Неопределенность доплеровских лидарных измерений поля скорости ветра методом круговых диаграмм в турбулентной атмосфере тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.01, кандидат наук Шелехова, Евгения Александровна

• Шелехова, Евгения Александровна
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Шелехова, Евгения Александровна

Оглавление

Оглавление

Введение

Глава 1. Основные уравнения доплеровского зондирования для ППС

1.1. Уравнения для сигнала когерентного импульсного лидара

1.2. Оценка центральной частоты для метода подавления шума

1.3. МКД для определения оценки компонент скорости ветра

1.4. Уравнения для ППС

1.4.1. Уравнения гидродинамики

1.4.2. DNS-, RANS- и 1£5-подходы

1.4.3. Ш-модель и «^-/»-модель турбулентности

1.4.4. Ж#Р-модель

1.4.5. Модели атмосферы, используемые в расчетах

Глава 2. Тестирование Ш-модели и «е-/»-модели турбулентности и WRF-mojxqrh по данным натурных экспериментов CASES- 99 и «Стратификация - 2012-2013»

2.1. Описание натурного эксперимента CASES-99

2.2. Тестирование моделей прогноза по данным натурного эксперимента CASES- 99

2.3. Описание натурного эксперимента «Стратификация - 2012-2013»

2.4. Тестирование моделей прогноза по данным натурного эксперимента

«Стратификация - 2012-2013»

Глава 3. Теоретическое обоснование негауссовой модели для оценок поля

скорости ветра

3.1. Статистика сигнала когерентного лидара в турбулентной атмосфере

3.1.1. Условные статистические свойства сигнала

3.1.2. Абсолютные статистические свойства сигнала

3.1.3. Статистика сигнала для однородной турбулентности

3.1.4. Статистика сигнала в турбулентной атмосфере и центральная предельная теорема

3.2. Негауссова модель для оценки радиальной скорости ветра

3.2.1. Метод возмущений

3.2.2. Оценка радиальной скорости ветра для однородной турбулентности

3.2.3. Предельные случаи полученных результатов

3.2.4. Гауссова аппроксимация функции, определяющей форму рассеивающего объема

3.3. Оценки компонент скорости ветра для однородной турбулентности

Глава 4. Неопределенность измерений радиальной составляющей и компонент скорости ветра МКД в турбулентной атмосфере

4.1. Негауссова модель для оценок поля скорости ветра

4.2. Неопределенность измерений поля скорости ветра доплеровскими лидарами МКД

4.2.1. Неопределенность измерений радиальной скорости ветра

4.2.2. Неопределенность измерений компонент скорости ветра для схемы зондирования с одним доплеровским лидаром

4.2.3. Неопределенность измерений компонент скорости ветра доплеровскими

лидарами, включенными в локальную сеть

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Сокращенные названия

Латинские символы

Греческие символы

Специальные символы

Список использованной литературы

Приложения

Приложение 1. Первый порядок теории возмущений оценки центральной

частоты

Приложение 2. Вывод величины дисперсии

120

4

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Неопределенность доплеровских лидарных измерений поля скорости ветра методом круговых диаграмм в турбулентной атмосфере»

Введение

Актуальность работы. К числу актуальных проблем современности относится исследование фундаментальных ограничений на точность дистанционной диагностики турбулентных потоков в атмосфере. В настоящее время считается [1], что именно когерентные доплеровские лидарные методы позволяют получать высокое временное и пространственное разрешение поля скорости ветра. Другими несомненными преимуществами лидарных методов зондирования поля скорости ветра атмосферы является возможность получения глобальных и локальных измерений поля скорости ветра с высокой точностью, быстродействием и требуемой периодичностью.

Когерентные доплеровские лидарные технологии необходимы для решения современных социально значимых проблем: экстремальные погодные явления, здоровье человека, ранний прогноз землетрясений, улучшение прогноза погоды, контроль уровня морей и океанов, изменение климата, пресная вода, экология, качество воздуха. С точки зрения прикладных задач данные технологии также представляют значительный интерес, и их необходимость обосновывается в работе [2]. Скорость ветра является одним из основных индикаторов изменения климата, поэтому получение глобальных и локальных рядов данных измерений позволит нам объективно судить о климатических процессах в атмосфере [3].

При определении компонент скорости ветра, измеренных с помощью доплеровских лидаров, используются метод круговых диаграмм (МКД)1, трехточечный или четырехточечный методы. С помощью последних двух методов измеряют профиль скорости ветра в точке стояния прибора в атмосферном пограничном слое (АПС). Эти методы рассматриваются как альтернатива методу радиозондирования. МКД в отличие от трехточечного и четырехточечного методов позволяет получить горизонтальное поле скорости ветра в некоторой области на различных высотах, что является его несомненным преимуществом для различных приложений.

1 В англоязычной литературе данный метод называется Velocity Azimuth Display (VAD).

Турбулентность наблюдается постоянно почти во всей атмосфере и является одной из самых главных характеристик движения воздуха. Основная причина снижения потенциальных возможностей оптических систем есть атмосферная турбулентность, которая способствует возникновению флуктуаций лидарного сигнала и, следовательно, ведет к появлению неопределенности измерений. В настоящее время исследования неопределенности измерений когерентных лидарных систем осуществляются без учета влияния реальной статистики сигнала, которая в турбулентной среде может быть негауссовой.

Таким образом, исследования неопределенности измерений для негауссовой статистики сигнала является необходимым этапом развития когерентных доплеровских лидарных методов. Тема диссертации, сформулированная как неопределенность доплеровских лидарных измерений поля скорости ветра методом круговых диаграмм в турбулентной атмосфере, актуальна и своевременно обозначена.

Состояние проблемы на момент начала исследований.

Первоначально развитие когерентных доплеровских лидарных технологий определялось успехом в создании высоко когерентного С02 лазера в диапазоне длин волн 9.2 - 11.3 мкм. Примером такого лидара является Mini-MOPA С02 Doppler Lidar, разработанный в NOAA Earth System Research Laboratory, США, и до сих пор используемый для решения задачи дистанционных совместных измерений профилей скорости и направления ветра, водяного пара, озона, а также' турбулентных характеристик, геометрии облаков и их микрофизики.

