Восстановление суточных сумм осадков по данным спутниковых и наземных наблюдений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 11.00.09, кандидат географических наук Жильцова, Ольга Владимировна

• Жильцова, Ольга Владимировна
• кандидат географических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат географических наук Жильцова, Ольга Владимировна

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава I Общие замечания относительно точности измерений осадков

1.1 Точность измерения осадков

1.2 Требования, предъявляемые к данным об осадках

Глава 2 Краткий обзор методик восстановления полей осадков

по спутниковым данным

2.1 Различные методы восстановления полей осадков по данным дистанционных измерений

2.2 Метод индексации облачности

2.3 Метод жизненного цикла облака

2.4 Биспектральный метод

2.5 Метод статистических моделей

2.6 Проблема проверки точности методик

2.7 Краткие выводы

Глава 3 Описание методики анализа осадков

3.1 Постановка задачи

3.2 Процедура варьирования функционала

3.3 Принцип метода вариационного согласования

Глава 4 Характеристика исходной информации

4.1 Наземные данные

4.2 Спутниковая информация

4.3 Контроль и формирование массивов обычных и спутниковых данных

4.4 Географическое совмещение станционных и спутниковых

измерений, подготовка исходных данных

Глава 5 Описание схемы анализа и программы расчетов

Глава 6 Численные эксперименты со схемой анализа

6.1 Отбор порогового значения температуры

6.2 Построение уравнения регрессии и поля первого приближения

6.3 Построение поля второго приближения

6.4 Отладка процедуры вариационного согласования

Глава 7 Оценка точности метода

7.1 Проведение оценки точности

7.2 Результаты обработки архива 1993-94 годов

7.3 Результаты обработки архива 1995 года

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Восстановление суточных сумм осадков по данным спутниковых и наземных наблюдений»

ВВЕДЕНИЕ

В отличие от полей других метеорологических величин, таких как, например, температура или давление, поле осадков является более изменчивым как во времени, так и в пространстве. Характерные радиусы корреляции осадков колеблются от нескольких километров (для ливневых осадков) до 100 километров (для обложных фронтальных осадков) и в среднем для ЕТР (Европейская территория России) по имеющимся оценкам (Алибегова Ж.Д., 1985; Исаев А.А., 1990) составляют 50-70 километров. Т.е. численный анализ полей осадков на сетке размером более 50 км вряд ли является обоснованным. Однако, даже на территории центра ЕТР с наиболее густой сетью станций, характерное расстояние между осадкомерами составляет 50-60 километров.

Для большинства же районов расстояние между метеорологическими станциями значительно больше, это естественно приводит к выводу, что используя только данные существующей наземной метеорологической сети вряд ли возможно успешно восстанавливать поле осадков.

Однако репрезентативные оценки поля осадков совершенно необходимы для проведения гидрологических расчетов, агрометеорологических и водохозяйственных оценок, прогноза засух, наводнений, лесных пожаров и т.д. (Барретг,. 1981). Кроме того, осадки являются важнейшей составляющей глобального круговорота воды и энергии, т.е. актуальность данного вопроса очевидна, однако, современный уровень понимания общей проблемы остается на очень низком уровне, причем одной из основных причин этого является недостаток информации о поле осадков.

Естественно возникает необходимость использования дополнительных источников получения косвенной информации о пространственном распределении осадков. Бесспорно, наиболее достоверные данные такого рода - радиолокационные, однако, радиолокационная сеть не имеет достаточной плотности для покрытия всей территории земного шара, к тому же, она является довольно дорогостоящей (Мартин и др., 1990; Барретг, 1993).

Еще одна возможность восстановления поля осадков использовать информацию с искусственных спутников Земли. Такие данные имеют одно очень важное преимущество - глобальный характер. Однако получить количественную оценку осадков по значению радиационной температуры верхней границы облаков (ВГО) в инфракрасным диапазоне (ИК) или по оптической толщине облаков в видимом участке спектра затруднительно, так как отсутствуют прямые связи между этими величинами и интенсивностью осадков.

