RU2725508C1 - Способ определения параметров атмосферных циклонов - Google Patents
Способ определения параметров атмосферных циклонов Download PDFInfo
- Publication number
- RU2725508C1 RU2725508C1 RU2019141384A RU2019141384A RU2725508C1 RU 2725508 C1 RU2725508 C1 RU 2725508C1 RU 2019141384 A RU2019141384 A RU 2019141384A RU 2019141384 A RU2019141384 A RU 2019141384A RU 2725508 C1 RU2725508 C1 RU 2725508C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- cyclones
- field
- cyclone
- pressure
- data
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/30—Circuit design
- G06F30/32—Circuit design at the digital level
- G06F30/33—Design verification, e.g. functional simulation or model checking
- G06F30/3308—Design verification, e.g. functional simulation or model checking using simulation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Ecology (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Geometry (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Algebra (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Wind Motors (AREA)
Abstract
Способ включает периодическое измерение с временной дискретностью Δt≤6 часов приземного атмосферного давления p(ϕi, λi, t), i∈(1, I), где: I – общее количество точек измерений на территории наблюдения за погодой, ϕi – географическая широта и λi – долгота i–й локальной точки измерения давления, t – момент измерений, дальнейшее объединение измеренных локальных данных в единое поле приповерхностных атмосферных давлений D(N, M, t)={p(N, M, t)}, где: N – расстояние между данными приземного атмосферного давления в градусах широты, M – расстояние между данными приземного атмосферного давления в градусах долготы. Дальнейшее представление поля D(N, M, t) в виде трехмерной матрицы N×M×t и поиск на ней циклонов путем последовательного обзора давлений в ячейках матрицы полем зрения, включающим центральное окно и не менее восьми периферийных окон, сдвинутых по осям N и M относительно центрального окна на текущее расстояние Δ=1-10 размеров дискрет трехмерной матрицы N×M×t. Идентификацию найденных циклонов и пространственного расположения их осей вращения на поле метеорологических данных на каждом шаге обзора определяют по наличию минимуму давления в центральном окне относительно периферийных окон. Площадные размеры найденных циклонов определяют по размеру поля зрения при равенстве давлений в её периферийных окнах. После нахождения всех циклонов на поле метеорологических данных проводят измерение их интенсивности δp из условия δp=Plast-Рс, где: Рс, Plast – давление в центре и на периферии циклона соответственно, гПа. Далее производят фильтрацию циклонов по критерию превышения их интенсивностью δp порогового значения из условия δp≥20 гПа. После фильтрации интенсивных циклонов оценивают их кинетическую энергию Ек и их пороговую обработку из выражения Ек ≥Епор, где: Епор – пороговое значение кинетической энергии циклона, приводящее к физическим повреждениям зданий и сооружений на пути их движения. Далее в последовательные моменты времени tc временной дискретностью Δt=t-tобновления, Δt≤6 часов, метеорологических данных, по найденному положению географических координат, широте ϕ и долготе λ циклонических центров в каждый момент tих наблюдений на сфере Земли и известному значению временной дискретности Δt наблюдений вычисляют скорость, траекторию движения разрушительных циклонов, оставшееся время до прибытия циклонов в населенные пункты, расположенные на пути движения циклонов, измеренные значения параметров циклонов, а также степень их опасности для объектов, расположенных на пути движения циклонов. Технический результат – увеличение скорости обнаружения и измерения параметров атмосферных циклонов и, как следствие, - повышение оперативности предупреждения населения и дежурных средств Министерства чрезвычайных ситуаций (МЧС) о надвигающихся климатических угрозах. 11 ил.
Description
Область техники
Изобретение относится к метеорологии (G01W1/00) и цифровой обработке (G06N 7/06) результатов измерений, конкретно к способу определения параметров атмосферных циклонов.
Изобретение может быть использовано для оценки степени опасности циклонов в задачах локального и регионального прогноза погоды, в задачах исследований физики атмосферы Земли и оперативного предупреждения населения и дежурных средств Министерства чрезвычайных ситуаций (МЧС) о надвигающихся климатических угрозах.