Развитие когерентных доплеровских лидарных технологий продолжилось в направлении использования высокоэффективных лазеров в ближнем РЖ-области спектра и прежде всего в области 1.5-2 мкм. Переход в данную область спектра обеспечил существенное увеличение потолка зондирования, уменьшил чувствительность прибора к вибрациям, его вес и габариты. В настоящее время наиболее перспективными л ид арами в ближнем ИК-области спектра считаются следующие л и дары:

1. High Resolution Doppler Lidar (HRDL) на длине волны 2 мкм, разработанный в NOAA Earth System Research Laboratory, США [4].

2. Миниатюрный когерентный доплеровский лидар на длине волны 2 мкм, созданный в рамках реализации космической программы National Aeronautics and Space Administration (NASA), США для измерения трех компонент ветра [5].

3. Когерентный доплеровский лидар WindTracer на длине волны 1.6 мкм, созданный в Lockheed Martin, США [6].

4. Серия когерентных доплеровских лидаров на длине волны 1.5 мкм разработанных в Mitsubishi Electric Corporation, Япония [7, 8].

5. Серия когерентных доплеровских лидаров на длине волны 1.5 мкм, разработанных в LEOSPHERE, Франция. [9, 10].

6. Профилометр лидарный ветровой с монитором оператора ПЛВ-300, Россия, на длине волны 1,56 мкм, разработанный компанией «Лазерные системы» Россия [11].

Прогресс в области создания новых лазеров также показал преимущество ближнего ИК-диапазона по сравнению со средним РЖ-диапазоном при реализации программ по созданию когерентных доплеровских лидарных технологий для измерения скорости ветра в атмосфере с использование различных типов платформ. Такое преимущество характерно для стационарного и мобильного лидаров, при зондировании с борта самолета или спутника. К примеру, если ранее считалось, что когерентный доплеровский С02 лидара на длине волны 9,11 мкм является наиболее эффективным [12], то современные космические программы NASA ориентируются на лазер в ближнем ИК-диапазоне на длине волны 2 мкм [13].

В литературе существуют три модели для оценки радиальной скорости: локальная модель, нелокальная модель и гауссова модель, теоретическое обоснование которых изложено в работах [12, 14-21].

Локальная модель основана на хорошо известной формуле, которая описывает эффект Доплера для малых размеров объема рассеяния по сравнению с масштабом корреляции флуктуаций скорости турбулентного потока. Связь

между центральной частотой и радиальной скоростью ветра для локальной модели описывается простой линейной зависимостью. Данная модель используется при решении задач доплеровской анемометрии и активной лазерной интерферометрии [14, 15]. Предполагается, что размеры рассеивающего объема малы и частицы в нем двигаются с одинаковыми скоростями, т.е. измерения скорости турбулентных потоков происходит в локальной области. С физической точки зрения локальность измерений достигается в случае, когда размеры объема рассеяния малы по сравнению с масштабом корреляции флуктуаций скорости турбулентного потока, и, следовательно, усреднение скорости по рассеивающему объему не происходит.

При зондировании турбулентных потоков в атмосфере размеры рассеивающего объема могут значительно превосходить характерные масштабы изменения скорости ветра. В результате частицы в рассеивающем объеме двигаются с различными скоростями, что приводит к усреднению скорости по объему рассеяния. При исследовании такой ситуации используется нелокальная модель оценки радиальной скорости ветра, которая была предложена в работе [16] для доплеровского радара. В работе [17] подобная проблема исследуется с точки зрения влияния размеров рассеивающего объема для доплеровского лидара. Связь между центральной частотой и радиальной скоростью ветра для данной модели записывается в виде линейного функционала, который имеет вид интеграла, ядро которого определяет размеры рассеивающего объема. Главным недостатком нелокальной модели является отсутствие зависимости оценки доплеровской скорости от отношения сигнал-шум и параметров дискретизации сигнала.

Гауссова модель оценки радиальной скорости основана на предположении о гауссовой статистике полезного сигнала и получена с использованием методов теории вероятности и математической статистики для анализа гауссова узкополосного случайного процесса. Данная модель была сформулирована сначала для проблем радарного зондирования [18-20], а в работах [12, 21] переформулирована для проблем лидарного зондирования.

Перечисленные выше модели используются при разработке доплеровских лидарных методов зондирования скорости ветра. Наибольшее распространение получила гауссова модель оценки радиальной скорости ветра, например, при теоретическом обосновании лидарых методов [4—11]. Недостаток использования гауссовой модели заключается в том, что доплеровский лидар измеряет компоненты скорости ветра, а обоснование точности измерений осуществляется на основе поведения радиальной скорости ветра.

Впервые абсолютные статистические свойства рассеянного света на частицах, взвешенных в турбулентном потоке, были изучены работе применительно к проблеме спектроскопии флуктуаций интенсивности [15]. В данной работе было показано, что абсолютные статистические характеристки не факторизуются по закону гауссовой статистки.

В работе [22] изучены статистические свойства сигнала непрерывного доплеровского лидара в турбулентной атмосфере и показано, что он представляет собой негауссов узкополосный случайный процесс. Для данного процесса предложен метод перенормировки для устранения вековых членов в разложении оценки радиальной скорости ветра по теории возмущений. Суть метода заключалась в том, что для получения равномерной аппроксимации возмущался не только оценка спектра, но и параметры среднего спектра.

В случае метода автокорреляционной функции для определения доплеровской частоты в [23] предложена численная модель прогноза точности доплеровских измерений в АПС, основанная на одномерной модели однородного АПС и «^-/»-модели атмосферной турбулентности (11)-модель и «е-/»-модель турбулентности). В данной работе использовался метод перенормировки и аппроксимация частично усредненного спектра для устранения вековых членов в разложении оценки радиальной скорости ветра [23]. В отличие от [23] в настоящем исследовании обоснование выбора нулевого приближения в теории возмущений для оценки доплеровской частоты, определяемой как первый спектральный момент, осуществляется с использованием абсолютных и условных статистических характеристик.

Общая теория для МКД изложена в работе [24], в ней получены выражения для компонент скорости ветра как функции радиальной скорости ветра в случае горизонтального перемещения воздушных масс.

