На основе Марковской модели радиолокационных сигналов, отраженных от гидрометеорологических образований, проведен синтез новых инвариантных к мощности помех алгоритмов обнаружения турбулентных зон. Методом статистического моделирования выполнен сравнительный анализ синтезированных и известных алгоритмов.

Произведен анализ влияния формы исходного энергетического спектра турбулентности на спектр скоростей частиц туч и осадков, являющихся рассеивателями электромагнитного поля и движущихся под воздействием этой турбулентности. Рассмотрены возможные отклонения спектра турбулентности от моделей Колмогорова - Обухова. Поскольку спектр скоростей движения рассеивателя является источником доплеровского спектра, измеряемого метеорологическими радиолокаторами, то полученные результаты необходимо учитывать как при построении моделей сигналов, отраженных от турбулированных метеообъектов, так и при интерпретации данных дистанционного зондирования туч и осадков доплеровскими радиолокаторами.

Исследованы сигналы метеорологических радиолокаторов. Разработаны математические модели эхо-сигналов и доплеровских спектров, учитывающие микроструктуру и динамику рассеивающего объема метеообразования, параметры зондирующего сигнала и условия зондирования. Решена задача учета неполной увлекаемости рассеивателей турбулентными потоками при формировании отраженного сигнала. Обоснована и реализована концепция компьютерного моделирования радиолокационных сигналов.

Досліджено вплив вітру на параметри руху та форму гідрометеорів. Показано можливість визначення характеристик вітру за допомогою бортового поляриметричного радіолокатора. Визначено характеристики вітру за реакцією середовища під дією вітру.

На основе Марковской модели радиолокационных сигналов, отраженных от гидрометеорологических образований, проведен синтез новых инвариантных к мощности помех алгоритмов обнаружения турбулентных зон. Методом статистического моделирования выполнен сравнительный анализ синтезированных и известных алгоритмов.

Вказано, що під час сканування опадів за допомогою доплерівсько-поляриметричного радіолокатора, одним з параметрів, що об'єднує доплерівські і поляриметричні вимірювання, є диференціальна доплерівська швидкість. Доплерівські вимірювання дають можливість одержати інформацію про динамічні процеси, що відбуваються в опадах (швидкість падіння крапель), а поляризація надає можливість одержати інформацію про форму і орієнтацію гідрометеорів. За наявності турбулентності краплі залучаються до руху і змінюють свою швидкість і орієнтацію. Наведено результати дослідження залежності між диференціальною доплерівською швидкістю та інтенсивністю турбулентності. Зв'язок між ними показаний як теоретично, за допомогою розробленої моделі, так і практично, після обробки даних доплерівсько-поляриметричного радіолокатора.

Отмечено, что при сканировании метеоосадков с помощью доплеровско-поляриметрического радиолокатора одним из параметров, который сочетает в себе и доплеровские и поляризационные измерения, является дифференциальная доплеровская скорость. Доплеровские измерения позволяют получить информацию о динамических процессах, происходящих в метеоосадках (скорость падения капель), а поляризация позволяет получить информацию о форме и ориентации гидрометеоров. При наличии турбулентности капли вовлекаются в движение, при этом меняют свою скорость и ориентацию. Представлены результаты исследования зависимости между дифференциальной доплеровской скоростью и интенсивностью турбулентности. Связь между ними показана как теоретически, с помощью разработанной модели, так и практически, после обработки данных доплеровского поляриметрического радиолокатора.

Differential Doppler velocity is a Doppler polarimetric radar parameter which combined both Doppler and polarimetric measurements. Doppler measurements enable to get information about dynamic processes in rain (raindrop velocity). Polarimetric measurements enable to get an information about droplet shape and orientation. When turbulence occurs, raindrops are involved into motion and change their velocity and orientation. Investigation of differential Doppler velocity dependence from turbulence intensity is presented in this work. Relationship between these parameters is shown theoretically with the help of developed model and is tested on raw Doppler polarimetric radar.

