Разработка геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды и прогнозирования источников природных чрезвычайных ситуаций территории

Тип работы:
Диссертация
Предмет:
Геоинформатика
Страниц:
124


Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Актуальность темы. Сильный ветер и значительные осадки, наводнения, резкие изменения температуры, лесные и степные пожары представляют неполный перечень причин, которые могут приводить в Западной Сибири к человеческим жертвам, ущербу здоровью людей и окружающей природной среде, значительным материальным потерям и нарушению условий жизнедеятельности людей [1−6]. Вместе с тем, обеспеченность оперативной геопространственной информацией о состоянии среды лиц, принимающих решения, все еще остается недостаточной и не отвечает современным требованиям повышения безопасности населения и территорий региона, охраны окружающей среды.

Необходимость проведения мониторинга атмосферы и подстилающей поверхности (ПП) на большой территории побуждает рассматривать спутниковые наблюдения в качестве одного из основных источников актуальных, полных и достоверных данных об их состоянии. Получаемая наземной станцией со спутниковой платформы в режиме реального времени информация о Земле в оптическом, ИК- и СВЧ-диапазонах после обработки позволяет решать задачи по установлению признаков чрезвычайных ситуаций (ЧС), осуществлять мониторинг обстановки в зонах их возникновения.

Отсутствие прогнозов погоды на уровне районов субъекта России [3,7] приводит к необходимости разрабатывать также технологии получения прогнозных метеорологических полей на масштабах ~ 10 — 20 км. Источником таких данных могут быть глобальные и региональные численные модели прогноза погоды. Геопространственные данные, поставляемые этими моделями, позволяют судить о зонах территории, где одна или несколько характеристик атмосферы и подстилающей поверхности указывают на возможность ЧС природного характера.

Требование повышения безопасности населения и территории, охраны окружающей среды сегодня может быть достигнуто лишь путем включения в единую сквозную технологическую линию & laquo-сбор оперативных данных — обработка данных — комплексный анализ и моделирование в среде ГИС — подготовка отчетов& raquo- тематических продуктов современных спутниковых систем и данных численных моделей прогноза. Это определяет актуальность разработки геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

Целью диссертационного исследования являлась разработка геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС для поддержки принятия решений в органах исполнительной власти территории.

Достижение данной цели потребовало решения следующих задач:

1. Анализ рисков природных ЧС на рассматриваемой территории и установление на основе этого анализа параметров атмосферы и ПП, требующих оперативного мониторинга.

2. Анализ возможностей современных оперативных спутниковых систем (Terra/Aqua — MODIS, Aqua — AIRS) и численных моделей прогноза погоды (GFS/NCEP, MM5/NCAR — Penn State) при решении задач по информационной поддержке мониторинга территории и прогнозирования природных ЧС.

3. Разработка структуры специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

4. Разработка технологии обработки в режиме реального времени данных Terra/Aqua — MODIS, принимаемых на наземную станцию.

5. Интеграция геопространственных данных региональной численной модели прогноза ММ5 и ГИС.

6. Реализация и тестирование подсистем специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогноза природных ЧС.

Объект исследования — геоинформационное обеспечение процессов подготовки и принятия управленческих решений, направленных на повышение безопасности населения и территории, охраны окружающей природной среды. Исследования проведены для территории Алтайского края.

Предмет исследования — геоинформационные и спутниковые технологии, вычислительные технологии получения геопространственных данных о параметрах окружающей природной среды, инструментальные средства, технологии интеграции картографической информации и данных мониторинга и прогноза, математические модели, обеспечивающие поддержку принятия решений в области охраны окружающей среды и безопасности жизнедеятельности территории.

Теоретические и методологические основы исследования. Теоретическим материалом диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых, освещающих основные направления проектирования и создания прикладных ГИС, интеграции ГИС и систем обработки данных дистанционного зондирования, технологии спутникового мониторинга, опыт создания прикладных ГИС для наук о Земле [2,6,8−37].

Приборная и информационная база исследований. При проведении исследований автор использовал программно-аппаратный комплекс ЕОСкан Алтайского госуниверситета для приема в режиме реального времени данных 36-канального спектрорадиометра MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) спутника Terra и всего потока данных спутника Aqua, базовые алгоритмы PGE (Product Generation Executive) 02, 03, 04, 11, 14 для обработки данных Terra/Aqua — MODIS, пакет AIRS/AMSU/HSB версии 4.0.9. 102 для восстановления параметров атмосферы и ПП по данным зондирующего комплекса AIRS (Atmospheric InfraRed Sounder)/Aqua, пакет HEG (HDF-EOS to GeoTIFF conversion tool) для преобразования данных формата HDF-EOS в формат GeoTIFF, ГИС с открытыми кодами GRASS (Geographical Resources Analysis Support System), региональную численную модель прогноза погоды ММ5 (The fifth-generation NCAR/Penn State Mesoscale Model), данные глобальной модели численного прогноза погоды GFS (Global Forecast System)/NCEP (National Center for Environmental Prediction), глобальной модели анализа GDAS (Global Data Analysis System)/NCEP, ГУ & quot-Алтайский ГЦМС& quot-, ГОСТы [38−47] и руководящий документ [7].

