Author:
Русскова Т.В.,Ткачев И.В.
Abstract
Базовый алгоритм для восстановления оптических и микрофизических свойств облаков по данным спутникового зондирования предполагает использование приближения независимых пикселей и модели плоскопараллельной горизонтально и вертикально однородной облачности, что в некоторых ситуациях может привести к большим погрешностям восстановления. В работе описывается альтернативный подход, состоящий в применении нейронных сетей, обучаемых с помощью результатов 3D моделирования переноса солнечной радиации в атмосфере Земли с полем неоднородной облачности. В качестве рабочего инструмента для построения облачных реализаций рассматривается метод ограниченных каскадов. Приведен пример моделирования поля разорванных горизонтально неоднородных облаков, полученного путем модификации этого метода.
Reference20 articles.
1. Platnick S., King M.D., Ackerman S.A., Menzel W.P., Baum B.A., Riédi J.C., Frey R.A. The MODIS cloud products: Algorithms and examples from Terra // IEEE T. Geosci. Remote, 2003. V. 41. P. 459–473.
2. Кохановский А.А. Теория переноса солнечного излучения в облаках и снежном покрове и ее применение в задачах спутникового мониторинга земли из космоса: Автореф. дис. ... докт. физ.-мат. наук. С.-Пб., 2010. 53 с.
3. Grosvenor D., Wood R. The effect of solar zenith angle on MODIS cloud optical and microphysical retrievals within marine liquid water clouds // Atmos. Chem. Phys. 2014. V. 14. P. 7291–7321
4. Zhang Z., Platnick S. An assessment of differences between cloud effective particle radius retrievals for marine water clouds from three MODIS spectral bands // J. Geophys. Res.-Atmos. 2011. V. 116. D20215.
5. Cornet C., Isaka H., Guillemet B., Szczap F. Neural network retrieval of cloud parameters of inhomogeneous clouds from multispectral and multiscale radiance data: Feasibility study // J. Geophys. Res.-Atmos. 2004. V. 109. D12203.