Представьте, что вы фотографируете тысячи снежинок с трех разных ракурсов с помощью специального прибора, установленного на высоте 2500 метров. Затем представьте, что вы используете 3500 таких изображений, чтобы вручную обучить алгоритм распознаванию шести различных классов снежинок. И, наконец, представьте себе использование этого алгоритма для классификации снежинок на миллионах оставшихся изображений по этим шести классам с головокружительной скоростью. Это именно то, что сделали исследователи из Лаборатории дистанционного зондирования окружающей среды (LTE) EPFL в рамках проекта, возглавляемого Алексис Берн. Их новаторский подход был описан в последнем выпуске Atmospheric Measurement Techniques.
«Научное сообщество пыталось улучшить измерение и прогнозирование осадков более 50 лет. Теперь у нас есть довольно хорошее представление о механизмах, связанных с дождем», - говорит Берн. «Но снег намного сложнее. Многие факторы, такие как форма, геометрия и электромагнитные свойства отдельных снежинок, влияют на то, как снежные кристаллы отражают сигналы обратно к метеорологическим радарам, что значительно усложняет нашу задачу. понимание эквивалентного содержания жидкой воды в снежинках. Наша цель в этом исследовании состояла в том, чтобы лучше понять, что именно падает, когда идет снег, чтобы мы могли в конечном итоге улучшить прогноз снегопадов на больших высотах». Берн также видит другие применения открытий команды, такие как более точная оценка водного эквивалента, хранящегося в снежном покрове, для ирригации и гидроэнергетики..
Определение снежинок и степени их наледи
Для достижения своей цели исследователи приобрели многоугольную камеру для снежинок (MASC) - сложный инструмент, состоящий из трех синхронизированных камер, которые одновременно делают снимки снежинок с высоким разрешением (до 35 микрон) по мере их прохождения. металлическое кольцо.
В сотрудничестве с Федеральным управлением метеорологии и климатологии MeteoSwiss и Институтом исследований снега и лавин они установили MASC на площадке недалеко от Давоса на высоте 2500 метров, где он сделал снимки для всю зиму и на участке в прибрежной Антарктиде, где он фотографировал все южное лето. Затем они запустили свой алгоритм для классификации изображений снежинок на шесть основных классов на основе существующей классификации: плоские кристаллы, столбчатые кристаллы, крупинки, агрегаты, комбинация столбчатых и плоских кристаллов и мелкие частицы..
Исследователи использовали фотографии, сделанные MASC, чтобы также определить степень изморози каждой снежинки на основе шероховатости ее поверхности (изображение 3).«Снежинки меняют форму, когда падают в атмосферу, особенно сквозь облака», - говорит Берн. «Некоторые из них покрываются инеем и становятся более или менее покрытыми изморозью кристаллами снега [№ 3-5 на изображении], в то время как другие остаются первозданными и имеют очень низкий индекс изморози». Иней важен, потому что это процесс, который превращает капли облачной воды в осадки в виде льда, другими словами, в снег.
Сравнение альпийских и антарктических снежинок
Следующим шагом было сравнение результатов, полученных на снимках, сделанных недалеко от Давоса в Швейцарских Альпах, с снимками, сделанными на Земле Адели на побережье Антарктиды. Это выявило существенные различия в том, как часто появлялась каждая семья снежинок. Большинство снежинок в Альпах представляют собой агрегаты (49%), за которыми следуют мелкие частицы и крупинки. Однако в Антарктиде большинство составляют мелкие частицы (54%), за которыми следуют агрегаты и крупинки.
По мнению Берна, эти различия можно объяснить.«Свирепые антарктические ветры постоянно разрушают снежный покров и приводят к образованию крошечных частиц снега. Более того, антарктические снежинки имеют гораздо меньше изморози, чем альпийские снежинки, потому что антарктический воздух намного суше». Еще один вывод исследователей, который, возможно, разочарует пуристов, заключается в том, что снежинка типа «звездный дендрит» - та, которую мы обычно ассоциируем с «идеальной» снежинкой - оказалась редкой на обоих участках, составляя лишь 10% снежинок. в Альпах и 5% снежинок в Антарктиде.
Многоинструментальный подход
Чтобы справиться со сложностью множества вовлеченных процессов, ученые обычно полагаются на несколько различных инструментов при проведении метеорологических измерений и прогнозов погоды. Таким образом, результаты, полученные командой Берна, дадут еще больше информации в сочетании с другими инструментами, такими как метеорологические радары, которые собирают данные об облаках и осадках во всех слоях атмосферы.
В рамках международного эксперимента по взаимному сравнению твердых осадков (SPICE) компания MeteoSwiss установила дождемер рядом с MASC на полигоне в Давосе. Данные еще не были полностью проанализированы, но, сравнивая тип снежинок, сфотографированных MASC, с количеством воды, собранной за определенный период, команда сможет проверить различные гипотезы о содержании жидкой воды в снежинках, что остается загадкой. для ученых-атмосферников.
Измерительная кампания во время Зимних Олимпийских игр 2018
Чтобы подтвердить свои выводы, команде Берна необходимо собрать больше данных. Они отправили свой MASC обратно в Антарктиду за другим, говорит Берн.
Этот исследовательский проект сочетает в себе фундаментальные и прикладные исследования. В нем участвуют три ученых: Алексис Берн и Кристоф Праз из Лаборатории дистанционного зондирования окружающей среды EPFL и Ив-Ален Руле из MeteoSwiss (Федеральное управление метеорологии и климатологии). MeteoSwiss уже несколько лет работает с EPFL над улучшением своих оценок осадков и модели численного прогноза погоды.