Карта молний: Карта молнии онлайн

Карты цветов для молний в Санкт-Петербурге от компании «Лоскуток».

197760 г.Санкт-Петербург, г. Кронштадт, проспект Ленина 18, Санкт-Петербург, Россия

День	Время работы	Перерыв
Понедельник	10:00 — 19:00
Вторник	10:00 — 19:00
Среда	10:00 — 19:00
Четверг	10:00 — 19:00
Пятница	10:00 — 19:00
Суббота	Выходной
Воскресенье	Выходной

* Время указано для региона: Россия, Санкт-Петербург

Наличие документов

Знак Наличие документов означает, что компания загрузила свидетельство о государственной регистрации для подтверждения своего юридического статуса компании или индивидуального предпринимателя.

по порядкупо росту ценыпо снижению ценыпо новизне

Карта молний — Самый сок! — ЖЖ

32 комментария — :

просто у нас никто централизованно не наблюдает

Ну, в общем, да: я жил в Небраске и таких молний, как там, на Украине не видел.

В начале июле перед месячной жарой на юге Украины была гроза какой я ни разу не видел. Вот что-то очень похожее только «веток» было намного больше:

http://www.youtube.com/watch?v=MmljRL1mp7k&feature=related
А вообще грозу я люблю! Даже специально на балкон выхожу чтобы полюбоваться! :)))

так им надо их приручить как дополнительный источник энергии..

Зевс гневается.

А там херачит тех, кто быстро бегает.

на кого Бог злится чаще всего)

стоит задуматься

А ччё тут думать? Трясти нужно! 😉

Грешники!

то есть англичане не были грешниками, пока не переправились в Америку, а американские индейцы не были таковыми пока по эту сторону Берингового пролива ?

хм..

интересно

Видимо, карта не столько молний, сколько систематических наблюдений за ними 🙂

Нет. Сеть GLD360 регистрирует молнии по всей Земле — иначе в таких картах никакого смысла нет. Или Вы думаете, что все ученые — идиоты?

А вся эта статистика — с мая по октябрь 2010.

Совершенно верно) Карта актуальна только для мест, где наблюдают за этим)

Америка разгневала Бога…

(Удалённый комментарий)

Озарение? Или где? 😉

Думаю что причина в другом. Учет лучше поставлен.

Америке нечем себя развлечь.
Это карта официально ЗАФИКСИРОВАННЫХ молний. То, что нет сообщений из Саудовской Аравии или с Мадагаскара, не означает, что там нет молний.

Если Вам интересно, можете погуглить, что такое сеть GLD-360 и как она работает.
Она никак не основана на сообщениях из Саудовской Аравии и Мадагаскара.

А очень маленькое количество молний на Аравийском полуострове, Сахаре и экваториальной Африке объясняется очень просто — это пустыни, где нет дождей, гроз и молний.

Как тут не вспомнить Теслу? Молодчага! Попасть из Смилян-Граца-Праги-Будапешта-Парижа-Страсбурга в Нью-Йорк и Колорадо-Спрингс — не это ли «рука провидения» ? 😉

Карта молний. Вспышки молний не равномерно распределенны по всей Земле. НАСА составило карту молний. : Геология

Карта, показывающая распределение вспышек молний всей Земли имеет важное экономическое значение и способствует некому определению так сказать безопасности рйонов земли. Каждый год удары молнии убивают огромное колличество  людей, домашних  и диких животных. Молнии -это тысячи причин пожаров и миллиарды долларов ущерба для зданий, систем связи, линий электропередачи и электрических систем. Молния — это также расходы авиакомпаний, исчисляемых в  миллиарды долларов на изменение маршрута полета и задержек.

На карте выше показано , в среднем сколько ежегодно насчитывается вспышек молний на квадратный километр на основе данных, собранных спутниками НАСА между 1995 и 2002 годах. Места, где меньше 1 вспышки произошло (в среднем) каждый год, серые или светло-фиолетовые. В местах с наибольшим числом ударов молнии темно красного цвета. Гораздо больше ударов молний происходит над землей, чем за океаном, поскольку в день солнце нагревает землю быстрее, чем поверхность океана. Нагретая поверхность нагревает воздух, и более горячим воздухом приводит к усилению конвекции, гроз и молний. Карта также показывает, что молния возникает чаще близ экватора, чем у полюсов. Эта модель также из-за различий в температурном режиме. Экватор теплее чем полюса, и конвекции, гроз и молний, шире распространены в тропиках, и случаются почти  ежедневно. Фото НАСА

Карта НАСА показывает географическое распределение молний. Области высокой деятельности окрашены в оранжевый, красный, коричневый и черный. Районы с низкой активностью белого, серого, фиолетового и голубого. Умеренную   деятельность яможно наблюдать за океаном  и в полярных областях.

Где же молнии случаются чаще всего?

Район Земли с наибольшей активностью  молний находится над Демократической Республики Конго в Центральной Африке. Этот район с грозами круглый год, как результат, насыщенных влагой воздушных масс с Атлантического океана, сталкивающихся  в  горах.

А где наименьшее колличество молний?

Молния имеет свои низкие частоты в полярных районах. Она  редко видна  за Северным  Ледовитым океаном  и Антарктидой . Эти районы являются слишком холодными  для принимающих виды бурь, которые производят молнии. Молния также очень редко наблюдаются  над океаном.

Карта молний от спутника GOES-16: kiri2ll — LiveJournal

Кирилл Размыслович (kiri2ll) wrote,
2017-03-07 09:05:00 Кирилл Размыслович
kiri2ll
2017-03-07 09:05:00

Category: Среди установленных на борту запущенного в конце прошлого года метеоспутника GOES-16 инструментов имеется т.н. геостационарный картограф молний (Geostationary Lightning Mapper). Задача устройства — сбор в режиме реального времени информаций о частоте вспышек молний. Оно должно засекать их как днем, так и ночью независимо от плотности облаков. Картограф работает на длине волны 777.4 нм и может делать 500 кадров в секунду.  14 февраля прибор был впервые опробован. На изображении ниже показана карта молний в западном полушарии,  полученная им  за один час наблюдений.

Самое яркое скопление молний на карте — шторм, бушевавший в тот день на юго-востоке Техаса и породивший серию торнадо. Представленная ниже анимация показывает интенсивность молний в его эпицентре в режиме реального времени. Она составлена из изображений инструмента ABI (Advanced Baseline Imager), на которые наложены данные картографа молний. Зеленой линией обозначено побережье и город Хьюстон.

• Остров Пальма до и после извержения

  В сентябре расположенный на острове Пальма вулкан Кумбре-Вьеха начал извержение. Оно продолжалось до декабря и стало самым длительным за последние…

• Небесный водоворот над пустыней Атакама

  Европейская Южная обсерватория (ESO) опубликовала весьма эффектное фото. Оно было сделано у подножия горы Ла-Силья, расположенной в чилийской…

• Последствия торнадо в США глазами спутников Maxar

  11 декабря на юго-восток США обрушилась настоящая волна торнадо, ставших одними из самых разрушительных в истории страны. На данный момент известно о…

• Remove all links in selection

  Remove all links in selection

  {{ bubble.options.editMode ? ‘Save’ : ‘Insert’ }}

  {{ bubble.options.editMode ? ‘Save’ : ‘Insert’ }}

Photo

Hint http://pics.livejournal.com/igrick/pic/000r1edq

Как доехать до Завод по производству молний для одежды имени А. Иванкова. в Красногвардейском районе на автобусе, метро, маршрутке или троллейбусе?

Общественный транспорт до Завод по производству молний для одежды имени А. Иванкова. в Красногвардейском районе

Не знаете, как доехать до Завод по производству молний для одежды имени А. Иванкова. в Красногвардейском районе, Россия? Moovit поможет вам найти лучший способ добраться до Завод по производству молний для одежды имени А. Иванкова. от ближайшей остановки общественного транспорта, используя пошаговые инструкции.

Moovit предлагает бесплатные карты и навигацию в режиме реального времени, чтобы помочь вам сориентироваться в городе. Открывайте расписания, поездки, часы работы, и узнайте, сколько займет дорога до Завод по производству молний для одежды имени А. Иванкова. с учетом данных Реального Времени.

Ищете остановку или станцию около Завод по производству молний для одежды имени А. Иванкова.? Проверьте список ближайших остановок к пункту назначения: Шоссе Революции; Среднеохтинский Проспект; Шоссе Революции / Проспект Металлистов; Пр. Металлистов; Пр.

Большеохтинский 22; Полюстровский Пр..

Вы можете доехать до Завод по производству молний для одежды имени А. Иванкова. на автобусе, метро, маршрутке или троллейбусе. У этих линий и маршрутов есть остановки поблизости: (Автобус) 106, 183, 22 (Метро) 4 (Маршрутка) К137, К289, К530

Хотите проверить, нет ли другого пути, который поможет вам добраться быстрее? Moovit помогает найти альтернативные варианты маршрутов и времени. Получите инструкции, как легко доехать до или от Завод по производству молний для одежды имени А. Иванкова. с помощью приложения или сайте Moovit.

С нами добраться до Завод по производству молний для одежды имени А. Иванкова. проще простого, именно поэтому более 930 млн. пользователей доверяют Moovit как лучшему транспортному приложению. Включая жителей Красногвардейского района! Не нужно устанавливать отдельное приложение для автобуса и отдельное приложение для метро, Moovit — ваше универсальное транспортное приложение, которое поможет вам найти самые обновленные расписания автобусов и метро.

