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

Подождите немного. Документ загружается.

Оценка хода сельскохозяйственных работ производится путем

сравнительного анализа космических изображений обследуемой тер-

ритории. Дешифрирование вспашки и косовицы не вызывает особых

затруднений (темный тон изображения). Повторная вспашка, полив,

боронование, культивирование однозначно оценить трудно, требуются

дополнительные сведения и тщательность анализа. Основу анализа

составляют снимки среднего разрешения, так как снимки высокого

разреш

яркости этих участков должны охватывать весь диапазон, в

которо

йона. По этим картам

ения обладают меньшим охватом территории и меньшей пе-

риодичностью съемки.

Оценка состояния пустынно-пастбищной растительности.

Определение состояния пастбищ производится в основном фо-

тометрическим способом, основанным на зависимости коэффициентов

яркости растительного покрова от параметров его состояния (надзем-

ной растительной массы, площади листовой поверхности, густоты

стояния растений). Для расчета таких параметров используют коэффи-

циенты яркости в отдельных участках спектра, а также отношение или

разность спектральных характеристик. Непосредственное использова-

ние фотометрического способа по данным наблюдений из космоса

затруднено анизотропией отражательных свойств земных объектов,

различной освещенностью отдельных точек снимаемой территории, а

также искажающим влиянием атмосферы. Поэтому этот способ требу-

ет дополнительного обеспечения комплексом наземных и самолетных

измерений в эталонных (тестовых) участках. Для космических систем,

имеющих разрешение 1–3 км, элемент изображения соответствует на

местности квадрату со стороной 30–50 км, что и определяет размеры

эталонных участков. Максимальное удаление участков друг от друга

выбирается так, чтобы разница в высоте Солнца на крайних тестовых

участках не превышала 3°. Участки обычно намечаются в пределах

полосы 100–500 км, вытянутой в широтном направлении. Их суммар-

ная площадь составляет около 5 % от обследуемой территории. Коэф-

фициенты

м может изменяться этот параметр по всей обследуемой терри-

тории. Измерения коэффициента яркости производятся при высоте

Солнца большей 40°, что позволяет пренебречь флуктуациями коэф-

фициента в течение дня.

По данным самолетных измерений строятся графики зависи-

мости оптической плотности изображения эталонных участков ме-

стности от их коэффициента яркости. Точность определения ра-

стительной массы пастбища определяется коэффициентом яркости

почвы под растениями, для учета которого используются почвенные

карты с основными типами почв исследуемого ра

252

в этал

ре

старе-

ния л

онных участках определяются спектральные коэффициенты яр-

кости почв в рабочих участках спектра спутниковой аппаратуры. Уро-

жайность пустынно-пастбищной растительности на каждом эталоне

обследуемой территории определяется по их коэффициентам яркости

и градуировочным кривым, причем используется та градуировочная

кривая, которая соответствует коэффициенту яркости почвы в данном

эталонном (тестовом) участке.

Изучение состояния лесной растительности. Для физико-

географического изучения района, картирования лесов, оценки общей

залесенности местности, лесосырьевых запасов, пространственного

распределения основных лесообразующих пород, определения поло-

жения крупных лесных массивов, состояния лесозащитных насажде-

ний используется многозональная космическая информация. Характер

кривой спектрального отражения зеленой массы (листьев) растений

определяется взаимодействием их с падающей радиацией и зависит от

пигментной системы листа, толщины, плотности и анатомической

структуры листовой пластины. В видимом участке спектра электро-

магнитного излучения поглощение обусловлено пигментами растений

(хлорофилл, каратин), а в инфракрасной области — молекулами воды.

В последнем случае низкое отражение (высокая излучаемость) листьев

характеризует излучение как функцию действительной температуры

поверхности растительности. Сильное отражение в ближней инфра-

красной области спектра определяется различиями преломляющего

индекса на внутренних, поверхностях составных частей клетки, ее

стенках и др. В этой области отражение увеличивается по ме

иста (увеличение воздушных камер внутри листа). Геометрия

растений, являясь переменной величиной, также влияет на общее от-

ражение, независимо от спектральной области. Доминирующее влия-

ние оказывает высота растений, изменяющая процентное содержание

почвенного покрова, находящегося в тени, и площади, освещенной

солнцем.

