Автоматизированная идентификация, измерение параметров и классификация конвективных ячеек для защиты от града и штормооповещения

Абшаев Магомет Тахирович; Абшаев Али Магометович; Малкарова Аминат Магометовна; Жарашуев Мурат Владимирович

МЕТЕОРОЛОГИЯ

УДК 551.501.81

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ, ИЗМЕРЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ И КЛАССИФИКАЦИЯ КОНВЕКТИВНЫХ ЯЧЕЕК ДЛЯ ЗАЩИТЫ ОТ ГРАДА И ШТОРМООПОВЕЩЕНИЯ

Высокогорный геофизический институт, Montain Geophysical Institute,

пр. Ленина, 2, г. Нальчик, КБР, 360030, Lenin St., 2, Nalchic, Kabardino-Balkaria, 360030,

vgikbr@rambler. ru [email protected]

Рассматриваются методика, алгоритмы и программы автоматизированной идентификации конвективных ячеек в кучево-дождевых облаках, что обеспечивает возможность измерения параметров конвективных ячеек, построения графиков временного хода параметров, расчета направления и скорости перемещения, оценки их грозоопасности и градоопасности, распознавания категорий объектов воздействия с целью предотвращения градобитий.

Ключевые слова: алгоритм, автоматический, идентификация, конвективный, ячейка, град.

Methods, algorithms and software for automation of convective cells identification of cumulonimbus clouds are developed. It gives possibilities of measurement of convective cells parameters, drawing of time diagrams of parameters, calculation of direction and velocity of cells displacement, determination of their thunder and hail danger and recognition of seeding objects category with the purpose of hail suppression.

Keywords: algorithms, automated, identification, convective, cells, hail.

Кучево-дождевые облачные системы обычно состоят из множества конвективных ячеек (КЯ), имеющих различную пространственную структуру, непрерывно меняющуюся во времени, перемещающихся в разных направлениях с разной скоростью. Метеообеспечение авиации, штормовое оповещение населенных пунктов, активные воздействия на облачные системы с целью предотвращения градобитий и искусственного увеличения осадков требуют решения проблемы надежной локализации КЯ в облачной системе, оценки степени грозоопасности и градоопасно-сти каждой КЯ, возможности формирования ливневых паводков, определения направления и скорости их перемещения на оповещаемые пункты и защищаемые от града или засухи территории.

В настоящее время идентификация КЯ в облачной системе, даже в автоматизированных системах обработки радиолокационной информации, осуществляется вручную, что не позволяет автоматизировать ряд про-тивоградовых операций, включая выделение и распознавание градовых, градоопасных и потенциально гра-доопасных КЯ и контроля эволюции их параметров при естественном развитии и активном воздействии. Это снижает операций по активному воздействию на облака оперативность, что недопустимо при воздействии на быстротечные градовые процессы, и обусловливает зависимость процесса воздействия от субъективного фактора.

Решение проблемы автоматической идентификации конвективных ячеек является одним из этапов полной автоматизации противоградовых операций и идентификации гроз для целей штормооповещения. Это обеспечит возможность звукового оповещения об обнаруже-

нии опасных грозовых и градовых очагов, распознавания объектов воздействия (ОВ) в режиме автоматических радиолокационных наблюдений (в режиме «Дежурство»), повышение оперативности и точности выделения объемов засева, выработки команд на ракетный или авиационный засев ОВ, автоматизировать операции контроля физической эффективности засева облаков кристаллизующими и другими реагентами. В конечном итоге это позволит повысить эффективность противо-градовой защиты, надежность штормового оповещения и метеообеспечения авиации, эффективность радиолокационных исследований облаков и создать информационный банк данных об эволюции КЯ для сравнения с данными их теоретического моделирования и т.д.

Целью данной работы является разработка методики, алгоритмов и программная реализация автоматизированного выделения конвективных ячеек и построения графиков временного хода их параметров.

Идентификация конвективных ячеек

Конвективной ячейкой в радиолокационной картине облачной системы следует считать [1] поля радиоэха, ограниченные замкнутыми изолиниями и имеющие одну вершину (например, как гора, ограниченная замкнутыми изолиниями высот, имеющая свою вершину). Но в отличие от горы у конвективной ячейки изменяются во времени число изолиний отражаемости, высота, поперечные размеры, площади горизонтальных сечений, объем, пространственная конфигурация, во-досодержание и вид образующихся осадков.

