Прогностические алгоритмы, применяемые специалистами метеорологической службы, в настоящее время позволяют с достаточной точностью предсказывать динамику развития синоптических процессов крупного и регионального масштабов. В то же время локальные проявления погоды, такие как порывы ветра в приземном слое, аномальное количество осадков, град, грозовая деятельность как в зоне атмосферных фронтов, так и внутри воздушной массы, не всегда успешно прогнозируются. Кроме того, вследствие дискретности сети метеорологических станций указанные мезомасштабные явления в некоторых случаях не фиксируются [1]. Однако данные явления обладают существенным разрушительным потенциалом и наносят значительный ущерб инфраструктуре военных объектов, оказывают влияние на безопасность жизнедеятельности войск, а также причиняют существенный материальный урон многим другим областям человеческой деятельности.
Опасные явления погоды, вызывающие разрушения на земле, еще большую опасность представляют для воздушных судов, находящихся в воздухе, поэтому авиационная отрасль во многом является наиболее чувствительной к метеорологическим условиям. В основном это обусловлено опасностью грозовой деятельности, ветра большой скорости, интенсивными осадками, турбулентностью, обледенением воздушного судна [2].
Кучево-дождевая облачность, достигшая в своем развитии максимальной стадии, способна к генерации подавляющего большинства опасных явлений погоды. Явления погоды конвективного происхождения, связанные с кучево-дождевой облачностью, зачастую представляют опасность не только для полетов авиации, но и практически для всех сфер жизнедеятельности. Указанные явления погоды локальны, кратковременны, внезапно возникают, несут с собой огромный разрушительный потенциал и, кроме того, механизм их образования очень сложен. Вышеперечисленное требует особого внимания к прогнозированию этих явлений, благодаря чему возможно снижение потерь и ущербов, связанных с ними, и повышение качества метеорологического обеспечения авиации.
Современный эффективный метод прогноза опасных метеорологических явлений, доступный при метеорологическом обеспечении авиации, окажет существенную помощь специалистам-синоптикам при мониторинге указанных явлений. Данный факт, очевидно, обусловит повышение качества рассматриваемого вида обеспечения, что, в свою очередь, будет способствовать минимизации ущерба воздушным судам и инфраструктуре аэродрома.
Материалы и методы исследования
Определение и критерии опасных метеорологических явлений указаны в [3], оно и будет применяться в работе, обозначенное как ОЯ.
Вероятность возникновения и развития кучево-дождевой облачности главным образом связана с наличием влажного и теплого неустойчивого воздуха. Его подъем в атмосфере в результате конвекции и приводит к образованию мощной облачности вертикального развития. Физическая сущность данного процесса описана моделями конвекции [4].
Также в развитии кучево-дождевых облаков большую роль играет вертикальный градиент температуры в окружающей атмосфере. Охлаждение воздуха с высотой обуславливает контраст температур между окружающим и поднимающимся облачным воздухом, что приводит к возникновению силы плавучести. Температура внутри развивающегося облака выше температуры окружающего безоблачного воздуха благодаря выделению скрытой теплоты конденсации.
В реальной атмосфере процесс образования кучево-дождевых облаков еще более сложен, что связано с непрерывным перемешиванием поднимающегося теплого облачного воздуха с окружающим сухим более холодным воздухом окружающей атмосферы.
Анализ существующих подходов к прогнозу ОЯ конвективного происхождения, описанных в научных трудах, позволил выделить некоторые из них.
В Гидрометцентре А.А. Алексеевой разработана «Методика прогноза опасных и стихийных конвективных явлений погоды, а также их совокупности, приносящих значительный ущерб отраслям экономики» [5]. Кроме того известен полученный А.А. Алексеевой и Н.И. Глушковой «Способ прогноза стихийных гидрометеорологических явлений теплого полугодия» [6].
Неудобство обоих описанных подходов заключается в необходимости использования исходных данных, получаемых в ходе сложных расчетов. Поэтому их не всегда можно применить в оперативной практике метеорологических подразделений низового звена.
