Az időjárás előrejelzés támogatása meteorológiai műholdak adataival Putsay Mária Országos Meteorológiai Szolgálat Mit tehetünk térinformatikával,távérzékeléssel egy élhetőbb környezetért? HUNAGI konferencia, Budapest, 2013. április 4.
Meteorológiai műholdak rendszere Modern meteorológia műholdak nélkül már elképzelhetetlen Globális megfigyelés szükséges (déli félteke, óceánok) Az időjárás nem áll meg a határoknál. Európai műholdak - EUMETSAT Magyarország teljes jogú tag Adatok + feldolgozott adatok / feldolgozó szoftverek
Geoszinkron műholdak adatai - kiválóan alkalmasak az időjárás analízisére METEOSAT adatok - fő cél a felhőalakzatok követése jó időbeli felbontás: 15/5 perc Területi felbontás: 3 (1) km nadírban 5 perc 15 perc
Időfelbontás alacsony térbeli felbontás jobb Időjárás monitoring - sarkvidékeken Hosszabb időállandójú folyamatok monitoringja növényzet, környezet, felszíni jellemzők éghajlat, felső légköri jellemzők +++ Szondázások Hőmérséklet + nedvesség profilok, nyomgázok összmennyisége keskeny sávban mér, mikrohullámon mér Sok szenzor MetOp napszinkron (kvázipoláris) műhold Mozog a felszínhez képest alacsonyabban repül
A meteorológiai műholdak adatainak alkalmazási területei Időjárás előrejelzés segítése Időjárás analízise és rövid távú előrejelzése (Nowcasting), riasztások köd, zivatarok, repülés jegesedés, Pár napos előrejelzések numerikus időjárás előrejelzési modell input adata, ill. output verifikálása (modell előrejelzések, szimulációk verifikálása) Klíma kutatás, éghajlat monitoring Levegőkémia (ózon, vulkán, üvegházgázok koncentrációja) Felszínvizsgálat (növényzet, sugárzási jellemzők, hőmérséklet, hóborítottság (hidrológia, mezőgazdaság, éghajlat)... Légköri folyamatok alaposabb megismerése
Műholdadatokból származtatott légköri paraméterek Numerikus előrejelzési programok
Műholdadatokból származtatott légköri paraméterek Numerikus előrejelzési programok Műholdadatok
Csatornák egyenként A megjelenítés fontos a meteorológiában. Gyors, áttekinthető vizuális információ. Kompozit képek 3 csatorna (különbség) képe a 3 alapszínben (piros, zöld, kék) - lényegkiemelő módszer IR1.6 IR1.6 RGB natural Kiemelendő jelenségek Felhő jellemzők Köd Hó + köd Zivatarok Porfelhő Légkördinamika VIS0.8 VIS0.8 VIS0.6 VIS0.6 Felhőanalízis (+ felszín) Felhő, felszín hőmérséklet, Felhő optikai vastagság
2006.01.15. 01:55UTC A ködöt éjszaka nehéz detektálni az infravörös sávú képen. IR10.8 Night RGB Cloud-free fog Éjszakai kompozit kép. Több infravörös sáv (ill. különbségeik) keveréke.
HRV felhő kompozit kép Magas szintű,vékony jégfelhő, Alacsony vagy közép szintű felhő Magas szintű,vastag felhő Derült földfelszín METEOSAT-9 HRV_felhő film 5 perces képekből 2009.05.18. 10:25-16:45 UTC Csak nappali kompozit kép. Nagyfelbontású + jól elkülöníti a magas felhőket és azon belül a vastag felhőt az áttetszőtől. Zivatartevékenység vizsgálata. Fontos alkalmazás! Gyors folyamat. Helyének, idejének előrejelzése nehéz.
Vulkán kitörés Izlandon Meteosat, 2010.04.15. 15:55 UTC Levegőkémia Repülés biztonság
Műhold-, radar- és villámadatok IR10.8 HRV_cloud Radar logz HRV_cloud 10-minute lightning
Műholdadatokból származtatott légköri paraméterek Numerikus előrejelzési programok Műholdadatok
Felhő, por, vulkáni hamu maszk Felhő típus (+ köd) Felhőtető hőmérséklet, nyomás, magasság Automatikus Műholdkép Interpretáció Csapadék-hullás valószínűsége Gyorsan Fejlődő Zivatarfelhők Konvektív csapadék intenzitása Kihullható vízmennyiség Stabilitási analízis Nagy felbontású szél Légtömeg Analízis
27 April 2011 06:10 UTC MSG derived parameters The satellite measures the radiance, atmospheric features could be derived from this Undefined snow, ice cloud filled cloud cont. cloud free Cloud Mask Cloud Type not proc day&night RGB Cloud Top Pres.
08:15 UTC 08:20 UTC Cél: Előbb detektálni a zivatarfelhőt mint a radar. Sárga pixel: Az algoritmus ezekben a pixeleken olyan gyorsan fejlődő felhőket detektál, amelyek valószínűleg zivatarfelhőkké fognak fejlődni. Kék kontúr: a radar intenzív csapadékot mér 08:10 UTC 09:25 UTC
IR10.8 Gyorsan fejlődő zivatarok 2005.06.25. 18:15
Műholdadatokból származtatott légköri paraméterek Műholdadatok Numerikus előrejelzési programok
Numerikus időjárás előrejelző programok A légköri folyamatokat, mozgásokat leíró fizikai egyenletek rendszere (Hőmérséklet, nyomás, szél, csapadék, stb. kiszámítása) Igen különböző skálájú folyamatok modellezése a ciklonok mozgásától a felhő mikrofizikai folyamatokig Csak numerikusan lehet megoldani. (sokáig tart és kevésbé pontos a megoldás) Ezek a modellek: Nagyon komplexek (összetettek) Óriási mennyiségű adattal dolgoznak Nagy a számításigényük Igen nagy memóriával rendelkező gyors számítógépekre van szükség. Egy 10 napos globális numerikus időjárás előrejelzés elkészülte kb. 4 órát vesz igénybe a szuperszámítógépen.
