Разработка методов и средств текущего прогнозирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 11.00.09, доктор физико-математических наук Кузнецов, Анатолий Дмитриевич

• Кузнецов, Анатолий Дмитриевич
• доктор физико-математических наук
• 1998

Оглавление диссертации доктор физико-математических наук Кузнецов, Анатолий Дмитриевич

СОДЕРЖАНИЕ

Стр.

Введение

1. Технические средства автономного центра текущего прогнозирования

1.1. Организационная структура автономного центра текущего прогнозирования

1.2. Автоматизация метеорологической радиолокационной

станции MPJ1-5

1.2.1. Автоматизированные метеорологические радиолокационные комплексы "Метеоячейка " и АКСОПРИ

1.2.2. Автоматизированная система "Вертикаль" для вертикального радиолокационного зондирования атмосферы с высокой

разрешающей способностью

1.3. Автоматизация комплексной радиотехнической аэродромной метеорологической станции КРАМС-2

1.4. Автоматизация радиолокационной станции аэрологического зондирования "Метеорит"

1.5. Автоматизация получения изображений с метеорологических спутников Земли

1.6. Аэростатно-спутниковый комплекс зондирования атмосферы

1.7. Сетевое обеспечение автономного центра текущего прогнозирования

2. Математические методы обработки информации, получаемой техническими средствами автономного центра текущего прогнозирования

2.1. Математические методы цифровой обработки радиолокационных

и спутниковых изображений

2.1.1. Общие принципы цифровой обработки радиолокационных

и спутниковых изображений

2.1.2. Текстурный анализ изображений

2.1.3. Построение центральной линии объекта на спутниковых

и радиолокационных изображениях

2.1.4. Сегментация изображения

2.1.5. Локальная фильтрация спутниковых изображений

2.2. Математические методы обработки радиолокационных данных MPJI-5, получаемых с помощью системы "Вертикаль"

Стр.

2.3. Математические методы обработки результатов дистанционных спутниковых и наземных метеорологических измерений

2.3.1. Математические методы решения обратных задач

атмосферной оптики

2.3.2. Дистанционное зондирование профиля влажности атмосферы

2.3.3. Использование данных аэростатно-спутникового комплекса для повышения точности дистанционных методов зондирования атмосферы

2.3.4. Дистанционное зондирование параметров облачности

2.4. Использование данных автоматизированной метеостанции КРАМС-2

для уточнения вертикальных профилей метеорологических величин

2.5. Математические методы текущего прогнозирования временных рядов

3. Использование методов цифровой обработки изображений для целей текущего прогнозирования

3.1. Открытая интерактивная система цифровой обработки спутниковых

и радиолокационных изображений

3.2. Сегментация и контрастирование облачности на спутниковых и радиолокационных изображениях

3.3. Определение границ и представление положения и формы

облачных образований

3.4. Определение положения и представления формы атмосферных фронтов

по спутниковым изображениям

4. Апробация методов текущего прогнозирования

4.1. Анализ результатов текущего прогнозирования эволюции атмосферных фронтов

4.2. Анализ результатов текущего прогнозирования положения

и формы облачных образований

Заключение

Список использованных источников

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов и средств текущего прогнозирования»

ВВЕДЕНИЕ

Технический прогресс и, особенно, современный этап развития компьютерной техники, компьютерных сетей и информационных технологий существенно преобразили практически все виды практической деятельности человека. Изменились как характер решаемых в производственной сфере задач, так и, что особенно существенно, методы и средства их решения. Однако значительный научный и технический прогресс не изменил роль и значение метеорологических факторов практически во все сферах хозяйственной деятельности. Поэтому среди основных проблем современного этапа развития метеорологии по прежнему остается задача совершенствования оправдываемости прогнозов погоды различной заблаговременности. Не останавливаясь на проблеме долгосрочных прогнозов погоды, рассмотрение которой выходит за рамки данной работы, следует отметить, что оправдываемость среднесрочных прогнозов погоды с заблаговременностью до 3 суток в последние десятилетия значительно улучшилась. Такой прогресс стимулировался запросами потребителей этих прогнозов, развитием технических средств осуществления метеорологических наблюдений и теоретических методов их усвоения/1,2/.

До настоящего времени минимальная заблаговременность прогноза погоды определялась не только требованиями потребителей, но и тем временным интервалом, который был необходим для получения, обработки, передачи и анализа данных метеорологических наблюдений. Поэтому прогнозы с малой заблаговременностью (вплоть до 0.5 - 1 часа) ранее не могли использоваться в оперативной метеорологической практике в связи с существующими тогда техническим ограничениями. Использование существующих в то время технических средств наблюдений и каналов связи приводило к тому, что для получения, передачи и обработки необходимой для осуществления таких прогнозов метеорологической информации, а также представления их потребителю требовалось значительно больше времени, чем заблаговременность прогноза.

Практические потребности современного общества поставили перед метеорологией задачу создания средств и методов составления прогнозов погоды малой заблаговременности. Это сверхкраткосрочные (согласно терминологии ВМО -с заблаговременностью до 12 ч) и текущие, т. е. постоянно обновляемые по мере поступления метеорологической информации (по терминологии ВМО - наукастинг

(ГчГодусазЙ!^), с заблаговременностью до 3 ч) /3/. Необходимость в такого рода прогнозах погоды давно уже ощущала авиация и космонавтика, заинтересованные в информации о состоянии атмосферы на предполагаемые моменты времени взлета и посадки летательных аппаратов или запуска ракет; подразделения, обеспечивающие проведение активных воздействий на атмосферные процессы, в том числе с целью предупреждения градобития, рассеивания туманов, увеличения осадков, обеспечения комфортных условий проведения ответственных спортивных или политических мероприятий на открытом воздухе; строительные организации при осуществлении ответственных и дорогостоящих строительно-монтажных работ, в частности - с использованием вертолетов и т. д. Потребителями такого рода прогнозов являются наземный транспорт, коммунальное хозяйство крупных городов, а также специализированные подразделения МЧС России (оперативное специализированное гидрометеорологическое обеспечение в условиях возникновения чрезвычайных ситуаций). Такого рода метеорологические прогнозы призваны оперативно обеспечивать указанных потребителей необходимой метеорологической информацией с нужной детализацией и с учетом специфики их деятельности.

Решение задачи прогноза погоды малой заблаговременное™ оказалось возможным благодаря развитию контактных и дистанционных (активных и пассивных) средств и методов метеорологических измерений: лидары, спектрометры и радиометры наземного и космического базирования, МСЗ на геостационарных и полярных орбитах, МРЛ и доплеровские МРЛ, автоматические наземные метеорологические станции. Кроме того, решению этих задач способствовало развитие вычислительной техники, компьютерных сетей и информационных технологий. Это обеспечило технические возможности автоматизации практически всех этапов получения, первичной обработки и передачи данных метеорологических наблюдений, позволяющих в реальном масштабе времени получать, обрабатывать и передавать огромный объем метеорологической информации о состоянии атмосферы со значительной территории.

Однако задача реализации текущих прогнозов накладывает свои специфические требования как на необходимую для их осуществления материально-техническую базу, так и на создание соответствующей теоретической основы и программного обеспечения (математических моделей, реализованных в виде пакетов прикладных программ для современных ПЭВМ). Это вызвано прежде всего тем, что для осуществления текущего прогноза необходимо применение новых методов и подходов обработки и представления информации по сравнению с традиционными

синоптическими и численными методами прогноза, поскольку только в этом случае может быть обеспечена его необходимая детализация. По этой причине проблема осуществления текущего прогнозирования все еще находится в стадии своего становления, особенно при совместном усвоении такой разнородной

метеорологической информации как спутниковая, радиолокационная, аэрологическая и т. д. С учетом этого обстоятельства целью и задачами диссертации являлись:

1) разработка структуры автономного центра текущего прогнозирования;

2) разработка и реализация теоретических и методических положений по модернизации существующих и созданию новых технических средств получения и обработки метеорологической информации применительно к решению задачи текущего прогнозирования атмосферных процессов;

3) реализация действующего макета автономного центра текущего прогнозирования атмосферных процессов на базе имеющихся в РГГМУ измерительно-информационных метеорологических систем;

4) разработка и исследование методов текущего прогнозирования.

Таким образом, в диссертационной работе осуществляется решение важных и актуальных научных проблем по разработке и созданию теоретических методов и технических средств для практического осуществления текущего прогнозирования атмосферных процессов, имеющих большое народнохозяйственное значение. При этом были получены новые научные результаты, которые кратко можно сформулировать следующим образом:

1. Разработаны методы обработки разнородной метеорологической информации, в частности, впервые разработан параметрический метод описания положения и формы атмосферных фронтов и облачных образований, адаптированный для решения задачи текущего прогнозирования.

2. На обширном фактическом материале апробированы как уже существующие, так и разработанные схемы и методы цифровой обработки метеорологических изображений.

3. Созданы новые технические средства, позволяющие осуществить модернизацию стандартных измерительно-информационных метеорологических систем для решения задачи текущего прогнозирования.

4. Разработан метод текущего прогнозирования эволюции атмосферных фронтов и облачных образований.

Практическая значимость диссертации определяется тем, что в процессе ее выполнения в РГГМУ был создан действующий макет автономного центра текущего прогнозирования мезомасштабных атмосферных процессов, а также тем, что разработанные методы и технические средства могут быть использованы:

- для оперативной передачи всей получаемой центром метеорологической информации в прогностические подразделения;

- непосредственно для составления и передачи текущих прогнозов потребителям;

- для мониторинга состояния атмосферы.

Концепция и тактико-технические данные разрабатываемого и созданного в РГГМУ автономного центра текущего прогнозирования могут быть использованы при промышленном производстве автоматизированных систем получения и обработки метеорологической информации, при создании автоматизированного рабочего места метеоролога.

Достоверность результатов исследования обуславливается тем, что разработанные новые технические средства апробированы в процессе функционирования автономного центра текущего прогнозирования, а методы текущего прогнозирования апробированы на репрезентативной выборке реальных метеорологических данных. Сравнение результатов прогноза с фактическим состоянием атмосферы показало, что использование предложенных методов позволяет увеличить оправдываемость текущего прогноза эволюции атмосферных фронтов и облачных образований в среднем на 10 % при заблаговременности до 3 часов (по сравнению с инерционным прогнозом).

Основные результаты диссертационной работы реализованы в РГГМУ в процессе создания автономного центра текущего прогнозирования. Произведена модернизация стандартных измерительно-информационных метеорологических систем и осуществлено их сопряжение с ПЭВМ. На основе разработанных алгоритмов созданы и доведены до практического использования программы текущего прогнозирования для ПЭВМ.

Основные результаты диссертационной работы (в том числе полученные при ее выполнении математические модели и программные продукты) реализованы в РГГМУ в процессе создания автономного центра текущего прогнозирования и используются в учебном процессе, для проведения научных исследований в рамках выполнения госбюджетной НИР кафедры ЭФА "Разработка средств и методов анализа и сверхкраткосрочного прогноза атмосферных процессов", в работе

созданного при РГГМУ Регионального метеорологического учебного центра ВМО. Произведена модернизация стандартных измерительно-информационных метеорологических систем и осуществлено их сопряжение с ПЭВМ. На основе разработанных алгоритмов созданы и доведены до практического использования программы текущего прогнозирования для ПЭВМ.

Результаты работы докладывались на Всесоюзном симпозиуме по радиофизическим исследованиям атмосферы (октябрь 1975 г.), на 1-ой Всесоюзной конференции "Биосфера и климат по данным космических исследований" (Баку, 1982 г.), на Всесоюзной научно-методической конференции по применению технических средств обучения в учебном процессе (Москва, 1984 г.), на Всесоюзной конференции "Использование спутниковой информации в исследовании океана и атмосферы" (г. Звенигород, 1989 г.), на III научно-технической конференции Воронежского Высшего Военного Авиационного инженерного училища (1992 г.), на Всероссийских научно-технических семинарах "Обнаружение электрически активных облаков, потенциально молниеопасных для летательных аппаратов" (Санкт-Петербургб, декабрь 1996 г. и ноябрь 1997 г.), на XV и XVI Всероссийских симпозиумах "Радиолокационные исследования природных сред" (Санкт-Петербург, апрель 1997 г. и апрель 1998 г.), на Итоговых сессиях Ученого совета РГГМУ в 1994, 1995, 1996 и 1997 годах, на научных семинарах Научно-исследовательского центра дистанционного зондирования атмосферы при ГГО им. А.И. Воейкова, на расширенном научном семинаре кафедры ЭФА РГГМУ.

На защиту выносятся следующие основные положения работы:

1. Организационная структура автономного центра текущего прогнозирования атмосферных процессов.

2. Технические решения, связанные с модернизацией входящих в состав автономного центра стандартных измерительно-информационных метеорологических систем и методы обработки метеорологической информации, получаемой в процессе их функционирования.

4. Математические методы обработки результатов измерений, выполненных с помощью модернизированных измерительно-информационных систем, и методы текущего прогнозирования атмосферных процессов.

5. Результаты апробации на фактическом материале методов текущего прогнозирования.

Все теоретические результаты, представленные в диссертационной работе, были получены либо самим автором, либо совместно с руководимыми автором

аспирантами Сероуховой О.С., Бриедис Т.Е. и Симакиным А.Д. Разработка и реализация технических решений по модернизации измерительно-информационных систем осуществлялась руководимыми автором временными научными коллективами, состоящими из сотрудников кафедры ЭФА.

По теме диссертации опубликовано 65 работ, в том числе две монографии, учебник (2 главы) и четыре учебных пособия.

Диссертация изложена на 238 страницах машинописного текста. Состоит из введения, 4 разделов, заключения и списка литературы. Текст содержит 90 рисунков и 21 таблицу. Список использованной литературы включает 262 наименования.

1. ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА АВТОНОМНОГО ЦЕНТРА ТЕКУЩЕГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

1.1. Организационная структура автономного центра текущего прогнозирования

В процессе развития метеорологии постоянно создавались и совершенствовались технические измерительные средства и методы обработки данных метеорологических наблюдений, необходимые как для исследования атмосферных процессов, так и для осуществления оперативного прогнозирования этих процессов и связанных с ними явлений погоды. Совершенствование технических средств стимулировало развитие теоретических методов усвоения информации для изучения атмосферных процессов и составления прогнозов погоды, а развитие теории, в свою очередь, ставило перед учеными задачу создания новых технических средств и методов проведения метеорологических наблюдений для получения той информации, которая необходима для внедрения этих новых теоретических методов в оперативную практику.

