Облачность является одним из ключевых климатических и метеорологических параметров, влияющим на радиационный баланс Земли, погодные процессы и климатические изменения. Накопление и систематизация многолетних рядов наблюдений за облачностью критически важны для климатических исследований, прогнозирования погоды, авиации, сельского хозяйства и мониторинга опасных природных явлений; В данной статье подробно рассматриваются основные архивы данных об облачности, доступные для российских пользователей и международного сообщества, их структура, форматы и способы доступа.

Классификация архивов данных об облачности

Существует два фундаментальных подхода к получению данных об облачности, которые определяют структуру архивов:

• Наземные станционные наблюдения (In-situ): Визуальные и приборные наблюдения на метеорологических станциях (параметры: общая облачность, низа облачности, виды облаков, высота основания, небесные явления). Данные представлены в виде временных рядов для конкретных точек.
• Спутниковый дистанционный зондирование (Remote Sensing): Данные со спутников полярных и геостационарных орбит. Позволяют получить пространственно непрерывные поля облачности (маски облаков, оптическая толщина, температура вершины, фазовое состояние, водяной пар) с высокой временной разрешающей способностью (до 15-30 мин для геостационарных).

Федеральные и национальные ресурсы (Россия)

ВНИИГМИ-МЦД (ВсеРоссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации — Мировой центр данных)

Это основной официальный репозиторий климатических данных в России. Архив формируется в соответствии с требованиями Глобальной системы наблюдений за климатом (GCOS).

Основные массивы данных:

• Базовые метеорологические элементы: Общая облачность (N), облачность нижнего яруса (Nh), виды облаков (Cl, Cm, Ch), высота основания облаков (h).
• Временной охват: Данные представлены за длительные периоды (многие станции с XIX века, массивы оцифрованы с 1936/1966 гг.).
• Форматы: Специализированные климатические форматы (CLIMAT, SYNOP), табличные форматы (CSV, Excel) для выдачи пользователям;
• Доступ: Через официальный сайт ВНИИГМИ-МЦД (раздел «Продукты» / «Базы данных для климатических исследований»). Часто требует официального запроса или регистрации для массовой закачки.

Архивы региональных УГМС (например, Пермский край, Коми-Пермяцкий АО)

Региональные центры часто предоставляют более удобный доступ к данным станций конкретного региона.

• Функционал: Интерактивные карты и выпадающие меню для выбора даты и станции.
• Параметры: Облачность, нижняя граница облачности, видимость, погодные явления (туман, гроза, ливни).
• Пример: «Архив погоды по метеостанциям Пермского края» — позволяет быстро получить справку за конкретную дату.

ИКИ РАН (Институт космических исследований РАН) — Спутники серии NOAA

Архив данных метеорологических спутников полярной орбиты серии NOAA (POES) и информационные продукты на их основе.

• Продукты: Цветные снимки облачности, зоны осадков, радиояркостная температура верхней границы облаков (Cloud Top Temperature).
• Особенность: Высокое пространственное разрешение (около 1 км в надире), но низкая временная частота (2-4 прохода в сутки для точки).

Международные спутниковые архивы и каталоги

Геостационарные спутники: Meteosat (EUMETSAT) / GOES (NOAA) / Himawari (JMA)

Ядро оперативного мониторинга облачности. Данные доступны в режиме реального времени и в архивах.

Meteosat (Европа, Африка, Атлантика, европейская часть России):

• Продукты: Облачность (RGB-композиты: Natural Color, Dust, Night Microphysics), Водяной пар (WV 6.2, 7.3 µm), Инфракрасный диапазон (IR 10.8 µm) для определения термодинамических свойств облаков (высота, фаза).
• Портал: EUMETSAT Data Store / EUMETView (требуется бесплатная регистрация).
• Форматы: HRIT/LRIT (нативный), NetCDF, GeoTIFF.
• Архив: Глубина архива — с 2004 г. (MSG серии), исторические данные Meteosat First Generation (MFG) с 1981 г.

Инструменты просмотра (Viewers):

• Sat24 / MeteoSat операционные вьюверы: Позволяют просматривать анимации инфракрасных снимков для оценки динамики опасных явлений (конвекция, фронты).

