Радар миллиметровых облаков
Метеорологический радар настроен на обнаружение облаков

Радар облаков миллиметрового диапазона ARM (MMCR), работающий на частоте 35 ГГц

Миллиметровые облачные радары , также называемые облачными радарами, представляют собой радиолокационные системы, предназначенные для мониторинга облаков с рабочими частотами от 24 до 110 ГГц (таблица 1). Соответственно, их длины волн находятся в диапазоне от 1 мм до 1,11 см, что примерно в десять раз короче тех, которые используются в обычных радарах S-диапазона, таких как NEXRAD .

Цель

Таблица 1: Рабочие диапазоны миллиметрового радара облачности

Название группыДиапазон частот [ГГц]Диапазон длин волн [мм]
Ка24-407.5-11.1
Вт75-1002,7-4,0

Основное назначение этих радаров — исследование свойств и эволюции облаков. Обычно они работают на частоте 35 ГГц в диапазоне Ka и на частоте 94 ГГц в диапазоне W , где атмосферное пропускание максимально. Эти частоты соответствуют длинам волн около 8 и 3 мм. Миллиметровые радары облаков имеют высокое временное и дальнее разрешение: временное разрешение регулируется и обычно составляет от 1 до 10 секунд, в то время как дальнее разрешение составляет от нескольких метров для облачных радаров, использующих частотную модуляцию передаваемого сигнала (например, 4 м для облачного радара с частотной модуляцией непрерывной волны (FMCW) 94 ГГц, работающего в UK Met Office), до нескольких метров для облачных радаров на основе магнетрона (например, от 15 до 60 м для систем MIRA). Максимальная дальность обнаружения составляет от 14 до 20 км, а доплеровское разрешение по скорости составляет несколько см/с. Большинство облачных радаров являются поляриметрическими , способными измерять неравномерность частиц с помощью линейного деполяризационного отношения (LDR). Обычно они работают, наводясь на зенит, но все большее их число имеет современные сканирующие устройства, которые позволяют извлекать дополнительную информацию, такую ​​как объемная информация при выполнении различных сканирований Range Height Indicator (RHI) под разными углами и на относительно высокой скорости, и вертикальные профили ветра при выполнении Plan Position Indicator (PPI) на расстоянии нескольких градусов от зенита.

Что касается различных рабочих длин волн облачных радаров, необходимо учитывать, что более длинные волны меньше ослабляются моросью и дождем , в то время как более короткие волны более чувствительны к более мелким частицам. Соответственно, сигналы радаров меньше ослабляются в Ka-диапазоне, чем в W-диапазоне, в то время как радары W-диапазона способны обнаруживать более мелкие частицы. Несмотря на это, лучи облачных радаров гораздо меньше ослабляются частицами облаков или осадков, чем луч лидара .

В настоящее время облачные радары используются для определения границ облаков (например, нижних и верхних частей облаков) и оценки микрофизических свойств облаков, таких как размер частиц и содержание массы, что помогает понять, как облака отражают, поглощают и преобразуют лучистую энергию, проходящую через атмосферу . Они также интенсивно используются для исследования тумана . Кроме того, облачные радары используются для энтомологических исследований уже более 40 лет, поскольку радары Ka- и W-диапазонов обнаруживают почти исключительно насекомых в теплые безоблачные дни, [1] [2] а в последнее время также используются для изучения гигантских аэрозолей . [3] [4]

Несмотря на то, что большинство систем облачных радаров наземного базирования, они также могут быть воздушными и космическими. Примерами бортовых систем являются облачные радары, установленные на HALO (High Altitude and Long Range Research Aircraft) и Wyoming KingAir Research Aircraft. Пример космического радара профилирования облаков (CPR) работает на спутнике CloudSAT с 2006 года. Первый космический CPR с доплеровской функцией будет запущен в марте 2023 года на борту миссии Earth Clouds, Aerosols and Radiation Explorer ( EarthCARE ). [5] [6]

Измерение с помощью радара: от IQ до спектров

Импульсные радарные системы считаются активными приборами, поскольку они передают в атмосферу электромагнитную волну и принимают сигнал, отраженный от атмосферы. В таких радарах антенна посылает электромагнитную волну, а затем собирает возвращенный сигнал. Радары состоят из различных аппаратных частей, каждая из которых содержит различные элементы. Рисунок на странице 9 в Clothiaux et al. 1996 [7] показывает такие блоки.

Электромагнитная волна, посылаемая в атмосферу, представляет собой ЭМ волну, форма которой показана на рисунке на странице 10. [7] Такая волна генерируется осциллятором в передающем блоке и затем передается через волноводы на антенну, которая излучает ее в атмосферу. Теория распространения волн в прямоугольных волноводах с вертикальной осью симметрии показывает, что при установке соответствующих размеров волновода результирующее электрическое поле распространяется параллельно внутреннему пространству волновода в вертикальном направлении, имея синусоидальную во времени составляющую (поперечную волну).

