УДК 551.501.8:551.576
Совместное использование данных радиолокационных и станционных наблюдений для анализа облачных полей
Н, А. Калинин*, А. А. Смирнова*
Предложена методика определения количества облачности по территории 400 х 400 км при редкой сети метеостанций на основе усвоения станционных данных в координатах радиолокационного изображения по квадратам 25 х 25 км. Радиолокационные данные представлены информацией, полученной на МРЛ-5 АМСГ Большое Савино (г. Пермь) с помощью автоматизированного метеорологического радиолокационного комплекса "Метеоячейка" за восемь синоптических сроков (0, 3, б, 9, 12, 15, 18, 21 ч МСВ) в 1998—2000 гг. Проведено исследование вероятности обнаружения и распознавания облачности доя территории, включающей в себя три субъекта Российской Федерации: центральную и южную часть Пермской области, Коми-Пермяцкий автономный округ и юго-запад Свердловской области.
Облачность обладает меньшей инерционностью по сравнению с другими метеорологическими величинами, поэтому изменение синоптического положения в полях облачности проявляется раньше, чем в полях температуры и давления. Это определяет важность получения такой информации, как распределение облачности, для анализа и прогноза погоды. Наблюдения за облачностью позволяют определить высоту, вид и границы облаков, положение атмосферных фронтов и связанных с ними опасных явлений погоды (ОЯП). Такие сведения очень важны для обслуживания всех отраслей народного хозяйства.
Более надежными по сравнению с другими видами измерений традиционно считаются станционные наблюдения за облачностью [5, 6, 9], тем не менее они обладают рядом недостатков. Во-первых, в темное время суток ограничены возможности проведения визуальных наблюдений. Во-вторых, объективность визуальной информации существенно зависит от квалификации и опыта наблюдателя, а также от степени закрытости небосвода облаками и атмосферной видимости. Так, например, при сплошной облачности нижнего яруса невозможно определить формы облаков в вышележащих слоях, а при некоторых атмосферных явлениях (туманы, метели, пыльные и песчаные бури) — вообще наличие какой-либо облачности. В-третьих, при существующей наблюдательной сети с расстоянием между станциями до 100 км невозможно оценить площадные характеристики облачности, так как количество облачности является разрывной
* Пермский государственный университет.
функцией и метод простого интерполирования для этой характеристики неприемлем [3, 14]. Привлечение для анализа облачных полей данных радиолокационных наблюдений позволяет существенно повысить качество анализа, устраняя субъективизм, с определенной долей вероятности дает возможность определять количество облаков над районами, находящимися между метеорологическими станциями, а также получать непрерывную во времени информацию [4]. Поэтому совместное использование радиолокационных и станционных данных для анализа количества облачности и явлений погоды должно давать более надежный результат по сравнению с использованием какого-либо одного вида измерений.
Подобные подходы неоднократно использовались раньше [2, 7, 8, 13] и дали неплохие результаты. Радиолокация постоянно развивается, в оперативную работу метеорологов вводятся более совершенные радиолокационные системы (в частности, автоматизированный метеорологический радиолокационный комплекс (АМРК) "Метеоячейка"), и проблема совместного использования информации радиолокатора и метеостанций вновь обрела актуальность.
АМРК "Метеоячейка" разработан на базе метеорологического радиолокатора МРЛ-5 для обеспечения потребителей информацией об облачности и связанных с ней явлениях погоды. Он приспособлен к нуждам потребителя, обладает высокой надежностью и объективностью. АМРК представляет данные наблюдений на экране ПЭВМ в виде карт метеоявлений, опасных явлений погоды, высот верхней границы поля радиоэха, отражаемости в 7 слоях, контуров ОЯП, скорости шквалов, интенсивности осадков, видимости в осадках и вертикальных сечений по произвольному радиусу. Изображение выводится на экран в оперативном режиме и представляет собой разнообразные по размерам и форме поля, состоящие из элементарных квадратов 4 х 4 км. Район измерения представляет собой прямоугольник 400 х 400 км, центрированный относительно радиолокатора [И].
В данной статье рассматривается возможность использования данных МРЛ для получения информации о количестве облачности над районами, расположенными между метеостанциями, и определяется вероятность радиолокационного распознавания облачности в теплый период года.
Радиолокационные данные представлены информацией, полученной на МРЛ-5 АМСГ Большое Савино (г. Пермь) с помощью АМРК "Метеоячейка" за восемь синоптических сроков (0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21 ч МСВ) в 1998—2000 гг. Для анализа количества облачности использовались данные наблюдений на 13 метеостанциях Пермской области, а также 7 станциях Свердловской области, расположенных в радиусе действия МРЛ-5, равном 200 км. Исследование проводилось для территории, включающей в себя три субъекта Российской Федерации: центральную и южную часть Пермской области, Коми-Пермяцкий автономный округ и юго-запад Свердловской области.