Карта США с молнией | Количество молний в штате

Эта карта молний в США поможет вам визуализировать, сколько ударов молний поразило ваш район в 2019 году. С помощью точных, гиперлокальных данных из нашей общей сети молний мы разбили удары молний от облака к земле с 2019 года по штатам.

В 2019 году в США мы зафиксировали 19 020 340 опасных ударов молнии «облако-земля». Где эти удары произошли? Используйте карту молний США ниже, чтобы узнать! Наведите указатель мыши на над каждым состоянием, чтобы увидеть удары молнии между облаками и землей, или щелкните на на состояниях, по которым вы хотите изучить дополнительные данные.

Теперь, когда вы ознакомились с картой, попробуйте ответить на следующие вопросы:

• В каком штате было больше всего ударов молний от облака до земли в 2019 году?
• В каком штате было наименьшее количество ударов молнии между облаками и землей в 2019 году?
• В какой части США в 2019 году произошло больше всего молний? Как вы думаете, почему это так? (Подсказка: ответы находятся в нашем отчете о молниях в США за 2019 год!)

Сеть земных сетей Total Lightning Network обнаружила 1

40 ударов молнии из облака в землю в Соединенном Королевстве.S. в 2019 году. Узнайте, где они произошли, с помощью этой карты молний: Нажмите, чтобы твитнуть

О наших данных карты молний в США

Как мы обнаруживаем молнии? Наша Total Lightning Network ™ — первая в своем роде. Наша сеть насчитывает более 1800 датчиков, охватывающих более 100 стран по всему миру, и является самой обширной и технологически продвинутой глобальной сетью освещения. Мы использовали эту сеть для построения нашей карты молний США.

---

Всего молний = удары облака-земля + удары внутри облаков

---

Наша способность контролировать молнии в облаках отличает нас от других сетей молний, ​​обеспечивая наиболее полную систему оповещения о грозах.Обнаружение молний в облаках позволяет нам быстрее генерировать предупреждения о грозах и предупреждать о других формах суровой погоды, таких как торнадо, нисходящие потоки и град.

Зайдите на сайт Lightning Detection 101, чтобы узнать, как мы обнаруживаем удары и как работает наша сеть.

Ознакомьтесь с нашими последними отчетами о молниях

Хотите глубже погрузиться в наши данные о молниях? Вы можете нажать на отчеты о молниях для США ниже.

Глобальная грозовая активность

Где чаще всего вспыхивает молния? По данным спутниковых наблюдений, это происходит чаще над сушей, чем над океанами. И молнии, кажется, чаще случаются ближе к экватору.

На приведенной выше карте показано среднегодовое количество вспышек молний на квадратный километр с 1995 по 2013 год. Области с наименьшим количеством вспышек в год — серые и пурпурные; области с наибольшим количеством вспышек молний — до 150 в год на квадратный километр — ярко-розовые.

Карта основана на данных, собранных с 1998–2013 гг. Датчиком визуализации молний (LIS) на спутнике НАСА по измерению тропических осадков, и с 1995–2000 гг. С помощью оптического детектора переходных процессов (OTD) на спутнике OrbView-1 / Microlab.Вспышки выше 38 градусов северной широты наблюдались только OTD, поскольку спутник летел на более высокие широты.

Более высокая частота освещения над сушей имеет смысл, потому что твердая земля поглощает солнечный свет и нагревается быстрее, чем вода; это означает, что существует более сильная конвекция и большая нестабильность атмосферы, что приводит к образованию грома и молний, ​​вызывающих штормы.

По словам Дэниела Сесила из НАСА, члена группы молний Глобального центра гидрологии и климата, данные также выявили некоторые интересные региональные тенденции.Например, ученые наблюдали большое количество вспышек в течение мая в долине Брахмапутры на Дальнем Востоке Индии. Режимы отопления и погодные условия нестабильны и изменчивы в это время — как раз перед началом сезона дождей, который приносит много дождей, но гораздо меньше молний. Напротив, в регионах Центральной Африки и северо-западной части Южной Америки в течение всего года бывает большое количество молний.

Как показано на карте, наибольшее количество молний случается на востоке Демократической Республики Конго и на озере Маракайбо на северо-западе Венесуэлы.

Сесил отметил, что данные за несколько лет не обязательно привели к заметным различиям в общей картине по сравнению с более ранними картами. «Более длинная запись позволяет нам более уверенно идентифицировать некоторые из этих более мелких деталей», — сказал он. «Мы можем изучать сезонность и изменчивость в течение дня и из года в год».

Изображение NASA Earth Observatory, сделанное Джошуа Стивенсом с использованием данных LIS / OTD, полученных от группы Lightning Group Глобального центра гидрологии и климата. Подпись Кэтрин Хансен.

границ | Определение местоположения удара молнии на основе данных трехмерного метеорологического радара

Инструкция

Молния — это электрическая искра в атмосфере между облаками, воздухом или землей (Maggio et al., 2009). Его высокое напряжение, высокая температура и другие физические воздействия могут мгновенно вызвать огромную разрушительную силу, которая может нанести ущерб личной безопасности наземного персонала. В частности, молния легко может нанести ущерб коммерческим зданиям, электрическому оборудованию, жилым домам.Благодаря быстрому экономическому развитию и значительному увеличению количества электрического оборудования, грозовые бедствия вошли в десятку самых серьезных стихийных бедствий, объявленных Международным десятилетием по уменьшению опасности стихийных бедствий (Национальная лаборатория сильных штормов NOAA, 2021). Более того, молния — это мелкомасштабное явление сильной конвективной погоды, которое затрудняет точное прогнозирование. Поскольку молнии всегда возникают во время конвективных бурь с небольшими пространственными масштабами и короткими жизненными циклами, метеорологический радар является одним из лучших оперативных инструментов, которые могут отслеживать детальные трехмерные (трехмерные) структуры таких бурь с высоким пространственным и временным разрешением.Таким образом, автоматическое извлечение характеристик, связанных с молнией, из данных трехмерного метеорологического радара для определения местоположения удара молнии значительно улучшит будущие прогнозы молний.

Текущие исследования молний можно условно разделить на две категории: численный анализ и статистические методы. Численный анализ — это мезомасштабная система численного прогнозирования погоды, которая в основном использует модель исследования и прогнозирования погоды (WRF) и другие модели для моделирования процессов сильной конвекции и обсуждает влияние различных схем физической параметризации на эффект моделирования (Лаборатория метеорологии NCAR Mesoscale & Microscale, 2021 г. ).Barthe et al. (2010) оценили общее количество молний с помощью модели WRF в соответствии с корреляцией между скоростью вспышки и доступными параметрами модели (например, путь ледяной воды, произведение потока массы льда). Zepka et al. (2014) использовали модель WRF для изучения потенциальных мест молний на основе вероятности возникновения молний в интересующем месте. Giannaros et al. (2016) использовали молнию для улучшения конвективных представлений путем управления триггерами схем параметризации модели конвекции на основе WRF-LTNGDA.Gharaylou et al. (2020) использовали модель WRF-ELEC для прогнозирования воздействия начальных условий на грозовую активность. Однако грубое временное и пространственное разрешение, используемое в методе численного анализа, ограничивает их применимость в задачах точного определения местоположения удара молнии.

Статистические методы обычно применяются для изучения молний на основе предварительных знаний. Комбинируя алгоритм пространственной кластеризации приложений на основе плотности с шумом (DBSCAN) и алгоритм плотности ядра, Chen et al. (2017) устранены незначительные локации с редкими ударами молнии. Национальное управление по исследованию океанов и атмосферы (NOAA) и Кооперативный институт метеорологических спутниковых исследований (CIMSS) разработали в 2018 году эмпирическую модель вероятности сильной (ProbSevere) модели. Она автоматически извлекает информацию, касающуюся развития грозы, из нескольких источников данных для своевременного получения кратких данных. краткосрочные статистические прогнозы интенсивности грозы (Cintineo et al., 2018). Wang et al. (2019) установили вероятностную модель предупреждения о сильной конвективной погоде, такой как град и молния, с помощью множественной логистической линейной регрессии.Zhang et al. (2020) представили метод определения конвективного шторма на основе плотности для данных метеорологического радиолокатора. North et al. (2020) использовали уравнение теплопроводности для определения ядра перераспределения, и было показано, что простая схема линейной адвекции хорошо работает на примере прогнозирования молний. Yücelbaş et al. (2021) использовали эффективные метеорологические параметры для предварительной оценки молнии на основе расстояния. Mostajabi et al. (2019) использовали методы машинного обучения для успешного ретроспективного прогнозирования ближайших и далеких грозовых опасностей на основе наблюдений за метеорологическими параметрами на одном месте.Карами и др. (2020) представили основанный на машинном обучении метод обнаружения вспышек молний с использованием расчетов индуцированных молнией напряжений на линии передачи. Zhu et al. (2021) представили подход к машинному обучению (машины опорных векторов) для классификации гроз между облаками и землей. Тем не менее, эти методы используют ограниченное количество факторов данных для анализа взаимосвязи с местами ударов молнии, и эффекты распознавания часто неудовлетворительны.

