Лазерные методы определения параметров и пространственной структуры турбулентных ветровых полей тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.05 ВАК РФ

На правах рукописи

004609180

Фалиц Андрей Вячеславович

ЛАЗЕРНЫЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ И ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ ТУРБУЛЕНТНЫХ ВЕТРОВЫХ ПОЛЕЙ

Специальность 01.04.05 - «Оптика»

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Томск-2010

1 АПР 2Э?0

004600180

Работа выполнена в Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева Сибирского отделения Российской академии паук

Научный руководитель: доктор физико-математических паук-

Банах Виктор Арсептьевич

Официальные оппоненты: доктор физико-математических паук, профессор

Крсков Георгий Михайлович

доктор физико-математических наук, профессор Якубоз Владимир Петрович

Ведущая организация: Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН

Защита состоится 16 апреля 2010 г. в 14 ч 30 мин на заседании диссертационного совета Д 003.029.01 в Институте оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН по адресу: 634021, г. Томск, пл. Академика Зуева, д. 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института оптики атмосферы им В.Е. Зуева СО РАН

А вторсферат разослан 15 марта 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор физико-математических наук

В.В. Веретенников

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования

Измерения скорости ветра и температуры при исследованиях атмосферной турбулентности, как правило, осуществляются с использованием прямых датчиков или акустических анемометров, устанавливаемых на метеорологических мачтах. Большой вклад в изучение турбулентности приземного и нижнего пограничного слоя атмосферы внесен сотрудниками Института физики атмосферы РАН (A.C. Гурвич, JI.P. Цванг и др.) и НПО «Тайфун» (Н.Л. Вызова, В.Н. Иванов и др.). Исследования турбулентности свободной атмосферы выполнялись с помощью измерений прямыми датчиками с борта самолета сотрудниками ИФА РАН и Центральной аэрологической обсерватории (JT.P. Цванг, Г.Н. Шур и др.).

В то же время представляется очевидным, что перспективой развития средств получения информации о динамике турбулентного поля ветра является использование радиофизических методов, обеспечивающих дистанционность и оперативность измерений и имеющих меньше ограничений на пространственное и временное разрешение получаемых данных, чем измерения с помощью традиционных датчиков. К радиофизическим средствам исследования динамики атмосферы относятся содары, радары и лидары. Из них для дистанционного измерения параметров ветровой турбулентности нижней тропосферы, что важно не только для понимания процессов обмена в пограничном слое, но и в прикладном аспекте (безопасность полетов самолетов, диффузия атмосферных примесей и т.п.), наиболее подходят доплеровские лидары.

Доплеровские лидары в настоящее время находят все более широкое применение для измерения скорости ветра и изучения динамики ветровых структур в атмосфере и исследования атмосферной турбулентности. Существуют проекты использования доплеровских лидаров для измерения глобального распределения скорости и направления ветра на земном шаре из космоса. При этом важно знать возможности и точность лидарного измерения ветра и параметров ветровой турбулентности в атмосфере. Дело в том, что, в отличие от измерений с помощью точечных датчиков, лидарные измерения ветра осуществляются в некотором пространственном объеме и здесь неизбежно возникают вопросы учета пространственного усреднения по объему зондирования, которое во многом определяется не только характеристиками рефракционной и ветровой турбулентности, но и техническими характеристиками лидаров, значительно различающимися для разных доплеровских систем. И эти вопросы, особенно в части методов оценки параметров турбулентности из ветровых лидарных данных, к моменту начала работы над диссертацией были разработаны не в полной мере.

В этой связи в диссертации ставится задача теоретических на базе численного моделирования исследований возможностей определения параметров ветровой атмосферной турбулентности из лидарных измерений скорости ветра и экспериментальной апробации методов оценки турбулентных характеристик из ветровых данных двух существенно различающихся по техническим характеристикам 2 мкм и 10,6 мкм лидарных систем.

Многочисленные экспериментальные исследования в моделируемых турбулентных потоках и в атмосфере показывают, что в турбулентных течениях наряду со случайными движениями могут присутствовать и организованные квазидетерминированные структуры в виде вихрей. Эти неслучайные (когерентные) вихри в турбулентном потоке могут образовываться за счет энергии потока при его опрокидывании и затем разрушаться, переходя в хаотическое движение, а могут быть диссипативными и, наоборот, потреблять для своего существования энергию хаотических движений в потоке.

Наряду с изучением когерентных структур поля скоростей в атмосфере большой практический интерес представляет исследование вихревых структур техногенного происхождения, например, спутных самолетных вихрей, возникающих за крыльями самолета, или ветровых сдвигов, вызываемых лопастями ветровых электростанций. Исследование самолетных вихрей важно как с целью снижения аварийности авиаполетов, так и повышения пропускной способности взлетно-посадочных полос в аэропортах. Однако в этих целях требуется разработка дистанционных методов, позволяющих осуществлять оперативную визуализацию вихрей, что затруднительно сделать с помощью доплеровских лидаров, требующих сканирования для получения пространственно распределенной информации. В этой связи в диссертации ставится задача разработки методических основ атмосферной PIV (particle imaging veloci-metry) технологии, позволяющей визуализировать 2-D поля скоростей путем корреляционного сравнения когерентных изображений подсвечиваемого лазером атмосферного слоя.

Таким образом, целью диссертационной работы является разработка и развитие лазерных методов определения параметров и пространственной структуры турбулентных ветровых полей.

Для достижения цели работы были сформулированы следующие задачи:

- разработка метода оценивания параметров ветровой турбулентности из измерений скорости ветра когерентными доплеровскими лидарами, имеющими низкое пространственное разрешение;

- разработка метода оценивания параметров ветровой турбулентности из данных импульсного сканирующего в вертикальной плоскости доплеровского лидара по поперечной структурной функции скорости ветра;

- разработка метода корреляционного сравнения когерентных изображений рассеивающего слоя, регистрируемых в разные моменты времени;

- исследование возможностей визуализации 2-D поля скоростей в атмосфере по корреляции когерентных изображений подсвечиваемого лазером атмосферного слоя.

Научная новизна результатов

В диссертации представлены новые результаты теоретических на базе численного моделирования исследований возможностей определения параметров ветровой атмосферной турбулентности из лидарных измерений скорости ветра и экспериментальной апробации разработанных автором новых методов оценивания турбулентных характеристик из ветровых данных двух существенно различающихся по техническим характеристикам 2 мкм и 10,6 мкм когерентных

доплеровских лидарных систем. Впервые выполнены численные исследования эффективности применения PIV технологии для визуализации 2-D поля скоростей в атмосфере путем корреляционного сравнения когерентных изображений подсвечиваемого лазером атмосферного слоя.

Перечень основных новых результатов диссертации сводится к следующему.

1. Предложен и апробирован на экспериментальных данных импульсного когерентного доплеровского 2 мкм лидара метод определения параметров турбулентности из поперечной структурной функции флуктуаций лидарных оценок радиальной скорости ветра.

2. Предложен и верифицирован в компьютерных экспериментах и на данных лидарных атмосферных измерений модифицированный метод параметрической подгонки продольных структурных функций для оценивания параметров мелкомасштабной ветровой турбулентности из измерений скорости ветра когерентными импульсными доплеровскими лидарами с длиной импульса и пространственным разрешением в несколько сот метров.

3. Из сравнения экспериментальных пространственных спектров скорости ветра, полученных из данных радара с синтезированной апертурой (РСА) по ветровому морскому волнению, со спектрами, рассчитанными из данных моделирования, установлено, что наблюдаемая в радарных спектрах в области низких пространственных частот за пределами инерционного интервала турбулентности степенная зависимость, близкая к «—5/3», обусловлена горизонтальным ветровым сдвигом.

4. Разработан метод и определены значения дисперсии скорости ветра, интегрального продольного масштаба и скорости диссипации турбулентной энергии вблизи морской поверхности из данных РСА. Показано, что оценки скорости диссипации, полученные из данных РСА и одновременных ветровых измерений лидарной системой WIND, проведенных примерно в том же районе Средиземного моря, имеют близкие значения.

5. Разработан алгоритм корреляционного сравнения когерентных изображений рассеивающего атмосферного слоя по крупномасштабной структуре не-однородностей интенсивности.

6. Проведен анализ возможности визуализации 2-D поля скоростей в атмосфере по корреляции когерентных изображений подсвечиваемой лазерным излучением области атмосферного рассеивающего слоя. Определены условия, при которых визуализация 2-D поля скоростей по корреляции когерентных изображений возможна.

7. Предложен способ количественной оценки усредненного по пятну подсвета поперечного вектора скорости движения увлекаемых ветром рассеивающих частиц в слое.

8. Установлено, что предложенный метод определения усредненного по объему рассеяния поперечного ветра, так же как и метод визуализации двумерного поля ветра в атмосфере, являются информативными, если в изображении рассеивающего слоя содержатся области низкой интенсивности.

На защиту выносятся следующие положения.

1. Модифицированный метод параметрической подгонки продольных структурных функций скорости ветра позволяет оценивать параметры мелкомасштабной ветровой турбулентности из лидарных данных с большой протяженностью зондируемого объема и низким пространственным разрешением с относительной погрешностью, не превышающей нескольких десятков процентов при отношениях сигнал-шум лидарного сигнала больше двух. Работоспособность метода подтверждается близостью оценок скорости диссипации турбулентной энергии, полученных этим методом из измерений скорости ветра лидаром WIND с большим объемом зондирования, и из независимых радарных ветровых измерений.

2. При измерениях ветра импульсным сканирующим в вертикальной плоскости когерентным доплеровским лидаром использование поперечной структурной функции флуктуаций лидарных оценок скорости ветра для определения параметров ветровой турбулентности позволяет получать лучшее пространственное разрешение и более высокую точность восстановления высотных профилей параметров турбулентности, чем при использовании продольной структурной функции.

3. Основанный на выделении крупномасштабной структуры неоднородно-стей интенсивности способ корреляционной обработки когерентных изображений подсвечиваемой лазером области атмосферного рассеивающего слоя позволяет визуализировать 2-D распределение поля скоростей организованного движения в атмосфере, если скорости организованного движения превышают скорость турбулентной диффузии рассеивающих частиц, а интенсивность турбулентности в области организованного движения выше, чем на трассе зондирования.

4. Корреляционное сравнение крупномасштабной структуры неоднородно-стей интенсивности когерентных изображений рассеивающего атмосферного слоя позволяет получать количественную оценку осредненного по объему рассеяния вектора перпендикулярной к подсвечивающему лазерному пучку компоненты скорости ветра.

Научная значимость результатов диссертации заключается в том, что предложены новые методы определения параметров атмосферной турбулентности из ветровых лидарных данных, расширяющие возможности дистанционного лазерного зондирования атмосферы и имеющие определенные преимущества перед известными.

Разработана научная технология сопоставления информации о случайных ветровых полях, получаемой различными радиофизическими средствами дистанционного зондирования - лидарами и радарами, учитывающая различное пространственное разрешение измеряемых данных и неоднородность случайных полей ветра. Предложена и методически обоснована в компьютерном моделировании атмосферная PIV-технология, позволяющая осуществлять оперативную визуализацию структуры двумерных ветровых полей и областей повышенной турбулентности.

Тематика диссертационной работы включена в планы научно-исследовательской работы Института оптики атмосферы СО РАН по базовым

бюджетным проектам «Волновые процессы при взаимодействии лазерного излучения с компонентами атмосферы» (номер государственной регистрации 0120.0 406064), «Волновые взаимодействия в атмосферной оптике» (номер государственной регистрации 01.2.007 04740), а также направлена на выполнение междисциплинарного интеграционного проекта СО РАН № 63 (2006-2008 гг.), проектов РФФИ 03-05-64194, 06-05-64445, 06-05-96951-р_офи, 08-08-00315, 09-05-00054.

Практическая значимость диссертационной работы подтверждается тем, что разработаны и реализованы алгоритмы обработки ветровых данных реальных 2 мкм и 10,6 мкм когерентных доплеровских лидарных систем и РСА на спутнике ERS-2 на длине волны 21 см, позволяющие получать оценки параметров атмосферной ветровой турбулентности. Разработаны и реализованы алгоритмы визуализации 2-D ветровых полей по корреляции изображений подсвечиваемого лазером атмосферного рассеивающего слоя, позволяющие минимизировать влияние шумовой спекл-составляющей когерентных изображений. Разработанные алгоритмы использованы в Институте физики атмосферы Немецкого авиакосмического центра (DLR, г. Оберпфаффенхофен) и при выполнении контракта с Корпоративным исследовательским центром Европейской авиакосмической оборонной корпорации (EADS, г. Мюнхен).

Достоверность результатов диссертации обеспечивается учетом при разработке компьютерных моделей лидарных сигналов всех известных атмосферных факторов и использованием при моделировании оцифрованных реальных лазерных импульсов; совпадением полученных в диссертации новых формул и соотношений, используемых при моделировании, в частных случаях с уже известными; замкнутыми численными экспериментами, результатом которых является восстановление по разработанным в диссертации алгоритмам исходных параметров и моделей; близостью значений турбулентных параметров, восстанавливаемых из ветровых лидарных данных различными способами.

Апробация работы

Материалы диссертации в полном объеме опубликованы в научной печати, в том числе 8 статей опубликовано в научных журналах, включенных в перечень ВАК.

Основные результаты диссертационной работы докладывались на X, XI, XII, XIII, XIV и XVI Международных симпозиумах «Atmospheric and oceanic optics. Atmospheric physics» (г. Томск, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2009 гг.); SPIE Europe International Symposium Remote Sensing (2003 - Barselona, Spain; 2005 - Brugge, Belgium; 2006 - Stockholm, Sweden); XXI Всероссийской научной конференции «Распространение радиоволн» (г. Йошкар-Ола, 2005); 13-th, 15-th Coherent Laser Radar Conference (2005 - Kamakuru, Japan; 2009 - Toulouse, France); XVII International Symposium on Gas Flow and Chemical Lasers & High Power Lasers (Portugal, Lissabon, 2008); IV молодежной конференции «Материаловедение, технологии и экология в 3-м тысячелетии» (г. Томск, 2009).

Основные положения диссертации обсуждались на научных семинарах лаборатории распространения волн Института оптики атмосферы СО РАН (20032009 гг.).

Личный вклад автора определяется созданием компьютерных программ, на основе которых проводилось численное моделирование в диссертации; разработкой алгоритмов оценки параметров турбулентности из ветровых данных лидара с зондирующим импульсом большой протяженности; проведением обработки «сырых» радарных и лидарных данных и сопоставлением их с результатами моделирования. При построении моделей визуализации ветровых полей по рассеянному излучению автор участвовал в постановке задачи, им разработан алгоритм выделения информативной крупномасштабной структуры интенсивности когерентных изображений из шумового спекл-фона. Предложен способ получения количественной оценки вектора поперечной к лазерному пучку скорости по корреляции изображений рассеивающего атмосферного слоя.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения. Содержит 151 страницу текста, 55 рисунков, 1 таблицу, список литературы из 178 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении дана общая характеристика работы, обосновывается актуальность темы исследования и формулируются цель и задачи представляемой работы. Приводятся новые результаты, полученные в диссертации, и положения, выносимые на защиту. Определяется научная и практическая значимость и достоверность результатов диссертации, а также личный вклад автора.

