автореферат диссертации по транспорту, 05.22.13, диссертация на тему:Повышение безопасности воздушного движения на основе совершенствования метеорологического обеспечения полетов

р

На правах рукописи

СОКОЛ ПАВЕЛ ПАВЛОВИЧ

ПОВЫШЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ВОЗДУШНОГО ДВИЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ПОЛЕТОВ

05.22.13 - Навигация и управление воздушным движением

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 3 МАЙ 2010

Москва - 2010

004601833

Работа выполнена на кафедре "Техническая эксплуатация радиоэлектронных систем воздушного транспорта" Московского государственного технического университета гражданской авиации (Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования).

Научный руководитель: Заслуженный деятель науки РФ,

профессор, доктор технических наук Логвин А. И.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук

Маслов В.Ю. кандидат технических наук

Кощее А.А.

Ведущая организация:

Гос НИИ гражданской авиации

Защита состоится 2010г. на заседании диссертационного совета

Д223.011.01 при Московском государственном техническом университете гражданской авиации по адресу: ГСП-3, Москва, 125993, А-493, Кронштадтский бульвар, 20.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ ГА. Автореферат разослан «/¿»Щ^Мц 2010г. Ученый секретарь диссертационного совета Д 223.011.01

профессор, доктор технических наук ,—Кузнецов С. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Современный этап развития мировой гражданской авиации характеризуется увеличением интенсивности воздушного движения, причем эти тенденции носят нарастающий характер. Отсюда постоянно повышаются требования к обеспечению безопасности полетов (БП). Поддержание заданного уровня БП, определенного документами Международной Организации ГА (ИКАО), зависит от очень многих факторов, среди которых одним из главенствующих является фактор метеорологических условий во время выполнения полета воздушного судна (ВС). Неблагоприятные метеорологические условия вызывают, прежде всего, задержку рейсов, т.е. приводят к снижению регулярности полетов и в то же время неблагоприятные метеорологические условия полета в значительной мере влияют на безопасность полетов. Именно метеорологические условия в основном и создают понятие "полеты в особых условиях", к которым относятся:

-полеты в зонах обледенения, грозовой деятельности и сильных ливневых осадков, сильной болтанки, повышенной электрической активности атмосферы, сдвига ветра, пыльной бури.

Кроме вышесказанного, метеорологические условия могут приводить к "особым случаям" в полете, к которым относят возникновение следующих метеоявлений:

- на аэродроме вылета и посадки - гроза, град, сильная болтанка, сильный сдвиг ветра, гололед, сильное обледенение, смерч, ураган, сильная пыльная буря, сильные ливневые осадки;

- по маршруту полета - гроза, град, сильное обледенение, сильная болтанка.

Неправильная оценка метеообстановки может привести либо к изменению

маршрута или к вынужденному прекращению полета, хотя в этом может не быть необходимости. В наиболее тяжелых случаях неправильная оценка метеоусловий полета может привести к авиакатастрофе.

Отсюда очевидно вытекает актуальность научно-практической задачи обеспечения максимальной достоверности и оперативности получаемой от радиолокационных средств метеоинформации. Именно эти вопросы рассматриваются в предлагаемой работе, целью которой является разработка методов детализации получаемой метеоинформации от авиационных радиолокационных средств для повышения ее достоверности й оперативности и для обеспечения заданного уровня безопасности полетов в АС УВД.

Поставленная цель достигается путем решения следующих основных задач:

1. Анализ возможных путей совершенствования метеорологического обеспечения полетов на основе применения новых алгоритмов обработки метеорологической информации в метеорологических РЛС (МРЛС), входящих в состав АС УВД.

2. Определение наиболее адекватных математических моделей структуры выпадающих осадков и моделей отражаемости радиоволн от них для повышения достоверности метеорологической информации, циркулирующей в АС УВД.

3. Построение статистических моделей отражаемости радиоволн с учетом микроструктуры гидрометеоров в разных стадиях их существования для формирования прогноза изменения метеообстановки на трассе полета ВС.

4. Разработка алгоритмов обработки метеорологической информации для анализа тонкой структуры метеообразований на основе учета поляризационно-доплеровских параметров МРЛС.

Научная новизна работы состоит в том, что в ней:

1. Показана возможность повышения уровня метеорологического обеспечения полетов в АС УВД на основе поляризационно-доплеровской обработки метеорологической информации от МРЛС, входящих в состав АС УВД.

2. Предложены математические модели структуры осадков и отражаемости радиоволн от них для повышения достоверности метеорологической информации, циркулирующей в АС УВД.

3. Обоснованы статистические модели отражаемости радиоволн от гидрометеоров в разных стадиях их существования для формирования прогноза изменения метеообстановки на трассе полета ВС.

4. Разработаны алгоритмы обработки метеорологической информации для анализа тонкой структуры метеообразований на основе учета поляризационно-доплеровских параметров МРЛС.

Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты позволяют:

1. Повысить уровень метеорологического обеспечения полетов в АС УВД, т.е. повысить безопасность полетов на основе учета тонкой структуры метеообразований.

2. Использовать поляризационно-доплеровские алгоритмы обработки метеорологической информации, существенно повышающих достоверность оценки степени опасности метеообразований при выполнении полетов ВС.

3. Оценивать различные стадии перехода гидрометеоров из одного состояния в другое, например, процесс таяния и т.д. для формирования прогноза изменения метеообстановки в зоне ответственности данной АС УВД.

На защиту выносятся методы повышения метеорологического обеспечения полетов в АС УВД на основе применения поляризационно-доплеровской обработки поступающей метеорологической информации.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на Международной НТК "Гражданская авиация на современном этапе науки, техники и общества" (2008 г.) и на межкафедральных семинарах в МГТУ ГА (2007-2009 гг).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 работ в изданиях, входящих в перечень, рекомендованный ВАК для опубликования основных научных результатов диссертационной работы.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из Введения, четырех разделов, Заключения и списка цитируемой литературы, насчитывающего 61 наименование. Общий объем диссертации составляет 147 стр., включает 71 рис. и 12 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Первый раздел посвящен общим вопросам анализа путей повышения уровня метеорологического обеспечения полетов.

Все виды обеспечения полетов имеют очень важное значение для поддержания заданного уровня безопасности воздушного движения и регулярности полетов,

однако метеорологическое обеспечение следует выделить особо, так как оно связано с внешними воздействиями со стороны природы на процесс выполнения полета.

Это говорит о том, что к метеоинформации, получаемой экипажем ВС или диспетчером УВД, предъявляются очень высокие требования по точности оценки сложившейся ситуации. Кроме того, имеющаяся метеоинформация должна давать возможность прогнозирования дальнейшего развития метеообстановки во времени.

Непосредственное метеорологическое обеспечение осуществляют оперативные органы Росгидромета на аэродромах ГА: Главный авиационный метеорологический центр, зональные авиационные метеорологические центры, авиаметеостанции I, II, III и IV разряда (АМСГ), независимые группы и авиаметеопосты.

Основной из перечисленных структур является АМСГ, которая с учетом разряда, присвоенной ей, обеспечивает командный, летный состав, работников службы движения (службы УВД) и аэродромной службы необходимой метеорологической информацией и документацией в объеме, предусмотренном Наставлением по метеорологическому обеспечению.

Экипажи ВС, находящиеся в полете, получают данные о погоде по ВЧ и ОВЧ каналам вещания метеостанций. При этом передача метеоинформации в радиовещательном диапазоне ведется в режимах ВОЛМЕТ и АТИС. В режиме ВОЛМЕТ в метеоинформацию, вещаемую по ОВЧ радиоканалу, включаются следующие сведения в формате МЕТАР: позывной канала, время наблюдения (МСВ -международное сертифицированное время), наименование аэродрома, ветер у земли (направление, откуда дует, скорость в м/с), видимость, дальность видимости на ВПП (ОВИ - огни высокой интенсивности, ОМИ - огни малой интенсивности), явления погоды, количество облаков самого нижнего слоя, высота нижней границы слоя облаков или вертикальная видимость, температура воздуха, точка росы,

атмосферное давление (}МН (приведенное к уровню моря), сдвиг ветра, прогноз изменения (тенденция) погоды.

Радиовещательные передачи АТИС предназначены для оперативного обеспечения экипажей ВС в районе аэродрома необходимой метеорологической и полетной информацией.

