Новый алгоритм исправляет ошибки классификации типов осадков над Тибетским плато
Профессор Фу Юньфэй из Научно-технического университета Китая (USTC) и коллеги из Китайского метеорологического управления разработали новый алгоритм для более точной классификации типов осадков, выпадающих над Тибетским плато, по данным спутниковых радиолокационных измерений. Исследование, опубликованное в журнале Advances in Atmospheric Sciences, выявило и устранило систематические ошибки существующих методов.
Проблема классификации осадков над плато особенно актуальна из-за его уникальной физической среды. Высокая средняя высота местности (~4000 м) близка к высоте уровня замерзания в атмосфере над равнинными территориями. Это приводит к тому, что существующие алгоритмы, основанные на наблюдениях в «неплатоных» регионах, часто ошибочно идентифицируют слабые конвективные осадки как слоистые. Новый алгоритм команды Фу использует более глубокий анализ параметров, таких как максимальный коэффициент отражения, фоновый максимальный коэффициент отражения и высота верхней границы эхо-сигнала, что позволяет проводить более детальную классификацию (например, «сильная конвекция», «слабая конвекция», «слабые» и «другие» осадки) с гораздо меньшим числом ошибок.
«В нашем научном поле, метеорологии, часто существует желание стандартизировать всё, игнорируя очевидные сложности и разнообразие, существующие в различных масштабах. Пороговые значения, используемые для идентификации типов осадков, — конкретный пример», — поясняет Фу Юньфэй. Внедрение этого алгоритма сообществом прогнозирования и моделирования погоды позволит лучше предсказывать различные типы осадков в горных регионах мира, включая Тибетское плато, где стандартные методы менее применимы.
«Следует сказать, однако, что предстоит еще много работы. В частности, нам необходимо подтвердить существование слоистых осадков над Тибетским плато летом. По разным причинам их по-прежнему трудно обнаружить с помощью спутниковых радиолокационных измерений. Это будет следующим шагом в нашем исследовании», — отметил ученый.