Метеорологический радар — один из самых эффективных инструментов для наблюдения за возникновением молний.Его можно использовать для косвенной идентификации процесса электрификации во время развивающейся грозы, потому что захваты и частицы града возвращают большие отражающие эхо (Wei and Hsieh, 2020). В качестве высоконадежных данных в области метеорологического обнаружения данные радаров широко рассматривались метеорологами, и было проведено множество исследований и практических методов. Лу и др. (2017) представили модель пространственной решетки, основанную на выборке частиц, которая была предложена для поддержки как представления, так и анализа метеорологической информации.Для анализа данных метеорологического радиолокатора использовалась стратегия 3D-моделирования (Lu et al., 2018). Основываясь на данных девяти срезов метеорологических радиолокаторов на разных высотах, Wang et al. (2018) использовали модель сверточной нейронной сети для определения пространственных структур трехмерных аномальных облаков при выпадении града. Jiang et al. (2019) использовали сверточные нейронные сети с несколькими источниками для извлечения характеристик различных данных, связанных с погодой, полученных с доплеровского радара, для определения гроз и штормов. Ling et al.(2020) предложили новый метод, основанный на составных автокодировщиках, для идентификации аномальных эхо-изображений метеорологических радиолокаторов. Ли и др. (2020a) построили набор данных из эхо-изображений метеорологического радиолокатора с использованием различных глубинных моделей, таких как простая сверточная нейронная сеть (CNN), рекуррентная нейронная сеть (S-RCNN) и пространственно-временная рекуррентная сверточная нейронная сеть (ST-RCNN). Сравнивались характеристики распознавания обучающих моделей во время грозы и шторма. Чжоу и др. (2020) предложили новую сеть глубокого обучения на основе семантической сегментации для прогнозирования текущей погоды от облака до земли под названием LightningNet.Эта модель обеспечивает надежное прогнозирование погоды в области молний с использованием данных из нескольких источников.

Как упоминалось выше, текущие связанные эксперименты в значительной степени основаны на данных двумерного проекционного радара или регенерированных данных радара продукта. Фактически, когда оборудование метеорологического радиолокатора работает, оно сканирует окружающее трехмерное пространство, и полученные радиолокационные данные имеют очевидные трехмерные характеристики. Эти исследования игнорируют потенциальные трехмерные характеристики радиолокационных данных. Трудно восстановить реальную трехмерную пространственную сцену данных вокруг цели, что привело к определенным недостаткам соответствующих исследований.Машинное обучение может извлекать информацию о скрытых функциях из многомерных данных, и стало возможным распознавание мест ударов молнии на основе трехмерных данных радарного обнаружения.

В этой статье мы сначала преобразовываем проблему определения местоположения удара молнии в проблему классификации. Затем скользящее окно используется для создания набора данных о молниях на основе данных трехмерного метеорологического радара и данных о местоположении молний. Кроме того, логистическая регрессия, случайный лес, k-ближайшие соседи и сверточная нейронная сеть используются для определения мест удара молнии.Вклад этой статьи — первая попытка применить методы глубокого обучения к идентификации местоположения удара молнии на основе данных трехмерного радара, тем самым заложив основу для последующего точного прогнозирования местоположения молнии в реальном времени. Ожидается, что эта работа предоставит новый метод смягчения и предотвращения метеорологических и грозовых бедствий.

Остальная часть этого документа организована следующим образом. В Data мы вводим использованные данные и область исследования.В методологии мы предоставляем подробную информацию о создании набора данных на основе данных о местоположении молнии и данных трехмерного метеорологического радара и кратко представляем используемые алгоритмы классификации, включая логистическую регрессию, случайный лес, k-ближайших соседей и сверточную нейронную сеть. . В разделе «Эксперименты » мы представляем экспериментальную установку и результаты. Наконец, мы завершаем и обсуждаем направления будущих исследований в. Выводы и предложения для будущей работы .

Данные

Данные и предварительная обработка

Данные о местонахождении молний и данные трехмерных метеорологических радаров предоставлены Метеорологическим бюро Нинбо. Данные о местонахождении молний получают с помощью систем определения местоположения молний ADTD (Advanced TOA and Direction system), а ADTD — это наземные датчики обнаружения молний с расширенными возможностями определения времени прибытия и направления. В настоящее время система метеорологического управления широко используется в Китае. Его эффективность обнаружения составляет от 80 до 90%, а ошибка обычно составляет от нескольких сотен метров до нескольких километров.Радиус обнаружения одной станции системы определения местоположения молнии составляет примерно 300 км (Shi, 2016; Xu and Zhou, 2017). Данные о молниях содержат поля, обозначающие время, местоположение (широту и долготу), эффект полярности, пиковую интенсивность, крутизну и другую информацию о процессе отражения наземной вспышки, что очень помогает при изучении грозовой активности. В этой статье удаляются данные о молниях с интенсивностью менее 10 кА, а также удаляются те, для которых соответствующие значения сетки радарного комбинированного отражения (CR) меньше 10 дБз, чтобы обеспечить точность данных. После предварительной обработки данные о местонахождении молнии используются в качестве достоверной информации. Существует четкая корреляция между появлением молний и высот радиолокационных эхосигналов и их интенсивностью (Michimoto, 1991; Futyan and Del Genio, 2007). В то же время данные метеорологического радиолокатора считаются надежными данными обнаружения в метеорологической области. Некоторые ученые использовали данные радара для прогнозирования данных о молниях. Поэтому мы использовали данные радиолокационного эхо-сигнала для идентификации молний, ​​надеясь предоставить предварительные исследования для прогнозирования молний на основе радиолокационных данных.

Данные метеорологического радиолокатора, используемые в этой статье, сканируются и генерируются системой доплеровского метеорологического радиолокатора S-диапазона. Доплеровский метеорологический радар имеет высокое пространственно-временное разрешение (1 км / 6 мин). Он предоставляет информацию о положениях и интенсивности частиц осадков, а также информацию о движении частиц. Следовательно, это эффективный инструмент для мониторинга микромасштабных и мезомасштабных конвективных систем и играет важную роль в обнаружении суровой погоды. Метеорологические радары выполняют 3D-сканирование атмосферы.Радарная система сканирует полный объем каждые 5–6 мин. Он сканирует, начиная с наименьшего угла возвышения, а затем постепенно увеличивает угол сканирования. Наконец, он предоставляет данные для девяти углов возвышения в соответствии с определенной стратегией сканирования. Каждое сканирование высоты образует конус с выходными данными двухмерного растра одинакового размера, и все двухмерные растровые данные, созданные под разными углами возвышения, составляют трехмерные растровые данные со строгим вертикальным выравниванием (Han et al., 2019). В этой статье данные трехмерного метеорологического радара используются в качестве входных данных для определения мест удара молнии.

Район исследования

Нинбо — провинциальный город на северо-востоке провинции Чжэцзян Китайской Народной Республики, как показано на Рисунке 1. Пространственная протяженность (28 ° 51 ‘- 30 ° 33’ с.ш.; 120 ° 55 ‘- 122 ° 16 ′ в.д.). Он ограничен на востоке Восточно-Китайским морем и архипелагом Чжоушань, на севере заливом Ханчжоу (через который он выходит на Цзясин и Шанхай), на западе — Шаосином, а на юге — Тайчжоу. В Нинбо часто случаются грозы, а прямые экономические потери от ударов молний достигают миллионов юаней ежегодно.Поэтому Нинбо выбран в качестве области исследования в этой статье.

РИСУНОК 1 . Географические положения Нинбо.

Методология

Создание набора данных

Во-первых, данные о молниях и данные радара должны быть сопоставлены в пространстве и во времени. Полное радиолокационное сканирование генерирует один полный набор данных радиолокационного объема, занимая приблизительно 5–6 минут. Таким образом, для конкретного полного набора данных радара выбираются данные о молниях, которые возникают в течение периода сканирования данных радара, а те, которые выходят за пределы пространственной протяженности конкретных данных радара, удаляются для обеспечения пространственной согласованности. Затем окончательно выбранные данные о молниях и конкретные данные радара образуют одну группу, в которой данные о молниях и данные радара хорошо согласованы в пространстве и во времени. Поэтому набор данных в этой статье построен на основе групп по стратегии скользящего окна. Сначала на основе данных растра отражательной способности радара создается скользящее окно размером M × N (M — размер строки, N — размер столбца) для получения образцов признаков. Каждая выборка функций содержит девять слоев растровых данных отражательной способности радара в скользящем окне (размером M × N).Во-вторых, если одна или несколько точек данных о молнии расположены в центральной сетке скользящего окна, образец в этом скользящем окне помечается как 1 (с молнией). В противном случае соответствующий образец помечается как 0 (без молнии). На рисунке 2 показано извлечение данных о характеристиках с помощью молнии (образцы, отмеченные цифрой 1). После обхода скользящего окна создается набор данных с метками 1 или 0.

РИСУНОК 2 . Извлечение данных о функциях с помощью молнии.

Мы собираем 30 447 образцов с меткой 1 и 493 557 образцов с меткой 0, всего 524 004 образца с июля по сентябрь.Эти данные обрабатываются и упаковываются для создания набора трехмерных пространственных данных. Мы делимся на обучающие наборы и тестовые наборы, и во время обучения они перемешивались случайным образом. Тестовое подмножество содержало выборки за вторую половину сентября 2018 года (104800 выборок), тогда как обучающее множество включало остальные выборки.

В течение периода обучения извлеченные данные признаков (образцы, помеченные 1 или 0) вводятся в различные алгоритмы классификации для обучения двухклассовой модели классификации. Кроме того, обученная модель применяется для идентификации новых образцов.Если результат классификации равен 1, это означает, что в образце есть молния. Если на выходе 0, значит в образце нет молнии. На рисунке 3 показан обзор решения, использованного в этой статье. Следует отметить, что это скользящее окно M × N может быть установлено в соответствии с конкретным приложением. Например, в этой статье мы установили размер скользящего окна 5 × 5 (5 столбцов и пять строк).

