Андреев (1221658), страница 7

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 7)

Система верификации – это технология и методология сравнения выходной продукции моделей между собой с целью определения степени их различия и качества. Очевидно, что разные модели атмосферы в процессе интегрирования дают различные значения метеоэлементов. Синоптик используя их в оперативной практике должен знать насколько можно доверять той или иной модели, особенно в случае большого расхождения прогностических данных. Для этого прогнозы гидродинамических моделей атмосферы (ГДМА) сравниваются с данными наблюдений. Приземные характеристики сравниваются с данными наземной сети наблюдений, а данные о распределении параметров состояния атмосферы по высотам сравниваются с данными радиозондирования.

Система верификации должна иметь следующие обязательные компоненты:

– интерполяции данных полей метеоэлементов из различных источников в пункты радиозондирования;

– расчета числовых характеристик степени близости (отклонения) значений всех видов данных от данных наблюдений в пунктах;

– сравнения данных полей в узлах широтно-долготной сетки;

– расчета статистики отклонений в заданных интервалах.

В работе рассматривалась степень достоверности получаемых полей температуры по данным спутникового зондирования. Эти поля сравнивались с прогностическими данными ГДМА и данными наблюдений (радиозондирование).

Программный комплекс, реализующий выше описанные компоненты, написан на языке программирования Ruby и имеет ряд других вспомогательных программ.

3.2 Описание исходных данных

В работе оценивались следующие источники данных о вертикальной структуре атмосферы в ДВ-регионе:

– метод восстановления температуры на стандартных изобарических уровнях 1000, 925, 850, 700, 500, 400, 300, 200, 100, 50, 30, 10 гПа по данным спутникового зондирования с приборов: ATOVS (KA серии «NOAA») и VIIRS (KA «Siomi NPP»), разработанный ДЦ «НИЦ «Планета»» [21];

– прогностические поля ведущих метеорологических центров, поступающие в РСМЦ Хабаровск. Это продукция центров Экзетер (Великобритания) и Вашингтон (NCEP, США) заблаговременности 24 часа;

– поля модели WRF-ARW с горизонтальным разрешением 15 км, заблаговременности 24 и 48 часов от сроков наблюдений, рассчитываемые вычислительным центром РСМЦ Хабаровск [5].

3.2.1 Краткое описание метода восстановления температуры по данным спутникового зондирования

Технология восстановления вертикальных профилей температуры создана для обработки данных комплекса зондировщиков ATOVS и CrIS.

В работе обработке подлежали данные с 4 спутников: «NOAA 16», «NOAA 18», «NOAA 19», «Suomi NPP».

Из инструментов, установленных на борту спутников серии «NOAA», использовались данные радиометра AVHRR и зондировщиков группы ATOVS (HIRS и AMSU-A/AMSU-B). Одна из основных задач зондировщиков HIRS и AMSU - восстановление данных о вертикальной структуре атмосферы.

Радиометр AVHRR регистрирует солнечное излучение, отражённое от подстилающей поверхности. Данные радиометра AVHRR используются в качестве вспомогательной информации для определения типа подстилающей поверхности, с целью последующего выбора диапазона, в котором будет проводиться температурное зондирование. Пространственное разрешение данных радиометра AVHRR составляет 1.1 км в надире, ширина полосы сканирования 2500 км.

Инфракрасный зондировщик HIRS - это радиометр с девятнадцатью каналами ближнего и среднего инфракрасного диапазона, регистрирующими излучение в полосах поглощения радиации углекислым газом CO2 (15 мкм), водяным паром H2O (6.3 мкм) и озоном O3 (9.6 мкм) и одним каналом видимого диапазона (0.69 мкм) для измерения отражённого солнечного излучения. Пространственное разрешение в надире составляет 17.4 км и 58 км на максимальном удалении от центра полосы сканирования.

Зондировщик AMSU предназначен для восстановления профилей температуры и влажности для высот от поверхности земли до уровня 3 ГПа. Он состоит из двух модулей: AMSU-A и AMSU-B. AMSU-A имеет 15 спектральных каналов, регистрирующих излучение в диапазоне от 23.8 до 89 ГГц. Основная задача AMSU-A - это получение информации о состоянии подстилающей поверхности, используя данные трёх каналов в участках спектра частотой 23.8, 31.4 и 89 ГГц, а также восстановление вертикального профиля температуры, используя данные 12 каналов в диапазоне от 50 до 58 ГГц. Пространственное разрешение AMSU-A составляет 50 км. Зондировщик AMSU-B ведёт съёмку в пяти спектральных каналах, позволяющих восстанавливать данные о вертикальной влажностной структуре атмосферы. Пространственное разрешение зондировщика AMSU-B составляет 17 км в надире. Зондировщик AMSU-A установлен на всех спутниках «NOAA», а вместо AMSU-B на спутниках «NOAA-18», «NOAA-19» установлен зондировщик MHS (Microwave Humidity Sounder), функционально повторяющий AMSU-B.