Данные микроволновых радиометров дают возможность более точно восстановить поле осадков, особенно для районов с хорошо развитой конвекцией, однако, невозможность получения информации такого рода с геостационарных спутников, является причиной того, что эти данные практически не используются для целей оперативного анализа и сверхкраткосрочного прогнозирования (Мартин и др., 1990).

Таким образом, из всех имеющихся в наличии данных, передаваемых искусственными спутниками Земли, ИК информация является наиболее доступной и приемлемой для использования в оперативной практике, так как ее возможно получать в любое время суток (в отличие от информации в видимом диапазоне) с интервалом 30 минут.

Хотя наблюдения со спутников (особенно при сравнительно коротких масштабах времени, соизмеримых с сутками) не

обеспечивают получения надежных сведений, позволяющих восстанавливать количество осадков, они дают сплошное покрытие наблюдениями территории с довольно высоким пространственным разрешением (от 9 до 20 км в умеренных широтах). Таким образом, с помощью спутниковых данных можно получить информацию, которая, вероятно, позволит более точно оценить градиенты осадков, чем данные редкой сети станций.

За исключением зимних месяцев в умеренных и высоких широтах между облачностью и подстилающей поверхностью существуют достаточно большие тепловые контрасты, поэтому выделение облачности и определение температуры ее верхней границы не составляет большого труда. Последовательный обзор поверхности Земли с большой частотой позволяет получить достаточно полную информацию о пространственно-временной изменчивости температуры верхней границы облаков. Эта информация и может быть использована в качестве дополнительной к имеющимся станционным наблюдениям. Поскольку единственной характеристикой облачности при ИК измерениях из космоса является температура ее верхней границы, которая не связана напрямую с осадками, алгоритм усвоения ИК измерений целесообразно строить таким образом, чтобы использовалась не только эта информация, но и сведения о пространственно-временной изменчивости температуры верхний границы облачности, т.е. чтобы при анализе станционных измерений суточных сумм осадков учитывалось, как на этом временном отрезке распределялась во времени и пространстве температура верхней границы облаков. Таким образом можно лучше учесть сильную сторону измерений с геостационарных спутников, их высокое пространственно-временное разрешение.

Сильной стороной станционных наблюдений является получение довольно точных (по крайней мере по сравнению с другими видами косвенных наблюдений) сведений о количестве осадков. Эти наблюдения являются, однако, практически точечными, а сравнительно редкая сеть станций не обеспечивает надежное определение градиентов осадков.

Естественно, что схему анализа осадков целесообразно строить таким образом, чтобы использовать сильные стороны каждого вида используемых наблюдений.

Из указанных выше преимуществ и недостатков каждого вида наблюдений вытекает вывод, что анализ поля осадков следовало бы осуществлять, учитывая с большим весом информацию о количестве осадков со станций и информацию о косвенных оценках градиентов осадков по спутниковым данным. Формально эта задача реализуется методом вариационного согласования.

Целью данной работы является разработка такого метода оперативного анализа поля осадков на основе усвоения как обычных, так и спутниковых данных в ИК диапазоне, с использованием метода вариационного согласования.

Заключение диссертации по теме «Метеорология, климатология, агрометеорология», Жильцова, Ольга Владимировна

Основные выводы, полученные в результате данной работы:

1) Предложена новая методика анализа суточных сумм осадков на основе вариационного усвоения ИК измерений с геостационарного ИСЗ и станционных измерений;

2) Разработан алгоритм перехода от радиационной температуры к осадкам с использованием в регрессионном анализе информации о временной изменчивости температуры ВГО, что повысило качество анализа поля первого приближения;

3) На основе численных экспериментов оптимизированы значения некоторых эмпирических коэффициентов, используемых в процедуре анализа;

4) Проведена оценка качества анализа по предложенной методике в зависимости от густоты наземной наблюдательной сети;

5) Получен вывод о том, что при плотности сети менее одного осадкомера на 4500 км2 (т.е. расстояние между станциями более 70 км) привлечение ИК измерений с геостационарных ИСЗ повышает качество анализа поля осадков.