Для устранения данной сложности необходим поиск новых путей прогнозирования опасных конвективных явлений погоды с рассмотрением в качестве исходных данных информации, доступной в деятельности метеорологических подразделений.
В рамках поставленной задачи целесообразно рассмотреть информацию космического зондирования, поступающую в метеорологические подразделения Вооруженных Сил. Данный вид информации позволяет по косвенным признакам оценивать интенсивность развития кучево-дождевой облачности, а соответственно, и явлений, генерируемых ею. Кроме того спутниковая информация регулярна, оперативна, охватывает большие территории, не ограничиваясь государственной принадлежностью или поверхностью суши. А цифровой формат получаемой информации дает возможность применения различных математических подходов к анализу структуры зондируемой поверхности [7].
Таким образом, видится целесообразность рассмотрения результатов зондирования с метеорологических космических аппаратов (КА) в качестве входных параметров при разработке способа прогноза ОЯ конвективного происхождения.
Вместе с тем, учитывая физику образования конвективных облаков, было принято решение об использовании в качестве предикторов аэрологических данных.
В ходе исследования была сформирована выборка исходных данных, в которой фактам наличия и отсутствия конвективных ОЯ были соотнесены значения температуры воздуха, дефицита точки росы, параметров ветра на изобарических поверхностях 850, 700, 500 гПа и информация о радиояркостной температуре и альбедо на верхней границе кучево-дождевой облачности, обусловившей генерацию ОЯ.
Данные наблюдений из космоса представлены результатами измерений радиометра AVHRR спутников орбитальной группировки NOAA. Рассогласование по времени между фактами наблюдения ОЯ и зондированием с метеорологических КА не превышало 2–3 ч.
Полученный массив данных содержит 30 % случаев с наличием ОЯ, остальные – с отсутствием, то есть конвективные явления наблюдались, но не достигали критериев, указанных в [3].
С целью последующей оценки устойчивости результатов работы прогностического правила из выборки выделили фрагмент, который затем использовался как контрольный материал.
Вследствие необходимости получения прогностических заключений в категоричной альтернативной форме воспользовались инструментом дискриминантного анализа.
После вычисления критерия Махаланобиса, используемого в качестве показателя разделяемости классов, и коэффициентов корреляции между предикторами была реализована процедура отбора предикторов, и из предварительного перечня были отсеяны исходные признаки с малыми значениями критерия Махаланобиса и из групп сильно связанных предикторов оставили по одному.
В окончательный список входных параметров вошли 6 предикторов: меридиональная составляющая вектора ветра V500 и дефицит точки росы D500 на поверхности 500 гПа, радиационная температура в четвертом спектральном канале T4 и альбедо в первом A1 и третьем A3 каналах радиометра AVHRR, измеренные на верхней границе облачности, а также дефицит точки росы D850 на поверхности 850 гПа.
Однако включение в прогностическую схему всех шести предикторов не позволит получить эффективный алгоритм, поэтому была реализована процедура просеивания [4].
Согласно [8] успешность прогностических алгоритмов оценивается при помощи различных показателей. Для оценки качества альтернативных прогностических методик в числе прочих используется показатель (U+ + П+), представляющий собой сумму повторяемости оправдавшихся прогнозов на наличие явления по отношению к общему числу случаев прогноза наличия явления и предупрежденность о случаях с явлением. Критериальным значением данного показателя в [8] указана величина 130 %, при превышении которого качество прогностического алгоритма считается удовлетворительным.
По результатам отбора предикторов были составлены дискриминантные функции и оценена их эффективность по контрольной выборке. Результаты представлены в табл. 1.
