Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирова ния источников природных ЧС 13
1.1. Риски природных ЧС на территории Алтайского края 13
1.2. Современные источники оперативных мониторинговых и прогностических данных о характеристиках атмосферы и ПП 20
1.3. Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС 22
1.4. Основные результаты главы 1 27
Глава 2. Технологии оперативного спутникового мониторинга среды и прогнозирования источников ЧС территории 28
2.1. Подсистема приема данных MODIS 28
2.2. Подсистема оперативного мониторинга территории по данным MODIS 36
2.3. Подсистема оперативного мониторинга по данным зондирующего комплекса AIRS 48
2.3.1. Характеристики приборов зондирующего комплекса AIRS 50
2.3.2. Пакеты обработки данных комплекса AIRS . 53
2.3.3. Продукты, создаваемые по данным AIRS 55
2.3.4. Визуализация данных 57
2.3.5. Валидация 59
2.4. Подсистема прогнозирования 60
2.5. Основные результаты главы 2 70
Глава 3. Результаты применения разработанных геоинформационных технологий для оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС на территории Алтайского края 71
3.1. Оперативный спутниковый мониторинг территории Алтайского края 72
3.2. Прогнозирование опасных метеорологических явлений на территории Алтайского края по данным модели ММ5 . 73
3.2.1. Прогнозирование максимальной скорости ветра при порывах 88
3.2.2. Заморозки 91
3.2.3. Краткосрочный прогноз зон нестабильности атмосферы и гроз 91
3.3. Мониторинг лесных и степных пожаров. Прогнозирование лесопожарной обстановки по условиям погоды 95
3.3.1. Мониторинг лесных и степных пожаров 99
3.3.2. Прогнозирование лесопожарной обстановки по условиям погоды 100
3.4. Основные результаты главы 3 104
Заключение 105
Литература
- Современные источники оперативных мониторинговых и прогностических данных о характеристиках атмосферы и ПП
- Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС
- Подсистема оперативного мониторинга по данным зондирующего комплекса AIRS
- Прогнозирование максимальной скорости ветра при порывах
Введение к работе
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, постав ляемые 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.
Разработка структуры специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования ис точников 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 метео-полей (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 [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 наименований.
В первой главе 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. Выделяются характеристики атмосферы и ПП, мониторинговые и прогностические данные которых могут дать информацию об источниках природных ЧС. Обсуждаются возможные источники таких данных и технологии их получения. Рассматриваются предложенная автором структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС, назначения и основные функции подсистем ГИС, а также информационные взаимосвязи между ними.
Вторая глава посвящена разработке подсистем приема спутниковых данных, оперативного спутникового мониторинга территории и построения прогнозов природных ЧС территории по данным глобальной и региональной моделей. Излагаются технологии оперативного мониторинга по данным MODIS и зондирующего комплекса AIRS, построения прогностических метеорологических полей с использованием региональной численной модели прогноза погоды ММ5. Приводяться оценки средней арифметической ошибки прогноза модели ММ5 температуры воздуха на высоте 2 м.
Третья глава посвящена разработке подсистем пространственного анализа и подготовки отчетов, а также изложению результатов тестирования элементов ГИС оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС территории. Демонстрируется работа технологической линии «прием спутниковых данных - обработка - анализ - подготовка отчетов» при создании тематических продуктов по данным MODIS и AIRS. Представлены результаты применения модели ММ5 для прогноза опасных метеорологических явлений на территории Алтайского края, связанных с сильным ветром и заморозками. Обсуждаются полученные автором результаты по спутниковому мониторингу лесных и степных пожаров, прогнозированию лесопожарной обстановки по условиям погоды. В заключении приведены основные результаты и выводы диссертационного исследования.
Современные источники оперативных мониторинговых и прогностических данных о характеристиках атмосферы и ПП
Прогнозирование характеристик атмосферы и ПП региона на масштабах 10 - 20 км на сроки 3-5 дней и, следовательно, опасных метеорологических явлений и процессов в настоящее время возможно лишь при использовании результатов глобальных и региональных численных моделей прогноза погоды. Однако для старта этих моделей требуются данные по «критическим» параметрам каждой оболочки Земли с необходимым пространственным и временным разрешением.
