Тема КЛИМАТ. Изучение изменчивости климатических параметров и природные катастрофы разных масштабов: развитие и анализ физических механизмов, разработка современных методов обработки данных космического мониторинга климатических и экологических процессов. (Гос. Регистрация № 01.20.03 03440).

 

Научные руководители темы:    д.ф.-м.н.  Н.М. Астафьева,    д.т.н.  Е.А. Лупян, д.ф.-м.н.,  профессор  Е.А. Шарков.

 

В рамках темы КЛИМАТ продолжалось изучение изменчивости климатических параметров и характеристик природных вихрей и явлений, происходящих в системе океан–атмосфера и оказывающих влияние на формирование климата; создание и пополнение долговременных архивов спутниковых данных и результатов их первичной обработки, необходимых для изучения климатических изменений; разработка методов анализа данных космического мониторинга климатических и экологических процессов. В результате исследований, проведенных по этим направлениям в течение 2008 года, получены следующие результаты.

 

 Исследование генерации зонального ветра в атмосферах планет. Изучение цепочек вихрей синоптического масштаба, формирующихся в зональном ветре в атмосфере Земли. Интерпретация цепочек вихрей, наблюдаемых со спутников над акваториями Мирового океана

Отв. исп. д.ф.-м.н. Онищенко О.Г., д.ф.-м.н. Астафьева Н.М., отд.55

Одной из основных задач физики околоземной среды является описание элементов глобальной циркуляции, определяющих космическую погоду и климат обширных регионов. Эта проблема привлекала и продолжает привлекать внимание большого числа исследователей в течение длительного времени. Несмотря на особое внимание исследователей, эта проблема остается актуальной. В последнее время уделяется все возрастающее внимание исследованию генерации крупномасштабных структур, оказывающих большое влияние на процессы переноса в околоземной среде. В последнее десятилетие уделяется особое внимание исследованию генерации крупномасштабных структур в ионосферной и магнитосферной плазме с учетом как неоднородности плазмы, кривизны силовых линий магнитного поля, эффектов конечного ларморовского радиуса ионов так и учетом анизотропии функции распределения ионов.

Предшествующие исследования были ограничены длинноволновым приближением, в котором характерный масштаб возмущений предполагался много больше, чем ларморовский радиус ионов, а газокинетическое давление плазмы предполагалось много меньшим чем давление магнитного поля. Указанные приближения упрощали исследование нелинейной динамики волн, но ограничивали область применимости полученных результатов к интерпретации спутниковых наблюдений в магнитосфере Земли. Целью исследований в работах [Kindel et al., 2009a, b; Yasin et al.,, 2009; Sotnikov et al., 2009] была нелинейная стадия Рэлей-Тейлоровской (РТ) неустойчивости (или дрейфово-желобковой моды) в плазме с неоднородной плотностью, с учетом кривизны силовых линий магнитного поля. С этой целью был развит новый метод исследования этой моды, учитывающий указанные выше эффекты и допускающий произвольное отношение пространственного масштаба волн к ларморовскому радиусу ионов. Выход за рамки длинноволнового приближения позволил исследовать нелинейную динамику волн в мелкомасштабной турбулентной среде, полагая первоначальные случайные возмущения мелкомасштабными по сравнению с ларморовским радиусом ионов. Исследуемые волны в плазме большого давления в отличие от волн в плазме малого давления носят электромагнитный характер, где, наряду с возмущением электрического поля, возмущается также и магнитное поле.   Выведена новая система гидродинамических уравнений описывающих нелинейную динамику РТ неустойчивости и разработан новый метод для численного моделирования.  На Рис. 1 представлена эволюция турбулентности желобковых волн в плазме большого давления. На Рис. 1а представлено начальное состояние со случайными мелкомасштабными флуктуациями плотности. Рис. 1b и 1c характеризуют раннюю линейную и позднюю нелинейную стадии развития РТ неустойчивости. Из Рис. 1c видно, что на нелинейной стадии генерируются крупномасштабные вихри и зональные (вытянутые по вертикали) структуры – зональные ветры.

 

Рис. 1. Нелинейная эволюция турбулентного состояния плазмы большого давления неустойчивой относительно РТ возмущений.

Перенос энергии из мелких масштабов волн в крупномасштабные структуры (вихри и зональный ветер) обусловлен усредненным по мелким пространственным и временным масштабам тензорами рейнольдсовских и максвелловских напряжений турбулентных пульсаций. Этот процесс — парадигма обратного турбулентного каскада в теории двумерной анизотропной турбулентности как результат формирования регулярной крупномасштабной структуры из мелкомасштабного хаоса является аналогом процесса генерации зонального ветра в турбулентной атмосфере, см., например, [Онищенко О. Г., О. А. Похотелов, Н. М. Астафьева, УФН, 178, № 6,  605 – 616, 2008; Onishchenko, O. G., O. A. Pokhotelov, R. Z. Sagdeev, P. K. Shukla, and L. Stenflo, Nonlin. Proc. Geophys., 11, 241-244, 2004], а также генерации зонального ветра инерционными альвеновскими волнами в верхней ионосфере, [Pokhotelov, O. A., O. G. Onishchenko, R. Z. Sagdeev, R. A. Treumann, J. Geophys. Res., 108, No A7, 1291, doi:10.1029/2003JA009888, 2004].

Отклик ионосферы на мощные тропические вихри планетарного масштаба с энергией достаточной для генерации тайфунов является частной задачей более общей проблемы о взаимодействии атмосферы с ионосферой Земли. Проблема отклика ионосферы на планетарные вихри привлекала и продолжает привлекать внимание исследователей. О том, что эта проблема актуальна, свидетельствует, в частности, тот факт, что «Изучение взаимодействия планетарных ионосфер с атмосферами в режиме сильных столкновений» выделено в плане научных исследований NASA на 2007 – 2016 годы как проблема особой важности.