Возрастающие требования к точности и подробности информации о текущем состоянии погоды и тенденциях ее изменения привело к тому, что наряду со ставшими уже традиционными прогнозами, появилась насущная необходимость в составлении прогнозов с заблаговременностью от нескольких десятков минут до нескольких часов. Такие прогнозы по терминологии ВМО получили название текущее прогнозирование и сверхкраткосрочные прогнозы погоды.

Текущее прогнозирование основано на практически полностью автоматизированных оперативных средствах и методах получения и обработки метеорологической информации о состоянии атмосферы и протекающих в ней процессах. Причем термин "оперативное" при текущем прогнозировании отличается от того, который используется в синоптической практике тем, что для прогноза на 1-3 часа процесс получения метеорологической информации, ее обработки, передачи и использования для составления прогноза должен занимать всего 10-15 минут.

Ранее уже указывались временные масштабы прогнозируемых процессов. В качестве пространственных масштабов можно указать три: синоптический масштаб (район, область) - 1000-1500 км, мезомасштаб (мегаполис) - 150-200 км и локальный

масштаб в 20-30 км (микрорайон мегаполиса, промышленное предприятие, стадион, аэропорт, космодром и т. п.). Эти три взаимно дополняющие друг друга масштаба позволяют наблюдать, анализировать и осуществлять текущее прогнозирование различных метеорологических процессов и явлений (от циклонов и атмосферных фронтов до локальных конвективных ячеек), при этом детализация процессов увеличивается по мере уменьшения пространственного масштаба. Естественно, указанные пространственно-временные масштабы диктуют весьма жесткие требования к составу измерительно-информационных систем (ИИС), входящих в состав центра текущего прогнозирования или поставляющих ему информацию по каналам связи, а также схемам их функционирования.

Для осуществления текущего прогнозирования необходимо выполнение следующих этапов:

1. Проведение комплексных метеорологических наблюдений в режиме, адаптированном к решению задачи текущего прогнозирования.

2. Сбор и обработка данных метеорологических измерений с учетом временных и пространственных масштабов прогнозируемых процессов.

3. Анализ этих данных и составление текущего прогноза.

4. Передача текущего прогноза в форме, удобной для использования ее потребителями (с учетом специфики их интересов).

В настоящее время при реализации текущего прогнозирования для экономии финансовых средств представляется целесообразным использование автономных специализированных центров на базе научно-исследовательских организаций или специализированных учебных заведений, имеющих в своем составе необходимые технические средства и располагающие квалифицированным научным и инженерным персоналом. Именно здесь возможно с минимальными затратами использовать уже имеющиеся технические средства из-за наличия определенной "свободы" в использовании сложной и дорогостоящей измерительной и вычислительной техники, режим работы которых не подвержен жесткой регламентации.

В дальнейшем, по мере развития текущего прогнозирования, информационная система, образующая основу этого вида метеорологического обеспечения, должна строиться по иерархическому принципу и состоять из нескольких уровней. Первый уровень - автономные центры. Второй уровень системы образуют региональные центры, где осуществляется обобщение и анализ полученных данных по территории, где локализованы эти центры. Третий уровень системы составляет Гидрометцентр России.

При создании автономного центра текущего прогнозирования его основными задачами являются:

- разработка и апробация методов текущего прогнозирования;

- разработка, создание и апробация средств и методов, необходимых для модернизации измерительно-информационных систем с учетом специфических требований текущего прогнозирования;

- опытное распространение текущих прогнозов для отработки методов и форм их представления заинтересованным потребителям;

- создание банка метеорологических данных;

- внедрение текущего прогнозирования в оперативные прогностические подразделения.

- интеграция центра с организациями, осуществляющими получение и распространение гидрометеорологической информации.

Важной организационной проблемой является определение структуры центра, которая, в свою очередь, зависит от состава данных, необходимых для выполнения текущего прогнозирования с учетом уже указанных ранее временных и пространственных масштабов /4/. В настоящее время хорошо известны требования, предъявляемые к первичной метеорологической информации (по ее составу и пространственно-временному разрешению) для составления традиционных прогнозов погоды 151. Однако в данном случае является естественным обратиться к анализу той первичной информации, которая необходима для составления сверхкраткосрочных прогнозов. Эти прогнозы по своим пространственно-временным масштабам наиболее близки к текущему прогнозированию /3, 6-12/.

Как следует из анализа работ, посвященных этой проблеме /13-18/, для составления сверхкраткосрочных прогнозов необходимы данные о полях облачности, высотные профили температуры, влажности, скорости и направления ветра, а также карты погоды. Всю эту информацию о состоянии атмосферы (с больших территорий за относительно небольшой промежуток времени) позволяют оперативно получать современные метеорологические измерительно-информационные системы. Это прежде всего системы активного и пассивного дистанционного зондирования (МРЛ и доплеровские МРЛ, спутниковые и наземные системы дистанционного зондирования параметров атмосферы /19/ и картирования облачности по измерениям электромагнитного излучения в различных спектральных диапазонах), автоматические метеорологические станции /20/, станции аэрологического зондирования, а также автоматизированные системы построения синоптических

карт. По финансовым и по организационным причинам именно уже существующие системы должны обеспечить получение метеорологической информации для текущего прогнозирования. В большинстве случаев достаточна лишь их модернизация, прежде всего, в плане практически полной автоматизации всего процесса получения с их помощью метеорологической информации.

По техническому оснащению автономный центр текущего прогнозирования должен содержать в своем составе следующие измерительно-информационные и информационные системы:

- метеорологический радиолокатор;

- автономный пункт приема спутниковой информации;

- метеорологическую станцию;

- каналы связи и компьютерное оборудование для принятия и передачи метеорологической информации;

- автоматизированное рабочее место синоптика.

При этом использование компьютерных сетей, объединяющих как входящие в состав центра измерительно-информационные системы, так и осуществляющие прием и передачу данных, имеет принципиальное значение для успешного функционирования центра. Все входящие в состав центра измерительно-информационные системы должны быть объединены единой внутренней компьютерной сетью с сервером, обеспечивающим оперативный сбор и передачу данных измерений в ПЭВМ, осуществляющие их оперативную обработку и составление текущего прогноза. Этот же сервер должен осуществлять прием дополнительных данных и передачу информации потребителям. Таким образом, центр должен быть и достаточно мощным информационным центром, использующим современные компьютерные системы связи.

В рамках данной работы не представляется целесообразным детальное рассмотрение существующих в России и за рубежом измерительно-информационных систем, которые в соответствии с приведенным выше перечнем должны войти в состав центра. Совершенно понятно, что метеорологическое приборостроение постоянно развивается и замена той или иной информационно-измерительной системы на более совершенную позволит улучшить информационное обеспечение текущего прогнозирования. Здесь, например, можно отметить, что просто различие более чем в 2000 раз стоимости пунктов приема спутниковой информации достаточно красноречиво свидетельствует и о различии в их технических возможностях /21/. При практической реализации центра всегда будет существовать

дисгармония между желанием оснастить его наиболее современной аппаратурой и стоимостью этой аппаратуры. И только практические потребности и экономический эффект от использования текущего прогнозирования в будущем определят "золотую середину".

С учетом этого обстоятельства создание в РГГМУ (в соответствии с представленной концепцией) автономного центра текущего прогнозирования, структура которого схематически представлена на рис. 1.1, базировалось на использовании уже имеющихся здесь технических средств. В состав центра вошли:

1) МРЛ-5;

2) автономные пункты приема спутниковой информации: Дека-1700 (в видимом и инфракрасном диапазонах с геостационарного спутника "Метеосат"), "МР-1000" и "Сюжет-М" (прием изображений с полярных спутников "Метеор" и "НОАА");

3) автоматическая аэродромная метеостанция КРАМС-2;

4) макет автоматизированного рабочего места синоптика на базе пакета "Оскар";

5) система комплексного температурно-ветрового зондирования " Метеорит-МАРЗ ".

Ранее при обосновании необходимых для проведения текущего прогнозирования систем не указывалась система аэрологического зондирования, хотя получение информации о вертикальных профилях метеорологических величин имеет важное значение для прогноза погоды различной заблаговременности, в том числе и для текущего прогнозирования. Кроме того, эта информация используется при обработке данных спутниковых и радиолокационных наблюдений. С учетом стоимости и малой оперативностью контактных методов радиозондирования атмосферы представляется целесообразным прием центром текущего прогнозирования получаемой в этом случае информации о вертикальных профилях метеорологических величин по каналам связи (например, системой "Оскар"). Однако наличие автономной станции аэрологического зондирования позволяет получать более детальную информацию о вертикальной структуре атмосферы и использоваться для увеличения частоты зондирования. По этой причине в состав автономного центра была включена и система аэрологического зондирования "Метеорит - МАРЗ", хотя включение этой системы потребовало модернизацию используемой здесь системы обработки данных.

модем —

'Метеоячейка"

МРЛ-5

ТЛФ-линия

"Вертикаль"

Метеорит-2

Структурная схема автономного центра текущего прогнозирования

МАРЗ -2

ПК ПК

5 6

ПК 7

Датчики

АТМС

Рис. 1.1

Выше уже отмечалась особая важность автоматизации функционирования всех входящих в центр систем. Поэтому следующим (после определения структуры центра) важным этапом создания центра является определение средств и методов модернизации перечисленных выше систем. Для этого необходимо совместно рассмотреть имеющиеся и необходимые для текущего прогнозирования технические возможности этих систем. Этому посвящены последующие разделы данной главы, где будут рассмотрены пути и методы устранения отмеченных (с точки зрения реализации текущего прогнозирования) у измерительно-информационных систем недостатков.

Кроме того, в данной главе будут рассмотрены и перспективные методы проведения метеорологических наблюдений, которые могут быть реализованы в дальнейшем, а получаемая с их помощью информация использоваться при составлении текущих прогнозов. В частности, будут рассмотрены методы дистанционного зондирования профиля влажности с использованием спутниковых или наземных измерений радиации в инфракрасных полосах поглощения водяного пара. Рассматривается и применение данных, получаемых при использовании аэростатно-спутникового комплекса зондирования атмосферы как для получения метеорологической информации, так и для повышения точности данных дистанционного зондирования.

1.2. Автоматизация метеорологической радиолокационной станции МРЛ-5

Метеорологические импульсные радиолокационные станции типа МРЛ предназначены для количественных измерений мощности сигналов, отраженных от облаков и осадков. При их использовании основой для получения метеорологической информации является измеряемая с их помощью радиолокационная отражаемость. С целью достаточно надежного обнаружения облаков и осадков с малыми значениями радиолокационной отражаемости метеорологические РЛС должны обладать значительным энергетическим потенциалом, что обеспечивается применением соответствующих магнетронных генераторов и высокочувствительных приемных устройств. Важной особенностью метеорологических РЛС (по сравнению с РЛС другого назначения) является большой динамический диапазон приемного устройства. Это обусловлено большим

интервалом значений мощности радиолокационных сигналов, принимаемых от облаков и осадков /22-25/.

Существующие МРЛ обеспечивают решение следующих задач /26, 27/:

- обнаружение и определение местоположения и высот зон радиоэхо кучево-дождевых облаков с явлениями (ливни, грозы, град);

- предупреждение о грозах, граде и сильных ливневых дождях;

- определение скорости и направления перемещения зон радиоэхо кучево-дождевых облаков и зон радиоэхо осадков обложного характера;

- определение верхней границы радиоэхо всех обнаруживаемых облаков и нижней границы радиоэхо облаков верхнего и среднего ярусов;

- определение тенденции изменения радиолокационных характеристик облачного поля (системы);

- определение эволюции радиоэхо кучево-дождевых облаков;

- определение высот нулевой изотермы при наличии слоисто-дождевых облаков;

- оценки мгновенной максимальной интенсивности выпадающих осадков в радиусе до 90 км от МРЛ;

- определение площадей, занятых радиоэхо осадков.

Радиолокационные наблюдения (по данным одного МРЛ или сети МРЛ) в сочетании с другими видами метеорологической информации и данными МСЗ необходимы для анализа условий погоды в зонах фронтов, для определения характера воздушной массы (устойчивая, неустойчивая), а также для уточнения положения зон фронтальных разделов и их эволюции/26-28/. Дискретность по времени радиолокационных наблюдений в настоящее время составляет 10-15 минут. При этом радиолокационная информация наиболее достоверна в "эффективном радиусе обнаружения" МРЛ, где с высокой степенью вероятности (90-100%) обнаруживаются осадки, грозы, град. Летом эффективный радиус обнаружения составляет 150-200 км, зимой 50-90 км.

Перечисленные здесь возможности современных МРЛ (не говоря уже о доплеровских МРЛ, возможности которых значительно шире) в сочетании с высокой их оперативностью объясняют важность включения МРЛ в состав автономного центра текущего прогнозирования. Однако непосредственное использование серийно выпускаемых в нашей стране МРЛ-5 для решения задач текущего прогнозирования затруднено из-за низкого уровня предусмотренной в этих станциях автоматизации обработки данных радиолокационных наблюдений. Поэтому первой задачей,

связанной с использованием MPJ1-5 в составе центра, является комплексная автоматизация ее работы. Для ее решения была использована одна из двух имеющихся в России систем автоматизации: на MPJI-5 была установлена система автоматизации "Метеоячейка", превратившая станцию в автоматизированный радиолокационный комплекс. Кроме того, для расширения возможностей проведения радиолокационных наблюдений на станции была установлена автоматизированная система "Вертикаль", позволяющая получать вертикальные профили радиолокационной отражаемости высокого пространственного разрешения. Система "Вертикаль" была впервые создана и апробирована в процессе выполнения диссертационной работы. В связи с этим она будет более детально рассмотрена в конце данного раздела.

1.2.1. Автоматизированные метеорологические радиолокационные комплексы "Метеоячейка"и АКСОПРИ

В настоящее время функционируют две отечественные автоматизированные системы, осуществляющие сбор, обработку и представление радиолокационной информации: автоматизированные радиолокационные комплексы типа АКСОПРИ, которыми оснащены пять MPJI-5, и автоматизированные радиолокационные комплексы типа "Метеоячейка" - шесть MPJI-5.

