Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 1. С. 231-244
Разработка геофизической модельной функции для восстановления скорости приводного ветра для условий Горьковского водохранилища
О.С. Ермакова 1 , Н.С. Русаков 1 , Е.И. Поплавский 1 , О.А. Даниличева 1 , Г.А. Байдаков 1 , Д.А. Сергеев 1 1 Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород, Россия
Одобрена к печати: 13.10.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-1-231-244
Работа посвящена разработке метода восстановления скорости ветра на стандартной метеорологической высоте на основе расчётов рассеяния электромагнитного излучения в рамках двухмасштабной модели и его верификации с привлечением данных с радиолокатора с синтезированной апертурой в С-диапазоне спутника Sentinel-1 для прямой поляризации VV и измерений метеостанции. В основе метода лежит применение новой геофизической модельной функции (ГМФ), представляющей собой соотношение удельной эффективной площади рассеяния со скоростью приводного ветра, углом падения микроволнового излучения, направлением ветра и разгоном поверхностных волн. При разработке новой ГМФ был задействован спектр, специфичный для внутренних водоёмов, учитывающий диапазон безразмерных разгонов от 2000 и до 20 000. Предложенная в работе ГМФ была верифицирована на основе натурных измерений скорости ветра, проводимых в южной части акватории Горьковского водохранилища в период 2017–2019 гг., и коллоцированных с ними изображений, полученных с радиолокаторов с синтезированной апертурой спутников Sentinel-1A и Sentinel-1B. Было показано, что точность воспроизведения скорости ветра на основе предложенной ГМФ выше, чем в случае применения моделей CMOD7 и моделей, разработанных для Каспийского моря.
Ключевые слова: внутренний водоём, двухмасштабная модель, C-диапазон, РСА-изображение, Sentinel-1, прямая поляризация, геофизическая модельная функция, разгон
Полный текстСписок литературы:
- Байдаков Г. А., Кандауров А. А., Кузнецова А. М., Сергеев Д. А., Троицкая Ю. И. Натурные исследования особенностей ветрового волнения при малых значениях разгонах // Изв. РАН. Сер. физ. 2018. Т. 82. № 11. С. 1569–1573.
- Гирин С. Н. Анализ обоснованности ограничений эксплуатации пассажирских судов в Горьковском водохранилище // Науч. проблемы водного транспорта. 2022. № 72. С. 167–179. https://doi.org/10.37890/jwt.vi72.256.
- Караев В. Ю., Баландина Г. Н. Модифицированный спектр волнения и дистанционное зондирование // Исслед. Земли из космоса. 2000. № 5. С. 1–12.
- Русаков Н. С., Сергеев Д. А., Ермакова О. С. и др. Исследование применимости геофизических модельных функций C-диапазона для радиолокационных данных в условиях Горьковского водохранилища // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 1. С. 51–65. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-1-51-65.
- Bass F. G., Fuks I. M., Kalmykov A. I. et al. Very high frequency radiowave scattering by a disturbed sea surface Part II: Scattering from an actual sea surface // IEEE Trans. on Antennas Propagation. 1968. V. 16. No. 5. P. 560–568. DOI: 10.1109/TAP.1968.1139244.
- Elfouhaily T., Chapron B., Katsaros K., Vandemark D. A unified directional spectrum for long and short wind-driven waves // J. Geophysical Research: Oceans. 1997. V. 102. No. C7. P. 15781–15796. http://dx.doi.org/10.1029/97jc00467.
- Fetterer F., Gineris D., Wackerman C. C. Validating a scatterometer wind algorithm for ERS-1 SAR // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. 1998. V. 36. No. 2. P. 479–492. DOI: 10.1109/36.662731.
- Hersbach H., Stoffelen A., de Haan S. An improved C-band scatterometer ocean geophysical model function: CMOD5 // J. Geophysical Research: Oceans. 2007. V. 112. No. C3. Article C03006. https://doi.org/10.1029/2006JC003743.
- Hwang P. A. Wavenumber spectrum and mean square slope of intermediate-scale ocean surface waves // J. Geophysical Research: Oceans. 2005. V. 110. No. C10. Article C10029. https://doi.org/10.1029/2005JC003002.
- Katona T., Bartsch A. Estimation of wind speed over lakes in Central Europe using spaceborne C-band SAR // European J. Remote Sensing. 2018. V. 51. No. 1. P. 921–931. https://doi.org/10.1080/22797254.2018.1516516.
- Klein L., Swift C. An improved model for the dielectric constant of sea water at microwave frequencies // IEEE Trans. on Antennas and Propagation. 1977. V. 25. No. 1. P. 104–111. https://doi.org/10.1109/TAP.1977.1141539.
