Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Пути повышения уровня метеорологического обеспечения полетов 10
1.1 Обеспечение полетов 10
1.2 Метеорологическое обеспечение полетов 12
1.3 Особенности взаимодействия метеослужб со службами УВД 16
1.4 Современные MPЛС 17
1.5 Возможности повышения уровня метеорологического обеспечения полетов на основе совершенствования алгоритмов функционирования МРЛС 21
Выводы по первой главе 25
Глава 2. Математические модели структуры осадков 26
2.1 Пространственная структура осадков в виде дождя 26
2.2 Пространственная структура осадков в виде снега и града 32
2.3 Модели отражаемости радиоволн от различных видов осадков 34
2.4 Спектры доплеровских частот отраженных радиосигналов 37
2.5 Поляризационное разнесение как метод анализа микроструктуры гидрометеоров 42
2.6 Особенности рассеяния радиоволн ансамблем метеочастиц. 49
Выводы по второй главе 55
Глава 3. Анализ чувствительности изменения поляризационно-доплеровских параметров МРЛС к изменению характеристик гидрометеоров 56
3.1 Анализ микроструктуры дождя 56
3.2 Исходные данные для моделирования взаимодействия параметров радиолокационных наблюдений 66
3.3 Сравнение теоретических результатов с экспериментальными 71
Выводы по третьей главе 84
Глава 4. Статистические характеристики поляризационно-доплеровских параметров метеорологических РЛС, используемых в АС УВД 85
4.1 Анализ существующих методов для определения интенсивности дождя 85
4.2 Повышение точности определения интенсивности дождя 87
4.3 Результаты измерений в соответствии с предложенным методом измерения интенсивности дождя 92
4.4 Особенности обратного рассеивания при отражении тающим слоем 104
4.5 Примеры реализации алгоритмов анализа тонкой структуры гидрометеоров 132
Выводы по четвертой главе 136
Заключение 138
Список использованной литературы 140
- Возможности повышения уровня метеорологического обеспечения полетов на основе совершенствования алгоритмов функционирования МРЛС
- Поляризационное разнесение как метод анализа микроструктуры гидрометеоров
- Исходные данные для моделирования взаимодействия параметров радиолокационных наблюдений
- Результаты измерений в соответствии с предложенным методом измерения интенсивности дождя
Введение к работе
Современный этап развития мировой гражданской авиации характеризуется увеличением интенсивности воздушного движения, причем эти тенденции носят нарастающий характер. Отсюда постоянно повышаются требования к обеспечению безопасности полетов (БП). Поддержание заданного уровня БП, определенного документами Международной Организации ГА (ИКАО), зависит от очень многих факторов, среди которых одним из главенствующих является фактор метеорологических условий во время выполнения полета воздушного судна (ВС). Неблагоприятные метеорологические условия вызывают, прежде всего, задержку рейсов, т.е. приводят к снижению регулярности полетов и в то же время неблагоприятные метеорологические условия полета в значительной мере влияют на безопасность полетов. Именно метеорологические условия в основном и создают понятие "полеты в особых условиях", к которым относятся: - Полеты в зонах обледенения, грозовой деятельности и сильных ливневых осадков, сильной болтанки, повышенной электрической активности атмосферы, сдвига ветра, пыльной бури.
При возникновении в полете признаков приближения к зоне опасных метеорологических явлений или получении соответствующей информации командир ВС обязан принять меры для обхода опасной зоны, если полет в ожидаемых условиях не разрешен Руководством по летной эксплуатации.
При наличии, например, в районе аэродрома вылета мощно-кучевой и кучево-дождевой облачности, экипаж обязан оценить возможность взлета и определить порядок обхода мощно-кучевой и кучево-дождевой облачности, и зон сильных ливневых осадков. Другими словами, нужна высокая точность получения метеоданных для принятия соответствующих решений, как командиром ВС, так и диспетчером УВД.
Кроме вышесказанного, метеорологические условия могут приводить к "особым случаям" в полете, к которым относят возникновение следующих метеоявлений:
На аэродроме вылета и посадки - гроза, град, сильная болтанка, сильный сдвиг ветра, гололед, сильное обледенение, смерч, ураган, сильная пыльная буря, сильные ливневые осадки; По маршруту полета — гроза, град, сильное обледенение, сильная болтанка. При встрече с опасными метеоявлениями по маршруту полета, командир ВС обязан принять меры для их обхода. При невозможности их обхода путем изменения маршрута или высоты полета, экипаж обязан возвратиться на аэродром вылета или произвести посадку на ближайшем запасном аэродроме.
