METEOROLOGICKÉ ZPRÁVY METEOROLOGICAL BULLETIN

Transkript

1 METEOROLOGICKÉ ZPRÁVY METEOROLOGICAL BULLETIN Rozhovor s náměstkem ředitele Českého hydrometeorologického ústavu pro meteorologii a klimatologii RNDr. Radimem Tolaszem Martin Setvák: Detekce vodní páry ve spodní stratosféře přístrojem SEVIRI družic MSG Zdeněk Charvát: Využití družicových snímků v Českém hydrometeorologickém ústavu Zbyněk Sokol Daniela Řezáčová: Asimilace radarové odrazivosti do numerického modelu předpovědi počasí s vysokým rozlišením Informace recenze ROČNÍK ČÍSLO 1

2 An interview with Deputy Director for Meteorology and Climatology of the Czech Hydrometeorological Institute RNDr Radim Tolasz Martin Setvák: Detection of water vapour in the lower stratosphere by means of MSG SEVIRI instrument Zdeněk Charvát: The use of satellite pictures in the Czech Hydrometeorological Institute Zbyněk Sokol Daniela Řezáčová: Assimilation of radar reflectivity into a high resolution Numerical Weather Prediction Model Information Reviews Abstracting and Indexing: Current Contents/Physical Chemical and Earth Sciences Cambridge Scientific Abstracts (CSA) Meteorological and Geoastrophysical Abstracts Environmental Abstracts Meteorologické zprávy, odborný časopis Vydává Český hydrometeorologický ústav Redakce: Český hydrometeorologický ústav, Na Šabatce 17, Praha 4 Komořany, telefon , , fax , e mail: horky@chmi.cz Řídí vedoucí redaktor RNDr. Luboš Němec, redaktor Mgr. Zdeněk Horký Redakční rada: Prof. RNDr. Jan Bednář, CSc., Ing. František Hudec, CSc., RNDr. Karel Krška, CSc., RNDr. Jan Sulan, Doc. RNDr. Daniela Řezá čová, CSc., RNDr. Jan Strachota, RNDr. František Šopko, RNDr. Karel Vaníček, CSc., RNDr. Helena Von dráč ková, CSc. Za odborný obsah podepsaných článků odpovídají autoři. Proti dalšímu otiskování, uvede li se původ a autor, není námitek Sazba a tisk: 3P s.r.o. Rozšiřuje a informace o předplatném podává a objednávky přijímá Český hydrometeorologický ústav, SIS, Na Šabatce 17, Praha 4 Komořany; Offers for Meteorological Bulletin arranges ČHMÚ, SIS, Na Šabatce 17, Praha 4 Komořany, Czech Republic. Annual subscription is 42, USD for 6 issues Ročně vychází 6 čísel, cena jednotlivého čísla 20, Kč, roční předplatné 180, Kč včetně poštovného, do zahraničí 42, USD. Reg. číslo MK ČR E ISSN

3 METEOROLOGICKÉ ZPRÁVY Meteorological Bulletin ROČNÍK 59 (2006) V PRAZE DNE 28. ÚNORA 2005 ČÍSLO 1 ROZHOVOR S NÁMĚSTKEM ŘEDITELE ČESKÉHO HYDROMETEOROLOGICKÉHO ÚSTAVU PRO METEOROLOGII A KLIMATOLOGII RNDr. RADIMEM TOLASZEM An interview with Deputy Director for Meteorology and Climatology of the Czech Hydrometeorological Institute RNDr. Radim Tolasz. The programme Modernization of the Forecasting and Warning Services adopted by the government is implemented in the Czech Hydrometeorological Institute (CHMI) with a view to improving the hydrometeorological service. Within the framework of the programme all meteorological stations were equipped with advanced instruments for measurement of cloud cover and meteorological phenomena and automation of remaining climatological stations was completed. Modernization passed also in the Remote Sensing Section including the device for satellite data reception in Praha-Libuš. A powerful server for the model of air pollutants spreading in case of an industrial accident is in operation as well. This year a ten-year old meteorological radar in the Drahanská Highlands is going to be renovated and the capacity of the supercomputer for the ALADIN prediction model will be increased too. Some technical measures were taken which should increase the capacity of internet connection for informing the public during critical situations when CHMI web pages are overloaded. Since the year 2007 the Institute will be transformed and incorporated in the sphere of public research institutions with division of activities into main, secondary and others. The main activity will be science and research, measurements and observations, services for crisis management, state administration and the public will be secondary ones and commercial activities then the other ones. The development of remote sensing measurement methods on a theoretical basis, behaviour of extreme atmospheric phenomena, climate change impacts and adaptation measures in individual spheres of human activity will be the main priorities in the field of research. This year almost after 50 years the Institute will be publishing a new version of climatography of the Czech Republic Climate Atlas of Czechia, presenting the period KLÍČOVÁ SLOVA: Český hydrometeorologický ústav modernizace předpovědní a výstražné služby věda a výzkum spolupráce mezinárodní 1. Pane doktore, tříleté období ve funkci náměstka pro meteorologii a klimatologii jistě nebylo jen dobou seznamování s novým prostředím. I když jste dlouholetým zaměstnancem ústavu, přesto přechod z vedoucího specializovaného oddělení v ostravské pobočce do pozice řízení třísetčlenného kolektivu největšího úseku ČHMÚ asi nebyl jednoduchý. S jakými představami jste do funkce nastupoval, co Vás příjemně nebo nepříjemně překvapilo? Je opravdu neuvěřitelné, že už jsem náměstkem celé tři roky. Je pravda, že jsem znal před svým nástupem do funkce ústav dobře. Alespoň jsem si to myslel. Ve své praxi na ostravské pobočce jsem se potkal se všemi obory ČHMÚ. Dělal jsem hydrologické i klimatologické posudky, pracoval na tzv. katastru vodnosti, vyhlašoval smogové regulace, víkendo- Meteorologické zprávy, 59,

4 vě jsem působil jako pozorovatel na stanici, opravoval data, programoval, jezdil po Česku i po světě. Nemohu však říct, že bych znal všechny zaměstnance a všechny prostory, které ústav tvoří. Úsek meteorologie a klimatologie ČHMÚ je neuvěřitelný komplex všech základních meteorologických oborů, které spolu tvoří jednolitý celek, kde každý je nějak závislý na práci někoho jiného. Řízení takového kolektivu je radost i starost. Někdy mám pocit, že funkce náměstka je zcela zbytečná, někdy stačí naznačit cestičku a problém je vyřešen, někdy je třeba k řešení problému dát dohromady více hlav, některé problémy se řeší špatně a těžkopádně. Nepříjemným překvapením pro mě bylo zjištění, že mezioborové vztahy jsou v Praze úplně jiné než na pobočkách. Jednotlivé obory v Praze (hydrologie, čistota, meteorologie) tvoří většinou uzavřené komunity, které se snaží řešit si své problémy zcela nezávisle. Myslím, že to není dobře a snažím se tento konzervativní přístup nabourávat. Příliš se mi to zatím nedaří. 2. I když profesí klimatolog, musel jste prioritně řešit jiné úkoly, nepočítáme-li otázku obsazení vedoucí funkce v odboru klimatologie. Máme na mysli organizační vyčlenění letecké meteorologie z Centrálního předpovědního pracoviště do samostatného odboru, ale zejména vyhodnocování katastrofální povodně ze srpna Jak vyhodnocování povodně probíhalo, jaké byly výstupy včetně prezentace na veřejnosti? Když jsem v lednu 2003 nastoupil do funkce, tak 1.etapa Hydrometeorologického vyhodnocení katastrofální povodně v srpnu 2002, která se týkala meteorologických příčin povodně a extremity srážek, již byla rozpracována. Koordinátorem této etapy byl Jan Strachota a já jsem neměl ani snahu, ani potřebu do této práce z pozice náměstka jakkoli zasahovat. Byl jsem s dr. Strachotou v úzkém kontaktu, řešili jsme některé nesrovnalosti a problémy společně a myslím, že za výsledek musíme děkovat hlavně jemu. Odborně jsem se podílel na zpracování jedné z kapitol. Jinou stránkou problému byla (a pořád ještě je) prezentace celé povodňové problematiky před odbornou i laickou veřejností. Myslím, že je třeba neustále obnovovat ve veřejnosti povědomí o potenciálním nebezpečí některých projevů počasí. Povodně, bouřky, vichřice, ledovka a další. Naší povinností je upozornit na tyto projevy v předpovědi počasí pokud možno v dostatečném předstihu. Většinou se nám to daří. Ale opravdu každý starosta, učitel, lékař, hasič, silničář, úředník, zkrátka každý občan, se nad informací zítra v odpoledních hodinách očekáváme zamyslí a případně změní své plány na druhý den? Přizpůsobí svůj pracovní a soukromý program? Bohužel ne. Většinou si každý řekne zase jenom straší, k nám to vůbec nedojde, to se u nás nemůže stát, apod. A přitom naše výstrahy a upozornění mají vysokou úspěšnost. 3. Dvě živelní pohromy v rozmezí pěti let (1997, 2002), jež způsobily velké ekonomické ztráty, zároveň ukázaly, že se společnosti musí vyplatit investovat do služby, která může včasnou předpovědí zmírnit následky nebo jim dokonce předcházet. Vládou byl schválen program Modernizace předpovědní a výstražné služby. Co tento program obsahuje a jak je realizován? Tento program by měl zaručovat financování základní obnovy a modernizace vybavení předpovědní a výstražné služby. Zakoupili jsme na všechny profesionální stanice moderní přístroje na měření oblačnosti a meteorologických jevů. Dokončili jsme automatizaci zbývající části klimatologických stanic. Modernizovali jsme sondážní stanici a příjem družicových dat na Libuši. Zajistili jsme výkonný server pro model šíření škodlivin v ovzduší v případě průmyslových havárií. V letošním roce zvýšíme výpočetní kapacitu superpočítače pro předpovědní model ALADIN a obnovíme 10 let starý meteorologický radar na Drahanské vrchovině. Tyto velké akce byly a jsou samozřejmě doprovázeny značným množstvím drobnějších akcí. Připravit jednotlivé investice je dnes administrativně velice náročné a trvá to týdny až měsíce. To vše za stále se zvyšujícího tlaku na snižování stavu. To vše v nejistotě, zda vládou schválený program bude finančně pokryt v plné výši. I tohoto programu se týkají různé rozpočtové škrty a dokonce i poslanecké dělení medvěda nám vzalo téměř 20 mil. Kč pro letošní rok. Peníze určené pro zlepšení ochrany obyvatelstva a bezpečnost státu použil některý z poslanců na něco zcela jistě důležitějšího. To jsou však provozní maličkosti. Důležitější je modernizovaný systém dokonale využívat. Musíme mít odborníky na minimálně evropské úrovni, potřebujeme kontakty se zahraničím, abychom uměli reagovat na všechny situace, které nám atmosféra připravuje. Potřebujeme odborně zdatné absolventy univerzitních i technických oborů. Nástupní plat , Kč hrubého je většinou největší překážkou. Investujeme desítky miliónů do špičkových zařízení, ale nabídnout slušný nástupní plat a odměnit dobrého pracovníka neumíme. 4. Proměna ústavu v oblasti pozorování, zpracování a vyhodnocování napozorovaných údajů v souvislosti se zaváděním nových technologií a automatizace staniční sítě by měla přinést rozšíření a zefektivnění služeb pro veřejnost. Překážkou však zůstávala nedostatečná kapacita internetu pro veřejnost při zahlcování webu ČHMÚ za krizových situací. Dojde v tomto směru ke zlepšení situace? Udělali jsme na internetu několik technických opatření, která by přehlcení měla vyloučit. Zaručit to však neumím. Špičkový zájem o naše informace v případě krizových situací a zájem hackerů nás nutí věnovat se maximálně zabezpečení našich počítačových sítí. Je to drahé, časově náročné, zdržuje to od pořádné práce, ale je to bohužel nutné. Takový je dnes svět IT. 5. V souvislosti s přeměnou příspěvkových organizací na jiné uspořádání je aktuální i transformace ČHMÚ do postavení veřejné výzkumné instituce. Přestože ústav řeší nebo spolupracuje na řešení řady výzkumných a grantových projektů a specializované oddělení numerických předpovědí počasí mělo významný podíl na vývoji modelu ALADIN a jeho aplikacích, převažuje provozní charakter náplně. Při strukturalizaci činností i personálním zařazení může dojít k jisté nerovnováze spočívající ve vyčlenění elitních jednotek, které by měly svými publikačními a výzkumnými výstupy reprezentovat ČHMÚ. Má ústav dostatek odborných kapacit k naplnění těchto cílů, nemluvě již o adekvátní motivaci ve formě zvýšení platů? Tato přeměna ČHMÚ na veřejnou výzkumnou instituci je realitou, která je dána zákonem. Ze zákona vyplývá vnitřní rozdělení činností ústavu na hlavní, vedlejší a jiné. Hlavní 2 Meteorologické zprávy, 59, 2006

5 činností bude věda a výzkum, vedlejší činností bude měření a pozorování, služby pro krizové řízení, státní správu a veřejnost a konečně jinou činnost budou tvořit komerční aktivity. Naznačujete v otázce možnost vyčlenění elity, která bude dělat výzkum a publikace. To by nemohlo dlouhodobě fungovat. Není možné odtrhnout výzkum od provozu. Musíme si uvědomit, že pokud u nás děláme výzkum, tak je to v zásadě aplikovaný výzkum. A všichni přece ví, že aplikovaný výzkum potřebuje přímou vazbu na praktické využití výsledků. Výzkumný cyklus je u nás zcela jasný provoz potřebuje, výzkumník vymyslí, provoz využije. Naším hlavním posláním je však provoz. Naměřit, zpracovat, uložit, využít. Svým měřením navazujeme na desítky až stovky let práce našich předchůdců. Časové řady klimatologických prvků jsou součástí kulturního dědictví každého národa. Bez nich nemůžeme hovořit o klimatické změně nebo o globálním oteplování. Podrobná znalost aktuální meteorologické situace je předpokladem pro dobrou předpověď počasí. My si nemůžeme dovolit z jakéhokoliv důvodu přestat měřit. Co dnes nenaměřím, to již zítra nedoměřím. A teprve nad tímto provozem mohu dělat výzkum. Nikdy ne opačně. Proto předpokládám, že i po zřízení v. v. i. se budeme věnovat výzkumu pouze na částečný úvazek pracovník je z 80 % v provozu a z 20 % se zabývá aplikovaným výzkumem. Procenta mohou být samozřejmě mírně odlišná, ale jedině takto může fungovat aplikovaný výzkum v meteorologické službě. Na takto organizovaný výzkum máme odborný personální základ, který je však nutné dále rozvíjet a obnovovat. 6. Můžete specifikovat oblasti výzkumu, na které se ústav zaměří v nejbližších letech a s kterými institucemi bude spolupracovat? Zcela jistě se budeme ve spolupráci s Météo France dále výzkumně věnovat předpovědnímu modelu ALADIN. Ve spolupráci s Ústavem fyziky atmosféry AV ČR a Matematickofyzikální fakultou UK budeme rozvíjet metody zpracování distančních metod měření (radary a družice) na teoretickém základě, který souvisí s fyzikou oblaků a srážek. Chování extrémních jevů v atmosféře je téma, kterému se v posledních letech věnujeme ve spolupráci nejen se zahraničními kolegy a budeme ho dále rozpracovávat, protože má přímý dopad do předpovědní a výstražné služby. Samozřejmostí je naše zapojení do výzkumu klimatu a klimatického sucha. Dopady změn klimatu a adaptační opatření v jednotlivých sférách lidské činnosti není možné zkoumat bez výzkumu chování klimatického systému v minulosti, dnes, blízké i vzdálené budoucnosti. Pro takto koncipovaný výzkum musíme zajistit finanční, technické a personální zdroje. Nikdo si nemůže myslet, že ušetříme na měření, abychom se mohli věnovat výzkumu. Zpracováváme různé žádosti a podklady do soutěží o granty, projekty, výzkumná centra, výzkumné záměry. Na začátku roku 2005 nám byl přidělen výzkumný záměr. Byli jsme na tento úspěch patřičně hrdi, obstáli jsme ve velké konkurenci. Záměr jsme nakonec museli odmítnout, protože nám k němu zřizovatel nepřidělil požadované finance. 7. Téměř po padesáti letech vydá ústav novou podobu klimatografie České republiky Atlas podnebí Česka. Víme, že na rozdíl od skromné podoby nedávno vydané knihy Atlas klimatu Polski, obsahující na 115 stránkách pouze mapy, česká verze bude vybavena kromě map i doprovodným textem a tabulkovými přehledy. Tvůrci díla se také odchýlili od referenčního období doporučovaného Světovou meteorologickou organizací (třicetiletí) a prezentují období , tj. čtyřicetiletí. Jaký je důvod tohoto pojetí? Důvodů je několik. Myslíme si, že klimatologický prvek prezentovaný ve formě mapy je pouze část informace, kterou dnes umíme vytvořit a předat čtenářům. Každá mapa bude tedy v atlasu doplněna informacemi o měření a zpracování daného prvku, budou prezentovány i tabulky, fotografie a grafy. Jedná se tedy o encyklopedický Atlas podnebí Česka. Zvolené období je určitě pro toto dílo vhodnější, protože v tzv. normálovém období se pouze mírně projevují aktuální změny klimatu. Atlas by měl být pokud možno co nejaktuálnější, proto Kdy Atlas podnebí Česka vyjde, bude přístupný veřejnosti, kolik bude kniha stát? Atlas je připraven k vydání. Jednotliví autoři dodělávají korektury a zároveň jednáme s tiskárnou tak, abychom měli atlas připraven v prvním pololetí letošního roku. Atlas budeme samozřejmě prodávat i široké veřejnosti. Abychom mohli zaručit cenu pod 1 000,- Kč, tak nebudeme při distribuci spolupracovat s knihkupci, ale zajistíme distribuci vlastními silami, popřípadě umožníme osobní vyzvednutí publikace na vybraných pracovištích ČHMÚ. 9. Obory, kterými se ČHMÚ zabývá, předurčují mezinárodní spolupráci jako nutnost. Rozvíjí se kromě tradičních mezistátních a institucionálních vazeb i další formy a aktivity na tomto poli? Mezinárodní spolupráce v meteorologii a klimatologii je a vždy byla základním předpokladem pro naši činnost. Rok 1989 tuto spolupráci značně zjednodušil a rozšířil. Vstup Česka do EU již neznamenal žádné zásadní změny. Z tohoto pohledu se dá říct, že všechny naše mezinárodní aktivity jsou tradiční celosvětová výměna dat, spolupráce na tvorbě metodik, sdílení výpočetních kapacit, výměny a vzdělávání odborníků. Myslím, že nás v budoucnosti čekají v Evropě změny směřující ke specializaci jednotlivých národních meteorologických služeb a určité sbližování amerického a evropského způsobu nakládání s meteorologickými informacemi. V Americe se dnes diskutuje, zda volný přístup ke všem informacím a 100% financování meteorologické služby je tou správnou cestou. V Evropě diskutujeme nad mírou spolufinancování odběratelů meteorologických informací. 10. Čím Český hydrometeorologický ústav překvapí veřejnost v nejbližších letech? Asi Vás zklamu, ale já doufám, že ničím. Považuji ústav za stabilní organizaci s pevně stanovenými povinnostmi ve směru ke státní správě, ve směru ke krizovému řízení, k veřejnosti. Tak jako je pro klimatologa důležitá homogenita a stacionarita časových řad, tak je pro ČHMÚ důležitá dlouhodobá personální, technická a finanční stabilita. Posledním velkým překvapením, které jsme veřejnosti způsobili, byla naše předpověď srážek na 24. srpen 2005 pro severovýchodní Moravu a jižní Slezsko. I když byla pro nás tato situace poučením, tak bych podobná překvapení raději neopakoval. Zdeněk Horký Meteorologické zprávy, 59,