Границы древесно-кустарниковой растительности довольно хо-

рошо дешифрируются на космических снимках по тону (оптической

плотности) изображения. Для решения других задач большие возмож-

ности предоставляет использование различных методов классифика-

ции и распознавания. Описание классов может производиться по

опорным данным с тестовых участков (темно-хвойные, еловые леса;

светлохвойные, сосновые леса; лиственные древесные породы, зале-

сенные болота и др.). Статистические методы принятия решений по-

зволяют правильно опознавать темно-хвойные породы в 85 % случаев,

лиственные — в 67 %, болота — в 50 % случаев.

253

Индикация состояния водосборов и водохранилищ. Качество

оценки весеннего половодья определяется полнотой и объективностью

инфор

ых

услови

МСЗ и размерами

водоем

щие

различ

бражений ледовой обстановки на озерах часто используют приборы

мации о динамике снежного покрова на водосборе и запасах

воды в снеге. Поэтому задача сводится к получению необходимых

сведений о распределении снежного покрова по площади и во времени

с заданной частотой и точностью. По космическим изображениям, по-

лучаемым в видимом участке спектра излучения, при благоприятн

ях (отсутствие облачности, достаточная освещенность и др.)

можно изучить: особенности распределения снежного покрова на во-

досборах, степень их покрытия снегом и средние значения высоты

снеговой линии в дни наземных гидрологических съемок; сроки обра-

зования и схода снежного покрова на различных высотах за каждый

год; продолжительность залегания снежного покрова на различных

высотах, длительность периодов образования и схода снежного покро-

ва, длительность бесснежного периода в горах за каждый сезон, а так-

же сделать многолетние выводы о сроках образования и схода снежно-

го покрова, продолжительности его залегания на разных высотах. Све-

дения о высоте снеговой линии используются для определения площа-

ди одновременного снеготаяния и для расчета распределения снегоза-

пасов по высоте. Наблюдения МСЗ за динамикой снеговой линии

можно использовать и в прогностических связях как показатель снего-

запасов на водосборе. Для отдельных водосборов возможно выявление

зависимости высоты снеговой линии и степени покрытия водосборов

снегом от сумм положительных значений средней суточной темпера-

туры воздуха, накопленных ко дню гидрологической съемки.

Возможность оценки ледовой обстановки на озерах и водохра-

нилищах по космическим снимкам в значительной степени опре-

деляется разрешающей способностью аппаратуры

ов. По спутниковым данным наблюдений можно определить

сроки очищения ото льда малых и средних озер, получить генерализо-

ванную схему ледового состояния средних по размеру водохранилищ,

картографировать ледовую обстановку на больших озерах. По сканер-

ным многозональным космическим изображениям можно обнаружить

некоторые детали ледовой обстановки. Контуры, разграничиваю

ные состояния ледяного покрова на озере, можно с космическо-

го снимка (среднего или высокого разрешения) перенести на карту.

Степень покрытия озера льдом оценивают отношением занятой льдом

акватории к общей площади озера. Ряд последовательных снимков за

весенний период помогает уточнить динамику очищения водохрани-

лища ото льда. В ходе анализа многоспектральных космических изо-

254

(фотометры), синтезирующие по результатам обработки псевдо-

цветные изображения.

Оценка разливов и затопления речных пойм. Основной про-

блемой для использования спутниковой информации являются труд-

ности дешифрирования границы разлива, неопределенность связей

физиогномических компонентов поймы с частотой ее затопления, от-

сутствие надежных критериев для оценки точности результатов.

Пойма — это часть дна речной долины, затопляемая в периоды

высокой воды, формирующаяся в результате отложения переносимых

потоками наносов в ходе плановых деформаций речного русла. Кос-

мические изображения среднего разрешения обеспечивают установле-

ние границы поймы, площадей ее затопления на момент съемки, типа

поймы. Полезная информация о состоянии поймы заключается в ха-

рактеристике процентного соотношения затопленных и сухих частей

поймы. В спектральном интервале 0,7–1,1 мкм более четко выделяют-

ся затопленные участки, а в диапазоне 0,5–0,7 мкм можно опознать

направление течений речных вод и зоны их распределения. Основны-

ми дешифровочными признаками при выделении затопленных зон

являю

к данным авиационных и назем-

ных н

тся форма, размер, структура и местоположение деталей на изо-

бражении. Определяющим признаком при этом является контраст тона

изображения: черный или почти черный тон соответствует затоплен-

ным или частично затопленным участкам. Задача распознавания сте-

пени затопления (одной из шести градаций 0–10, 11–30, 31–50, 51–70 и

71–100 %) элементарных участков поймы решается путем квантования

оптической плотности в исследуемом участке по уровням. После рас-

познавания всем элементам изображения однородной зоны придается

одно значение плотности, в результате чего изображение участка пой-

мы окажется разделенным по степени затопления.