Внеочередная запись сообщений предусматривается в случаях возникновения опасных явлений и условий погоды, а также при изменении рабочего направления ВПП или состояния поверхности ВПП и коэффициента сцепления:

- обновляться не реже одного раза в течение часа при отсутствии полетов на аэродроме;

- при часто повторяющихся кратковременных изменениях метеоэлементов, оператор АТИС в очередной срок заносит в сообщения АТИС на позицию 6 (см. ниже) сведения о том, что требуемая информация об этих элементах сводки погоды будет передана при установлении первоначальной связи с соответствующим диспетчерским пунктом;

- быть цельными, разборчивыми и передаваться текстом без сокращений со скоростью не более 90 слов в минуту;

- вся информация должна начитываться раздельно по цифрам.

В состав передачи АТИС включаются в установленном порядке следующие сведения (перечисляются не все):

1. Время наблюдения (ИТС - всемирное скоординированное время при

передачи на английском языке, московское время на русском языке).

2. Вид предполагаемого захода на посадку (например, заход по ИЛС).

3. Особые условия на поверхности ВПП и значение коэффициента сцепления Ксц (особое состояние поверхности ВПП, которое влияет на эффективность торможения, дается краткое описание, например "влажная", "мокрая" и т.д.).

4. Направление и скорость приземного ветра, на высоте 100 метров и на высоте

круга.

5. Видимость и дальность видимости на ВПП.

6. Явления погоды (данные наблюдений за явлениями погоды предназначены для использования их в сводках для взлета и посадки, применяя для этого следующие термины): туман, туман наземный, туман просвечивающий, туман на расстоянии, дымка, гроза фронтальная, гроза с дождем, гроза с пыльной или песчаной бурей, гроза с градом, гроза сухая, зарница, град, ледяные иглы, ледяная крупа, морось, сильная морось, переохлажденная морось, ледяной дождь, ливни из снега и дождя, ливневый дождь, дождь, сильный дождь, переохлажденный дождь, ливневый снег, снег, сильный снег, снежные зерна, гололедица, смерч, пыльная буря, пыльная мгла, пыльный вихрь, общая метель, поземок, шквал, низовая метель.

7. Облачность ниже 1500 м, закрытие облаками гор, мачт и других высоких препятствий.

8. Температура воздуха.

9. Точка росы.

10. Данные для установки высотомера: давление, расчетная высота.

11. Любая имеющаяся информация об особых метеорологических явлениях в зонах захода на посадку, взлета и набора высоты (данный пункт предусматривает включение имеющейся дополнительной информации об особых метеорологических условиях), таких как:

- местоположение кучево-дождевых - песчаные бури; облаков или гроз; - пыльные бури;

- умеренная или сильная - низовые метели; турбулентность; - смерч;

- град; - любая информация о работе по

- сильный фронтальный шквал; рассеившшю тумана;

- умеренное или сильное обледенение; - любая информация о сдвиге

- переохлажденные осадки; ветра по траектории полета). Метеослужба обеспечивает:

- взаимодействие с АС УВД по - передачу в АС УВД сообщений протоколу функционального от автоматизированных взаимодействия; метеорологических комплексов

- выполнение выборки с данными о контурах зон, метеорологических сообщений о опасных для авиации явлений фактической и прогнозируемой погоде, погоды;

штормовых предупреждений по - передачу в АС УВД сообщений

аэродромам зоны ответственности АС о прогнозируемом ветре и УВД, трассам, маршрутам и площадям, температуре на высотах; преобразование формата и передачу - передачу в АС УВД метеорологических данных в объеме, информации о планируемом

предусмотренном протоколом запуске радиозондов и

информационного обмена в АС УВД; расчетной траектории их

перемещения.

Из представленной информации АТИС для наших целей исследования аиболыпий интерес представляют позиции 6 и 11, в которых классифицируются азличные погодные явления. Эти погодные явления должны определяться и лассифицироваться соответствующими приборами и устройствами, основными из оторых являются метеорологические радиолокационные станции (МРЛС). На борту 1С эти функции выполняют специальные бортовые МРЛС типа "Гроза", "Буран", Контур" и др., а на земле АМСГ (типа МРЛ-2, МРЛ-5 и т.д.).

Поэтому далее рассматриваются основные возможности современных ортовых и наземных МРЛС и показывается, что эти возможности с точки зрения ыявления опасных метеоусловий достаточно ограничены. Имеется в виду азличение тех метеоусловий, которые перечислены в пунктах 6 и 11 информации ЛИС, а также различение метеообстановки по информации ВОЛМЕТ.

Используемые в данное время в ГА МРЛС решают крайне ограниченный крут адач, т.е. в основном они могут выявлять грозовые очаги с оценкой их [нтенсивности и определять интенсивность дождя. Для современного уровня 1азвития ГА этого совершенно не достаточно, если учесть тот перечень (етеоявлений, который был приведен выше, где описывались метеоявления, которые юлжны передаваться в информационных сообщениях АТИС и ВОЛМЕТ.

В то же время современное развитие радиолокационной техники позволяет проводить существенно более тонкий анализ метеоявлений, используя новые подходы в обработке радиолокационных сигналов, не создавая новых образцов РЛС, а меняя и дополняя их алгоритмы обработки отражаемых от метеоэлементов радиолокационных сигналов.

Основная идея новых подходов в обработке метеоинформации от МРЛС заключается в использовании поляризационных свойств отраженных сигналов, так как поляризационное состояние отраженной радиоволны зависит от геометрических особенностей отражаемых объектов В современных МРЛС, как бортовых, так и наземных такие возможности имеются, однако эти возможности с точки зрения построения соответствующих алгоритмов обработки отраженных радиосигналов, не используются на практике.

Второй возможностью проведения более тонкого анализа структуры метеоявлений является использование эффекта Доплера, суть которого заключается в изменении частоты сигнала, отраженного от движущегося объекта. Так как скорость падения метсочастиц совершенно различна, например скорость падения снежинок много меньше скорости падения градинок, то это можно использовать для их идентификации в рамках построения соответствующих алгоритмов обработки принимаемых сигналов.

Сочетание этих двух подходов может позволить проводить анализ возникающих метеоявлений с намного более высокой точностью, чем это обеспечивают современные МРЛС.

Во втором разделе работы рассматриваются математические модели структуры осадков. Для того, чтобы построить новые алгоритмы обработки радиолокационных сигналов, отраженных от разных гидрометеоров, необходимо

располагать соответствующими математическими моделями, описывающими разные характеристики гидрометеоров, такие как: размер, форма, ориентация, скорость перемещения и т.д.

Рассмотрим вертикальную структуру ячеек дождя. Рис.1, показывает схематически эффективную вертикальную площадь отражения радиоволн облаком обыкновенного дождя. Обычно температура воздуха падает с ростом высоты. Высота, где она падает до 0°С, называется 0оС изотерма. Частицы льда возникают выше 0°С изотермы, а ниже образуются капли дождя. Перемещаясь вверх, водяные пары формируются в кристаллы льда в верхних слоях облака. Эти кристаллы относительно малы и поэтому свободно плавают в воздухе. Однако кристаллы льда начинают расти при низкой температуре и высокой влажности. Увеличиваясь в размерах, кристаллы начинают опускаться ниже и, сталкиваясь друг с другом, образуют снежинки. Эта иадающие снежинки пересекают 0°С изотерму, тают и, в конечном счете, превращаются в капли дождя. В случае обыкновенного дождя МРЛС получает лучшее отражение от области только ниже 0°С изотермы, вызванной тающими снежинками, и по этой причине уровень таяния часто называют яркой полосой.

Конвективный дождь не столь стратифицирован, как обыкновенный дождь, потому что достаточно сильный - и нисходящие потоки искажают многоуровневую структуру. Капли дождя могут быть перемещены к высотам выше 0°С изотермы, и, в конечном счет е, могут превратиться в градины; различные типы гидрометеоров могут возникать на одной и той же высоте: в таком случае МРЛС не будет отображать яркую полосу.

Когда сферическая капля дождя падает, аэродинамические силы вызывают выравнивание частицы. Чтобы описать форму капли дождя математически, нужно смоделировать эллипсоид с размера и а3, что показано на Рис.2. Обычно, если а, равен а;,то форма капли будет представлять собой сфероид.

Рис.1. Упрощенная вертикальная эффективная капли дождя, площадь отражения радиоволн облаком дождя.