A numerikus előrejelzések hibával terheltek, mert: A modell egyenletei nem mind pontosak, egyes folyamatokat csak közelítenek. A légköri folyamatok közül sok túl komplex ahhoz, hogy mind modellezni tudnánk a jelenlegi számítógépes kapacitással. A kezdeti feltételek nem elég pontosak. Minden mérésnek van hibája. Sok helyen nincs (elég) mérés. A Föld légköre egy kaotikus rendszer. Jövőbeli állapota igen érzékeny a kezdeti feltételekre. A kezdeti állapot kis hibái, eltérései időben egyre nagyobb eltéréseket okoznak. >> Fontos a kezdeti feltétel Gyakori, pontos, sok adat bevitele - Minél több légköri paraméter, minél pontosabb, minél több helyen. Néhány óránként visznek be mérési adatokat és ezekhez illesztik a modellbeli légkör állapotát. Műholdadatokat, ill. azokból származtatott légköri paramétereket is felhasználnak input adatként. Különösen adatszegény területeken (déli félteke óceánok, magasabb régiók) van erős pozitív hatásuk. Felszíni mérő hálózat Felszínről indított magassági mérések hálózata - rádiószondák Műholdas mérés
Műholdadatokból származtatott légköri paraméterek Műholdadatok Numerikus előrejelzési programok
ECMWF globális modell milyen műholdadatot használ fel? Magassági szelet Hőmérséklet és nedvesség profilokat Üvegházgázok mennyisége Felszínállapot Földfelszín hóborítottság, növényborítottság, talajnedvesség, Tengerek jégborítottsága, albedó, tengerfelszín szél,... Stb.
A Sandy hurrikán pályájának (5 napos) előrejelzése az ECMWF globális modellben: a) Operatív előrejelzés (geostacionárius és poláris műholdak adataival) b) A poláris holdak adatai nélkül c) A geostacionárius holdak adatai nélkül 5 napos előrejelzések 2012. október 25. 00 UTC-kor indított és 2012. október 30. 00 UTC-re vonatkozó előrejelzés. A kontúrok a felszíni nyomást mutatják 10 hpa-onként. A piros terület 980 hpa-nál alacsonyabb nyomást jelöli. McBally, T: Polar-orbiting satellites crucial in successful Sandy Forecasts ECMWF Newsletter 134. 5-6 http://www.ecmwf.int/publications/newsletters/pdf/134.pdf
Műholdadatokból származtatott légköri paraméterek Műholdadatok Numerikus előrejelzési programok
Korlátos tartományú modell Globális modell hajtja meg: oldalsó peremfeltételek kezdeti feltételek Globális Modell Közép-európai méretű numerikus időjárás előrejelző modell ALADIN/HU területe
Közép-európai méretű numerikus időjárás előrejelző modell ALADIN/HU által felhasznált műholdadatok - Műholdból meghatározott szél mező MPEF - NOAA TOVS adatok (hőmérséklet és nedvesség profilok) - METEOSAT infravörös csatornák Beválási valószínűség nagy csapadékos esetekre > 10 mm / 6 óra piros Meteosat adatok nélkül zöld Meteosat adatokkal A Meteosat infravörös csatornák használatának hatása Más osztály asszimilálja, mi folyamatosan biztosítjuk az adatokat!!!
Műholdadatokból származtatott légköri paraméterek Műholdadatok Numerikus előrejelzési programok
Műholdadatok / származtatott mennyiségek felhasználása a MEANDER nowcasting programban (+ riasztási rendszer) Jelenlegi felhasználás - 2005-től borultság meghatározása radar adatok szűrése (műhold szerinti derült területen, vékony Ci felhők esetében. riasztás esetleges köd (műholdas Felhő típus + felszíni paraméterek, relatív nedvesség, látástávolság) felhőtető magasság (+ radar felhőtető magasság + egyéb paraméterek) a zivatar környezetében várható maximális kifutószél becslése növényborítottság és albedó inputként a WRF modellbe Tervek: köd modul továbbfejlesztése Földfelszín hőmérséklet és 6 órás hóborítottság adatok felhasználása (inputként a WRF modellbe) Műholdas zivatar felismerő, követő program eredményeinek felhasználása (radaros cella követő eredményekkel együtt)
Köszönjük a figyelmet! Köszönjük a Magyar Űrkutatási Irodának tevékenységünk támogatását!
Napfogyatkozás idején a hold árnyéka végig vonul a felszínen.
Modell szimuláció verifikálása IR10.8, 2008. május 20. 2008.05.20. Szimulált konvektív cellák az MM5 modellel
Hungarian meteorologists participated at several EUMETSAT training courses. Two courses were hosted by OMSZ. Hungarian lecturers at EUMETSAT trainings (2006 Bratislava, 2007 Budapest, 2010 Prague, Barcelona).