Калинин Н.А., Толмачёва Н.И. Космические методы исследований в метеорологии

Подождите немного. Документ загружается.

ская стратификация Т(р) как функция давления на стандартных (изо-

барических) уровнях;

– по восстановленному профилю температуры Т(р) определяют

вертикальное распределение массовой доли водяного пара q(p) по из-

лучению в полосе водяного пара;

– уточняют профиль температуры Т(р) с учетом перекрытия по-

лос диоксида углерода и водяного пара в области 15 мкм.

й т

иации и способствует росту

ошибо

яния атмосферы.

Наибо

удняет интерпретацию спектральных измере-

ний. П

Термическое зондирование атмосферы. Определение терми-

ческо стра ификации Т(р) по уравнению радиационного переноса

осуществляется в предположении равномерности и постоянства рас-

пределения поглотителя (диоксида углерода) в атмосфере, независимо

от высоты, местоположения района зондирования, времени года. Стро-

гий количественный учет влияния на функцию пропускания, а следо-

вательно, и на регистрируемое излучение паров воды, озона и аэрозоля

затруднителен. Это увеличивает неопределенность в задании некото-

рых параметров уравнения переноса рад

к выходных данных термического зондирования. Регистрируе-

мое аппаратурой МСЗ излучение относится к столбу атмосферы, в ко-

тором возможны пространственные вариации метеорологических па-

раметров, вследствие чего получаемая информация является характе-

ристикой некоторых осредненных величин состо

лее серьезное ограничение возможностей термического зон-

дирования атмосферы из космоса связано с облачностью и ее влияни-

ем на трансформацию инфракрасного излучения в атмосфере. В поло-

сах поглощения диоксида углерода (15 и 4,3 мкм) облачные образова-

ния действуют на излучение как абсолютно черное тело, исключая

информацию о температуре подоблачного слоя. Любая, даже очень

простая модель для учета влияния облачности приводит к усложнению

процесса решения, затр

ри осуществлении термического зондирования атмосферы в

безоблачных районах для получения решений, адекватных реальному

состоянию, чаще всего привлекают априорную информацию о верти-

кальном распределении температуры. Восстанавливаемый профиль

Т(р) рассматривают как сумму некоторого среднего вертикального рас-

пределения Т

ср

(р) и случайных отклонений Т′(р) от него:

Т(р) = Т

ср

(р) + Т ′(р). (5.7)

Средний профиль температуры можно определить заранее для

любого географического района и периода года, например, по клима-

тическим данным. Решение уравнения переноса радиации для каждого

(стандартного) уровня давления основано на применении различных

регрессионных методов, характеризующих линейную связь между от-

242

клонением температуры и радиацией. Подобные методы достаточно

обоснованы с физической точки зрения, просты по алгоритмическому

постро

альных профилей содержания водя-

ного

сионном) подхо-

е, либо на решении интегрального уравнения переноса радиации от-

ценка содержания озона и малых газовых компонентов ат-

мосфе

илей озона, оксидов углерода и азота, оксидов серы,

метана

ния теплового уходящего излучения,

точнос

дящего излучения на длине волны 9,6 мкм, например, с

помощ

раметров функций

пропускания на основе сопоставления измеренных интенсивностей и

ению и независимы от ошибок в задании функции пропускания

атмосферы. Результаты дистанционного термического зондирования

атмосферы обычно трансформируются в средние температуры слоев,

ограниченных стандартными изобарическими поверхностями, или в

значения относительного геопотенциала этих же слоев.

Восстановление вертик

пара в атмосфере.

Для определения вертикального рас-

пределения массовой доли водяного пара в широком диапазоне высот

с удовлетворительной точностью необходимы измерения одновремен-

но в инфракрасной (6,3 и 20–50 мкм) и микроволновой (1,35 см) облас-

тях спектра излучения. Измерения в микроволновом диапазоне дают

информацию о влагосодержании нижних слоев атмосферы даже при

наличии облачности. Инфракрасное излучение позволяет оценить со-

держание влаги в слое от 700 до 100 гПа.