Таким образом, на момент начала исследований была не изучена статистика сигнала доплеровского лидара в случае импульсного зондирования. Отсутствовала модель для оценок поля скорости ветра в случае негауссовой статистики и при определении оценки центральной частоты сигнала как первый спектральный момент. При постановке задачи не использовалась замкнутая система уравнений, связывающая уравнения доплеровского зондирования и уравнения гидродинамики. Такая постановка задачи не позволяет исследовать точностные характеристики лидара с применением современных моделей прогноза состояния атмосферы, основанных на подходах Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) и Large Eddy Simulation (LES) и с привлечением данных натурных экспериментов. В литературе отсутствуют исследования, в которых были бы разработаны и теоретически обоснованы методы измерения поля скорости ветра когерентным доплеровским лидаром, включенным в локальную сеть.

Целью диссертационной работы является исследование неопределенности измерений радиальной составляющей и компонент скорости ветра методом круговых диаграмм в случае негауссовой статистики сигнала при зондировании одним когерентным импульсным лидаром и лидарами, включенными в локальную сеть.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать и теоретически обосновать негауссову модель для оценок поля скорости ветра при лидарных измерениях по МКД в турбулентной атмосфере, которая включает в себя прогностические модели, основанные на подходах Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) и Large Eddy Simulation (LES).

2. Провести численное моделирование стандартных отклонений, которые характеризуют неопределенности измерений радиальной составляющей и

компонент скорости ветра МКД, в зависимости от характеристик лидара и геометрии зондирования для состояния атмосферы, которое наблюдалось в натурных экспериментах Cooperative Atmosphere-Surface Exchange Study {CASES-99) и «Стратификация - 2012-2013».

3. Провести численное моделирование стандартных отклонений горизонтального поля скорости ветра для состояния турбулентной атмосферы, которое наблюдалось в натурных экспериментах CASES- 99 и «Стратификация - 2012-2013» в случае зондирования по МКД когерентными импульсными лидарами, включенными в локальную сеть.

Достоверность результатов работы обеспечивается:

- использованием теоретических подходов и приближенных методов, развитых в теории вероятностей и математической статистике, гидродинамике пограничного слоя атмосферы, теории рассеяния, область применения и погрешность которых хорошо известны;

-применением в расчетах моделей среды, таких как Ш-модель и «^-/»-модель турбулентности, модель Whether Research and Forecast (WRF), «закон 2/3», гауссов спектр турбулентных флуктуаций и др., обоснованных и подтвержденных данными, которые получены в результате многочисленных экспериментов в атмосфере;

- сравнением результатов расчетов в предельных случаях с теоретическими выводами других авторов [12, 14-21] и сравнением результатов расчетов с данными натурных экспериментов CASES-99 и «Стратификация - 2012-2013»;

-использованием данных измерений, полученных на сертифицированном метеорологическом температурном профилемере МТР5-РЕ, который является современным научным оборудованием, входящим в Центр коллективного пользования ТНЦ СО РАН.

Научная новизна работы состоит в следующем;

1. Для сигнала когерентного доплеровского лидара с негауссовой статистикой получены выражения для оценок радиальной составляющей и компонент скорости ветра в случае метода подавления шума. На основе данных выражений

впервые предложена негауссова модель для оценок поля скорости ветра при лидарных измерениях по МКД в турбулентной атмосфере, позволяющая использовать результаты расчета по моделям прогноза состояния атмосферы.

2. С использованием данных натурных экспериментов изучено поведение неопределенности измерений компонент скорости ветра МКД в зависимости от состояния атмосферной турбулентности, характеристик лидара и геометрии зондирования.

3. Для МКД исследована неопределенность измерений горизонтального поля скорости ветра при зондировании когерентными импульсными лидарами, включенными в локальную сеть.

Научное и практическое значение результатов работы.

Результаты моделирования создают научную основу для сопряжения доплеровских лидаров, использующих МКД, и численных моделей прогноза, основанных на ЯАЫЗ- и ¿^-подходах, и позволяют на новом качественном уровне решать научные проблемы физики атмосферы, метеорологии, океанологии, климатологии, экологии. Полученные уравнения для оценки радиальной скорости ветра и компонент скорости ветра позволяют сформулировать проблему усвоения данных [25] в условиях сильной турбулентности. Результаты исследований неопределенности измерений компонент скорости ветра лидарами, включенными в локальную сеть, могут применяться для организации локальной лидарной сети и мониторинга поля скорости и направления движения атмосферы с высоким пространственно-временным разрешением при наличии сильной турбулентности.

Результаты диссертационной работы позволяют в условиях сильной турбулентности атмосферы оценить потенциально достижимые технические характеристики когерентных доплеровских лидарых технологий, использующих МКД, что представляет большое практическое значение для решения как современных социально значимых проблем [1], так и проблем прикладного характера [2].

Практическая значимость результатов настоящей диссертации может быть также подтверждена их включением в отчет по ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг. (Госконтракт № 14.В37.21.0667).

Основные защищаемые положения:

1 .Негауссова модель для оценок поля скорости ветра при лидарных измерениях по МКД, которая включает в себя уравнения для оценок радиальной составляющей и компонент скорости ветра и модели прогноза состояния атмосферы, основанных на RANS- и LES-подходах.

2. Результаты исследований суточных вариаций неопределенности измерений радиальной составляющей и компонент скорости ветра при зондировании одним лидаром по МКД в зависимости от состояния атмосферной турбулентности, характеристик лидара и геометрии зондирования: пространственное разрешение, дальность и направление зондирования.

3. При зондировании по МКД когерентными импульсными лидарами, включенными в локальную сеть, увеличение точности достигается путем выбора показаний компонент скорости ветра, соответствующим минимальным значениям стандартных отклонений, с лидаров, расположенных в противоположных углах выделенной области по диагонали.

Основные результаты, изложенные в диссертации, опубликованы в работах [26-28], а также в [29, 30]. Результаты докладывались на конференциях SPIE [29-33]. Материалы, представленные в диссертации, были также доложены на International Laser Radar Conference [34, 35], Coherent Laser Radar Conference [36—38], International Symposium on Tropospheric Profiling [39], Meeting of Working Group on Space-Based Lidar Winds [40] и International Symposium «Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric physics» [41, 42]. Кроме того, результаты, изложенные в диссертации, были опубликованы в ряде сборников этих конференций.