Все это говорит о том, что к метеоинформации, получаемой экипажем ВС или диспетчером УВД, предъявляются очень высокие требования по точности оценки сложившейся ситуации. Данную оценку на борту ВС получают от бортовой метеорадиолокационной станции, а на земле от авиационных метеостанций (АМС). Следовательно, эти устройства должны обеспечивать своевременное и точное определение сложившейся во время полета метеообстановки.
Неправильная оценка метеообстановки может привести либо к изменению маршрута или к вынужденному прекращению полета, хотя в этом может не быть необходимости. В наиболее тяжелых случаях неправильная оценка метеоусловий полета может привести к авиакатастрофе.
Отсюда очевидно вытекает актуальность научно-практической задачи обеспечения максимальной достоверности и оперативности получаемой от радиолокационных средств метеоинформации. Именно эти вопросы рассматриваются в предлагаемой работе.
Целью диссертационной работы является разработка методов детализации получаемой метеоинформации от авиационных радиолокационных средств для повышения ее достоверности и оперативности и для обеспечения заданного уровня безопасности полетов в АС УВД.
Поставленная цель достигается путем решения следующих основных задач:
Анализ возможных путей совершенствования метеорологического обеспечения полетов на основе применения новых алгоритмов обработки метеорологической информации в метеорологических РЛС (МРЛС), входящих в состав АС УВД.
Определение наиболее адекватных математических моделей структуры выпадающих осадков и моделей отражаемости радиоволн от них для повышения достоверности метеорологической информации, циркулирующей в АС УВД.
Построение статистических моделей отражаемости радиоволн с учетом микроструктуры гидрометеоров в разных стадиях их существования для формирования прогноза изменения метеообстановки на трассе полета ВС.
Разработка алгоритмов обработки метеорологической информации для анализа тонкой структуры метеообразований на основе учета поляризационно-доплеровских параметров МРЛС.
Научная новизна работы состоит в том, что в ней:
Показана возможность повышения уровня метеорологического обеспечения полетов в АС УВД на основе поляризационно-доплеровской обработки метеорологической информации от МРЛС, входящих в состав АС УВД.
Предложены математические модели структуры осадков и отражаемости радиоволн от них для повышения достоверности метеорологической информации, циркулирующей в АС УВД.
Обоснованы статистические модели отражаемости радиоволн от гидрометеоров в разных стадиях их существования для формирования прогноза изменения метеообстановки на трассе полета ВС.
Разработаны алгоритмы обработки метеорологической информации для анализа тонкой структуры метеообразований на основе учета поляризационно-доплеровских параметров МРЛС.
Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты позволяют:
Повысить уровень метеорологического обеспечения полетов в АС УВД, т.е. повысить безопасность полетов на основе учета тонкой структуры метеообразований.
Использовать поляризационно-доплеровские алгоритмы обработки метеорологической информации, существенно повышающих достоверность оценки степени опасности метеообразований при выполнении полетов ВС.
Оценивать различные стадии перехода гидрометеоров из одного состояния в другое, например, процесс таяния и т.д. для формирования прогноза изменения метеообстановки в зоне ответственности данной АС УВД.
На защиту выносятся методы повышения метеорологического обеспечения полетов в АС УВД на основе применения поляризационно-доплеровской обработки поступающей метеорологической информации.
Апробация работы. Основные положения работы докладывались на Международной НТК "Гражданская авиация на современном этапе науки, техники и общества" (2008 г.) и на межкафедральных семинарах в МГТУ ГА (2007-2009 гг.).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 работ в изданиях, входящих в перечень, рекомендованный ВАК для опубликования основных научных результатов диссертационной работы.
Структура и объем диссертации. Работа состоит из Введения, четырех разделов, Заключения и списка цитируемой литературы, насчитывающего 61 наименование. Общий объем диссертации составляет 142 стр., включает 71 рис. и 12 таблиц.
Возможности повышения уровня метеорологического обеспечения полетов на основе совершенствования алгоритмов функционирования МРЛС
Основная идея новых подходов в обработке метеоинформации от МРЛС заключается в использовании поляризационных свойств отраженных сигналов, так как поляризационное состояние отраженной радиоволны зависит от геометрических особенностей отражаемых объектов. Соответственно, частицы снега, града, дождя, тумана и т.д. будут по-разному отражать падающую радиоволну с точки зрения изменения ее поляризационного состояния. Это можно зафиксировать достаточно точно, если изменять поляризационное состояние передаваемой радиоволны. В современных МРЛС, как бортовых, так и наземных такие возможности имеются, о чем говорят материалы раздела 1.4, однако эти возможности с точки зрения построения соответствующих алгоритмов обработки отраженных радиосигналов, не используются на практике [34].