Спутниковая информация о затоплении речных пойм рассмат-

ривается обычно как дополнительная

аблюдений, используется для контроля сведений об уровнях вы-

хода воды на пойму, поиска связей размера затопленных площадей с

уровнем и расходом воды, для наблюдений за продвижением волны

половодья вдоль реки и фиксации катастрофических затоплений.

Обнаружение загрязнение окружающей среды. Распознавание

чаще всего базируется на том факте, что конкретный район с наи-

большей вероятностью может подвергнуться загрязнению только оп-

ределенным веществом (субстанцией). По космическим изображениям

можно практически непрерывно прослеживать контуры однородных

крупномасштабных областей загрязнения. Идентификация в значи-

255

тельной степени облегчается возможностью оценки пространственных

размеров таких областей.

Загрязнение почвы сточными водами. Его можно обнаружить на

космических изображениях высокого разрешения, получаемых, на-

пример, с помощью радиометра MSS спутника Landsat, который для

отображения полного кадра 185×185 км

использует 28000 линий с

3200 элементами изображения на каждой линии. Так, на снимке 15

сентября 1972 г., сделанном в диапазоне длин волн 0,6–0,7 мкм, доли-

на Арава на границе между Израилем и Иорданией, простирающаяся

от Мертвого моря на севере до залива Акоба (Соломонов залив) на

юге, в

и.

. Чтобы не принять за дымный

шлейф

ыглядит очень светлой по сравнению с темными массами гор

Элом в Иордании или темной областью залива. На расстоянии 25 км к

северу от береговой линии залива на светлом фоне долины обнаружи-

вается очень темное продолговатое пятно размером 2 км с севера на юг

и 3 км с востока на запад. Оно соответствует зоне сброса сточных вод

этого медного рудника. Весь район сброса покрыт спекшимися много-

гранными пластинами толщиной 2–10

см с сине-зеленым налетом ок-

сидов меди на поверхност

Обнаружение и контроль развития лесных, тундровых и степ-

ных пожаров, а также оценка их последствий. Обычно производятся

в три этапа: составление карты-схемы возможности возникновения

пожара, дешифрирование космических снимков и определение коор-

динат очагов пожаров, распознавание выгоревших участков и состав-

ление соответствующих карт-схем. Прямым признаком очага пожара

является изображение дымного шлейфа

облачное образование, сравнивают космические изображения,

полученные в видимом (0,5–0,6 или 0,6–0,7 мкм) и ближнем инфра-

красном (0,8–1,1 мкм) диапазонах спектра излучения. За очаги пожа-

ров принимаются образования, похожие на шлейф, которые пропадают

на инфракрасных снимках.

Дешифрирование выгоревших участков растительности выпол-

няется по всем космическим изображениям района, накопленным к

концу пожароопасного сезона. Основной признак для распознавания

— существенное потемнение тона изображения выгоревшей площади.

Изучение пыльных бурь. Космические снимки могут дать цен-

ную информацию для описания источников пыли и их поиска, а также

для получения радиометрических данных, которые можно использо-

вать при определении характеристик взвешенной пыли. Пыльные бури

играют важную роль в образовании пустынь, являются причиной эро-

зии почв в районе их зарождения, где почва смещается и мельчайшие

ее частицы взлетают в воздух, переносятся на большие расстояния,

256

покрывают и погребают плодородные земли. На космических изобра-

жениях пыльные бури распознаются как светлые ленты высоких кон-

центраций пыли. Ленты достаточно узкие (300–700 м) и очень длин-

ные (40–100 км), отбрасывают хорошо очерченную тень. Пыль зарож-

дается в изолированных

4 2

областях примерно 2×10 км . Анализ темпе-

ратуры

тем на протяжении

примерно 100 км постепенно поднимается и достигает высоты 2,5 км.

Загрязнение воздуха дымны шлейфами, газовыми вещества-

ми или атмосферными аэрозолям можно оценить по спутниковой

информации. Достаточно узкие лен ообразные (а иногда и с заметной

клиновидностью) атмосферные рассеивающие системы, которые на

спутниковых снимках выглядят бо е светлыми в любом участке диа-

пазона длин волн 0,5–1,1 мкм, можно дешифрировать как характерные

облака, инверсионные следы за с молетами или морскими судами,

шлейфы пыли или дыма.

Концентрация газообразных ществ (SO

, NH

, N

O и CН

) в

поддается контролю со спутников случае значительного загрязнения

(когда велико произведение концентрации загрязняющего вещества на

высоту). В случае N

O и H

S (хара терная концентрация у земной по-

верхности составляет всего лишь 0 2 млн.

