Дистанционная диагностика ветрового профиля в тропосфере профилемером миллиметрового диапазона радиоволн тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Куликовский Константин Владимирович

• Куликовский Константин Владимирович
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Куликовский Константин Владимирович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ВЕТРОВОГО ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ

1.1. Обзор дистанционных методов ветрового зондирования атмосферы

1.2. Радиофизические особенности атмосферных неоднородностей

1.3. Обоснование выбора миллиметрового диапазона при разработке и конструировании ветрового профилемера

1.4. Обзор методов оценки потенциала и калибровки радарных метеорологических систем

1.5. Выводы по главе

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ИЗМЕРЕНИЙ И ОЦЕНКА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА ВЕТРОВОГО ПРОФИЛЕМЕРА МИЛЛИМЕТРОВОГО ДИАПАЗОНА

2.1. Описание технических характеристик ветрового профилемера

2.2. Режимы работы и теоретическая оценка метеорологического потенциала ветрового профилемера

2.3. Методика обработки и представления конечных данных измерений

2.4. Методика оценки потенциала миллиметровых ветровых профилемеров по совместным радиолокационно-радиометрическим измерениям

2.5. Результаты экспериментальной проверки методики оценки потенциала

2.6. Выводы по главе

ГЛАВА 3. МОДЕРНИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ И АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

3.1. Повышение чувствительности профилемера к слабым сигналам

3.2. Повышение точности вычислений скорости и направления ветра в условиях ясного неба

3.3. Распознавание сигналов вторых дальностей

3.4. Проверка критериев принадлежности сигналов к первой и второй дальности и сравнение получаемых профилей с данными радиозондов

3.5. Статистическая проверка предложенных критериев принадлежности сигналов к первой и второй дальности

3.6. Выводы по главе

ГЛАВА 4. РАДИОФИЗИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ РАССЕЯНИЯ МИЛЛИМЕТРОВЫХ РАДИОВОЛН В УСЛОВИЯХ «ЯСНОГО НЕБА»

4.1. Радиолокационные отражения от ясного неба. Классическая теория отражений от турбулентных неоднородностей

4.2. Особенности доплеровских спектров мощности при отражениях от «ясного неба»

4.3. Интерпретация полученных экспериментальных данных

4.4. Отражения от ясного неба, которые не удается описать известными типами рассеивателей

4.5. Возможная интерпретация высоких уровней радиолокационной отражаемости в условиях «ясного неба»

4.6. Выводы по главе

ГЛАВА 5. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВСЕСЕЗОННОЙ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ПРОФИЛЕМЕРА В РАЗЛИЧНЫХ МЕТЕОУСЛОВИЯХ

5.1. Сравнение данных измерений профилемером с независимыми измерениями на метеорологической мачте

5.2. Результаты суточных измерений

5.3. Возможности регистрации струйных течений

5.4. Общая статистическая оценка надежности измерений профиля ветра

5.5. Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Дистанционная диагностика ветрового профиля в тропосфере профилемером миллиметрового диапазона радиоволн»

Актуальность темы

До настоящего времени определение ветровых профилей с помощью систем дистанционного зондирования проводится, в основном, в метровом, дециметровом и сантиметровом диапазонах длин радиоволн. Такие системы имеют значительные габаритные размеры, большие потребляемые мощности, высокую стоимость и большую «мертвую» зону на малых дальностях. Переход к более коротким длинам волн, с одной стороны, весьма привлекателен, т.к. из закона Рэлея следует, что с уменьшением длины волны сечение обратного рассеяния от аэрозольных частиц возрастает как 1/Х4. Так, уменьшение длины волны с 5,3 см до 8,6 мм приведет к увеличению сигнала более чем на 3 порядка. С другой стороны, теория утверждает, что в случае отсутствия аэрозолей или их малой концентрации (что нередко наблюдается в тропосфере) сигнал в миллиметровом диапазоне регистрироваться не будет. Связано это с тем, что даже при отсутствии аэрозолей, в атмосфере имеются турбулентные неоднородности, которые могут формировать отраженный сигнал на длине волны, вдвое превышающей размер турбулентных вихрей (условие Брэгга). Минимальный размер таких вихрей составляет порядка 4 мм в приземном слое и растет с высотой, поэтому рассеяние на турбулентных неоднородностях атмосферы будет возможно при достаточно интенсивной турбулентности только в самом нижнем слое. Это должно приводить к потере работоспособности 8 мм профилемера в условиях ясного неба. Именно по этой причине разработчики не спешили переходить к миллиметровому диапазону длин волн. При этом основными достоинствами перехода в миллиметровый диапазон длин волн являются малогабаритность компонентов, мобильность систем и их относительно невысокая стоимость.

Исходя из выше сказанного, ветровые профилемеры мм диапазона должны регистрировать сигналы от облаков, осадков (при наличии крупных аэрозолей), что позволило бы применять такие системы в качестве измерителей

ветровых профилей, способных работать в различных метеорологических условиях. Однако отдельной проблемой остаётся режим работы таких систем в условиях «ясного неба». На сегодняшний день отсутствуют статистика таких измерений и анализ свойств и особенностей сигналов мм диапазона от рассеивателей в ясном небе.

Степень разработанности темы

Первые разработки ветровых профилемеров мм диапазона длин волн были начаты в Центральном конструкторском бюро аппаратостроения (ЦКБА) г. Тула под руководством сотрудников МГУПИ (ныне РТУ МИРЭА) в начале 2010-х годов по заданию Министерства обороны РФ [51]. Позже аналогичные разработки начались и за рубежом.

Весьма скудные статистические данные о свойствах сигналов, формируемых атмосферными неоднородностями в мм диапазоне длин волн, не позволяли в полной мере предсказать условия работоспособности создаваемого ветрового профилемера. Первые результаты макетных испытаний ветрового профилемера показали [51], что в средней полосе России сигналы формируются в нижнем слое тропосферы почти в 80% случаев измерений, даже в условиях оптически чистой атмосферы. Этот факт резко повысил ценность и целесообразность работ в освоении мм диапазона.

На сегодняшний день в ЦКБА г. Тулы производится целая линейка ветровых профилемеров мм диапазона различной комплектации. Однако до последнего времени не было полноценного анализа, как результатов измерений, так и условий, при которых возможно получение ветрового профиля. Не изучены свойства сигналов в условиях ясного неба, не оптимизированы алгоритмы обработки получаемых данных. Поэтому задачи анализа полученных данных, модернизации алгоритмов и расширение измерительных и диагностических возможностей ветровых профилемеров мм диапазона радиоволн являются важными и актуальными. Решение этих задач позволит объяснить, оценить, спрогнозировать и расширить потенциальные

возможности как уже построенных, так и проектируемых мм систем ветрового зондирования атмосферы.

Объектом исследования является процесс диагностики ветра в атмосфере профилемером миллиметрового диапазона радиоволн.

Предметом исследования являются методы измерений в задачах ветрового зондирования атмосферы, алгоритмы обработки данных и радиофизические свойства тропосферы в миллиметровом диапазоне радиоволн.

Целью работы является расширение измерительных и диагностических возможностей ветровых профилемеров миллиметрового диапазона радиоволн.

Для достижения цели в работе решены следующие задачи:

1. Сравнительный анализ современных систем ветрового зондирования.

2. Разработка методики определения потенциала ветровых профилемеров миллиметрового диапазона радиоволн по комплексным радиолокационно-радиометрическим измерениям в тропосфере.

3. Разработка алгоритма повышения чувствительности профилемеров миллиметрового диапазона радиоволн в условиях слабых сигналов.

4. Разработка методики и алгоритма распознавания сигналов от вторых дальностей и коррекции измеренных профилей ветра.

5. Анализ радиофизических характеристик сигналов профилемеров миллиметрового диапазона радиоволн при зондировании атмосферы в условиях «ясного неба».

6. Статистический анализ сигналов от тропосферы в миллиметровом диапазоне радиоволн и оценка работоспособности ветровых профилемеров в широком диапазоне метеоусловий.

Методы исследования

В диссертационной работе использовались классические методы оценки радиофизических характеристик метеорологических неоднородностей атмосферы, методы статистической радиофизики, теории вероятности, компьютерного моделирования.

Достоверность полученных результатов подтверждается: соответствием теоретических моделей с данными экспериментальных исследований; апробацией разработанных алгоритмов при обработке экспериментальных данных; согласованностью полученных результатов с данными независимых измерений.

Соответствие результатов исследования паспорту специальности

Поставленные в данной диссертационной работе задачи и полученные результаты соответствуют областям исследований научной специальности 1.3.4. Радиофизика, а именно в части пунктов №№ 2, 4, 5.

Личный вклад соискателя

Все основные научные и практические результаты получены при личном участии автора. Автором проведены основные расчёты, подбор методов исследования, разработка методик и алгоритмов, обработка данных.

Автор принимал активное участие в разработке методики оценки потенциала ветрового профилемера 8 миллиметрового диапазона и проведении её апробации в натурном эксперименте.

Научная новизна полученных результатов:

1. Разработан метод оценки метеорологического потенциала миллиметрового ветрового профилемера, отличающийся от уже известных методикой обработки и сравнительного анализа данных комплексных радиолокационно-радиометрических измерений.

2. Разработан алгоритм обработки сигналов, повышающий точность измерений профиля ветра профилемерами миллиметрового диапазона длин волн, отличающийся учётом радиофизических особенностей отражений от атмосферных рассеивателей в миллиметровом диапазоне длин волн и возможностей появления сигналов от вторых дальностей.

3. Впервые проведена статистическая оценка вероятности получения отраженных сигналов на различных высотных уровнях в миллиметровом диапазоне длин волн, основанная на данных многолетних измерений.

4. Получены статистически обоснованные данные о радиофизических

свойствах сигналов от ясного неба, которые значительно расходятся с известными теоретическими моделями.

Теоретическая значимость работы состоит в исследовании радиофизических свойств и особенностей сигналов от атмосферы в миллиметровом диапазоне радиоволн и развитии теории рассеяния миллиметровых радиоволн в атмосфере.

Практическая значимость проведенной работы состоит в том, что разработанные методы и алгоритмы позволяют расширить диагностические возможности ветровых профилемеров миллиметрового диапазона, а также улучшить их измерительные характеристики. Анализ опыта проведенных измерений и статистические данные важны для перспективных разработок ветровых профилемеров.

Реализация и внедрение результатов работы

Результаты диссертационного исследования внедрены Центральным конструкторским бюро аппаратостроения г. Тулы в опытно-конструкторские работы.

