Ocena zachmurzenia piętra wysokiego w świetle danych obserwacyjnych i satelitarnych (na przykładzie Polski)

master
dc.abstract.enTwo types of data concerning high level cloud cover were used. These were traditional data from visual observation and satellite (lidar) data.The aim of the work is to assess the accuracy of high floor cloud detection by visual method in relation to satellite data. The assumption was made that the data from satellite missions are reference data. The research presented in the paper allows us to answer the question: how effective is the ground observer in detecting high level clouds?Data taken for analysis cover the years 2006-2017 and refer to selected 56 synoptic stations on the territory of Poland. Traditional data is obtained from open archives of IMGW-PIB. Satellite data comes from the CALIPSO mission. The database includes 12979 connected visual and satellite observations.In order to assess this accuracy, the calculated indicators were used: probability of detection (Pd), probability of false alarm (Pfa) and overall accuracy (ACC). If the lower clouds do not cover the high level, the observer correctly recognizes 77%-93% of high clouds. However, if there is partial coverage of the sky with medium or low clouds, the observer can not see even 2/3 of high clouds. The possibilities of detecting the high level clouds depend on the presence of lower clouds, the time of day and the distance between clouds and the synoptic station.pl
dc.abstract.plW pracy wykorzystano dwa rodzaje danych dotyczących zachmurzenia piętra wysokiego. Były to dane tradycyjne, pochodzące z wizualnej obserwacji oraz dane satelitarne, lidarowe. Celem pracy jest ocena dokładności detekcji chmur piętra wysokiego metodą wizualną względem danych satelitarnych. W analizie przyjęto założenie, że dane z misji satelitarnych są danymi referencyjnymi. Badania przedstawione w pracy pozwalają odpowiedzieć więc na pytanie: z jaką skutecznością obserwator naziemny wykrywa chmury piętra wysokiego?Dane obejmują lata 2006-2017 i odnoszą się do wybranych 56 stacji synoptycznych na terytorium Polski. Dane tradycyjne pozyskane są z otwartych archiwów IMGW-PIB, dane satelitarne z misji CALIPSO. Baza danych obejmuje 12979 połączonych obserwacji naziemnych i satelitarnych.W celu oceny owej dokładności posiłkowano się obliczonymi wskaźnikami: prawdopodobieństwem detekcji (Pd), prawdopodobieństwem fałszywego alarmu (Pfa) i dokładnością ogólną (ACC). W przypadku braku chmur niższych zasłaniających piętro wysokie, obserwator poprawnie rozpoznaje 77%-93% przypadków występowania chmur wysokich. Jednak jeżeli występuje częściowe pokrycie nieba chmurami średnimi lub niskimi obserwator nie widzi aż 2/3 chmur wysokich. Możliwości detekcji piętra wysokiego zależą od obecności chmur niższych, pory dnia i odległości chmur wysokich od stacji synoptycznej.pl
dc.affiliationWydział Geografii i Geologiipl
dc.areaobszar nauk społecznychpl
dc.areaobszar nauk przyrodniczychpl
dc.areaobszar nauk technicznychpl
dc.contributor.advisorUstrnul, Zbigniew - 160701 pl
dc.contributor.authorNguyen Huu, Żaneta - 233919 pl
dc.contributor.departmentbycodeUJK/WGGpl
dc.contributor.reviewerUstrnul, Zbigniew - 160701 pl
dc.contributor.reviewerWypych, Agnieszka - 132804 pl
dc.date.accessioned2020-07-27T04:49:32Z
dc.date.available2020-07-27T04:49:32Z
dc.date.submitted2019-07-02pl
dc.fieldofstudyhydrologia, meteorologia i klimatologiapl
dc.identifier.apddiploma-112298-178373pl
dc.identifier.projectAPD / Opl
dc.identifier.urihttps://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/217924
dc.languagepolpl
dc.subject.enhigh level clouds, visual cloud observation, remote sensing, CALIPSOpl
dc.subject.plchmury piętra wysokiego, obserwacje wizualne, teledetekcja satelitarna, CALIPSOpl
dc.titleOcena zachmurzenia piętra wysokiego w świetle danych obserwacyjnych i satelitarnych (na przykładzie Polski)pl
dc.title.alternativeAssessment of high level cloudiness from visual observations and satellite data (example of Poland)pl
dc.typemasterpl
dspace.entity.typePublication
dc.abstract.enpl
