К вопросу об определении волнового периода морского волнения по радиоальтиметрическим данным (стр. 4 )

5. Выводы

Данная работа посвящена анализу возможностей существующих космических радиолокаторов, работающих в области малых углов падения, для решения задачи диагностики состояния взволнованной водной поверхности.

Для анализа связи параметров волнения и отраженного радиолокационного сигнала использовался объединенный массив радиолокационных данных и данных буев. Была построена корреляционная матрица и показано, что скорость ветра можно представить в виде функции от крутизны волны , значительную высоту волнения и сечения обратного рассеяния при нулевом угле падения. Между высотой и крутизной волны также наблюдается значимая корреляция. Исходя из определения, крутизну волны можно рассматривать неким аналогом дисперсии наклонов крупных волн и, следовательно, для измерения радиолокатором скорости ветра с высокой точностью необходимо независимым способом измерять эти величины.

Современная радиолокационная аппаратура позволяет измерять ряд ключевых характеристик волнения.

Радиоальтиметр измеряет значительную высоту волнения и с помощью известных алгоритмов можно определить скорость приповерхностного ветра . В дальнейшем было показано, что по двухпараметрическому алгоритму (сечение обратного рассеяния и значительную высоту волнения) можно определить средний волновой период .

По данным PR-радиолокатора можно восстановить дисперсию наклонов крупномасштабного волнения . По сечению обратного рассеяния при нулевом угле падения также можно оценить дисперсию наклонов и сравнение показало высокую точность алгоритма. Следовательно, он может применяться для обработки радиоальтиметрических данных.

В данном исследовании также рассмотрена задача восстановления волновых периодов и по данным радиоальтиметра. Оба эти волновых периода не могут быть определены по данным морских буев, т. к. необходимо знать дисперсию наклонов крупномасштабного волнения (). Были разработаны алгоритмы, которые позволяют по радиоальтиметрическим данным определить волновые периоды. Проведенное сравнение подтвердило эффективность алгоритмов.

Как показало исследование, наиболее чувствительным к скорости ветра оказался волновой период . Это связано с тем, что он зависит от дисперсии наклонов крупномасштабного волнения и дисперсии вертикальной составляющей орбитальной скорости, которые являются чувствительными к ветру.

При дистанционном зондировании точное значение скорости ветра остается неизвестным, поэтому также были построены зависимости всех волновых периодов от измеряемого параметра – сечения обратного рассеяния. Было обнаружено немонотонное поведение волнового периода в зависимости от сечения обратного рассеяния.

Как и ожидалось, для волновых периодов , и нет явной связи с сечением обратного рассеяния. Наиболее чувствительным остается период .

Дальнейшие исследования будут направлены на развитие классификации типов волнения на основе восстановленных волновых периодов, что позволит продвинуться в вопросе повышения точности восстановления скорости приповерхностного ветра при надирном зондировании морской поверхности.

Работа поддержана Российским фондом фундаментальных исследований (проекты № 13-05-00852а и № 13-05-97092-р-п-а) и программой ОФН РАН «Радиофизика».

Авторы

_________________________________

_________________________________

Д. Коттон _________________________________

К. Чу _________________________________

Адрес: 603950, Нижний Новгород

ул. Ульянова, 46

ИПФ РАН

В. Караев, e-mail: volody@hydro. appl. sci-nnov. ru

тел. [phone]

Список литературы

1. Zieger A. R., Hancock D. W., Hayne G. S. et al. NASA radar altimeter for the TOPEX/Poseidon project // Proc. IEEE. 1991. V. 79, P. 810-826.

2. Brown O. B., Cheney R. E., Advances in satellite oceanography // Rev. Geophysi. Space Phys. 1983. V. 21, P. 1216-1230.

3. Fu L.-L., Cazenave A. Satellite altimetry and earth sciences. A handbook of techniques and applications: San Diego: Academic Press, 2001, 464 P.

4. Brown G. S. The average impulse response of a rough surface and its application // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1977. V. 25. N 1, P. 67-73.

5. Chelton D. B., Walsh E. J., MacArthur J. L. Pulse compression and sea level tracking in satellite altimetry // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 1989. V. 6. P. 407-438.