Методика расчета и интерпретации спектральных измерений

такая же, как и в случае восстановления профиля температуры атмо-

сферы, т. е. основана либо на статистическом (регрес

осительно вариаций массовой доли водяного пара.

ры.

Основным методом определения общего содержания и вер-

тикальных проф

, аммиака и др. является измерение прозрачности атмосферы на

наклонных трассах. Определенную информацию для решения подоб-

ных задач несут также измере

ть которых зависит от достижимого в настоящее время спек-

трального разрешения.

Сведения о вертикальном распределении озона и его общем со-

держании в атмосфере чаще всего получают на основе интерпретации

измерений ухо

ью интерферометра, обеспечивающего спектральное разреше-

ние 2,4 см. Для надирных условий измерения этот метод имеет малую

информативность с точки зрения теплового уходящего излучения. По-

этому разрабатываются и используются и другие методы, основанные

на измерении прозрачности атмосферы на наклонных трассах или от-

раженного и рассеянного излучения в ультрафиолетовой области спек-

тра. Методики производят учет влияния облачности и поглощения во-

дяного пара на уходящее излучение, коррекцию па

243

рассчи

сферы и

уровен

Реально наблюдающиеся в атмосфере вариации концентраций

ма ,

заметно пре ибок при

среднем спектральн ) для полос погло-

щения оксида углерода — 4,7 мкм, оксида азота — 5,3 мкм, метана —

7,6 мк

в области высот 12–20 км.

Средн

атуры и влажности в

атмосфере.

отен-

циала спутниковые д в представляются в

виде разложения в ряды Фурье и рассматриваются совместно с подоб-

ными

танных (по данным прямых измерений профилей температуры,

влажности и озона).

В отношении малых газовых компонентов атмосферы важ-

нейшими факторами, определяющими решение рассматриваемых за-

дач, являются ошибки задания термической структуры атмо

ь случайных ошибок измерений. Эти решения также зависят от

вида профиля исследуемого газа и точности задания профиля давле-

ния, но эта зависимость слабая.

лых газовых составляющих приводят к флуктуациям излучения

вышающим современные уровни случайных ош

ом разрешении (Δ

≈ 10–20 см

–1

м, закиси азота — 7,8 мкм, аммиака — 10,5 мкм и азотной ки-

слоты — 11,2 мкм. Предельные точности восстановления составляют

для метана, закиси азота, озона и азотной кислоты примерно 4–7 % в

области высот 20–50 км и около 15–20 % —

ие ошибки восстановления составляют 25–30 %. Для высот 12–

36 км и примерно 50 % — в области высот 40–50 км.

5.9.3. Восстановление полей воздушных течений по данным МСЗ

Подход к решению задачи осуществляется в трех направлениях,

использующих:

– корреляционные связи между количеством облаков и вер-

тикальной скоростью, вертикальной слагающей вихря скорости и ди-

вергенции воздушных течений;

– связи структурных особенностей пространственного распре-

деления облачности с полями воздушных течений;

– возможность оценки ветра в безоблачных районах по данным

восстановления вертикальных профилей темпер

В первом случае для восстановления полей ветра и геоп

анные о количестве облако

же представлениями вертикальной составляющей вихря скоро-

сти и дивергенции воздушных течений на конкретном уровне. Эффек-

тивность метода повышается, если поле облачности сопоставляется с

прогностическим полем геопотенциала. Корреляционную связь опре-

деляют статистически через коэффициенты Фурье.

244

Второй подход осуществляется, если поле облачности имеет

вихревую структуру, которую можно аппроксимировать гипербо-

лической спиралью. Для восстановления поля ветра и оценки его ско-

рости используются статистические связи параметров гиперболы и

облачных полос в каждой части вихря на различных уровнях.

оро-

сти вет

НИЕ СПУТНИКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

ИЧЕСКОГО

ВИАЦИИ

бражения

облачн

10.1. Применение данных спутниковых наблюдений

в общем случае непрерывное распределение действительной

инфор

Третий подход — самый сложный, он реализуется решением

уравнений переноса тепла и влаги при определенных вариациях ск

ра на границе безоблачного района.