Второй возможностью проведения более тонкого анализа структуры метеоявлений является использование эффекта Доплера, суть которого заключается в изменении частоты сигнала, отраженного от движущегося объекта. Так как скорость падения метеочастиц совершенно различна, например скорость падения снежинок много меньше скорости падения градинок, то это можно использовать для их идентификации в рамках построения соответствующих алгоритмов обработки принимаемых сигналов.
Сочетание этих двух подходов может позволить проводить анализ возникающих метеоявлений с намного более высокой точностью, чем это обеспечивают современные МРЛС. Рассмотрим эти вопросы боле подробно в данном разделе предварительно в плане постановки задачи, а решение самой задачи с точки зрения построения соответствующих алгоритмов рассмотрим в последующих главах.
Гидрометеоры, такие как капли дождя или снежинки, имеют свойство рассеивать падающие электромагнитные волны. МРЛС используют это свойство. Они передают закодированный радиосигнал в дождь и измеряют отраженную энергию. Если код сигнала изменился, информация о гидрометеорах содержится в полученном измененном коде. Сигнал можно кодировать по фазе и поляризации. Изменение этих двух вариаций кода дает информацию относительно скорости, формы, размера, пространственной ориентации и типа гидрометеоров. Изменение поляризации наблюдается МРЛС по дифференциальной отражающей способности Zdn линейному отношению деполяризации Ldr и горизонтальной отражающей способности Z/,. Фазовращение проявляется в скоростном спектре Доплера, который характеризуется средней скоростью Vd и шириной спектра Wj.
Измерения МРЛС чувствительны к изменениям в микроструктуре осадков. Это допускает исследование различных метеорологических процессов, анализируя корреляцию полученных измерений. Например, анализ дождя, как явления, показал сильную взаимосвязь между Ldr и Wd, Это происходит из-за действия турбулентности. Турбулентность вызывает скашивание капель дождя, которое и вызывает поперечную поляризацию. Используя соответствующие значения параметров, которые описывают микроструктуру дождя, моделируются диаграммы рассеяния силы дождя. Соответственно можно решать задачу выявления турбулентности и оценки ее интенсивности, что очень важно с точки зрения обеспечения безопасности полетов.
Распределение размеров осадков может быть описано гамма функцией с тремя параметрами: медиана размера падающих осадков Do, коэффициент дисперсии ju, и коэффициент масштаба No- Традиционно, только один или два параметра получены путем радиолокационных измерений, но использование комбинации Zh Z&, и Wj допускает получение всех трех параметров. Поэтому спектр доплеровских частот может быть откорректирован с учетом влияния турбулентности.
Возможна разработка новой доплер-поляриметрической модели обратного рассеяния для уровня таяния, которая предсказывает конфигурации Zh, Z , Ljr и Vj. По сравнению с существующими моделями в новую модель могут быть введены два новых элемента: соотношение формы и размера и зависимость ориентации тающих снежинок от уровня таяния. Соотношение формы-размера основано на исследованиях корреляции радиолокационных наблюдений на уровне таяния. Алгоритм корреляционной обработки поляризованных сигналов также будет рассмотрен в последующих разделах.
Вернемся к рассмотренным ранее МРЛС. Обыкновенные МРЛС измеряют только одну величину: отраженный сигнал. Хотя сила отраженного сигнала и интенсивность дождя вызваны одним и тем же метеорологическим явлением, связь этих двух величин не очевидна. Информация о статистических свойствах капель дождя должна быть задана, а различное влияние, которое они оказывают на отражающую способность и на интенсивность дождя, должно быть изучено. Дождь -стохастическое явление, поскольку капли дождя имеют различные размеры и формы, и эти пределы широко варьируются. Поэтому, когда МРЛС измеряет только одну величину, то только один параметр статистического распределения дождя может быть получен. Обычные МРЛС не в состоянии достоверно отличить дождь от других типов осадков. Снег и град могут вызвать в МРЛС ошибки, которые сопоставимы с параметрами исследуемого дождя, но будут не обязательно содержать то же самое количество воды. Даже в несильных дождях ошибки в определении интенсивности дождя могут быть получены из-за отражения радиоволн от метеочастиц находящихся на уровне таяния, где, например, снежинки превращаются в капли дождя.