К числу научных мероприятий, на которых были представлены доклады, следует также отнести Preparatory School and Winter College on Optics in

Environmental Science [43] и The VI International Young Scientists School «Physics of the environment» [44].

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка используемой литературы и двух приложений.

В первой главе приведены уравнения для сигнала когерентного доплеровского импульсного лидара в приближении однократного рассеяния, определение оценки центральной частоты для метода подавления шума и основные выражения для оценки компонент скорости ветра для МКД. Представленные уравнения замыкаются уравнениями гидродинамики для планетарного пограничного слоя (ППС) атмосферы. Изложены основные подходы к построению численных моделей турбулентных течений атмосфере, таких как Direct Numerical Simulation (DNS), RANS и LES. Приведены уравнения Ш-модели и «^-/»-модели турбулентности и WRF-модели и представлены модели атмосферы, используемые при исследовании оценки компонент скорости ветра.

Во второй главе представлены описания натурных экспериментов CASES-99 и «Стратификация - 2012-2013». Приведены результаты тестирования ID-модели и «^-/»-модели турбулентности и ЖЯ/^-модели с использованием данных натурных экспериментов. Обсуждаются результаты численного моделирования потенциальной температуры, скорости и направления ветра, энергии турбулентности, скорости энергии диссипации и масштаба турбулентности.

В третьей главе изложено теоретическое обоснование негауссовой модели для оценок поля скорости ветра для МКД с использованием теории оценок и статистического анализа лидарного сигнала. Представлены результаты исследования условных и абсолютных статистических свойств сигнала импульсного доплеровского лидара и изучены причины возникновения негауссовых свойств аэрозольного сигнала. Получены выражения для оценок радиальной составляющей и компонент скорости ветра и их условных гауссовых

и условных негауссовых компонент. В случае однородной турбулентности исследовано поведение данных оценок. Представлено сравнение полученных результатов в предельных случаях с результатами исследований полученных ранее другими исследователями.

В четвертой главе представлено описание негауссовой модели для оценок поля скорости ветра, измеренных по МКД. Получены результаты расчетов дневных вариаций стандартных отклонений радиальной составляющей и компонент скорости ветра на основе данной негауссовой модели с использованием данных натурных экспериментов САБЕБ- 99 и «Стратификация - 2012-2013» и моделей прогноза, основанных на КАШ- и ¿ДО-подходах. Стандартные отклонения компонент скорости вектора ветра рассчитаны в зависимости от состояния атмосферной турбулентности, характеристик лидара и геометрии зондирования. Исследованы вклады негауссовых и гауссовых компонент в неопределенность измерений.

В заключении приведены основные результаты диссертационной работы.

Личный вклад. Автор работы принял участие в постановке задачи, обсуждении результатов исследований. Им получена и теоретически обоснована негауссова модель для оценок поля скорости ветра при лидарных измерениях по МКД в турбулентной атмосфере в случае сигнала когерентного доплеровкого лидара с негауссовой статистикой. Разработан алгоритм и создан пакет программ для расчета стандартных отклонений, характеризующих неопределенности измерений радиальной составляющей и компонент скорости ветра, с учетом негауссовых свойств доплеровского лидарного сигнала и с использованием Ш-модели и «^-/»-модели турбулентности и И^&^-модели. Проведено численное моделирование неопределенности доплеровских измерений с применением данных натурных экспериментов при зондировании одним когерентным импульсным лидаром и лидарами, включенными в локальную сеть.

Автор выражает благодарность научному руководителю члену-корреспонденту РАН Владимиру Владимировичу Зуеву за помощь и поддержку при проведении исследований. Автор также благодарен кандидату физико-

математических наук Шелехову Александру Петровичу, доктору физико-математических наук, профессору Александру Васильевичу Старченко, кандидату физико-математических наук Дмитрию Анатольевичу Беликову и кандидату физико-математических наук Андрею Андреевичу Барту за полезное сотрудничество.

Глава 1. Основные уравнения доплеровского зондирования для ППС

В данной главе представлены уравнения для сигнала когерентного доплеровского импульсного лидара в приближении однократного рассеяния, определение оценки центральной частоты для метода подавления шума и основные выражения для оценки компонент скорости ветра для МКД. Данные уравнения замыкаются уравнениями гидродинамики для ППС атмосферы. Изложены основные подходы к построению численных моделей турбулентных течений атмосфере, такие как DNS, RANS и LES. Приведены основные уравнения для 1 D-модели и «^-/»-модели турбулентности, Ж&Р-модели и других моделей атмосферы, которые использовались при исследовании оценки компонент скорости ветра.

1.1. Уравнения для сигнала когерентного импульсного лидара На рисунке 1.1.1 показана схема доплеровского дистанционного зондирования скорости ветра. Нами используется правая система координат, которая принята в метеорологии и при численном моделировании атмосферных полей [45-48], поэтому ее применение при доплеровском зондировании поля скорости ветра в атмосфере является естественной выбором [24, 29, 49]. Ось х направлена на восток (Е), ось у - на север (N), z - вверх и перпендикулярно поверхности истинного горизонта. Вращение вектора R, который определяет

направление n = :—г и дальность |R| зондирования, по углу азимута ф по ходу

R

часовой стрелки при фиксированном угле места 9 образует конус зондирования. Координаты поля скорости ветра, которые обозначены на рисунке 1.1.1 через {u,v,w}.

Известно [17, 29, 50], что сигнал доплеровского лидара у(/) можно представить как сумму двух статистически независимых частей в виде Ь(0 + Jn{t)■> гДе Л (О и _ аэрозольная и шумовая составляющие

сигнала. Относительно шумов приемника доплеровского лидара предполагается, что он представляет собой гауссов белый шум, поэтому поведение статистики ]{/) будет целиком определяться аэрозольной составляющей сигнала (/).

