Математико-картографическое моделирование и сверхкраткосрочный прогноз опасных гидрометеорологических явлений на территории уральского Прикамья

Математико-картографическое моделирование и сверхкраткосрочный прогноз опасных гидрометеорологических явлений на территории уральского Прикамья

Кратко о проекте

Проект предполагает исследование опасных гидрометеорологических явлений на территории Уральского Прикамья. При исследовании гидрометеорологических процессов на региональном уровне будет применен комплексный подход, который подразумевает получение и обработку станционных, спутниковых и модельных данных в режиме, близком к реальному времени. Анализ данных и моделирование будет выполняться средствами ГИС-технологий, с учетом свойств подстилающей поверхности. На этой основе будет составляться сверхкраткосрочный (на 3-12 ч.) прогноз опасных и неблагоприятных гидрометеорологических явлений на исследуемой территории. В качестве платформы для выполнения проекта будет использована геоинформационная система ArcGis (настольная и серверная версии), в рамках которой будут созданы программные модули по обработке гидрометеорологической информации. Для сверхкраткосрочного прогноза опасных явлений погоды будет использована численная модель атмосферы WRF/ARW. Экстраполяционный прогноз будет выполняться на основе спутниковых данных (Terra/Aqua MODIS, NOAA, MetOp). Оценка ущерба от опасных явлений для лесных ресурсов будет выполняться по спутниковым данным среднего и высокого разрешения (LANDSAT-8, SPOT-5, EROS-B) например, для выявления массовых ветровалов в лесных массивах, оконтуривания зон затоплений. В целях оперативного обеспечения потребителей информацией об ожидающихся опасных явлениях, будет использован специализированный гидрометеорологический геопортал, на котором будут публиковаться результаты прогноза опасных явлений погоды и данные космического мониторинга. Предлагаемые решения будут реализованы для территории Уральского Прикамья, однако они могут быть актуальны для других регионов России.

Другая информация

  • Заказчик: грант РФФИ № НК 14-05-96000/14
  • Сдача проекта: 2016