На правах рукописи

Еременко Александр Сергеевич

АВТОМАТИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ТРОПИЧЕСКИХ ЦИКЛОНОВ ПО

ДАННЫМ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ СПУТНИКОВ ЗЕМЛИ

05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы

программ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владивосток — 2014

Работа выполнена в лаборатории спутникового мониторинга Института автоматики и процессов управления ДВО РАН.

Научный руководитель: Алексанин Анатолий Иванович, доктор технических наук, заведующий лабораторией спутникового мониторинга

ИАПУ ДВО РАН

Официальные оппоненты: Ламаш Борис Евгеньевич, доктор физико-математических наук, доцент, профессор кафедры океанологии и гидрометеорологии Дальневосточного федерального университета Мелкий Вячеслав Анатольевич, доктор технических наук, профессор, декан технического нефтегазового института Сахалинского государственного университета

Ведущая организация: Дальневосточный региональный научно исследовательский гидрометеорологический институт, г. Владивосток

Защита состоится «11» июля 2014 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 005.007.01 в Институте автоматики и процессов управления ДВО РАН по адресу: 690041, Владивосток, ул. Радио, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института автоматики и процессов управления ДВО РАН и на сайте ИАПУ ДВО РАН по адресу http://iacp.dvo.ru/russian/institute/dissertation/represent.html Автореферат разослан « » июня 2014 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 005.007.01, д.т.н. А.В. Лебедев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Детектирование тропических циклонов (ТЦ) и определение их макропараметров (положение центра, геометрические размеры, перепад давления, максимальная скорость ветра) является одной из важных задач дистанционного зондирования. Чаще всего ТЦ проходят над поверхностью океана, где в большинстве случаев недоступны прямые метеорологические и аэрологические измерения. Спутниковые методы обладают преимуществом по сравнению с традиционными методами измерения: высокая частота получаемой информации (интервал между изображениями с геостационарного спутника MTSAT-1R составляет около минут); покрытие больших районов интересов; высокая детальность изображений; регулярное получение данных для расчета профилей температуры и влажности атмосферы (ATOVS и другие радиометры).

Для определения положения центра и макропараметров ТЦ по изображениям геостационарных спутников на сегодняшний момент времени широко применяется методика Дворака и ее модификации. Она основана на анализе структуры облачности экспертами. Для ее работы применяются спутниковые данные в видимом и ИК-диапазоне. Данная методика не позволяет проводить все расчеты полностью автоматически. По этой причине разные эксперты, применяя данный подход, могут давать различные оценки. Сравнение оценок параметров ТЦ США и Японии (best-tracks), показывают различия в оценках местоположений центра ТЦ (до 50-100 км). Особенно большие - в начальной и конечной стадии жизни ТЦ. Влияние же этих ошибок на прогноз перемещения ТЦ велико. Попытки создать автоматические алгоритмы на основе геостационарных спутниковых данных предпринимаются постоянно, но представленные результаты демонстрируются только лишь на отдельных примерах и не получают широкого использования на практике.

В связи с этим является актуальной проблема автоматического мониторинга и нахождения геометрических и термодинамических параметров ТЦ.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование моделей, методов, алгоритмов и технологий, обеспечивающих автоматический мониторинг тропических циклонов по данным спутникового дистанционного зондирования с определением их геометрических и динамических параметров.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели работы решались следующие задачи:

1. Разработка и программная реализация алгоритма автоматической идентификации ТЦ с расчетом его центра и геометрии.

2. Разработка и программная реализация алгоритма автоматического нахождения и расчета размера «глаза» ТЦ.

3. Исследование и верификация модели гиперболически-логарифмической спирали облачности с целью применения ее для расчета физических и геометрических параметров ТЦ.

4. Разработка и программная реализация системы автоматического мониторинга тропических циклонов с привлечением данных вертикальных профилей температуры и влажности атмосферы.

5. Интеграция системы автоматического мониторинга тропических циклонов в структуру распределенной системы обработки спутниковых данных Центра коллективного пользования (ЦКП) регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН.

Научная новизна.

1. Впервые создана и исследована технология автоматического обнаружения ТЦ по данным карт доминантных ориентаций термических контрастов (ДОТК), показавшая высокую надежность обнаружения ТЦ на всех стадиях его эволюции.