На борту спутника «Suomi NPP» использовались данные радиозондировщик CrIS, предназначенного для восстановления профилей влажности и температуры воздуха. CrIS имеет 1305 спектральных каналов и обеспечивает зондирование в трёх диапазонах волн. Ширина полосы захвата составляет 2200 км.

Технология получения исходных данных и восстановления полей температуры состоит из трёх основных этапов:

– приём телеметрических данных;

– предварительная обработка данных;

– восстановление искомых параметров.

Для дешифрирования исходных телеметрических данных, имеющихся в архиве Дальневосточного центра ФГБУ «НИЦ «Планета» и принимаемых в оперативном режиме, использовался программный пакет обработки данных ATOVS и AVHRR (ATOVS and AVHRR Processing Package, AAPP) и программный пакет обработки данных CrIS (Real-Time Software Telemetry Processing System, RT-STPS). Данные программные пакеты позволяют разделить информацию, поступающую единым потоком, на инструменты.

Для восстановления вертикальных профилей температуры использовались программные комплексы International ATOVS Processing Package (IAPP) и The Community Satellite Processing Package (CSPP).

Восстановление искомых параметров осуществляется в три этапа:

– выделение облачных и безоблачных областей;

– восстановление вертикальных профилей температуры в первом приближении регрессионным методом;

– расчёт вертикальных профилей нелинейным методом наименьших квадратов.

Выделение облачных областей осуществляется с помощью использования зондировщика HIRS. Алгоритм распознавания основан на системе сравнений значений температуры подстилающей поверхности.

Для построения правильного решения задачи восстановления вертикальных профилей метеопараметров требуется дополнительная информация. В пакете IAPP используется двойной подход. Первоначальная информация об атмосферных профилях рассчитывается методом регрессионного анализа с использованием модельных данных и, по возможности, фактических данных наблюдений. Вторым этапом является итеративное решение уравнения радиационного переноса нелинейным методом наименьших квадратов, используя результаты обработки первого этапа в качестве исходных данных. Уравнения регрессии необходимые для расчётов первого приближения были составлены на основе обработки базы данных глобального аэрологического зондирования, содержащей 8834 атмосферных вертикальных профиля метеопараметров.

Эти уравнения являются основой вычислений IAPP, а при наличии расчётов прогностических моделей или данных фактических наблюдений, последние используются в качестве дополнительных предикторов, обеспечивающих более высокое качество восстановления [21].

Осуществлена возможность передавать в режиме реального времени восстановленные значения параметров атмосферы на рабочие места специалистов отдела краткосрочных прогнозов в виде телеграмм в коде КН-04 и/или в виде цифровых полей, позволяющих произвести их внедрение и визуализацию в ГИС-Метео, который является одним из основных программных комплексов в прогностической работе.

3.3 Описание алгоритмов обработки данных

Ниже описан общий алгоритм обработки данных температуры из различных источников и расчет числовых характеристик качества испытываемой информации.

Шаг 1. Считываем поле температуры из каждого источника данных. Поскольку источники данных имеют различный формат файлов (WRF и спутники - текстовые файлы, Экзетер - бинарный массив, NCEP - файлы в коде GRIB), то для каждого источника реализован свой алгоритм считывания данных.

Шаг 2. Из каждого источника делается интерполяция данных полей температуры в пункты радиозондирования методом билинейной интерполяции по четырем ближайшим узлам сетки. Данные Экзетер, NCEP и спутники хранятся в регулярной сетке, поэтому ближайшие узлы вычисляются аналитически. Данные WRF хранятся в нерегулярной сетке и поиск ближайших узлом ведется полным перебором.

Шаг 3. Рассчитываем разницу между аэрологическими наблюдениями и данными из источников во всех пунктах радиозондирования, сохраняем результаты в текстовых файлах в виде промежуточных таблиц за каждые сутки для дальнейшей обработки.