Комплексы состоят из серийно выпускаемых устройств:

- метеорологического радиолокатора MPJ1-5;

- аппаратуры предварительной обработки сигналов АПОС;

- управляющего вычислительного комплекса УВК на основе ПЭВМ типа IBM РС\АТ;

- блока сопряжения, объединяющего все три компонента в комплекс.

В состав комплекса входит также аппаратура передачи информации и программное обеспечение.

Автоматизированные радиолокационные комплексы (АКСОПРИ и "Метеоячейка") имеют развитое программное обеспечение, позволяющее полностью автоматизировать процессы сбора радиолокационной информации, ее интерпретацию и представление. Программное обеспечение комплексов составлено с учетом требований широкого круга потребителей.

Программное обеспечение комплексов позволяет:

- организовать расчет и представление метеопараметров;

- вести обработку и архивацию данных;

- организовывать быстрый просмотр выбранной последовательности изображений;

- осуществлять передачу оперативной информации удаленным потребителям по телефонным и телеграфным линиям связи.

Кроме того, программное обеспечение позволяет выполнить следующие операции:

- исключение отражения от местных предметов;

- наложение карты местности и условных обозначений;

- обеспечение проверки комплекса на соответствие требованиям технических условий;

- снятие сквозных характеристик измерительных трактов для калибровки режимов;

- ориентирование MPJT по азимуту и углу места, по радиоизлучению Солнца.

Комплексы обеспечивают выполнение следующих работ:

- получение радиолокационной информации об облачности и осадках, ее обработка, метеорологическая интерпретация и представление в требуемом различными потребителями виде;

- идентификация опасных для авиации явлений погоды (ливень, гроза, град, шквал), связанных с мощной кучево-дождевой облачностью;

- расчет вектора перемещения облачных систем;

- оперативную передачу информации удаленным потребителям с помощью модемов по стандартным телефонным линиям связи (в локальные прогностические органы, синоптикам АМСГ, в пункты управления активными воздействиями, в автоматизированные системы управления воздушным движением и т. д.);

- архивацию получаемой информации и выдачу ее по запросу потребителя.

Автоматизированный метеорологический радиолокационный комплекс (АМРК) "Метеоячейка" состоит из метеорологического радиолокатора MPJI-5, устройства предварительной обработки информации дистанционного (УПО-Д), автоматизированного рабочего места оператора-радиометеоролога (АРМ-ОР) на базе ПЭВМ IBM PC/AT. Аппаратура построена по модульному принципу; основной нестандартный модуль (УПО-Д) оканчивается стандартным интерфейсом, что позволяет использовать в комплексе ЭВМ различных типов. Все это обеспечивает определенную гибкость системы. Возможность передавать данные из УПО-Д в вычислительный комплекс по физической линии или высокоскоростным каналам (до 9600 бод) позволяет создавать пространственно разнесенный комплекс, когда MPJI может быть удален от вычислительного комплекса на значительное расстояние.

В радиусе обзора 200 км вся площадь разбивается на квадраты 4 х4 км. Для каждого квадрата определяется максимальная высота радиоэха и радиолокационная

отражаемость в семи слоях. Толщина слоев зависит от сезона и равна 1500 м для теплого и 1000 м для переходного и холодного периодов года.

Алгоритмы распознавания явлений в комплексе "Метеоячейка" максимально приближены к неавтоматизированным и при принятии решения о степени опасности явления имеют вероятностный характер, также как и в неавтоматизированном режиме работы МРЛ.

После окончания приема массива радиолокационных характеристик запускается программа интерпретации. По директивам оператора на цветной телевизионный индикатор для оперативного контроля качества информации могут быть выведены:

• карты отражаемости на пяти уровнях по высоте и карта максимальных высот;

• карта метеоявлений;

• карта контуров опасных явлений;

• штормовое предупреждение об опасных явлениях.

По своему составу автоматизированный метеорологический радиолокационный комплекс АКСОПРИ во многом соответствует системе "Метеоячейка". В оперативном режиме работы комплекса предусмотрено получение следующей информации по полю 400 км х 400 км (200 км х 200 км; 100 км х 100 км) с центром в месте установки АКСОПРИ:

- распределение радиолокационной отражаемости на любой заданной высоте;

- мгновенная интенсивность осадков;

- высота верхней границы облачности;

- опасные явления погоды, связанные с облачностью;

- вертикальные сечения отражаемости по любому заданному азимуту.

Периодичность обновления информации составляет 10 минут. В оперативном режиме работы комплекса производится построение контуров зон опасных явлений по любому заданному порогу опасности и формирование телеграммы для подачи на автоматизированные системы управления воздушным движением (АС УВД).

Основные определения и алгоритмы, реализованные в автоматизированных метеорологических радиолокационных комплексах. При интерпретации данных радиолокационных измерений, полученных при использовании автоматизированных радиолокационных комплексов, важное значение имеет знание структуры создаваемого системой банка данных и алгоритмов обработки данных наблюдений. Все это необходимо при оперативном использовании поставляемой системой информации для целей текущего прогнозирования. Здесь лишь остановимся на

рассмотрении алгоритма расчета вектора перемещения облачных полей осадков, который основан на определении смещения, обеспечивающего наилучшее соответствие двух последовательных цифрокарт осадков. Мерой такого соответствия является коэффициент корреляции между последней цифрокартой и предыдущей, сдвинутой на некоторый вектор.

Коэффициент корреляции г находится по формуле:

г(Дх,Ду,Д1:) = —-—{р(х,у,1;)-1(х +Дх,у +Ду,^ +А^йхйу (1.1)

а1аг+1 Б

где 1(х, у, Ъ) - интенсивность осадков, определяемая в точке с координатами

(х, у) в момент времени

^с1х(1у - площадь интегрирования по полю обзора, общая для обеих цифрокарт;

аг- = ¡^(х^цУхсЬ - среднеквадратическое отклонение интенсивности V 5

осадков в момент времени Ъ; М - промежуток времени между цифрокартами. Для определения скорости перемещения находится максимальное значение функции г(Дх, Ду, Д^ на множестве допустимых векторов смещения (Дх, Ду). Значения Ах, Ду, определяющие максимум функции г(Дхт, Дут, ДО, используются для вычисления скорости перемещения. В реальных расчетах интегрирование заменяется суммированием по соответствующим ячейкам цифрокарт осадков. Составляющие скорости рассчитываются по формулам:

ух = 60 (Кщ-т)/^ - и);

(1.2)

уу = 60 От-тУф - и); где ух, уу - составляющие скорости по осям х и у, км/ч;

кщ, 1ш - смещение в направлениях х и у, при которых матрица коэффициентов корреляции г(к, 1, Д^ имеет максимальное значение; т - размер ячейки цифрокарты осадков в км; = Ь-- интервал времени между двумя последовательными цифрокартами, в минутах.

Поскольку для расчета вектора необходимы, как минимум два последовательных наблюдения за полем осадков, то при первом (после начала цикла работы комплекса) расчете определение вектора перемещения не производится.

1.2.2. Автоматизированная система "Вертикаль" для вертикального радиолокационного зондирования атмосферы с высокой разрешающей способностью

Автоматизированная система "Вертикаль" предназначена для оперативного получения с помощью МРЛ-5 информации о вертикальном профиле отражаемости с высоким пространственным разрешением. Решение этой задачи важно при определении вертикальной структуры облачности, так как информация о радиолокационной отражаемости, получаемая с помощью таких систем автоматической обработки, как АКСОПРИ или "Метеоячейка", оказывается недостаточной для проведения анализа процессов, происходящих в облаке /29-31/. Последнее объясняется ограниченным числом градаций по вертикали и усреднением отражаемости по очень большим площадям и интервалам высот.

Необходимость в создании специализированной системы для определения вертикального профиля отражаемости с высоким пространственным разрешением определяется тем, что при исследовании вертикальной структуры облачности возникает необходимость в производстве радиолокационного зондирования, при котором антенная система радиолокационной станции устанавливается неподвижно и излучает зондирующие импульсы в вертикальном направлении /32/. Однако при таком варианте зондирования сравнительно редко удается выполнить вертикальный разрез в наиболее интересном месте пространства, например, проходящем через область повышенной отражаемости облака. Кроме того, в ряде случаев, при подобном методе зондирования невозможно получить данные об отражаемости на малых высотах из-за большой пространственной протяженности первой зоны Френеля, в которой происходит формирование диаграммы направленности. Так для радиолокационной станции МРЛ-5 пространственная протяженность первой зоны Френеля равна примерно 1300 метрам и определяется соотношением /26/

Хф=П^-> (1-3)

где ^ - диаметр антенны РЛС;

X - длина волны РЛС.

Кроме того, в ближней зоне, примерно до (6 - 8) км, весьма существенны сигналы, отраженные близлежащими местными предметами, что также усложняет числовую оценку параметров отраженных сигналов.

Прежде всего, именно с учетом этого обстоятельства и была разработана система, названная "Вертикаль", которая позволяет получать данные о распределении радиолокационной отражаемости по градациям высоты вдоль вертикальной линии на заданном удалении от радиолокатора. Второй важной особенностью системы, обеспечившей возможность ее функционирования в рамках автономного центра текущего прогнозирования является высокая степень ее автоматизации. Устройство "Вертикаль" сопрягается с метеорологическими РЛС МРЛ-5 и позволяет получать данные о радиолокационной отражаемости вдоль вертикальной линии зондирования , удаленной по горизонтальной дальности на (10-60) км. Высота зондирования - 10 км (допускается программное изменение высоты). Дискретность по дальности - 240 м.

Автоматизированная система "Вертикаль" состоит из устройства сопряжения радиолокатора с ПЭВМ, позволяющего регистрировать параметры отраженного сигнала на заданном удалении от станции, и математического обеспечения, которое управляет работой устройства сопряжения и осуществляет запись данных наблюдений в память ПЭВМ, их обработку и визуализацию полученных результатов.

Принцип зондирования с помощью системы "Вертикаль" поясняется рис. 1.2.

Система "Вертикаль" работает в циклическом режиме и каждый цикл состоит из двух этапов. Первый этап связан со сбором информации и ее записью в память ПЭВМ, а второй - с режимом пассивного ожидания в течение времени, необходимого ПЭВМ для обработки, отображения и запоминания полученной информации.

Первый этап работы - сбор информации об отраженных сигналах, начинается после выбора азимутального направления и расстояния до области зондирования. При этом включается режим сканирования антенной системы РЛС по углу места. В процессе сканирования осуществляется преобразование выходного напряжения приемника в числовой код, запоминаемый в памяти ПЭВМ. Запаздывание момента преобразования выходного напряжения приемника РЛС в числовой код относительно момента посылки зондирующего импульса меняется в зависимости от значения угла места (наклона) антенны. Изменение осуществляется таким образом, чтобы положение в пространстве начала зондируемого объема не отклонялось от вертикальной линии более чем на ± 120 м. Сканирование происходит в течение примерно 16 секунд. За это время радиолокационная станция обеспечивает один цикл

Принцип функционирования аппаратуры "ВЕРТИКАЛЬ"

сканирования в секторе примерно 46 градусов, то есть, например, если антенна в момент запуска программы двигалась наверх и находилась под углом места 10 градусов, то она продолжает двигаться наверх и доходит до угла 46 градусов, затем движется вниз и доходит до минимального угла, равного, примерно, 0.7 градусов, затем снова начинает двигаться наверх и, когда она достигнет угол, который незначительно (на 0.5 - 0.6 градуса) превысит начальный угол места (в данном случае 10 градусов), первый этап работы системы "Вертикаль" будет завершен. За этот временной интервал радиолокационная станция излучает 3966 зондирующих импульсов. В результате работы на первом этапе в память ЭВМ с помощью системы "Вертикаль" записывается 3966 значений углов места и соответствующие этим углам данные о числе градаций выходного напряжения приемника.

После завершения этапа сбора информации система "Вертикаль" переходит ко второму этапу работы, выше охарактеризованному как этап пассивного ожидания. На этом этапе основные действия происходят в ЭВМ, которая определяет и отображает на мониторе данные по среднему значению радиолокационной отражаемости на различных высотах линии зондирования А1А2, а также запоминает полученные данные в жесткой дисковой памяти вместе с данными о времени начала зондирования, азимуте и расстоянии до вертикальной линии.

При обработке информации сначала осуществляется распределение принятых сигналов по высотам. Для этого устанавливается высота, на которой находится центр отражающего объема пространства для каждого зондирующего импульса и определяется среднее значение напряжения на выходе приемника для каждой градации высоты. Затем на мониторе ПЭВМ отображается график зависимости отражаемости от высоты, а на жестком диске формируется файл с результатами зондирования. Лишь после завершения этой работы заканчивается весь цикл и ЭВМ программно возвращает систему "Вертикаль" к первому этапу.

Длительность одного цикла зондирования зависит от типа используемой ПЭВМ и количества обрабатываемых градаций по высоте. Она колеблется от 36 с (для ПЭВМ типа IBM-386 при зондировании на расстоянии до 12 км, при котором формируются данные по 100 градациям высоты) до »18 с (для ПЭВМ Pentium-100 при дальности зондирования, превышающей 40 км, когда обрабатываются данные для 20-ти градаций по высоте).

Дискретность данных по высоте зависит от горизонтального расстояния до области зондирования. Данные о дискретности по высоте приведены в таблице 1.1.

Таблица 1.1

Дискретность данных по высоте в зависимости от горизонтального расстояния

до области зондирования

Горизонтальное расстояние, км Градации пространства по высоте, м

до 12 100

12-20 200

20-30 330

30-40 400

больше 40 500

Принцип действия системы "Вертикаль" поясняется функциональной схемой, представленной на рис. 1.3.

Результаты апробации. Автоматизированная система "Вертикаль" прошла опытную эксплуатацию в 1996-1998 гг. В качестве примера, иллюстрирующего возможности созданной системы, рассмотрим данные, полученные в процессе исследования особенностей формирования снежных осадков. В этом случае натурные наблюдения с использованием системы "Вертикаль" проводились в рамках совместного российско-японского проекта "WANTS-ARCTIC" по исследованию снеговых осадков, где использовалась совместно с автоматизированной системой "Метеоячейка" /33-35/.

Радиолокационная станция непрерывно работала в режиме вертикального профилирования в течение часа, после чего с использованием автоматизированной системы "Метео ячейка" осуществлялся общий радиолокационный обзор. Одновременно с работой MPJ1-5 в той точке на поверхности земли, которая соответствовала началу профилирующей линии, было организовано фотографирование снежинок. Снежинки фотографировались на специальной пластине, которая экспонировалась 2, 3, 4, 5 или 8 минут в зависимости от интенсивности снегопада. Фотографирование производилось через каждые 15 минут. Кроме того, в точке фотографирования осуществлялись измерения температуры, влажности, давления.

