А.С. Миронов 1, А.Н. Греков 2, 3, К.А. Кузьмин 2
1 Российский государственный метеорологический университет, РФ, г. Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., 98
E-mail: alexey.s.mironov@gmail.com
2 Институт природно-технических систем, РФ, г. Севастополь, ул. Ленина, 28
E—mail: oceanmhi@ya.ru
3 Севастопольский государственный университет, РФ, г. Севастополь, ул. Университетская, 33
DOI: 10.33075/2220-5861-2019-4-11-19
УДК 556.043
Реферат:
Измерение параметров верхнего слоя океана в натурных условиях является одной из задач океанологии, от решения которой зависит прогресс целого ряда направлений исследования океана. Так, данные натурных измерений используются для проверки и калибровки алгоритмов обработки данных дистанционных измерителей, океанографических моделей, в различных исследовательских задачах и при синоптическом/климатическом мониторинге океана. Непрерывное увеличение объема данных дистанционного зондирования, рост сложности алгоритмов их обработки, совершенствование методов моделирования океана формируют новые требования к качеству и количеству экспериментальных измерений. В данной работе рассматривается малогабаритный дрифтер, оборудованный необходимыми соответствующими измерительными каналами и программным обеспечением, как элемент системы измерения пространственно-временных характеристик поверхностного слоя океана, а именно: вектора течения и углового спектра морского волнения. Приводится его структурная схема, общий вид, описание механической части, а также схема выполнения экспериментальных работ. На основе проведенного в работе анализа предложена измерительная система с синхронным сбором данных и передачей информации с малогабаритного дрифтера по технологии LoRa. Отличительной чертой разработанной измерительной системы является возможность измерения угловых спектров морского волнения. Разработана электрическая схема, алгоритм работы, ПО и механические части буя, а отдельные узлы прошли предварительные испытания
Ключевые слова: морское поверхностное волнение, пространственный спектр волн, измерение характеристик морской поверхности, натурные измерения в океане, дрифтерные измерения, подспутниковые измерения, сетецентрические системы измерения.
Для цитирования пройдите по ссылке DOI и используйте опцию Actions-Cite или скопируйте:
[IEEE] А.С. Миронов, А.Н. Греков, К.А. Кузьмин, “Подспутниковая малогабаритная измерительная система для контроля двумерного спектра поверхностных волн и поля скорости”, Системы контроля окружающей среды, вып. 4, с. 11–19, декабрь 2019.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Ardhuin F. et al. Small-scale open ocean currents have large effects on wind wave heights: small-scale currents and wave heights // J. Geophys. Res. C: Oceans. 2017. Vol. 122, № 6. P. 4500–4517.
- Quilfen Y. et al. Storm waves focusing and steepening in the Agulhas current: Satellite observations and modeling // Remote Sens. Environ. 2018. Vol. 216. P. 561–571.
- Chapron B. Direct measurements of ocean surface velocity from space: Interpretation and validation // Journal of Geophysical Research. 2005. Vol. 110, № C7. P. 76–92.
- Chapron Bertrand, Harald Johnsen, René Garello. Wave and wind retrieval from SAR images of the ocean // In Annales des telecommunications, Springer-Verlag, 2001. Vol. 56, № 11-12. P. 682–699.
- Kudryavtsev V. et al. Sun glitter imagery of ocean surface waves. Part 1: Directional spectrum retrieval and validation: Sun glitter imagery of surface waves // J. Geophys. Res. C: Oceans. 2017. Vol. 122, № 2. P. 1369–1383.
- Kudryavtsev V. et al. Sun glitter imagery of surface waves. Part 2: Waves transformation on ocean currents: Sun glitter imagery of swell on currents // J. Geophys. Res. C: Oceans. 2017. Vol. 122, № 2. P. 1384–1399.
- Hauser D. et al. CFOSAT: a new Chinese-French satellite for joint observations of ocean wind vector and directional spectra of ocean waves // Remote Sensing of the Oceans and Inland Waters: Techniques, Applications, and Challenges. 2016.
- Ardhuin F., Aksenov Y., Benetazzo A. et al. Measuring currents, ice drift, and waves from space: the Sea surface KInematics Multiscale monitoring (SKIM) concept // Ocean Science. 2018. Vol. 14 (3). P. 337–354.
- Luo Z. et al. Design and analysis of a novel virtual gyroscope with multi-gyroscope and accelerometer array // Review of Scientific Instruments. 2016. № 8 (87). P. 085003.
- Xu G., Weiming S., Xianbin W. Applications of wireless sensor networks in marine environment monitoring: A survey // Sensors. 2014. № 9. P. 16932–16954.
- Iridium Maritime Solutions. Available online: https://www.iridium.com/solutions/maritime/ (accessed on 20 September 2019).
- Kazdaridis et al. On the development of energy-efficient communications for marine monitoring deployments // In Proceedings of the 2017 13th International Conference on Advanced Technologies, Systems and Services in Telecommunications (TELSIKS), Nis, Serbia, 18–20 October 2017. P. 271–274.
- Boydstun et al. Drifter sensor network for environmental monitoring // In Proceedings of the 2015 12th Conference on Computer and Robot Vision, Halifax, NS, Canada, 3–5 June 2015. P. 16–22.
- Pozzebon A. et al. A wireless sensor network for the real-time remote measurement of aeolian sand transport on sandy beaches and dunes // Sensors. 2018. № 18. P. 820.
- Trasviña-Moreno C. Unmanned aerial vehicle based wireless sensor network for marine-coastal environment monitoring // Sensors. 2017. № 17. P. 460.
- Semtech. LoRa Modulation Basics. Available online: https://www.semtech.com/uploads/documents/an1200.22.pdf (accessed on 20 September 2019).
- Petajajarvi J. On the coverage of lpwans: Range evaluation and channel attenuation model for lora technology // In Proceedings of the 2015 14th International Conference on ITS Telecommunications (ITST), Copenhagen, Denmark, 2–4 December 2015. P. 55–59.
- Lingling et al. On the application of lora lpwan technology in sailing monitoring system // In Proceedings of the 2017 13th Annual Conference on Wireless On-demand Network Systems and Services (WONS), Jackson, WY, USA, 21–24 February 2017. P. 77–80.
- Jovalekic N. et al. Experimental Study of LoRa Transmission over Seawater // Sensors. 2018. № 18. P. 2853.
- Longuet-Higgins M.S., Cartwright D.E. and Smith N.D. Observations of directional spectrum of sea waves using the motions of a floating body // Ocean wave spectra (New Jersey: Prentice-Hall). 1963. P. 111–136.
- Baggeroer A. Confidence intervals for regression (MEM) spectral estimates. IEEE Transactions on Information Theory, 1976. Vol. 22 (5). P. 534–545.
- Isobe M., Kondo K., Horikawa K. Extension of MLM for estimating directional wave spectrum // In Proc. Symp. on Description and modeling of directional seas. 1984, June. P. 1–15.
- Lygre A., Krogstad H.E. Maximum entropy estimation of the directional distribution in ocean wave spectra // Journal of Physical Oceanography. 1986. Vol. 16 (12). P. 2052–2060.
- Young I.R. On the measurement of directional wave spectra // Applied Ocean Research. 1994. 16. № 5. P. 283–294.
- Long R.B. The statistical evaluation of directional spectrum estimates derived from pitch/roll buoy data // Journal of Physical Oceanography. 1980. Vol. 10 (6). P. 944–952.
- Mironov A.S., Yurovskaya M.V., Dulov V.A. Statistical characterization of short wind waves from stereo images of the sea surface // Journal of Geophysical Research: Oceans, 2012. 117. P.12.