РИСУНОК 3 . Блок-схема решения для идентификации молний, ​​использованного в этой статье.

Алгоритмы классификации

Идентификация мест ударов молнии по данным метеорологических радиолокаторов рассматривается как проблема классификации. Мы используем некоторые часто используемые алгоритмы бинарной классификации, а именно логистическую регрессию (LR) (Wright, 1995; Kleinbaum et al., 2002), K-ближайших соседей (KNN) (Dudani, 1976; Kramer, 2013), случайный лес (RF) (Liaw and Wiener, 2002; Pal, 2005) и сверточной нейронной сети (CNN) (Wang, et al., 2019; Sothe et al., 2020) для проведения наших экспериментов на основе набора данных, построенного в предыдущий раздел.Ниже приводится краткое введение в эти подходы.

Логистическая регрессия (LR): LR — это, по сути, метод классификации (Cheng et al. , 2006). Чтобы решить проблему классификации, модель обучается в соответствии с некоторыми известными обучающими наборами, а затем предсказываются классы новых данных. Цель LR — найти границу принятия решения с достаточной степенью различения, чтобы две категории можно было хорошо разделить. В этой статье параметры, которые мы использовали в LR, устанавливаются следующим образом: штраф — L2-регуляризация, сила, обратная регуляризации, — 1, максимальное количество итераций для сходимости решателя — 500, и двоичная задача подходит для каждой метки.

K-ближайших соседей (KNN): KNN — это алгоритм классификации (Liu et al., 2019). Чтобы определить категорию неизвестного образца, KNN использует все образцы известных категорий в качестве эталонов и вычисляет расстояния между неизвестным образцом и всеми известными образцами. Выбираются K известных образцов, которые наиболее близки к неизвестному образцу. Согласно правилу большинства голосов, неизвестная выборка и K-ближайшие выборки классифицируются в одну категорию. Мы устанавливаем параметры KNN: количество соседей — 9, размер листа — 5, количество параллельных заданий для поиска соседей — 1.

Случайный лес (RF): RF обычно используются в регрессии и классификации, поскольку они повышают точность прогнозирования результирующей модели без значительного увеличения количества требуемых вычислений (Gao et al., 2019; Li et al., 2020b) . RF не чувствителен к многомерной общей линейности, результаты относительно устойчивы к отсутствующим и несбалансированным данным и могут эффективно предсказывать эффекты до тысяч независимых переменных. Параметры RF в этой статье мы устанавливаем как: количество деревьев в лесу — 100, максимальная глубина дерева — 5, random_state — это начальное число, используемое генератором случайных чисел, установленным на 2.

Сверточная нейронная сеть (CNN): CNN — это тип нейронной сети прямого распространения, которая включает вычисления свертки и имеет глубокую структуру (Lei et al., 2019; Wan et al., 2019). В области глубокого обучения CNN добились больших успехов в классификации изображений. CNN обладают способностью характеризовать обучение; они могут классифицировать входную информацию в соответствии с ее иерархической структурой и идентифицировать аналогичные функции в разных местах в космосе. В этой статье структура CNN состоит из трех частей: входного слоя, скрытого слоя и выходного уровня.Входной слой может обрабатывать многомерные данные. Мы помещаем обучающий набор данных во входной слой. Скрытый слой — это ядро ​​CNN, включая сверточный слой, уровень объединения и полностью связанный слой. Для задач классификации выходной слой возвращает вероятность того, что входное изображение принадлежит определенной категории. Для нас выходом выходного слоя является вероятность места удара молнии.

На рисунке 4 показана общая архитектура CNN, использованная в этой статье.CNN имеет семь слоев, два сверточных слоя и два слоя объединения, которые появляются попеременно. К последней карте объектов подключены три полностью связанных (FC) слоя. Наконец, полностью связанные слои выводят окончательные результаты классификации. Размер набора данных, вводимого в CNN, составляет 9 × 5 × 5, а размер фильтра установлен на 9 × 1 × 1 (здесь девять относятся к данным метеорологического радара на девяти различных высотах). 9 × 5 × 5 на первом уровне означает, что на этом уровне имеется девять различных радаров возвышения и что каждый уровень имеет размер 5 × 5.9 × 4 × 4 во втором слое означает, что карта признаков, созданная после объединения выборок, имеет размер 9 × 4 × 4. Другие уровни аналогичны результатам вывода полностью связанного слоя (FC). Мы используем потерю кросс-энтропии в качестве целевой функции для обучения CNN. Для оптимизации оптимизатор Adam используется для обучения сети, размер пакета составляет 64, а количество эпох установлено на 100. Скорость обучения составляет 0,001. Обратите внимание, что в отличие от традиционных подходов к машинному обучению, CNN могут быть непосредственно применены к радиолокационным изображениям без необходимости использования описанных выше функций ручной работы.

РИСУНОК 4 . Архитектура CNN, использованная в этом исследовании.

Эксперименты

Экспериментальная установка

В этой статье мы проводим сравнительные эксперименты с набором данных, созданным с помощью методологии . Для этих методов классификации обучающий набор используется для обучения модели, а тестовый набор используется для проверки результатов классификации молний. Короче говоря, цель состоит в том, чтобы изучить результаты классификации, которые рассматриваются как результаты идентификации мест удара молнии.

Кроме того, все алгоритмы классификации, используемые в этой статье, выполняются в среде python37. Эти методы машинного обучения (LR, RF и KNN) разработаны с использованием библиотеки scikit-learn (sklearn). Sklearn — это простой и эффективный инструмент для прогнозного анализа данных. PyTorch’s используется для эффективной реализации подхода CNN. CNN использует графический процессор для ускорения процесса вычислений. Кроме того, аппаратная среда содержит процессор Core i7-9500 (2,6 ГГц) и графический процессор GeForce GTX 1065.

Критерии производительности

Матрица неточностей может использоваться для оценки точности результатов двоичной классификации (Stehman, 1997). Используется матрица неточностей, представленная в таблице 1. В таблице 1 Tp и TN представляют количество истинно положительных и истинно отрицательных случаев соответственно, а FP и FN обозначают количество ложноположительных и ложноотрицательных случаев соответственно (Pakdaman et al., 2020). В таблице 1 «удар» и «без удара» обозначают события, связанные с ударами молнии и без ударов молнии, соответственно.

ТАБЛИЦА 1 . Матрица путаницы.

На основании таблицы 1 для оценки производительности предложенных алгоритмов рассматриваются семь общепринятых критериев: точность, частота ложных срабатываний (FPR), отзыв, точность, F-мера, площадь под кривой (AUC) и точность- отзыв (PR) (Пакдаман и др., 2020; Луке и др., 2019; Софаер и др., 2019). Точность интуитивно представляет собой способность классификатора не маркировать отрицательный образец как положительный и может быть рассчитана следующим образом:

Частота ложных положительных результатов (FPR): Доля реальных отрицательных примеров, предсказанных как положительные, может быть рассчитана следующим образом:

Отзыв способность классификатора находить все положительные образцы и может быть рассчитана следующим образом:

Точность — это пропорция правильных прогнозов к общему количеству прогнозов:

Точность = TP + TNTP + FN + FP + TN (6)

F-меру можно интерпретировать как средневзвешенное значение точности и отзыва, где наилучшая F-мера равна 1, а наихудшая — 0. Относительные вклады точности и полноты в F-меру равны. Формула для F-меры:

F — мера = 2 * точность * отзыв точность + отзыв (7)

Площадь под кривой рабочих характеристик приемника (ROC AUC) определяется как площадь, ограниченная осями координат под ROC. кривой (Luque et al., 2019). Значение этой области не может быть больше 1. Диапазон значений AUC составляет от 0,5 до 1. Чем ближе AUC к 1,0, тем выше достоверность метода обнаружения; когда он равен 0.5, подлинность самая низкая, и метод не имеет прикладной ценности.

Воспоминание с точностью (P-R) — полезный показатель успеха прогнозирования, когда классы очень несбалансированы (софаер и др., 2019; Сайто и Ремсмайер, 2015). Когда количество положительных образцов значительно меньше количества отрицательных образцов, кривая P-R может более интуитивно выражать различия между моделями, чем другие показатели, что более уместно. Поскольку собранный набор данных содержит несбалансированные данные, требуется P-R.В этой статье мы используем площадь под кривой P-R для выражения кривой P-R.

Анализ результатов

Мы проводим эксперименты с использованием созданного набора данных для сравнения производительности четырех моделей, а именно LR, KNN, RF и CNN. Точность, частота ложных срабатываний (FPR), отзыв, точность, F-мера, площадь под кривой (AUC) и точность отзыва (P-R) тестовых образцов, полученных с помощью трех моделей, записываются как окончательные результаты. Для этих индикаторов лучше использовать меньшие FPR, и чем больше другие показатели, тем они лучше.

Таблица 2 показывает, что модель с лучшими характеристиками с точки зрения распознавания мест удара молнии — это CNN, за ней следуют RF и KNN, а LR имеет худшую производительность. CNN имеет лучшую точность, отзывчивость, точность и F-меру, а также самый низкий FPR — 0,158. Что еще более важно, производительность CNN по AUC и P-R намного превосходит показатели других моделей. P-R — важный индикатор идентификации модели. Площадь под кривой PR, полученная CNN, составляет 0,534, что составляет 0. 059 выше, чем у других лучших моделей. Это показывает, что CNN может не только лучше получать особенности скрытых данных среди многослойных радиолокационных данных, но также обладает лучшими модельными возможностями и может адаптироваться к сложным многомерным данным. Примечательно, что РФ лучше всех работает без CNN. Его P-R и другие критерии (кроме Recall и AUC) являются лучшими среди трех методов машинного обучения, что указывает на то, что RF также является эффективным алгоритмом и оказывает определенное влияние на идентификацию ударов молнии.Среди всех методов LR работает хуже всех. Мало того, что его AUC и P-R худшие, но и его FPR — самый высокий среди всех моделей, что показывает, что LR испытывает трудности с идентификацией мест удара молнии.