Научная новизна и значимость работы:

1. Разработана структура специализированной ГИС для оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

2. Обоснована возможность оперативной обработки данных MODIS с использованием прогностических метеорологических полей.

3. Впервые проведена интеграция ГИС и пакетов обработки данных спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS, что позволило автоматизировать процесс обработки при создании специализированных тематических продуктов.

4. Проведена интеграции ГИС и геопространственных данных региональной модели численного прогноза погоды ММ5.

5. Предложен и апробирован метод получения прогностических оценок максимальной скорости ветра при порывах, основанный на данных региональной модели численного прогноза погоды ММ5.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей природной среды территории и прогноза природных ЧС.

2. Технологии оперативного восстановления характеристик атмосферы и подстилающей поверхности по данным спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS, интеграции геопространственных спутниковых данных и ГИС.

3. Технологии построения прогноза источников природных ЧС для территории, основанные на использовании региональной численной модели прогноза погоды ММ5 и спутниковых данных.

4. Результаты применения разработанных ГИС-технологий для оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС на территории Алтайского края.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационном исследовании, обеспечена сопоставлением полученных результатов с экспериментальными данными других авторов, данными метеорологических станций, имеющимися в литературе оценками погрешностей прогноза модели ММ5 базовых метеопараметров.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в разработке методов оперативной обработки данных MODIS и оценки максимальной скорости ветра при порывах, в расширении функциональных возможностей ГИС GRASS путем включения в геоинформационную систему базовых алгоритмов для обработки данных спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS, использовании программного обеспечения (ГИС GRASS, PGE) с открытыми кодами, что позволяет без значительных финансовых затрат осуществлять внедрение ГИС в других организациях и создавать распределенную систему АРМ на базе ее подсистем. Результаты исследований автора использовались в Центре мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера Управления по обеспечению мероприятий в области ГО, ЧС и пожарной безопасности в Алтайском крае, ГУ МЧС по Алтайскому краю.

Вклад автора. Автор с января 2004 года принимает участие в разработке, внедрении и тестировании технологий оперативного спутникового мониторинга атмосферы и подстилающей поверхности по данным ряда приборов в Отделе космического мониторинга АлтГУ, проведении обработки поступающих потоков для мониторинговых наблюдений на территории Алтайского края. С июня 2005 г. автором проводятся вычислительные эксперименты с численной моделью прогноза погоды ММ5 и данными глобальной модели GFS.

Решение задач диссертационного исследования и анализ полученных результатов производились автором самостоятельно. Автору принадлежат идея и обоснование возможности использования прогнозных метеополей (GFS или ММ5) при восстановлении параметров атмосферы по данным MODIS, что позволило осуществлять обработку принимаемых на наземную станцию данных в режиме реального времени- концепция специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС и структура ее подсистем.

Апробация основных результатов работы. Представленные в диссертации результаты докладывались на б-м Сибирском совещании по климато-экологическому мониторингу (Томск, ИМКЭС СО РАН, 2005 г.), 2-й Международной конференции & quot-Земля из космоса — наиболее эффективные решения& quot- (Москва, ИТЦ & quot-СканЭкс"-, 2005 г.), международной конференции «ENVIROMIS-2006. International conference on enviromental observations, modeling and information systems» (Томск, ИМКЭС CO PAH, 2006 г.), 4-й Всероссийской конференции & quot-Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса& quot-, (Москва, ИКИ РАН, 2006 г.), Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи (Москва, ВВЦ, 2006 г.), IX-ой Всероссийской конференции с участием иностранных ученных & quot-Современные методы математического моделирования природных и антропогенных катастроф& quot- (Барнаул, ИВЭП СО РАН, 2007 г.). В 2006—2007 годах исследования автора поддерживались стипендией им. Г. Титова администрации Алтайского края.

Публикации. По теме диссертационного исследования автором опубликовано 10 научных работ [48−57], в том числе 2 статьи [50,56] в изданиях, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных работ.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объём 124 страницы текста, 32 рисунка и 31 таблица. Список цитируемой литературы содержит 136

Основные результаты исследования, проведенного в диссертационной работе, заключаются в следующем.

