ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. ISSN 1684-1719. 2020. № 11
Оглавление выпускаТекст статьи (pdf)
DOI https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.11.6
УДК 528.8; 517
Адаптивный алгоритм обнаружения и мониторинга атмосферных рек
Е. В. Савченко, С. М. Маклаков
Фрязинский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А.Котельникова Российской академии наук, 141190, г. Фрязино, пл. Введенского, 1
Статья поступила в редакцию 2 ноября 2020 г., после доработки – 24 ноября 2020 г.
Аннотация. Предложен новый адаптивный метод обнаружения атмосферных рек (АР) над поверхностью океана. АР представляют собой нитевидные структуры в поле атмосферного водяного пара, обеспечивающие быстрый перенос влаги из тропиков в средние и высокие широты. В настоящее время сохраняются определенные сложности их обнаружения и мониторинга. Основу метода составляет адаптивный алгоритм вычисления расстояния Джеффриса-Матуситы между областями океана с высоким интегральным содержанием водяного пара и окружающими эти области местами с его фоновыми низкими показателями. Работоспособность разработанного метода подтверждена результатами анализа реальных данных по интегральному содержанию водяного пара в северной части Тихого океана. В целях качественного сравнительного анализа авторами дан краткий обзор методов, применяемых для обнаружения и мониторинга АР, резюмированы работы по исследованию влияния АР на региональные погодные условия, выделены и охарактеризованы отдельные этапы этих исследований, указаны наиболее перспективные аппаратные средства дистанционного зондирования АР. Результаты работы предлагается использовать для повышения точности и надежности автоматизированного обнаружения АР серверными средствами геопортала спутникового радиотепловидения (https://fireras.su/tpw/). Результаты работы представляют интерес для мультидисциплинарных исследований, в частности, для прогнозирования среднесрочных атмосферных процессов.
Ключевые слова: атмосферные реки, атмосфера, атмосферные процессы, климат, изучение климата, дистанционное зондирование, спутниковое зондирование, геопортал.
Abstract. A new adaptive method for detecting and monitoring atmospheric rivers (ARs) over the ocean surface is proposed. ARs is the filamentous structures in the field of atmospheric water vapor, which provide a rapid transfer of moisture from the tropics to mid and high latitudes. Currently, certain difficulties remain in their detection and monitoring. The method is based on an adaptive algorithm for calculating the Jeffreys - Matusita distance between areas of the ocean with a high integral water vapor content and the places surrounding these areas with its background low values. The efficiency of the developed method is confirmed by the results of analysis of real data on the integral content of water vapor in the North Pacific Ocean. For the purpose of a qualitative comparative analysis, the authors give a brief overview of the methods used for the detection and monitoring of ARs, summarized the work on the study of the influence of ARs on regional weather conditions, singled out and characterized individual stages of these studies, indicated the most promising hardware for AR remote sensing. The results of the work are proposed to be used to improve the accuracy and reliability of automated AR detection by server means of a geoportal of satellite radio-thermal imaging (https://fireras.su/tpw/). The results of the work are of interest for multidisciplinary research, in particular, for predicting medium-term atmospheric processes.
Key words: atmospheric rivers, atmosphere, atmospheric processes, climate, climate study, remote sensing, satellite sensing, geoportal.
Литература
1. Lackmann G.M., Gyakum J.R. Heavy Cold-Season Precipitation in the Northwestern United States: Synoptic Climatology and an Analysis of the Flood of 17–18 January 1986 // Weather and Forecasting. 1999. Vol.14. No.5. P.687-700.
2. Waliser D., Guan B. Extreme winds and precipitation during landfall of atmospheric rivers // Nature Geoscience. 2017. Vol. 10. P.179–183.
3. Newell R.E., Newell N.E., Zhu Y., Scott C. Tropospheric rivers? – A pilot study // Geophysical Research Letters. 1992. Vol.19. P.2401-2404.
4. Zhu Y, Newell R.E. Atmospheric rivers and bombs // Geophysical Research Letters. 1994. Vol.21.No.18. P.1999-2002.
5. Zhu Y., Newell R.E. A proposed algorithm for moisture fluxes from atmospheric rivers. // Mon. Weather Rev. 1998. Vol.126 (3). P.725–735.
6. Ermakov D.M. Satellite Radiothermovision of Atmospheric Processes: Method and Applications. Springer Praxis Publishing, 2020. Chapter 5. P.121 – 150.
7. Ermakov D.M., Sharkov E.A., Chernushich A.P. Satellite radiothermovision on synoptic and climatically significant scales. // Izvestiya Atmos. Oceanic Phys. 2017. Vol.59. No.9. P.973–978.
8. Dirmeyer P, Kinter J.L. The Maya Express: floods in the U.S. Midwest. 2009. https://doi.org/10.1029/2009EO120001.
9. Nayak M.A., Villarini G. Remote sensing-based characterization of rainfall during atmospheric rivers over the central United States // Journal of Hydrology. 2018. Vol.556. P.1038–1049.
10. Lavers D.A., Allan R.P., Wood E.F., Villarini G., Brayshaw D.J., Wade A.J. Winter floods in Britain are connected to atmospheric rivers // Geophysical Research Letters. 2011. Vol.38., L23803.
11. Komatsu K.K., Alexeev V.A., Repina I.A., Tachibana Y. Poleward upgliding Siberian atmospheric rivers over sea ice heat up Arctic upper air // Scientific reports. 2018. Vol.8. P.2872. https://doi.org/10.1038/s41598-018-21159-6
12. Ralph F.M., Dettinger M.D. Storms, floods, and the science of Atmospheric rivers // EOS, Transactions, American Geophysical Union. 2011. Vol.92. No.32. P.265–266.
13. Matrosov S.Y. Characteristics of Landfalling Atmospheric Rivers Inferred from Satellite Observations over the Eastern North Pacific Ocean // Monthly Weather Review. 2013. Vol. 141. P.3757-3768.
14. Wen Y., Behrangi A., Chen H., Lambrigtsen B. How well were the early 2017 California Atmospheric River precipitation events captured by satellite products and ground-based radars? // Q J R Meteorol. Soc. 2018. Vol.144 (Suppl. 1), P.344–359.
15. Ralph F.M, Neiman P.J., Wick G.A. Satellite and CALJET Aircraft Observations of Atmospheric Rivers over the Eastern North Pacific Ocean during the Winter of 1997/98 // Monthly Weather Review. 2004. Vol.132. P.1721-1745.
16. Shields C. A. et al. Atmospheric River Tracking Method Intercomparison Project (ARTMIP): project goals and experimental design // Geosci. Model Dev. 2018. Vol.11. P.2455–2474.
17. Kailath T. The Divergence and Bhattacharyya Distance Measures in Signal Selection // IEEE Transactions on Communication Technology. 1967. Vol.15. P.52-60.
18. Ермаков Д.М., Чернушич А.П., Шарков Е.А. Геопортал спутникового радиотепловидения: данные, сервисы, перспективы развития // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т.13. №3. С.46-57.
19. Савченко Е. В., Маклаков С.М., Васильев В. С. Развитие технологий виртуальной интеграции данных спутникового мониторинга земли в геопортале спутникового радиотепловидения // Сборник тезисов докладов XV Конференция молодых ученых "Фундаментальные и прикладные космические исследования". 11-13 апреля 2018 г., Москва. ИКИ РАН, р. 93.
Для цитирования:
Савченко Е.В., Маклаков С.М. Адаптивный алгоритм обнаружения и мониторинга атмосферных рек. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2020. №11. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.11.6