6 Martin Setvák (ČHMÚ) DETEKCE VODNÍ PÁRY VE SPODNÍ STRATOSFÉŘE PŘÍSTROJEM SEVIRI DRUŽIC MSG Detection of water vapour in the lower stratosphere by means of MSG SEVIRI instrument.the paper addresses a possibility of detection of water vapour present above storm tops by means of MSG SEVIRI instrument. Latest modeling results suggest that a plume of moisture may develop above the cloud tops of convective storms. If such a moisture plume forms, it should be possible to detect it under favourable conditions (a thermal inversion above cloud top level) from the brightness temperature difference between WV and IR window bands. This is investigated using the time continuity of the SEVIRI measurements; one such case is documented in this paper. KLÍČOVÁ SLOVA: MSG SEVIRI vlhkost stratosférická bouře konvekční 1. ÚVOD Možností detekce vodní páry ve spodní stratosféře pomocí družicových pozorování se jako jedni z prvních zabývali Fritz a Laszlo v [1]. Základem jejich metody je využití družicových snímků pro stanovení rozdílu jasových teplot (brigtness temperature difference, BTD) v pásmech absorpce vodní parou (u družic Meteosat první generace a GOES označovaném jako WV pásmo) a tepelného atmosférického okna (přibližně 10 až 12.5 μm, označovaném jako IR pásmo). V naprosté většině případů je hodnota BTD (WV-IR) záporná, neboť IR kanály vidí hlouběji do troposféry než WV kanály, tudíž je v nich výrazně vyšší příspěvek záření z nižších teplejších hladin. Pouze nad chladnou horní hranicí oblačnosti (HHO) konvekčních bouří bývají pozorovány kladné hodnoty BTD (obr. 1). Ty je dle [1] možné vysvětlit přítomností teplejší vodní páry ve spodní stratosféře za přítomnosti teplotní inverze nad HHO konvekčních bouří. Zatímco v IR pásmu snímá družice pouze jasovou teplotu HHO, zpravidla blízkou teplotě tropopauzy nebo i nižší (u přestřelujících vrcholů kumulonimbů), v pásmu WV přispívá k celkové naměřené hodnotě i příspěvek od případné teplejší vrstvy vodní páry přítomné nad HHO mohutné konvekční oblačnosti. Díky tomu může družice nad HHO konvekčních bouří naměřit ve WV pásmu vyšší hodnoty jasové teploty než v IR pásmu. Ověřit přítomnost vodní páry a jejího množství ve spodní stratosféře přímo, pomocí sondážních měření, je nemožné vzhledem k nízké citlivosti současných čidel v rozsahu teplot a celkové vlhkosti, které nacházíme nad tropopauzou. Zatímco se Fritz a Laszlo ve své práci [1] omezili na pozorování pouze v tropických oblastech a na mohutnou konvekční oblačnost, Schmetz (et al.) ve [2] na jejich práci navazuje a dokládá obdobná pozorování kladných hodnot BTD (WV- IR) i v mírných zeměpisných šířkách a navíc i pro HHO frontálních zón. Pomocí modelování radiačního přenosu (radiative transfer model, RTM) dokládá, že kladné hodnoty BTD skutečně mohou mít svůj původ v přítomnosti teplejší vodní páry ve spodní stratosféře. Dále ve své práci diskutuje vliv výšky HHO a její teploty na hodnotu BTD. Největší kladné hodnoty BTD (WV-IR) předpokládá pro nejchladnější HHO, jejíž výška je blízká výšce tropopauzy. Zároveň ale diskutuje možnost, že pro velmi studené, ale zároveň velmi vysoké vrcholy HHO bouří (overshooting tops) může být hodnota BTD snížena v důsledku přílišného pronikání HHO vzhůru, do teplejší vlhké vrstvy. Tím by již nad takovýmto vrcholem nebylo dostatečné množství teplejší vodní páry, potřebné pro zvýšení měřené jasové teploty ve WV. Jako maximální kladné hodnoty BTD uvádí 6 až 8 K. Jistou nevýhodou starších pozorování [1] a [2] byla poměrně nízká geometrická rozlišovací schopnost přístroje MVIRI (Meteosat Visible and InfraRed Imager) u družic Meteosat první generace. To byl jeden z důvodů, proč se Setvák et al. v [3] zabývají výzkumem rozdílu jasových teplot HHO mezi WV a IR kanály pomocí přístroje MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) družic Terra a Aqua (NASA). V této práci je poprvé upozorněno na jistý nesouhlas polohy, tvaru a hodnot pole BTD (WV-IR) a samotného IR pole, což by mohlo svědčit o lokálních nehomogenitách pole vlhkosti nad HHO konvekčních bouří. Hlavním důvodem, proč se však práce [3] zabývá touto problematikou, jsou výsledky modelování konvekčních bouří Wangem [4] a Doswellem s Weberem (osobní komunikace, 2002). Ty zcela jednoznačně ukazují, že konvekční bouře může v jistém stadiu svého vývoje začít transportovat do spodních hladin stratosféry vodní páru, která zde již trvale zůstává vertikálně oddělena od HHO bouře a která vytváří jakousi vlhkostní vlečku táhnoucí se ve směru proudění nad HHO bouře. Tyto modely však nerozlišují, zda se jedná skutečně pouze o vodní páru, nebo zda vlhkost kondenzuje a vytváří ledové částice. Proto jeden z dotazů Wanga na autora tohoto článku zněl, zda by bylo možné na družicových snímcích odlišit vlhkostní vlečky, tvořené pouze vodní parou, bez přítomnosti ledových částic, od klasických vleček tvořených ledovými krystalky a popsaných již dříve, např. v [5] nebo [6]. A právě na to je metoda BTD (WV-IR) vhodná. Jistou nevýhodou jinak vynikajícího přístroje MODIS je úroveň šumu v některých jeho kanálech, která společně se způsobem snímání a poměrně nízkými hodnotami BTD (WV-IR) nad HHO konvekčních bouří činí interpretaci vlastního pole BTD obtížnou a občas nejednoznačnou. Proto byly značné naděje vkládány do přístroje SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) družic MSG (Meteosat Second Generation), který má oproti přístroji MODIS kromě modernější technologie značnou výhodu především v soustavnosti snímání, takže zobrazuje vývoj pole BTD (WV-IR) i jeho časovou proměnlivost v patnáctiminutových intervalech. Právě na výsledky získané tímto přístrojem je zaměřen tento článek. 2. ZDROJ A ZPRACOVÁNÍ DAT Veškerá data použitá pro tuto práci pocházejí z archivu družicového oddělení ČHMÚ. Na základě operativních 4 Meteorologické zprávy, 59, 2006

7 snímků používaných v ČHMÚ byly vytipovány situace s výskytem výraznějších konvekčních bouří v celém prostoru Evropy (s jistou preferencí střední Evropy). Ty byly následně zpracovány softwarem 2met! firmy VCS, který je v ČHMÚ používán především pro operativní příjem a zpracování dat z MSG. Součástí tohoto zpracování byl mimo jiné právě i produkt označený jako BTD (WV6.2 IR10.8), čili rozdíl jasových teplot kanálů WV6.2 a IR10.8 (čísla v názvech kanálů reprezentují střední vlnovou délku daného kanálu; podrobnosti k jednotlivým kanálům přístroje SEVIRI viz [7]). Příklad tohoto produktu je na obr. 1. Horní panel obr. 1 zobrazuje klasický tepelný snímek (kanál IR 10.8) s barevně zvýrazněným rozsahem teplot od 240 do 200 K, spodní snímek ze stejného termínu zobrazuje rozdíl jasových teplot kanálů WV 6.2 a IR Pouze oblasti, které jsou ve spodním snímku zobrazeny barevně, reprezentují kladné hodnoty BTD (nebude-li uvedeno jinak, bude tato zkratka nadále znamenat pouze tento konkrétní produkt). Jak je patrné ze srovnání obou snímků, oblasti s kladnou hodnotou BTD (spodní snímek) se vyskytují pouze nad nejchladnějšími oblastmi kanálu IR 10.8 (horní snímek). Vše, co je ve spodním snímku zobrazeno černobílou škálou, odpovídá záporným hodnotám BTD a přiřazení barev kladným hodnotám BTD je zřejmé z barevné škály vložené do snímku. V dalším se zaměříme již pouze na tyto kladné hodnoty BTD, záporné hodnoty BTD jsou nahrazeny černou barvou (až na obr. 3). Obdélník vyznačený v obr. 1 vyznačuje oblast, zobrazenou v detailu na následujících snímcích (obr. 2 až 4). Podrobně bylo zpracováno celkem 13 různých dnů s výraznou konvekcí zpravidla od brzkého odpoledne do pozdních nočních hodin. Kromě BTD produktu bylo zpracování zaměřeno i na další témata související s HHO konvekčních bouří především jejich morfologii (vertikální strukturu), odrazivost v kanálech NIR1.6 a IR3.9, která souvisí s mikrofyzikálním složením HHO, a na problematiku souvislosti klasických vleček a jevu označovaného jako stu- Obr. 1 Ukázka vzhledu produktu BTD (WV6.2 IR10.8), odvozeného z dat přístroje SEVIRI družice MSG, , UTC. Horní snímek zobrazuje původní kanál IR 10.8 s barevně zvýrazněným rozsahem teplot 200 až 240 K, spodní snímek zobrazuje rozdíl jasových teplot kanálů WV 6.2 a IR 10.8 (tj. BTD produkt).vše, co je v BTD snímku zobrazené v černobílé škále, reprezentuje negativní hodnoty BTD, tedy oblasti, kde je v daném pixlu kanál IR10.8 teplejší než kanál WV6.2. Barevnou stupnicí jsou zobrazeny oblasti s kladnou hodnotou BTD, tj. kanálem WV6.2 teplejším než IR10.8. Jak je ihned zřejmé, kladné hodnoty se vyskytují pouze nad nejchladnější oblačností konvekčních bouří. Rámeček vyznačuje oblast, zobrazenou detailně na snímcích obr. 2 až 4. Všechny snímky MSG v tomto článku pocházejí z archivu ČHMÚ. Copyright 2005 EUMETSAT. Fig June 2005, 19:30 UTC. Example of appearance of BTD (WV6.2 IR10.8) field, as based on MSG-1 SEVIRI data. Top: original IR 10.8 band with color enhanced brightness temperature range K, bottom: BTD (WV 6.2-IR 10.8) product. Grey shades of the BTD product correspond to negative BTD values, while positive values are shown in colors according to BTD colors bar. As obvious, positive BTD values can be found above the coldest storm tops only. Rectangle depicts the region shown in detail on next images. All MSG images of this paper are from CHMI archive. Copyright 2005 EUMETSAT. Meteorologické zprávy, 59,

8 Obr 2 Detail vzhledu bouře z v UTC. Nahoře kanál HRV, uprostřed kanál IR10.8 s barevně zvýrazněnou teplotou v rozsahu 240 až 200 K, dole BTD (WV6.2 IR10.8) produkt. Fig. 2. Detail of the same storm at 18:00 UTC. Top HRV image, middle IR10.8 image, bottom BTD (WV6.2 IR10.8) image. This figure shows the most common case of high correlation between IR10.8 image and BTD field. dené U/V, což však bezprostředně nesouvisí s problematikou tohoto článku. V rámci studia problematiky BTD byly tyto produkty detailně porovnávány především se samotným polem jasové teploty z kanálu IR10.8 a se strukturou kanálu HRV (High Resolution Visible, viz [7]). Vybrané zajímavější termíny z některých těchto situací pak byly porovnávány i s ostatními kanály, resp. dalšími odvozenými produkty. 3. CHARAKTERISTIKY POLE BTD Porovnávání pole BTD a pole jasové teploty (dále pouze BT, brightness temperature) z kanálu IR10.8 bylo realizováno pouze subjektivně, přepínáním mezi těmito dvěma produkty na monitoru počítače (pro všechny dostupné termíny). V drtivé většině případů hodnota BTD poměrně úzce souvise- la s hodnotou BT z kanálu IR10.8, což je v souladu se závěry [1] a [2]. Ukázka takového vzhledu pole BTD a jeho úzké souvislosti se samotným polem BT je na obr. 2. Na tomto obrázku je zcela zřetelná korelace vyšších hodnot BTD s nízkými hodnotami BT, která je typická pro předpokládanou rozsáhlejší homogenní vrstvu vodní páry nad HHO konvekčních bouří. Naprostá většina snímků z detailně zpracovaných 13 dní vykazovala podobný charakter úzké korelace polí BTD a BT, v některých případech kladné hodnoty nad HHO bouří zcela chyběly. To může být vysvětleno buď absencí vrstvy vodní páry nad HHO dotyčných bouří, nebo izotermií spodní stratosféry. Tyto případy by si zřejmě zasloužily zvláštní pozornost. V několika málo případech však byly nalezeny výrazné anomálie, kdy bylo zaregistrováno lokální zvýšení hodnot BTD bez jakékoliv zjevné souvislosti se samotným polem BT. Tyto anomálie mohou být vysvětleny buď lokálním zvýšením celkového množství vodní páry nad HHO konvekční bouře, nebo lokálním zvýšením teploty vodní páry. Právě první z těchto vysvětlení je až v pozoruhodném souladu s výsledky Wanga [4]; naproti tomu pro výrazné lokální zvýšení teploty vlhkosti nad HHO chybí přijatelné fyzikální vysvětlení. Obrázky 3 a 4 ukazují vývoj pravděpodobně zatím nejzajímavější anomálie pole BTD nalezené v rámci dosavadní studie. Bouře zachycená na obr. 3 (18.45 UTC) a obr. 4 ( UTC) je tatáž jako na obr. 2 (18.00 UTC). Začátek jejího vývoje spadá kolem UTC. Od svého vzniku až do ca UTC pole BTD vykazovalo víceméně standardní vzhled, tj. výraznou korelaci s polem IR10.8 jako na obr. 2. Přibližně mezi UTC (obr. 3) až UTC proběhla významná změna vzhledu pole BTD a od UTC do ca UTC lze v poli BTD jednoznačně detekovat jev připomínající vlhkostní vlečku (obr. 4), táhnoucí se z jihovýchodní části bouře směrem na severozápad. Co se odehrálo kolem není zcela jasné. Krátce před tímto termínem se začalo teplotní minimum na BT snímcích přesouvat z polohy odpovídající nejvyšším přestřelujícím vrcholům (overshooting tops) směrem na jihozápad od nich, snímek v to zcela jasně dokumentuje. Obr. 3 ukazuje vzhled bouře ve stejných barevných škálách jako na obr. 2 s vyznačenou polohou přestřelujících vrcholů (zakroužkovaná oblast). Z obr. 3 je okamžitě zřejmý výrazný posun minima BT a maxima BTD směrem na jihozápad od přestřelujících vrcholů, do oblasti, která připomíná nevýraznou vlečku patrnou na HRV snímku, kde je začátek této vlečky označen šipkou. Pokud minimum BT a maximum BTD skutečně souvisí s touto vlečkou, pak je otázkou, proč se vyskytuje až v určité vzdálenosti od začátku vlečky. Budiž rovněž podotknuto, že poloha minima BT a maxima BTD zcela přesně nesouhlasí, je patrný určitý malý posun BTD maxima na západ od minima BT. Morfologie HHO patrná ze snímku HRV v tomto prostoru zcela jednoznačně vylučuje možné vysvětlení minima BT přítomností přestřelujícího vrcholu. Vzhledem k tomu že v tomto prostoru není patrná žádná výraznější morfologická textura, lokální minimum BT s vysokou pravděpodobností souvisí s tenčí vrstvičkou cirrů, která v HRV kanálu není vidět, popř. s výše zmíněnou nevýraznou vlečkou. Zároveň od termínu UTC narůstá kladná hodnota BTD v severozápadním sektoru HHO bouře naznačeném v obr. 3. V tomto prostoru je hodnota BTD nad chladnější HHO vyšší než v ostatních srovnatelně studených partiích HHO mimo tento sektor. Tento trend se na následujících snímcích dále zvýrazňuje, až v době mezi UTC až Meteorologické zprávy, 59, 2006