Недавние   наблюдения, [Immel T. J., et al., EOS, Transactions, American Geophysical Union, 90, N 9, 69 – 80, 2009; Immel T. J., et al. Geophys.  Res. Lett.,33, L15108, doi: 10.1029/2006GL026161, 2006] цепочки возмущений планетарного масштаба в нижней ионосфере на спутнике IMAGE (Imager Magnetopause-to-Aurora Global Exploration) указывают на необходимость пересмотра существующих представлений о физике взаимодействия верхней атмосферы и ионосферы. Эти наблюдения показали, что невозмущенная солнечным ветром ионосфера регулярно откликается на синоптические движения атмосферы. В работе [7] приливные волны рассматриваются в качестве возможного механизма обеспечивающего перенос энергии крупномасштабных возмущений из атмосферы в ионосферу. Этот вывод сделан основываясь на наблюдаемом подобии цепочки приливных возмущений внизу, в атмосфере, и вверху, в ионосфере. Основным источником энергии приливов связан с высвобождающейся энергией фазового перехода пар – капли воды в воздушных массах над мощными тропическими вихрями. Приэкваториальная атмосфера является местом, где зарождаются мощные тропические циклонические вихри - тайфуны. Тайфуны, несущие большое количество влаги также могут служить источником приливов планетарного масштаба. Электронная концентрация в ионосфере также максимальна вблизи экватора (область экваториальной аномалии).  Поэтому, именно в этой области наиболее эффективно взаимодействие планетарных возмущений атмосферы и ионосферы.

 

[1] Onishchenko, O. G., V. V. Krasnosselskikh, O. A. Pokhotelov, and S. I. Shatalov (2008), Drift-Alfven waves in space plasmas. Theory and mode identification, Annales Geophysicae,  27(2), 639, 2009.

[2] Похотелов О. А., О. Г. Онищенко, Неустойчивость диффузного распределения ионов перед околоземной ударной волной, ДАН, 425, № 4, 535 – 545.

 [3] Онищенко О. Г. Отклик ионосферы на мощные тропические вихри, Конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», 16 – 20 ноября, ИКИ, Москва.

База  спутниковых  радиотепловых  данных  Глобал-РТ за 1999 -2009гг.

Сформированный ранее архив данных микроволнового зондирования планеты за 1999–2007 гг. пополнен данными 2008 г. Проводится накопление данных за 2009 г. Архив постоянно пополняется и используется для построения глобальных радиотепловых полей планеты. Продолжалась разработка комплексных методик обработки многолетних данных многоканального радиотеплового зондирования Земли приборами SSM-I, предназначенных для изучения термодинамических процессов в системе океан–атмосфера. Методики, которые позволят получить поля завихренности в отдельных регионах тропической зоны на основе глобальных радиотепловых полей Земли из электронной коллекции GLOBAL–Field, созданной в отделе 55 ИКИ по данным микроволнового спутникового мониторинга в рамках программы DMSP, находятся в процессе разработки. Методики будут использованы, в частности, для изучения устойчивости зональных потоков в атмосфере Земли, а также  для исследования  физических основ  формирования  необходимых  геофизических критериев  генезиса  тропических циклонов.

к.ф.-м.н., зав. лаб. М.Д. Раев, 333-43-01, mraev@iki.rssi.ru, отд. 55.

 

 

Изучение особенностей тропического циклогенеза на основе анализа характеристик из баз данных по тропическому циклогенезу.

 

На основе специального препроцессинга исходных «сырых» данных в контексте задач изучения изменчивости климатических параметров планеты проведено формирование научной базы данных глобального тропического циклогенеза за 2009г. В связи с поиском малоинерционных и мощных энергетических источников, при поддержке которых происходит формирование и интенсификация зрелых форм тропических циклонов, был проведен детальный анализ первичных («сырых») данных по траекторным характеристикам и затем препроцессинг по предлагаемой методологии двух тропических циклонов, принципиально отличающихся по своему географическому положению и гидрометеорологическим особенностям.

В работе проведен детальный анализ энергетических особенностей тропического циклона Hondo (Южный Индийский океан; 02.02.2008-12.02.2008). Тропический циклон пятой категории Hondo сформировался в тропической зоне акватории Южного Индийского океана из уровня TL, затем быстро интенсифицировался до уровней T и STS в зоне среднего значения интегрального водяного пара акватории Индийского океана и вышел в предантарктическую зону Индийского океана.

По результатам анализа таковым единственным возможным источником является область водяного пара повышенной интегральной концентрации, захваченной циклоном из тропической зоны с муссонной циркуляцией атмосферы и сохраненной им на протяжении всего этапа его эволюции.

Диссипация тропического циклона до уровня TL произошла в результате разрушения внутренней структуры циклона при соприкосновении с холодными и сухими массами воздуха в предантарктической зоне Индийского океана. Затем, однако зона водяного пара была захвачена хвостовой частью крупномасштабной циркуляции сильного тропического циклона Ivan (07.02.2008-18.02.2008) и унесена в северо-западном направлении до о. Мадагаскар, где сформировалась как новое тропическое возмущение типа TD и просуществовало четверо суток (до 26.02.2008) и затем посттайфунная форма была захвачена фронтальными структурами антарктической зоны Индийского океана.

Все этапы эволюции тропического циклона  Hondo продемонстрированы в виде анимационного представления дистанционных данных.

1. Шарков Е.А., Ким Г.А., Покровская И.В. Эволюция и энергетические особенности тропического циклона “GONU” c использованием метода «слияния» разномасштабных дистанционных данных // Современные проблемы дистанционных зондирования Земли из космоса. Вып. 5. Том I.- М.: ООО «Азбука-2000». 2008. С. 530-538.

2. Ким Г.А., Шарков Е.А., Покровская И.В. Эволюция и энергетическая структура тропического циклона Hondo по данным оптико-микроволнового спутникового зондирования // Тезисы докладов 6 Открытой Всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН, 10-14 ноября 2008 г. С. 131.

3. Шарков Е.А., Ким Г.А., Покровская И.В. Эволюция тропического циклона Gonu и его связь с полем интегрального водяного пара в экваториальной области // Исследование Земли из космоса. 2008. № 6. С. 25-30.

Отв. исп. :  д.ф.-м.н, профессор  Е.А. Шарков, easharkov@iki.rssi.ru, отд. 55. Работа выполнена при поддержке РФФИ, проект № 09-05-01019а.

 

Формирование научной базы данных за 2005–2009г глобального тропического циклогенеза на основе специального препроцессинга исходных «сырых» данных в контексте задач изучения изменчивости  климатических параметров планеты.