';

2. Создан и апробирован новый подход выделения «глаза» ТЦ с оценкой его размера по полутоновым изображениям, основанный на использовании эмпирической модификации t-критерия Стьюдента о разделимости двух областей по яркости и дисперсии.

3. Показана применимость гиперболически-логарифмической спирали облачности для оценки физических и геометрических параметров ТЦ при исследовании структуры облачности в форме ДОТК.

Практическая значимость и реализация результатов работы.

Результаты работы направлены на обеспечение отраслей народного хозяйства и научных объединений своевременной информацией о геометрических и динамических характеристиках тропических циклонов в Дальневосточном регионе.

Созданная система мониторинга тропических циклонов позволяет в оперативном режиме отслеживать положение центра и размер ТЦ, оценивать положение и размер «глаза» ТЦ, строить траекторию его движения, рассчитывать по вертикальным профилям температуры и влажности атмосферы динамические параметры ТЦ, в том числе перепад давления, интегральное влагосодержание и характеристики теплого ядра ТЦ. Система внедрена в ЦКП Регионального спутникового мониторинга окружающей среды ДВО РАН.

Решение задач диссертационной работы выполнялось в рамках следующих научных проектов и программ: гранты РФФИ 05-01-01110, 04-07-90350, 09-05-00698, 11-01-00593, гос.-контракты 02.518.11.7152, 190506-007, гранты ДВО РАН 10-III-В-07-176, 11-III-В-07-141.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод автоматической идентификации ТЦ по изображениям геостационарных спутников на основе критерия рассогласования ДОТК вдоль радиуса.

2. Метод автоматического нахождения «глаза» ТЦ с расчетом размера «глаза» на основе эмпирической модификации t-критения Стьюдента.

3. Доказательство применимости модели гиперболически-логарифмической спирали облачности для оценки динамических параметров ТЦ по спутниковой информации.

4. Технология и программный комплекс для автоматического мониторинга ТЦ с расчетом его геометрических параметров в режиме реального Обоснованность и достоверность результатов работы обеспечивается корректным применением методов исследования и подтверждается результатами вычислительных экспериментов, непосредственных измерений, существующими закономерностями, а также сопоставлением с результатами, полученными на основе общепризнанных методов.

Апробация результатов работы. Полученные результаты обсуждались на Международном экологическом форуме «Природа без границ» (Владивосток, 2008); Дальневосточной математической школе-семинаре им. Академика Е.В.

Золотова (Хабаровск, 2005; Владивосток, 2008); «International Conference Advances of Satellite Oceanography: Understanding and Monitoring of Asian Marginal Seas» (Vladivostok, 2007); Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»

(Москва 2006, 2011); на четвертой международной конференции «Земля из космоса - наиболее эффективные решения» (Москва, 2009); «First Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC)» (Vladivostok, Russia, 2010); конференции «Использование средств и ресурсов единой государственной системы информации об обстановке в Мировом океане для информационного обеспечения морской деятельности в Российской Федерации (ЕСИМО'2012)» (Обнинск, 2012); а также различных научных семинарах.

Публикации результатов работы. По материалам диссертации опубликовано 13 работ, из них 4 статьи в журналах, входящих в перечень ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего наименования. Основное содержание диссертации изложено на 104 страницах машинописного текста, включает 31 рисунок.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выполненных в диссертации исследований, формулируется цель работы, рассматривается научная и практическая значимость результатов, приводятся сведения об апробации и реализации основных положений диссертации.

Первая глава посвящена обзору литературы предметной области. В ней анализируется современное состояние исследований в области мониторинга ТЦ. В первой части главы дается введение в предметную область.

Рассматриваются общие подходы к оценке параметров ТЦ: диагностика с помощью радиозондов; моделирование атмосферы при метеорологическом прогнозировании; применение методов дистанционного зондирования Земли из космоса. Так же приводится обзор существующих методов и подходов ручного и автоматического мониторинга ТЦ. В конце главы обозначены направления исследований для решения проблемы автоматического мониторинга ТЦ, нахождения его геометрических и термодинамических характеристик.