Математические методы обработки получаемых с помощью системы "Вертикаль" данных подробно рассмотрены в разделе 2.2.

На рис. 1.4. показан усредненный за 60 минут по свыше чем 120 последовательным профилям вертикальный профиль радиолокационной отражаемости, полученный 10 января, 1997, 9:00-10:00 GST. Типичное изображение снежинок за это время представлено на рис. 1.5.

На рис. 1.6 и рис. 1.7 представлена аналогичная информация, но полученная за 10:00-11:00 GST. При сравнении рис. 1.5 и рис. 1.7 видно резкое изменение формы кристаллов. Снежинки на рис. 1.7, характеризуются структурой, типичной для более низких температурных условий формирования (по сравнению с рис. 1.5). Изменение в форме сопровождается ростом радиолокационной отражаемости при верхнем уровне 6 км (рис. 1.7). Очевидно, область образования в последнем случае была расположена в верхней, более холодной области облака, что и приводит к изменению формы снежинок. В период с 9:40 до 10:10 GST наблюдались и резкие изменения приземных метеорологических величин.

Функциональная схема устройства "ВЕРТИКАЛЬ"

02

Осредненный профиль радиолокационной отражаемости

->

Отражаемость, дБ

г. Санкт-Петербург, 10 января 1997 г. 9:00-10:00 ОБТ

г. Санкт-Петербург, 10 января 1997 г., время экспозиции 9:30 - 9:32 GST,

Рис. 1.5

Осредненный профиль радиолокационной отражаемости

->

Отражаемость, дБ

г. Санкт-Петербург, 10 января 1997, 10:00-11:00 в8Т

Рис. 1.6

г. Санкт-Петербург, 10 января 1997 г., время экспозиции 10:30 - 10:32 GST,

Рис. 1.7

1.3. Автоматизация комплексной радиотехнической аэродромной метеорологической станции КРАМС-2

Оперативное получение информации о временных рядах основных метеорологических величин является основой для осуществления текущего прогнозирования их значений. Этим определяется важность включения в состав автономного центра текущего прогнозирования автоматизированной метеорологической станции. В настоящее время существует широкий набор таких станций отечественного и зарубежного производства. По спектру измеряемых параметров, оперативности и уровню автоматизации они в полной мере удовлетворяют требованиям, предъявляемым к проведению измерений для целей текущего прогнозирования (например, станция "МПоэ 500" финской фирмы Вайсала /36/). Однако, для организации наземных измерений можно использовать и относительно устаревшие отечественные метеостанции, проведя их модернизацию. Основная задача такой модернизации - полная автоматизация процесса получения и обработки данных от такой станции с последующей передачей этой информации в ПЭВМ для ее использования в схемах текущего прогнозирования, а также изменение расположения датчиков такой станции с учетом требований обслуживаемых центром текущего прогнозирования потребителей. При этом модернизация уже смонтированной метеостанции позволяет получить значительную экономию денежных средств. По этой причине в состав автономного центра текущего прогнозирования была включена имеющаяся в РГГМУ комплексная радиотехническая аэродромная метеорологическая станция КРАМС-2,

предназначенная для метеорологического обслуживания авиации и немецкая автоматическая метеостанция /37/. Последняя полностью автоматизирована и не нуждается в модернизации для ее использования в составе автономного центра текущего прогнозирования. Поэтому ниже будет рассматриваться лишь модернизация станции КРАМС-2.

Станция КРАМС-2 предназначена для сбора от первичных измерительных преобразователей метеоинформации о таких параметрах атмосферы как дальность видимости, высота нижней границы облаков, параметры ветра, атмосферное давление, температура и влажность воздуха, для обработки этой информации, формирования метеорологических сообщений с участием оператора (ручной ввод измеряемой автоматически информации, контроль и коррекция выдаваемых

сообщений), отображения метеоинформации на цифровых индикаторах, регистрации на телетайпе и распространения по телетайпным каналам связи. В КРАМС-2 все датчики подключаются к блоку управления и преобразования (БУП). БУП представляет собой автоматически работающее микропроцессорное измерительно-вычислительное устройство, обеспечивающее преобразование аналоговых выходных сигналов датчиков в цифровую форму, первичную обработку и передачу в центральное устройство с периодичностью 15 с результатов измерения и обработки в виде телеграммы. Периодичность опроса первичных измерительных преобразователей соответствует требованиям, необходимым для текущего прогнозирования, и составляет:

а) по каналам датчиков метеорологической дальности видимости, высоты нижней границы облачности - 15 с, параметров ветра - 5 с,

б) по каналам атмосферного давления, температуры и влажности воздуха -15 мин.

Пределы и точность измерения метеовеличин в КРАМС-2 представлены в таблице 1.2.

Вычислительное устройство КРАМС-2 обеспечивает обработку измерительной информации, поступающей от датчиков через блок управления и преобразования (БУП), и выдачу следующих параметров:

а) метеорологическая дальность видимости;

б) средняя скорость ветра в пределах 1 - 40 м/с за скользящие интервалы осреднения 2 и 10 минут;

в) максимальная скорость ветра в пределах 3-55 м/с за скользящий интервал 2 минуты;

г) среднее направление ветра за скользящие интервалы 2 и 10 минут;

д) температура точки росы с округлением до градусов;

е) максимальная и минимальная температура воздуха за 12 ч между сроками измерения;

ж) приведенное к уровню моря и уровню земли атмосферное давление, величина и характеристика барической тенденции.

На визуальные блоки индикации выдаются следующие параметры:

- время (час, минуты) последнего срока регистрации информации;

- режим работы станции (срочный, штормовой);

- наличие грозовых разрядов;

- наличие гололеда (ручной ввод);

Таблица 1.2

Пределы измерения и погрешность измерения метеовеличин в блоке управления и преобразования КРАМС-2

Метеовеличины Пределы измерения Предел допускаемой основной погрешности Предел допускаемой погрешности Примечание

Атмосферное давление, гПа 600- 1090 0,4 0,5 Диапазон измерения 130 гПа

Температура воздуха, С - 60 - + 50 0,2

Влажность воздуха по психрометру, % 30- 100 5 При температуре выше нуля

Влажность по гигрометру, % 30- 100 10

Мгновенная скорость ветра и, м/с 1,5- 55 0,5 + 0,05*У

Направление ветра, градусы 0 - 360 10

Высота нижней границы облаков Н, м 15- 150 150- 1000 10 0,07*Н 15 0,10*Н

Метеорологическая дальность видимости Б.м 15- 150 150- 250 250 - 400 400- 1500 1500- 3000 3000- 5000 5000 - 6000 0, 20*8 0,15*8 0,10*8 0,07*8 0,10*8 0,15*8 0,20*8 При проведении регламентных работ не превышает предела допускаемой основной погрешности

Наличие грозовых разрядов В радиусе 25 км

- количество облаков - общего и нижнего яруса в баллах (ручной

ввод);

- высота нижней границы облачности;

- наличие особых явлений погоды (ручной ввод);

- температура воздуха;

- относительная влажность;

- атмосферное давление;

- метеорологическая дальность видимости,

Основной недостаток станции КРАМС с точки зрения ее использования для текущего прогнозирования - схема представления и передачи данных. Использование в качестве основного регистратора телетайпа и предусмотренная системой передача цифровой информации в форме телеграмм по телетайпному каналу связи как не обеспечивает полноту передачи всей информации, так и не соответствует современным требованиям для автоматических метеостанций. В связи с этим для преодоления указанных недостатков была разработана, создана и апробирована система регистрации и обработки данных с использованием PC IBM и также создано соответствующее математическое обеспечение для обработки, хранения и визуализации данных измерений.

Кратко остановимся на технических и программных аспектах проведенной модернизации станции КРАМС-2.

При модернизации станции КРАМС-2 необходимо обеспечить ввод данных в ПЭВМ, но так, чтобы этот процесс не оказывал влияния на нормальную работу станции по стандартным алгоритмам. Этому условию удовлетворяют две возможные схемы подключения: первая - подключение ПЭВМ к линии контрольного телетайпа и вторая- к линии, соединяющей БУП и вычислительное устройство. Обе эти схемы имеют свои преимущества и недостатки. В связи с этим были реализованы обе возможности, предусматривающие возможность изменения схемы ввода данных в ПЭВМ в зависимости от целей дальнейшего использования данных при текущем прогнозировании.

В первом случае, при подключении ПЭВМ к линии контрольного телетайпа реализуется возможность ввода в ПЭВМ уже обработанной в вычислительном устройстве информации в виде телеграмм в форматах блока индикации, штормовой регистрации датчиков, а также кодов METAR и КН-01. Минимальная периодичность выдачи телеграмм составляет 1 минуту для блока индикации, 15 секунд для штормовой регистрации датчиков, 30 минут для кода METAR и 3 часа

для кодаКН-01. В этих телеграммах передаются данные, измеренные датчиками и рассчитанные в вычислительном устройстве, а так же информация, введенная метеонаблюдателем вручную. Переключение регистрации данных от разных БУПов осуществляется выбором на вычислительном устройстве соответствующего курса для индикаторного устройства. Недостатком первой схемы подключения является искусственное уменьшение точности данных о температуре и атмосферном давлении (округляются до целых значений). Второй проблемой этой схемы подключения является собственно организация ввода данных в ПЭВМ. Как известно, сигналы телеграфных посылок от станции КРАМС-2 имеют асинхронный (старт-стопный) способ передачи. В начале каждого передаваемого символа идет стартовый импульс, а в конце - столовый импульс. Между стартовым и стоповым импульсами в телеграфном сигнале следуют пять информационных импульсов. Однако временные характеристики телеграфных сигналов отличаются от сигналов, необходимых для интерфейса 118-232: стандарт 118-232 регламентирует передачу последовательных двоичных потоков информации между интерфейсами или терминалами и связным оборудованием. Скорость передачи информации в телеграфном канале равна 50 или 100 бод, тогда как для 118-232 стандартными являются следующие скорости - 75, 110, 150, 300, 600, 1200, 1800, 2400, 4800 и 9600 бод. Отличаются также и амплитуды сигналов для передачи нулей и единиц.

Поэтому для приема телеграфных сигналов от станции КРАМС-2 в персональный компьютер можно воспользоваться одним из двух способов. Либо телеграфный сигнал с помощью модема преобразуется в сигнал И.8-232, а затем обеспечивается его прием стандартными методами; либо адаптер последовательного порта перепрограммируется для работы с нестандартной скоростью передачи. Правда, в этом случае необходимо еще обеспечить согласование уровней сигналов между телеграфным каналом и каналом 118-232.

Однако существует и третий способ, который может существенно упростить аппаратные и программные проблемы: принимать телеграфный сигнал (после согласования электрических уровней) непосредственно на вход СОМ порта ПЭВМ, настроив последний на скорость в полтора раза большую скорости передачи, и на прием не пяти, а восьми информационных импульсов. Возможность такого подхода к решению задачи обусловлена известным принципом работы приемника при асинхронном методе передачи.

Согласование уровней сигналов телеграфного канала с уровнями канала RS-232 проще всего осуществить с помощью стандартного операционного усилителя, который будет выполнять одновременно три задачи:

1) сместит уровень логической единицы к значению минус 15 В;

2) сместит уровень логического нуля к значению 15В;

3) обеспечит фильтрацию от возможных импульсных помех телеграфного сигнала.

Программная поддержка канала приема PC IBM телеграфного сигнала по указанной выше схеме состоит из четырех связанных между собой элементов:

первый - программирование ("инициализация") СОМ порта на скорость приема в полтора раза большую, чем скорость передачи телеграфного сигнала, на прием восьми информационных импульсов и наличие в посылке двух стоповых импульсов;

второй - организация режима ожидания прихода прерывания от СОМ порта;

третий - чтение одного восьмиразрядного символа из входного буфера;

четвертый - преобразование принятого восьмиразрядного символа в символ телеграфной посылки.

Каждый из перечисленных элементов реализуется стандартными методами в разработанном программном обеспечении.

При реализации второй схемы подключения, когда ПЭВМ подключается к линии, соединяющей один из БУП с вычислительным устройством КРАМС, реализуется возможность получения данных только о тех метеорологических параметрах, которые измеряются непосредственно данным БУПом. В этом случае информация снимается только с одного БУП, так как в стандартной комплектации КРАМС только к одному из БУПов подключаются датчики температуры и давления. Данная схема подключения обладает лишь тем недостатком, что в этом случае в ПЭВМ не передаются данные ручного ввода, что весьма просто осуществить с помощью соответствующего программного обеспечения. В связи с этим из двух схем подключения была выбрана вторая.

Для использования станции КРАМС-2 в составе автономного центра текущего прогнозирования помимо модернизации схемы регистрации данных предусмотрено и изменение схемы использования датчика метеорологической дальности видимости (в штатном режиме он предназначен для регистрации метеорологической дальности видимости вдоль взлетно-посадочной полосы аэродрома). Изменение места установки этого датчика и отражателей позволяет

использовать его для измерения дальности видимости либо вдоль автострады, либо над водной поверхностью р. Нева, что позволяет использовать получаемые в этом случае данные для обеспечения безопасности автомобильного движения или проводки судов по р. Нева.

В процессе модернизации станции КРАМС-2 в ее состав был включен в виде отдельного блока инфракрасный радиометр /38-43/. Первоначально данный радиометр, предназначенный для дистанционного измерения температуры подстилающей поверхности (в том числе с борта самолета или вертолета) и состоящий из оптического блока и блока обработки сигналов, осуществлял регистрацию результатов измерения в цифровой форме с помощью светодиодных знаковых индикаторов и был проградуирован только для дистанционного измерения температуры водной поверхности (точность измерения: 0.3 °С). Для автоматизации процесса измерений он был подключен к ПЭВМ, а разработанное для него программное обеспечение позволило автоматизировать процесс автоматического дистанционного определения как температуры подстилающей поверхности (реки, автострады и т. п.), так и состояния этой поверхности на основе определения ее излучательной способности /44/.

Программное обеспечение. Для приема и обработки данных от станции КРАМС-2 с помощью ПЭВМ были разработаны следующие программы:

1. Программа приема телеграмм от станции КРАМС-2, записывающая всю поступающую в виде телеграмм метеоинформацию в дисковый текстовый файл. Работа других программ во время приема невозможна.

