Measurements of directional sea surface waves near Sakhalin Island by array of bottom station

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Field measurements of sea waves are carried out off the coast of Sakhalin Island using an antenna of three bottom pressure sensors. The stability of statistical characteristics estimated by different devices in the antenna is analyzed. The probability distribution of wave heights qualitatively corresponds to the Glukhovsky distribution, but demonstrate a lower probability of high wave occurrence. The space-time spectra of waves are reconstructed. It is shown that the angular distribution of the spectral density of waves over two days of measurements is well described by the theoretical cosine squared distribution, and its width varies in the range of 50-90 degrees. The dominant direction of wave propagation is from the northeast. An independent method is proposed for estimating the local water depth using data from the antenna.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

A. Kokorina

Federal Research Center Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: a.kokorina@ipfran.ru
Rússia, 46 Ul'yanov Street, Nizhny Novgorod, 603950

A. Slunyaev

Federal Research Center Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences; National Research University “Higher School of Economics”; Il'ichev Pacific Oceanological Institute Far Eastern Branch Russian Academy of Sciences

Email: a.kokorina@ipfran.ru
Rússia, 46 Ul'yanov Street, Nizhny Novgorod, 603950; 25/12 Bolshaya Pecherskaya street, Nizhny Novgorod, 603155; 43 Baltiyskaya Street, Vladivostok, 690041

A. Zaitsev

Federal Research Center Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences; Special Research Bureau for Automation of Marine Researches, Far East Branch, Russian Academy of Sciences

Email: a.kokorina@ipfran.ru
Rússia, 46 Ul'yanov Street, Nizhny Novgorod, 603950; 25 Gorky Street, Yuzhno-Sakhalinsk, 693023

R. Leonenkov

Special Research Bureau for Automation of Marine Researches, Far East Branch, Russian Academy of Sciences

Email: a.kokorina@ipfran.ru
Rússia, 25 Gorky Street, Yuzhno-Sakhalinsk, 693023

Bibliografia

  1. Давидан И.Н., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Ветровое волнение как вероятностный гидродинамический процесс. Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 256 c.
  2. Зайцев А.И., Малашенко А.Е., Пелиновский Е.Н. Ано-мально большие волны вблизи южного побережья о. Сахалин // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2011. Т. 4. С. 35–42.
  3. Кокорина А.В., Слюняев А.В., Зайцев А.И., Диденкулова Е.Г., Москвитин А.А., Диденкулова И.И., Пелиновский Е.Н. Анализ данных долговременных измерений волн у о-ва Сахалин // Экологические системы и приборы. 2022. № 12, С. 45–54.
  4. Кузнецов К.И., Зайцев А.И., Костенко И.С., Куркин А.А., Пелиновский Е.Н. Наблюдения волн-убийц в прибрежной зоне о. Сахалин // Экологические системы и приборы. 2014. № 2. С. 33–39.
  5. Лопатухин Л.И. Ветровое волнение: Учеб. пособие. 2-е изд., доп. СПб.: ВВМ, 2012. 165 с.
  6. Слюняев А.В. Вклады компонент волн на поверхности глубокой воды в распределения вероятностей аномально высоких волн по результатам прямого численного моделирования уравнений Эйлера // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2023. Т. 59. № 6. 793–814.
  7. Слюняев А.В., Кокорина А.В. Численное моделирование «волн-убийц» на морской поверхности в рамках потенциальных уравнений Эйлера. Изв. РАН. Физика атмосферы и океана // 2020. Т. 56. № 2. С. 210–223.
  8. Слюняев А.В., Кокорина А.В., Зайцев А.И., Диденкулова Е.Г., Москвитин А.А., Диденкулов О.И., Пелиновский Е.Н. Зависимость вероятностных распре-делений высот волн от физических параметров по результатам измерений у о-ва Сахалин // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2023a. Т. 16. № 3. С. 18–29.
  9. Слюняев А.В., Пелиновский Д.Е., Пелиновский Е.Н. Морские волны-убийцы: наблюдения, физика и математика // Успехи физических наук. 2023b. Т. 193. № 2. С. 155–181.
  10. Babanin A. Breaking and dissipation of ocean surface waves. Cambridge Univ. Press. 2011. 463 p.
  11. Chalikov D. Statistical Properties of 3-D Waves Simulated with 2-D Phase-Resolving Model // Phys. Wave Phen. 2023. V. 31. P. 114–122.
  12. Donelan M.A., Drennan W.M., and Magnusson A.K. Nonstationary analysis of the directional properties of propagating waves // Journal of Physical Oceanography. 1996. V. 26. P. 1901–1914.
  13. Ducrozet G., Bonnefoy F., Le Touzé D., Ferrant P. HOS-ocean: open-source solver for nonlinear waves in open ocean based on High-Order Spectral Method // Comput. Phys. Commun. 2016. V. 203. P. 245–254.
  14. Japan Meteorological Agency: https://www.jma.go.jp/
  15. Holthuijsen L.H. Waves in oceanic and coastal waters. Cambridge Univ. Press, 2007. 367 p.
  16. Kirezci C., Babanin A.V., Chalikov D. Probabilistic assessment of rogue wave occurrence in directional wave fields // Ocean Dynamics. 2021. V. 71. P. 1141–1166.
  17. Long C.E. and Oltman-Shay J.M. Directional characteristics of waves in shallow water // Engineer Waterways Experiment Station. 1991. Vol. 91. No. 1.
  18. Long C.E. Storm Evolution of Directional Seas in Shallow Water. Vicksburg, Mississippi // Coastal Engineering Research Center, Technical Report CERC-94-2. 1994.
  19. Massel S.R. Ocean surface waves: their physics and prediction. Singapore: World Scientifc Publ, 1996. 491 p.
  20. Montoya L.H., Dally W.R. Analysis of a 10-Year Record of Nearshore Directional Wave Spectra and Implications to Littoral Processes Research and Engineering Practice // J. of Coastal Research. 2016. V. 32. P. 1162–1173.
  21. Onorato M., Waseda T., Toffoli A., Cavaleri L., Gramstad O., Janssen P.A., Kinoshita T., Monbaliu J., Mori N., Osborne A.R., Serio M., Stansberg C.T., Tamura H., Trulsen K. Statistical properties of directional ocean waves: the role of the modulational instability in the formation of extreme events // Phys. Rev. Lett. 2009. V. 102. Art. 114502.
  22. Squire V.A., Kovalev D.P., Kovalev P.D. Aspects of surface wave propagation with and with-out sea ice on the south-eastern shelf of Sakhalin Island // Estuarine, Coastal and Shelf Science. 2021.V. 251. P. 107227.
  23. Wang J., Ma Q., Yan S. and Liang B. Modeling Crossing Random Seas by Fully Non-Linear Numerical Simulations // Front. Phys. 2021. 9:593394
  24. WeatherArchive.ru: https://weatherarchive.ru/Temperature/Yuzhno-Sakhalinsk/October-2022
  25. https://weatherarchive.ru/Temperature/Yuzhno-Sakhalinsk/November-2022
  26. Xiao W., Liu Y., Wu G., Yue D.K.P. Rogue wave occurrence and dynamics by direct simulations of nonlinear wave-field evolution // J. Fluid Mech. 2013. V. 720. P. 357–392.
  27. Young I.R. On measurement of directional wave spectra // Ocean Res. 1994. V.16. P. 283.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. The location of the measurements (46°51′50.26″N 143°10′30″E).