1. Проведен анализ рисков природных ЧС на территории Алтайского края. Показано, что спутниковые наблюдения и численные модели прогноза погоды являются важными источниками актуальных данных о состоянии атмосферы и подстилающей поверхности, позволяющих повысить обеспеченность оперативной геопространственной информацией о состоянии среды лиц, принимающих решения.

2. Разработана структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

3. Обоснована возможность оперативной обработки данных MODIS с использованием прогнозных метеорологических полей. Разработана технология обработки в режиме реального времени данных MODIS, принимаемых на наземную станцию.

4. Расширены функциональные возможности ГИС GRASS путем включения в ГИС базовых алгоритмов для обработки данных спектрорадиометра MODIS и зондирующего комплекса AIRS.

5. Проведены вычислительные эксперименты для оценки точности прогноза температуры воздуха на высоте 2 м региональной моделью ММ5 для сетки 12 км. Сопоставления с данными анализа моделей GFS и GDAS в углах градусной сетки показали, что среднее отклонение меняется от 0,40 & deg-С до 1,03 & deg-С для сроков прогноза 12 — 48 часов.

6. Предложен и апробирован метод получения прогностических оценок максимальной скорости ветра при порывах, основанный на данных региональной модели численного прогноза погоды ММ5.

7. Созданы и оттестированы подсистемы прикладной ГИС для оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогноза природных ЧС.

Результаты исследований автора использовались в Центре мониторинга и прогнозирования ЧС природного и техногенного характера Управления по обеспечению мероприятий в области ГО, ЧС и пожарной безопасности в Алтайском крае, ГУ МЧС по Алтайскому краю.

Автор благодарит проф. Н. М. Оскорбина за многолетнее научное руководство, которое началось еще в период подготовки дипломной работы, а также за постановку, обсуждение и критические замечания представленных в диссертации задач, проф. А. А. Лагутина, доц. Ю. А. Никулина, ведущего специалиста В. В. Синицина, аспиранта А. П. Жукова, магистрантов И. А. Шмакова и А. Н. Резникова за плодотворные обсуждения представленных в диссертации проблем и помощь при проведении исследований, а также коллективам кафедры теоретической кибернетики и прикладной математики и Отдела космического мониторинга Алтайского госуниверситета за дружескую и доброжелательную атмосферу.

Заключение

Природные чрезвычайные ситуации могут приводить к человеческим жертвам, ущербу здоровью людей и окружающей природной среде, значительным материальным потерям и нарушению условий жизнедеятельности людей. Вместе с тем, обеспеченность оперативной геопространственной информацией о состоянии среды лиц, принимающих решения, все еще остается недостаточной и не отвечает современным требованиям повышения безопасности населения и территорий региона, охраны окружающей среды.

Необходимость проведения мониторинга атмосферы и подстилающей поверхности (ПП) на большой территории побуждает рассматривать спутниковые наблюдения в качестве одного из основных источников актуальных, полных и достоверных данных об их состоянии. Отсутствие прогнозов погоды на уровне районов субъекта России приводит к необходимости разрабатывать также технологии получения прогнозных метеорологических полей на масштабах ~ 10 — 20 км.

Требование повышения безопасности населения и территории, охраны окружающей среды сегодня может быть достигнуто лишь путем включения в единую сквозную технологическую линию & laquo-сбор оперативных данных — обработка данных — комплексный анализ и моделирование в среде ГИС — подготовка отчетов& raquo-, в дополнение к данным Росгидромета, тематических продуктов современных спутниковых систем и данных численных моделей прогноза. Это стимулировало проведение исследований по разработке геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

ПоказатьСвернуть

Содержание

Глава 1. Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС

1.1. Риски природных ЧС на территории Алтайского края

1.2. Современные источники оперативных мониторинговых и прогностических данных о характеристиках атмосферы и

1.3. Структура специализированной ГИС оперативного мониторинга окружающей среды территории и прогнозирования источников природных ЧС.

1.4. Основные результаты главы 1.

Глава 2. Технологии оперативного спутникового мониторинга среды и прогнозирования источников ЧС территории

2.1. Подсистема приема данных MODIS.

2.2. Подсистема оперативного мониторинга территории по данным MODIS

2.3. Подсистема оперативного мониторинга по данным зондирующего комплекса AIRS.

2.3.1. Характеристики приборов зондирующего комплекса AIRS

2.3.2. Пакеты обработки данных комплекса AIRS

2.3.3. Продукты, создаваемые по данным AIRS.

2.3.4. Визуализация данных.