Теоретические вычисления формы капель дождя, основанные на измерениях падающих капель в столбе воздуха, показали, что большие капли дождя больше подвергаются изменениям формы, чем маленькие. Однако они получили различные количественные отношения между приплюснутостью у полюсов и размерами частицы в виде простых соотношений между осевым отношением и эквиобъемным радиусом Д.-

' ВЫСОТА

Рис.2. Приближенная форма

4=1 [£>,<1.0 мм];

(1)

\ = 1.030 - 0.062 Д [Ц. > 1,0 мм].

Эквиобъемный радиус Д определен как радиус сферической частицы с тем же самьм значением, что и эллипсоид: Д = 2^а1а2а3 , осевое отношение \ определено как отношение самой короткой к самой длинной части частицы а¡, в случае сфероида).

Рис.3, дает три модели формы осадков как функцию Д. Модели Пруппачер -Беард и модель Беард-Чанг взаимосвязаны. Модель Пруппачер-Питтер отличается от представленных выше для крупных осадков. При размерах падающих частиц приблизительно 4 мм, модель Пруппачер-Питтер показывает капли дождя, которые более приплюснуты, чем в других моделях.

Измерение размеров капли дождя все еще остается важной проблемой в радиолокационной метеорологии. Известно широко используемое выражение:

Ы(0) = ЛГ0е-иЛ (2)

где И(Л) является числом частиц с эквивалентным диаметром Ц Ы0 - коэффициент масштабирования распределения размеров падающих частиц, а Л^ — коэффициент в показателе экспоненты распределения размеров падающих осадков;

Ла = 4.1 И'0'21 [лш"1] и Ла = (3)

ио

где Д (мм) диаметр среднего значения частицы осадков, Я -интенсивность дождя.

Чтобы исправить переоценку небольших осадков, было предложено представить размер падающих частиц, как гамма распределение:

N(0) = а° , (4)

где Д (как прежде) равно диаметру среднего значения частиц осадков, £> (мм) -диаметр частицы. Число небольших осадков тогда зависит от значения ¡х (коэффициент дисперсии). Рис 4 показывает распределение значений объема осадков для ц = -1,0,2,4,6 и Д=1 или 2 мм. Графики построены при условии, что общая масса воды - такая же для переменной ¡л, но при фиксированном ¿»^Максимальное значение распределения размеров падающих частиц увеличивается, когда увеличивается р и распределение становится более узким. Поэтому ц называется коэффициентом дисперсии. Максимальные значения немного сдвигаются к большим значениям Д но этот сдвиг уменьшается для больших значений //. Распределение становится более широким, когда Д увеличивается.

Размер снежинок рассматривают как диаметр растаявшей частицы, который является диаметром, который имела бы частица, если бы она растаяла в сферическую каплю дождя.

Распределение размеров может быть описано экспоненциальным распределением (см. формулу (2), но с различными выражениями для /У0и Л):

ЛГ0 = 2.5 • 103/г°-94; [мм^м-3]; \ = 22Ш~0Л5, [мм"1], (5)

где Я [мм/ч] обозначает интенсивность дождя, которая была бы, если бы все снежинки растаяли п Щ - коэффициент масштабирования распределения размеров падающих частиц.

Обычно принимают две формы кристаллов льда: вращательная симметричная ножка и диск, математически описанный как сфероид. Осевое отношение ^лсд кристалла и самой длинной оси частицы Г> имеет вид:

(6)

= «О'.

где а и/ зависят от типов кристаллов. Например, а = 1.099 и_/? =-0.389 для ножки, и а =2.02 и у? = - 0.55 для пластинчатых кристаллов [О в мм]. Пластинки возникают при температурах от - 25 до -10 °С, а ножки при температурах от - 10 до - 5 °С и ниже -25°С.

" >500

- РР

ВС

РВ

Л

5L

О es

N

V

Эквиобъемный диаметр [мм]

Рис.4. Распределение значений объемов осадков для различных значений /¿;О0 = 1 или 2 мм.

Рис.3. Осевое отношение капель дождя по отношению к диаметру частицы. Три модели: Пруппачер-Питгер (РР), Беард-Чанг (ВС), и Пруппачер - Беард (РВ).

Различные типы облаков приводят к различным распределениям размера кристаллов льда и гамма распределение с //=5 достаточно хорошо их описывает.

Выше были приведены математические модели описания основных характеристик гидрометеоров. Эти характеристики (форма, размер, ориентация и т.д.) в свою очередь будут определять основные характеристики отраженных от гидрометеоров радиолокационных сигналов.

Обратное рассеивание радиолокационных сигналов обычно определяется параметром о - эффективной поверхностью рассеяния (ЭПР), которая описывается как область, охватывающая значительную часть мощности при отражении сигнала во всех направлениях и измеренная МРЛС. Выражение для ЭПР имеет вид:

о = ^|Е~=1(-1)"(2п- 1)(с„ - dn)|2 , (7)

где D - диаметр частицы, X = где X - длина волны, c„vid„- коэффициенты, которые включают функции Бесселя и Ханкеля с параметрами, зависящими от Когда размер частицы маленький по сравнению с длиной волны (D « Я и х « 1). уравнение (7) преобразуется к формуле Рэлея, где ег - относительная комплексная диэлектрическая постоянная среды:

^[ibzaiV

д.4 I(£r+z)l

(8)

или

5М2

D6,raeK-

Ii£c2

l(er+2)

Когда а нормализована к геометрической ЭПР, тогда

°погт = ^=№2х*- (10)

Точность приближения Рэлея зависит от размера частицы и диэлектрической постоянной. Максимальное значение в длинах волны МРЛС является

приблизительно 9 для воды и приближается к 1 в случае очень слабого снега. При длине волны МРЛС 10 см приближение Рэлея работает хорошо для частиц с диаметрами, меньшими 7 мм. Большинство типов дождей соответствуют этим значениям. Снежинки, однако, могут быть больше чем 7 мм, но их меньшая диэлектрическая проницаемость позволяет использовать распределение Рэлея.

При расчете ЭПР объема V, заполненного N гидрометеорами (взаимодействием между частицами обычно пренебрегают), вычисляют сумму всех отдельных частиц:

= (П)

Эффективная площадь рассеяния есть частотная зависимость. Чтобы допустить сравнение измерений обратного рассеяния при различных значениях и на различных частотах, определяют 2 как отражающую способность:

Обычно, значение 2 определяют в ммб/м~. Часто используют эквивалентную отражающую способность 2е\

в которой Кг- значение К, которое бы оно имело, если бы дождь заполнил весь объем.

Частица, которая двигается в направлении МРЛС со скоростью V, вызовет сдвиг доплеровской частоты Д/ сигнала:

4Г=у. (И)

Обычно, доплеровскнй спектр описывают его статистическими моментами.

Например, средней обратно рассеянной мощностью средней скоростью Уй и дисперсией :

гЛ = И V, = ^(15)

к=¿С«7(у - (16)

Рис.5, схематично изображает спектр доплеровских частот. На нем показаны Уа и М/й, 2Л - область под кривой. Средняя мощность связана с числом, размером и типом гидрометеоров. Средняя скорость связана с движением средней частицы и вызвана скоростью падения гидрометеоров и ветром. Принимая взаимонезависимость этих факторов, можно показать, что полное отклонение IV^ от спектра доплеровских частот записывается как сумма дисперсий отдельных компонентов:

Кт = К + и? + +

где индексы с!, и>, и А обозначают, соответственно, осадки, турбулентность, сдвиг ветром и расширение луча.

В спокойном воздухе скорость падения и ЭПР капель дождя зависят только от размера выпадающей частицы. Спектр доплеровских частот для рассеяния Рэлея может быть выражен через размер падающей частицы Г> как:

5о(0) = «(0)а(0)У

(17)

и тогда может бьпъ выражено на основе отражающей способности: г(0)=Ы(Ц)Ъ6. (18)

Рис.6, показывает 2(й) в случае распределения размеров падающих частиц Маршалл-Палмера, после использования соотношений между скоростью падения и размером выпадающей частицы, который дан выше. Средний диаметр Д установлен в 1, 1.5 и 2 мм, соответственно.

Отраженная мощность (лВТ/Гц)

Отражающая сгисоожость Ъ

Л \

/ VI

/ ^Л^Ллл

N

р. 2 V

и 1

1

Ср. скорость (и/с)

Рис.5. Типичный спектр доплеровских скоростей.

Ср.спорого (к/с) Рис.6. Смоделированный спектр доплеровских частот для различных значений Д.

