Содержание к диссертации
Введение
1. Опасные гидрометеорологические явления и методы их мониторинга 12
1.1. Опасные гидрометеорологические явления и чрезвычайные ситуации природного характера 12
1.1.1. Опасные гидрометеорологические явления 12
1.1.2. Чрезвычайные ситуации природного характера 16
1.2.Система мониторинга опасных гидрометеорологических явлений 19
1.2.1.Государственная система мониторинга опасных гидрометеорологических явлений РФ 19
1.2.2.Региональная система мониторинга и прогнозирования опасных гидрометеорологических явлений в Пермском крае 20
1.3. Применение ГИС-технологий и данных дистанционного зондирования Земли в целях мониторинга и прогнозирования опасных гидрометеорологических явлений 24
1.3.1. Геоинформационные системы мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного характера 24
1.3.2. Системы космического мониторинга опасных гидрометеорологических явлений 29
1.4. Характеристика и анализ исходного материала наблюдений 36
Выводы по главе 1 42
2. Режим опасных гидрометеорологических явлений на территории Уральского Прикамья в современный период 43
2.1. Опасные метеорологические явления 43
2.1.1. Общая характеристика опасных метеорологических явлений 43
2.1.2. Низкие температуры воздуха в холодный период года 45
2.1.3. Высокие температуры воздуха в теплый период года 48
2.1.4. Опасные метеорологические явления, обусловленные силой барического градиента 51
2.1.5. Осадки опасной интенсивности 55
2.1.6. Конвективные опасные метеорологические явления 62
2.1.7. Заморозки и снегопады в теплый период года 68
2.1.8. Гололедно-изморозевые явления 71
2.2. Опасные гидрологические явления 73
2.2.1. Основные черты режима рек Уральского Прикамья 73
2.2.2. Весеннее половодье 74
2.2.3. Дождевые паводки 83
2.2.4. Опасные ледовые явления 85
Выводы по главе 2 88
3. Региональный мониторинг опасных гидрометеорологических явлений и оценка их геоэкологических последствий средствами ГИС-технологий 90
3.1. Мониторинг опасных гидрологических явлений в период прохождения весеннего половодья 90
3.1.1. Оценка возможного ущерба в результате затопления населенных пунктов при прохождении половодий редкой повторяемости 91
3.1.2. Геоинформационное моделирование процессов формирования и таяния снежного покрова на водосборах рек Уральского Прикамья 95
3.1.3. Космический мониторинг и оценка повторяемости затопления паводкоопасных территорий при прохождении весеннего половодья 120
3.2. Космический мониторинг засух на территории Уральского Прикамья по многолетним рядам данных ДЗЗ 127
3.3. Мониторинг негативной динамики лесов Уральского Прикамья, связанной с опасными гидрометеорологическими явлениями 137
3.3.1. Оценка ущерба для лесных ресурсов от сильных шквалов и смерчей на основе данных ДЗЗ 138
3.3.2. Оценка ущерба от лесных пожаров по космическим снимкам среднего разрешения 147
3.4. Разработка WEB-картографического ресурса для мониторинга опасных гидрометеорологических явлений 153
3.4.1. Организация регионального мониторинга опасных гидрометеорологических явлений на базе ГИС-технологий 154
3.4.2. Информационно-аналитический web-pecypc «Опасные природные явления Пермского края» 162
Выводы по главе 3 167
Заключение 169
Список использованной литературы 172
Приложения 191
Приложение 1. Критерии опасных гидрометеорологических явлений, утвержденные для территории деятельности Уральского УГМС 192
Приложение 2. Карты повторяемости опасных гидрометеорологических явлений на территории Уральского Прикамья 195
Приложение 3. Характеристика интенсивных волн холода с сильными морозами на территории Уральского Прикамья, за период 1981-2012 гг 199
Приложение 4. Характеристика интенсивных и продолжительных летних волн тепла с сильной жарой на территории Уральского Прикамья, за период 1981-2012 гг 200
Приложение 5. Результаты моделирования затопления территории г. Кунгур при прохождении весеннего половодья 5 и 1% обеспеченности 201
Приложение 6. Места образования ледовых заторов на реках Уральского Прикамья (по В.Г.Калинину) 203
Приложение 7. Карта типизации растительного покрова на водосборе Боткинского вдхр., используемая при моделировании процессов формирования и таяния снежного покрова 205
Приложение 8. Результаты расчета максимального запаса воды в снежном покрове на территории Пермского края в 2010 - 2013 гг 206
Приложение 9, Динамика процесса снеготаяния на водосборе Боткинского водохранилища (результаты математико-картографического моделирования) 207
Приложение 10. Технические характеристики съемочной аппаратуры спутников ДЗЗ 211
Приложение 11. Примеры космических снимков высокого разрешения участков лесных массивов на территории Уральского Прикамья, уничтоженных вследствие массовых ветровалов и лесных пожаров в период 2001-2012 гг 212
Приложение 12. Крупнейшие лесные пожары на территории Пермского края в 2001- 2012 гг 215
Приложение 13. Свидетельство о Государственной регистрации программы для ЭВМ «Программный модуль для расчета интенсивности процессов снеготаяния в среде ArcGislO.l» 216
- Системы космического мониторинга опасных гидрометеорологических явлений
- Конвективные опасные метеорологические явления
- Геоинформационное моделирование процессов формирования и таяния снежного покрова на водосборах рек Уральского Прикамья
- Организация регионального мониторинга опасных гидрометеорологических явлений на базе ГИС-технологий
Введение к работе
Актуальность исследования. Опасные гидрометеорологические явления (ОГМЯ) представляют собой один из основных источников чрезвычайных ситуаций природного характера. Происходящие на современном этапе глобальные и региональные изменения климата могут стать причиной увеличения повторяемости, интенсивности ОГМЯ и масштабов ущерба от них. Это показано в работах А.И. Бедрицкого, Б.М. Доброумова, Н.В. Кобышевой, А.А. Коршунова, СМ. Семенова, В.И. Осипова, Ю.А. Панфутовой, Ю.П. Переведенцева.