5.10. ИСПОЛЬЗОВА

В ПРОЦЕССЕ МЕТЕОРОЛОГ

ОБЕСПЕЧЕНИЯ А

Степень потребности в спутниковой информации в процессе

синоптического анализа и прогноза при метеорологическом обеспе-

чении авиации в значительной степени зависит от количества и каче-

ства традиционных наблюдений за погодой.

В районах с развитой сетью станций и хорошей обеспечен-

ностью инструментальными измерениями космические изо

ости целесообразно использовать для уточнения на картах по-

годы атмосферных фронтов, слабо выраженных у земной поверхности,

а также для оценки эволюции облачных образований. В мало освещен-

ных в метеорологическом отношении районах спутниковые снимки

могут быть использованы как основа для оптимальной интерполяции

редких инструментальных наблюдений, а также для непосредственной

оценки некоторых гидрометеорологических параметров и атмосфер-

ных явлений. В последнем случае открываются широкие перспективы

для оперативного использования средств вычислительной техники (с

целью реализации различных алгоритмов восстановления параметров

состояния окружающей среды) и специализированных интерактивных

систем цифровой обработки информации МСЗ.

в синоптическом анализе

Результаты спутниковых наблюдений чаще всего отображают и

используют в виде космических изображений, которые представляют

собой

мации об облачности намного более полной, чем дискретная

информация, получаемая с сети наземных станций. Для анализа атмо-

сферных процессов это преимущество спутниковой информации очень

245

важно, поскольку такая информация дает возможность изучать облач-

ность над обширными территориями и вскрыть ряд ее особенностей,

недоступных для наблюдения другими средствами. Большая площадь

обзора

хревая структура облачности чаще всего наблюдается в ци-

клонах

облаков, их форму, высоты верхней и

нижне

ктивного прохождения могут возникать в

с МСЗ позволяет наблюдать облачность в целых барических

системах и по ее характеру судить о состоянии систем.

По космическим изображениям облачности можно определить

ряд важнейших характеристик в различных барических системах:

– вихревую структуру облачности и стадию развития циклона;

– положение центра циклона в зависимости от положения цен-

тра облачного вихря;

– облачность атмосферных фронтов;

– облачность струйных течений;

– тропические циклоны.

Ви

, во внетропических высотных циклонах и ложбинах (при от-

сутствии циклона у земной поверхности), приземных и высотных ме-

зовихрях. По этой структуре можно определить стадию развития ци-

клона, характеризуемую степенью сближения холодного и теплого

фронтов, более детально проанализировать их эволюцию.

По данным спутниковых метеорологических наблюдений -

можно оценить особенности распределения температуры и давления у

земной поверхности и на высотах; охарактеризовать основные пара-

метры облачности (количество

й границ, влагосодержание, скорости вертикальных движений);

определить направление и скорость воздушного потока на различных

уровнях в атмосфере; обнаружить очаги грозовой деятельности, зоны

турбулентности; выделить районы, занятые осадками, туманами или

низкой слоистообразной облачностью; уточнить погодные условия

полетов через облачные системы фронтов или выбрать оптимальный

маршрут межконтинентального перелета с учетом возможного влия-

ния тропического циклона; описать состояние подстилающей поверх-

ности в безоблачных и малооблачных районах.

5.10.2. Обнаружение тумана и низких слоистообразных облаков

Туманы образуются как внутри одной и той же воздушной мас-

сы (внутримассовые), так и в зоне атмосферных фронтов (фронталь-

ные).

Адвентивные туманы образуются вследствие охлаждения теп-

лого влажного воздуха при перемещении над более холодной по-

верхностью. Туманы адве

246

любое время суток и при сравнительно больших скоростях ветра

(3–7 м ). Туманы занимают обширные площади, время их рассеива-

ния пр

с усилением ветра туманы рассеиваются и нередко, при-

подни

новной причиной

образо е. Такие туманы

чаще онах возвышенностей перед

медлен ростях ветра. За

холодн

вследствие радиационного выхола-

живан

ских снимках туман и низкие слоистообразные об-

лака ч

/с

актически не имеет суточного хода и трудно прогнозируется.