Выражение электрического поля, излучаемого на большом расстоянии от антенны, принимает комплексную запись в сферической системе координат : г {\displaystyle r} ( г ; θ ; ϕ ) {\ Displaystyle (г; \ тета; \ фи)}

Э я ( г , θ , ϕ , т ) = А я ( θ , ϕ ) е я ϕ т г е я ( к с г − ω с т ) У ( т − 2 г / с ) {\displaystyle E_{i}(r,\theta ,\phi ,t)={\frac {A_{i}(\theta ,\phi )e^{i\phi t}}{r}}e^{i(k_{c}r-\omega _{c}t)}U(t-2r/c)} ( 1 )

где - несущая частота волны, - время, - скорость света, - расстояние от антенны, - волновое число и - длина волны, в то время как - амплитуда волны, которая зависит от мощности, подводимой к антенне, от ее характеристик и на нее влияют потери мощности в волноводах. Функция является модулирующей функцией, которая равна 1, когда ее аргумент находится между 0 и , и 0 в других местах. Следовательно, такое электромагнитное (ЭМ) поле колеблется синусоидально во времени в пределах ширины импульса и равно нулю вне огибающей импульса, как показано на рисунке 3 на странице 10. [7] Эта ЭМ волна отправляется в атмосферу: каждый импульс рассеивается объемом воздуха, заполненным гидрометеорами, и возвращается на радар. Антенна собирает отраженный сигнал, который затем фильтруется для удаления высокой несущей частоты, усиливается, а затем преобразуется с понижением частоты и оцифровывается. ω с {\displaystyle \omega _{c}} т {\displaystyle т} с {\displaystyle с} г {\displaystyle r} к с {\displaystyle k_{c}} λ с {\displaystyle \лямбда _{с}} А я {\displaystyle A_{i}} У ( т − 2 г / с ) {\displaystyle U(t-2r/c)} τ {\displaystyle \тау} Т п ж {\displaystyle T_{pw}}

Рассеянное электрическое поле, собираемое антенной, представляет собой совокупность дискретных эхо-сигналов от всех рассеивателей, содержащихся в объеме, и может быть записано как:

Э г ( т ) = ∑ м = 0 Н с А г , м е я ( 2 к с г м − ( ω с − ω г , м ) т + ϕ с , м + ϕ т ) У ( т − г / с ) {\displaystyle E_{r}(t)=\sum _{m=0}^{N_{s}}A_{r,m}e^{i({2k_{c}r_{m}-(\omega _{c}-\omega _{d,m})t+\phi _{s,m}+\phi _{t}})}U(tr/c)} ( 2 )

где - амплитуда электрического поля, рассеянного m-м рассеивателем, - положение m-го рассеивателя, - несущая частота и представляет собой сдвиг фазы рассеянной волны в направлении радара из-за относительной радиальной скорости цели относительно радара, тогда как и - соответственно сдвиг фазы при рассеянии и фаза передатчика, которые можно считать постоянными ( могут зависеть от времени для метеорологических целей, таких как вибрирующие капли воды и падающие частицы льда). [7] А г , м {\displaystyle A_{r,m}} г м {\displaystyle r_{м}} ω с {\displaystyle \omega _{c}} ω г , м т {\displaystyle \omega _{d,m}t} ϕ с , м {\displaystyle \фи _{с,м}} ϕ т {\displaystyle \фи _{т}} ϕ с , м {\displaystyle \фи _{с,м}}

Как уже упоминалось, метеорологический сигнал представляет собой совокупность эхосигналов, поступающих от очень большого количества гидрометеоров. [8] Такие эхосигналы непрерывно принимаются антенной радара с задержкой, равной времени, необходимому волне для достижения цели и возвращения на радар. Поскольку отдельные эхосигналы невозможно разделить по отдельности, мы отбираем сигнал, поступающий из атмосферы, с заданными дискретными временными задержками . τ с {\displaystyle \tau _{s}}

Это определяет диапазон рассеивателей, которые вносят наибольший вклад в выборку сигнала. Количество отдельных объемов разрешения в пространстве, из которых радар собирает информацию, равно количеству выборок , которые собираются радаром между любыми двумя импульсами радара. [9] Выражение для выборочного полученного напряжения: τ с {\displaystyle \tau _{s}} Н г {\displaystyle N_{г}}

В ( τ с ) = ∑ м = 0 Н г А г , м е я ( 2 к с г м − ( ω г , м ) т + ϕ с , м ) {\displaystyle V(\tau _{s})=\sum _{m=0}^{N_{g}}A_{r,m}e^{i(2k_{c}r_{m}-(\omega _{d,m})t+\phi _{s,m})}} ( 3 )

Для каждого диапазона ворот ( ) и для каждого импульсного цикла ( ) так называемые напряжения I и Q выводятся с использованием действительной и мнимой части комплексного напряжения, указанного в ( 3 ): [7] Их выражения таковы: τ с {\displaystyle \tau _{s}} Т с {\displaystyle T_{s}}

я ( τ с , Т с ) = Р е [ ∑ я = 0 Н г А г , м е я ( 2 к с г м − ( ω г , м ) т + ϕ с , м ) ] {\displaystyle I(\tau _{s},T_{s})=Re[\sum _{i=0}^{N_{g}}A_{r,m}e^{i(2k_{c}r_{m}-(\omega _{d,m})t+\phi _{s,m})}]} ( 4 )
В ( τ с , Т с ) = я м [ ∑ я = 0 Н г А г , м е я ( 2 к с г м − ( ω г , м ) т + ϕ с , м ) ] {\displaystyle Q(\tau _{s},T_{s})=Im[\sum _{i=0}^{N_{g}}A_{r,m}e^{i(2k_{c}r_{m}-(\omega _{d,m})t+\phi _{s,m})}]} ( 5 )

Таким образом, после такой выборки принятого сигнала с каждым селектором диапазона связывается временная серия сигналов I/Q.