2.3.5. Валидация.

2.4. Подсистема прогнозирования.

2.5. Основные результаты главы

Глава 3. Результаты применения разработанных геоинформационных технологий для оперативного мониторинга окружающей среды и прогноза природных ЧС на территории Алтайского края

3.1. Оперативный спутниковый мониторинг территории Алтайского края.

3.2. Прогнозирование опасных метеорологических явлений на территории Алтайского края по данным модели ММ

3.2.1. Прогнозирование максимальной скорости ветра при порывах.

3.2.2. Заморозки

3.2.3. Краткосрочный прогноз зон нестабильности атмосферы и гроз.

3.3. Мониторинг лесных и степных пожаров. Прогнозирование лесопожарной обстановки по условиям погоды.

3.3.1. Мониторинг лесных и степных пожаров

3.3.2. Прогнозирование лесопожарной обстановки по условиям погоды.

3.4. Основные результаты главы

Список литературы

1. Васильев А. А., Глушкова И. И., Лапчева В. Ф. Повторяемость конвективных явлений в атмосфере, приводящие к стихийным бедствиям // Метеорология и гидрология. — 1994. — № 2. — С. 1519.

2. Бедрицкий А. И., Коршунов А. А., Хандожко Л. А., Шаймарда-нов М. 3. Опасные гидрометеорологические явления, вызываемые ветром, и их влияние на экономику России // Метеорология и гидрология. — 1998. — № 9. — С. 5−16.

3. Томина Т. В. Повышение эффективности прогнозирования опасных природных явлений // Социальная безопасность населения юга Западной Сибири. Выпуск 1. — Барнаул: Аз Бука, 2003. — С. 245−251.

4. Белоусов В. Н. Основные проблемы обеспечения защиты населения Алтайского края от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера // Социальная безопасность населения юга Западной Сибири. Выпуск 1. — Барнаул: Аз Бука, 2003. — С. 1323.

5. Бедрицкий А. ИКоршунов А. А., Хандожко Л. А., Шаймарданов М. 3. Климатическая система и обеспечение гидрометеорологической безопасности жизнедеятельности России // Метеорология и гидрология. 2004. — № 4. — С. 120−129.

6. РД 52. 88. 629−2002. Руководящий документ. Наставление по краткосрочным прогнозам погоды общего назначения.

7. Кондратьев К. Я., Тимофеев Ю. М. Метеорологическое зондирование атмосферы из космоса. — Л.: Гидрометиздат, 1978. — 280 с.

8. Минин И. Н. Теория переноса излучения в атмосферах планет. — М.: Наука, 1988. 264 с.

9. Шанда Э. Физические основы дистанционного зондирования. — М.: Недра, 1990. 208 с. — Пер. с англ.

10. Воробьев В. И. Синоптическая метеорология. — JI.: Гидрометео-издат, 1991. — 616 с.

11. Кравцова В. И. Космические методы картографирования. — М.: Изд-во МГУ, 1995. 240 с.

12. Сухинин А. И. Система космического мониторинга лесных пожаров в Красноярском крае // Сибирский экологический журнал. — 1996. № 1. С. 85−91.

13. Комаров С. А., Миронов В. Л., Романов А. Н. Аэрокосмическое зондирование гидрологического состояния почв радиофизическими методами. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 1997. — 104 с.

14. Цветков В. Я. Геоинформационные системы и технологии. — М.: Финансы и статистика, 1998. — 288 с.

15. Тикунов В. С., Цапук Д. А. Устойчивое развитие территорий: картографо-геоинформационное обеспечение. — Москва-Смоленск: Изд-во СГУ, 1999. — 176 с.

16. Закарин Э. А., Спивак Л. Ф., Архипкин О. П., Муратова Н. Р. Методы дистанционного зондирования в сельском хозяйстве Казахстана. — Алматы: Гылым, 1999. — 176 с.

17. Кондратьев К. Я. Исследования Земли из космоса: научный план системы EOS // Исслед. Земли из космоса. — 2000. — № 3. — С. 82−91.

18. Адаменко М. Ф., Алехина Н. М., Горбатенко В. П. и др. Региональный мониторинг атмосферы. Часть 4 / Под ред. М. В. Кабанова. Томск: МГП & quot-РАСКО"-, 2000. — 270 с.

19. Матвеев Л. Т. Физика атмосферы. — Санкт-Петербург: Гидроме-теоиздат, 2000. — 778 с.

20. Савиных В. П., Цветков В. Я. Интеграция технологий ГИС и систем обработки данных дистанционного зондирования земли // Исслед. Земли из космоса. — 2000. — № 2. — С. 83−86.