Рис.7, показывает среднюю отражающую способность, среднюю скорость и ширину спектра доплеровских частот, как функцию средних размеров выпадающей частицы. Диапазон значений Д соответствует диапазону интенсивностей дождя от О до 50 мм/час. Средняя отражательная способность и средняя скорость увеличиваются монотонно с увеличением Д, но ширина меняется по-разному: увеличивается для Д< 1 мм, и уменьшается снова для большего Д.

Поляриметрические измерения осадков выражены несколькими характеристиками. Самая известная - горизонтальная отражающая способность которая является кополярной измеренной горизонтальной поляризации. Также используют дифференциальную отражающую способность 2^:

¿ИТ - 7"-

Полагая, что распределение размеров гамма распределением, становится:

(19)

выпадающей частицы описывается

г*г =

(20)

ЭПР оГ1(ре, 5) капель дождя вычисляется, используя теорию Рэлея. Когда распределение углов скашивания <5 известно и коэффициент дисперсии р установлен как фиксированное значение, 2^ зависит только от среднего размера выпадающей частицы Д.

После того, как Д получен, 2), используется, чтобы получить значение Л^ размеров падающих частиц:

= N01 с^Ф*. °'р{(5) <Юе й8. (21)

Кроме использования 2^, для определения количественных значений распределения размеров падающих частиц, 2^ является также подходящей для того, чтобы идентифицировать типы гидрометеоров, потому что 2& зависит от формы частицы.

Кросс-поляризованное радиолокационное отражение используется, чтобы определить линейное отношение деполяризации

АТ I «мФеМроФ^р^ЛОейб ' 1 >

¿¡¡г чувствителен к форме и ориентации частицы: сферическая частица не будет давать кросс-полярного отражения и сфероидальная частица должна быть наклонена для отражения кросс- Чтобы проиллюстрировать эффект взаимосвязи размера частицы и ее ориентации, /^и показаны на Рис.8, как функции среднего значения размера выпадающей частицы дождя Э0 для различных среднеквадратических значений при Гауссовском распределении углов наклона (скашивания).

Дифференциальная отражающая способность и линейное отношение деполяризации для единственной частицы определяется:

<7 —- ЧЬП _ ¿•Лт — - —

((Из

и = ^ =

фт2дяпгД( Лг- /¡О)2

(23)

чт ((. лг)*т'йсо5'а+л1у ™ q^l^¡ ((и3- и1)л'п2«и'п2а+ и!)2'

Когда 5 = 0, тогда 7^=1 и 1^=0, независимо от угла азимута а. Когда а= 0 или а = 90, тогда = 0, независимо от угла скашивания 5. тем не менее отклоняется от 1, потому что скашивание угла 5 вызывает овальную форму частицы.

1'

ТА____

У, \'а

У

оо аз ю 15

-*0

го гл Со

Рис.7. Статистические моменты доплеровского спектра частот как функция Оо.

О 1 I 3 '

Средний римгр [нп]

Рис.8. Дифференциальная отражающая способность 2ф и линейное отношение деполяризации ¿^ как функция среднего размера выпадающей частицы Д, для различных значений Об-

и

Таким образом, доплеровские и поляризационные измерения зависят от микроструктуры осадков. Это позволяет улучшить процедуру идентификации частицы, потому что получают не только информацию о форме, но также и о скорости гидрометеоров. Распределение размеров выпадающей частицы может быть более точным, потому что фиксация коэффициента дисперсии ц сделана в случае, когда используется чтобы оценить средний размер выпадающей частицы. Другое применение объединенных доплеровских и поляризационных измерений -исследование физических процессов в осадках. Например, вызванное турбулентностью скашивание частицы может наблюдаться, используя ширину доплеровского распределения частот и линейного отношения деполяризации, т.е. появляется возможность получения оценки степени интенсивности турбулентности.

Общий материал второго раздела теоретически обосновывает возможность использования поляризационно-доплеровских параметров отраженных от гидрометеоров радиоволн в МРЛС для проведения тонкого анализа микроструктуры метеочастиц, т.е. для нахождения их формы, размеров, ориентации, суммарной интенсивности и т.д., что существенно повышает достоверность получаемых метеоданных, которые циркулируют в АС УВД.

Третий раздел работы посвящен анализу чувствительности изменения поляризационно-доплеровских параметров МРЛС к изменению характеристик гидрометеоров. Выделенные поляризационно-доплеровские параметры МРЛС по-разному меняются в зависимости от изменения характеристик гидрометеоров. Например, изменение размеров метеочастицы в наибольшей степени влияет на изменение 2^, а изменение формы метеочастицы в наибольшей степени влияет на изменение Поэтому далее проведен анализ степени влияния изменения тех или иных характеристик гидрометеоров на разные параметры отраженных радиоволн, что и составляет понятие анализа чувствительности. Анализ чувствительности изменения параметров отраженных радиоволн к изменению характеристик гидрометеоров осуществляется путем моделирования основных соотношений, полученных во 2-м разделе. Примеры результатов моделирования приведены на Рис.9-11. Из этих рисунков достаточно очевидно, каким образом изменения характеристик гидрочастиц (например, Д-,, /х и др.) влияют на поляризационно-допллеровские параметры МРЛС (например на 2,<„ 2к и т.д.).

Чтобы исследовать влияние микроструктуры на радиолокационные показания, используют чувствительность . Она записывается как:

где а обозначает рассматриваемое наблюдение и /? параметр выпадающей частицы.

Коэффициент чувствительности определяет эффект изменения Л/1 в/¡на а:

«(Р+т _ (,£аМ1£\ (25>

«ОТ V Р У К '

Рис.12. показывает коэффициент чувствительности радиолокационных наблюдений относительно изменений Д>. ¿/, и является, безусловно, самым чувствительным к изменениям Д>.

Рис.13. показывает коэффициенты чувствительности при изменении 0{ скошенно-углового распределения; Оо = 1 мм. Ьф- является самым чувствительным элементом к изменениям ориентации частицы.

Из Таблицы 1 видно, что для определения Ы0 следует использовать 2Л, а для определения £)» и ¡1 могут использовать все характеристики отраженного сигнала, поэтому следует выбирать наиболее чувствительные параметры, а это для В0 и для ц и т.д. Отсюда будут вытекать соответствующие алгоритмы обработки отраженных сигналов, т.е. для определения ц с максимальной точностью следует найти отражаемость на основной поляризации, затем определить кроссполяризационную составляющую и найти отношение

Теоретические сведения, приведенные выше, сравниваются с серией измерений при помощи рассматриваемых диаграмм рассеяния 2к 2^ и Параметр используется вместо с целью отличить измеренную ширину доплеровского спектра частот от теоретической.

Метеорологические и экспериментальные условия во время измерений приведены в таблице 2.

Таблица 2

Температура земли 10 °С

8 °С изотерма 2000 м

Средняя скорость ветра 20 м/с Среднее направл. ветра Юго-запад Тип погоды Холодный фронт

Дальность действия PJIC 9600 м

Разрешающая способность 150 м

Возвышение 30°

Максимальная доплеровская скорость ± 9 м/с Отношение сигнал-шум > 20 дБ

Некоторые примеры экспериментальных измерений приведены на Рис. 14 Сравнение результатов моделирования и эксперимента показало их удовлетворительное согласие. На Рис. 14 используется корреляционный коэффициент

vxv, который определяем как: _ е((*-*Ху-у)1

К™ — ■

- ' (26) где аг и а, являются среднеквадратическими отклонениями стохастических переменных х иу. Е {■} - математическое ожидание, х, у - средние значения.

Рис.15. показывает диаграммы рассеяния, в которые включена модель турбулентности. Поскольку турбулентность теперь включена в модель, ширина доплеровского распределения частот будет 1УЛт. Все полученные IV¿„ значения больше, чем в предыдущих диаграммах рассеяния. Коэффициент корреляции между и 1¥Лт увеличился с - 0.3В до 0.98, поскольку он зависит от отношения между ¿^и IV,. Разброс в Ьф- и И^т на графике меньше, чем измеренный. Диаграмма рассеяния и находится в хорошем соответствии с измерениями:. К^ = 0.34.

Ldr

/ТАт

/ /

/1 /

У

а

j

о ' г 5 Do

Рис.9а. 2,1,, Ldr, как функции D0; ц -Ч = 20°

0,

Средний размер [им]

Рис.9б. 2h и Wd как функции D0; ц = 0, os = 20°.

