ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2023, № 11 · СМЕЖНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Информационная инфраструктура, обеспечивающая своевременное обнаружение мезомасштабных конвективных комплексов

В.П. Саворский1, А.П. Чернушич1, О.Ю. Панова1

1 ФИРЭ им. В.А. Котельникова РАН, Фрязино, Россия
Полный текст DOI: 10.30898/1684-1719.2023.11.19 УДК 528.8 EDN UYETQT

Аннотация

Описаны результаты разработки информационной инфраструктуры, обеспечивающей своевременное обнаружение мезомасштабных конвективных комплексов (МКК), описаны автоматические процедуры, реализующие основной функционал этой инфраструктуры. Наряду с обнаружением МКК описанные процедуры позволяют выявлять зоны глубокой конвекции, т. е. такие МКК, которые развиваются по сценарию «дневных штормов», т. е. интенсивных гроз, шквалов и смерчей. Информационная инфраструктура, обеспечивает интеграцию данных спутникового СВЧ-радиометрического зондирования геостационарных наблюдений в видимом и ИК диапазоне. Эта интеграция призвана обеспечивать восстановление атмосферных температурно-влажностных профилей в условиях чрезвычайных атмосферных ситуаций, вызываемых МКК. Методическая особенность развиваемого подхода заключается в минимизации вероятности остановки системы анализа данных при прекращении доступа к отдельным источникам априорной информации. В основу этой методики положено использование автоматической системы адаптации к изменению условий доступа и применение результатов модельных прогнозов развития атмосферных процессов.

  • мезомасштабные конвективные комплексы
  • опасные атмосферные явления
  • чрезвычайные ситуации
  • комплексный мониторинг
  • спутниковые данные
  • специализированные информационные системы
Abstract (in English)

Information infrastructure ensuring timely detection of meso-scale convective complexes

The results of the development of an information infrastructure that provides timely detection of mesoscale convective complexes (MCC) are described, automatic procedures that implement the basic functionality of this infrastructure are described. Along with the detection of MCC, the described procedures allow us to identify zones of deep convection, i.e. such MCC that develop according to the scenario of "daytime storms", i.e. intense thunderstorms, squalls and tornadoes. Information infrastructure, provides integration of satellite microwave radiometric sensing data of geostationary observations in the visible and IR range. This integration is designed to ensure the restoration of atmospheric temperature and humidity profiles in the conditions of emergency atmospheric situations caused by the MCC. The methodological feature of the developed approach is to minimize the probability of stopping the data analysis system when access to individual sources of a priori information is terminated. This technique is based on the use of an automatic system of adaptation to changes in access conditions and the application of the results of model forecasts of the development of atmospheric processes.

Для цитирования

Саворский В.П., Чернушич А.П., Панова О.Ю. Информационная инфраструктура, обеспечивающая своевременное обнаружение мезомасштабных конвективных комплексов // Журнал радиоэлектроники. – 2023. – № 11. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2023.11.19