Таблица 1
Результаты расчета показателя успешности «лучших» прогностических уравнений на каждом шаге отбора по значениям контрольной выборки
|
Прогностическое уравнение |
Значение показателя успешности |
|
L = –9,42 – 0,19T4 |
110 |
|
L = –11,40 – 0,18T4 + 0,03A1 |
111 |
|
L = –14,92-0,17T4 + 0,06A1 + 0,04A3 |
125 |
|
L = –14,31 – 0,17T4 + + 0,06A1 + 0,04A3 – 0,16D850 |
135 |
|
L = –14,49 – 0,17T4 + 0,05A1 ++ 0,04A3 – 0,16D850 – 0,03D500 |
120 |
Из табл. 1 видно, что включение в прогностическую схему даже пяти предикторов ведет к ухудшению качества (уменьшению прогностической информации), то есть наиболее эффективно использование четырех предикторов, входящих в выражение
L = –14,31 – 0,17T4 + 0,06A1 + + 0,04A3 – 0,16D850.
Данный набор исходных признаков представляет собой оптимальное сочетание первичной совокупности, позволяющей наилучшим образом осуществить альтернативный прогноз ОЯ конвективного происхождения. Если значение прогностической функции положительное, в прогнозе следует указывать образование конвективных ОЯ, иначе следует ожидать возникновение конвективных явлений, но не достигающих критериев ОЯ.
Физический смысл включения в прогностическую схему указанных предикторов заключается в следующем:
– малое значение дефицита точки росы в нижнем слое тропосферы характеризует высокое влагосодержание, что через теплоту конденсации определяет энергетику конвективного облака. Кроме того, характеристики влагосодержания сильно коррелируют с интенсивностью выпадающих осадков;
– низкие значения радиационной температуры на вершине конвективного облака обуславливаются высотой ее расположения, то есть вертикальной мощностью;
– альбедо вершины кучево-дождевой облачности обусловлено в числе прочего высотой развития облака и микрофизической структурой.
Вошедшие в прогностическое правило предикторы отражают в большей степени состояние кучево-дождевой облачности, способной к генерации конвективных ОЯ, чем прогноз ее развития до такого состояния, то есть полученная дискриминантная функция предназначена для мониторинга ОЯ конвективного происхождения и их сверхкраткосрочного прогнозирования.
Результаты исследования и их обсуждение
В целях оценки эффективности полученной дискриминантной функции были проведены ее испытания на контрольной выборке и определены указанные в [8] показатели успешности: общая оправдываемость U, оправдываемость на наличие U+ и отсутствие явления U–, критерии Обухова Q и Багрова H, предупрежденности о случаях с явлением П+ и без явления П–, а также критерий качества Пирси – Обухова T. Результаты расчета представлены в табл. 2.
Таблица 2
Показатели успешности разработанной методики прогноза конвективных ОЯ
|
Показатель успешности |
U |
U+ |
U– |
Q |
H |
П+ |
П– |
T |
|
Значение |
80 |
53 |
94 |
0,47 |
0,51 |
82 |
79 |
0,61 |
Результаты испытаний позволяют говорить о практической значимости и надежности разработанной методики прогноза конвективных ОЯ. Провести сравнение полученной методики с существующими на данном этапе не представляется возможным ввиду ограниченности архивной выборки по набору исходных признаков.
Анализ полученных результатов испытаний разработанной методики прогноза ОЯ конвективного происхождения свидетельствует о соответствии ее требованиям руководящих документов. Данный факт, в свою очередь, обосновывает возможность использования в оперативной деятельности метеорологических подразделений в качестве вспомогательных.
Реализация предлагаемой методики возможна по схеме, представленной на рисунке.
Схема реализации методики прогноза конвективных ОЯ
Заключение
Таким образом, в представленной работе получена методика, позволяющая специалисту метеорологической службы осуществлять сверхкраткосрочное прогнозирование и мониторинг опасных метеорологических явлений конвективного происхождения. Данная методика дает возможность предсказывать факт возникновения ОЯ, генерируемых кучево-дождевой облачностью и приводящих к катастрофическим последствиям, с заблаговременностью до трех часов.
Выполненная оценка эффективности показала, что полученная методика прогноза ОЯ конвективного происхождения удовлетворяет требованиям руководящих документов, что свидетельствует о возможности ее применения в оперативной деятельности метеорологических подразделений в качестве вспомогательной.