ТАБЛИЦА 2 . Результаты показаны в разных моделях.

Кроме того, все модели имеют высокую точность, но значения PR для модели LR, модели DT и модели KNN не работают. Это означает, что при идентификации ударов молнии одна только точность не может измерить истинную точность данной модели. Это может быть связано с дисбалансом между положительными и отрицательными выборками в созданном наборе данных. Бесспорно, что модель CNN имеет лучший эффект распознавания, и мы используем ее для последующего анализа случаев.

Пример 1– 20 сентября 2018 г.

Чтобы проверить модель CNN, мы применяем модель в реальной среде. Под влиянием скоплений конвективных облаков 20 сентября 2018 г. в Нинбо на северо-востоке провинции Чжэцзян Китая произошли интенсивные молнии. Центр государственной метеорологической службы Китая (CMA) выпустил предупреждение о грозе.Поэтому для использования выбираются данные метеорологического радара, полученные из Нинбо в 10:54 (всемирное время) в этот день.

Lightning не особо стабилен и нормально дрейфует. Отклонение центра грозы составляет менее 5%, а точность определения местоположения находится в пределах допустимой (Huang et al., 2019). Мы полагаем, что для более точной количественной оценки и оценки результатов распознавания модели определенное место удара молнии в пределах 1 км от места удара молнии также является эффективным.

На рисунке 5 показано наблюдаемое положение удара молнии и результат, определенный моделью CNN. Верхняя часть рисунка представляет собой распределение наблюдаемого положения удара молнии, а нижняя часть — результат идентификации модели CNN. Средняя вероятность правильного попадания, выявления промаха, выявления ложного для этого случая составила 0,763, 0,235, 0,237. Можно видеть, что CNN может идентифицировать приблизительное местоположение молнии, а модель имеет хороший эффект распознавания в отношении концентрированной молнии, что доказывает, что возможно использовать CNN в сочетании с данными радара в реальной среде для идентификации молнии. .Однако недостатком является то, что диапазон местоположений ударов молнии, определенных CNN, больше, чем фактическая зона приземления. Эти ситуации могут быть связаны с тем, что обучающих выборок модели недостаточно или что некоторые молнии не могут быть обнаружены оборудованием для определения местоположения молний. Также возможно, что мы упустили из виду некоторые параметры, которые имеют важное влияние на распознавание молнии. Кроме того, еще одним недостатком является то, что модель CNN не идеальна для распознавания дискретных данных о местоположении молнии.Некоторые разрозненные молнии не распознаются.

РИСУНОК 5 . Места молний, ​​наблюдаемые и идентифицированные моделью CNN 20 сентября 2018 г. (в верхней части синяя точка представляет наблюдаемую молнию. В нижней части темно-синяя точка (Miss_lightning) — это не идентифицированная молния, серая точка (False_lightning) представляет ложно сообщил о молнии, а красная точка представляет правильно идентифицированную молнию.).

Пример 2– 21 сентября 2018 г.

23 августа 2018 г. в южной части Нинбо произошло несколько гроз.Для исследования мы выбрали данные радара в 06:48 UTC в тот день. На рисунке 6 показаны места молний, ​​наблюдаемые и идентифицированные моделью CNN. На рисунке 6A показаны наблюдаемые места ударов молнии. и на рисунке 6B показаны результаты ударов молнии, идентифицированные CNN. Средняя вероятность правильного попадания, выявления промаха, выявления ложного для этого случая составила 0,725, 0,271, 0,275. В этом случае модель CNN также может идентифицировать приблизительное местоположение мест удара молнии, но результаты идентификации дискретно распределенных точек молнии плохие и не могут быть подготовлены для идентификации.Тем не менее, можно использовать модель CNN для определения мест удара молнии.

РИСУНОК 6 . Места молний, ​​наблюдаемые и идентифицированные моделью CNN 21 сентября 2018 г. (на рисунке 6A синяя точка представляет наблюдаемую молнию. На рисунке 6B темно-синяя точка (Miss_lightning) — это не идентифицированная молния, серая точка (False_lightning) представляет ошибочно сообщенная молния, а красная точка представляет правильно идентифицированную молнию).

Выводы и предложения для будущей работы

В этой статье мы преобразовываем задачу определения местоположения удара молнии в задачу бинарной классификации, а стратегия скользящего окна используется для создания набора данных, подходящего для определения местоположения удара молнии на основе Данные трехмерного метеорологического радиолокатора. Затем на основе созданного набора данных применяются четыре общих алгоритма классификации (LR, RF, KNN и CNN) для исследования идентификации мест удара молнии. Результаты показывают, что CNN обладает лучшими характеристиками с точки зрения определения мест удара молнии. Его точность — 0,842, отзыв — 0,604, точность — 0,967, FPR — 0,158, а площадь под кривой P-R также выдающаяся — 0,534. За CNN следуют RF и KNN, худшие показатели у LR.Это доказывает, что метод глубокого обучения может проводить автономное изучение данных пространственных объектов с поддержкой большого количества многомерных данных и может получать больше скрытых информационных взаимосвязей данных, чем другие подходы. Распознавание места удара молнии на основе трехмерных данных радарного обнаружения является эффективным и может быть использовано до определенной степени. Однако, поскольку возникновение молнии является относительно маловероятным событием, его трудно идентифицировать с помощью данных метеорологического радиолокатора. Суть данной ситуации — проблема несбалансированной классификации. При построении набора данных мы не принимаем во внимание сбалансированный план выборки, что в определенной степени вызывает проблему определения слишком большого места удара молнии с помощью модели CNN. В будущем будет рассмотрено влияние несбалансированных образцов на определение мест удара молнии. Кроме того, с быстрым развитием глубокого обучения все большее количество методов и технологий может применяться для распознавания ударов молнии.Другие методы моделирования могут дать лучшие результаты в отношении распознавания ударов молнии. Нам необходимо оценить эти многочисленные методы в будущем. Мы надеемся получить более точный метод определения мест удара молнии и снизить количество ложных срабатываний при обнаружении молний, ​​чтобы обеспечить определенную поддержку принятия решений для предотвращения и смягчения последствий стихийных бедствий.

Заявление о доступности данных

В данном исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Эти данные можно найти здесь: https://github.com/zyd530/Data.

Вклад авторов

Концептуализация и дизайн исследования, ML, YZ и MC; Сбор данных, ML и JZ; Анализ и интерпретация данных, ML, YZ, MY, ZM и MW; Написание и подготовка оригинальных черновиков, ML, YZ, MY, ZM; Получение финансирования, ML и MC. Все авторы внесли свой вклад в доработку статьи, прочитали и одобрили представленную версию.

Финансирование

Проект NSCF (41871285).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все претензии, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно относятся к их аффилированным организациям или к претензиям издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или заявление, которое может быть сделано его производителем, не подлежат гарантии или одобрению со стороны издателя.

Благодарности

Большое спасибо рецензентам за их ценные комментарии. Работа поддержана проектом NSCF (41871285).

Ссылки

Барт, К., Дайерлинг, В., и Барт, М. К. (2010). Оценка полной молнии по различным параметрам шторма: исследование модели разрешения облаков. J. Geophys. Res. Атмос. 115 (Д24). doi: 10.1029 / 2010jd014405

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чен, Дж. П., Тан, Б., и Лиан, С. З. (2017). Интеллектуальный анализ данных для корреляционных правил молний в провинции Хубэй. J. Appl. Sci. 35 (1), 42–50. DOI: 10.3969 / j.issn.0255-8297.2017.01.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cheng, Q., Varshney, P. K., and Arora, M. K. (2006). Логистическая регрессия для выбора признаков и мягкой классификации данных дистанционного зондирования. IEEE Geosci. Письмо дистанционного зондирования. 3 (4), 491–494. doi: 10.1109 / lgrs.2006.877949

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cintineo, J. L., Pavolonis, M. J., Sieglaff, J. M., Lindsey, D. T., Cronce, L., Gerth, J., et al. (2018). Модель NOAA / CIMSS ProbSevere: объединение технологии Total Lightning и проверки. Прогноз погоды. 33 (1), 331–345. doi: 10.1175 / waf-d-17-0099.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дудани, С. А. (1976). Взвешенное по расстоянию правило K-ближайшего соседа. IEEE Trans. Syst. Мужчина. Киберн. СМЦ-6 (4), 325–327. doi: 10.1109 / tsmc.1976.5408784

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Футян Дж. М. и Дель Генио А. Д. (2007). Связь между молнией и свойствами конвективных кластеров облаков. Geophys.Res. Lett. 34 (15), L15705. doi: 10.1029 / 2007gl030227

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гао, С., Ли, М., Лян, Ю., Маркс, Дж., Кан, Ю. и Ли, М. (2019). Прогнозирование пространственно-временной законности уличных парковок с использованием открытых данных и машинного обучения. Ann. ГИС 25 (4), 299–312. doi: 10.1080 / 19475683.2019.1679882

