Архив статей журнала
Одним из решающих факторов, влияющих на безопасность и регулярность полетов государственной и гражданской авиации, является метеорологическая обстановка. Для Европейской территории России наиболее характерны опасные метеорологические явления, связанные с кучево-дождевой облачностью: ливень, гроза, град, сопровождающиеся высокой турбулентностью атмосферы. В настоящее время метеорологические радиолокационные станции являются незаменимым источником информации о метеообстановке для воздушного транспорта. Критерии классификации опасных метеоявлений, используемые в современных РЛС, сформированы для каждого явления отдельно и основаны на знаниях лишь о высотном распределении радиолокационной отражаемости и температуры воздуха, несмотря на то, что данные РЛС оценивают ветровые характеристики атмосферы. Показано, что оптимизация критериев классификации указанных метеоявлений должна быть реализована путем обобщения критериев и их построения в соответствии с теорией различения статистических гипотез, а также дополнительным использованием информации о турбулентности атмосферы. На основании анализа радиолокационных сигналов, отраженных от метеоявлений ливень, гроза, град, были получены вероятностные распределения отражаемости и удельной скорости диссипации турбулентной энергии. Проведен статистический анализ плотностей распределения вероятностей для максимального значения отражаемости Zmax, ее зависимости от высоты Н(Zmax), а также максимума удельной скорости диссипации турбулентной энергии EDRmax и величины Н(EDRmax). Для определения структуры алгоритмов классификации и правил принятия решений был выбран критерий классификации, основанный на максимуме функционала правдоподобия. При этом под приемлемой достоверностью принято значение вероятности правильной классификации не ниже 0,8. Для принятого критерия построены пороги принятия решений и вычислены полные матрицы вероятностей классификации. Результаты вычислений показали, что наихудшую информативность при классификации опасных метеоявлений кучево-дождевой облачности имеют признаки H(Zmax), H(EDRmax). Большей разделяющей способностью обладают признаки Zmax, EDRmax, однако и для них достоверность классификации неприемлема. В статье для повышения достоверности классификации было применено совместное использование признаков в виде многомерных плотностей распределения вероятностей информационных параметров. Наилучшие результаты достигаются при использовании трех и четырех признаков. В матрицах вероятностей для этих случаев достигнуты максимальные и приемлемые на уровне 0,8 значения вероятностей правильной классификации. Таким образом, в рассматриваемой задаче расширение признакового пространства за счет турбулентности атмосферы является оправданным. Данные результаты будут уточняться при увеличении времени наблюдения и варьироваться для различных климатических зон. В общем случае пороги принятия решений при классификации опасных метеоявлений кучево-дождевой облачности должны быть адаптивными.