Глава 1. Метод CMORPH 7
1.1. Источники входных спутниковых данных 7
1.1.1. Спутниковые приборы ИК диапазона 8
1.1.2. СВЧ спутниковые приборы 9
1.1.3. Формирование карты осадков 11
1.1.4. Нормализация данных, полученных с разных датчиков 12
1.2. Методология 13
1.2.1. Определение векторов смещения 13
1.2.2. Алгоритм пространственно-временной оценки жидких осадков CMORPH 15
Глава 2. Оценка пространственно-временной динамики жидких осадков 18
2.1. Реанализ ERA5 18
2.1.1. Загрузка данных ERA5 19
2.1.2. Формат NetCDF 20
2.1.3. Чтение данных NetCDF 21
2.2. Алгоритм оценки пространственно-временной динамики жидких осадков 22
2.2.1. Расчёт скорости и направления ветра 22
Глава 3. Результаты работы алгоритма пространственно-временного сдвига данных 25
3.1. Программный комплекс пространственно-временнго сдвига данных 25
3.1.1. Ввод данных 25
3.1.2. Расчёт скоростей и направлений ветра 27
3.1.3. Морфинг входных данных 28
3.1.4. Вывод растров на экран 30
3.2. Результаты работы алгоритма 30
Заключение 35
Приложение A. Код программы для загрузки данных ре-анализа ERA5 на языке программирования Python 37
Приложение Б. Код алгоритма попиксельного смещения растра на языке программирования Python 38
Литература 41
Осадки, как метеопараметр, обладают высокой пространственно-временной изменчивостью [1]. Точные временные и количественные оценки жидких осадков необходимы во многих областях атмосферных исследований и отраслях народного хозяйства. Эти данные могут использоваться в таких областях как: оценка и смягчение последствий различных природных бедствий, уточнение краткосрочных прогнозов погоды, анализ климатических изменений, точное земледелие и прочие [2].
Известно, что для многих регионов Земли сложно определить точное количество жидких осадков и это связано, в первую очередь, с невозможностью оценки их полного суточного цикла.
В то время как данные об осадках можно без проблем получить во многих регионах, остаются места, где эта информация очень скудна или вообще практически отсутствует, как например, над океанами или в горной местности. Редкая сеть метеостанций не даёт полного описания поведения этого метеопараметра.
Космические наблюдения, в свою очередь, позволяют выполнять съемку на большой площади за один проход спутника [3]. Однако, они фиксируют осадки только на момент выполнения измерения, и даже если используется большое количество спутников, остаются области, которые данные дистанционного зондирования не покрывают. Тем не менее, такая информация о скорости выпадения осадков с временным разрешением в три часа или меньше может быть использована для оценки пространственно-временной динамики.
Одним из алгоритмов, разработанных для этих целей, является метод CMORPH (Climate Prediction Center (CPC) morphing method) [4]. В качестве данных для обработки используются данные микроволнового (СВЧ) и инфракрасного (ИК) диапазонов, получаемые дистанционно с искусственных спутников. Однако, у этого алгоритма наблюдается ряд недостатков:
1. Используются не все возможные данные, доступные в настоящее время;
2. Метод показывает некорректные результаты в ситуациях, когда направление ветра нелинейно.
Целью работы является разработка нового метода оценки пространственно-временной динамики жидких осадков базирующегося на данных спутниковых наблюдений.
Решаемые задачи:
1. Анализ метода CMORPH;
2. Формулирование ключевых элементов модернизированного алгоритма оценки пространственно-временной динамики жидких осадков;
3. Создание программного комплекса на языке программирования Python;
4. Верификация алгоритма с использованием данных реанализа ERA5.
Структура и объем работы. Квалификационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и приложения. Объем работы 40 страниц.
Первая глава посвящена рассмотрению метода оценки пространственно-временной динамики жидких осадков CMORPH.
Во второй главе обсуждается модель попиксельного смещения растра.
В третьей главе представлена блок-схема, основные части программного кода, а так же результаты работы алгоритма попиксельного смещения.
В заключении сформулированы основные результаты и выводы работы.
В приложении А приведена программа на языке программирования Python для загрузки данных реанализа ERA5.
В приложении Б приведена программа на языке программирования Python для оценки пространственно-временной динамики жидких осадков.
Работа посвящена разработке нового метода оценки пространственно-временной динамики жидких по данным спутниковых наблюдений.
Основные результаты выпускной квалификационной работы заключаются в следующем:
1. Предложена новая модель для оценки пространственно-временной динамики жидких осадков по данным спутниковых наблюдений, сформулированы основные этапы её работы;
2. Разработан программный комплекс для оценки пространственно-временной динамики жидких осадков на языке программирования Python;
3. Выполненная верификация предложенного метода с использованием данных реанализа ERA5 показала, что полученные результаты согласуются с эталонными значениями. Среднеквадратичное отклонении и коэффициент корреляции равны — 0.58 мм/час и 0.77, соответственно.
Результаты исследования были представлены на IX региональной молодежной конференции «Мой выбор — НАУКА!». По итогам конференции была написана статья, которая включена в сборник «Труды молодых ученых Алтайского государственного университета».
Автор выражает благодарность сотрудникам лаборатории космического мониторинга Алтайского государственного университета, принимавшим участие в обсуждении работы, а также научному руководителю доценту Мордвину Е.Ю. за руководство, постановку задач, обсуждение результатов и помощь в подготовке к защите.