21. Parkinson С. L., Greenstone R. EOS data products handbook: Technical report: 2000.

22. Королев Ю. К. Общая геоинформатика. — М.: ООО & laquo-Дата «, 2001. 84 с.

23. Крутиков В. А., Полищук Ю. М. Геоинформационное обеспечение мониторинга окружающей среды и климата // Оптика атмосф. и океана. 2002. — Т. 15, № 1. — С. 12−20.

24. Мицель А. А., Фирсов К. М., Фомин Б. А. Перенос оптического излучения в молекулярной атмосфере / Под ред. И. И. Ипполито-ва. Томск: Изд-во ТГУ, 2002. — 420 с.

25. Широкова С. Л. Основы построения ГИС управления природопользованием. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2003. — 188 с.

26. Гершензон В. Е., Смирнова Е. В., Элиас В. В. Информационные технологии в управлении качеством среды обитания / Под ред. В. Е. Гершензона. — М.: Издательский центр & laquo-Академия»-, 2003.- 288 с.

27. Лурье И. К., Костиков А. Г. Теория и практика цифровой обработки изображений / Под ред. А. М. Берлинга. Дистанционное зондирование и географические информационные системы. — М.: Научный мир, 2003. — 176 с.

28. Романов А. Н. Микроволновые методы дистанционного зондирования земных покровов. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2003. — 100 с.

29. Капралов Е. Г., Кошкарев А. В., Тикунов В. С. и др. Основы геоинформатики: В 2 кн. Кн.1 / Под ред. В. С. Тикунова. — М.: Издательский центр & laquo-Академия»-, 2004. — 352 с.

30. Капралов Е. Г., Кошкарев А. В., Тикунов В. С. и др. Основы геоинформатики: В 2 кн. Кн.2 / Под ред. В. С. Тикунова. — М.: Издательский центр & quot-Академия"-, 2004. — 480 с.

31. Neteler MMitasova H. Open source GIS: A GRASS GIS approach.

32. Boston: Springer, 2004. — 424 pp.

33. Трифонова T. A., Мищенко H. В., Краснощекое A. H. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях. — М.: Академический Проект, 2005. — 352 с.

34. Рис У. Г. Основы дистанционного зондирования. — М.: Техносфера, 2006. 336 с.

35. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2006. 1072 с.

36. Earth Science Satellite Remote Sensing. Vol. 1: Science and Instruments / Ed. by J. J. Qu, W. Gao, M. Kafatos, R. E. Murphy. Ts-inghua University Press, Beijing and Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg, 2006. — P. 418.

37. Earth Science Satellite Remote Sensing. Vol. 2: Data, Computational Processing and Tools / Ed. by J. J. Qu, W. Gao, M. Kafatos et al. — Tsinghua University Press, Beijing and Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg, 2006. P. 335.

38. ГОСТ P 22.1. 02−97. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Термины и определения. — 2000.

39. ГОСТ Р 22.1. 01−97. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Основные положения. — 2000.

40. ГОСТ Р 22.0. 02−94. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Термины и определения основных понятий. — 1995.

41. ГОСТ Р 22.1. 04−96. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг аэрокосмический. Номенклатура контролируемых параметров чрезвычайных ситуаций. — 1996.

42. ГОСТ Р 22.1. 07−99. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование опасных метеорологических явлений и процессов. Общие требования. — 1999.

43. ГОСТ Р 22.0. 06−95. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Источники природных чрезвычайных ситуаций. Поражающие факторы. Номенклатура параметров поражающих воздействий. — 1995.

44. ГОСТ Р 22.0. 03−95. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Природные чрезвычайные ситуации. Термины и определения. — 1995.

45. ГОСТ Р 22.0. 11−99. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Предупреждение природных чрезвычайных ситуаций. Термины и определения. — 1999.

46. ГОСТ Р 22.0. 05−94. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Техногенные чрезвычайные ситуации. Термины и определения. — 1995.

47. ГОСТ Р 22.1. 09−99. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование лесных пожаров. Общие требования.- 1999.

48. Бугаев В. В., Лагутин Ал. А., Лагутин А. А., Никулин Ю. А. Применение мезомасштабной модели ММ5 для прогнозирования метеорологических параметров атмосферы Алтая // 6 Сибирск. со-вещ. по климато-экологич. мониторингу. — Томск: 2005. — С. 471 474.

49. Лагутин А. А., Никулин Ю. А., Шмаков И. А. и др. Восстановление характеристик подстилающей поверхности Сибирского региона по данным спектрорадиометра М0015 // Вычислительные технологии. — 2006. — Т. 11, часть 1. — С. 61−71.

