Аннотация результатов, полученных в 2021 году
В текущем отчетном периоде коллективом выполнены все запланированные работы и получен ряд важных результатов. Для расширения пространственного охвата климатологии на Сибирский и Дальневосточный регионы был проведен обзорный анализ существующих геостационарных спутников, наблюдения с которых в теории могут использоваться для анализа событий в указанных регионах. Принято решение для Сибирского региона использовать данные Meteosat-IODC (c 2017 года), для Дальневосточного — Himawari-8 (c 2015). Соответствующие данные подготовлены для их последующего использования в искусственной нейронной сети (ИНС). Произведен расчет индексов конвективной неустойчивости (диагностических переменных) для данных ERA5 для раннего периода (1950–1978) (более 50 индексов) для теплого периода года (мая-сентября). Анализ за 1979–2020 гг. выявил регионы как с положительными, так и с отрицательными изменениями повторяемости критических значений индексов. Также произведен расчет индексов (10 различных индексов) по данным 50 запусков с региональной моделью ГГО. Созданы соответствующие массивы данных. Разработана клиент-серверная система «AI-assisted GeoAnnotate» с применением ассистента, основанного на модели типа слабого искусственного интеллекта, для разметки и построения траекторий МКС в спутниковых данных, представленных на нерегулярных сетках. Исходные данные в системе обрабатываются на стороне сервера, и лишь результат визуализации и предварительно вычисленные моделью слабого ИИ метки МКС передаются по сети Интернет на сторону эксперта для отображения, валидации и корректировки. В результате применения ИИ-ассистента время поиска и разметки каждого отдельного события сократилось до первых секунд (2-10 сек.), что позволило сократить время разметки трека одного события в разы (до 3-15 минут в зависимости от времени жизни МКС, против первых десятков минут без ИИ-ассистента). При этом качество разметки и построения траекторий не снижается. Разработана и применена система построения траекторий МКС, основанная на методах машинного обучения. Для этого была адаптирована статистическая модель (ИНС), предназначенная для вычисления меры сходства меток. Указанная ИНС обучена в подходе Self-Supervised Contrastive Learning (обучение на контрастирующих примерах без экспертной разметки) на данных меток МКС. Обученная ИНС и в дальнейшем применена в рамках подхода построения траекторий с вычислением вероятностной меры сходства между метками МКС на последовательных снимках. Выполнено сопоставление массива данных об МКС полученных по спутниковым данным с применением ИНС и по радарным данным (опубликованная климатологиея МКС над территорией Польши). За сравниваемый период 2010-2017 гг. общее число МКС по данным ДМРЛ составляет 585, а по спутниковым данным – 817. Средняя площадь, покрытая треком одной МКС по спутниковым данным, в 6 раз превысила аналогичное значение по радарным данным. Медианная продолжительность жизни МКС по радарным данным равна 7 ч, а по спутниковым снимкам − 4 ч. Выявлено 257 совпадающих случаев (45,4% от общего числа МКС по данным радиолокационных наблюдений). Доля совпадающих МКС статистически значимо увеличивается по мере роста площади покрытия и продолжительности жизни МКС, то есть лучше идентифицируются долгоживущие и обширные системы. Однозначной связи с типом и/или морфологическими особенностями МКС найти не удалось. Но установлено, что доля МКС, у которых в жизненном цикле наблюдалось две или более трансформации, для первой подгруппы (совпадающие) составляет 42%, а для второй – только 22%. Это также обусловлено различиями в продолжительности жизни МКС. Выполнен анализ термодинамических и кинематических условий возникновения МКС, вызвавших сильные ливни, шквалы, смерчи и крупный град, по данным реанализа ERA-5. Данные о случаях этих явлений получены из баз данных ветровалов в лесной зоне ЕТР и опасных конвективных явлений на территории ЦФО. Выборка составила 409 случаев, в том числе 72 случая сильных ливневых дождей, 64 случая крупного града, 184 случая шквалов и 90 случаев смерчей. Для большинства диагностических переменных характерны статистически значимые различия в зависимости от типа явления. Наиболее информативными предикторами для смерчей в сравнении с другими видами явлений оказались сдвиг ветра и относительная завихренность в слое 0-1 км, а также низкий уровень конденсации. Получены статистически обеспеченные характеристики МКС на основе данных радиолокационного зондирования. В частности, максимальное значение радиолокационной отражаемости составило 69,5 дБ, медианное значение средней радиолокационной отражаемости составило 44 дБ, средняя по площади верхняя граница облаков — 11,6 км. Площади, занимаемые шквалами, градом, ливнями и грозами внутри МКС относятся друг к другу (медианное значение) ~1:40:200:1000 при осреднении по времени жизни и ~1:10:40:200 для максимального развития в жизненном цикле МКС (при этом, для отдельных МКС соотношение может достигать: ~1:5:10:50). Исследованы особенности условий возникновения конвективных опасных явлений и характеристик МКС, с которыми связаны долгоживущие прямолинейные шквалы (по типу «деречо») — события 27 июня 2010 года, 29 июля 2010 года