Уровень техники
Известен способ определения параметров атмосферных циклонов /US 7970543/ для предсказания разрушающего потенциала тропических циклонов с помощью расчета его интегральной кинетической энергии по шкале Пауэлла/Рейнхолда. Оценка разрушающего потенциала тропических циклонов основана на анализе метеорологических полей оперативного прогноза, полей скорости ветра и результатов расчета численных моделей прогноза погоды. В результате тропическим циклонам присваивается индекс по шкале Пауэлла/Рейнхолда. Использование шкалы Пауэлла/Рейнхолда позволяет более точно оценить возможные разрушения, вызванные тропическим циклоном, чем при использовании «стандартной» категории тропических циклонов по шкале Саффира-Симпсона, основанной на измерении максимальной скорости ветра, развиваемой в циклоне.
Недостатком способа определения параметров атмосферных циклонов /US 7970543/, является недостаточная оперативность прогнозов, связанная с необходимостью использования большого массива данных для расчета интенсивности циклона и степени его опасности, связанные с повышенным объемом измерений подробных полей скорости ветра в зоне зарождения циклона.
Известен способ определения параметров атмосферных циклонов /RU 2652642/ включающий измерение с заданной временной дискретностью Δt приземного атмосферного давление p(N,M,t), где t – момент измерений с помощью метеорологической аппаратуры, рассредоточенной по территории метеонаблюдения за погодой, объединение измеренных данных в единое поле атмосферных давлений Dr(N,M,t) = {p(N,M,t)}, где: N – расстояние между данными приземного атмосферного давления в градусах широты, M – расстояние между данными приземного атмосферного давления в градусах долготы, t – момент измерений, поиск в едином поле приземного атмосферного давления Dr(N,M,t) циклонов и измерение их параметров, включая интенсивность циклонов, их размеры, скорость и траекторию их движения.
При этом для оценки интенсивности и степени опасности циклонов используют систему малоинерционных датчиков давления или температуры, забрасываемых метеорологической авиацией в центр циклона. Для оценки геометрических размеров циклонов в море используют прогнозные гидрометеорологические карты по последней замкнутой изобаре с давлением p(N,M,t) порядка 1000 мБар, от которого отсчитывается величина подъема уровня моря в центре циклона (1 мБар=1 см). Поверхностное напряжение штормового ветра в зоне морского циклона задается максимальной скоростью на высоте 10 м, и эмпирическим коэффициентом СА - с величиной 0,002 для теплых морей, или СA ≤ 0,001 для дальневосточных морей в холодные сезоны года.
Недостатками известного способа определения параметров атмосферных циклонов (RU 2652642) является недостаточная оперативность измерений параметров циклонов, связанная с необходимостью применения авиационных средств для измерений интенсивности и степени опасности циклонов.
Задачей изобретения является повышение оперативности предупреждения населения и дежурных средств Министерства чрезвычайных ситуаций (МЧС) о надвигающихся климатических угрозах.
Техническим результатом изобретения является увеличение скорости обнаружения и измерения параметров атмосферных циклонов.
