Repository - Scientific Journals of the Maritime University of Szczecin - Investigation of the wind field...

Maritime University of Szczecin

Akademia Morska w Szczecinie

2008, 13(85) pp. 59‐64 2008, 13(85) s. 59‐64

Badanie pola wiatru dla obszarów morskich na podstawie

danych teledetekcyjnych i modeli numerycznych

Investigation of the wind field for sea areas

based on remote sensing and numerical models’ data

Sławomir Pietrek, Janusz Jasiński, Krzysztof Kroszczyński

e-mail: spietrek@wat.edu.pl, janusz.jasinski@wat.edu.pl 1_{Wojskowa Akademia Techniczna, Katedra Geodezji} ul. S. Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa, tel. 022 683 76 77

Słowa kluczowe: model mezoskalowy, teledetekcja, radar meteorologiczny Abstrakt

W pracy przedstawiono wyniki badań pola wiatru nad obszarem morskim o ograniczonej sieci pomiarów bezpośrednich. Prędkość, kierunek i pionowy profil wiatru są danymi wejściowymi modeli falowania wia-trowego powierzchni morza. Ich źródłem są pomiary wykonane za pomocą radarów meteorologicznych z ka-nałem dopplerowskim oraz systemów akustycznych. Prognozy pola wiatru przedstawiono w postaci horyzon-talnych i pionowych przekrojów atmosfery uzyskanych na podstawie danych modelu UMPL oraz COAMPS.

Key words: mesoscale model, remote sensing, meteorological radar Abstract

The paper presents results of investigation concerning wind field over sea in the case of a limited network of direct meteorological measurements. Wind speed, direction and vertical profile are input data for numerical models of sea waves. The data are derived from measurement results made by means of meteorological radars with Doppler channel and acoustic systems. Wind field forecasts are presented as horizontal and vertical cross-section of the atmosphere obtained with the use of data from UMPL and COAMPS mesoscale models. Wstęp

W procesie zapewnienia bezpieczeństwa żeglugi znaczącą rolę odgrywa zabezpieczenie meteorolo-giczne i hydrolometeorolo-giczne, którego głównym elemen-tem są prognozy pogody, w tym prognozy falowa-nia wiatrowego powierzchni morza. Klasyczne metodyki prognozowania bazujące na opisie pola wiatru charakterystycznego dla danej sytuacji syno-ptycznej zastąpione zostały numerycznymi mode-lami generacji i rozprzestrzeniania się fal. Modele wymagają wprowadzenia danych o polu wiatru (kierunek i prędkość wiatru) w punktach będących węzłami ich siatki obliczeniowej. Rutynowym źró-dłem tych danych są wyniki pomiarów bezpośred-nich wykonywanych na statkach i bojach

pomiaro-wych, które niestety stanowią ograniczoną sieć pomiarową [1].

Sprawdzalność prognoz falowania wiatrowego wzrasta, jeśli wykorzystuje się pełniejszy zbiór da-nych o stanie atmosfery i prognozowada-nych zmia-nach, którymi są wyniki teledetekcyjnego badania atmosfery oraz produkty numerycznych modeli prognoz pogody. Wtedy modele falowania zasilane są danymi wejściowymi zarówno w postaci hory-zontalnych rozkładów pola wiatru, jak i w postaci pionowych profili wiatru.

Teledetekcyjne badanie pola wiatru

Teledetekcyjne metody wyznaczania parame-trów pola wiatru bazują głównie na wyznaczeniu

dopplerowskiego przesunięcia częstotliwości emi-towanego impulsu (fali elektromagnetycznej lub akustycznej) powodowanego ruchem cząsteczek chmurowych lub niejednorodności atmosfery. Oznacza to, że istota pomiaru wiatru sprowadza się do wyznaczenia częstotliwości echosygnałów roz-proszonych wstecznie, które są rejestrowane przez odbiornik systemu pomiarowego [2].

