Тема: ХАРАКТЕРИСТИКИ ОБЛАЧНЫХ СИСТЕМ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ ПРИ РЕГИСТРАЦИИ В НИХ МОЛНИЕВОГО РАЗРЯДА

Актуальность данной работы заключается в том, что атмосфера Западной Сибири в теплый период года теплеет, и при наличии местных источников влаги, становится более влажной, что сопровождается интенсификацией конвективных процессов и увеличением частоты экстремальных погодных явлений, обусловленных ее развитием [1].
На территории Западной Сибири чрезвычайное положение из-за развития глубокой мезомасштабной конвекции в последние десятилетия повторялось гораздо чаще, чем до 2000 года. Кроме того, в 2012 году в Ханты-Мансийском регионе наблюдался смерч [2].
Физической основой, необходимой для формирования опасных конвективных явлений (грозы, град, шквалы, торнадо), является наличие в атмосфере мощных кучево-дождевых облаков. Результаты нескольких исследований показывают статистически значимые положительные тенденции в повторяемости кучево-дождевых облаков и отрицательные тенденции в других рассматриваемых формах облачности [3] на территории России в целом и Западной Сибири в частности [4]. В [5] также указано годовое количество осадков в регионе за период 1966-2014 годов. Преобладают обильные смешанные осадки, что указывает на высокую частоту образования кучево-дождевых облаков.
На фоне того факта, что потепление атмосферы в Западной Сибири продолжается в течение теплого периода года, есть основания предполагать, что в грозовой облачности происходят изменения ранее установленных физических характеристик, учет которых позволит улучшить идентификацию мощности конвективной облачности и повысит вероятность прогноза грозы и града.
Целью настоящих исследований является определение характеристик конвективной облачности, продуцирующей такие атмосферные явления как грозы и град по спутниковым данным.
Основные задачи исследования:
• Формирование базы данных о времени и месте локализации каждого конвективного явления (грозы и града) в период с 2015-2022.
• Извлечение данных о характеристиках грозовых облаков с градом и без града с продуктов Cloud_Top_Height, Cloud_Water_Path, Cloud_Optical_Thickness, Cloud_Effective_Radius с разрешением 5 км и 1 км.
• Сравнение полученных характеристик грозовой облачности и грозовой облачности с градом между собой. Поиск различий в физических характеристиках конвективной облачности во время гроз и гроз с градом.
• Сравнение продуктов MODIS c разрешением 5 км и 1 км.
• Сравнение результатов с опубликованными в научной литературе.
Объектом исследования является конвективная облачность с грозой и градом.
Предметом исследования являются характеристики грозовых и грозовых облаков с градом по спутниковым данным, различия между ними.
Материалы и методы исследования.
Численные схемы, основанные на методах пакетной обработки данных - организации выполнения нескольких программ в определенной последовательности. При анализе данных наблюдений использовались статистический и дискриминантный анализы.
Для составления выборки конвективной облачности с опасными явлениями, такими как гроза и град, были использованы материалы Западно-Сибирского УГМС и материалы журнала «ШТОРМ» Томского ЦГМС. По сформированным выборкам были отобраны спутниковые данные с промежутком между явлением и снимком максимум в 30 минут. Для этого использовался портал EARTHDATA [6], содержащий данные, получаемые с космических аппаратов Terra и Aqua в виде HDF-файла. Эти файлы содержат в себе набор характеристик облачных продуктов с разрешением 5 км и 1 км, из которых в настоящей работе использованы: Cloud_Top_Height (Высота ВГО), Cloud_Optical_Thickness (Оптическая плотность облака), Cloud_Water_Path (Водозапас облака), Cloud_Effective_Radius (Эффективный радиус облачных частиц - Каф). Все перечисленные характеристики конвективных облаков существенно различаются в облаках разной мощности.
После того как были созданы базы данных о характеристиках облачности во время, близкое к зарегистрированным случаям грозы и града, с помощью языка программирования Matlab был написан скрипт, позволяющий извлечь данные из файлов и составить наглядные изображения характеристик грозовых облаков и грозовых облаков с градом (Рисунок 1). 
После того как были извлечены параметры грозовой облачности с градом и без града со спутниковых данных, были пересчитаны значения водозапаса. Известно, что для расчета количества осажденной воды в облаке по спутниковым данным используются параметры
LWP - содержание воды в капельном облаке (г/м2) и IWP - содержание кристаллов льда в ледяном облаке (г/м2) [7]. Рассматриваемая облачность в данной работе является кучево-дождевой, а значит по морфологии является смешанной, то есть сумма LWP и IWP будет являться водозапасом облака. Расчет этих параметров осуществляется на основе значений т (оптическая плотность облака) и Яэф [7].
При расчете параметра LWP считается, что по вертикали масса жидкой воды (LWC, г/м3) и Яэф в облаке неизменны [8,9]:
2
LWP = -pwxre (1)
Где pw - плотность воды. Наблюдения за облаками нижнего яруса показали, что величина LWP корректно описывается линейной функцией от высоты НГО, А концентрация облачных капель с высотой в таких облаках примерно постоянна. Так формула (1) пришла к виду [10,11]:
5
ШР = -pwxre
Разница между оценками LWP по выражениям (1) и (2) в среднем составляет 0,83 [5]. С учетом величины ошибки определения оптической толщины, максимальная ошибка расчета LWP по формуле (2) составляет 20-40% [11].
Для расчета IWP используется формула, предложенная в [12]:
т 1/0,84
IWP =-—ттг
0,065
В [12] установлено, что эффективный радиус на вершине плотной ледяной облачности мало коррелирует с эффективным радиусом в толще облака.
В спутниковых данных прибора MODIS используется другой алгоритм определения водозапаса, который включает в себя определение температуры ВГО [13]. В следствии чего, имеются различия в значениях водозапаса. Поэтому был использован метод, который описан в других работах, и уже по нему проводился анализ.
Также в работе был проведен дискриминантный анализ характеристик грозовой облачности, продуцирующих грозу с градом и без града на основе случаев, которые наиболее близки по времени и месту их фиксации.
Цель дискриминантного анализа: на основе измерения различных характеристик (признаков, параметров) объекта классифицировать его, то есть отнести к одной из нескольких групп (классов) некоторым оптимальным способом.
Купить