9 UTC nabývá tato anomálie zřetelné formy vlečky zvýšené hodnoty BTD (viz obr. 4). Vzhledem k tomu, že tato vlečka BTD nemá obdobu v žádném z IR kanálů ani v jejich kombinacích (zde neuvedeno), nemůže být vysvětlena přítomností vlečky tvořené ledovými krystalky. Jedná se tedy s vysokou pravděpodobností o vlhkostní vlečku, předpověděnou Wangem [4]. Podporuje to i fakt, že se tato vlečka BTD vytvořila až po několika hodinách existence bouře, stejně jako v případě Wangova modelu. Pro úplnost ještě budiž podotknuto, že mezery ve vlečce BTD souvisí s teplotou HHO pod ní, že v případě vyšší teploty HHO vlečka nemůže být identifikovatelná je vidět pouze na pozadí dostatečně nízkých teplot HHO. V termínu se tato vlečka stává méně zřetelnou, ve ji již nelze jako vlečku identifikovat, pole BTD má pouze chaotický charakter. Kromě této výrazné anomálie ve tvaru vlečky BTD bylo možné detekovat i několik drobnějších anomálií, jejichž doba života byla výrazně kratší (kolem dvou až tří termínů snímků MSG, tedy do přibližně 45 až 60 minut). Podobné drobnější anomálie byly zaznamenány i v případě některých dalších zkoumaných situací; v žádném z ostatních případů však nebylo zaznamenáno nic podobného výše popsané anomálii ve tvaru rozsáhlé vlečky BTD. 4. DISKUZE V zájmu objektivity budiž poznamenáno, že výše popsaný mechanizmus vysvětlení kladných hodnot BTD (přítomností teplejší vodní páry nad HHO) je jedním ze dvou reálně možných. Alternativním vysvětlením je možnost, že by rozdíly mezi WV a IR kanály mohly být způsobe- Obr. 3 Detail vzhledu bouře z v UTC. Obr. 3 zobrazuje stejné produkty jako obr. 2 (HRV, IR10.8, BTD) ve stejném barevném podání. V tomto termínu byla zaznamenána vůbec nejvyšší kladná hodnota BTD, a sice 5,7 K (červeně). Zakroužkovaně je vyznačena poloha přestřelujících vrcholů ze snímků HRV, poloha šipky vyznačuje začátek vlečky ze snímku HRV. Fig. 3. The same storm at 18:45 UTC. Fig. 3 shows the storm in the same colors as Fig. 2 and Fig. 4, highlighting some of the features discussed in the text (location of the overshooting tops, source of a tiny plume, and sector of increased BTD). Meteorologické zprávy, 59,

10 Obr. 4 Vývoj téže bouře mezi až po 30 minutách. Vlevo kanál IR10.8, vpravo BTD produkt. Na snímcích BTD je dobře patrná vlečka vyšších hodnot BTD, generovaná na jihovýchodním okraji bouře a táhnoucí se na severozápad. Zdánlivé přerušení vlečky BTD odpovídá teplejším oblastem pod ní, patrných na snímcích kanálu IR10.8. Fig. 4. Evolution of the same storm between 19:30 and 21:00 UTC. IR10.8 images on the left, BTD images on the right. The BTD images show well a feature resembling a plume of increased BTD possibly a moisture plume. 8 Meteorologické zprávy, 59, 2006

11 Obr. 5 Ukázka vysokých hodnot BTD poblíž okraje zemského disku (limbu). Snímek z :00 UTC je v polární stereografické projekci, okraj zemského disku je zde v pravé horní části obrázku (u hlavičky snímku). Na rozdíl od předchozích snímků je zde studeným pozadím rozsáhlá oblast chladných cirrů frontálního systému. Nahoře snímek zobrazující pole teplot v IR10.8, dole kladné hodnoty BTD produktu přeložené přes produkt označovaný jako airmass (podrobnosti k tomuto produktu viz [8]). Fig December 2005, 19:00 UTC. Example of high BTD above cold frontal cirrus clouds. This image in polar stereographic projection shows significant increase of BTD values in vicinity of the Earth s limb, which may support the moisture origin of positive BTD values. Meteorologické zprávy, 59,

12 ny různou hloubkou HHO, do níž jednotlivé kanály vidí (D. Rosenfeld, osobní komunikace, 2005). V takovém případě by rozdílné teploty souvisely s teplotou uvnitř oblaku, pod povrchovou vrstvou HHO. Oba mechanizmy jsou v současnosti kvantitativně detailně modelovány pomocí metod RTM specialisty EUMETSAT (P. Watts, osobní komunikace, září 2005), výsledky by měly být známy kolem poloviny roku Nelze vyloučit, že se různou měrou uplatňují současně oba mechanizmy zejména různé drobnější anomálie by mohly souviset právě s lokálně zvýšenou transparentností oblačnosti. Ve prospěch vysvětlení kladných hodnot BTD prostřednictvím teplejších vrstev vodní páry však nepřímo vypovídá globální rozložení BTD. Zatím pouze na základě subjektivního vyhodnocení BTD snímků se zdá, že směrem k okraji zemského disku (limbu) výrazně narůstá kladná hodnota BTD, a to nejen nad mohutnou konvekční oblačností, ale i nad rozsáhlými poli studených cirrů, viz například obr. 5. Tento jev by byl snadno vysvětlitelný tím, že poblíž limbu v důsledku velmi šikmého pohledu snímá družice studenou oblačnost skrz podstatně silnější vrstvu (teplejší) vodní páry. Pokud by mechanizmem kladných hodnot BTD byla různá hloubka HHO, z níž jednotlivé kanály záření snímají, měl by se tento efekt směrem k limbu zmenšovat což je ve zjevném rozporu s pozorováním. Tento pozorovaný nárůst BTD směrem k limbu se pokusíme v dohledné době prověřit kvantitativně, objektivním vyhodnocením dat za několikaměsíční období. 5. ZÁVĚR Význam studia přítomnosti vodní páry ve spodní stratosféře, resp. prokázání jejího zdroje pumpováním konvekčními bouřemi, má dopad v několika oblastech. Pokud se skutečně potvrdí jako zdroj vodní páry její generování konvekčními bouřemi, pak to do značné míry může pozměnit či doplnit koncepční modely konvekčních bouří, zejména procesů probíhajících v jejich horních partiích. Kromě generování vodní páry by se stejným mechanizmem mohly do spodní stratosféry dostávat i různé aerosoly. Přitom jak přítomnost vodní páry, tak aerosolů ve spodní stratosféře může výrazným způsobem ovlivnit výsledky klimatických modelů. Kromě těchto globálních aspektů může mít studium stratosférických vlhkostních vleček ještě souvislost s výzkumem klasických vleček (viz například [5], [6]). Nelze totiž vyloučit, že jak vlhkostní, tak klasické vlečky mají stejný původ. Vzhledem k tomu, že alespoň některé klasické vlečky maskováním nižší studené HHO konvekčních bouří formují zdánlivé studené U/V (viz [3]), může být souvislost všech těchto jevů klíčem ke komplexnímu koncepčnímu modelu procesů, probíhajících v horních partiích silných konvekčních bouří. Seznam použitých zkratek BT brigtness temperature BTD brigtness temperature difference ČHMÚ Český hydrometeorologický ústav EUMETSAT European Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites HHO HRV IR MODIS MSG MVIRI NASA NIR NOAA pixel RTM SEVIRI VISSR WV horní hranice oblačnosti high resolution visible infrared Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Meteosat Second Generation Meteosat Visible and InfraRed Imager National Aeronautics and Space Administration near infrared National Oceanic and Atmospheric Administration picture element radiative transfer model Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager Visible and Infrared Spin Scan Radiometer water vapour Poděkování Práce prezentovaná v tomto článku byla součástí výzkumného projektu GA ČR č. 205/04/0114. Autor děkuje Zdeňku Charvátovi a Janu Angelisovi za softwarovou podporu při zpracování a vizualizaci dat MSG, a též firmě VCS za bezplatné poskytnutí dočasné licence softwaru 2met! pro výzkumné účely. Literatura: [1] FRITZ, S. LASZLO, I., Detection of water vapor in the stratosphere over very high clouds in the tropics. Journal of Geophysical Research, Vol. 98 (D12), p [2] SCHMETZ, J. TJEMKES, S. A. GUBE, M. BERG, L. van de, Monitoring deep convection and convective overshooting with METEOSAT. Advances in Space Research, Vol. 19, No. 3, p [3] SETVÁK, M. RABIN, R. M. WANG, P. K., Contribution of MODIS instrument to the observations of deep convective storms and stratospheric moisture detection in GOES and MSG imagery. Atmospheric Research, (in press). [4] WANG, P.K., Moisture plumes above thunderstorm anvils and their contribution to cross-tropopause transport of water vapor in midlatitudes. Journal of Geophysical Research, Vol. 108 (D6), p. AAC [5] LEVIZZANI, V. SETVÁK, M., Multispectral, highresolution satellite observations of plumes on top of convective storms. Journal of Atmospheric Science, Vol. 53, p [6] SETVÁK, M. RABIN, R. M. DOSWELL, C. A. LEVIZZANI, V., Satellite observations of convective storm top features in the 1.6 and 3.7/3.9 μm spectral bands. Atmospheric Research, Vol , p [7] SETVÁK, M., MSG Meteosat druhé generace. Meteorologické Zprávy, roč. 57, s [8] CHARVÁT, Z., Využití družicových snímků v Českém hydrometeorologickém ústavu. Meteorologické Zprávy, roč. 59, s Lektoři RNDr. J. Strachota a doc. RNDr. D. Řezáčová, CSc., rukopis odevzdán v lednu Meteorologické zprávy, 59, 2006

13 Zdeněk Charvát (ČHMÚ) VYUŽITÍ DRUŽICOVÝCH SNÍMKŮ V ČESKÉM HYDROMETEOROLOGICKÉM ÚSTAVU The use of satellite pictures in the Czech Hydrometeorological Institute. In this paper will be described the systems of reception and processing of satellite data which are installed at the satellite department of CHMI at Praha-Libuš. Then will be shortly introduced the operational products based on this data, which are used by CHMI and other users. KLÍČOVÁ SLOVA: data družicová příjem a zpracování Český hydrometeorologický ústav 1. ÚVOD Družicová data jsou pro potřeby ČHMÚ a dalších uživatelů, kteří tato data od ústavu odebírají, přijímána a zpracovávána na pracovišti ČHMÚ v Praze-Libuši. Zdejší družicové oddělení má z hlediska vývoje družic i výpočetní techniky velmi dlouhou tradici. První pokusy s analogovým příjmem polárních družic spadají do 70. let minulého století. Systém pro digitální příjem polárních družic NOAA zde byl nainstalován koncem roku Systém pro analogový příjem geostacionárních družic Meteosat v roce Na přelomu let 1994/95 pak byl instalován integrovaný systém pro digitální příjem polárních družic NOAA a geostacionárních družic Meteosat, podrobnosti o něm lze nalézt v dnes již historickém článku [1]. I tento systém již dosáhl hranice své technické i morální životnosti a v nedávné době byl nahrazen novými systémy, s nimiž chce tento článek čtenáře ve své první části seznámit. Ve druhé části budou popsány vlastnosti operativních produktů z geostacionárních družic MSG, které budou pro ČHMÚ a další uživatele v příštích (nejméně) deseti letech základním zdrojem družicových dat. 2. METEOSAT DRUHÉ GENERACE Pro oblast Evropy jsou klíčovým zdrojem družicových snímků geostacionární družice Meteosat provozované organizací EUMETSAT. Pro úplnost je třeba podotknout, že od se Česká republika stala spolupracujícím členským státem této mezivládní organizace. Jako taková má nyní přístup k veškerým datům z družic provozovaných EUMETSAT. Ve službách poskytovaných prostřednictvím EUMETSAT došlo k významnému kvalitativnímu i kvantitativnímu posunu v souvislosti se zprovozněním družice MSG 1 neboli Meteosat 8 (v operativním provozu je od ledna 2004), první ze série čtyř družic nové generace. Podrobněji se družicí MSG 1 zabývá článek [2], zde proto jen stručně. Oproti předchozí generaci družic Meteosat poskytuje data ze 12 spektrálních kanálů (oproti dřívějším třem) v 15minutových intervalech (dříve 30 minut) s lepším prostorovým rozlišením (rozměr snímků je nyní 3712 x 3712 pixelů) a také s lepší radio metrickou kvalitou (data jsou 10bitová, to znamená, že lze rozlišit 1024 úrovní signálu). To celé však zároveň znamená přibližně desetinásobné zvětšení objemu přenášených dat. Proto musel být vyvinut nový typ přijímacích stanic, které by si s takovým datovým tokem dokázaly poradit. Surová data (označovaná Level 1.0) pořízená družicí, respektive jejím hlavním přístrojem SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager), jsou nejprve předána do řídicího střediska EUMETSAT v německém Darmstadtu, kde jsou (téměř) v reálném čase předzpracována. Nejprve je zkontrolována jejich kvalita. Dále jsou kalibrována a přepočtena do fyzikálních jednotek radiance zemského povrchu. Nakonec jsou (geometricky i radiometricky) přetransformována do standardní geostacionární projekce centrované na pozici 0 zeměpisné délky, i když skutečná pozice družice je jiná (například MSG 1 je v současnosti na pozici 3,4 západní délky). Hlavním smyslem této transformace je ale oprava drobných odchylek skutečné polohy družice od nominální pozice. Výsledek tohoto zpracování se označuje Level 1.5 a teprve tato data jsou distribuována uživatelům. Podle původního schématu měla být tato předzpracovaná data předána zpět na družici, která by je vysílala koncovým uživatelům. V říjnu 2002 však došlo k neočekávané události. Na družici MSG 1 vypuštěné na oběžnou dráhu v srpnu 2002 selhal během testovací fáze družice jeden z předzesilovačů sloužících pro přenos dat mezi družicí a pozemním segmentem. Tím sice nebylo ohroženo pořizování dat ani jejich předávání do řídicího střediska, bylo však třeba nalézt náhradní řešení pro jejich distribuci uživatelům. Během krátké doby bylo rozhodnuto, že tímto řešením bude systém EUMETCast. 3. EUMETCast EUMETCast je systém organizace EUMETSAT pro přenos operativních dat k uživatelům. Původně vznikl pro potřeby služby EARS (EUMETSAT ATOVS Retransmission Service) přenášející data z polárních družic NOAA. V této podobě byl uveden do provozu v listopadu Po závadě družice MSG 1 bylo nutné několikanásobně zvýšit jeho přenosovou kapacitu, aby mohl vysílat i tato data. První data z MSG 1 byla prostřednictvím EUMETCast odvysílána již v dubnu Brzy se ukázalo, že toto řešení je přinejmenším z uživatelského hlediska mnohem výhodnější než řešení původně zamýšlené. V prosinci 2004 byl proto systém EUMETCast prohlášen za základní způsob distribuce dat nejen pro MSG 1, ale i budoucí družice této série. Postupně byly přidávány i další služby a v budoucnu se s EUMETCastem počítá i pro přenos dat z polárních družic METOP (první z nich by měla startovat v červnu 2006). To bude znamenat další výrazné zvýšení objemu přenášených dat až na hodnotu kolem 12 Mbit za sekundu. V současné době se ověřuje, zda toho bude systém při současné konfiguraci vůbec schopen. Jak tedy systém EUMETCast pracuje? Všechna data, která mají být odvysílána, jsou nejprve telekomunikačními linkami poslána do pozemní stanice v německém Usingenu, odkud jsou odvysílána na geostacionární telekomunikační družici HotBird 6 na pozici 13 východní délky. Ta je poté odvysílá v Ku pásmu stejně jako televizní signál, který normálně šíří. Takto to alespoň funguje pro oblast Evropy, kterou HotBird svým signálem pokrývá. Do oblasti Afriky, Meteorologické zprávy, 59,

