ИСТИНА

Контроль за характеристиками атмосферы является важной задачей при дистанционном зондировании окружающей среды. СВЧ-радиометрический метод позволяет по яркостной температуре излучения атмосферы оценить ключевые интегральные параметры облачности – полную массу водяного пара и водозапас облаков [1]. При наблюдениях нисходящего излучения с поверхности Земли пространственное разрешение СВЧ-радиометра обычно позволяет исследовать пространственно-временную изменчивость поля влагосодержания атмосферы [2]. В то же время пространственная разрешающая способность современных спутниковых СВЧ-радиометров в частотном диапазоне 10–40 ГГц составляет 12–30 км, что существенно больше горизонтальных размеров кучевых облаков. Для решения обратной задачи, как правило, используется однородная плоскослоистая модель, которая игнорирует свойства разрывной и неоднородной структуры облачного поля. А учитывая нелинейность зависимости яркостной температуры атмосферы от водозапаса облаков, эта особенность приводит к систематическим ошибкам в определении указанных выше интегральных параметров. В связи с этим ставится вопрос об учёте влияния облачности на характеристики радиотеплового излучения и получение систематической ошибки определения интегральных параметров влагосодержания при использовании плоскопараллельной слоистой модели, связанной со случайной природой реальных разорванных облачных полей. В ходе исследования были разработаны алгоритмы генерации облачных полей на основе известных стохастических моделей разорванной кучевой облачности, предложенных для реальных распределений облаков, полученных эмпирически [3]. В работе реализована планковская модель для генерации случайных разорванных полей кучевых облаков в трехмерной расчетной области [4]. Проведен численный эксперимент по расчету распределений яркостной температуры уходящего излучения системы поверхность-атмосфера на частотах 22.2, 27.2, 37.5 и 90.8 ГГц при наличии разрывов облачности [5]. Восстановлены карты радиояркостной температуры в зависимости от влагосодержания в облачном поле для ряда частот микроволнового диапазона при различных параметрах модели облачного поля и зенитных углов наблюдения. Для анализа ошибки определения влагосодержания в работе выполнен сравнительный анализ рассчитанных яркостных температур с результатами расчетов для модели плоского слоя с эквивалентным усредненным по площади водозапасом. Рассчитанные карты поверхностной радиояркостной температуры для набора частот позволили восстановить влагосодержание облачного поля, также расчеты проводились для плоскопараллельной слоистой модели. После проводилось сравнение предложенной модели разорванной облачности с плоскопараллельной слоистой моделью. На больших частотах имеет место значительная систематическая ошибка плоскопараллельной слоистой модели при определении влагосодержания, чем у модели разрывной облачности. Однако для реалистичных практических целей необходимо использовать высокопроизводительные параллельные компьютерные системы. Сам алгоритм может быть реализован с использованием только базовых методов параллельного программирования, например стандартов OpenMP или MPI. Работа выполнена с использованием оборудования Центра коллективного пользования сверхвысоко-производительными вычислительными ресурсами МГУ имени М.В. Ломоносова [6]. Ключевые слова: Радиотеплового излучение, облачное поле, облачность, яркостной температура, СВЧ-радиометрия Литература: Егоров Д.П., Илюшин Я.А., Копцов Я.В., Кутуза Б.Г.Моделирование микроволнового пространственного поля яркостной температуры атмосферы при разрывной кучевой облачности. Труды Всероссийских открытых Армандовских чтений, Муром 2021, место издания МИВлГУ, Муром, с. S2_92. Кутуза Б.Г., Данилычев М.В., Яковлев О.И. Спутниковый мониторинг Земли: Микроволновая радиометрия атмосферы и поверхности. М.: ЛЕНАНД, 2016. 336 с. Кучевые облака и связанная с ними деформация полей метеоэлементов. Труды ЦАО. Под редакцией Мазина И. П. и Шметера С. М. - Москва : Гидрометеоиздат, 1977. Вып. 134 с. 53-164. Plank V. G. Сumulus clouds in The size distribution of representative Florida populations. Journal of Applied Meteorology and Climatology. 1969. V. 8. N. 1. P. 46-67. Kopcov, Y., Ilyushin, Y., Kutuza, B., Egorov, D. (2022). Microwave Radiometric Mapping of Broken Cumulus Cloud Fields from Space: Numerical Simulations. In: Voevodin, V., Sobolev, S., Yakobovskiy, M., Shagaliev, R. (eds) Supercomputing. RuSCDays 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13708. Springer, Cham. Садовничий В., Тихонравов А., Воеводин В., Опанасенко В.: "Ломоносов": суперкомпьютеры в Московском государственном университете. В: Современные высокопроизводительные вычисления: от петаскаля к экстаскалю. Чепмен и Холл / CRC Computational Science, Бока-Ратон (2013)