и 15 мая 2021 года (впервые такие события отмечены в России). Исследованные события являются самими мощными в терминах нарушения древостоя за последние 40 лет. При этом в целом, для лесной зоны ЕТР выявлен статистически значимый рост площади шкваловых и смерчевых ветровалов (как и числа событий, их вызывающих). Поставлены и проведены два численных эксперимента с моделью WRF-ARW: длительный эксперимент (май-сентябрь 2017 гг.), эксперименты на чувствительность для события Ивановской вспышки смерчей 9 июня 1984 года (уменьшение температуры воды в Черном море на 4 К, снижение количества льда в Арктике до нуля). Подобраны конфигурации модели, с учетом вложенных сеток и схем параметризаций, в качестве начальных и граничных данных используются поля CFSR NCEP. С помощью предварительных кратковременных запусков была оценена заблаговременность расчета, необходимая для достаточного «разгона» (spin up) модели. Из 72, 36 и 24 часов достаточной и оптимальной для прогноза является заблаговременность в 24 часа. Подготовлены массивы данных на основе проведенных экспериментов (характеристики осадков, ветра, спиральности) для последующего анализа. Результаты проекта опубликованы в двух научных статьях (журналы Atmospheric Research (Q1), ИнтерКарто), ещё 5 работ приняты к печати (журналы Boundary Layer Meteorology, Метеорология и гидрология (2 статьи), Оптика атмосферы и океана, Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса). Результаты представлены на 10 докладах на 4 научных конференциях в форме стендовых и устных докладов, а также 2 приглашенных докладов. Также получены 2 РИД. Результаты работы также нашли отражение в просветительской деятельности членов коллектива, в частности, в статье о ветровалах (https://nplus1.ru/material/2021/12/21/lesopoval) (без упоминания фонда), и в лекции «Влияют ли изменения климата на появление смерчей в России?» в рамках проекта «На острие науки» (https://наостриенауки.рф/archive/tpost/bcopo9a191-vliyayut-li-izmeneniya-klimata-na-poyavl). Ряд результатов проекта выложен в открытый доступ (и может использоваться другими учеными): в частности, в рамках проекта созданы и пополняются базы данных смерчей в лесной зоне России (http://tornado.maps.psu.ru/) и опасных конвективных явлений на ЕТР (http://convective−storms.psu.ru/). Разработанные коды программы разметки GeoAnnotateAssisted мезомасштабных конвективных систем доступны по адресу: https://github.com/MKrinitskiy/GeoAnnotateAssisted.

Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В ходе выполнения второго этапа проекта выполнены все поставленные задачи и получены запланированные результаты. Опубликовано 6 статей в рецензируемых журналах, ещё 2 статьи находятся на рецензии. Результаты исследований представлены на 15 докладах (приглашенные, устные, стендовые) на 6 российских и международных конференциях, проводимых во время выполнения 2 этапа проекта, включая основную международную конференцию по тематике проекта European Conference on Severe Storms. В результате выполнения работ по проекту разработаны следующие технические и методологические средства и получены следующие научные результаты: — Разработана искусственная нейронная сеть MesCoSNet (Neural Network for the identification of Mesoscale Convective Systems), архитектурой унаследованная от RetinaNet, для идентификации МКС в данных Meteosat; — Разработано клиент-серверное приложение GeoAnnotateAssisted для разметки МКС, позволяющее интуитивно проводить визуальную идентификацию и построение траекторий; приложение поддерживает применение разработанной нейросети в качестве механизма предложения рекомендаций по обнаруженным МКС; — С помощью приложения GeoAnnotateAssisted проведена экспертная разметка, в результате которой зарегистрировано 245 треков, содержащих на данный момент суммарно 4551 меток МКС на 2140 кадрах исходных спутниковых данных; — На данных, полученных в ходе разметки МКС в спутниковых снимках на регионе ЕТР обучена нейросеть MesCoSNet, способная идентифицировать МКС с высокой точностью (mAP=0.78; F1=0.64); — Разработана методика построения траекторий МКС, позволяющая объединять метки на последовательных кадрах спутниковых данных в треки; эти траектории могут быть использованы для оценки характеристик жизненного цикла МКС, таких как время жизни, скорость перемещения, дистанция перемещения; — Показано, что нейросеть MesCoSNet, обученная на данных Mеteosat, может быть применена на других спутниковых данных, в частности, данных HIMAWARI, близких к данным Mеteosat в некоторых из каналов; при этом данные HIMAWARI следует предварительно обрабатывать способом, аналогичным данным Mеteosat; — Разработана искусственная нейронная сеть MesCoSNet-C, реализующая подход идентификации МКС, аналогичный MesCoSNet, с учетом дополнительных геофизических полей; при этом, поскольку нет возможности использовать свёрточные нейросети, предварительно обученные на наборе данных ImageNet, такая конфигурация приводит к несущественной деградации качества детектирования МКС; — Показано, что нейросеть MesCoSNet-C может применяться на наборах данных, составленных из геофизических полей (CAPE, CIN - индексов конвективной неустойчивости) и данных дистанционного зондирования, например, Meteosat или