6) Созданы программные средства, позволяющие приводить региональный анализ суточных сумм осадков по предложенной методики на сетке с разрешением 20x20 км2 в реальном масштабе времени.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Из всех имеющихся в настоящее время данных, передаваемых искусственными спутниками Земли, ИК информация является наиболее доступной и приемлемой для использования в оперативной практике, так как ее возможно получать в любое время суток (в отличие от информации в видимом диапазоне) с интервалом 30 минут. Наблюдения со спутников (особенно на сравнительно коротких масштабах времени, соизмеримых с сутками) не обеспечивают получения надежных сведений о величине осадков. Однако, они дают сплошное покрытие наблюдениями территории с довольно высоким пространственным разрешением (от 9 до 20 км в умеренных широтах), обеспечивая более надежную информацию о градиентах осадков, чем по редкой сети станций.

Сильной стороной станционных наблюдений является получение довольно точных (по крайней мере по сравнению с другими видами косвенных наблюдений) сведений о количестве осадков. Эти наблюдения являются, однако, практически точечными, а сравнительно редкая сеть станций не обеспечивает надежное определение градиентов осадков.

Предложенная схема анализа осадков построена таким образом, чтобы использовать сильные стороны каждого вида используемых наблюдений. Предлагаемый анализ полей осадков осуществляется с учетом информации о количестве осадков со станций и информации о градиентах осадков по спутниковым данным. Формально эта задача реализуется методом вариационного согласования.

Проведенные расчеты по архивным данным показали, что использование данного метода целесообразно при плотности наземной сети менее одного осадкомера на 4500 км . Такой плотностью наземной сети обладает преобладающая часть Земного шара (более 90%). Таким образом, возможно было бы целесообразно использование данного метода в таких регионах.

Однако необходимо отметить, что тестирование данного метода должно быть продолжено, также возможно его усовершенствование, путем привлечения данных о нижней границе облачности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат географических наук Жильцова, Ольга Владимировна, 1998 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Алибегова Ж.Д. Пространственно-временная структура полей жидких осадков. Л., Гидрометиздат, 1985, 224 с.

2. Ахиезер Н.И. Лекции по вариационному исчислению. М., 1955

3. Волкова Е.В., Успенский А.Б. Обнаружение зон осадков в умеренных широтах по изображениям облачного покрова в видимом и инфракрасном диапазонах спектра с полярно-орбитальных ИСЗ. Метеорология и гидрология 1996, № 10, стр. 514.

4. Исаев А.А. Климатические характеристики осадков над СССР по данным наземных и спутниковых наблюдений. Диссертация на соискание ученой степени доктора географических наук. МГУ, Географический факультет, Москва, 1990, с. 186-192.

5. Исаев А.А. Статистика в метеорологии, Из-во МГУ, 1987, 230 сс.

6. Кибель. Введение в численные методы прогноза, М 1957.

7. Ларин Д.А. Анализ температуры поверхности Мирового океана. Метеорология и гидрология, 1992, № 2, с. 60-65.

8. Цирульников М.Д. Объективный анализ метеорологических полей, включающий анализ их пространственных производных. Метеорология и гидрология, 1994, No. 6, с. 5-14.

9. Adler R.F., Mack R.A. Thunderstorm cloud height-rainfall rate relations for use with satellite rainfall estimation techniques, J. of Climate and Appl. Meteorology, 1984, vol. 23, pp. 280-296.

10. Adler R.F., Negri A.J. A satellite infrared technique to estimate tropical convective and stratiform rainfall. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1988, vol. 27, No. l,pp.30-51.

11. Arkin P.A., Meisner B.N. Spatial and annual variation in diurnal cycle of large scale tropical convective cloudiness and precipitation. Monthly Weather Review, 1987, vol. 115, pp. 1009-1032.

12. Barrett E.C. Precipitation measurement by satellites: Towards Community algorithms, Adv. Space Res., vol. 13, No. 5, 1993, pp. (5)119-(5)136.

13. Barrett E.C. Rainfall evaluation by remote sensing: problems and prospects. In Hydrological Application of Remote Sensing Remote Data Transmission, Proc. Hamburg Symp., Aug. 1983 IAHS publication No 115, 1985.

