Том 33, номер 04, статья № 4

Астафуров В. Г., Скороходов А. В., Курьянович К. В., Митрофаненко Я. К. Характеристики различных типов облачности над природными зонами Западной Сибири по спутниковым данным MODIS. // Оптика атмосферы и океана. 2020. Т. 33. № 04. С. 266–271. DOI: 10.15372/AOO20200404.
Скопировать ссылку в буфер обмена

Аннотация:

Приведена методика исследования сезонных вариаций параметров облаков над регионами Западной Сибири по спутниковым данным. Выделено пять природных зон: тундра, лесотундра, болота, тайга и ле­состепь. Введена объединенная «летняя» и «зимняя» классификация облачности, включающая в себя 16 и 12 разновидностей облаков соответственно. Для классификации изображений облачности используется алгоритм на основе нейросетевых технологий и методов нечеткой логики. Обсуждаются результаты анализа сезонных вариаций некоторых параметров различных типов облачности и их повторяемость над рассматриваемыми регионами Западной Сибири по спутниковым данным MODIS за 2017 г. Найденные зависимости сезонной изменчивости характеристик облачности хорошо согласуются с известными литературным данными по наземным наблюдениям, что подтверждает эффективность предложенной методики.

Ключевые слова:

Западная Сибирь, климат, облачность, природные зоны, сезонные вариации, спутниковые данные MODIS, характеристики облаков

Иллюстрации:

Список литературы:

1. Quante M. The role of clouds in the climate system // J. Phys. IV France. 2004. V. 121. P. 61–86.
2. Bony S., Stevens B., Frierson D.M.W., Jakob C., Kageyama M., Pincus R., Shepherd T.G., Sherwood S.C., Siebesma A.P., Sobel A.H., Watanabe M., Webb M.J. Clouds, circulation and climate sensitivity // Nat. Geosci. 2015. V. 8. P. 261–268.
3. Чернокульский А.В. Анализ глобального поля облачности и связанных с его вариациями климатических эффектов: дис. канд. физ.-мат. наук. Москва, ИФА РАН, 2010. 179 c.
4. International Satellite Cloud Climatology Project 1982–2010 [Electronic resource] URL: http://isccp. giss.nasa.gov (last access: 1.11.2019).
5. Young A.H., Knapp K.R., Inamdar A., Hankins W., Rossow W.B. The International Satellite Cloud Climatology Project H-Series climate data record product // Earth Syst. Sci. Data. 2018. V. 10. P. 583–593.
6. Анисимов А.Е., Яровая Д.А., Барабанов В.С. Реанализ атмосферной циркуляции для Черноморско-Каспийского региона // Морской гидрофиз. журн. 2015. № 4. С. 14–28.
7. Комаров В.С., Матвиенко Г.Г., Ильин С.Н., Ломакина Н.Я. Региональные особенности долгопериодного изменения облачного покрова в Сибирском секторе Северного полушария за последние 45 лет (1969–2013 гг.) // Оптика атмосф. и океана. 2014. Т. 27, № 12. С. 1079–1084; Komarov V.S., Matvienko G.G., Il’in S.N., Lomakina N.Ya. Regional features of long-term changes in cloud cover in Siberian sector of Northern hemisphere for the last 45 years (1969–2013) // Atmos. Ocean. Opt. 2015. V. 28, N 2. P. 175–179.
8. Лагутин А.А., Волков Н.В., Мордвин Е.Ю., Резников А.Н. Моделирование климата Западной Сибири: результаты модели RegCM4 // Изв. Алтайского гос. ун-та. 2012. № 1. Ч. 1. C. 181–189
9. Толстых М.А. Глобальные модели атмосферы: современное состояние и перспективы развития // Тр. Гидрометцентра России. 2016. № 1. С. 5–33.
10. Беспалов Д.П., Девяткин А.М., Довгалюк Ю.А., Кондратюк В.И., Кулешов Ю.В., Светлова Т.П., Суворов С.С., Тимофеев В.И. Атлас облаков. СПб.: Д’АРТ, 2011. 248 c.
11. Мазин И.П., Хргиан А.Х. Облака и облачная атмосфера. Справочник. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 647 с.
12. Zelinka M.D., Klein S.A., Taylor K.E., Andrews T., Webb M.J., Gregory J.M., Forster P.M. Contributions of different cloud types to feedbacks and rapid adjustments in CMIP5 // J. Clim. 2013. V. 26. P. 5007–5027.
13. Pandit A.K., Gadhavi H.S., Ratnam M.V., Raghunath K., Rao S.V.B., Jayaraman A. Long-term trend analysis and climatology of tropical cirrus clouds using 16 years of lidar data det over Southern India // Atmos. Chem. Phys. 2015. V. 15. P. 3833–13848.
14. Wang T., Fetzer E.J., Wong S., Kahn B.H., Yue Q. Validation of MODIS cloud mask and multilayer flag using CloudSat-CALIPSO cloud profiles and a cross-reference of their cloud classifications // J. Geophys. Res. 2016. V. 121. P. 11620–11635.
15. Букварева Е.Н. Роль наземных экосистем в регуляции климата и место России в посткиотском процессе. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2010. 97 с.
16. Astafurov V.G., Skorokhodov A.V., Musienko O.P., Kuriyanovich R.V. Classification of cloudiness from MODIS satellite data using regional statistical models for image texture and physical parameters of cloudiness during periods with snow cover // Proc. SPIE. 2018. V. 10833. DOI: 10.1117/ 12.2504068.
17. Астафуров В.Г., Курьянович К.В., Скороходов А.В. Статистическая модель текстуры изображений облачного покрова по спутниковым данным // Метеорол. и гидрол. 2017. № 4. С. 53–66.
18. Астафуров В.Г., Скороходов А.В. Статистическая модель физических параметров облачности на основе тематических продуктов MODIS // Исслед. Земли из космоса. 2017. № 5. C. 66–81.
19. Скороходов А.В., Астафуров В.Г, Евсюткин Т.В. Применение статистических моделей текстуры изображений и физических параметров облаков для их классификации на спутниковых снимках MODIS // Исслед. Земли из космоса. 2018. № 4. C. 43–58.
20. King M.D., Tsay S.-C. Cloud retrieval algorithms for MODIS: Optical thickness, Effective Particle Radius, and Thermodynamic Phase // MODIS Algorithm Theoretical Basis Document. URL: https://modis.gsfc.nasa. gov/data/atbd/atbd_mod05.pdf (last access: 15.01.2020).
21. Meyer K., Yang Y., Platnick S. Uncertainties in cloud phase and optical thickness retrievals from the Earth Polychromatic Imaging Camera (EPIC) // Atmos. Meas. Tech. 2016. V. 9. P. 1785–1797.
22. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. В 10 т. Т. 2. Белое море. Вып. 1. Гидрометеорологические условия / Б.Х. Глуховской (ред.). Л.: Гидрометеоиздат, 1991. 240 с.