–1

) контроль за областями

загрязнения практически неосущес вим. Полоса поглощения СН

об-

наруживается на длине волны 7,7 м .

В последнее десятилетие разработан метод обнаружения и из-

мерения концентрации газовых компонентов, основанный на корре-

ляционной спектроскопии и заключающийся в сравнении измеренного

спектрального сигнала с известными спектральными линиями погло-

щения загрязняющего вещества. Корреляционную спектроскопию

можно приспособить к спектрам п со многими выраженны-

ми пиками (локальными максимум и) и впадинами (локальными ми-

нимумами), например, для полосы глощения SO

на волне 300 нм

или для полосы поглощения NO

н длинах волн 400–440 нм. На изме-

ренные спектральные яркости накладывается специальная маска так,

чтобы можно было снять только д показания. Одно показание пред-

ставляет собой сумму энергетических яркостей на длинах волн, соот-

ветствующих пикам поглощения, другое — сумму энергетических

яркостей на длинах волн, соответствующих впадинам. Разница между

этими отсчетами, деленная на их сумму, зависит от произведения кон-

центрации загрязняющего веществ на вертикальную протяженность

пыльных образований на основе их инфракрасных изображе-

ний показывает, что высота ленты постепенно увеличивается в на-

правлении от источника. В районе источника бури верхняя часть лент

располагается близко от поверхности Земли, а за

ми

ле

ве

,00

км

оглощения

ам

по

ва

257

области загрязнения и почти от солнечного излучения во

вре е-

тода км

над ия

контр

ская

ыль, попадающая ; сажа, об-

азую

не зависит

мя измерений (высоты Солнца, облачного покрова). Проверка м

с помощью воздушного шара, перемещающегося на высоте 35

большей частью озонного слоя, показала возможность проведен

оля со спутников.

Источ лканичеником атмосферных аэрозолей могут быть: ву

в атмосферу при извержениях вулкановп

р щаяся при сгорании угля, нефти и природного газа; частицы пы-

ли, поднимающиеся в воздух при пыльных бурях.

258

Глава 6

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

ДЛЯ ДИАГНОЗА И ПРОГНОЗА УСЛОВИЙ ПОГОДЫ

6.1. ДИАГНОЗ ФРОНТАЛЬНЫХ ОБЛАЧНЫХ ПОЛОС

НА КОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ

На снимках облачность атмосферных фронтов имеет вид облач-

ных полос различной протяженности, ширины и структуры. Несмотря

на разнообразие внешнего вида облачных полос, всегда можно отли-

чить облачность холодного фронта от облачности теплого или фронта

окклюзии по присущим только им характерным признакам.

Холодные фронты 1-го и 2-го рода, малоподвижные холодные

фронт

одные северные антициклоны, сформирован-

ные в

стадии окклюдирования циклона и других аэ-

росино

ьную облачную полосу

(кучев

ие фронта и

облачн

гПа или составляет с ними небольшой угол.

ы с волнами, а также квазистационарные холодные фронты, ог-

раничивающие с юга хол

сухом арктическом воздухе, характеризуются не только различ-

ными аэросиноптическими условиями, но и внешним видом соответ-

ствующих им фронтальных облачных полос. То же самое можно ска-

зать о теплых фронтах. Облачность теплых фронтов молодых и окк-

людированных циклонов, облачность квазистационарных теплых

фронтов, ограничивающих с севера теплые южные антициклоны, за-

метно отличаются друг от друга.

Что касается фронтов окклюзии, то и связанная с ними облач-

ность, в зависимости от

птических условий, отличается неменьшим разнообразием.

Признаки, по которым можно отличить фронтальные облачные

полосы:

– форма облачной полосы;

– ее ширина;

– структура и тон изображения;

– тип облачности, образующий фронтал

ообразная, слоистообразная, перистая).

6.1.1. Холодные фронты

1. Квазистационарным холодным фронтам, ограничивающим с

юга антициклоны, сформированные в сухом арктическом воздухе, со-

ответствуют узкие (100–130 км) ярко-белые или светло-серые полосы

слоистообразной или перистой облачности. Направлен

ой полосы в данном случае совпадает с направлением потоков

на поверхности 500

259

В зоне таких обл тся слабые (близкие к

нулю) альные восходящие движения воздушных масс (4 гПа/12

ч на у

гПа им соответствует передняя часть хо-

рошо

мещения таких фронт ьны восходящие дви-

жения оздушных мас гПа).