Апробация результатов. Основные результаты работы представлены на следующих конференциях, форумах и симпозиумах:

• IV Всероссийская научная конференция «Проблемы военно-прикладной геофизики и контроля состояния природной среды» (ВКА, Санкт-Петербург, 2016);

• Progress in electromagnetics research symposium - spring (PIERS) (St. Petersburg, 2017);

• Международная научно-техническая конференция "Информатика и технологии. Инновационные технологии в промышленности и информатике" ("МНТК ФТИ-2017"), (РТУ МИРЭА, Москва, 2017);

• XXX Всероссийский симпозиум «Радиолокационное исследование природных сред» (ВКА, Санкт-Петербург, 2017);

• Национальная научно-техническая конференция с международным участием «Перспективные материалы и технологии» (РТУ МИРЭА, Москва, 2022);

• VII Всероссийская научная конференция «Проблемы военно-прикладной геофизики и контроля состояния природной среды», посвященная 310-й годовщине со дня создания Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского (ВКА, Санкт-Петербург, 2022);

• Всероссийский форум с международным участием «Перспективы развития видов обеспечения военно-воздушных сил» (ВУНЦ ВВС «ВВА», Воронеж, 2022);

• VII Всероссийская научная конференция «Проблемы военно-прикладной геофизики и контроля состояния природной среды» (ВКА, Санкт-Петербург, 2022);

• XXXIII Всероссийский симпозиум «Радиолокационное исследование природных сред» (ВКА, Санкт-Петербург, 2023).

Публикации

Основные материалы диссертации опубликованы в 8 работах, из них 2 статьи в рецензируемых журналах из перечня ВАК, 1 статья в журнале, включённом в базу данных RSCI, 1 работа и 2 переводные версии в изданиях, индексируемых Web of Science и Scopus. Положения, выносимые на защиту:

1. Разработанная методика комплексных радиолокационно-радиометрических измерений позволяет оценить метеорологический потенциал ветрового профилемера миллиметрового диапазона радиоволн и минимальную регистрируемую радиолокационную отражаемость с погрешностью ±3 дБ.

2. Разработанная методика, позволяющая определить принадлежность сигналов ветрового профилемера к первой или второй дальности, исключает грубые ошибки при вычислении ветрового профиля и расширяют высотный диапазон измерений до 12 км.

3. На основе статистического анализа измерений, проведенных в период с 2015 по 2022 гг, показано, что вероятность регистрации сигналов в частотном диапазоне 35 ГГц в приземном слое достигает 80 %.

Структура и объём диссертации

Научно-квалификационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, приложений и списка источников и литературы. Текст диссертации изложен на 162 страницах машинописного текста, иллюстрирован 66 рисунками, 5 таблицами. Список источников и литературы включает 80 наименований.

ГЛАВА 1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ВЕТРОВОГО ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ

1.1. Обзор дистанционных методов ветрового зондирования атмосферы

Информация о ветре и изменчивости его параметров на разных высотах в атмосфере необходима широкому кругу потребителей в различных сферах жизнедеятельности, как то: прогноз погоды, обеспечение безопасности полетов в авиации и космонавтике, предсказания опасных явлений и пр.

Существует множество различных методов измерений параметров ветрового поля. Контактные методы измерений, основанные на использовании анемометров различного типа, позволяют определять скорость и направление ветра только в точке установки анемометра [3]. Установка анемометров на метеорологические мачты позволяет определять скорость и направление ветра лишь в точке расположения мачты, но ограничивает возможность определения профиля ветра на больших высотах и не даёт подробную информацию о параметрах ветра.

Базовым методом ветрового зондирования атмосферы до настоящего времени является радиозондирование [4]. Метод основан на подъёме радиозонда с помощью оболочки, наполненной легким газом. Положение радиозонда во времени отслеживается наземным профилемером. Также считывается метеоинформация и положение зонда по координатам GPS, ГЛОНАСС или других систем позиционирования. По изменению положения во времени вычисляется скорость горизонтального смещения оболочки с зондом, т.е. скорость его увлечения ветром. Одновременно с положением зонда с помощью соответствующих датчиков регистрируются температура, давление и влажность. Недостатком радиозондирования является низкая периодичность измерений (обычно 2^4 раза в сутки), невысокая точность определения скорости (AV=1^2 м/с) и направления ветра (Да=6^12°),

поскольку измерения проводятся по траектории подъёма, а не усредняются по площади.

Необходимость оперативного и круглосуточного наблюдения за ветровым полем привела к появлению и использованию дистанционных методов измерений ветрового профиля. Условно эти методы можно разделить по принципам измерений, типу и диапазону длин волн. Рассмотрим наиболее основные из них.

Акустические системы (содары) используют звуковые импульсы, которые отражаются от атмосферных неоднородностей [3]. Поскольку эти неоднородности увлекаются ветром, отраженный акустический сигнал сдвинут по частоте, которая, в свою очередь, зависит от скорости ветра. Обработка полученных сигналов позволяет определить скорость и направление ветра, однако недостатком акустических систем является малая высота зондирования, которая редко превышает 1000 метров и резко снижается при больших скоростях ветра. Кроме того, внешние шумы маскируют сигнал, поэтому при наличии осадков или вблизи населенных пунктов или аэродромов содары не работают или работают с ограниченной высотой зондирования.

Другой тип ветровых профилемеров - лидары [4,5]. Они используют модулированное лазерное излучение, которое при отражении от аэрозолей или атмосферных неоднородностей регистрируется оптическим приемником с некоторым доплеровским частотным сдвигом. По задержке отраженного сигнала определяется дальность до рассеивающего объёма, а по доплеровскому сдвигу - проекция скорости рассеивателей на направление зондирования, т.е. скорость их увлечения ветром. Недостатком таких систем является невозможность работы при малой дальности видимости, в туманах и при низкой облачности. Дополнительная проблема заключается в сложности оптической системы когерентной обработки принимаемого сигнала [5].

Альтернативой доплеровским лидарам является использование некогерентных лидаров, принцип измерений которыми основан на корреляционной обработке сигналов, рассеянных в пределах конуса

зондирования [6]. При коническом зондировании атмосферы некогерентными лазерными импульсами на каждой дискретной высоте можно выделить окружность, на которой измеряется интенсивность отраженного сигнала. За счет атмосферных неоднородностей интенсивность сигнала в каждой точке окружности случайным образом меняется во времени. Атмосферные неоднородности квазистатично переносятся ветром в горизонтальной плоскости. Следовательно, с некоторой задержкой такие же неоднородности будут проходить через другую точку выделенной окружности. Корреляционная обработка принимаемых сигналов позволяет определять, через какие две точки окружности проходят одинаковые неоднородности и с какой временной задержкой. По времени этой задержки определяется скорость ветра, а по положению коррелируемых точек на окружности определяется направление ветра на данной высоте. Важно отметить, что данный лидарный метод (кроме отмеченных выше ограничений, связанных с облаками и туманами) не всегда работает надежно, поскольку существуют такие метеорологические условия, при которых неоднородности и принимаемые от них сигналы настолько малы, что корреляционная обработка не дает результата.

Наиболее широкое применение среди дистанционных средств ветрового зондирования атмосферы получили метеорологические радары (ветровые профилемеры). Микроволновое излучение, которое используют радары, практически без ослабления распространяется в туманах и облаках, имеет малое ослабление в осадках, что позволяет определять профили ветра в тропосфере в широком диапазоне высот и метоусловий.

Ветровые профилемеры работают в различных диапазонах длин волн и условно их можно разделить на 4 основных типа в соответствии с рабочим диапазоном радиоволн.

Радары метрового диапазона (длина волны 5^10 м) работают в интервале частот 30^60 МГц [7,8,9]. Антенная система таких радаров имеет размеры, сравнимые с футбольным полем (100 x 100 метров). Они

регистрируют отражения, возникающие на границах различных атмосферных слоев с разными показателями преломления. Поскольку атмосферные слои почти горизонтальны, градиент показателя преломления возникает при направлении зондирования, близком к вертикали, а отражения носят квазизеркальный характер. С увеличением высоты градиенты показателя преломления уменьшаются, поэтому для регистрации сигналов на больших высотах требуется применение более длинных радиоволн. Типичный диапазон рабочих высот для таких радаров составляет от 12 до 40 километров. Примером может служить MU (middle upper atmosphere) радар 46,5 МГц (рис. 1.1), расположенный в обсерватории Shigaraki (Япония) [9].

Рисунок 1.1 - MU радар 46,5 МГц, расположенный в обсерватории Shigaraki (Япония). Диаметр радара порядка 100 метров. (фото взято с сайта: https://www.rish.kyoto-u.ac.jp/English/MU/MU11 .jpg)

Недостатки:

• большие размеры антенн;

• большая потребляемая мощность;

• в связи с особенностями условий формирования отражений при отклонении луча на 5^10° от вертикали уровень сигнала может снижаться на 15^20 дБ, поэтому зондирование приходится проводить при малых отклонениях луча от вертикали;

• большое время накопления сигнала (от 20 до 60 минут) ;

• рабочий диапазон длин волн очень близок к диапазону работы систем телевидения и связи;

• погрешность измерений скорости ветра может составлять 3^5 м/с .

Главным достоинством радаров MST является возможность вести непрерывные измерения профиля ветра в диапазоне высот 20^30 км.

Ветровые радиолокационные профилемеры диапазона 400-550 МГц (UHF)

В сравнении с системами метрового диапазона UHF системы получили значительно большее применение в аэрологических и метеорологических сферах [10,11,12]. Рабочий высотный диапазон от 1 до 10^12 км, а габаритные размеры антенной системы порядка 100 м . Разрешение по высоте таких профилемеров составляет порядка 200^500 м. Основными источниками радиолокационных отражений являются неоднородности показателя преломления.

Недостатки:

• радиопомехи от наземных источников (радио- и телевизионные системы, системы связи);

• невозможность проведения измерений в приземном слое 150^300 м;

• крупногабаритность и сложность аппаратных узлов систем.

Профилемеры L-диапазона (900^1300 МГц, длина волны 0,3^0,23 м)

Основной режим работы рассчитан на высоту зондирования от 500 до 4000 м [41,14,15]. Антенная система выполнена на фазированной решетке размером 3x3 м. Например, профилемер «PCL-1300» (рис. 1.2) компании Degrean Horizon (Франция).

Рабочая частота таких профилемеров составляет 900^1300 МГц. Антенная система, состоящая из нескольких фазированных решеток, одновременно способна принимать сигналы с различных направлений, однако из-за отсутствия защиты на качество измерений сильно влияют сигналы

от боковых лепестков. Реальная высота зондирования начинается от 500 и более метров.

Рисунок 1.2 - Ветровой профилемер <^^-1300» формирует 5 лучей (фото взято с сайта: https://www.environmental-expert.com/products/degreane-model-pcl 1300-wmd-prof^ler-radar-116948)

Недостатки:

• длительное накопление сигнала в условиях осадков и сильного ветра;

• ухудшение характеристик при отрицательных температурах;

• влияние систем радиосвязи.

Облачные радары миллиметрового диапазона

Переход в более коротковолновую область волнового спектра позволяет существенно уменьшить габариты антенных систем, а применение полупроводниковых компонентов позволяет производить стабильные и недорогие системы, потребляющие малые мощности и обладающие высоким КПД. [16,17]

В сложившейся мировой практике миллиметровый диапазон длин волн считался неперспективным и фактически не использовался в задачах зондирования атмосферы [23,24,25]. Предполагалось, что в ясную погоду, когда отсутствуют осадки и облака, в миллиметровом диапазоне будут

регистрироваться слабые отражения, т.к. сигнал в этих условиях формируется от флуктуаций показателя преломления [63].

