Использование дистанционного зондирования для исследования взаимосвязей структуры облачности

УДК 551.510

О.А. Дубровская, В.М. Мальбахов ИВТ СО РАН, Новосибирск ИВМиМГ СО РАН, Новосибирск

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ СТРУКТУРЫ ОБЛАЧНОСТИ

O.A. Dubrovskaya, V.M. Malbakhov

Institute of Computational Technologies of the SB RAS

prospect Akademika Lavrentjeva, 6, Novosibirsk, 630090, Russia

Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics SB RAS

prospect Akademika Lavrentjeva, 6, Novosibirsk, 630090, Russia

THE USE OF REMOTE SENSING TO INVESTIGATE INTERRELATIONS OF CLOUDINESS STRUCTURE

The article is devoted to the development of a method to reconstruct the parameters of convective boundary layer in an atmosphere covered with convective clouds. The main purpose is a study of possibilities for the creation of an informational-analytical system to identify clouds and cloud clusters. This is done to analyze weather conditions in the lower and middle troposphere.

Визуальные наблюдения, спутниковые и самолетные фотографии показывают, что поля облачности, как правило, имеют квазиупорядоченную структуру. Иногда кучевые облака объединяются в неправильные шестиугольники, именуемые облачными сотами. Более часто конвективные облака выстраиваются в шеренги длиной несколько километров, образуя облачные валы и облачные дорожки. В циклонах облака формируют спиральные структуры, протяженностью в сотни километров. Движения воздуха направлены вдоль этих спиралей, а скорость ветра пропорциональна их кривизне.

Соты, валы и дорожки возникают не только в атмосферах Земли и других планет, но и при конвекции в движущейся вязкой жидкости, расположенной в полости между двумя плоскими горизонтальными пластинами с разной температурой. Их средний размер составляет несколько сантиметров. Это детально исследованная конвекция Релея - Бенара [1]. Одинаковая форма конвективных структур обусловлена схожим механизмом их возникновения, а различные масштабы связаны с турбулентным характером движений в атмосфере и ламинарным - в вязкой среде. В работах [2-4] экспериментальные и теоретические результаты, полученные для конвекции Релея - Бенара, использованы при объяснении особенностей структуры атмосферного конвективного пограничного слоя. Наличие сдвига в вертикальном профиле скорости ветра нарушает Колмогоровский каскад спектра конвективных пульсаций. При исследовании конвекции в потоке со сдвигом ветра, показано, что часть энергии среднего потока и часть энергии спектра конвективных пульсаций перекачиваются в двумерную

турбулентность, характеризующуюся обратным каскадом энергии в сторону длинных волн [3, 4]. Именно этот механизм приводит к образованию облачных сот, валов и дорожек. На рис. 1 представлена схема энергетического каскада для конвекции в потоке с вертикальным сдвигом скорости фонового ветра, предложенная в [4].

Рис. 1. Схема энергетического каскада для конвекции в потоке с вертикальным сдвигом скорости фонового ветра

Статья посвящена разработке методики восстановления параметров конвективного пограничного слоя в атмосфере покрытой кучевыми облаками. Для этих целей спутниковые снимки облачности, сравниваются с теоретическими результатами, полученными в [5]. Качественная оценка поля ветра, соответствующего реальным условиям, осуществляется по дымовым шлейфам лесных пожаров, видимых на фотографиях. Величины потоков тепла и влаги оцениваются по интенсивности облачной конвекции. Основная цель исследований - изучение возможностей создания информационно-аналитической системы идентификации облаков и облачных скоплений для анализа погодных условий в нижней и средней тропосфере. Подобный подход используется синоптиками при составлении краткосрочных прогнозов погоды и сверх краткосрочных прогнозов опасных гидрометеорологических явлений. Информация об облачности, полученная со спутников, служит своеобразной синоптической картой региона.

Упрощенная модель мезомасштабных ансамблей конвективных ячеек (термиков, конвективных облаков) и механизм образования упорядоченных структур полей облачности: были сделаны в [5].

Сравнения теории [5] с данными космических снимков приведены на рис. 2-4. В качестве источника данных дистанционного зондирования использованы материалы спутниковых съемок низкого и среднего пространственного разрешения NOAA/AVRR/TOVS и Terra/MODIS на территорию Восточной Сибири, республик Саха (Якутия) и Тыва. Реальным облакам на всех снимках соответствуют белые пятна на более темном фоне, изображающем подстилающую поверхность. О скорости и направлении ветра можно судить по дымовым шлейфам от лесных пожаров, видимым на всех фотографиях. Чем шире и короче шлейф, тем слабее ветер. Размеры и высоту облаков можно оценить по изображениям их теней (рис. 2). Результаты расчетов по модели [5] помещены на врезках. Крестиками обозначены конвективные ячейки. Слабому ветру и слабой конвекции соответствует ансамбль с ячейками, расположенными в шахматном порядке. При сильной турбулизации атмосферы, ячейки расположены хаотически (рис. 2). Это так называемые облака хорошей погоды (Cum hum, Cum med), наблюдаемые летом в утренние часы, когда нет сильного ветра.

tf. км 1о4»

Г. . ' *» . . .

\2Ь • * • ч * : . : *. .