 

Сформирована научная база данных глобального тропического циклогенеза за 2005–2009  годы на основе специального препроцессинга исходных «сырых» данных для задач изучения изменчивости климатических параметров планеты.

Блок базы данных за 2005–2009 годы сформирован на основе ежесуточной информации, полученной по каналам Internet с сайта Астрономической обсерватории Гавайского университета (URL http://www.solar.ifa.hawaii.edu/), где поступающая первичная информация из JTWC (Флорида) и региональных метеоцентров (Токио, Майами, Нью-Дели, Дарвин, о. Фиджи, о. Реюньон и др.) суммировалась и поступала  в систему Internet в виде ежедневных пакетов данных. Этот блок информации обладает существенно большей полнотой описания событий, происходящих в тропической зоне Мирового океана, чем информация за 1983–1996 годы.

В связи с особенностями поступающей первичной информации возникла настоятельная необходимость проведения специального этапа предварительной обработки данных (который иногда именуется в зарубежной литературе как «preprocessing», а в отечественной — как критический анализ).

Разработанная нами методика предварительного этапа обработки включала в себя ряд существенных элементов. Прежде всего, полученная информация была систематизирована по отдельным регионам, в каждом из которых проведены временная и пространственная (координатная) привязки, проверена правильность и полнота сообщений, связанных с характерными климатическими особенностями каждого региона. Проверены основные характеристики, выраженные в цифровых показателях нескольких отдельных метеоэлементов или их сочетаний, т.к. они являются ведущими для учета роли ТЦ (тропического циклона) при решении того или иного практического вопроса. Особую трудность при анализе представлял процесс идентификации и классификации возмущений и их географической привязки, т.к. тексты сообщений содержали несогласованные значения одних и тех же метеоэлементов и определения места возникновения события.

Вопрос о дистанционных признаках первичных форм тропических возмущений является значительно более сложным и в определенной степени неоднозначным, поскольку сами физические системы существуют значительно менее структурированными по сравнению с развитыми формами ТЦ. Под первичной формой тропического возмущения понимается отдельная тропическая метеорологическая система с очевидной организованной глубокой конвекцией, обычно от 100 до 300 миль в диаметре, берущая начало в тропиках или субтропиках, имеющая нефронтальные меняющиеся характеристики и сохраняющая их значение в течение от 12 до 24 часов и более. Для Атлантического океана и других областей, где преимущественно образуются тропические (восточные) волны, под первичной формой тропического возмущения (стадия тропической волны) понималась ложбина или циклоническая кривизна в траектории восточных ветровых потоков с очевидной организованной глубокой конвекцией. После проведения критического анализа и приведения информации к единому виду она была архивирована. Для архивации в ИКИ создана специализированная база данных «Глобал-ТЦ», для которой разработан минимально необходимый перечень параметров, наилучшим образом характеризующий процессы, происходящие в тропической атмосфере, и на основе которого возможна тематическая обработка в интересах различных подходов к изучению проблем возникновения, развития и прогнозирования тропических возмущений. Блок базы данных за 2005-2008гг. в настоящее время существенно модернизирован, в первую очередь, за счет детального анализа препроцессинга первичных форм тропических катастроф.

Каждый вновь образующийся ТЦ или первичное тропическое возмущение, в дальнейшем не перешедшее в развитую форму ТЦ, составляет в базе отдельный файл информации, последовательно отображающий цикл его жизни. Кроме общепринятых обозначений (Pielke and Pielke, 1997; Liu et al.,1994) стадий развития тропического возмущения TD, TS, STS, T нами введены обозначения первичного тропического возмущения L(TL) и тропической волны W(TW). Так как форма хранения информации в базе данных основана на фиксации координат центра возмущения для отображения пространственного положения (координат) TW за каждый синоптический срок наблюдения, была выбрана точка, характеризующая ее среднее положение.

На основе   представленной информации  были изучены стохастические режимы  генерации и эволюции  глобального тропического циклогенеза и выявлены  особенности  региональных  тропических циклогенезов в поле поверхностной температуры Мирового океана.  

 

Шарков Е.А.  Интегральный и дифференциальный стохастические  режимы  генерации тропического циклогенеза  к контексте  климатических вариаций.  //  «Современные  проблемы дистанционного  зондирования Земли из космоса: физические  основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов». Сб. научных  статей. Выпуск  6. Том II .- М. : ООО «Азбука-2000», 2009. С.  250-258  .

Шарков Е.А., Покровская И.В. Особенности региональных  тропических циклогенезов  в поле  поверхностной температуры  Мирового океана  по данным дистанционного зондирования. // «Современные  проблемы дистанционного  зондирования Земли из космоса: физические  основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов». Сб. научных  статей. Выпуск  6. Том II .- М. : ООО «Азбука-2000», 2009. С. 259 - 265 .

     Ким Г.А., Шарков Е.А., Покровская И.В. Эволюция и энергетическая структура тропического циклона  Hondo по данным оптико-микроволнового спутникового  зондирования. // «Современные  проблемы дистанционного  зондирования Земли из космоса: физические  основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов». Сб. научных  статей. Выпуск  6. Том II .- М. : ООО «Азбука-2000», 2009. С.  126 - 136 .

глав. спец. Покровская И.В., 333-13-66

д.ф.-м.н., зав. отделом Е.А. Шарков, 333-13-66, easharkov@iki.rssi.ru

Работа выполнена при поддержке проекта РФФИ 09-05-01019-а и частично Программы фундаментальных исследований РАН (ОФН-13).

 

 Изучение электрофизического состояния нижней экваториальной ионосферы под воздействием тропических циклонов

 

     В работах этого цикла проводится поиск ионосферного параметра, оптимально отражающего состояние ионосферы экваториальных и низких широт под воздействием тропических циклонов. Анализ данных наземного ионосферного зондирования и спутникового мониторинга тропического циклогенеза; сопоставление влияния на ионосферу космической погоды с влиянием деятельности тропических циклонов».

     В продолжение работ предыдущих лет в устном выступлении «The lower equatorial ionosphere as the indicator of climatic processes» на 9 Ежегодной Встрече Европейского Метеорологического Сообщества/9 Европейской Конференции Прикладной Метеорологии еще раз был подтвержден вывод о том, что нижняя экваториальная ионосфера является индикатором климатических процессов. И этот факт находит свое подтверждение при воздействии, как мы полагаем, тропических циклонов на нижнюю ионосферу в поведении главного ионосферного параметра –электронной концентрации. И такой важный параметр космической погоды, как солнечная активность, также проявляет себя различно в дни с тропическими циклонами и без них в поведении электронной концентрации.

