ontinuăm seria de articole privind automatizarea prognozei meteorologice pe termen scurt folosind tehnici de învățare automată (eng. Machine Learning). Acest articol este o introducere în utilizarea datelor RADAR în meteorologie, care, împreună cu datele satelitare reprezintă principalele surse de date pentru algoritmii de prognoză automată. Vom continua cu prezentarea unor metode și modele de învățare automată pentru prognoza fenomenelor meteorologice severe pe termen scurt, ce sunt dezvoltate în cadrul proiectului internațional de cercetare WeaMyL, condus de o echipă de la Universitatea Babeș-Bolyai, în parteneriat cu Administrația Națională de Meteorologie și Met Norway.
Termenul de RADAR este o abreviere de la RAdio Detecting And Ranging, ceea ce s-ar traduce prin găsirea și poziționarea unei ținte și determinarea distanței dintre țintă și sursă prin intermediul unei frecvențe radio. Termenul a fost folosit pentru prima dată de U.S. Navy în 1940 și ulterior universal adoptat. Chiar dacă primul radar a fost realizat în timpul celui de-al doilea război mondial, principiile radarului au fost descoperite mult mai devreme. Astfel, în 1842, Christian Andreas Doppler descoperă că frecvența unei surse sonore se modifică dacă aceasta se deplasează față de receptor, în sensul creșterii ei, dacă sursa se apropie de receptor și de scădere a ei, dacă ea se îndepărtează.[1]
În 1860, Michael Faraday descoperă câmpul electric și magnetic, iar principiul Doppler se aplică și acestor unde. În 1864 James Clark Maxwell scrie ecuațiile care descriu câmpul electromagnetic, iar la două decenii după, Heinrich Hertz descoperă similaritățile dintre undele radio și cele electromagnetice și că undele radio sunt reflectate de corpuri metalice sau dielectrice. În 1900, Nicola Tesla descrie primul conceptul de radar, spunând că asemeni sunetului, așa și o undă electrică este reflectată de un corp, ceea ce ar putea duce la determinarea poziției relative și a vitezei unui obiect în mișcare, cum ar fi un vapor. Între 1904 și 1925, cercetători ca Christian Hülsmeyer, Guglielmo Marconi, Albert Hoyt Taylor, Leo C. Young, G. Breit și M. Truve au dezvoltat treptat conceptul de radar. În 1937, Watson și Watt au descris în mod complet principul de funcționare al unui radar, iar în timpul celui de-al doilea război mondial a fost creat primul radar cu scopul de urmărire al avioanelor și vapoarelor. Acestea operau însă cu frecvențe mici și lungimi de undă mari, care nu interferau cu sistemele noroase. Experimental, prin scăderea lungimii de undă a radiației emise au început să fie vizibile pe radar ținte meteorologice, constituite din sisteme noroase încărcate cu precipitații. În 14 februarie 1947 a fost instalat primul radar meteorologic în Washington D.C. Au urmat decade în care radarele meteorologice au fost folosite pe scară largă, dar saltul major s-a produs în anii 1988 - 1990 odată cu apariția radarelor Doppler.[1]
Radarele meteorologice funcționează prin emiterea unor impulsuri scurte de unde electromagnetice pe anumite frecvențe (~2950 MHz pentru radarele Doppler WSR-98D în bandă S din România, sau între 4 și 8 GHz pentru radarele meteorologice în bandă C) și pe fascicule bine direcționate. Timpul pentru "ascultarea" semnalului de întoarcere este mult mai mare decât timpul de emisie (în decursul unei ore radarul emite aproximativ 7 minute și ascultă restul de 53 minute), iar pentru realizarea unui ciclu complet de 360 grade, radarul are nevoie de câteva minute (~6 minute pentru radarele Doppler WSR-98D atunci când sunt setate pe modul precipitații, respectiv 10 minute când sunt setate pe modelul Clear Air), timp în care el realizează o scanare completă a atmosferei înconjurătoare pe o distanță de peste 200 km și pe mai multe elevații verticale, ce pot colecta informații de la altitudini de peste 20 km. Informația este colectată în suprafețe conice ce au vârful în locația radarului și baza într-un cerc situat la distanța maximă de colectare corespunzător fiecărei elevații (Fig. 1).
