CC BY
32
УДК 551.501.81 DOI 10.18522/0321-3005-2015-3-25-30
МЕТОДИКА АВТОМАТИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПЛОЩАДКИ ЗАСЕВА
ГРАДОВЫХ ОБЛАКОВ
© 2015 г. М.В. Жарашуев, А.Х. Гергоков
Жарашуев Мурат Владимирович - кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, Высокогорный геофизический интитут, пр. Ленина, 2, г. Нальчик, КБР, 360030, e-mail: [email protected]
Гергоков Ахмат Хыйсаевич - научный сотрудник, Высокогорный геофизический интитут, пр. Ленина, 2, г. Нальчик, КБР, 360030.
Zharashuev Murat Vladimirovich - Candidate of Physical and Mathematical Science, Researcher, High-Mountain Geophysical Institute, Lenin Ave, 2, Nalchik, KBR, 360030, Russia, e-mail: [email protected]
Gergokov Akhmat Khyisaevich - Researcher, HighMountain Geophysical Institute, Lenin Ave, 2, Nalchik, KBR, 360030, Russia.
Рассматриваются методика, алгоритмы и программы автоматизированной радиолокационной идентификации области восходящего потока конвективных ячеек в кучево-дождевых облаках, что обеспечивает возможность измерения параметров конвективных ячеек, построения графиков временного хода параметров области, на которую проводилось активное воздействие. Исследования показали, что область в конвективной ячейке, являющейся объектом воздействия от второй до четвертой категории, где наблюдается нахождение максимальной отражаемости менее 20 дБ на высоте более 5 км, является областью воздействия.
Ключевые слова: автоматический, радар, идентификация, град, отражаемость, алгоритм, облака.
The technique, algorithms and automated radar identification of the upstream region of convective cells in the cumulonimbus cloud that provides the ability to measure the parameters of the convective cells, charting the time course of the parameters for which the area was conducted active influence. Studies have shown that, in the region of the cloud, where there is finding the maximum reflectivity at a height of more than 5 miles is an area offuture hail.
Keywords: automated, radar, identification, hail, reflectivity, algorithms, cloud.
В связи с тем, что градобитие наносит большой урон народному хозяйству, еще в СССР начиная с 1956 г. под руководством Г.К. Сулаквелидзе велись интенсивные исследования в области изучения механизмов образования осадков, изучались процессы кристаллизации переохлажденных облаков, обосновывались методы внесения реагентов, проводились радиолокационные исследования облачности. В результате многолетних исследований было предложено несколько физических концепций активного воздействия на градовые процессы [1].
1. Полная кристаллизация переохлажденной части облака.
2. Теория конкуренции, предусматривающая увеличение концентрации зародышей града с целью замедления роста града за счет конкуренции за жидкокапельную влагу (Сулаквелидзе, 1963).
3. Укрупнение капель с последующим их замораживанием с целью создания большой концентрации конкурирующих зародышей града (Бартишви-ли, Ломинадзе и др., 1964).
4. Понижение траектории градин с целью ухудшения условий для их роста (Browning and Foote, 1977).
5. Динамическое воздействие с целью подавления восходящего потока (Вульфсон и Левин, 1967; Серегин, 1981).
6. Ускорение осадкообразования из областей будущего градообразования (Абшаев, 1966).
На сегодняшний день физической основой современной российской технологии противоградо-вой защиты является концепция ускорения осадкообразования из областей будущего градообразования [1]. Она предусматривает стимулирование более раннего и быстрого осадкообразования в областях будущего градообразования, чем при естественном ходе процесса, так как сокращение времени формирования осадков нарушает баланс скоростей, необходимый для поддержания зародышей града в зоне роста. Это достигается путем создания в областях нового роста начальной концентрации льдообразующих частиц 1010^10п м-3, приводящей к их высокой концентрации, агрегации, обзерне-нию за счет захвата облачных капель и образова-
нию снежной крупы через 6-8 мин после засева. Преждевременное выпадение этой крупы в областях слабых восходящих потоков может оказать серьезное микрофизическое и динамическое воздействие на облако, включая вымывание облачной воды, ослабление слабых восходящих потоков и их выхолаживание при таянии крупы ниже изотермы 0 °С.