Поскольку радар передает когерентные импульсы с определенной частотой повторения импульсов (PRF), применяется метод доплеровской обработки. Спектр мощности можно рассчитать из последовательности компонентов следующим образом. В каждом диапазоне ворот алгоритм БПФ применяется к серии сигналов IQ, где — количество точек БПФ, используемых в БПФ. Результатом БПФ является комплексный спектр , где — частота Доплера. Затем спектр мощности легко оценивается с помощью Н ф я н + я В н {\displaystyle N_{f}I_{n}+iQ_{n}} Н ф {\displaystyle N_{f}} Н ф {\displaystyle N_{f}} С с о м п л ( к ) {\displaystyle S_{compl}(k)} к {\displaystyle к}

С ( к ) = С с о м п л ∗ С с о м п л ∗ ( к ) {\displaystyle S(k)=S_{compl}*S_{compl}^{*}(k)} ( 6 )

Такие спектры представляют собой распределение радиальных скоростей целей в анализируемом объеме, взвешенное по мощности сигнала. [10]

Спектры Доплера

Эскиз доплеровского спектра. Спектральная мощность представлена ​​как функция доплеровской скорости . Параметры и обозначают минимальную и максимальную скорости, при которых , а — разрешение по скорости. С ( в г ) {\textstyle S(v_{d})} в г {\textstyle v_{d}} в м я н {\textstyle v_{мин}} в м а х {\textstyle v_{макс}} С ( в г ) > 0 {\textstyle S(v_{d})>0} г в {\textstyle дв}

Обычно в объеме выборки радара присутствуют многочисленные цели. Каждая из отдельных целей производит сдвиг частоты в соответствии со своей радиальной скоростью. Измерение возвращенной мощности в любом интервале сдвига частоты позволяет обнаружить доплеровский спектр. Это проиллюстрировано на рисунке справа, где показан эскиз доплеровского спектра. Частота уже преобразована в скорость по оси x.

Из доплеровского спектра отражательную способность можно рассчитать с помощью выражения: З {\textstyle Z}

З = ∫ в м я н в м а х С ( в г ) г в г {\displaystyle Z=\int \limits _{v_{min}}^{v_{max}}S(v_{d})dv_{d}} ( 7 )

Интеграл спектральной мощности называется 0-моментом доплеровского спектра, который равен отражательной способности . Далее, можно вычислить первый момент ( 8 ) и второй момент ( 9 ) доплеровского спектра: С ( в г ) {\textstyle S(v_{d})} З {\textstyle Z}

В = 1 З ∫ в м я н в м а х в г С ( в г ) г в г {\displaystyle V={\frac {1}{Z}}\int \limits _{v_{min}}^{v_{max}}v_{d}S(v_{d})dv_{d}} ( 8 )
Вт = 1 З ∫ в м я н в м а х ( в г − В ) 2 С ( в г ) г в г {\displaystyle W={\sqrt {{\frac {1}{Z}}\int \limits _{v_{min}}^{v_{max}}(v_{d}-V)^{2}S (v_{d})dv_{d}}}} ( 9 )
Эскиз допплеровской ширины. Показывает связь между допплеровской шириной , изображенной стрелками, и числом мод распределения размеров капель. Вт {\textstyle W}

Первый момент доплеровского спектра — это средняя доплеровская скорость . Она соответствует средней радиальной скорости в выборочном объеме. В {\textstyle V}

Второй момент называется доплеровской шириной . Он соответствует дисперсии доплеровского спектра. Доплеровская ширина в основном является мерой ширины спектра обнаруженных скоростей. Она также может быть мерой количества мод, которые имеет распределение размеров целей. Мономодальное распределение дает малую спектральную ширину. Распределение, которое имеет несколько мод, дает большую спектральную ширину, как показано на рисунке 5. Спектральная ширина также зависит от турбулентного движения целей в объеме образца: спектральная ширина увеличивается с ростом турбулентности. Вт {\textstyle W}

Выражения для расчета эксцесса и асимметрии берутся из математической статистики, используются несколько формулировок. Некоторые из них можно найти в цитируемой литературе в разделе «Эксцесс».

Доплеровская скорость

Среднюю доплеровскую скорость можно рассматривать как среднюю частоту спектра мощности (доплеровскую скорость) обратно рассеянной мощности.

Дана средняя доплеровская скорость (средняя частота спектра мощности) измеряемого объема вдоль линии визирования – радиальная скорость. Для вертикальных измерений доплеровские скорости являются суммой конечной скорости частиц, вызванной силой тяжести, и движений воздуха в измеряемом объеме. Конечная скорость содержит информацию о микрофизических свойствах частиц облаков. Чтобы получить конечную скорость из наблюдений облачного радара, влияние движений воздуха, которые смещают спектр, должно быть удалено из доплеровских спектров, улучшая таким образом репрезентативность микрофизики. Подход к исправлению этого сдвига предложен Коллиасом и др. [11], улучшая точность соотношения между скорректированной доплеровской скоростью и скоростями падения частиц.

Допплеровская ширина

Ширина Доплера, или ширина спектра Доплера, является стандартным отклонением спектра. Соответственно, малые значения соответствуют узким спектрам, в то время как большая ширина спектра соответствует большему распространению гидрометеоров по области скоростей (частотной области). Причинами большей ширины могут быть би- или мультимодальные спектры. Это означает, что измеряемый объем содержит более одной популяции гидрометеоров, что приводит к двум или более модам в спектре Доплера из-за разных конечных скоростей. Быстрое изменение ширины Доплера в сочетании со средней скоростью Доплера также может использоваться для разделения двух популяций гидрометеоров. [12] [13]

Поскольку движение воздуха в атмосфере влияет на ширину Доплера, этот параметр предоставляет информацию о турбулентности в пределах измеряемого объема. Восходящие и нисходящие потоки замедляют конечные скорости падения и могут уменьшать или увеличивать ширину Доплера. Если измерения не проводятся в направлении зенита, горизонтальная составляющая ветра также влияет на ширину. Знание фактических составляющих ветра в атмосфере может быть использовано для коррекции спектра Доплера, так что извлеченные микрофизические параметры могут быть улучшены, а неопределенности уменьшены. [11]

Асимметрия

Параметр асимметрии доплеровского спектра описывает асимметрию спектра относительно симметричного гауссовского распределения.

