Композитная модель рассеяния радиоволн СВЧ-диапазона на водной поверхности при экстремальных скоростях ветра

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

На Ветро-волновом канале Большого термостратифицированного бассейна ИПФ РАН проведены эксперименты, направленные на изучение механизмов рассеяния СВЧ-излучения водной поверхностью на ортогональной поляризации в условиях экстремально высоких скоростей ветра. Показано, что удельную эффективную площадь рассеяния (УЭПР) можно представить как результат некогерентного сложения вкладов от обрушающихся гребней волн и от необрушающихся ветровых волн. Эффект выглаживания поверхности воды после прохождения обрушающегося гребня позволил измерить УЭПР области обрушения на ортогональной поляризации, при этом не было выявлено зависимости УЭПР от скорости ветра и угла зондирования. УЭПР на необрушающихся ветровых волнах рассчитана в рамках модели малых уклонов c использованием экспериментально измеренных спектров ветрового волнения. Показано, что УЭПР на ортогональной поляризации монотонно нарастает с ростом скорости ветра, в том числе, и при ураганных условиях. При этом вклад в УЭПР необрушающихся ветровых волн испытывает насыщение при скорости ветра выше 25 м/с. Монотонный рост УЭПР при более высоких скоростях ветра связан с увеличением площади поверхности, занятой обрушениями. Построена композитная модель рассеяния СВЧ-излучения на взволнованной водной поверхности, которая верифицирована на основе сопоставления с данными измерений. Показана возможность построения геофизической модельной функции для условий океана на базе предложенной композитной модели, которая может быть использована при дистанционном измерении скорости ветра в условиях морского шторма и урагана, в том числе, с помощью инструментов космического базирования.

Об авторах

Н. С. Русаков

Федеральный исследовательский центр
Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikitarusakov@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород

Г. А. Байдаков

Федеральный исследовательский центр
Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова Российской академии наук

Email: nikitarusakov@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород

Ю. И. Троицкая

Федеральный исследовательский центр
Институт прикладной физики им. А.В. Гапонова-Грехова Российской академии наук

Email: nikitarusakov@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород

Список литературы

  1. Zhang B., Perrie W. Cross-polarized synthetic aperture radar: a new potential technique for hurricanes // Bulletin of the American Meteorological Society. V. 93. № 4. P. 531–541.
  2. Hwang P.A., Zhang B., Perrie W. Depolarized radar return for breaking wave measurement and hurricane wind retrieval // Geophys. Res. Lett. 2010. V. 37. L01604. 4 pp. https://doi.org/10.1029/2009GL041780
  3. Mouche A., Chapron B., Knaff J., Zhao Y., Zhang B., Combot C. Copolarized and cross-polarized SAR measurements for high-resolution description of major hurricane wind structures: Application to Irma category 5 hurricane // Journal of Geophysical Research: Oceans. V. 124. P. 3905–3922.https://doi.org/10.1029/2019JC015056
  4. Troitskaya Yu., Abramov V., Baidakov G., Ermakova O., Zuikova E., Sergeev D., Ermoshkin A., Kazakov V., Kandaurov A., Rusakov N., Poplavsky E., Vdovin M. Cross-Polarization GMF For High Wind Speed and Surface Stress Retrieval // Journal of Geophysical Research: Oceans. 2018. V. 123. № 8. August 2018, https://doi.org/10.1029/2018JC014090
  5. http://www.ckp-rf.ru/usu/77738/
  6. Ermakov S.A., Dobrokhotov V.A., Sergievskaya I.A., Kapustin I.A. Suppression of Wind Ripples and Microwave Backscattering Due to Turbulence Generated by Breaking Surface Waves // Remote Sensing. 2020. V. 12. № 21. P. 3618.
  7. Воронович А.Г. Приближение малых наклонов в теории рассеяния волн на неровных поверхностях // ЖЭТФ. 1985. Т. 89. № 1 (7). С. 116–125.
  8. Voronovich A.G., Zavorotny V.U. Theoretical Model for Scattering of Radar Signals in Ku- and C-bands from a Rough Sea Surface with Breaking Waves. // Waves in Random Media – WAVE RANDOM MEDIA. 2001. 11. https://doi.org/10.1080/13616670109409784
  9. Voronovich Alexander, Zavorotny Valery. Full-Polarization Modeling of Monostatic and Bistatic Radar Scattering from a Rough Sea Surface // Antennas and Propagation. 2015. IEEE Transactions on. 62. 1362–1371. https://doi.org/10.1109/TAP.2013.2295235
  10. Shira Lynn Broschat, Eric I. Thorsos. An investigation of the small slope approximation for scattering from rough surfaces. Part II. Numerical studies // J. Acoust. Soc. Am. 1997. 101 (5).
  11. Guérin C.-A., Johnson J.T. A Simplified Formulation for Rough Surface Cross-Polarized Backscattering Under the Second-Order Small-Slope Approximation // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. V. 53. № 11. P. 6308–6314. Nov. 2015. https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2440443
  12. Troitskaya Yu.I., Sergeev D.A., Kandaurov A.A., Baidakov G.A., Vdovin M.A., Kazakov V.I. Laboratory and Theoretical Modeling of Air-sea Momentum Transfer under Severe Wind Conditions // J. Geophys. Res. 2012. V. 117. C00J21. 13 p. https://doi.org/10.1029/2011JC007778
  13. Байдаков Г.А., Кандауров А.А., Кузнецова А.М., Сергеев Д.А., Троицкая Ю.И. Натурные исследования особенностей ветрового волнения при малых значениях разгонах // Изв. РАН Серия физическая. 2018. Т. 82. № 11. С. 1569–1573.
  14. Donnelly W.J., Carswell J.R., McIntosh R.E., Chang P.S., Wilkerson J., Marks F., and Black P.G. Revised Ocean Backscatter Models at C and Ku Band under High-wind Conditions // J. Geophys. Res. 1999. V. 104 (C5). P. 11485–11497.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

Скачать (435KB)
3.

Скачать (104KB)
4.

Скачать (64KB)
5.

Скачать (130KB)

© Н.С. Русаков, Г.А. Байдаков, Ю.И. Троицкая, 2023

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».