Полученная на метеостанциях и с помощью МРЛ информация об облачности существенно различается. В первом случае это количество облаков, характеризующее степень покрытия облачностью некоторого пространства, обозреваемого наблюдателем из данной точки, которое ограни-54
чивается небесным сводом и горизонтом» во втором — радиоэхо облаков (его отражаемость и конфигурация). Поэтому строгая сопоставимость данных станционных и радиолокационных наблюдений возможна в случае, если снимать данные об облачности с монитора ПЭВМ с помощью круглой палетки (радиусом, приблизительно соответствующим радиусу обзора наблюдателя) с центром в точке расположения станции. Этот путь был бы возможен при большой густоте станций, в реальных условиях такая интерполяция даст большую ошибку. Чтобы этого избежать, район измерений был разбит на квадраты, в каждом из которых количество облаков определялось по 10-балльной шкале как доля площади, занятой облачностью. Распределение балла облачности (и) больше, чем любой другой метеовеличины, зависит от размера квадрата, для которого определено п. Если при переводе радиолокационного изображения в количество облаков п определяется в точке (4x4 км — разрешение АМРК "Метеоячейка"), то возможны 2 состояния — полная облачность (п = 10 баллов) и ясно (п = 0 баллов). Если же размер квадрата равен площади охвата радиолокатора (400 х 400 км), то п теоретически должно быть близко к средним значениям облачности (4—6 баллов), а вероятность малых и больших значений должна быть невысокой. С целью выбора оптимального размера квадрата были определены п для различных квадратов, размер которых изменялся от 4 х 4 до 400 х 400 кл*.
Результаты расчета плотности распределения (%) количества облаков по восьми срокам за весь исследуемый период представлены в табл. 1.
Следует отметить, что в результате ослабления сигнала радиолокатора по мере удаления от MPJI на расстоянии 100 к« и более часть облаков радиолокатор не может обнаружить. Поэтому наибольшая плотность распределения облачности относится к 0 баллов при использовании квадратов малого размера (для квадратов 12 х 12, 25 х 25, 50 х 50 км — 80,1, 75,1 и 61,2% соответственно) и к 1 баллу при использовании квадратов большого размера (100 х 100, 200 х 200, 400 х 400 км — 44,5, 51,3 и 48,2% соответственно). Функция распределения облаков имеет следующий вид: для квадратов 12 х 12, 25 х 25 и 50 х 50 км повторяемость облачности убывает в сторону увеличения балла облачности, достигая минимума в градации 3—6 баллов, затем плотность распределения вновь возрастает. Для квадратов 100 х 100, 200 х 200 и 400 х 400 км плотность распределения прини-
Таблица!
Плотность распределения (%) количества облаков
Размер Облачность, балл
квадрата, 0 10
км I 2 3 4 5 6 7 8 9
4x4 62,4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 37,6
12 х 12 80,1 0,3 0,2 0 0 0,1 0,1 0,1 0,2 0,3 18,6
25x25 75,1 4,1 3,1 3,0 1,3 1,8 2,0 2,1 2,2 2,3 3,0
50x50 61,2 18,3 12,2 4,3 1,0 0,8 0,1 0,2 0,3 0,6 1,0
100 х100 23,4 44,5 17,6 8,0 2,9 2,6 0,8 0,1 0,1 0 0
200 х 200 2,8 51,3 30,6 13,6 1,5 од 0,1 0 0 0 0
400 x 400 3,6 48,2 29,7 16,4 1.3 0,8 0 0 0 0 0
мает одновершинный вид с максимумом при п = 1 балл, уменьшаясь на каждом шаге при переходе к большему баллу облачности, достигая минимума при п = 8 баллов (0,1%) при использовании квадрата 100 х 100 км, при п - 6 баллов (0,1%) для квадрата 200 х 200 км и при п = 5 баллов (0,8%) для квадрата 400 х 400 км.
Необходимо отметить, что по данным табл. 1, при работе с квадратом 12 х .12 км из-за незначительности его размера вероятность средних значений облачности мала, поэтому п в пределах рассматриваемой площади (400 х 400 км) стремится к крайним значениям. Квадраты же большого размера (100 х 100, 200 х 200 и 400 х 400 км) не дают достоверной информации о количестве облачности, так как с увеличением площади квадрата п стремится к 1 баллу. Исходя из этого, наиболее оптимальным оказывается использование квадратов 25 х 25 и 50 х 50 км.
Последующая работа проводилась только с квадратом 25 х 25 км, предпочтение которому было отдано в силу того, что согласно методике, предложенной И. М. Балбуцким [2], радиус обзора наблюдателем небосвода (г) при определении количества облаков рассчитывается следующим образом:
г _ ^нго sine
где Ннго — высота нижней границы облаков, /см; г — угол обзора облачности, град. Для рассматриваемой территории г составляет в среднем 10—15 км. Помимо этого была рассчитана видимость, определяемая наблюдателями на 20 метеостанциях, данные которых анализировались. В среднем она составила 12—33 км (интервал изменений широк из-за разницы физико-географических условий станций).
На следующем этапе работы были построены поля облачности по радиолокационным данным с помощью графической программы SURFER, содержащей интерполяционную процедуру, основанную на использовании геостатического алгоритма для вычисления автокоррел
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.