В главе 1 «Измерение скоростей в газовых потоках по рассеянному оптическому излучению» рассмотрены принципы измерения скорости, основанные на доплеровском смещении частоты рассеянного излучения и на корреляционном анализе изображений рассеивающих частиц или спекл-полей, возникающих вследствие рассеяния на частицах когерентного излучения.

В п. 1.1 рассмотрена типичная оптическая схема импульсного когерентного доплеровского лидара, и показано, как в результате гетеродинирования из спектра мощности рассеянного в атмосфере зондирующего импульса осуществляется оценка усредненной по объему зондирования скорости движения увлекаемых ветром рассеивающих аэрозольных частиц.

В п. 1.2 рассмотрены оптические методы измерения скорости, основанные на регистрации изображения. Предлагается схема атмосферного варианта PIV для визуализации спутных вихрей, возникающих за крыльями самолета (рис. 1). Основным элементом рассматриваемой установки является источник лазерного излучения, с помощью которого генерируется последовательность сдвоенных импульсов. Рассеянное излучение собирается приемным телескопом, в котором с помощью видеокамеры регистрируются последовательности сдвоенных изображений. Далее на основе попарной корреляционной обработки получаемых, изображений строится поле скоростей в поперечной подсвечивающему пучку плоскости.

В главе 2 «Моделирование доплеровского лидарного сигнала и когерентных изображений рассеивающего слоя атмосферы» описываются численные схемы, позволяющие осуществлять моделирование работы лидара и моделирование получения изображений подсвечиваемой лазером области.

Рис. 1. Схема предлагаемой в диссертации установки визуализации двумерного распределения скоростей в атмосфере

В п. 2.1 представлен способ моделирования лидарного сигнала, включающий всю совокупность факторов, определяющих доплеровский эхо-сигнал: процесс аэрозольного рассеяния лазерного импульса, ветровой снос, турбулентные флуктуации радиальной скорости. Моделирование осуществляется на основе выражения для комплексной функции 2(тТ,), где Т5 - время снятия отсчетов комплексного сигнала, т = 1,2,3, ...

Регистрируемый лидаром сигнал в момент времени тТу рассматривается как сумма вкладов от слоев, на

которые разбивается зондирующий импульс, распространяющийся в атмосфере, и шума:

2(тТ3) =

¡2 ¿РДАр*)' ,4тг

-]Га(к + т)Р>р,2(Арк)х

х ехр<{ -]—тТ3Уг(Ар(к + т)) [> +

1

(1)

где Ар - толщина слоя, амплитуда рассеяния а(к) и шумовая составляющая п„, задаются как независимые комплексные случайные числа с действительными и мнимыми частями, распределенными по гауссовому закону с нулевым средним и единичной дисперсией, X - длина волны, Уг - случайные значения радиальной компоненты скорости ветра, соответствующие выбранному слою, параметр, характеризующий отношение сигнал-шум, 5 - среднее значение мощности сигнала, Ы= (| п2 \ ) - средняя мощность шума. Функция Рр(Арк) задается формой зондирующего импульса.

Случайная комплексная величина, характеризующая рассеянное поле от к -того слоя представляет собой суперпозицию рассеянных полей от всех частиц в слое

а{к)= £А,ехр(ф;),

(2)

где А-, и <р; - случайная амплитуда и фаза рассеянного отдельной частицей оптического поля.

Из последовательности 2{тТх) методом автокорреляционной функции можно оценить радиальную скорость как

4пТ

1 м

где В,. (Т,;) =-V 2(1Т )2" ((1 + 1)Т )-- несмещенная оценка корреляционной

М -1

функции с временным сдвигом Т3.

Выделение доплеровской частоты из последовательности доплеровского

сигнала возможно в пределах частоты Найквиста = —^ и с учетом соотно-

27^

шения Доплера, оценку скорости из сигнала можно осуществить в пределах интервала [—Л. / (47;), X / (47)].

В п. 2.2 описывается способ моделирования турбулентного поля ветра в атмосфере.

Случайные реализации скорости ветра моделируются для кармановской модели турбулентности, для которой одномерный пространственный спектр флуктуации продольной (радиальной) компоненты скорости ветра запи-

сываются в виде следующего выражения

w,{K)=

2 avLv

[l + (8,43L^)2

(4)

В выражении (4) дисперсия скорости ветра агу и внешний масштаб турбулентности Ьу определяют скорость диссипации турбулентной энергии г:

1,887 (Уу

L

(5)

где С

ж

а

s х"

постоянная Колмогорова.

0.2 0,4 0,6 0,8

У, МКМ

Рис. 2. Пример моделирования 2-0 турбулентных флуктуации

Наряду с моделированием одномерных реализаций скорости ветра, использовавшихся для генерации последовательности комплексного сигнала в работе осуществлялось моделирование двумерных случайных полей скорости ветра. Для этого использовались выражения для двумерного карма-новского спектра турбулентных флук-туаций скорости и двумерное преобразование Фурье.

На рис. 2 представлен результат такого моделирования в квадратной области размерами 1 км х 1 км при дисперсии флуктуации скорости ветра,

скорости ветра

равной 1 м2/с2, и внешнем масштабе турбулентности Ьу = 40 м.

В п. 2.3. рассматривается структурная функция флуктуаций доплеровской оценки скорости

ОЛг) = ([^(л + Г)- = 0» + Ле(г), (6)

где КДг) = К, (г)- < Ул(г) > - флуктуации доплеровской оценки скорости, г, — расстояния вдоль оси зондирующего пучка. Структурная функция доплеровской оценки скорости (6) использовалась для тестирования программы моделирования доплеровских оценок скорости ветра У(1.

В (6) 0а(г) = (\уа(1{ + г)-уа(г)^ - пространственная структурная функция

флуктуаций усредненной по зондируемому объему радиальной скорости ветра, УЛг) = Уа(г)-(Уа{г)); Ое(г) = ([Уе(Я + г)-Уе(г)]2) - структурная функция погрешности доплеровской оценки скорости, вызываемой флуктуациями рассеянной волны и шумами. Структурная функция Ва(г) записывается в виде

£>» = 2 -ехр(2л/'к/-))

( 71КСТ | вш - X

I 2 )

и~

(7)

где г = тТ5 - время регистрации сигнала, необходимое для получения оценки скорости К/, Рр0) - временная развертка мощности зондирующего импульса; Ц, - энергия импульса, с - скорость света.

В п. 2.4 представлена численная модель, имитирующая работу установки, изображенной на рис. 1. Рассматриваются две численные схемы получения изображения рассеивающего слоя (рис. 3).

Линза приемного, телескопа

Плоскость' Гауссов'

изображения пучок

Плоскость рассеяния

Среда распространения (турбулентная атшгеферз)

Направление распространения

Слой организованного движения

Рис. 3. Схемы численного моделирования получения изображения пятна подсвета

В первой схеме (рис. 3, а) рассматривалось распространение гауссова пучка через среду распространения (турбулентная атмосфера) до области, где происходит рассеяние оптического излучения. Рассеянное излучение распространяется в обратном направлении, где собирается линзой, за которой строится изображение для момента времени Ц. Изображение, соответствующее моменту времени /?, строится аналогичным образом. За время Ь - Л происходит смещение рассеивающих частиц в поперечной плоскости в соответствии с полем скоростей.

Во второй схеме (рис. 3, б) оптический пучок при распространении в турбулентной атмосфере проходит сквозь атмосферный слой, подверженный организованному движению, и затем рассеивается на диффузной поверхности. Рассеянное излучение распространяется в обратном направлении до приемной линзы, за которой формируется изображение, соответствующее моменту времени /). Для момента времени Ь изображение строится при смещенных за счет

регулярного движения неоднородностях показателя преломления в слое организованного движения.

Моделирование распространения пучка через турбулентную атмосферу выполнялось методом расщепления по физическим факторам на основе численного решения параболического уравнения для комплексной амплитуды поля оптической волны где г и р - продольная и поперечная координаты.

Трасса распространения разбивалась на слои толщиной Дг. На передней границе каждого слоя моделировался случайный фазовый экран для колмогоровского спектра турбулентности, после прохождения которого пучок приобретал фазовые искажения. Затем внутри каждого слоя рассчитывалась дифракция пучка с использованием быстрого преобразования Фурье.

Один из слоев, на которые разбивалась трасса при моделировании распространения по схеме, представленной на рис. 3, б, рассматривался как слой с организованным движением. Для этого слоя задавалось отличное от других слоев значение структурной характеристики показателя преломления и круговое смещение турбулентных неоднородностей фазового экрана относительно его центра с возрастанием скорости движения вдоль радиуса из центра к периферии. Смещением неоднородностей фазового экрана за время между экспозициями / = гг - имитировалось поле скоростей в исследуемом слое. Рассеянное поле в конце трассы для схемы на рис. 3, б моделировалось как

где U(L, р, 0 - поле, падающее на диффузную поверхность, Л(р) и ср(р) - случайные амплитуда и фаза, приобретаемые падающим полем в результате рассеяния на диффузной поверхности, индексы (1), (2) соответствуют моментам времени и ?2. Значения случайных полей А(р) и ср(р) в каждой точке поверхности моделировались в соответствии с равномерным законом распределения в диапазоне от 0 до 1 для амплитуды и от 0 до 2п для фазы. Значения А(р) и ср(р) могли задаваться одинаковыми для моментов времени и 12 для неподвижной диффузной поверхности, либо разными, если предполагать, что за время между экспозициями коэффициент отражения успевает измениться, как это может происходить при рассеянии на атмосферном слое.

Для схемы на рис. 3, а поле j-го локального источника рассеянного излучения в моменты времени t\ и t2 в рассеивающем слое записывается в следующем виде

где £/(1,р) - поле оптической волны, падающее на частицу с координатами р, А] и ср; - случайные амплитуда и фаза, приобретаемые падающим полем в результате рассеяния на частице. Моделирование полей Аи фу осуществлялось также, как и для схемы 3, б ((8), (9)).

(8) (9)

£/;(/,,р(,)>/1) = С/(Ар<»Ццехр(/ф«),

(10) (Н)

В отличие от схемы 3, б, где положение рассеивателей не меняется за время между экспозициями, в модели (10), (11) координаты р(1) и р(2) связаны между собой соотношением: р(2) = р(1)- (t\ - t2) • Vi (р"'). Поле скоростей ветра в поперечной плоскости Vx можно представить как сумму постоянной и флук-туационной составляющих

^(Р) = УМ(Р) + УЛР), (12)

где Ум и VF регулярная скорость и флуктуационная компонента скорости соответственно. При моделировании предполагалось, что флуктуации скорости ветра являются изотропными, а пространственный спектр турбулентных неодно-родностей скорости ветра описывается двумерной кармановской моделью.

Моделирование распространения рассеянного поля iß в обратном направлении от плоскости рассеяния к собирающей линзе телескопа осуществлялось тем же способом, что и при прямом распространении.

Распределение интенсивности рассеянного поля в плоскости изображения приемного телескопа рассчитывалось на основе интеграла Кирхгофа от рассеянного поля в плоскости приемной апертуры в приближении Френеля.

В главе 3 «Оценивание параметров ветровой турбулентности из данных измерений скорости ветра когерентными доплеровскими лида-рами» представлены результаты разработки и экспериментальной апробации методов оценки турбулентных характеристик из измерений скорости ветра с помощью двух отличающихся по своим техническим характеристикам 2 мкм и 10,6 мкм лидарных систем.

В п. 3.1 предложен и обоснован метод оценивания параметров мелкомасштабной ветровой турбулентности из измерений ветра с помощью импульсных когерентных доплеровских лидаров, для которых длина импульса и пространственное разрешение составляют несколько сот метров.

Суть метода сводится к следующему. С помощью формулы (7) рассчитывается семейство структурных функций Da(LVj,Ov,r) (г изменяется от 0 до rmax) при различных значениях внешнего масштаба LV}. Значение дисперсии а/ в (7) может быть произвольным (ау2 = const). Выбор rmax определяется максимальным разносом, при котором еще можно получить в эксперименте оценку структурной функции (7). Значение rmax должно быть достаточно большим, чтобы структурная функция при rmax насыщалась, т.е. слабо зависела от разноса. Это позволяет путем нормировки Da{LVj,ay,r) на Da{LVj ,<5у,гтлу) избавиться от параметра av2:

DJLK,a2v,r) Da(L al,^)

Da(LK,r)= V (13)

На рис. 4 приведен пример семейства нормированных структурных функций (13), рассчитанных при различных значениях Ьу.

Если экспериментальную оценку структурной функции £>а (г) отнормиро-

вать на Д (гюах): Ьа (г) = £>о (г)/Ё>а (гтш), то можно воспользоваться методом параметрической подгонки и получить оценку интегрального масштаба флук-туаций скорости ветра Ьу путем минимизации функционала

Da{r)-Da(L„,r)

Используя оценку масштаба Lv, и по-

ложив

о„ = const = 1,

можно наити

оценку дисперсии av: -2 _ Afeax)

(15)

0.4 0.8 1,2 1.6 Рис. 4. Семейство нормированных структурных функций, рассчитанных при различных значениях интегрального масштаба Ьу для Аг = 768 м: Ьу= 50(1), 150(2), 300(3), 500(4), 1000(5)

Da(LY,a2y = const,rmJ По полученным оценкам дисперсии ¿у и масштаба Lv с помощью формулы (5) находится оценка скорости диссипации турбулентной энергии е .

Оценка точности модифицированного метода параметрической подгонки для определения параметров атмосферной турбулентности (13)—(15) была осуществлена на основе компьютерного моделирования измерений скорости ветра лидаром. С использованием алгоритмов, описанных во второй главе, было проведено численное моделирование работы 10,6 мкм СОг импульсного КДЛ на основе выражения для последовательности значений детектируемого лидарного сигнала Z(mTs) (1) при Ts = 10~8 с и различных отношениях сигнал/шум. В качестве Рр в (1) использовались записи реальных импульсов С02 лазера лидарной системы WIND Института физики атмосферы Немецкого авиакосмического центра (г. Оберпфаффенхофен). Случайные реализации скорости ветра Vr генерировались для кармановского спектра (4) при а/ = 1 м2/с2 и Lv= 500 м. При этом, согласно (5), скорость диссипации турбулентной энергии £=1,33-10" м 2/с3. Длина выборки составляла 4096 значений скорости с пространственным разрешением между отсчетами Др= 1,5 м. Для отдельной посылки импульса моделировалось 2048 значений скорости ветра, т.е. использовалась лишь половина случайной реализации скорости. Частота следования импульсов задавалась равной 10 Гц и для каждой последующей посылки импульса ветровая реализация смещалась на 1,5 м. Таким образом, одна реализация ветра Vr использовалась для моделирования 1024 посылок импульса («выстрелов»).

Из последовательности сигнала Z(mTs) выбирались М= 200 и М= 512 значений, что соответствовало пространственному разрешению 300 и 768 метров и методом автокорреляционной функции (3) производилась оценка скорости Vd . Для одной реализации скорости ветра получалось 1849 оценок Vd при М= 200 и 1537 оценок при М= 512. Общее число лидарных оценок скорости, получавшихся из одной ветровой реализации, составляло 1024 х 1849 при М= 200 и 1024 х 1537 при М= 512. Всего же использовалось 960 реализаций скорости ветра. Из полученного большого массива данных Vd производилась

оценка структурной функции Ьа{г) при варьировании числа «выстрелов» от 600 до 18000. Для частоты повторения импульсов 10 Гц это соответствует времени от 1 до 30 минут.