14 Blízkého Východu a části Jižní Ameriky je vysílání šířeno poněkud složitější cestou. Signál z družice HotBird je zachycen pozemní stanicí v italském Fucinu a odvysílán na jinou telekomunikační družici, na AtlanticBird 3. Ta pak šíří signál v C pásmu, které má ovšem nižší přenosovou kapacitu, a proto nemohou být takto vysílány všechny služby EUMETCast. Pro příjem v oblasti Evropy stačí parabolická anténa o průměru asi 1 m, jaká je k dostání v každém obchodě s elektronikou, DVB (Digital Video Broadcasting) karta pro příjem digitálního vysílání (k dostání tamtéž) a dostatečně výkonný počítač. S tímto vybavením lze přijímat vysílání EUMETCast, data jsou však s výjimkou esenciálních dat kódována. Pro dekódování je třeba ještě USB klíčenka zvaná EKU (EUMETCast Key Unit), kterou lze získat (spolu s potřebným softwarem) pouze jako výsledek licenční procedury EUMETSAT. V licenčním ujednání je pak stanoveno, ke kterým službám bude mít daný uživatel přístup. Další podrobnosti týkající se EUMETCast i licenční politiky EUMETSAT lze najít v [3]. Ani licencovaný uživatel však nemá vyhráno, neboť sice může data přijímat, zpracování si však musí zajistit sám. Může si pořídit některý z komerčních programů nebo si příslušný software naprogramuje sám. Z technického hlediska se navíc doporučuje provádět zpracování na jiném počítači (nebo počítačích) aby nebyla při zátěži počítače narušována činost DVB karty. 4. PŘÍJEM DRUŽIC MSG V ČHMÚ Systém pro příjem družic MSG byl v družicovém oddělení ČHMÚ v Praze na Libuši nainstalován v prosinci Dodavatelem byla německá firma VCS, která dodala také zpracovatelský software 2met!. Obr. 2 Pracoviště příjmu a zpracování dat z MSG; vpravo počítač RECPRO, vlevo DVB (černý) a ARCH (bílý) s archivační jednotkou. Fig. 2. Workplace of the reception and processing of the MSG data; right is the RECPRO computer, left are DVB (black) and ARCH (white) with the archiving device. Zároveň je prováděna archivace všech zpracovaných a části nezpracovaných dat na počítači interně označeném MSG-ARCH. K němu je připojena pásková archivační jednotka, která pravidelně kopíruje data z disků počítače na páskovou kazetu o kapacitě 400 GB. Celkový denní objem archivovaných dat totiž dosahuje i přes použití komprese asi 4,5 GB. Archivace na CD nebo DVD nosičích by tedy byla neefektivní. 5. POLÁRNÍ DRUŽICE Nový systém pro příjem polárních družic byl na Libuši instalován v říjnu Dodavatelem byla opět firma VCS, která dodala již před deseti lety předchozí systém. Mohla tak být využita přijímací část starého systému, jen s menšími úpravami. Základem je pohyblivá anténa o průměru 3 m, která je naváděna samostatným procesorem podle předem vypočítané trajektorie družice. Signál z antény je přiváděn do dvou přijímačů pro pásmo 1,7 GHz. Jeden je určen pro americké družice NOAA, druhý je připraven pro budoucí evropské družice METOP. Obr. 1 Schéma systému příjmu a zpracování dat z MSG v ČHMÚ. Fig. 1. Scheme of the reception of MSG data and their processing at CHMI. První část systému tvoří typická přijímací stanice systému EUMETCast. V tomto případě je použita anténa o průměru 1,2 m (je o něco větší než je nutné s ohledem na kvalitu signálu). Z antény přichází signál před DVB kartu do prvního počítače, interně označeného MSG-DVB. Zde jsou data převedena do podoby souborů a za využití EKU jsou dekódována. Přijmuté soubory jsou poté odeslány přes lokální síť do druhého počítače, interně označeného MSG-RECPRO. Počítač MSG-RECPRO (výkonný počítač se dvěma procesory od firmy Dell) tvoří zpracovatelskou část systému. Soubory jsou nejprve dekomprimovány a následně zpracovány pomocí komerčního softwaru 2met!. Podrobněji bude zpracování popsáno dále. Výsledkem jsou obrázky ve formátu jpg o rozměru 800 x 600 pixelů, které jsou přes síťové servery distribuovány jak uvnitř ČHMÚ, tak vybraným externím uživatelům. Pro potřeby ústavu to znamená denní objem dat asi 300 MB. Obr. 3 Pracoviště příjmu a zpracování dat z polárních družic; vpravo elektronika přijímací části, vlevo zpracovatelský počítač. Fig. 3 Workplace of the reception and processing of data from the polar satellites; right is the electronics of the reception part, left is the processing computer. 12 Meteorologické zprávy, 59, 2006

15 Nová je část zpracovatelská, postavená opět na softwaru 2met!. Opět se jedná o výkonný počítač firmy Dell se dvěma procesory, identický jako pro družice MSG. Stejné je i softwarové vybavení, pouze využívané softwarové moduly jsou zčásti jiné. V případě nutnosti je tedy možné nahradit jeden počítač za druhý (příjem MSG má větší prioritu). Jako záloha je navíc v družicovém oddělení ještě jeden podobný počítač, který je normálně využíván pro zpracování archivních dat pro různé účely (především výzkumné). V době psaní tohoto článku jsou na oběžné dráze pouze americké družice NOAA. Alespoň částečně použitelná jsou konkrétně data z družic NOAA-12, 14, 15, 16, 17 a 18. Družice NOAA-16 má ale problém se skenujícím radiometrem AVHRR a obrazová data nejsou použitelná. Podobné problémy má občas i NOAA-14. NOAA-12 je již na hranici své životnosti, přesto není degradace přístrojů tak výrazná, jak by se dalo očekávat. V ČHMÚ nejsou družice NOAA-12 a 16 přijímány vůbec. Data z družice NOAA-14 jsou využívána jen pro určování rozložení celkového množství ozonu. Z družic NOAA-15, 17 a 18 jsou využívána obrazová data z radiometru AVHRR. Tento přístroj snímá zemský povrch a atmosféru v šesti spektrálních kanálech, družice je ale kapacitně schopna vysílat data jen z pěti. Denně jsou takto zaznamenána data přibližně z 12 přeletů družic NOAA. Objem dat není oproti MSG tak velký, proto jsou archivována všechna data. To znamená asi 530 MB surových dat a 15 MB zpracovaných snímků denně. 6. ZPRACOVÁNÍ Zpracování dat je v podstatě stejné pro polární i geostacionární družice. Prvním krokem je převod dat z původní družicí naměřené radiance (intenzity záření) do vhodnějších fyzikálních jednotek radiační teploty u tepelných kanálů a odrazivosti u solárních kanálů. Následuje geometrická transformace obrazu do tří používaných geografických projekcí polárních stereografických Evropa a střední Evropa a gnómonické Česká republika. Názvy říkají, jaká oblast zemského povrchu je na nich zobrazena. Tyto projekce byly původně zvoleny pro snímky z MSG. Ve formátu Evropa není plně využito rozlišení původních dat, snímky mají spíše přehledový charakter. Pro běžné využití je základní formát střední Evropa, zde již lze pozorovat zrnitost obrazu (vyplývající z geometrického rozlišení družice, tj. velikosti pixelu promítnutého na zemský povrch). Parametry projekce Česká republika byly převzaty z prohlížeče radarových dat. Radarové a družicové snímky mají dokonce společný pravý dolní roh, původně bylo zamýšleno jejich možné přeložení přes sebe. Pro polární družice pak byly projekce používané pro MSG převzaty beze změny. Polární družice však snímají jen pás území široký asi km, navíc Česká republika nebývá v jeho středu. Proto může být zaplněna jen část výsledného snímku. Dalším krokem zpracování je grafická úprava snímků do výsledné podoby (zlepšení kontrastu, barevné úpravy). Do tohoto označení je zahrnuto i vytváření barevných kompozitů. Navíc je software schopen přeložit přes snímky mapu s hranicemi států a vložit hlavičkový čas. 7. PŘÍSTUP KE ZPRACOVANÝM SNÍMKŮM Protože na rozdíl od družic EUMETSAT jsou data z amerických družic NOAA volně šiřitelná, může si veřejnost prohlédnout zpracované snímky na internetu [4]. Data z MSG nesmí být vzhledem k datové politice EUMETSAT volně dostupná, přístup k nim mají pouze meteorologové ČHMÚ na intranetu a licencovaní externí uživatelé. Veřejnost je odkázána jen na silně zredukovaná data oficiálně publikovaná na internetových stránkách EUMETSAT [3]. Družicové oddělení již vyjádřilo EUMETSAT své výhrady k tomuto stavu a na příštím zasedání Rady spolupracujících států EUMETSAT se pokusí iniciovat požadavek Rady na změnu datové politiky. Meteorologové ČHMÚ mají operativní snímky z MSG k dispozici na serveru rd.chmi.cz prostřednictvím JavaScriptu, jehož autorem je RNDr. Petr Novák, PhD. Ten je nainstalován pouze na tomto intranetovém serveru, uživatelé k němu přistupují prostřednictvím libovolného standardního internetového prohlížeče. Toto řešení umožňuje snadné změny v prohlížeči, např. přidání nového produktu. Uživatelé mají možnost zvolit si typ produktu, délku a rychlost animace, případně různé masky s hranicemi či jinými geografickými informacemi. Součástí prohlížeče je i kontextový popis (nápověda) jednotlivých produktů. Záloha tohoto serveru je pak na serveru odmi.chmi.cz. 8. OPERATIVNÍ PRODUKTY (Z MSG) Počet základních operativních produktů v aplikaci JSMSGView od instalace systému postupně narůstal, jejich aktuální počet je 13. Probíhá však anketa mezi uživateli, zda některé málo využívané nevyřadit. Doplňkovými produkty jsou tři projekce zemského disku. Pro úplnost je třeba zmínit ještě dvě projekce vytvářené z tříhodinových dat z družice GOES-E, zachycující severní Atlantik, neboť i tato data jsou vysílána službou EUMETCast. Zčásti se jedná o zcela nové produkty, využívající spektrálních kanálů zastoupených (zatím) pouze na družicích MSG, případně některých výzkumných (Terra, Aqua). Protože jejich vlastnosti nebyly dosud v češtině blíže popsány, pokusí se tento článek tento stav napravit. Zde použité označení produktů je převzato z prohlížeče JSMSGView. Označení spektrálních kanálů je standardní podle EUMETSAT a obsahuje centrální vlnovou délku kanálu v mikrometrech (např. IR10.8 je kanál v infračervené (tepelné) části spektra o centrální vlnové délce 10,8 μm). Přehled kanálů je uveden v tab. 1. Tab. 1 Přehled spektrálních kanálů družic MSG. Table 1. Overview of the MSG satellite spectral channels. Číslo kanálu Označení kanálu Charakteristika kanálu (vlnová délka v μm) střední min max Poznámka 1 VIS0.6 0,635 0,56 0,71 2 VIS0.8 0,81 0,74 0,88 solární kanály 3 NIR1.6 1,64 1,50 1,78 4 IR3.9 3,90 3,48 4,36 atmosférické okno 5 WV6.2 6,25 5,35 7,15 6 WV7.3 7,35 6,85 7,85 absorpce vodní páry 7 IR8.7 8,70 8,30 9,10 atmosférické okno 8 IR9.7 9,66 9,38 9,94 absorpce ozonu 9 IR ,80 9,80 11,80 10 IR ,00 11,00 13,00 atmosférické okno 11 IR ,40 12,40 14,40 absorpce oxidu uhličitého 12 HRV širokopásmový (asi 0,4 až 1,1 μm) solární kanál s vysokým rozlišením Meteorologické zprávy, 59,

16 Obr. 4 Ukázka produktu VIS-IR. Fig. 4. Example of the VIS-IR product. Obr. 5 Ukázka produktu Snow. Fig. 5. Example of the Snow product. Obr. 6 Ukázka produktu Night-LC. Fig. 6. Example of the Night-LC product. Obr. 7 Ukázka produktu Night-MF. Fig. 7. Example of the Night-MF product. Obr. 8 Ukázka produktu RGB321. Fig. 8. Example of the RGB321 product. Obr. 9 Ukázka produktu Storm. Fig. 9. Example of the Storm product. 14 Meteorologické zprávy, 59, 2006

17 Obr. 10 Ukázka produktu IR-BT. Fig. 10. Example of the IR-BR product. IR (u snímků z družic NOAA je ekvivalentní produkt označen b4) dnes již klasický spektrální kanál IR10.8 v černobílém inverzním zobrazení. Tento spektrální kanál je zastoupen na všech meteorologických družicích jako základní tepelný kanál. Tradičně se zobrazuje inverzně, to znamená, že nejteplejší oblasti (pevnina, zejména pouště přes den) jsou tmavé, zatímco studená horní hranice oblačnosti je bílá. Produkt lze využívat 24 hodin denně. IR-BT (u snímků z družic NOAA je ekvivalentní produkt označen b4bt) stejný spektrální kanál jako v předchozím případě, ale v jiném barevném podání. Interval velmi nízkých teplot 200 K (červená) až 240 K (modrá) je zobrazen jako barevné spektrum; to je užitečné například při sledování bouřkové oblačnosti, kde jsou jádra jednotlivých buněk zobrazena v odstínech varovné červené barvy. Neexistuje však přímý vztah mezi teplotou horní hranice oblačnosti a intenzitou srážek či jiných projevů počasí. WV spektrální kanál absorpce vodní páry WV6.2, podobný kanál byl již u předchozích družic Meteosat. V tomto spektrálním kanálu nelze vidět zemský povrch, většina záření přichází z horní části troposféry. Maximum jeho citlivosti leží přibližně v hladinách 400 až 300 hpa (v mírných zeměpisných šířkách typicky 7,5 až 10 km). Tmavé odstíny odpovídají suché a bezoblačné horní vrstvě troposféry, čím světlejší odstín, tím více vodní páry tato vrstva obsahuje. Navíc existuje dobrá korelace mezi zobrazenými strukturami a polem proudění v horní troposféře, které je takto zviditelněno. Tento spektrální kanál rovněž zachytí nejvyšší oblačnost cirry a cumulonimby (zobrazeny bíle), které přesahují zmíněnou výšku 7 10 km. Opět lze používat 24 hodin denně. VIS snímek v kanálu VIS0.8 pro formát Evropa a v kanálu HRV pro další dva formáty. Použít ho lze pouze v denních hodinách, když je slunce nad místním obzorem a osvětluje sledovanou oblast. Tento snímek se nejvíce blíží klasické černobílé fotografii. Nejtmavší jsou vodní plochy, pevnina je o něco světlejší, nejsvětlejší jsou pouštní oblasti. Oblačnost je zobrazena v různých odstínech šedé v závislosti na optické, a tudíž i vertikální mohutnosti vertikálně vyvinutá oblačnost je bílá, semitransparentní cirry nemusí být vůbec rozlišitelné. Kanál HRV poskytuje trojnásobně lepší geometrické rozlišení, spektrálními vlastnostmi se od kanálu VIS0.8 příliš neliší. Obr. 11 Ukázka produktu Airmass. Fig. 11. Example of the Airmass product. RGB321 první příklad barevného kompozitního snímku (zkráceně kompozitu ), kde jsou tři různé snímky v odstínech jednotlivých základních barev (červená, zelená a modrá; v tomto pořadí) složeny do jednoho barevného celku. Zde jde o kombinaci tří solárních kanálů NIR1.6, VIS0.8 a VIS0.6, produkt lze proto používat pouze ve dne, kdy je slunce nad obzorem. Hlavním využitím tohoto kompozitu je rozlišení mezi oblačností tvořenou vodními kapkami a ledovými krystalky. Ledová oblačnost (cirry a vertikálně mohutná oblačnost včetně bouřkové) je modrozelená (tyrkysová), zatímco vodní oblačnost je bílá až nahnědlá. Terén je zobrazen v barvách blízkých přirozenému vnímání vegetace je zelená, holá půda hnědá, poušť v růžovém odstínu, vodní plochy velmi tmavé. Sněhem pokrytý terén nelze barevně odlišit od ledové oblačnosti. VIS-IR (u snímků z družic NOAA je ekvivalentní produkt označen RGB124) denní produkt známý z družic NOAA; v projekci Evropa kombinuje kanály VIS0.6, VIS0.8 a IR10.8. Barevně se blíží vnímání lidským okem. Nízká až střední (obecně teplejší) oblačnost je zobrazena žlutě, vysoká (chladná) oblačnost je zobrazena bíle až modře. Vegetací pokrytý terén je tmavě zelený, poušť svět- Obr. 12 Java aplikace JSMSGView pro prohlížení a animaci snímků z MSG dostupná na intranetu ČHMÚ. Fig. 12. Java application JSMSGView for viewing and animation of the pictures from MSG available on the intranet of CHMI Meteorologické zprávy, 59,

18 Obr. 13 Ukázka produktu zemského disku RGB129. Fig. 13. Example of the globe product RGB129. Obr. 14 Denní chod osvětlení Země Sluncem dne Fig. 14. Daily illumination of the Earth on le zelená až žlutá, voda tmavě modrá. Ve zbývajících dvou projekcích jsou oba solární kanály nahrazeny kanálem HRV. Tím je dosaženo lepšího rozlišení snímků, barvy se však zdají poněkud bledší. Snow kombinace kanálů VIS0.8, IR1.6 a rozdílu kanálů (IR10.8 IR3.9). Tento denní produkt je určen speciálně pro rozlišení terénu pokrytého sněhem (či ledem) od holé půdy a nízké oblačnosti. Zasněžený terén, resp. vodní plochy pokryté ledem či ledovce, jsou zobrazeny červeně, zatímco holá půda zeleně. Nízká oblačnost je bílá nebo nažloutlá. Vysoká oblačnost v ledové fázi vypadá podobně jako zasněžený terén, má však většinou trochu odlišný barevný tón, spíše do fialové. Mimo zimní sezonu nemá tento produkt využití a jeho vytváření je proto dočasně pozastaveno. Storm poslední z denních produktů; jedná se o poměrně složitou kombinaci vytvořenou s cílem zvýraznit bouřkovou oblačnost a pokud možno též určit intenzitu bouře. Pokud jsou ve vrcholových partiích cumulonimbu ve větším množství přítomny drobné částice ledu, pak je tento oblak zobrazen sytějšími odstíny žluté. Přítomnost takových částic může (ale nemusí!) indikovat intenzivnější výstupné proudy (updrafty) v konvekčním oblaku, tedy potenciální nebezpečnost bouře. V červené složce je rozdíl kanálů WV6.2 a WV7.3, tím je potlačeno vše kromě nejvyšší oblačnosti. V zelené složce je rozdíl kanálů IR3.9 a IR10.8. Čím drobnější částice jsou v horní hranici oblaku přítomny, tím větší je tento rozdíl. V modré složce je rozdíl kanálů NIR1.6 a VIS0.6. Tento rozdíl je malý pro oblačnost tvořenou vodními kapkami, ale velký (záporný) pro ledovou oblačnost. Ve výsledném snímku je vše kromě ledové oblačnosti potlačeno do modré barvy. Ledová oblačnost je zobrazena v odstínech červené, která u intenzivních bouří přechází do žluté. IR-WV produkt použitelný 24 hodin denně; kombinace kanálů IR10.8, IR12.0 a WV6.2. Zatímco IR kanály (hnědě až žlutě) zobrazují informaci i z nižších hladin (které v samotných WV kanálech nejsou vidět), WV kanál (modře) zobrazuje informace pouze z horních hladin troposféry (tmavě jsou zobrazeny suché oblasti, namodrale až modře vlhčí, bíle oblasti s vysokou, studenou oblačností). Airmass patrně jeden z nejkomplexnějších produktů, jehož cílem je rozlišení rozdílných vzduchových hmot, naznačení výšky tropopauzy a identifikace tryskového proudění (jet-streamu). V červené složce je rozdíl (WV6.2 WV7.3), v zelené rozdíl (IR9.7 IR10.8), v modré je inverzně kanál WV6.2. V prvním přiblížení zelené odstíny odpovídají vzduchové hmotě subtropického původu. Tropopauza je zde výrazně výše než v polární vzduchové hmotě, tím pádem nad subtropickou vzduchovou hmotou je méně celkového množství chladného ozonu, a tak je výrazně větší příspěvek zelené složky. Červená složka vypovídá především o množství vlhkosti v horní troposféře čím hlouběji do troposféry vidíme (oblasti subsidence suchého vzduchu), tím je příslušná vrstva teplejší; tudíž v oblastech s nejsušší vrchní troposférou dostaneme nejvyšší hodnoty červené pro tento rozdíl. Modrá zobrazuje rozložení vlhkosti a oblačnosti v horní části troposféry. Ve výsledném snímku se vysoká oblačnost jeví bílá, teplé vzduchové hmoty jsou zelené, studené vzduchové hmoty červené až fialové. Nízká oblačnost má barvu příslušné vzduchové hmoty, jen jiný (světlejší) odstín. Velké gradienty mezi různě barevnými odstíny, danými změnou výšky tropopauzy, mohou indikovat oblasti osy jet-streamu. Night (u snímků z družic NOAA je ekvivalentní produkt označen RGB345) historicky nejstarší noční RGB kompozit, známý z družic NOAA. V denních hodinách jej principiálně nelze použít. Vznikl kombinací kanálů IR3.9, IR10.8 a IR12.0 za účelem sledování nízké oblačnosti (a mlh, které na družicových snímcích nelze od nízké oblačnosti rozlišit) v nočních hodinách. V tomto podání je vysoká oblačnost zobrazena modře až bíle. Nízká oblačnost pak okrově (načervenale až růžově), její rozlišení od zemského povrchu (hnědá barva) je však někdy obtížné. 16 Meteorologické zprávy, 59, 2006