Научным сообществом в конце 80-х — начале 90-х годов было установлено, что одним из основным источником требуемых для прогнозиро вания данных должна быть информация приборов, вынесенных на космические платформы (см. обсуждение этой проблемы в [63-67]). Симпозиумы и рабочие совещания экспертов в тот период, на которых анализировались получаемые спутниковые данные, их влияние на качество прогнозов, а также формулировались требования к спутниковым приборам следующего поколения, глобальным численным моделям прогноза погоды и методам усвоения ими новых данных, стимулировали развитие в 90-е годы как космического приборостроения, так и вычислительных технологий прогнозирования и мониторинга.
Для достижения необходимой частоты обновления данных и их точности потребовалось дальнейшее развитие методов восстановления характеристик атмосферы и подстилающей поверхности Земли из космоса. Исследовательские работы в этом направлении, в свою очередь, повлияли на требования, предъявляемые к спутниковым приборам. Хорошим примером взаимодействия «требуемая точность — метод измерения — параметры радиометра» является изложенная в [67] история создания гиперспектрометра AIRS (Atmospheric InfraRed Sounder), которая началась в 1989 году. Сегодня AIRS вместе с СВЧ-радиометром AMSU (Advanced Microwave Sounding Unit) должен обеспечить измерение температуры атмосферы с погрешностью 1 К в километровом слое даже при значительном закрытии поверхности Земли облаками [68].
Первыми итогами почти 15-летней системной работы многочисленных международных научных коллективов при финансовой поддержке исследовательской программы Earth Observing System (EOS)/NASA стали создание новых приборов и алгоритмов, вывод на полярную солнечно-синхронную орбиту 18 декабря 1999 г. пилотной платформы Terra. Пять приборов спутника - MODIS, ASTER, MISR, CERES, MOPITT - с февраля 2000 года начали поставлять на операционном уровне данные, необходимые для восстановления ключевых параметров атмосферы и ПП. Приведенные в табл. 1.4 по данным [69] объекты и основные измеряемые характеристики, исследуемые этими приборами оболочки Земли, ясно показывают масштаб начатых мониторинговых наблюдений с одной космической платформы.
Представленная NASA исследователям в различных частях мира возможность принимать в режиме реального времени данные центрального прибора платформы Terra — 36-канального спектрорадиометра MODIS [70] — позволила начать также региональный мониторинг атмосферы и ПП на принципиально новом количественном уровне.
После вывода на орбиту второго спутника Aqua/EOS-NASA [71] в мае 2002 г. был открыт доступ к данным не только второго спектрорадиометра MODIS, но и к данным уникального 2378-канального инфракрасного зондировщика AIRS [67], СВЧ-радиометра AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer for the Earth observing system) [72].
Анализ возможностей современных оперативных спутниковых приборов, вынесенных на платформы NOAA, Terra, Aqua, позволяет заключить, что для решения задач по информационной поддержке мониторинга среды большой территории оптимальными сегодня являются данные 36-канального спектрорадиометра MODIS, установленного на платформах Terra и Aqua исследовательской программы EOS/NASA, и зондирующего комплекса AIRS/Aqua.
Принимая во внимание используемые научным сообществом подходы, оперативным источником прогностических метеорологических полей на масштабах районов территории могут быть глобальная (GFS [73]) и региональная (ММ5 [74]) численные модели прогноза погоды.
Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС
Геоинформационное обеспечение работ по оперативному мониторингу окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС есть соединение в единую комплексную систему средств Таблица 1.4 Назначения радиометров спутника Terra (по данным [69]) Оболочки Земли Исследуемые объекты, измеряемые характеристики Приборы Атмосфера Облака MODIS0, MISR6, ASTERC Радиационный баланс CERES , MODIS, MISR Химия тропосферы MOPITT Аэрозоль MODIS, MISR Профиль температуры MODIS Профиль влажности MODIS, MISR, ASTER Подстилающая поверхность Альбедо ПП MODIS, MISR, ASTER Характеристики растительного покрова ПП MODIS, MISR, ASTER Температура ПП MODIS, ASTER Пожары MODIS, ASTER Вулканы MODIS, MISR, ASTER Океан Температура поверхности MODIS Фитопланктон и растворенное органическое вещество MODIS, MISR Криосфера Снежный покров MODIS, ASTER Ледовый покров MODIS, ASTER Измерение ледового покрова ASTER aMODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 6MISR (Multi-angle Imaging SpectroRadiometer) CASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) dCERES (Cloud and the Earth s Radiant Energy System) eMOPITT (Measurements Of Pollution In The Troposphere) сбора и хранения данных, методов их обработки, моделей природных объектов и явлений, компьютерных средств реализации алгоритмов и моделей с широким спектром сервисного обеспечения при визуализации результирующей информации. Ключевое место в интеграции данных и программ занимают геоинформационные системы (ГИС) и ГИС-технологии [24,26,30,31]. ГИС являются наиболее универсальной средой для обработки разнородных геопространственных данных и подготовки отчетов с рекомендациями для лиц, принимающих решения (ЛПР).