     В результате поиска возможного влияния ТЦ на верхнюю ионосферу на основе томографических  данных, полученных  над о.Сахалин за 2007 г. (наблюдения проводилось над 3 пунктами: Южносахалинск (46° 57′ 0″ N, 142° 44′ 0″ E), Поронайск (49° 13′ 0″ N, 143° 6′ 0″ E) и Ноглики (51° 49′ 0″ N, 143° 7′ 0″ E) были сделаны следующие выводы: 1) возможным откликом верхней ионосферы, локализующейся над зоной тропического циклона (в данном случае на 25-300 севернее и 5-200 восточнее), является изменение ее главного параметра foF2 на 10-25 процентов; 2) также замечены отрицательные отклонения foF2 в 1.5 раза на всем широтном интервале (400-550N); 3) скорее всего воздействие на высотах области F2 осуществляется за счет длинноволнового источника.

            Результаты работ можно найти в абстрактах конференций:

1) L. Vanina-Dart and E. Sharkov,  The lower equatorial ionosphere as the indicator of climatic processes, EMS Annual Meeting Abstracts, Vol. 6, EMS2009-367, 28.09-2.10.2009, Тoulouse, France, 9th EMS / 9th ECAM, Сборник тезисов конференции

2) Ванина-Дарт Л.Б., Романов А.А., Шарков Е.А., Влияние тропического циклона на верхнюю ионосферу по данным томографического радиозондирования над о.Сахалин, Седьмая всероссийская открытая ежегодная конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»,Москва, ИКИ РАН, 16-20 ноября 2009 г.,Сборник тезисов конференции

 

д.ф.-м.н., зав. отделом Е.А. Шарков, 333-13-66, easharkov@iki.rssi.ru

старший науч. сотр. Ванина-Дарт Л. Б. 3335344

Работа выполнена при поддержке проекта РФФИ 09-05-01019-а и частично Программы фундаментальных исследований РАН (ОФН-13).

 

Изучение свойств различных природных сред для адекватного анализа данных спутникового мониторинга. Экспериментальное и теоретическое исследование взаимодействия электромагнитных волн микроволнового диапазона с горными породами, содержащими рудные минералы. Разработка, метода определения полезной компоненты из спектральных измерений отражательной и пропускательной способности образца породы. Создание электродинамической модели диэлектрических свойств горных пород, содержащих рудные минералы.

 

Работа выполняется совместно с Учебно-научным радиофизическим центром Московского педагогического государственного университета (УНРЦ МПГУ).

 

Исполнители со стороны ИКИ РАН:

1.               ст.н.с. к.ф.-м.н. В.В.Тихонов, ИКИ РАН, 333-50-78, vtikhonov@asp.iki.rssi.ru

2.               ст.н.с. к.ф.-м.н. Д.А.Боярский, ИКИ РАН, 333-50-78, dboyarski@rambler.ru

 

Для уточнения диэлектрических характеристик рудных минералов проведены повторные радиофизические измерения, исследованных ранее минералов, а также исследован ряд новых рудных минералов в диапазоне частот 12–38 ГГц и 77–145 ГГц. Модифицирован метод определения комплексной диэлектрической проницаемости рудных минералов из экспериментальных спектральных зависимостей отражательной и пропускательной способности образца минерала. Улучшен алгоритм определения комплексной диэлектрической проницаемости рудных минералов из экспериментальных радиофизических характеристик.

 

            Составной частью горных пород являются минералы, отличающиеся друг от друга по химическому составу и физическим свойствам (цвету, блеску, твердости и т.п.). С электродинамической точки зрения горные породы представляют собой сложную среду, состоящую из частиц (кристаллов, зерен) различных минералов, имеющих разные диэлектрические свойства. По своим диэлектрическим характеристикам эти минералы можно условно разделить на три группы: диэлектрики (кварц, полевые шпаты и др.), полупроводники (сульфиды, некоторые окислы) и металлы (медь, золото). Минералы второй группы являются рудными минералами, т.е. в их составе присутствуют один или несколько металлов. Эти минералы непрозрачные, с металлическим или полуметаллическим блеском, относительно хорошо проводят тепло и электричество. Диэлектрические свойства таких минералов до настоящего времени практически не исследовались [1, 2].

Для проведения лабораторных измерений были подготовлены образцы следующих минералов: магнетита Fe3O4 (Fe–72,4%), халькопирита CuFeS2 (Cu–34,6%, Fe–30,5%), пирита FeS2 (Fe–46,6%), гематита Fe2O3 (Fe–70%), сфалерита ZnS (Zn–67,1%) и ильменита FeTiO3 (Fe–36,8%, Ti–31,6%) [3]. Эти минералы являются основными рудами при добыче железа (магнетит, гематит, ильменит, пирит), цинка (сфалерит), меди (халькопирит) и титана (ильменит). Все минералы имеют относительно малое удельное сопротивление на низких частотах (10-5–104 Ом•м) и считаются полупроводниками [1]. Необходимо отметить, что нам не удалось получить мономинеральные образцы нужных размеров (~ 1 см). Кристаллы таких размеров в природе встречаются редко и, как правило, являются музейными экспонатами. Исследуемые образцы представляли собой сростки нескольких кристаллов одного минерала. Количество пор (мелких пустот) и примесей нерудных минералов (кварц, полевой шпат, плагиоклазы) у каждого образца не превышало 10%.

Частотные зависимости отражательной R(f) и пропускательной T(f) способности плоскопараллельных образцов минералов в диапазоне 12–38 ГГц измерялись стандартной методикой на панорамном измерителе коэффициента стоячей волны и ослабления: R2-67 (диапазон частот 12–17 ГГц), R2-66 (диапазон частот 17–26 ГГц), R2-65 (диапазон частот 25–38 ГГц). Для проведения измерений образцы изготавливались под волноводную ячейку №1 размерами 11x5.5 мм в диапазоне 17–26 ГГц и ячейку №2 размерами 16х8 мм в диапазоне частот 12–17 ГГц. Для диапазона частот 25–38 ГГц использовался волноводный переход с ячейки №1 на волновод размерами 8х3,6 мм. Структурная схема экспериментальной установки для измерения коэффициента стоячей волны и ослабления приведена на рисунке 1.