Определение параметров турбулент-

Gin%

I А-2 UV > аК :

е из оценок структурных

ности

функций по моделируемым лидарным данным осуществлялось в соответствии с алгоритмом (13)-(15), (5). Из сравнения

оценок 1

л2 о,,.

е со значениями этих па-

0'а, %

ЮЛ 15Д 20 J0 Время, сек

л

■ ч».

1ЯД 15В 20.0

Время, ынн

175 150 125 100 75 50

DO SA ЮЛ

13Л 20Л 254) Время, шш

раметров, задававшихся при моделировании турбулентного поля ветра, рассчитывались зависимости относительных погрешностей оценки параметров турбулентности из моделируемых лидарных данных от времени усреднения. Результаты расчета погрешностей лидарной оценки параметров турбулентности для М= 200 представлены на рис. 5.

В п. 3.2 представлены результаты применения метода параметрической подгонки продольных структурных функций к данным самолетных измерений ветра С02 когерентным импульсным доплеровским лидаром WIND. На рис. 6 сплошной линией показана траектория полета самолета и район Средиземного моря, где 4 июля 2001 г. проводились измерения скорости ветра лидаром, установленным на самолете.

Весь массив доплеровских лидарных оценок скорости Vd, накопленных за 26 сканирований по ходу полета самолета между точками 1 и 26 (см. рис. 6), с пространственным разрешением 288 м (250 м по высоте) для диапазона высот от 0 до 5 км был разделен на четыре подмассива для диапазонов высот 0-1,25; 1,25-2,5;

Рис. 5. Относительная погрешность измерений параметров турбулентности. Кривые 1-4 соответствуют SNR = 1(1), 2(2), 5(3), 10(4)

2,5-3,75 и 3,75-5 км. В каждом диапазоне проводилась оценка экспериментальной структурной функции скорости ветра и ее подгонка к теоретической с помощью метода, представленного в п. 3.1. Результаты приведены в табл. 1.

Измерения скорости ветра самолетным лидаром WIND 4 июля 2001 г. проводились одновременно с измерениями скорости ветра над морской поверхностью с помощью радара с синтезированной апертурой (РСА), установленного на спутнике ERS-2 Европейского космического агентства. Это дало возможность

сравнения результатов лидарной оценки параметров ветровой турбулентности из измерений ветра системой WIND с оценками параметров турбулентности из независимых радарных ветровых измерений.

0.1

4 5 6 7

Долгота, град

Рис. 6. Геометрия полета самолета с системой WIND на борту в сопоставлении с полосой обзора радара с синтезированной апертурой на спутнике ERS-2

Пространственная частота. м~! Рис. 7. Подгонка модельного спектра скорости ветра к данным РСА: 1 - эксперимент; 2 - модель (ст^= 0,64 м2/с2, ¿к=30м)

В п. 3.3 представлены результаты определения параметров приводной ветровой турбулентности из измерений скорости ветра радаром с синтезированной апертурой по морскому волнению. Данные о скорости ветра получены с помощью РСА для района, обозначенного на рис. 6 пунктирной линией (полоса обзора ЕЯ8-2).

На рис. 7 показан экспериментальный пространственный спектр скорости ветра, полученный в результате усреднения случайных пространственных спектров, рассчитанных на основе спутниковых данных о скорости ветра, и модельный спектр, который наилучшим образом согласуется с экспериментальным. Модельный спектр рассчитывался на основе моделируемых данных о скорости ветра для параметров ау = 0,64 м2/с2 и Ьу = 30 м. Подставляя указанные значения а/ и Ьу в (5), находим, что вблизи морской поверхности скорость диссипации равняется 1,1 • 10~2м2/с3. Найденная оценка скорости диссипации близка к оценке £, полученной из лидар-ных данных в диапазоне высот 0-1,25 км (е = 3,5 • 10~2 м2/с3, см. табл. 1).

По результатам п. 3.1-3.3 формулируется первое защищаемое положение.

В п. 3.4 представлен метод определения параметров атмосферной турбулентности из поперечной структурной сканирующим в вертикальной плоскости импульсным лидаром и произведено сравнение его эффективности с методами определения параметров турбулентности из продольной структурной функции (п. 3.1-3.2) и по ширине доплеровского спектра. Эффективность применения

Таблица 1

Диапазон Скорость

высот, км диссипации, е, м2/с3

0-1,25 3,5 • 10~2

1,25-2,5 6,7- 10~3

2,5-3,75 3,7- 10~3

3,75-5,0 2,0 ■ 10"3

поперечных структурных функций для определения параметров турбулентности ветровых полей исследовалась на основе данных измерений импульсным 2 мкм когерентным лидаром Института физики атмосферы DLR.

Построение поперечной структурной функции Ц^(Л,ф,,ф2) осуществлялось по оценкам флуктуации скорости Vd(R, ср), измеренной под разными углами места ф, и (р2

A/±(Ä.<Pi»q>2)=<

адф1)-ЗДф2)

> = Dal(R, ф„ф2) + 2а2,

(16)

0,00 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 Скорость ДИССИП.1ДШ1, м?/с!

где ог - дисперсия погрешности лидарнои оценки скорости.

На рис. 8 представлены результаты восстановления высотного профиля скорости диссипации е. Оценки е из ширины доплеровского спектра и по поперечной структурной функции дают близкие значения. Оценка г по продольной структурной функции несколько занижает значения скорости диссипации в нижней части слоя перемешивания.

Это занижение объясняется тем, что расчет продольных структурных функций осуществляется из лидарных оценок скорости ветра в большем пространственном объеме, чем при оценке поперечных структурных функций. Это приводит к неправильной оценке интегрального масштаба (рис. 8).

По результатам п. 3.4 формулируется второе защищаемое положение.

В главе 4 «Визуализация поля скоростей по рассеянному лазерному излучению» проведен анализ возможности визуализации 2-0 поля скоростей в атмосфере по корреляции когерентных изображений подсвечиваемой лазерным излучением области атмосферного рассеивающего слоя для схемы на рис. 1.

В п. 4.1 представлены результаты моделирования для случая, когда организованное движение происходит в самом рассеивающем слое на фоне турбулентного перемешивания рассеивателей, а вдоль трассы зондирования организованного движения нет (рис. 3, а). При моделировании предполагалось, что флуктуации скорости ветра являются изотропными, а пространственный спектр турбулентных неоднородностей скорости ветра описывается двумерной карма-новской моделью.

Для сравнительного анализа распределений интенсивности в изображениях пятна подсветки рассеивающего слоя, полученных в разнесенные моменты времени, разница между которыми определяется смещением рассеивающих

О 100 200 300 Интегральный масштаб, м

Рис. 8. Высотные профили скорости диссипации энергии турбулентности и интегрального масштаба турбулентности, восстановленные из оценок ширины доплеровского спектра (1), поперечной (2) и продольной (3) структурных функций

частиц вследствие их увлекаемости полем скоростей, была разработана итерационная процедура, суть которой сводится к следующему.

Из анализируемых распределений интенсивности, представляющих собой мелкомасштабную спекл структуру на фоне неоднородностей интенсивности больших масштабов, выделяются участки определенной размерности и затем рассчитываются суммы квадратов разностей интенсивностей выделенных участков изображений

Бити,ч) = - (17)

где /(,) и /(2> значения интенсивностей в изображениях, полученных в различающиеся моменты времени, к и g - индексы массива значений интенсивности, выделенного из общего распределения участка, у и ц - индексы смещения выделенного двумерного массива. На первом шаге рассчитываются суммы квадратов разностей интенсивностей в выделенных массивах с совпадающими индексами, то есть при у = </ = 0. После этого рассчитываются суммы квадратов разностей значений интенсивности при смещении выделенного участка на один пиксель по различным направлениям в одном из распределений. Минимальное значение из рассчитанных сумм

Мт[Бит{0,0),5иот(-1, 0),5мт(1,0),Яит(0, -1),&/т(0,1)] (18)

указывает направление смещения выделенного участка изображения. Итерирование проводится до тех пор, пока минимальной из рассчитанных сумм (18) не окажется сумма с нулевыми значениями индексов смещения, то есть 5м/«(0,0). Направления смещений каждого из выделенных участков на втором изображении по отношению к первому и определяют структуру поля скоростей, вызывающего эти перемещения.

Алгоритм (17), (18) хорошо воспроизводит поле скоростей в рассеивающем слое в отсутствие флуктуаций скорости. Если к регулярному полю скоростей в потоке добавить флуктуационную составляющую, то есть к регулярному смещению каждой частицы добавить ее случайные блуждания, то визуализация регулярного движения потока, становится практически невозможной. Причина невозможности визуализации в том, что вследствие турбулентного перемешивания рассеивающих частиц происходит «кипение» спекл-структуры изображения, обуславливающее статистическую независимость мелкомасштабных распределений интенсивности в анализируемых парах изображений.

Задача визуализации решается, если осуществлять ее на основе крупномасштабных флуктуаций интенсивности в изображениях рассеивающего слоя. Для этого нужно отфильтровать мелкомасштабные флуктуации интенсивности, определяемые спекл структурой изображения. Спекл фильтрация проводилась путем усреднения значений интенсивности в отдельных пикселях изображения по значениям интенсивности в соседних пикселях:

-т-, (19)

где индексы пит определяют узлы расчетной сетки. Процедура усреднения (19) повторяется итерационно до тех пор, пока влияние спекл структуры на распределение интенсивности в изображении не будет устранено.

В соответствии с рис. 3, а моделирование осуществлялось по следующей численной схеме. Оптический пучок гауссовой формы с начальным радиусом = 0,15 м и длиной волны X = 0,57 цш распространяется вдоль трассы длиной Ь = 500 м, в конце трассы происходит рассеяние пучка на слое частиц, и прошедшее трассу в обратном направлении рассеянное излучение собирается линзой диаметром В, = 0,2 м и фокусным расстоянием/= 1 м. Моделирование распространения пучка было реализовано на массиве значений комплексного поля с размерностью ■ Ыу = 1024 х 1024 точек, при этом шаг дискретизации расчетной сетки к для поля составлял 0,72 х 10~3м. Шаг дискретизации расчетной сетки в плоскости изображения И' равнялся 0,72 х Ю-6 м. Время между измерениями, в течение которого происходит смещение увлекаемых потоком рассеивающих частиц, задавалось равным 0,02 с. Размерность массивов, выделяемых из исходных массивов значений интенсивности в изображениях для анализа смещений различных участков изображений, была выбрана равной Мх-N, = 256 x 256 пикселей. Рассматривалось 64 перекрывающихся участка в изображении. Поле скоростей задавалось круговым.

На рис. 9 представлено усредненное в результате фильтрации (19) распределение интенсивности в изображении и результаты визуализации поля скоростей путем обработки усредненных распределений интенсивности по алгоритму (17), (18). Из рисунка видно, что заданное круговое поле скоростей в этом случае четко воспроизводится.

На рис. 10 представлен результат визуализации поля скоростей для тех же параметров моделирования, что и на рис. 9 в случае, когда на трассе распространения происходят турбулентные искажения оптического

излучения.

Из рис. 10, а видно, что тур-

Рис. 9. Визуализация кругового поля скоростей с максимальным значением регулярной скорости 3 м/с и дисперсией флуктуаций скорости 1 м2/с2 по усредненным распределениям интенсивности в изображениях рассеивающего слоя булентные искажения подсвечивающего излучения ухудшают качество визуализации поля скоростей. Качество визуализации в этом случае можно повысить путем усреднения по нескольким реализациям пар изображений (рис. 10, б).

Усиление оптической турбулентности на пути до рассеивающего слоя может значительно ухудшить качество визуализации. При значении структурной характеристики на трассе зондирования С„2 = 10"'3 м"2/3 даже после усреднения

" N. N. Ч

• V V \

' ! \ V '/ I \ / I I / 1 .....I.....

Усреднение по 10 реализациям пар изображений

б

Визуализация по одной паре изображений а

Рис. 10. Визуализация поля скоростей при наличии флуктуации показателя преломления на трассе распространения до рассеивающего слоя, щ-%-2/3

по тридцати статистически независимым реализациям пар изображений не удается добиться хорошей визуализации поля скоростей.

Корреляционное сравнение крупномасштабной структуры неоднородностей интенсивности в когерентных изображениях рассеивающего атмосферного слоя позволяет не только визуализировать 2-0 распределения поля скоростей, но и получать количественную оценку осред-ненного по объему рассеяния вектора перпендикулярной к подсвечивающему лазерному пучку компоненты скорости ветра (рис. 11) с высокой точностью в широком диапазоне из-С„ = 5 • 10 м менения параметров атмосфер-

ной турбулентности, если использовать процедуру отфильтровывания «плохих» случайных оценок скорости ветра. На рис. 11 пунктирная линия соответствует идеальному измерителю, для которого оценка скорости ветра совпадает с заданной. Серыми квадратиками отмечены результаты усреднения по всем случайным оценкам скорости из 50 замоделированных пар изображений. Черными кружками - то, что получается после фильтрации «плохих» оценок.

^ . В п. 4.2 рассмотрен второй случай, когда

'' организованное движение происходит в вы-

деленном слое турбулентной атмосферы, просвечиваемом лазерным пучком, а рассеивающий слой неподвижен (рис. 3, б).

Если в слое, подверженном организованному движению, присутствуют флуктуации показателя преломления, то в падающем на рассеивающую поверхность поле появля-0 « " .. . ются флуктуации, обусловленные искаже-

ниями, приобретаемыми волной при прохождении через неоднородности показателя преломления в слое (рис. 12).

На рис. 12, а представлено распределение интенсивности просвечивающего слой оптического излучения в плоскости рассеяния, когда структурная характеристика показателя преломления в слое с организованным движением задавалась равной 3 • 10~13 м~2/3, а турбулентность на трассе вне слоя отсутствует. Выполняя усреднение регистрируемых когерентных изображений рассеивающей поверхности по статистически независимым случайным реализациям коэффициента отражения диффузной поверхности, разнесенным на время Т (тт» Т» тр, где

V. м'с

() 3 6 9

Рис. 11. Оценка скорости ветра

из моделируемых данных. С,,2 = 3 ■ 1С)-'2 м'2'3, Е = 0,95 м2/с3

Рис. 12. Распределение интенсивности: а - оптического пучка в плоскости рассеяния; б - усредненное по 30 реализациям распределение интенсивности в изображении пятна подсветки рассеивающей поверхности тр - время корреляции коэффициента отражения, 1Т ~ характерное время изменения атмосферной турбулентности), получаем, что структура флуктуаций интенсивности в изображении для рассматриваемой модели отражения повторяет структуру флуктуаций интенсивности просвечивающего излучения в плоскости отражения (рис. 12, б).

Таким образом, по динамике крупномасштабных флуктуаций интенсивности в когерентных изображениях рассеивающей поверхности, которая связана с динамикой неоднородностей показателя преломления в слое организованного движения через флуктуации интенсивности поля, падающего на поверхность, можно осуществить визуализацию 2-О поля скоростей (рис. 13). Эффективность метода снижается при наличии турбулентности на трассе вне слоя. Если значения С„2 на трассе вне слоя сравниваются со значениями С„2 в слое, визуализация поля скоростей в слое становится невозможной. (для схемы рис. 3, б)

По материалам главы 4 формулируется третье и четвертое защищаемые положения.