В начале 2000-х годов сотрудниками МГУПИ (ныне - РТУ МИРЭА) Гореликом А.Г. и Стерлядкиным В.В. была обоснована возможность применения миллиметрового диапазона в целях ветрового зондирования атмосферы. Затем, по заказу Министерства обороны Российской Федерации научная группа сотрудников МГУПИ и ЦКБА г. Тула приступила к разработке, конструированию и испытаниям макетного образца ветрового профилемера 8 мм диапазона [21,22,51]. Первые испытания показали, что в нижнем слое тропосферы сигналы формируются даже в условиях оптически чистой атмосферы («ясное небо»). Этот факт резко повысил ценность и целесообразность изучения и освоения миллиметрового диапазона длин волн.

В последние годы 35 ГГц доплеровские профилемеры получили широкое распространение и в других странах. В первую очередь они предназначены для исследования микрофизики облаков [16,17,18,19,20,35], поэтому их часто называют облачными радарами. Облачные радары, как правило, работают в режиме направления зондирования, близкого к зениту, и регистрируют вертикальное перемещение облачных частиц, их радиолокационную отражаемость и иные характеристики облаков [19,26]. К настоящему времени появились и ветровые радары миллиметрового диапазона. Примером могут служить WiPPR фирмы QinetiQ (Великобритания), которые созданы по заказу Министерства обороны США, и используются для ветрового зондирования [27,28].

В следующем разделе рассмотрена физика формирования радиолокационных отражений в этом диапазоне и возможности миллиметровых ветровых профилемеров.

1.2. Радиофизические особенности атмосферных неоднородностей

Метеорологические радары регистрируют радиоволны, рассеянные атмосферными неоднородностями различного физического происхождения.

Типичными естественными отражателями в атмосфере являются гидрометеоры (капли дождя, снежинки, градины), твердые аэрозольные частицы (пылинки, семена растений), а также неоднородности показателя преломления воздуха, обусловленные неоднородностями плотности и влажности воздуха. Нередко, в теплое время года, рассеяние происходит на различных насекомых, увлекаемых воздушными потоками.

Рассмотрим физические процессы формирования рассеянного сигнала для различных источников отражений. Сферические капли и градины

Эффективная площадь обратного рассеяния а для сферической частицы

7ГО

в дипольном приближении Рэлея (при условии — « 1) [1] рассчитывается

я

по формуле:

(1.1)

где D - диаметр сферической частицы, X - длина волны, т - комплексный показатель преломления. Следует отметить, что квадрат модуля в правой части формулы имеет значение 0,9 для капель воды и 0,2 для льда, незначительно зависит от температуры и от длины волны излучения.

В радарной метеорологии принято, что рассеяние происходит на множестве распределенных в пространстве рассеивателей, поэтому важнейшим параметром является удельная эффективная поверхность рассеяния ц. Эта величина рассчитывается по формуле:

(1.2)

где суммирование проводится по некоторому разрешаемому объёму АУ , что в итоге приводит к нормировке на единицу объёма. В данной формуле два последних сомножителя зависят от агрегатного состояния рассеивателей и

распределения частиц в единице объёма. Эту величину называют радиолокационной отражаемостью и обозначают Z.

т —1

т: -1

тГ +2

т I 2

• [п{о)-об<ю:

(1.3)

где суммирование проводится по всем частицам, а интегрирование проводится по всем возможным размерам частиц, п (Б) ёБ - концентрация рассеивателей,

диаметр которых находится в интервале (В, В+йВ). Функция п(Б) является распределением капель по размерам и описывает микроструктуру осадков.

Отметим, что существует различие в терминологии. В ряде классических работ [1,52] определением радиолокационной отражаемости называют интеграл | п(Б) • БбёБ. В нем не учитывается диэлектрическая проницаемость частиц m.

Однако, в руководствах [45,75] сомножитель

т2 -1

т2 + 2

входит

в это определение. Дополнительно может использоваться радиолокационная отражаемость Zа, выраженная через радиус сферических частиц а=D/2. Очевидно, что в этом случае Z = 64 •Ъ^.

В соотношениях (1.2) и (1.3) предполагается сферическая форма рассеивающих частиц, однако эффективную отражаемость Z вводят для любых неоднородностей атмосферы так, чтобы сечение обратного рассеяния у неоднородностей было равно сечению рассеяния сферических капель воды. С учетом (1.3) связь между удельной ЭПР ц и радиолокационной отражаемостью Z имеет вид:

71 7

П = — г.

(1.4)

В формуле (1.4) Z имеет размерность м6/м3=м3. Размерность

радиолокационной отражаемости Z принято выражать в мм6/м3, тогда

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Куликовский Константин Владимирович, 2024 год

/ :

■Л'

Аг V.

■■■ \

Рисунок 3.10 - Доплеровские спектры мощности для высот 676, 718 и 761 м соответственно. Слева - зимние измерения, справа - летние (ясное небо)

Для устранения флуктуаций проекций профиля ветра, определенных по центрам тяжести в спектрах, на каждом направлении зондирования дополнительно предлагается предусмотреть этап сглаживания. При наличии одиночных выбросов, в качестве сглаживающей функции можно применить метод локальных полиномиальных регрессий КЬОЕЗБ [61] с минимальным размером окна порядка 3 единиц. Согласно [61], данный метод устойчив к разреженным одиночным выбросам. Сглаживание проводится до высот не более 3000 метров, при этом сохраняется структура профиля и возможные ветровые сдвиги. В результате описанных операций получается итоговый профиль ветра без явных выбросов, связанных со свойствами ширины и изменчивости в доплеровских спектрах мощности (рис. 3.11). На некоторых высотах разница между модернизированным и типовым методом обработки достигает 1,5 м/с по скорости и 15° по направлению ветра.

Рисунок 3.10 - Итоговые профили ветра (17.08.2020 07:47, аэропорт Платов). Малиновый цвет - профиль по положениям максимумов в спектрах мощности, синий - по центрам тяжести, красный - по сглаженным профилям проекций

скорости ветра

Применение алгоритма вычисления центра тяжести в доплеровских спектрах и сглаживания профилей проекций скоростей позволили исключить одиночные выбросы, обусловленные не метеорологическими сигналами, и повысить устойчивость измерений к интенсивной турбулентности или движению рассеивателей различной природы. Благодаря сглаживанию удаётся избавиться от шумовых флуктуаций проекций скорости ветра, связанных с изрезанностью получаемых спектров, а также восстановить участки профиля, пропущенные из-за слабых уровней сигналов на некоторых промежуточных высотах.

3.3. Распознавание сигналов вторых дальностей

Анализ многолетних данных показал, что в доплеровских спектрах мощности могут появляться сигналы от «второй» дальности, обусловленные

отражениями от рассеивателей, расположенных за интервалом однозначной дальности Ятах=8400м. Появление сигналов от вторых дальностей приводит к тому, что спектры мощности искажаются: на нижних высотах могут появиться два локальных экстремума, и истинная проекция скорости ветра может быть заменена проекцией скорости на второй дальности. Очевидно, что проблему вторых дальностей можно решить, уменьшая частоту повторения импульсов, однако для серийных профилемеров, которые уже изготовлены это сделать невозможно, поэтому единственным решением является модернизация алгоритмов обработки данных.

При появлении сигналов вторых дальностей стандартная процедура распознавания глобального максимума в спектре мощности и присвоения по его частотному положению значения проекции скорости может приводить к сильным ошибкам, особенно в случае, если спектральная плотность принимаемой мощности на второй дальности выше, чем на первой. Примером такой ситуации может служить мощная облачность без осадков. При этом относительно слабые сигналы от первой дальности могут формироваться отражениями от ясного неба в нижнем слое 0^3 км, а мощные отражения с дальности выше границы однозначности (эта граница для частоты повторения 12,5 кГц составляет Нтах=8,4 км) добавляются в спектрах к сигналам от первой дальности. На рис. 3.11 показана спектрограмма измерений от 20.08.2020 г. 23:58 мск, аэродром Платов (Ростов-на-Дону) для одного направления зондирования. На спектрограмме видно, что в нижнем слое тропосферы до высоты 2000 м регистрируются два сигнала на различных частотах, при этом положение глобального максимума типовой алгоритм определяет на различных высотах по разному.

— | | |~гГ Я2 | | |~М~ ММ | БтооФ

-5 ООО 0 5 ООО

_Частота, Гц_

Рисунок 3.11 - Спектрограмма измерений 20.08.2020 г. 23:58 мск при азимуте 2730. До высот 2000 м в спектрах видны два максимума, один из которых обусловлен второй дальностью. Типовой алгоритм на этих

высотах приводит к ошибкам

Другой признак наличия сигнала от второй дальности связан с тем, что положение максимумов спектральной плотности мощности в спектре на границе интервала однозначности высот (в окрестности 8400 м), должно быть близким к положению одного из спектральных максимумов в нижних слоях от 0^3 км. Однако данный признак проявляется лишь при таких азимутах зондирования, при которых спектральные плотности мощности от первой и второй дальности не накладываются друг на друга. Очевидно, что отличить сигналы от первой и второй дальности будет практически невозможно, если модуль скорости и направление ветра на высоте, близкой к 8400 м, будут равны скорости и направлению ветра на малой высоте у поверхности земли или в случае, если сигналы от первой дальности в нижнем ярусе отсутствуют вовсе. В такой ситуации можно предположить, что в нижней части спектрограммы есть лишь сигналы от второй дальности. Ниже, на рис. 3.12 приведен ряд типичных случаев появления сигналов от вторых дальностей, имеющих различные свойства. На рис. 3.12 под номером 1 (измерения от 21.12.2015 14:47 в г. Тула) и номером 2 (измерения от 16.06.2016 12:51 г. Тула) присутствуют оба признака

появления вторых дальностей - есть два максимума в нижнем слое и есть согласование положений одного из них с положением максимумов в спектре на предельных однозначных высотах. Под номером 3 (измерения от 14.12.2019 07:40 в г. Обнинск) есть два локальных максимума в спектрах (выделены черным прямоугольником), при этом сигналы от второй дальности имеют узкий спектр и слабую интенсивность, но нет сигналов на границе однозначности высот. Под номером 4 (измерения от 10.07.2019 13:15, п-в Крым) нет определенности в наличии сигналов от первой дальности, однако для некоторых высот в спектрах присутствуют два локальных максимума, при этом сигналы в нижних высотах совпадают по положениям в спектре с сигналами на границе однозначности высот. Под номером 5 (измерения от 15.11.2019 10:26, г. Луга) отсутствуют сигналы от первой дальности в нижних слоях, при этом положения максимумов сигналов от нижних высот совпадают по положению с положением сигналов на предельных однозначных высотах. Пример 6 является дополнительным подтверждением того, что сигналы в 5 примере соответствуют сигналам от второй дальности. Здесь показана спектрограмма измерений (15.11.2019 10:39, г. Луга), на которой в отличии от измерений, показанных на 5 примере, режим зондирования проводился с увеличенной частотой повторения, что уменьшало границу однозначности высот до 4200 м. В результате чего, на спектрограмме видны сигналы сразу от трех дальностей. На спектрограмме 7 (измерения от 29.09.2019 21:50, г. Обнинск) режим зондирования был с увеличенной частотой повторения и максимальной высотой однозначности 4200 м. При этом видны сигналы от первой и второй дальности (выделены черным прямоугольником) в нижних слоях, а для высот более 1300 метров сигналы в пределах однозначности высот отсутствуют. Последний пример спектрограммы показан под номером 8 (измерение от 20.08.2020 23:58, аэропорт Платов, г. Ростов - на -Дону). Здесь присутствуют оба признака наличия сигналов от вторых дальностей, однако важной особенностью является то, что мощности сигналов от первой и второй дальностей соразмерны. В общей сложности в период с 2015 по 2022 гг было

выявлено 87 циклов измерений (из общей выборки 999 измерений, используемых в данной работе), в которых в различных азимутальных направлениях зондирования присутствовали сигналы от вторых дальностей. При этом каждый цикл состоял из 12 (редко из 34) направлений зондирования из которых минимум в 3 направлениях локальные максимумы сигналов от двух дальностей в спектрах могли быть четко разрешены.

