УДК 551.501.81
Автоматизированная радиолокационная идентификация, измерение параметров и классификация конвективных ячеек для целей защиты от града и штормооповещения
М. Т. Абшаев*, А. М. Абшаев*, А. М. Малкарова*, М. В. Жарашуев*
Рассматриваются методика, алгоритмы и программы автоматизированной радиолокационной идентификации конвективных ячеек в кучево-дождевых облаках, что обеспечивает возможность измерения параметров конвективных ячеек, построения графиков временного хода параметров, расчета направления и скорости перемещения, оценки их грозоопасности и градоопасности, распознавания категорий объектов воздействия с целью предотвращения градобитий и метеообеспечения авиации.
1. Введение
Кучево-дождевые облачные системы обычно состоят из множества конвективных ячеек (КЯ), имеющих различную пространственную структуру, непрерывно меняющуюся во времени, и перемещающихся в разных направлениях с разной скоростью. Метеообеспечение авиации, штормовое оповещение населенных пунктов, активные воздействия на облачные системы с целью предотвращения градобитий и искусственного увеличения осадков требуют решения проблемы надежной локализации КЯ в облачной системе, оценки степени грозоопасности и градоопасности каждой КЯ, возможности формирования ливневых паводков, определения направления и скорости их перемещения.
В автоматизированных метеорологических радиолокационных комплексах (АМРК) "Метеоячейка", "АКСОПРИ", АСУ "Антиград", "Мерком" и "АСУ-МРЛ", используемых в России и странах СНГ, идентификация КЯ в облачной системе обычно осуществляется вручную, что не позволяет автоматизировать ряд противоградовых операций, включая выделение и распознавание градовых и грозовых КЯ и контроль эволюции их параметров при естественном развитии и активном воздействии. Это снижает надежность метеообеспечения авиации и оперативность операций по активному воздействию на облака, что недопустимо при воздействии на быстротечные градовые процессы и обусловливает зависимость процесса воздействия от субъективного фактора.
В АМРК "Titan" и "WDSS-II", используемых в США и ряде других стран, обеспечиваются идентификация штормовых ячеек и построение
* Высокогорный геофизический институт; e-mail: abshaev@mail.ru.
траекторий их перемещения в целях оповещения об опасных явлениях погоды, но не предусмотрены подпрограммы управления воздействием на облачные процессы.
Решение проблемы автоматической идентификации конвективных ячеек является одним из важных этапов полной автоматизации противоградовых операций и распознавания грозовых очагов для метеообеспечения авиации.
Предлагаемая методика и алгоритмы автоматизированной идентификации КЯ в облачной системе, измерения их параметров, построения графиков временного хода параметров предусматривают распознавание грозовых и градовых очагов, звуковое оповещение о них в режиме автоматических радиолокационных наблюдений, повышение оперативности и точности, выделение объемов засева, выработку команд на ракетный или авиационный засев объектов воздействия (ОВ), автоматизацию контроля физической эффективности засева облаков. В конечном итоге это позволит повысить эффективность противоградовой защиты, надежность штормового оповещения и метеообеспечения авиации, эффективность радиолокационных исследований облаков и возможность создания информационного банка данных об эволюции КЯ для сравнения с данными теоретического моделирования и т. д.
2. Методика и алгоритм идентификации конвективных ячеек
Конвективная ячейка в облачной системе, согласно работе [6], выделяется как поле радиоэха, ограниченное замкнутыми изолиниями радиолокационной отражаемости (2, дБ2) и имеющее одну конвективную вершину (например, как гора, ограниченная замкнутыми изолиниями высот и имеющая свою вершину). Но в отличие от горы у облачной КЯ изменяются во времени число изолиний 2, высота, поперечные размеры, площади горизонтальных сечений, объем, пространственная конфигурация, водосодер-жание и вид образующихся осадков.
Задача распознавания КЯ по существу является задачей распознавания образов и анализа сцен. Учитывая сложность этой задачи, идентификацию КЯ в облачной системе, измерение их параметров, оценку степени грозо-и градоопасности предлагается осуществлять по следующему алгоритму:
— выделение в поле радиоэха облачности точек, ограничивающих замкнутые изолинии радиолокационной отражаемости 2;
- упорядочивание полученных точек — получение составных частей
КЯ;
— объединение составных частей КЯ в единые поля замкнутых изолиний 2;
— выделение в поле радиоэха вершин, ограниченных замкнутыми изолиниями 2;
- идентификация КЯ и их нумерация в пространстве и хронологическом порядке зарождения;
— измерение комплекса одно-, двух- и трехмерных параметров каждой КЯ;
- построение графиков временного хода комплекса параметров КЯ;
— расчет направления и скорости перемещения КЯ;
- оценка степени грозо- и градоопасности КЯ, распознавание категорий ОВ;
- документирование таблицы параметров КЯ и графиков их временного хода.