50. Лагутин А. А., Никулин Ю. А., Жуков А. П. и др. Математические технологии оперативного регионального спутникового мониторинга характеристик атмосферы и подстилающей поверхности. Ч. 1. MODIS // Вычислительные технологии. — 2007. — Т. 12, № 2. С. 67−89.

51. Лагутин А. А., Никулин Ю. А., Лагутин Ал. А. и др. Математические технологии оперативного регионального спутникового мониторинга характеристик атмосферы и подстилающей поверхности. 4.2. AIRS // Препринт. 2007. — № 2007/1. — С. 28.

52. Приходько М. Г. Справочник инженера синоптика. — Л.: Гид-рометеоиздат, 1986. — 327 с.

53. Бухаров М. В., Алексеева А. А. Диагноз возможных ливней и града по измерениям уходящего теплового излучения Земли со спутника поаа // Метеорология и гидрология. — 2004. — № 9. С. 21−30.

54. Алексеева А. А., Бухаров М. В., Лосев В. М., Соловьев В. И. Диагноз осадков и гроз по измерениям уходящего теплового излучения облачности с геостационарных спутников // Метеорология и гидрология. 2006. — № 8. — С. 33−42.

55. Кондратьев К. Я. Возможности получения информации о параметрах климата по данным американских спутников оперативного назначения // Оптика атмосферы и океана. — 1992. — Т. 5, № 7. С. 744−750.

56. Li Z., Garand L. Estimation of surface albedo from space: a parametrization for global application 11 J. Geophys. Res. — 1994. — Vol. 99, no. D4. Pp. 8335−8350.

57. Sellers P. J., Meesoti B. W., Hall F. G. et al. Remote sensing of the land surface for studies of global change: models — algorithmsexperiments // Remote Sens. Environ. — 1995. — Vol. 51. — Pp. 3−26.

58. Ohring G., Lord S., Derber J. et al. Applications of satellite remote sensing in numerical weather and climate prediction // Adv. Space Res. 2002. — Vol. 30, no. 11. — Pp. 2433−2439.

59. Aumann H. H., Chahine M. Т., Gautier C. et al. AIRS/AMSU/HSB on the Aqua mission: design, science objectives, data products, and processing systems // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003.- Vol. 41, no. 2. Pp. 253−264.

60. Suskind J., Barnet C. D., Blaisdell J. M. Retrieval of atmospheric and surface parameters from AIRS/AMSU/HSB data in the presence of clouds /1 IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. — Vol. 41, no. 2. Pp. 390−409.

61. Science writer’s guide to Terra: Technical report. — NASA's Earth Science Enterprise. NASA Headquarters Washington, DC 20 546: Eath observing system project science office, 1999.

62. Salomonson V. V., Barnes W. L., Maymon P. W. et al. MODIS: Advanced facility instrument for studies of the earth as a system // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 1989. — Vol. 27, no. 2. — Pp. 145−153.

63. Parkinson C. L. Aqua: an earth-observing satellite mission to examine water and other climate variables // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003. — Vol. 41, no. 2. — Pp. 173−183.

64. GFS atmospheric model, http: //wwt. emc. ncep. nasa. gov/gmb/moorthi/gam. html.

65. Grell G., Dudhia J., Stauffer D. A description of the fifth generation Penn State/NCAR Mesoscale Model (MM5): Technical report: NCAR Tech. Note, TN-398+STR, 1994. http: //www. mmm. ucar. edu/mm5/mm5-home. html.

66. Barnes W. L., Xiong X., Salomonson V. V. Status of Terra MODIS and Aqua MODIS // Adv. Space Res. 2003. — Vol. 32, no. 11. -Pp. 2099−2106.

67. International MODIS/AIRS Processing Package (IMAPP). http: //cimss. ssec. wisc. edu/~gumley/IMAPP/IMAPP. html.

68. Wolfe R. E. MODIS geolocation // Earth Science Satellite Remote Sensing. Vol. 1: Data, Computational Processing and Tools. — Ts-inghua University Press, Beijing and Springer-Verlag GmbH Berlin Heidelberg, 2006. Pp. 50−73.

69. Guenther B., Godden G. D., Xiong X. et al. Prelaunch algorithm and data format for Level 1 calibration products for EOSAMl moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1998. — Vol. 36. — Pp. 1142−1151.

70. Xiong X., Barnes W. L., Guenther B., Murphy R. E. Lessons learned from MODIS // Adv. Space Res. 2003. — Vol. 32, no. 11. -doi: 10. 1016/S0273−1177(03)00681-l.