В приближении однократного рассеяния [29, 51] аэрозольная составляющая сигнала может быть записана в виде

кр

Л(0 ■ (1.1.1)

т-1

(1.1.2)

иг (Ят, ф, () = и(Ят, ф, О; *) п,

(1.1.3)

2 л

где к = — - волновое число, X - длина волны, Ят = гт (г) п - проекция

X

вектора гт(/) на направление зондирования п = {п 2,п 3}, Ят=Ят^0), гт(/) -координата т-й частицы; = п -

радиальная скорость ветра в точке гт и(Ят, ф, = {и(Ят, ф, в), у(Ят, ф, 3), м;(Ят, ф, 0)} - поле скорости ветра; ф -азимут; & - угол места; Ат - амплитуда рассеяния т-й частицы; Nр - число

частиц; Р($,Ят) — пересечение диаграмм направленности лазера и приемника доплеровского лидара; ъ I - отчеты времени, которые соответствуют началу и концу измерений радиальной скорости ветра одиночным импульсом; пересечение диаграмм направленности лазера и приемника доплеровского лидара в направлении зондирования п определяется формой зондирующего импульса, а по поперечной координате это пересечение имеет вид 5-функции:

= где ^(/) = /Ъехр

V с )

Г 2 ^ Г

2хб

- форма зондирующего

/

импульса, 2т0 - длительность импульса, которая определяется на уровне е 1 от

максимального значения функции |^о(/)| [23, 29]. Отметим, что в коэффициент Р$ включены величины, которые связаны с убыванием сигнала в зависимости от дальности зондирования, поглощением оптического излучения, квантовой эффективности фотодетектора, амплитуды полей опорного гетеродина и зондирующего излучения и других параметров.

1.2. Оценка центральной частоты для метода подавления шума Оценка центральной частоты сигнала доплеровского ветрового лидара определяется как первый спектральный момент

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Шелехова, Евгения Александровна, 2015 год

Список использованной литературы

1. Earth Science and Applications from Space National Imperatives for the Next Decade and Beyond / Committee on Earth Science and Applications from Space: A Community Assessment and Strategy for the Future, National Research Council, 2007. -454 p.

2. Krasner, R. Air Force Space Command's Environmental Monitoring Requirements and Planning Process [Электронный ресурс] / R. Krasner // Lidar Working Group. Sedona, Arizona, USA. - 2005 - 1-3 February. - Режим доступа: http:// cires. Colorado. edu/events/lidarworkshop/L WG/.

3. Зуев, В.В. Оценки влияния океанического переноса тепла в Северной Атлантике и в Баренцевом море на климат Северного полушария / В.В.Зуев, В.А. Семенов, Е.А. Шелехова, С.К. Гулев, П. Колтерманн // Доклады Академии наук. -2012. - Т. 445, № 5. - С. 585-589.

4. Grund, C.J. High-Resolution Doppler Lidar for Boundary Layer and Cloud Research / C.J. Grund, R.M. Banta, J.L. George, J.N. Howell, M.J. Post, R.A. Richter, A.M. Weickmann // J. Atmos. Ocean. Technol. - 2001. - V. 18, iss. 3. - P. 376-393.

5. Singh, U.N. Compact, High Energy 2-micron Coherent Doppler Wind Lidar Development for NASA's Future 3-D Winds Measurement from Space / U.N. Singh, G. Koch, J. Yu, M. Petros, J. Beyon, M.J. Kavaya, B. Trieu, S. Chen, Y. Bai, P. Petzar, E.A. Modlin, B.W. Barnes, B.B. Demoz // Proceedings of 25th International Laser Radar Conference. - Saint Petersburg; Russia. - 2010. - 5-9 July. - V. 1. - P. 273-276.

6. Lockheed Martin. WindTracer® Updates [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.lockheedmartin.com/us/products/windtracer/windtracerupdates. html.

7. Mitsubishi Electric. Change for the better. Global [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.mitsubishielectric.com/bu/lidar/products/index.html.

8. Ando, Т. Mobile coherent Doppler LIDAR system for wind sensing / T. Ando, E. Haraguchi // 17th Coherent Laser Radar Conference. Barcelona, Spain. - 2013. -17-20 June. - P. 5.

9. Leosphere. The atmosphere is yours. All Lidar Products [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.leosphere.com/products.

10. Cariou, J.-P. Assessing the metrological capabilities of Wind Doppler Lidars / J.-P. Cariou, L. Thobois, R. Parmentier, M. Boquet, S. Loaec // 17th Coherent Laser Radar Conference. Barcelona, Spain. - 2013. - 17-20 June. - P. 4.

11. Лазерные системы. Ветровые лидары. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.lsystems.ru/products/9/42/.

12. Menzies, R.T. Doppler lidar atmospheric wind sensors: a comparative performance evaluation for global measurement applications from earth orbit / R.T. Menzies // Applied Optics. - 1986. - V. 25, iss. 15. - P. 2546-2553.

13. Riishojgaard, L.P. Wind Lidar OSSEs in the Joint Center for Satellite Data Assimilation [Электронный ресурс] / L.P Riishojgaard, Z. Ma, M. Masutani, J. Woollen, D. Emmitt, S. Wood, S. Greco // Lidar Working Group. Miami, USA. - 2012 - 1-2 May. - Режим доступа: http://cires.colorado.edu/events/lidarworkshop/LWG/.

14. Соболев, B.C. Оптимальные оценки параметров оптических сигналов / B.C. Соболев - Новосибирск: Издательство Сибирского отделения Российской академии наук, 2011.- 135 с.

15. Кросиньяни, Б. Статистические свойства рассеянного света / Пер. с англ. / Б. Кросиньяни, П. Ди Порто, М. Бертолотти - М.: Наука, 1980. - 206 с.

16. Srivastava, R.C. Effect of Finite Radar Pulse Volume on Turbulence Measurements / R.C. Srivastava, D. Atlas // J. Applied Meteorology. - 1974. - V. 13, iss. 4. - P. 472-480.

17. Frehlich, R.G. Performance of Mean-Frequency Estimators for Doppler Radar and Lidar / R.G. Frehlich, M.J. Yadlowsky // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. - 1994. - V. 11, iss. 5. - P. 1217-1230.

18. Berger, T. Estimation of the spectral moments of pulse trains / T. Berger, H.L. Groginsky // International Conference on Information Theory, Tel Aviv, Israel. - 1973.

19. Zrnic, D.S. Spectral Moment Estimates from Correlated Pulse Pairs / D.S. Zrnic // IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems. -1977. - July. - V. AES-13, N.4. - P.344-354.

