Измерения направленных поверхностных волн у острова Сахалин донными станциями

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Выполнены натурные измерения морского волнения у берегов о-ва Сахалин с помощью антенны из трех датчиков донного давления. Проанализирована устойчивость статистических характеристик, определяемых независимыми приборами в составе антенны. Распределение вероятностей высот волн качественно соответствует распределению Глуховского, но демонстрирует меньшую вероятность возникновения высоких волн. Восстановлены пространственно-временные спектры волн. Показано, что угловое распределение спектральной плотности волн за двое суток измерений хорошо описывается теоретическим распределением, а его ширина варьируется в диапазоне 50–90 градусов; доминирующим является движение волн с северо-востока. Предложен независимый способ определения локальной глубины места измерения по данным с антенны.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. В. Кокорина

Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.kokorina@ipfran.ru
Россия, ул. Ульянова, 46, г. Нижний Новгород, 603950

А. В. Слюняев

Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева ДВО РАН

Email: a.kokorina@ipfran.ru
Россия, ул. Ульянова, 46, г. Нижний Новгород, 603950; ул. Большая Печерская, 25/12, г. Нижний Новгород, 603950; ул. Балтийская, 43, г. Владивосток, 690041

А. И. Зайцев

Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова РАН; Специальное конструкторское бюро средств автоматизации морских исследований ДВО РАН

Email: a.kokorina@ipfran.ru
Россия, ул. Ульянова, 46, г. Нижний Новгород, 603950; ул. А.М. Горького, 25, г. Южно-Сахалинск, 693023

Р. В. Леоненков

Специальное конструкторское бюро средств автоматизации морских исследований ДВО РАН

Email: a.kokorina@ipfran.ru
Россия, ул. А.М. Горького, 25, г. Южно-Сахалинск, 693023

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Место проведения измерений (46°51′50.26″C 143°10′30″В).

Скачать (41KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Схема антенны из трех датчиков. Ось Ox направлена на восток, ось Oy – на север.

Скачать (9KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Запись смещения поверхности после фильтрации длинных волн. Здесь и далее метки вверху соответствуют началам сут; снизу – время относительно условного момента начала измерений в часах.

Скачать (26KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Изменение параметров волнения во времени: значительная высота 4σ и эксцесс m4 (а), период TZ (б), параметр безразмерной глубины kh (в), параметр мелководной нелинейности 2σ/k (г), крутизна 2σk (д). Зелеными точками построены значения с разных датчиков, черная линия – результат усреднения по датчикам. На диаграммах справа построены плотности распределений вероятностей соответствующих величин.

Скачать (130KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Распределение вероятностей превышения высот волн H по всем данным измерений (а) и для трех диапазонов H1/3 (жирные линии) (б). Распределения Глуховского (2) на панели (б) построены заливкой для соответствующих диапазонов H1/3. Пунктирной линией построено теоретическое распределение Рэлея.

Скачать (67KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Разброс значений среднеквадратического отклонения (а) и эксцесса m4 (б) по измерениям с трех датчиков относительно среднего по датчикам.

Скачать (69KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Эволюция корреляционной функции (3) для данных с датчиков A и B по 20-минутным интервалам в первые три дня измерений. Время измерений отложено по горизонтальной оси, по вертикальной оси – временная отстройка τ.

Скачать (25KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Спектры волн по данным инструментальных измерений, рассчитанные по 3-часовому интервалу 20 октября 2022 г.: а) S(k,ω); линией построена теоретическая дисперсионная зависимость (1); б) S(kx,ky); в) S(k). На панелях (а) и (б) цветом построены десятичные логарифмы нормированных величин: log10(S / max(S)).

Скачать (54KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Пространственно-временные спектры S(k,ω) по скорректированным данным для четырех 3-часовых интервалов времен в первые двое суток измерений. Цветом построены десятичные логарифмы нормированных величин, log10(S / max(S)); линией построена теоретическая дисперсионная зависимость (1).

Скачать (91KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Эволюция спектров измеренных волн по частотам (а) и волновым числам (б) в первые двое суток измерений (цветом построены спектральные амплитуды в линейном масштабе).

Скачать (35KB)
Метаданные
12. Рис. 11. Угловые распределения спектра волн по данным измерений (синяя линия) и параметризация (10) (красная линия). Значения характерных ширин ∆θcos2 указаны на панелях.

Скачать (42KB)
Метаданные
13. Рис. 12. Доминирующее направление волн (а) и характерная ширина углового спектра ∆θcos2 (б) в течение двух суток измерений.

Скачать (30KB)
Метаданные
14. Рис. 13. Примеры спектров направленных волн S(k,θ) для измерений в первые двое сут.

Скачать (35KB)
Метаданные
15. Рис. 14. Зависимость kh от δω /δk согласно соотношению (12).

Скачать (14KB)
Метаданные
16. Рис. 15. (а): Соотношение относительных ширин частотного спектра и спектра волновых чисел по данным измерений (значки). Пунктирные линии соответствуют условиям δω = δk (выше) и δω = 1/2 δk (ниже). Сплошная линия: δω = 0.73 δk. (б): Оценка глубины в точке измерения hsp по формуле (12) (символы) и оценка глубины h через среднее в 20-минутных интервалах записи (сплошная линия).

Скачать (37KB)
Метаданные


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».