Том 38, номер 07, статья № 5

Аннотация:

Турбулентные процессы пограничного слоя атмосферы пока недостаточно полно изучены. Наиболее эффективным инструментом для их исследования является импульсный когерентный доплеровский лидар (ИКДЛ). В работе приведены результаты тестирования второй версии оптико-электронного блока лидара данного типа, созданного в Лаборатории распространения волн ИОА СО РАН (лидар ЛРВ-2). Тестирование проводилось при работе лидара в режиме с «коротким» зондирующим импульсом. В сравнительном эксперименте с использованием лидара Stream Line проведен анализ корректности оценок радиальной скорости ветра (РС) лидаром ЛРВ-2. Показана возможность использовать оценки РС, получаемые ЛРВ-2 при вертикальном зондировании, для определения скорости диссипации кинетической энергии ветровой турбулентности методом спектральной плотности вертикальной скорости ветра. Полученные результаты могут представлять интерес при разработке методик тестирования ИКДЛ.

Ключевые слова:

импульсный когерентный доплеровский лидар, радиальная скорость, спектральная плотность вертикальной скорости

Иллюстрации:

Список литературы:

1. Ando T., Kameyama S., Asaka K., Hirano Y., Tanaka H., Inokuchi H. Ando T., Kameyama S., Asaka K., Hirano Y., Tanaka H., Inokuchi H. All fiber coherent Doppler LIDAR for wind sensing // MRS Online Proc. Lib. 2008. V. 1076. P. 1076-K04–05. DOI: 10.1557/PROC-1076-K04-05.
2. Pierson G., Davies F., Collier C. An analysis of performance of the UFAM pulsed Doppler lidar for the observing the boundary layer // J. Atmos. Ocean. Technol. 2009. V. 26, N 2. P. 240–250. DOI: 10.1175/ 2008JTECHA1128.1.
3. Патент КНР 10204314(B), МПК G01N15/00, G01S17/95. All-optical-fiber coherent Doppler wind lidar signal processing system / Zhou Jun, Lu Dong, Zhu Hailong, Wang Guofeng, Hao Liyun; заявитель NANJING ZHONGKE SHENGUANG SCIENCE & TECHNOLOGY CO LTD. 2.01.2013
4. Лидар WindCube 400S. URL: https://www.vaisala.com/en/products/weather-environmental-sensors/wind-cube-general (дата обращения: 03.02.2025)
5. Лидар WindPrintTM S4000. URL: http://www.seaglet.com/en/product.aspx?t1=100 (дата обращения: 03.02.2025).
6. Смалихо И.Н., Банах В.А., Шерстобитов А.М. Определение отношения сигнал/шум из исходных данных, измеряемых импульсным когерентным доплеровским лидаром в условиях нестационарного шума // Оптика атмосф. и океана. 2024. Т. 37, № 3. С. 234–243. DOI: 10.15372/AOO20240307; Smalikho I.N., Banakh V.A., Sherstobitov A.M. Estimation of Signal-to-Noise Ratio from Pulsed Coherent Doppler Lidar Measurements under Nonstationary Noise // Atmos. Ocean. Opt. 2024. V. 37, N 3. P. 373–381.
7. Banta R.M., Pichugina Y.L., Brewer W.A. Turbulent velocity-variance profiles in the stable boundary layer generated by a nocturnal low-level jet // J. Atmos. Sci. 2006. V. 63. P. 2700–2719. DOI: 10.1175/JAS3776.1.
8. O’Connor E.J., Illingworth A.J., Brooks I.M., West-brook C.D., Hogan R.J., Davies F., Brooks B.J. A method for estimating the kinetic energy dissipation rate from a vertically pointing Doppler lidar, and independent evaluation from balloon-borne in situ measurements // J. Atmos. Ocean. Technol. 2010. V. 27, N 10. P. 1652–1664. DOI: 10.1175/2010JTECHA1455.1.
9. Sathe A., Mann J. A review of turbulence measurements using ground-based wind lidars // Atmos. Meas. Tech. 2013. V. 6, N 11. P. 3147–3167. DOI: 10.5194/amt-6-3147-2013.
10. Sathe A., Mann J., Vasiljevic N., Lea G. A six-beam method to measure turbulence statistics using ground-based wind lidars // Atmos. Meas. Tech. 2015. V. 8. P. 729–740. DOI: 10.5194/amt-8-729-2015.
11. Newman J.F., Klein P.M., Wharton S., Sathe A., Bonin T.A., Chilson P.B., Muschinski A. Evaluation of three lidar scanning strategies for turbulence measurements // Atmos. Meas. Tech. 2016. V. 9. P. 1993–2013. DOI: 10.5194/amt-9-1993-2016.
12. Bonin T.A., Choukulkar A., Brewer W.A., Sandberg S.P., Weickmann A.M., Pichugina Y., Banta R.M., Oncley S.P., Wolfe D.E. Evaluation of turbulence measurement techniques from a single Doppler lidar // Atmos. Meas. Tech. 2017. V. 10. P. 3021–3039. DOI: 10.5194/amt-2017-35.
13. Bodini N., Lundquist J.K., Newsom R.K. Estimation of turbulence dissipation rate and its variability from sonic anemometer and wind Doppler lidar during the XPIA field campaign // Atmos. Meas. Tech. 2018. V. 11. P. 4291–4308. DOI: 10.5194/amt-11-4291-2018.
14. Banakh V.A., Smalikho I.N., Falits A.V., Sherstobitov A.M. Estimating the parameters of wind turbulence from spectra of radial velocity measured by a pulsed Doppler lidar // Remote Sens. 2021. V. 13, N 11. DOI: 10.3390/rs13112071.
15. Liu Z., Barlow J.F., Chan P.-W., Chi Hung Fung J., Li Y., Ren C., Wai Leung Mak H., Ng Edward. A review of progress and applications of pulsed Doppler wind LiDARs // Remote Sens. 2019. V. 11, N 21. P. 2522. DOI: 10.3390/rs11212522.
16. Генератор алгоритмов БПФ на языке Verilog HDL. URL: http://www.spiral.net/hardware/dftgen.html (дата обращения: 15.12.2018)
17. Банах В.А., Смалихо И.Н. Когерентные доплеровские ветровые лидары в турбулентной атмосфере. Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2013. 304 с.