Dopplerowskie przesunięcie częstotliwości ∆f echosygnału względem częstotliwości emitowane-go impulsu jest proporcjonalne do składowej pro-mieniowej prędkości wiatru vr, tzn. składowej

prędkości wiatru wzdłuż osi wiązki wyemitowanej fali, zgodnie z zależnością:

o r _f c v f = 2 ∆ (1) gdzie:

fo – jest częstotliwością emitowanego

impul-su,

c – prędkością propagacji emitowanej fali.

Wyznaczenie wektora prędkości wiatru na płaszczyźnie horyzontalnej vh wymaga wykonania

serii pomiarów składowej promieniowej prędkości

vr przy różnych kątach elewacji osi wiązki

anteno-wej θ. Algorytm obliczeniowy składa się z następu-jących kroków:

– wyznaczenie składowej pionowej prędkości vz:

θ ∂ ∂ = r z v v (2)

– wyznaczenie składowych horyzontalnych wektora prędkości u i v: θ θ cos sin _z r v v u= + (3) θ θ sin cos _z r v v v= − (4)

– wyznaczenie prędkości horyzontalnej vh i

kie-runku wektora prędkości φ określanego względem kierunku północnego: 2 2 _u v v_h = + (5)

( )

Na podstawie wyznaczonego kąta φ można po-dać meteorologiczny kierunek wiatru, tzn. kierunek skąd wieje wiatr [3, 4].

Badanie pola wiatru za pomocą radaru meteorologicznego

Współczesny radar meteorologiczny wyposażo-ny w kanał dopplerowski pozwala na badanie nie tylko obszarów występowania chmur, ale także pola wiatru. Rejestrowana przez radar zmiana

częstotliwości echosygnału względem częstotliwo-ści wyemitowanego sygnału jest miarą prędkoczęstotliwo-ści cząstek rozpraszających falę elektromagnetyczną.

Polski system radarów meteorologicznych POLRAD tworzy 8 radarów typu METEOR pro-dukcji niemieckiej firmy Gematronik. Dwa z nich, zainstalowane w Świdwinie i Gdańsku-Rębie-chowie, swoim zasięgiem pomiarowym obejmują znaczny obszar Bałtyku Południowego.

Radar emituje impulsowo wiązkę fali elektro-magnetycznej o częstotliwości 5650 MHz, której charakterystyka kierunkowa w przekroju piono-wym i poziomym ma szerokość około 1°, czyli jest tzw. wiązką szpilkową.

Jeśli częstotliwość wyemitowanego impulsu wynosi fo = 5 GHz, to zmiana częstotliwości

ode-branego echosygnału spowodowana zjawiskiem Dopplera wynosi kilkaset herców (np. ∆f = 500 Hz). Z porównania podanych wartości (∆f / fo ≈ 10–7)

wynika, że trzeba wykryć zmianę pewnej wielkości o wartość stanowiącą jej jedną dziesięciomilionową część. Wymaga to dużej stabilności częstotliwości i konieczności posiadania (pamiętania) wzorca częstotliwości.

Produkty wiatrowe systemu informatycznego RAINBOW

Dane radarowe uzyskane w wyniku skanowania atmosfery wokół radaru przetwarzane są przez sys-tem informatyczny RAINBOW [5]. Produkty wia-trowe tego systemu dostarczane są do użytkowni-ków w postaci graficznych zobrazowań pola wiatru na wybranych wysokościach (rys. 1), horyzontalne-go gradientu wiatru na tych wysokościach, piono-wego gradientu wiatru w wybranych warstwach atmosfery oraz pionowego profilu prędkości i kie-runku wiatru w strefie bliskiej radaru (rys. 2).

Rys. 1. Horyzontalny rozkład prędkości i kierunku wiatru wyznaczony przez radar meteorologiczny w Świdwinie [6] Fig. 1. Horizontal schedule of wind speed and direction de-termined by the meteorological radar in Świdwin [6]

Rys. 2. Pionowy profil prędkości i kierunku wiatru wyznaczo-ny przez radar meteorologiczwyznaczo-ny w Świdwinie [6]

Fig. 2. Vertical profile of wind speed and direction determined by the meteorological radar in Świdwin [6]

Scenariusz sesji pomiarowych radaru przewidu-je skanowanie atmosfery co 10 minut. Dane rada-rowe z systemu POLRAD są operacyjnie wykorzy-stywane w ośrodkach zajmujących się bezpośred-nim zabezpieczeniem meteorologicznym, m.in. lotnictwa i żeglugi.