14. Barrett E.C., Satellite rainfall monitoring for agrometeorology operational problems, practices and prospects. EARSeL Advances in Remote Sensing, vol. 2, No. 2 - VI, 1993.

15. Barrett E.C. Satellite rainfall monitoring: recent progress and remaining problems, IAHS Publication No. 242, Remote Sensing and Geographic Information Systems for Design and Operation of Water Resources Systems, 1997.

16. Barrett E.C., Martin D.W. The use of satellite data in rainfall monitoring. Academic Press, 1981, 340 p.

17. Bellon A., Austin G.L. On the relative accuracy of satellite and raingage rainfall measurements over middle latitude during daylight hours. - J. of Climate and Applied Meteorology, 1986, vol. 25, pp. 1712-1724.

18. Blackmer R.H., Serebreny S.M. Analysis of maritime precipitation using radar data and satellite cloud photographs. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1968, pp. 122-131.

19. Bras R.L. New approaches to real time flood forecasting. Weather radar and fluvial geomorphology in hydrology. Proc. Int. Workshop on

Natural Disaster in European-Mediterranean Countries, Perugia, Italy, 1986.

20. Braud I., Creutin J.D., Barancourt C. The relation between the mean areal rainfall and the fractional area where it rains above a given threshold. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1993, vol. 32, No. 2, pp. 193-202.

21. Cheng M., Brown R., Collier C.C. Delineation of Precipitation areas using Meteosat infrared and visible data in the region of the United Kingdom, Journal of Climate and Applied Meteorology, 1993, vol. 32, No. 5, pp. 884-892.

22. Collier C.G., Goddard D.M., Conway B.J. Real-time analysis of precipitation using satellites, ground-based radars, conventional observations and numerical model output. Meteorological Magazine, 1989, vol. 118, No. 1398, pp. 1-8.

23. Conway B.J., Browning K.A., Weather forecasting by interactive analysis of radar and satellite imagery. Phil. Trans. Roy. Soc. London. A324, pp. 299-315.

24. Cram J.M., Kaplan M.L. Variational assimilation of VAS data into mesoscale model: assimilation method and sensitivity experiments. Monthly Weather Review, 1985, vol. 113, No. 4, pp. 467-484.

25. Del Beato R., Barrell S.L. Rain estimation in extratropical cyclones using GMS imagery, Mon. Weather Rev., 1985, vol. 113, pp. 747-755.

26. Dittberner G.J., Vonder Haar T.H. Large scale precipitation estimation using satellite data; application to the Indian Monsoon. Arch. Met. Geogr. Biokl. Ser. B, 1973, vol. 21, pp. 317-334.

27. Doneaud A.A., Ionescu-Niscov S., Priegnitz D.L., Smith D.L. The area-time integral as an indicator for convective rain volumes. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1984, vol. 23, pp. 555-561.

28. Doneaud A.A., Miller J.R., J.R. and L.R. Johnson. The area-time-integral technique to estimate convective rain volumes over areas applied to satellite data - a preliminary investigation. Journal Climate and Applied. Meteorology, 1987, vol. 26, pp. 156-169.

29. Follansbee W.A. Estimation of average daily rainfall from satellite cloud photographs. NOAA Technical Memorandum NESS 44. Nat. Ocean and Atmospheric Admin., Washington, D.C., 1973, 39 pp.

30. Follasbee W.A., Oliver V.J. A Comparison of Infrared Imagery and Video Pictures in the Estimation of Daily Rainfall from Satellite Data. NOAA Tech. Memo. NESS 62, Washington, DC, 1975, 14 pp.

31. Follansbee W.A. Estimation of Daily Precipitation over Chine and the USSR Using Satellite Imagery, NOAA, Tech. Memo, NESS 81, Washington, DC, 1975, 30 pp.

32. Grassotti C., Garand L. Classification-based rainfall estimation using satellite data and numerical forecast model fields. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1994, vol. 33, No. 2, pp. 159-178.