Сегодня реализовано большое количество ГИС-проектов, связанных с проблемой мониторинга окружающей среды и климата. Обзор работ этого направления по территории Алтайского края можно найти в монографии [26]. Вместе с тем, автору не известны реализованные проек ты, обеспечивающие ЛПР оперативной и прогностической информацией, основанной на количественных данных о состоянии атмосферы и ПП.
В предыдущем разделе отмечалось, что оперативные данные по территории с необходимым для решения проблемы установления источника ЧС пространственным разрешением могут быть получены с использованием спутниковых приборов, а прогностические — с использованием численных моделей прогноза погоды. В силу этого, ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС, среди стандартных функций ГИС, должна обеспечить сбор, усвоение и полную обработку оперативных данных используемых спутниковых приборов. Это, в свою очередь, означает, что в число устройств сбора информации для ГИС сегодня следует включать программно-аппаратные комплексы для приема в режиме реального времени спутниковых данных.
Основываясь на опыте применения ГИС в различных научных и производственных сферах, изложенном в работах [15,16,24,26-28,30-33] и в специальных выпусках ArcReview (№2(25), 2003; №3(26), 2003; №1(36), 2006), специализированная ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС должна обеспечить выполнение следующих функций: 1. ведение базы данных, содержащей картографическую информацию о территории, архивы метеополей и цифровых изображений спутниковых приборов высокого разрешения; 2. проведение предварительной обработки оперативных спутниковых данных и построение изображений требуемого участка территории в оптическом или ИК-диапазонах; 3. восстановление характеристик атмосферы и ПП для получения оценки о возможных источниках природных ЧС; 4. получение информации о параметрах атмосферы и ПП в пригодном для анализа виде (тематические продукты, графики, группировки данных и пр.); 5. выдача результатов и отчетов с тематическими продуктами, созданными по спутниковым и прогностическим данным.
С учетом отмеченных выше требований целесообразно рассматривать гибридный вариант ГИС, в котором программная реализация основных подсистем проводится в различных средах программирования.
Предложенная автором специализированная ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС 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.
Основные функции каждой подсистемы определены ее названием. Выполненная автором детализация подсистем и выходных продуктов позволила установить информационные взаимосвязи между посистемами, перечень дополнительных баз данных с необходимой картографической, метеорологической и спутниковой информацией.
Подсистема оперативного мониторинга по данным зондирующего комплекса AIRS
Зондирующий комплекс AIRS на платформе Aqua сегодня включает 4 прибора: 2378-канальный ИК-зондировщик AIRS [67], 4-канальный спектрорадиометр AIRS/VisNIR (далее просто VIS) [89], а также 13-канальный микроволновой радиометр AMSU-A1 и 2-канальный AMSU-А2 [90], которые в работе обозначаются как AMSU. Данные этих приборов выделяются из «сырого потока» Aqua, передаваемого со спутника по каналу прямого вещания и принимаемого в реальном времени станцией Отдела космического мониторинга Алтайского госуниверситета. Пример спектра 2378-канального AIRS, представленного в единицах яркостной температуры, показан на рис. 2.5.
Использование данных микроволновых радиометров, обладающих низкой чувствительностью к основной части присутствующих в атмосфере облачных структур, при обработке показаний ИК-зондировщика AIRS высокого спектрального разрешения позволяет зондирующему комплексу AIRS осуществлять восстановление вертикальных профилей атмосферы с требуемой сегодня для прогнозирования погоды точностью даже при почти 80% закрытии зоны наблюдения облаками [68].