С к = 1 З ∫ в м я н в м а х ( в г − В ) 3 | С ( в г ) | 2   г в г Вт 3 {\displaystyle Sk={\frac {{\frac {1}{Z}}\int _{v_{min}}^{v_{max}}(v_{d}-V)^{3}|S(v_{d})|^{2}~\mathrm {d} v_{d}}{W^{3}}}} ( 10 )

[14]

Этот параметр связывает местоположение пика спектра по отношению к среднему значению спектра. Таким образом, положительное значение асимметрии указывает на то, что пик расположен слева по отношению к среднему значению. Отрицательно асимметрический спектр имеет пик на правой стороне по отношению к среднему значению спектра. Значение около нуля указывает на симметричный спектр. Таким образом, форма доплеровского сигнала дает информацию об изменениях микрофизики облаков или динамических изменениях в измеряемом объеме. Чем выше высота радара, тем выше динамическое влияние на этот параметр. Поскольку сдвиги ветра приводят к расширению ширины доплеровского спектра, они также могут приводить к быстрым изменениям асимметрии . Чтобы иметь возможность связать изменение асимметрии доплеровского спектра, доплеровскую ширину также следует перепроверить.

Если радиолокационные измерения проводятся вертикально, асимметрия доплеровского спектра дает информацию об измеренной микрофизике облаков. Горизонтальный ветер в пределах измеренных объемов вызывает только сдвиг всего спектра в пределах доплеровской области. Это означает, что спектр смещается вдоль оси доплеровской скорости, но это не влияет на расширение спектров. Таким образом, изменения асимметрии дают информацию о: [11]

  • если меньшинство гидрометеоров падает быстрее или медленнее, чем средняя доплеровская скорость
  • если в доплеровском спектре преобладают мелкие гидрометеоры (медленнее среднего) или более крупные частицы (быстрее среднего доплеровского значения)
  • форма распределения размеров измеренных гидрометеоров
  • изменения по высоте или времени могут быть связаны с изменением микрофизики облаков

Эксцесс

Эксцесс доплеровского спектра также относится к его кривой. Он описывает хвосты кривой спектра относительно гауссовой.

К = 1 З ∫ в м я н в м а х ( в г − В ) 4 | С ( в г ) | 2   г в г Вт 4 {\displaystyle K={\frac {{\frac {1}{Z}}\int _{v_{min}}^{v_{max}}(v_{d}-V)^{4}|S(v_{d})|^{2}~\mathrm {d} v_{d}}{W^{4}}}} ( 11 )

[14]

Поскольку мера определяется экстремумами, эксцесс может дать информацию о весе хвоста спектра, помогая лучше описать спектр.

Если доплеровский спектр распределен точно нормально, то его эксцесс равен 3,0. Если в общем случае эксцесс >3, то спектр называется лептокуртиковым, или лептокуртотическим. Можно предположить, что доплеровский спектр доминирует одна единственная популяция частиц, что приводит к сильному и узкому пику, который в некоторых (но не во всех) случаях обозначается высоким эксцессом. Если спектр имеет эксцесс <3, то он называется платикуртиковым, или платикуртотическим. Форма такого спектра (в некоторых случаях) может иметь более низкий, широкий пик вокруг среднего и более тонкие хвосты, но он также может быть бесконечно пиковым, поэтому эксцесс не является хорошей мерой «пиковости». Примеры таких форм можно найти в вики-записи о куртозисе .

Анализ эксцесса доплеровского радара начался совсем недавно, поэтому научных публикаций, посвященных этому параметру, пока немного. Пример можно найти в работе Коллиаса и др. [14] , где эксцесс используется для интерпретации доплеровских спектров и понимания микрофизических изменений, которые он представляет.

Поляриметрические измерения в облачных радарах

Поляриметрические методы считаются мощным инструментом в дистанционном зондировании атмосферы, и особенно в радиолокационных наблюдениях облаков и осадков. Поляриметрические методы были хорошо разработаны для оперативного использования в сетях метеорологических радаров, таких как американская NEXRAD и европейская OPERA, [15] и в настоящее время внедряются в наземные и воздушные [16] облачные радары. Эти методы обеспечивают расширенную фильтрацию помех, различение метеорологических и неметеорологических целей и классификацию атмосферных рассеивателей. [10] Другим потенциалом поляриметрических измерений облачных радаров является оценка габитуса ледяных кристаллов [17] , что является одной из основных проблем в дистанционном наблюдении за облаками смешанной фазы. [18] Предполагаемая форма ледяных кристаллов считается основным источником ошибок в извлечении размеров и численной концентрации на основе вертикальных комбинированных лидарных и радиолокационных наблюдений. [19] Кроме того, в существующих числовых моделях прогнозирования погоды предполагаемая форма определяет скорость роста осаждения ледяных частиц и соотношения площади, массы и конечной скорости ледяных кристаллов. Таким образом, ледовая обстановка может привести к значительной неопределенности. [20]

В теоретических и экспериментальных исследованиях [21] [22] [23] был оценен ряд различных поляриметрических конфигураций , которые описаны ниже.

