王　佳,施春荣,王曙曜,徐　坤,陈天富

(1.江苏省气象局气候中心,南京 210000；2.南京鹏力系统工程研究所,南京211100；3.中船重工鹏力(南京)大气海洋信息系统有限公司,南京 211100)

基于SECH模型的高频地波雷达风场反演结果分析

王佳1,施春荣2,王曙曜3,徐坤3,陈天富3

(1.江苏省气象局气候中心,南京 210000；2.南京鹏力系统工程研究所,南京211100；3.中船重工鹏力(南京)大气海洋信息系统有限公司,南京 211100)

摘要：基于多波束风向反演算法和经验模型风速反演算法,从实测的高频地波雷达数据中反演风向和风速,并和固定点的浮标数据进行比对。在风向的比对过程中分别采用SECH模型和COS模型,平均误差分别为32°和40°,在排除风速小于5 m/s的数据点后两模型对应的误差分别降低到20°和30°。该结果表明,基于SECH模型的风向反演结果要优于COS模型,并且在大风速的条件下地波风向的反演精度相对要高。对地波的风速反演结果和浮标测量结果进行了比对,平均误差在2.5 m/s左右。

关键词:高频地波雷达；风场反演; 风速；风向

0引言

高频地波雷达对海面状态进行监测是近几十年来无线电海洋学的一个重要研究方向。利用高频电磁波与海面波浪的相互作用产生散射的机理,通过数字波束形成、空间谱估计等相关算法处理可以从雷达回波谱提取海况参数(如风、浪、流等),实现海况信息的实时获取。高频地波雷达具有大面积、全天候的对海况进行监测能力,且不受天气和地理条件的限制,经济可靠,探测精度较高,因而逐渐受到各个国家的重视。

目前,海况参数信息的提取主要基于Barrick建立的一阶、二阶海洋回波散射模型[1],反演内容主要包括风场、浪场和流场等信息,其中海流探测方法较为成熟,可以投入业务使用。但是,风、浪的反演还处于探索研究阶段,是近年来高频地波雷达研究的一个重要课题。风向的反演主要是基于多谱勒谱正负一阶峰的比值和风向的半经验关系。1973年,Long、Trizna首次利用实测数据从多普勒谱中提取出海面风向[2]。1975年,Stewart和Barnum加入海浪能量的扩散因子,利用SMB方法求出风向[3]。但是,以上两种方法在单站雷达系统的情况下都存在风向模糊性的问题。后来,Heron、Rose、Wyatt及黄为民等分别提出了多波束法[4]、最大似然法[5]及最小差值法[6]，解决了单站雷达风向模糊性问题。风速的反演是基于有效波高信息[7]借助风浪模型计算出来的。本文从高频地波雷达反演风向和风速的过程中分别采用了多波束反演算法和经验模型风速反演算法。

为验证高频地波雷达反演风向和风速的有效性,本文选取位于滨海站的高频地波雷达数据,时间从2015年1月到2015年6月,参考基准是采用高频地波雷达探测海域内的浮标监测数据。

1风向反演算法介绍

风向的反演主要是基于正负一阶峰的比值,下式定量描述风向与正负一阶峰比值的关系[3]:

(1)

其中，R为正负一阶峰强度的比值,φ0和φw分别代表波束方向和风向,F代表海浪能量的方向因子模型,其中应用最广泛的是Long-Higgins提出的模型[9],即

(2)

(3)

其中,s为扩散因子,代表海浪能量的分散程度,s越大代表海浪能量越分散,s越小代表海浪能量越集中；φ和φw分别代表海浪方向和风向；A为归一化系数。

1985年Donelan M A 等人提出了SECH模型[10],即

(4)

利用一部雷达扫描同一个方向存在风向模糊性问题。本文采用多波束法解决风向模糊性问题[5],具体实现方式采用了最小二乘法[8]。假设一定海域的风向相同或相近,最小二乘表达式：

(5)

其中,i和j分别代表波束方向和距离元；rij代表第i个波束方向、第j个距离上的正负一阶峰比值；φi为第i个波束上的角度；φw为风向。该式第1项为实测的正负一阶峰的比值,第2项由方向因子模型确定的理论的正负一阶峰值。