Изменение поляризационного состояния измеряемой радиоволны допускает измерение коэффициента отражения при разных поляризациях. При условии, что эти два отраженных сигнала являются в достаточной степени различными, два параметра статистического распределения дождя могут быть получены; могут быть получены параметры среднего размера падающих частиц и количества осадков, что допускает более точную оценку интенсивности дождя. Использование больше, чем одной поляризации дает преимущество в том, что капли дождя не имеют строго выраженную сферическую форму и таким образом отражают горизонтально поляризованные радиоволны более эффективно, чем вертикально поляризованные. Различие между этими двумя поляризациями дает информацию о форме осадков. Точнее, это свойство дает возможность метеорологу отличить дождь от других типов осадков, потому что форма капель дождя отличается от формы, например, снежинки или градины. Некоторые МРЛС обладают возможностью измерять поперечное поляризованное отражение сигналов; они содержат информацию об ориентации осадков, которая в свою очередь может быть следствием действия турбулентности. Это может также служить идентификатором уровня таяния: неправильная форма частиц в уровне таяния вызывает лучшее поперечное поляризованное отражение. Оценка искажения формы гидрометеоров также может служить основой для построения алгоритма оценки уровня турбулентности.
Падающая капля дождя вызывает изменение частоты отраженных радиосигналов, исходя из которого может быть вычислена скорость падения капель дождя. Когда МРЛС направлен в зенит, доплеровские измерения могут использоваться, чтобы оценить размеры падающих частиц, потому что скорость падения капли дождя связана непосредственно с ее размером. Таким образом, как и в случае применения изменения поляризации, получаемые доплеровские измерения могут улучшить точность определения МРЛС интенсивности дождя [33]. Таким образом, применение поляризационного разнесения и доплеровских методов может существенно улучшить качество получаемой метеорологической информации, влияя на уровень метеорологического обеспечения полетов. Далее будем детально исследовать перечисленные выше методы с точки зрения метеорологического обеспечения полетов.
Поляризационное разнесение как метод анализа микроструктуры гидрометеоров
На рисунках с Wd не принималась во внимание турбулентность, хотя она может вызвать расширение спектра. Турбулентность вызывает скашивание частицы, которое уменьшает Zf/rH вызывает увеличение Ldr, но едва затрагивает Zh. Точные отношения между скашиванием и турбулентностью не известны и таким образом эффект турбулентности на данных рисунках может быть описан приближенно. Полная дисперсия доплеровского распределения частот - это сумма отдельных дисперсий соответствующих переменных. В случае, когда рассматривают только турбулентность и осадки, как измеренную ширину спектра Wd.m, тогда:
Определение эффекта турбулентности является трудной задачей [41]. Однако, если во время скашивания в дожде, вызванного турбулентностью, другие коэффициенты не используются, возможна положительная корреляция между Wd и Ldr- Корреляция между Zdr и Wd тогда будет отрицательной. Ранее не был рассмотрен один важный параметр распределения размеров выпадающей частицы: коэффициент масштабирования No- Среди рассматриваемых наблюдений, только Zh зависит от No. Следовательно, изменение No будет декоррелировано с Z/, из другого наблюдения. Таблица 3.1 обобщает результаты Zh, Zdr Ldrn Wd, от изменений Do, fi, О в, No и Wt [31].
Из Таблицы 3.1 видно, что для определения N0 следует использовать Z/„ а для определения D0 и [Л могут использовать все характеристики отраженного сигнала, поэтому следует выбирать наиболее чувствительные параметры, а это Zdr для D0 и Ldr для \л и т.д. Отсюда будут вытекать соответствующие алгоритмы обработки отраженных сигналов, т.е. для определения (і с максимальной точностью следует найти отражаемость на основной поляризации, затем определить кроссполяризационную составляющую и найти отношение Ldr. Аналогично строим алгоритмы обработки для нахождения других параметров тонкой структуры метеочастиц.
Теоретические сведения, приведенные выше, здесь сравниваются с серией измерений при помощи рассматриваемых диаграмм рассеяния Z)b Zdr, и Wd,m- Параметр Wd,m используется вместо Wj, с целью отличить измеренную ширину доплеровского спектра частот от теоретической. Измерения используются, чтобы ввести простую модель соотношений между турбулентностью и скошено-угловым распределением [53-55].