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Gharaylou, M., Farahani, M. M., Mahmoudian, A., and Hosseini, M. (2020). Прогнозирование грозовой активности с использованием модели WRF-ELEC: влияние начальных и граничных условий. J. Atmos. Солнечно-земная физика. 210, 105438. doi: 10.1016 / j.jastp.2020.105438

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джаннарос, Т. М., Котрони, В., и Лагувардос, К. (2016). WRF-LTNGDA: метод ассимиляции данных о молниях, реализованный в модели WRF для улучшения прогнозов осадков. Environ. Модель. Софтв. 76, 54–68. doi: 10.1016 / j.envsoft.2015.11.017

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хан, Л., Сунь, Дж., И Чжан, В.(2019). Сверточная нейронная сеть для прогнозирования текущей погоды в конвективном шторме с использованием данных трехмерного доплеровского метеорадара. IEEE Trans. Geosci. Дистанционное зондирование 58 (2), 1487–1495. doi: 10.1109 / TGRS. 2019.2948070

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Huang, L., Sheng, S.U., Yang, X., Jun, H.U., and Liu, Z. (2019). Прогнозирование молниеносных тенденций Lls с улучшенной плотностью. Изоляторы и ограничители перенапряжения (01), 76–83. doi: 10.16188 / j.isa.1003-8337.2019.01.013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Jiang, Y., Яо, Дж., И Цянь, З. (2019). Метод прогнозирования гроз и штормовой погоды на основе многоисточниковой сверточной нейронной сети. Доступ IEEE 7, 107695–107698. doi: 10.1109 / access.2019.2932027

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Karami, H., Mostajabi, A., Azadifar, M., Rubinstein, M., Zhuang, C., and Rachidi, F. (2020). Алгоритм локализации молнии на основе машинного обучения с использованием индуцированных молнией напряжений на линиях передачи. IEEE Trans. Электромагнит.Compat. 62 (6), 2512–2519. doi: 10.1109 / temc.2020.2978429

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кляйнбаум, Д. Г., Дитц, К., Гейл, М., Кляйн, М., и Кляйн, М. (2002). Логистическая регрессия . Нью-Йорк: Springer-Verlag.

Крамер О. (2013). «K-ближайшие соседи». в Уменьшение размерности с помощью неконтролируемых ближайших соседей . Берлин: Heidelberg Springer, 13–23. doi: 10.1007 / 978-3-642-38652-7_2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Lei, B., Ян, Л., Сюй, З. (2019). «Использование сверточной нейронной сети для классификации конвективных облаков по радиолокационным эхо-сигналам». в ICMO 2019: Международная конференция по метеорологическим наблюдениям; Декабрь 2019 г. Чэнду: IEEE, 1–3.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, X., Ян, C., Хуанг, W., Tang, J., Tian, ​​Y., and Zhang, Q. (2020a). Идентификация корневой гнили хлопчатника путем выбора множества признаков из изображений Sentinel 2 с использованием случайного леса. Дистанционное зондирование 12 (21), 3504. DOI: 10.3390 / rs12213504

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Li, Y. , Li, H., Li, X., Li, X., and Xie, P. (2020b). О моделях глубокого обучения для обнаружения штормовой бури. J. Internet Tech. 21 (4), 909–917. doi: 10.3966 / 160792642020072104001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Liaw, A., and Wiener, M. (2002). Классификация и регрессия по случайному лесу. R. News 2 (3), 18–22.

Google Scholar

Лю П., Ду, Дж. З., Лю, В. Г., и Доу, М. В. (2019). Модифицированный классификатор KNN для несбалансированного набора данных (на китайском языке). J. Северо-восток. Univ. (Естественные науки) 40 (7), 932. doi: 10.12068 / j.issn.1005-3026.2019.07.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лу, М., Чен, М., Ван, X., Мин, Дж., И Лю, А. (2017). Модель пространственной решетки, применяемая для метеорологической визуализации и анализа. Ijgi 6 (3), 77. doi: 10.3390 / ijgi6030077

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лу, М., Чен, М., Ван, X., Ю, М., Цзян, Ю. , и Ян, К. (2018). Стратегия трехмерного моделирования для анализа данных метеорологического радиолокатора. Environ. Науки о Земле. 77 (24), 1–10. doi: 10.1007 / s12665-018-7985-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Luque, A., Carrasco, A., Martín, A., and de las Heras, A. (2019). Влияние дисбаланса классов на показатели эффективности классификации на основе двоичной матрицы путаницы. Распознавание образов 91, 216–231. DOI: 10.1016 / j.patcog.2019.02.023

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Maggio, C. R., Marshall, T. C., and Stolzenburg, M. (2009). Оценки переносимого заряда и энергии, выделяемой вспышками молнии. J. Geophys. Res. Атмос. 114 (Д14). doi: 10.1029 / 2008jd011506

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мичимото, К. (1991). Исследование радиолокационных эхосигналов и их связи с грозовыми разрядами грозовых облаков в районе Хокурику. J. Meteorol. Soc. Jpn. 69 (3), 327–336. doi: 10. 2151 / jmsj1965.69.3_327

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Mostajabi, A., Finney, D. L., Rubinstein, M., and Rachidi, F. (2019). Прогнозирование возникновения молний по общедоступным метеорологическим параметрам с использованием методов машинного обучения. Npj Clim. Атмос. Sci. 2 (1), 1–15. doi: 10.1038 / s41612-019-0098-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

North, J., Stanley, Z., Kleiber, W., Deierling, W., Gilleland, E., и Штайнер, М. (2020). Статистический подход к быстрому прогнозированию потенциальных полей молний. Adv. Стат. Клим. Meteorol. Oceanogr. 6 (2), 79–90. doi: 10.5194 / ascmo-6-79-2020

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Pakdaman, M., Naghab, S. S., Khazanedari, L., Malbousi, S., and Falamarzi, Y. (2020). Прогнозирование молний с использованием подхода ансамблевого обучения для северо-востока Ирана. J. Atmos. Солнечно-земная физика. 209, 105417. DOI: 10.1016 / j.jastp.2020.105417

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Pal, M. (2005). Классификатор случайных лесов для классификации дистанционного зондирования. Внутр. Ж. дистанционное зондирование 26 (1), 217–222. doi: 10.1080 / 01431160412331269698

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сайто Т. и Ремсмайер М. (2015). График точности-отзыва более информативен, чем график ROC, при оценке двоичных классификаторов на несбалансированных наборах данных. PloS one 10 (3), e0118432. DOI: 10.1371 / journal.pone.0118432

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Shi, X. (2016). Сравнительный анализ эффективности обнаружения двух систем определения местоположения молний ADTD (на китайском языке). Meteorol. Hydrological Mar. Instr. 33 (3), 6–12. doi: 10.19441 / j.cnki.issn1006-009x.2016.03.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Софаер, Х. Р., Хоинг, Дж. А. и Ярневич, К. С. (2019). Площадь под кривой точности-отзыва как показатель производительности для редких двоичных событий. Methods Ecol. Evol. 10 (4), 565–577. doi: 10.1111 / 2041-210x.13140

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сот, К., Де Алмейда, К. М., Шимальский, М. Б., Ла Роса, Л. Е. К., Кастро, Дж. Д. Б., Фейтоса, Р. К. и др. (2020). Сравнительная производительность сверточной нейронной сети, машины взвешенных и обычных опорных векторов и случайного леса для классификации видов деревьев с использованием гиперспектральных и фотограмметрических данных. ГИС-наука и дистанционное зондирование 57 (3), 369–394.doi: 10.1080 / 15481603.2020.1712102

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Stehman, S. V. (1997). Выбор и интерпретация показателей точности тематической классификации. Дистанционное зондирование окружающей среды. 62 (1), 77–89. doi: 10.1016 / s0034-4257 (97) 00083-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Л., Чжан Х., Линь Г. и Линь Х. (2019). Сверточная нейронная сеть с небольшими исправлениями для картирования мангровых зарослей на уровне видов с использованием изображений дистанционного зондирования с высоким разрешением. Ann. ГИС 25 (1), 45–55. doi: 10.1080 / 19475683.2018.1564791

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wang, L., Wang, H., and Heng, Z. (2019). Метод быстрой идентификации и предупреждения о неблагоприятных погодных условиях с помощью доплеровского радара на основе улучшенного алгоритма TITAN. J. Atmos. Солнечно-земная физика. 193, 105080. doi: 10.1016 / j.jastp.2019.105080

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wang, P., Lv, W., Wang, C., and Hou, J. (2018-2018). «Распознавание градовых бурь на основе сверточной нейронной сети.”В WCICA 2018: 13-й Всемирный конгресс по интеллектуальному управлению и автоматизации. Чанша: IEEE, 1703–1708.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wei, C.-C., and Hsieh, P.-Y. (2020). Оценка почасового количества осадков во время тайфунов с использованием сверточных нейронных сетей на основе радарной мозаики. Дистанционное зондирование 12 (5), 896. doi: 10.3390 / rs12050896

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Райт, Р. Э. (1995). «Логистическая регрессия», в Чтение и понимание многомерной статистики .Редактор Л. Г. Гримм и П. Р. Ярнольд (Американская психологическая ассоциация), 217–244.

Google Scholar

Сюй Х. и Чжоу М. (2017). Оценка и анализ эффективности обнаружения на основе ADTD Lightning Location Network. Henan Sci. Tech. (01), 126–128.