Реализованная в этих приборах технология измерений базировалась на идее [91] о возможности восстановления Т(р) по структуре спектра уходящего теплового излучения. Физической основой этой технологии, которая является основной и сегодня при измерениях в надирной геометрии, является тот факт, что генерация уходящего из атмосферы ИК-излучения в участках полос поглощения-излучения атмосферных газов с различной оптической плотностью осуществляется различными слоями атмосферы. Это, в свою очередь, означает, что спектральное сканирование внутри конкретных полос поглощения газа на верхней границе атмосферы эквивалентно сканированию атмосферы в определенном диапазоне высот (см. обсуждение этого вопроса в [57]). CO
Пример зависимости яркостной температуры ИК-зондировщика AIRS от частоты для пикселя с координатами 58.3 с.ш., 79.3 в.д. для дневного витка 14 февраля 2007 г. Зоны углекислого газа, водяного пара, озона и окна прозрачности отмечены как СОг, ЬЬО, Оз и ОП, соответственно [57] направление полёта спутника
Геометрия сканирования гиперспектрометром AIRS подстилающей поверхности (а) и расположение пикселей AIRS относительно зоны наблюдения AMSU (б) (по данным [67]) Характеристики приборов зондирующего комплекса AIRS Все приборы комплекса осуществляют синхронное сканирование поверхности Земли и атмосферы в надирном варианте наблюдения в направлении, перпендикулярном вектору скорости спутника. Формирование сигналов в детекторах ИК-зондировщика AIRS и VIS осуществляется одним телескопом. На рис. 2.6 в качестве примера показана геометрия сканирования ИК-зондировщиком AIRS подстилающей поверхности и расположение 9 пикселей AIRS относительно пикселя AMSU. Отметим, что одному пикселю AIRS соответствует 72 пикселя спектрорадио-метра VIS, имеющего разрешение 2.3 км в надире.
ИК-зондировщик AIRS является центральным прибором комплекса. Гиперспектрометр регистрирует интенсивность уходящего теплового излучения в диапазоне длин волн 3.74 - 15.4 мкм. Этот спектральный диапазон включает важные для восстановления температурного профиля атмосферы зоны поглощения углекислого газа (4.3 мкм и 15 мкм), водяного пара (6.3 мкм) и озона (9.6 мкм). Эти зоны показаны на рис. 2.5. Детальная структура некоторых участков спектра AIRS, выраженная в единицах яркостной температуры, для пикселей на поверхности суши и океана представлена также на рис. 2.7. Данные AIRS для пикселя с координатами 10 ю.ш., 100 в.д. на поверхности океана, представленные на этом рисунке, получены с сайта GSFC/NASA [92].
На рис. 2.8 показано положение каналов AIRS, используемых для восстановления характеристик атмосферы и температуры подстилающей поверхности.
Микроволновые радиометры AMSU регистрируют интенсивность теплового излучения в диапазоне 23.8 - 89.0 ГГц [90]. Этот диапазон включает полосу поглощения кислорода, линии водяного пара, а также окна прозрачности.
Одна из наиболее важных функций AMSU в комплексе AIRS состоит в измерении параметров атмосферы при наличии облачного покрова. Поскольку показания этих приборов слабо искажаются основной частью присутствующих в атмосфере облачных структур, то лишь их использование при обработке данных ИК-зондировшика AIRS высокого спектрального разрешения позволяет зондирующему комплексу AIRS осуществлять восстановление вертикальных профилей атмосферы даже при почти 80% закрытии зоны наблюдения облаками [68]. Измерение температурного профиля в стратосфере, где AMSU имеет лучшее вертикальное разрешение, является другой важной задачей радиометра.
Прибор VIS является 4-канальным спектрорадиометром, регистрирующим излучение в диапазоне 0.40 - 0.94 мкм. Основными задачами VIS являются обнаружение облачных структур в нижней части тропосферы и установление степени неоднородности ПП в каждой зоне наблюдения AIRS.
Прогнозирование максимальной скорости ветра при порывах
Для оценки максимальной скорости ветра Vma,x при порывах автор применял принятый в синоптической метеорологии метод, основанный на использовании данных по полю ветра на изобарической поверхности 850 гПа [И]. В соответствии с [11] данный метод принято применять при наличии мезоструи, присутствие которой диагностируют по большой ( 15 м/с) скорости ветра на этом уровне.