Большинство существующих импульсных облачных радаров работают в режиме LDR. [10] [24] В этом режиме радар передает горизонтально поляризованное излучение и принимает горизонтальные и вертикальные компоненты рассеянного излучения в кополяризованных и кроссполяризованных каналах соответственно. Отношение мощности в кроссполяризованном канале к мощности в кополяризованном канале, называемое линейным деполяризационным отношением, является поляриметрической переменной, получаемой облачными радарами этого типа. Часто облачные радары имеют два приемных блока, [10] что позволяет одновременно измерять ортогональные компоненты принятого сигнала. Некоторые облачные радары имеют только один приемный блок [24] и измеряют ортогональные компоненты последовательно, с импульсным переключением приемного канала. Многие из действующих облачных радаров с режимом LDR направлены вертикально [10] [24] вместе с другими приборами дистанционного зондирования для получения микрофизических свойств облачных частиц. LDR, измеренный вертикально направленным облачным радаром, используется для обнаружения слоя таяния (также называемого яркой полосой) и фильтрации помех. [10] Применение LDR-режима для классификации формы в сканирующих облачных радарах ограничено его высокой чувствительностью к ориентации рассеивателей. [25]

Некоторые облачные радары работают в режиме SLDR, который является модификацией традиционного LDR-режима. [17] В этом режиме антенная система радара поворачивается на 45°, т.е. передаваемый сигнал имеет поляризацию +45° или -45°. В отличие от LDR-режима, SLDR-режим менее чувствителен к ориентации частиц и поэтому используется в облачных радарах для классификации ледяных кристаллов. Определение габитуса ледяных кристаллов наземными облачными радарами требует сканирования по высоте и основано на анализе угловых изменений поляриметрических переменных. Оценка SLDR с помощью натурных наблюдений показала возможность различать округлую крупу, дендритные кристаллы и агрегированные ледяные частицы. [17]

Поляризационно-гибкие облачные радары [26] [27] используют импульсное переключение между горизонтальным и вертикальным состоянием поляризации передаваемой волны. В дополнение к LDR такие системы способны измерять дифференциальную отражательную способность ( Z DR ) и коэффициент корреляции ( ρ HV ). Совместный анализ LDR, Z DR и ρ HV может использоваться не только для классификации габитуса ледяных частиц, но и для характеристики их ориентаций. [28]

Облачные радары CDR-режима передают круговую поляризованную волну и принимают кополяризованные и кроссполяризованные компоненты. [29] Выходная поляриметрическая переменная — это так называемое отношение круговой деполяризации (CDR), и оно рассчитывается как отношение кроссполяризованной мощности к кополяризованной мощности. По сравнению с LDR, CDR не подвержен влиянию частиц, выровненных в плоскости поляризации, [25] например, насекомых или ледяных кристаллов в электрифицированных атмосферных условиях. [30]

Пример измерения

Поскольку облачные радары берут образцы атмосферы , они измеряют сигнал обратного рассеяния, создаваемый различными типами гидрометеоров (облачные капли, морось, капли дождя, частицы льда, снег и т. д.) и негидрометеорологическими целями. Все эти цели имеют разные вертикальные скорости и формы, и поэтому доплеровские спектры и LDR могут использоваться для различения целей. На рисунке ниже показан пример измерений облачного радара MIRA-36 в Потенце , где с использованием информации, предоставленной различными параметрами, можно выполнить идентификацию целей:

  • Облака жидкой воды создают сигнатуру в отражательной способности , но не в LDR, поскольку капли жидкости имеют почти сферическую форму.
  • Ледяные облака характеризуются относительно высокими сигналами LDR из-за своей неправильной формы.
  • Насекомые создают высокие значения LDR и обычно находятся в пределах конвективного пограничного слоя ( CBL ), где постоянно наблюдаются восходящие и нисходящие потоки.
  • Слой таяния можно определить по усилению LDR, вызванному нерегулярными частицами льда, покрытыми жидкой водой во время фазового перехода.
  • Дождь характеризуется высокими значениями отражательной способности , большими скоростями падения и расширением спектров .
  • Жидкие слои внутри облаков смешанной фазы можно обнаружить по несколько более высоким значениям ширины пика, что соответствует более высокой турбулентности внутри них.
Измерения, выполненные системой MIRA-36 в Тито Скало, Потенца (Италия) 2 декабря 2014 года: (a) эквивалентная отражательная способность, (b) линейный коэффициент деполяризации, (c) доплеровская скорость, где отрицательные значения указывают на движение в направлении радара, и (d) ширина пика.

Системы облачных радаров

Облачные радарные приборы, используемые в проектах ACTRIS [31] [32] [33] и NOAA [34]

Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) и Prosensing Inc. разработали сканирующий облачный радар ARM (SACR) для мониторинга облаков над головой на различных испытательных полигонах программы измерения атмосферной радиации Министерства энергетики США . Радары работают непрерывно на этих полигонах в Оклахоме , на Аляске и в тропической западной части Тихого океана и рассчитаны на работу в течение как минимум десяти лет с минимальным контролем со стороны персонала. SACR работают на частоте 35 и 94 ГГц, обозначаясь как KaSACR и WSACR соответственно.

С конца 2000-х годов на рынке появился метеорологический 35,5 ГГц Ka-диапазона коммерческий облачный радар (MIRA-36), разработанный METEK GmbH совместно с Институтом радиоастрономии, Харьков (Украина). В настоящее время существует одиннадцать систем, непрерывно контролирующих свойства облаков в разных местах, большинство из них в Европе. Cloudnet, сеть станций для непрерывной оценки профилей облаков и аэрозолей в оперативных моделях ЧПП , усваивает их данные, а также данные, полученные другими приборами в разных местах с этой целью.

За пределами этих сетей некоторые исследовательские центры также используют облачные радары. Например, в обсерватории Чилболтон (Великобритания) два миллиметровых радара непрерывно работают на 3,2 и 9 мм для изучения миграции насекомых, а облачный радар на 35 ГГц работает в Кабау (Нидерланды).