Традиционно основное внимание уделяется социально-экономическому ущербу от ОГМЯ, однако в ряде случаев значительным оказывается и экологический ущерб. Экологический ущерб от ОГМЯ связан с потерями и уничтожением эксплуатируемых природных ресурсов (эколого-экономический ущерб), а также с влиянием экстремальных гидрометеорологических условий на опасные производственные объекты и урбанизированные территории, что может вызвать техногенные аварии (природно-техногенные катастрофы). Различные аспекты воздействия ОГМЯ на природные ресурсы, население и экономику рассматриваются в работах В.А. Акимова, Ю.Л. Воробьева, А.А. Коршунова, И.И. Мазура, СМ. Мягкова, В.И. Осипова и других авторов.
На территории Уральского Прикамья возможны 20 видов ОГМЯ. На фоне происходящих изменений глобального и регионального климата и регулярной корректировки критериев опасных явлений, актуальная систематизированная информация о климатических характеристиках ОГМЯ и наносимом ими ущербе для территории Уральского Прикамья отсутствует.
В условиях увеличения повторяемости ОГМЯ и связанных с ними рисков основным путем обеспечения безопасности окружающей среды, населения и экономики является совершенствование системы мониторинга и прогнозирования ОГМЯ, а также информационного обеспечения органов государственной власти, местного самоуправления и населения. Сложившаяся структура и функционирование региональной системы мониторинга ОГМЯ также не являются оптимальными. Между тем развитие технологий оперативного мониторинга и прогнозирования состояния атмосферы и гидросферы позволяет значительно повысить эффективность региональной системы мониторинга ОГМЯ. Современная система мониторинга может быть основана на широком применении ГИС-технологий, средств и методов космического дистанционного зондирования и мезомасштабных моделей прогноза погоды.
Объектом исследования являются опасные гидрометеорологические явления, характерные для территории Уральского Прикамья.
Предмет исследования - пространственно-временные особенности
распределения опасных гидрометеорологических явлений и их
геоэкологических последствий на территории Уральского Прикамья.
Цель исследования - совершенствование регионального мониторинга опасных гидрометеорологических явлений и оценка их геоэкологических последствий средствами ГИС-технологий на основе данных наземных, спутниковых наблюдений и моделей прогноза погоды.
Достижение данной цели потребовало решения следующих задач:
-
Обобщить российский и зарубежный опыт создания и использования систем мониторинга ОГМЯ на базе ГИС-технологий.
-
Выявить закономерности пространственно-временного распределения ОГМЯ на территории Уральского Прикамья в современный период.
-
Разработать методы комплексного мониторинга ОГМЯ и оценки ущерба от них для природно-ресурсного потенциала Уральского Прикамья и выполнить их валидацию на материалах многолетних наблюдений.
-
Разработать и наполнить информационно-аналитический web-картографический ресурс для обеспечения пользователей оперативными фактическими и прогностическими данными об ОГМЯ.
Для решения поставленных задач применялся комплекс методов: экспертные оценки; пространственно-временной анализ; геоинформационное картографирование; методы дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли (мультивременной анализ, вегетационные индексы, неуправляемая классификация, экспертное дешифрирование); методы растровой алгебры, интерполяции поверхностей, математико-картографическое моделирование средствами ГИС-технологий; корреляционный и регрессионный анализ.
Информационная база исследования
Исходными материалами послужили «Метеорологические
ежемесячники» (1981-2012 гг., Уральское УГМС); срочные данные гидрометеорологических наблюдений (за 1999-2013 гг); оперативные и архивные (за 2001-2013 гг.) данные ДЗЗ со спутников NOAA, TERRA, AQUA, LANDSAT 5/7/8, SPOT 4/5, WorldView-2; цифровые векторные карты М 1:1 000 000, М 1:200 000 (Роскартография, РФ); результаты счета численных моделей прогноза погоды GFS/NCEP и WRF/ARW, архив данных метеорологического радиолокатора МРЛ-5.
Личный вклад
Решение задач диссертационного исследования - выбор методов, сбор и обработка данных, анализ и обобщение полученных результатов выполнялись автором самостоятельно. Подготовка к печати научных работ, отражающих результаты исследований, осуществлялась как самостоятельно, так и при участии соавторов.
Научная новизна работы заключается в том, что для территории Уральского Прикамья впервые:
1. Систематизированы данные о режиме ОГМЯ, а также о видах и
масштабах социально-экономического и экологического ущерба от них и
построены карты повторяемости некоторых ОГМЯ с учетом высотных
зависимостей.
-
Разработан комплекс методик мониторинга опасных гидрологических явлений в период прохождения весеннего половодья, включая математико-картографическую модель формирования и таяния снежного покрова.
-
С учетом региональных особенностей, адаптирована методика космического мониторинга засух, основанная на многолетних рядах индекса условий вегетации.
-
Методами мультивременного анализа многолетних рядов данных ДЗЗ оценены геоэкологические последствия опасных метеорологических явлений и крупных пожаров для лесных ресурсов региона.
-
Разработана структура и проведено наполнение веб-картографического ресурса геоинформационного обеспечения органов государственной власти регионального уровня фактическими и прогнозными данными.
Основные положения и результаты исследования, выносимые на защиту
-
В результате проведенного комплексного пространственно-временного анализа на территории Уральского Прикамья выявлены зоны наибольшей подверженности опасным гидрометеорологическим явлениям.