6. Witter D. L., Chelton D. B., A Geosat altimeter winf speed algorithm and a method for altimeter wind speed algorithm developed // J. Geophys. Res.. 1995. V. 96, N C5, P. 8853-8860.

7. Karaev V. Yu., Kanevsky M. B., Balandina G. N. et al. On the problem of the near ocean surface wind speed retrieval by radar altimeter: two-parametric algorithm // Int. J. Remote Sensing. 2002. V. 23, N 16, P. 3263-3283.

8. Gourrion J., Vandemark D., Bailey S., et al. A two-parameter wind speed algorithm for Ku-band altimeters // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2002. V. 19, N 12, P. 2030-2048.

9. NASDA, TRMM Data Users Handbook // Ed. Earth observation center, National Space Development Agency of Japan. 2001.

10. Freilich M. H., Vanhoff B. A. The relation between winds, surface roughness, and radar backscatter at low incidence angles from TRMM Precipation Radar measurements // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2003. V. 20, N 4, P. 549- 562.

11. Li L., Im E., Connor L., Chang, P. S. Retrieving ocean surface wind speed from the TRMM precipitation radar measurements // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2004. V. 42, N 6, P. 1271-1282.

12. Tran N., B. Chapron, D. Vandemark. Effects of long waves on Ku-band ocean radar backscatter at low incidence angles using TRMM and altimeter data // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2007. V. 4, N 4, P. 542-546.

13. , , К. Чу. Восстановление дисперсии наклонов крупномасштабного волнения по данным PR радиолокатора // Восьмая всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса", Москва, ИКИ РАН, 15-19 ноября 2010, Тезисы докладов, с. 186

14. Е. Мешков, X. Chu, Y. He, Применение данных радиозондирования в сантиметровом диапазоне длин волн для имитации натурных измерений обратного рассеяния радиолокатором с ножевой диаграммой направленности антенны // Известия ВУЗов, сер. Радиофизика, 2011, т. 54, N 12, стр. 891-907

15. Чу К. Восстановление дисперсии наклонов крупномасштабных волн по радиолокационным измерениям в СВЧ-диапазоне // Исследование Земли из космоса, 2012, N 4, c. 62-77

16. Chu X., He Y., Karaev V. Yu. Relationships between Ku-Band Radar Backscatter and Integrated Wind and Wave Parameters at Low Incidence Angles // IEEE Trans. On Geoscience and Remote Sensing. May 2012. V. PP, N 99, P. 1-11, 10.1109/TGRS.2012.2191560.

17. Ламли Дж., Пановский атмосферной турбулентности // М.: Мир, 1966, 264 с.

18. Masuko H., Okamoto K., Shimada M. et al. Measurement of microwave backscattering signatures of the ocean surface using X-band and Ka-band airborne scatterometers // J. Geophys. Res. 1986. V. 91, N C11, P. 13065-13083.

19. , б особенностях описания волнения применительно к решению задач дистанционного зондирования морской поверхности // Препринт ИПФ РАН № 470. Нижний Новгород. 1998. 30 с.

20. , Баландина спектр волнения и дистанционное зондирование // Исследование Земли из космоса. 2000. N 5 . С. 1-12.

21. прощенное описание морского волнения для задач радиолокационного дистанционного зондирования // Исследование Земли из Космоса, 2011, N 2, стр. 26-39

22. , , Мешков параметров поверхностного волнения подводными акустическими системами: обсуждение концепции прибора // Известия ВУЗов, сер. Радиофизика, 2010, т. 53, N 9-10, 634-645

23. , Караев определения параметров морского волнения с помощью модифицированного акустического волнографа // Известия ВУЗов, сер. Радиофизика, 2012, принята к печати

24. ассеяние волн статистически неровной поверхностью // 1972, Москва, Наука, 424 стр.

25. адиолокация морской поверхности // Ростов-на-дону, Ростовский университет, 1978, 144 стр.

26. Karaev V., D. Cotton, New measurement possibilities from the radar altimeter: retrieving the variance of ocean wave slopes // 20 Years of progress in radar altimetry symposium, 24-29 September 2012 Venice, Italy, Proceedings

27. Elfouhaily T., Vandemark D., Gourrion J., Chapron B. Estimation of wind stress using dual-frequency Topex data // Journal of Geophysical Research. 1998. V. 103, N C11, P. 25101-25108.