10(1 :

75 50 • •* ♦ • , * :

• ” * 25

0 ¥> $0 7*> 100 1Й ISO А КМ

"VX' >: - * ^ V* Л*. i

у» ^

Рис. 2. Сравнение теории с наблюдениями. Облака хорошей погоды

По мере нагрева подстилающей поверхности интенсивность конвекции нарастает, увеличивается количество и размеры облаков. Иногда в середине дня или в его второй половине облака образуют упорядоченные структуры, имеющие форму сот (рис. 3).

Рис. 3. Сравнение теории с наблюдениями. Облачные соты

Заметим, что сотовая структура облачности более типична для циклональных условий, в которых часто наблюдается термический ветер

Если облачный ансамбль начинает формироваться в условиях ветреной погоды, типичной для циклональных условий, то облака группируются в направлении вектора скорости. Этому случаю соответствует рис. 4.

Рис. 4. Сравнение теории с наблюдениями. Облачные дорожки

О большой скорости ветра можно судить по узкому и длинному дымовому шлейфу от лесных пожаров. На снимках облачности, соответствующей циклональной циркуляции, часто видны два типа облачных кластеров. В средней тропосфере четко прослеживаются крупные облачные спиралевидные структуры, позволяющие оценить скорость и направление ветра в этом слое. Под ними, в Экмановском слое, часто видны облачные дорожки, позволяющие судить о скорости и направлении ветра, потоках тепла и влаги на нижних уровнях. Такая ситуация изображена на рис. 4. В левом нижнем углу видна незначительная часть крупной облачной спиралевидной структуры. Под ней четко прослеживается несколько

облачных дорожек. Ориентация дорожек и этой структуры не везде совпадают, особенно в левой части рисунка. Это признак того, что направление ветра на разных высотах может быть различным, и это различие можно оценить при анализе спутниковых фотографий. На верхней части рисунка эллипсом обозначена область, внутри которой прослеживаются облачные соты. Их наличие указывает на термический ветер в этой области. Анализ дымовых шлейфов от лесных пожаров, показывает, что в центре области ветер меняет с юго-западного на южное направление. Этот сектор очерчен большим эллипсом. Те же изменения происходят с ориентацией облачных дорожек.

Таким образом, в плоскопараллельном потоке со сдвигом и вращением ветра с высотой возможно возникновение мезомасштабных

квазиупорядоченных облачных кластеров. Другой тип облачных структур, больших масштабов, связан с особенностями атмосферных циклонов.

При сравнении результатов расчетов с реальными данными в случае циклонической циркуляции была использована программа приема

изображений облачности с космических аппаратов NOAA в формате Analog

Picture Transmission (APT) с последующей тематической обработкой. Этот программный продукт позволяет восстанавливать фактические и

прогностические значения некоторых метеорологических величин по яркостным характеристикам облачного покрова. К этим параметрам относятся температура и высота верхней границы облачности, скорость и направление ветра на разных изобарических высотах, количество осадков, а также вид облачности и возможные метеорологические явления, связанные с этой облачностью. Метод восстановления поля ветра применяется для облачных кластеров, имеющих вихревую структуру.

Изображения формата APT позволяют по характеру рисунка изображения и яркости облачных элементов изучать структуру облачного покрова для классификации типа облачности.

Таким образом, согласно теории [5] и наблюдениям облачные кластеры подразделяются на мезомасштабные и циклонические. Облака хорошей погоды, облачные дорожки и облачные соты относятся к мезо-масштабным структурам. Наличие на снимках Cum hum, Cum med и Cum cong, указывает на внутримассовый характер конвекции при слабом ветре.

Облачные дорожки на снимках показывают, что в Экмановском пограничном слое присутствуют сильный ветер и значительные запасы тепла и влаги. Облачные дорожки являются основным элементом циклонической циркуляции.

Выявленные закономерности послужат основой при разработке информационно-аналитического программного комплекса, предназначенного для использования космической информации в задаче диагноза метеорологических параметров в нижней и средней тропосфере. Для этих целей необходима более детальная проработка вопроса о связи ориентации облачных сот с силой и направлением термического ветра.

1. Гершуни Г.З., Жуховицкий Е.М. Конвективная устойчивость несжимаемой жидкости / М.: Наука, 1972, 392 с.

2. Вельтищев Н.Ф., Геохланян Т.Х. Ячейковая конвекция: лабораторные измерения и наблюдения в атмосфере / Тр. Гидрометцентра СССР. 1974. Вып. 132. С. 71-87.

3. Elperin T., Kleeorin N., Rogachevskii I., and Zilitinkevich S. Formation of large-scale semiorganized structures in turbulent convection / Phys. Rev. 2002. E 66, 066305 (1-15).

4. Elperin T., Kleeorin N., Rogachevskii I., and Zilitinkevich S. Tangling turbulence and semy -organised structure in convective boundary layers. / Boundary-Layer Meteorology (2006) 119, Р. 449472.

5. Мальбахов В.М. Упрощенная модель квазиупорядоченных ансамблей конвективных ячеек / Метеорология и гидрология, 1997, № 11, C. 33-40.

© О.А. Дубровская, В.М. Мальбахов, 2008