Прогноз Vmax давался с использованием эмпирической функции Knax( 85o) Н. А. Лебедевой [И]. Для автоматизации процесса анализа метеорологической обстановки и поиска зон возможных ЧС из-за сильного ветра данные [11] аппроксимированы функцией вида Vmax(M/c) = [769(V85o-13,l)]1/3. (3.1) При представлении прогностических данных по скорости ветра на уровне 850 гПа в графическом виде с использованием изолиний выражение (3.1) позволяет быстро определять зоны территории, в которых возможны ЧС, а также предельные значения скорости ветра в них.
Примеры распределения скорости ветра на уровне 850 гПа 26 января 2007 г. для двух сроков 06:00 и 12:00 UTC показаны на рисунке 3.12. Анализ этих данных показывает, что в зонах, в которых Vsso достигает 33,7 м/с, скорость ветра при порывах может достигнуть 25 м/с — значения, позволяющего относить метеорологическое явление к ЧС. Распределение максимальной скорости ветра при порывах 26 января 2007 г. в 06:00 UTC показано на рисунке 3.13.
По данным ММ5 сильный ветер 26 января 2007 г. должен быть в Усть-Калманке, Шипуново, Алейске, Краснощеково и ряде других населенных пунктов. Полученная в Центре мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера Управления по обеспечению мероприятий в области ГО, ЧС и пожарной безопасности в Алтайском крае информация подтвердила эти прогнозы.
Выше отмечалось, что ГУ «Алтайский ЦГМС» прогнозировались на период (1-2 июня) 2007 г. заморозки до -3 С. С целью верификации данных региональной численной модели прогноза ММ5 автором была проведена серия расчетов температуры воздуха на высоте 2 м и подстилающей поверхности для периода 31 мая - 2 июня. Модельные прогнозы ММ5 были построены с интервалами выдачи информации 0,5, 1 и 6 часов. На рисунках 3.14, 3.15 показаны прогностические данные по распределению температуры ПП на территории Алтайского края для сроков 21:30 и 22:00 UTC 31 мая 2007 г., а на рисунке 3.16 — распределения температуры ПП и воздуха на высоте 2 м для 21:30 UTC. На этих рисунках хорошо видна изолиния нулевой температуры. Изолинии отрицательных температур изображены штриховыми линиями. Анализ данных ММ5 для 31 мая - 2 июня показал, что лишь в утренние часы 1 июня 2007 г. (04:30 - 05:00 по местному времени) возможны на почве заморозки в восточных районах и на северо-западе края.
Для проверки прогнозов ММ5 были проведены измерения температуры воздуха в приземном слое атмосферы и температуры ПП с использованием данных зондирующего комплекса AIRS/Aqua для ночных витков 31 мая - 2 июня. Спутниковые данные для 31 мая (виток был в 21:30 UTC), представленные на рисунке 3.4, подтверждают прогнозные оценки ММ5 о заморозках на почве в этих зонах края.
Считается, что при ТТ (50-60) К возможны конвективные явления, приводящие к усилению ветра в приземном слое [135]. Превышение КК-индекса значения 30 С указывает на возможность гроз в этой зоне [11].
Распределения ТТ- и КК-индексов на территории Алтайского края 1 июня 2007 г. (05:08 UTC), полученные автором по данным MODIS, показаны на рисунках 3.17 и 3.18. Создание тематического продукта «ТТ-индекс» не представляет сложности, поскольку он входит в число характеристик, восстанавливаемых с использованием пакета PGE03. КК-индекс находился автором с использованием так называемой технологии «алгебры карт» ГИС GRASS, т. е. сложения и вычитания созданных по данным спутникового прибора слоев температуры воздуха и температуры точки росы на уровнях 850, 750 и 500 гПа. Нетрудно видеть, что оба индекса указывают на грозовые явления в западных районах края.
На основании выполненных исследований автор формулирует 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 соответствии с ГОСТом [47] под мониторингом лесных пожаров (лесопожарным мониторингом) понимается система наблюдений и контроля за пожарной опасностью в лесу по условиям погоды, состоянием лесных горючих материалов, источниками огня и лесными пожарами с целью своевременной разработки и проведения мероприятий по предупреждению лесных пожаров и (или) снижению ущерба от них.