Baixar (41KB)
Metadados
3. Fig. 2. The layout of the antenna with three sensors. The Ox axis is directed to the east, the Oy axis is directed to the north.

Baixar (9KB)
Metadados
4. Fig. 3. The surface displacement record after filtering long waves. From here on, the marks at the top correspond to the beginning of the day; at the bottom, the time relative to the conventional moment of the start of the measurements in hours.

Baixar (26KB)
Metadados
5. Fig. 4. Changes in wave parameters over time: significant height 4σ and excess m4 (a), period TZ (b), dimensionless depth parameter kh (c), shallow-water nonlinearity parameter 2σ/k (d), steepness 2σk (d). The green dots plot the values from different sensors, the black line is the result of averaging over the sensors. The diagrams on the right plot the probability distribution densities of the corresponding quantities.

Baixar (130KB)
Metadados
6. Fig. 5. Distribution of wave height exceedance probabilities H for all measurement data (a) and for three H1/3 ranges (bold lines) (b). Glukhovsky distributions (2) in panel (b) are constructed by filling for the corresponding H1/3 ranges. The theoretical Rayleigh distribution is plotted as a dotted line.

Baixar (67KB)
Metadados
7. Fig. 6. Scatter of the standard deviation (a) and excess m4 (b) values for measurements from three sensors relative to the average across the sensors.

Baixar (69KB)
Metadados
8. Fig. 7. Evolution of the correlation function (3) for data from sensors A and B at 20-minute intervals in the first three days of measurements. The measurement time is plotted along the horizontal axis, and the time offset τ is plotted along the vertical axis.

Baixar (25KB)
Metadados
9. Fig. 8. Wave spectra based on instrumental measurement data, calculated for a 3-hour interval on October 20, 2022: a) S(k,ω); the theoretical dispersion dependence (1) is plotted as a line; b) S(kx,ky); c) S(k). Panels (a) and (b) show the decimal logarithms of the normalized quantities: log10(S / max(S)).

Baixar (54KB)
Metadados
10. Fig. 9. Spatio-temporal spectra of S(k,ω) based on the corrected data for four 3-hour time intervals in the first two days of measurements. The decimal logarithms of the normalized quantities, log10(S / max(S)), are shown in color; the theoretical dispersion dependence (1) is shown by the line.

Baixar (91KB)
Metadados
11. Fig. 10. Evolution of the spectra of the measured waves by frequencies (a) and wave numbers (b) in the first two days of measurements (the spectral amplitudes are shown in color on a linear scale).

Baixar (35KB)
Metadados
12. Fig. 11. Angular distributions of the wave spectrum based on the measurement data (blue line) and parameterization (10) (red line). The values of the characteristic widths ∆θcos2 are shown in the panels.

Baixar (42KB)
Metadados
13. Fig. 12. Dominant wave direction (a) and characteristic width of angular spectrum ∆θcos2 (b) during two days of measurements.

Baixar (30KB)
Metadados
14. Fig. 13. Examples of spectra of directed waves S(k,θ) for measurements during the first two days.

Baixar (35KB)
Metadados
15. Fig. 14. Dependence of kh on δω /δk according to relation (12).

Baixar (14KB)
Metadados
16. Fig. 15. (a): Ratio of relative widths of frequency spectrum and wave number spectrum according to measurement data (symbols). Dashed lines correspond to conditions δω = δk (above) and δω = 1/2 δk (below). Solid line: δω = 0.73 δk. (b): Estimated depth at the measurement point hsp according to formula (12) (symbols) and estimated depth h through the average in 20-minute recording intervals (solid line).

Baixar (37KB)
Metadados


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».