В заключении сформулированы результаты исследований возможностей определения параметров ветровой атмосферной турбулентности из лидарных измерений скорости ветра 2 мкм и 10,6 мкм когерентными доплеровскими ли-дарными системами. Сформулированы результаты численных исследований возможности визуализации 2-0 поля скоростей и определения поперечной скорости в атмосфере путем корреляционного сравнения когерентных изображений подсвечиваемого лазером атмосферного слоя.

а

а

ж X

•N.

* V I

'ill "4 //

" / //

......./ /

0,0 -0,1 Y, мкм Рис. 13. Визуализация поля скоростей в слое

Публикации по теме диссертации

1. Банах В.А., Фалиц А.В. О возможности определения поперечной скорости ветра по корреляции когерентных изображений атмосферного слоя // Оптика и спектроскопия. - 2009. -Т. 107,-№2.-С. 350-356.

2. Банах В.А., Фалиц А.В. Визуализация поля скоростей в слое турбулентной атмосферы по просвечивающему слой оптическому излучению // Оптика атмосферы и океана. - 2009. -Т. 22. -№ 12. - С. 1135-1141.

3. Банах В.А., Фалиц А.В. Визуализация поля скоростей в атмосфере по рассеянному излучению // Оптика атмосферы и океана. - 2008. - Т. 21. - № 10. - С. 890-896.

4. Банах В.А., Рам Ш., Смалихо И.Н., Фалиц А.В. Измерение параметров атмосферной турбулентности сканирующим в вертикальной плоскости импульсным когерентным ветровым лидаром // Оптика атмосферы и океана. - 2007. - Т. 20. -№ 12. - С. 1115-1120.

5. Банах В.А., Фалиц А.В., Смалихо И.Н., Рам Ш. Оценка параметров турбулентности из измерений скорости ветра импульсным когерентным доплеровским лидаром // Оптика атмосферы и океана. - 2005. - Т. 18. - № 12. - С. 1062-1065.

6. Банах В.А., Фалиц А.В. Оценивание параметров атмосферной турбулентности из измерений скорости ветра импульсным когерентным С02 доплеровским лидаром // Оптика атмосферы и океана. - 2004. - Т. 17. - № 4,- С. 297-305.

7. Вернер X., Штрайхер Й., Райтебух 0„ Нагель Е., Шнайдерхан Т., Кёниг Т., Ленер С., Банах В.А., Фалиц А.В., Дабас А., Делвиль П. Измерения скорости ветра и турбулентности над поверхностью моря доплеровским лидаром и радаром с синтезированной апертурой II Оптика атмосферы и океана. - 2004. - Т. 17. - № 8. - С. 642-650.

8. Банах В.А., Фалиц А.В. Спектры флуктуаций неоднородного поля ветра в атмосфере, измеряемого с усреднением по пространству // Оптика атмосферы и океана. - 2003, -Т. 16.-№8.-С.704-707.

9. Фалиц А.В. Определение поперечной скорости ветра по корреляции изображений атмосферного слоя // Материалы IV молодежной конференции «Материаловедение, технологии и экология в 3-м тысячелетии». Томск: Изд-во Института оптики атмосферы СО РАН,. 2009.-С. 376-378.

10. Фалиц А.В. Способ визуализации поля скоростей в атмосфере по изображению рассеянного излучения // Материалы IV молодежной конференции «Материаловедение, технологии и экология в 3-м тысячелетии». Томск: Изд-во Института оптики атмосферы СО РАН, 2009.-С. 379-382.

11. Banakh V.A., Falits A.V. Visualization of 2-D transverse velocity fields in the atmosphere // Proceedings 15-th Coherent Laser Radar Conference. - 2009. - P. 121-124.

12. Banakh V.A., Falits A.V., Halldorsson T. Simulation of Retrieval of Wind Velocity in a Turbu; lent Atmosphere by Speckle Photography // Proceedings 13-th Coherent Laser Radar Conference.-2005.-P. 19-22.

13. Banakh V., Falits A., Halldorsson T. Simulation of Retrieval of Wind Velocity and Vortex Observation in a Turbulent Atmosphere by Speckle Photography // Lidar Technologies, Techniques, and Measurements for Atmospheric Remote Sensing II. Abstracts. - 2006. - P. 100.

14. Halldorsson Т., LangmeierA., Prucklmeier A., Banakh V.A., Falits A.V. Particle and Speckle Imaging Velocimetry Applied to a Monostatic LIDAR // Proc. SPIE. - 2006. - V. 6522. -P. 65220A-1-65220A-9.

15. Halldorsson Т., LangmeierA., Prucklmeier A., Banakh V, Falits A. Particle and speckle imaging velocimetry applied to a monostatic lidar // Newsroom of SPIE 10.1117/2.1200706.0615 (invited paper).

16. Banakh V.A., Falits A.V. Turbulent Statistics of Laser Beam Intensity on Ground-To-Satellite Optical Link // Proceedings SPIE. Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric Physics. -2001.-V. 4678.-P. 132-143.

Печ. л. 1. Тираж 100 экз. Заказ № 27

Тираж отпечатан в типографии Учреждения Российской академии наук Институт оптики атмосферы им. 13.Е. Зуева СО РАН 634021, г. Томск, пл. Академика Зуева, 1 Тел. (382-2)49-10-93

Введение.

Глава 1. Измерение скоростей в газовых потоках по рассеянному оптическому излучению.

1.1. Принцип работы импульсного когерентного доплеровского лидара.

1.1.1. Выражение для фототока детектируемого сигнала КДЛ.

1.1.2. Статистика составляющей фототока ^(Х).

1.1.3. Доплеровская оценка скорости ветра.

1.2. Оптические методы измерения скорости, основанные на регистрации изображения.

1.2.1. Атмосферный вариант Р1У.

Исследования турбулентных течений жидкостей и газов ведутся на протяжении уже многих десятилетий. Основополагающие сведения о турбулентности можно найти, в частности, в курсе теоретической физики [1]. И, если процессы зарождения турбулентности, перехода от ламинарного к турбулентному движению являются предметом исследований и острых дискуссий и в настоящее время (см., например, [2, 3]), то основные закономерности развитой турбулентности были установлены еще в 1940— 1950 гг. [4-8].

Из общего числа исследований по турбулентности выделяются исследования по турбулентности атмосферы. Проблемам атмосферной турбулентности посвящены многие тысячи статей и десятки монографий. Среди последних можно привести монографии [9-19], где дано обобщение результатов по различным аспектам теории и экспериментальных исследований развитой атмосферной турбулентности. Активно ведется изучение особенностей динамики приземного и пограничного слоя атмосферы в условиях термической расслоенности [20-36].

Измерения скорости ветра и температуры при исследованиях атмосферной турбулентности, как правило, осуществляются с использованием прямых датчиков или акустических анемометров, устанавливаемых на метеорологических мачтах. Большой вклад в изучение турбулентности приземного и нижнего пограничного слоя атмосферы внесен сотрудниками ИФА РАН [11, 37-44] и НПО «Тайфун», где располагается уникальная 300 м метеорологическая вышка [17,44-47]. Исследования турбулентности свободной атмосферы выполнялись с помощью измерений прямыми датчиками с борта самолета сотрудниками ИФА РАН и Центральной аэрологической обсерватории [12, 48-54].

В то же время представляется очевидным, что перспективой развития средств получения информации о динамике турбулентного поля ветра является использование радиофизических методов, обеспечивающих дистанционность и оперативность измерений и имеющих меньше ограничений на пространственное и временное разрешение получаемых данных, чем измерения с помощью традиционных датчиков. К радиофизическим средствам исследования динамики атмосферы относятся содары, радары и лидары. Из них для дистанционного измерения параметров ветровой турбулентности нижней тропосферы, что важно не только для понимания процессов обмена в пограничном слое, но и в прикладном аспекте (безопасность полетов самолетов, диффузия атмосферных примесей и т.п.), наиболее подходят доплеровские лидары.

Доплеровские лидары в настоящее время находят широкое применение для измерения скорости ветра и изучения динамики ветровых структур в атмосфере [55-88] и исследования атмосферной турбулентности [89-109]. Существуют проекты использования доплеровских лидаров для измерения глобального распределения скорости и направления ветра на земном шаре из космоса [56,110-114]. При этом важно знать возможности и точность лидарного измерения ветра и параметров ветровой турбулентности в атмосфере. Дело в том, что, в отличие от измерений с помощью точечных датчиков, лидарные измерения ветра осуществляются в некотором пространственном объеме и здесь неизбежно возникают вопросы учета пространственного усреднения по объему зондирования, которое во многом определяется не только характеристиками рефракционной и ветровой турбулентности [58-61,68,95,115-128], но и техническими характеристиками лидаров, значительно различающимися для разных доплеровских систем. И эти вопросы, особенно в части точности методов оценки параметров турбулентности из ветровых лидарных данных, к моменту начала работы над диссертацией были разработаны не в полной мере.

В этой связи в диссертации ставится задача теоретических на базе численного моделирования исследований возможностей определения параметров ветровой атмосферной турбулентности из лидарных измерений скорости ветра и экспериментальной апробации методов оценки турбулентных характеристик из ветровых данных двух существенно различающихся по техническим характеристикам 2 мкм и 10,6 мкм лидарных систем [128, 129, 105-107].

Многочисленные экспериментальные исследования в моделируемых турбулентных потоках и в атмосфере показывают, что в турбулентных течениях наряду со случайными движениями могут присутствовать и организованные квазидетерминированные структуры в виде вихрей [51, 130134]. Эти неслучайные (когерентные) вихри в турбулентном потоке могут образовываться за счет энергии потока при его опрокидывании и затем разрушаться, переходя в хаотическое движение, а могут быть диссипативными и, наоборот, потреблять для своего существования энергию хаотических движений в потоке [51].

Наряду с изучением когерентных структур поля скоростей в атмосфере, большой практический интерес представляет исследование вихревых структур техногенного происхождения, например, спутных самолетных вихрей, возникающих за крыльями самолета, или ветровых сдвигов, вызываемых лопастями ветровых электростанций. Исследование спутных вихрей важно как с целью снижения аварийности авиаполетов, так и повышения пропускной способности взлетно-посадочных полос в аэропортах. Однако в этих целях требуется разработка дистанционных методов, позволяющих осуществлять оперативную 2-D визуализацию вихрей, что невозможно сделать с помощью доплеровских лидаров, требующих сканирования для получения пространственно распределенной информации. В этой связи в диссертации ставится задача разработки методических основ атмосферной PIV (particle imaging velocimetry) технологии, позволяющей визуализировать 2-D поля скоростей путем корреляционного сравнения когерентных изображений подсвечиваемого лазером атмосферного слоя [135-144].

Таким образом, целью диссертационной работы является разработка и развитие лазерных методов определения параметров и пространственной структуры турбулентных ветровых полей.

В настоящее время в научных исследованиях и в практических приложениях успешно используются коммерческие 2-мкм импульсные когерентные ветровые лидары, разработанные фирмой Coherent Technologies Inc. (ныне Lockheed Martin Coherent Technologies), (США) [ 75, 145-147] и малогабаритные 1,5-мкм доплеровские лидары фирмы HALO Fhotonics (Великобритания, <http://halo-photonics.com>) [148], фирмы Leosphere (Франция, www.lidarwindtechnologies.com) [80]. Известны также разработки 1,5-мкм малогабаритных импульсных когерентных ветровых лидаров фирмы Mitsubishi Electric Corporation (Япония) [149, 150]. В научных исследованиях используются также 10,6-мкм импульсные когерентные доплеровские системы [57, 64, 81—83, 87, 100]. В диссертации представлены результаты, относящиеся к двум наиболее распространенным типам лидарных систем: 2 мкм и 10,6 мкм.

Хотя ветровые данные когерентных доплеровских лидаров широко используются для определения параметров атмосферной турбулентности, провести детальное сравнение результатов лидарного определения параметров ветровой турбулентности и из прямых измерений весьма затруднительно, так как требует значительных организационных и материальных затрат. Поэтому достоверность лидарного определения турбулентных параметров подтверждается сравнением с результатами численного моделирования для условий эксперимента и сопоставлением результатов для параметров турбулентности, найденных из ветровых лидарных данных различными способами. Именно в этом направлении выполнены исследования, результаты которых представлены в диссертации.

В процессе работы над диссертацией были созданы компьютерные программы моделирования лидарного сигнала, включающие всю совокупность факторов, определяющих доплеровский эхо-сигнал: процесс аэрозольного рассеяния лазерного импульса, ветровой снос, турбулентные флуктуации радиальной скорости. Программы включают блок обработки доплеровского лидарного сигнала, на выходе которого выдается доплеровский спектр и оценка радиальной скорости ветра, которые позволяют рассчитывать параметры ветровой турбулентности различными способами.

Несмотря на то, что методическим вопросам оценивания ветра и параметров мелкомасштабной атмосферной ветровой турбулентности с использованием импульсных 2 мкм лидарных систем посвящено очень большое число работ [58, 59, 65, 95, 101, 113-115], продолжает оставаться актуальным экспериментальная апробация имеющихся методов оценивания параметров турбулентности. Именно поэтому разработанные в диссертации программы были использованы не только для численного моделирования, но и для обработки реальных лидарных данных. В диссертации проведено восстановление скорости диссипации кинетической энергии и внешнего масштаба турбулентности из измерений скорости ветра 2-мкм когерентным импульсным лидаром, выполненных в Институте физики атмосферы Немецкого авиакосмического центра (DLR, г. Оберпфаффенхофен) [105, 106]. Восстановление осуществлялось методом параметрической подгонки рассчитанных и экспериментальных продольных и поперечных структурных функций радиальной скорости ветра [105, 106]. Метод оценивания характеристик атмосферной турбулентности из поперечной структурной функции сканирующим в вертикальной плоскости импульсным 2-мкм лидаром [106] в диссертации предложен и апробирован на лидарных данных впервые. Проведено сравнение результатов оценивания параметров турбулентности по поперечной структурной функции с известным методом оценки турбулентности по ширине доплеровского спектра [93, 97, 151]. Показано, что из измерений скорости ветра 2 мкм доплеровским лидаром удается восстанавливать высотные профили скорости диссипации турбулентной энергии и внешнего масштаба турбулентности (дисперсии флуктуаций ветра), ход которых не противоречит известным литературным данным. При этом для вертикального сканирования метод поперечной структурной функции позволяет добиться лучшего пространственного разрешения высотных профилей и более точного оценивания параметров, чем при использовании продольной структурной функции.

Для импульсного 10,6 мкм СОг лидара [57, 64, 81-83, 87, 100] методические вопросы оценивания скорости ветра и параметров атмосферной ветровой турбулентности до работ автора диссертации были рассмотрены далеко не в полной мере и значительно в меньшей степени, чем для 2 мкм импульсных лидаров. Так, лишь в работе [100] на основе численного моделирования был проведен анализ пространственных спектров скорости ветра. Многие методические вопросы использования этих лидаров в исследованиях атмосферной турбулентности оставались открытыми. В частности, вследствие большой длительности импульсов СОг-лазера рассеивающий объем лидара имеет большую протяженность в направлении зондирования. Использовать для определения скорости диссипации турбулентной энергии соотношения для статистических характеристик флуктуации ветра, справедливые для инерционного интервала турбулентности, как это делается для непрерывных С02 [97] и импульсных 2-мкм лидаров, в данном случае невозможно. Импульсы СОг-лазеров имеют сложную форму, их длительность и амплитуда флуктуируют во время генерации, что является дополнительном источником статистической неопределенности при оценивания параметров турбулентности из измерений ветра импульсным СОг лидаром.