В настоящее время существует множество автоматизированных систем, ведущих наблюдения за метеорологическими процессами. Но все же до сих пор воздействие на градовые процессы осуществляется в полуавтоматическом режиме [2]. Главной проблемой, стоящей перед разработчиками программного обеспечения, является отсутствие возможности автоматического определения и выделения области засева. На основе метода автоматической идентификации конвективных ячеек [1] и физической концепции воздействия на градовые процессы была разработана методика автоматического выделения и измерения параметров непосредственно области воздействия. Это позволит в дальнейшем не только существенно продвинуться на пути к полной автоматизации воздействия на градовые процессы, но и существенно подкорректировать методику оценки эффективности воздействия.
Оборудование, программа и методика проведения исследований
Исследования проводились на метеорологическом радиолокаторе МРЛ-5, работающем на длине волны 10,15 см с несущей частотой 2950 ± 15 МГц, расположенном в пригороде Ставрополя (45,11 с.ш., 42,106 в.д., высота над уровнем моря 453 м). При его работе применялось программное обеспечение АСУ-МРЛ [3], формирующее объемный файл обзора с шагом по азимуту 1 °, по углу места 0,52 км и 18 углам места. Основное количество исследуемых случаев активного воздействия на градовые процессы фиксировалось системой АСУ-МРЛ. Под объемным файлом обзора понимаются первичные данные, полученные в результате сканирования локатором пространства с определенным шагом по азимуту, углу места и дальности. В автоматизированных системах используются различный шаг сканирования, алгоритмы и методики расчета радиолокационной отражаемости, которые учитывают поправки на ослабление сигнала, кривизну земли, потерю сигнала в волновом тракте локатора и т.д. [3]. Каждая автоматизированная радиолокационная система имеет собственный формат первичных данных, не воспринимаемых другими системами без конвертера, и использует собственный алгоритм обработки и визуализации
радиолокационной информации, предлагая пользователю определенный стандартный набор карт и опций. У пользователя есть доступ только к переработанной информации, но нет возможности вводить изменения в алгоритмы расчета или формировать новые карты. Главным инструментом исследования в данной работе является новый программный комплекс АСУ-ГРАД, представляющий собой мощный инструмент исследования макро- и микроструктуры облаков. Он осуществляет считывание и обработку данных различных автоматизированных систем, таких как АСУ-МРЛ, «АСУ-Антиград», «Мерком». Целью создания данной системы являются экспериментальные исследования метеообъектов, внедрение новых, нестандартных методик и технологий в противоградовых системах и сравнение данных с различных автоматизированных систем. Для этого разработаны конвертеры форматов объемных (первичных) файлов обзора от систем АСУ-МРЛ, «АСУ-Антиград» и «Мерком» и реализована методика автоматической идентификации конвективных ячеек [4]. На рис. 1 представлена карта максимальной отражаемости в системе АСУ-ГРАД с выделенными и пронумерованными областями зарождения града.
Любая карта представляет собой отображение земной поверхности в радиусе 208 км от места расположения локатора с нанесенными на нее населенными пунктами, с указанием радиусов полета ракет из пунктов воздействия (окружности, рис. 1), границ районов и т.д., различных параметров, полученных в результате обработки объемного файла обзора [3, 5], в частности максимальной отражаемости.
Задача распознавания области засева по существу является задачей распознавания образов и анализа сцен. Учитывая ее сложность, идентификацию площадки засева в облачной системе предлагается осуществлять по следующему алгоритму [4]:
- считывание данных с МРЛ;
- получение 40 матриц 800*800 значений, соответствующих горизонтальным сечениям с шагом 0,5 км;
- расчет матрицы 800*800 значений, соответствующей высотам максимальной отражаемости в столбе;
- выделение в поле значений максимальной отражаемости радиоэха точек, ограничивающих замкнутые изолинии высот максимальной радиолокационной отражаемости;
- упорядочивание полученных точек, т.е. получение частей облаков;
- объединение их в единые поля замкнутых изолиний Н;
- определения категории объекта воздействия [1];
- фильтрация конвективных ячеек, не подлежащих воздействию;
- идентификация областей воздействия, их нумерация в пространстве и в хронологическом порядке зарождения.