19 Družice MSG však nabízí lepší možnosti sledování nízké oblačnosti v noci (viz následující dva produkty). Night-LC (Low Clouds) další noční produkt určený především pro noční detekci mlh a nízké oblačnosti. V červeném kanálu je rozdíl (IR10.8 IR3.9), zelenou složku tvoří rozdíl (IR10.8 IR8.7) a modrou kanál IR12.0. Nízká oblačnost se jeví v tomto produktu červeně. Zjednodušeně lze říci, že čím je odstín červené sytější či jasnější, tím je v oblačnosti přítomno více drobných kapek. Vysoká oblačnost je jasně modrá, mořská hladina hnědá, terén tmavě modrý. Střední patro oblačnosti se může jevit podobně jako terén, produkt není vhodný pro její detekci. Night-MF (Microphysical) noční mikrofyzikální RGB kompozit doporučovaný EUMETSAT. V červené složce je rozdíl (IR12.0 IR10.8), v zelené složce je rozdíl (IR10.8 IR3.9) a v modré složce kanál IR10.8. Jeho interpretace je následující: vertikálně mohutná oblačnost je zde zobrazena tmavě červeně (až do hněda), řídké cirry tmavě modře, mořská hladina světle modře, terén růžově, střední až nízká oblačnost okrově, mlhy a nejnižší oblačnost světle zeleně. Seznam použitých zkratek AVHRR Advanced Very High Resolution Radiometer ČHMÚ Český hydrometeorologický ústav DVB Digital Video Broadcasting EARS EUMETSAT ATOVS Retransmission Service EKU EUMETCast Key Unit EUMETCast EUMETSAT Multicast Distribution System EUMETSAT European Organization for the Exploitation of Meteorological Satellites METOP Meteorological Operational Polar Satellites of EUMETSAT MSG Meteosat Second Generation NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration pixel picture element SEVIRI Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager Literatura a internetové zdroje [1] SETVÁK, M. HAMPL, P. HLAVATÝ, K. KYJOV- SKÝ Š., 1996: Systém příjmu, zpracování, distribuce a archivace dat z meteorologických družic v ČHMÚ. Meteorologické Zprávy, roč. 49, s [2] SETVÁK M., 2004: MSG Meteosat druhé generace. Meteorologické Zprávy, roč. 57, s [3] internetová stránka organizace EUMETSAT [4] internetová stránka družicového oddělení ČHMÚ Lektor RNDr. J. Strachota, rukopis odevzdán v lednu IN MEMORIAM RNDr. JIŘÍHO FÖRCHTGOTTA ( ) RNDr. Jiří Förchtgott byl jedním z řady meteorologů, kteří spojili převážnou část své pracovní kariéry s Hydrometeorologickým ústavem. Do ústavu nastoupil již v roce 1948, rok před ukončením studia na Přírodovědecké fakultě UK, a setrval v něm až do svého odchodu do důchodu v roce Dr. Jiří Förchtgott pracoval po celou dobu v oboru letecké meteorologie, až do roku 1961 na letišti Praha-Ruzyně a od tohoto roku jako vedoucí meteorologického pracoviště na letišti Ostrava-Mošnov. K tomuto zaměření jej predestinoval životní zájem o létání již v roce 1938 složil zkoušky pilota bezmotorového létání, po válce se stal plachtařským instruktorem a v roce 1947 dokonce vytvořil národní rekord pro dvousedadlové větroně převýšením metrů. Významná byla jeho publikační činnost. I když tuto sféru ve vzpomínkovém článku Co ústav dal a vzal [1] příliš nezdůrazňuje, publikovat začal již v roce 1949 a poslední publikace jsou z 90. let minulého století. Jenom do roku 1968 uvádí Československá meteorologická bibliografie [2] 72 citací. V 50. letech minulého století se podstatně podílel na rozvoji znalostí o proudění na závětrné straně horských hřebenů a jeho typizaci. Tři související práce jsou citovány v Technické nótě WMO z roku 1960 [2]. První dvě publikace [3, 4] jsou citace z Meteorologických Zpráv (názvy v angličtině včetně časopisu pod názvem Bull. Met. Czech), poslední práce je ze švýcarského časopisu [5]. V domácích periodikách publikoval zejména v Meteorologických Zprávách, Leteckém obzoru, Letectví, Letectví a kosmonautice a Vesmíru. Některé stati, v nichž prezentoval závěry o velkoplošném ovlivnění počasí a podnebí na Ostravsku, vzbudily polemický ohlas. Týkalo se to zejména negativního vlivu atomových elektráren na počasí, zejména na délku slunečního svitu Jiří Förchtgott napsal několik knih, z nichž uvádíme zejména: Letecká meteorologie (Průmyslové nakladatelství, 1952, 178 stran, SNTL, 1953, 194 stran), Člověk a počasie (spoluautor P. Forgáč, Osveta, 1955, 194 stran), Plachtařská meteorologie (spoluautoři L. Háza, M. Koldovský, O. Kostka, Naše vojsko, 1956, 157 stran). Literatura [1] FÖRCHTGOTT, J., Co ústav dal a vzal. Meteorologické Zprávy, roč. 45, č. 2, s [2] KADULOVÁ, K ULBRICH, Š., Československá meteorologická bibliografie. Praha: HMÚ. 2 svazky. [3] The airflow over mountains., Geneva: WMO. Technical Note, No p. [4] FÖRCHTGOTT, J., Wave streaming in the lee of mountain ridges. Bull. Met. Czech, Vol. 3, p. 49. [5] FÖRCHTGOTT, J., The transport of small particles or insects over the Öre Mountains. Bull. Met. Czech, Vol. 4, p [6] FÖRCHTGOTT, J., Active turbulent layer downwind of mountain ridges. Schweizer Aero-Revue, Vol. 32, p Poděkování Děkuji RNDr. Sávovi Černavovi za poskytnutí cenných informací. Zdeněk Horký Meteorologické zprávy, 59,

20 Zbyněk Sokol Daniela Řezáčová (ÚFA AVČR) ASIMILACE RADAROVÉ ODRAZIVOSTI DO NUMERICKÉHO MODELU PŘEDPOVĚDI POČASÍ S VYSOKÝM ROZLIŠENÍM Assimilation of radar reflectivity into a high resolution Numerical Weather Prediction model. In this study assimilation of radar data into a numerical weather prediction (NWP) model is discussed and an example of radar reflectivity assimilation into a model with a horizontal resolution of 2.8 km is presented. Version 3.9 of the non-hydrostatic LM COSMO (Lokal Modell COSMO) NWP model is used in this study. The assimilation method takes into account the difference between the model precipitation and radar-derived precipitation in modifying vertical profiles of water vapour mixing ratio. The assimilation proceeds in each model time step and uses the nudging approach. The technique is applied to the precipitation forecast at three severe convective events. The results prove that the reflectivity assimilation improves the precipitation forecast in comparison with a control run without assimilation procedures applied. The results also indicate that when the assimilated radar data feels the initial precipitation near an expected storm position then the NWP model is capable of forecasting basic features of the storm development 2-3 hours ahead. KLÍČOVÁ SLOVA: asimilace radarových dat srážky přívalové předpověď srážek model numerické předpovědi počasí 1. ÚVOD Kvalitní kvantitativní předpověď srážek a především silných konvekčních srážek je jeden z nejvýznamnějších problémů, které současná meteorologie řeší. Přes neustálý pokrok ve vývoji modelů pro předpověď počasí (NWP modely), zvyšování jejich rozlišení a zpřesňování vstupních dat, je předpověď silných konvekčních srážek, jejich lokalizace a časový vývoj dosud nevyřešeným problémem. NWP modely s rozlišením řádu jednotek kilometrů, které se v současné době stále více uplatňují operativně, již mohou explicitně modelovat konvekční srážky a jejich výstupy jsou z hlediska struktury velmi podobné srážkám odvozeným z radarových měření. Nicméně prognostické srážky se mohou od pozorovaných hodnot výrazně lišit jak v lokalizaci, tak v časovém vývoji. Zřejmě nejvýznamnější podíl na těchto chybách má špatná inicializace srážkových procesů v numerickém modelu. I když významná je jistě i přesnost počátečních a okrajových podmínek a schopnost modelu dané rozlišovací schopnosti správně simulovat dynamické a fyzikální procesy probíhající v atmosféře. Proto asimilace vhodných dat vede ke zřetelnému zlepšení předpovědí včetně předpovědi srážek. Toto zlepšení se projevuje v několika následujících hodinách po ukončení asimilace a postupně mizí. Současný stav vývoje metod a operativních aplikací asimilace dat je popsán v článku Brožkové [2]. V této studii se proto omezíme pouze na krátké vysvětlení pojmu asimilace dat a provedeme stručnou klasifikaci metod asimilace, při níž se zaměříme zejména na asimilaci dat radarových. Účinek asimilace radarové odrazivosti na kvalitu předpovědi srážek budeme dokumentovat příkladem, který jsme vybrali z rozsáhlejší studie [30]. Asimilací dat nazýváme proces, při němž jsou naměřená data využita k opravě (modifikaci) modelových veličin a tím ke vzniku nových počátečních podmínek pro další integraci modelu. Pro asimilaci je určující, jaká data a jaké veličiny jsou do modelu asimilovány, tj. hodnoty jakých modelových veličin jsou modifikovány, a jakou metodou je modifikace provedena. Asimilovanými veličinami standardně bývají měření ze sondážních stanic (vítr, teplota, geopotenciální výška, vlhkost), z pozemních stanic (především tlak) a družicová měření (teplota). Dalšími zdroji dat používanými pro asimilaci do NWP modelů jsou měření teploty a větru letadly (zprávy PILOT) a měření vlhkosti v atmosféře pomocí GPS. V poslední době se využívají také radarová data, i když asimilace radarových dat zatím nepatří mezi standardní postupy využívané v operativní aplikaci NWP modelů. To souvisí i se skutečností, že rozlišení radarových dat je v současné době vyšší než rozlišení operativních NWP modelů a také s tím, že operativní radarová data obvykle pokrývají pouze část modelové oblasti. V současné době se např. řeší otázka, nakolik jsou radarová data z různých typů radarů, patřících různým provozovatelům, které pokrývají Evropu, homogenní a zda je bude možné využít v celé ploše k asimilaci. Metodám asimilace dat je věnována poměrně rozsáhlá literatura. Za zmínku především stojí souhrnné publikace obsahující přehled metod, jako např. [7, 14, 36, 19]. Metody asimilace dat do NWP modelů lze rozdělit do čtyř skupin. První skupinu metod lze charakterizovat jako posloupnost dvou kroků: objektivní analýza (OA) meteorologických dat a předpověď modelu. Pro tyto metody je charakteristické oddělení integrace modelu od přípravy počátečních a okrajových dat. Jedinou vazbou mezi těmito kroky je to, že OA téměř vždy využívá předpověď numerického modelu jako jeden ze zdrojů dat. Tento způsob asimilace dat byl používán od počátků numerického modelování [24] až do přibližně 80. let dvacátého století. První metody OA byly založeny na interpolaci dat do pravidelné modelové sítě s využitím 2D polynomů. Interpolace byla prováděna buď globálně, kdy jeden polynom byl použit pro celou oblast, nebo lokálně, kdy byl polynom odvozen a aplikován pouze na části oblasti [15]. V souvislosti s lokální interpolací byl zaveden tzv. poloměr vlivu, který určoval vzdálenost, kam až zasahoval vliv naměřené hodnoty. První operativně používanou metodou OA byla Cressmanova korekční metoda [6], která využívala předběžné pole a společně analyzovala geopotenciál s měřeními větru. Metoda také mohla zohledňovat kvalitu naměřených dat pomocí vah. Všechny dosud zmíněné metody lze charakterizovat jako empirické, protože jejich parametry byly určeny na základě testů, a proto nelze hovořit o tom, že by optimálně využívaly dostupná data. První metody využívající částeč- 18 Meteorologické zprávy, 59, 2006

21 né nebo úplné optimalizace publikovali Bergthorsson a Doos [1] a Gandin [12]. Gandinova metoda optimální interpolace [7] se postupně stala základní metodou OA a je používána dodnes. Spolu s variační metodou obecně označovanou 3DVAR [2, 19] je dnes asi nejpoužívanější metodou asimilace. Formulace 3DVAR je obecnější než OI a zásadní rozdíl mezi metodami je v tom, že 3DVAR je řešena ve fyzikálním prostoru, zatímco OI je řešena v prostoru duálním. Konkrétně to znamená, že variační metoda hledá vektor, který obsahuje uzlové hodnoty asimilovaných veličin. Volbou vhodné iterační minimalizace, např. monotónně konvergentní, máme v každém kroku k dispozici přibližné řešení, přičemž monotónní konvergence zaručuje, že nový odhad je vždy lepší než starý. V případě OI hledáme optimální váhy, které jsou využity pro konstrukci optimálního vektoru modelových hodnot. Úloha vede na soustavu lineárních rovnic, kterou je třeba vyřešit, abychom dostali optimální vektor. Na rozdíl od minimalizace funkcionálu v metodě 3DVAR, zde obecně neplatí, že použijeme-li koeficienty získané částečným řešením soustavy, např. iterační metodou, přiblížíme se i k hodnotám optimálního vektoru hodnot. Druhou skupinu tvoří metoda s anglickým názvem nudging, která v práci [2] (2005) nebyla zmíněna. Vzhledem k tomu, že tato metoda se často využívá právě při asimilaci radarových dat a také my jsme tuto metodu použili, popíšeme ji podrobněji. Předpokládejme, že chceme do modelu asimilovat hodnoty φ k, kde k = 1,2 N, naměřené v čase t 0 v bodech s k = (x k, y k, z k ). Pro modelovou veličinu φ přitom platí:, (1) kde t značí čas, s = (x, y, z) je poloha a F je pravá strana modelové rovnice. Cílem metody nudging je donutit model, aby v čase t 0 v bodech s k přibližně platilo, že pro k=1,, N. (2) Pravá strana rovnice (1) je proto doplněna o korekční člen, který ovlivňuje řešení rovnice: Váhová funkce w závisí na rozdílu časů t t 0 a na Euklidovské vzdálenosti s s k. Funkce w nabývá maxima pro t = t 0 a s = s k a monotónně klesá s rostoucí vzdáleností a s rostoucí hodnotou. U časové závislosti je pro t > t 0 pokles k nule velmi rychlý, tzn., že za krátkou dobu po čase měření již naměřené hodnoty nemají vliv. Konkrétní volba váhové funkce vychází z empirické zkušeností. Rovnici (3) lze jednoduše řešit pomocí metody štěpení. Nejprve je vyřešena standardní modelová rovnice (1) a řešení, které označíme ϕ 0, je následně opraveno. (3), (4) kde Δt je integrační krok modelu. Metoda nudging je poměrně jednoduchá a dobře reflektuje fyzikální pozadí problému. Nevyužívá však data optimálně a vhodnost její aplikace závisí na integračním schématu. Obecně platí, že tato metoda není vhodná pro integrační postupy, které při prostorové aproximaci využívají bázové funkce s globálními nosiči, např. spektrální modely. Naopak je používána v případě diferenčních schémat. Druhou skupinu metod tvoří objektivní analýza dat optimální interpolací (OI, viz např. [12, 7] a variační metoda obecně označovaná 3DVAR [2, 19]. Formulace 3DVAR je obecnější než OI a zásadní rozdíl mezi metodami je v tom, že 3DVAR je řešena ve fyzikálním prostoru, zatímco OI je řešena v prostoru duálním. Konkrétně to znamená, že variační metoda hledá vektor, který obsahuje uzlové hodnoty asimilovaných veličin. Volbou vhodné iterační minimalizace, např. monotónně konvergentní, máme v každém kroku k dispozici přibližné řešení, přičemž monotónní konvergence zaručuje, že nový odhad je vždy lepší než starý. V případě OI hledáme optimální váhy, které jsou využity pro konstrukci optimálního vektoru modelových hodnot. Úloha vede na soustavu lineárních rovnic, kterou je třeba vyřešit, abychom dostali optimální vektor. Na rozdíl od minimalizace funkcionálu v metodě 3DVAR zde obecně neplatí, že použijeme-li koeficienty získané částečným řešením soustavy, např. iterační metodou, přiblížíme se i k hodnotám optimálního vektoru hodnot. Třetím typem asimilační metody je čtyřdimenzionální variační metoda (4DVAR), která je však časově velmi náročná a vyžaduje extrémně výkonnou výpočetní techniku [2]. Posledním typem metod je použití Kalmánova filtru (KF, viz např. [19, 10). Klasická formulace KF je prakticky nepoužitelná, vzhledem k nárokům na paměť počítače a čas. Existují však její modifikace, které již lze aplikovat a které dávají nadějné výsledky [10, 38]. Výhodou KF je především to, že se jedná o sekvenční postup, kdy model během integrace přijímá v příslušném čase naměřené hodnoty, odhaduje přesnost prognostických hodnot a z tohoto hlediska optimálně spojuje nová a prognostická data. Lze ukázat, že v případě lineárního modelu jsou výstupy KF a 4DVAR na konci asimilace totožné. V tomto příspěvku se zabýváme asimilací radarových dat, a to konkrétně asimilací radarové odrazivosti. Oba typy radarových dat, vítr odvozený z Dopplerovských radarů a radarová odrazivost nebo odvozená intenzita srážek, obsahují informace s vysokým horizontální rozlišením a četné studie prokazují, že tyto informace lze využít ke zpřesnění velmi krátkodobé předpovědi srážek. V současné době je většina prací zaměřena na asimilaci větru odvozeného z měření Dopplerovských radarů. Používají se jak variační asimilační metody (např. [23, 13, 32, 33, 40, 41, 42), tak i metody založené na aplikaci Kálmánova filtru (např. [39, 29, 43]). Oba postupy zpřesňují modelové předpovědi. Metody využívající měření radarové odrazivosti jsou zatím používány méně často. Nejznámější je metoda asimilace teploty označovaná jako latent heat nudging, která asimiluje hodnoty teploty odvozené z latentního tepla uvolněného při vypadávání naměřených srážek. I tato metoda byla vcelku úspěšně aplikována v pracích [18, 20] a v obou případech došlo ke zlepšení předpovědi srážek. Zatímco v první citované práci se jednalo o vyhodnocení za delší časové období, druhá práce vycházela z případových studií. Jiný postup využití radarové odrazivosti, který byl užit v pracích [11, 8], bude popsán později. Jak radarová odrazivost, tak i odvozený vítr byly použity v práci [39]. První poznatky ukazují, že nejlepší výsledky lze dosáhnout právě současnou asimilací obou typů dat. Příklady účinku asimilace prezentované v tomto článku jsou založeny na aplikaci nehydrostatického NWP modelu LM-COSMO [9] na předpověď srážek při třech konvekčních událostech s vysokými krátkodobými srážkovými úhrny. Meteorologické zprávy, 59,