Спутники высокого разрешения (Land Monitoring): Landsat / Sentinel-2

Не являются метеорологическими, но критически важны для детального анализа структуры облачности, валидации масок облаков и изучения локальных эффектов.

• Landsat (USGS EarthExplorer / GloVis / Новый вьювер): Архив с 1972 г. (Landsat 1-9). Наличие QA-бандов (Quality Assessment) с масками облаков (Fmask, CFMask). Возможность просмотра спектральных синтезов и индексов (NDVI, NDSI) для отделения облаков от снега.
• Sentinel-2 (Copernicus Open Access Hub / CDSE): Разрешение 10-20 м, ревизит 5 дней. Маска облаков (SCL — Scene Classification Layer) включает классы: облака, тени от облаков, циррусовые облака.
• СканЭкс (ScanEx): Российский каталог и заказ данных Sentinel, Landsat, MODIS с удобным интерфейсом на русском языке.

Спутники серии Terra / Aqua (MODIS)

Работают с 2000 г. (Terra) и 2002 г. (Aqua). Золотой стандарт для климатологии облачности.

• Продукты облачности (MOD06 / MYD06): Маска облаков (Cloud Mask), Оптическая толщина (COT), Эффективный радиус капель/кристаллов, Температура вершины (CTP), Фаза облака (Water/Ice/Undetermined).
• Уровни обработки: L1B (калиброванные радиояркости в .HDF) -> L2 (продукты облачности по пикселям) -> L3 (усеченные сетки 1°x1°, суточные/месячные средние).
• Доступ: NASA LAADS DAAC (Level-1 and Atmosphere Archive & Distribution System), Google Earth Engine, СканЭкс (закачка L1B .HDF).

Специализированные порталы и агрегаторы данных

GIS-Lab (ГИС-Лаб)

Ценнейший ресурс для работы с наземными данными на территории РФ.

• Датасет: «Источники метеорологических данных на территорию РФ по станциям».
• Переменные: T, давление (на ур. моря и на ст. уровне), отн. влажность, точка росы, ветер, видимость, общая облачность, нижняя граница облачности, явления погоды.
• Формат: Готовые CSV/DBF файлы по станциям, удобные для загрузки в GIS (QGIS, ArcGIS) и статистические пакеты (R, Python).

Погода и Климат (pogodaiklimat.ru / climatebase.ru)

• Архив погоды для 200+ городов России и СНГ с 2001 года.
• Удобный веб-интерфейс для быстрой проверки облачности за конкретный день/месяц без программирования.

Google Earth Engine (GEE) / Microsoft Planetary Computer

Облачные платформы для обработки петабайт спутниковых данных без скачивания.

• Встроены каталоги: MODIS Cloud Products, ERA5-Land (реанализ, включает облачность), GOES/MSG данные, Sentinel-2 Cloud Probability.
• Идеально для расчета климатологий облачности, трендов, составления карт частоты появления облаков за заданный период.

Реанализы как источник непрерывных полей облачности

Когда станционных данных мало, а спутниковые имеют пробелы (полярная ночь, засвеченность), используются реанализы — результаты ассимиляции наблюдений в численных моделях.

Доступ: CDS (Climate Data Store) для ERA5, GES DISC для MERRA-2, все доступны в GEE.

Технические аспекты работы с архивами

Форматы данных

• .HDF / .HDF5 (Hierarchical Data Format): Стандарт для MODIS, VIIRS, MERRA-2. Иерархическая структура: Группы -> Датасеты -> Атрибуты (метаданные: scale_factor, add_offset, fill_value, units). Требуют библиотек h5py (Python), gdal, Panoply (просмотр).
• NetCDF-4 / CF-Conventions: Стандарт для реанализов (ERA5), GOES-R, Himawari-8. Самодокументируемые, поддерживают многомерные массивы (time, lat, lon, level).
• GRIB2: Формат WMO для операционных прогнозов и реанализов (ECMWF, NCEP). Компактен, требует eccodes / cfgrib для чтения.
• GeoTIFF / COG (Cloud Optimized GeoTIFF): Для визуализации и работы в GIS. COG позволяет читать куски файла по HTTP (Range Requests) без скачивания целиком.