Решение поставленной задачи осуществляется путем обработки трехмерных полей радиолокационных сигналов, получаемых с помощью АМРК "АСУ-МРЛ", программное обеспечение которого позволяет получить с цикличностью 3,5 мин объемный файл обзора, содержащий осред-ненные и оцифрованные радиолокационные сигналы в 360 секторах азимута (с шагом 1°), 400 каналах дальности (с шагом 0,5 км) и 18 (или 24) углах обзора (с переменным шагом), а также полярные координаты этих сигналов (азимут, угол возвышения, радиальная дальность).
По подобным данным во всех существующих АМРК формируются различные карты (карты горизонтальных сечений на различных уровнях высот, верхней границы радиоэха, максимальной отражаемости, интенсивности осадков, явлений погоды и т. д.), отображаемые на фоне карты местности.
Для реализации предлагаемой методики и алгоритмов идентификации КЯ осуществляются:
- преобразование полярных координат полученных сигналов в декартовы;
- пересчет мощности радиоэха в отражаемость 2 (по калибровочным данным);
— формирование матрицы данных об отражаемости 2 во всех точках виртуального пространства X, У, 2 размером 400 х 400 х 20 км, содержащей псевдогоризонтальные сечения на 40 уровнях высот;
— построение карты максимальной отражаемости;
— последовательное сканирование точек виртуального пространства по X, У и 2 с шагом 0,5 км с целью выделения границ КЯ (западной, восточной, северной и южной), определяемых по заданным порогам изолиний 2.
Получаемая при этом последовательность координат X, У представляет собой пары точек начала и конца изолинии 2 в каждой строке матрицы данных (рис. 1). Хотя в одной строке пары точек одной КЯ могут быть перемешаны с парами точек другой КЯ, составные части каждой КЯ восстанавливаются следующим образом:
а) полученные при переборе первые две точки, соответствующие южному краю первой подъячейки КЯ № 1, имеющие координаты ХЗ1, УЗ1, ХВ1, УВ1, где индексы "З" и "В" означают западную и восточную границы КЯ соответственно. При этом значение УЗ1 всегда равно УВ1;
б) следующие две точки проверяются на принадлежность к контуру КЯ № 1. Если Х31 < Х32 < Хв1 и У31 - 1 = У32 или же Х31 < Хв2 < Хв1 и У31 — 1 = У32, то получаем следующие две точки первого контура КЯ. Если это условие не выполняется, то имеем дело либо с концом подъячейки, либо с новой подъ-ячейкой. Таким образом, можно получить набор пар точек, составляющих подъячейку, в последовательности с юга на север и с запада на восток.
На следующем этапе необходимо упорядочить точки, ограничивающие подъячейку, так как на первом этапе получена не последовательность точек, а набор пар точек. 3ная количество пар точек, входящих в подъячейку,
а)
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 1 0 0 0 0
0 1 1 1 2 1 1 1 0 0
0 1 1 2 2 2 1 1 1 0
0 1 2 3 3 2 2 1 1 0
0 0 2 3 3 3 2 1 1 0
0 0 1 2 3 3 2 1 1 0
0 0 1 1 2 2 2 1 0 0
0 0 0 1 1 1 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 2 2. 0 0 0 0
0 0 2 2 0 0 0
0 0 0 0 0
X У
0 0 о 2, 2 0 0 0
0 0 0 0 *2 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0003 3^0 0000 0003 3,0000 000 0^3 30000 0000000000 0000000000 0000000000
Рис. 1. Матрица данных (а) и этапы выделения первого (б), второго (в) и третьего (г) контуров конвективных ячеек.
можно их разделить на западные и восточные границы подъячеек и расставить по порядку. В результате этого выделяется контур подъячейки.
Для объединения подъячеек в единую ячейку необходимо сравнить северные и южные пары точек всех подъячеек со всеми параллельными точками текущей подъячейки на предмет принадлежности пар подъячеек одной КЯ и объединить каждый контур сплошными линиями, имеющими цвет в соответствии с принятой палитрой цветов отображения полей отражаемости 2.
После выделения КЯ им присваиваются номера, начиная с № 1 в каждые сутки. При обнаружении многоячейковой облачной системы в первом цикле радиолокационного обзора нумерация КЯ осуществляется с запада на восток и с севера на юг (т. е. № 1 присваивается самой северо-западной КЯ, а последний номер присваивается КЯ, расположенной юго-восточнее всех). В следующих циклах обзора номера присваиваются в хронологическом порядке обнаружения КЯ (рис. 2). Номера присваиваются КЯ, площадь горизонтального сечения которых превышает пороговую (например, более 10 км2).
3. Методика измерения параметров КЯ и построения графиков их временного хода
После решения задачи выделения КЯ решается задача автоматического измерения их параметров. В существующих автоматизированных радиолокационных системах [2—4] для измерения параметров ячейки нужно вруч-
Рис. 2. Пример карты выделения и нумерации конвективных ячеек (карта максимальной отражаемости).
ную локализовать КЯ (выделить ее в рамку), в пределах которой далее автоматически рассчитываются параметры КЯ путем сканирования всех точек пространства от уровня стояния радиолокатора до высоты 20 км над уровнем моря.
Автоматическое выделение КЯ исключает необходимость р
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.