2. Программа БС_ТЪО, выполняющая следующие операции:

a) чтение дискового текстового файла с результатами измерений

b) выделение отдельных телеграмм из общего потока

c) декодирование смысловых групп каждой телеграммы из условного кода в соответствующую метеорологическую величину и анализ полученного значения на предмет его репрезентативности

ё) кодирование полученных рядов метеорологических величин без потери информации и запись ее в другой дисковый бинарный файл, который получается в 23 раза меньше исходного по размеру и имеет более высокую скорость доступа.

3. Программа Т1Х}_8НО\¥, осуществляющая визуализацию полученных временных рядов каждой измеренной метеорологической величины с задаваемым оператором осреднением по времени. Примеры работы программы представлены в на рис. 1.8 и 1.9.

Осредненные за 20 мин временные ряды метеовеличин

Скорось ветра средняя за 15 сек.

I ..................д........

1\ ........Л......1.1......

( \ 1 V ..................Т........1 9. .............

.....Г"1"|............ 1 и .......1............. \ V \ ......>.................. л А / ...............¡..и \ д \ / ^

Заключение диссертации по теме «Метеорология, климатология, агрометеорология», Кузнецов, Анатолий Дмитриевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя итоги изложенным в предыдущих главах материалам проведенного исследования, перечислим основные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе.

1. Выполненный в диссертационной работе анализ позволил сделать вывод о том, что современные автоматизированные измерительно-информационные системы могут являться той технической и информационной основой, которая необходима для создания АЦТП, предназначенного для оперативного мониторинга состояния атмосферы и текущего прогнозирования.

2. В работе показано, что создание АЦТП требует решения широкого комплекса научных, технических и организационных задач. Практическая реализация его работы в реальном масштабе времени предполагает, в частности:

- создание новых схем и методов текущего прогнозирования одномерных и пространственных метеорологических структур;

- адаптацию уже существующих схем и методов с учетом специфики требований текущего прогнозирования и функционирования технических средств АЦТП;

- модернизацию уже существующих измерительно-информационных систем (в частности, сопряжение их с ПЭВМ);

- создание нового и модернизацию уже существующего математического обеспечения для приема, обработки, визуализации, передачи и хранения метеорологической информации;

- создание единой информационной сети для приема и передачи оперативной информации;

- решение сложных организационных задач совместного функционирования различных технических средств.

3. В работе с учетом требований к составу и методам получения и передачи информации и возможностей различных измерительно-информационных систем выполнено обоснование состава технических средств АЦТП.

4. Обоснована необходимая для функционирования в составе АЦТП модернизация стандартных измерительно-информационных систем, созданы и апробированы необходимые для этого технические устройства.

5. Разработаны и доведены до практического использования необходимые математические методы, программные продукты и схемы обработки данных, получаемых в процессе функционирования модернизированных измерительно-информационных систем.

6. Проанализированы и доведены до практической реализации созданные схемы и методы цифровой обработки изображений с помощью ПЭВМ, необходимые для практического использования спутниковых снимков и радиолокационных изображений для целей текущего прогнозирования.

7. Рассмотрены и на основе численных экспериментов исследованы математические методы решения обратных задач атмосферной оптики применительно к наземному дистанционному измерению профилей влажности, а также к возможности комплексного использования информации, получаемой как АЦТП, так и аэростатно-спутниковым комплексом зондирования атмосферы.

8. Предложены математические модели, адаптированные к реализации в реальном масштабе времени текущего прогнозирования метеорологических временных рядов (основанные, в частности, на использовании как полиномиальной аппроксимации, так и оптимального в смысле метода наименьших квадратов адаптивного рекуррентного фильтра Калмана-Бьюси), построены процедуры их настройки и отработана методика собственно текущего прогнозирования.

9. Разработаны и исследованы методы интерактивного и автоматизированного определения положения и формы облачных образований с целью использования этой информации для проведения анализа и текущего прогноза их динамики.

10. Разработана методика малопараметрического представления положения и формы облачного образования на основе обработки спутниковых снимков или радиолокационных изображений, позволяющая:

- адекватно описывать положение и форму облачного образования;

- осуществлять представление двухмерных изображений пространственных метеорологических структур в виде одномерных временных рядов;

- выполнить анализ и текущий прогноз динамики облачных образований на основе независимого прогнозирования временных рядов каждого параметра.

11. Разработаны и исследованы методики определения как положения и формы атмосферных фронтов, так и малопараметрического их представления на основе обработки спутниковых снимков или радиолокационных изображений, с теми же возможностями, что и для пункта 10.

12. На примере текущего прогнозирования динамики атмосферных фронтов и облачных образований исследованы в тестовых и реальных ситуациях предложенные модели текущего прогнозирования и выполнена оценка точности такого прогноза.

Выполненный анализ результатов расчетов показал, что использование разработанных схем и методов текущего прогнозирования с заблаговременностью до 3 часов позволяет существенно повысить точность определения прогностического положения облачных образований и атмосферных фронтов (соответственно и положения связанных с ними атмосферных явлений) по сравнению с использованием инерционных прогнозов (погрешность методических прогнозов в среднем в 2 - 2.5 раза меньше той, которую дает в этом случае инерционный прогноз).

Список литературы диссертационного исследования доктор физико-математических наук Кузнецов, Анатолий Дмитриевич, 1998 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

-1. Flood C.R. Forecast evaluation.- Metorol. Mag.- 1985.-№ 114,-254-260.

2. Снитковский А.И. О ^прогнозе погоды в США // Метеорология и гидрология, - 1992,-N П.-С. 113-117.

3. Русин И.Н., Тараканов Г.Г. Сверхкраткосрочные прогнозы погоды,- Спб: Изд. РГГМИ, 1986.- 308 с.

4. Кузнецов А.Д. Аппаратурно-программное обеспечение автономного пункта сверхкраткосрочного прогноза мезомасштабных атмосферных процессов // Тезисы докладов Итоговой сессии Ученого Совета РГГМИ.- 1997,- С. 14-15.

5. О составе, точности и пространственно-временом разрешении иннформации необходимой для гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства и службы гидрометеорологических прогнозов / Под. ред. Петросянца М.А., Решетова В.Д. - JL: Гидрометеоиздат, 1975,- 220 с.

6. Belotsercovsky A.V., Uyeda Н. and Kikuchi К. Radar imagery nowcasting using adaptive stochastic models. - Atmospheric Research.- 1994,- № 34,- P. 249-257.

7. Belotsercovsky A.V., Uyeda H. and Kikuchi K. Forecasting of cloud and precipitation radar images using adaptive stochastic models//Proc. of the 11th Int.Conf. on Cloud and Precip., Aug. 17-21, Montreal, Canada.- 1992,- P. 1110-1113.

8. D.Podhorsky Weather phcnomenologikal stydies and their application in

i

very short-range weather forecasts // Proceedings of the international seminar.- Bratislava, june 1985.- P. 133-145.

9. Belotsercovsky A.V., Uyeda H. and Kikuchi K. An approach to a very-short-term forecasting. - Preprint of Japan Meteor.Soc., 1991.-40 p.

10. Мечометеорология и краткосрочное прогнозирование Сб. лекций. Пособие для самостоятельной работы студентов / Под ред. Н.Ф.Вельтищева,- ВМО, 1988.- 136с.

11. Белоцерковский А.В. Об одном адаптивном алгоритме оптимальной фильтрации и прогноза метеорологической ситуации на короткие временные интервалы // Хидрология и метерология (Болгария).- 1983.- год.ХХХП,- кн.6.- С. 2834.

12. Русин И.Н. Современные методы метеорологических прогнозов.- Л.: Изд. ЛПИ, 1987,-96 с.

13. Browning К.А. The FRONTIER plan: A strategy for using Radar Sattelite Imaginary for very short range precipitation forecasting//Meteor.Mag.- 1979.- №108.-

P. 161-184. i ••

*

14. Browning К.A. Local weather forecasting.- Proc.R.Soc.Lond.-A371.-

1980,- P. 179-211.

15. Browning K.A. and Collier C.G. An integrated radar-sattelite nowcasting system in the UK // Academic Press, Nowcasting.- 1982,- P.47-61.

16. Browning K.A. and Golding B.W. Mesoscale forecasting in the Meteorological Office: the way ahead? //Meteorol.Mag.- 1984.- № 113,- P. 302-313.

17. Browning K.A. Conceptual models of precipitation systems // Weather and forecasting.- 1986,- № 1.- P. 23-41.

18. Browning K.A. The mesoscale data base and its use in mesoscale forecasting// Q.J.R.Meteor.Soc.- 1989.-№ 115.-P. 717-762.

19. Divinsky L., Kusnezov A.D. Observations of nonlightning and lightning radioemission signals from electrically active clouds at various stages of development by radar and radioreceiving hardware // International seminar "Weather radar systems COST75", Brussels Belgium, 20-23 September , 1994,- Report EUR 16013 EN -1995,- 6 c.

20. Кузнецов А.Д., Молдаванов JI.M., В.И.Акселевич Оборудование экологической станции на базе ПМС-72 и различные аспекты ее применения // Тезисы доклада на III научно-технической конференции Воронежского Высшего Военного Авиационного инженерного училища.- 1992.

21. Гарбук С.В. Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли.- М.: Изд. А и Б., 1997. - 296 с.

22. Степаненко В.Д. Радиолокация в метеорологии (радиометеорология). 2-ое изд.- JL: Гидрометеоиздат, 1973.- 343 с.

23. Баттан Л.Дж. Радиолокационная метеорология.- Л.: Гидрометеоиздат, 1962,- 196 с.

24. Бин Б.Р., Даттон Е.Дж. Радиометеорология,- Л.: Гидрометеоиздат, 1971.362 с.

25. Довнан Р., Зрнич Д. Доплеровские радиолокаторы и метеорологические наблюдения.- Л.: Гидрометеоиздат, 1988.- 512 с.

26. Руководство по применению радиолокаторов МРЛ-4, МРЛ-5 и МРЛ-6 в системе градозащиты. II Абшаев М. Т. и др. - Л.: Гидрометеоиздат, 1980.- 230 с.

27. Руководство по производству наблюдений и применению информации с неавтоматизиированных радиолокаторов МРЛ-1, МРЛ-2, МРЛ-5 // Руководящий документ Б2.04.320-91.- Спб.: Гидрометеоиздат, 1993.- 310 с.

28. Чередниченко B.C. Использование информации метеорологических радиолокаторов в анализе атмосферных фронтов. Практические рекомендации.-Алма-Ата, 1989,- 105 с.

29. Герман М.А., Беляев А.П., Кузнецов А.Д., Кащеева Н.Г. Отчет по НИР N 376 "Космос-I": "Усовершенствование радиотехнической системы контроля активных воздействий на облака путем совместного использования радиолокационных радиометрических средств и автоматизации обработки"// JL-ЛГМИ, 1981.- Деп. в ВНТИЦ № 81094609, № 2824036344.

30. Кузнецов А.Д., Стасенко В.Н. Отчет по НИР N 376 "Космос-1": Усовершенствование радиотехническую систему контроля активных воздействий на облака путем совместного использования радиолокационных и радиометрических средств и автоматизации обработки // Л.: ЛГМИ, 1982,- Деп. в ВНТИЦ.- номер гос. регистрации 81094609.- инв. N02830029628.

31. Герман М.А., Кузнецов А.Д., Стасенко В.Н. Отчет по НИР N 376 "Космос-1": Усовершенствовать радиотехническую систему контроля активных воздействий на облака путем совместного использования радиолокационных и радиометрических средств и автоматизации обработки II Л.: ЛГМИ, 1983.-Деп. в ВНТИЦ,- номер гос. регистрации 81094609.- инв. N02836137264 .- 147 с.

32. Дивинский Л.И., Кузнецов А.Д. Устройство для вертикального радиолокационного зондирования атмосферы с повышенной разрешающей способностью // Труды Всерос. симпоз. "Радиолокациооноее исследование природных сред".- вып. 1,- Спб., 1998 г. -8 с.

33. Белоцерковский A.B., Кузнецов А.Д., Дивинский Л.И. Результаты работ по международной программе комплексных наблюдений снежных осадков радиотехническими средствами // Тезисы докладов XV Всероссийского симпозиума "Радиолокационное исследование природных сред".- СПб.- 22-24 апр.- 1997 г.

34. Белоцерковский A.B., Дивинский Л.И., Кацухиро Кикучи, Кузнецов А.Д., Хироши Уэда Вертикальное профилирование поля осадков высокого разрешения с использованием МРЛ-5 // Тезисы докладов Всероссийской конференции по физике облаков и активным воздействиям на гидрометеорологические процессы.-Нальчик, КБР, 28-30 окт., 1997 г.

35. Belotsercovsky A.V., Divinsky L.I., Kuznetsov A.D. On the Vertical Profiling of High Resolution with a Convectional Radar // Jour. Fac. Sei., Hokkaido Univ.- Ser VII (Geophysics).- Vol. 11,- № 1.- 1998.- P. 17-25.

36. Environmental data Collection and processing system. Milos-500 automatic weather station. Vaisala.- Technical Research Center of Finland. Telecommunications Laboratory. Research Report.- No. TEL 28/92,- 22 p.

37. Electronic Welt 98,- Technische Daten Katalog Seite 605, 1997,- P. 68-69.

38. Кузнецов А.Д., Тимофеев Ю.М., Тараканов В.В., Поберовский А.В. Экспериментальные исследования спектров нисходящего излучения атмосферы в области 7.5 - 12.5 мкм. // Тезисы докладов 1-го Всесоюзного совещания по атмосферной оптике.-Томск, 1976.

39. Кузнецов А.Д., Тимофеев Ю.М., Тараканов В.В., Поберовский А.В. Измерения и интерпретация нисходящего теплового излучения в области 7.5-12.5 мкм // Проблемы физики атмосферы.- Л.: Изд. ЛГУ, 1976.- С. 3-14.

40. Кузнецов А.Д., Ковалев В.И. Восстановление температуры подстилающей поверхности и высотных профилей температуры, удельного содержания НгО и Оз с помощью ИСЗ // Деп. в ИЦ ВНИИ ГМЦ- МЦД, N 46 , 24.10.79.

41. Кузнецов А.Д. Отчет по НИР N 365 "Космос": "Исследование спектров уходящего теплового излучения Земли". -Л.: ЛГМИ, 1980.

