Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 193-200

Влияние нелинейности поверхностных волн на точность альтиметрических измерений уровня моря

А.С. Запевалов 1 , А.В. Гармашов 1 , А.С. Князьков 1 
1 Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия
Одобрена к печати: 25.03.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-2-193-200
Анализируется ошибка альтиметрического определения уровня морской поверхности SB (англ. skewness bias), обусловленная отклонением распределения возвышений морской поверхности от распределения Гаусса. Учитываются изменения второго, третьего и четвёртого статистических моментов возвышений поверхности. Анализ проводится на основе in situ волновых измерений, выполненных на стационарной океанографической платформе, расположенной в прибрежной зоне Чёрного моря. Ошибка SB рассчитывалась в рамках модели Брауна (Brown, 1977). Определено, что для Чёрного моря значения ошибки SB в основном лежат в диапазоне от –0,2 до 1,6 см. Показано, что для параметризации ошибки измерения уровня морской поверхности в дополнение к значительной высоте волн и скорости ветра целесообразно использовать крутизну волн ε. Ещё одним дополнительным предиктором может стать обратный возраст волн ζ. Коэффициенты корреляции SB с указанными параметрами выше, чем коэффициенты корреляции SB с псевдовозрастом волн или периодом основных энергонесущих (доминантных) волн.
Ключевые слова: альтиметрия, морская поверхность, модель Брауна, ошибка SB, распределение возвышений поверхности
Полный текст

Список литературы:

  1. Ефимов В. В., Комаровская О. И. Возмущения, вносимые Крымскими горами в поля скорости ветра // Морской гидрофиз. журн. 2019. Т. 35. № 2(206). С. 134–146. DOI: 10.22449/0233-7584-2019-2-134-146.
  2. Запевалов А. С. Влияние асимметрии и эксцесса распределения возвышений взволнованной морской поверхности на точность альтиметрических измерений ее уровня // Изв. Российской акад. наук. Физика атмосферы и океана. 2012. Т. 48. № 2. С. 224–231.
  3. Запевалов А. С., Гармашов А. В. Асимметрия и эксцесс поверхностных волн в прибрежной зоне Черного моря // Морской гидрофиз. журн. 2021. Т. 37. № 4. С. 447–459. DOI: 10.22449/0233-7584-2021-4-447-459.
  4. Запевалов А. С., Большаков А. Н., Смолов В. Е. Моделирование плотности вероятностей возвышений морской поверхности с помощью рядов Грама – Шарлье // Океанология. 2011. Т. 51. № 3. С. 432–439.
  5. Кендалл М. Дж., Стьюарт А. Теория распределений: пер. с англ. / пер. В. В. Сазонова, А. Н. Ширяева; под ред. А. Н. Колмогорова. М.: Наука, 1966. 587 с.
  6. Лебедев С. А., Гусев И. В. Международный опыт калибровки данных спутниковой альтиметрии на стационарных и временных полигонах // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 2. С. 18–35. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-2-18-35.
  7. Показеев К. В., Запевалов А. С., Пустовойтенко В. В. Моделирование формы отраженного импульса радиоальтиметра // Вестн. Московского ун-та. Сер. 3: Физика. Астрономия. 2013. № 5. С. 80–85.
  8. Соловьев Ю. П., Иванов В. А. Предварительные результаты измерений атмосферной турбулентности над морем // Морской гидрофиз. журн. 2007. № 3. С. 42–61.
  9. Ablain M., Legeais J. F., Prandi P., Marcos M., Fenoglio-Marc L., Dieng H. B., Benveniste J., Cazenave A. Satellite altimetry-based sea level at global and regional scales // Surveys in Geophysics. 2017. V. 38. P. 7–31.
  10. Badulin S. I., Grigorieva V. G., Shabanov P. A., Sharmar V. D., Karpov I. O. Sea state bias in altimetry measurements within the theory of similarity for wind-driven seas // Advances in Space Research. 2019. V. 68. No. 2. P. 978–988. DOI: 10.1016/j.asr.2019.11.040.
  11. Brown G. S. The average impulse response of a rough surface and its applications // IEEE Trans. Antennas Propagation. 1977. V. AP-25. P. 67–74.
  12. Callahan P. S., Rodriguez E. Retracking of Jason-1 data // Marine Geodesy. 2004. V. 27. P. 391–407. DOI: 10.1080/01490410490902098.
  13. Cavaleri L., Abdalla S., Benetazzo A., Bertotti L., Bidlot J.-R., Breivik Ø., Carniel S., Jensen R. E., Portilla-Yandun J., Rogers W. E., Roland A., Sanchez-Arcilla A., Smith J. M., Staneva J., Toledo Y., van Vledder G.Ph., van der Westhuysen A. J. Wave modelling in coastal and inner seas // Progress in Oceanography. 2018. V. 167. DOI: 10.1016/j.pocean.2018.03.010.
  14. Cheng Y., Xu Q., Gao L., Li X., Zou B., Liu T. Sea state bias variability in satellite altimetry data // Remote Sensing. 2019. V. 11. No. 10. Art. No. 1176. DOI: 10.3390/rs11101176.
  15. Ghavidel A., Schiavulli D., Camps A. Numerical computation of the electromagnetic bias in GNSS-R altimetry // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2016. V. 54. No. 1. P. 489–498. DOI: 10.1109/tgrs.2015.2460212.
  16. Gómez-Enri J., Gommenginger C. P., Challenor P. G., Srokosz M. A., Drinkwater M. R. ENVISAT radar altimeter tracker bias // Marine Geodesy. 2006. V. 29. P. 19–38. DOI: 10.1080/01490410600582296.
  17. Hayne G. S. Radar altimeter mean return waveforms from near-normal-incidence ocean surface scattering // IEEE Trans. Antennas and Propagation. 1980. V. AP-28. P. 687–692.
  18. Pires N., Fernandes M., Gommenginger C., Scharroo R. A conceptually simple modeling approach for Jason-1 sea state bias correction based on 3 parameters exclusively derived from altimetric information // Remote Sensing. 2016. V. 8. No. 7. Art. No. 576. DOI: 10.3390/rs8070576.