Радиационные туманы образуются вследствие понижения тем-

пературы земной поверхности и охлаждения нижнего слоя воздушной

массы под влиянием радиационного выхолаживания. Эти туманы

обычно наблюдаются в ясные безветренные н чи и дни, чаще в конце

лета и осенью, над болотами, поймами рек, в котловинах и в других

пониженных участках местности. Площади, занимаемые радиацион-

ными туманами, сравнительно невелики. Время существования тума-

нов составляет несколько часов. С началом прогревания земной по-

верхности и

маясь, образуют низкие слоистообразные (разорванно-слоистые)

облака.

Фронтальные туманы образуются под влиянием охлаждения те-

плого воздуха и его увлажнения вследствие испарения с капель дождя

и земной поверхности. Перед теплым фронтом ос

вания туманов является адвективное охлаждени

наблюдаются на наветренных скл

но движущимися фронтами при небольших ско

ым фронтом основной причиной образования тумана является

понижение температуры воздуха

ня земной поверхности.

На космиче

асто наблюдаются совместно и трудно отличимы друг от друга.

Характерными чертами изображения тумана и низких слоистых обла-

ков в видимом участке спектра излучения являются ровная однообраз-

ная верхняя поверхность (от светлосерого до белого тона в зависимо-

сти от их плотности, толщины и освещения) и хорошо очерченные

края, которые у тумана обозначены особенно четко. На инфракрасных

спутниковых изображениях низко расположенные слоистые облака и

туман обнаружить трудно из-за их малого теплового контраста с фо-

ном (подстилающей поверхностью); яркими на них будут лишь высоко

поднявшиеся слоистообразные облака. В районе с неоднородным

ландшафтом граница низких слоистых облаков и тумана хорошо сов-

падает с береговой линией, с повышенными участками рельефа. Если

синоптическое положение меняется мало, то области туманов и низких

слоистых облаков могут прослеживаться в течение длительного вре-

мени (сутки и более). Если туман адвективный, то его верхняя поверх-

ность может иметь не типичную однородную (матовую), а полосную

(волокнистую) структуру.

247

5.10.3. О м МСЗ

Обы ные зоны,

которые могут быть сплошными или прерывистыми. Эти зоны не-

устой

всего связаны со следующими объектами:

нтальная облачная система

включ

ть существенную помощь и при определении

зон ту

пределение характеристик турбулентности по данны

чно турбулентность атмосферы охватывает обшир

чивы во времени, продолжительность их существования чрез-

вычайно изменчива. Особенно часто интенсивная турбулентность на-

блюдается в нижних слоях тропосферы, где в основном осу-

ществляются полеты вертолетов, взлет и посадка самолетов. Наиболее

благоприятные условия для развития турбулентности создаются в не-

устойчиво стратифицированных воздушных массах, а также над гора-

ми. В верхней тропосфере турбулентность нередко наблюдается при

ясном небе.

Анализ синоптических особенностей структуры облачного по-

крова по снимкам МСЗ, получаемым в видимом и инфракрасном диа-

пазонах спектра излучения, показывает, что облачность является хо-

рошим индикатором турбулентности атмосферы и зоны турбулентно-

сти чаще

– фронтальными облачными полосами;

– облачностью струйных течений;

– орографическими облачными образованиями;

– обширными районами, занятыми конвективной облачностью

(ячейками, особенно открытыми);

– переходными зонами от сплошной облачности к обширной

зоне ясного неба.