-1,00 0.75

Рис.Юа. как функции и, £>„= 1 м, - "У?, „

= ?п° ^ ' Рис.106.и ^ как функции^;

^ Б о = 1 мм, оц = 20°.

£

зал

Е7

а,

V

2Лг

Ьйг

а

С? К» с.

В

и

В »

а в™

» I-

о 10 го я о

Рис.11. И;,, г^и ¿¿.как функция от о&\ Д> = 1 мм, р = 0.

•в* 9

У^Ыг

Иг

0в [ЛИ]

Рис.12. Коэффициенты чувствительности 2к ¿¿.и IVл как функция О0; ц = 0 и о} = 20°.

чЛ,аг

\

гаг 231

N0 Д И аЯ гг,

2» + + - 0 0

0 + - - -

0 + - + +

Г*. 0 +/- - 0 +

■е- е •е* в

Таблица 1. обобщает результаты 2,, а и и г» г м 2Лг, ¿¿ги от изменений Д, <тл Л^

и РГ

Рис.13. Коэффициенты чувствительности 2^2^ '' и Д> как функция изменений <гг; //=0 и Д=1 мм.

В четвертом разделе рассматривались статистические характеристики поляризационно-доплеровских параметров метеорологических РЛС, используемых в АС УВД.

Преобразование радиолокационных отражений в дожде зависит от распределения относительного размера падающих частиц. Гамма распределение размеров падающих частиц содержит три неизвестных параметра, в то время как число параметров, которые могут быть получены, зависит от количества наблюдений.

Когда измерена только отражающая способность, получен только один параметр, но комбинируя его с дифференциальной отражающей способностью, можно получить второй параметр и, проведя доплеровские измерения, получим третий параметр.

Когда используются МРЛС с одним параметром, чтобы получить интенсивность дождя Я, применяют закон мощности, который связывает отражающую способность 2 с Я:

г = ай", (27)

в которой аир- константы, которые зависят от распределения размеров выпадающей частицы. Зависимость поляризации отраженных радиоволн от формы частицы не используется в этом случае.

2 и К чувствительны к распределению размеров выпадающей частицы, и поэтому отношения 2-Я зависят от типа дождя. Известны три зависимости для разных 2 от Л от типов дождя:

1 1 — 200Д1-6, для слоеобразного дождя;

1 = 31Я17, для орографического дождя; с 2 в мм6м"3 и Л в ммч"'. (28) 7 = 486/?1л7,для гроз;

Приведенные соотношения учитывают обратное рассеяние Рэлея каплями дождя. Уравнение формы (4) предполагает постоянными Аг0 и р: Д> - меняющийся параметр. Однако, как показано в разделе 3, может изменяться на несколько децибел. Поэтому рассмотрим альтернативный метод для получения трех параметров распределения размеров падающих частиц.

Комбинация 2ф и используется, чтобы получить р. получаем из Т.А и на последнем шаге используется 2к чтобы получить N0. При этом, получение необходимой точности требует интегрирования сигналов. Рис.16 дает результат интегрирования более чем 1500 м. и 64 с.

Чтобы проиллюстрировать статистическое распределение параметров распределения размеров падающих частиц, гистограммы No.Dc и ^ даны на Рис. 17.

Таблица 3 дает среднее и срсднеквадратическос отклонение ц, £>№ и Л'^. Там же приведены среднее и среднеквадратттческое отклонение Л^и Д>в случае, если /л = 0.

Диаграмма рассеяния Оои ^ дана на рис. 18. Для ц < 3, если О»увеличивается, тогда увеличивается ¡х.. Экспериментально показано, что, хотя использовались различные распределения размеров падающих частиц, фактор формы, разложенной на множители ц, увеличился для интеисивностей дождя, меньших, чем 4 мм/ч, и уменьшился для больших интеисивностей дождя.

___ Таблица 3

ОЛмм] И А> 1мм] >4, [дБ]

Среднее 0.6 0.9 45.6 0 1.2 36.4

Среднеквадратическое 2.3 0.3 9.0 0 0.2 5.2

Приведенные на Рис. 18 данные представляют собой полином третьей степени, который связывает ¡1 с £>Л;

00 = 0.97 + 0.14^1 - 0.043ц2 + О.ООЗЗд3 ± 0.1 мм. (29)

Рис.19, показывает временную зависимость интенсивности дождя. Полученная МРЛС интенсивность дождя вычислена двумя способами: 1) только 2^, используя /(= 0, и 2) и 2ф, используя, также изменения /л

Rjt-Ш

Кхг'О.И

I"5

Й an

sa

•

•ч щ %

3 1 »r

А

4

S"

I:

brMI

» »» » a s»

ZhbSZI Rxj=M

« 41 -0 -9>

UrW4

ZklaEZ]

Ihr«-«

1i W? К. • •Г» на

1 7я

■a

... ЯГ

■M*

R LJrUE]

1 Ö" 4 -14

X

u и m u i«

ZIiIABZ)

л

zjt№1

Rrrlli

ZkltfZJ

ii

-i

Miï

i'*'

i>

-та »,

Jft

21rb£t Ibrt.34

Jt

u m

ZlrlxEl

M 34 » » 1» «U U M H 11 Ц

ZbfeEZ] Мг1*Б]

Рис.14. Диаграммы рассеяния при наблюдениях, располагающихся на высоте 850 метров. Интегрированы более, чем 64 секунды и 300 метров.

Рис.15. Смоделированные диаграммы рассеяния радиолокационных наблюдений. D0C [1.1,1.3] мм, tue € [25 40 °], (i С [-1,1], V, С ['Л,2].

Долгосрочные усредненные данные датчика дождя были преобразованы в отражающую способность с использованием отношения Маршалп-Палмера и по сравнению с долгосрочной усредненной отражательной способностью МРЛС, было найдено различие в 0.5 Децибел. В первой части измерения временная корреляция между данными датчика дождя и данными МРЛС хорошая: все максимумы совпадают.

Во второй половине измерения, после вращения антенн, данные датчика дождя немного запаздывают, т.к. луч МРЛС вращался далеко от датчика дождя. Интенсивность дождя, которая получена от и названа Среднее число

дает большие значения, чем и йдгтчика.

При выполнении полетов очень важно прогнозировать изменение метсообстановки как на маршруте, так и в зоне аэропорта, поэтому желательно отслеживать динамику поведения гидрометеоров во времени. Для такого отслеживания важно уметь определять характеристики процесса таяния гидрометеоров, когда метеочастица переходит из одного состояния в другое. С помощью поляризационно-доплеровских параметров отраженных радиолокационных сигналов можно анализировать процесс таяния метеочастиц и таким образом осуществлять прогнозирование изменения метеообстановки.

Выпадения капель дождя - это следствие таяния снежинок. Во время падения в дождевых облаках, сухие снежинки пересекают 0°С изотерму и начинают таять. Область, в которой они тают, называют тающим уровнем, а отражающую способность, которую они вызывают, называют - яркая полоса. Доплеровские методики и методики использования поляризации помогают наблюдать

изменяющиеся свойства тающих снежинок.

8

_2Лт .....Ш о№1 о N=200

......----

г' 8»

В о

I:

с» в»

8 •

?

Кюффяцквкг дисперсна

\VdlMtl

Рис. 16. Точность измерений 2^ и N количество примеров для 3.2 секундных примеров и 2^.

4 74

Оредхзшрахпкр чаетнцц [тон]

и ч н 1 о Коэффициент иасиггав1фояаюш Ко ^ЦБ]

Рис.17. Гистограммы//, Д?, иЛ'я, при соответствии данным рис.16.

— ......... я »гаг---жгсг)

0 1« Распределение размеров

Рис. 18. Точечная диаграмма О0 и ц.

Рис.19. Временная зависимость полученных МРЛС интенсивностей дождя Нж^аг и Нглт. Также показаны данные датчика дождя. Время интеграции составляет 64 секунды.

Выше описывались методы использования поляризационно-доплеровских параметров для проведения тонкого анализа гидрометеоров с целью выполнения требований ИКАО по метеорологическому обеспечению полетов. Ниже на Рис.20-21. показаны примеры описания предложенных методов в виде алгоритмов выполнения определенных действий для получения тех или иных характеристик гидрометеоров с целью оценки их состояния или с целью прогнозирования перехода гидрометеоров в то или иное следующее состояние.