Таблица 2: Системы облачных радаров, задействованные в ACTRIS[31][32][33]иНОААпроекты[34]

РасположениеГруппаЧастота [ГГц]Длина волны [мм]ТипРасположение
Мобильный объект ARM 1Ка358.6Ка-САКРМобильный
Мобильный объект ARM 1Вт943.2W-SACRМобильный
Мобильный объект ARM 2Ка358.6Ка-САКРМобильный
Чилболтон, ВеликобританияКа359Коперник51°8′40.53″с.ш. 1°26′19.60″з.д. / 51.1445917°с.ш. 1.4387778°з.д. / 51.1445917; -1.4387778
Чилболтон, ВеликобританияВт943.2Галилео51°8′40.53″с.ш. 1°26′19.60″з.д. / 51.1445917°с.ш. 1.4387778°з.д. / 51.1445917; -1.4387778
Кливленд, Огайо, СШАКа35,58.6МИРА3641°24′55.82″с.ш. 81°51′42.45″з.д. / 41.4155056°с.ш. 81.8617917°з.д. / 41.4155056; -81.8617917
Голуэй, ИрландияКа35,58.6МИРА3653°16′42.79″с.ш. 9°3′37.86″з.д. / 53.2785528°с.ш. 9.0605167°з.д. / 53.2785528; -9.0605167
Гамбург, ГерманияКа35,58.6МИРА3653°33′56.40″с.ш. 9°58′30.27″в.д. / 53.5656667°с.ш. 9.9750750°в.д. / 53.5656667; 9.9750750
Икалуит, КанадаКа35,58.6МИРА3663°44′55″с.ш. 68°31′11″з.д. / 63,74861°с.ш. 68,51972°з.д. / 63,74861; -68,51972
Юлих, ГерманияКа35,58.6МИРА3650°54′19.02″с.ш. 6°24′17.38″в.д. / 50.9052833°с.ш. 6.4048278°в.д. / 50.9052833; 6.4048278
Кальсруэ, ГерманияКа35,58.6МИРА3649°0′42.91″с.ш. 8°25′1.13″в.д. / 49.0119194°с.ш. 8.4169806°в.д. / 49.0119194; 8.4169806
Лейпциг, ГерманияКа35,58.6МИРА3651°21′8.19″с.ш. 12°26′2.90″в.д. / 51.3522750°с.ш. 12.4341389°в.д. / 51.3522750; 12.4341389
Линденберг, ГерманияКа35,58.6МИРА3647°35′11.49″с.ш. 9°53′22.52″в.д. / 47.5865250°с.ш. 9.8895889°в.д. / 47.5865250; 9.8895889
Мюнхен, ГерманияКа35,58.6МИРА3648°9′3.35″с.ш. 11°34′47.83″в.д. / 48.1509306°с.ш. 11.5799528°в.д. / 48.1509306; 11.5799528
Северный склон Аляски, Барроу, Аляска, СШАКа358.6Ка-САКР71°19′23.73″с.ш. 156°36′56.70″з.д. / 71.3232583°с.ш. 156.6157500°з.д. / 71.3232583; -156.6157500
Северный склон Аляски, Барроу, Аляска, СШАВт943.2W-SACR71°19′23.73″с.ш. 156°36′56.70″з.д. / 71.3232583°с.ш. 156.6157500°з.д. / 71.3232583; -156.6157500
Палезо, ФранцияВт953.16БАСТА48°42′46.8″с.ш. 2°12′32.4″в.д. / 48.713000°с.ш. 2.209000°в.д. / 48.713000; 2.209000
Потенца, ИталияКа35,58.6МИРА3640°36′15.93″с.ш. 15°43′12.03″в.д. / 40.6044250°с.ш. 15.7200083°в.д. / 40.6044250; 15.7200083
Соданкюля, ФинляндияКа35,58.6МИРА3667°24′57.59″с.ш. 26°35′20.30″в.д. / 67.4159972°с.ш. 26.5889722°в.д. / 67.4159972; 26.5889722
Южные Великие равнины, Оклахома, СШАКа358.6Ка-САКР36°36′18.0″с.ш. 97°29′6.0″з.д. / 36.605000°с.ш. 97.485000°з.д. / 36.605000; -97.485000
Южные Великие равнины, Оклахома, СШАВт943.2W-SACR36°36′18.0″с.ш. 97°29′6.0″з.д. / 36.605000°с.ш. 97.485000°з.д. / 36.605000; -97.485000
Тропическая западная часть Тихого океана – Дарвин, АвстралияКа358.6Ка-САКР12°25′28.56″ ю.ш. 130°53′29.75″ в.д. / 12.4246000° ю.ш. 130.8915972° в.д. / -12.4246000; 130.8915972
Тропическая западная часть Тихого океана — Манус, Папуа — Новая ГвинеяКа358.6Ка-САКР2°3′39.64″ю.ш. 147°25′31.43″в.д. / 2.0610111°ю.ш. 147.4253972°в.д. / -2.0610111; 147.4253972
Цугшпитце, ГерманияКа35,58.6МИРА3647°25′16.00″с.ш. 10°59′7.00″в.д. / 47.4211111°с.ш. 10.9852778°в.д. / 47.4211111; 10.9852778