Google Scholar

Ян, Л., Ван, Й., Ван, З., Ци, Й., Ли, Й., Янг, З. и др. (2020). Новый метод на основе составных автокодировщиков для выявления аномальных эхосигналов метеорологических радиолокаторов. EURASIP J.Wireless Com Netw. 2020 (1), 1–15. doi: 10.1186 / s13638-020-01769-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Yücelbaş,., Erduman, A., Yücelbaş, C., and Yildiz, F. (2021). Предварительная оценка удаленных молний с использованием эффективных метеорологических параметров. Arabian J. Sci. Англ. 46 (2), 1529–1539. doi: 10.1007 / s13369-020-05257-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зепка, Г. С., Пинто, О., и Сараива, А. С. В. (2014). Прогнозирование молний на юго-востоке Бразилии с использованием модели WRF. Атмос. Res. 135-136, 344–362. doi: 10.1016 / j.atmosres.2013.01.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zhang, Z., Yang, J., and He, Z. (2020). «Метод определения конвективного шторма на основе плотности радиолокационных данных». в CIYCEE 2020: IEEE 1-я Китайская международная молодежная конференция по электротехнике. Ухань: IEEE, 1–6.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zhou, K., Zheng, Y., Dong, W., and Wang, T. (2020). Сеть глубокого обучения для прогнозирования текущей погоды от облака до земли с использованием данных из нескольких источников. J. Atmos. Oceanic Tech. 37 (5), 927–942. doi: 10.1175 / jtech-d-19-0146.1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zhu, Y., Bitzer, P., Rakov, V., and Ding, Z. (2021). Подход с использованием машинного обучения для классификации молний между облаками и землей. Geophys. Res. Lett. 48, 1–8. doi: 10.1029 / 2020GL091148

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Повышение температуры утроило количество ударов арктических молний за последнее десятилетие

Окружающая среда | Интерактивный | Пресс-релизы | Исследования | Наука

22 марта 2021 г.

Количество ударов молний в Арктике утроилось с 2010 по 2020 год, это открытие исследователи Вашингтонского университета связывают с повышением температуры из-за антропогенного изменения климата.По словам исследователей, полученные результаты предполагают, что жителям Арктики на севере России, в Канаде, Европе и на Аляске необходимо подготовиться к опасности более частых ударов молнии.

В исследовании, опубликованном 22 марта в Geophysical Research Letters, использовались данные всемирной сети определения местоположения молний, ​​базирующейся в UW, для картирования ударов молний по всему миру с 2010 по 2020 годы. Датчики WWLLN обнаруживают короткие всплески радиоволн, излучаемых во время удара молнии. .

Новое исследование показало, что количество ударов молний выше 65 градусов северной широты в летние месяцы утроилось с 2010 по 2020 год по сравнению с общим количеством ударов молний по всему земному шару за тот же период.

«При длительных периодах безледного покрова океана и увеличивающемся судоходстве в Арктике вы столкнетесь с той же проблемой, что и в более низких широтах — когда много людей, и они не знают об угрозе молний и ее последствиях. становится проблемой », — сказал ведущий автор Роберт Хольцворт, почетный профессор наук о Земле и космосе из Университета штата Вашингтон.

Хольцворт и его коллеги проанализировали частоту ударов арктических молний, ​​происходящих в летние месяцы июня, июля и августа с 2010 по 2020 год.Они обнаружили, что процент ударов молний, ​​происходящих в Арктике, утроился с 0,2% мировых ударов молний в 2010 году до 0,6% в 2020 году. Фактическое количество ударов молний выше 65 градусов северной широты увеличилось с примерно 18 000 в 2010 году до более 150 000 в 2020 году.

За тот же период температуры в Арктике повысились с 0,65 до 0,95 градуса Цельсия по сравнению с доиндустриальными периодами. Хольцворт и его коллеги связывают учащение ударов молний с повышением температуры, поскольку более теплое лето означает больше шансов на развитие сильных гроз и их возникновения.

Молнии в Арктике исторически редки, поскольку обычно недостаточно тепло, чтобы создать те грозовые условия, во время которых возникают молнии. Но недавно исследователи заметили больше ударов, происходящих в самых северных широтах, и они даже сообщили о нескольких ударах молний около северного полюса в августе 2019 года. Удары молний, ​​которые случаются в Арктике, как правило, случаются летом, когда наиболее вероятно образование гроз.

Арктика нагревается быстрее, чем любой другой регион на Земле, и авторы исследования обнаружили, что рост количества ударов молний соответствовал повышению температуры в этом регионе за последнее десятилетие.Температура в Арктике повысилась на 0,3 градуса по Цельсию с 2010 по 2020 год; По мнению авторов, это потепление создало более благоприятные условия для сильных летних гроз, которые производят молнии.

По данным НАСА, морской лед в Арктике сокращается примерно на 13% каждое десятилетие. Меньше льда означает, что больше океана будет доступно для судоходства через Арктику, особенно в летние месяцы. Такие страны, как Россия, Китай, Канада и США, уже готовятся использовать Северный Ледовитый океан в качестве жизнеспособного морского маршрута в будущем.

Новое исследование предполагает, что судоходные суда по всей Арктике могут быть более уязвимы для ударов молнии, в дополнение к тем, которые называют Арктику своим домом.

Соавторы: Майкл Маккарти, Абрам Джейкобсон, Крейг Роджер и Тодд Андерсон из Университета штата Вашингтон; и Джеймс Брунделл из Университета Отаго в Новой Зеландии.

Для получения дополнительной информации свяжитесь с Хольцвортом по адресу [email protected]. Это было адаптировано из пресс-релиза AGU. Интерактивная встраиваемая графика доступна здесь.

Теги: Колледж окружающей среды • Департамент наук о Земле и космосе • молния • полярные науки • Роберт Хольцворт • погода

---

Счетчик молний — Energex

Во время штормов молнии — одна из основных причин повреждения нашей электросети. Это также может задержать восстановление, поскольку во время грозовых разрядов небезопасно находиться наши бригады на приподнятых рабочих платформах.

Lightning Tracker показывает штормовую активность во время суровых погодных явлений и потенциальное влияние на процесс восстановления питания.В чрезвычайных ситуациях, пожалуйста, обратитесь к странице предупреждений Бюро метеорологии.

Молниеносные события

Удары молнии отображаются в виде крестиков (события от облака к земле) или квадратов (события от облака к облаку) и меняют цвет с белого (текущий) на красный (30 минут назад) на синий (60 минут назад).

• Текущий
• 30 минут назад
• 60 минут назад

Предупреждения

• Суровая погода, гроза, тропический циклон
• Пожарная погода
• Наводнение
• Прибрежный ветер
• Грейзеры, кустарники, морозостойкие

Sentinel Hotspots

Отображаются

точек доступа Sentinel, обнаруженных за последние 6 часов. Sentinel — это спутниковая национальная система мониторинга лесных пожаров, управляемая Geoscience Australia.

• ≥ 150 ° C
• ≥ 100 ° C
• ≥ 50 ° С
• <50 ° С

Заявление об ограничении ответственности

Все данные, отображаемые в Lightning Tracker, предоставлены The Weather Company Pty Limited ACN 078 711 930, действующей под торговой маркой Weatherzone. Energex прилагает разумные усилия, чтобы информация, содержащаяся на этом веб-сайте, не содержала ошибок и была точной, однако мы рекомендуем пользователям искать независимое подтверждение точности информации.Информация на этом сайте может немного задерживаться. Energex не несет ответственности за любые убытки, ущерб или неудобства, причиненные в связи с использованием или доверием информации, содержащейся на этом веб-сайте, на связанном веб-сайте или в Lightning Tracker, или в связи с недоступностью этого сайта или Lightning Tracker. Веб-сайт и сервисы Lightning Tracker могут быть отключены в любое время. Energex постарается восстановить услуги как можно быстрее, но не дает никаких гарантий относительно того, когда они будут доступны.

Сухая молния

Возникновение сухих молний имеет решающее значение для агентств по управлению земельными ресурсами, поскольку этот тип с наибольшей вероятностью может вызвать лесные пожары. Сухая молния — это молния «облако-земля» без каких-либо сопутствующих дождей поблизости. Недавние исследования сухих молний были сосредоточены на использовании измерений в верхних слоях атмосферы — стабильности атмосферы и содержания влаги для заблаговременного прогнозирования эпизодов сухих молний (Rorig and Ferguson 1999). Пространственные продукты необходимы, чтобы дать менеджерам представление о том, где возникла сухая молния, сразу после того, как ураган прошел.

Карты сухих молний составлены путем объединения сеток суточных оценок осадков, созданных Службой перспективных гидрологических прогнозов (AHPS) Национальной метеорологической службы (NWS), с сетками плотности молний на основе двух полярностей, созданными на основе данных ежедневных облаков и данных о ударах молний на землю (Каммингс) и др. , 1998 г.). Сетка типа Lightning Fuel, преобразованная из карты типа укрытия (Schmidt and others, 2002), используется при вычислении сухой молниевой ячейки. Данные по ударам молнии и расчетным осадкам скорректированы для 24-часовых гидрологических суток (заканчивающихся в 1200GMT), используемых AHPS.

Создаются две сетки плотности молний: одна для положительных, а другая — для отрицательных ударов молнии. Все сетки имеют размер пикселя 4 км, в котором сетка типа горючего молнии является статической, а сетки плотности молнии, сухости и расчетных осадков воссоздаются ежедневно. Сухой элемент молнии существует, когда он соответствует трем критериям: количество осадков менее 0,10 дюйма (0,25 дюйма для южной и восточной карты), топливо (не классифицируется как бесплодный, городской или водный) и положительный или отрицательный удар молнии из облака на землю. .Ячейки сухих молний отображаются в зависимости от полярности удара. Если в ячейке происходят как положительные, так и отрицательные удары, ячейка классифицируется как «положительная».