Очень важной характеристикой при выполнении полетов является наличие турбулентности в слоях воздуха. Наличие турбулентности резко влияет на угол наклона метеочастиц. В разделе 3 показано, что степень турбулентности можно определить, исследуя корреляционные связи между и а также одновременно между и 2Лг. Это показано в виде алгоритма на Рис.22.

В заключение приведен еще один пример, связанный с анализом процесса

таяния, который может быть использован для прогнозирования изменения метеоусловий на трассе полета ВС, либо в з.оне аэропорта. Суть заключается в том, что, если наблюдается дождь, то отсутствует корреляция между 2^ и №¡1. Если возникает процесс таяния, т.е. переход к дождю, то Т.д. и ¡У^ положительно коррелированны. Соответствующий алгоритм последовательности операций аналогичен, приведенному на Рис.22, с заменой блока "определения наличия турбулентности", на блок определения "наличия перехода к дождю".

Рис.21.

Рис.22.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью работы являлась разработка методов детализации получаемой метеоинформации от авиационных радиолокационных средств для повышения ее достоверности и для обеспечения заданного уровня безопасности полетов в АС УВД.

Для достижения поставленной цели были проанализированы возможные пути совершенствования метеорологического обеспечения полетов ВС на основе применения новых алгоритмов обработки метеорологической информации в МРЛС, входящих в состав АС УВД. При этом были решены следующие задачи:

1. Выполнен анализ возможных путей совершенствования метеорологического обеспечения полетов на основе применения новых алгоритмов обработки метеорологической информации в метеорологических РЛС (МРЛС), входящих в состав АС УВД.

2. Определены адекватные математические модели структуры выпадающих осадков и моделей отражаемости радиоволн от них для повышения достоверности метеорологической информации, циркулирующей в АС УВД.

3. Разработаны статистические модели отражаемости радиоволн с учетом микроструктуры гидрометеоров в разных стадиях их существования для формирования прогноза изменения метеообстановки на трассе полета ВС.

4. Предложены алгоритмы обработки метеорологической информации для анализа тонкой структуры метеообразований на основе учета поляризационно-доплеровских параметров МРЛС.

5. Разработан метод определения уровня турбулентности на трассе полета ВС.

В ходе выполнения работы были получены следующие новые научные результаты:

1. Показана возможность повышения уровня метеорологического обеспечения полетов в АС УВД на основе поляризационно-доплеровской обработки метеорологической информации ог МРЛС, входящих в состав АС УВД.

2. Предложены математические модели структуры осадков и отражаемости радиоволн от них для повышения достоверности метеорологической информации, циркулирующей в АС УВД.

3. Обоснованы статистические модели отражаемости радиоволн от гидрометеоров в разных стадиях их существования для формирования прогноза изменения метеообстановки на трассе полета ВС.

4. Разработаны алгоритмы обработки метеорологической информации для анализа тонкой структуры метеообразований на основе учета поляризационио-доплеровских параметров МРЛС.

Полученные результаты дают возможность:

1. Повысить уровень метеорологического обеспечения полетов в АС УВД, т.е. повысить безопасность полетов на основе учета тонкой структуры метеообразований.

2. Использовать поляризационно-доплеровские алгоритмы обработки метеорологической информации, существенно повышающих достоверность оценки степени опасности метеообразований при выполнении полетов ВС.

3. Оценивать различные стадии перехода гидрометеоров из одного состояния в

другое, например, процесс таяния и т.д. для формирования прогноза изменения метеообстановки в зоне ответственности данной АС УВД.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах автора в журналах, включенных в Перечень изданий ВАК для публикации материалов диссертации:

1. Сокол П.П. Повышение точности определения интенсивности дождя метеорадиолокатором. Научный Вестник Ш 'ГУ ГА, № 152, 2010. С. 63-67.

2. Сокол П.П. Модели отражаемости радиолокационных сигналов от различных форм единичных гидрометеоров. Научный Вестник МГТУ ГА, № 152, 2010. С. 68-71.

3. Сокол П.П. Моделирование процесса таяния осадков при радиолокационном наблюдении в системах УВД. Научный Вестник МГТУ ГА, № 152, 2010. С. 187-191.

4. Сокол П.П., Логвин А.И. Определение тонкой структуры гидрометеоров с помощью метеорологических РЛС. Научный Вестник МГТУ ГА, № 152, 2010. С. 192-

5. Сокол П.П., Логвин А.И. Возможности повышения уровня метеорологического обеспечения полетов на основе совершенствования алгоритмов функционирования МРЛС. Научный вестник МГТУ ГА, N° 152, 2010., С. 204-205.

196.

Соискатель

Сокол П.П.

Печать офсетная 1,28 усл.печ.л.

Подписано в печать 16.03.10 г. Формат 60x84/16 Заказ № 1037/^#&

1,37 уч.-изд. л. Тираж 90 экз.

Московский государственный технический университет ГА 125993 Москва, Кронштадтский бульвар, д. 20 Редакционно-издательский отдел 125493 Москва, ул. Пулковская, д.ба

© Московский государственный технический университет ГА, 2010

Таблица сокращений.

Введение.

Глава 1. Пути повышения уровня метеорологического обеспечения полетов.

1.1 Обеспечение полетов.

1.2 Метеорологическое обеспечение полетов.

1.3 Особенности взаимодействия метеослужб со службами УВД.

1.4 Современные МРЛС.

1.5 Возможности повышения уровня метеорологического обеспечения полетов на основе совершенствования алгоритмов функционирования МРЛС.

Выводы по первой главе.

Глава 2. Математические модели структуры осадков.

2.1 Пространственная структура осадков в виде дождя.

2.2 Пространственная структура осадков в виде снега и града.

2.3 Модели отражаемости радиоволн от различных видов осадков.

2.4 Спектры доплеровских частот отраженных радиосигналов.

2.5 Поляризационное разнесение как метод анализа микроструктуры гидрометеоров. слоем.1U

4.5 Примеры реализации алгоритмов анализа тонкой структуры гидрометеоров.

Выводы по четвертой главе.

Современный этап развития мировой гражданской авиации характеризуется увеличением интенсивности воздушного движения, причем эти тенденции носят нарастающий характер. Отсюда постоянно повышаются требования к обеспечению безопасности полетов (БП). Поддержание заданного уровня БП, определенного документами Международной Организации ГА (ИКАО), зависит от очень многих факторов, среди которых одним из главенствующих является фактор метеорологических условий во время выполнения полета воздушного судна (ВС). Неблагоприятные метеорологические условия вызывают, прежде всего, задержку рейсов, т.е. приводят к снижению регулярности полетов и в то же время неблагоприятные метеорологические условия полета в значительной мере влияют на безопасность полетов. Именно метеорологические условия в основном и создают понятие "полеты в особых условиях", к которым относятся:

- Полеты в зонах обледенения, грозовой деятельности и сильных ливневых осадков, сильной болтанки, повышенной электрической активности атмосферы, сдвига ветра, пыльной бури.

При возникновении в полете признаков приближения к зоне опасных метеорологических явлений или получении соответствующей информации командир ВС обязан принять меры для обхода опасной зоны, если полет в ожидаемых условиях не разрешен Руководством по летной эксплуатации. При наличии, например, в районе аэродрома вылета мощно-кучевой и кучево-дождевой облачности, экипаж обязан оценить возможность взлета и определить порядок обхода мощно-кучевой и кучево-дождевой облачности, и зон сильных ливневых осадков. Другими словами, нужна высокая точность получения метеоданных для принятия соответствующих решений, как командиром ВС, так и диспетчером УВД.

Кроме вышесказанного, метеорологические условия могут приводить к "особым случаям" в полете, к которым относят возникновение следующих метеоявлений:

На аэродроме вылета и посадки — гроза, град, сильная болтанка, сильный сдвиг ветра, гололед, сильное обледенение, смерч, ураган, сильная пыльная буря, сильные ливневые осадки; По маршруту полета — гроза, град, сильное обледенение, сильная болтанка.

При встрече с опасными метеоявлениями по маршруту полета, командир ВС обязан принять меры для их обхода. При невозможности их обхода путем изменения маршрута или высоты полета, экипаж обязан возвратиться на аэродром вылета или произвести посадку на ближайшем запасном аэродроме.

Все это говорит о том, что к метеоинформации, получаемой экипажем ВС или диспетчером УВД, предъявляются очень высокие требования по точности оценки сложившейся ситуации. Данную оценку на борту ВС получают от бортовой метеорадиолокационной станции, а на земле от авиационных метеостанций (АМС). Следовательно, эти устройства должны обеспечивать своевременное и точное определение сложившейся во время полета метеообстановки.