在下面的地波与浮标定点比对过程中,分别采用COS模型和SECH模型,分析二者风向反演精度。

2风速反演算法介绍

1977年,Barrick提出了有效浪高经验反演模型:

(6)

其中Rw为二阶谱能量与一阶谱能量的加权之比。由于加权系数只依赖于多普勒频率,对于一定的区间可视为常数Maresca and Georges[9],则将上式推广为

(7)

其中a1,b1为待定参数。

李伦等基于上式建立了海面风速与有效波高的经验模型[10],将风速表示为

(8)

其中a2,b2为待定参数。

结合式(7)和式(8),文献[11]直接建立了风速与二阶谱和一阶谱能量比值的经验关系式:

(9)

其中a3,b3为待定参数。

3地波数据与浮标数据定点对比分析

高频地波雷达数据采用滨海海域获取的实验数据。该雷达系统为全数字化地波雷达,采用收发分离,雷达工作频率为10.75 MHz,工作带宽为30 kHz,发射天线为三元八木天线形式,接收天线为24元双排阵型。

基准数据为高频地波雷达探测海域内的浮标数据,其时间分辨率为1 h,数据比对时间从2015-1-1到2015-6-30。图1～图6为对比分析结果。

图1和图2分别代表SECH模型和COS模型的雷达风向反演结果和浮标实测结果的比对。从中可以看出,两模型的反演结果与浮标结果随时间的变化趋势基本一致。SECH模型反演结果平均误差为32°,COS模型反演结果平均误差为40°。从反演精度来说,SECH模型要优于COS模型,原因主要有两个方面,一是采用COS模型时理论正负一阶峰比值趋于无穷大或无穷小,而实测的比值因雷达回波强度受器件的动态范围限制,出现饱和,不可能达到无穷大或无穷小,所以当实际风向与波束方向相近时COS模型反演误差会增加；二是SECH模型可能更能够反映出该海域能量随方向分布情况。

图1　浮标与雷达的风向时序图(SECH模型)

图2　浮标与雷达的风向时序图(COS模型)

另一方面,观察图2发现COS模型反演结果抖动较为剧烈,而SECH模型结果相对稳定。所以,从变化的稳定程度来说,SECH模型也要优于COS模型,原因是COS模型中理论正负一阶峰比值随风向与波束的夹角的变化曲线阶次相对与SECH模型要高,所以COS模型反演结果抖动较为剧烈。

在低风速情况下,风向的反演精度也会降低。图3和图4分别代表排除风速小于5 m/s的数据点后SECH模型风向结果和COS模型风向结果与浮标实测结果在时间序列上的比对,图5代表两种模型风向结果与浮标的散点图。排除掉风速小于5 m/s的点后,SECH模型反演结果平均误差可达到20°左右,COS模型的反演结果平均误差达到30°左右。具体误差统计结果见表1。

图3　浮标与雷达的风向时序图

图4　浮标与雷达的风向时序图

表1　SECH模型和COS模型风向反演误差统计

图6为雷达风速与浮标风速在时间序列上的比对(已排除掉风速小于5 m/s的点),均方根误差为2.5 m/s。

图6　浮标与雷达的风速时序图

5结束语

本文采用滨海高频地波雷达结果与探测海域的浮标结果进行了定量对比分析。在风向反演方面,高频地波雷达反演的结果具有较好的一致性和较高的精度。相对于COS模型反演的结果,SECH模型反演结果稳定性较好,精度较高。另外,在排除掉风速小于5 m/s的数据点后,二者精度分别提高了10°和12°。该结果表明大风速的条件下地波风向的反演精度要高。在风速反演方面,特别是在大风速、稳态的海洋环境条件下,高频地波雷达反演的风速平均误差为2.5 m/s,与浮标测量结果较吻合。

参考文献:

[1]Barrick D E.Extraction of wave parameters from measured HF radar sea-echo Doppler spectra[J].Radio Science, 1977, 12(3): 415-424.

