ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2013, № 4, с. 16-26
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ О ЗЕМЛЕ
ОСОБЕННОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ТИПОВ ВОЛНЕНИЯ В ЗАДАЧАХ РАДИОЛОКАЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
© 2013 г. В. Ю. Караев1*, Е. М. Мешков1, К. Чу2
1 Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород 2Институт океанологии Китайской академии наук, Гуанчжоу *Е-таИ: volody@hydro.appl.sci-nnov.ru Поступила в редакцию 02.11.2012 г.
Обсуждается классификация типов поверхностного волнения применительно к вопросу радиолокационного (РЛ) зондирования морской поверхности. Объединенный массив радиолокационных и буйковых данных использовался для определения типа волнения на основе океанографического определения возраста волнения. Было выделено четыре типа волнения и показано, что наиболее сильная корреляция между сечением обратного рассеяния и морским волнением наблюдается в случае доминирования ветрового волнения. В рамках развития РЛ-описания волнения было проведено исследование зависимости сечения обратного рассеяния от дисперсии наклонов крупномасштабного волнения, восстановленной по данным дождевого радиолокатора, и показано, что использование при классификации параметров волнения, влияющих на процесс рассеяния радиолокационного сигнала, позволяет значительно точнее вычислять сечение обратного рассеяния. Для полноты РЛ-описания волнения необходимо уметь дополнительно измерять дисперсию вертикальной составляющей орбитальной скорости и коэффициент корреляции наклонов и вертикальной составляющей орбитальной скорости.
Ключевые слова: морское волнение, сечение обратного рассеяния, скорость ветра, возраст волнения, классификация типов волнения, дисперсия наклонов крупномасштабного волнения
Б01: 10.7868/80205961413040088
ВВЕДЕНИЕ
Сложность построения теоретической модели обратного рассеяния электромагнитных волн СВЧ-диапазона взволнованной водной поверхностью связана с тем, что на рассеивающей поверхности одновременно присутствуют волны разных пространственных масштабов относительно длины волны падающего излучения. В связи с этим традиционные подходы, например метод возмущений, оказываются неприменимы в явном виде.
Решением стало введение понятия двухмас-штабной модели волнения в соответствии с которой морская поверхность представляется в виде крупномасштабного волнения, покрытого мелкой рябью (Исакович, 1952; Фукс, 1966). Побочным эффектом такого деления стало появление двух областей обратного рассеяния, отличающихся по своим свойствам: в области малых углов падения рассеяние считается квазизеркальным и происходит на участках волнового профиля, ориентированных перпендикулярно падающему излучению (метод Кирхгофа) и область средних углов падения, где рассеяние предполагается резонансным и рассеивателем выступает мелкая рябь, расположенная на крупной волне.
Как показали многочисленные исследования, связь скорости ветра и сечения обратного рассея-
ния не является однозначной. Это обусловлено тем, что формирование морского волнения происходит не только под воздействием локального ветра, но зависит также ряда других параметров, например, от интенсивности волн зыби и длины ветрового разгона. В связи с этим представляется интересным рассмотреть различные типы волнения и исследовать их связь с сечением обратного рассеяния.
Прежде всего, рассмотрим прямую задачу: по данным морских буев о волнении и скорости приповерхностного ветра надо вычислить сечение обратного рассеяния и сравнить с сечением обратного рассеяния, измеренным дождевым радиолокатором (PR-радиолокатором) (NASDA, 2001).
Данный сенсор предназначен для измерения интенсивности осадков в широкой полосе относительно экватора (±40°). В PR-радиолокаторе используется сканирующий режим и измерения выполняются под разными углами падения. Его задачей является измерение интенсивности осадков, поэтому при стандартной обработке PR-дан-ных информация из последнего по дальности элемента не используется.
После запуска PR-радиолокатора и формирования массива данных были предприняты успешные попытки измерять дисперсию наклонов
крупномасштабного волнения и определять скорость приповерхностного ветра (Freilich, Vanhoff, 2003; Li et al., 2004; Tran et al., 2007; Караев и др., 2012).
В наших работах был рассмотрен алгоритм восстановления дисперсии наклонов и проведена обработка PR-данных. Для исследования был сформирован объединенный массив данных, включающий как спутниковые данные, так и измерения морских буев, согласованные по времени. Это позволило сравнить эффективность алгоритмов обработки PR-данных с контактными измерениями.
Кроме того, впервые был проведен подробный анализ взаимосвязи интегральных волновых параметров, описывающих морскую поверхность, с РЛ-измерениями (Chu et al., 2012). Полученные в ходе этих двух исследований результаты позволили разработать новые алгоритмы анализа и обработки РЛ-данных.
