Геоінформаційна технологія аналізу хмарності на території Західної України з використанням супутникових зображень

2018;
: сс. 31 - 42
Автори: 
Бородатий П. А., Бунь Р. А.

Національний університет «Львівська політехніка», вул. С. Бандери, 12, Львів, 79013, Україна

На основі спостережуваних даних Землі, які взято із супутників програми Landsat, та із використанням можливостей хмарної платформи Google Earth Engine створено геоінформаційну технологію просторового аналізу хмарності на території Західної України. Проаналізовано розподіл хмарності у регіоні та показано, як впливає на основні параметри хмарності хребет Карпатських гір. Наведено розподіл щільності хмарності у Львівській та Закарпатській областях. Проаналізовано сезонну динаміку хмарності у регіоні впродовж року та усереднену динаміку хмарності впродовж 2013 – 2017 рр. Наведено порівняльні гістограми розподілу площ із однаковою усередненою протягом року хмарністю у Львівській та Закарпатській областях.

  1. Armstrong S. A new methodology to optimise solar energy extraction under cloudy conditions / S. Armstrong, W. G. Hurley // Renewable Energy. – 2010. – Vol. 35, Is. 4. – P. 780–787.
  2. Clemesha R. Daily variability of California coastal low cloudiness: A balancing act between stability and subsidence / Rachel E. S. Clemesha, Alexander Gershunov, Sam F. Iacobellis, Daniel R. Cayan // Geophysical Research Letters. – 2017. – Vol. 44, Is. 7. – P. 3330–3338.
  3. Collow A. Cloudiness over the Amazon rainforest: Meteorology and thermodynamics / Allison B. Marquardt Collow, Mark A. Miller, Lynne C. Trabachino // Journal of Geophysical Research. – 2016. – Vol. 121, Is. 13. – P. 7990-8005.
  4. Corine Land Cover data. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www. eea. europa. eu/ (17.09.2017).
  5. Dai A. Recent trends in cloudiness over the United States: A tale of monitoring inadequacies / Dai A., Karl Th. R., Sub B., Trenberth K. E. // Bulletin of the American Meteorological Society (BAMS). – 2006. – Vol. 87(5). – P. 597-606.
  6. Dong J. Mapping paddy rice planting area in northeastern Asia with Landsat 8 images, phenology-based algorithm and Google Earth Engine / Jinwei Dong, XiangmingXiao, Michael A. Menarguez et al. // Remote Sensing of Environment. – 2016. – Vol. 185. – P. 142–154.
  7. Eliseev A. V. Scheme for calculation of multi-layer cloudiness and precipitation for climate models of intermediate complexity / Eliseev A. V., Coumou D., Chernokulsky A. V., Petoukhov V., Petri S. // Geoscientific Model Development. – 2013. – Vol. 6. – P. 1745-1765.
  8. Google Earth Engine: A planetary-scale platform for Earth science data & analysis. [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://earthengine. google. com (20.10.2017).
  9. Google Visualization API Reference: Google Charts. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://developers.google. com/chart/ interactive/docs/reference (12.02.2017).
  10. Gorelick N. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone / Noel Gorelick, Matt Hancher, Mike Dixon, Simon Ilyushchenko, David Thau, Rebecca Moore // Remote Sensing of Environment. – 2017. – Vol. 202. – P. 18–27.
  11. Ioannidis E. On the intraannual variation of cloudiness over the Mediterranean region / E. Ioannidis, C. J. Lolis, C. D. Papadimas et al. // Atmospheric Research. – 2017. − Doi: 10.1016/j. atmosres.2017.08.021.
  12. Landsat Algorithms / Google Earth Engine API. [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://developers. google. com/earth-engine/landsat (12.08.2017).
  13. Landsat Mission. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://landsat. usgs. gov/ (19.09.2017).
  14. Landsat Science. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://landsat. gsfc. nasa. gov/ (13.09.2017).
  15. Landsat 8. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www. n2yo. com/satellite/? s=39084 (15.11.2017).
  16. What are the band designations for the Landsat satellites? / Landsat Missions. − [Електронний ресурс]. – Режим доступу : https://landsat. usgs. gov/what-are-band-designations-landsat-satellites (12.08.2017).
  17. Landsat 8 (L8) Data Users Handbook – Section 5 // USGS. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://landsat. usgs. gov/landsat-8-l8-data-users-handbook-section-5 (12.02.2017).
  18. Nikitidou E. Short-term cloudiness forecasting for solar energy purposes in Greece, based on satellite-derived information / E. Nikitidou, A. Zagouras, V. Salamalikis, A. Kazantzidis // Meteorology and Atmospheric Physics. – 2017. – Doi: 10. 1007/s00703-017-0559-0.
  19. Patel N. N. Multitemporal settlement and population mapping from Landsat using Google Earth Engine / N. N. Patel, E. Angiuli, P. Gamba et al. // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. – 2015. – Vol. 35, Part B. – P. 199–208.
  20. Sakaeda N. The diurnal cycle of tropical cloudiness and rainfall associated with the Madden–Julian oscillation / Naoko Sakaeda, George Kiladis, Juliana Dias // Journal of Climate. – 2017. – Vol. 30, Is. 11. – P. 3999–4020.
  21. Singh H. N. Evaluation of cloudiness/haziness factor for composite climate / H. N. Singh, G. N. Tiwari // Energy. – 2005. – Vol. 30, Is. 9. – P. 1589–1601.
  22. Sumargo E. Variability of cloudiness over mountain terrain in the Western United States / Edwin Sumargo, Daniel Cayan // Journal of Hydrometeorology. – 2017. – Vol. 18, Is. 5. – P. 1227–1245.
  23. Xu K.-M. Evaluation of Statistically Based Cloudiness Parameterizations Used in Climate Models / Kuan-Man Xu, David A. Randall // Journal of the Atmospheric Science. – 1996. – Vol. 53, No. 21. – P. 3103–3119.