-
Применение методов математико-картографического моделирования и дешифрирования данных ДЗЗ позволило значительно повысить точность расчета и прогноза запасов воды в снеге и интенсивности снеготаяния с учетом влияния орографии и растительного покрова, что необходимо для мониторинга и прогнозирования опасных гидрологических явлений на региональном уровне.
-
На основе анализа многолетних рядов данных ДЗЗ проведена оценка повторяемости, интенсивности некоторых ОГМЯ и ущерба от них с высокой детальностью и оперативностью, которой невозможно достичь при использовании традиционных методов.
-
На основе разработанного web-картографического ресурса «Опасные природные явления Пермского края» решаются задачи геоинформационного обеспечения органов государственной власти регионального уровня фактическими и прогностическими данными об ОГМЯ.
Практическая значимость работы
Исследования, положенные в основу диссертационной работы, выполнялись в рамках реализации нескольких научных проектов: грантов РФФИ № 11-05-00858-а «Комплексный подход в исследовании процессов снеготаяния на водосборах рек» и № 11-05-96026-урал-а «Прогнозирование интенсивности процессов снеготаяния методами геостатистического анализа»; грантов Министерства образования и науки РФ № 2012-4.В37.21.1891 «Разработка технологии оперативного мониторинга и прогноза затопления территории при образовании ледового затора» и № 2011-1.2.1-220-010-086 «Влияние циклонической деятельности на условия формирования снежного покрова на Урале».
Полученные автором результаты нашли применение при выполнении НИР по заказам Министерства общественной безопасности Пермского края: «Выполнение работ по расчету прогнозных данных об уровнях воды в реках Пермского края в 2011 г. на основе обработки данных дистанционного зондирования Земли» и «Формирование перечня угроз возникновения ЧС в рамках установленной классификации в паводковый период на основе данных, полученных с космических аппаратов дистанционного зондирования Земли».
Результаты диссертационного исследования используются в учебном процессе на географическом факультете ПГНИУ: при подготовке студентами курсовых работ, при разработке практических занятий по курсам «Данные дистанционного зондирования Земли в картографии», «Геоинформационные технологии», «Геоинформационные системы».
Апробация результатов работы проводилась на 8 конференциях различного уровня: Конференция молодых ученых «Использование геоинформационных систем и данных дистанционного зондирования Земли при решении пространственных задач» (Пермь - Астрахань - Пермь, 2011 г.); XIX Конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2012» (Москва, 2012 г.); V Всероссийская конференция «Геоинформационные технологии и космический мониторинг» (Новороссийск, 2012 г.); IV, V и VI Межрегиональные научно-практические конференции «Геоинформационное обеспечение пространственного развития Пермского края» (Пермь, 2011, 2012, 2013 гг.); Всероссийская конференция молодых специалистов по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Обнинск, 2012 г.); II Всероссийская конференция с международным участием «Окружающая среда и устойчивое развитие регионов» (Казань, 2013 г).
Публикации
По теме диссертации опубликовано 27 работ, в том числе 6 статей в журналах, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных исследований.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и 13 приложений. Материал работы изложен на 190 страницах машинописного текста, содержит 45 рисунков, 20 таблиц. Список использованных источников включает 165 наименований.
Автор выражает благодарность за помощь и поддержку - научному руководителю, канд. техн. наук., доц., зав. кафедрой картографии и геоинформатики ПГНИУ СВ. Пьянкову; за внимание, проявленное к работе, и ценные замечания - д-ру геогр. наук, проф., зав. кафедрой метеорологии и охраны атмосферы ПГНИУ Н.А. Калинину и канд. геогр. наук, доц. кафедры картографии и геоинформатики ПГНИУ Е.Б. Соболевой; за помощь в сборе материалов - канд. геогр. наук Ю.Н. Шавниной; за предоставление данных численной модели прогноза погоды WRF/ARW - канд. геогр. наук, доц. кафедры метеорологии и охраны атмосферы ПГНИУ Е.М. Свиязову и А.Л. Ветрову.
Системы космического мониторинга опасных гидрометеорологических явлений
Необходимость применения данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) при решении задач мониторинга и прогнозирования опасных природных явлений не вызывает сомнений. В последние годы их роль как источника информации об опасных природных явлениях неуклонно возрастает. Повышается оперативность доступа к данным, увеличивается число действующих на орбите съемочных систем, их пространственное и временное разрешение, снижается стоимость снимков. В настоящее время в России действует несколько систем космического мониторинга ОГМЯ как на федеральном уровне, так и в отдельных регионах. На основе их применения обнаруживаются признаки возникновения ЧС, ведется мониторинг ЧС, оценивается ущерб [8]. Система космического мониторинга ЧС должна удовлетворять следующим требованиям [7, 8]:
- высокая оперативность и периодичность получения данных при обнаружении и мониторинге ЧС (не реже двух раз в сутки);
- высокое (1-50 м) и среднее (100-300 м) пространственное разрешение данных для задач локального и регионального масштабов;
- обработка и распространение информационных продуктов в режиме реального времени;
- использование спектральных диацазонов, обеспечивающих обзор независимо от погодных условий и освещенности (радарная съемка);
- использование ГИС-технологий для интеграции спутниковых (растровых) и картографических (векторных) данных;
- наличие архива спутниковых данных.
Научно-методические вопросы организации мониторинга опасных гидрометеорологических явлений с применением данных ДЗЗ в настоящее время разрабатываются в ГУ НИЦ «Планета» [7, 8], в региональных подразделениях и НИИ Росгидромета [15, 71], в Алтайском государственном университете [60-61],
Югорском НИИ информационных технологий [51-52] и в других организациях. Физические и технологические основы космического мониторинга опасных природных явлений (пожары, половодья, опасные явления погоды) подробно рассматриваются в работах [45, 51]. Здесь же проанализирован опыт применения методов космического мониторинга на региональном уровне — в Красноярском крае и Ханты-Мансийском АО.