Физическая основа методики выделения области засева
Как показывает практика, по ходу перемещения градового облака на более низкую высоту сосредоточены так называемые фидерные облака, имеющие достаточно высокий водозапас [6]. Попадая в восходящие потоки движущегося градового облака, они затягиваются в верхнюю его часть, где формируется град, и постоянно подпитывают его, вследствие чего градовое облако начинает быстро расти в размерах.
Согласно концепции ускорения осадкообразования [1], являющейся физической основой современной российской технологии воздействия на градовые процессы, необходимо стимулировать более раннее и быстрое осадкообразование в областях будущего градообразования, чем при естественном ходе процесса. Сокращение времени формирования осадков нарушает баланс скоростей, необходимый для поддержания зародышей града в зоне роста. Зоной формирования условий для зарождения града является переохлажденная часть области нового роста, где формируются условия для зарождения града
(преимущественно конденсационный и зарождающийся коагуляционный рост облачных частиц). Она расположена в фидерных облаках несимметричных градовых ячеек и во вновь развивающихся конвективных ячейках одноячейковых процессов в интервале температур -5^ -20 °С и имеет отражаемость Хю<15 дБ. Однако исследования показывают, что в зоне формирования отражаемости достигают 20 дБ.
Стадия формирования условий для зарождения града, на которые направлено воздействие с целью нарушения баланса скоростей, необходимых для поддержания его зародышей в зоне роста, является длительной (20-30 мин) [1]. При этом сила восходящего потока фидерных облаков зависит от силы главного, так как является его частью. Логично было бы предположить, что максимальная отражаемость в столбе зоны формирования естественных зародышей будет стремиться к увеличению по мере роста частиц. И чем длиннее путь частицы до слияния с главной конвективной ячейкой, тем больше она произвела столкновений. В исследованиях менялись пороговые значения высот и отражаемо-стей. При значениях высот 5-6 км и отражаемости менее 20 dBz наблюдалось 87%-е совпадение с месторасположением площадок, выделенных в ручном режиме. При этом в подавляющем большинстве случаев площадь, выделенная в автоматическом режиме, превышала площадь, выделенную в ручном режиме, не более чем на 30 %.
Сравнительный анализ ручного и автоматического выделения области засева
С использованием метода автоматической идентификации [4] было проанализировано 173 случая воздействия на градовые процессы, развивавшиеся на территории Ставропольского края. В 141 случае область автоматически выделенных конвективных ячеек более чем на 80 % соответствовала выделенным в ручном режиме. При этом эффективность
воздействия Ставропольской ВС в периоды, из которых выбирались исследуемые случаи воздействия, а именно с 2007 по 2011 г., не опускалась ниже 95 %. Анализ этих процессов позволил выявить оптимальную формулу для автоматического выделения области засева. Ее можно считать оптимальной при высоте максимальной отражаемости в столбе выше 5-6 км. В целом данная методика показала, что в подавляющем большинстве случаев наблюдается почти полное сходство результатов (рис. 2).
Рис. 2. Автоматически выделенные области засева (а, в, д), ручное реальное воздействие на эти же ячейки (б, г, е),
Ставропольской ВС
Данные ручного выделения области воздействия могут существенно отличаться от данных автоматического выделения (рис. 3). В большинстве случаев расхождение являлось следствием ошибочного выделения области воздействия именно в ручном режиме. Как показано на рис. 3а, область засева захватила и левую часть верхнего облака. На
рис. 3б, в видно, что зона навеса радиоэха находится не слева, а между облаками, что и распознал автоматический метод. Ввиду того, что облако находилось на выходе защищаемой зоны, воздействующим не оставалось ничего, кроме обстрела, насколько это возможно для зоны, близкой к реальной зоне воздействия.
