Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

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

Диссертация: Разработка геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды и прогнозирования источников природных чрезвычайных ситуаций территории
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

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. Вместе с тем, обеспеченность оперативной геопространственной… Читать ещё >

Разработка геоинформационных технологий оперативного мониторинга окружающей среды и прогнозирования источников природных чрезвычайных ситуаций территории (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

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
  • 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

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, ИКи 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 «сбор оперативных данных — обработка данных — комплексный анализ и моделирование в среде ГИС — подготовка отчетов» 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 «Алтайский ГЦМС», 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 времениконцепция 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 «Земля из космоса — наиболее эффективные решения» (Москва, ИТЦ «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 «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», (Москва, ИКИ РАН, 2006 г.), Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи (Москва, ВВЦ, 2006 г.), IX-ой Всероссийской конференции с участием иностранных ученных «Современные методы математического моделирования природных и антропогенных катастроф» (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 °С до 1,03 °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 «сбор оперативных данных — обработка данных — комплексный анализ и моделирование в среде ГИС — подготовка отчетов», 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.

Показать весь текст

Список литературы

  1. 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. 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. Т. В. Повышение эффективности прогнозирования опасных природных явлений // Социальная безопасность населения юга Западной Сибири. Выпуск 1. — Барнаул: Аз Бука, 2003. — С. 245−251.
  4. 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. 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. К. Я., Тимофеев Ю. М. Метеорологическое зондирование атмосферы из космоса. — Л.: Гидрометиздат, 1978. — 280 с.
  8. И. Н. Теория переноса излучения в атмосферах планет. — М.: Наука, 1988. 264 с.
  9. Э. Физические основы дистанционного зондирования. — М.: Недра, 1990. 208 с. — Пер. с англ.
  10. В. И. Синоптическая метеорология. — JI.: Гидрометео-издат, 1991. — 616 с.
  11. В. И. Космические методы картографирования. — М.: Изд-во МГУ, 1995. 240 с.
  12. А. И. Система космического мониторинга лесных пожаров в Красноярском крае // Сибирский экологический журнал. — 1996. № 1. С. 85−91.
  13. 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. В. Я. Геоинформационные системы и технологии. — М.: Финансы и статистика, 1998. — 288 с.
  15. В. С., Цапук Д. А. Устойчивое развитие территорий: картографо-геоинформационное обеспечение. — Москва-Смоленск: Изд-во СГУ, 1999. — 176 с.
  16. Э. А., Спивак Л. Ф., Архипкин О. П., Муратова Н. Р. Методы дистанционного зондирования в сельском хозяйстве Казахстана. — Алматы: Гылым, 1999. — 176 с.
  17. К. Я. Исследования Земли из космоса: научный план системы EOS // Исслед. Земли из космоса. — 2000. — № 3. — С. 82−91.
  18. М. Ф., Алехина Н. М., Горбатенко В. П. и др. Региональный мониторинг атмосферы. Часть 4 / Под ред. М. В. Кабанова. Томск: МГП «РАСКО», 2000. — 270 с.
  19. Л. Т. Физика атмосферы. — Санкт-Петербург: Гидроме-теоиздат, 2000. — 778 с.
  20. 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. Ю. К. Общая геоинформатика. — М.: ООО «Дата «, 2001. 84 с.
  23. В. А., Полищук Ю. М. Геоинформационное обеспечение мониторинга окружающей среды и климата // Оптика атмосф. и океана. 2002. — Т. 15, № 1. — С. 12−20.
  24. 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. С. Л. Основы построения ГИС управления природопользованием. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2003. — 188 с.
  26. В. Е., Смирнова Е. В., Элиас В. В. Информационные технологии в управлении качеством среды обитания / Под ред. В. Е. Гершензона. — М.: Издательский центр «Академия», 2003.- 288 с.
  27. 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. А. Н. Микроволновые методы дистанционного зондирования земных покровов. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2003. — 100 с.
  29. 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 «Академия», 2004. — 352 с.
  30. 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 «Академия», 2004. — 480 с.
  31. Neteler MMitasova H. Open source GIS: A GRASS GIS approach.
  32. Boston: Springer, 2004. — 424 pp.
  33. 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. 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. 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. 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. 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. 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. М. Г. Справочник инженера синоптика. — Л.: Гид-рометеоиздат, 1986. — 327 с.
  53. 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. 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. 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. 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. В. Е., Белов В. В., Веретенников В. В. Теория систем в оптике дисперсных сред. — Томск: Изд-во «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. http://www.remotesensing.org/proj'/.
  84. MS2GT: The MODIS Swath-to-Grid Toolbox. http://nsidc.org/data/modis/ms2gt/.
  85. Points, Pixels, Grids, and Cells. http://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. http://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.
  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. C. 0., Giglio L., Korontzi S. et al. The MODIS fire products // Remote Sens. Environ. 2002. — Vol. 83. — Pp. 244−262.
  113. 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. Jl. И. Метод оценки пожарной опасности в лесах по условиям погоды. — Хабаровск, 1998. — 32 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!