Сущность изобретения
Решение достижение заявленного технического результата и, как следствие, решение поставленной задачи обеспечивается тем, что предложенный способ определения параметров атмосферных циклонов включает измерение с заданной временной дискретностью Δt приземного атмосферного давление p(N,M,t), где t – момент измерений с помощью метеорологической аппаратуры, рассредоточенной по территории метеонаблюдения за погодой. Далее производится объединение измеренных данных в единое поле атмосферных давлений Dr(N,M,t) = {p(N,M,t)}, где: N – расстояние между данными приземного атмосферного давления в градусах широты, M – расстояние между данными приземного атмосферного давления в градусах долготы, t – момент измерений. Затем поиск в едином поле приземного атмосферного давления Dr(N,M,t) циклонов и измерение их параметров, включая интенсивность циклонов, их размеры, скорость и траекторию их движения,
Новым в изобретении является следующая последовательность отличительных операций над метеорологическими сигналами:
- Представление поля Dr(N,M,t) приземного атмосферного давления в каждый момент времени t в виде трехмерной матрицы N x M x t;
- Поиск циклонов на матричном поле приповерхностных атмосферных давлений Dr(N,M,t) путем последовательного обзора давлений в ячейках матрицы полем зрения, включающим центральное окно и не менее восьми периферийных окон, сдвинутых по осям N и M относительно центрального окна на изменяемое расстояние Δ = 1-10 размеров дискрет трехмерной матрицы метеорологических данных N x M x t;
- Идентификация циклонов и пространственного расположения их осей вращения на поле метеорологических данных на каждом шаге обзора определяется по наличию минимума давления в центральном окне относительно периферийных окон;
- Измерение размеров найденных циклонов проводится путем совмещения оси центрального окна с осью циклона, пошагового увеличения поля зрения (сдвигом периферийных окон относительно центрального окна) и одновременного измерения давления {p(N,M,t)} в периферийных окнах до момента равенства давлений в указанных окнах;
- Определение площади циклона производится по размерам поля зрения в момент замкнутости изобары атмосферных давлений на его периферийных окнах;
- Измерение интенсивности δp циклонов производится из условия δp = Plast - Рс, где: Рс, Plast – давление в центре и на периферии циклона соответственно, гПа;
- Фильтрация интенсивных циклонов производится по критерию превышения их интенсивностью δp порогового значения по критерию δp ≥20 гПа;
- Оценка кинетической энергии отфильтрованных циклонов определяется по формуле:
где: Mв – масса столба воздуха в циклоне, кг; ρ – плотность атмосферы, кг*м-3; lс – параметр Кориолиса, с-1; ω - угловая скорость вращения Земли вокруг оси; ϕ - географическая широта местоположения центра циклона, градусы;
- Оценка разрушительной силы кинетических циклонов проводится из условия Ек ≥Епор, где Епор – пороговое значение кинетической энергии циклона, приводящее к физическим повреждениям зданий и сооружений на пути их движения.
Доказательство достижения заявленного технического результата и решения поставленной задачи
Представление поля Dr(N,M,t) приземного атмосферного давления в каждый момент времени t в виде трехмерной матрицы N x M x t, поиск циклонов на матричном поле приповерхностных атмосферных давлений Dr(N,M,t) путем последовательного обзора давлений в ячейках матрицы центральным окном и не менее восьми периферийными окнами с указанными выше параметрами, последовательная идентификация циклонов по интенсивности, кинетической энергии и разрушительной силе позволяют расчетным путем на поле метеорологических данных с локальных пунктов наблюдения за погодой выявить потенциально опасные атмосферные циклоны и своевременно предупредить население и дежурные средств Министерства чрезвычайных ситуаций (МЧС) о циклонических угрозах. При этом в отличие от прототипа (RU 2652642) исключается необходимость использования авиационных средств для оценки параметров атмосферных циклонов. Следствием этого является достижение заявленного технического результата по уменьшению времени выявления и оценке параметров атмосферных циклонов, позволяющего решить поставленную задачу изобретения по своевременному оповещению населения и МЧС о надвигающихся климатических угрозах.
Ссылка на чертежи
Сущность изобретения поясняется рисунками, представленными на фиг. 1 – фиг 11.
На фиг. 1 – представлен пример пространственного расположения двух атмосферных циклонов в момент замкнутости их изобар. На фиг. 2 – пример гидрометеорологической карты Dr(N,M,t) с семью атмосферными циклонами различной интенсивности и размеров. На фиг. 3 – рисунок, поясняющий обзор давлений с помощью поля зрения, включающего центральное окно и восемь периферийных окон. На фигурах 4,…,10 – рисунки, поясняющие алгоритм поиска циклонов на метеорологической карте Dr(N,M,t), с правой стороны каждой фигуры представлены примеры обзора атмосферных давлений, а с левой стороны - сетка связности этих давлений. На фиг. 4 – представлен пример атмосферных давлений и их связанность для трех кандидатов в циклоны с минимальными давлениями. На фиг. 5 – результат поиска связанных соседей кандидата с давлением P(t) = 995 гПа, не превышающим давление кандидата на Δ P(t) = 5 гПа. На фиг. 6 – примеры связанных соседей кандидатов при сдвижке поля зрения в левую сторону. На фиг. 7 – оставшиеся два кандидата, который по минимуму давления не пересеклись с другими рассматриваемыми соседями. На фиг. 8 – результат поиска соседей первого кандидата с пониженным давлением P(t) = 990 гПа, представленного на фиг. 7. На фиг. 9 - – результат поиска соседей второго кандидата с пониженным давлением P(t) = 989 гПа, представленного на фиг. 7. На фиг. 10 – представлены два найденных циклона, параметры которых надо посчитать. На фиг. 11 – представлены примеры найденных площадных размеров, формы и распределений давлений в циклонах, представленных на фиг. 10.