Метеорологические и экспериментальные условия во время измерений приведены в таблице 3.2. Измерения продолжались в течение приблизительно 1.5 часов. Параллельные измерения датчика дождя указали среднюю интенсивность дождя приблизительно 3 ммч"1. Первоначально измерения были выполнены с МРЛС, направленной перпендикулярно к среднему направлению ветра, чтобы убрать влияние ветра на доплеровский спектр частот. В середине процесса измерений угол азимута МРЛС был изменен к 10 , которые, как будет описано далее, показали влияние турбулентности на скашивание частицы. Рис. 3.13 показывает средние конфигурации высот Ztb Zdr, Ldr, Vd, и Wd, интегрированные более, чем за 42 минуты и 300 метров. На высоте 2000 метров находится область улучшенной отражательной способности; это явление вызвано, тающими снежинками, которые, в конечном счете, превращаются в капли дождя. В этой яркой полосе Wd,m увеличивается постепенно, и Zdr /г показывают максимальные значения. В области дождя ниже яркой полосы Zdr и Z/, больше не показывают существенного изменения с изменением высоты, тогда, как Ldr и Wd,m все еще продолжают меняться. В среднем, Zdr, Ldr, и Wd,m больше в области дождя, чем в области формирования снега, находящейся выше яркой полосы. Отметим, что относительно большие значения Ldr и Wd„t. В дожде Wd,m почти всегда превышает 1 м/с, что больше, чем было бы значение, вызванное только дождем. Это говорит о том, что существуют и другие факторы ВЛИЯНИЯ. Vd не использовался для анализа, потому что искажен горизонтальным ветром.
Рис. 3.14 показывает диаграмму рассеяния при наблюдениях полученных от данных ячейки на высоте 850 метров. Индивидуальные измерения интегрированы более, чем 64 секунды и 300 метров. На вершине каждой обозначен соответствующий корреляционный коэффициент Rxy, вычисленный линейно. Эти вычисления были также выполнены логарифмически, но никакого существенного различия между этими результатами не было выявлено. Z/, и Zdr положительно коррелированны с R — 60 %. В соответствии с таблицей 3.1, положительная корреляция может быть вызвана изменением \L и D0. Так как R составляет только 60 %, изменения No и г5, возможно, вызвали некоторую степень декорреляции. Предположим, ЧТО 0 изменяется, тогда Zdr подвергается меньшему влиянию, чем Ldr из-за меньшего коэффициента чувствительности Zdr- Следовательно, Z/, - больше декоррелирован от Ldr, чем от Zdr. Это действительно так, что и наблюдается: Ldr и Zh не коррелированны вообще. Корреляция между Z/, и Wd,„, является очень маленькой: около -15%. Эта отрицательная корреляция может ожидаться из-за изменений D0. Если \i изменяется, положительная корреляция закончилась бы, и турбулентность не привела бы ни к какой корреляции вообще. Рассматривая этот маленький коэффициент корреляции, можно сделать вывод, что все переменные, возможно, изменялись одновременно. Коэффициент корреляции Ldr и Wd,m составляет приблизительно 64%. Из-за изменений Do предполагался бы отрицательный коэффициент корреляции, в то время как изменения jLt вызовут положительную корреляцию. Однако, так как значение Wd,m больше, чем могло быть вызвано размерами падающих частиц, изменения \L не достаточны, чтобы объяснить наблюдаемую корреляцию, поэтому турбулентность нужно рассмотреть, как главную и часто встречающуюся причину. Ldr и Zdr строго не коррелированны. Изменение Ди/і привело бы к положительной корреляции, а изменение только о"5 к отрицательной. Когда все параметры изменяются одновременно, может наблюдаться маленький коэффициент корреляции. То же самое относится для корреляции между Ldr и Wd,m . изменение (I привело бы к положительной корреляции, в то время как изменение Do привело бы и к отрицательной корреляции для Z O.5 децибел, и может поэтому привести к маленькому коэффициенту корреляции. Турбулентность также декоррелирует Zdr и Wd,m: в то время как увеличивается ширина доплеровского распределения частот, Zdr уменьшается из-за скашивания.