Akustyczne systemy badania pola wiatru

Silne efekty oddziaływania fal akustycznych z atmosferą wykorzystano do konstrukcji systemów pomiarowych zwanych sodarami (for sonic

detec-tion and ranging).

Istota metod akustycznego badania atmosfery sprowadza się do kierunkowej emisji sygnału (im-pulsu) dźwiękowego do atmosfery i odbioru sygna-łu rozproszonego na niejednorodnościach atmosfe-rycznych, które powstają w wyniku fluktuacji tem-peratury i ruchu powietrza. Analiza echosygnałów sodarowych pozwala na jakościowe i ilościowe badania struktury wiatrowej i termicznej sondowa-nej atmosfery.

Spośród metod akustycznych stosowanych w badaniach pola wiatru w dolnej atmosferze naj-efektywniejszą okazała się metoda wykorzystująca efekt dopplerowskiego przesunięcia częstotliwości sygnału odbitego od niejednorodności atmosfe-rycznych powodowanych występującym wiatrem [1].

Propagacja dźwięku w rzeczywistej atmosferze charakteryzuje się silną zależnością pomiędzy czę-stotliwością dźwięku a jego tłumieniem. Oznacza

to, że dla zazwyczaj stosowanych w sodarach czę-stotliwości od 1 kHz do 2 kHz uzyskuje się możli-wość sondowania atmosfery do wysokości około 1 ÷ 2 km.

To znaczne ograniczenie zasięgu pomiarów kla-sycznych sodarów spowodowało, że konstruktorzy podjęli się opracowania systemów pomiarowych wykorzystujących fale akustyczne i elektromagne-tyczne.

W ofercie fińskiej firmy Vaisala, światowego lidera wśród producentów meteorologicznych sys-temów pomiarowych, znajduje się cała rodzina urządzeń do sondowania atmosfery (Wind Profiler). Jeden z zestawów o symbolu LAP-3000 przezna-czony jest do wykonywania pomiarów w warun-kach morskich (rys. 3).

Rys. 3. Zestaw pomiarowy LAP-3000 firmy Vaisala zainsta-lowany na morskiej platformie wydobywczej [7]

Fig. 3. Measuring set LAP-3000 made by Vaisala, installed on an oil rig [7]

Zestaw pomiarowy pracuje jako układ monosta-tyczny, tzn. antena nadawcza i odbiorcza znajdują się w tym samym miejscu. Antena emituje w kilku kierunkach impulsy o częstotliwości 1290 MHz. Sonduje się atmosferę do wysokości 2 ÷ 5 km. Uzyskiwana dokładność pomiaru prędkości wiatru wynosi poniżej 1 m/s, a jego kierunek wyznacza się z dokładnością poniżej 10º. Zestaw pomiarowy wyposażony jest w system radioakustyczny RASS (Radio Acoustic Sounding System), który dostarcza danych o temperaturze powietrza do wysokości 1 ÷ 1,5 km z dokładnością około 1ºC.

Numeryczne prognozy pola wiatru

Atmosfera ziemska jest tak skomplikowanym układem dynamicznym, że nie jest możliwe do-kładne (analityczne) rozwiązanie równań, które opisują jej zachowanie (nieliniowe cząstkowe rów-nania różniczkowe). Można jednak uzyskać roz-wiązania przybliżone, jeśli zastosuje się metody numeryczne.

W modelach numerycznych pola parametrów meteorologicznych opisywane są przez skończoną

liczbę punktów. Obliczenia wykonywane są w punktach nazywanych węzłami siatki. Odległość w poziomie pomiędzy sąsiednimi węzłami definiuje poziomą rozdzielczość modelu. Aby można było prawidłowo przewidzieć pogodę, należy przepro-wadzić obliczenia nie tylko dla powierzchni ziemi, ale również dla wyższych poziomów atmosfery. Na to, co się dzieje przy powierzchni ziemi, duży wpływ mają procesy zachodzące w najniższej części atmosfery nazywanej warstwą graniczną (w zależności od warunków meteorologicznych warstwa ta może mieć zasięg od kilkuset metrów do kilku kilometrów). Ilość poziomów i ich rozkład w pionie definiują pionową rozdzielczość modelu.