Рисунок 1.     Схема панорамного измерителя коэффициента стоячей волны и ослабления. 1 – аттенюатор, 2 – волноводный переход, 3 – направленный ответвитель падающей волны, 4 – направленный ответвитель отраженной волны, 5 – согласованная нагрузка, 6 – образец. Пунктир – расположение элементов при измерении ослабления.

В основу панорамных измерителей положен принцип раздельного выделения и непосредственного детектирования сигналов падающей и отраженной волны. При измерении отражения (рис.1), сигнал, пропорциональный амплитуде напряжения волны, падающей на исследуемый образец, выделяется направленным ответвителем падающей волны. Сигнал, отраженный от исследуемого образца, выделяется направленным ответвителем отраженной волны. По шкальному устройству производится непосредственный отсчет коэффициента стоячей волны по напряжению . Отражательная способность R, определяется как:

     .                                                        (1)

При измерении пропускания (рис.1), определяется ослабление сигнала в децибелах, прошедшего через образец, которое потом пересчитывается в пропускательную способность T. В эксперименте удавалось измерять значения Т до 10-4. Погрешность измерений R и T не превышала 5%. В ходе эксперимента были получены зависимости R(f) и T(f) для трех минералов: халькопирита, пирита и магнетита (рисунок 2).

Рисунок 2.     Спектральные зависимости R(f) и T(f) в диапазоне частот 12–38 ГГц для образцов трех минералов. Толщина образцов: magnetite – 0.55 cm, pyrite – 0.48 cm, chalcopyrite – 0.57 cm.

Измерения отражательной и пропускательной способности в диапазоне 12–38 ГГц для других минералов не проводились. Из-за хрупкости этих минералов [3] не удалось подготовить необходимые образцы под волноводные ячейки.

Зависимости R(f) и T(f) образцов минералов в диапазоне частот 77–145 ГГц измерялись с помощью миллиметрового спектрометра, собранного на лампах обратной волны (миллиметровый ЛОВ–спектрометр). Спектрометр состоял из генератора, измерительного квазиоптического тракта и приемного блока (рисунок 3).

 

                                                   (а)                                                             (б)

Рисунок 3.       Блок-схема миллиметрового ЛОВ-спектрометра: а) измерение T(f), б) измерение R(f). 1 – рупор/волноводно-лучеводный переход, 2 – аттенюатор, 3 – модулятор, 4 – делитель луча, 5 – поглотитель, 6 – исследуемый образец, 7 – оптико-акустический преобразователь, 8 – синхродетектор, 9 – цифровой вольтметр, 10 – компьютер, 11 – зеркало.

В качестве источников монохроматического электромагнитного излучения использовались: в диапазоне частот 77–119 ГГц – генератор RG4-14 (BWO-71), а в диапазоне частот 126–145 ГГц – генератор G4-161 (BWO-76).

Измерительный квазиоптический тракт спектрометра был собран на базе лучеводов. Лучеводы обеспечивали одномодовое распространение электромагнитной волны за счет поглощения остальных типов волн в диэлектрике с потерями.

Приемный блок состоял из приемника – ячейки Голея (приемный элемент оптико-акустического преобразователя), синхродетектора и цифрового вольтметра Agilent 34401 A.

Монохроматическое излучение, выходящее из ЛОВ, с помощью рупора (диапазон частот 70-120 ГГц), или волноводно-лучеводного перехода (диапазон частот 120-145 ГГц), поступало в измерительный тракт. Далее электромагнитное излучение модулировалось по амплитуде механическим модулятором с частотой 12,5 Гц и затем по квазиоптическому тракту подводилось к приемному блоку.

При измерении спектра пропускания образец помещался в держателе так, чтобы излучение падало на него нормально, а сам образец полностью перекрывал отверстие лучевода (рисунок 3а). Электромагнитное излучение падало на слюдяную делительную пластину толщиной 0.03мм. В частотном интервале 77–145 ГГц коэффициент пропускания пластины составлял 50%. Часть излучения проходила через делительную пластину в измерительный канал, через исследуемый образец и фиксировалась приемником. Часть излучения отражалась от делительной пластины и поступала во второе плечо схемы. Там находился поглотитель, за счет которого не возникало побочных резонансов из-за переотражения на делителе луча.

Перед началом измерений проводилась калибровка установки при отсутствии в держателе исследуемого образца. Уровень мощности падающего на приемник микроволнового излучения уменьшался калиброванным поляризационным аттенюатором, позволяющим ослаблять сигнал на 30 dB.

Спектр пропускания T(f) записывался в два этапа. Сначала снималась частотная зависимость мощности сигнала без образца в держателе измерительного тракта P1(f), затем мощность сигнала при наличии образца в измерительном тракте P2(f). Абсолютная величина пропускательной способности образца получалась делением двух массивов чисел:

     .                                                      (2)

В эксперименте удавалось измерять значения Т до 10–7.

Спектр отражения R(f) также измерялся в два этапа. Вначале снималась частотная зависимость мощности сигнала, отраженного от калибровочного зеркала P3(f), установленного в держателе на месте образца (рисунок 3б). Сигнал отражался от делителя луча и фиксировался приемником. Затем снималась частотная зависимость мощности сигнала, отраженного от образца, установленного на месте зеркала P4(f). Абсолютная величина отражательной способности образца получалась делением двух соответствующих массивов чисел:

                                                                         .                                               (3)

Процесс измерения на миллиметровом ЛОВ–спектрометре был полностью автоматизирован. Данные с генератора и цифрового вольтметра поступали на компьютер и обрабатывались программой, написанной в среде программирования Lab VIEW.

Основные параметры миллиметрового ЛОВ–спектрометра, используемого в эксперименте: мощность рабочего излучения – 4-6 мВт; вольт-ваттная чувствительность – 1,5·105 В/Вт; эквивалентная мощность шума (NEP) – 1·10–10 Вт/Гц–1/2; динамический диапазон – 40-60 дБ; относительное частотное разрешение Dn/n ~ 10-4; отношение сигнал-шум 104-106; степень поляризации рабочего излучения 99.99%; скорость записи спектра T(f) или R(f) 1 точка/сек. Погрешность измерений составляла не более 3%.