Шаг 4. Рассчитываем различные числовые характеристики качества испытываемой информации по промежуточным таблицам, сохраняем результаты в текстовых файлах за каждые сутки.

Шаг 5. На основе суточных числовых характеристик формируем месячные, сезонные, годовые отчеты по каждому виду испытываемой информации.

3.4 Числовые характеристики качества испытываемой информации

Ниже приняты следующие обозначения:

Т(i) – значение температуры в i-ой точке (пункте) на заданной поверхности.

Подстрочные индексы m (методическое значение), ф (фактическое значение) в формулах, приведенных ниже, используются для обозначения вида информации:

методические значения – это расчетные значения температуры, полученные каким-либо методом: посредством гидродинамической модели, системы усвоения данных (заблаговременность 00) или с помощью обработки спутниковых данных;

ф – наблюденные значения, полученные по данным радиозондирования («факт»).

N – общее количество прогнозов:

N = , m_i – количество станций, для которых есть информация (данные зондирования, спутниковые данные) на заданную дату (i), k – количество рассматриваемых дат;

– среднее арифметическое различие данных;

– среднее абсолютное различие данных;

К₂, К₃, К₅, К₁₀ – количество дней за рассматриваемый период времени, в которые процент ошибок (различий между методом и «фактом») превышает соответственно 2°, 3°, 5°, 10° более, чем в 10% пунктов (точек) на рассматриваемой территории.

Р₂, Р₃, Р₅, Р₁₀ – процент дат за рассматриваемый период времени, в которые процент ошибок (различий между методом и «фактом») превышает соответственно 2°, 3°, 5°, 10° более, чем в 10% пунктов (точек) на рассматриваемой территории.

Характеристики К₂, К₃, К₅ (Р₂, Р₃, Р₅) рассчитываются для оценки степени различия полей температуры на заданном уровне в условиях, когда фактическое поле представлено данным радиозондирования в пунктах. Очевидно, пункты радиозондирования расположены исключительно на суше (материке, островах) ДВ-региона, распределены по территории неравномерно и недостаточно часто. Построить поле фактической температуры, вполне адекватное реальному, по этим данным практически невозможно, особенно в числовом виде в регулярной сетке. Усложняет ситуацию и достаточно частое отсутствие данных или брак зондов.

Характеристика К₁₀ (Р₁₀) рассчитывается для оценки частоты грубых ошибок, сильных различий и наличия «выбросов» в контролируемой информации.

3.5 Результаты анализа

С целью оценки степени близости испытываемой информационной продукции к реальному состоянию полей температуры выполнялось сравнение значений наблюденной температуры в пунктах радиозондирования с рассчитанными значениями по восстановленным по спутниковым данным полям.

Для сравнения рассчитывались значения средней абсолютной (Е_абс) и средней арифметической (Е_ар) шибки (отклонения). Характеристики Е_абс и Е_ар для спутниковых данных сравнивались с аналогичными характеристиками для значений температуры в пунктах радиозондирования, полученными из «эталонных» полей. В качестве «эталонных» использовались поля прогностической продукции моделей двух наиболее развитых метеорологических центров: Экзетер и NCEP, заблаговременности 00. Использовались данные Экзетер, поступающие в ФГБУ «Дальневосточное УГМС» по ведомственным каналам связи в коде ГРИБ в сетке 2,5°х2,5°. Значения температуры в пунктах радиозондирования по всем видам данных получали билинейной интерполяцией в пункт радиозондирования. В приложении Б представлены таблицы значений Е_абс и Е_ар для эталонных данных по всем высотам за указанный период испытаний с детализацией по месяцам и сезонам.

Анализ таблиц приложения Б, В показывает, что данные, рассчитанные по полям Экзетер заблаговременности 00 практически не имеют систематических отклонений, за исключением температуры на уровне 1000 гПа зимой – здесь наблюдается некоторое (-2.0°) завышение значений модельных данных над наблюденными. Это, очевидно, недостаточное описание процессов радиационного выхолаживания в высоких и средних широтах ДВ-региона [20]. Средняя абсолютная ошибка имеет наибольшее значение на уровне 1000 гПа, зимой она больше, чем летом и достигает максимума в 3,1° в январе и минимального значения в 1,2° в августе. Ошибки больше 1° (но не более 1,5°) встречаются так же на уровне 850 гПа в холодный период года и на уровнях от 200 до 100 гПа (не более 1,2° и до 1,3° в августе), т.е. в слоях, где наиболее вероятно расположение тропопаузы.

Характеристики

Список файлов ВКР