Исходные данные для моделирования взаимодействия параметров радиолокационных наблюдений
Когда используются МРЛС с одним параметром, чтобы получить интенсивность дождя R, применяют закон мощности, который связывает взвешенную отражающую способность ZcR: в которой а и /3 - константы, которые зависят от распределения размеров выпадающей частицы. Зависимость поляризации отраженных радиоволн от формы частицы не используется в этом случае. Обычно, ее и jS получены из статистики, собранной за долгое время, в то время как их мгновенные значения могут отличаться от случая к случаю, и от места к месту. Z и R чувствительны к распределению размеров выпадающей частицы, и поэтому отношения Z-R зависят от типа дождя. Известны три зависимости для разных Z от R от типов дождя [39,40]:
Приведенные соотношения учитывают обратное рассеяние Рэлея каплями дождя. Уравнение формы 4.1 предполагает постоянными No и д; D0 — меняющийся параметр. Однако, как показано в главе 3, No может изменяться на несколько децибел. Из-за преобладания больших выпадений осадков в конвективных типах дождей отражательная способность, возможно, может увеличиваться приблизительно на 2 децибела, в то время как в теплом фронтальном дожде относительно большое количество маленьких осадков может привести к уменьшению отражающей способности на 3-4 децибела. Конечно, простое решение состояло бы в том, чтобы использовать различные значения а и /5 для каждого типа дождя, но это также потребует отдельной процедуры для того, чтобы распознать тип дождя, и следовательно требовался бы другой тип МРЛС. МРЛС, использующие единственный параметр, не в состоянии идентифицировать типы гидрометеоров, и поэтому вероятны неверные истолкования отражений градом и тающим снегом, которые могут привести к переоценке интенсивности дождя больше, чем на 5 децибел. Концентрация капель дождя может быть меньше, чем предсказанная распределением Маршалла-Палмера, когда происходят сильные нисходящие потоки. Связанное с этим уменьшение в отражательной способности может быть порядка 5 децибел.
Существенный источник ошибок - предположение о постоянстве No и /х. С появлением МРЛС, использующего множественные параметры может быть увеличена точность полученной информации об интенсивности дождя, потому что может быть оценено больше параметров распределения размеров падающих частиц. Можно получить No и D0 распределения размеров падающих частиц при \i = 0 и вычислить интенсивность дождя. Используя три параметра доплеровского распределения частот соответствующих минимальной, средней и максимальной скоростей падения капель дождя, можно определить интенсивность, но этот метод связан с сильными осадками и поэтому может использоваться только во время больших по интенсивности дождей. Возможен метод аппроксимации кривой во время подобных экспериментов, чтобы получить N0 и Do методом наилучшего приближения теоретического к измеренному спектру Доплера. Оба указанных метода очень чувствительны к вертикальной скорости ветра. Поэтому они малопригодны в конвективных штормах. Чтобы преодолеть зависимость от средней скорости ветра, используется дисперсия доплеровского распределения частот для охарактеризования распределения размеров падающих частиц. Вертикальная воздушная скорость может быть измерена непосредственно ветряными профилировщиками. Сильный толчок к использованию мультипараметрических МРЛС дало использование ортогональной поляризации для того, чтобы измерять характеристики осадков: объединение дифференциальной отражающей способности с горизонтальной отражающей способностью значительно увеличивает точность измерений параметров дождя. Было предложено использовать дифференциальный сдвиг фазы распространения KDP для улучшения оценки распределения размеров падающих частиц. Эта величина определена как различие между сдвигами фазы распространения при горизонтальной и вертикальной поляризации радиоволны. Комбинируя KDP с Z/, и Zdn можно получить три параметра распределения размеров падающих частиц, но метод налагает большие требования на точность измеренного дифференциального сдвига фазы (который может быть достигнут после долгого времени наблюдения и интегрирования). Для оперативных МРЛС с достаточной пространственной разрешающей способностью отношение Z-R может быть заменено на Zh-KDP отношение, чтобы улучшить оценки дождя и различить дождь с градом.
Рассмотрим альтернативный метод для получения трех параметров распределения размеров падающих частиц [30]. Комбинация Zdr и Wd используется, чтобы получить /х. D0 получаем из Zdr и на последнем шаге используется Zh, чтобы получить N0.
