SAFNWC/MSG BULUT TÜRÜ/YÜKSEKLİĞİ ÜRÜNÜNÜN SİS VE ALÇAK BULUTLAR İÇİN KULLANILMASI *G LEAU AND DERR I EN, 2011 Çeviren: Celil Kaplan Meteoroloji Genel Müdürlüğü Uzaktan Algılama Şubesi 1

SİS YA DA ALÇAK BULUTLAR? Sadece uydu verileri kullanarak sis olayını saptayabileceğimizi iddia etmiş olmak gerçekçi olmazdı. Çünkü, uydu görüntüsünde saptadığımız bir bulutun yüzeye kadar ulaşıp ulaşmadığını kesin olarak bilemeyiz. Bu sebepten dolayı; burada, uydu verileri kullanılarak sis tespiti gösterilmeyecektir. Bunun yerine: İlk olarak; NWCSAF programı kullanılarak MSG/SEVIRI uydu görüntüsünden elde edilmiş bulut ürünlerinden, özellikle sis ya da alçak bulut ürünleri, ayrıntılı olarak anlatılacak. Daha sonra; sis riskini göstermek için, NWCSAF bulut ürünüyle birlikte örnek bir data gösterilecek. 2

PLAN SAFNWC içeriği SAFNWC bulut algoritmasının ana özellikleri Cma bulut maskesi CT bulut tipi CTTH bulut tepe sıcaklığı ve yüksekliği SAFNWC içeriği Doğrulama sonuçlarının özeti Sis/alçak bulut durumları ile açıklama: (sis risk haritası için otomatik kullanım örneği ile birlikte) Gelecekte yapılacaklar 3

SAFNWC İÇERİĞİ SAFNWC, MSG ve kutupsal platformlu uydu (METEOP/NOAA) datalarını işlemek için bir program dağıtır. 29’u Avrupa NMS’ten ve 3’ü SAF gruplarından (OSISAF, CMSAF, LSASAF) olmak üzere 92 kayıtlı kullanıcısı vardır. SAFNWC/MSG programı Météo-France/Lannion tarafından geliştirilmiş 3 bulut ürünü (Cma,CT ve CTTH) içerir. Bulut algoritmaları ve validasyon sonuçlarının detaylı anlatımına adresinden ulaşabilirsiniz. Burada SAFNWC/MSG programı v2011 kullanılmıştır. 4

İlk olarak; görüntünün her pikselindeki bulutlar ve kar, çok kanallı-eşik değeri tekniği kullanılarak saptanır: Eşik değerleri şunlar kullanılarak hesaplanır: Atlas: Yükseklik haritası Kara/deniz maskı Klimatolojik haritalar: Deniz yüzeyi sıcaklığı Kıtasal görünür yasıma oranı Sayısal Hava Tahmini-kısa süreli hava tahmini verileri Yeryüzü sıcaklığı Bütünleşik atmosferik yağışa geçebilir su (PW) Eşik değerleri; radyometrenin spektral karakteristiğini, bulutsuz durumlardaki radiative transfer modelleri (6S, RTTOV) ile ayarlamıştır. 5 CMa Algoritması: İlk Adım

GECE ALÇAK BULUT BELİRLENMESİNİN GÖSTERİMİ 6

7 Alçak bulutlar

GÜNDÜZ ALÇAK BULUT BELİRLENMESİNİN GÖSTERİMİ 8

9 Alçak bulutlar

GÜNDÜZ ALÇAK BULUT BELİRLENMESİNİN GÖSTERİMİ 10 Alçak bulutlar Kar

Gündüz-gece geçişindeki alçak bulutları ve hızlı hareket eden bulutları belirlemede zamansal analiz ve bölge büyütme teknikleri uygulanır. Hızlı hareket eden bulutlar için: her 15 dakikadaki T10.8 µm değişiklikleri denetlenir. Gündüz-gece geçişindeki alçak bulutlar için: 1 saat önce bulutlu olan ve son bir saatteki T10.8 µm, T12.0 µm ve T8.7 µm değerleri değişmeyen alanların bulutlu olduğu söylenir + Bu bulutlu alanların yanındaki alanlara olan bölgesel uzantıları, Vis0.6 µm yansıma oranı ve T10.8 µm değerleri benzemesi gerekir. 11 Cma algoritması: İkinci Adım

ZAMAN ANALİZİ İLE ORTAYA ÇIKAN GELİŞMENİN GÖSTERİMİ µm uydu görüntüsüne eklenmiş bulut maskesi + zaman değişimi

Kullanıcılar tarafından şu problem rapor edilmiştir: Geceleri, soğuk kış olaylarında, bulutsuz karla kaplı bölge yanlışlıkla bulutlu olarak belirlenebiliyor. Bu yanlış belirleme şu 3 testten biri sebebiyle olmuştur: T10.8 µm, T3.9 µm - T10.8 µm ya da T8.7 µm - T10.8 µm. Problemi çözmek için v2011 de deneysel bir yaklaşım uygulanmıştır: Karla kaplı alanlar beklendiğinde eşik değerlerini değiştiriniz. 13 Cma: Kar üzerindeki yanlış tespitin azaltılması (Gece)