Технологии оперативного спутникового мониторинга ЧС природного характера разработаны в НИЦ «Планета», Инженерно-технологическом центре «СканЭкс», они внедрены в ряде университетов, научно-исследовательских и производственных организаций. Ниже приведен обзор существующих на сегодня систем космического мониторинга опасных гидрометеорологических явлений.
Система космического мониторинга ФГБУ НИЦ «Планета» используется как базовая государственная система для информационного обеспечения федеральных органов власти и оперативно-прогностических подразделений Росгидромета. Она включает группировку отечественных космических аппаратов ДЗЗ гидрометеорологического назначения, а также наземный комплекс приема, обработки и распространения спутниковой информации (НКПОР Росгидромета). Основу НКПОР Росгидромета составляют три крупных региональных центра приема и обработки данных: Европейский (в Москве с филиалами в Обнинске и Долгопрудном), Сибирский (филиал ФГБУ "НИЦ "Планета", г. Новосибирск) и Дальневосточный (филиал ФГБУ "НИЦ "Планета", г. Хабаровск).
Ведется прием данных с 16 отечественных и зарубежных спутников. На основе данных ДЗЗ выпускается более 120 наименований оперативной продукции гидрометеорологического назначения [7-8, 122]. Оперативная продукция для европейской части России и Урала выпускается в Европейском центре ФГБУ НИЦ «Планета», для Сибири и Дальнего Востока - в Сибирском и Дальневосточном центрах.
Наблюдения облачного покрова и мониторинг опасных метеорологических явлений ведутся по данным с космических аппаратов Meteosat-9, NOAA, TERRA, AQUA, Метеор-М. Применение данных с геостационарного спутника Meteosat-9 делает возможным выпуск оперативных карт облачного покрова с частотой не ч менее 24 раз в сутки.
На основе данных микроволнового зондировщика AMSU NOAA в оперативном режиме выпускаются карты метеорологических параметров, по которым диагностируются районы возможного развития ОЯ: интенсивности и фазы осадков; максимальной скорости восходящих движений; максимальной высоты кучево-дождевых облаков; возможного диаметра града. На основе данных геостационарного спутника METEOSAT-9 и прогностических полей метеоэлементов выпускаются оперативные карты максимальной скорости ветра при порывах. По данным, полученным с аппаратов NOAA (AVHRR), TERRA и AQUA (MODIS), выпускаются карты снежного покрова, паводковой обстановки (зон затопления) и пожарной обстановки [8, 122].
Основной задачей Сибирского и Дальневосточного центров приема является обеспечение спутниковыми данными оперативно-прогностических и научно-исследовательских подразделений Росгидромета на подведомственной территории. В Сибирском центре ведется прием данных с 7 полярно-орбитальных спутников. На их основе выпускается около 70 наименований оперативной продукции. Мониторинг облачного покрова ведется по данным с аппаратов NOAA, TERRA и AQUA. Для наблюдения за развитием мезомасштабных конвективных систем и связанных с ними опасных явлений выпускаются карты высоты, водозапаса облаков, температуры верхней границы облачности. Мониторинг снежного покрова, прохождения весеннего половодья, природных пожаров ведется по данным с аппаратов Метеор-1М, TERRA, AQUA [112].
В Дальневосточном центре ФГБУ НИЦ «Планета» ведется прием данных с четырех ИСЗ серии NOAA, с аппаратов TERRA и AQUA, SPOT-4, RADARSAT-1, с геостационарного К A MTSAT-1R. Перечень выпускаемой оперативной продукции аналогичен таковому в Сибирском центре [27].
Система космического мониторинга МЧС России существует под эгидой Национального центра управления в кризисных ситуациях (НЦУКС). Это ведомственная система федерального уровня. Прием спутниковых данных ведется на станциях, установленных в Москве, Красноярске, Владивостоке и Вологде, что позволяет охватить большую часть территории России. Система мониторинга НЦУКС включает полный масштабный ряд наблюдений [36]: ежедневную съемку с низким разрешением (NOAA, TERRA, AQUA); периодическую съёмку среднего разрешения (данные SPOT-5/6); экстренную радарную съёмку (спутники RADARSAT-1, ENVISAT); высоко детальную съёмку заданного района ЧС ч (спутники EROS А/В).
Методы космического мониторинга природных ЧС, применяемые в МЧС России, рассмотрены в работах [141-142]. В НЦУКС МЧС реализованы оперативный мониторинг зон затоплений по данным Terra/Aqua MODIS, с уточнением по снимкам высокого разрешения, экспресс-оценка ущерба от наводнений, трехмерное моделирование зон ЧС, мониторинг лесных пожаров.
Система космического мониторинга Инженерно-технологического центра «СканЭкс» также является системой федерального уровня и закрывает весь масштабный ряд наблюдений. Прием спутниковых данных ведется в 4-х ч приемных центрах, расположенных "в Москве, Мегионе, Иркутске и Магадане. Зона радиовидимости станций закрывает всю территорию России. Принимаются оптические и радарные данные различного пространственного разрешения (NOAA, TERRA, AQUA, SPOT 5/6, UK-DMC2, EROS А/В, RADARSAT-1, 2 и ENVISAT-1) [38].