20. Zrnic D.S. Estimation of Spectral Moments for Weather Echoes / D.S. Zrnic // IEEE Transaction on Geoscience Electronics. - 1979. - October. - V. GE-17, N.7. -P.l 13-128.

21. Kane, T.J. Potential for coherent Doppler wind velocity lidar using neodymium lasers / T.J.Kane, B. Zhou, R.L. Byer // Applied Optics. - 1984. - V. 23, iss. 15.-P. 2477-2481.

22. Шелехов, А.П. Когерентные и некогерентные лидарные методы зондирования атмосферной турбулентности: дис. ... канд. физико-математических наук: 01.04.01 / Шелехов Александр Петрович. - Томск, 2010. - 118 с.

23. Шелехов, А.П. Численная модель прогноза точности доплеровских измерений в атмосферном пограничном слое. / А.П. Шелехов, Е.А. Шелехова, Д.А. Беликов, А.В. Старченко // Оптика атмосферы и океана. - 2008. - Т. 21, № 09.-С. 816-822.

24. R. Frehlich Measurements of Boundary Layer Profiles in an Urban Environment /R. Frehlich, Y. Meillier, M.L. Jensen, B. Balsley, R. Sharman // J. Appl. Meteorol. Climatol. - 2006. - June. - V. 45, iss. 6. - P. 821-837.

25. Цырульников, М.Д. Развитие глобальной системы усвоения данных с переменным разрешением / М.Д. Цырульников, М.А. Толстых, А.Н. Багров, Р.Б. Зарипов // Метеорология и гидрология. - 2003. - № 4. С. 5-24.

26. Шелехова, Е.А. Статистика сигнала когерентного лидара в турбулентной атмосфере / Е.А. Шелехова, А.П. Шелехов // Оптика и спектроскопия. - 2013. - Т. 114, №2.-С. 347-352. •

27. Зуев В.В. Измерительно-вычислительный комплекс для мониторинга и прогноза метеорологической ситуации в аэропорту/ В.В. Зуев, А.П. Шелехов, Е.А. Шелехова, А.В. Старченко, А.А. Барт, Н.Н. Богословский, С.А. Проханов, Л.И. Кижнер // Оптика атмосферы и океана. - 2013. - Т. 26, № 08. - С. 695-700.

28. Шелехова, Е.А. Оценка центральной частоты негауссова сигнала при когерентном приеме рассеянного оптического излучения в турбулентной атмосфере / Е.А. Шелехова, А.П. Шелехов // Оптика и спектроскопия. - 2014. - Т. 117. №2.-С. 319-326.

29. Shelekhova, E.A. Simulation Doppler lidar measurements using WRF-and Yamada-Mellor models / E.A Shelekhova, A.P. Shelekhov, A.V. Starchenko, A.A. Barth, D.A. Belikov // SPIE Proceedings of Europe Remote Sensing (ERS10). -Toulouse, France. - 2010. - 20-23 September. - V. 7832. - P. 783205-1-783205-12.

30. Shelekhov, A. Numerical simulation of the Doppler lidar measurements with high spatial resolution / A. Shelekhov, E. Shelekhova // SPIE Proceedings of Optics + Photonics, San Diego, California, USA. - 2011. - 21-25 August. - V. 8159. - P. 81590K-1-81590K-8.

31. Shelekhov, A.P. Numerical simulation of random error in wind profiles in planetary boundary layer for Doppler lidar measurements / A.P. Shelekhov, E.A. Shelekhova, A.V. Starchenko, D.A. Belikov // SPIE Optics + Photonics, San Diego, California, USA. 2009. - 2-6 August. - P. 159.

32. Shelekhov, A.P. Estimation of radial wind velocity for the non-Gaussian statistics of the Doppler lidar signal in the turbulent atmosphere / A.P. Shelekhov, E.A. Shelekhova // SPIE's International Symposium, Europe Remote Sensing (ERS11), Prague, Czech Republic. - 2011. - 19-21 September. P. 40.

33. Shelekhova, E.A. Numerical simulation of the Doppler measurements for the scheme with two lidars / E.A. Shelekhova, A.P. Shelekhov // SPIE Europe Remote Sensing (ERS12), Edinburgh, UK. 2012. -24-27 September. P. 29.

34. Shelekhov, A.P. Short-Term Prediction of Measurement Accuracy of the Radial Wind Velocity in the Planetary Boundary Layer / A.P. Shelekhov, E.A Shelekhova, A.V. Starchenko, D.A. Belikov // Reviewed and Revised Papers Presented at the 24th International Laser Radar Conference, Boulder, Colorado. - 2008. - 23-27 June.-P. 280-283.

35. Shelekhov, A.P. Comparative analysis of different theoretical approaches of the Doppler frequency estimation / A.P. Shelekhov, E.A. Shelekhova // Proceedings of ILRC XXVI, Porto Heli, Greece. - 2012. - 25-29 June. P. S50-04-1-S50-04-4.

36. Shelekhov, A.P. Simulation of Doppler Random Error in Wind Profiles in Atmospheric Boundary Layer / A.P. Shelekhov, E.A Shelekhova, A.V. Starchenko,

D.A. Belikov // Proceedings of the 15th Coherent Laser Radar Conference, Toulouse -France. - 2009. - 22-26 June. - P. 141-144.

37. Shelekhov, A.P. Statistics of the Doppler Lidar Signal in the Turbulent Atmosphere / A.P. Shelekhov, E.A. Shelekhova // Proceedings of CLRC XVI, Long Beach, California, USA. - 2011. - 20-24 August. - P. 202-205.

38. Shelekhova, E.A. Numerical model of radial wind velocity in case of Gaussian approximation of range weighting function / E.A. Shelekhova, A.P. Shelekhov // 17th Coherent Laser Radar Conference. Barcelona, Spain. - 2013. - 17-20 June. -P. 10.

39. Shelekhov, A. Numerical simulation of random error in wind profiles for Doppler lidar measurements / A. Shelekhov, E. Shelekhova, A. Starchenko, A. Barth, D. Belikov // Proceedings of the 8th International Symposium on Tropospheric Profiling: Integration of Needs, Technologies and Applications, Delft, The Netherlands. - 2009. - 19-23 October. - P. S02-P07-1-S02-P07-4.