33. Griffith C.E., Woodley W.L., Crube P.G., Martin D.W., Stout J., Sikdar. Rain estimation from geostationary satellite and infrared studies. Monthly Weather Review, 1978, vol. 106, p. 1153-1171.

34. Griffith C.E., Woodley W.L., Griffin J.S., Stormatt S.C. Satellite-Derived Precipitation Atlas for the GARP Atlantic Tropical Experiment. Division of Public Documents, U.S. Govenment Printing Office, Washington, DC, 1980, 284 pp.

35. Griffith C.E., Augustin J.A., Woodley W.L. Satellite rain estimation in the U.S. High Plain. J. of Appl. Meteorology, 1981, vol. 20, pp. 53-56.

36. Gruber A., Estimation rainfall in regions of active convection. J. of Appl. Meteorology, 1973, vol. 12, pp. 110-118.

37. Houghton J.T., Taylor F.W., Rodgers C.D. Remote sounding of atmospheres. Cambridge University Press, London, 1984, pp. 29-46, pp. 212-224.

38. Huff F.A. Sampling errors in measurement of mean precipitaion. Journal of Applied Meteorology, 1979, vol.9, N1, pp. 35-44.

39. Kidder S.Q, Haar T.H.V. Meteorology (an introduction), academic Press, San Diego, New York, Boston, London, Sydney, Toronto, 466 pp.

40. King P., Yip T., Steenbergen J.D. RAINSAT: A one-year evaluation of bispectral method for the analysis and short-rang forecasting of precipitation areas. Weather Forecasting, 1989, vol. 4, pp. 210- 221.

41. Kedem B., Chin L.S., Kami Z. An analysis of the threshold method for measuring area-average rainfall. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1990, vol. 29, No. 1, pp. 3-20.

42. Klinsky B.J., Ramage C.S. A technique for estimation tropical open-ocean rainfall from satellite observation. J. of Appl. Meteorology, 1979, vol. 15, pp. 972-975.

43. Kuo H.L. On formation and intensification of tropical cyclones through latent heat release by cumulus convection. J. of Atmos. Scin., 1965, vol. 22, pp. 40-63.

44. Lewis J.M. An operational upper air analysis using the variational method. Tellus, 1972, vol. 6, pp. 514-530.

45. Lovejoy S., Austin G.L. The delineation of rain areas from visible and IR satellite data for GATE and middle latitudes. Atmos.: Atmosphere and Ocean, 1979, vol. 17, pp. 77-92.

46. Lovejoy S., Austin G.L. The sources of error in rain amount estimating schemes for GOES visible and IR satellite data. Mon. Weather Rev., 1979, vol. 107, pp. 1048-1054.

47. Lovejoy S., Austin G.L. The estimation of rain from satellite-born microwave radiometers, Q.J. Roy. Meteor. Soc., 1980, vol. 106, pp. 205-276.

48. Martin D.W., Goodman B ., Schmit T.J., Cutrin E.C. Estimate of daily rainfall over the Amazon Basin. Journal of Geophysical Research D, 1990, vol. 95, No. 10, pp. 17043-17050.

49. Martin D.W., Howland M.R. Grid history: A geostationary satellite technique for estimation daily rainfall in the tropics, J. of Climate and Appl. Meteorology, 1986, vol. 25, pp. 184-195.

50. Motell C.M., Weare B.C. Estimating tropical rainfall using digital satellite data, Journal of Climate and Applied Meteorology, 1987, vol. 26, pp. 1436-1446.

51. Nagle R.E., Serebreny S.M. Radar precipitation echo and satellite cloud observation of a maritime cyclone, Journal of Appl. Meteorology, 1962, vol. 1, pp.279-295.

52. Negri A.J., Adler R.F., Wetzel P.J. Rain estimation of the Griffth-Woodly technique. Journal of Climate and Applied. Meteorology, 1984 vol. 23, No. l,pp. 102-116.

53. O'Sullivan F., C.H.Wash, Stewart M., Motell C.E. Rain Estimation from Infrared and Visible GOES satellite data. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1990, vol. 29, No. 3, pp. 209-223.