Результаты спектральных измерений R(f) и T(f) всех исследуемых образцов минералов представлены на рисунке 4.

  

                             (а)                                                                                   (б)

Рисунок 4.     Спектральные зависимости R(f) – (a) и T(f) – (b) в диапазоне частот 77–145 ГГц для образцов шести минералов. Толщина образцов: magnetite – 1.28 cm, pyrite – 1.28 cm, chalcopyrite – 1.33 cm, ilmenite – 2.01 cm, hematite – 1.98 cm, sphalerite – 1.96 cm.

            Для определения действительной ε/ и мнимой ε// части комплексной диэлектрической проницаемости ε=ε/+iε// минералов из экспериментальных спектральных зависимостей R и T, была рассмотрена следующая задача – рисунок 5. На плоскопараллельный слой вещества (среда 2), находящийся в вакууме (среда 1), под углом , падает плоская электромагнитная волна с интенсивностью . Слой имеет толщину h и комплексный показатель преломления n=n/+in//. Интенсивность излучения, отраженная от слоя IR, и прошедшая сквозь слой IT, с учетом многократного отражения от границ, будет определяться следующими соотношениями [4]:

                                                  (4)

Рисунок 5.     Схема задачи.

R и T связаны с коэффициентами отражения  и пропускания  следующим образом [4]:

                            (5)

где:  – коэффициент отражения от границы раздела вакуум-вещество, , l – длина волны излучения. Действительная и мнимая часть комплексной диэлектрической проницаемости связана с действительной и мнимой частью комплексного коэффициента преломления следующими соотношениями:

                                     (6)

Для определения n/ и n// вещества необходимо решить систему уравнений (5). Эта система уравнений не поддается аналитическому решению, она решается численными методами с использованием различных алгоритмов.

Значения n/ и n// минералов определялись нами из (5) путем минимизации целевой функции, имеющей следующий вид:

     .       (7)

Эта функция представляет собой квадрат среднеквадратичного отклонения теоретической зависимости R(f)+T(f) от экспериментальной в диапазоне частот , в котором  и  слоя можно считать постоянными (~ 1–5 ГГц). В выражении (7):  – теоретически рассчитанное из (5) значение R+T, при заданных параметрах оптимизации n/ и n// на частоте излучения ;  – экспериментальное значение R+T, при той же частоте излучения;  – количество экспериментальных точек в интервале частот .

Для минимизации целевой функции был применен метод Розенброка [5]. Этот метод представляет собой типичный метод поиска, в котором направления минимизации полностью определяются на основании последовательных вычислений целевой функции. Метод Розенброка был успешно применен авторами при определении структурных параметров сухих нефтеносных песчаников [6].

Алгоритм вычислений имел следующий вид:

1. Задавались разумные ограничения на n/ и n//: 1<n/≤20, n//>0.

2. На каждом участке ∆f=1 ГГц задавалось значение n/ с шагом 0,01 от 1 до 20. При этих значениях минимизировалась целевая функция (7) и определялось значение n//.

3. С помощью полученного массива минимизированных значений n/ и n//, на каждом частотном участке, из выражений (5) определялась теоретические R и T, которые сравнивалась с экспериментальными значениями R и T, на этом же частотном участке. Наилучшее совпадение теоретических и экспериментальных значений давало конечные величины n/ и n//.

     Найденные значения n/ и n// были аппроксимированы гладкими функциями от частоты излучения. Графики некоторых из них представлены на рисунке 6.

  

Рисунок 6.    Частотные зависимости действительной и мнимой части показателя преломления некоторых минералов. Значки – значения, полученные при минимизации (7), кривые - аппроксимации.

Литература:

1.     Справочник физических констант горных пород. Под ред. С. Кларка. М.: Мир, 1969. 544 с.

2.     Mineral physics and crystallography: a handbook of physical constants, editor Thomas J. Ahrens, The American Geophysical Union, 1995.

3.     Батти Х., Принг А. Минералогия для студентов. М.: Мир, 2001. 432 с.

4.     Борн М., Вольф Э. Основы оптики. М.: Наука, 1973. 720 с.

5.     Химмельблау Д.М. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975. 534 с.

6.     Боярский Д.А., Гершензон В.Е., Гершензон Е.М., Гольцман Г.Н., Птицина Н.Г., Тихонов В.В., Чулкова Г.М. О возможности определения микроструктурных параметров нефтеносной породы по данным радиофизических измерений // Радиотехника и электроника, 1996. Т. 41. № 4. С. 441–447.

 

Публикации.

1.      В.В.Тихонов, О.Н.Полякова, Г.Н.Гольцман, А.Л.Дзарданов, Д.А.Боярский. Определение диэлектрических характеристик рудных минералов в микроволновом диапазоне. // Известия ВУЗов, Радиофизика. 2008. Т.51, № 12, с 1071-1080.

2.      О.Н.Полякова, В.В.Тихонов, А.Л.Дзарданов, Д.А.Боярский, Г.Н. Гольцман. Моделирование диэлектрических свойств горных пород, содержащих рудные минералы. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Сборник научных статей. М.: «ООО Азбука-2000», 2009, Выпуск 6, том 2, с.62-65.

3.      Тихонов В.В., Полякова О.Н., Боярский Д.А., Гольцман Г.Н. Применение метода микроволновой спектроскопии для повышения эффективности добычи металлических руд. // Сборник трудов Восьмой международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности». 27-28.10.2009, Санкт-Петербург, Издательство Политехнического университета, Санкт-Петербург, 2009, том 1, с. 320-321.

4.      O. N. Polyakova, V. V. Tikhonov, D. A. Boyarskii, and G. N. Gol'tsman. Experimental Researches of Dielectric Properties of Ore Minerals in the Frequencies Range 10-150GHz. Progress In Electromagnetics Research Symposium Abstracts, Moscow, Russia, August 18-21, 2009, p. 520.

 

Участие в конференциях.