40. Shelekhov, A.P. Short-Term Prediction of Measurement Precision of the Radial Wind Velocity in the Planetary Boundary Layer [Электронный ресурс] / A.P. Shelekhov, E.A. Shelekhova, A.V. Starchenko, D.A. Belikov // Working Group on Space-Based Lidar Winds Workshops, Wintergreen, Virginia. - 2008. - 8-11 July. -Режим доступа: http://space.hsv.usra.edu/LWG/Index.html.

41. Shelekhov, A.P. Short-Term Prediction of Doppler Measurements in Turbulent Atmosphere / A.P. Shelekhov, E.A. Shelekhova, A.V. Starchenko, D.A. Belikov // XIV International Symposium Atmospheric and Oceanic Optics. Atmospheric Physics. Maksimikha, Buryatiya, Russia. - 2007 - 24-29 June. - P. 177.

42. Shelekhova, E.A. Short-Term Prediction of Doppler Measurements for Spectral Function Method / E.A Shelekhova, A.P. Shelekhov, A.V. Starchenko, D.A. Belikov // XV International Symposium «Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric physics», Krasnoyarsk, Russia. - 2008. - 22-29 June. - P. 127.

43. Shelekhova, E.A. A computation model for numerical simulation of the Doppler lidar measurements in the turbulent atmosphere / E.A. Shelekhova // Winter

College on Optics in Environmental Science, The Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics, Trieste, Italy. - 2009. - 2-13 February.

44. Shelekhova, E.A. Short-Term Prediction of Radial Wind Velocity Measurement Precision in the Planetary Boundary Layer / E.A. Shelekhova // Proceedings of The VI International Young Scientists School «Physics of the environment», Krasnoyarsk, Russia. - 2008. - 22-29 June. P. 100-103.

45. Старченко A.B. Численное и экспериментальное исследование состояния атмосферного пограничного слоя вблизи аэропорта Богашево / А.В. Старченко, А.А. Барт, Д.В. Деги, В.В. Зуев, А.П. Шелехов, Н.К. Барашкова, А.С. Ахметшина // Вестник Кузбасского государственного технического университета. - 2012. - № 6 (94). - С. 3-8.

46. Stull, R.B. An Introduction to Boundary Layer Meteorology / R.B. Stull. -Published by Netherlands: Kluwer Academic Publishers. Atmospheric Sciences Library, 1989. - p. 666.

47. Starchenko, A.V. Modelling of pollution transport in the atmospheric boundary layer above uniform surface / A.V. Starchenko //Proc. International Conference ENVIROMIS 2000, Tomsk. -2000. - P. 77-82.

48. Старченко, A.B. Численная модель для оперативного контроля уровня загрязнения городского воздуха / А.В. Старченко, Д.А. Беликов // Оптика атмосферы и океана. - 2003. - Т. 16, № 07. - С. 657-665.

49. К. A. Browing The determination of kinematic properties of a wind field using Doppler radar / K.A. Browing, R. Wexler // J. Appl. Meteorol. -1968. - V. 7. P. 105-113.

50. Устинов, Н.Д. Методы обработки оптических полей в лазерной локации / Н.Д. Устинов, И.Н. Матвеев, В.В. Протопопов. - М.: Наука, 1983.- 272 с.

51. Шелехов , А.П. Обратное рассеяние оптижеского излужения в турбулентной среде с дискретными вкраплениями / А.П. Шелехов // Оптика атмосферы и океана. - 1992 - V. 5, № 03. - С. 250-256.

52. Brewer, W.A. Evaluation of a motion stabilization system using random errors in wind profiles measured by a ship based scanning Doppler lidar / W.A. Brewer,

S.С. Tucker, R.M. Hardesty // Reviewed and Revised Papers Presented at the 24th International Laser Radar Conference, Boulder, Colorado. - 2008. - 23-27 June. -P. 235-238.

53. Ландау Л.Д. Теоретическая физика: Учебное пособие. В 10 т. Гидродинамика. / Л.Д. Ландау, Е.М. Лифшиц. - 4-е изд. стер. - М: Наука, 1988. -Т. 4. -736 с.

54. Монин А.С., Статистическая гидромеханика. Механика турбулентности. / А.С. Монин, A.M. Яглом - М: Наука, 1965. - Ч. 1. - 640 с.

55. Атмосферная турбулентность и моделирование распространения примесей / под ред. Ф.Т.М. Ньистандта, X. Ван Допа. - Ленинград: Гидрометеоиздат, 1985. -351 с.

56. Mellor, G. L. Hierarchy of Turbulent Closure Models for Planetary Boundary Layers / G.L. Mellor, T.A. Yamada // J. Atmos. Sci. - 1974. - V. 31. - P. 1791-1806.

57. Yamada, T. A Simulation of the Wangara Atmospheric Boundary Layer Data / T. Yamada, G.L. Mellor // J. Atmos. Sci. 1975. - V. 32. - P. 2309-2329.

58. Курбацкий, А.Ф. Введение в моделирование импульса и скаляра / А.Ф. Курбацкий. - Новосибирск: Академическое издательство «Гео», 2007. - 331 с.

59. Курбацкий, А.Ф. Лекции по турбулентности. В двух частях. / А.Ф. Курбацкий. - Новосибирск: Изд. Новосибирского Ун-та, 2000. - 2 ч. - 136 с.

60. Yamada, Т. Simulations of Nocturnal Drainage Flows by a q2—1 Turbulence Closure Model / T. Yamada // J. Atmos. Sci. - 1983. - V. 40. - P. 91-106.

61. Mellor G.L., Development of Turbulent Closure Model for Geophysical Fluid / G.L. Mellor, T. Yamada // Rev. Geophys. Sp. Phys. - 1982. - V. 20, iss. 5. -P. 851-875.

62. User's Guide for Advanced Research WRF-(ARW) Modeling System Version 2. Chapter 5: WRF-Model [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide/users_guide_chap5.html.

63. Grell, G. A. A description of the fifth-generation Penn State/NCAR mesoscale model (MM5) / G.A. Grell, J. Dudhia, D.A. Stauffer. - NCAR Tech. Note, NCAR/TN-398+1A, 1993.- 122 p.