42. Герман М.А., Беляев А.П., Кузнецов А.Д., Кащеева Н.Г. Отчет по НИР "Космос-2": "Исследование СВЧ- и ИК-радиометрических методов определения профилей температуры и влажности атмосферы с помощью экспериментального самолетного измерительного комплекса" //Л.: ЛГМИ, 1984,- Деп. в ВНТИЦ.- номер гос. регистрации 01840042888,- инв. N 02850027717,- 74 с.

43. Герман М.А., Кузнецов А.Д. Отчет по НИР "Космос-2": "Исследование СВЧ- и ИК- радиометрических методов определения профилей температуры и влажности атмосферы с помощью экспериментального самолетного измерительного комплекса" // Л.: ЛГМИ, 1985.- Деп. в ВНТИЦ.- номер гос. регистрации 01840042888.- 92 с.

44. Герман М.А. Космические методы исследования в метеорологи;: // Учебник. - Л.: Гидрометеоиздат, 1985.- 351 е.- ( Кузнецов А.Д., Митник Л.М. Главы 3,4,-С. 45-108).

45. Наставление гидрометеорологическим службам и постам вып. 4, часть Ша / Под ред. Русакова Г.Я.- Л.: Гидрометеоиздат, 1973.- 255 с.

46. Наставление гидрометеорологическим службам и постам вып. 4, част III / Под ред. Слабкович Г.И.- Л.: Гидрометеоиздат, 1966,- 449 с.

47. Епанешников A.M., Епанешников В.А. Turbo Vision. Основы практического использования.- М.: "ДИАЛОГ-МИФИ", 1995.- 234 с.

• »

48. Кузнецов А.Д. Обработка метеорологической информации на микро-ЭВМ //Учебное пособие,-Л.:ЛГТИ им?'М.И. Калинина, 1985.- 144 с.

49. Киселев В.Н., Кузнецов А.Д. Применение микровычислительной техники для автоматизации обработки радиометеорологической информации// Межвузовский сб. научных трудов,- Л.: Цзд. ЛПИ, 1986.-£ып. 95,- С. 108-113.

50. Зуев Е.А Программирование на языке Turbo Pascal 6.0, 7.О.- М.: "Радио и связь", 1993,- 380 с.

51. Успенский Б.Д., Веселова Г.К. Новая аэрологическая диаграмма и применение ее при прогнозе погоды,- Л.: Гидрометеоиздат, 1969.- 28 с.

52. Betlon A., Lovejoy S., Austin G.L. Combining satellite and radar data for the short-range forecasting of precipitation // Mon. Weather Rev.- 1980.- vol. 10-8.- P. 1554 — 1566. ;

53. Browning K.A.^Collier C.G. An integrated radar — satellite nowcasting system in the UK // Academic Press.- Nowcasting.- 1982,- P. 47 — 61

54. MOSAIC: Meteosat High Resolution and WEFAX Imagery / Written by Ross Reynolds.- Department of Meteorology.- University of Reading.- UK.- 1995.

5.5. Израэль Ю. А. Решение экологических проблем в условиях глобальной взаимосвязанности // Пробл. мониторинга и охраны окруж. среды: Тр. 1 Сов.-канад. симп., Тбилиси 11-17апр. 1988,-Л.: 1989.

56. Константинов А.Р., Химин Н.М. Применение сплайнов и метода остаточных отклонений в гидрометеорологии. —Л.: Гидрометеоиздат, 1983. — 184 с.

57. Бакст Л.А., Федорова Н.Н. Анализ спутниковой информации в целях краткосрочного прогноза погоды на базе персональной ЭВМ // Исследования Земли из космоса,- 1991.-№4.-3*83—86.

58. Захаров М.Ю., Лупян R.A. Организация обработки данных на

персональной станции приема данных высокого разрешения со спутников серии

«

NOAA // Исследование Земли из космоса,- 1993.- №1.- С. 36—39.

59. Кронберг П. Дистанционнве изучение Земли. Основы и методы дистанционных исследований в геологии. — М.: Мир, 1988.

60. Atlas R. Atmospheric Observations and Experiments to Assess Their Usefulness in Data Assimilation // Journal of the Meteorological Society of Japan.- 1997.-Vol. 75.- № IB.- P. 111-130.

61. Герман M.A., Альтер-Залик Ю.Ж., Кузнецов -А.Д., Попов Г.Ф.

Перспективы создания аэростатно-спутникового комплекса получения

«

метеорологической информации // Межвузовский сборник.- Л.: ЛПИ, 1981.-вып.73.-С. 118-131.

62. Кузнецов А.Д., Борисенков Е.П., Альтер-Залик Ю.Ж. Зондирование атмосферы метеорологическими аэростатами.-Л.: Гидрометеоиздат, 1982,- 176 с.

63. Еникеева В.Д., Кузнецов А.Д., Альтер-Залик Ю.Ж. Отчет по НИР "Мгла-РВО": Разработка уточненных алгоритмов, программ и предварительных инструкций физико-статистического и гидродинамического прогноза траекторий автоматических аэростатов, II этап.- Л.: ЛГМИ, 1978.

64. Еникеева В.Д., Кузнецов А.Д., Альтер-Залик Ю.Ж. Отчет по НИР "Мгла-РВО" Итоговый отчет .- Л.: ЛГМИ, 1978.

65. Альтер-Залик Ю.Ж., Баскин А.Ю., Кузнецов А.Д., Осечкин О.В. Отчет по НИР "Мираж": "Анализ современных методов измерений и сбора метеорологической информации в глобальном масштабе", I эт:^п. Введение. § 2.1-2.3, § 2.4, § 2.5, § 2.6-2.9 и §3.2-3.5 .-Л.: ЛГМИ, 1978.

66. Альтер-Залик Ю.Ж., Баскин А.Ю., Кузнецов А.Д. Отчет по НИР "Мираж" II этап. Введение. §1.1-1.4, §1.6, § 2,-.3, 4,5, заключение,-Л.: ЛГМИ, 1979.

67. Альтер-Залик Ю.Ж., Баскин А.Ю., Кузнецов А.Д., Отчет по НИР "Мираж" итоговый отчет. Введение, § 1 Л, 1.2-2.2, 1.2.4-1.2.7, § 2, 3, 4, заключение.- Л.: ЛГМИ, 1979.

68. Альтер-Залик Ю.Ж., Кузнецов А.Д. Отчет по НИР ■ "Мониторинг", "Аэростатно-спут-никовый мониторинг ■атмосферы". Введение, § 1.1-1.5, 3.1, 4.4, заключение,- Л.: ЛГМИ, 1980.

69. Кузнецов А.Д. Моделирование функционирования аэрокосмического комплекса зондирования атмосферы // Тезисы докладов Первой Всесоюзной конференции "Биосфера и климат по данным космических исследований".- Баку: Изд-во "Элм", 1982.

70. Кузнецов А.Д., Альтер-Залик Ю.Ж. О некоторых проблемах дистанционного зондирования атмосферы с аэростатов // Труды , конференции молодых ученых ЛГМИ,- Л.; 1979.-С. 137-143.

71. Кузнецов А.Д., Альтер-Залик Ю.Ж. О некоторых проблемах зондирования атмосферы с аэростатов // ЛГМИ,- Л., 1979,- 5 е.- Деп. в ИЦ ВНИИ ГМЦ-МЦД N 3531,09.10,79

72. Кузнецов А.Д., Ковалев В.И. О совместном использовании прямых и

*

косвенных измерений при термическом зондировании атмосферы II ЛГМИ,- Л., 1979.-9с,- Деп. в ИЦВНИИ ГМЦ-МЦД N 48,24.10.79

' у

73. Панин Б.Д., Кузнецов А.Д., Альтер-Залик Ю.Ж. О некоторых проблемах реализации аэростатно-спутникового комплекса зондирования атмосферы II Вопросы анализа и прогноза погоды. - Л.: ЛПИ, 1980.- С. 2-22.

74. Кузнецов А. Д., Альтер-Залик Ю.Ж. Физико-статистический долгосрочный прогноз поля ветра в переменных Лагранжа на стратосферных уровнях // Вопросы анализа и прогноза погоды.- Л.: ЛПИ, 1980.- С. 61-71.

75. Панин Б.Д., Кузнецов А.Д., Альтер-Залик Ю.Ж., Еремина Н.С. Прогноз поля ветра в нижней стратосфере в переменных Лагранжа с использованием гидродинамической и физико-статистической схем предвычисления // Межвузовский сборник,- Л.: ЛПИ, 1983,- вып. 82,- С. 19-26.

76. Беляев А.П., Кузнецов А.Д., Кащеева Н.Г. О влиянии пространственного разрешения на результаты дистанционного зондирования характеристик поля температуры подстилающей поверхности // Межвузовский сборник "Авиационная и космическая метеорология".- Деп. ВИНИТИ N 825-84, 1984,- С. 269-278.

77. Кузнецов А.Д., Кащеева Н.Г. О возможностях повышения точности термического зондирования атмосферы // Межвузовский сборник "Авиационная и космическая'метеорология",- Деп.ВИНИТИ N 825-84, 1984,- С. 279-292.

78. Беляев А.П., Кузнецов А.Д. К вопросу о моделировании движения аэростатов // В кн.: "Опасные для полетов метеорологические явления и безопасность полетов воздушных судов". Межвузовский тематический сб. научных трудов.- Л.: ОЛАГА, 1984,- с. 103-106.

79. Кузнецов А.Д., Кащеева Н.Г. О повышении надежности данных дистанционного зондирования атмосферы в рамках функционирования аэростатно-спутпикового комплекса // В кн.: "Анализ и прогноз полей метеорологических величин и явлений". Межвузовский сб. - Л.: Изд. ЛПИ, 1981.- С. 41-50.

80. Беляев А-П., Кузнецов А.Д., Кащеева Н.Г. Выбор оптимальной схемы размещения пунктов запуска аэростате^ // Межвузовский сб. научных трудов.- Л.: ЛПИ, 1985.-С. 114-122.

.81. Data collection from atmospheric and surface platforms via a satellite. — «COSRAR trans»., 1967,- № 3,- P. 73—144.

82. Афанасьев Г. Т., Здорик Ю. М. Аэростатное зондирование атмосферы.- Л.: Гидрометеоиздат, 1974.- 140 с.

t 83. Кузнецов А.Д., Логинов В.Ф. Космические воздействия на атмосферу // Учебйое пособие.- Л.: ЛПИ им.М.И. Калинина, 1984,- 16 с.

'.84. Линдли К. Практическая обработка изображений на языке Си.- М.: Мир, 1986 —512 с.

85. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. — М.: Мир, 1982.— Кн.1. — 310 с.-Кн.2, —437 с.

86. Практикум по численным методам прогноза погоды / Под ред. Гандина П.С.- Л.: Гидрометеоиздат, 1978. — 216 с.

87. Анисимов Б.В., Курганов В.Д., Злобин В.К. Распознавание и цифровая обработка изображений. — М.: Высшая школа, 1983. — 295 с.

88. Бутаков Е.А., Островский В.И., Фадеев И.Л. Обработка изображений на ЭВМ. — М.: Радио и связь, 1987. — 240 с.

89. Гилой В. Интерактивна^ машинная графика. — М.: Мир, 1981.— 380 с. •90. Машинная графика и ее приложения. Сб. научн. трудов АН СССР / Под.

ред. A.M. Мацокина. — Новосибирск: АН СССР и СО АН, 1983. — 137 с.

91. Машинная графика и ее приложения / Под. ред. В.Л. Перчука. — Владивосток: Дальневосточный научный центр АН СССР, 1975,- вып. 24. — 137 с.

92. Ньюмен У., Спрулл Р. Основы интерактивной машинной графики. — М.: Мир, 1976. —573 с.

93. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики. — М.: Радио и связь, 1986. — 399 с. *

94. Ррджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. — М.: Мир, 1989. — 504 с. '

95. Роджерс Д., Адаме Дж. Математические основы машинной графики.— М.: Машиностроение, 1980. 240 с.

96. Уокер е., Гурд Д.П., Дроник Е.А. Интерактивная машинная графика. — М.: Машиностроение, 1980. — 171 с.

97. Фоли Дж., Вэн Дэм А. Основы интерактивной машинной графики. — М.: Мир, 1985, —Т. 1.— 367 с. Т2. — 368 с.

98. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. — М.: Наука, 1984, —320 с.

• 99. Яншин В., Калинин Г. Обработка изображений на языке Си для IBM PC. Алгоритмы и программы. — М.: Мир, 1994. — 241 с.

100. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений. — М.: Сов. радио, 1979.— 312 с.

101. Advanced computer graphics — Proc. of Computer Graphics Tokyo'86 / Ed. by T.L. Kunii. —Tokyo: Springer, 1986. — 504 p.

) ,

*

102. Advances in'computer graphics / Ed. by G. Enderle, M. Grave, F. Lillehagen. — Berlin: Springer -Verlag. — 512 p.

103. Blinn J.F. A scan—line algorithm for computer display of parametrically defined surfaces//Computer Graphics.- 1978,-vol. 12,-P. 345.

104. Braid I.C. Geometric modelling //Advances in Computer Graphics.- Berlin: Springer — Verlag, 1981,- P. 362 — 425.

105. Chasen S.H. Geometrical principles and procedures for computer graphics applications. — Eglewood Cliffs(N.Y.): Prentice Hall, 1975. — 345 p.

106. Computer graphics society. Techniques for computer graphics /Ed. by R.A. Earnshaw, D.F. Rogers. — N.Y.: Springer,,1987, vol 8. — 512 p.

107. Crow F.C. Algorithms for computer graphics // Computer graphics, 1977, vol. 11, №2, p. 242 — 247.

108. Marshall R.G. Computer graphics and application. — New Jersey: Prentice Hall, 1987.— 454 p. *

109. Pentland A.P. From pixels to predicates. — Norwood, New Jersy: Ablen Publishing Corp., 1986. — 398 p.

110. Preparata F.P., Shamos M.I. Computational geometry. An introduction. — New York: Springer, 1985. — 390 p.

111. Rogers D.F., Earnshaw R.A. Techniques for computer graphics. — Berlin:

«

Springer —Verlag, 1987, —512 p.

112. Simon J.S. From pixels to features. — Amsterdam: North Holland, 1989. —

345 p.

ИЗ. Мишев Д. Дистанционные исследования Земли из космоса. — М.: Мир, 1985,—232 с.

