CC BY
34
3. Необходимо создание и развитие сети автоматических и полуавтоматических комплексов получения первичной метеорологической информации, расположенных вне крупных населенных пунктов.
4. Необходимо разработать математическое обоснование использования полученных с помощью этих комплексов климатических данных при использовании климатического прогноза для районов применения авиации.
5. Необходимо разработать алгоритм согласования данных наблюдений, полученных на гражданских и военных метеорологических станциях.
6. Необходимо сформулировать единые требования к климатической информации, поставляемой потребителю.
Обновленную систему получения и представления климатической информации необходимо строить с учетом возможностей современных комплексов получения, обработки, хранения и представления первичной гидрометеорологической информации. При создании обновленной системы получения и представления климатической информации необходимо решить ряд задач, которые могут быть сформулированы следующим образом:
- климатологическая обработка рядов метеорологических наблюдений, составленных в последние десятилетия (после 1986 г.) и их согласование с имеющейся климатической информацией;
- автоматизация процесса получения климатической информации из первичной гидрометеорологической информации;
- создание и развитие сети автоматических и полуавтоматических комплексов получения первичной метеорологической информации, расположенных вне крупных населенных пунктов;
- математическое обоснование использования полученных с помощью этих комплексов климатических данных при разработке климатического прогноза для районов применения войск (сил);
- согласование данных наблюдений, полученных на гражданских и военных метеорологических станциях.
В требованиях к климатической информации необходимо отразить оптимальные объемы климатических данных, поступающих потребителю, а также сроки их обновления, содержание и форму представления.
Библиографический список
1. Круссер И. В., Жильчук И. А. Совершенствование системы получения и представления климатической информации органам военного управления ВВС. Научно-технический отчет о НИР. — Воронеж: ВАИУ. 2008. — 28 с.
2. Михайлов В. В., Тищенко А. И. Формирование норм обеспечения метеорологических подразделений авиации ВС РФ гидрометеорологической техникой и приборами. Разработка руководства по эксплуатации и обслуживанию технических средств метеорологических подразделений авиации ВС РФ. Научно-технический отчет о НИР. — Воронеж: ВАИУ. 2011. — 108 с.
3. Круссер И. В. Климатология. Учебное пособие. — Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2013. — 182 с.
Научно-методические аспекты
сверхкраткосрочного прогнозирования возможности развития чрезвычайной ситуации, связанной с конвективными процессами в атмосфере
Кузнецов И. Е., Рыжов А. В., Жерегеля И. С., ВУНЦВВС «ВВА», г. Воронеж
В последнее время наметилась тенденция увеличения особо опасных и катастрофических явлений, связанных с развитием конвективной облачности в атмосфере и сопровождающиеся грозовой деятельностью и сильными ливневыми осадками. Последствия таких явлений стали разрушения в Крымске Краснодарского края и ряд других случаев.
Наиболее эффективными в вопросах оперативного обнаружения и дальнейшего мониторинга опасных явлений погоды конвективного происхождения (ОЯП) являются радиолокационные методы. Как показывают исследования, эффективность алгоритмов правильного распознавания достигла своего насыщения на уровне 80...85 % и обусловлена увеличением количества признаков распознавания и усложнением распознающих правил [1]. Поэтому возникает необходимость искать новые пути увеличения эффективности алгоритмов радиолокационного распознавания и сверхкраткосрочного прогнозирования опасных явлений погоды на основе учета априорной информации о термодинамическом состоянии атмосферы. С одной стороны это позволяет учесть физические причины образования ОЯП. С другой - использовать новый информационный резерв, получаемый за счет привлечения нерадиолокационной информации.
Целью работы является повышение качества прогностической информации об опасных явлениях погоды путем учета влияния термодинамического состояния атмосферы на радиолокационные характеристики облачности с ОЯП.
Как было показано выше информацию о микрофизических процессах в облаках и осадках можно получить, измеряя их радиолокационную отражаемость. Поскольку радиолокационная отражаемость функционально связана с микрофизическими характеристиками облачности, зависящими в свою очередь от термодинамического состояния атмосферы, то учет этой связи может явиться дополнительным информационным резервом при сверхкраткосрочном прогнозировании ОЯП по данным радиолокационных наблюдений.