Система космического мониторинга ИТЦ «СканЭкс» позволяет вести оперативный мониторинг наводнений и природных пожаров. Космический мониторинг природных ЧС в паводкоопасный период включает анализ динамики снежного покрова по данным ДЗЗ низкого разрешения, определение зон ч затопления. Прием данных с радарных КА RADARS AT-1,2 и ENVISAT-1 обеспечивает возможность оперативного мониторинга и прогнозирования мест образования ледовых заторов. Более подробно система космического мониторинга весеннего половодья, созданная ИТЦ «СканЭкс», рассматривается в статьях [33, 65, 113, 120].
Конвективные опасные метеорологические явления
Согласно статистическим данным в России 40% всех случаев ОЯ - это явления, связанные с зонами активной конвекции [98]. К ним относятся сильные ливни, крупный град, шквалы. Часто конвективные явления наблюдаются в комплексе, что приводит к увеличению ущерба.
Климатическая характеристика конвективных опасных явлений
Особенности регистрации конвективных ОЯ
Важнейшей особенностью конвективных ОЯ является их локальный характер. Поэтому шквалы и крупный град часто пропускаются наблюдательной сетью, а смерчи практически никогда ей не фиксируются. Многие случаи конвективных явлений регистрируются по факту нанесенного ущерба (в связи с обращениями граждан, а также по результатам обследований, проводимых специалистами УГМС). Ниже в табл. 2.2. приведены сведения о количестве случаев конвективных ОЯ на территории Пермского края за период 1981-2012 гг., с указанием способа их регистрации.
При картографировании климатических характеристик конвективных ОЯ возникает ряд сложностей. Частота их регистрации метеостанциями определяется в большей степени не фактической повторяемостью ОЯ, а плотностью сети наблюдений. В свою очередь величина ущерба от ОЯ зависит не только от интенсивности явления, но и от плотности населения и других реципиентов риска. В результате, многие случаи конвективных ОЯ, не повлекших существенный ущерб, не фиксируются. Объективным источником сведений об их повторяемости являются данные метеорологического радиолокатора МРЛ-5, установленного в аэропорту Большое Савино. Однако радиус обзора МРЛ составляет всего 150 км. В результате данные, необходимые для объективного анализа конвективных ОЯ на большей части территории Уральского Прикамья, в настоящее время отсутствуют.
Динамика повторяемости конвективных явлений рассмотрена за период с 1990 по 2012 г. За этот период имеются не только данные наблюдений метеостанций и гидропостов, но и сведения об ущербе от ОЯ, что позволяет давать относительно репрезентативные оценки (рис. 2.13).
В годовом ходе максимум повторяемости конвективных ОЯ приходится на июнь (рис. 2.14). В этот период развитию интенсивной конвекции способствует максимальный температурный контраст между северными и южными широтами. Для июля-августа такие условия менее характерны. Ниже более подробно рассмотрены климатические характеристики шквалов, крупного града, смерчей и сильных ливней.
Шквалы
Шквал - это резкое кратковременное усиление ветра, обычно с изменением направления, связанное с нисходящими потоками воздуха в зонах осадков кучево-дождевых облаков [98]. За год в Пермском крае фиксируется 1-5 случаев сильных шквалов ( 24 м/с). В отдельные годы сильные шквалы не наблюдались вообще. Максимальные зафиксированные метеостанциями скорости ветра при шквалах составляют 28-35 м/с.
Смерчи наблюдаются на Урале сравнительно редко. По данным [82] число смерчей и шквалов на Урале соотносится как 1:10. В Пермском крае за период с 1981 по 2012 гг. зафиксировано не менее 7 случаев смерчей, из них 5 подтверждены результатами исследования ветровалов в лесных массивах региона [144]. 4 случая смерчей зафиксированы в малонаселенной северо-западной части Пермского края, еще 3 случая - в районах с высокой плотностью населения. В 4-х случаях смерчи нанесли значительный ущерб населенным пунктам.
Интенсивность смерча оценивается в баллах по известной шкале Фуджиты-Пирсона. Для смерчей, зафиксированных в Пермском крае, такие оценки не проводились. Другими характеристиками смерча являются длина и ширина полосы разрушений. Смерчи, зафиксированные в Пермском крае, характеризовались длиной полосы разрушений от 6 до 42 км и шириной от 50 до 400-500 м. Информация о полосах разрушений от смерчей получена на основе анализа повреждений лесной растительности по данным космической съемки со спутников LANDSAT-5/7 и SPOT-5. Методика дешифрирования и полученные результаты рассмотрены в разделе 3.3.
Наиболее интенсивные смерчи на территории Уральского Прикамья наблюдались 07.06.2009. В результате смерчей на территории Гайнского и Юрлинского районов, а также в Республике Коми было уничтожено 2,5 тыс. га леса. Общая длина полос разрушений от смерчей 07.06.2009 составляет более 90 км, а ширина - от 100 до 600 м (рис. 2.15).
Крупный град
Повторяемость града на метеостанциях Пермского края составляет 1-2 случая в год, в отдельные годы число случаев может достигать 6-8. Повторяемость града сильно зависит от орографии местности. Метеостанции, расположенные на возвышенностях, отмечают град в 1,5-2 раза чаще, чем метеостанции в низинах. Однако из-за локальности явления большинство случаев града сетью метеостанций не регистрируется [82, 148].
Крупный град (в градации опасного явления) наблюдается крайне редко, за 32 года метеостанциями зафиксировано всего 7 случаев. Еще о 6 случаях крупного града известно по данным об ущербе. Наиболее крупный град за всю историю наблюдений в Пермском крае отмечен 20.08.2008 к югу от г. Пермь, диаметр града составил 50-70 мм.