Рисунок 3.12 - Спектрограммы измерений в период с 2015 по 2020 гг с различными видами сигналов от вторых дальностей Таким образом, для решения проблем, связанных с появлением сигналов от вторых дальностей и исправления ошибок при определении итоговых профилей ветра необходимо было разработать алгоритм распознавания таких сигналов и определить наиболее надежные признаки и параметры принадлежности локальных максимумов в доплеровских спектрах мощности к первой или второй дальности, а также добавить процедуру коррекции итоговых профилей ветра с учетом расширения высотного диапазона измерений.

Для начала в процесс обработки спектров необходимо добавить процедуру проверки на наличие сигналов от вторых дальностей и возможности восстановления профиля ветра с учетом этих сигналов. Как уже отмечалось ранее, одним из признаков наличия сигналов от вторых дальностей является наличие двух отличимых локальных максимумов в доплеровских спектрах мощности на нижних высотах. Однако появление двух раздельных максимумов на каждой дискретной высоте возможно не при всех азимутальных направлениях зондирования. Так, для определения вектора ветра, такой признак должен быть определен хотя бы в 3 направлениях зондирования, т.к. это минимальное количество для определения вектора ветра. Если сигналы от вторых дальностей определяются на меньшем количестве направлений, то их необходимо рассматривать как ложные.

На рис. 3.13 представлена форма доплеровских спектров на высотах 1270 м и 1822 м для спектрограммы, представленной на рис. 3.11. На обоих

спектрах четко регистрируются два раздельных максимума почти одинаковой спектральной плотности. Однако на высоте 1270 м глобальный максимум в спектре соответствует истинной дальности, а на высоте 1822 м глобальный экстремум обусловлен второй дальностью и получен с высоты 1822+8400 м, поэтому значение проекции скорости на высоте 1822 м определяется с ошибкой почти в 10 м/с.

Рисунок 3.13 - При появлении второй дальности в спектрах появляются два раздельных максимума: а) высота 1270 м, б) высота 1822 м.

На рис. 3.14 представлен результат определения профиля ветра при использовании стандартной программы. Появление сигналов от вторых дальностей приводит к серьезным ошибкам восстановления ветрового профиля, которые на рис. 3.14 отмечены овалом. Так, в интервале высот 1700 м - 3200 м направление определено с ошибкой в 150°. Кроме того, полученные данные фиксируют сильный сдвиг ветра на высоте 1700 м, что также является ошибкой.

Профиль скорости и направления гетра ~ О X

ГЗ" ГоГ НШ1Р ЕВ СКО I Кол-ва Аяирт: |0,00 ^

Рисунок 3.14 - Появление вторых дальностей в спектрах приводит к серьезным ошибкам восстановления ветрового профиля.

Кроме появления ошибок, предыдущая версия программы не позволяла восстанавливать профиль ветра выше высоты однозначности в 8,4 км, в то время как сигналы с этих высот регистрировались профилемером.

Первый этап модернизации алгоритма обработки данных заключается в распознавании наличия сигналов от второй дальности. Первым признаком является наличие двух систематически локализованных экстремумов в доплеровских спектрах, получаемых в интервале высот 50^4000 м. Поиск двух экстремумов выше 4000 м не имеет смысла по той причине, что вторая дальность на высотах выше 4000 м будет соответствовать высотам более 8400 м + 4000 м =12400 м. Эта высота превышает 12000 м - уровень тропопаузы в атмосфере средних широт. Выше тропопаузы облачность формируется крайне редко [1,2,52].

Алгоритм детектирования одного или двух максимумов спектральной плотности мощности заключается в поиске частотного положения основного максимума. Далее спектру в окрестности положения этого максимума присваивается значение, соответствующее уровню шумов. Из-за нелинейности

обработки сигналов в доплеровском спектре может присутствовать паразитный симметричный относительно нулевой частоты сигнал, ослабленный на 2224 дБ. Его форма повторяет профиль основного сигнала на противоположной по знаку частоте, поэтому одновременно проводится обрезка и симметричного сигнала. На рис. 3.15а паразитные сигналы обведены красным эллипсом. На соседнем рис. 3.15б представлена спектрограмма после вычитания паразитной составляющей и обрезки шумов на уровне 2,5аш.

-6000 -4-000 -2000 0 2000 4000 6000 Доплеровская частота [Гц]

-6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000 Доплеровская частота [Гц]

а) б)

Рисунок 3.15 - Пример доплеровской спектрограммы от 20.08.2020 г. 23:58 мск, представленный в логарифмическом масштабе; а) - исходный спектр; б) - спектр после вычитания симметричных составляющих и обрезки шума.

На рис. 3.16 представлены спектры, полученные для высот 888 м и 931 м для измерений от 20.08.2020 г. 23:58 мск, аэропорт Платов. Уровень обрезки шумов показан сплошной линией. На обоих спектрах наглядно видно, как на близких высотах положение глобального максимума в спектре меняет своё положение. После определения положения глобального максимума и его записи в массив данных проводится удаление этого максимума и его окрестности. На следующем шаге проводится поиск положения второго максимума у2 в спектре и его запись в другой массив. Кроме того, для исключения ошибок необходимо, чтобы уровень сигнала во втором по

интенсивности максимуме не находился на уровне, близком к уровню шума. Выполнение этих двух условий является признаком наличия второго максимума в спектре.

5

о

-5 ? -10

-15

-20

-25

-6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000

Доплеровская частота [Гц]

а)

Высота 931 м

о

-5 -10

Ш

тз

-15 -20 -25

-6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000

Доплеровская частота [Гц]

б)

Рисунок 3.16 - Спектры сигналов на двух соседних высотах

На рис. 3.17а представлен результат поиска двух локальных максимумов в спектрах для измерений от 20.08.2020 г. 23:58 мск (для азимутов 273° и 53°). Глобальный максимум отображен треугольниками, а второй - звездочками. Поскольку амплитуды максимумов обоих дальностей в спектрах соизмеримы друг с другом, на графике появляется смешивание положений первых и вторых максимумов. Очевидно, что связанные последовательности (цепочки) максимумов на соседних высотах относятся к одной и той же дальности. Следовательно, их программно необходимо отсортировать так, чтобы все первые максимумы (треугольники) оказались в одном массиве, а вторые (звездочки) - в другом. Признаком принадлежности к тому или другому

Высота 888 м

- • 1 1 1 V к -

массиву является близость положения максимума на текущей высоте к положениям максимумов на соседних высотах. По данному признаку осуществляется сортировка. Пример такой сортировки представлен на рис. 3.17 справа.

-2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 -2000 -1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000

Гц О) Гц

Рисунок 3.17 - Слева - результат поиска положения глобального (треугольники) и второго (звездочки) максимумов, справа - соответствующие профили после сортировки для измерений от 20.08.2020 г. 23:58 мск а) азимут 273°, б) азимут 53°.

Второй этап программы - распознавание, какой массив связанных максимумов принадлежит первой дальности, а какой - второй дальности. Как уже было сказано ранее, одним из признаков наличия сигналов от вторых дальностей является соответствие положения максимумов спектральной плотности мощности в спектрах на границе интервала однозначности высот с положением одного из спектральных максимумов в нижних слоях. Этот признак предлагается использовать в качестве одного из основных параметров принадлежности сигнала ко второй дальности, т.к. такая картина наблюдается в 67 измерениях из 87. Однако, как показано на рис. 3.12, такие случаи

нерегулярны. Вполне возможна ситуация, когда на спектрограмме для нижних слоев присутствует два отдельных экстремума, а на высотах более 4 км сигнал вовсе отсутствует (рис. 3.12, спектрограммы 3 и 7).

Для поиска дополнительных признаков принадлежности сигналов к первой или второй дальности, рассмотрим некоторые статистические особенности сигналов, обнаруженные в ходе обработки данных. Первая обнаруженная особенность заключается в том, что флуктуации положений и спектральной плотности мощности локальных максимумов при изменении высоты в каждой цепочке значительно отличаются друг от друга. У сигналов первой дальности положения максимумов и их спектральная плотность мощности флуктуируют существенно больше, чем у второй дальности. Одно из возможных объяснений заключается в том, что за время накопления (6 секунд) состав рассеивателей в нижних слоях зондирования меняется намного быстрее, чем на верхних высотах. Данную гипотезу о статистических особенностях сигналов на первых и вторых дальностях необходимо было подтвердить результатами натурных измерений.

В качестве наглядного примера отобразим последовательность доплеровских спектров для нескольких соседних высот, полученных 20.08.2020 г. 23:58 в аэропорту Платов (Ростов-на-Дону) (рис. 3.18). На спектрах видно, что величина правого максимума от одной высоты к другой почти не изменяется, в то время как величина левого максимума меняется значительно.

Измерение 2020-08-20 23:53, направление 273, высота 1493 м

л

Д, \ I!

I I

\ Л ) \ . лЛ..