В диссертации предложен метод оценивания параметров мелкомасштабной ветровой турбулентности из измерений ветра с помощью импульсных когерентных СОг доплеровских лидаров, для которых длина импульса и пространственное разрешение составляют несколько сот метров. На основе компьютерного моделирования проведен анализ возможностей и рассчитаны погрешности оценивания скорости диссипации кинетической энергии и других параметров турбулентности этим методом [129]. При этом моделирование процесса работы лидара осуществлялось с использованием цифровых записей реальных зондирующих импульсов, генерировавшихся СОг лазером лидара WIND, разработанного в рамках франко-германского проекта [64, 87], переданных в Институт оптики атмосферы СО РАН из Института физики атмосферы Немецкого авиакосмического центра (г. Оберпфаффенхофен).

Для проверки работоспособности разрабатываемого метода в диссертации проводится сравнение оценок параметров турбулентности, полученных этим методом на основе измерений скорости ветра с помощью лидара WIND, с параметрами ветровой турбулентности, найденными из одновременных с лидарными измерений ветрового волнения с помощью радара с синтезированной апертурой (РСА) на спутнике Европейского космического агентства ERS-2 [107, 152, 153].

Проведение сравнения потребовало более тщательного анализа радарных данных. Дело в том, что, как показано в [153], получаемые из радарных измерений пространственные спектры скорости в области низких частот за пределами инерционного интервала могут подчиняться степенной зависимости близкой к «-5/3». Это противоречит теории развитой турбулентности Колмогорова. В диссертации с использованием процедуры генерации случайных 2-D турбулентных полей скорости ветра, разработанный для моделирования работы С02-лидара, показано, что такое низкочастотное увеличение экспериментальных радарных спектров скорости может быть обусловлено горизонтальным ветровым сдвигом [107, 128].

Сравнение экспериментальных пространственных спектров, рассчитанных из радарных данных, и спектров, получаемых из моделирования турбулентного поля скоростей при наличии сдвига ветра позволило найти оценку скорости диссипации турбулентной энергии из измерений радаром ветрового волнения и сопоставить ее с оценками скорости диссипации по измерениям скорости ветра лидаром WIND [107].

Наряду с разработкой лидарных методов определения параметров ветровой турбулентности важной задачей является детектирование и визуализация зон повышенной турбулентности и областей организованного ветрового движения естественного и техногенного происхождения. В этих целях также могут использоваться когерентные ветровые лидары. Например, в [109] на основе численного моделирования анализировалась возможность обнаружения зон турбулентности ясного неба самолетным 2 мкм когерентным доплеровским лидаром на основе оценки скорости диссипации турбулентности по ширине доплеровского спектра. В [154] предложена экспериментальная схема детектирования турбулентности ясного неба по структурной функции радиальной скорости ветра, измеряемой 2 мкм доплеровским когерентным лидаром, и получены первые экспериментальные данные. Обширные лидарные исследования эволюции и времени жизни спутных самолетных вихрей, возникающих за самолетами различных типов, выполнены в [67,69-74]. Набран огромный статистический материал о влиянии турбулентных условий в атмосфере на диффузию и разрушение вихревого движения воздуха в следе самолета.

Изучение организованных структур и зон с высокой интенсивностью турбулентности требует получения информации о поле скоростей в атмосфере в пространственно-распределенных областях и, следовательно, диктует необходимость применять пространственное сканирование зондирующим пучком лидара. В то же время, если вести речь о визуализации зон повышенной турбулентности или организованного движения по курсу полета самолета, то сделать это с необходимой оперативностью с помощью лидаров технически сложно, так как сканирование требует времени.

В связи с этим возникает задача разработки лазерных дистанционных методов, позволяющих оперативно осуществлять визуализацию поля скоростей в протяженных областях пространства. Pix основой могут стать particle imaging velocimetry (PIV) [155, 156], или спекл-методы [157-159] измерения скорости в жидкостных и газовых потоках. Примером такого подхода является работа [160], где PIV установки использовались в стендовых измерениях для визуализации поля скоростей воздушных течений, генерируемых винтом вертолета.

Принцип работы PIV и спекл измерителей скорости заключается в следующем. В исследуемый поток жидкости или газа вводят рассеивающие частицы - трассеры, и по изображениям этих частиц или из спеклов интенсивности регистрируемых изображений корреляционной методикой получают картину распределения скоростей в исследуемом потоке.

Известные PIV и спекл-методы измерения скорости с искусственным засеванием частиц применяются в основном в лабораторных установках [155-159] и на стендах [160]. В атмосфере, где присутствуют частицы аэрозоля, не требуется засевания рассеивателей. Однако для атмосферных задач непосредственное применение готовых PIV или спекл технологий вызывает большие трудности, так как получить изображения отдельных частиц аэрозоля на трассах протяженностью до нескольких сотен метров или нескольких километров с целью анализа их перемещения в пространстве практически невозможно, а наблюдаемая динамика разрешаемых на этих расстояниях спеклов не отражает реального движения воздуха в атмосфере.

В диссертации проводится методическое обоснование атмосферной PIV технологии. Предложена [135-138] и обоснована путем численного моделирования методика получения изображений атмосферного рассеивающего слоя при подсветке импульсным когерентным источником излучения и визуализации вихревого движения, возникающего в следе самолета, по корреляции изображений, полученных для разнесенных во времени импульсов. Наряду с расчетами представлены результаты экспериментов [137] по визуализации поля скоростей при подсвечивании лазером частиц снега, искусственного СОг тумана и при рассеянии лазерного излучения на неоднородностях показателя преломления. В [135-138] при численном анализе возможностей визуализации вихрей в атмосфере рассеивающий слой рассматривался как неподвижный диффузный экран, на который проецируются неоднородности интенсивности зондирующего пучка. Смещение неоднородностей интенсивности в изображении обуславливались смещением турбулентных неоднородностей показателя преломления за счет вихревого движения воздуха. При этом предполагалось, что турбулентные неоднородности увлекаются вихревым потоком на протяжении всей трассы, а изображение слоя строилось на основе приближенного вычисления интегрального выражения [161], связывающего распределения интенсивностей подсвечивающего и отраженного лазерных пучков с распределением интенсивности в изображении рассеивающего слоя.

Подход [135-138] получил дальнейшее развитие в работе [140], где анализ возможностей визуализации поля скоростей по рассеянному излучению осуществляется путем прямого последовательного моделирования подсвечивающего пучка в процессе распространения, отражения и формирования изображения, а не основывается на приближенных вычислениях интегральных соотношений работы [161]. Рассматривается более реалистическая, чем в [136-138], задача, когда в вихревое движение вовлечены турбулентные неоднородности на выделенном участке трассы, а не на всей трассе.

В диссертации анализируется и другая ситуация, когда зондирующее излучение до рассеивающего слоя распространяется через турбулентную среду, не вовлеченную в вихревое движение, а рассеяние в слое происходит на движущихся рассеивателях, увлекаемых вихревым воздушным потоком на фоне естественного турбулентного движения воздуха [139, 141, 142]. В этом случае рассеивающий слой не является однородным, так что неоднородности концентрации рассеивателей [162] модулируют интенсивность падающего зондирующего пучка случайным образом и формируют неоднородности интенсивности в изображении слоя. Визуализация вихревого движения осуществляется по смещению этих неоднородностей с использованием специально разработанной процедуры корреляционной обработки последовательности регистрируемых изображений слоя.

Наряду с анализом возможностей визуализации 2-Б распределений поля скоростей по рассеянному излучению на качественном уровне, в диссертации строится компьютерная модель основанного на том же принципе измерителя, позволяющего получать количественную оценку скорости ветра [141]. В отличие от доплеровских измерителей, здесь оценивается не радиальная скорость, а находится оценка усредненного по пятну подсвета поперечного вектора скорости.

В диссертации получены следующие новые результаты.

1. Предложен и апробирован на экспериментальных данных импульсного доплеровского 2 мкм лидара метод определения параметров турбулентности из поперечной структурной функции радиальной скорости ветра. Показано, что результаты оценки этим методом интегрального масштаба турбулентности Ьу и скорости диссипации турбулентной энергии 8 близки к оценкам этих параметров известным методом по ширине доплеровского спектра. Использование поперечной структурной функции позволяет получать лучшее пространственное разрешение профилей параметров турбулентности по высоте и более точную оценку параметров, чем при использовании продольной структурной функции. Результаты опубликованы в [105, 106].

2. Предложен метод параметрической подгонки для оценивания параметров мелкомасштабной ветровой турбулентности из измерений скорости ветра когерентными импульсными 10,6 мкм С02 доплеровскими лидарами с длиной импульса и пространственным разрешением в несколько сот метров. Разработаны алгоритмы моделирования лидарного измерения скорости ветра в турбулентной атмосфере и проведено компьютерное тестирование предложенного метода с использованием цифровых записей импульсов, генерировавшихся СОг лазером в лидарной системе WIND [87].

Показано, что при использовании достаточно больших объемов выборочных данных и пространственном разрешении измерений ветра 300 м относительная погрешность оценивания скорости диссипации турбулентной энергии не превышает 30%, дисперсии флуктуаций скорости - 10% и интегрального масштаба корреляции - 70% при отношениях сигнал-шум > 2. С увеличением пространственной выборки отсчетов лидарного сигнала относительная погрешность оценивания скорости диссипации возрастает и при пространственном разрешении -770 м составляет величину 65-70% при получасовом усреднении. Результаты опубликованы в [129].

3. С использованием модели Кармана проведен анализ пространственных спектров неоднородных турбулентных полей скорости ветра, рассчитываемых из случайных реализаций моделируемых 2-D ветровых полей с различным пространственным разрешением выборочных данных. Результаты анализа использованы при нахождении пространственного спектра турбулентных неоднородностей поля ветра, определяемого по ветровому морскому волнению из данных радара с синтезированной апертурой на спутнике ERS-2.

Из сравнения экспериментальных пространственных спектров скорости ветра, полученных из данных РСА, со спектрами, рассчитанными из данных моделирования, установлено, что наблюдаемая в радарных спектрах в области низких пространственных частот за пределами инерционного интервала степенная зависимость, близкая к «—5/3», обусловлена горизонтальным ветровым сдвигом. С помощью подгонки модельных пространственных спектров скорости ветра к спектрам, полученным из данных РСА, найдены значения дисперсии скорости ветра, интегрального продольного масштаба и скорости диссипации турбулентной энергии вблизи морской поверхности. Оценки скорости диссипации, полученные из данных РСА и одновременных лидарных измерений, проведенных примерно в том же районе Средиземного моря, имеют близкие значения. Результаты опубликованы в [107, 128].

4. Установлено, что доплеровская лидарная система WIND с С02 лазерным источником на длине волны 10,6 мкм позволяет получать не только информацию о среднем ветре, но и проводить оценку параметров ветровой турбулентности с использованием разработанного в диссертации метода параметрической подгонки рассчитанных и экспериментальных продольных структурных функций измеренной лидаром радиальной скорости ветра. Из данных самолетных измерений лидара WIND определены параметры турбулентности на четырех высотных уровнях толщиной 1,25 км от 0 до 5 км по высоте. Показано, что для нижнего слоя 0-1,25 км в максимальна и равна

2 о 3 примерно 3,5-10 м /с . Эта величина достаточно близка к оценке в,

У л 1 полученной из данных РСА (в = 1,1 • 10 м /с ). Значения в уменьшаются с высотой и не противоречат теории атмосферной турбулентности и известным результатам измерений. Результаты опубликованы в [107].

5. Разработан алгоритм корреляционного сравнения когерентных изображений рассеивающего атмосферного слоя по крупномасштабной структуре неоднородностей интенсивности. Результаты опубликованы в [139].

6. Проведен анализ возможности визуализации 2-D поля скоростей в атмосфере по корреляции когерентных изображений подсвечиваемой лазерным излучением области атмосферного рассеивающего слоя когда

Рассмотрены две ситуации: 1) организованное движение происходит в выделенном слое турбулентной атмосферы, просвечиваемом лазерным пучком, а рассеивающий слой неподвижный, и 2) организованное движение происходит в самом рассеивающем слое на фоне турбулентного перемешивания рассеивателей, вдоль трассы зондирования организованного движения нет. Определены условия, при которых визуализация 2-Е) поля скоростей по корреляции когерентных изображений возможна. Показано, что в первом случае с увеличением турбулентных искажений просвечивающего слой оптического пучка на участке трассы вне слоя эффективность рассмотренного способа визуализации снижается. Если турбулентные флуктуации показателя преломления на трассе вне слоя сравнимы с флуктуациями показателя преломления в исследуемом слое, то визуализация поля скоростей в слое становится невозможной.

Во втором случае для визуализации необходимо, чтобы скорости организованного движения превосходили скорости турбулентной диффузии рассеивателей. Увеличение интенсивности турбулентности вдоль трассы зондирования вне слоя организованного движения также, как и в первом случае, снижает эффективность метода. Результаты опубликованы в [135140, 142, 144].

7. Предложен способ количественной оценки усредненного по пятну подсвета поперечного вектора скорости движения увлекаемых ветром рассеивающих частиц в слое. Показано, что оценка осредненного по объему рассеяния вектора перпендикулярной к подсвечивающему лазерному пучку компоненты скорости ветра может быть найдена с высокой точностью, если использовать процедуру отфильтровывания «плохих» случайных оценок скорости ветра, в широком диапазоне изменения параметров атмосферной турбулентности. Результаты опубликованы в [141].

8.Установлено, что предложенный метод определения усредненного по объему рассеяния поперечного ветра, так же как и метод визуализации двумерного поля ветра в атмосфере, являются информативными, если засветка изображения рассеивающего слоя не является сплошной, а содержит области низкой интенсивности. Условием этого является требование, чтобы сумма площадей изображений всех разрешаемых локальных источников рассеянного поля не превышала общую площадь фотодетектора, регистрирующего изображения слоя. Результаты опубликованы в [141, 143].

На защиту выносятся следующие положения.

1. Модифицированный метод параметрической подгонки продольных структурных функций скорости ветра позволяет оценивать параметры мелкомасштабной ветровой турбулентности из лидарных данных с большой протяженностью зондируемого объема и низким пространственным разрешением с относительной погрешностью, не превышающей нескольких десятков процентов при отношениях сигнал-шум лидарного сигнала больше двух. Работоспособность метода подтверждается близостью оценок скорости диссипации турбулентной энергии, полученных этим методом из измерений скорости ветра лидаром WIND с большим объемом зондирования, и из независимых радарных ветровых измерений.

2. При измерениях ветра импульсным сканирующим в вертикальной плоскости когерентным доплеровским лидаром использование поперечной структурной функции флуктуаций лидарных оценок скорости ветра для определения параметров ветровой турбулентности позволяет получать лучшее пространственное разрешение и более высокую точность восстановления высотных профилей параметров турбулентности, чем при использовании продольной структурной функции.

3. Основанный на выделении крупномасштабной структуры неоднородностей интенсивности способ корреляционной обработки когерентных изображений подсвечиваемой лазером области атмосферного рассеивающего слоя позволяет визуализировать 2-D распределение поля скоростей организованного движения в атмосфере, если скорости организованного движения превышают скорость турбулентной диффузии рассеивающих частиц, а интенсивность турбулентности в области организованного движения выше, чем на трассе зондирования.