Особенно часто турбулентность наблюдается в облаках фрон-

тальных разделов и над ними. Если же фро

ает кучево-дождевые облака, хорошо различимые на спутнико-

вом снимке, то полет через линию фронта опасен. Наиболее интенсив-

ные очаги турбулентности наблюдаются слева от оси струйного тече-

ния и в его нижней части. Поперечные полосы в облачном массиве

струйного течения также указывают зоны с развитой турбулентно-

стью. Турбулентность, связанная со струйным течением, может на-

блюдаться и при ясном небе, вне массива его облачности. Турбулент-

ность, наблюдаемая на границе сплошного облачного массива с об-

ширными областями ясного неба, обусловлена резкой сменой знака

вертикальных движений и развитием атмосферных вихрей, масштабы

которых соизмеримы с размерами летательных аппаратов. Космиче-

ские снимки могут оказа

рбулентности при ясном небе, поскольку ниже этих зон почти

всегда имеются облака, которые в той или иной степени являются ин-

дикаторами данного явления.

248

5.11. ПРИМЕНЕНИЕ ДАННЫХ СПУТНИКОВЫХ

НАБЛЮДЕНИЙ В АГРОМЕТЕОРОЛОГИИ, ГИДРОЛОГИИ

СУШИ И ЭКОЛОГИИ ПРИРОДНОЙ СРЕДЫ

Космические исследования, связанные с рациональным исполь-

зованием земельных и природных ресурсов, включают широкий круг

вопросов: учет земельного фонда и его агроклиматическое описание;

уточнение границ землевладений, орошаемых и осушенных земель;

агрометеорологическое и гидрологическое обоснование полезащитно-

го лесонасаждения, систем обработки почвы, обводнения, орошения и

защиты грунта; выявление и оценка факторов антропогенного воздей-

ствия на природную среду; изучение состояния земельных угодий,

почв и акваторий. Важнейшим направлением является обследование

пашней, залежей, пастбищ, многолетних насаждений, контроль со-

стояния сельскохозяйственных культур, наблюдение за их развитием,

обнаружение заболеваний и повреждения растений, загрязнения поч-

вы.

Почвенное картографирование по космическим изображени-

ям.

Для учета вклада почв в регистрируемое спутниковой аппаратурой

излучение составляются специальные тематические карты, простран-

ственного распределения отражающих характеристик почв, земле-

пользо

й яркости и др.) используются и параметры, учитывающие

качест

вании или растительных категорий.

Картографическая генерализация представляет собой процесс

выявления, отбора и обобщения типичных свойств картографируемых

объектов (явлений) и установления границ их в соответствии с назна-

чением и масштабом составляемой карты.

Состояние почвенного покрова характеризуется многими пара-

метрами, которые связаны с типами почв, определить границы ко-

торых возможно по данным спутниковых наблюдений. При анализе

космических изображений, полученных в оптическом диапазоне, на-

ряду с отражательными характеристиками (альбедо, коэффициент

спектрально

венное состояние почвенного покрова (цвет почвы, зависящий

от химического и минерологического состава, ее эродированность,

засоленность, заболоченность и др.). Текстура космических снимков

открытых участков почвы отражает следы обработки, результаты эро-

зионных процессов, выходы солей, различие свойств компонентов

комплексных почв.

Традиционной является классификация типов почв по их от-

ражательным характеристикам с целью оценки состояния расти-

тельных объектов. Растительность, закрывая земную поверхность, ме-

249

шает непосредственному изучению почв .по космическому изо-

бражению и одновременно способствует выполнению этого процесса,

будучи тесно связанной с почвами и являясь их индикатором.

Отражательная способность почв зависит от содержания в них

гумуса (перегнойных веществ), соединений железа и других хи-

мических соединений, а также от влажности, механического (дис-

персного) и минералогического состава, горизонтальной и верти-

кальной неоднородности строения земной поверхности. Качественные

различия проявляются в значениях спектрального и пространственного

распределения комплексной диэлектрической проницаемости — ос-

новной характеристики состояния почв. На интенсивность и спек-

тральный состав отраженного излучения оказывают влияние гумусо-

вые вещества (слабое и равномерное отражение по спектру), соедине-

ния железа (неравномерное отражение различных соединений по спек-

тру), светлоокрашенные соединения— карбонаты, соединения крем-

ния и алюминия, лишенные примесей (сильное и равномерное отраже-

ние по спектру излучения). Заметим, что оказывают влияние только те

соединения, которые находятся на поверхности почвенных агрегатов.