Целью работы был анализ характеристик конвективной облачности, продуцирующей такие атмосферные явления как грозы и град по спутниковым данным (MODIS) в период с 2015-2022 гг
Основной задачей этого исследования было определение и сравнение характеристик грозовой облачности без града и грозовой облачности с градом c разрешением 5 км и 1 км.
В результате исследования получено:
1. Статистические характеристики грозовой облачности (среднее, максимальное и минимальное значение, медиана и стандартное отклонение) во время гроз без града, полученные по спутниковым данным КА Terra и Aqua с разрешением 5 и 1 км.
2. Статистические характеристики грозовой облачности во время гроз с градом, полученные по спутниковым данным КА Terra и Aqua с разрешением 5 и 1 км.
3. При сравнении продуктов КА Terra и Aqua с разрешением 5 км и 1 км не было найдено особых различий в полученных результатах, кроме того, что при разрешении 1 км можно более точно выбрать пиксель с данными.
4. Результаты сравнения конвективных облаков, продуцирующих грозу и грозу с градом:
• Водозапас грозовой облачности и грозовой облачности с градом на ВГО примерно одинаков, поскольку водозапас по спутниковым данным определяется лишь на вершине облачности;
• Величина водозапаса в грозовой облачности без града в среднем по продукту прибора MODIS с разрешение 5 км составила 3306,5 г/м2 (3301,3 г/м2 - разрешение 1 км), среднее значение рассчитанное по формулам (2, 3) в 5 км разрешении составило 5777,9 г/м2 (5753,8 - разрешение 1 км). В грозовой облачности с градом, величина водозапаса в среднем по продукту прибора MODIS с разрешением 5 км составила 3412,1 г/м2 (3579,8 г/м2 - разрешение 1 км), среднее значение рассчитанное по формуле (2, 3) в 5 км разрешении составило 5821,5 г/м2 (5939,6 г/м2 - разрешение 1 км);
• Высота ВГО в грозовой облачности без града в среднем составила 10007 м - разрешение 5 км, 10175 м - разрешение 1 км. В грозовой облачности с градом высота ВГО составила в среднем 9085 м - разрешение 5 км, 8913 м - разрешение 1 км;
• Оптическая плотность облачности почти во всех случаях была равна 100;
• Эффективный радиус частиц в грозовой облачности без града в среднем составил 36,7 мкм - разрешение 5 км, 36,5 мкм - разрешение 1 км. В грозовой облачности с градом эффективный радиус частиц составил в среднем 37,2 мкм - разрешение 5 км, 39,2 мкм - разрешение 1 км.
5. Согласно дискриминантному анализу получено что с 66 % вероятностью можно разделить грозовую облачность и грозовую облачность с градом по совокупности анализированных характеристик.
6. Сравнение полученных результатов с опубликованными ранее в научной литературе позволило сделать выводы:
• Если рассматривать характеристики конвективной облачности, то значения высоты ВГО и эффективного радиуса частиц, соответствуют стандартным значениям высоты ВГО - от 5 км до 10 км, эффективного радиуса частиц 35 мкм;
• Значения водозапаса по полученным спутниковым данным не отличаются при грозе без града и с градом, тогда как по аэрологическим данным эти различия заметны и могут достигать разницы в 13 кг/м2.
Таким образом полученные результаты позволяют сделать заключение, что использование данных КА Terra и Aqua возможно для детектирования грозовой облачности и облачности с грозой и градом, если для анализируемой территории определены пороговые значения ряда характеристик по данными аэрологического зондирования или ДМРЛ. Для детектирования потенциально опасной облачности, которая может дать град необходимо использовать данные геостационарных спутников с высокой частотой снимков (от 5 до 15 мин), что позволит отмечать развитие конвективных явлений и мощности облачных образований.

Купить