Сильные ливни
Сильные ливни интенсивностью более 30 мм/ч, имеют локальный характер и поэтому часто пропускаются сетью наблюдений. За период 1981 - 2012 г. зафиксировано всего 14 случаев. Значительно выше повторяемость очень сильных дождей (более 30 мм/12 ч) конвективного характера. С развитием конвекции связаны более половины всех случаев сильных дождей (в градации ОЯ) в летний период.
Синоптические условия развития конвективных опасных явлений
Возникновение конвективных опасных явлений обусловлено взаимодействием процессов синоптического масштаба и мезомасштаба. Развитию интенсивной конвекции способствуют крупномасштабные восходящие движения; сходимость потоков в нижней тропосфере и расходимость - в верхней тропосфере; вынужденный подъем воздуха, обусловленный прохождением атмосферных фронтов; высокая температура и влагосодержание в пограничном слое тропосферы, значительное влагосодержание в средней тропосфере; вертикальные градиенты температуры, превышающие влажноадиабатический. Конвективные опасные явления возможны как во внутримассовой ситуации, так и при прохождении атмосферных фронтов, но в большинстве случаев связаны с фронтами [109].
Синоптические условия развития шквалов и града существенно отличаются от условий, в которых наблюдаются сильные дожди конвективного характера. Анализ данных наблюдений подтверждает, что большинство случаев сильных шквалов и града связаны с быстро движущимися холодными фронтами второго рода в углубляющихся западных, юго-западных или южных циклонах. При этом основным условием является прохождение фронта в период максимального прогрева.
Сильные дожди конвективного характера чаще наблюдаются на малоподвижных фронтах и холодных фронтах первого рода с волновыми возмущениями, в малоградиентном барическом поле. 18% случаев сильных ливней являются следствием внутримассовой конвекции.
Ущерб от конвективных опасных явлений погоды
Наиболее значительный ущерб из опасных явлений конвективного характера наносят сильные фронтальные шквалы, охватывающие значительную территорию. Повторяемость таких шквалов в Пермском крае составляет 1-2 случая за 10 лет. За последние 12 лет зафиксированы 3 случая (22.05.2001, 19.06.2009, 18.07.2012) шквалов, нанесших большой ущерб.
Шквал 22.05.2001 (1А-Ъ\ м/с) зафиксирован метеостанциями Пермь, Березники, Большая Соснова, АМСГ Большое Савино. В результате шквала погибло 2 и пострадало 14 чел, материальный ущерб по г. Пермь составил 55 млн. руб. в ценах 2001 г. Была остановлена работа аэропорта Большое Савино, Пермской ГРЭС. Повреждено 28 км ЛЭП, 10 км линий связи, нарушено водоснабжение на Камском и Чусовском водозаборах [75].
Шквал 19.06.2009 (24-28 м/с) прошел через западные и центральные районы Пермского края, зафиксирован метеостанциями Большая Соснова, Добрянка, Березники, а также в г. Кунгуре. В результате шквала были повалены деревья, повреждены крыши домов, нарушено электроснабжение. Наибольший ущерб зафиксирован в Большесосновском районе.
Шквал 18.07.2012 (20-28 м/с), местами с сильным ливнем (до 36 мм) и крупным градом (диаметр 18-22 мм), наблюдался на большей части территории Пермского края. В результате погиб 1 и пострадали 10 чел, обесточено 900
Геоинформационное моделирование процессов формирования и таяния снежного покрова на водосборах рек Уральского Прикамья
Важнейшим фактором, определяющим объем стока, максимальные уровни и расходы воды весеннего половодья, является процесс снеготаяния. Интенсивность таяния снежного покрова и объем поступающих на водосборы талых вод обусловлены сложным взаимным влиянием комплекса гидрометеорологических условий и свойств подстилающей поверхности. В совокупности с низкой плотностью и нерепрезентативностью сети наблюдений это является существенным препятствием для повышения достоверности моделирования и прогноза снеготаяния и весеннего стока.
Основой распределенного гидрологического моделирования (в том числе моделирования процессов формирования и таяния снежного покрова) является применение цифровых моделей рельефа и карт типизации подстилающей поверхности (Land cover/Land use). В работах С.Г. Яковченко по отношению к данному комплексу базовой пространственной информации применяется термин «Универсальная цифровая модель местности» [37, 152]. На ее основе реализуются различные методики расчета снеготаяния, с учетом влияния факторов подстилающей поверхности. Расчеты выполняются средствами ГИС-технологий на основе методов растровой алгебры.
Объект исследования - водосбор Боткинского водохранилища, площадь которого составляет 184 тыс. кв. км. Исходя из низкой плотности сети наблюдений на данной территории, размер ячейки растра при моделировании принят равным 3000 м. Временной шаг модели снеготаяния принимается равным 12 или 24 ч. (при использовании разных методов). В качестве периода исследования выбраны 2010-2013 гг., достаточно разнообразные и репрезентативные по условиям формирования и таяния снежного покрова.
В качестве входных данных в модели снеготаяния используются:
- глобальная цифровая модель рельефа Etopo2 (GLOBE) с исходным пространственным разрешением 30 угловых секунд;
- карты типизации растительного покрова;
- данные о максимальном запасе воды в снежном покрове;
- ежедневные данные наблюдений на сети метеостанций (в зависимости от выбора метода расчета интенсивности снеготаяния используется различный набор входных метеорологических данных);
- данные ДЗЗ низкого и среднего разрешения - для калибровки модели и проверки результатов.
Подготовка данных и расчеты выполнены средствами программных продуктов ArcGis 10.1, Scanex Image Processor 3.6.12 и SAGA 2.0.
В качестве исходных данных о типах растительности при моделировании формирования и таяния снежного покрова на водосборах крупных рек обычно используются информационные продукты глобального охвата, например карта GlobCover-2009 [156]. Определенным недостатком данной карты является объединение классов темнохвойных и сосновых лесов, условия снегонакопления и снеготаяния в которых существенно различаются.