22 Obr. 1 Modelová oblast LLM se zakreslenou orografií [m]. Fig. 1. LLM domain with the model topography in m. Obr. 2 Modelová oblast SLM se zakreslenou orografií [m] a s vyznačením oblastí A, B a C. Fig. 2. Integration domain of the SLM with the model topography in m. The squares, showing the regions of the storm occurrence, relate to the cases A, B, and C. 20 Meteorologické zprávy, 59, 2006

23 Srážky v těchto případech trvaly pouze několik hodin (3 4 hodiny) a projevily se na poměrně malém území České republiky (ČR). Způsobily však lokální přívalové povodně doprovázené významnými škodami. Předpověď LM modelem bez asimilace radarových dat sice dávala pro tyto termíny konvekční srážky na území ČR, ale buď byla jejich intenzita značně podhodnocená, nebo byla lokalizace srážek nepřesná. Také časový vývoj srážek se lišil od průběhu radarových hodnot. Proto jsme se snažili posoudit, zda důsledkem asimilace radarových dat do modelu bude zpřesnění lokalizace a časového vývoje prognostických srážek. Součástí práce byl i výběr a vývoj vhodné metody asimilace dat do LM modelu. Byla vybrána a modifikována metoda založená na korekci modelového směšovacího poměru vodní páry. Korekce se provádí opravou původních modelových hodnot na základě porovnání mezi modelovými a naměřenými srážkovými intenzitami v každém časovém kroku modelu (metoda nudging). Tuto metodu jsme vybrali, protože je podle našeho názoru vhodná pro konvekční situace a zároveň je odlišná od metody latent heat nudging implementované v LM modelu od verze V budoucnu bude tedy možné obě metody porovnat. Text sestává ze 7 sekcí. V sekcích 2 a 3 je popsána aplikace LM modelu a zpracování radarových dat. Sekce 4 prezentuje metodu asimilace radarových dat do modelu a sekce 5 komentuje tři studované případy silných konvekčních srážek. Výsledky numerických simulací a porovnání dvou použitých metod se zabývá sekce 6. Sekce 7 shrnuje získané poznatky. 2. LM MODEL Pro testy s asimilací dat byl užit LM model ve verzi 3.9, který používá čtyři kategorie vody (směšovací poměr vodní páry, oblačné vody, srážkové vody a ledu) a diagnostický výpočet srážek [9]. Tzn., že srážky vypadávají ve sloupci a nejsou unášeny větrem. Tento předpoklad zjednodušuje asimilaci dat, ale nemusí odpovídat realitě. Proto bude v příštích studiích nahrazen prognostickými srážkami, které jsou také součástí LM kódu. Model je aplikován s 35 vertikálními hladinami kopírujícími terén, jejichž strop je ve výšce okolo 22 km a tloušťka vrstvy při zemi je přibližně 60 m. Model se integruje ve dvou krocích [26, 27]. Nejprve je model integrován na oblasti pokrývající velkou část Evropy s horizontálním krokem 11 km (obr. 1). Tato verze modelu, kterou značíme LLM, využívá počáteční a okrajové podmínky z objektivních analýz Evropského střediska pro střednědobou předpověď (ECMWF), které jsou k dispozici s horizontálním krokem 0.5 a časovým krokem 6 hodin. Analýzy neobsahují oblačnou vodu. LLM je aplikován se zapnutou parametrizací konvekce [37]. Integrace LLM začíná v 00 UTC a končí v 00 UTC příštího dne. Ve druhém kroku je LM model integrován na oblasti pokrývající ČR s horizontálním krokem 2.8 km (obr. 2). Tato verze modelu, značená jako SLM, nevyužívá parametrizaci konvekce, ale srážky jsou modelovány explicitně. Začátek integrace SLM je v 06 nebo 09 UTC a konec v 00 UTC následujícího dne. Počáteční a okrajové podmínky jsou odvozeny z prognostických polí LLM a okrajové podmínky jsou k dispozici s časovým krokem 1 hodina. 3. RADAROVÁ DATA Pro asimilaci a verifikaci jsme použili radarová data z obou radarů Skalky a Brdy provozovaných Českým hydrometeorologickým ústavem [17]. Data obsahovala hodnoty radarové odrazivosti v 27 hladinách 1 000, až m nad hladinou moře a s horizontálním rozlišením 1 km. Frekvence radarových měření je 10 minut. Měření z jednotlivých radarů byla spojena do jedné oblasti s tím, že v místě překrytu byla použita větší ze dvou naměřených hodnot. Radarová odrazivost Z [dbz] byla transformována na intenzitu srážek R [mm/ h] a vodní obsah W [g/m 3 ] pomocí vztahů [17, 16]. Z = 200R 1.6, (5) W = 3.4 Z 4/7 (6) a směšovací poměr Q [g/kg] byl stanoven jako, (7) kde ρ [kg/m 3 ] je hustota vzduchu. Pole R a W byla interpolována do sítě SLM. Protože oblast pokrytá radarovými daty je o něco menší než modelová oblast, byly označeny uzlové body SLM, v nichž nebylo možné doplnit radarovou informaci, a v těchto bodech asimilace nebyla prováděna. Při asimilaci i při verifikaci jsme se museli spolehnout pouze na data odvozená z radarových měření, protože pro dané termíny nebyla k dispozici hodinová či případně kratší srážkoměrná měření v celé oblasti. Jsme si vědomi toho, že radarová měření jsou zatížena chybami [5, 22] a že použité vztahy (5, 6) jsou pouze přibližné. 4. ASIMILACE RADAROVÝCH DAT Asimilovanou veličinou do LM modelu je směšovací poměr vodní páry, který lze vypočítat z radarové odrazivosti pomocí vztahů (5), (6) a (7). Asimilace probíhá v každém integračním časovém kroku, tj. každých 25 s předpovědního času. Oprava směšovacího poměru vodní páry se provádí na konci každého modelového integračního kroku a spočívá ve změně modelové hodnoty směšovacího poměru vodní páry. Tato změna závisí na rozdílu mezi modelovými a naměřenými srážkovými intenzitami v daném uzlu a v daném čase. Tento postup opravy hodnot modelových proměnných lze zařadit mezi metody nudging. Standardně však nudging koriguje modelové proměnné tak, aby se v daném čase modelová proměnná blížila zadané hodnotě. V tomto případě se korekce provádí průběžně s využitím aktuálních dat. Myšlenka modifikovat směšovací poměr vodní páry byla poprvé použita v práci [11] a později v práci [8]. V obou případech se však jednalo o modely s výrazně nižším horizontálním rozlišením (desítky km) a způsob korekce vycházel ze standardní aplikace metody nudging. Tato metoda je alternativou k rozšířenějšímu postupu založenému na modifikaci modelové teploty a označovanému jako latent heat nudging [18, 20, 21]. Modifikace teploty na základě aplikace latent heat nudging je také součástí kódu LM modelu od verze Metoda asimilace, aplikovaná v této studii, mění vertikální profil směšovacího poměru vodní páry nezávisle na sobě ve všech uzlových bodech, kde jsou k dispozici radarová data. Jeli modelová intenzita srážek nižší/vyšší než intenzita srážek odvozených z radarových dat, je zvýšena/snížena hodnota modelového směšovacího poměru vodní páry o hodnotu, která závisí na rozdílu D mezi modelovou a naměřenou intenzitou srážek v přízemní hladině, tzn.: D = Q(RR k=35 ) Q(RM), (8) kde RR k = 35 je intenzita srážek odvozená z radarových měření v nejnižší modelové hladině k = 35, RM je modelová intenzita srážek a funkce Q je definována vztahem (7). Je-li D>0, model Meteorologické zprávy, 59,

24 podhodnocuje intenzitu srážek, a směšovací poměr vodní páry v modelové hladině k, q v,k, je zvýšen o hodnotu DIF, tzn.: kde a q v,k new = q v,k + DIF, (9) DIF = MIN(α D, δ) (10) δ = MAX(ε + q s v,k (T k ) q v,k, 0). (11) Ve vztazích (10) a (11) jsou α, ε + konstanty a qv,k s je směšovací poměr nasycené vodní páry při teplotě T k. Je-li D<0, je q v,k sníženo o hodnotu DIF, tzn.: q v,k new = q v,k DIF, (12) kde DIF je definováno vztahem (10) a δ je rovno δ = MAX(q v,k ε - q s v,k (T k ), 0), (13) Obr. 3 Synoptická pole z 12 UTC odpovídající případům A, B a C. Plnou čarou je zobrazen geopotenciál v tlakové hladině 500 hpa [m 2 s 2 ], přerušovaná čára ukazuje teplotu v tlakové hladině 850 hpa [K] a vyplněné plochy zobrazují pole relativní vlhkosti v tlakové hladině 850 hpa. Fig. 3. Synoptic-scale fields of meteorological variables corresponding to cases A, B and C at 12 UTC. The full lines show geopotential [m 2 s 2 ] at the pressure level 500 hpa, dashed lines denote temperature [K] at the level 850 hpa and shadowed areas depict the relative humidity at the level 850 hpa. kde ε - je konstanta. Konstanty ε + a ε - ze vztahů (11) a (13) a hodnota q s v,k (T k ) určují množství vlhkosti, která se přidává nebo ubírá k modelovému směšovacímu poměru vodní páry v hladině k. Celková změna je navíc omezena α násobkem D (viz vztah (10)). Na základě řady testů byly stanoveny hodnoty parametr α = 0.001, ε + = 1.02, a ε - = 0.95, které byly v následujících výpočtech použity. Při pohledu na nízkou hodnotu α je třeba si uvědomit, že korekce se provádí v každém časovém kroku, tedy každých 25 s. Asimilační algoritmus využívá několik zjednodušujících předpokladů. Směšovací poměr nasycené vodní páry při teplotě T k je počítán vždy nad vodou bez ohledu na hodnotu T k. Jsou užity zjednodušené vztahy (5) a (6), přičemž Z-R vztah (5) pro přepočet Z a R je přibližně platný pro vodu. Je však použit i pro led, který je ve vyšších hladinách. 5. SLEDOVANÉ KONVEKČNÍ UDÁLOSTI V ČR se zpravidla vyskytuje několik konvekčních bouří, které v daném roce vyvolají lokální záplavy. Tři případy přívalových povodní, které byly vybrány pro testování asimilace v této studii, jsou však extrémní. Jejich společným rysem je vysoká intenzita srážek, kdy během několika hodin napršelo více než 100 mm srážek. Následné přívalové povodně zasáhly oblast několika stovek km 2 a způsobily značné materiální škody. Studované konvekční bouře se vyskytly 13. července 2002 (případ A), 15. července 2002 (případ B) a 10. června 2004 (případ C). Meteorologické podmínky i srážková odezva u případů A a B jsou diskutovány v práci [28], případu A je věnována práce [24] a stručně je pojednán v [3], případu B je věnována analýza [31]a událost C je popsána v práci [35]. Absolutní topografie AT500 a pole teploty a relativní vlhkosti na hladině 850 hpa pro všechny tři termíny a 12 UTC jsou ukázány na obr. 3. Ráno 13. července 2002 se západní hranice ČR nacházela na přední straně tlakové brázdy pokrývající západní Evropu (obr. 3, A). Na hladině 850 hpa je patrný zvýrazněný teplotní gradient. Mapa přízemního tlaku, která zde není uvedena, indikovala mělkou tlakovou níži nad Bavorskem, která se spolu s okluzní frontou postupně přesouvala směrem na východ až jihovýchod. Slabé jižní až jihovýchodní proudění bylo patrné ve všech hladinách. Aerologická sondáž v Praze-Libuši z 12 UTC ukázala podmíněně instabilní zvrstvení s hodnotou CAPE ~ 513 J/kg. Během dne se na území ČR vyskytly četné lokální bouřky se srážkami, avšak pouze jedna srážková událost vyprodukovala úhrn přesahující 100 mm během 2 3 hodin a způsobila lokální přívalovou povodeň v povodí Sázavy s lokálními škodami zejména v Choceradech a okolí. Podle [3] zaznamenala stanice Ondřejov úhrn 35 mm během UTC, 24 mm během UTC a 42 mm během UTC. Tato událost, jejíž lokalizace je zobrazena na obr. 2, je studována v této práci. Druhý srážkový případ se odehrál Mapa AT500 ukazuje oblast nízkého tlaku ve Středomoří a naznačuje slabé jižní až jihovýchodní proudění (obr. 3, B). Severní okraj tlakové níže zasahoval až na hranici ČR. Tato tlaková níže se pomalu přesouvala přes severní Itálii a slabé východní proudění s teplotním rozhraním se projevilo na našem území. Přízemní mapy, které zde nejsou uvedeny, indikují frontální rozhraní, na němž se později nad Rakouskem vytvářela mělká tlaková níže. Z měření aerologické sondáže v Praze-Libuši z 12 UTC vyplývá, že atmosféra byla podmíněně instabilní s hodnotou CAPE ~ 401 J/kg. Většina pozemních stanic hlásila 22 Meteorologické zprávy, 59, 2006