64. Старченко, А.В. Применение мезомасштабных моделей ММ5 и WRF-k исследованию атмосферных процессов / А.В. Старченко, Д.А. Беликов, Д.А. Вражнов, А.О. Есаулов // Оптика атмосферы и океана. - 2005. - Т. 18, №. 05-06. -С. 455-461.

65. The Weather Research & Forecasting Model [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://www.wrf-model.org/.

66. Александров, Е.Б. Спектроскопия флуктуации интенсивности оптических полей с негауссовой статистикой / Е.Б. Александров, Ю.М. Голубев, А.В. Ломакин, В.А. Носкин // УФН, // УФН. - 1983. - Т. 140, вып. 4. - С. 547-582.

67. Шелехов, А.П. Турбулентные флуктуации мощности фототока когерентных лидарных систем / А.П. Шелехов // Оптика атмосферы и океана. — 1993.-Т. 6, №09.-С. 1089-1101.

68. Монин, А.С., Статистическая гидромеханика. Механика турбулентности. / А.С. Монин, A.M. Яглом.- М: Наука, 1967. - Ч. 2. - 720 с.

69. Татарский, В.И. Распространение волн в турбулентной атмосфере / В.И. Татарский. -М.: Наука, 1967. - 548 с.

70. Fritts, D CASES-99 (Cooperative Atmosphere-Surface Exchange Study-1999) [Электронный ресурс] / D. Fritts, G. Poulos. - 2002. - May 22. - Режим доступа: http://www.cora.nwra.com/cases/CASES-99.html.

71. Newsom, R.K. Shear-flow instability in the stable nocturnal boundary layer as observed by Doppler lidar during CASES-99 / R.K. Newsom, R.M. Banta // J. Atmos. Sci. - 2003. - V. 60. - P. 16-33.

72. Poulos, G. CASES-99: A Comprehensive Investigation of the Stable Nocturnal Boundary Layer / G. Poulos, W. Blumen, D.C. Fritts, J.K. Lundquist, J. Sun, S.P. Burns, C. Nappo, R. Banta, R. Newsom, J. Cuxart, E. Terradellas, B. Balsley, M. Jensen // Bull. Am. Meteorol. Soc. - 2002. - V. 83, iss. 4. - P. 555-581.

73. Experimental Design: CASES-99 [Электронный ресурс]. - 1999. - August 18. - Режим доступа: http://www.cora.nwra.com/cases/CASES-99.html.

74. University of Wyoming. College of Engineering. Department of Atmospheric Science. Weather [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://weather.uwyo.edu/.

75. Барт, А.А. Информационно-вычислительная система для краткосрочного прогноза качества воздуха над территорией г. Томска / А.А. Барт,

A.В. Старченко, А.З. Фазлиев // Оптика атмосферы и океана. - 2012. - Т. 25, №07.-С. 594-601.

76. Старченко, А.В. Численное и экспериментальное исследование состояния атмосферного пограничного слоя вблизи аэропорта Богашево / А.В. Старченко, А.А. Барт, Д.В. Деги, В.В. Зуев, А.П. Шелехов, Н.К. Барашкова, А.С. Ахметшина // Вестник КузГТУ. - 2012. - №. 6. С. 3-8.

77. Старченко, А.В. Численное исследование локальных атмосферных процессов / А.В. Старченко // Вычислительные технологии. — 2005. №. 10. — С. 81-89.

78. Кузнецова, И.Н. Характеристики температуры в нижнем 600-метровом слое по данным дистанционных измерений приборами МТП-5 / И.Н. Кузнецова, Е.Н. Кадыгров, Е.А. Миллер, М.И. Нахаев // Оптика атмосферы и океана. - 2012. -V. 25. №. 10.-С. 877-883.

79. Westwater, E.R. Remote sensing of boundary layer temperature profiles by a scanning 5-mm microwave radiometer and RASS: Comparison Experiments / E.R. Westwater, Y. Han, V.G. Irisov, V. Leuskiy, E.N. Kadygrov, A.S. Viazankin // J. Atmos. Ocean. Ocean. Technol. - 1999. - V. 16. - P. 805-818.

80. Kadygrov, E.N The potential for temperature retrieval from an angular-scanning single-channel microwave radiometer and some comparisons with in situ observations / E.N. Kadygrov, D.R. Pick // Meteorol. Appl.-1998. - V. 5, iss. 4. P. 393-404.

81. Смирнова, M.M. Оценка воспроизведения региональной моделью характеристик пограничного слоя атмосферы / М.М. Смирнова, К.Г. Рубинштейн,

B.П. Юшков // Метеорология и гидрология. 2011. - №. 12. С. 5-16.

82. Кузнецова, И.Н. Методические рекомендации по использованию данных профилемеров МТП-5 / И.Н.Кузнецова, М.И.Нахаев, Е.Н. Кадыгров, Е.Н. Миллер. - М: Утверждено ЦМКП Росгидромета, 26 апреля 2010. - 45 с.

83. Гидрометцентр России. О погоде из первых рук [Электронный ресурс] -2013. - Режим доступа: - http://meteoinfo.ru/.

84. Шелехов, А.П. О равномерной аппроксимации при применении методов малых возмущений в задачах статистического анализа доплеровских измерений / А.П. Шелехов // Оптика атмосферы и океана. - 1997. - Т. 10, № 10. -С.1231-1240.

85. Гурвич, А.С. Лазерное излучение в турбулентной атмосфере / А.С. Гурвич, А.И. Кон, С.С. Миронов, В.Л. Хмелевцов. -М: Наука, 1976. -277 с.

86. Frehlich, R. Effects of Wind Turbulence on Coherent Doppler Lidar Performance / R. Frehlich // J. -Atmos. Ocean. Technol. - 1997. - V. 14, iss. 1. -P. 54-75.

87. Draxler, R. World Meteorological Organization. Commission for basic systems. Working group on data-processing. Task group on wmo/ctbto matters. [Электронный ресурс]. / R. Draxler, J.-P. Bourdette, L.-E. de Geer, M.Auer, D.C. Schiessl, M.E. Mlaki // Final report, Geneva, Switzerland. - 1998. - 15-17 July. -Режим доступа: http://www.wmo.int/pages/prog/www/reports/wmo-ctbto.html.

119