71. Зуев В. Е., Белов В. В., Веретенников В. В. Теория систем в оптике дисперсных сред. — Томск: Изд-во & laquo-Спектр»- Института оптики атмосферы СО РАН, 1997. — 402 с. 88. http: //nomads6. ncdc. noaa. gov.

72. Gautier СShiren Y., Hofstadter M. D. AIRS/Vis Near IR instrument // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. — Vol. 41, no. 2. Pp. 330−342.

73. Lambrigtsen B. H. Calibration of the AIRS microwave instruments // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. — Vol. 41, no. 2. — Pp. 369−378.

74. Kaplan L. D. Inference of atmospheric structures from satellite remote radiation measurements // J. Opt. Soc. Amer. — 1959. — Vol. 49. Pp. 1004−1007.

75. Earth Observing System Data Gateway. http: //delenn. gsfc. nasa. gov/~imswww/3.6. 5/imswelcome/.

76. Aumann H. H., Broberg S., Elliott D. et al. Three years of Atmospheric Infrared Sounder radiometric calibration validation using sea surface temperatures 111. Geophys. Res. — 2006. — Vol. Ill, no. D16S90. doi: 10. 1029/2005JD006822.

77. Pagano T. S., Aumann H. H., Hagan D. E., Overoye K. Prelaunch and in-flight radiometric calibration of the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. Vol. 41, no. 2. — Pp. 265−273.

78. Gaiser S. L., Aumann H. H., Strow L L. et al. In-flight spectral calibration of the Atmospheric Infrared Sounder 11 IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003. — Vol. 41, no. 2. — Pp. 287−297.

79. Strow L. L., Hannon S. E., Weiler M. et al. Prelaunch spectral calibration of the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003. — Vol. 41, no. 2. — Pp. 274−286.

80. Aumann H. H., Gregorich D., Gaiser S. AIRS hyper-spectral measurements for climate research: Carbon dioxide and nitrous oxide effects // Geophys. Res. Lett. 2005. — Vol. 32, no. L05806. -doi: 10,1029/2004GL021784.

81. RT-STPS. http: //directreadout. gsfc. nasa. gov/ index. cfm? section=downloads&page=software&softwareID=43.

82. Atmospheric InfraRed Sounder documentation. — NASA. http: //disc. sci. gsfc. nasa. gov/AIRS/documentation. shtml.

83. PROJ.4 — Cartographic Projections Library. www. remotesensing. org/proj'/.

84. MS2GT: The MODIS Swath-to-Grid Toolbox. http: //nsidc. org/data/modis/ms2gt/.

85. Points, Pixels, Grids, and Cells. cires. colorado. edu/~knowlesk/ppgc. html.

86. Mapx: Map Transformations Library, http: //geospatialmethods. org/mapx/.

87. Rawtools. http: //theory. asu. ru/~ivan/devel/rawtools/. 107. hdfdurnp. http: //theory. asu. ru/~ivan/devel/hdfdump/.

88. Introduction to ImageMagick. http: //www. imagemagick. org/script/index. php.

89. Netpbm Source Package, http: //netpbm. sourceforge. net/.

90. Lin Y., Colle B. A., Novak D. R. Comparison of the realtime MM5 and WRF over the Northeastern United States // WRF/MM5 Users Workshop. No. 3.5. — June 2005. — 4 pp. http: //www. mmm. ucar. edu/mm5/workshop/workshop-papersws05. html.

91. Novak D. R., Colle B. A. Comparison of MM5 and WRF forecasts of the 25 December 2002 Northeast U.S. banded snowstorm // WRF/MM5 Users Workshop. No. 1.4. — June 2005. — 4 pp. http: //www. mmm. ucar. edu/mm5/workshop/workshop-papersws05. html.

92. Schultz P. Am ensemble of WRF and MM5 configurations for winter weather forecasting // WRF/MM5 Users Workshop. — No. 2.5. — June 2005. — 4 pp. http: //ww. mmm. ucar. edu/mm5/workshop/workshop-papersws05. html.

93. Chien F. -C., Jou B. J-D., Lin P. -L., Hong J. -S. A realtime MM5/WRF forecasting system in Taiwan // WRF/MM5 Users Workshop. No. 3.7. — June 2005. — 2 pp. http: //www. mmm. ucar. edu/mm5/workshop/workshop-papersws05. html.

94. In J., Zhong S., Bian X. et al. Evaluation of real-time highresolution MM5 predictions over the Great Lakes Region // WRF/MM5 Users Workshop. No. 3.2. — June 2004. — 4 pp. www. mmm. ucar. edu/mm5/workshop/workshop-papersws04. html.