Значительное уменьшение отражательной способности почв наблюда-

ется при повышении влажности и с увеличением размера почвенных

агрегатов (механического состава почвы).

Эрозию — процесс разрушения почвенного покрова под воз-

действием поверхностных вод и ветра — обычно подразделяют на

плоскостную (поверхностную) и линейную (овражного типа). Послед-

няя хорошо дешифрируется на зимних снимках по характеру залегания

снежного покрова: изображение имеет тонкий изрезанный рисунок,

обусловленный неравномерным залеганием снега на вершинах и скло-

нах оврагов (балок) и древесно-кустарной растительностью, покры-

вающей днища оврагов и имеющей на снимках темно-серый тон. На

плоских равнинных безовражных территориях снег залегает ровным

слоем и изображение характеризуется белым тоном и бесструктурным

рисунком.

Методика дешифрирования почв, подверженных плоскостной

эрозии, основана на различии спектральных характеристик генети-

ческих горизонтов почв. Так, например, в инфракрасной области излу-

чения спектральные коэффициенты яркости генетических горизонтов

дерново-подзолистых почв изменяются от 0,4 для гумусового горизон-

та до 0,7 для подзолистого горизонта. Засоление почвы достаточно

хорошо прослеживается на космических снимках. Летом на солонча-

ках образуется селевая корка, а менее засоленная почва покрывается

растительностью. Зимой и в переходные сезоны года засоленные поч-

250

вы (со

культур имеет свое собственное спектральное

отраж

изображения среднего и высокого разреше-

ния. Н

ры) более увлажнены, а потому хорошо выделяются на окру-

жающем фоне. На космических изображениях распознаются сухие

солончаки, солевые коры, солончаки пухлые и гипсовые коры.

Состояние земельных угодий и ход сельскохозяйственных ра-

бот.

Спектральные коэффициенты отражения сельскохозяйственных

культур формируются под влиянием многих факторов (тип и со-

стояние почв; вид, структурные характеристики и состояние самих

культур; условия съемки, атмосферные влияния и т. д.). Каждый вид

сельскохозяйственных

ение или свой набор признаков, зависящих от морфологии рас-

тений, вегетационного периода, геометрии покрова и т. д. Точная

классификация этих культур может быть получена на основе много-

спектрального анализа излучения, особенно в зеленом, красном и

ближнем инфракрасном участках спектра. Отраженный от посевов

сигнал представляет собой сложную комбинацию отражения от почвы

и элементов растительности, а потому с ростом и развитием культур

будет меняться в зависимости от того, насколько элементы раститель-

ности будут закрывать почву. Направление гряд (рядков) растительно-

сти (восток-запад, север-юг) также сказывается на общей картине от-

ражения в разное время дня. Наибольшее изменение спектральных

коэффициентов яркости происходит в ближней инфракрасной области,

где они существенно увеличиваются с увеличением площади листово-

го покрытия, биомассы, проективного покрытия и достигают в общей

сложности 70–80 %. Влияние различия почв учитывается либо непо-

средственной специальной коррекцией наблюдений из космоса (на-

пример, на основе картографических сведений), либо косвенно опре-

деленным выбором тестовых участков, который производится с уче-

том их репрезентативности для исследуемых ограниченных регионов.

Биометрические характеристики растительного покрова точнее опре-

деляются путем измерения в красной и инфракрасной областях спек-

тра. Для получения сведений о перезимовке, фазах развития сельско-

хозяйственных культур, объемах биомассы, фитопаталогических со-

стояний, повреждений вредителями, продуктивности пастбищной рас-

тительности, ходе агротехнических мероприятий и других работ ис-

пользуются космические

а этих снимках, например, поля подсолнечника и кукурузы, а

также пашни имеют темный (черный) и темно-серый тон изображения

и однородную текстуру. Яровые и кормовые культуры (ячмень, овес,

просо и др.), а также смешанные культуры (кукуруза с сорго) имеют

однородный серый тон изображения. Светлым тоном отображается

стерня различных культур и посевы многолетних трав.

251