Wszystkie modele charakteryzują się określoną rozdzielczością. Najlepsza jest rozdzielczość jak największa. Zwiększenie rozdzielczości oznacza zmniejszenie kroku siatki, a to prowadzi do wzrostu liczby punktów, w których należy przeprowadzić obliczenia.

Mezoskalowe prognozy pola wiatru

W Interdyscyplinarnym Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego obliczane są numeryczne prognozy pogody dla obszaru Europy Środkowej z wykorzy-staniem modelu UMPL (Unified Model for Poland

Area). Niezbędne do obliczeń dane obserwacyjne

oraz boczne warunki brzegowe otrzymywane są z centrum w Bracknell (Anglia).

Dla modelu mezoskalowego zlokalizowanego nad Polską siatka obliczeniowa ma rozmiar 144 na 116 punktów odległych od siebie o 0,15º (ok. 17 km). Pionowa rozdzielczość modelu pozwa-la na obliczenia dpozwa-la 31 poziomów.

Dane obserwacyjne podlegają kontroli jakości obserwacji. Kontrola odbywa się w trakcie wstęp-nego przetwarzania. Włączenie sprawdzonych i wiarygodnych danych do modelu odbywa się po-rzez proces asymilacji. Problemy asymilacji danych w modelu mezoskalowym dotyczą odpowiedniego zrównoważenia sprzecznych żądań zgodności no-wych obserwacji ze stanem atmosfery opisywanym przez model oraz konieczności wykorzystania informacji o zaburzeniach małej skali, które w przypadku procesów szybko zmieniających się mogą znacznie różnić się od tła pamiętanego przez model.

Autorzy wykonali moduł mezoskalowych pro-gnoz pogody, który na podstawie produktów mode-lu UMPL generuje niestandardowe mapy i pionowe przekroje atmosfery wykorzystywane przy opraco-wywaniu specjalizowanych prognoz pogody.

Na rysunku 4 przedstawiono prognozę pola wia-tru przyziemnego otrzymaną na podstawie

produk-tów modelu UMPL. Izotachy wykreślone są co 1 m/s, kierunek naniesionych wektorów odpowiada kierunkowi wiatru, a ich długość – prędkości wia-tru. -3 -2 -1 0 1 2 3 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 1 3 4 3 4 2 5 4 6 4 3 2 2 1 2 3 2 3 4 5 5 5 4 5 5 4 2 1 1 3 1 2 2 3 2 2 4 3 4 5 6 2 3 3 2 1 2 3 2 1 1 2 2 2 2 2 2 3 ₃ 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 4 4 5 1 1 2 2 2 2 6 1 6 2 5 1 3 1 1 3 4 2 5 5 3 2 2 2 3 4 1 2 1 2 4

Rys. 4. Prognoza pola wiatru przyziemnego na podstawie danych modelu UMPL

Fig. 4. Forecast of the ground wind field based on the UMPL model’s data

Na rysunku 5 przedstawiono pionowy profil prognozowanej prędkości wiatru do wysokości 2 km wzdłuż trasy Gdańsk (G) – Gdynia (Gd) – Lębork (L) – Darłowo (D) – Rønne (R) na wyspie Bornholm. 0 0.3372 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 10.5 11 11.5 12 12.5 [m] [km] [km] 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 12.5 12 11.5 11 10.5 10 9.5 9 8.5 8 7.5 7 6.5 6 5 4 3 22.5 1 0.5 1.5 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 10 11 7 6.5 6 5.5 5 4 4.5 3.5 3 10 9 8 7 6 5 D L Gd G R

Rys. 5. Pionowy profil prognozowanej prędkości wiatru [m/s] wzdłuż trasy Gdańsk (G) – Gdynia (Gd) – Lębork (L) – Dar-łowo (D) – Rønne (R) na Bornholmie