Инструментарий для обработки (Python-экосистема)

1. xarray — основная библиотека для работы с N-мерными массивами с метками (NetCDF, Zarr, GRIB через cfgrib).
2. rioxarray / rasterio — работа с геопространственными растрами (GeoTIFF, HDF), репроекция, кроп по маске.
3. satpy / pyresample — чтение нативных форматов спутников (HRIT, MODIS L1B/L2), ресемплирование на общую сетку, создание RGB-композитов;
4. dask, параллельные вычисления для обработки данных, не помещающихся в оперативную память (Out-of-core).
5. cartopy / matplotlib / hvplot, картографирование и визуализация.

Качество данных и маскировка

Внимание: Любой анализ облачности требует применения масок качества (Quality Assurance / Quality Control flags).

• Спутники: Проблемы: солнечное бликование (sunglint), засвеченность снега/льда (путаница с облаками), тени от облаков, краевые эффекты (limb cooling). Используйте битовые маски (Bitmasks) из QA-бандов (например, Cloud_Mask_QA в MOD35 / MYD35 или SCL в Sentinel-2);
• Наземные станции: Неоднородность рядов (смена приборов, переезд станции, смена методики визуальных наблюдений на автоматическую). Необходима проверка на гомогенность (тест Петтита, SNHT).
• Реанализы: Системные смещения (biases) в облачности (часто переоценка низкой облачности над океаном, недооценка над сушей). Требуют валидации по станциям/спутникам (например, сравнение с CALIPSO/CloudSat).

Практический алгоритм получения данных для исследования

1. Определите цель: Климатология (месячные/годовые средние) -> Реанализ (ERA5) или MODIS L3. Кейс-стади (конкретное событие) -> Геостационарные (MSG/GOES 15 мин) или полярные (MODIS/VIIRS/Landsat) + Радары.
2. Выберите регион и период: Определите bounding box (lat/lon) и временной диапазон.
3. Выберите источник:
   • Быстрый просмотр: EUMETView, NASA Worldview, Sat24, Погода и Климат.
   • Массовая закачка скриптами: LAADS DAAC (MODIS), CDS API (ERA5), AWS Open Data (GOES, Landsat, Sentinel-2 COG), Google Earth Engine.
4. Организуйте хранилище: Используйте формат Zarr (chunked, compressed, cloud-ready) для хранения промежуточных результатов вместо тысяч мелких NetCDF/HDF файлов.
5. Валидация: Сравните спутниковые/реанализ данные с наземными станциями (ВНИИГМИ-МЦД, GIS-Lab) для вашей территории.

Архивы данных об облачности сегодня представлены широким спектром источников: от фундаментальных климатических баз ВНИИГМИ-МЦД с вековыми рядами наземных наблюдений до петабайтовых спутниковых архивов NASA (MODIS, VIIRS), EUMETSAT (Meteosat) и Copernicus (Sentinel). Выбор конкретного архива диктуется задачей: для климатических трендов оптимальны реанализы (ERA5) и стабильные спутниковые климатологии (MODIS L3, PATMOS-x); для операционного мониторинга и анализа опасных явлений — геостационарные данные (MSG, GOES) с частотой 10-15 минут; для детального изучения микроструктуры облаков — данные высокого разрешения (Landsat, Sentinel-2, MODIS L1B/L2).

Ключевым навыком современного исследователя является умение программно (API, Python: xarray, satpy, dask) получать, фильтровать по маскам качества и объединять эти hétérogènes данные в единую аналитическую среду, используя облачные вычисления (GEE, Planetary Computer) для преодоления барьеров объема данных.

Статья подготовлена на основе открытых данных интернета (стан на ) и общих знаний в области метеорологии и дистанционного зондирования. Перед использованием данных в ответственных проектах обязательно проверяйте актуальность ссылок и лицензионные соглашения на порталах провайдеров (EUMETSAT, NASA, Roshydromet, Copernicus).