-25 -'-'-'-'-'-

-6000 -4000 -2000 О 2000 4000 6000

Оорр!ег 1гес. [Н^]

5 О -5 ! -10 -15 -20

Измерение 2020-08-20 23:53, направление 273, высота 1535 м

1 /1

f

\ 1 I

1 1 ) 1,

1.А. J 1 .У

-2000

2000

Dopplerfrec. [Hz]

5 0 -5 ! -10 -15 -20

Измерение 2020-08-20 23:53, направление 273, высота 1Б20 г

ft J

1

— 1 А. п 1 1 —

' \ л У i

-2000 О 2000

Dopplerfrec. [Hz]

Рисунок 3.18 - Доплеровские спектры на соседних высотах. Измерения проведены 20.08.2020 г. 23:58 в аэропорту Платов (Ростов-на-Дону)

Введем параметр, отвечающий за флуктуации спектральной плотности мощности локальных максимумов в спектрах как среднеквадратичное отклонение по первому ( о 1 1 ) и второму ( о 2 1 ) массиву экстремумов:

° 1 I — n_1^fc=2 1 т ах ( Ю $ 1 т ах ( к 1 ) )2

0,5

0,5

(3.3)

I — —~Т,к=22 тах(к) ~ $2 тах(к ~ 1))2

где сложение происходит по всем высотам k=2...n, на которых зарегистрированы два локальных максимума в спектре, , -

спектральные плотности мощности в первом или втором массиве максимумов,

соответственно. По нашей гипотезе первой дальности будет соответствовать большее значение <г1.

Вторая гипотеза о статистических особенностях доплеровских спектров заключается в том, что положение максимума в спектре у первой дальности также имеет более значительные флуктуации на соседних высотах, чем положение максимума в спектре у второй дальности. Так, на рис. 3.18 правый максимум стабильно находится практически на одной и той же спектральной частоте, а положение левого максимума изменяется с высотой более существенно. Флуктуации частотного положения максимума в спектре определяем как среднеквадратичное отклонение:

сг1

ртах

=2 ( у 1 т ах ( к ) у 1 т ах ( к 1 ) ) 2

0,5

бт2

ртах

2 (V2 тах(Ю ~ V2 тах(к ~ 1))2]°' ' , (3.4)

где сложение происходит по всем высотам к=2...п, где зарегистрированы два максимума. V 1 тах ( к) , V 2 тах ( к) - частотные положения максимумов для первого или второго массива на к-ой высоте, соответственно. Сравнивая аут ах, мы получаем второй параметр принадлежности массива первой или второй дальности. По нашей гипотезе, первой дальности соответствует большее

значению

ртах-

Отметим ещё одну особенность. На рис. 3.18 визуально кажется, что в логарифмическом масштабе спектральная ширина левого максимума существенно больше ширины правого. Предположим, что эта статистическая особенность может служить ещё одним признаком для различения первой или второй дальности. Ширину спектра вычислим по формуле:

(к) = 7М(у2) -М2(у)

^12 ГУ12 ^2

|у2 • ^ (к,у)<1у VII VII

(к,у)<1у | SJ (к,у)<1у

V22 С У22 Л2

|у2 • ^ (k,v)dv ^ V • ^ (k,v)•dv

^--^--(3.5)

V22 V22 ^ ^

v21 V V 21 У

где Б]( к, V) - спектральная плотность мощности ]-го спектра, полученного на к-ой высоте, ± и у±2 — границы локализации эффективной ширины спектра вокруг первого локального максимума, вокруг второго локального

максимума. Предположительно более широкие спектры, а, следовательно, большее значение а8рс1 будет соответствовать первой дальности.

^рс!2 (к) = =

3.4. Проверка критериев принадлежности сигналов к первой и второй дальности и сравнение получаемых профилей с данными радиозондов

Для подтверждения предложенных критериев распознавания сигналов первой и второй дальности рассмотрим результаты измерений, и сравним их с независимыми данными радиозондирования.

Вычислим по формулам 3.3-3.5 среднеквадратичные отклонения спектральной плотности мощности и положений максимумов в спектрах для 1 и 2 дальностей для данных, полученных 20.08.2020 г. 23:58 мск в аэропорту Платов, г. Ростов-на-Дону. Для направления №1, показанного на рис. 3.19 сверху, среднеквадратичный разброс уровней спектральной плотности мощности для левой ветви составляет , а для правой ветви .

Флуктуации частотного положения максимумов для левой и правой ветвей, вычисленные по формуле 3.4 составляют: аут ах = 2 , 0 2 , аут ах = 1,21 соответственно. Как и предполагалось, у массива максимумов, соответствующего первой дальности среднеквадратическое отклонение оказалось больше, чем у массива второй дальности.

Ширина спектров у каждого локального экстремума, вычисленная по формулам 3.5 и переведенная в м/с, оказалась близкой по величине для обоих

дальностей. У массива первой дальности а8рсН = 1.27, а у второй а8рсН = 1.30.

Анализ данных других измерений показал, что эффективная ширина спектров локальных максимумов первой и второй дальности не имеет систематических различий у первой и второй дальности. Следовательно, данный параметр не может являться критерием принадлежности сигнала к первой или второй дальности.

Таким образом, по изменчивости (среднеквадратичное отклонения) спектральной плотности мощности и положения локальных максимумов в спектрах мы можем сделать вывод, что левая ветвь принадлежит первой дальности, а правая - второй.

Для другого азимутального направления (рис. 3.19 снизу), ссреднеквадратичный разброс спектральной плотности мощности для левой ветви составляет , а для правой ветви . Флуктуации

частотного положения максимумов для левой и правой ветвей ,

соответственно. В этом направлении зондирования оба параметра оказались больше у правой ветви. Отсюда мы делаем вывод, что первая дальность соответствует правой ветви, а вторая дальность соответствует левой ветви. Также стоит отметить, что спектры на нижних высотах имеют большую изрезанность и неустойчивость формы чем на вторых дальностях.

20.08.2020 аэр. Платов 23:58. Направление №1

-6000 -4000 -2000 0 2000 4000 6000

Доплеровская частота [Гц]

Рисунок 3.19 - Результат автоматического определения сигналов от первой и второй дальности модернизированным алгоритмом. Белым цветом отмечены сигналы от второй дальности, лиловым - от первой

Результаты вычислений параметров и &утах данных измерений

20.08.2020 г. 23:58 мск в аэропорту Платов для 7 различных направлений приведён в табл. 3.1. Как и предполагалось, оба параметра для одного массива максимумов систематически превышают оба параметра, вычисленного для

другого массива. Большие величины и &утах соответствуют массиву первой дальности, а меньшие - второй. Эти выводы подтверждаются

результатами сравнений итоговых профилей ветра с независимыми данными радиозондирования (рис. 3.21). Таким образом, в качестве параметров, отвечающих за выбор соответствия сигналов в спектрах первой или второй дальности, можно использовать значения среднеквадратических отклонений спектральной плотности мощности сигналов и положений максимума в

спектре .

Таблица 3.1. Результаты вычислений параметров и егтах данных измерений 20.08.2020 г. 23:58 мск в аэропорту Платов (Ростов - на - Дону)

№ напр. 1 4 5 6 7 8 12

<71; 8,67 7,40 8,29 6,52 7,34 5,36 9,92

а21 6,98 4,94 3,51 3,54 4,71 4,23 5,25

Омутах 2,02 2,29 1,94 1,92 1,41 1,67 2,55

Омутах 1,27 1,15 1,05 0,96 0,55 1,34 2,05

В случае, когда профили проекций скоростей от первой и второй дальности на конкретном азимутальном направлении наложены друг на друга,

оба параметра и <зтах не вычисляются. Пример показан на рис. 3.20. До высоты примерно 1700 метров нет возможности точно отделить сигналы от первой и второй дальности.

20.08.2020 аэр. Платов 23:58. Направление №3

-1500 -1000 -500 0 500 1000 1500 2000 2500 Допперовская частота [Гц]

Рисунок 3.20 - Спектрограмма с перемешанными сигналами от первой и

второй дальности

Рисунок

3.21 - Грубые ошибки типового алгоритма (выделены эллипсом), связанные с появлением сигналов от второй дальности, предложенный алгоритм исправляет (отмечено синим цветом). Лиловым показаны независимые данные

радиозондирования.

В результате автоматической обработки модернизированным алгоритмом был получен профиль скорости и направления ветра на высотах от 50 до 11550 м. На рис. 3.21 черным цветом показаны ошибочные профили, полученные типовым алгоритмом. Синим цветом показаны восстановленные профили, с учётом применения алгоритма детектирования и интерпретации сигналов от первой и второй дальностей. Лиловым цветом показаны результаты радиозондирования, полученные 21.08.2020 03:00 мск в окрестности г. Ростов -на - дону. Несмотря на значительную временную разницу между измерениями профилемером и радиозондом (около 3 часов) данные хорошо согласуются, особенно на высотах более 6000 м.

Видно, что процедура распознавания вторых дальностей исправляет весьма значительные погрешности типового алгоритма в нижней части тропосферы, особенно в диапазоне высот от 2 до 4 км, и позволяет получать неискаженный профиль ветра во всем диапазоне высот, где имеются сигналы. Без распознавания второй дальности возникают большие ошибки по измерению ветра в нижних слоях, которые могут достигать 5^15 м/с. Программа коррекции вторых дальностей снижает погрешности до стандартных значений.

Рассмотрим результаты обработки данных ещё одного измерения, с помощью модернизированного алгоритма. Измерения были проведены 21.12.2015 в 12:45 мск, в г. Тула (рис. 3.22). Для 8 из 12 направлений все вышеописанные параметры подтвердили предложенную гипотезу. Для остальных 4 направлений сигналы от первой и второй дальности накладывались друг на друга и не обрабатывались. Стоит отметить, что в данном цикле измерений сигналы от первой дальности оказались весьма слабыми, а ширина спектра была значительно меньше ширины сигналов от

второй дальности. Но, несмотря на это, параметры С и <стах у первой дальности оказались больше, чем у второй (табл. 3.2).

Таблица 3.2. Результаты вычислений параметров С и сутах для данных измерений от 21.12.2015 г. Тула

№ напр. 1 3 4 5 6 7 9 12

<71; 1,91 1,97 1,93 4,87 0,89 0,99 2,20 2,31

а21 1,19 1,79 1,33 3,02 0,71 0,62 1,99 1,95

О^-утах 2,29 2,44 1,39 1,86 2,53 2,23 1,37 2,22

1,79 0,99 0,44 0,89 1,13 2,12 1,29 1,54

10000

9000

8000

7000

s 6000 i

§ 5000 m

4000 3000 2000 1000 0

0 10 20 30 40 200 250 300 350

Скорость [м/с] Направление, градусы

Рисунок 3.22 - Сравнение результатов вычисления профиля ветра типовым и

модернизированным алгоритмами с данными радиозондировния. Черным цветом отображены результаты обработки типовым алгоритмом, синим цветом - результаты обработки модернизированным алгоритмом, лиловым цветом -

данные радиозондирования

Важно отметить, что при режиме зондирования в 12 дискретных направлениях, зачастую удается определить от 3 до 5 направлений, в которых сигналы от обеих дальностей в спектрах мощности разнесены на достаточное по частоте расстояние, чтобы иметь возможность распознать их автоматически. Поэтому, при итоговом построении профиля ветра для сигналов от первой дальности условием надежности определения параметров ветра остается минимизация невязки минимум по 5 направлениям, в то время как для сигналов от второй дальности рекомендуется снизить этот порог до 3 направлений.