В силу естественной изменчивости метеорологических параметров и радиолокационных характеристик метеообъектов данная связь носит сложный вероятностный характер. Для получения полной информации о зависимости признаков радиолокационной идентификации ОЯП от энергетических (термодинамических) характеристик атмосферной конвекции необходимо восстановить законы Р(Х, а) в каждом классе распознавания Л ■. При этом, как вектор
радиолокационных характеристик Х, так параметров а, несущих информацию о генезисе опасных явлений погоды может быть многомерным. Известно, что задача восстановления многомерных законов распределения является чрезвычайно сложной. Более того, эффективно решать данную задачу удается только лишь в ряде частных случаев при условии, что вид соответствующей плотности распределения известен с точностью до параметров.
Поэтому для решения задачи установления связи между радиолокационными характеристиками ОЯП и энергетическим состоянием атмосферы примем ряд допущений, правомерность которых будет показана ниже. Во-первых, будем считать, что составляющие вектора радиолокационных характеристик
X = (х1,х2,...,хп) статистически независимы между собой. Во-вторых, вектор
а одномерен, т.е. информацию о влиянии энергетического состояния атмосферы на радиолокационные характеристики ОЯП можно извлечь из какого-либо одного информационного показателя. В-третьих, будем считать, что нас интересует не совместная, а условная плотность распределения р( Х/а). Принятые допущения позволяют свести рассматриваемую задачу к восстановлению ряда одномерных плотностей р(х1/а), р(х2/а),..., р(хп/а). Однако восстановление указанных условных плотностей связано с принципиальной трудностью, обусловленной ограниченностью рядов экспериментальных наблюдений. В связи с этим, возникает необходимость в решении ряда частных задач. А, именно, в определении оптимального энергетического параметра и разработки методики оптимального учета энергетического состояния атмосферы при получении радиолокационной метеорологической информации. Под оптимальностью в обоих случаях понимается получение максимально возможного качества процедуры идентификации и сверхкраткосрочного прогноза ОЯП на основе радиолокационных данных по соответствующему критерию эффективности.
Перед рассмотрением путей решения указанных задач опишем используемый в работе экспериментальный материал. Для исследования зависимости между радиолокационными характеристиками ОЯП и параметрами, характеризующими энергетическое состояние атмосферы, были использованы результаты радиолокационных измерений на АМРК «Метеоячейка» и данные темпера-турно-ветрового зондирования, полученные для Северного Кавказа. Выбор этого района был вызван двумя причинами. С одной стороны преследовалась цель определить степень влияния на искомые зависимости физико-географических условий образования и развития ОЯП. Это позволило оценить степень влияния неучтенных факторов на микрофизические характеристики облачности с ОЯП. С другой стороны - оценить влияние энергетических запасов атмосферы на развитие ОЯП. Кроме того, малое количество наземных метеорологических станций делает эти районы слабоосвещенным в метеорологическом отношении. Вместе с тем, в этих районах в последнее время наметился значительный рост ОЯП, вызывающих катастрофические последствия.
В качестве радиолокационных характеристик ОЯП были взяты результаты измерений величины радиолокационной отражаемости Z на стандартных
уровнях зондирования. Результаты измерений величин Z анализировались за следующий май-сентябрь 2001-2011 гг.
Для решения задачи сверхкраткосрочного прогнозирования ОЯП конвективное облако, в котором были произведены замеры Z, было отнесено к одному из 2-х классов - грозовое СЬ (класс А1) и негрозовое (класс А2). Классификация проводилась по факту подтверждения состояния конвективного облака (грозовое и не грозовое) ближайшей к нему наземной станцией или грозоотметчиком с запаздыванием по времени. Это позволило определить критерии перехода облачности в стадию грозы. В случае отсутствия информации с наземной станции или грозоотметчика результаты измерений Z в рассмотрение не принимались. Таким образом за один день наблюдений в архив экспериментальных данных могли войти измерения, проведенные в нескольких (или одной, но находящемся в различных стадиях развития) кучево-дождевых облаках и относящихся к различным классам - А1 и А2. Общее количество экспериментальных данных составило 11852 случаев.