*

114. Юсупов P.M., Иоффе А.Я. Статистические методы обработки результатов наблюдений / Под. ред. Юсупова P.M. — JL, 1984. — 563 с.

115. Крамер Г. Математические методы статистики. — М.: Мир, 1975. — 648 с.

116. Чанг Ши Као Принципы проектирования систем визуальной информации.— М.: Мир, 1992.— 112 с.

117. Герман М.А., Белов П.Н., Назиров М. Лабораторный практикум по курсу "Космические методы исследования в метеорологии". — Л.: Изд. ЛГМИ, 1981.

118. Базарский О.В., Коржик К~>.В. Автоматический текстурный анализ изображений земной поверхности // Исследование Земли из космоса.- 1990.- №3.-С. 115—120.

• «г, *

119. Базарский О.В.,- Коржик Ю.В. Система признаков для анализа и распознавания измерений случайных пространственных текстур // Исследование Земли из космоса,- 1985,- №2,- С. 108—110.

120. Прэтт У., Фожра О., Гагалович А. Применение моделей стохастических текстур для обработки изображений. — ТИИЭР, 1981.- №5,- С. 54 — 56.

121. Андреев Г.А. и др. Анализ и синтез случайных пространственных текстур // Зарубежная радиоэлектроника.- 1984. №2,-С. 3-34.

122. Андреев Г.А. и др. О классификации изображений по их текстурным признакам // Исследование Земли из космоса,- 1990.- №2.- С. 91—96.

123. Haralick R.M. Statistical and structural approaches to texture. — Proc. IEEE, 1979,- vol .67,- №5,- p. 786 — 804.

. 424. Haralick R.tyl., Shanmugan K., Dinstein I. Textural features for image classification.— IEEE Trans., 1973,- vol.'SMG-З,-№6,-p. 610 — 621.

125. Родионова H.B. Влияние числа градаций уровней яркостей на текстурные признаки радиолокационных измерений // Исследованйе Земли из космоса,- 1994,-№6,- С. 26 — 29.

л- »

126. Хусу А.П., Витенберг Ю.Р., Пальмов В.А. Шероховатость поверхностей. Теоретико-вероятностный подход / Под ред. А.А. Первозванского. — М.: Наука, 1975,— 344 с.

127. Divinsky L., Kusnezov A.D. Observations of nonlightnirjg and lightning radioemission signals from electrically active clouds at various stages of development by radar and radioreceiving hardware// International seminar "Weather radar systems. COST75", Brussels Belgium, 20-23 September 1994 г.- Report EUR 16013 EN -1995.

128. Эльман Р.И. Интерактивные процедуры выделения и восстановления контурных сетей // Исследование Земли из космоса,- 1984.- №2,- С. 87 — 97.

129. Эльман Р.И. Метод цифровой обработки контурной видеоинформации // Исследование Земли из космоса,- Д982.- №5,- С. 87 — 95.

130. Marr D., Hilderth Е. Theory of edge detection. — Proc. Roy. Soc. London. -Ser.B207.-1980,-p. 187 —217.

131. Немченко E.A. и др. Использование процедуры "скелетизации" для выделения линий на спутниковых изображениях // Исследование Земли из космоса.-1994,-№6,- С.*43 — 50.

132. Бакут П.А., Колмогоров Г.С. Сегментация изображений: методы выделения границ областей // Зарубежная радиоэлектроника,- 1987,- №10,- С. 25—47.

*

133. Златополский A.A. Об автоматическом выделении фотоаномалий на аэрокосмических изображениях // Труды VII научных чтений по космонавтике. Космические исследования,- M.: ИИЕиТ АН СССР, 1984,-С. 157—171.

134. Златопольский A.A. Выделение на изображении однородных областей с неполными границами // Исследование Земли из космоса.- 1985.- №1.- С. 94—102.

135. Долгополов Б.Я., 'Захаров М.Ю., Лупян Е.А. Комплекс программ сегментации и классификации многоканальных спутниковых изображений // Исследование Земли из космоса,- 1993,- №6,- С. 49—56.

136. Яншин В.В. Нелинейная фильтрация комплексно-значных кодов контуроь выделяемых объектов // Исследование Земли из космоса.- 1992.- №4.- С. 48 — 52.

137. Яншин В.В., Мальгин Ю.Ю. Контурное кодирование бинарных изображений в процессе формирования сцены // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Общие вопросы радиоэлектроники,- М., 1991,- вып.9,- С. 29 — 36.

138. Яншин В., Калинин Г. Обработка изображений на языке Си для IBM PC: Алгоритмы и программы - М.: Мир, 1994,- 241с.

139. Форсайт Дж., Молер К. Численное решение систем линейных алгебраических уравнений. - М.: Мир, 1969. - 167 с.

140. Кузнецов А.Д. Текущее прогнозирование на основе цифровой обработки изображений.- Спб.: Изд. РГГМИ, 1997,- 167 с.

141. Graham R.E. — IRE Trans., 1966,- vol. IT-8.- P. 129 — 144.

*

142. 'Rosenfeld A., Как S. Digital picture processing. — N.Y.: Academic Press,

«

1982.

143. Wang D. С. C., Vangnucci A.H. Image processing. — 1981.- vol. 15.- №2.-p. 167—181.

144. Lev A„ Zucker S., Rosenfeld A. - IEEE Trans., 1977,- vol. SMS—7,- №6.-p. 435 _ 442.

145. Lee J.S. Digital image smoothing and the sigma filter. — Computer vision, graphics and image processing, 1983,- vol. 24,- P. 255 — 269.

146. Durand J.M., Gimonet B.J., Perbos J.R. — Ibid., 1986,- P. 627 — 637.

147. Ventsanopolos A.N. Pitas I. —Proc. ECCTD, Praque, 1985,- P. 594 — 597.

148. Орловский Е.Д., Медников Ю.И., Штаркман B.C. Об оценке качества фототелевизионной репродукции и методах обработки сигналов изображений на ЦВМ // Тезисы .докладов Всесоюзной конференции, посвященной 10-летию космической эры. — Москва, 1968.

149. Дерюгин Н.Г. Спектр мощности и корреляции телевизионного сигнала // Электросвязь,- 1957,-№7,- С. 3—14.

150. Яншин В.В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы-М.: Машиностроение, 1995. -112 с.

151. Ярославский Л.П. Введение в цифровую обработку изображений.- М.: Сов.радио, 1979. -312 с.

152. Дерюгин Н.Г. «Спектр мощности и функция корреляции телевизионного сигнала //Электросвязь,- 1957,-№7,- С.3-14.

153. Родионова Н.В. Влияние числа градаций уровней яркости на текстурные признаки радиолокационных изображений // Исследования Земли из космоса.- 1994.-№6,- С. 26-29.

• 154. Андреев Г.А. и др. О классификации изображений по их текстурным признакам // Исследования Земли из космоса,- 1990,- №2.- С. 91-96.

155. Зайцев В.В., Зайцев Вл.В. и Трошкин Д.В. Экспериментальное исследование алгоритмов фильтрации спекл-шума на радиолокационных изображениях // Исследования Земли из космоса,- 1994,- №6,- С. 30-41.

156. Дивинский ф-И., Кузнецов А.Д. Коррекция оценки радиолокационной отражаемости облаков по выходному сигналу приемного устройства метеорологической РЛС // Тезисы докладов Всероссийской конференции по физике облаков и активным воздействиям на гидрометеорологические процессы.- Нальчик, КБР, 28-30 окт.; 1997 г.

г ■"

157. Руководство по применению радиолокаторов МРЛ-4, МРЛ-5 и МРЛ-6 в системе градозащиты. // Абшаев М. Т. и др.- Л.- 1980.- 230 с.

158. Никольский В.В. Электродинамика и распространение радиоволн.- М.: "Наука';, 1979 г.-607 с.

159. Справочник по радиолокации / Под ред. М.Сколника. - М.: "Советское

«

радио", 1976 г.- Т. 1.-455 с.

160. Теоретические основы радиолокации / Под ред. В. Е. Дулевича,- М.: "Советское радио", 1978.-607 с.

161. Справочник по специальным функциям / Под ред. М.Абрамовица и И.Стиган,- М.: "Наука", 1979,- 830 с.

162. Каяурин Л.Г., Кармов М.И., Медалиев Х.Х. Основные характеристики

.9

радиоизлучения конвективных облаков // Изв. АН СССР.- сер. ФАО,- 1974,- Т. 10.-№ П.-С. 1164-1169.

163. Кузнецов Розанов ;В.В., Тимофеев Ю.М. Дистанционное

зондирование атмосферы тропической зоны // Учебное пособие.- Л.: Изд. ЛГМИ, 1988,- 90 с.

464. Киселев В.Н., Кузнецов А.Д., Розанов В.В., Тимофеев Ю.М. Математическое обеспечение автоматизированной обработки данных аэрологических наблюдений, выполненных с помощью зарубежных измерительных систем //Учебное пособие.-Л.: Изд. ЛГМИ, 1989.- 105 с.

165. Кондратьев К.Я., Тимофеев Ю.М. Метеорологическое зондирование атмосферы из космоса,- Л.: Гидрометеоиздат, 1978,- 280 с.

166. Кондратьев К.Я., Москаленко Н.И. Тепловое излучение планет.- Л.: Гидрометеоизда+, 1977.-264 с.

167. Перенос радиации в рассеивающих и поглощающих 'атмосферах. Стандартные методы расчета / Под. ред. Жаклин Ленобль,- Л.: Гидрометеоиздат, 1990,-264 с.

168. Зуев В.Е., Креков Г.М. Оптические модели атмосферы // Современные проблемы атмосферной оптики, Т. 2,- Л.: Гидрометеоиздат, 1986.- 256 с.

169. Зуев В.Е., Наац И.Э. Обратные задачи оптики атмосферы // Современные проблемы атмосферной оптики, Т. 7,- Л.: Гидрометеоиздат, 1990.- 286 с.

170. Кузнецов А.Д., Тимофеев Ю.М., Шпенкух Д. О точности косвенного восстановления вертикального профиля озона в атмосфере// Радиационные процессы в атмосфере и земной поверхности.- Л.: Гидрометеоиздат, 1974,- С. 126-130.

171. .Кузнецов А.Д., Тимофеев Ю.М. Отчет по х/д НИР N 527 "Разработка методов дистанционного зондирования с ИСТ,- Л.: НИФИ ЛГУ, 1974,- 274 с.

172. Кузнецов А.Д., Ковалев В.И. Применение синтеза измерений в широком диапазоне спектра для комплексного косвенного зондирования атмосферы //Деп. в ИЦВДИИГМЦ- МЦД, N49,24.10.79

173. Беляев А.П., Кузнецов А.Д. О формировании собственного теплового излучения полярных областей Земли // Межвузовский сборник "Авиационная и космическая метеорология" *Деп. в ВИНИТИ N 825-84, 1984,- С. 258-268.

174. Тихонов А.Н., Арсений В.Я. Методы решения некорректных задач. - М.:

/

Наука, 1986,-287 с.

175. Курош А.Г. Курс высшей алгебры. М.: Наука, 1971.

176. Ильин В.А., ПознякЭ.Г. Линейная алгебра. - М.: Наука, 1971. -296 с.

177. Дьяконов В.П. Справочник по алгоритмам и программам на языке Бейсик для персональных ЭВМ. - М.: Наука, 1987. - 240 с.

178. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды.- М.: Наука, 1976.- 736 с.

179. Кендалл М.Дж-., Стьюарт А. Статистические выводы и связи.- М.: Наука, 1973,- 899 с.

180. Кузнецов А.Д., Тимофеев Ю.М., Козлов В.П. Исследование оптимальной схемы регистрации уходящего теплового излучения в задаче косвенного восстановления высотного профиля водяного пара // Сб. Радиофизические исследования атмосферы. Труды. Всесоюзного симпозиума по радиофизическим исследованиям атмосферы,- JL: Гидрометеоиздат, 1977.-С. 109-110.

181. Кузнецов А. Д., Тимофеев Ю.М. Восстановление характеристик влагосодержания атмосферы на основе инфракрасного излучения // Проблемы

V

физики атмосферы.-JL: Изд. ЛГУ, 1975,- G.28-36.

182. Кузнецов А. Д. Определение характеристик влагосо держания атмосферы на основе интерпретации реальных измерений теплового излучения // Радиофизические исследования атмосферы. Труды Всесоюзного симпозиума по радиофизическим исследованиям атмосферы 20-21 октября, 1975.- Л.: Гидрометеоиздат,1977,- С. 110-118.

183. Кузнецов А.Д., Тимофеев Ю.М., Козлов В.П. Об оптимизации условий измерений уходящего излучения в задаче влажностного зондирования атмосферы // Известия АН СССР, серия Физика атмосферы и океана.- 1978.- т. 14,- N12.-С. 1302-1302. * .

184. Кузнецов А.Д., Тимофеев Ю.М. Примеры восстановления характеристик влажности на основе измерений уходящего теплового излучения с ИСЗ // Метеорология и гидрология,- 1978,- N 9,- С. 26-34.

185. Козлов В.П., Тимофеев Ю.М., Кузнецов А.Д. Об оптимизации условий измерений уходящего излучения в задаче косвенного восстановления высотного профиля водяного пара // Изв. АН СССР, сер. Физика атмосферы и океана",- 1976.-т.12,- № 5.- С. 494-50?. *

186. Хргиан А.Х. Физика атмосферы,- Л.: Гидрометеоиздат, 1969,- 647 с.

187. Smith W.Z. Iterative selution of the radiative transfer equation for the temperature and adsorbing gas profiles of an at mospher- "Appl. Opt.", 1970,- vol. 9,-P. 1995-1999.

188. Fleming H.E., Smith W.Z. Inversion techniques for remote sensing ol

atmospheric profiles // Proc. 5 symp. pn temperature.- 1971.- June 21-22,- P.64-68.

»

189. Кондратьев К Я., Тимофеев Ю.М. Термическое зондирование атмосферы со спутников,- Л.: Гидрометеоиздат, 1970,- 410 с.

190. Тимофеев Ю.М., Покровский О.М., Кузнецов А.Д. О возможностях уточнения характеристик влагосодержания с помощью решения задачи термического зондирования атмосферы //Метеорология и гидрология,- 1972.-№ 3.- С. 102-104.