95. Hauge G. Evalutaion of real-time MM5 forecast over Norwegian areas // WRF/MM5 Users Workshop. No. P. 10. — June 2004. -5 pp. http: //www. mmm. ucar. edu/mm5/workshop/workshop-papersws04. html.

96. Liu Y" Warner T. Comparison of the real-time WRF and MM5 forecasts for the US Army Test Ranges // WRF/MM5

97. Users Workshop. No. P.M. — June 2004. — 7 pp. http: //www. mmm. ucar. edu/mm5/workshop/workshop-papersws04. html.

98. Yamazaki Y., Orgaz M. M., Prior V. M., Pinto P. A MM5 extreme precipitation event forecast over Portugal // WRF/MM5 Users Workshop. — June 2003. http: //www. mmm. ucar. edu/mm5/workshop/workshop-papersws03. html.

99. Box J. E., Bromwich D. H., Bai L. S. Greenland ice sheet surface mass balance 1991−2000: Application of Polar MM5 mesoscale model and in situ data ///. Geophys. Res. 2004. — Vol. 109, no. D16105.- doi: 10 1029/2003JD00441.

100. Hernandes J. L, Srikishen J., Erickson D. J. et al. A regional climat study oi Central America using the MM5 modeling system: Results and comparison to observations // Int. J. Climatol. — 2006.- Vol. 26. Pp. 2161−2179.

101. Publications/workshop-preprints. html, http: //www. mmm. ucar. edu/mm5/ Publications/workshop-preprints. html.

102. Wang J., Christopher S. A. Intercomparison between satellite-derived aerosol optical thickness and PM2.5 mass: Implications for air quality studies // Geophys. Res. Lett. 2003. — Vol. 30, no. 21,2095. -doi: 10. 1029/2003GL018174.

103. Gupta P., Christopher S. A., Wang J. et al. Satellite remote sensing of particulate matter and air quality assesment over global cities // Atmos. Environ. 2006. — no. 40. — Pp. 5880−5892.

104. Ackerman S. A., Strabala K. /., Menzel W.P. et al. Discriminating clear sky from cloud with MODIS // J. Geophys. Res. — 1998. — Vol. 103, no. D24. Pp. 32 141−32 157.

105. King M. D., Menzel W. P., Kaufman Y. J. et al. Cloud and aerosol properties, precipitable water and profiles of temperature and water vapor from MODIS // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. — 2003. Vol. 41, no. 2. — Pp. 442−458.

106. Seemann S. W., Li J., Menzel W. P., Gumley L. E. Operational retrieval of atmospheric temperature, moisture and ozone from MODIS infrared radiances // /. Appl. Meteor. — 2003. — Vol. 42, no. 8. — Pp. 1072−1091.

107. Lagutin A. A., Nikulin Yu. A., Zueu V. V. et al. Monitoring of atmospheric ozone profile over Siberian Region using MODIS data // SPIE. 2006. — Vol. 6160. — Pp. 451−459.

108. Gao B. -C., Kaufman Y. J. Water vapor retrievals using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) near-infrared channels // J. Geophys. Res. 2003. — Vol. 108, no. D13. 4389. -doi: 10. 1029/2002ID003023.

109. Kaufman Y. J., Tanre D., Remer L. A. et al. Operational remote sensing of tropospheric aerosol over-land from EOS moderate resolution imaging spectroradiometer // J. Geophys. Res. — 1997. — Vol. 102, no. D14. Pp. 17 051−17 067.

110. Remer L. A., Kaufman Y. J., Tanre D. et at. The MODIS aerosol algorithm, products and validation // /. Atmos. Sci. — 2005. — Vol. 62, no. 4. Pp. 947−973.

111. Vermote E. F., Saleous N. S. EL, Justice C. 0. Atmospheric correction of MODIS data in the visible to middle infrared: first results // Remote Sens. Environ. 2002. — Vol. 83. — Pp. 97−111.

112. Justice C. 0., Giglio L., Korontzi S. et al. The MODIS fire products // Remote Sens. Environ. 2002. — Vol. 83. — Pp. 244−262.

113. Justice C. 0., Townshend J. R. G., Vermote E. F. et al. An overview of MODIS Land data processing and product status // Remote Sens. Environ. 2002. — Vol. 83. — Pp. 3−15.

114. Smith W. L., Zhou F. X. Rapid extraction of layer relative humidity, geopotential thickness, and atmospheric stability from satellite sounding radiometer data // Appl. Opt. 1982. — Vol. 21. — Pp. 924−928.

115. Сверлова Jl. И. Метод оценки пожарной опасности в лесах по условиям погоды. — Хабаровск, 1998. — 32 с.

Заполнить форму текущей работой