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Clothiaux, E.; Ackerman, T.; Mace, G.; Moran, K.; Marchand, R.; Miller, M.; Martner, B. (2000). «Объективное определение высоты облаков и отражательной способности радара с использованием комбинации активных дистанционных датчиков на площадках с тележками». J. Appl. Meteorol . 39 (5): 645–665. Bibcode : 2000JApMe..39..645C. doi : 10.1175/1520-0450(2000)039<0645:ODOCHA>2.0.CO;2 .
  2. ^ Кхандвалла, А.; Маджурек, Н.; Секелски, С.; Уильямс, К.; Гейдж, К. (2002). "Характеристика данных пограничного слоя радара, собранных в ходе многочастотного радара iop 2001 года" (PDF) . Труды 12-го совещания научной группы ARM .
  3. ^ Marzano, F.; Barbieri, S.; Vulpiani, G.; Rose, W. (2006). "Volcanic cloud retrieval by ground-based carbon weather radar" (PDF) . IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 44 (11): 3235–3246. Bibcode :2006ITGRS..44.3235M. doi :10.1109/tgrs.2006.879116. S2CID  6011915. Архивировано из оригинала (PDF) 14 июля 2012 г.
  4. ^ Мадонна, Ф.; Амодео, А.; Д'Амико, Г.; Паппалардо, Г. (2013). «Исследование использования радара и лидара для характеристики ультрагигантского аэрозоля». Журнал геофизических исследований: Атмосферы . 118 (17): 10, 056–10, 071. Bibcode : 2013JGRD..11810056M. doi : 10.1002/jgrd.50789 .
  5. ^ Эйзингер, Михаэль и др. (26 ноября 2018 г.). EarthCARE Спутниковая миссия по профилированию облаков, аэрозолей и радиации Земли (PDF) . ATMOS-2018. Зальцбург, Австрия : ЕКА . Получено 10 апреля 2021 г.
  6. ^ "Портал проверки EarthCARE ESA" . ЕКА . 26 марта 2021 г. Проверено 10 апреля 2021 г.
  7. ^ abcde Clothiaux, E.E.; Ackerman, TP; Babb, DM (1996). Наземное дистанционное зондирование свойств облаков с использованием миллиметрового радара. В: Radiation and Water in the Climate System . Springer. стр. 323–366. doi :10.1007/978-3-662-03289-3_13. ISBN 978-3-662-03289-3.
  8. ^ Doviak, RJ ; Zrnic, DS (1993). Доплеровский радар и метеорологические наблюдения . Academic Press. ISBN 978-0-12-221420-2.
  9. ^ Doviak, RJ ; Zrnic, DS ; Sirmans, DS (1979). "Доплеровский метеорологический радар". Труды IEEE . 67 (11): 1522–1553. doi :10.1109/PROC.1979.11511. S2CID  35915211.
  10. ^ abcdef Görsdorf, U.; Lehmann, V.; Bauer-Pfundstein, M.; Peters, G.; Vavriv, D.; Vinogradov, V.; Volkov, V. (2015). "35 GHz polarimetric doppler radar for long term observations of cloud settings-description of system and data processing". Journal of Atmospheric and Oceanic Technology . 32 (4): 675–690. Bibcode :2015JAtOT..32..675G. doi : 10.1175/JTECH-D-14-00066.1 .
  11. ^ abc Kollias, P.; Szyrmer, W.; Rémillard, J.; Luke, E. (2011). "Спектры доплеровского излучения облачного радара в моросящих слоистообразных облаках: 2. наблюдения и микрофизическое моделирование эволюции мороси". Журнал геофизических исследований: Атмосферы . 116 (13): D13203. Bibcode : 2011JGRD..11613203K. doi : 10.1029/2010JD015238 .
  12. ^ Shupe, MD; Kollias, P.; Matrosov, SY; Schneider, TL (2004). «Выведение свойств облаков смешанной фазы из спектров доплеровского радара». Журнал атмосферных и океанических технологий . 21 (4): 660–670. Bibcode :2004JAtOT..21..660S. CiteSeerX 10.1.1.595.6468 . doi :10.1175/1520-0426(2004)021<0660:dmcpfd>2.0.co;2. 
  13. ^ Shupe, MD; Uttal, T.; Matrosov, SY (2005). «Извлечение данных микрофизики арктических облаков с помощью наземных дистанционных датчиков в sheba». Журнал прикладной метеорологии . 44 (10): 1544–1562. Bibcode : 2005JApMe..44.1544S. doi : 10.1175/JAM2297.1 .
  14. ^ abc Kollias, P.; Rémillard, J.; Luke, E.; Szyrmer, W. (2011). "Спектры доплеровского сигнала облачного радара в моросящих слоистообразных облаках: 1. прямое моделирование и применение дистанционного зондирования". Журнал геофизических исследований: Атмосферы . 116 (D13): D13201. Bibcode : 2011JGRD..11613201K. doi : 10.1029/2010JD015237 .
  15. ^ Хуусконен, А.; Салтикофф, Э.; Холлеман, И. (2013). «Оперативная сеть метеорологических радаров в Европе». Bull. Amer. Meteor. Soc . 95 (6): 897–907. Bibcode :2014BAMS...95..897H. doi : 10.1175/BAMS-D-12-00216.1 .
  16. ^ Mech, M.; Orlandi, E.; Crewell, S.; Ament, F.; Hirsch, L.; Hagen, M.; Peters, G.; Stevens, B. (2014). "HAMP: микроволновый пакет на исследовательском самолете большой высоты и большой дальности (HALO)". Atmospheric Measurement Techniques . 7 (12): 4539–4553. Bibcode :2014AMT.....7.4539M. doi : 10.5194/amt-7-4539-2014 . hdl : 11858/00-001M-0000-0015-79F2-9 .
  17. ^ abc Матросов, SY; Мейс, GG; Мерчанд, R.; Шупе, MD; Халлар, AG; МакКуббин, IB (2012). "Наблюдения за привычками кристаллов льда с помощью сканирующего поляриметрического широкополосного радара в режиме наклонного линейного отношения деполяризации". J. Atmos. Oceanic Technol . 29 (8): 989–1008. Bibcode : 2012JAtOT..29..989M. doi : 10.1175/JTECH-D-11-00131.1 .