Может сложиться такая ситуация, что в спектрах присутствуют сигналы от второй дальности, а от первой дальности - нет. Примером могут служить измерения от 15.11.2019 10:26 в г. Луга (рис. 3.23). В данном примере до высоты 1 км отражения от первой дальности отсутствуют, но есть сигналы от

второй дальности. После 1000 м сигналы отсутствуют от обеих дальностей, вплоть до высоты в 3,5 км. Единственным признаком, подтверждающим что сигналы в нижней части спектрограммы соответствуют второй дальности является совпадение частотного положения максимума спектральной плотности на высотах более 8000 метров с частотным положением максимумов для высот менее 1 км. Данный параметр проявился в 10 из 12 направлений, что позволило исправить итоговый профиль ветра.

Рисунок 3.23 - Пример спектрограмм двух направлений измерений 15.11.2019 в г. Луга. В слое до 1000 м отсутствует сигнал от первой дальности, но есть

сигнал от второй

Таким образом, в данном разделе описан алгоритм, который позволяет распознавать случаи появления сигналов от вторых дальностей, а также определять их принадлежность к первой или второй дальности. Отсутствие такой опции в ПО приводит к построению ложных профилей ветра как по скорости, так и по направлению. Модернизированный алгоритм обработки данных приведен в приложениях.

3.5. Статистическая проверка предложенных критериев принадлежности сигналов к первой и второй дальности

Предложенную гипотезу возможности распознавания сигналов от первой или второй дальности по среднеквадратичному отклонению спектральной плотности мощности и частотного положения максимумов в доплеровских спектрах необходимо подтвердить статистически по измерениям в различные сезоны и в различных регионах зондирования. Всего в исследовании было выявлено и обработано 87 циклов измерений, в которых присутствовали сигналы от вторых дальностей. В таблице 3.3 приведены данные, полученные в период с 2015 по 2020 гг в различные времена года в Туле, Ростове-на-Дону, Обнинске и на п-ове Крым.

Таблица 3.3. Результаты обработки данных профилемера при наличии

сигналов от двух дальностей

№ Дата Напр. № <71; <т1„ 672; Дб7;, % Аохп %

1 21.12.2015 14:57Тула 12 10,99 21,00 2,42 1,32 353,76 1487,45

2 16.06.2016 12:51 Тула 2 11,19 33,01 7,78 11,18 43,86 195,32

3 16.06.2016 13:35 Тула 10 10,16 24,20 4,92 12,23 106,32 97,97

4 20.08.2020 15:17 аэр. Платов 10 9,74 8,07 4,43 6,95 119,97 16,01

5 20.08.2020 15:47 аэр. Платов 8 7,75 13,38 3,65 10,41 112,14 28,52

6 20.08.2020 18:17 аэр. Платов 7 7,06 19,06 6,10 16,81 15,81 13,44

7 20.08.2020 19:17 аэр. Платов 6 7,40 23,36 4,19 4,73 76,44 393,76

8 20.08.2020 20:17 аэр. Платов 10 11,21 19,06 1,02 9,23 995,10 106,52

9 20.08.2020 21:17 аэр. Платов 9 9,63 8,63 5,19 5,75 85,60 50,06

10 20.08.2020 22:17 аэр. Платов 9 9,19 9,36 4,39 8,49 109,14 10,24

11 20.08.2020 23:18 аэр. Платов 7 8,53 16,24 6,20 10,53 37,69 54,11

12 10.07.2019 13:46 Крым 6 8,48 22,56 7,70 15,57 10,22 44,89

13 10.07.2019 15:45 Крым 3 10,38 52,33 8,30 20,93 25,13 149,97

14 29.09.2019 21:50 Обнинск 4 14,51 8,89 5,26 3,26 176,13 172,42

15 29.09.2019 22:45 Обнинск 9 7,23 5,50 5,47 4,28 32,11 28,68

Для каждого приведенного в таблице случая на рис. 3.24 показан пример спектрограммы в одном из направлений зондирования, на котором лиловым цветом обозначены сигналы от первой дальности, а белым - от второй дальности.

21.12.2015 14:47 Тула Напр. №12 16.06.2016 12:51 Тула Напр. №2

20.08.2020 20:17 аэр. Платов Напр. №10

20.08.2020 21:17 аэр. Платов Напр. №9

-0.5 0 0.5

Доплеровская частота [Гц]

х10

-0.5 0 0.5

Доплеровская частота [Гц]

х10

Во всех случаях, где регистрировались сигналы от двух дальностей оказалось, что гипотеза о том, что среднеквадратичные отклонения уровней спектральной плотности мощности локальных экстремумов и их частотного положения в спектрах для сигналов от первой дальностей всегда выше, чем для сигналов от второй. Среднее превышение Аа1 = 100 * (а11 — <г21)/о21 составило 153%, а Аау = 100 * — о2у)/о2Х) составила 189%. Минимальные значения Ао1 и Аау оказались не ниже 10%, а максимальные превышали 1000%. Таким образом, на основе статистической обработки многолетних данных была подтверждена предложенная гипотеза для распознавания сигналов от первой и второй дальности.

3.6. Выводы по главе 3

В данной главе диссертационной работы описаны основные этапы модернизации алгоритма обработки данных ветровых профилемеров мм диапазона.

Предложен алгоритм повышения чувствительности путём фильтрации одиночных точечных выбросов в доплеровских спектрах на нижних высотах до высоты в 3 км. Данный алгоритм обеспечивает более точную оценку радиолокационной отражаемости и позволяет более четко регистрировать положение верхней и нижней границы облачности.

Для высот более 3000 метров предложена методика повышения чувствительности профилемеров к слабым сигналам за счет понижения порога при нахождении полезного сигнала, и проведения дополнительной проверки частотного положения максимумов на двух соседних высотах в пределах ±1,5 м/с. Предложенная методика позволяет расширить диагностические возможности профилемера за счет получения дополнительной информации о ветре в слоях с малой радиолокационной отражаемостью. В некоторых случаях дополнительные данные удается получить в слое протяженностью более 1 км.

Показано, что в условиях ясного неба, когда спектр имеет значительную ширину (до нескольких м/с) и наблюдаются значительные флуктуации, как максимума спектральной плотности мощности, так и его положения в спектре, целесообразно определять проекцию скорости ветра не по частотному положению максимума, а по частотному положению центра тяжести в каждом спектре мощности. Дополнительное сглаживание профилей проекций скорости ветра для всех направлений зондирования методом локальных полиномиальных регрессий позволяет аппроксимировать профиль на высотах, измерения на которых отсутствуют.

В ходе диссертационного исследования были обнаружены и проанализированы ситуации, в которых возникали большие погрешности при вычислении итоговых профилей ветра, связанные с появлением сигналов от вторых дальностей. Это сигналы от рассеивателей, которые находятся за пределами диапазона однозначно определяемых дальностей. Исследованы статистические свойства сигналов от первых и вторых дальностей, которые позволили предложить параметры, отвечающие за принадлежность сигнала к первой или второй дальности. Была выдвинута и статистически подтверждена гипотеза, что такими параметрами могут являться среднеквадратичные отклонения спектральной плотности мощности и среднеквадратичные

отклонения частотных положений локальных экстремумов в спектрах <5У. Вычисление итоговых профилей ветра при распознавнии сигналов от вторых дальностей позволяет избежать грубых ошибок, которые, при использовании типового алгоритма, могут достигать значений 5 -^10 м/с для скорости ветра и до 100° по направлению. Модернизированный алгоритм обработки сигналов показан на блок схемах в приложениях.

Результаты исследований, описанные в главе 3, соответствуют пунктам 2 и 4 паспорта специальности 1.3.4. Радиофизика.

ГЛАВА 4. РАДИОФИЗИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ РАССЕЯНИЯ МИЛЛИМЕТРОВЫХ РАДИОВОЛН В УСЛОВИЯХ «ЯСНОГО НЕБА»

4.1. Радиолокационные отражения от ясного неба. Классическая теория отражений от турбулентных неоднородностей

В радарной метеорологии принимаемые сигналы от оптически прозрачной атмосферы («ясного неба») являются мало изученными, а интерпретация свойств и особенностей таких сигналов, зачастую, является чрезвычайно сложной задачей. Для миллиметрового диапазона такая проблема стоит наиболее остро ввиду малого опыта работы различных систем в этом диапазоне и малом количестве накопленного статистического материала.

В последние 10-15 лет системы, работающие именно в мм диапазоне, начали быстро развиваться и применяются как в средствах связи, так и в метеорологических целях. Из истории построения радиолокационных систем и этапов освоения различных диапазонов длин волн известно, что ещё в 50-60-х годах ХХ в. регистрировались сигналы не только от осадков и облаков, но и при визуально прозрачной атмосфере [62,63,64]. Исследования показали, что рассеивателями таких сигналов могли быть птицы, стаи насекомых, семена растений, увлекаемые воздушными потоками, одиночные аэрозоли различных фракций, а также неоднородности показателя преломления воздуха, вызванные турбулентность ветрового поля [3,4].

Птицы, насекомые и семена растений являются случайными и кратковременными явлениями, в то время как отражения от флуктуаций показателя преломления воздуха - явление, которое в той или иной мере присутствует всегда. Именно на этом явлении мы остановимся подробнее, поскольку его следует учитывать как в статистике отражений, так и при расчете потенциала ветрового профилемера. Неоднородности показателя преломления воздуха можно условно разделить на слоистые, горизонтально протяженные образования, на границах которых формируются градиенты показателя

преломления [52,65]. Другой вид отражений связывают с турбулентными неоднородностями, которые относительно однородно распределены по объему пространства [1,52]. Слоистые неоднородности обычно формируют отраженный сигнал, мощность которого максимальна при зеркальном отражении и очень быстро спадает при отклонении от этого условия. Обычно такой характер имеют радиолокационные отражения в метровом и дециметровом диапазонах длин волн. По этой причине метровые и дециметровые профилемеры проводят зондирование при углах места, близких к зениту, когда происходит зеркальное отражение, с отклонением луча от вертикали на 10^20°. Недостатком подобных измерений является то, что при таких углах зондирования проекция горизонтальной скорости ветра на направление зондирования очень мала, и сигнал попадает в область растущих шумов. Кроме того, для хороших отражений требуется горизонтальная стратификация со стабильными слоями и существенными вертикальными градиентами температуры и влажности. Такие условия нарушаются турбулентными движениями и создаются далеко не всегда. Поэтому зондирование в дециметровом диапазоне длин волн всегда связано с риском отсутствия сигналов.

Принимаемые сигналы от неоднородностей, связанных с турбулентностью, обычно соотносят с условием Брэгговского рассеяния на периодических турбулентных вихрях. Масштаб таких вихрей должен быть равен половине длины волны излучения [1,52,66]. Наиболее глубокая и исследованная теория таких отражений, в том числе для микроволнового диапазона, была предложена и развита Татарским в работе [34]. Согласно этой теории, флуктуации показателя преломления воздуха, вызванные значительными уровнями турбулентности (в интервале от единиц миллиметров до единиц метров), формируют в пространстве набор периодических структур различного масштаба. Если микроволновые сигналы рассеиваются в обратном направлении, то периодические неоднородности показателя преломления должны иметь размеры вдвое меньше длины волны. В работе приведено

соотношение, полученное для расчёта удельной площади рассеяния (удельной отражаемости) развитой турбулентности [7,17]:

1 =0 . 3 8 С1Х~ 1 / 3 , (4.1)

где 77 выражена в м-1, С^ - мера интенсивности флуктуаций показателя

2/3

преломления (м- ), а Я - длина волны (м).