- Komarov S., Komarov A., Zabeline V. Marine wind speed retrieval from RADARSAT-2 dual-polarization imagery // Canadian J. Remote Sensing. 2011. V. 37. No. 5. P. 520–528. https://doi.org/10.5589/m11-063.
- Kudryavtsev V., Hauser D., Caudal G., Chapron B. A semiempirical model of the normalized radar cross-section of the sea surface 1. Background model // J. Geophysical Research: Oceans. 2003. V. 108. No. C3. P. FET 2-1–FET 2-24. https://doi.org/10.1029/2001JC001003.
- McDaniel S. T. Small-slope predictions of microwave backscatter from the sea surface // Waves in Random Media. 2001. V. 11. No. 3. P. 343–360. DOI: 10.1080/13616670109409789.
- Monaldo F. M., Jackson C., Li X., Pichel W. G. Preliminary evaluation of Sentinel-1A wind speed retrievals // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016. V. 9. No. 6. P. 2638–2642. DOI: 10.1109/JSTARS.2015.2504324.
- Li X.-M., Zhang T., Huang B., Jia T. Capabilities of Chinese Gaofen-3 synthetic aperture radar in selected topics for coastal and ocean observations // Remote Sensing. 2018. V. 10. No. 12. Article 1929. https://doi.org/10.3390/rs10121929.
- Lu Y., Zhang B., Perrie W. et al. A C-band geophysical model function for determining coastal wind speed using synthetic aperture radar // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2018. V. 11. No. 7. P. 2417–2428. DOI: 10.1109/JSTARS.2018.2836661.
- Quilfen Y., Chapron B., Elfouhaily T. et al. Observation of tropical cyclones by high-resolution scatterometry // J. Geophysical Research: Oceans. 1998. V. 103. No. C4. P. 7767–7786. https://doi.org/10.1029/97JC01911.
- Radkani N., Zakeri B. G. Southern Caspian Sea wind speed retrieval from C-band Sentinel-1A SAR images // Intern. J. Remote Sensing. 2020. V. 41. No. 9. P. 3511–3534. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1706201.
- Ryabkova M., Karaev V., Guo J., Titchenko Yu. A review of wave spectrum models as applied to the problem of radar probing of the sea surface // J. Geophysical Research: Oceans. 2019. V. 124. No. 10. P. 7104–7134. https://doi.org/10.1029/2018JC014804.
- Sergeev D., Ermakova O., Rusakov N. et al. Verification of C-band geophysical model function for wind speed retrieval in the open ocean and inland water conditions // Geosciences. 2023. V. 13. No. 12. Article 361. https://doi.org/10.3390/geosciences13120361.
- Stoffelen A., Anderson D. Scatterometer data interpretation: Estimation and validation of the transfer function CMOD4 // J. Geophysical Research: Oceans. 1997. V. 102. No. C3. P. 5767–5780. https://doi.org/10.1029/96JC02860.
- Stoffelen A., Verspeek J. A., Vogelzang J., Verhoef A. The CMOD7 geophysical model function for ASCAT and ERS wind retrievals // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2017. V. 10. No. 5. P. 2123–2134. DOI: 10.1109/JSTARS.2017.2681806.
- Voronovich A. G., Zavorotny V. U. Theoretical model for scattering of radar signals in Ku- and C-bands from a rough sea surface with breaking waves // Waves in Random Media. 2001. V. 11. No. 3. P. 247–269. DOI: 10.1080/13616670109409784.
- Wright J. A new model for sea clutter // IEEE Trans. on Antennas Propagation. 1968. V. 16. No. 2. P. 217–223. DOI: 10.1109/TAP.1968.1139147.
- Yang X., Li X., Zheng Q. et al. Comparison of ocean-surface winds retrieved from QuikSCAT scatterometer and Radarsat-1 SAR in offshore waters of the U. S. West Coast // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2011. V. 8. No. 1. P. 163–167. DOI: 10.1109/LGRS.2010.2053345.
- Zhang T., Li X.-M., Feng Q. et al. Retrieval of sea surface wind speeds from Gaofen-3 full polarimetric data // Remote Sensing. 2019. V. 11. No. 7. Article 813. https://doi.org/10.3390/rs11070813.
- Zhou L., Zheng G., Li X. et al. An improved local gradient method for sea surface wind direction retrieval from SAR imagery // Remote Sensing. 2017. V. 9. No. 7. Article 671. https://doi.org/10.3390/rs9070671.