[2]Long A E,Trizna D B.Mapping of North Atlantic winds by HF Radar Sea backscatter interpretation [J].IEEE Trans.on Antennas Propagation, 1973,21(5):680-685.

[3]Stewart R H, Barnum J R.Radio Measurements of Oceanic Winds at Long Ranges [J].Radio Science, 1975, 10(10): 853-857

[4]Heron M L, Rose R J.On the application of HF ocean radar to the observation of temporal and spatial changes in wind direction[J].IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1986, 11(2):210-218.

[5]Wyatt L R, Ledgard L J, Anderson C W.Maximum likelihood estimation of the directional distribution of 0.53Hz Ocean Waves[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology,1997,14(3):591-603.

[6]Huang Wei-min,Wen Bi-yang,Wu Shi-cai,et al..Extraction wind field from HF Radar Sea-echo Doppler spectra[J].Journal of Wuhan University Nature Science, 1999, 45(1):645-648.

[7]Longuet-Higgins M S, Carwright D E, Smith N D.Observation of the directional spectrum of sea waves using method of a floating buoy[C]// Proceedings of conference of ocean wave spectra, Eastson,Maryland,1963:111-136.

[8]王曙曜,楚晓亮,徐坤.OS081H高频地波雷达海面风向反演实验研究[J].电子与信息学报,2014,36(6):1400-1405.

[9]Maresca J W, Jr., Georges T M.Measuring rms waveheight and the scalar ocean wave spectrum with HF skywaveradar[J].J.Geophys.Res., 1980: 85: 2759-2771.

[10]吴雄斌,李伦,李炎.高频地波雷达海面有效波高探测实验研究[J].海洋与湖沼, 2012,43(2): 210-216.

[11]楚晓亮,张杰.高频地波雷达风速直接反演的经验模型[J].电子与信息学报,2015,37(4):1013-1016.

Analysis of wind field retrieval results of HF ground-wave radar based on SECH model

WANG Jia1, SHI Chun-rong2, WANG Shu-yao3, XU Kun3, CHEN Tian-fu3

(1.Climate Center of Jiangsu Meteorological Bureau, Nanjing 210000;2.Research Institute of Nanjing PRIDE Systems Engineering, Nanjing 211100;3. PRIDE (Nanjing) Atmospheric and Oceanic Information System Co.,Ltd. of CSIC, Nanjing 211100)

Abstract:Based on the multi-beam wind direction retrieval algorithm and the empirical model wind speed retrieval algorithm, the wind direction and wind speed are retrieved from the tested data of the HF ground-wave radar, and then compared with the data of the buoys at fixed points. The SECH model and the COS model are used for the wind direction retrieval, and the average errors are respectively 32° and 40°. After the data points with the wind speed less than 5 m/s are excluded, the corresponding errors of the two models are reduced to 20° and 30°. The results indicate that the wind direction retrieval data with the SECH model are superior to those with the COS model. Besides, the retrieval precision of the wind direction is relatively high at high wind speed. The wind speed retrieval results and the measured data of the buoys are also compared with the average error of about 2.5 m/s.

Keywords:HF ground-wave radar; wind field retrieval; wind speed; wind direction

收稿日期:2016-04-06

作者简介:王佳(1983-),男,硕士,高级工程师,研究方向:气象预报；施春荣(1978-),高级工程师,研究方向:雷达总体设计；王曙曜(1988-),硕士,工程师,研究方向:高频地波雷达海态反演研；徐坤(1985-),硕士,高级工程师,研究方向:高频地波雷达信号处理及海态反演研究；陈天富(1988-),男,硕士,助理工程师,研究方向:雷达算法和信号处理。

中图分类号:TN958

文献标志码:A

文章编号:1009-0401(2016)02-0001-04

项目支持:国家国际科技合作专项项目-小型化地波超视距雷达综合监测系统的联合研发(项目号:2012DFR10050)；国家高技术研究发展计划(863计划)-浮标式高频地波雷达系统研制(项目号:2012AA091702)；公益性行业(气象)科研专项基金(批准号:GYHY201306050)；江苏省气象科研开放基金(批准号:KM201403)