25 Obr. 4 Akumulované srážky odvozené z radarové odrazivosti pro případy A, B a C. Intervaly akumulace jsou uvedené u každého obrázku. Srážky ve vyznačených oblastech v horní řadě obrázků se objevily během poslední hodiny intervalu akumulace. Čas 09 UTC odpovídá začátku integrace SLM. Fig. 4. Accumulated precipitation retrieved from radar measurements for cases A, B, and C. The accumulation periods are shown at the sub-panel tops. The precipitation in the marked regions in the top row appeared in the last hour of the accumulation period. The time 09 UTC corresponds to the start of SLM run. výskyt bouřek a srážek ve východní polovině ČR. Avšak pouze 5 stanic ze 40 hlásilo denní úhrny srážek větší než 10 mm. Nicméně stanice Olešnice naměřila 172 mm, přičemž velká většina srážek byla zaznamenána mezi UTC a UTC. Tato srážková událost byla velmi lokální, protože sousední stanice Nedvězí, vzdálená přibližně 15 km, naměřila pouze 52 mm. Významné lokální srážky, které byly způsobeny vysoce organizovaným konvekčním systémem, způsobily velmi rychlý vznik přívalových povodní, které zasáhly několik blízkých vesnic [31]. Třetí případ se odehrál , kdy území ČR bylo pokryto frontální zónou, která oddělovala teplý vzduch na jihu od chladného vzduchu na severu a severovýchodě (obr. 3, C). Podmíněně instabilní vzduchová hmota, která se pomalu nasouvala ze severozápadu, byla příčinou četných bouřek na našem území. Srážková konvekční oblačnost se postupně rozšiřovala od západní hranice a vytvářela oblačné pásy, které okolo 14 UTC pokryly centrální část ČR. V následujících hodinách docházelo k opakovanému vývoji konvekčních buněk, které postupovaly po stejných trajektoriích ze severozápadu na jihovýchod. Tyto buňky postupně zvětšovaly svoji vertikální mohutnost a způsobovaly intenzivní srážky. Na základě radarových měření lze konstatovat, že srážky začaly po 14 UTC a trvaly do 20 UTC. Maximální intenzity bylo dosaženo okolo 17 UTC v oblasti zvýrazněné na obr. 2 (C). Maximální srážka zaznamenaná pozemními stanicemi byla 100 mm. Tato srážková událost i její hydrologická odezva jsou diskutovány v práci [35]. 6. HODNOCENÍ PŘEDPOVĚDÍ Verifikace předpovědi srážek s vysokým horizontálním rozlišením není jednoduchá vzhledem k tomu, že získání pole naměřených hodnot srážek s obdobným rozlišením je problematické. Abychom mohli verifikovat předpovědi srážek ze SLM, musíme využít radarová data, která mají obdobné rozlišení. Radarová data využíváme s vědomím, že srážky odvozené z radarových měření mohou být zatíženy chybami (např. [5, 22]), které mohou být plošně závislé a mohou se vyví- jet v čase. Chyby srážkových úhrnů odvozených z radarových měření se zpravidla opravují pomocí metod, které spojují radarová měření s hodnotami naměřenými na pozemních stanicích, viz např. [34, 44]. V tomto případě však vhodná (hodinová) měření srážek ze srážkoměrů nebyla k dispozici. V následujícím textu, pokud hovoříme o srážce nebo radarové srážce, máme tedy na mysli srážku odvozenou přímo z radarových měření. V principu tedy posuzujeme, nakolik asimilace radarových dat přiblížila výsledek integrace NWP modelu poli radarových srážek. Při hodnocení předpovědi se soustředíme především na oblasti vyznačené na obr. 2, které odpovídají čtvercům o velikosti 21 x 21 uzlových bodů (56 km x 56 km), jejichž střed je umístěn do bodu, kde byl naměřen maximální lokální úhrn za dobu 09 UTC 18 UTC. Je třeba zmínit, že vyhodnocování srážek je velmi citlivé na zvolenou plochu, protože konvekční srážky jsou plošně izolované a zasažená plocha není velká. Proto i malé posunutí verifikační oblasti nebo změna její velikosti může ovlivnit výsledek porovnání, zaměříme-li se např. na průměrnou a maximální srážku v dané oblasti. Výhodou radarových dat je kromě vysokého plošného rozlišení i vysoká frekvence radarového skenování, která umož- Obr. 5 Časové schéma asimilace a předpovědi pro případy A, B, a C. Číslice uvedené v označení metody odpovídají času v hodinách UTC, kdy byla asimilace ukončena. Fig. 5. Assimilation and forecasting time periods for cases A, B, and C. The numerals XX in the MAXX indicate the time at which the assimilation terminates and the forecast starts. Meteorologické zprávy, 59,

26 ňuje určit začátek, vývoj a rozpad srážkových konvekčních buněk s časovým krokem 10 min. Na základě vyhodnocení radarových dat jsme se u případů A a C zaměřili na předpověď srážek pro časové intervaly UTC, resp UTC a u případu B na intervaly UTC, resp UTC. První uvedené intervaly (14 18 UTC u případů A a C, UTC u B) končí v čase, kdy radar detekuje první srážky ve verifikační oblasti nebo v její těsné blízkosti (obr. 4). Druhé intervaly jsou o hodinu posunuté. Obrázek 5 ukazuje pro případy A, B, i C rozdělení celé integrační doby modelu na časové intervaly asimilace a předpovědi. Na základě měření srážkoměrných stanic můžeme odhadnout, zda ve vymezených verifikačních oblastech jsou radarové srážky podhodnocené či nadhodnocené. V případě A bylo za období UTC zjištěno maximum radarové srážky 79 mm, zatímco maximum naměřené srážkoměrem bylo 102 mm. Přitom pozice radarového maxima byla odlišná od pozice srážkoměru, který pozemní maximum zaznamenal. Z toho vyplývá že radar podceňoval srážky o více než ca 22 % pozemního maxima. Lze tedy předpokládat, že radarové srážky jsou zřetelně podceněny v celé sledované oblasti. V případě B radar opět výrazně podcenil maximální hodnotu srážek, když naměřil pouze 71 mm v místě, kde srážkoměr dával 172 mm. V tomto případě šlo o velmi lokální konvekční srážku, a proto je obtížné kvantitativně vyjádřit podhodnocení radaru v celé verifikační oblasti. Při vyhodnocování C jsme vycházeli z práce autorů [35], kteří se touto událostí zabývali. Došli k závěru, že radar opět podcenil srážky, i když v tomto případě není podcenění tak výrazné jako při událostech A a B. Maximální srážka naměřená srážkoměrem byla 100 mm a radarem 91 mm. Obrázek 6 porovnává akumulované srážky za období UTC a UTC vypočtené modelem SLM s asimilací a bez asimilace. Je zřejmé, že SLM aplikovaný bez asimilace vytváří jednotlivé srážkové buňky, které mají obdobnou velikost a strukturu jako buňky identifikované radarem, jejich Obr. 6 Porovnání akumulovaných srážek odvozených z radarových měření (Radar), vypočtených integrací SLM bez asimilace (SLM) a s asimilací (3. a 4. řádek obrázků). Doba akumulace je uvedena pro jednotlivé případy A, B a C v nadpisu. Vlastní předpověď začíná pro případy A a C ve 14 UTC (3. řádek) a 15 UTC (4. řádek). Pro případ B předpověď začíná v 15 UTC (3. řádek) a 16 UTC (4. řádek). Fig. 6. Accumulated precipitation as obtained from radar measurement (Radar), from the SLM integration without the assimilation (SLM) and with the assimilation (3rd and 4th picture row). The accumulation period is shown at the top of each picture column. The forecasts after the assimilation start for cases A and C at 14 (3rd row) and 15 UTC (4th row). The forecast for the case B starts at 15 UTC (3rd row) and 16 UTC (4th row). 24 Meteorologické zprávy, 59, 2006

27 umístění a intenzita srážek se však od radarových měření liší. Obecně lze říci, že SLM dává vyšší srážky než radar, což příznivě odpovídá tomu, že radar ve všech třech případech podceňuje. V případě A jsou významné modelové srážky posunuty na západ. Předpověď případu B je naopak posunuta na východ a na jih. Toto posunutí je důsledkem nepřesné předpovědi polohy významného oblačného pásu LLM modelem. Nejlepší shoda mezi lokalizací předpověděných a naměřených srážek byla dosaženo v případě C s tím, že SLM nadhodnocoval radarové srážky. Zlepšení předpovědi asimilací radarových dat se projevuje především v lepší lokalizaci prognostických polí, což je patrné ze srovnání prognostických úhrnů po asimilaci a radarových srážek. Pozitivní vliv asimilace je zřejmý i při srovnání časového vývoje průměrné a maximální srážky ve sledovaných oblastech, tzn. hodnoty SLM s asimilací, bez asimilace a radarové srážky [30]. Předpovědi SLM po asimilaci dat jsou porovnány po jednotlivých hodinách s radarovými srážkami pro tři studované události na obr Srážkové mapy v 1. sloupci a ve 3. řádku ukazují modelové srážky v hodině, kdy ještě probíhala asimilace dat. Podobnost mezi těmito modelovými poli a radarovým polem pro všechny tři události ukazuje, že parametry Obr. 7 Hodinové úhrny srážek odvozené z radarových dat a předpověděné metodami MA14, a MA15 pro případ A. Fig. 7. Hourly precipitation derived from radar data and forecasted by MA14 and MA15. The precipitation fields relate to case A. Obr. 8 Hodinové úhrny srážek odvozené z radarových dat (Radar) a předpověděné metodami MA14 a MA15 pro případ B. Fig. 8. Hourly precipitation derived from radar data and forecast by MA15 and MA16. The precipitation fields relate to case B. Meteorologické zprávy, 59,

28 Obr. 9 Hodinové úhrny srážek odvozené z radarových dat a předpověděné metodami MA14, a MA15 pro případ C. Fig. 9. Hourly precipitation derived from radar data and forecasted by MA14 and MA15. The precipitation fields relate to case C. asimilačních metod byly vhodně vybrány a lze je považovat za dostatečně univerzální. V případě A asimilace způsobila nadhodnocení radarových srážek a vyvolala vývoj konvekčních jader na západě a severozápadě ČR. Tyto srážky nebyly identifikovány radarem v intervalu UTC, ale objevily se až později po 20 UTC. Obrázek 7 ukazuje, že předpověď MA15 (viz obr. 5) začíná právě v okamžiku, kdy jak průměrná, tak i maximální srážka dosahují svého vrcholu. Místo aby předpověděná průměrná a maximální srážka klesala v intervalu UTC, srážka MA15 výrazně roste. I když model přeceňuje i maximální srážku, hlavní důvod nadhodnocené předpovědi je předpověď vysoké srážkové hodnoty na výrazně větší ploše, než ukazuje radar (obr. 7). Pokud předpověď začíná již ve 14 UTC, pak MA14 nadhodnocuje srážky výrazně méně. Případ B ukazuje, že asimilace dat může redukovat chybu předpovědi řídícího modelu LLM, který určuje počáteční a okrajové podmínky pro SLM. Všechny aplikace asimilace mají tendenci opravit lokalizaci a intenzitu srážek ve východní polovině ČR (obr. 8). Chybná lokalizace srážek patrná na výstupech SLM je především způsobena chybně předpověděným pásem zvýšené vlhkosti modelem LLM v této oblasti. S rostoucím předpovědním časem však klesá vliv asimilace a naopak sílí vliv chybných okrajových podmínek. Důsledkem je vznik významných modelových srážek na jihu a východě, které nejsou pozorovány radarem. Časový vývoj průměrných srážek MA16 přibližně souhlasí s vývojem srážek radarových. Asimilace v MA16 nadhodnocuje velikost oblasti zasažené vysokými srážkovými úhrny. Vzhledem k tomu, že radarové srážky jsou zřetelně podceněné, celkové nadhodnocení předpověděných srážek je určitě výrazně menší, než vyplývá z obr. 8. Případ C (obr. 9) se liší od ostatních tím, že model SLM je schopen předpovědět základní rysy srážkových polí i bez asimilace. Asimilace zlepšuje lokalizaci i kvantitativní určení srážek. U metody MA14 je opět patrné nadhodnocování srážek v intervalech UTC, UTC a UTC ve srovnání s radarovými poli. Obdobně MA15 nadhodnocuje srážky v intervalech UTC a UTC. Z obr. 4 je patrné, že se na severozápadě v blízkosti označené verifikační oblasti v čase 14 UTC a 15 UTC nacházejí dvě konvekční buňky, přičemž vzdálenost mezi jejich středy je přibližně 25 km. Mezi předpověďmi MA14 a MA15 je výrazný rozdíl, který spočívá v rozdílném vývoji zmíněných dvou konvekčních jader. Zatímco MA14 chybně zesiluje severněji položené jádro, MA15 vyvíjí správnou konvekční buňku, ale srážky jsou poněkud posunuty ve směru proudění. To vysvětluje akumulované srážky na obr. 6. Celkové srážky SLM s asimilací jsou menší, než dává SLM aplikovaný bez asimilace. Z toho vyplývá, že samotná asimilace není automaticky zdrojem nárůstu srážek, jak by se mohlo zdát z případů A a B. Vliv asimilace na předpověď srážek je ilustrován také na obr. 10, který ukazuje průměrné vertikální profily (přes plochu verifikační oblasti) směšovacího poměru sumy oblačné vody a ledu a odpovídající průměrnou intenzitu deště nad oblastmi A a B. Horní extrémy jsou hodnoty směšovacího poměru ledu a dolní extrémy ukazují hodnoty směšovacího poměru oblačné vody. Asimilace ovlivňuje vertikální profily vlhkostních proměnných a tím implicitně také intenzitu srážek. Obrázek 10c potvrzuje, že během asimilace jsou naměřené a modelované srážkové intenzity podobné. Avšak již hodinu po ukončení asimilace se hodnoty intenzity srážek mohou lišit, jak ukazuje obr. 10c pro případ A. Naopak pro událost B je patrná dobrá shoda mezi naměřenou a předpověděnou intenzitou srážek. 7. ZÁVĚR V této studii shrnujeme výsledky prvních testů s asimilací radarových dat do modelu SLM. Vliv asimilace na kvalitu předpovědi srážek je ukázán na třech případech silných přívalových srážek, které vyvolaly lokální přívalové povodně na území ČR. Výsledky ukazují, že navržená metoda asimilace, která využívá radarovou odrazivost pro výpočet směšovacího poměru vodní páry, zlepšuje velmi krátkodobou předpověď srážkových úhrnů. Pokud asimilace radarových dat probíhá 26 Meteorologické zprávy, 59, 2006

29 až do doby, kdy radar indikuje začátek výskytu srážkové vody u relevantního konvekčního systému, potom je model schopen simulovat základní rysy jeho budoucího vývoje na 2 6 hodiny dopředu. Délka předpovědi zhruba odpovídá délce životní doby multicelárního systému. I když uvážíme, že radarové srážky, které jsou využity v této studii, zpravidla viditelně podhodnocují skutečné srážky, je zřejmý trend SLM nadhodnocovat skutečné úhrny. Za pravděpodobné lze označit následující dva faktory způsobující nadhodnocenou předpověď srážek. Zaprvé je to skutečnost, že model vyvíjí silné srážky na větší ploše, než jsou pozorovány. Za druhé, modelové srážky ve většině případů trvají déle, než jsou pozorovány. Tyto dva faktory přímo nesouvisí s asimilační metodou a byly pozorovány i při aplikaci samotného LM modelu [26, 27, 28]. Popsaný asimilační postup MA požaduje pouze radarové intenzity srážek při zemi. Byla také testována metoda, při níž byly porovnávány modelové a radarové intenzity srážek v odpovídajících modelových hladinách. Tento postup však způsoboval vertikální nekonzistentnost modelových veličin, vedl k extrémním srážkám a dával nepřijatelné výsledky. V práci [30] byla testována i složitější metoda (MB), která využívá vertikální profil intenzity radarových srážek a porovnává jej s modelovou intenzitou srážek na zemi. Z porovnání metod MA a MB vyplývá, že v případě B je metoda MB zřetelně lepší než MA, v ostatních dvou případech obě metody dávaly srovnatelné výsledky. Zásadní vliv na vývoj srážek má vypnutí parametrizace konvekce a použití diagnostického výpočtu srážek v LM modelu. Pro model s vysokým horizontálním rozlišením (např. 2.8 km) způsobuje vypnutí parametrizace konvekce, že předpověděná srážková pole mají výrazná maxima a zřetelně odlišené oblasti se srážkami a beze srážek. Naopak zapnutí parametrizace způsobuje zřetelné shlazení srážek takže malé konvekční srážky jsou prakticky na celém území. Výsledné srážkové pole se výrazně liší svou strukturou od plošných radarových srážek v letním období [25]. Proto parametrizaci konvekce nepoužíváme. Naše zkušenosti ukazují, že LM model je schopen víceméně správně vyvíjet srážky, ale jejich trvání je příliš dlouhé. To může být způsobeno aplikací diagnostického výpočtu srážek, kde se neuvažuje pohyb srážek v poli větru. Předběžné testy aplikace prognostického výpočtu srážek bez asimilace ukázaly u případů A, B, C pokles předpověděné srážky. Aplikace prognostických srážek však vyžaduje modifikaci metody asimilace, proto nebyla v této práci použita. Testovali jsme také horizontální filtraci vlhkostních veličin, která je běžná při aplikaci metody latent heat nudging. Ukázalo se však, že výsledkem filtrace jsou příliš hladká srážková pole, proto filtrace také v této práci nebyla uvažována. Společným rysem studovaných případů byla existence vhodných podmínek pro silné konvekční srážky, které také byly předpovídány provozním NWP modelem pro celé území ČR a jež indikoval i LLM model používající krok 11 km a které se projevily i při integraci SLM bez asimilace. Na základě těchto předpovědi však nebylo možné přesněji lokalizovat další možný výskyt silných srážek. Asimilací radarových dat je tedy možné zpřesnit předpověď i lokálních přívalových srážek jak z hlediska jejich lokalizace, tak i z hlediska množství. Asimilace také může alespoň zčásti opravit chybnou předpověď z řídícího modelu s nižším rozlišením. Cena tohoto zlepšení spočívá ve zkrácení předpovědní doby na úroveň, při níž radar začíná indikovat vývoj relevantního konvekčního systému. Abychom byli schopni posoudit obec- nější účinek asimilace radarových dat na předpověď srážek v letním období, je pochopitelně nutné aplikovat metodu na dostatečnou časovou řadu předpovědí nebo alespoň na větší počet případů přívalových srážek. Technika asimilace založená na postupných opravách vybraných modelových proměnných (nudging) je standard- Obr. 10 Střední vertikální profil modelového směšovacího poměru oblačné vody a ledu pro případ B, metodu MA15 a pro SLM bez asimilace. Profily se vztahují k ploše odpovídající případu B. Horní obrázek (a) ukazuje profil v 15 UTC při aplikaci MA. Střední obrázek (b) uvažuje čas o hodinu později a zobrazuje profily s asimilací (plná čára) a bez asimilace (tečkovaná čára). Spodní obrázek (c) zobrazuje intenzitu srážek během uvažované hodiny. Plná čára (For) ukazuje modelové hodnoty bez asimilace, tečkovaně (Ass) jsou hodnoty s asimilací a čára se symboly (Rad) ukazuje hodnoty odvozené z radarových dat Fig. 10. The mean vertical profile of cloud water + ice mixing ratio over the B domain obtained with and without assimilation in the time period of one hour. The upper picture (a) shows the profile obtained with the assimilation at 15UTC. The mean picture (b) concerns the time one hour later and indicates the profiles obtained after continuing assimilation (full line) and without assimilation (dotted line). The lower picture (c) shows the rain rate during the hour considered. The full line (For) indicates the values obtained without assimilation, the dotted line gives the results with assimilation (Ass) and the full line with markers shows the radar-based values (Rad). Meteorologické zprávy, 59,