4. Корреляционное сравнение крупномасштабной структуры неоднородностей интенсивности когерентных изображений рассеивающего атмосферного слоя позволяет получать количественную оценку осредненного по объему рассеяния вектора перпендикулярной к подсвечивающему лазерному пучку компоненты скорости ветра.

Научная значимость результатов диссертации заключается в том, что предложены новые методы определения параметров атмосферной турбулентности из ветровых лидарных данных, расширяющие возможности дистанционного лазерного зондирования атмосферы и имеющие определенные преимущества перед известными.

Разработана научная технология сопоставления информации о случайных ветровых полях, получаемой различными радиофизическими средствами дистанционного зондирования: лидарами и радарами -учитывающая различное пространственное разрешение измеряемых данных и неоднородность случайных полей ветра. Предложена и методически обоснована в компьютерном моделировании атмосферная Р1У-технология, позволяющая осуществлять оперативную визуализацию структуры двумерных ветровых полей и областей повышенной турбулентности.

Тематика диссертационной работы включена в планы научно-исследовательской работы Института оптики атмосферы СО РАН по базовым бюджетным проектам «Волновые процессы при взаимодействии лазерного излучения с компонентами атмосферы» (номер государственной регистрации 0120.0 406064), «Волновые взаимодействия в атмосферной оптике» (номер государственной регистрации 01.2.007 04740). Направлена на выполнение междисциплинарного интеграционного проекта СО РАН № 63 (2006-2008 гг.), проектов РФФИ 03-05-64194, 06-05-64445, 06-05-96951рофи, 08-08-00315, 09-05-00054.

Практическая значимость диссертационной работы подтверждается тем, что разработаны и реализованы алгоритмы обработки ветровых данных реальных 2 мкм и 10,6 мкм когерентных доплеровских лидарных систем и РСА на спутнике ERS-2 на длине волны 21 см, позволяющие получать оценки параметров атмосферной ветровой турбулентности. Разработаны и реализованы алгоритмы визуализации 2-D ветровых полей по корреляции изображений подсвечиваемого лазером атмосферного рассеивающего слоя, позволяющие минимизировать влияние шумовой спекл-составляющей когерентных изображений. Разработанные алгоритмы использованы в Институте физики атмосферы Немецкого авиакосмического центра (DLR, г. Оберпфаффенхофен) и при выполнении контракта с Корпоративным исследовательским центром Европейской авиакосмической оборонной корпорации (EADS, г. Мюнхен).

Достоверность результатов диссертации обеспечивается учетом при разработке компьютерных моделей лидарных сигналов всех известных атмосферных факторов и использованием при моделировании оцифрованных реальных лазерных импульсов. Совпадением полученных в диссертации новых формул и соотношений, используемых при моделировании, в частных случаях с уже известными. Замкнутыми численными экспериментами, результатом которых является восстановление по разработанным в диссертации алгоритмам исходных параметров и моделей. Близостью значений турбулентных параметров, восстанавливаемых из ветровых лидарных данных различными способами.

Апробация работы

Материалы диссертации в полном объеме опубликованы в научной печати, в том числе 8 статей опубликовано в научных журналах, включенных в перечень ВАК.

Основные результаты диссертационной работы докладывались на X,

XI, XII, XIII, XIV и XVI Международных симпозиумах «Atmospheric and oceanic optics. Atmospheric physics» (г. Томск, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2009 гг.); SPIE Europe International Symposium Remote Sensing (2003 -Barselona, Spain; 2005 - Brugge, Belgium; 2006 - Stockholm, Sweden); XXI Всероссийской научной конференции «Распространение радиоволн» (г. Йошкар-Ола, 2005); 13-th, 15-th Coherent Laser Radar Conference (2005 -Kamakuru, Japan; 2009 - Toulouse, France); XVII International Symposium on Gas Flow and Chemical Lasers & High Power Lasers (Portugal, Lissabon, 2008); IV молодежной конференция «Материаловедение, технологии и экология в 3-м тысячелетии» (г. Томск, 2009).

Основные положения диссертации обсуждались на научных семинарах лаборатории распространения волн Института оптики атмосферы СО РАН (2004-2009 гг.).

Личный вклад автора определяется созданием компьютерных программ, на основе которых проводилось численное моделирование в диссертации; разработкой алгоритмов оценки параметров турбулентности из ветровых данных лидара с зондирующим импульсом большой протяженности; проведением обработки «сырых» радарных и лидарных данных и сопоставлением их с результатами моделирования. При построении моделей визуализации ветровых полей по рассеянному излучению автор участвовал в постановке задачи, им разработан алгоритм выделения информативной крупномасштабной структуры интенсивности когерентных изображений из шумового спекл-фона. Предложен способ получения количественной оценки вектора поперечной к лазерному пучку скорости по корреляции изображений рассеивающего атмосферного слоя.

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, содержит 151 страницу текста, 55 рисунков, 1 таблицу. Во введении дан обзор современного состояния исследований в области разработки дистанционных лазерных методов определения параметров ветровой

Основные выводы главы 4

Проведен анализ возможности визуализации 2-Т) поля скоростей в атмосфере по корреляции когерентных изображений подсвечиваемой лазерным излучением области атмосферного рассеивающего слоя. Рассмотрены две ситуации: 1) организованное движение происходит в выделенном слое турбулентной атмосферы, просвечиваемом лазерным пучком, а рассеивающий слой неподвижен, и 2) организованное движение происходит в самом рассеивающем слое на фоне турбулентного перемешивания рассеивателей, вдоль трассы зондирования организованного движения нет.

Условием возможности визуализации 2-0 поля скоростей по корреляции когерентных изображений в первом случае является более высокий уровень турбулентных искажений просвечивающего оптического пучка в слое организованного движения, чем на участке трассы вне слоя. Если турбулентные флуктуации показателя преломления на трассе вне слоя сравнимы с флуктуациями показателя преломления в исследуемом слое, то визуализация поля скоростей в слое становится невозможной.

Во втором случае для визуализации необходимо, чтобы скорости организованного движения превосходили скорости турбулентной диффузии рассеивателей. Увеличение интенсивности турбулентности вдоль трассы зондирования вне слоя организованного движения также, как и в первом случае, снижает эффективность метода.

Корреляционное сравнение крупномасштабной структуры неоднородностей интенсивности в когерентных изображениях рассеивающего атмосферного слоя позволяет определять осредненный по объему рассеяния вектор перпендикулярной к подсвечивающему лазерному пучку компоненты скорости ветра с высокой точностью в широком диапазоне изменения параметров атмосферной турбулентности, если использовать процедуру отфильтровывания «плохих» случайных оценок скорости ветра.

Метод определения усредненного по объему рассеяния поперечного ветра, как и метод визуализации двумерного поля ветра в атмосфере, являются информативными, если засветка изображения рассеивающего слоя не является сплошной, а содержит области низкой интенсивности. Условием этого является требование, чтобы сумма площадей изображений всех разрешаемых локальных источников рассеянного поля не превышала общую площадь фотодетектора, регистрирующего изображения слоя.

Заключение

В диссертации представлены результаты теоретических на базе численного моделирования исследований возможностей определения параметров ветровой атмосферной турбулентности из лидарных измерений скорости ветра и экспериментальной апробации разработанных автором методов оценивания турбулентных характеристик из ветровых данных двух существенно различающихся по техническим характеристикам 2 мкм и 10,6 мкм когерентных доплеровских лидарных систем. Представлены результаты численных исследований возможности создания и разработки методических основ атмосферной PIV (particle imaging velocimetry) технологии, позволяющей визуализировать 2-D поля скоростей в атмосфере путем корреляционного сравнения когерентных изображений подсвечиваемого лазером атмосферного слоя.

При выполнении работы получены следующие новые результаты.

1. Предложен и апробирован на экспериментальных данных импульсного когерентного доплеровского 2 мкм лидара метод определения параметров турбулентности из поперечной структурной функции флуктуаций лидарных оценок радиальной скорости ветра. Показано, что полученные этим методом оценки интегрального масштаба турбулентности Ly и скорости диссипации турбулентной энергии s близки к оценкам этих параметров известным методом по ширине доплеровского спектра. Для лидарных измерений ветра в схеме вертикального сканирования использование поперечной структурной функции позволяет получать лучшее пространственное разрешение профилей параметров турбулентности по высоте и более точную оценку параметров, чем при использовании продольной структурной функции. Результаты опубликованы в [105, 106].

2. Предложен модифицированный метод параметрической подгонки продольных структурных функций для оценивания параметров мелкомасштабной ветровой турбулентности из измерений скорости ветра когерентными импульсными 10,6 мкм С02 доплеровскими лидарами с длиной импульса и пространственным разрешением в несколько сот метров. Разработаны алгоритмы моделирования лидарного измерения скорости ветра в турбулентной атмосфере и проведено компьютерное тестирование предложенного метода с использованием цифровых записей импульсов, генерировавшихся СО2 лазером в лидарной системе WIND [87].

Показано, что при использовании достаточно больших объемов выборочных данных и пространственном разрешении измерений ветра 300 м относительная погрешность оценивания скорости диссипации турбулентной энергии не превышает 30%, дисперсии флуктуаций скорости - 10% и интегрального масштаба корреляции - 70% при отношениях сигнал-шум > 2. С увеличением пространственной выборки отсчетов лидарного сигнала относительная погрешность оценивания скорости диссипации возрастает и при пространственном разрешении -770 м составляет величину 65-70% при получасовом усреднении. Результаты опубликованы в [129].

3. С использованием модели Кармана проведен анализ пространственных спектров неоднородных турбулентных полей скорости ветра, рассчитываемых из случайных реализаций моделируемых 2-D ветровых полей с различным пространственным разрешением выборочных данных. Результаты анализа использованы при нахождении пространственного спектра турбулентных неоднородностей поля ветра, определяемого по ветровому морскому волнению из данных радара с синтезированной апертурой на спутнике ERS-2.

Из сравнения экспериментальных пространственных спектров скорости ветра, полученных из данных РСА, со спектрами, рассчитанными из данных моделирования, установлено, что наблюдаемая в радарных спектрах в области низких пространственных частот за пределами инерционного интервала степенная зависимость, близкая к «—5/3», обусловлена горизонтальным ветровым сдвигом. С помощью подгонки модельных пространственных спектров скорости ветра к спектрам, полученным из данных РСА, найдены значения дисперсии скорости ветра, интегрального продольного масштаба и скорости диссипации турбулентной энергии вблизи морской поверхности. Оценки скорости диссипации, полученные из данных РСА и одновременных лидарных измерений, проведенных примерно в том же районе Средиземного моря, имеют близкие значения. Результаты опубликованы в [107, 128,].

4. Установлено, что данные измерений доплеровской лидарной системы WIND с СОг лазерным источником на длине волны 10,6 мкм позволяет получать не только информацию о среднем ветре, но и проводить оценку параметров ветровой турбулентности с использованием разработанного в диссертации модифицированного метода параметрической подгонки рассчитанных и экспериментальных продольных структурных функций измеренной лидаром радиальной скорости ветра. Из данных самолетных измерений лидара WIND определены параметры турбулентности на четырех высотных уровнях толщиной 1,25 км от 0 до 5 км по высоте. Показано, что для нижнего слоя 0-1,25 км s максимальна и равна примерно л п л

3,5-10 м /с . Эта величина близка к оценке s, полученной из данных РСА

2 2 3

8=1,1-10 м /с ). Значения е уменьшаются с высотой и не противоречат теории атмосферной турбулентности и известным результатам измерений. Результаты опубликованы в [107].

5. Проведен анализ возможности визуализации 2-D поля скоростей в атмосфере по корреляции когерентных изображений подсвечиваемой лазерным излучением области атмосферного рассеивающего слоя. Рассмотрены две ситуации: 1) организованное движение происходит в выделенном слое турбулентной атмосферы, просвечиваемом лазерным пучком, а рассеивающий слой неподвижен, и 2) организованное движение происходит в самом рассеивающем слое на фоне турбулентного перемешивания рассеивателей, вдоль трассы зондирования организованного движения нет.

Определены условия, при которых визуализация 2-0 поля скоростей по корреляции когерентных изображений возможна. Показано, что в первом случае с увеличением турбулентных искажений просвечивающего слой оптического пучка на участке трассы вне слоя эффективность рассмотренного способа визуализации снижается. Если турбулентные флуктуации показателя преломления на трассе вне слоя сравнимы с флуктуациями показателя преломления в исследуемом слое, то визуализация поля скоростей в слое становится невозможной.

Во втором случае для визуализации необходимо, чтобы скорости организованного движения превосходили скорости турбулентной диффузии рассеивателей. Увеличение интенсивности турбулентности вдоль трассы зондирования вне слоя организованного движения также, как и в первом случае, снижает эффективность метода. Результаты опубликованы в [135140, 142, 144].

6. Предложен способ количественной оценки усредненного по пятну подсвета поперечного вектора скорости движения увлекаемых ветром рассеивающих частиц в слое. Показано, что оценка осредненного по объему рассеяния вектора перпендикулярной к подсвечивающему лазерному пучку компоненты скорости ветра может быть найдена с высокой точностью, если использовать процедуру отфильтровывания «плохих» случайных оценок скорости ветра, в широком диапазоне изменения параметров атмосферной турбулентности. Результаты опубликованы в [141, 143].

7. Установлено, что предложенный метод определения усредненного по объему рассеяния поперечного ветра, так же как и метод визуализации двумерного поля ветра в атмосфере, являются информативными, если засветка изображения рассеивающего слоя не является сплошной, а содержит области низкой интенсивности. Условием этого является требование, чтобы сумма площадей изображений всех разрешаемых локальных источников рассеянного поля не превышала общую площадь фотодетектора, регистрирующего изображения слоя.

Разработан компьютерный алгоритм корреляционного сравнения когерентных изображений рассеивающего атмосферного слоя по крупномасштабной структуре неоднородностей интенсивности. Результаты опубликованы в [139-144].

1. Ландау J1.Д., ЛифшицЕ.М. Теоретическая физика. - Т. VI. Гидродинамика. — М.: Физматлит, 2006. - 736 с.

2. Фриш У. Турбулентность. Наследие Колмогорова. М.: ФАЗИС, 1998. -346 с.

3. Владимиров С.Н. Динамические неустойчивости потоков и отображений. Взгляд радиофизика. Томск: Изд-во Томского университета, 2008. - 352 с.

4. Колмогоров А.Н. Локальная структура турбулентности в несжимаемой вязкой жидкости при очень больших числах Рейнольдса // Доклады АН СССР. 1941. - Т. 30. - № 4. - С. 299-303.

5. Колмогоров А.Н. Рассеяние энергии при локально изотропной турбулентности // Доклады АН СССР. 1941. - Т. 32. - № 1. - С. 19-21.

6. Обухов A.M. О распределении энергии в спектре турбулентного потока // Известия АН СССР. Сер. геогр. и геофиз. - 1941. - № 4-5. - С. 453463.

7. Обухов A.M. Статистическое описание непрерывных полей // Труды Геофиз. Ин-та АН СССР. 1954. - № 24(151). - С.3-42.

8. Обухов A.M., Яглом А.Н. Микроструктура турбулентного потока // Прикладная математика и механика. 1951. - Т. 15. - Вып. 1. - С.3-26.

9. Белинский В.А. Динамическая метеорология. М.; Л.: ОГИЗ, 1948. -703 с.

10. Монин А.С., Яглом A.M. Статистическая гидромеханика. Ч. 2. - М.: Наука, 1967.-720 с.