Задача распознавания конвективных ячеек по существу является задачей распознавания образов и анализа

сцен. Учитывая сложность этой задачи, идентификацию КЯ в облачной системе, автоматическое измерение их параметров, оценку степени грозо- и градоопас-ности предлагается осуществлять в несколько этапов по следующему алгоритму:

- выделение в поле радиоэха облачности точек, ограничивающих замкнутые изолинии радиолокационной отражаемости;

- упорядочивание полученных точек - получение составных частей ячейки;

- объединение составных частей в единые поля радиоэха замкнутые изолиниями;

- выделение в поле радиоэха вершин, ограниченных замкнутыми изолиниями;

- идентификация КЯ и их нумерация в пространстве и в хронологическом порядке зарождения;

- измерение комплекса одно-, двух- и трехмерных параметров каждой КЯ;

- построение графиков временного хода комплекса параметров ячеек;

- расчет направления и скорости перемещения ячеек;

- оценка степени грозо- и градоопасности, распознавание категорий ОВ;

- документирование таблицы параметров и графиков их временного хода.

В автоматизированной радиолокационной системе «АСУ-МРЛ», в которой реализованы предлагаемая методика и алгоритмы идентификации КЯ, при построении карт радиолокационной отражаемости (2, ёБ2) осуществляется перебор точек виртуального пространства снизу вверх и слева направо с шагом АХ = АУ = 0,5 км. В процессе такого сканирования выделяются области выше определенного порога 2 с целью получения набора координат последовательных точек, ограничивающих заданные уровни 2.

Эта последовательность представляет собой пары точек: начала (самая левая точка) и конца (самая правая точка) в каждой строке (рис. 1).

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 1 1 1 1 0 0 0 0

0 1 1 1 2 1 1 1 0 0

0 1 1 2 2 2 1 1 1 0

0 1 2 3 3 2 2 1 1 0

0 0 2 3 3 3 2 1 1 0

0 0 1 2 3 3 2 1 1 0

0 0 1 1 2 2 2 1 0 0

0 0 0 1 1 1 1 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 ,1 0 1

о i t

0 1

о

t

0 0 1 0 0 1 0 0 о"4!

10 о о о

— 1 о о

1 0

1 о

I

1 о

I

о

| о о 1 о о

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 2 2 0 0 0 0

0 0 3 2 I 0 0 0

0 0 1 2 \ 0 0 0

V

0 0 0 1 0 0 0

0 0 0 0 2 2 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 1 3 "а 3 0 0 0 0

\

0 0 0 0 3 3 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

б

а

в

г

Рис. 1. Этапы выделения 1 -, 2- и 3-го контуров конвективных ячеек

Хотя в одной строке пары точек одной КЯ могут быть перемешены с парами точек другой КЯ, составные части каждой КЯ восстанавливаются следующим образом:

1) полученные при переборе первые две точки, соответствующие нижнему краю первой подъячейки КЯ

№ 1, имеющие координаты ХЛ1, УЛ1, ХП1, УП1, где индексы Л и П - левая и правая стороны. При этом УЛ1 всегда равна УП1;

2) следующие две точки проверяются на принадлежность к контуру КЯ № 1. Если ХЛ1 < ХЛ2 < ХП1 и УЛ1 - 1 = УЛ2 или же ХЛ1< ХП2 <ХШ и УЛ1 - 1 = УЛ2, то

получаем следующие две точки первого контура КЯ. Если это условие не выполняется, то имеем дело либо с концом подъячейки либо с новой подъячейкой. Таким образом, можно получить набор пар точек, составляющих подъячейку, расположенные снизу вверх и слева направо.

На следующем этапе необходимо упорядочить точки, ограничивающие подъячейку, так как на первом этапе получена не последовательность точек, а набор пар точек. Зная количество пар точек, входящих в подъячейку, можно разделить точки на правые и левые и расставить их по порядку. В результате этого выделяется контур подъячейки.

Для объединения подъячеек в единую ячейку необходимо сравнивать верхние и нижние пары точек всех подъячеек со всеми параллельными точками текущей

подъячейки на предмет принадлежности пар подъячеек одной ячейке и объединить каждый контур сплош-ми линиями, имеющими цвет в соответствии с принятой палитрой цветов отображения полей радиоэха.

