Семинар по краткосрочным и среднесрочным прогнозам погоды 13 сентября

На семинаре представляется доклад об определении атмосферных осадков и гроз по данным спутникового зондирования с применением машинного обучения и нейронных сетей

13 сентября 2024 г. (пятница), в 14 ч. в Конференц-зале ФГБУ «Гидрометцентр России» состоится семинар по краткосрочным и среднесрочным прогнозам погоды (руководители семинара: проф. Г.С. Ривин, проф. Н.П. Шакина)

Повестка дня:
Доклад В.В. Чурсина (Национальный исследовательский Томский государственный университет)
«Детектирование атмосферных осадков и гроз по данным спутникового зондирования с применением машинного обучения и нейронных сетей»
по материалам диссертации по специальности 1.6.18 Науки об атмосфере и климате на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук
 
Аннотация

Работа посвящена исследованию возможности детектирования зон атмосферных осадков и гроз с применением искусственных нейронных сетей и машинного обучения по данным дистанционного зондирования Земли.
В работе рассматривается возможность использования данных реанализа ERA 5, как альтернативного источника информации о вертикальных профилях температуры и влажности в условиях, когда данных спутникового зондирования (ПК MIRS) недостаточно для формирования обучающей выборки. Описан подход использования результатов расчета моделей бинарной классификации как дополнительных предикторов в результирующей модели детектирования атмосферных явлений.

Приведена методика коррекции вертикальных профилей температуры и влажности при применении обученных на данных реанализа моделей на данных спутникового зондирования.
Представлены результаты оценки достоверности детектирования атмосферных явлений на данных ДЗЗ в соответствии с методическими указаниями по проведению производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиогеофизических прогнозов (РД 52.27.284–91).

При разработке, обучении и оценке достоверности моделей использована информация из открытой базы данных ВНИИГМИ МЦД, содержащая данные о типе атмосферных явлений, их интенсивности и времени начала/окончания со 135 станций Сибири, за май – октябрь 1990 – 2020 гг.

Использовались данные о вертикальном распределении температуры и влажности из реанализа ERA 5. На их основе рассчитывались вертикальные профили температуры точки росы, относительной влажности, дефицита точки росы и значения индексов неустойчивости (Vertical Totals, Сross Totals, Total Totals, К-индекс и высоты нижней границы конвективной облачности).
Оценка достоверности проводилась на данных ПК MIRS. Входными данными, используемыми для обработки в ПК MIRS, являются микроволновые измерения приборов AMSU/MHS КА NOAA 19, MetOp-B/C и прибора ATMS КА Suomi NPP, NOAA 20.

По результатам исследования получено, что:
Использование модели бинарной классификации как дополнительного элемента при построении модели детектирования атмосферных явлений улучшает качество обнаружения явления не менее чем на 10%;
Разработанные алгоритмы предварительной коррекции спутниковых данных вертикального разрешения позволяют уменьшить значения ошибки восстановления метеовеличин не менее чем на 38 %;
Применение разработанного алгоритма для спутниковых данных позволяет детектировать зоны атмосферных явлений при адвективных процессах с точностью от 71% и до 85% при конвективных.