Fig.1 Elevațiile radarului (sursa: The Comet Program)
În anumite setări, radarul poate colecta informații și de la 460 km distanță. Țintele fasciculului emis de către radar sunt de obicei picăturile de apă din atmosferă (nori sau precipitații), insecte, păsări, munți, dealuri și obiecte înalte din proximitatea radarului sau chiar și de la distanță, având în vedere că în anumite stratificări ale aerului, fasciculul electromagnetic poate fi deviat către sol (fenomen numit suprarefracție) de la traiectoria sa inițială ce pornește pe anumite elevații față de orizontală (între 0.5 - 19.5 grade). [2]
Fig.2 Emisia și captarea semnalului electromagnetic (sursa: The Comet Program)
Astfel se generează o hartă a țintelor în funcție de intensitatea semnalului primit, dar și o hartă a vitezelor radiale (Fig. 3 și Fig. 4 - exemple de semnale din 19 iunie 2016 ora 15.45 UTC). Tot ce este situat deasupra elevației de 19.5 grade, elevația maximă de scanare, se află în așa numitul con de umbră, de unde nu se pot colecta informații. De aceea, fenomene severe din nori orajoși situați deasupra radarului într-o proximitate de câțiva kilometri nu sunt detectate. Sunt detectate doar precipitațiile lichide sau solide care cad din nor și intră în raza radarului.
Fig.3 Câmpul reflectivității compozite
(sursa: Administrația Națională de Meteorologie)
Fig.4 Câmpul vitezei radiale
(sursa: Administrația Națională de Meteorologie)
Rețeaua Radar a Administrației Naționale de Meteorologie constă din cinci radare meteorologice în banda S, de tipul WSR-98D, situate în Bârnova, Medgidia, Bobohalma, Oradea și Timișoara, instalate în perioada 2000-2003, în cadrul proiectului SIMIN, plus 4 radare în bandă C în București, Craiova, Baia Mare și Oradea. [3]
Radarul WSR-98 D (Weather Surveillance Radar, ro. Radar de Supraveghere Meteo) este un model construit în China de către Metastar Radar Co., dar derivat din WSR-88 D care este operațional în Statele Unite ale Americii. Modelul WSR-98 D aduce numeroase îmbunătățiri față de modelul inițial, atât pe linie hardware, cât și software. Principalele avantaje constau în auto-calibrare, auto-monitorizare și identificarea propriilor erori, ceea ce duce la un set mai precis de măsurători și mai multă flexibilitate pentru utilizatori. În plus, WSR-98D acordă o importanță sporită eliminării țintelor false. [1]
El produce o scanare completă a atmosferei la fiecare 6 minute, pe o rază de 230 km și pe elevațiile de 0.5°, 1.5°, 2.4°, 3.4°, 6.0°, 9.9°, dar poate merge până la 20° față de orizontală.
Radarul măsoară trei mărimi de bază, din care apoi generează numeroase produse derivate. Produsele de bază sunt: reflectivitatea, viteza radială și lărgimea spectrală (o măsură a dispersiei vitezei în unitatea de volum scanată). Principalele produse derivate sunt: VIL (Vertically Integrated Liquid) - care estimează coloana de apă prezentă pe verticală în aria considerată, Echo Tops - semnalul asociat de obicei cu înălțimea norului și produsele de estimare a cantității de precipitații căzute precum One Hour Precipitation (ro. Precipitații pe durata unei ore), Three Hour Precipitation (ro. Precipitații pe durata a trei ore), User Selectable Precipitation (ro. Precipitații pe durata selectată de utilizator) - care toate au la bază acumularea în timp a intensității precipitațiilor obținută din factorul de reflectivitate Z pe baza unor relații Z-R definite pentru diferite tipuri de nori predominanți.
Reflectivitatea Z depinde de distribuția picăturilor de apă după formula:
Z = ∫N(D)D6dD
unde: Z este factorul de reflectivitate ; D e diametrul picăturii ; N(D) sunt numărul de picături de un anumit diametru per metru cub.
Rata precipitației R este și ea dependentă de distribuția și de diametrul picăturilor de apă, la puterea a treia, dar și de viteza lor de cădere care este dependentă de diametrul picăturii
R = π/6∫N(D)D3wt(D)dD
unde : R reprezintă rata precipitației, D reprezintă diametrul picăturii; N(D) = numărul de picături de un anumit diametru per metru cub ; D = diametrul picăturii ; N(D) = numărul de picături de un anumit diametru per metru cub ; wt (D) reprezintă viteza de cădere a picăturilor de un anumit diametru.
Au fost efectuate mai multe studii despre relația dintre factorul de reflectivitate Z și rata precipitației R, în special pentru ploaie, în nori stratiformi, în averse de ploaie şi în furtuni convective, iar rezultatele au fost publicate în literatură [4]. În România, în sezonul convectiv, pentru radarele WSR-98D în bandă S se foloseşte relaţia: Z = 300R1.4.