191. Ergebnisse der Aufstiege der Radiosondenstation des Instituts fur Meteorologie und Geophysic der Freich Universität Berline in Jahre.- 1956,- vol.25.- N 9,- 50 p.

192. Копрова Л.И., Болдырев В.Г. Статистические характеристики вертикальных профилей температуры и влажности до больших высот // Изв. АН СССР, сер. Физика атмосферы и океана.- 1970,- т.6.- № 2.- С. 154-167.

193. Ермаков С.М. Метбд Монте-Карло и смежные вопросы.- М.-, 1972,- 234 с.

- ; 194. Горчакова И.А., Малкевич М.С., Турчин В.Ф. Определение вертикального профиля влажности атмосферы по измерениям собственного излучения Земли II Изв. АН СССР, сер. Физика атмосферы и океана.- 1972,- т.7,- № 6.- С. 565-576.

195. Moller F., Raschke Е. Evolution of "TIROS-3" II Radiation Data Inter. Report N1.-NASA.-1963,-114 p.

196. Тимофеев Ю.М. Использование инфракрасного и микроволнового уходящего излучения для определения вертикального профиля влажности атмосферы // Проблемы физики агмосферщ. Вып. II,- Л., 1974,- С. 38-44.

197. Покровский 0. М., Тимофеев Ю.М. Общий статистический подход к решению'обратных задач атмосферной оптики // Метеорология и гидрология.- 1972,-№1.-С. 52-59.

198. Miner G., Thorton Д). D., Welsh W. J. The inference of athmospheric temperature profiles from grotrnd-based measurements of microwave emission from atmospheric oxygen//"J. of Gcoph. Res".- 1972,- v.77.- №.6,- P. 975-991.

199. Broqnier G., Deschamps P. L., Lenoble J. Jondage radiometrique de profile thermique de la Basse athmosphese // Proc. of the International radiational symposium, Sendai, Japan, May 26 - June 2. - 1972.- P. 273-275.

200. Бобылев Л.П., Кузнецов А.Д., Кащеева H.Г., Щукин Г.Г. Исследование вариаций нисходящего Теплового излучения атмосферы в области 3 - 25 мкм II Труды ГГО им. А.И.Воейкова.-вып. 470.-Л.: Гидрометеоиздат, 1982,-С. 53-69.

201. Бобылев Л.П., Кащоева И.Г., Кузнецов А.Д., Щукин Г.Г. Об оптимизации

условий измерений нисходящего теплового излучения с целью дистанционного

f

определения характеристик вдагосодержания атмосферы II Труды ГГО им. А.И.

Воейкова.-.вып. 470.- Л.: Гидрометеоиздат, 1982.- С. 69-73. • ,

*

ß

202. Козлов В.П.^Кузнецов А.Д., Тимофеев Ю.М. Об оптимизации условий измерений нисходящего теплового излучения атмосферы с целью дистанционного определения характеристик влагосодержаиия атмосферы // Межвузовский сборник "Авиационная и космическая метеорология",- Деп. в ВИНИТИ N 825-84, 1984 .С. 233-244.

203. Голубицкий Б.М., Москаленко Н.И. Функции спектрального пропускания в полосах поглощения паров Н20 и С02 // Изв. АН СССР, сер. "Физика атмосферы и океана",- 1968.- т. 4,- № 3,- С. 346-359.

204. Метеорологическое зондирование подстилающей поверхности из космоса / Кондратьев К.Я., Григорьев A.A. Рабинович Ю.И. Шульгина Е.М.- JL: Гидрометеоиздат, 1979.- 217 с.

" 205. Кондратьев К.Я. Состояние и перспективы метеорологического дистанционного зондирования. Атмосферы со спутников // Труды ГГО.- 1970.-вып. 415.-С. 88—119.

206. Кузнецов А.Д. Исследование точности определения влажности атмосферы с МСЗ методом численных экспериментов // Проблемы физики атмосферы,- Изд. ЛГУ, 1978.-вып. 15.-С. 112—129.

V

207. Кузнецов А. Д. Оптимальное восстановление профилей температуры и влажности в атмосфере по наземным данным и статистической информации // Проблемы физики атмосферы.-Изд. ЛГУ,- 1974.- вып. II.- С. 52—56..

208. Бел'йч Р.Б., £алаганский С.Ф. Коэффициент черноты облаков в диапазоне 8 - 12 микрон //Труды ЦАО.- 1972,- вып. 103,- С. 94-99.

209. Кароль И.Л., Розанов В.В., Тимофеев Ю.М. Газовые примеси в атмосфере. -Л.: Гидрометеоиздат, 1983. - 192с.

210. Ковалев В.И., Кузнецов А.Д., Тимонин A.A. Восстановление параметров облачности по изменениям уходящего теплового излучения // Межвузовский сб. научных трудов.- Л.: Изд< ЛПИ, Т986,- вып.95,- С. 136-146.

4 »

211. Малкевич М.С., /Косолапой B.C., Скацкий А.И. Статистические характеристики вертикальной; структуры водности кучевых облаков // Изв. АН СССР, серия "физика атмосферы и океана",- 1981,- т. 17.-№3,- С. 273 - 285.

212. Покровский О.М. Оптимизация метеорологического зондирования атмосферы со спутников.- Л.: Гидрометеоиздат, 1984,- 264 с.

213. Спиридонов Ю.В. Особенности вертикальной структуры облачности по данным ИСЗ//Труды ВНИИГМИ МЦД,- 1974,- вып. 7.- С. 12-27.

214. Westwaier Е., Stfand 0.1. Statistical information content of radiation

4 »

measurements used in indirect sensing.- 1968.- September.- vol. 25,- P. 750-767.

215. Матвеев Л. Т. Основы общей метеорологии.- Л.: Гидрометеоиздат, 1965, С. 40-42.

216. Копрова Л.И., Болдырев В.П. О статистических характеристиках вертикальной структуры полей температуры и влажности до больших высот // Изв. АН СССР, сер. физики атмосферы и океана,- 1970,- т. 6.- № 2,- С.154—167.

m

217. Ergebnisse der Aufstiege der Radiosondenstation der Instituts fu Meteorologie und Geophysik der Freien Universität.- Berlin in Jahre.- 1965.- Bd. 5221,- №9.- P. 3-80.

218. Поляк H.И., Методы анализа случайных процессов и полей в

»

климатологии. - Л.: Гидрометеоиздат, 1979. - 255 с.

219. Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория,- М.: Мир, 1980;.- 536 с. ...

220. Статистические методы для ЭВМ / Под. ред. Энслейна К., Рэлстона Э., Уилфа Г.С.- М.: Наука, 1986,- 460 с.

221. Белоцерковский A.B. Адаптивные методы сверхкраткосрочного прогнозирования в мезомасштабных задачах метеорологии // Автореферат диссерт. на соискание учен, степени докт. физ.-мат. наук. — Спб.: "Велком", 1996.- 30 с.

222. Линник • Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-

' m

статистической теории обработки наблюдений. - М.: Физматгиз, 1962. - 349 с.

223."Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. - М.: Наука, 1980.- 520 с.

224. Бронштейц И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов - М.: Наука, 1981,- 718 с.

225. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров - М.: Наука, 1974.- 831 с.

226. Belotsercovsky A.V., Hiroshi Uyeda, Katsuhiro Kikuchi Radar imagery

*

noweasting using adaptive stochastic models. - Atmospheric Research N 34,- 1994,- P. 249257.- Elsevier Science B.V.

227. Белоцерковский A.B.'Спектральный анализ в гидрометеорологии/— СПб: Изд. РГГМИ, 1993. — 64 с. *

228. Kaiman R.E., Bucy R.S. New Results in Linear Filtering and Prédiction Theory.-J. Basic Eng.- 1961.- vol. 83.-p. 95.

229.' Sutherland I.E. A Characterisation of ten hiddensurface algorithme // Computing Surveys.- 1у74^- vol. 6,- №1,- P. I — 55.

130. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. Т. 1 и 2.-М.: Мир, 1971 —^1972. —316 е., 287 с.

231. Марпл С.Jl. Цифровой спектральный анализ и его приложения. — М.: Мир, 1990. —584 с.

« , •

232. Kirsche R.A., е.а. // Proc. of Eastern Joint Comput. Conf, 1957,- P. 221 —229.

233. Blinn J., Newell M. Texture and reflection in computer generated images // Communication of ACM.- 1976,- vol. 19,-№10,-P. 542 — 547.

234. Уоллес. Повышение качества снимков лунной поверхности // Электроника,- 1965.- №5,- С. 15-*- 18.

235. Брылев Г.Б., Завдовьев%А.В., Низдойминога Г.Л. Определение параметров движения радиоэха^облаков и осадков на основе корреляционного анализа // Труды ГГО, 1979,- вып. 430,- С. 93—100.

236. Облака и облачная атмосфера. Справочник / Под ред. И.П. Мазина и А.Х. Хргиана. -. Л.: Гидрометео)изда-1'"*1989. 647 с.

237. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды. Ч. 1,- Л.: Гидрометеоиздат, 1986. — 702 с. i

238. Берлянд Т.Г., Строкина Л.А. Глобальное распределение общего количества облаков. — Л.: Гидрометеоиздат, 1980. — 70 с.

239. London J. A study of atmospheric heat balance. — Rep. Contract AF 19/122/

— 165/College of Engineering. — N.Y.: New York Univ., 1957. —99 p.

240. Воробьев В.И., Фадеев В.С Характеристики облачного покрова северного полушария по данным метеорологических спутников. — Л: Гидрометеоиздат, 1981.

— 172 с. '

241. Пост П.О., Галин В.Я., Кээваллик с.Х., Кярнер О.Ю. Сравнение оценок количества облаков по трем источникам // Исследование Земли из космоса.- 1991.- № 4,-С. 68 — 73.

242. Ветлоа И.П. Ин терпретация и метеорологическое использование спутниковой информации // Метеорология и гидрология,- 1966,- № 4.- С. 13—18.

243. Ковардакова Л.В., Тараканов Г.Г. Сверхкраткосрочный прогноз обложных осадков // Метеорологические прогнозы,- СПб.- 1992,- С. 90—96.

244. Подгорски Д., Влчак Л. Адвективно-конвективная тенденция облачности по спутниковым данным // Вопросы эффективности гидрометеорологических исследований в целях интенсификации народного хозяйства.- Л.: Изд. ЛПИ, 1987.-вып. 96.- С. 52 — 65.

245. Кузнецов А.^., Меньшов М.А., Сероухова О.С., Симакин А.Д. К вопросу о сверхкра?гкосрочном прогнозе (СКП) эволюции облачного образования// РГГМИ.-СПб, 1995:'— Г^с. — Деп. в ВИНИТИ 27.01.95, № 250 — В95.

246. Ламин Б.М., Кузнецов А.Д., Меньшов М.А. Простой алгоритм сверхкраткосрочного прогноза развития облачности по двум последовательным изображениям // Вопросы прогноза погоды, климата и циркуляции атмосферы. — Пер^ь,- 1990.-С. 31—42.

247. Кузнецов А.Д., Бриедис Т.Е., Сероухова О.С., Симакин А.Д. Малопараметрическое представление распределения облачности для решения задач сверхкраткосрочного прогноза // Тезисы докладов Итоговой сессии Ученого совета РГГМИ.-СПб.-1995.

248. Кузнецов А.Д., Меньшов М.А., Сероухова О.С., Симакин А.Д. Текущее прогнозирование эволюции -облачных образований // Тезисы докладов Итоговой сессии Ученого совета РГГМИ.- СПб.- 1994.

'249. Использование спутниковой информации в синоптической практике. Метод, пособие. / Под ред. Н.Г. Леонова.— М.: Гидрометеоиздат, 1982. — 35 с.

250. Руководство по использованию спу тниковых данных в анализе и прогнозе погоды / Под ред. И.П. Ветлова, Н.Ф. Вельтищева — Л.: Гидрометеоиздат, 1982. — 300 с.

251. Использование изображений со спутников в анализе и прогнозе погоды. Техническая записка ВМО №124. •— Л.: Гидрометеоиздат, 1974. (The use of satellite pictures in weather analysis and forecasting. Technical Note № 124, Geneva, 1973.)

. 252. Минина Л.С. Практика нефанализа. — Л: Гидрометеоиздат, 1970.— 336 с. « »

253.'Бакст Л.А., Федорова H.H. О некоторых результатах автоматической

♦

идентификации фронтальных разделов на основе спутниковой информации // Исследование Земли из космоса,- 1993,- №2,- С. 35 39.

254. Бакст Л. А. Опыт разработки математического обеспечения видеотерминальной обработки информации для персонального компьютера //Тезисы докладов Всесоюзн. семинара "Технические и программные средства тематической обработки спутниковой информации". — М., 1989.- С. 50—54.

255. Бакст Л.А., Федорова H.H. Прогноз скорости участков циклонических облачных систем и фронтальных зон по спутниковым данным // Исследования Земли из космоса,- 1994,- № 5,- С. 3—8.

256. Федорова H.H., Бакст Л. А. Прогноз скорости перемещения основных участков крупномасштабных облачных систем по спутниковым данным. Методическое письмо. М.: Гидрометеоиздат, 1993.— 20 с.

257. Шакина Н.П. Динамика атмосферных фронтов и циклонов. — Л.: Гидрометеоиздат, 1985. — 263 с.

258. Bakst L., Fedorova N. On some methods of synoptic analysis, based on the

study of multispectral satellite data variation // 9th Meteosat Scientific User's Meeting.

*

Locarno, Switzerland, 1992. — P. 25 — 32.

259. Bakst L., Fedorova N. On special software for operational analysis and short-term forecasts of some weather phenomena // 9th Meteosat Scientific User's Meeting. Locarno, Switzerland, 1992. — P. 19 — 24.

260. Bakst L.A., Fedorova N.N. Use of information from geostationary satellites for routine analysis and short-term weather forecasts // 8th Meteosat Scientific User's Meeting.- 1990, Sweden, NorrkOping.— P. 307 — 315.

261. Кузнецов А.Д., Сероухова О.С., Симакин А.Д. К вопросу об анализе и сверхкраткосрочном прогнозе эволюции атмосферных фронтов // Тезисы докладов Итоговой сессии Ученого совета РГГМИ,- СПб.- 1996.

262. Сероухова О.С. Анализ и сверхкраткосрочный прогноз эволюции атмосферных фронтов // Автореф. дисс. на соискание учен, степени канд. физ.-мат. наук. —СПб: ТОО "Интан", 1996. 14 с.