Розглянуто вплив небезпечних метеорологічних явищ на безпеку польотів. Подано основні допплерівсько-поляриметричні характеристики турбулентності, а також метод розрахунку параметра SLP-тангенса кута нахилу до диференціальної спектральної відбиваності,який залежить від типу опадів та турбулентності. Наведено формули розрахунку інтенсивності турбулентного руху. Відображено взаємозв'язок між інтенсивністю турбулентності та SLP. Розглянуто перспективу застосування цих параметрів, зокрема SLP, під час створення експертних систем, що засновані на принципах нечіткої логіки.

Рассмотрено влияние опасных метеорологических явлений на безопасность полетов. Приведены основные доплеровско-поляриметрические характеристики турбулентности. Описан метод расчета параметра SLP-тангенса угла наклона к дифференциальной спектральной отражаемости, который зависит от типа осадков и турбулентности. Приведены формулы расчета интенсивности турбулентного движения. Показана взаимосвязь между интенсивностью турбулентности и SLP. Рассмотрена перспектива использования доплеровско-поляриметрических параметров, в частности SLP, при построении экспертных систем, основанных на принципах нечеткой логики.

Influence of dangerous meteorological objects on aviation safety is considered. Main Doppler-polarimetric characteristics are shown. Article describes method of calculation parameter SLP-tangent of inclination angle of spectral differential reflectivity, which is a function of both - precipitation structure and turbulence. Interconnection between turbulence intensity and value of SLP is exposed. Equation and algorithm are represented. Perspectives of using these parameters and especially SLP in creating multi-parameter expert system based on fuzzy logic are shown

Описано методологію класифікації типу опадів та інтенсивності турбулентності, базуючись на даних, одержаних за допомогою доплерівсько-поляриметричного радіолокатора. В процес класифікації інтегровані не тільки класичні параметри турбулентності, такі як швидкість дисипації кінетичної енергії, але й поляриметричні і ті, що засновані на аналізі осереднених доплерівських швидкостей. Технічна складність і наукова важливість цієї задачі очевидні. Після детальної обробки відбитого сигналу і розрахунку основних параметрів виконується процедура класифікації на основі нечіткої логіки, що дозволяє розрізнити основнi типи опадів і інтенсивність турбулентності. Класифікатор приймає рішення про тип опадів і про інтенсивність турбулентного руху на основі одночасного розгляду всіх параметрів.

Описана методология классификации типа осадков и интенсивности турбулентности, основываясь на данных полученных с помощью доплеровско-поляриметрического радиолокатора. В процесс классификации интегрированы не только классические параметры турбулентности, такие как скорость диссипации кинетической энергии, но и поляриметрические и основанные на анализе усреднённых доплеровских скоростей. Техническая сложность и научная важность этой задачи очевидны. После детальной обработки эхо-сигнала и просчета основных параметров выполняется процедура классификации на основе нечеткой логики, что позволяет определять различные типы осадков и интенсивность турбулентности. Классификатор принимает решение о типе осадков и об интенсивности турбулентного движения на основании одновременного рассмотрения всех параметров.

This paper briefly describes methodology of precipitation and turbulence classification based on data retrieved by Doppler-polarimetric radar. Not only classical parameters of turbulence such as eddy dissipation rate are integrated in classification procedure but also polarimetric and parameters based on averaged Doppler velocity analysis. The complexity of this procedure and scientific importance of this task is obvious. The classification procedure based on fuzzy logic takes place after detailed processing of echo signal and informative parameters computation. This allows us to distinguish between different types of precipitation and turbulence intensities. The decision about precipitation type and turbulent motion intensity is provided by simultaneous analysis of informative parameters.

Індекс рубрикатора НБУВ: О571.7

Рубрики:

Метеорологічне забезпечення польотів

Шифр НБУВ: ДС42152сл Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: О571.7

Рубрики:

Метеорологічне забезпечення польотів

Шифр НБУВ: ДС42152сл Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: О571.7

Рубрики:

Метеорологічне забезпечення польотів

Шифр НБУВ: ДС42152сл Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: О571.7

Рубрики:

Метеорологічне забезпечення польотів

Шифр НБУВ: ДС42152сл Пошук видання у каталогах НБУВ