После выделения КЯ им присваиваются номера, начиная с № 1 в каждые сутки (рис. 2). При жении многоячейковой облачной системы в первом цикле радиолокационного обзора нумерация КЯ ществляется с запада на восток, с севера на юг (т.е. № 1 присваивается самой северо-западной КЯ, а последний номер присваивается КЯ, расположенной юго-восточнее всех). В следующих циклах обзора номера присваиваются в хронологическом порядке обнаружения КЯ. Номера присваиваются КЯ, имеющим площадь горизонтального сечения более заданного (например, более 10 км2).

Рис. 2. Пример карты выделения и нумерации КЯ

Методика измерения параметров КЯ и построения графиков временного хода

После решения задачи выделения КЯ решается задача автоматического измерения их параметров. В существующих автоматизированных радиолокационных системах [2-4] для измерения параметров ячейки нужно вручную локализовать КЯ (выделить ее в рамку), в пределах которой далее автоматически рассчитываются параметры КЯ путем сканирования всех точек пространства от уровня стояния радиолокатора до высоты 20 км над уровнем моря. Автоматическое выделение КЯ исключает необходимость ручной локализации КЯ

и дает координаты проекции КЯ на горизонтальную плоскость, по которым сканируется требуемая область пространства, измеряются около 100 одно-, дву- и трехмерных параметров каждой КЯ, которые записываются в накапливаемую за весь период наблюдений таблицу (в формат.И1т1).

Автоматическое построение графиков временного хода параметров КЯ осуществляется путем сохранения вместе с нумерацией КЯ координат центра масс, площади КЯ и таблицы всех ячеек в радиусе обзора (200 км). При слияния двух КЯ в одну ей присваивается номер той, к которой ближе центр масс. Параметры выделенных ячеек отсчитываются в каждом

цикле обзора, вносятся в накапливаемую со временем наблюдений таблицу и наносятся на графики временного хода, позволяющие проследить эволюцию КЯ.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Комплексный анализ полей радиоэха позволяет своевременно обнаружить зарождение новых КЯ. Если при анализе точек, входящих в КЯ, обнаружен прирост поля радиоэха, то осуществляется проверка его на предмет существования в таблице параметров. Если в таблице существует КЯ с центром масс на расстоянии меньшем, чем реальный поперечник радиоэха КЯ, то считается, что КЯ существовала, но переместилась. Если же центр масс не соответствует по расстоянию центру масс ни одной ранее зафиксированной КЯ, то считается, что произошло зарождение новой КЯ и ей присваивается очередной номер.

Метод и алгоритм расчета направления и скорости перемещения КЯ

Направление и скорость перемещения КЯ рассчитываются по перемещению центра масс, определяемого для каждой КЯ с учетом ее отражаемости и координат по формулам:

Р еГ

V _1tегП

X n,t -

z(Z • Xt)

2 Xi

P еГ„

P еГ

у _ 1 tегП

Yn,t -

2(Zt • Yt)

2 Yt

P еГ„

(1)

где Хп1 и Yn,t - координаты центра масс п-й КЯ в момент времени X, и Yi - координаты множества точек, принадлежащих п-й КЯ.

Скорость и направление перемещения центра масс каждой ячейки между циклами обзоров вычисляются по формулам:

^ (2)

Vnj -

At

A t - artfg

Yn,t Yn,t—1 Xn,t — Xn,t—1

(3)

где УпЛ и Ant - скорость и направление перемещения центра масс КЯ соответственно; At - временной интервал между циклами обзора, равный 3 мин; Ln t -смещение центра масс КЯ за время между двумя последовательными циклами обзора, рассчитанное по формуле

Ln,t -

а

\Xn,t Xn,t

—1Y + ^n,t — Yn,t—if •

(4)

Оценка степени грозо- и градоопасности, распознавание категорий ОВ

Распознавание явлений погоды, включая оценку степени грозо- и градоопасности КЯ, осуществляется в соответствии с [1, 3 - 5] по критериям, представленным в табл. 1.

Таблица 1

Критерии распознавания явлений погоды

Вид явления (градация) Критерии распознавания

Zb dBZ Z2, dBZ Z3, dBZ, Нтр-НВ, км Y= 0,1HBZ3 Zm, dBZ H45 -H0, км

Облака верхнего и среднего яруса Z < 7 на высотах более 2 км

Слоистообразная 5 < Z < 15 по всем высотам

Осадки слабые: холодный период (Н0<0,5 км) теплый период (Н0 >0,5 км) 7<Z;<21 7<Z1<23

Осадки умеренные холодный период (Н0<0,5 км) теплый период (Н0 >0,5 км) 21<Zj<26 23<Z1<30