  18. ^ Шупе, Мэтью Д.; Дэниел, Джон С.; Де Бур, Гийс; Элоранта, Эдвин В.; Коллиас, Павлос; Лонг, Чарльз Н.; Люк, Эдвард П.; Тернер, Дэвид Д.; Верлинде, Йоханнес (2008). «В центре внимания смешанно-фазовые облака». Бюллетень Американского метеорологического общества . 89 (10): 1549–1562. Бибкод : 2008BAMS...89.1549S. дои : 10.1175/2008BAMS2378.1 .
  19. ^ de Boer, Gijs; Eloranta, Edwin W.; Shupe, Matthew D. (2009). «Свойства стратиформных облаков смешанной фазы в Арктике, полученные на основе многолетних измерений на поверхности в двух высокоширотных местах». Journal of the Atmospheric Sciences . 66 (9): 2874–2887. Bibcode :2009JAtS...66.2874D. CiteSeerX 10.1.1.454.2210 . doi :10.1175/2009JAS3029.1. 
  20. ^ Bouniol, Dominique; Protat, Alain; Delanoë, Julien; Pelon, Jacques; Piriou, Jean-Marcel; Bouyssel, François; Tompkins, Adrian M.; Wilson, Damian R.; Morille, Yohann; Haeffelin, Martial; O'Connor, Ewan J.; Hogan, Robin J.; Illingworth, Anthony J.; Donovan, David P.; Baltink, Henk-Klein (2010). «Использование непрерывных наземных радарных и лидарных измерений для оценки представления облаков в четырех операционных моделях». Журнал прикладной метеорологии и климатологии . 49 (9): 1971–1991. Bibcode : 2010JApMC..49.1971B. дои : 10.1175/2010JAMC2333.1 .
  21. ^ Матросов, С.Ю. (июль 1991 г.). «Перспективы измерения формы и ориентации частиц ледяных облаков с помощью эллиптически поляризованных радиолокационных сигналов». Radio Science . 26 (4): 847–856. Bibcode :1991RaSc...26..847M. doi :10.1029/91RS00965.
  22. ^ Матросов, SY; Кропфли, RA (октябрь 1993 г.). «Исследования перистых облаков с помощью эллиптически поляризованных сигналов радара Ka-диапазона: предлагаемый подход». Журнал атмосферных и океанических технологий . 10 (5): 684–692. Bibcode :1993JAtOT..10..684M. doi : 10.1175/1520-0426(1993)010<0684:CCSWEP>2.0.CO;2 .
  23. ^ Рейнкинг, Роджер Ф.; Матросов, Сергей Ю.; Кропфли, Роберт А.; Бартрам, Брюс В. (март 2002 г.). «Оценка состояния поляризации квазилинейного радара с наклоном 45° для различения капель мороси, кристаллов чистого льда и менее регулярных частиц льда». Журнал атмосферных и океанических технологий . 19 (3): 296–321. Bibcode : 2002JAtOT..19..296R. doi : 10.1175/1520-0426-19.3.296 .
  24. ^ abc Bharadwaj, Nitin; Nelson, Dan; Lindenmaier, Iosif; Johnson, Karen. "Instrument : Ka ARM Zenith Radar (KAZR)". ARM Climate Research Facility . Получено 29 мая 2015 г. .
  25. ^ ab Матросов, Сергей Ю. (1991). "Теоретическое исследование параметров поляризации радара, полученных из перистых облаков". Журнал атмосферных наук . 48 (8): 1062–1070. Bibcode :1991JAtS...48.1062M. doi : 10.1175/1520-0469(1991)048<1062:TSORPP>2.0.CO;2 .
  26. ^ Pazmany, A.; McIntosh, R.; Kelly, R.; Vali, G. (1994). «Бортовой 95-гигагерцовый двухполяризованный радар для изучения облаков». Труды IEEE по геонауке и дистанционному зондированию . 32 (4): 731–739. Bibcode : 1994ITGRS..32..731P. doi : 10.1109/36.298002.
  27. ^ Galloway, J.; Pazmany, A.; Mead, J.; McIntosh, RE; Leon, D.; French, J.; Kelly, R.; Vali, G. (февраль 1997 г.). «Обнаружение выравнивания ледяных гидрометеоров с использованием бортового поляриметрического радара W-диапазона». Журнал атмосферных и океанических технологий . 14 (1): 3–12. Bibcode : 1997JAtOT..14....3G. doi : 10.1175/1520-0426(1997)014<0003:DOIHAU>2.0.CO;2 .
  28. ^ Рыжков, А. В. (2001). «Интерпретация ковариационной матрицы поляриметрического радара для метеорологических рассеивателей: теоретический анализ». Журнал атмосферных и океанических технологий . 18 (3): 315–328. Bibcode :2001JAtOT..18..315R. doi : 10.1175/1520-0426(2001)018<0315:ioprcm>2.0.co;2 .
  29. ^ Martner, BE; Moran, KP (2001). «Использование измерений поляризации облачного радара для оценки эхосигналов слоистых облаков и насекомых». Journal of Geophysical Research . 106 (D5): 4891–4897. Bibcode : 2001JGR...106.4891M. doi : 10.1029/2000jd900623 .
  30. ^ Галлетти, М.; Хуан, Д.; Коллиас, П. (2014). «Радары миллиметрового диапазона с наведением в зенит/надир: линейная или круговая поляризация?». Труды IEEE по геонауке и дистанционному зондированию . 52 (1): 628–639. Bibcode : 2014ITGRS..52..628G. doi : 10.1109/tgrs.2013.2243155 .
  31. ^ ab «METEK – Ваш партнер в области метеорологии».
  32. ^ ab "Home Redirect". Архивировано из оригинала 14 апреля 2015 г. Получено 9 июля 2015 г.
  33. ^ ab "Обсерватория Сезара".
  34. ^ ab "Исследовательский центр ARM".
  • Программа измерения атмосферной радиации обсуждение миллиметрового облачного радара
  • Национальное управление океанических и атмосферных исследований обсуждает радар миллиметровых волн для наблюдения за облаками
  • Статья в бюллетене Американского метеорологического общества о радаре для обнаружения облаков в миллиметровом диапазоне волн
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Миллиметровый_облачный_радар&oldid=1241070959"