Докладчик
Описание
Для валидации четырёх плотностных алгоритмов кластеризации было выполнено моделирование. Оно не претендует на полное физическое описание грозовых ячеек, однако воспроизводит ключевые свойства, существенные для задачи кластеризации. К ним относятся пространственно-временная локализация событий, конечное время жизни ячеек, их перемещение, вариабельность плотности разрядов и наличие шума. Моделирование выполнялось в ограниченной области, соответствующей Центральной Якутии (60.0°–63.0° с.ш., 120.0°–124.5° в.д.), на интервале одних суток (00:00–23:59 UTC+9). Наблюдения в США и Якутии показывают, что одиночные грозовые ячейки имеют характерный максимальный размер до 50 км и время максимальной жизни менее 1 часа (в среднем 20–30 минут), тогда как более продолжительные образования относятся к многоячеечным. Соответственно, в модели параметры ячеек задавались в указанных диапазонах: максимальный размер 50 км и время жизни 15–60 минут с усечённым нормальным распределением. Параметры грозовых ячеек были получены с использованием пассивных радиотехнических методов и метеорологических радиолокаторов [1-5]. Скорость перемещения ячеек задавалась в диапазоне до 80 км/ч, что соответствует типичным значениям скорости переноса конвективных систем, определяемым полем ветра в тропосфере и подтверждаемым наблюдениями их быстрого перемещения [2], направление движения выбиралось из равномерного распределения. Перемещение центра ячейки полагалось равномерным. Число разрядов в пределах одной ячейки моделировалось как случайная величина, подчиняющаяся распределению Пуассона. При этом учитывалось изменение интенсивности во времени, что приводит к эффективному усреднению параметра λ по жизненному циклу ячейки. Плотность разрядов задавалась как случайная величина с логнормальным распределением в ограниченном диапазоне. Минимальное число разрядов в ячейке принималось равным 2 [6].
Интенсивность разрядов внутри ячейки изменялась во времени: максимум активности приходился на середину жизненного цикла. Разряды распределялись в окрестности центра ячейки, форма которой аппроксимировалась эллипсом. Размеры эллипса изменялись во времени пропорционально текущей интенсивности. Ориентация эллипса определялась направлением движения ячейки, а степень вытянутости зависела от скорости ветра. В выборку добавлялся фоновый шум, составляющий 15% от общего числа точек. Такое значение согласуется с оценкой эффективности регистрации грозовых разрядов сетью WWLLN, обусловленной большим расстоянием между приёмными пунктами [7]. Шумовые события распределялись равномерно по пространству и времени и не относились ни к одной из ячеек.
- Roegner D. T. et al. The influence of thunderstorm type on extreme near-surface wind speeds: Iowa case study //Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics. – 2024. – Т. 251. – С. 105805.
- EUMETSAT. Severe convection case study (EUMeTrain) – URL: https://resources.eumetrain.org/resources/resource_guide/print_8.htm (Дата обращения: 22.04.2026)
- Shabaganova S. N. et al. Characteristics of storm cells from observations in Yakutia //Russian Meteorology and Hydrology. – 2012. – Т. 37. – №. 11. – С. 746-751.
- Mohee F. M., Miller C. Climatology of thunderstorms for North Dakota, 2002–06 //Journal of Applied Meteorology and Climatology. – 2010. – Т. 49. – №. 9. – С. 1881-1890.
- Ткачев И. Д., Васильев Р. В., Белоусова Е. П. Кластерный анализ молниевых разрядов по данным грозопеленгационной сети «Верея-МР» //Солнечно-земная физика. – 2021. – Т. 7. – №. 4. – С. 91-98.
- Shi M. et al. A lightning cluster identification method considering multi-scale spatiotemporal neighborhood relationships //PLoS One. – 2025. – Т. 20. – №. 10. – С. e0333207.
- Hutchins M. L. et al. Relative detection efficiency of the world wide lightning location network //Radio Science. – 2012. – Т. 47. – №. 06. – С. 1-9.