На фиг. 1 - фиг. 11 обозначены:
1 – циклон (атмосферный вихрь с пониженным давлением воздуха, воздушные массы которого вращаются против часовой стрелки в северном полушарии и по часовой стрелке в южном;
2 - центр циклона (ось вращения воздушных масс циклона);
3 – изобара (изолиния, соединяющая равные значения атмосферного давления на метеорологических картах);
4 - замкнутая изобара (изолиния в виде замкнутой кривой);
5 – седловина (область относительно высокого давления между двумя циклонами);
6 – радиус R циклона, км;
7 – глубина циклона, км;
8 –нижняя точка циклона;
9 – пример изобарического поля Dr(N,M,t) приземного атмосферного давления, на котором производится поиск циклонов по предлагаемому способу;
10 – поле зрения, включающее центральное окно и периферийные окна обзора изобарического поля Dr(N,M,t);
10.1 - центральное окно регистрации низкого давления;
10.2 - периферийные окна регистрации повышенного давления относительно центрального окна;
10.3 - периферийные окна регистрации пониженного давления относительно центрального окна;
11 - поле обзора атмосферных давлений;
11.1, 11.2, 11,3 – первый, второй, третий кандидат в циклоны в соответствии с нарастающим в них давлением 989, 990, 995 гПa;
12 - сетка связности давлений в поле обзора 11;
13, 14 – изобарическое поле первого и третьего раздельно существующих отфильтрованных циклонов 11.1, 11.3;
Рс – давление в нижней части циклона 1, гПa;
Plast – давление в верхней части циклона 1 (на его замкнутой изобаре), гПa;
δp = (Plast – Рс)– интенсивность циклона, гПa;
R – радиус циклона (среднее расстояние от центра циклона до замкнутой изобары), км;
S = 3.14*R2 - площадь циклона (область, занятая циклоном), км2;
Раскрытие сущности изобретения
Согласно фиг. 1 - 11 способ определения параметров атмосферных циклонов состоит в последовательности выполнения следующих операций.
Вначале с помощью метеорологической аппаратуры, расположенной на I на локальных метеорологических пунктах наблюдения за погодой, проводят с заданной временной дискретностью Δt ≤ 6 часов периодическое измерение на заданной территории 9 приземного атмосферного давления p(ϕi,λi,t), i∈(1,I), где: I – общее количество точек измерений на территории 9 наблюдения за погодой, ϕi –географическая широта и λi – долгота i –й локальной точки измерения давления, t – момент измерений.
Далее данные p(ϕi,λi,t), i∈(1,I) локальных измерений объединяют в единое поле 9 (фиг. 2) изобар атмосферных давлений Dr(N,M,t) = {p(N,M,t)}, где: N – расстояние между данными приземного атмосферного давления в градусах широты, M – расстояние между данными приземного атмосферного давления в градусах долготы.
Затем поле 9 изобар Dr(N,M,t) приземного атмосферного давления представляют в виде соответствующей трехмерной матрицы N x M x t, в ячейки которой вводят соответствующие данные локальных измерений атмосферных давлений р(ϕi,λi,t).
Далее на матричном поле изобар приповерхностных атмосферных давлений поля 9 проводят поиск географических координат (ϕi, λi) атмосферных циклонов 1 (фиг. 1 -2) на момент времени t измерений.
