Pp. 451-459.

108. Gao B.-C., Kaufman Y. J. Water vapor retrievals using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) near-infrared channels // J. Geophys. Res. 2003. - Vol. 108, no. D13.4389. -doi:10.1029/2002ID003023.

109. Kaufman Y. J., Tanre D., Remer L. A. et al. Operational remote sensing of tropospheric aerosol over-land from EOS moderate resolution imaging spectroradiometer // J. Geophys. Res. — 1997. — Vol. 102, no. D14. Pp. 17 051-17067.

110. Remer L. A., Kaufman Y. J., Tanre D. et at. The MODIS aerosol algorithm, products and validation // /. Atmos. Sci. — 2005. — Vol. 62, no. 4. Pp. 947-973.

111. Vermote E. F., Saleous N. S. EL, Justice C. 0. Atmospheric correction of MODIS data in the visible to middle infrared: first results // Remote Sens. Environ. 2002. - Vol. 83. - Pp. 97-111.

112. Justice C. 0., Giglio L., Korontzi S. et al. The MODIS fire products // Remote Sens. Environ. 2002. - Vol. 83. - Pp. 244-262.

113. Justice C. 0., Townshend J. R. G., Vermote E. F. et al. An overview of MODIS Land data processing and product status // Remote Sens. Environ. 2002. - Vol. 83. - Pp. 3-15.

114. Smith W. L., Zhou F. X. Rapid extraction of layer relative humidity, geopotential thickness, and atmospheric stability from satellite sounding radiometer data // Appl. Opt. 1982. - Vol. 21. - Pp. 924-928.

115. Сверлова Jl. И. Метод оценки пожарной опасности в лесах по условиям погоды. — Хабаровск, 1998. — 32 с.