Вторая глава диссертации посвящена исследованию и разработке алгоритмов автоматического детектирования «глаза» ТЦ, центра ТЦ на основе модели круговой циркуляции ветра, приведены результаты апробации методов на 3-х летней серии изображений облачности Дальневосточного региона.

В работе используются методы расчета доминантных ориентаций термических контрастов (ДОТК) и вертикальных профилей температуры и влажности атмосферы. ДОТК – это угол статистически значимой касательной к изотермам в заданной окрестности точки изображения. Сдвиговый характер атмосферных потоков приводит к тому, что изотермы в таком потоке вытягиваются вдоль его направления. Поэтому ДОТК можно использовать для оценки направлений потока. Вертикальные профили температуры и влажности рассчитываются на основе измерений радиометров ATOVS/NOAA пакетами программ Европейского космического агентства (AAPP, RTTOV и MetOffice-1Dvar).

Алгоритм обнаружения «глаза» ТЦ.

Данный алгоритм основан на расчете разделимости двух участков изображения с различной яркостью (Алексанин, Еременко, 2009). Данный алгоритм использует для расчетов ИК-изображения со спутника MTSAT-1R. В работе алгоритма можно выделить 3 основных шага:

Шаг 1. По заданному облачному кластеру скользит квадратное окно S2, внутри которого есть круглое окно S1 облачности тропического циклона и меньшего размера (рис. 1). В двух областях геометрия площадок, по которым S1 и S2, на которые делятся пиксели оцениваются положение центра и изображения, происходит расчет критерия размер глаза ТЦ.

U, характеризующего разделимость областей. Для каждого квадратного окна подсчитываются несколько значений U при разных размерах окна S1.

Выбирается размер окна S1, который дает максимальное значение критерия.

Размер окон определяли исходя из предположений о максимально возможном размере глаза ТЦ. Так, размер квадратного окна был выбран равным 120 км.

Минимальный радиус внутреннего окна составлял 5, а максимальный – 100 км.

Шаг 2. В кластере ищется такая комбинации параметров областей, которая дает максимальную величину критерия U. Если это значение превышает заданный порог Ust, то считается, что область S1 является областью глаза тайфуна. А радиус области S1 берется за радиус глаза.

За основу для расчета критерия U взята нормализованная величина разницы средних яркостей t-критерия разделимости двух участков изображения с разной яркостью:

где S1 и S2 – области ИК изображения с объемами в m1 и m2 пикселей; s1 и s2 – средние величины яркости областей S1 и S2 соответственно; 1 и 2 – оценки дисперсий. В исходной методике параметр U* служит основой для расчета статистической значимости разделимости областей. Расчеты выявили, что t-критерий показывает низкую эффективность при обработке ИК изображений, что может объясняться нестационарностью характеристик распределения яркости при изменении размеров окон. Он был модернизирован – величина U* делилась на корень из суммы числа пикселей двух областей. Критерий U является безразмерной величиной, не зависящей от размера площадок. Это позволяет использовать единый порог отбраковки для различных ТЦ. При достижении U величины, превышающей заданный порог Ust, считается, что окно S1 обнаружителя расположено в области глаза ТЦ, а область S2 в районе низкотемпературной облачности ТЦ. Этот алгоритм позволяет уверенно определять как центр глаза (центр ТЦ), так и его размер.

Алгоритм автоматического выделения центра глаза ТЦ, как правило, дает наилучшую оценку центра ТЦ, но отсутствие видимого глаза на стадии зарождения и разрушения ТЦ, а также в случае затянутости глаза облачностью и наличие случаев ложного выделения глаза затрудняет получение оценки положения центра ТЦ. В общей схеме поиска центра ТЦ алгоритм поиска глаза используется как вспомогательный. Данный алгоритм, анализируя кластеры низкотемпературной облачности, позволяет с высокой степенью достоверности (более 95% верных обнаружений) уточнить координаты центра глаза ТЦ в случае его наличия на ИК-изображении.

Алгоритм обнаружения круговой циркуляции ТЦ. Данный алгоритм основан на построении и анализе структурных карт облачности в форме доминантных ориентаций термических контрастов (ДОТК), рассчитываемых по ИК-изображениям. В основной процедуре выделения центра используется простейшая модель замкнутой циркуляции – круговая. И хотя спиралевидная модель циркуляции больше подходит к описанию структуры изображения ТЦ, ее использование не позволяет достичь необходимой надежности определения центра циклона. На рис. 2 приведены этапы обработки изображения.