Поиск географических координат (ϕi, λi) атмосферных циклонов 1 на поле 9 (фиг. 2) для каждого момента времени t проводят путем последовательного обзора давлений в ячейках матрицы N x M полем 10 зрения, включающим центральное окно 10.1 регистрации низкого давления в поле зрения 10, не менее шести периферийными окнами 10.2 регистрации повышенного давления относительно центрального окна 10.1 и не менее двумя периферийными окнами 10.3 регистрации пониженного давления относительно центрального окна 10.1. Периферийные окна 10.2, 10 3 выполнены с возможностью их сдвига по осям N и M относительно центрального окна 10.1 и друг друга на расстояние Δ = 1-10 размеров дискрет- ячеек трехмерной матрицы метеорологических данных N x M x t.
Алгоритм поиска циклонов 1 на изобарическом поле 9 поясняется рисунками, представленными на фиг. 4-11.
Согласно фиг. 4-11 поиск циклонов 1 проводят путем поиска локальных минимумов 8 (фиг. 1) давления на изобарическом поле 9 (фиг. 2) при увеличенном поле 10 зрения при расстоянии между окнами Δ = 10 размеров дискрет.
Для этого расширенным полем 10 зрения производят последовательный обзор поля 9 с целью поиска на изобарическом поле 9 минимальных давлений 8 и соответствующих им географических координат (ϕi, λi) “кандидатов” в циклоны. Наличие “кандидата” в циклоны и его приближенное географическое положение определяют по наличию минимума давления р(ϕi, λi) в центральном окне 10.1 поля 10 зрения по сравнению с давлениями в периферийных окнах 10.2 -10.3. На фиг. 3 представлено пример поля 11 обзора полем 10 зрения атмосферных давлений с тремя кандидатами в циклоны и сетка 12 связанности их между собой с нарастающим в них минимальным давлением 989, 990, 995 гПа соответственно.
После окончания пространственного обзора изобарического поля 9 и нахождения всех “кандидатов” в циклоны производят уточнение их географических координат (ϕi, λi) и фильтрацию на предмет наличия их пространственного разделения между собой и отнесения их к разряду циклонов. Для этого уменьшают поле 10 зрения путем уменьшения пространственного расстояния Δ между его окнами 10.1, 10.2, 10.3, например, Δ = 1 размеров дискрет.
Далее суженным полем 10 зрения проводят уточнение (фиг. 5-фиг. 10) распределения давления р(ϕi, λi) найденных “кандидатов” в зоне их пространственного расположения (ϕi, λi) на изобарическом поле 9 по минимуму давления в центральном окне 10.1 относительно периферийных окон 10.2, 10.3 поля 10 зрения.
После уточнения пространственного расположения (ϕi, λi) “кандидатов” в циклоны 1 производят отсеивание «ненадлежащих кандидатов» путем совмещения центрального окна 10.1 с ячейкой минимального давления, последовательного увеличения географического расстояния Δ между периферийными окнами 10.2, 10.3 до момента окончания роста или снижения в них изобарического давления.
В первом случае регистрируют наличие циклона 1 и его размеры 4, 6 (фиг. 1) по замкнутости изобары давления вокруг его центральной оси и разности давлений в центре и на периферии циклона. Также регистрируют географическим положение (ϕi, λi) циклона 1 по минимуму давления в поле 10 зрения центрального окна 10.1 на изобарическом поле 9 и - интенсивность δp циклона 1 по разности δp = (Plast – Рс), гПа, давлений в центре Рс циклона 1 и на его периферии Plast.
Во втором случае при снижении изобарического давления Plast на периферии «кандидата» в циклоны 1 и отсутствия замкнутости его изобары, свидетельствующих об отсутствии циклона 1 с координатами (ϕi, λi) «кандидата» или наличия седла 5 между соседними циклонами 1, поле 10 зрения перемещают в сторону снижения изобарического давления и уточняют наличие или отсутствие смежного циклона 1.
Далее производят фильтрацию циклонов 1, обнаруженных на изобарическом поле 9 (фиг.2) по критерию превышения их интенсивности δp порогового значения по правилу
δp ≥20 гПа. (1)
После фильтрации интенсивных циклонов 1, прошедших пороговую обработку (1), оценивают их кинетическую энергию из выражений:
lс = 2*ω*sin ϕ (3)
где:
Mв – масса столба воздуха в циклоне, кг;
ρ – плотность атмосферы, кг*м-3;
lс – параметр Кориолиса, с-1;
ω - угловая скорость вращения Земли вокруг оси;
ϕ - географическая широта местоположения центра циклона, градусы.