В работе [34] описано значительное количество экспериментальных данных, которые хорошо подтверждают развитую теорию, особенно для 3 см, 10 см длин волн и более. Собранный экспериментальный материал показал,

О "") II -I "") /Л

что С2 может варьироваться в диапазоне от Сп = 2-10~ ...10~ (м- ) д0 4.3 ■ 10"13...2.1-10-15 (м-2/3). Анализ данных, полученных на РЛС 10 см

диапазона в течение года [18], показал, что максимальные значения С^ не превышали СП = 4.3 •10~13(м~2/3).

Оценим максимально возможную радиолокационную отражаемость, которая может быть сформирована от самых интенсивных турбулентных неоднородностей. Для интенсивности флуктуаций показателя преломления

используем максимальное значение С2, которое приведено в литературе [34] С2 = 4.3• 10~13 (м~2/3). По соотношению (4.1) максимальное теоретическое значение удельной ЭПР (при X = 8,6 мм):

1тах = 0 . 3 8 СП2Я- 1/3 = 8 . 0 ■ 1 0 - 1 3 [м- Ч . (4.2)

Переведя это значение в эффективную радиолокационную отражаемость 2 по формуле (2.5), получим 7т ах (ммм-) = — ■ 1 0 - 8 = 1 . 6 ■ 1 0 - 5 = — 4 8 д Б7.

м / 5 ■ 0 м

Следует отметить, что классическая теория турбулентных флуктуаций справедлива в инерционном интервале масштабов, который в атмосфере имеет максимальный (внешний) масштаб, соответствующий единицам километров,

а минимальный масштаб - порядка единиц миллиметров, что соответствует малым вихрям, которые разрушаются за счет вязкого трения. Энергия больших вихрей переносится каскадно к более мелким почти без потерь, а дойдя до минимального размера превращается в тепло. Минимальный размер вихрей для нижней тропосферы составляет единицы миллиметров, а с ростом высоты растет до десятков сантиметров на верхних слоях тропосферы. Согласно классической теории турбулентного рассеяния при длине волны 8,6 мм (частота 36 ГГц), размер турбулентных вихрей не должен превышать 4,3 мм, что соответствует самым нижним слоям атмосферы. С ростом высоты минимальный размер вихрей растет, и, согласно теории, рассеяние выше 500 м наблюдаться не должно.

4.2. Особенности доплеровских спектров мощности при отражениях от «ясного неба»

На рис. 4.1 представлены формы доплеровских спектров в логарифмическом масштабе (по оси спектральной плотности) при частоте повторения 12,5 кГц. Измерения проводились на полигоне в г. Тула в июне 2016 г. в условиях оптически «ясного неба» при температуре воздуха у поверхности Твозд=29° С. На рис. 4.2 представлены аналогичные два спектра измерений в условиях «ясного неба», но уже полученные на космодроме Байконур 20 июня 2018 г. для высоты 1000 м при температуре воздуха у поверхности 25° С.

-6 000 -5 000 -4 000 3 000 1000 -1 000 О 1 000 2 000 3 000 1 000 5 000 6 000

Доплеровское смещение, Гц

Рисунок 4.1 - Спектры сигналов от ясного неба (16.06.2016 г. 12:51 мск) на высотах 846 и 1015 м, полученные на полигоне в окрестности г. Тула.

Рисунок 4.2 - Спектры сигналов от ясного неба (20.06.2018) на высоте 1 км, полученные на космодроме Байконур при направлениях зондирования

а1=300° и а1=0°.

Рисунок 4.3 - Пример спектрограммы сигналов «ясного неба» (20.06.2018) полученные на космодроме Байконур при направлении зондирования а1=1500

Отличительной особенностью этих сигналов является большая ширина спектров, представленных в логарифмическом масштабе, достигающая нескольких метров в секунду, резкие флуктуации величины спектральной плотности мощности в пределах ширины спектра и высокие значения

радиолокационной отражаемости. Многократные измерения в различные сезоны показали, что в летний период при температуре воздуха у земли более 25 ° С сигналы от ясного неба могут формироваться до высот свыше 2.5 км [63]. Следует отметить также высокий уровень радиолокационной отражаемости Ъ на высотах от 100 ^ 2000м, который может достигать значения Z = —20dBZ. С ростом высоты уровень отражаемости снижается, и на высотах более 2,5 км становится меньше Z = —50dBZ, что профилемеры уже не регистрируют. Аналогичные особенности спектров отмечаются и в зарубежных исследованиях [77,78,79,80].

Такая структура спектров сигналов в условиях ясного неба усложняет интерпретацию и автоматическое определение проекции скорости ветра на заданной дискретной высоте и направлении зондирования. Однако, за счёт описанной выше процедуры вычисления центров тяжести доплеровских спектров мощности и сглаживанию профилей проекций скорости ветра на направление зондирования результирующий профиль ветра вычисляется корректно.

Проведем анализ измерений, проведенных в различные сезоны в условиях «ясного неба». На рис. 4.4 в представлены 12 дискретных зависимостей уровня радиолокационной отражаемости Ъ от высоты И одного цикла измерений (менее 6 минут). Измерения проводились на территории космодрома Байконур 01.07.2017 г. в 16:04 мск. Температура воздуха у поверхности - 26о С. На рис. 4.5 приведены аналогичные измерения, полученные в окрестности г. Тулы 15.06.2016 г. в 17:07 мск. Температура воздуха у поверхности - 28о С. Фотография зондируемого участка «ясного неба» показана на рис. 4.6.

Направление № 1

Направление №2

Направление № 3

Направление № 4

Направление № 5

Направление № 6

-60 -40 -20

Направление № 7

-40 -20 Направление № 8

-60 -40 -20

-60 -40 -20

-60 -40 -20 г,авг Направление №9

4500 I 4500

4000 4000

„3000 3 „3000 3

^2500 Г ^ 2500

Ш 2000 Ш 2000

1500 1500

1000 / ^^ 1000

500 500

0 0

-60 -40 -20

4500 I '

4000 3500 г :

ЗООО 2500 ^ :

2000 ' Г/ 1 '

1500

1000 ■ ^ ■

500

>

-60 -40 -20

г, йвz

Направление № 10

-60 -40 -20 Направление № 11

4500 I 4500

4000 3500 4000 3500

„3000 3, „3000

& 2500 I | 2500

Ш 2000 Ш 2000

1500 1500

1000 г ^ 1000

500 ' 1 500

4500 м .

4000

3000

2500

2000 / рч

1500 1—к

1000 71—К?^

500 0 >

-60 -40 -20

г. авг

Направление № 12

-60 -40 -20

-60 -40 -20

-60 -40 -20

Рисунок 4.4 - Зависимости Ъ от высоты в условиях «ясного неба» для 12 дискретных направлений зондирования. Космодром Байконур, 01.07.2017 г. 16:04 мск.

-во -60 -40 -30

Направленна № 3

Направленна №4

-60 -60 -40 -80-20

Направление № 9

-во -во -40 -ао

-во -60 -40

Рисунок 4.5 - Зависимости Ъ от высоты в условиях «ясного неба» для 12 дискретных направлений зондирования. г. Тула, 15.06.2016 г. 17:07 мск.

Рисунок 4.6 - Фотография участка неба при проведении измерений ветра 8 мм профилемером. г. Тула 15.06.2016 г. 17:05 мск.

Схожими особенностями для приведенных примеров измерений являются

высокий средний уровень Z = (-35... - 25) дБ2до высоты 2000... 2200 м

и однородность уровня радиолокационной отражаемости. Статистика профилей радиолокационной отражаемости для всех 12 направлений зондирования в указанные дни приведена на рис. 4.7.

Рисунок 4.7 - Зависимости Ъ от высоты в условиях «ясного неба» для всех направлений зондирования. Слева - измерения в г. Тула, 15.06.2016 г.

Справа - измерения на космодроме Байконур, 01.07.2017 г. Красными линиями отмечены минимальные регистрируемые уровни Ъ

Следует отметить, что экспериментально измеренные значения радиолокационной отражаемости неоднородностей ясного неба стабильны в пространстве и времени, а их величина нередко приближается к отражаемости облачности, которая начинается от -30дБЪ и выше.

Анализ многолетних данных измерений, проведенных в летнее время, показал, что подобные явления и свойства проявляются в различных регионах. На рис. 4.8 приведены примеры доплеровских спектров для высоты 1280 м, а также профили радиолокационной отражаемости Ъ(Н) для измерений, проведенных в 2016-2019 гг. на космодроме Байконур, в окрестности г. Тула, а также на Крымском полуострове. Представленные измерения дополняются данными о метеорологической ситуации, которые объединены в табл. 4.1. Все измерения проводились в дневное время, однако в табл. 4.1 также отображены ночные метеоусловия перед измерениями.

Отметим, что измерения, проведенные в окрестности г. Тула в 2016 г. и измерения на космодроме Байконур выполнены на одной и той же модели профилемера БОПВ-1, калибровка которого описана в работе [55], а измерения в Крыму выполнены на другой системе с меньшим диаметром антенны. Однако общими для сигналов от ясного неба являются: высокая радиолокационная отражаемость (>-40 дБЪ), большая ширина спектров, их изрезанность и флуктуации интенсивности на соседних высотах.

Таблица 4.1

Место измерения Погода ночь/день Температура воздуха, С° ночь/день Ветер, м/с ночь/день Атмосферное давление мм рт. ст. ночь/день Влажность % ночь/день

Тула 16.06.2016 13:14 ясно/облачно +18/+26 1/3 745/744 55/30

Байконур 01.07.2017 13:38 ясно/ясно +21/+35 2/5 756/757 53/11

Байконур 20.06.2018 15:49 ясно/ясно +19/+32 2/4 756/757 54/17

Крым 10.07.2019 14:36 малооблачно/ пасмурно +19/+23 2/5 757/756 87/46

Рисунок 4.8 - Слева - отдельные доплеровские спектры. Справа -зависимости радиолокационной отражаемости Ъ ^ВЪ) от высоты для 12 азимутальных направлений для указанных на спектрах периодов измерений.

Отметим также, что нередко наблюдается высокая однородность радиолокационной отражаемости в пространстве. Примером может служить верхний график на рис. 4.8, в котором среднеквадратичный разброс отражаемости составил всего 2,2 дБ/ для высот от 500 до 2000 метров.