Осадки сильные: холодный период (Н0<0,5 км) теплый период (Н0 >0,5 км) Z1 > 30 Z1 > 35

Конвективные облака > 27

Ливни слабые умеренные сильные 35<Z1<40 40<Z1<45 45<Z1<50 7<Y< 9

Гроза, с Р > 50 % Р > 70 % Р > 90 % 28<Z3<31 31<Z3<34 34<Z3<45 10<Y<12 12<Y<13 Y > 13

Град слабый умеренный сильный 45<Zm <55 55<Zm <65 Zm>65 > 3 > 3 > 4

Гроза; Шквал с Уш > 15 м/с Z3 >39 Нтр-НВ>3км

Гроза; Шквал с Уш > 20 м/с Z3 > 44 Нтр-НВ>3км

Примечание. 11 <В1) - радиолокационная отражаемость на высоте Н = 1 км; <В1) - радиолокационная отражаемость на высоте изотермы оС (Н0 °С); (<В1) - радиолокационная отражаемость на высоте Н0 +2,5 км (Н3); 1т (<1В1) - максимальная радиолокационная отражаемость по всему объему облака; Y = 0,1НВ-13 - комплексный критерий грозовой опасности.

Распознавание объектов воздействия с целью мерений комплекса одно-, дву- и трехмерных парамет-предотвращения града осуществляется на основе из- ров КЯ [5, 6] по критериям, приведенным в табл. 2.

Таблица 2

Критерии распознавания категорий ОВ

Категория ОВ Критерии градоопасности облаков

I - потенциально-градоопасные 0< AHzmax< 4 км 15<Zmax< 40 dBZ Aqmax >1 кг/м2 t AM25 „ -i-> 4 i AM25

II - градоопасные АИ35 > 2,5 км Zmax > 40 dBZ Aqmaxc > 2 кг/м2 tAM25 >3 i AM25

III - градовые H > 3 км Zmax > 55 dBZ Aqmaxc > 4 кг/м2 t AM35 -.-35 > 2 i AM35

IV - сверхмощные градовые Ш45 > 4 км Zmax > 65 dBZ Aqmax > 8 кг/м2 t AM35 , -35 > 1 i AM35

Примечание. 1т - максимальная отражаемость облака на длине волны 10 см; АHzm — высота максимума радиоэха относительно уровня изотермы 0 °С; АН35 и АН45 — высота вершин изоэха 35 и 45 dBZ относительно уровня изотермы 0 °С; Ад -приведенная (интегрированная по высоте) водность слоя облака выше уровня 0 оС; и — интегральная водность

объемов облака выше и ниже изотермы 0 оС, ограниченных указанными значениями Zi.

Из вышеизложенного следует, что предлагаемые методы и алгоритмы автоматизированной идентификации конвективных ячеек, оценки их степени грозо-, градоопасности и других явлений погоды, связанных с ними, реализованы в программном обеспечении автоматизированного метеорологического радиолокационного комплекса «АСУ-МРЛ», апробированы и внедрены в практику штормооповещения, метеообеспечения авиации и противоградовой защиты.

Литература

1. Руководство по применению радиолокаторов МРЛ-4, МРЛ-5 и МРЛ-6 в системе градозащиты / М.Т. Абшаев [и др.]. Л., 1980. 231 с.

Поступила в редакцию_

2. Автоматизированная радиолокационная система управ-

ления и обработки информации радиолокатора МРЛ-5 «АСУ-МРЛ»: руководство по эксплуатации АСУ.001.010 РЭ. Нальчик, 2007. 73 с.

3. РД 52.04.320-91. Руководство по производству наблю-

дений и применению информации с неавтоматизированных радиолокаторов МРЛ-1, МРЛ-2, МРЛ-5. СПб, 1993. 264 с.

4. РД 52.11.332.93. Методика выполнения радиолокацион-

ных наблюдений с помощью комплексов АКСОПРИ : метод. указания / Ю.В. Мельничук [и др.]. М., 1997. 68 с.

5. Абшаев М.Т. РД 52.37.596-98. Активное воздействие на

градовые процессы : инструкция. СПб, 1998. 32 с.

6. Абшаев М.Т., Малкарова А.М. Оценка эффективности

предотвращения града. СПб, 2006. 279 с.

29 апреля 2009 г.

Текст научной работы на тему «Автоматизированная идентификация, измерение параметров и классификация конвективных ячеек для защиты от града и штормооповещения»