После оценки кинетической энергии циклонов определяют их разрушительную силу из условия
Ек ≥Епор, (4)
где: Епор – пороговое значение кинетической энергии циклона, приводящее к физическим повреждениям зданий и сооружений на пути их движения.
Циклоны 1, прошедшие пороговую обработку (4), регистрируют в качестве опасных с указанием их площадных размеров 4, 6, географического положения (ϕi, λi), кинетической энергии, степени их интенсивности и опасности на момент t измерений.
Далее в последовательные моменты времени ti c временной дискретностью Δt = ti - ti-1, Δt ≤ 6 часов, производят обновление метеорологических данных. По найденному положению географических координат, широте ϕ и долготе λ, циклонических центров 2 в моменты ti-1 и ti их наблюдений на сфере Земли и известному значению временной дискретности Δt ≤ 6 часов наблюдений вычисляют скорость, траекторию движения разрушительных циклонов 1, оставшееся время до прибытия их в населенные пункты, расположенные на пути движения циклонов 1.
При этом объединение траекторий движения двух ближайших циклонических центров 2 циклонов 1 в единую траекторию производят, если максимальное расстояние между центрами 2 этих циклонов 1 в последовательные моменты времени Δt ≤ 6 часов не превышает 800 км и изменение давления в их центрах не превышает 20 гПа. Одновременно рассчитывают скорость перемещения и время жизни объединенных циклонов.
Результат вычислений текущих параметров атмосферных циклонов 1 представляют в форме соответствующего табличного массива цифровых данных (Мд).
Измеренные значения параметров Мд циклонов 1, а также степень их опасности для объектов, расположенных на пути движения циклонов, регистрируют соответствующей аппаратурой документирования и транслируют дежурным диспетчерам региональных метеорологических центров и министерства чрезвычайных ситуации для оповещения населения и проведения своевременных профилактических мероприятий.
Промышленная применимость.
Изобретение разработано на уровне технического проекта и прошло экспериментальную проверку по обнаружению и измерению параметров атмосферных циклонов на базе данных метеорологических наблюдений погоды для центральных районов страны и районов Крайнего Севера.
Экспериментальная проверка изобретения показала достижение заявленного технического результата и решение поставленной задачи.
Изобретение рекомендуется использовать для оценки степени опасности полярных циклонов в задачах локального и регионального прогноза погоды, в задачах исследований физики атмосферы Земли и оперативного предупреждения населения и дежурных средств Министерства чрезвычайных ситуаций (МЧС) о надвигающихся климатических угрозах.
Claims (19)
- Способ определения параметров атмосферных циклонов, включающий периодическое измерение с временной дискретностью Δt≤6 часов приземного атмосферного давления p(ϕi, λi, t), i∈(1,I), где: I – общее количество точек измерений на территории наблюдения за погодой, ϕi –географическая широта и λi – долгота i–й локальной точки измерения давления, t – момент измерений, дальнейшее объединение измеренных локальных данных в единое поле атмосферных давлений Dr(N, M, t) = {p(N, M, t)}, где: N – расстояние между данными приземного атмосферного давления в градусах широты, M – расстояние между данными приземного атмосферного давления в градусах долготы, поиск в едином поле приземного атмосферного давления Dr(N, M, t) циклонов и измерение их параметров, включая интенсивность циклонов, их размеры, скорость и траекторию их движения, отличающийся тем, что поле Dr(N, M, t) приземного атмосферного давления в каждый момент времени t представляют в виде трехмерной матрицы N×M×t, где N – расстояние по вертикали между данными в градусах широты, M – расстояние по горизонтали между данными в градусах долготы, поиск циклонов на матричном поле приповерхностных атмосферных давлений Dr(N, M, t) проводят путем последовательного обзора давлений в ячейках матрицы полем зрения, включающим центральное окно и не менее восьми периферийных окон, сдвинутых