За супутниковими даними розглянуто відносні похибки визначення балу хмарності (N) та температури на верхній межі хмар. Показано, що відносна похибка визначення температури на верхній межі хмар може бути не меншою від похибки визначення балу хмарності. Виявлено, що похибка оцінювання балу хмарності збільшується зі зменшенням значень N та збільшенням альбедо підстильної поверхні. Доведено, що у разі значень N менших від 0,5 похибка може досягати 30 %.

Розглянуто результати й описано схему практичної реалізації алгоритмів визначення яскравісної температури на верхній межі хмарності, розміри якої менші від одиничного елемента зображення (пікселя). Показано, що високі значення ступеня покриття (балу) хмарністю N мають пікселі зображення з низькими значеннями радіаційної температури на верхній межі хмарності. Використання N для корекції радіаційної температури дозволяє одержати вірогідне поле радіаційної температури та збільшити завчасність запобігання її появі.

Рассмотрены новые возможности в получении цифровой информации через систему EUMETCast, которая позволяет в квазиоперативном режиме получать данные с геостационарных и полярно-орбитальных метеорологических спутников. Показано, каким образом решена задача приема подобных данных в основных прогностических центрах Гидрометслужбы Украины.

Проведено сравнение различных методов определения потоков отраженной коротковолновой радиации (ОКПСР) на верхней границе атмосферы (ВГА) по данным AVHRR спутника NOAA. Показано, что наиболее точным является метод Hucek and Jacobowitz. Относительная ошибка восстановления ОКПСР на ВГА как правило не превышает 0,12 и только в отдельных географических зонах она составляет 0,16.

Рассмотрены теоретические основы определения яркостной температуры верхней границы облачности, размеры которой меньше единичного элемента изображения. Показано, что яркостная температура облачности зависит от яркостной температуры подстилающей поверхности и степени покрытия облачностью единичного элемента изображения N. Предложено использовать данные высокого пространственного разрешения для оценки N.

С целью оценки вклада отдельных наиболее значимых в этиологическом отношении и наиболее доступных при клиническом определении факторов, влияющих на проявление уратной нефропатии, а также с целью разработки метода прогнозирования ее возникновения и оценки тяжести обследованы 96 пациентов с нефропатией и 20 практически здоровых людей. На основании анамнестических данных, а также результатов инструментальных и лабораторных методов исследования разработан табличный метод прогнозирования. По сумме баллов в таблице оцениваемых признаков определяют у обследуемых искомое прогностическое событие - наличие (или отсутствие) уратной нефропатии и ее тяжесть в баллах. Метод нуждается в более широкой апробации на практике с целью индивидуальной оценки состояния больного, течения уратной нефропатии и эффективности терапии.

Решена задача оценки относительной эффективности использования спутниковых данных для прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Украине на уровне отдельных областей. Сравнена эффективность прогнозирования на основе эмпирических и биофизических моделей роста сельскохозяйственных культур. В качестве эмпирических моделей урожайности рассмотрены линейные регрессионные модели зависимости урожайности от 16-дневного композита индекса NDVI на основе данных MODIS с разрешением 250 м (MOD13), а также нелинейная регрессионная модель, в качестве предикторов которой используются метеорологические данные 180 местных метеорологических станций, поставляемые ежедневно. Эмпирический подход к прогнозированию сравнивается с биофизическим, реализованным в адаптированной для Украины системе CGMS (Crop Growth Monitoring System), в основе которой лежит модель роста растительности WOFOST. Для идентификации параметров моделей урожайности использованы официальные статистические данные по урожайности озимой пшеницы на уровне областей за период 2000 - 2009 гг. Валидация моделей выполнена на данных 2010 и 2011 гг. Полученные результаты показали, что при настройке параметров моделей на данных 2000 - 2009 гг. и 2000 - 2010 гг. и независимом тестировании моделей на данных 2010 и 2011 гг. соответственно, в среднем все три подхода показывают примерно одинаковую точность. Среднеквадратическая ошибка прогнозирования составляет примерно 6 ц/га.

С целью уточнения этиологической структуры возбудителей хронического калькулезного пиелонефрита у больных с серозным и гнойным воспалительным процессом в почках проанализированы 243 случая хронического пиелонефрита и МКБ. Выделены три группы пациентов с серозным, гнойным воспалительным процессом в почках, но без клиники бактериального шока, гнойным воспалительным процессом в почках и с клиникой тяжелого сепсиса и бактериального шока. Установлено, что для обструктивного пиелонефрита, вызванного мочекаменной болезнью, характерна динамическая структура возбудителей. Серозное и гнойное воспаление почечной ткани могут вызывать разные возбудители, но наиболее частым из них является кишечная палочка. С тяжестью воспалительного процесса и почечной деструкции характер возбудителей меняется. Наиболее тяжело протекает воспаление, вызванное синегнойной палочкой. Для мочевой флоры больных пиелонефритом характерна высокая резистентность к часто используемым антибактериальным препаратам.

Індекс рубрикатора НБУВ: Д241.4 с 18

Рубрики:

Хмари

Шифр НБУВ: Ж29359 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Рассмотрен украинский сегмент системы грозопеленгации компании Earth Networks, созданный в 2016 г. Он состоит из 12 датчиков, установленных на метеорологических станциях в разных частях Украины. Описаны общие принципы функционирования данного сегмента в составе общей системы грозопеленгации и рассмотрены примеры ее работы в период лета-осени 2016 г.

Рассмотрены особенности технологической адаптации системы CGMS - Система мониторинга роста сельскохозяйственных посевов (Crop Growth Monitoring System), а именно: создание метеорологической базы данных за период 2000 - 2017 гг., используя стандартные метеорологические наблюдения сети Украинского гидрометеорологического центра; создание базы данных почвенных характеристик, путем нахождения соответствия между таксономией почвенной карты Украины и классификацией почв WRB; создание баз данных фенологических характеристик и статистической урожайности на областном и районном уровнях. Кроме того, в статье рассматривается пространственная схематизация расчетов и агрегация показателей продуктивности сельскохозяйственных посевов, полученных в результате работы биофизической модели WOFOST (WOrld FOod STudies). Изложена схема прогноза урожайности сельскохозяйственных культур в разрезе административных единиц, а также проведена оценка точности прогноза урожайности озимой пшеницы в административных районах Киевской области.