В связи с этим возникла необходимость создания карты типизации растительного покрова на исследуемой территории. Типизация была выполнена на основе разносезонных снимков Terra MODIS. Обработка данных ДЗЗ выполнена средствами ПО Scanex Image Processor. Для классификации растительного покрова на водосборе Боткинского водохранилища были отобраны безоблачные снимки Terra MODIS за 26.07.2010 г. и 28.02.2011 г. На основе красного и ближнего инфракрасного каналов зимнего и летнего снимков (с пространственным разрешением 250 м) был создан мультисезонный композит, что позволило спектрально разделить классы темнохвойных и сосновых лесов. В связи с недостатком данных, которые могли быть использованы для обучаемой классификации, был использован алгоритм неуправляемой классификации IZODATA. Результат классификации представлен в прилож. 7.
Методы расчета интенсивности снеготаяния
Для расчетов интенсивности снеготаяния на водосборах рек использованы следующие методы:
1. Метод П. П. Кузьмина [58].
2. Метод Е.Г. Попова [95].
3. Расчет по среднесуточной температуре воздуха [62].
Метод П.П. Кузьмина основан на решении уравнения теплового баланса снежного покрова в предположении, что температура тающего снега равна 0 [58]. Решение уравнения теплового баланса строгими методами предполагает наличие комплекса наблюдений, которые можно осуществить лишь на экспериментальных водосборах и воднобалансовых площадках. Поэтому в чистом виде метод теплового баланса на практике не применяется. Для оценки составляющих теплового баланса П.П. Кузьминым разработаны упрощенные эмпирические способы, основанные на использовании только данных стандартных сетевых наблюдений за температурой и влажностью воздуха, облачностью, осадками и ветром. С некоторыми изменениями и дополнениями они используются в модели формирования и таяния снежного покрова, разработанной Институтом водных проблем РАН [20, 159]. При расчете снеготаяния выделяются его радиационная и адвективная составляющие, учитывается испарение с поверхности снега. Формулы (8-9) применяются обычно для расчета снеготаяния только на открытой местности. Их использование невозможно в дни с аномальным чуточным ходом температуры воздуха. И, самое главное, они не снимают неопределенности, связанной с оценкой альбедо снежного покрова. Тем не менее данная методика широко применяется на практике, например в модели формирования стока Сибирских рек, разработанной Д.А. Бураковым [15, 16].
Сложность восстановления полей суммарной радиации, альбедо, влажности, скорости ветра на реальных водосборах (особенно на залесенных участках) приводит к тому, что на практике широко применяется расчет интенсивности снеготаяния по среднесуточной температуре воздуха. Коэффициенты стаивания назначаются переменными для разных типов подстилающей поверхности и определяются путем калибровки. Принятые при расчетах значения коэффициентов стаивания приведены в табл. 3.2.
Выбор того или иного метода для расчета снеготаяния определяется имеющимися исходными данными, степенью изученности водосбора, плотностью и репрезентативностью сети наблюдений. Одной из основных проблем при моделировании является корректное восстановление входных полей метеоэлементов, с учетом их пространственной неоднородности обусловленной особенностями рельефа и растительного покрова.
Методы восстановления полей метеоэлементов на водосборах рек
Восстановление входных полей метеоэлементов за каждый день периода снеготаяния выполнялось средствами ГИС-технологий, с применением методов интерполяции и растровой алгебры. При этом использовались как фактические данные наблюдений, так и прогнозные данные численных моделей атмосферы GFS/NCEP HWRF/ARW.
Модель GFS/NCEP - глобальная численная модель прогноза погоды, разрабатываемая Национальным центром атмосферных исследований США. Прогнозы на 192 ч выпускаются для всего земного шара 4 раза в сутки, с шагом по пространству 50 км, по времени - 3 ч. Прогнозные данные модели GFS/NCEP доступны в оперативном режиме для скачивания с сервера NOMADS (NOAA Operational Model Archive and Distribution System) [162]. Конвертация прогнозных данных из формата grib2 в формат shp-файлов осуществляется с помощью программы tkdeGrib. Восстановление полей метеоэлементов по данным GFS/NCEP выполнялось средствами ArcGis, с использованием инструментария ModelBuilder.
Модель WRF/ARW (v. 3.3) - численная мезомасштабная система прогнозирования погоды, используемая как в исследовательских целях, так и в целях оперативного прогноза. Разработана Национальным центром атмосферных исследований США (NCAR) совместно с университетом Пенсильвании. Краткое описание данной модели и возможностей ее применения для прогноза некоторых опасных явлений погоды на территории России приведено в работе [17].
Организация регионального мониторинга опасных гидрометеорологических явлений на базе ГИС-технологий
Действующая в России система мониторинга и прогнозирования опасных гидрометеорологических явлений не всегда отвечает требованию повышения уровня безопасности населения, экономики и природной среды в экстремальных ситуациях при развитии ЧС природного характера. В связи с этим приобретает актуальность разработка информационных систем оперативного мониторинга ОГМЯ на региональном уровне, базирующихся на использовании ГИС-технологий, мезомасштабных моделей прогноза погоды, средств и методов космического мониторинга. Целью создания подобных информационных систем является оперативное информирование населения, органов власти, ГО и ЧС о наблюдающихся и ожидаемых опасных явлениях, а также информационное обеспечение поддержки принятия решений в ЧС [21, 36, 48, 60-61,120, 140].
Центральная проблема при создании ГИС мониторинга ОГМЯ - это наполнение ее актуальными фактическими и прогнозными данными [60-61]. Для этого необходимо создать и поддерживать оперативные мониторинговые каналы измерений большого числа параметров атмосферы и подстилающей поверхности с высоким пространственно-временным разрешением. Данная проблема может быть решена на основе средств и методов космического мониторинга и мезомасштабной модели прогноза погоды [60-61].