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

12. Винниченко Н.К., Пинус Н.З., Шметер С.М., Шур Г.Н. Турбулентность в свободной атмосфере. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. - 288 с.

13. Panofsky Н.А., DuttonJ.A. Atmospheric turbulence. New York-Chichester-Brisbane-Toronto-Singapore: John Wiley&Sons, 1983. 397 p.

14. StullR.B. An Introduction to Boundary Layer Meteorology. Dordrecht-Boston-London: Kluwer Academic Publishers, 1988. 666 p.

15. Обухов A.M. Турбулентность и динамика атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. -413 с.

16. Монин А.С. Теоретические основы геофизической гидродинамики. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. 424 с.

17. Вызова Н.Л., Иванов В.Н., Гаргер Е.К. Турбулентность в пограничном слое атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. — 263 с.

18. Kaimal J.C., FinniganJ.J. Atmospheric Boundary Layer Flows. Their Structure and Measurement. New York: Oxford University Press, 1994. -289 p.

19. Курбацкий А.Ф. Введение в моделирование турбулентного переноса импульса и скаляра. — Новосибирск: Академическое издательство «ГЕО», 2007. 327 с.

20. Lenschow D.H., Stephens P.L. The role of thermals in the convective boundary layer // Boundary-Layer Meteorol. 1980. - V.19. - №4. - P.509-532.

21. Young G.S. Turbulence structure of the convective boundary layer. Pt. II. Phoenix 78 aircraft observations of thermals and their enviroment // J. Atmos. Sci. 1988. - V.45. — №4. — P.727-735.

22. Mahrt L. Stratified atmospheric boundary layers and breakdown of models. // Theoretical Computational Fluid Dynamics. 1998. - V.l 1. - P.263-279.

23. Derbyshire S.H. Stable boundary-layer modeling: Established approaches and beyond // Boundary-Layer Meteorology. 1999. - V.90. - P.423^46.

24. Mahrt L. Stratified Atmospheric Boundary Layers. Boundary-Layer Meteorology. 1999. - V.90. - P.375-396.

25. Mahrt L., VickersD. Contrasting Vertical Structures of Nocturnal Boundary Layers // Boundary-Layer Meteorology. 2002. - V.l05. - P.351-363.

26. BantaR.M., NewsomR.K., Lundquist J.K., Pichugina Y.L., Coulter R.L., Mahrt L. Nocturnal low-level jet characteristics over Kansas during CASES-99 // Boundary-Layer Meteorology. 2002. - V.l05. - P.221-252.

27. Holtslag A.A.M. CABLS initiates intercomparison for stable boundary layer case. GEWEX News. 2003. - No. 13.

28. Steeneveld G.J., van de Wiel B.J.H., Holtslag A.A.M. Modeling the Evolution of the Atmospheric Boundary Layer Coupled to the Land Surface for Three Contrasting Nights in CASES-99 // Journal of Atmospheric Sciences. 2006. - V.63. - P.920-935.

29. Basu S., Porte-Agel F. Large-Eddy Simulation of Stably Stratified Atmospheric Boundary Layer Turbulence: A Scale-Dependent Dynamic Modeling Approach // Journal of Atmospheric Sciences. 2006. - V.63. -P.2074-2091.

30. Banta R.M., Pichugina Y.L., Brewer W.A. Turbulent Velocity-Variance Profiles in the Stable Boundary Layer Generated by a Nocturnal Low-Level Jet // Journal of Atmospheric Sciences. 2006. - V.63. - P.2700-2719.

31. Cuxart J., Jimenez M.A. Mixing Processes in a Nocturnal Low-Level Jet: An LES Study // Journal of Atmospheric Sciences. 2007. - V.64. - P. 16661679.

32. Barthlott Ch., Drobinski P., FesquetC., Dubos Т., Pietras Ch. Long-term study of coherent structures in the atmospheric surface layer // Boundary-Layer Meteorol. 2007. - 125. - P. 1-24.

33. Zilitinkevich S.S., MammarellaL, Baklanov A.A., Joffre S.M. The Effect of Stratification on the Aerodynamic Roughness Length and Displacement Height // Boundary-Layer Meteorol. 2008. - 129. - P. 179-190.

34. Вульфсон A.H., Бородин O.O. Статистическая теория Больцмана и асимптотика распределения спонтанных струй по температурам в конвективном приземном слое атмосферы // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2008. - Т.44. - №6. - С.779-785.

35. Liu Н., Sang J. Analytical Model of Roll Vortices in the Convective Boundary Layer // Boundary-Layer Meteorol. 2009. - 130. - P.43-55.

36. Гурвич А. С., Спектры пульсаций вертикальной компоненты скорости ветра и их связь с микрометеорологическими условиями // Тр. ИФА АН СССР. -1962.- №4. 101.

37. Гурвич А. С. Измерение коэффициента асимметрии распределения разности скоростей в приземном слое атмосферы // ДАН СССР. 1960. -Т. 134.-№5.- 1073.

38. Гурвич А. С. Частотные спектры и функции распределения вероятностей вертикальной компоненты ветра // Изв. АН СССР (сер. геофиз.). 1960. -№7.- 1042.

39. Цванг JI. Р. Некоторые характеристики спектров температурных пульсаций в пограничном слое атмосферы // Изв. АН СССР (сер. геофиз.). 1963. -№ 10. - 1594.

40. Цванг JI. Р. Измерение частотных спектров температурных пульсаций в приземном слое атмосферы // Изв. АН СССР (сер. геофиз.). -1960. -№ 8. 1252.

41. Цванг JI. Р. Измерения турбулентных потоках тепла и спектров температурных пульсации // Тр. ИФА АН СССР. -1962. № 4. - 137.

42. Гурвич А. С., Кравченко Т. К. О частотном спектре пульсаций температуры в области малых масштабов // Тр. ИФА АН СССР. -1962. -№ 4. 144.

43. Цванг JI. Р., Зубковский С. Л., Иванов В. Н., Клинов Ф. Я., Кравченко Т. К. // Измерение некоторых характеристик турбулентности в нижнем 300-метровом слое атмосферы // Изв. АН СССР (сер. геофиз.). -1963. № 5. -769.

44. Вызова НЛ. Исследование крупных вихрей и диссипации энергии при безразличной и слабо неустойчивой стратификации // Вопросы физики атмосферы: Сб. статей. СПб.: Гидрометеоиздат. - 1998. -С.227-246.

45. Вызова Н.Л., Иванов В.Н., Мацкевич М.К. Измерение компонент завихренности в нижнем 300-метровом слое атмосферы // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 1996. -Т.32. -№3. - С.323-328.

46. Иванов В.Н. Особенности условий возникновения и структуры конвективных ячеек в пограничном слое атмосферы // Вопросы физики атмосферы: Сб. статей. СПб.: Гидрометеоиздат. - 1998. -С.467—487.

47. Цванг JI. Р. Измерение спектров температурных пульсаций в свободной атмосфере // Изв. АН СССР (сер. геофиз.). 1960. - № 11. - 76.

48. Зубковский С. Л. Экспериментальное исследование спектров пульсаций вертикальной компоненты скорости ветра в свободной атмосфере // Изв. АН СССР (сер. геофиз.). 1963. - № 8. - 1285.

49. ШурГ.Н. Хаотические и упорядоченные структуры атмосферной турбулентности (анализ данных самолетных исследований) // Метеорология и гидрология. 1997. — № 1.

50. Волков В.В., Литинецкий А.В., Шур Г.Н. Применение программно-аппаратного комплекса спутниковой навигации для исследования мезоструктуры поля ветра на самолетах-метеолабораториях // Метеорология и гидрология. — 1997. — № 6.

51. ШурГ.Н., Юшков В.А., ДрынковА.В., Фадеева Г.В., Потертикова Г.А. Опыт исследования термодинамики стратосферы высоких широт Северного полушария на самолете-лаборатории М-55 «Геофизика» // Метеорология и гидрология. 2006. - № 8. - С. 43-53 .

52. Huffaker R.M. Laser Doppler Detection Systems for Gas Velocity Measurements // Appl. Opt. 1970. - V.9. - №5. - P. 1026-1039.

53. Huffaker R.M., HardestyR.M. Remote Sensing of Atmospheric Wind Velocities Using Solid-State and C02 Coherent Laser Systems // Proc. IEEE. 1996. - V. 84.-P. 181-204.

54. Frehlich R. Doppler Lidar Signal Covariance Including Wind Shear and Wind Turbulence // App. Opt. 1994. - V. 33. - № 27. - P. 6472-6481.

55. Frehlich R., Hannon S.M., Henderson S.W. Performance of a 2-\xm Coherent Doppler Lidar for Wind Measurements // J. Atmos. and Ocean. Technol. -1994.-V. 11. -№ 6. P. 1517-1528.

56. Frehlich R., Yadlowsky M. J., Performance of Meanfrequency Estimators for Doppler Radar and Lidar // J. Atmos. and Oceanic Technol. 1994. - V.ll. -P.1217—1230.

57. Banakh V.A., Smalikho I.N., Kopp F., Werner Ch. Representativity of the Wind Measurements by a CW Doppler Lidar in the Atmospheric Boundary Layer // Appl. Optics. 1995. - V. 34. - № 12. - P. 2055-2067.

58. Frehlich R., Hannon S., Henderson S. Coherent Doppler Lidar Measurements of Wind in the Weak Signal Regim // Appl. Opt. 1997. -V. 36. - P. 3491-3499.

59. Werner Ch., Rahm S., Lehner S., Buchhold M., Banakh V., Smaiikho I. Intercomparison of laser Doppler wind measurements with other methods and a forecast model // Pure and Appl. Opt. 1998. - V.7. - P. 1473-1487.

60. Reitebuch О., Werner Ch., Leike I., Delville P., Flamant P.H., Cress A., Engelbart D. Experimental Validation of Wind Profiling Performed by the Airborne 10 |im Heterodyne Doppler Lidar WIND // J. Atmos. Ocean. Technol. 2001. - V. 18. - P. 1331-1344.

61. Smalikho I.N. Techniques of Wind Vector Estimation from data measured With a Scanning Coherent Doppler Lidar. // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. -2003. Vol. 20. - P. 276-291.

62. Hannon S.M., Gatt P., Henderson S.W., Huffaker R.M. Recent Progress and Measurement Results with Commercial 2 pM Doppler Lidar // Proc. of 12-th Coherent Laser Radar Conf. Bar Harbor Maine, US. 2003. - P. 86-89.

63. Kopp F., Smalikho I.N., Rahm S., DolfiA., CariouJ.-P., Harris M., Young R.I., Weekes K., Gordon N. Characterization of aircraft wake vortices by multiple-lidar triangulation // AIAA Journal. 2003. - V.41. - №6. -P. 1081-1088.

64. Frehlich R. Performance of Coherent Doppler Lidar Velocity Estimates with Pulse Accumulation // Proc. of 12-th Coherent Laser Radar Conference. Bar Harbor Maine, US. 2003. - P. 139-142.

65. Kopp F., Rahm S., Smalikho I.N. Characterization of aircraft wake vortices by 2-\im pulsed Doppler lidar // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2004. - V. 21. - № 2. - P. 194-206.

66. Kopp F., Rahm S., Smalikho I.N., Dolfi A., Cariou J.-P., Harris M., Young R.I. Comparison of wake-vortex parameters measured by pulsed and continuous-wave lidars // Journal of Aircraft. 2005. - V. 42. - № 7. -P. 916-923.

67. Rahm S., Smalikho I.N., Kopp F. Characterization of aircraft wake vortices by airborne coherent Doppler lidar // Journal of Aircraft. 2007. - V. 44. - № 3. -P. 799-805.

68. Rahm S., Smalikho I.N. Aircraft wake vortex measurement with airborne coherent Doppler lidar // Journal of Aircraft. 2008. - V. 45. - P. 1148-1155.

69. Смалихо И.Н., Рам Ш. Измерения когерентными доплеровскими лидарами параметров самолетных вихрей // Оптика атмосферы и океана. 2008. - Т. 21. - № 11. - С. 977-992.

70. Смалихо И.Н., Рам Ш. Лидарные исследования влияния ветра и атмосферной турбулентности на вихревой след за самолетом // Оптика атмосферы и океана. 2009. - Т. 22. - №12 (в печати).

71. Hannon S.M. Wind resource assessment using long range pulsed Doppler lidar // Proceedings 15-th Coherent Laser Radar Conference. — 2009. P. 59-62.

72. Lolli S., Boquet M., Cariou J.P., Parmentier R., Sauvage L. Long range wind lidar for atmospheric dynamics studies // Proceedings 15-th Coherent Laser Radar Conference. 2009. - P. 99-102.

73. Hill Ch., Bennett J., Smith D. Airport trails with the Aviation ZephIR wind lidar// Proceedings 15-th Coherent Laser Radar Conference. 2009. P. 177-180.

74. LindelowP. From prototype to standardization five years of LIDAR anemometry in the wind energy industry // Proceedings 15-th Coherent Laser Radar Conference. - 2009. - P. 255-258.

75. Rothermel, J., Kessinger C., Davis D.L. Dual-Doppler Lidar Measurement of Winds in the JAWS Experiment // J. Atmos. and Ocean. Technol. 1985. -V. 2.-P. 138-147.

76. Vaughan J.M., Steinvall O., Werner C., Flamant P.H. Coherent Laser Radar in Europe // Proc. IEEE. 1996. - V. 84. - P. 205-226.

77. Kopp F., Werner Ch., Haring R., Banakh V.A., Smalikho I.N., Kambezidis H. Laser Doppler wind measurements in the planetary boundarylayer. Contribution of Atmospheric Physics. 1994. - V. 67. - № 4. - P. 269286.

78. Wilczak J.M., Gossard E.E., NeffW.D., Eberhard W.L. Ground-Based Remote Sensing of the Atmospheric Boundary Layer: 25 Years of Progress // Bound.-Layer Meteor. 1996. - V. 78. - P. 321-349.

79. Eberhard W.L., Cupp R.E., Healy K.R. Doppler Lidar Measurements of Profiles of Turbulence and Momentum Flux // J. Atmos. and Ocean. Technol. 1989. — V. 6.-P. 809-819.

80. Ancellet G.M., Menzies R.T., Grant W.B. Atmospheric Velocity Spectra Width Measurements Using the Statistical Distribution of Pulsed CO2 Lidar Return Signal Intensities // J. Atmos. and Ocean. Technol. 1989. - V. 6. -P. 50-58.

81. Gordienko V.M., Kormakov A.A., Kosovsky L.A., Kurochkin N.N., Pogosov G.A., Priezzhev A.V., Putivskii Y.Y. Coherent CO2 Lidars of Measuring Wind Velocity and Atmospheric Turbulence // Opt. Eng. 1994. - V. 33. -P. 3206-3213.

82. Смалихо И.Н. Об измерении скорости диссипации турбулентной энергии непрерывным доплеровским лидаром // Оптика атмосферы и океана. -1995.-Т. 8. -№ 10.-С. 1457-1466.

83. Банах В.А., Смалихо И.Н. Лидарное зондирование скорости диссипации турбулентной энергии // Оптика атмосферы и океана. 1997. - Т. 10. -№ 4-5. - С. 473-484.

84. Банах В.А., Смалихо И.Н. Оценивание скорости диссипации турбулентной энергии из данных импульсного доплеровского лидара // Оптика атмосферы и океана. -1997. -Т. 10. -№ 12.-С. 1524-1538.

