Поле облачности является одним из основных компонентов климатической системы Земли. В докладе приводится краткое описание алгоритмов распознавания типов облаков, основанных на использовании технологии искусственных нейронных сетей и методов нечеткой логики, а также статистических моделей текстуры изображений облачности и ее физических параметров. Указанные классификаторы позволяют выделять 15 разновидностей облаков на изображениях MODIS и VIIRS, полученных в дневное время суток при отсутствии снежного покрова, с вероятностью 0.85 и в зимнее время 11 типов облачности вероятностью 0.8. В ночное время на снимках VIIRS независимо от времени года эффективность классификатора составляет 0.87 для 13 разновидностей облаков [1-3]. В докладе рассмотрены некоторые задачи климатологии и метеорологии, связанные с использованием результатов классификации облачности.
Атмосферные фронты. Обсуждается методика автоматического выделения атмосферных фронтов и определения их типов. Основанная идея подхода заключается в анализе проклассифицированных участков облачных полей, соответствующих фронтальным зонам, и поиске определенных последовательностей сочетаний разновидностей облаков, характерных для различных типов атмосферных фронтов. Представленная методика не требует использования большого числа физических характеристик атмосферы и их высотных профилей. Предложенный подход позволяет работать с ситуациями, когда во фронтальной системе облачности отсутствует несколько характерных разновидностей облаков. Обсуждаются результаты определения типов атмосферных фронтов по спутниковым данным MODIS, полученным над Томской областью в период с 2000 по 2017 год.
Гравитационные волны. Представлены результаты исследования изменчивости характеристик атмосферных внутренних волн и их сигнатур над Тихоокеанским побережьем Российской Федерации по спутниковым данным MODIS и результатам аэрологического зондирования в период с 2008 по 2017 г. Расчёт геометрических признаков облачных проявлений волновых процессов основан на использовании изображений из космоса в видимом диапазоне спектра. Восстановление физических параметров атмосферных внутренних волн и сопутствующих условий окружающей среды осуществляется с помощью тематических продуктов спутниковой съёмки и результатов аэрологического зондирования. В докладе приведены результаты анализа повторяемости исследуемых волновых процессов и локализации участков наблюдения их сигнатур над рассматриваемым регионом, а также их межгодовая и сезонная изменчивость.
Многолетние тренды. В докладе обсуждаются результаты анализа трендов многолетней изменчивости структуры полей однослойной облачности и их характеристик: повторяемости, оптической толщины, эффективного радиуса частиц, водозапаса и высоты верхней границы в летнее время. Для исследований использовались данные MODIS и объединенная классификация облаков [1]. Приведены коэффициенты линейных трендов указанных характеристик для трех широтных зон Западной Сибири: южная (65 с.ш.). Отмечено аномальное отклонение значений повторяемости некоторых типов облачности и ее характеристик в 2010 году, что предположительно можно связать с продолжительным наличием блокирующих антициклонов над Европейской территорией РФ в летний сезон. В целом по Западной Сибири наблюдается ярко выраженное уменьшение повторяемости облаков среднего яруса и увеличение количества перистой облачности. При этом все разновидности облаков нижнего яруса демонстрируют рост повторяемости во всех широтных зонах, за исключением слоисто-кучевой кучевообразной облачности. Количество конвективной облачности по всей Западной Сибири в целом имеет нейтральный тренд. Наиболее устойчивый режим однослойной облачности за рассматриваемый период времени наблюдается в переходной зоне, а наименее – в северной.
Работа выполнена в рамках государственного задания ИОА СО РАН.