по осям N и M относительно центрального окна на текущее расстояние Δ=1-10 размеров дискрет трехмерной матрицы метеорологических данных N×M×t, идентификацию циклонов и пространственное расположение их осей вращения на поле метеорологических данных на каждом шаге обзора определяют по наличию минимума давления в центральном окне относительно периферийных окон, размеры найденного циклона измеряют путем совмещения оси центрального окна с осью циклона, пошагового увеличения размеров поля зрения и одновременного измерения давления {p(N, M, t)} в его периферийных окнах, измерение размеров циклона заканчивают при равенстве давлений в периферийных окнах, площадь циклона определяют по размерам поля зрения в момент замкнутости изобары атмосферных давлений на периферийных окнах, после нахождения всех циклонов на поле метеорологических данных проводят измерение их интенсивности δp из условия
- δp=Plast-Рс,
- где:
- Рс, Plast – давление в центре и на периферии циклона соответственно, гПа,
- далее производят фильтрацию циклонов по критерию превышения их интенсивностью δp порогового значения по критерию
- δp≥20 гПа,
- после фильтрации интенсивных циклонов оценивают их кинетическую энергию из выражения
- lс=2⋅ω⋅sin ϕ
- где:
- Mв – масса столба воздуха в циклоне, кг;
- ρ – плотность атмосферы, кг⋅м-3;
- lс – параметр Кориолиса, с-1;
- ω - угловая скорость вращения Земли вокруг оси, с-1;
- ϕ - географическая широта местоположения центра циклона, градусы;
- после оценки кинетической энергии циклонов определяют их разрушительную силу из условия
- Ек≥Епор,
- где: Епор – пороговое значение кинетической энергии циклона, приводящее к физическим повреждениям зданий и сооружений на пути их движения,
- далее в последовательные моменты времени ti c временной дискретностью Δt=ti-ti-1 обновления, Δt≤6 часов, метеорологических данных, по найденному положению географических координат, широте ϕ и долготе λ циклонических центров в каждый момент ti их наблюдений на сфере Земли и известному значению временной дискретности Δt наблюдений вычисляют скорость, траекторию движения разрушительных циклонов, оставшееся время до прибытия циклонов в населенные пункты, расположенные на пути движения циклонов, измеренные значения параметров циклонов, а также степень их опасности для объектов, расположенных на пути движения циклонов, регистрируют соответствующей аппаратурой документирования и транслируют дежурным диспетчерам региональных метеорологических центров и министерства чрезвычайных ситуации для оповещения населения и проведения своевременных профилактических мероприятий.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019141384A RU2725508C1 (ru) | 2019-12-13 | 2019-12-13 | Способ определения параметров атмосферных циклонов |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019141384A RU2725508C1 (ru) | 2019-12-13 | 2019-12-13 | Способ определения параметров атмосферных циклонов |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2725508C1 true RU2725508C1 (ru) | 2020-07-02 |
Family
ID=71510194
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2019141384A RU2725508C1 (ru) | 2019-12-13 | 2019-12-13 | Способ определения параметров атмосферных циклонов |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2725508C1 (ru) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113724280A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-11-30 | 南京信息工程大学 | 一种地面天气图高压系统的自动识别方法 |
CN115082788A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-09-20 | 中科三清科技有限公司 | 气压中心识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7970543B2 (en) * | 2008-03-18 | 2011-06-28 | The United States Of America, Represented By The Secretary Of Commerce | Predicting tropical cyclone destructive potential by integrated kinetic energy according to the Powell/Reinhold scale |
RU2652642C1 (ru) * | 2016-12-19 | 2018-04-28 | Василий Николаевич Храмушин | Способ построения гидродинамической модели источника штормовых нагонов и экстремальных течений под воздействием подвижного атмосферного тайфуна |