б
а
г
в
Рис. 3. Автоматически (а) и выделенная в ручном режиме (б) область, на которую проводилось реальное воздействие. Вертикальный разрез по высоте (в) и на плоскости (г)
Выводы
С использованием радиолокационной информации на основе метода автоматической идентификации конвективных ячеек был разработан новый метод обнаружения и распознавания фидерных облаков, которые являются объектами воздействия. В его основе лежат карта высот максимальной отражаемости и рассчитанные на ее основе параметры. Выведено оптимальное значение определения площадки засева для Ставропольского края (высота максимальной отражаемости - более 5 км при от-
ражаемости менее 20 дБ). Данная методика применима для корректировки существующей оценки физической эффективности и автоматизации воздействия на градовые процессы.
Литература
1. Абшаев М.Т. Основные положения автоматизированной технологии противоградовой защиты и перспективы ее развития // Докл. всерос. конф. по физике облаков и активным воздействиям на гидрометеорологические процессы. М., 2008. С. 14-26.
2. Абшаев М.Т. Радиолокационное обнаружение града
// Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана. 1982. Т. 18, № 5. С. 483-494.
3. Тебуев А.Д. Автоматизированная система обработки
радиолокационной информации и управления активным воздействием на градовые процессы: автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук. Нальчик, 2003. 124 с.
4. АбшаевМ.Т., Абшаев А.М., Малкарова АМ, ЖарашуевМ.В.
Автоматизированная радиолокационная идентификация, измерение параметров и классификация конвективных ячеек для целей защиты от града и штормоопо-вещения // Метеорология и гидрология. 2010. № 3. С. 36-45.
5. Абшаев М.Т. Автоматизированные противоградовые
комплексы // Тр. конф. стран СНГ. СПб., 2002. Т. 5. С. 15-18.
6. Синькевич А.А., Краус Т.В., Гхулам А.С., Куров А.Б. Ис-
следование характеристик кучево-дождевых облаков большой мощности после воздействий с целью увеличения осадков // Метеорология и гидрология. 2013. № 9. С. 5-20.
References
1. Abshaev M.T. [The main provisions of the automated technology of antihail protection and its development prospects] . Doklady Vserossiiskoi konferentsii po fizike oblakov i aktivnym vozdeistviyam na gidrometeorologicheskie pro-
Поступила в редакцию_
tsessy [Reports of the All-Russian conference on physics of clouds and active influence on hydrometeorological processes]. Moscow, 2008, pp. 14-26.
2. Abshaev M.T. Radiolokatsionnoe obnaruzhenie grada [Ra-
dar detection of hail]. Izvestiya ANSSSR. Fizika atmosfery i okeana, 1982, vol. 18, no 5, pp. 483-494.
3. Tebuev A.D. Avtomatizirovannaya sistema obrabotki radio-
lokatsionnoi informatsii i upravleniya aktivnym vozde-istviem na gradovye protsessy [Automated system for radar data processing and management of active influence on hail processes]: avtoref. dis. ... kand. fiz.-mat. nauk. Nalchik, 2003, 124 p.
4. Abshaev M.T., Abshaev A.M., Malkarova A.M., Zha-
rashuev M.V. Avtomatizirovannaya radiolokatsionnaya identifikatsiya, izmerenie parametrov i klassifikatsiya kon-vektivnykh yacheek dlya tselei zashchity ot grada i shtormoopoveshcheniya [Automated radar identification, measurement parameters and classification of convective cells for the purpose of protection against hail and storm alerts]. Meteorologiya igidrologiya, 2010, no 3, pp. 36-45.
5. Abshaev M.T. [Automated antihail systems]. Trudy konfer-
entsii stran SNG [Proceedings of the CIS countries]. St. Petersburg, 2002, vol. 5, pp. 15-18.
6. Sin'kevich A.A., Kraus T.V., Gkhulam A.S., Kurov A.B.
Issledovanie kharakteristik kuchevo-dozhdevykh oblakov bol'shoi moshchnosti posle vozdeistvii s tsel'yu uvelicheniya osadkov [Investigation of the characteristics of cumulonimbus clouds high power after exposure to increase precipitation]. Meteorologiya i gidrologiya, 2013, no 9, pp. 5-20.
23 апреля 2015 г.