В ГИС мониторинга ОГМЯ должны быть реализованы сбор и обработка всех потоков данных (наземных и спутниковых измерений, прогнозных полей метеоэлементов) в режиме реального времени и их интеграция с базами картографических данных на исследуемую территорию [60]. Это позволяет выделить объекты потенциального риска (реципиентов риска) в зоне развития опасного явления и перейти от прогноза ОЯ к прогнозу возможного ущерба. Также функциональные возможности ГИС мониторинга ОГМЯ должны включать блок математико-картографического моделирования на основе комплексирования наземных, спутниковых и прогнозных данных.
Предложенная структура региональной ГИС мониторинга опасных гидрометеорологических явлений в значительной степени основана на методических разработках А.А. Лагутина, Ю.А. Никулина, И.А. Шмакова [60, 61]. Она приведена на рис. 3.24. Главной отличительной особенностью ГИС мониторинга ОГМЯ является наличие подсистемы прогнозирования и технологий обработки прогностической информации средствами ГИС.
Основные базы данных и подсистемы ГИС
Подсистема сбора и ввода данных
Основные источники оперативных данных в ГИС мониторинга опасных гидрометеорологических явлений - это наземная наблюдательная сеть и космический мониторинг. Прием спутниковых данных осуществляется установленными в ПГНИУ программно-аппаратными комплексами «УниСкан-24» и «Алиса-СК», позволяющими принимать данные ДЗЗ всего масштабного ряда - от метеорологических (NOAA, MetOp) до сверхдетальных (EROS-B). Приемные комплексы установлены в ПГНИУ в феврале 2011 г., с этого периода формируется архив данных. Источником данных ДЗЗ со спутников серии LANDSAT являются интернет-каталоги Геологической службы США.
Подсистема обработки данных
В подсистеме обработки данных создается большинство информационных продуктов мониторинга (тематические продукты обработки данных ДЗЗ, поля метеоэлементов, картографические и атрибутивные базы данных).
Обработка данных наземных наблюдений предполагает создание картографических и атрибутивных баз данных для последующего использования при анализе и картографировании климатических характеристик ОЯ, а также в математико-картографическом моделировании.
В ходе оперативной тематической обработки данных ДЗЗ создается ряд информационных продуктов, из которых при мониторинге ОГМЯ наиболее часто используются следующие:
По данным Terra/Aqua MOD1S - тепловые аномалии (пожары), температура земной поверхности, вегетационные индексы (NDVI, VCI), площадь заснеженности, температура верхней границы облачности, зоны затопления при прохождении паводков и половодий, геометрически скорректированные синтезированные изображения.
По данным среднего и высокого разрешения (LANDSAT, SPOT) -геометрически скорректированные синтезированные изображения, зоны затопления при прохождении паводков и половодий, контуры гарей и ветровалов.
Подсистема хранения и управления данными включает картографические и атрибутивные базы данных. Картографические базы данных включают следующие основные массивы информации:
- топографическая основа (векторные топографические слои, ЦМР, слой типов растительного покрова);
- оперативно обновляемые данные космического мониторинга низкого, среднего и высокого разрешения (NOAA, Terra/Aqua MODIS, Suomi NPP, LANDSAT-8, SPOT-5);
- крупномасштабные топографические и тематические (зоны возможного затопления при прохождении паводков, половодий различной обеспеченности) слои на паводкоопасные территории Пермского края;
- архивные данные космического мониторинга за период 2001-2013 гг. (данные ДЗЗ и тематические продукты их обработки, перечисленные выше);
- карты климатических и гидрологических характеристик, в том числе повторяемости опасных гидрометеорологических явлений. Подсистема прогноза ОЯ основана на использовании мезомасштабной модели прогноза погоды WRF/ARW и глобальной модели GFS/NCEP. На основе прогнозных данных моделей WRF/ARW и GFS определяются зоны вероятного развития некоторых опасных метеорологических явлений с заблаговременностью прогноза 48 ч. В качестве критериев возможного развития ОЯ используются следующие значения:
- прогнозируемая максимальная температура воздуха 35;
- прогнозируемая минимальная температура воздуха -35;
- прогнозируемая средняя скорость ветра 20 м/с;
- прогнозируемая скорость порывов ветра 25 м/с;
- прогнозируемая сумма жидких или смешанных осадков 30 мм/12ч;
- прогнозируемая сумма твердых осадков 20 мм/12ч;
- минимальная температура воздуха ниже 0 в течение вегетационного периода.
В подсистеме анализа и моделирования выполняется комплексный анализ оперативных данных наблюдений, прогнозных метеоданных и данных космического мониторинга. Средствами ГИС-технологий в весенний период выполняется моделирование процессов формирования и таяния снежного покрова, в летний период - оценка напряженности гидротермического режима, расчет индекса условий вегетации по данным ДЗЗ Terra/Aqua MODIS.
Подсистема представления данных основана на технологии ArcGis Server 10.1 JavaScript API. Целью создания веб-картографического сервиса мониторинга ЧС природного характера является обеспечение пользователей (органов власти, местного самоуправления, органов ГО и ЧС, населения) оперативными фактическими и прогнозными данными для поддержки принятия решений. Разработано три веб-картографических сервиса для публикации данных космического мониторинга, фактических данных наблюдений и прогностической информации об ОГМЯ. Список данных и предлагаемый порядок их обновления на каждом из сервисов мониторинга приведен в табл. 3.11-3.13. Примеры публикуемых данных приведены на рис. 3.25; 3.26.
