Ученые ТГУ разрабатывают ПО для предсказания характеристик облаков

Научный коллектив сотрудников физического факультета ТГУ получил грант РНФ на прогнозирование характеристик и эволюции облаков верхнего яруса методами машинного обучения. Эта работа исключительно важна для решения задач экологического мониторинга, динамики и физики атмосферы, метеорологии. Молодые ученые Томского государственного университета используют принципиально новые методы, в частности, разрабатывают не имеющии? мировых аналогов программныи? продукт. Он позволит прогнозировать характеристики облаков верхнего яруса на основе значении? метеорологических параметров.

Проект «Прогнозирование характеристик и эволюции облаков верхнего яруса на основе данных наземного и спутникового зондирования атмосферы с использованием методов машинного обучения» поддержан грантом Российского научного фонда (№ 24-72-10127) в рамках Президентской программы исследовательских проектов «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых».

Научная задача, на решение которой направлен проект, заключается в развитии метода восстановления характеристик и эволюции облаков верхнего яруса (ОВЯ) в условиях изменяющегося климата. Ученые ФФ ТГУ планируют использовать данные наземного и спутникового зондирования атмосферы и инструменты машинного обучения (МО). Будут исследованы особенности применения методов МО к определению критериев обнаружения ОВЯ, их формирования и эволюции, а также восстановления зависимостей между оптическими, микрофизическиим и геометрическими характеристиками ОВЯ и метеорологической обстановкой.

– Новизна предлагаемой методики заключается в уникальной интеграции крупных источников данных параметров атмосферы – спутниковых, лидарных и метеорологических. Это позволит реализовать комплексную оценку характеристик облаков верхнего яруса, определить условия и частоту их наблюдения, – рассказывает руководитель проекта, старший научный сотрудник лаборатории анализа данных физики высоких энергий ФФ ТГУ Олеся Кучинская. – В совокупности с анализом и обработкой данных методами машинного обучения наша методика позволит выявить закономерности в формировании и эволюции этих облаков, улучшить качество данных, решить сложные задачи классификации структуры и формы облаков, а также обнаруживать изменения в облаке с течением времени.

Облака верхнего яруса существенно влияют на перенос солнечного излучения в атмосфере. Такие облака покрывают до 50 % земной поверхности, и их вклад в парниковый эффект наиболее значим на фоне других видов облаков. Влияние облаков верхнего яруса на потоки лучистой энергии в атмосфере общепризнано, однако их микроструктура недостаточно изучена и в моделях прогноза погоды и климата учитывается грубо, что приводит к неминуемым ошибкам. В частности, невозможно контактными методами определить ориентацию ледяных кристаллов в облаках, поскольку она нарушается при заборе проб исследуемой среды.

Устранить этот пробел позволяет высотный матричный поляризационный лидар ТГУ, разработанный на кафедре оптико-электронных систем и дистанционного зондирования. Чтобы комплексно оценить структуру, форму и параметры облаков верхнего яруса, результаты зондирования атмосферы в проекте ученых ФФ ТГУ будут дополнены метеорологическими параметрами и значениями потока излучения со спутникового радиометра над точкой стояния лидара.

Следующим шагом будет разработка метода интерпретации результатов лазерного наземного и спутникового зондирования облаков верхнего яруса посредством метеорологических параметров атмосферы. Основой станет совместный анализ большого массива вертикальных профилей метеорологических величин, получаемых из нескольких источников. В дополнение к аэрологическим измерениям ученые используют данные реанализа, обладающие более высоким пространственным и временным разрешением.

В настоящий момент физики ТГУ создали систему обработки больших объемов данных временных динамик вертикальных профилеи? метеорологических величин и результатов лидарного зондирования атмосферы. Для сбора данных задействованы аэрологические станции и данные реанализа Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды ERA5.

Полученная маркированная база данных будет дополнена информациеи? спутникового зондирования с использованием спектрорадиометра M ODIS. Это позволит испытать новыи? подход для проблемы разделения данных, соответствующих разным облачным слоям, регистрируемым спутниками одновременно на различных высотах. Для анализа больших данных используются суперкомпьютеры, что обеспечит успешное решение поставленных задач. 

– Существующие модели взаимосвязи метеорологических параметров атмосферы и характеристик облаков верхнего яруса не позволяют учитывать некоторые эффекты ввиду упрощенного физического описания среды. Либо в рамках этих моделей учет таких зависимостей становится очень нетривиальной задачей. Нейронные сети способны учитывать сложное взаимодействие параметров, а также восстановить практическую любую зависимость характеристик ОВЯ от этих параметров, – отмечает исполнитель гранта, научный сотрудник лаборатории анализа данных физики высоких энергий ФФ ТГУ Максим Пензин.

Напомним, Томский государственный университет лидирует в регионе по числу «молодежных» грантов РНФ 2024 года в рамках Президентской программы исследовательских проектов. Поддержку получили 13 проектов ученых ТГУ.