Неправильная оценка метеообстановки может привести либо к изменению маршрута или к вынужденному прекращению полета, хотя в этом может не быть необходимости. В наиболее тяжелых случаях неправильная оценка метеоусловий полета может привести к авиакатастрофе.

Отсюда очевидно вытекает актуальность научно-практической задачи обеспечения максимальной достоверности и оперативности получаемой от радиолокационных средств метеоинформации. Именно эти вопросы рассматриваются в предлагаемой работе.

Целью диссертационной работы является разработка методов детализации получаемой метеоинформации от авиационных радиолокационных средств для повышения ее достоверности и оперативности и для обеспечения заданного уровня безопасности полетов в АС УВД.

Поставленная цель достигается путем решения следующих основных задач:

1. Анализ возможных путей совершенствования метеорологического обеспечения полетов на основе применения новых алгоритмов обработки метеорологической информации в метеорологических РЛС (МРЛС), входящих в состав АС УВД.

2. Определение наиболее адекватных математических моделей структуры выпадающих осадков и моделей отражаемости радиоволн от них для повышения достоверности метеорологической информации, циркулирующей в АС УВД.

3. Построение статистических моделей отражаемости радиоволн с учетом микроструктуры гидрометеоров в разных стадиях их существования для формирования прогноза изменения метеообстановки на трассе полета ВС.

4. Разработка алгоритмов обработки метеорологической информации для анализа тонкой структуры метеообразований на основе учета поляризационно-доплеровских параметров МРЛС.

Научная новизна работы состоит в том, что в ней:

1. Показана возможность повышения уровня метеорологического обеспечения полетов в АС УВД на основе поляризационно-доплеровской обработки метеорологической информации от МРЛС, входящих в состав АС УВД.

2. Предложены математические модели структуры осадков и отражаемости радиоволн от них для повышения достоверности метеорологической информации, циркулирующей в АС УВД.

3. Обоснованы статистические модели отражаемости радиоволн от гидрометеоров в разных стадиях их существования для формирования прогноза изменения метеообстановки на трассе полета ВС.

4. Разработаны алгоритмы обработки метеорологической информации для анализа тонкой структуры метеообразований на основе учета поляризационно-доплеровских параметров МРЛС.

Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты позволяют:

1. Повысить уровень метеорологического обеспечения полетов в АС УВД, т.е. повысить безопасность полетов на основе учета тонкой структуры метеообразований.

2. Использовать поляризационно-доплеровские алгоритмы обработки метеорологической информации, существенно повышающих достоверность оценки степени опасности метеообразований при выполнении полетов ВС.

3. Оценивать различные стадии перехода гидрометеоров из одного состояния в другое, например, процесс таяния и т.д. для формирования прогноза изменения метеообстановки в зоне ответственности данной АС УВД.

На защиту выносятся методы повышения метеорологического обеспечения полетов в АС УВД на основе применения поляризационно-доплеровской обработки поступающей метеорологической информации.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались на Международной НТК "Гражданская авиация на современном этапе науки, техники и общества" (2008 г.) и на межкафедральных семинарах в МГТУ ГА (2007-2009 гг.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 работ в изданиях, входящих в перечень, рекомендованный ВАК для опубликования основных научных результатов диссертационной работы.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из Введения, четырех разделов, Заключения и списка цитируемой литературы, насчитывающего 61 наименование. Общий объем диссертации составляет 142 стр., включает 71 рис. и 12 таблиц.

Основные результаты четвертой главы следующие:

1. Проанализировано использование комбинации параметров Z/„ Zdr и Wd для нахождения трех параметров гамма-распределения, которое описывает стохастичность размеров падающих частиц.

2. Предложены модели для описания отражения радиоволн от дождя разной интенсивности и проведено сравнение результатов, полученных в рамках использования предложенных моделей с результатами измерений.

3. Предложены модели для описания обратного рассеивания радиоволн от тающего слоя и проведено сравнение результатов, полученных в рамках использования предложенных моделей с результатами измерений.

4. Даны примеры реализации алгоритмов анализа тонкой структуры гидрометеоров.

Полученные результаты позволяют сформулировать следующие выводы:

1. Комбинация поляризационно-доплеровских параметров Zh, Zdr и Wd могут быть использованы для вычисления всех трех параметров гамма-распределения размеров выпадающих частиц, т.е. /I, No и Do- Использование комбинации поляризационных параметров Zjr и Ldr позволяет уточнить значение параметра Wd, если возникает явление турбулентности.

2. Определено, что No и D0 не связаны между собой, но каждый из этих параметров сильно связан (в статистическом смысле) с параметром ц.

3. Комбинация измеренных соотношений между параметрами распределения размеров выпадающих частиц приводит к соотношению Z-R, которое отличается от общепринятого соотношения Маршалла-Палмера. В то же время сравнение полученных данных с реальными измерениями датчика дождя показало, что точность получаемой МРЛС информации об интенсивности дождя повышается несущественно при учете параметра ц.

4. Поляризационно-доплеровские измерения позволяют детально исследовать метеорологические процессы на уровне таяния. Радиолокационная отражаемость на уровне таяния увеличивается, а потом уменьшается по мере изменения размеров выпадающих частиц, их концентрации и диэлектрической постоянной.

5. Для дождя с низкой интенсивностью максимум Zdr может быть высоким и находиться в верхней половине уровня таяния, для умеренного дождя максимум Zdr располагается в нижней части уровня таяния и имеет небольшие значения. При этом в процессе таяния Zdr остается постоянным (для данного дождя), в то время, как параметр Ldr увеличивается в процессе таяния.

6. Корреляционные коэффициенты радиолокационных наблюдений изменяются в процессе таяния, так например, Zh отрицательно коррелирован с Ldr и Zdr в верхней половине уровня таяния и становится положительно коррелированным в нижней части. Эти корреляционные коэффициенты могут быть использованы для моделирования формы сухих снежинок, имеющих приплюснутую форму, которые становятся менее приплюснутыми с увеличением размера частиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью работы являлась разработка методов детализации получаемой метеоинформации от авиационных радиолокационных средств для повышения ее достоверности и для обеспечения заданного уровня безопасности полетов в АС УВД.

Для достижения поставленной цели были проанализированы возможные пути совершенствования метеорологического обеспечения полетов ВС на основе применения новых алгоритмов обработки метеорологической информации в МРЛС, входящих в состав АС УВД.

Это потребовало определения наиболее адекватных математических моделей структуры выпадающих осадков и моделей отражаемости радиоволн от них для повышения достоверности метеорологической информации, циркулирующей в АС УВД. В свою очередь это позволило оценивать тонкую структуру гидрометеообразований, что требуют нормативные документы ИКАО, касающиеся метеорологического обеспечения полетов. Предложенные модели были реализованы путем моделирования на ЭВМ и полученные результаты сравнивались с данными экспериментальных исследований. Указанное сравнение показало их удовлетворительное согласие, т.е. в рамках предложенных моделей можно определять форму, размеры, ориентацию, скорость падения и другие характеристики гидрометеоров, что и составляет понятие "тонкая структура метеообразований".

В то же время были построены статистические модели отражаемости радиоволн с учетом микроструктуры гидрометеоров в разных стадиях их существования, что позволяет формировать прогноз изменения состояния метеообстановки на маршруте следования ВС и в аэропортах взлета и посадки. Данные модели также были промоделированы на ЭВМ и сравнивались с экспериментальными данными, которые показали их удовлетворительное согласие.

На основе всей полученной информации были разработаны алгоритмы обработки метеорологической информации для анализа тонкой структуры метеообразований путем учета поляризационно-доплеровских параметров МРЛС, причем предлагаемые алгоритмы обработки метеоинформации могут быть реализованы в эксплуатируемых МРЛС, так как для этого есть все условия (например, наличие поляризационного разнесения в современных МРЛС).

Сказанное выше свидетельствует о том, что с внедрением предложенных алгоритмов обработки метеоинформации, циркулирующей в АС УВД, появляется возможность более полно выполнить требования ИКАО, которые предъявляются к метеорологическому обеспечению полетов, и тем самым существенно повысить безопасность полетов.