Gece güçlü bir şekilde soğuyan bölgeleri belirleyin: Yükseklik 5 cm) 3 eşik değerinde değişiklikler yapın: T10.8 µm thr – 5.0K eğer T10.8 µm ≥ 255K; T10.8 µm thr – 5.0K – 0.4(255.0 – T10.8 µm thr) eğer T10.8 µm <255K T8.7 µm – T10.8 µm thr + 0.4K eğer T10.8 µm < 250K T3.9 µm – T10.8 µm thr = MAX(T3.9 µm – T10.8 µm; –0.5 * T10.8 µm thr ) eğer 250K ≤ T10.8 µm thr ≤255K ya da T3.9 µm – T10.8 µm thr = –0.15 * T10.8 µm thr eğer T10.8 µm thr <250K Eğer T10.8 µm thr testinde, görünür bölge testinde ya da T3.9 µm – T10.8 µm thr testinde herhangi bir parlama görülürse değişiklikleri iptal ediniz: Eğer T10.8 µm thr 0.5K Not: thr = eşik değeri ve Ts NWP = sayısal hava tahminleri yüzey sıcaklığı 14 Cma: Kar üzerindeki yanlış tespitin azaltılması (Gece)

15 Cma: Kar üzerindeki yanlış tespitin azaltılması (Gece)

16 Cma: Kar üzerindeki yanlış tespitin azaltılması (Gece)

Bulutlu pikseller radiative karakteristiklerine göre sınıflandırılırlar: Yarı-geçirgen ve kısmi bulutlar, spektral özellikler kullanılarak, alçak/orta/yüksek bulutlardan ayrılabilir: T10.8 µm – T12.0 µm (alçak), T8.7 µm – T10.8 µm (alçak), T10.8 µm – T3.9 µm (yüksek;gece), R0.6 µm (yüksek;gündüz). Alçak,orta-seviye ve yüksek bulutlar daha sonra, T10.8 µm değeri ile farklı basınç seviyesindeki (850, hPa ve tropopoz seviyesi) sayısal hava tahminleri sıcaklığı karşılaştırılarak birbirinden ayrılabilir. 17 CT Algoritması

Isısal enverziyon durumlarında alçak bulutlar yanlışlıkla orta-seviye bulutlar olarak belirlenebilir. Bu karışıklığı gidermek için iki yaklaşım kullanılır: Eğer bir pikselde T10.8 µm – T7.3 µm farkı çok büyükse orta-seviye bulutlar alçak bulutlar olarak değiştirilir. Eğer kullanıcı tarafından belirlenen sayısal hava tahminleri alanında ısısal enverziyon durumu görülmüşse ve T8.7 µm – T10.8 µm farkı belirlenmiş bir eşik değerinden (eşik değeri görüş açılarına göre değişir) daha düşükse orta-seviye bulutlar alçak bulutlar olarak değiştirilir. Bu yaklaşımlar kullanıldığındaki gelişme 21 Aralık 2007 tarihinde Orta Avrupa üzerinde gösterilmiştir. 18 CT: alçak/orta-seviye bulut karışıklığının düşürülmesi

19 CT: alçak/orta-seviye bulut karışıklığının düşürülmesi V2009 V2010

Sayısal hava tahminleri (NWP) ile elde edilmiş dikey sıcaklık ve nem profiline ihtiyaç duyar Çeşitli basınç tabakalarındaki opak bulutlarla kaplı alanın tepesindeki TOA (Atmosfer tepesi) radyansları RTTOV (NWP dikey profilleri zamanla her dilime interpole edilir) ile simule edilir. İlk olarak, bulut tepe basıncı RTTOV simulasyonuyla elde edilmiş rasyanslardan elde edilir; metot bulut tipine bağlıdır. Bulut tepe sıcaklığı ve yüksekliği onların basınç değerinden elde edilir (NWP’den elde edilen dikey sıcaklık ve nem profile tahmini kullanılarak). 20 CTTH Algoritması

Opak bulutlar için (CT’den elde edilir): Bulut tepe basıncı simule edilmiş ve ölçülmüş 10.8 µm radyanslarından en uygun olanına karşılık gelir. Yarı-geçirgen bulutlar için: bir pencere kanalı (10.8 µm) ve bir derinlik kanalından (13.4 µm, 7.3 µm ya da 6.2 µm) elde edilir. Parçalı alçak bulutlar için: Daha herhangi bir teknik geliştirilmemiştir. 21 CTTH Algoritması

22 Opak bulutların bulut tepe basıncının elde edilmesinin gösterilmesi

23 Opak bulutların bulut tepe basıncının elde edilmesinin gösterilmesi Ölçülen parlaklık sıcaklığı

24 Opak bulutların bulut tepe basıncının elde edilmesinin gösterilmesi Ölçülen parlaklık sıcaklığı Elde edilen bulut tepesi basıncı