4.3. Интерпретация полученных экспериментальных данных

Особый интерес представляет интерпретация полученных результатов. Отражения от чистого безоблачного неба обычно делятся по видам рассеивателей. Как уже отмечалось ранее, сигналы в таких условиях могут формироваться визуально ненаблюдаемыми точечными рассеивателями: насекомыми, птицами, семенами растений и пр. [62,63,64,65,77,78,79,80]. Другой источник отражений - турбулентные неоднородности показателя преломления самого воздуха. Рассмотрим возможные виды отражений по -отдельности. Распределение семян или крупных аэрозолей должно описываться распределением Больцмана по высоте и их концентрация (и радиолокационная отражаемость) должны экспоненциально снижаться с высотой даже при наличии вертикальных перемещений воздушных масс. В приведённых примерах этого не происходит. Следовательно, объяснить высокую радиолокационную отражаемости семенами или аэрозолями не удается.

Не удается объяснить высокую радиолокационную отражаемость и турбулентными флуктуациями показателя преломления воздуха. В разделе 4.1 показано, что максимальные значения Ъ при самой интенсивной турбулентности не должны превышать - 45 ёБЪ. Умеренность температуры, скорости ветра, а также отсутствие облачности и осадков для приведенных примеров измерений позволяют предполагать отсутствие экстремальной турбулентности, из чего следует, что ожидаемая радиолокационная отражаемость в среднем не должна превышать значений Ъ= (-55...-65) ёБЪ. Однако для всех приведенных примеров измеряемые значения Ъ превышены на 20^25 ёБЪ относительно теоретических расчётов для турбулентных неоднородностей.

В зарубежных публикациях по отражениям от ясного неба в Ка диапазоне частот также отмечается изрезанность и большая ширина доплеровских спектров [77,78,79,80]. Кроме высокого уровня

радиолокационной отражаемости наблюдается дифференциальная отражаемость на уровне 2-4 дБ. Появление таких сигналов приписывается появлению насекомых во всем слое тропосферы до высоты 2-3 км. В работе [80] отмечается, что появление насекомых в некоторых регионах США регистрируется в 85% дней, включая зимний и весенний период. При этом для возможного появления насекомых температура у поверхности должна быть не менее 10 °С. Аналогичные условия и свойства сигналов отмечаются для Австралии и Великобритании [80]. В работе отмечается, что температура является важнейшим фактором и по предложенной оценке при температуре менее 10°С появление насекомых на практически невозможно. При этом по приведенной в статье [80] оценке при среднем размере насекомых (длина крыла 4-5мм, ширина крыла 1 -2 мм, длина тела 2 мм) для регистрации сигналов по уровню Ъ сравнимой с облаком нужно не менее 1 насекомого в каждом элементе объёма зондирования.

Можно статистически оценить, какую концентрацию должны иметь насекомые, чтобы обеспечить зарегистрированную профилемерами однородность радиолокационной отражаемости в пространстве. Очевидно, что основным требованием является то, что не должно быть элементов объёма, в которых отсутствуют насекомые, поскольку в этом случае радиолокационная отражаемость должна быть ниже - 45 дБЪ. В рассмотренных примерах, полученных для ясного неба, в слое 0-2500 м везде радиолокационная отражаемость выше -30 дБ. Следовательно, насекомых должно быть так много, чтобы во всем слое 2500 м отсутствовали пустые элементы объёма. Рассмотрим относительно эквивалентные элементы объёма в слое 1600±400 м, что обеспечивает 20 независимых уровней высоты (по 40 метров). Учитывая, что измерения проводятся при 12 различных азимутах зондирования, получим 12*20=240 независимо измеряемых элементов объёма. Предположим, что в

этих элементах объёма содержится в среднем по п=6 насекомых, всего К= 240*п=1440 насекомых. И сделаем предположение, что все эти N=1440 насекомых распределены равномерно и случайно по всем 240 элементам объёма. Проверим, появятся ли элементы с нулевым числом насекомых и какова будет дисперсия и среднеквадратичный разброс числа насекомых по элементам объёма, (что эквивалентно разбросу радиолокационной отражаемости). Подбирая среднюю концентрацию насекомых п, мы сможем ответить на вопрос, в каких случаях статистическое распределение отражаемости будет соответствовать наблюдаемым экспериментальным значениям. На рис. 4.9 представлены статистические диаграммы числа элементов объёма, в которых при равномерном распределении окажется заданное число насекомых. Рис. 4.9 а), б) и с) соответствует среднему числу насекомых в одном элементе п=6, п=8 и п=10, соответственно.

О 5 10 15 20 25

Число насекомых в элементе объёма

Рисунок 4.9. Равномерное распределение насекомых. Количество элементов объёма с заданным числом насекомых при различных средних значениях п = 6, п = 8, п = 10. Два графика на каждом рисунке соответствуют

различным случайным распределениям.

Из диаграмм на рис.4.9 видно, что при п=6 в массиве элементов объёма будут присутствовать объёмы без насекомых. А при п=8 и п=10 и выше элементов объёма без насекомых уже не будет. Интерес представляет среднеквадратичное отклонение а каждого распределения. Для п=6, п=8 и п=10, среднеквадратичное отклонение а составляет соответственно а(п=6)=2,1; а(п=8)=1,8; а(п=10)=1,5. Неравномерная генерация насекомых с поверхности земли, откуда они попадают в атмосферу, и возможное многообразие видов насекомых должна приводить к дополнительному росту среднеквадратичного разброса. Экспериментальные значения среднеквадратичного отклонения отражаемости в представленных измерениях достигали аэксп=2,1.

Проведенное моделирование показывает, что наблюдаемые статистические свойства радиолокационных сигналов в условиях ясного неба могут быть объяснены насекомыми при условии, что их концентрация превышает некоторую фиксированную величину. Эта концентрация имеет

масштаб 1 насекомое на 450 м . В пересчете на один квадратный метр

2

поверхности получается 4-5 насекомых на м .

Учитывая, что описанные выше измерения проводились в теплое время года и, опираясь на мировой опыт анализа сигналов облачных радаров миллиметрового диапазона, напрашивается вывод, что регистрируемые нами сигналы могут быть получены при рассеянии на насекомых. Однако далее мы приведем результаты измерений, которые не согласуются с описанными ранее условиями появления сигналов от насекомых [80], при этом сами сигналы имеют аналогичные свойства, как и сигналы от ясного неба в теплое время года.

4.4. Отражения от ясного неба, которые не удается описать известными типами рассеивателей

В марте 2020 года были проведены комплексные сравнительные измерения профилей ветра на базе профилемера и с помощью анемометров, установленных на метеорологической мачте в г. Обнинск. В период с 20 по 26 марта было выполнено несколько измерений профилемером, а на метеорологическом полигоне велась запись информации о скорости, направлении ветра для 5 высотных уровней (до высоты в 300 м), а также измерения основных метеорологических параметров (температура, давление, относительная влажность, бальность и высота облачности).

В условиях ясного неба 24 марта 2020 с 15:00 по 18:00, в условиях полного отсутствия облачности и при температуре менее +4°С профилемер зарегистрировал сигналы на уровне -40...-30 ёБЪ в слое от 100 до 1500 м. При этом отмечались те же характерные свойства доплеровских спектров, как и в случае сигналов от ясного неба в теплое время года. А именно: высокая радиолокационная отражаемость (>-40 дБЪ), большая ширина спектров, их изрезанность и флуктуации интенсивности на соседних высотах На рис. 4.10 показаны доплеровские спектры от ясного неба, полученные 24.03.2020 в г. Обнинск и для сравнения аналогичные сигналы от ясного неба от 01.07.2017 года на космодроме Байконур.

Доплеровская частота, Гц

Доплеровская частота, Гц

Рисунок 4.10 - Доплеровские спектры мощности в условиях ясного неба. Сверху - измерения от 24.03.2020 16:30 мск в г. Обнинск, внизу - данные от 01.07.2017 года в 15:10 мск на космодроме Байконур

Измерения 24.03.2020 16:30 мск. г.Обнинск. Измерения 01.07.2017 15:10 мск. Байконур.

Рисунок 4.11 - Профили радиолокационной отражаемости для 12 направлений зондирования. Слева - измерения 24 .03.2020 16:30 в г. Обнинск, справа - 01.07.2017 15:10 на космодроме Байконур.

Описанные ранее процедуры, связанные с модернизацией алгоритма обработки данных для текущего случая также показали свою результативность. На рис. 4.12 показан итоговый профиль ветра, вычисленный как по типовому, так и по модернизированному алгоритму.

Рисунок 4.12 - Профиль ветра для измерения от 24.03.2020 в г. Обнинск. Синим цветом отмечены точки, полученные типовым методом обработки, желтым - модернизированным алгоритмом.

Удалось восстановить более подробную информацию о ветра в слое от 200 до 1400 метров, при этом за счет вычисления центров тяжести в спектрах на итоговом профиле не наблюдаются резкие флуктуации значения скорости ветра на соседних высотных уровнях. Данные анемометра на высоте 301 метр показали значения 6,3 м/с, а скорость ветра, измеренная профилемером на ближайшем по высоте уровне (360 метров), оказалась 6,2 м/с.

Особенность приведенных измерений заключается в том, что столь высокие уровни отражений (7 > -40 ёБ7) уже нельзя объяснить присутствием насекомых, поскольку в марте насекомых еще нет, а температура у поверхности

о

составляла всего 4. Опыт зарубежных работ однозначно утверждает, что насекомых при такой температуре быть не может. В марте нет семян растений или пыльцы, поэтому можно этот вид рассеивателей также исключить. Согласно метеосводке бальность облачности весь день была нулевой, а относительная влажность во время измерений не превышала 25% (рис. 4.13).

24.03.2020 Обнинск

а)

24.03.2020 Обнинск

Время, чч:мм

б)

24.03.2024 г. Обнинск

00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00

Время (мск)

с)

Рисунок 4.13 - Суточный ход: а) температуры; б) влажности с) радиолокационной отражаемости. Измерения от 24.03.2020, г. Обнинск

Столь сухая атмосфера исключает возможность появления капель или кристаллов. Турбулентные неоднородности также исключаются по причине их весьма низкой радиолокационной отражаемости. Получается, что все стандартные варианты отражений от ясного неба не могут описать полученные экспериментальные данные. Объём необычных результатов составляет 21 цикл в течение двух дней измерений. Учитывая систематический характер измерений, их самосогласованность во времени и в пространстве, мы не можем списать эти результаты на погрешности измерительной системы. В следующем разделе мы предложим версию, которая, вероятно, может объяснить полученные результаты.

4.5. Возможная интерпретация высоких уровней радиолокационной отражаемости в условиях «ясного неба»

Известно, что рассеяние радиоволн всегда связано с неоднородностями среды, в которой распространяется волна. Радиолокационные отражения от «ясного неба» при отсутствии аэрозольных частиц обусловлены флуктуациями показателя преломления воздуха. По известной формуле Фрума-Эссена [65] зависимость показателя преломления воздуха п

от давления P, влажности e и температуры T рассчитывается как:

Ы = (п - 1 ) ■ 1 0 6 = N йгу + N ^ = + 3 ,7 3 ■ 1 0 5 (4.3)