US20180292573A1 (en) * | 2017-04-05 | 2018-10-11 | Weather Analytics Llc | Corrective Ensemble Forecasting System for Tropical Cyclones |
CN109145251A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-04 | 合肥工业大学 | 一种改进型同步扰动随机逼近算法的大气参数求解方法 |
US10267951B2 (en) * | 2016-05-12 | 2019-04-23 | The Climate Corporation | Statistical blending of weather data sets |
-
2019
- 2019-12-13 RU RU2019141384A patent/RU2725508C1/ru active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7970543B2 (en) * | 2008-03-18 | 2011-06-28 | The United States Of America, Represented By The Secretary Of Commerce | Predicting tropical cyclone destructive potential by integrated kinetic energy according to the Powell/Reinhold scale |
US10267951B2 (en) * | 2016-05-12 | 2019-04-23 | The Climate Corporation | Statistical blending of weather data sets |
RU2652642C1 (ru) * | 2016-12-19 | 2018-04-28 | Василий Николаевич Храмушин | Способ построения гидродинамической модели источника штормовых нагонов и экстремальных течений под воздействием подвижного атмосферного тайфуна |
US20180292573A1 (en) * | 2017-04-05 | 2018-10-11 | Weather Analytics Llc | Corrective Ensemble Forecasting System for Tropical Cyclones |
CN109145251A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-04 | 合肥工业大学 | 一种改进型同步扰动随机逼近算法的大气参数求解方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113724280A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-11-30 | 南京信息工程大学 | 一种地面天气图高压系统的自动识别方法 |
CN113724280B (zh) * | 2021-09-15 | 2023-12-01 | 南京信息工程大学 | 一种地面天气图高压系统的自动识别方法 |
CN115082788A (zh) * | 2022-06-21 | 2022-09-20 | 中科三清科技有限公司 | 气压中心识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN115082788B (zh) * | 2022-06-21 | 2023-03-21 | 中科三清科技有限公司 | 气压中心识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105244805A (zh) | 一种基于激光雷达的输电线路智能预警评估方法和系统 | |
CN102628944B (zh) | 一种基于多普勒雷达资料的层云与对流云自动识别方法 | |
RU2725508C1 (ru) | Способ определения параметров атмосферных циклонов | |
CN103792524A (zh) | 基于云分类的雷达定量降水估计方法 | |
JP6689396B2 (ja) | 気象予測装置、気象予測方法、およびプログラム | |
Seroka et al. | Radar nowcasting of total lightning over the Kennedy Space Center | |
Bari et al. | Machine-learning regression applied to diagnose horizontal visibility from mesoscale NWP model forecasts | |
Wu et al. | Hydrometeorological hazards: monitoring, forecasting, risk assessment, and socioeconomic responses | |
Khan et al. | Investigation of flash floods on early basis: A factual comprehensive review | |
CN104849777A (zh) | 基于交叉相关追踪法的电网设备区域对流天气预报方法 | |
Mousa et al. | A novel dual traffic/flash flood monitoring system using passive infrared/ultrasonic sensors | |
CN114048944A (zh) | 一种暴雨诱发地质灾害下应撤离人口及损毁房屋的预估方法 | |
JP2019138737A (ja) | 雷危険度判定装置 | |
CN116908942A (zh) | 一种基于降水预报的城市内涝告警装置及方法 | |
Kim et al. | Meteorological characteristics of fog events in Korean smart cities and machine learning based visibility estimation | |
WO2021084698A1 (ja) | 解析装置および解析方法 | |
Lee et al. | A two‐dimensional stochastic‐dynamical quantitative precipitation forecasting model | |
Polat et al. | Debris flow susceptibility and propagation assessment in West Koyulhisar, Turkey | |
Penny et al. | Operational storm surge forecasting at the National Hurricane Center: The Case for probabilistic guidance and the evaluation of improved storm size forecasts used to define the wind forcing | |
Gonzalez et al. | Development of the NWS’probabilistic tropical storm surge model | |
Ford et al. | Simulating impacts of extreme weather events on urban transport infrastructure in the UK | |
Zakaria et al. | Seasonal windstorm pattern and damages in Peninsular Malaysia 2018 | |
Zhou et al. | Source characterization of airborne emissions using a sensor network: Examining the impact of sensor quality, quantity, and wind climatology | |
US20240337498A1 (en) | Route search device, route search method, and recording medium | |
Hazaymeh et al. | Google Earth Engine (GEE) for Modeling and Monitoring Hydrometeorological Events Using Remote Sensing Data |