Mai sunt și alte produse derivate de mare importanță în prognoză, cum ar fi: Mesocyclone (identifică rotațiile mezociclonice în 2 sau 3 elevații consecutive în câmpul vitezei radiale deasupra aceleași zone), Tornado Vortex Signature (rotații intense pe areale înguste, cu viteze mari radiale, contrare, în pixeli alăturați), Hail Algorithm (prezența unor reflectivități importante, de peste 40 dBz, la altitudini de peste 0, respectiv -20 grade Celsius - valori ce trebuie introduse zilnic de către utilizator), Storm Tracking Info (ro. Informații de Urmărire a Furtunii, ce identifică apariția unor celule prin observarea prezenței unor centroizi în câmpul reflectivității la diferite niveluri consecutive de elevație în aceeași arie, urmărindu-le traiectoria), ce sunt vitale în prognoza pe termen scurt [4]. Radarul are capacitatea de a efectua scanări verticale pe anumite segmente definite de utilizator (Fig. 8). În Figura 8 este trasat cu o linie neagră zona unde s-au realizat secțiunile verticale din Figurile 9 și 10, iar în Figurile 4-6 semnalele din câmpul vitezei radiale, ale coloanei de apă prezente în nor și acumulările pe o oră, toate din seara zile de 20 iunie 2016, în estimarea radarului de la Bobohalma.
Fig.5 Câmpul vitezei radiale
Fig.6 Cantitatea verticală de apă din nor
Fig.7 Precipitațiile acumulate pe 1 oră
Fig.8 Câmpul reflectivității compozite
Fig.9 Secțiune verticală în reflectivitate
Fig.10 Secțiune verticală în câmpul vitezei
Estimarea precipitațiilor orare de către radar se face folosind date de reflectivitate din primele patru elevații, cele de 0.5, 1.5, 2.4 și 3.4 grade, după aplicarea unor serii de algoritmi de validare și verificare a datelor colectate. Primul este un algoritm de preprocesare a datelor, care verifică semnalele din primele patru elevații și elimină acele semnale ce vin de la ținte fixe și care pot da acumulări în precipitația finală, de obicei semnale izolate, de valori mari, obținute fie din blocarea fasciculului radar sau de la avioane, grindină și chiar din propagarea anomală care curbează fasciculul spre pământ. Astfel, el ajustează câmpul de reflectivitate din primele patru niveluri de elevație și furnizează date de încredere următorului algoritm, care este cel de calcul al ratei precipitației. Al treilea algoritm efectuează suma ratelor furnizate la fiecare scanare pentru fiecare pixel, generând acumulări orare (One Hour Precipitation - ro. Precipitații pe durata unei ore), care se actualizează cu fiecare scanare și reprezentând suma ultimei ore, precum și acumulări pe trei ore, care însă se schimbă doar la ore fixe (Three Hour Precipitation - Precipitații pe durata a trei ore). Suplimentar, se poate aplica un algoritm de ajustare a valorilor finale, dacă se observă diferențe majore în anumite puncte de măsură, algoritm ce poate corecta relația Z-R sau anumite calibrări greșite ale echipamentului.
Radarul este o unealtă de estimare a precipitațiilor asociate în primul rând norilor convectivi, cărora le sunt de obicei asociate fenomenele severe (grindină, cantități de precipitații însemnate căzute în timp scurt, vijelii etc.), nori în care sunt prezente de obicei picături mai mari de ploaie. Aceasta înseamnă că în sezonul rece, anumiți nori stratiformi alcătuiți din picături fine de apă pot fi mai greu vizibili pentru radar, chiar dacă din ei se înregistrează ploi slabe în anumite zone.
În concluzie, meteorologia modernă, care necesită prognoze detaliate și actualizate constant, este direct legată de o rețea modernă și relativ deasă de radare. Acestea pot oferi în timp real informații despre dezvoltarea și evoluția sistemelor noroase cu potențial periculos, care sunt imediat integrate în rulări de evoluție probabilă a precipitațiilor în sistemele de modelare numerică sau în diverși algoritmi descriind evoluția probabilă a unei celule convective.
Proiectul WeaMyL este finanțat prin mecanismul Granturilor Norvegiene, cu numărul RO-NO-2019-0133, contract 26/2020 (eng. The research leading to these results has received funding from the NO Grants 2014-2021, under Project contract no. 26/2020)
About our WSR 88-D Radar (NOOA), https://www.weather.gov/iwx/wsr_88d
Reckerth D.U., Mihuleț E.M.N., 2017: Analiza precipitaţiilor radar din sezoanele convective 2012-2016 în Transilvania, Revista Științifică 2017 Administrația Națională de Meteorologie
https://www.meteoromania.ro/despre-noi/meteorologie-operationala/activitati-de-baza/radar/
de Ovidiu Mățan
de Ovidiu Mățan
de Alexa Boga
de Ovidiu Mățan