Отображаются две карты. Один показывает сухие осветительные элементы над суточным расчетным количеством осадков, а второй показывает сухие молниевые элементы над текущими уровнями «сухости» топлива (http://www.predictiveservices.nifc.gov/outlooks/7-Day_Product_Description.pdf) (Sopko , и др., 2016).

Оценка количества осадков за 24 часа составляется AHPS с использованием данных Регионального центра прогнозирования рек (RFC).Уровни сухости топлива ежедневно рассчитываются службами прогнозирования с использованием данных региональных координационных центров географических зон (GACC). Уровень сухости — это комбинация одного или двух индексов сухости топлива и / или пожарной погоды, которые хорошо коррелируют с возникновением крупного пожара. Эти уровни сухости следующие:

.

• Влажный (зеленый): указывает на среду горения, которая исторически приводила к очень низкой или отсутствующей вероятности новых крупных пожаров или значительного роста существующих пожаров, даже когда они сопровождались критическими погодными явлениями.
• Сухой (желтый): указывает на переходную среду горения, которая обычно приводит к низкой вероятности новых крупных пожаров или значительному росту существующих пожаров, если только они не сопровождаются критической погодой или событием, вызывающим возгорание.
• Очень сухая (коричневый): Указывает на очень сухую среду горения, которая исторически приводила к более высокой, чем обычно, вероятности значительного роста пожара и новых возгораний, особенно когда они сопровождались критической погодой или событием, вызывающим возгорание.

Районы, которые Центр прогнозирования штормов определил как значительную угрозу для лесных пожаров, где уже существующие топливные условия в сочетании с погодными условиями, такими как ветер или относительная влажность, также создают «критическую» или «экстремальную» пожарную погоду. Критические зоны пожарной погоды для ветра и относительной влажности выдаются, когда ожидается сильный ветер (> 20 миль в час) и низкая относительная влажность там, где существует сухое топливо. Чрезвычайно критические пожарные зоны для ветра и относительной влажности выдаются, когда ожидается, что при очень сухом топливе ожидается очень сильный ветер и очень низкая относительная влажность.Сухие молниевые ячейки в этих областях должны подвергаться тщательному изучению, поскольку они имеют гораздо более высокую вероятность воспламенения лесного пожара.

Есть региональные различия в определении сухого удара молнии. Карты доступны на основе границ Координационного центра географической области (GACC). Карты Восточной и Южной области имеют пороговое значение осадков для сухой молнии 0,25 дюйма или меньше. Во всех других регионах используется расчетный порог осадков в 0,10 дюйма.

Вопросы? Связаться с Павлом Сопко, 329-4830, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов.У вас должен быть включен JavaScript для просмотра

Ссылки:
Cummins, K.L .; Мерфи, M.J .; Bardo, E.A .; Hiscox, W.L .; Pyle, R.B .; Пайфер, A.E. 1998. Комбинированная модернизация технологии TOA / MDF Национальной сети обнаружения молний США. J. Geophys. Res. 103: 9035-9044.

Рориг, М.Л. и С.А.Фергюсон, 1999: Характеристики возгорания молний и лесных пожаров на северо-западе Тихого океана. J. Appl. Метеор., 38: 1565-1575.

Шмидт, К.М., Дж. П. Менакис, К. К. Харди, В.Дж. Ханн и Д. Л. Баннелл. 2002: Разработка крупномасштабных пространственных данных для лесных пожаров и управления топливом. General Tech. Реп. РМРС-ГТР-87. Форт Коллинз, Колорадо: Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Исследовательская станция Скалистых гор, 41 стр. + CD

Сопко, Павел; Брэдшоу, Ларри; Jolly, Matt 2016. Доступны пространственные продукты для определения вероятных возгораний лесных пожаров с использованием данных о местонахождении молний — Система оценки лесных пожаров (WFAS). В материалах 6-й Международной конференции по метеорологии молний, ​​Сан-Диего, Калифорния, США, 18-21 апреля 2016 г.

Огненные облака искрили 710 117 ударов молний в западной Канаде за 15 часов

Вызвавшие бурю огненные облака вызвали сотни тысяч ударов молний над пострадавшей от лесных пожаров Британской Колумбией и северо-западными провинциями Альберта в Канаде в среду и четверг, сбив с толку метеорологов.

Крис Вагаски, метеоролог из компании Vaisala, которая картирует удары молний по всему миру, сказал, что Североамериканская сеть обнаружения молний зафиксировала 710 177 грозовых разрядов в Британской Колумбии и северо-западной Альберте примерно за 15 часов, между 3 часами.м. 30 июня и 1 июля в 6 часов утра.

Из них 597 314 импульса были в облаках, то есть удары не попали в землю. «Каждый« удар »молнии в облаке может состоять из нескольких импульсов в облаке», — пояснил Вагаски.

По его словам, в том же районе было обнаружено 112 803 удара облака о землю.

Вагаски назвал цифры «неожиданными» для Канады. «При изучении молний всегда возникает что-то интересное, будь то молния во время урагана или вулкана, или большое количество молний», — сказал он.«В целом, в Канаде обычно не бывает много молний — примерно на 90% меньше, чем в Соединенных Штатах. Фактически, вчерашние подсчеты больше того, что вы ожидаете увидеть в большой день в таких подверженных молнии регионах, как Техас или Оклахома «.

Цифры, полученные после молниеносной осады, кажутся слишком большими, чтобы быть правдой, но Вагаски сказал, что активность измеряется с помощью высокоточного оборудования.

Данные, производимые Североамериканской сетью обнаружения молний, ​​непрерывно отслеживаются и проверяются на предмет наличия молний, ​​вызванных ракетами, от молний до высоких башен и других исходных данных о молниях.

«Сеть обнаруживает более 95% вспышек облака-земля со 100-метровой точностью», — сказал Вагаски.

Я наблюдал много пироконвективных явлений, связанных с лесными пожарами, во время спутниковой эры, и я думаю, что это, возможно, самые экстремальные явления, которые я когда-либо видел. Это буквально огненная буря, вызывающая тысячи ударов молний и почти наверняка бесчисленное количество новых пожаров. #BCwx https://t.co/jS0DrJldR3

— Дэниел Суэйн (@Weather_West) 1 июля 2021 г.

Большинство ударов в западной Канаде было результатом образования пирокумулоновых облаков над лесными пожарами, раздирающими западную Канаду, которая также пострадала от изнуряющей жары на прошлой неделе.

В четверг утром Служба лесных пожаров Британской Колумбии зарегистрировала 47 пожаров в регионе. В результате пожара в 95 милях к северо-востоку от Ванкувера была эвакуирована вся деревня Литтон. Мэр города с населением 250 человек сообщил CBC News в четверг, что весь город был в огне. По данным CBC, к северу от Биг-Уайта возле озера Спаркс также возникли большие пожары.

«Совершенно невероятные лесные пожары в Британской Колумбии», — написала в Твиттере Дакота Смит, ученый из Колорадо, вместе со спутниковыми снимками.«Невероятные и массивные пирокумуло-дождевые облака, вызывающие бурю».

«Я наблюдал множество пироконвективных явлений, связанных с лесными пожарами, во время спутниковой эры, и я думаю, что это могут быть самые экстремальные явления, которые я когда-либо видел», — Дэниел Суэйн, климатолог из Института окружающей среды и устойчивого развития. в UCLA, написал в Twitter. «Это буквально огненная буря, вызывающая * тысячи * ударов молний и почти наверняка бесчисленное количество новых пожаров».

По данным НАСА, эти массивные грибовидные облака горячего дымного воздуха, возвышающиеся на тысячи футов в небо, вызваны естественным источником тепла, таким как лесной пожар или вулкан.Поднимающийся от огня теплый воздух уносит в атмосферу водяной пар, пепел и дым, образуя облака.

г. до н.э. Wildfire Service опубликовала изображение массивных дымовых шлейфов над провинцией: «#BCWildfire Service реагирует на 2 лесных пожара примерно в 18 км к северу от Биг-Уайта. Лесной пожар на Лонг-Лохе (K51040) и лесной пожар на озере Дерриксон (K51041) не за горами. близость и, по оценкам, общая площадь 300 га. Дымо-пожарные характеристики затрудняют определение размера «.

г. до н.э. Служба лесных пожаров

Эти облака могут стать настолько интенсивными, что создают собственную погоду и излучают молнии, способные вызвать новые лесные пожары на земле.

Нил Ларо, изучающий погоду, вызванную лесными пожарами, сказал, что это, по всей видимости, самое крупное явление пирокумуло-дождевых облаков, которое он видел.

«На первый взгляд, я склонен сказать, что это верхний предел того, что я когда-либо видел», — сказал Ларо, профессор атмосферных наук на факультете физики Университета Невады в Рино. «В 2017 году в Британской Колумбии было несколько значительных пирокумулонимбовых облаков, а также во время вспышки в Австралии в 2020 году, а затем в результате пожара Крик здесь, в Калифорнии.«

Ларо внимательно проследил за пирокумуло-дождевым облаком, образовавшимся над озером Крик 5 сентября 2020 года между озером Шейвер, Биг-Крик и озером Хантингтон, Калифорния. Используя данные сети доплеровских радаров Национальной метеорологической службы, Ларо создал модель шлейф дыма, поднявшийся на высоту 55 000 футов.

Он сказал, что в результате пожаров на западе Канады образовалось несколько облаков такой силы.

«Каждый год это повышение на один уровень годом ранее, и это действительно ужасно», — сказал он.