Результаты измерений соответствующих радиолокационных характеристик (РЛХ) кучево-дождевых облаков ставились в соответствие данным темпе-ратурно-ветрового зондирования атмосферы в дни, когда в пунктах наблюдения развивались СЬ. Результаты радиозондирования атмосферы брались из архива на сайте http://weather.uwyo.edu. Данные радиозондирования атмосферы использовались для расчета энергетических характеристик влажной атмосферной конвекции. В качестве энергетических характеристик использовали величину потенциальной энергии неустойчивости при развитии СЬ - Е, величину вертикальных потоков, высоту верхней границы облачности и другие характеристики состояния атмосферы, а в качестве радиолокационной характеристики ОЯП - радиолокационную отражаемость на стандартных уровнях. Для получения энергетических характеристик атмосферы использовалась модель атмосферной конвекции.
Таким образом, архив экспериментальных данных представлял собой откорректированные и согласованные между собой результаты измерений Z для классов А1 и А2 и величин энергетических характеристик, обусловившие наблюдаемые значения Z.
Для построения процедуры сверхкраткосрочного прогнозирования ОЯП по данным радиолокационного зондирования воспользуемся явной записью величины среднего риска для альтернативной задачи [2].
' /(2!А1 > > Р(А2 ) А , если ->-
1 ¡(^а2 ) р(а1; (1)
А1 -
А2 , если
1(^А\) Р(А2 )
/(^А2 ) Р(А1;
Тогда граница разбиения 2*^ может быть определена путем разрешения
/(^А1) Р(А2)
тождества -- ——. Данная процедура реализует стратегию идеального
/(2/А2) Р( А1)
наблюдателя, предусматривающего одинаковые цены за ошибки пропуска и ложной тревоги.
Для решения поставленной задачи необходимо восстановить законы распределения радиолокационного признака в соответствующих классах, а также оценить параметры найденного закона, определить априорные вероятности возникновения ОЯП в интересующем районе. В качестве признака радиолокационного распознавания воспользуемся величиной радиолокационной отражаемости на одном из стандартных уровнях зондирования z .. Из физики образования ОЯП, сопровождающих кучево-дождевую облачность, известно, что радиолокационная отражаемость как функция распределения облачных частиц по размерам существенным образом зависят от энергетических запасов атмосферы [3]. Учитывая это, а также тот факт, что вероятность появления ОЯП также связана с энергией неустойчивости атмосферы E для отыскания порогового значения Z0i, необходимо разрешить относительно Z0i, тождество
fi (Z0/Е) _ . (2) f2 (Z0 /Е) P1 (Е)
Существенную роль при определении z 0 из (2) играет вид законов fj (Z/W)
. Статистический анализ данных радиолокационных наблюдений за ОЯП показывает, что с достаточной степенью точности распределение Z подчиняется га-уссовскому закону
" • (3)
Здесь
ны
условное по и математическое ожидание случайной величи-
2 77 - -
в классе А-; ст ■ - условная по Е дисперсия случайной величины 2 ■ в
классе A-.
Подставляя (3) в (2), получим уравнение второй степени относительно критериального значения 2 0.
a(E)[z0 ]2 + b(E)[z0 ]+ c(E) _ 0,
где
e ii — e i2 о 2 2 2e if i2
b _
0
- 2 - 2
Z -1 er л — Zer .,,
Ii Ii i2 i2 2 2
ii i2
(4)
2 2 2 2 Zer л — Zer.,, er .,P,, i2 ii ii i2 , ii 2
c _-~—~-+ ln-
2 2 2e iie i 2
i2 i
(5)
Апробирование предлагаемого похода осуществлено по данным радиолокационных наблюдений на территории Краснодарского края. В процессе выполнения работы были получены критериальные значения 2^ для трех стандартных уровней по высоте (таблица 1), свыше которых в конвективной облачности развиваются опасные явления погоды.
Испытание разработанного алгоритма проводилось на экспериментальном материале радиолокационных и наземных наблюдений в районе Северного Кавказа. Учитывая длины статистических рядов, оценивание алгоритма проводилось на зависимом и независимом материале.
a =