В главе 2 показано, что Zh и Z r были связаны с распределением падающих осадков как в которых р(д) является независимой функцией плотности вероятности ориентации частицы. ЭПР ohh (D, S) и ovv (D, 5) отдельных осадков получены из теории Рэлея. Параметр Zdr независим от N0; когда ps (Ь) и fi известны, измерение Zdr непосредственно приводит к DQ. Полученный DQ включен в уравнение (4.5), чтобы получить No из измеренного Z/,. Наконец, No и D0 используются, чтобы вычислить интенсивность дождя. Zf, - Zdr метод для параметризации распределения размеров падающих частиц принимает постоянный /х и известную ориентацию частицы. Однако, обе характеристики могут изменяться во время выпадения осадков, таким образом влияя на точность полученной МРЛС интенсивности дождя. Чтобы упростить учет влияния эффекта изменения [І на полученную интенсивность дождя, частицы по форме принимают в виде сфер: Значения Z и R получены из соотношения котором R был введен в главе 3 (уравнение 3.7). После того, как D0 получен из Zdr при некоторых постоянных значениях (і, уравнение (4.8) может использоваться, чтобы получить R из измеренного Z. Чтобы оценить среднеквадратическое отклонение Z/R, нужно знать диапазон изменений значений [і. Обычно основные значения, [X лежат между 0 и 5, хотя возможны и отрицательные значения. Рис. 4.1 показывает относительную погрешность, определенную как среднеквадратическое отклонение, нормализованное к среднему, Z/R как функция отражающей способности, которая соответствует отношению Z-R распределения Маршалл-Палмера, а Z=200R1-6. Диапазон изменения \i установлен в [-2,6] или [0, 6]. В первом случае ошибка изменяется между 35-55 %, в то время как во втором ограничена 15-20 %. Ясно, что, когда значение \х, получено, точность измерения интенсивности дождя значительно увеличивается.
В главе 3, Рис. 3.11, изменение Zdr представлено в зависимости от изменений Wd для /л, изменяющегося между 0 и 6. При достаточной точности комбинированное измерение Zdr и Wd может быть преобразовано в значение \L Точность зависит от нескольких коэффициентов, связанных с используемой моделью дождя и с его статистической природой. Связанная с моделью коэффициентов точность может быть подвергнута изменениям выбором максимального диаметра.
Dmax относится к Wd так же, как Zdn турбулентность непосредственно относится к Wd, как и вызванное влиянием турбулентности скошенность Zdr. Как ранее упоминалось, влияние Dmax является незначительным пока Dmax/Do 2.5. Это условие часто удовлетворяется, потому что DQ 2 ММ и Dmax — 8 мм. Также вероятно, что Dmax увеличивается, когда D0 увеличивается, таким образом уменьшая вероятность Dmax/Do 2.5.
Результаты измерений в соответствии с предложенным методом измерения интенсивности дождя
Чтобы проверить метод распределения измерений размеров выпадающей частицы, полученные МРЛС интенсивности дождя сравнивались с данными датчика дождя [59-61]. Рис. 4.11 показывает конфигурации измерений. МРЛС расположен на здании 100 м. высотой, а датчик дождя позиционировался на расстоянии приблизительно 800 м от МРЛС местоположения. В первой части измерений среднее направление ветра перпендикулярно углу азимута радиолокационного луча; во второй -радиолокационный луч немного сдвинут. Датчик дождя измеряет дождь в одном месте. Радиолокационные данные интегрировались более, чем 1500 метров прежде, чем интенсивность дождя будет рассчитана. Первая ячейка диапазона радиолокационного луча, используемая для анализа, расположена на высоте 475 метров, последняя на высоте 1225 метра. Средняя высота составляла 850 метров.
Первоначально данные датчика дождя рассчитывались через 10 секунд. Чтобы соответствовать времени интеграции данных датчика дождя с данными от МРЛС, использовались 6 примеров; усредненное значение 64 секунд данных датчика дождя оценено посредством линейной интерполяции данных по 60 секундам. Из-за различных позиций МРЛС и датчика дождя, ошибка времени, полученная от определенной МРЛС интенсивности дождя и результатов датчика дождя не должна точно соответствовать; поэтому регистрация датчиком интенсивного дождя может отличаться от регистрации интенсивности радиосигналом.
Данные были поправлены с учетом этой задержки. Рис. 4.12 показывает временную зависимость интенсивности дождя. Полученная МРЛС интенсивность дождя вычислена двумя способами: 1) только Zdr, используя д = 0, и 2) Wd и Zdn используя, также изменения /і. Датчик дождя не регистрировал должным образом между 45 и 60 минутами. Это - тот же самый интервал времени, который исключен в анализе предыдущих разделов, из-за риска смещения статистики при большом Zdr. Можно утверждать, что большой максимум Zdr во- время этого интервала был вызван гидрометеорами, имевшими другой характер, нежели капли дождя.