85. Frehlich R. Effect of Wind Turbulence on Coherent Doppler Lidar Performance // J. Atmos. and Ocean. Technol. 1997. - V. 14. - P. 54-75.

86. Frehlich R., Hannon S., Henderson S. Coherent Doppler Lidar Measurements of Wind Field Statistics // Boundary-Layer Meteor. 1998. - V. 86. - P. 233256.

87. BanakhV.A., Smalikho I.N., Kopp F., Werner Ch. Measurement of Turbulent Energy Dissipation Rate with a CW Doppler Lidar in the Atmospheric Boundary Layer // J. Atmos. and Ocean. Technol. 1999. -V. 16.-№8.-P. 1044-1061.

88. Gal-Chen Т., Xu M., Eberhard W. L. Estimations of Atmospheric Boundary Layer Fluxes and Other Turbulence Parameters from Doppler Lidar Data // J. Geophys. Res. 1992. -V. 97. -P. 18 409-18 423.

89. Smalikho I.N., Кбрр F., Rahm S. Measurement of atmospheric turbulence by 2-.im Doppler lidar // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. -2005.-V. 22.-№ 11.-P. 1733-1747.

90. Drobinski Ph., Dabas A., Flamant P.H. Remote Measurements of Turbulent Wind Spectra by Heterodyne Doppler Lidar Technique // J. Appl. Meteorol.2000. V. 39. - P. 2434-2451.

91. Банах B.A., Смалихо И.Н., Пичугина E.JI., Брюер А. Репрезентативность измерений скорости диссипации энергии турбулентности сканирующим когерентным доплеровским лидаром // Оптика атмосферы и океана. — 2009. Т. 22. - № Ю (в печати).

92. Bozier K.E., Collier C.G. Observations of Boundary Layer Turbulence Spectra and Kinetic Energy Dissipation Using Doppler Lidar // Proc. 11-th Coherent Laser Radar Conf. 1—6th July 2001, Malvern, Worcestershire, UK.2001.-P. 206-209.

93. Банах B.A., Фалиц A.B., Смалихо И.Н., Рам Ш. Оценка параметров турбулентности из измерений скорости ветра импульсным когерентным доплеровским лидаром // Оптика атмосферы и океана. 2005. - Т. 18. — № 12.-С. 1062-1065.

94. Банах В.А., Рам Ш., Смалихо И.Н., Фалиц А.В. Измерение параметров атмосферной турбулентности сканирующим в вертикальной плоскости импульсным когерентным ветровым лидаром // Оптика атмосферы и океана. 2007. -Т. 20. - № 12. - С. 1115-1120.

95. Frehlich R., CornmanL. Estimating Spatial Velocity Statistics with Coherent Doppler Lidar // J. Atmos. and Ocean. Technol. 2002. - V. 19. - № 3. -P. 355-366.

96. Банах В.А., Вернер X., Смалихо И.Н. Зондирование турбулентности ясного неба доплеровским лидаром. Численное моделирование // Оптика атмосферы и океана. -2001. Т. 14. -№ 10. - С. 932-939.

97. Hardesty R.M., Baker W.E., Emmitt G.D., Gentry B.M., Guchl.C., Kavaya M.L., Mango S.A., Miller K., Schwemmer G.K., Yoe J.G. A Potential NPOESS Winds Mission // Proceedings 13-th Coherent Laser Radar Conference. 2005. - P. 45-48.

98. Endemann M., IngmannP. The European Spaceborne Doppler Wind Lidar ADM-Aeolus // Proceedings 13-th Coherent Laser Radar Conference. 2005. -P. 49-52.

99. Leike I., Streicher J., Banakh V., Smalikho I., Werner Ch., Wergen W., Cress A. Virtual Doppler Lidar Instrument // J. Atmos. and Ocean. Technol. 2001. -V. 18.-P. 1447-1456.

100. Frehlich R., Sharman R. Data requirements for Doppler Lidar Measurements of Winds from Space // Proceedings 15-th Coherent Laser Radar Conference. -2009.-P. 153-156.

101. Frehlich R. Simulation of coherent Doppler lidar performance for space-based platforms // J. Appl. Meteor. 2000. - V. 39. - P. 245-262.

102. Frehlich R. Errors for space-based Doppler lidar wind measurements: Definition, performance, and verification // J. Atmos. Oceanic. Tech. 2001. -V. 18.-P. 1749-1772.

103. Банах B.A., Миронов В.JI. Локационное распространение лазерного излучения в турбулентной атмосфере. Новосибирск: Наука, Сиб. отд., 1986.-173 с.

104. Banakh V.A., Mironov V.L. Lidar in a turbulent atmosphere. Artech House. Boston & London. 1987. - 185 p.

105. ЗуевВ.Е., Банах B.A., ПокасовВ.В. Оптика турбулентной атмосферы. -Л.: Гидрометеоиздат, 1988.-270 с.

106. Banakh V.A., Smalikho I.N., and Werner Ch. Numerical simulation of effect of refractive turbulence on the statistics of a coherent lidar return in the atmosphere // Applied Optics. 2000. - V. 39. - № 33. - P. 5403-5414.

107. Frehlich R., Kavaya M.J. Coherent Laser Radar Performance for General Atmospheric Refractive Turbulence // Appl. Opt. 1991. - V. 30. - № 36. -P. 5325-5352.

108. Смалихо И.Н. К вопросу о случайных ошибках измерений скорости ветра непрерывным когерентным лидаром // Оптика атмосферы и океана. 1994. - Т. 7. - № 10. - С. 1371-1378.

109. Смалихо И.Н. Точность оценок скорости диссипации турбулентной энергии из временного спектра флуктуаций скорости ветра // Оптика атмосферы и океана. 1997. - Т. 10. -№ 8. - С. 898-904.

110. Смалихо И.Н., Банах В.А., Копп Ф., ВернерХ. Лидарные измерения среднего ветра // Оптика атмосферы и океана. — 2002. Т. 15. - № 8. -С. 672-679.

111. Nelson D.H., Walters L.D., MacKerrow Е.Р., Schmit M.J., Quick C.R., Porch W.M., Petrin R.R. Wave Optics Simulation of Atmospheric Turbulence and Reflective Speckle Effects in CO2 Lidar // Applied Optics. 2000. -V. 39. -№ 12.-P. 1857-1871.

112. Banakh V.A., Smalikho I.N., and Werner Ch. Effect of aerosol particle microstructure on statistics of CW Doppler lidar signal. // Applied Optics. -2000.-V. 39.-№33.-P. 5393-5402.

113. Банах B.A., Фалиц A.B. Спектры флуктуаций неоднородного поля ветра в атмосфере, измеряемого с усреднением по пространству // Оптика атмосферы и океана. 2003. - Т. 16. - № 8. - С.704-707.

114. Банах В.А., Фалиц А.В. Оценивание параметров атмосферной турбулентности из измерений скорости ветра импульсным когерентным СО2 доплеровским лидаром // Оптика атмосферы и океана. 2004. -Т. 17. —№ 4 - С. 297-305.

115. Шур Г.Н. Спектр непрерывной турбулентности и когерентные структуры // Ученые записки ЦАГИ. 1993. - Т. XXIV. - Вып. 3.

116. Шур Г.Н. О природе когерентных структур в поле атмосферной турбулентности // Метеорология и гидрология. 1994. - № 1.

117. Шур Г.Н., Волков В.В. Когерентные кластеры в зонах интенсивной атмосферной турбулентности // Метеорология и гидрология. 1999. -№ 1.

118. Шур Г.Н., Винниченко Н.К., Соколов JI.A., Лепухов Б.Н. Масштабы и энергия ветровых мезоструктур в атмосфере низких широт // Метеорология и гидрология. 2001. — № 6.

119. Шур Г.Н., Лепухов Б.Н., Соколов Л.А. Мезоструктура полей ветра и температуры в стратосфере высоких широт Южного полушария // Метеорология и гидрология. 2003. - №5. - С. 54- 61.

120. Banakh V.A., FalitsA.V., Halldorsson Т. Simulation of Retrieval of Wind Velocity in a Turbulent Atmosphere by Speckle Photography // Proceedings 13-th Coherent Laser Radar Conference. 2005. - P. 19-22.

121. Halldorsson Т., LangmeierA., Prucklmeier A., BanakhV.A., FalitsA.V. Particle and Speckle Imaging Velocimetry Applied to a Monostatic LIDAR // Proc. SPIE. -2006. V. 6522. - P. 65220A-1-65220A-9.

122. Halldorsson Т., LangmeierA., Prucklmeier A., BanakhV, FalitsA. Particle and speckle imaging velocimetry applied to a monostatic lidar // Newsroom of SPIE 10.1117/2.1200706.0615 (invited paper).

123. Банах В.А., ФалицА.В. Визуализация поля скоростей в атмосфере по рассеянному излучению // Оптика атмосферы и океана. 2008. — Т. 21. — № 10.-С. 890-896.

124. Банах В.А., Фалиц А.В. Визуализация поля скоростей в слое турбулентной атмосферы по просвечивающему слой оптическому излучению // Оптика атмосферы и океана. 2009. - Т. 22. - № 12. -С.1135-1141.

125. Банах В.А., ФалицА.В. О возможности определения поперечной скорости ветра по корреляции когерентных изображений атмосферного слоя // Оптика и спектроскопия. 2009. - Т. 107. - № 2. - С. 350-356.

126. Banakh V.A., FalitsA.V. Visualization of 2-D transverse velocity fields in the atmosphere // Proceedings 15-th Coherent Laser Radar Conference. — 2009.-P. 121-124.

127. Henderson S.W., Hale С.Р., MageeJ.R., KavayaMJ., HuffakerA.V. Eye-safe Coherent Laser Radar System at 2.1 |iM Using Tm. Ho: YAG lasers // Opt. Lett. 1991. -V. 16. -P. 773-775.

128. Henderson S.W., Suni P.J.M., Hale C.P., Hannon S.M., Magee J.R., BrunsD.L., YuenE.H. Coherent Laser Radar at 2.1 |iM Using Solid-State Lasers // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1993 - V. 31. - P. 4-15.

129. Hannon S.M., PelkJ.V., Henderson S.W. Recent Wind and Aerosol Measurements Using WindTracer // Proceedings 13-th Coherent Laser Radar Conference. 2005. - P. 84-87.

130. AndoT., FurutaM., TanakaH., NagashimaM., Kameyama S., Suzuki J., Hirano Y. Development of Low Cost All Coherent Doppler LIDAR (CDL) System // Proc. 13-th Coherent Laser Radar Conference. Kamakura, Japan. -2005.-P. 170-173.

131. Doviak R.L., and Zrnic D.C. Doppler Radar and Weather Observations. San Diego; New York; Berkeley; Boston; London; Sydney; Tokyo; Toronto: Academic Press, Inn., 1993. 562 p.

132. Stoffelen A., Anderson D. Characteristics of ERS-1 scat-terometer measurements and wind retrieval // Proc. 2nd ERS-1 symposium: Space at the service of our environment (Hamburg) ESA-SP-361. 1993. - P. 997-1001.

133. Lehner S., HorstmannJ., KochW., and Rosenthal W. Mesoscale wind measurements using recalibrated ERS-SAR images // J. Geophys. Res. — 1998. V. 104. - P. 7847-7856.

134. Raffel M., Willert C., Kompenhans J. Particle Image Velocimetry: A Practical Guide. Berlin: Springer, 1998.-253 p.

135. Albrecht H.-E., Borys M., Damaschke N., Tropea C. Laser Doppler and Phase Doppler Measurement Techniques. Series: Experimental fluid Mechanics. -Berlin: Springer, 2003. 738 p.

136. Франсон M. Оптика спеклов. -M.: Мир. 1980. - 171 с.

137. Бакут П.А., Мандросов В.И., Матвеев И.Н. и др. Теория когерентных изображений / Под ред. Н.Д. Устинова. М.: Радио и связь, 1987. -264 с.

138. FominN.A. Speckle Photography for Fluid Mechanics Measurements. -Berlin: Springer, 1998.-290 p.

139. Raffel M., Richard H., Ehrenfried K., Vander Wall В., BurleyC., Beaumier P., McAlisret K., Pengel K. Recording and Evaluation Methods of PIV Investigations on a Helicopter Rotor Model // Experiments in Fluids. -2004.-V. 36.-P. 146-156.

140. Банах B.A. Моделирование изображения подсвечиваемого лазером рассеивающего слоя в турбулентной атмосфере // Оптика атмосферы и океана. 2007. - Т. 20. - № 4. - С. 303-307.

141. Кляцкин В.И. Кластеризация и диффузия частиц и плотности пассивной примеси в случайных гидродинамических потоках // Успехи физических наук. 2003. - Т. 173. - № 7. - С. 689-710.

142. Кандидов В.П., Метод Монте-Карло в нелинейной статистической оптике // Успехи физических наук. 1996. — Т. 166. — № 12. - С. 1309— 1338.

143. Goodman J.W. Statistical Optics. New York: Wiley-Interscience, 1985. -567 p.

144. Banakh V.A., FalitsA.V. Turbulent Statistics of Laser Beam Intensity on Ground-To-Satellite Optical Link // Proceedings SPIE. Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric Physics. 2001. - V. 4678. - P. 132-143.

145. Schwiesow R.L., Kopp F., Werner Ch. Comparison of CW-lidar measured wind values obtained by full conical scan, conical sector scan and two-point-technique // J.Atmos. Ocean. Technol. 1985. - V. 2. - P. 3-14.

146. Combustion measurements: modern techniques and instrumentation / Edited by R. Goulard. -N.Y.: Academic Press, 1976. 483 p.

147. Климкин В., Папырин А., Солоухин P. Оптические методы регистрации быстропротекающих процессов. Новосибирск, 1980.

148. Дубнищев Ю.Н., Ринкевичюс Б.С. Методы лазерной доплеровской анемометрии. М.: Наука, 1982. - 304 с.

149. Фомин Н.А. Спекл интерферометрия газовых потоков. Минск: Наука и техника, 1989. 168 с.

150. Grant I. Particle image velocimetry: a review // Proc. Instn. Mech. Engrs. -1997. Vol. 211. - Part C. - P. 55-76.

151. Maas H.-G., Gruen A., Papantoniou D., Particle Tracking in threedimensional turbulent flows // Part I: Photogrammetric determination of particle coordinates Experiments in Fluids. 1993. - Vol. 15. - P. 133-146.

152. Malik N., Dracos Т., Papantoniou D.,:Particle Tracking in threedimensional turbulent flows // Part II: Particle tracking Experiments in Fluids. 1993. -Vol. 15. P. 279-294.

153. Протопопов B.B., Устинов Н.Д. Лазерное гетеродинирование. М.: Наука, 1985.-288 с.

154. Ван-Дайк М. Альбом течения жидкости и газа. -М.: Мир, 1986. 184 с.

155. Utami Т., Ueno Т. Experimental study on the coherent structure of turbulent open-channel flow using visualization and picture processing // J. Fluid Mech. -1987.-174.-P. 399-440.

156. Jochen Willneff A Spatio-Temporal Matching Algorithm for 3D Particle Tracking Velocimetry Diss. // Technische Wissenschaften ETH Zurich, Nr. 15276. Zurich, Switzerland, 2003.

157. Burch J.M., Tokarski J.M. Production of multiple beam fringes from photographic scatterers // Optica Acta. 1968. - V. 15. - № 2. - P. 101-111.