Литература

  1. Кутуза Б. Г., Данилычев М. В., Яковлев О. И. Спутниковый мониторинг Земли: Микроволновая радиометрия атмосферы и поверхности. - 2016.
  2. Maddox R. A. Mesoscale convective complexes // Bulletin of the American Meteorological Society. - 1980. - С. 1374-1387.
  3. Назаренко А. В. Опасные природные явления. Часть III. Опасные явления погоды конвективного происхождения // Учебно-методическое пособие для вузов. Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета. - 2008. - С. 62.
  4. Шихов А. Н. и др. Идентификация мезомасштабных конвективных облачных систем со смерчами по спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2019. - Т. 16. - №. 1. - С. 223-236. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2019-16-1-223-236
  5. Алексеевский Н. И. и др. Наводнения на Черноморском побережье Краснодарского края // Водные ресурсы. - 2016. - Т. 43. - №. 1. - С. 3-3. https://doi.org/10.7868/s032105961601003x
  6. Саворский В. П. и др. Орбитальные СВЧ-радиометрические системы влажностного зондирования атмосферы диапазона 183, 31 ГГц // Радиолокация и радиосвязь. - 2020. - С. 198-202.
  7. Гайфулин Д. Р. и др. Использование информации спутникового микроволнового радиометра МТВЗА-ГЯ в системе усвоения данных Гидрометцентра России // Метеорология и гидрология. - 2017. - №. 9. - С. 36-47.
  8. Митник Л. М., Митник М. Л., Заболотских Е. В. Спутник Японии GCOM-W1: моделирование, калибровка и первые результаты восстановления параметров океана и атмосферы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2013. - Т. 10. - №. 3. - С. 135-141.
  9. Васильев В. С., Панова О. Ю., Саворский В. П. Информационная инфраструктура, обеспечивающая виртуальную интеграцию данных спутникового СВЧ-радиометрического зондирования // Распространение радиоволн. - 2021. - С. 710-715. https://doi.org/10.52452/00213462_2021_64_08_698
  10. Rosenfeld D., Ulbrich C. W. Cloud microphysical properties, processes, and rainfall estimation opportunities // Meteorological Monographs. - 2003. - Т. 30. - №. 52. - С. 237-258. https://doi.org/10.1175/0065-9401(2003)030<0237:CMPPAR>2.0.CO;2
  11. Rosenfeld D., Lensky I., Kerkmann J. Applications of Meteosat Second Generation (MSG)-Cloud processes // Darmstadt: EUMETSAT. - 2004. - URL: https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=https%3A%2F%2Fresources.eumetrain.org%2FIntGuide%2FPowerPoints%2FApplication%2F00_convection_day.ppt&wdOrigin=BROWSELINK (дата обращения: 12.09.2023).
  12. Heymsfield A. J. et al. Homogeneous ice nucleation in subtropical and tropical convection and its influence on cirrus anvil microphysics // Journal of the atmospheric sciences. - 2005. - Т. 62. - №. 1. - С. 41-64.
  13. Kerkmann J. Understanding Convective Clouds through the Eyes of (MSG). Cloud Particle Size. - 2016. - URL: https://www.slideserve.com/israel/understanding-convective-clouds-through-the-eyes-of-msg-cloud-particle-size (дата обращения: 12.09.2023).
  14. Zeschke B. The Day Convection RGB product // Australian Bureau of Meteorology - 2015. - URL: http://www.virtuallab.bom.gov.au/files/2814/4100/7318/ DayConvectionRGBTOTALoneslide_Compatibility_Mode.pdf (дата обращения: 12.09.2023).
  15. Kerkmann J. Applications of Meteosat Second Generation (MSG). RGB Images: Part 4. RGB Composites with Channels 01-11 and Their Interpretation // Eumetsat. Version 0.6. - 2004. - URL:https://www.slideserve.com/calix/applications-of-meteosat-second-generation-msg (дата обращения: 12.09.2023).
  16. Kerkmann J. RGB 05-06, 04-09, 03-01 ("Day Convective Storms") // Eumetsat. - 2010. - URL: https://www-cdn.eumetsat.int/files/2020-09/pdf_il_10_08_04.pdf (дата обращения: 12.09.2023).
  17. Instrument: SEVIRI: сайт/ Observing Systems Capability Analysis and Review Tool. - World Meteorological Organization, 2011-2023. - URL: https://space.oscar.wmo.int/instruments/view/seviri (дата обращения: 12.09.2023). - Текст: электронный.
  18. Instrument: AHI: сайт / Observing Systems Capability Analysis and Review Tool. - World Meteorological Organization, 2011-2023. - URL: https://space.oscar.wmo.int/instruments/view/ahi (дата обращения: 12.09.2023). - Текст: электронный.
  19. Himawari 8: сайт / Википедия. Свободная энциклопедия. - URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Himawari_8 (дата обращения: 12.09.2023). - Текст: электронный.
  20. Instrument: ABI: сайт / Observing Systems Capability Analysis and Review Tool. - World Meteorological Organization, 2011-2023. - URL: https://space.oscar.wmo.int/instruments/view/abi (дата обращения: 12.09.2023). - Текст: электронный.
  21. Instrument: MSU-GS: сайт / Observing Systems Capability Analysis and Review Tool. - World Meteorological Organization, 2011-2023. - URL: https://space.oscar.wmo.int/instruments/view/msu_gs (дата обращения: 12.09.2023). - Текст: электронный.
  22. Иванов В. В. и др. Восстановление полей метеорологических элементов по спутниковым изображениям облачности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2006. - Т. 3. - №. 1. - С. 280-286.