Долгосрочные усредненные данные датчика дождя были преобразованы в отражающую способность с использованием отношения Маршалл-Палмера и по сравнению с долгосрочной усредненной взвешенной отражательной способностью МРЛС; было найдено различие в 0.5 децибел. В первой части измерения временная корреляция между данными датчика дождя и данными МРЛС хорошая: все максимумы совпадают. Во второй половине измерения, после вращения антенн, данные датчика дождя немного запаздывают, т.к. луч МРЛС вращался далеко от датчика дождя. Интенсивность дождя, которая получена от Zdr и Wd, названа Rwdzdr- При выполнении полетов очень важно прогнозировать изменение метеообстановки как на маршруте, так и в зоне аэропорта, поэтому желательно отслеживать динамику поведения гидрометеоров во времени. Для такого отслеживания важно уметь определять характеристики процесса таяния гидрометеоров, когда метеочастица переходит из одного состояния в другое. Ниже показывается, что с помощью поляризационно-доплеровских параметров отраженных радиолокационных сигналов можно анализировать процесс таяния метеочастиц и таким образом осуществлять прогнозирование изменения метеообстановки [37-39].
Выпадения капель дождя - это следствие таяния снежинок. Во время падения в дождевых облаках, сухие снежинки пересекают 0С изотерму и начинают таять. Область, в которой они тают, называют тающим уровнем, а отражающую способность, которую они вызывают, называют - яркая полоса. Доплеровские методики и методики использования поляризации помогают наблюдать изменяющиеся свойства тающих снежинок.
Рис. 4.14 показывает типичную конфигурацию высоты Z/„ Zdr, Ldr, Wd и Vd в уровне таяния. Угол возвышения антенн был установлен в 30 , допускающий комбинацию измерений поляризации и доплеровских измерений. 0С изотерма была расположена на высоте приблизительно 2200 метров.
От начала таяния Z/, увеличивается, пока не достигнет максимума приблизительно 15 децибел относительно его значения перед началом таяния. Концентрация снежинок в радиолокационном объеме уменьшается во время таяния. В верхней половине уровня таяния водность -доминирующий элемент в процессе рассеяния и, следовательно, увеличивается отражательная способность. Однако в более низкой части уровня таяния, где большая часть снега расплавлена, концентрация частиц доминирует, приводя к уменьшению отражающей способности.
Конфигурация высоты Zdr является несколько отличной от Zh. Zdr увеличивается также во время таяния, но его максимум сдвинут относительно максимума Z/;. Zdr является малым до более низкой половины уровня таяния, где он показывает внезапный максимум приблизительно 1 децибел относительно его значений в области снега. Под тающим уровнем Zdr имеет более или менее устойчивые значения приблизительно около 0.5 децибел. Параметр Zdr чувствителен к форме и ориентации отражающих частиц. Максимальное значение Zdr внизу уровня таяния указывает на приплюснутость среднего значения высоты частиц. Малый Zdr указывает, что в верхней части уровня таяния частица имеет сферическую форму. Однако это не обязательно подразумевает, что тающие снежинки являются сферическими: они могут также быть неправильными по форме и беспорядочно ориентированными структурами.
Конфигурация высоты Ldr подобна конфигурации Zdr. Однако, радиолокационные измерения с высокой угловой разрешающей способностью показали, что максимумы Zdr и Ldr не обязательно совпадают: максимальное значение Ldr выше Zdr. Этот сдвиг может быть объяснен движением тающих частиц, к которому у Zdr и Ldr различная степень чувствительности.
Разброс скоростей падения сухих снежинок является небольшим: наблюдалось маленькое значение Wd. Во время таяния скорости падения отдельных частиц увеличиваются и, в конечном счете, достигают значения скорости падения получающихся капель дождя. Статистическое распределение скоростей падения капель дождя больше, чем для снежинок и это увеличивает Wd во время таяния. В начале таяния Wd уменьшается приблизительно до 0.3 м/с прежде, чем начать увеличиваться. Это можно объяснить, полагая, что в верхней части уровня таяния маленькие снежинки расплавлены сильнее больших. Когда маленькая снежинка тает в маленькую каплю дождя, она может достигнуть приблизительно той же самой скорости падения, как и большая снежинка. Следовательно, сужение скоростного спектра происходит в верхней части уровня таяния и соответственно уменьшается Wd. Измеренная конфигурация высоты Vd не является репрезентативной для вовлеченных гидрометеоров. Это было главным образом вызвано ветром, потому что измерение было сделано с 30 углами возвышения. Увеличение Vd в уровне таяния могло указать нижнее перемещение.