30 ní metodou užívanou k asimilaci různých pozorovaných dat v LM modelu. V této aplikaci, kdy jsou v podstatě kontinuálně měřena data (s časovým krokem 10 min.) a asimilována do modelu (každých 25 s), je technika nudging plně oprávněná, protože variační metody nelze v tomto případě prakticky realizovat. Časová náročnost asimilační metody je malá a nepřekračuje přibližně 5% nárůst celkového času potřebného pro integraci. Možnou potenciální variantou asimilace může být nějaká speciální modifikace Kálmánova filtru. Poděkování Autoři děkují ČHMÚ za poskytnutá data, bez kterých by práce nemohla být provedena. Speciální poděkování je určeno Dr. P. Novákovi z ČHMÚ, který se podílel na přípravě radarových dat. Poděkování patří také Německé meteorologické službě za poskytnutí LM COSMO modelu. Vývoj metod asimilace radarových dat a testování jejich účinnosti je součástí projektu podporovaného Grantovou agenturou ČR pod číslem 205/04/0114. Literatura [1] BERGTHORSON, P. DOOS, B., Numerical weather analysis map. Tellus Vol. 7, p [2] BROŽKOVÁ, R., Téma: Asimilace dat. Meteorologické Zprávy, roč. 58, s [3] BUCEK, J., Lokální povodeň ve Stříbrné Skalici Vodní Hospodářství, č. 8, s. 4. [4] CHARNEY, J.G., Dynamical forecasting by numerical process. Compendium of Meteorology. American Meteorological Society, Boston, MA, p [5] COLLIER, CH. C., Applications of Weather Radar Systems. Praxis Publishing Ltd., 390 s. ISBN [6] CRESSMAN, G., An operational objective analysis system. Monthly Weather Revue, Vol. 87, p [7] DALEY, R., Atmospheric data analysis. Cambridge: Cambridge University Press. 457 p. [8] DAVOLIO, S. BUZZI, A., A Nudging scheme for the assimilation of precipitation data into a mesoscale model. Weather Forecasting, Vol. 19, p [9] DOMS, G. SCHAETTLER, U., The Nonhydrostatic LimitedArea Model LM of DWD. Part I: Scientific Documentation. Offenbach, DWD. 172 s. [Dostupné na: [10] EVENSEN, G., The Ensemble Kalman Filter: theoretical formulation and practical implementation. Ocean Dynamics, Vol. 53, p [11] FALKOVICH, A. KALNAY, E. LORD, S. MATHUR, M.B, A new method of observed rainfall assimilation in forecast models. Journal of Applied Meteorology, Vol. 39, p [12] GANDIN, L.S., Objective analysis of meteorological fields. Leningrad: Gidrometeorologicheskoje Izdatelstvo. 242 s. [13] GAO, J. SHAPIRO, M. XUE, A. DROEGEMEIER, K. K., A variational method for the analysis of threedimensional wind fields from two Doppler radars. Monthly Weather Revue, Vol. 127, p [14] GHIL, M. Malanotte-Rizzoli, P., Data assimilation in meteorology and oceanography. Advances in Geophysics. Vol. 33, p [15] GILCHRIST, A. CRESSMAN, G., An experiment in objective analysis. Tellus Vol. 6, p [16] HAGEN, M. YUTER, S.A., Relations between radar reflectivity, liquid-water content, and rainfall rate during the MAP SOP. Quarterly Journal of the Royal Meteorology Society, Vol. 129, p [17] HAVRÁNEK, P. KRÁČMAR, J., Nová radiolokační meteorologická stanice na střední Moravě. Meteorologické Zprávy, roč. 49, s [18] JONES, C.D. MACPHERSON, B., A latent heat nudging scheme for the assimilation of precipitation data into an operational mesoscale model. Meteoroogical Applications, Vol. 4, p [19] KALNAY, E., Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability. Cambridge: Cambridge University Press. 341 p. ISBN [20] KLINK, S., Assimilation of radar data in the mesoscale NWP-model of DWD. 3rd European conference on radar use in meteorology and hydrology (ERAD). ERAD publication series, 2, p [21] MACPHERSON, B., Operational experience with assimilation of rainfall data in the Met Office Mesoscale model. Meteorology and Atmospheric Physics, Vol. 76, p [22] MEISCHNER, P. (Ed.), Weather Radar. Principles and Advanced Applications. Springer-Verlag 1st ed. 337 p. ISBN: [23] QIU, C. XU, Q., A simple adjoint method of wind analysis for single-doppler data. Journal Atmospheric and Oceanic Technology, Vol. 9, p [24] RICHARDSON, L.F., Weather prediction by numerical process. Cambridge: Cambridge University Press. [Přetisk s úvodem od Sidney Chapman, Dover Publication, 1965, 236 p.] [25] ŘEZÁČOVÁ, D. SOKOL, Z. KAŠPAR, M. PEŠICE, P., Event oriented radar verification of convective precipitation as simulated by NWP model. 2nd European Conference on Radar Meteorology (ERAD), ERAD Publication Series, 1, p [26] ŘEZÁČOVÁ, D. SOKOL, Z., A diagnostic study of a summer convective precipitation event in the Czech Republic using a non-hydrostatic NWP model. Atmospheric Research, Vol. 67/68, p [27] ŘEZÁČOVÁ, D. SOKOL, Z., Radar verification approach to the QPF for local flash flood storms. 3rd European Conference on Radar Use in Meteorology and Hydrology (ERAD). ERAD Publication Series, 2, p [28] ŘEZÁČOVÁ, D. SOKOL, Z. PEŠICE, P., A radarbased verification of precipitation forecast for local convective storms. Atmospheric Research [V tisku.]. [29] SNYDER, C. ZHANG, F., Assimilation of simulated Doppler radar observations with an ensemble Kalman filter. Monthly Weather Revue, Vol. 131, p [30] SOKOL, Z. ŘEZÁČOVÁ, D., Assimilation of radar reflectivity into the LM COSMO model with a high horizontal resolution. Meteorological Applications. [Přijato.] [31] SOUKALOVÁ, E., Příčinný déšť a povodně na Blanensku a Žďársku v červenci 2002, Meteorologické Zprávy, roč. 55, s [32] SUN, J. CROOK, N. A., Dynamical and microphysical retrieval from Doppler radar observations using a cloud model and its adjoint. Part I: Model development and simulated data experiments. Journal of Atmospheric Science, Vol. 54, p [33] SUN, J. CROOK, N. A., Dynamical and microphysical retrieval from Doppler radar observations using a cloud model and its adjoint. Part II: Retrieval experiment of an observed Florida convective storm. Journal of Atmosperic Science, Vol. 55 p [34] ŠÁLEK, M., The radar and rain gauge merged precipitation estimate of daily rainfall First results in the Czech Republic. Physics and Chemistry of the Earth (B), Vol. 25, p Meteorologické zprávy, 59, 2006

31 [35] ŠERCL, P. KURKA, D., Vyhodnocení bleskové povodně ze dne v povodí Olešenského potoka. Workshop Adolfa Patery 2004: Extrémní hydrologické jevy v povodích Praha: ČVTVS, s [36] TALAGRAND, O., Assimilation of observations, an introduction. Journal of Meteorological Society Japan. Special Issue. Vol. 75, 1B, p [37] TIEDTKE, M., A comprehensive mass flux scheme for cumulus parameterization in large-scale models. Monthly Weather Revue, Vol. 117, p [38] TIPPETT, M. K. ANDERSON, J. L. BISHOP, C. H. HANILO, T.M. WHITAKER, J. S., Ensemble Square Root Filters. Monthly Weather Revue, Vol. 131, p [39] TONG, M. XUE, M., Ensemble Kalman Filter Assimilation of Doppler Radar Data with a Compressible Nonhydrostatic Model: OSS Experiments. Monthly Weather Revue, Vol. 133, p [40] TRIPOLI, G. J. COTTON, W. R., The use of iceliquid water potential temperature as a thermodynamic variable in deep atmospheric models. Monthly Weather Revue, Vol. 109, p [41] WEYGANDT, S. S. SHAPIRO, A. DROEGEMEIER, K. K., Retrieval of model initial fields from single- Doppler observations of a supercell thunderstorm. Part I: Single-Doppler velocity retrieval. Monthly Weather Revue, Vol. 130, p [42] XU, Q. GU, H. D. YANG, S., Simple adjoint method for three-dimensional wind retrievals from single-doppler data. Quarterly Journal Royal Meteorological Society, Vol. 127, p [43] ZHANG, F. SNYDER, C. SUN, J., Impacts of Initial Estimate and Observation Availability on Convective- Scale Data Assimilation with an Ensemble Kalman Filter. Monhly Weather Revue, Vol. 132, p [44] ZACHAROV, P. ŠÁLEK, M. NOVÁK, P., Porovnání různých metod využívajících radarová a srážkoměrná měření pro odhad srážek. Meteorologické Zprávy, roč. 57, s Lektor Prof. RNDr. J. Bednář, CSc. a RNDr. M. Janoušek. EUMETSAT HISTORIE A LICENČNÍ ZÁLEŽITOSTI INFORMACE RECENZE Historie Evropská mezivládní organizace EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) se zabývá vývojem a provozem meteorologických družic. Její počátky jsou úzce spjaty s Evropskou kosmickou agenturou (ESA), která v říjnu 1977 vypustila na oběžnou dráhu první evropskou geostacionární meteorologickou družici, Meteosat 1. Na mezinárodní konferenci v únoru 1981 bylo definitivně rozhodnuto, že kontinuitu evropských meteorologických družic by měla zajišťovat nová mezinárodní organizace s názvem EUMETSAT. Krátce poté je vypuštěna družice s pořadovým číslem 2. V roce 1984 byla v rámci ESA vyčleněna sekce EUMETSAT, která měla za úkol připravit se na úplnou nezávislost na ESA. Zcela samostatnou organizací se EUMETSAT stává 19. června 1986, na začátku sdružovala 16 členských států (z nynějších 19 členských států mezi ně tehdy nepatřily Rakousko a Lucembursko, Slovensko je členským státem od ). Jako sídlo EUMETSAT byl vybrán německý Darmstadt, oficiální jazyky jsou angličtina a francouzština. Za systém Meteosat převzal EUMETSAT formální zodpovědnost v lednu 1987 a v letech 1988 a 1989 rychle za sebou vypustil na oběžnou dráhu Meteosat 3 a Meteosat 4. Ale až po vypuštění družice Meteosat 5 v roce 1991 je k dispozici plně funkční systém s jednou operační a jednou záložní družicí. V roce 1994 začíná nový program MSG Meteosat druhé generace. První dvě družice tohoto typu jsou nyní již na oběžné dráze. MSG 1 (po úspěšném startu byla přejmenována na Meteosat 8, aby číslování navazovalo na řadu družic první generace) je od začátku roku 2004 v operativním provozu, MSG 2 (neboli Meteosat 9) odstartovala na sklonku loňského roku. Po provedení všech nutných testů by měla být zařazena do operativního provozu během první poloviny tohoto roku. Členské a spolupracující státy EUMETSAT. V současné době se však už také pracuje na projektu družic třetí generace (MTG). Vypuštění první družice tohoto typu je předpokládáno okolo roku EUMETSAT chtěl pomoci státům bývalého východního bloku stát se členskými státy, a tak vznikl statut spolupracujícího členského státu, jinak zvaný též přidružené členství. Tento statut byl původně plánován maximálně na 5 let, ovšem první státy, které začaly touto formou s EUMETSAT spolupracovat, byly Slovensko a Maďarsko v roce 1999, první jmenovaný je plným členem od počátku tohoto roku, ale Maďarsko zatím stále zůstává přidruženým členem. Přidružené členství přináší nižší roční poplatky, na druhé straně však neumožňuje jakékoli rozhodování. V současné době EUMETSAT sdružuje 19 členských a 10 spolupracujících členských států, mezi nimi i Českou republiku. Česká republika měla až do konce roku 2004 dvojstrannou dohodu o využívání dat z EUMET- SAT. Na konferenci EUMETSAT, která se konala na přelomu května a června 2004 v Praze, byla podepsána smlouva o přístupu ČR k EUMETSAT formou přidruženého členství s platností od 1. ledna Meteorologické zprávy, 59,

32 Kromě samotného vývoje a provozu meteorologických družic členské i přidružené státy EUMETSAT spolupracují na vývoji a dnes už i provozu tzv. SAF (Satellite Application Facilities). V osmi projektech se jednotlivé státy podílejí na co nejefektivnějším využití dat z družic MSG. Vedle provozu a vývoje družic geostacionárních EUMETSAT spolupracuje s americkou organizací NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) v oblasti meteorologických družic na polárních drahách v rámci programu EPS. Start první z evropských polárních družic je naplánován na polovinu letošního roku. EUMETSAT také plně podporuje výukové programy zaměřené na využití dat z MSG, jeden z nich se konal na podzim loňského roku také u nás, v Mikulově, a byl určen meteorologům střední Evropy. Licenční záležitosti EUMETSAT si chrání svá data prostřednictvím datové politiky. Členské státy, resp. jejich národní meteorologické služby, mají k dispozici prakticky všechna data bezplatně (po uhrazení členského příspěvku). Ovšem to se už netýká toho, co je k dispozici široké veřejnosti členských států, ty mají bezplatný přístup jen k omezené části dat, jsou to tzv. základní data : a) všechny snímky z termínů: 00, 06, 12 a 18 UTC, b) snímky, které EUMETSAT zveřejňuje na svých stránkách ve formátu Evropa každou hodinu a snímky celého zemského disku každé tři hodiny, c) analogová data z družic Meteosat první generace v tzv. formátu SDUS. Tato služba ale bude v průběhu první poloviny tohoto roku ukončena. Vztyčení české vlajky v sídle EUMETSAT v Darmstadtu. Tyto snímky jsou k dispozici komukoli (včetně jakýchkoli následných úprav) pouze s nutností uvést copyright EUMETSAT s rokem pořízení snímku. ČHMÚ využívá této možnosti a na svých internetových stránkách nabízí veřejnosti snímky z MSG každou hodinu, byť v podstatně horším rozlišení, než jaké poskytují data MSG. Další volně přístupné snímky jsou všechny starší 24 hodin, i pro ně platí stejné ustanovení při publikaci, vždy je nutné uvést copyright EUMETSAT. Na využití ostatních dat (tedy dat, která podléhají licenci) musí být sepsaná uživatelská smlouva s EUMETSAT. Pro uživatele z České republiky smlouvu podepisuje ČHMÚ. Podle dalšího plánovaného použití se za data (ať už je uživatel sám přijímá nebo získává prostřednictvím někoho jiného, např. ČHMÚ) musí či nemusí platit. Bezplatně lze data využívat pouze ke vzdělávacím a výzkumným účelům, u nichž je zcela vyloučena jakákoli další distribuce, do skupiny bezplatných uživatelů patří také radioamatéři. Martina Lacinová ICAO AUDIT NAPŘÍČ CIVILNÍM LETECTVÍM Ve dnech proběhla v ČR ojedinělá akce, tzv. ICAO audit napříč civilním letectvím (ICAO Safety Oversight Universal Audit (SOA)). Tato celosvětová akce měla za cíl zjistit stav poskytování služeb pro civilní letectví včetně meteorologických (MET) v jednotlivých členských státech ICAO (International Civil Aviation Organisation, Světová organizace pro civilní letectví). ČR byla 9. členským státem ICAO (z celkem 89) v pořadí, v němž byl audit proveden. Příprava na audit začala již 5. ledna 2005, kdy byla na OCL MD ČR (Odbor civilního letectví Ministerstva dopravy České republiky) svolána první koordinační schůzka, kterou řídil ing. L. Mika, vedoucí oddělení letecko-provozního z Odboru civilního letectví Ministerstva dopravy), jenž byl jmenován národním koordinátorem auditu. Touto schůzkou začala tzv. přípravná fáze auditu (pre-audit). Účastníci byli seznámeni s dohodou, dle které bude audit v ČR probíhat (tzv. MOU Memorandum Of Understanding) a s požadavkem vyplnit dotazníky, které jsou pro předbežné seznámení auditorů se situací v ČR nezbytné: 1) SAAQ2005-State Aviation Activity Questionnaire. 2) Annex Checklists (pro oblast MET Annex 3 checklist). První dokument obsahoval v ustanovení 5.2. Meteorogical Services 12 otázek, které mapovaly způsob poskytování letecké meteorologické služby v ČR, jmenování meteorologického úřadu, poskytovatele služby, zřízení meteorologických služeben na letištích v ČR, meteorologické výstražné služby, vydávání zpráv METAR/SPECI, předpovědí TAF, informací SIGMET/AIRMET, a jejich dostupnosti pro uživatele, zvláště létajícího personálu. V neposlední řadě pak otázky mapovaly způsob kvalifikace a školení leteckých meteorologů a leteckých meteorologických pozorovatelů a jeho soulad s doporučeními WMO a také způsob zpoplatnění leteckých meteorologických služeb ze strany uživatelů v civilním letectví. Druhý dokument pak byl souborem 265 otázek mapujících shodu jednotlivých ustanovení Annex 3 (Příloha č. 3 k Úmluvě o civilním letectví, v ČR předpis L3 Meteorologie, vydaný MD ČR). Vyplněné dotazníky byly dodány na OCL MD ČR a odtud byly v květnu odeslány do ICAO. Na jejich základě byl sestaven seznam protokolárních otázek, které byly do ČR odeslány koncem září a jednotlivé subjekty civilního 30 Meteorologické zprávy, 59, 2006