Схема основной процедуры идентична схеме расчета глаза ТЦ. В скользящем окне заданного размера по картам ДОТК рассчитывается критерий наличия замкнутой круговой циркуляции и оценивается ее размер. Величина критерия - рассогласование доминант с модельными оценками направлений движения ветра:

где r – радиус окружности; N - число точек, равномерно расположенных на окружности; it(r) - угол касательной в i-й точке на окружности радиуса r; d значение ближайшего угла ДОТК в -окрестности i-й точки на окружности.

Рис. 2 (а) – инфракрасное изображение тайфуна; (б) – карта доминантных ориентаций термических контрастов и результаты обработки; (в) – положение центра, размер глаза, размер круговой зоны и геометрия спиральной закрутки, нанесенные на полутоновое изображение.

Рис. 3 График изменения величины c в зависимости от радиуса r для 15-ти Эксперименты показали, что при росте радиуса r величина критерия c сначала убывает, достигая своей минимальной величины *, а затем растет (рис.

3). Это свойство и было положено в основу алгоритма. Было также выяснено, что если * < 20°, то такая циркуляция с высокой вероятностью соответствует ТЦ. В качестве оценки размера круговой циркуляции R был взят радиус, превышающий радиус точки минимума, с величиной критерия R = 2*.

Падение величины критерия, а затем его рост при росте радиуса объясняются распределением зон неустойчивости ДОТК в ТЦ.

В результате экспериментов было выявлено, что для успешной фильтрации ложных объектов обычно достаточно задействовать серию из 3х подряд идущих ИК-изображений. У ложно выделенных объектов расстояние до соседних объектов, выделенных на предыдущем изображении, обычно не менее 500 км. ТЦ физически не в состоянии переместиться на указанное расстояние в течении времени, прошедшего с момента предыдущего ИК-снимка (от 15 мин). Данное свойство успешно используется для отбраковки ложных объектов.

Третья глава посвящена методам улучшения точности определения центра ТЦ, а также методикам оценки некоторых динамических характеристик ТЦ (характеристик теплого ядра ТЦ, перепада давления, максимальной скорости ветра в ТЦ).

Гиперболически-логарифмическая спираль. Структура ТЦ хорошо проявляется на спутниковых ИК-изображениях. Для расчета макропараметров ТЦ по характеристикам спирали облачных полос используются карты структуры облачности в форме ДОТК. В данной работе для автоматического расчета параметров спирали используется описание линий тока ветра в виде спиральных облачно-дождевых полос (СОДП) (Юрчак, 2007) в полярных координатах:

где - угол между радиус-вектором и положительным направлением оси X; y=r /r 0 - относительный радиус; A= ( y max / kr0 (n+1) ) V max, y max =r max /r 0, r0 — радиус, при котором считается, что = 0; l= 2 sin - параметр Кориолиса ( угловая скорость вращения Земли, - широта места); a=l /k, k — коэффициент трения; n — показатель степени; Vmax - максимальная скорость ветра в ТЦ, rmax радиус максимального ветра в ТЦ.

Рис. 4. а). Спираль и полутоновое ИК-изображение облачности ТЦ PABUK (19.08.2001 12:00 UTC), б). Карта ДОТК для ТЦ PABUK.

На рис. 4а представлен пример оптимально подобранной и нанесенной на изображение ТЦ PABUK гиперболически-логарифмической спирали. На рис. 4б представлена карта ДОТК, рассчитанная для данного ТЦ.

Оптимальная подгонка. Для оптимальной подгонки параметров спирали использовалась следующая целевая функция:

где M - число строящихся спиралей для одного изображения ТЦ; N число точек на спирали; tij и dij - значение угла касательной в i-й точке j-й ГЛС и значение ближайшего угла ДОТК в -окрестности данной точки; P — параметры спирали. Начальные точки спиралей равномерно распределены по окружности радиуса r0.

Рис. 5. а) - Вид целевой функции по одиночному изображению ТЦ в