ачных полос наблюдаю

вертик

ровне 850 гПа). Приземная линия фронта совпадает с облачной

полосой.

2. Холодным фронтам первого рода (медленно движущемся) со-

ответствуют облачные полосы, также состоящие из слоистообразной и

перестой облачности. Однако в отличие от предыдущих облачных по-

лос они имеют большую ширину (250–350 км), ярко-белый тон изо-

бражения и большую скорость перемещения (V = 25 км/ч). Указанные

облачные полосы располагаются в передней части ложбины и со слабо

конвергирующими потоками (500 гПа) составляют угол около 30°.

Среднее значение вертикальных скоростей упорядоченных восходя-

щих движений составляет 55 гПа/12 ч на поверхности 850 гПа.

Приземная линия фронта располагается ближе к переднему

краю облачной полосы.

3. Холодным фронтам с волнами, располагающимся в вытяну-

той ложбине, соответствуют неширокие (150–200 км) полосы куполо-

образной структуры, состоящие из кучево-дождевых и мощно-кучевых

облаков. Средняя скорость перемещения таких фронтов равна 30 км/ч.

На высоте поверхности 500

выраженной ложбины. Вертикальные скорости упорядоченных

восходящих движений в зоне таких фронтов небольшие (w = 14 гПа/12

ч на уровне 850 гПа).

Облачные полосы вторичных холодных фронтов чаще всего

имеют подобный вид, но они уже, и яркость их изображения меньше,

что говорит о меньшей вертикальной протяженности связанной с ними

облачности. Основными признаками волны на холодном фронте явля-

ется локальное расширение облачной полосы. Приземная линия фрон-

та располагается в пределах облачной полосы.

4. С холодными фронтами 2-го рода связаны широкие (400–500

км) ярко-белые полосы сплошной облачности с четкими признаками

кучево-дождевых облаков, часто прикрытых сверху перистыми обла-

ками. На высоте 500 гПа им соответствует тыловая часть ложбины с

хорошо выраженной расходимостью потоков. Средняя скорость пере-

ов равна 50 км/ч. Значител

с (94 гПа/12 ч на уровне 850 в

Приземная линия фронта располагается вблизи тыловой части

облачной полосы.

260

6.1.2. Теплые фронты

Облачные полосы теплых фронтов имеют небольшую протя-

женно

зии и

м еще не начался процесс окклю-

дирова

учев евые облака. Это указывает на наличие

услови

лачного вихря разной степени организации (хорошо выраженный,

сть. В случае окклюдированного циклона облачность теплого

фронта остается лишь в непосредственной близости от точки окклю

представляет собой небольшой отросток, отходящий от облач-

ной полосы, которую составляет фронт окклюзии и холодный фронт.

В случае молодого циклона, в которо

ния, облачность теплого фронта имеет вид облачной «шапки» с

четко видимыми выше основного массива облачности перистообраз-

ными облаками. На картах АТ

500

этим облачным массивам соответст-

вует тыловая часть гребня с ярко выраженной расходимостью потоков.

Ширина таких облачных массивов равна 450–470 км, средняя скорость

смещения 30 км/ч. Скорость вертикальных восходящих движений до

120 гПа/12 ч.

Встречаются случаи, когда в массиве облачности теплого фрон-

та наблюдаются к о-дожд

й, благоприятных для вынужденной конвекции: выше погра-

ничного слоя

≥

вл

при почти полном или полном насыщении воз-

душной массы водяным паром. С такими теплыми фронтами бывают

связаны ночные грозы.

Квазистационарные теплые фронты, ограничивающие с севера

антициклон, сформированный в теплой воздушной массе, в отличие от

квазистационарного холодного фронта характеризуются полосой об-

лачности хаотического вида большей ширины. Так же, как и в случае

квазистационарного холодного фронта, облачная полоса расположена

почти кампараллельно пото на АТ

500

, ограничивая с севера антици-

клон, сформированный в теплой воздушной массе.

Летом в дневное время перед облачностью теплого фронта час-

то наблюдаются беспорядочно разбросанные в холодном воздухе ку-

чевые облака. За фронтом в зимнее и переходное время года облач-

ность теплого фронта часто переходит в низкие слоистые облака и ту-

маны теплой воздушной массы. В таких случаях космический снимок

позволяет выделять фронтальные облака.

В тех случаях, когда фронт размыт, что характерно для лета, его

облачная полоса на снимках изображается в виде полос перистых об-

лаков.

6.1.3. Фронты окклюзии

Признаком облачности фронта окклюзии является наличие об-

261