1.     Доклад O. N. Polyakova, V. V. Tikhonov, D. A. Boyarskii, and G. N. Gol'tsman. «Experimental Researches of Dielectric Properties of Ore Minerals in the Frequencies Range 10-150GHz» на Progress In Electromagnetics Research Symposium, Moscow, Russia, August 18-21, 2009.

2.     Доклад Тихонов В.В., Полякова О.Н., Боярский Д.А., Гольцман Г.Н. «Применение метода микроволновой спектроскопии для повышения эффективности добычи металлических руд» на Восьмой международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности». 27-28.10.2009, Санкт-Петербург.

 

Участие в грантах.

1.     Подана заявка, совместно с УНРЦ МПГУ, в РФФИ на 2010-2012 гг., научная дисциплина «Проблемы геотехнологий и обогащения минерального сырья» – «Повышение эффективности добычи металлических руд методами микроволновой спектроскопии». Руководитель: с.н.с. к.ф.-м.н. Тихонов В.В. ИКИ РАН.

Со стороны ИКИ РАН принимают участие:

2.     Подана заявка, совместно с УНРЦ МПГУ, в РФФИ на 2010-2012 гг., научная дисциплина «Радиофизика, статистическая радиофизика» – «Исследование диэлектрических характеристик рудных минералов и горных пород в микроволновом диапазоне».

Со стороны ИКИ РАН принимают участие:

 

 

Разработка методики определения запасов воды в снежном покрове по данным многочастотной микроволновой спутниковой радиометрии. В исследованиях будут использованы спутниковые данные прибора SSM/I программы DMSP, а также данные наземных наблюдений за снежным покровом, полученные в результате снегосъемок в окрестностях метеорологических станций, расположенных в Европейской части Росси. Методика определения снегозапаса будет создана на основе моделей микроволнового излучения снежного покрова.

 

Работа выполняется совместно с Институтом географии РАН (ИГ РАН).

Исполнители со стороны ИКИ РАН:

1.               ст.н.с. к.ф.-м.н. Д.А.Боярский, ИКИ РАН, 333-50-78, dboyarski@rambler.ru

2.               ст.н.с. к.ф.-м.н. В.В.Тихонов, ИКИ РАН, 333-50-78, vtikhonov@asp.iki.rssi.ru

3.               ст.н.с. к.ф.-м.н. М.Н.Поспелов, ИКИ РАН, 333-50-78, Michael.Pospelov@iki.rssi.ru

4.               зав. лаб. к.ф.-м.н. М.Д.Раев, ИКИ РАН, 333-43-01, mraev@asp.iki.rssi.ru

5.               вед. спец. Н.Ю.Комарова, ИКИ РАН, 333-42-56, nata.komarova@asp.iki.rssi.ru

 

Продолжено пополнение базы наземных данных по снежному покрову для Европейской части России. Проведена оценка погрешностей при исследованиях снегонакопления с помощью пассивного микроволнового излучения. Исследована ошибка определения снегозапасов спутниковыми методами в зависимости от лесистости территории. Выбрана площадка для проведения подспутниковых радиометрических наблюдений за снежным покровом. Исследованы диэлектрические свойства минералов и горных пород, слагающих подстилающую поверхность в районе проведения эксперимента.

База наземных данных по снежному покрову для Европейской части России, в настоящий момент охватывает период с 1978 по 2008 гг.

Проведена оценка погрешностей при исследованиях снегонакопления с помощью пассивного микроволнового излучения. В качестве исходной информации использованы ежедневные электронные карты запасов воды в снеге с шагом 25 км, где водный эквивалент снега рассчитывается по формуле Чанга с использованием значений радиояркостных температур SSM/I на каналах 19 и 37 ГГц при горизонтальной поляризации. Для оценки точности использовались данные наземных наблюдений за суточной температурой воздуха, осадками, запасами воды в снеге - для севера Европейской части России на период 1978-2006 гг. Рассчитаны и типизированы различия результатов дистанционных и наземных измерений снегозапасов в зависимости от температуры воздуха, осадков и реальных снегозапасов. Выявлено, что наименьшая ошибка спутниковых измерений свойственна условиям с температурой воздуха -5 – -10 градусов Цельсия, с осадками 70-90 мм и со снегозапасами 20-40 мм. Полученная типизация может служить основой для введения поправок при использовании карт снегозапасов, получаемых по результатом спутниковых наблюдений.

Сравнение дистанционных и наземных данных над холодной (без оттепелей) северо-европейской и западно-сибирской тайгой свидетельствует, что преуменьшение высоты снежного покрова дистанционными измерениями из-за излучения деревьев мало зависит от их породы - одинаково в сосновых, еловых и пихтовых лесах. Степень занижения снегозапасов зависит главным образом от степени сомкнутости (покрытия) лесов. Расхождение в значениях высоты снега возрастает от 20-25 см (около 50 мм снегозапаса) в редкой западносибирской тайге с болотами до 50-60 см (100-150 мм снегозапаса) в плотной европейской тайге.

Выбрана площадка для проведения подспутниковых радиометрических наблюдений за снежным покровом. Площадка находится на территории метеостанции географического факультета МГУ, расположенной недалеко от города Кировск Мурманской области. В этом районе толщина снежного покрова достигает в максимуме 1 м. Эксперимент будет проводиться в двух диапазонах: 8 см. и 1.5. см. В ходе эксперимента будут регистрироваться угловые зависимости яркостной температуры снежного покрова. Параллельно с радиофизическим экспериментом будут фиксироваться метеорологические параметры, а также данные по снежному покрову (слоистость; толщина слоев; температура, влажность и плотность каждого слоя; гистограммы распределения размеров снежных кристаллов). Предполагаются радиальные выезды, с целью охвата различных ландшафтных условий.

Проведены исследования диэлектрических свойств минералов и горных пород, составляющих подстилающую поверхность в районе проведения эксперимента.

 

Публикации.

Участие в конференциях.

Участие в грантах.

1.     Грант РФФИ № 09-05-01060 совместно с Институтом географии РАН –  «Разработка методики определения запасов воды в снежном покрове по данным многочастотной микроволновой спутниковой радиометрии».

Руководитель: ст.н.с., к.ф.-м.н. Боярский Д. А.

