О.В. Васильев1, Э.А. Болелов2, К.И. Галаева3, Э.С. Бояренко4

1–4 Московский государственный технический университет гражданской авиации (Москва, Россия)

1 vas_ov@mail.ru, 2 edbolelov@mail.ru, 3 ks.galaeva@mail.ru, 4 boyarenko.elvira@mail.ru

Постановка проблемы. Кучево-дождевая облачность и сопутствующие ей метеоявления, такие как ливень, гроза, град являются опасными погодными условиями для авиации. Существующие критерии классификации таких опасных метеоявлений в метеолокаторах сформированы отдельно для каждого явления, основаны на данных о высотном распределении радиолокационной отражаемости атмосферы, температуры воздуха и имеют явные недостатки.

Цель. Разработать единый метод классификации опасных метеорологических явлений кучево-дождевой облачности в метеорологических радиолокаторах, позволяющий повысить достоверность классификации метеоявлений.

Результаты. Показано, что к существенным недостаткам используемых критериев классификации опасных метеоявлений в метеолокаторах относятся отсутствие в признаках классификации информации о турбулентности атмосферы и использование для каждого явления своего критерия. Оптимизированы критерии классификации опасных метеоявлений по следующим направлениям: использование в критериях классификации информации о высотном распределении максимальных значений не только отражаемости, но и турбулентности атмосферы; построение классификации в соответствии с единым выбранным критерием различения статистических гипотез.

Практическая значимость. Выбранный единый критерий различения статистических гипотез и ввод в критерии классификации опасных метеоявлений, связанных с кучево-дождевой облачностью, информация о турбулентности атмосферы позволят повысить оправдываемость и достоверность классификации метеоявлений в метеорологических радиолокаторах. Байесовский метод радиолокационной классификации опасных метеорологических явлений кучево-дождевой облачности может быть использован в метеорологических радиолокаторах с различными тактико-техническими характеристиками.

Васильев О.В., Болелов Э.А., Галаева К.И., Бояренко Э.С. Байесовский метод радиолокационной классификации опасных метеорологических явлений кучево-дождевой облачности // Электромагнитные волны и электронные системы. 2025. Т. 30. № 1. С. 55−67. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604128-202501-06

1. Басов И.А., Дмитриева О.А., Дорофеев Е.В. Методические указания по производству метеорологических радиолокационных наблюдений на ДМРЛ-С на сети Росгидромета в целях штормооповещения и метеообеспечения авиации. СПб: ФГБУ «ГГО». 2013. 137 с.
2. Методические указания по использованию информации доплеровского метеорологического радиолокатора ДМРЛ-С в синоптической практике. М.: Министерство природных ресурсов и экологии РФ. 2019. 129 с.
3. Жуков В.Ю., Щукин Г.Г. Состояние и перспективы сети доплеровских метеорологических радиолокаторов // Метеорология и гидрология. 2014. № 2. С. 92–100.
4. Дядюченко В.Н., Вылегжанин И.С., Павлюков Ю.Б. Доплеровские радиолокаторы в России // Наука в России. 2014. № 1. С. 23–27.
5. Леховицкий Д.И., Рачков Д.С., Семеняка А.В., Атаманский Д.В., Пушков А.А. Оценка ширины доплеровского спектра скоростей метеообразований в когерентных импульсных МРЛ с произвольными интервалами зондирования // Успехи современной радиоэлектроники. 2012. № 8. С. 47–68.
6. Баталов К.А., Кулаков М.В., Чехов И.А. Исследование технологии взаимодействия службы обслуживания воздушного движения и аэродромно-технической службы аэропорта // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2021. Т. 24. № 4. С. 8–19.
7. Weather radar-Part 1: System performance and operation. World Meteorological Organization. 2018. 97 p.
8. Мазуров, Г.И., Акселевич В.И. Использование информации, получаемой с помощью ДМРЛ-с в метеорологии // Тезисы докладов I Российской науч. конф. «Радиофизика, фотоника и исследование свойств вещества». Омск: Омский НИИ приборостроения. 2020. С. 83–84.
9. Vasiliev O.V., Bolelov E.A., Gevak N.V., Zyabkin S.A., Galaeva K.I., Kolesnikov E.S., Peshko A.S., Sinitsyn I.A. The Design and Operation Features of the Near-airfield Zone Weather Radar Complex 'Monocle' // 18th Technical Scientific Conference on Aviation Dedicated to the Memory of N.E. Zhukovsky. Moscow. 2021. P. 64–72. DOI 10.1109/TSCZh53346.2021.9628352.
10. Kumjian R.M. Weather Radars. Remote Sensing of Clouds and Precipitation // Springer International Publishing. 2018. P. 15–63. DOI 10.1007/978-3-319-72583-3_2.
11. Kononova N.K., Lupo A.R. An Investigation of circulation regime variability and dangerous weather phenomena in Russia in the 21stcentury // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science: Causes, Risks, Consequences, Problems of Adaptation and Management. Moscow. 2020. P. 012023. DOI 10.1088/1755-1315/606/1/012023.
12. Nanding N., Rico-Ramirez M.A. Precipitation Measurement with Weather Radars // ICT for Smart Water Systems: Measurements and Data Science/Springer Nature. 2019. V. 102. P. 235–258. DOI 10.1007/698_2019_404.
13. Васильев О.В., Коротков С.С., Галаева К.И., Бояренко Э.С. Критерии принятия решений для классификации метеоявлений в метеорологическом радиолокационном комплексе ближней аэродромной зоны // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2023. Т. 26. № 2. С. 49–60. – DOI 10.26467/2079-0619-2023-26-2-49-60.
14. Бояренко Э.С., Болелов Э.А., Васильев О.В., Коротков С.С. Экспериментальный статистический анализ радиолокационных сигналов, отраженных от опасных метеорологических явлений // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2023. Т. 26. № 5. С. 19–29. DOI 10.26467/2079-0619-2023-26-5-19-29.
15. Васильев О.В., Бояренко Э.С., Галаева К.И. Обоснование исходных данных параметрических алгоритмов классификации опасных метеоявлений // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2023. Т. 26. № 6. С. 8–21. DOI 10.26467/2079-0619-2023-26-6-8-21.
16. Руководство по производству наблюдений и применению информации с неавтоматизированных радиолокаторов МРЛ-1, МРЛ-2, МРЛ-5. РД 52.04.320-91. СПб.1993. 342 с.
17. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. Москва: Мир. 1976. 507 с.
18. Горелик A.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высшая школа. 1989. 231 с.
19. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Советское радио. 1977. 432 с.
20. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь. 1986. 263 с.
21. Тихонов В.И., Бакаев Ю.Н. Статистическая теория радиотехнических устройств. М.: Изд. ВВИА им. проф. Н.Е. Жуков­ского. 1978. 420 с.
22. Бекряев В.И. Основы теории эксперимента: Учеб. пособие. СПб.: Изд. РГГМУ. 2001. 266 с.
23. Дегтярев А.С., Драбенко В.А., Драбенко В.А. Статистические методы обработки метеорологической информации: Учебник. СПб: Андреевский издательский дом. 2015. 225 с.
24. Аппроксимация на основе типовых распределений. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://poznayka.org/ s97706t1.html, дата обращения 12.02.2024.
25. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник. Изд. 2-е. М.: ЮНИТИ-ДАНА. 2004. 573 с.
26. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное издание. М.: Финансы и статистика. 1983. 471 с.