Проведенные исследования и создание общей базы данных РЛ- и буйковых измерений позволяет продолжить рассмотрение задачи классификации типов волнения с точки зрения эффективного решения задач РЛ-зондирования морской поверхности. В теоретической постановке (по модели спектра волнения) эта задача уже рассматривалась и было показано, что переход к описанию волнения через статистические моменты крупномасштабного волнения позволяет успешно классифицировать типы волнения и вычислять спектральные и энергетические характеристики отраженного сигнала (Караев и др., 2011). Такое описание назвали "радиолокационным", так как измерив радиолокатором статистические моменты можно классифицировать тип волнения (Караев и др., 2011), не измеряя непосредственно спектр волнения.
В данной работе обсуждается классификация типов поверхностного волнения на основе данных морских буев и рассматривается применение данной информации для вычисления сечения обратного рассеяния и оценивается точность.
Определение дисперсии наклонов крупномасштабного волнения по данным PR-радиолокато-ра позволяет перейти от теоретического анализа возможностей РЛ-описания волнения к количественным оценкам и сравнить эффективность двух подходов к классификации волнения при решении прямой задачи РЛ-зондирования.
ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ
Для проведения исследований были взяты измерения сечения обратного рассеяния при малых углах падения, выполненные PR-радиолокато-ром. Данные были предоставлены Goddard Distributed Active Archive Center и извлечены из стандартного продукта 2A21 (версия-6).
Информация о скорости и направлении ветра, а также о параметрах волнения была получена из архива National Data Buoy Center (NDBC). NDBC буи обеспечивают измерения скорости и направления ветра каждые 10 мин на высоте 5 м над морской поверхностью.
Последующая обработка позволила сформировать объединенный массив РЛ- и буйковых данных, охватывающий период с 2001 по 2009 гг. В качестве критерия использовались следующие условия:
1) расстояние между буем и ячейкой, где измеряется сечение обратного рассеяния, не превосходит 25 км;
2) временной интервал между РЛ- и буйковыми измерениями не более 10 минут.
При первичной обработке были отсеяны измерения в области дождя, когда происходит значительное ослабление мощности отраженного сигнала. Скорость ветра была пересчитана на высоту 10 м по логарифмическому профилю (Masuko et al., 1986).
В результате каждый элемент объединенного массива содержал следующую информацию: 1) скорость и направление ветра; 2) высоту значительного волнения и направление распространения; 3) сечение обратного рассеяния и угол падения; 4) направление движения спутника; 5) направление сканирования; 6) координаты буя и элементарной рассеивающей ячейки. Кроме того, записывался спектр волнения и в ходе последующей обработки был вычислен ряд интегральных характеристик волнения.
Окончательный массив для последующего анализа был сформирован при условии, что скорость ветра была не ниже 3 м/с и включал 3601 точку. При более слабых скоростях ветра может не происходить генерации ветрового волнения (Donelan, Pierson, 1987) и, следовательно, ветер и волнение будут не связанными.
Характеристики волнения
Приведем определения основных интегральных характеристик, применяемых для описания морского волнения.
Статистический момент /-порядка определяется следующим образом:
f
mt = J f'S(f)df, (1)
0
где Sf) — измеренный буем спектр волнения, fc — частота отсечки буя (Гц), т.е. морской буй не способен измерять спектр на более высоких частотах (короткие волны).
Средний волновой период задается следующим образом:
Ta=m0/ my. (2)
Таблица 1. Структура факторов
Параметр Первый фактор (ветровой) Второй фактор (волновой)
Скорость ветра, Цдо Крутизна, 8а Крутизна, 8р Высота значительного волнения, Нц Волновой период, Та Волновой период, Тр 0.884 0.937 0.798 0.631 -0.0786 -0.296 0.109 -0.198 -0.459 0.728 0.931 0.885
В связи с тем, что морские буи не способны измерять высокочастотную часть спектра, достаточно точно можно оценить высоту значительного волнения и моменты первого и второго порядка. Момент четвертого порядка (дисперсия наклонов), вычисленный по измеренному буем спектру, будет существенно занижен.
Еще одной важной характеристикой является "крутизна" волн (wave steepness), которая определена следующим образом:
Se = HslLa, (3)
где La — средняя длина волны, которая вычисляется по дисперсионному соотношению для гравитационных волн (по Ta); HS — высота значительного волнения.
Традиционно при описании волнения используются также следующие определения волнового периода Tp и крутизны волн Sp:
Tp = 1/fp и 5p = Hs/Lp, (4)
где Lp и/р — доминантная длина волны в спектре и соответствующая ей частота.
Из формул видно, что всегда Tp > Ta и, следовательно, Sa > Sp. Обычно волны зыби существенно длиннее ветровых волн, поэтому для смешанного волнения (ветровое + зыбь), различие между волновыми периодами будет больше, а для ветрового волнения — меньше.
Проведем факторный анализ данных, чтобы оценить взаимосвязь имеющихся в нашем распоряжении параметров: скорости ветра на высоте 10 м U10, высоты значительного волнения HS, волновых периодов и крутизн.
Факторный анализ
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.