Со стороны ИКИ РАН принимают участие:

1.     ст.н.с. к.ф.-м.н. Д.А.Боярский, ИКИ РАН, 333-50-78, dboyarski@rambler.ru

2.     ст.н.с. к.ф.-м.н. В.В.Тихонов, ИКИ РАН, 333-50-78, vtikhonov@asp.iki.rssi.ru

3.     ст.н.с. к.ф.-м.н. М.Н.Поспелов, ИКИ РАН, 333-50-78, Michael.Pospelov@iki.rssi.ru

4.     зав. лаб. к.ф.-м.н. М.Д.Раев, ИКИ РАН, 333-43-01, mraev@asp.iki.rssi.ru

5.     вед. спец. Н.Ю.Комарова, ИКИ РАН, 333-42-56, nata.komarova@asp.iki.rssi.ru

 

Экспериментальная оценка и анализ факторов климатически индуцированной динамики растительного покрова Северной Евразии на основе комплексного использования многолетних временных серий данных дистанционного зондирования со спутников и результатов метеорологических наблюдений

 

Согласно существующим предположениям наблюдаемые в последние десятилетия изменения климата оказывают влияние на наземные экосистемы. Проводимые в ИКИ РАН исследования направлены на изучение взаимосвязи глобальных климатических изменений и динамики растительного покрова Северной Евразии. В частности, ведется разработка методов оценки долговременной динамики характеристик растительного покрова и метеорологических параметров на основе совместного анализа многолетних рядов климатических и спутниковых данных.

В качестве исходных используются ряды данных приборов SPOT-Vegetation (пространственное разрешение - 1 км,  1998 - 2008 годы) и NOAA AVHRR (8 км, 1981 - 2006 годы), а так же метеорологическая база данных Национального центра прогнозирования окружающей среды (NCEP) и  Национального центра атмосферных исследований (NCAR) США (пространственное разрешение - 2.5°х2.5°, 1949-2006 годы, временная частота 6 часов).

Данные о динамике нормализованного разностного вегетационного NDVI были усреднены в ячейках регулярной сети 2.5°х2.5° по типам растительности с помощью карты наземных экосистем Северной Евразии и интегрированы с климатическими данными.

В исследовании предложен оригинальный метод определения границ фенологического периода по временным рядам значений NDVI с использованием метеорологических данных.

Получены фенологические и климатические показатели за вегетационный период, а также оценены  значения максимума фотосинтетической активности растительного покрова и даты его достижения в течение года.

Выявлены тренды всех полученных многолетних параметров, а также выделены тренды динамики показателей растительности, предположительно вызванные изменением климата за исследуемый временной интервал.  Пространственные распределения направлений трендов вегетационных  показателей и обусловивших их трендов климатических показателей представлены на рисунке 1, а на рисунке 2 – объединённая для всех вегетационных показателей карта климатически обусловленных изменений растительного покрова.

Также был проведён анализ корреляции параметров динамики растительности с площадью солнечных пятен, осреднённых  для вегетационного сезона. Для каждого типа растительности выявляется своя специфика пространственного варьирования величины и знака коэффициента корреляции. Сделаны предположения о вероятности прямого или опосредованного (через изменения климата) воздействий флуктуаций солнечной активности на многолетнюю динамику растительности. Пространственное распределение данных связей представлено на рисунке 3.

Кроме того были выявлены участки с наличием трендов величины сезонного максимума фотосинтетической активности, для которых связи с климатом и с Солнечной  активности не установлено – представлены на рисунке 4.

Исследования по данному направлению также поддержаны Microsoft Resarch в рамках совместного проекта CLIVT.

Длительность вегетационного сезона

Фотосинтетический потенциал

Конец вегетационного сезона

Начало вегетационного сезона

Сумма осадков

Средняя температура

Максимум NDVI

Дата максимума NDVI
 

 


Рис.1. Пространственные распределения направлений трендов показателей вегетации  и обусловивших их трендов климатических показателей (красный – положительно направленные тренды,  синий – отрицательно направленные тренды, жёлтый – разно направленные тренды)

 

 

Рис.2.  Карта климатически обусловленных изменений растительного покрова (красный – климатически обусловленные изменения растительности,  зелёный – не связанные с климатом изменения растительности, серый – участки без выявленных изменений растительности)

 

Рис. 3. Регионы с высокой вероятностью прямого воздействия флуктуаций солнечной активности на растительность (зелёный - высокая вероятность прямого влияния солнечной активности на растительность, красный - опосредованное через климат влияние Солнца на растительность,  серый – исследуемые участки растительного покрова)

 

Рис. 4. Независимые от солнечного и климатического влияния направления трендов MAX NDVI

 (красный - положительно направленные тренды, синий - отрицательно направленные тренды, серый – исследуемые участки растительного покрова)

Публикации

  1. Медведева М.А. Исследование долговременной динамики климата и растительности на основе спутниковых и метеорологических данных // VI Конференция молодых ученых «Фундаментальные и прикладные космические исследования». Москва. ИКИ РАН. 9-10 апреля 2009 г. Сборник тезисов конференции. С. 30-31.
  2. Хвостиков С.А., Медведева М.А. Сравнительный анализ фенологических характеристик растительности на основе временных рядов спутниковых данных NOAA-AVHRR (GIMMS) и SPOT-Vegetation // VI Конференция молодых ученых «Фундаментальные и прикладные космические исследования». Москва. ИКИ РАН. 9-10 апреля 2009 г. Сборник тезисов конференции. С. 45-46.
  3. Савин И.Ю., Барталев С.А., Лупян Е.А., Медведева М.А. О связи многолетней динамики растительного покрова северо-восточной Евразии с солнечной активностью // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Сборник научных статей. Москва. Вып.6. Том II. 2009. С. 425-433.
  4. Maria Medvedeva, Igor Savin, Sergey Bartalev, Evgeny Loupian. New method of analysis of climate-induced long-term vegetation dynamics in northern Asia based on NOAA AVHRR data // The 30-th Asian Conference on Remote Sensing. Proceedings of 30 ACRS. Beijing. Beijing Conference Center. 18-23 October 2009. pp 6.
  5. Медведева М.А., Барталев С.А., Савин И.Ю., Лупян Е.А. Многолетняя динамика растительности Северной Евразии на основе данных NOAA-AVHRR // Седьмая Открытая Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва. ИКИ РАН. 16-20 ноября 2009 г. Сборник тезисов конференции. с. 287.