25 Opak bulutların bulut tepe basıncının elde edilmesinin gösterilmesi

26 Opak bulutların bulut tepe basıncının elde edilmesinin gösterilmesi Ölçülen parlaklık sıcaklığı

27 Opak bulutların bulut tepe basıncının elde edilmesinin gösterilmesi Ölçülen parlaklık sıcaklığı Elde edilen bulut tepesi basıncı

28 Opak bulutların bulut tepe basıncının elde edilmesinin gösterilmesi

29 Opak bulutların bulut tepe basıncının elde edilmesinin gösterilmesi Ölçülen parlaklık sıcaklığı

30 Opak bulutların bulut tepe basıncının elde edilmesinin gösterilmesi Ölçülen parlaklık sıcaklığı Elde edilen bulut tepesi basıncı (850 ve 600 arasında kuru hava olduğu durumda) (örnek: bağıl nem %30’dan daha az)

31 CTTH basınç örneği

10 Aralık 2010 dan 21 Mart 2011’e kadar Avrupa üzerinde 500 insanlı kıtasal istasyon. Şu bulutluluk oranları karşılaştırılmıştır: SEVIRI: 5 * 5’lik bir hedefte ortalama bulutluluk. SYNOP: Toplam ölçülmüş bulutluluk. Not: SYNOP: yüzey sinoptik ölçümü POD: yakalama olasılığı FAR: Yanlış alarm oranı 32 SYNOP ile Cma doğrulamasının özeti POD (%)FAR (%) Gündüz Gece Alacakaranlık Daha küçük POD, genellikle daha az oranda bulut yakalamaya bağlıdır. Yüksek FAR; kısmen, geceleri, insansal bulut gözlemleme hatalarına bağlıdır.

Parlamaya karşı CT sınıflandırılmasının istikrarı. Bazen; geceleri, alçak bulutlar yanlış saptanmış olabilir (özellikle okyanus üstünde; stratokumulus bulutlarının yüzeye yakın yerlerde çok soğuk olmadığı durumlarda). Gece-gündüz geçişinde alçak bulut saptanması: Ana olarak v2009’da problem halledilmiştir. Kara üstünde; alçak bulutları orta-seviye bulutlar olarak sınıflandırma eğilimi (şiddetli ısısal enverziyon durumunda): Ana olarak v2010’da problem halledilmiştir. Geceleri karların bulut olarak saptanması: Ana olarak v2011’da problem halledilmiştir. 33 CT’nin görsel olarak denetlenmesinin özeti (alçak bulutlara bağlı)

Eylül 2003 – Ekim 2004 arasında şu bulut tepe yüksekliği karşılaştırılmıştır: SIRTA’ daki ( LMD, Paris yakınlarında) bulut radarından (95Ghz) türetilmiş SEVIRI verisinden hesaplanmış (CTH_SEVIRI – CTH_radar > 0) = SEVIRI CTH normalden fazla tahmini 34 Alçak bulut CTTH’nın yeryüzü radarlarıyla doğrulanması Bulut tipiOrtalama (km)Standart sapma (km) Alçak opak Alçak opak (NWP’de ısısal enverziyon gözlendiğinde)

35 14/02/08: Maria Putsay (Macaristan) tarafından EUMETSAT internet resim galerisinde belgelenmiş 14/02/ h25

36 14/02/08: Maria Putsay (Macaristan) tarafından EUMETSAT internet resim galerisinde belgelenmiş

37 14/02/08: Maria Putsay (Macaristan) tarafından EUMETSAT internet resim galerisinde belgelenmiş 14/02/ h40

38 14/02/08: Maria Putsay (Macaristan) tarafından EUMETSAT internet resim galerisinde belgelenmiş

SAFNWC/MSG CT, yağmur birikimi ve NWP analizinin (havadaki nem (2m), rüzgar (10m)) birlikte kullanımı. 39 Sis risk haritasının otomatik kullanımının örneği

NWCSAF programında yapılacak geliştirmeler: Mikrofiziksel ürünlerin eklenmesi: Bulut fazı, Etkin yarıçap boyutu, Optik kalınlık, Su/buz su aralığı. MTG için hazırlık: Daha fazla spektral kanal ve daha iyi yersel çözünürlük. Uzun vadeli gelişim: stratiform ve kümüliform bulutların ayrılması: Alçak bulutlar için: küçük kümülüs ve stratiform bulutlarının ayrılması sis risk tahmini için kullanışlı olacaktır. 40 Gelecekte yapılacaklar

NWCSAF hakkında daha fazla bilgi için: NWCSAF programı (ücretsiz) hakkında daha fazla bilgi için: Gerçek zamana yakın NWCSAF ürünleri aşağıdaki adreste görselleştirilebilir: 41 Daha fazla bilgi için…