HIMAWARI; — База данных сопутствующим МКС явлениям дополнена данными о ветровалах, вызванных шквалами в лесной зоне Европейской территории России, Западной и Центральной Сибири за период 2001-2022 гг. База включает 1405 ветровалов, из которых 770 вызваны смерчами и 612 – шквалами (остальное — неконвективными событиями), Актуализированная база данных о ветровалах опубликована на картографическом веб-сервисе http://tornado.psu.ru/; — В ходе выполнения проекта впервые для территории России задокументированы такие события, как деречо (сильные шквалы с длиной пути более 400 км), на основе полученных данных о ветровалах в лесной зоне России были выявлены 15 штормовых событий, близких по своим характеристикам к деречо; — База индексов конвективной неустойчивости (50 индексов, включая термодинамические, динамические и композитные индексы), основанная на данных реанализа ERA5, расширена до периода 1950–2022 гг., база данных может использоваться для диагностики условий атмосферы, характерных для формирования опасных конвективных явлений, включая их изменчивость во времени; — Выявлены характерные особенности долгопериодной (1959–2020 гг.) изменчивости индексов конвективной неустойчивости, отмечены разнонаправленные тенденции. В частности, отмечается ослабление конвективной активности на юге европейской территории России и Урала, где выявлено сокращение как средних значений CAPE, так и повторяемости критических значений индексов. При этом, на побережье Черного моря и на юге Сибири отмечены наиболее сильные (и статистически значимые) положительные тренды индексов CAPE и WMAXSHEAR и их критических значений; — Анализ зависимости индексов конвективной неустойчивости осредненных за летний период для крупных макрорегионов от мод крупномасштабной изменчивости (NAO, PDO, ENSO) с разной заблаговременностью для периода 1959–2020 гг. (62 года) выявил значимую корреляцию в ряде регионов и для ряда мод. В частности, в Средней полосе проявляется значимая отрицательная корреляция повторяемости CAPE>150 Дж/кг и индекса ЭНЮК, причем, значимый отрицательный отклик проявляется для трех разных временных осреднений индекса ЭНЮК; — Отмечена важная роль блокирующих антициклонов: в частности, особенно разрушительные шкваловые события последних лет происходили на западной или юго-западной периферии блокингов, включая 2 события деречо 2010 года, событие квази-деречо 15 мая 2021 года и 25–26 мая 2020 г., в стадии разрушения или максимального развития блокингов; — Получены уточненные статистически обеспеченные оценки характеристики МКС на основе данных радиолокационного зондирования на основе расширенной выборки МКС (122 события), получены характерные значения различных характеристик МКС, в частности — высота верхней границы облаков, интенсивность осадков, вертикальная интегральная водность, радиолокационная отражаемость, площадь, занимаемая разными явлениями; — С открытой исследовательской негидростатической мезомасштабной моделью WRF (версия 4.3.3) проведены численные эксперименты на чувствительность к параметрам, влияющим на потоки тепла и температурные контрасты, приводящие к большому сдвигу ветра для события Ивановской вспышки смерчей 9 июня 1984 года. В экспериментах на чувствительность температура воды в Черном море изменялась на 4К, а площадь поверхности льда в Арктике искусственно уменьшалась до нуля. Больших количественных различий по контролируемым параметрам не установлено, наибольшие различия проявляются для эксперимента с одновременным изменением количества льда и температуры Черного моря; — Проведен длительный численный эксперимент по мезомасштабному моделированию конвективных процессов над Европейской территорией России за период с 01.05.2017 по 30.09.2017 г. с применением мезомасштабной атмосферной модели WRF–ARW (версия 4.1.3). Проведена оценка воспроизводимости МКС в данном запуске. Для этого были проанализированы скорость порывов ветра (м/с), расчетная композитная отражаемость (dBZ) и параметр завихренности восходящего потока Updraft Helicity (м2 с-2), рассчитанный для слоя 2-5 км (UH25). Полученные оценки указывают на неудовлетворительное качество прогноза шквалов, при этом число ложных тревог в ~ 1,5 раза ниже числа пропусков. Для дней со шквалами соотношение обратное ‒ число ложных тревог в два раза превышает число пропусков. Такое соотношение может быть обусловлено неполной регистрацией случаев шквалов по данным наблюдений, особенно за пределами лесной зоны ЕТР; — Рассчитаны изменения индексов конвективной неустойчивости по данным модельного ансамбля ГГО (50 расчетов с высоким разрешением) и оценены изменения условий формирования МКС и сопутствующих опасных явлений в 2030–2039, 2050–2059 и 2090–2099 гг. по сравнению с 1990–1999 гг. Как и для данных реанализа по данным модельных расчетов отмечены разнонаправленные тенденции: на юге европейской территории и юге Урала ожидается сокращение условий для образования опасных конвективных явлений, при этом на севере европейской территории и на юге Восточной Сибири ожидается рост таких условий, который проявляется как в увеличении термодинамической неустойчивости, так и в увеличении сдвиговой неустойчивости. Отмечено усиление тенденций изменений индексов конвективной неустойчивости к концу века.