54. Scofield R.A., Oliver V.J. A scheme for estimating convective rainfall from satellite imagery. NOAA Tech. Memo. NESS 86, 1977, 47 pp. [NTIS PB-270 762/8 GI],

55. Scofield R.A. Analysis of rainfall from flash flood producing thunderstorms using GOES data. Nowcasting: Mesoscale observation and short-range prediction. Proceeding of an international symposium 25-28 August 1981, Hamburg European Space Agency, No. SP-165.

56. Scofield R.A. The NESDIS operational convective precipitation estimation technic. Mon. Weather Rev., 1987, vol. 115, 1773-1792.

57. Scofield R.A., Spayd L.E. A technique that uses satellite, radar, and conventional data for analysing and short-range forecasting of presipitation form extratropical cyclones. NOAA Tech, Memo. NESDIS 8, Washington, DC, 1984, 51 pp.

58. Shih S.F. Satellite data and geographic information system for rainfall estimation. Journal of irrigation and drainage engineering, 1990, vol. 116, No. 3, pp. 319-331.

59. Shimizi K., Short D.A., Kedem B. Single and double-threshold methods for estimation the variance of area rain rate. Journal of Meteorological Society of Japan, 1993, vol. 71, No. 6.

60. Short D.A., Shimizu K., Kedem B. Optimal threshold for the estimation of area rain-rate moments by the threshold method. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1993, vol. 32, No. 2, pp. 182-192.

61. Short D.A., Wolff D.B., Rosenfeld D., Atlas D. A study of the threshold method utilising raingage data. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1993, vol. 32, No. 8, pp. 1379-1387.

62. Spayd L.E., Scofield R.A. A tropical cyclone estimation technique using geostationary satellite data. NOAA Tech. Memo, NESDIS 5, Washington, DC, 1984, 36 pp.

63. Stanley Q.Kidder, Thomas H.Vonder Haar, Satellite Metrology (an introduction). Academic Press, US 1995.

64. Stout J., Martin D.W., Sikdar D.N. Estimating GAGE rainfall with geosynchronous satellite images. Monthly Weather Review, 1979, vol. 107, pp. 585-598.

65. Tsonis A.A., Isaac G.A. On a new approach for instantaneous rain area delineation in the midlatitudes using GOES data. Journal of Climate and Applied. Meteorology, 1985, vol. 24, pp. 1208-1218.

66. Wagner R.F., Insana M.F., Brown D.G. Unified approch to the detection and classification of speckle texture in diagnostic ultrasound. Optical Engineering, vol. 25, 1208-1218.

67. Weiss M., Smith E.A. Precipitation discrimination from satellite infrared temperatures over the CCOPE mesonet region. J. of Climate and Appl. Meteorology, 1987, vol. 26, pp. 687-697.

68. Woodlen W.L., Olsen A.R., Herndon A., Wiggert V. Comparison of gage and radar methods of convective rain measurement. Journal of Applied Meteorology, 1975, vol. 14, August, pp. 909-927.

69. Wylie D.P. An application of a geostationary satellite rain estimation technique to an extratropical area. Journal of Climate and Applied Meteorology, 1979, vol. 18, No. 12, pp. 1640-1648.

70. Wu R., Weinman J. A., Chin R.T. Determination of rainfall rates from GOES satellite images by a pattern recognition technique. Journal of Oceanic Technology, 1985, vol. 2, pp. 314-330.

71. Xie P, Arkin P.A. An intercomparison of gauge observations and satellite estimates of monthly precipitation, Journal of Applied Meteorology, 1995, vol. 34, No. 5, May.

72. Xie P, Arkin P.A. Global monthly precipitation estimates from satellite-observed outgoing longwave radiation, Journal of Climate, 1998, vol. 11, No.2, February, pp. 137-164.

73. Xie P, Arkin P.A. Global precipitation: a 17-year monthly analysis based on gauge observations, satellite estimates, and numerical model outputs. Bulletin of the American Meteorological Society, 1997, vol. 78, No. 11, November, pp.2539-2558.