Two types of data concerning high level cloud cover were used. These were traditional data from visual observation and satellite (lidar) data.The aim of the work is to assess the accuracy of high floor cloud detection by visual method in relation to satellite data. The assumption was made that the data from satellite missions are reference data. The research presented in the paper allows us to answer the question: how effective is the ground observer in detecting high level clouds?Data taken for analysis cover the years 2006-2017 and refer to selected 56 synoptic stations on the territory of Poland. Traditional data is obtained from open archives of IMGW-PIB. Satellite data comes from the CALIPSO mission. The database includes 12979 connected visual and satellite observations.In order to assess this accuracy, the calculated indicators were used: probability of detection (Pd), probability of false alarm (Pfa) and overall accuracy (ACC). If the lower clouds do not cover the high level, the observer correctly recognizes 77%-93% of high clouds. However, if there is partial coverage of the sky with medium or low clouds, the observer can not see even 2/3 of high clouds. The possibilities of detecting the high level clouds depend on the presence of lower clouds, the time of day and the distance between clouds and the synoptic station.
dc.abstract.plpl
W pracy wykorzystano dwa rodzaje danych dotyczących zachmurzenia piętra wysokiego. Były to dane tradycyjne, pochodzące z wizualnej obserwacji oraz dane satelitarne, lidarowe. Celem pracy jest ocena dokładności detekcji chmur piętra wysokiego metodą wizualną względem danych satelitarnych. W analizie przyjęto założenie, że dane z misji satelitarnych są danymi referencyjnymi. Badania przedstawione w pracy pozwalają odpowiedzieć więc na pytanie: z jaką skutecznością obserwator naziemny wykrywa chmury piętra wysokiego?Dane obejmują lata 2006-2017 i odnoszą się do wybranych 56 stacji synoptycznych na terytorium Polski. Dane tradycyjne pozyskane są z otwartych archiwów IMGW-PIB, dane satelitarne z misji CALIPSO. Baza danych obejmuje 12979 połączonych obserwacji naziemnych i satelitarnych.W celu oceny owej dokładności posiłkowano się obliczonymi wskaźnikami: prawdopodobieństwem detekcji (Pd), prawdopodobieństwem fałszywego alarmu (Pfa) i dokładnością ogólną (ACC). W przypadku braku chmur niższych zasłaniających piętro wysokie, obserwator poprawnie rozpoznaje 77%-93% przypadków występowania chmur wysokich. Jednak jeżeli występuje częściowe pokrycie nieba chmurami średnimi lub niskimi obserwator nie widzi aż 2/3 chmur wysokich. Możliwości detekcji piętra wysokiego zależą od obecności chmur niższych, pory dnia i odległości chmur wysokich od stacji synoptycznej.
dc.affiliationpl
Wydział Geografii i Geologii
dc.areapl
obszar nauk społecznych
dc.areapl
obszar nauk przyrodniczych
dc.areapl
obszar nauk technicznych
dc.contributor.advisorpl
Ustrnul, Zbigniew - 160701
dc.contributor.authorpl
Nguyen Huu, Żaneta - 233919
dc.contributor.departmentbycodepl
UJK/WGG
dc.contributor.reviewerpl
Ustrnul, Zbigniew - 160701
dc.contributor.reviewerpl
Wypych, Agnieszka - 132804
dc.date.accessioned
2020-07-27T04:49:32Z
dc.date.available
2020-07-27T04:49:32Z
dc.date.submittedpl
2019-07-02
dc.fieldofstudypl
hydrologia, meteorologia i klimatologia
dc.identifier.apdpl
diploma-112298-178373
dc.identifier.projectpl
APD / O
dc.identifier.uri
https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/217924
dc.languagepl
pol
dc.subject.enpl
high level clouds, visual cloud observation, remote sensing, CALIPSO
dc.subject.plpl
chmury piętra wysokiego, obserwacje wizualne, teledetekcja satelitarna, CALIPSO
dc.titlepl
Ocena zachmurzenia piętra wysokiego w świetle danych obserwacyjnych i satelitarnych (na przykładzie Polski)
dc.title.alternativepl
Assessment of high level cloudiness from visual observations and satellite data (example of Poland)
dc.typepl
master
dspace.entity.type
Publication
Affiliations

* The migration of download and view statistics prior to the date of April 8, 2024 is in progress.

Views
14
Views per month
Views per city
Krakow
4
Wroclaw
2
Dublin
1
Gdansk
1
Leszcze
1
Paris
1
Szczecin
1
Warsaw
1

No access

No Thumbnail Available