Таким образом, в работе показаны и обоснованы методы детализации получаемой от МРЛС метеоинформации, что влечет за собой повышение уровня метеорологического обеспечения полетов и, соответственно, повышение уровня безопасности полетов. Это являлось целью предлагаемой работы, которую можно считать достигнутой.

1. Анодина Т.Г. и др. Автоматизация УВД. М.: Транспорт, 1992

2. Наставление по производству полетов. НЛП ГА-85. -М.: Воздушный транспорт, 1985.

3. Наставление по метеорологическому обеспечению. НМО-95. -М.: Воздушный транспорт, 1995.

4. Руководство по летной эксплуатации. РЛЭ — М.: Воздушный транспорт.

5. Справочник по радиолокации. Пер. с англ. Под общей редакций М. Сколника. T.l -М.: Сов. Радио, 1976.

6. Справочник по радиолокации. Пер. с англ. Под общей редакций М. Сколника. Т.2 М.: Сов. Радио, 1977.

7. Справочник по радиолокации. Пер. с англ. Под общей редакций М. Сколника. Т.З — М.: Сов. Радио, 1978.

8. Справочник по радиолокации. Пер. с англ. Под общей редакций М. Сколника. Т.4 — М.: Сов. Радио, 1979.

9. Автоматизированные системы УВД. Под ред. С.Г. Пятко, А.И. Красова, СПб:,2004

10. Козлов А.И. и др. Поляризация радиоволн. Т. 1. М.: Радиотехника, 2005.

11. Козлов А.И. и др. Поляризация радиоволн. Т. 2. М.: Радиотехника, 2007.

12. Козлов А.И. и др. Поляризация радиоволн. Т. 3. М.: Радиотехника, 2008.

13. Богородский В.В. и др. Поляризация рассеянного и собственного радиоизлучения земных покровов. — Л.: Гидрометеоиздат, 1982.

14. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. -М.: Наука, 1983.

15. Шалыгин А.С., Палагин Ю.И. Прикладные методы статистического моделирования. — Л.: Машиностроение, 1986.

16. Андреев Г.Н., Егоров Н.С. Радиооборудование летательных аппаратов. М.: РИО МИИГА, 1986.

17. Астанин Л.Ю. (ред.) Тематический выпуск "Методы и средства высокоинформативных радиолокационных измерений". Зарубежная радиоэлектроника, 1991, N 1-2.

18. Леонов А.И. (ред.) Моделирование в радиолокации. М.: Сов. Радио, 1988.

19. Логвин А.И., Епифанцева Д.А. Автоматизированные системы УВД. М.: РИО МГТУ ГА, 2009.

20. Сакач Р.В., Зубков Б.В. и др. Безопасность полетов. М.: Транспорт, 1989.

21. Зубков Б.В. и др. Безопасность полетов. В 3-х томах. М.: РИО МГТУ ГА, 2006.

22. Руководство по производству наблюдений и применению информации с MP Л. М.: Воздушный транспорт, 1995.

23. АС УВД. Справочник. Под ред. В.И. Савицкого. М.: Транспорт, 1988.

24. Правила полетов и обслуживания воздушного движения. Дос. 4444. Изд 13., ИКАО, 1996.

25. Тучков Н.Т. Автоматизированные системы и радиоэлектронные средства УВД. М.: Транспорт, 1994.

26. Федеральные правила использования воздушного пространства РФ. Пост. Правительства РФ № 1084 от 22.09.1999.

27. Радиолокационное оборудование АС УВД. Под ред. А. А. Кузнецова. М.: Транспорт, 1995.

28. Авиационная радиолокация. Справочник. Под ред. П. С. Давыдова. -М.: Транспорт, 1984.

29. Акиншин Н.С. и др. Поляризационная селекция и распознавание радиолокационных сигналов. Тула: Лидар, 2000.

30. Сокол П.П. Повышение точности определения интенсивности дождя метеорадиолокатором. Научный вестник МГТУ ГА, № 152, 2010, стр. 63-67.

31. Сокол П.П. Модели отражаемости радиолокационных сигналов от различных форм единичных гидрометеоров. Научный вестник МГТУ ГА, № 152, 2010, стр. 68-71.

32. Сокол П.П. Моделирование процесса таяния осадков при радиолокационном наблюдении в системах УВД. Научный вестник МГТУ ГА, № 152, 2010, стр. 187-191.

33. Сокол П.П., Логвин А.И. Определение тонкой структуры гидрометеоров с помощью метеорологических РЛС. Научный вестник МГТУ ГА, № 152, 2010, стр. 192-196.

34. Сокол П.П., Логвин А.И. Возможности повышения уровня метеорологического обеспечения полетов на основе совершенствования алгоритмов функционирования МРЛС. Научный вестник МГТУ ГА, № 152, 2010, стр. 204-205.

35. Атлас. Д. Успехи радарной метеорологии. -Л.: Гидрометеоиздат, 1987.

36. Радиметеорология (сист. выпуск). Под ред. Ю.А. Мельника. -Зарубежная радиоэлектроника, 1993, № 4.

37. Афраймович Э.Л. и др. Спектрально-поляризационный метод анализа интерференционной картины радиосигналов. Радиофизика, 1998, №6.

38. Селекция и распознавание на основе локационной информации. По ред. А.Л. Горелика. М.: Радио и связь, 1990.

39. Яновский Ф.И., Панин В.А. Применение антенны с управляемой поляризацией для обнаружения зон града и обледенения. -Радиоэлектроника, 1996 № 4.

40. Яновский Ф.И., Браун И.М. Экспериментальные исследования поляризационных характеристик облаков и осадков. Доклады Сибирского поляризационного семинара " СибПол-2004", Томск, 2004.

41. Marchuk V.V. and other. Methods of Turbulence Detection by Analyzing Precipitation Behavior. Proc. IEEE in Radar Symposium, Krakow, Poland, 2006.

42. Огути Т. Распространение и рассеяние электромагнитных волн в дожде и других гидрометеорах. ТИИЭР, 1983, т. 71, № 9.

43. Рыжков А.В. Поляризационные методы в метеорологической радиолокации. — Зарубежная радиоэлектроника, 1993, № 4.142 е/

44. Старых А.В. Информативность радиополяриметрических измерений характеристик объектов. Научный вестник МГТУ ГА, № 61, 2003.

45. Степаненко В.Д. и др. Радиотеплолокация в метеорологии. — Д.: Гидрометеоиздат, 1987.

46. Шупяцкий А.Б. Радиолокационное рассеяние несферическими частицами. Тр. ЦАО, 1959, вып. 30.

47. Agraval A., Boerner W. Description of a Monostatic Radar Model for Fluctuating Distributed scatterers with Applications to Rain Backscatter. Direct and inverse methods in radar polarimetry. NATO ASI Series. Vol. 350, Part 2, Holland, 1992.

48. Beasly E. Effect of Surface Reflection on Rain Cancelation in Radar Using Circular Polarization. PEEE, 1966, Vol. 54, № 12.

49. Lowama A. and others. Microwave Propagation Through Mixed Ensemble of Hydrometeors Effect of Backscattering. 35-th European Microwave Conference. Paris, 2005.

50. Stapor D. and others. Generalized Analysis of Dual polarization Radar Measurements of Rain. Radio Science, 1984, Vol. 19, № 1.

51. Zrnic D.S., Doviak RJ. Doppler radar and weather observations. N.Y. Academic Press, 1984.

52. Diagnostic of the Environment Using Polarimetric Radar Modeling. IRCTR-S-008-96, Delft, Netherlands, 1996.

53. Reflection of Electromagnetic Waves from Non-uniform Layered Structures. IRCTR-S-010-96, Delft, Netherlands, 1996.

54. Mathematical Modeling for Randomly Non-homogeneous Media. IRCTR-S-011-96, Delft, Netherlands, 1996.

55. Classification of Radar objects. IRCTR-S-008-97, Delft, Netherlands, 1997.

56. Description of Direct and Interfering Electromagnetic Waves in Scattering Problems. IRCTR-S-009-99, Delft, Netherlands, 1999.

57. Measurement Campaigns Using Coherent Radar with Controlled Polarization Capabilities. IRCTR-S-038-00, Delft, Netherlands, 2000.

58. Data Processing and Data Analysis of Experiments. IRCTR-S-016-01, Delft, Netherlands, 2001.

59. Comparisons Between Theory and Experiment. IRCTR-S-031-01, Delft, Netherlands, 2001.

60. Refinement of Theory and Experiment. IRCTR-S-035-01, Delft, Netherlands, 2001.