Fig. 5. Vertical profile of the forecast wind speed [m/s] along the route Gdańsk (G) – Gdynia (Gd) – Lębork (L) – Darłowo (D) – Rønne on Bornholm

Mezoskalowy niehydrostatyczny model prognozy COAMPS

Mezoskalowy niehydrostatyczny sprzężony model oceanu i atmosfery COAMPS (Coupled

Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System)

został zbudowany i jest rozwijany przez Laborato-ria Badawcze Marynarki Wojennej USA (Naval

Reseach Laboratory). Model COAMPS

funkcjonu-je w oparciu o moduły parametryzujące wiele istot-nych zjawisk fizyczistot-nych przebiegających w war-stwie granicznej atmosfery. Obszar obliczeniowy modelu może być przedstawiony w różnych od-wzorowaniach kartograficznych. Model ten wyko-rzystuje technikę siatek wbudowanych, tzn. modele oparte na siatkach o mniejszym kroku przestrzen-nym otrzymują wartości brzegowe i parametry sta-nu z siatek nadrzędnych o większej skali. Na tym samym poziomie zagnieżdżania można określić kilka siatek odpowiadających różnym obszarom prognozy. Obecnie system COAMPS używa pól warunków brzegowych i pól inicjalizacyjnych (pierwszego przybliżenia) z modelu globalnego –

Navy Operational Global Atmospheric Prediction System (NOGAPS). Do kontroli jakości danych

obserwacyjnych i analizy stanu atmosfery i oceanu wykorzystuje on 3-wymiarową, optymalną interpo-lację wielu zmiennych (MVOI).

Rys. 6. Prognoza pola prędkości wiatru przyziemnego [m/s] otrzymana z modelu COAMPS

Fig. 6. Forecast of the ground wind speed [m/s] obtained from the model COAMPS

Model COAMPS liczony jest w Centrum Geo-matyki Stosowanej na Wydziale Inżynierii Lądowej

i Geodezji WAT. Prowadzone przez autorów prace zmierzają do uzyskiwania produktów modelu przy-datnych w zabezpieczeniu hydrometeorologicznym różnych rodzajów wojsk [8]. Prowadzone są także badania z zakresu analizy pól refrakcji atmosfe-rycznej. Na rysunku 6 przedstawiono otrzymaną z modelu COAMPS prognozę pola prędkości wia-tru przyziemnego.

Wnioski

Wzrost bezpieczeństwa żeglugi nierozłącznie związany jest z rozwojem metod stosowanych w zabezpieczeniu hydrometeorologicznym obsza-rów morskich. Obserwowane kierunki rozwoju tych metod sprowadzają się do pozyskiwania większej ilości danych o rzeczywistym stanie atmosfery oraz opracowania modeli numerycznych pozwalających na obiektywne przetwarzanie danych pomiarowych i prognozowanie zmian warunków atmosferycz-nych.

Budowa gęstej i regularnej sieci bezpośrednich pomiarów hydrometeorologicznych dla obszarów morskich wymaga instalowania automatycznych stacji pomiarowych na bojach, platformach wydo-bywczych i badawczych, statkach oraz na lądzie wzdłuż linii brzegowej. Od kilku lat z pokładów samolotów przelatujących nad oceanami wyrzucane są sondy pomiarowe, które wyniki pomiarów wykonanych w czasie ich opadania przekazują do stacji naziemnych. Położenie sondy określane jest na podstawie danych systemu GPS.

Źródłem wiarygodnych danych o stanie atmos-fery są pomiary wykonane przez radary meteorolo-giczne i systemy radioakustyczne. Atrakcyjność metod teledetekcyjnych wynika z możliwości pozy-skiwania danych z dużą częstością ze stosunkowo dużego obszaru. Systemy pomiarowe praktycznie nie wymagają bieżącego nadzoru przez operatorów, co pozwala na ich lokalizację w miejscach, które spełniają kryteria otrzymywania reprezentatywnych danych.

Dysponowanie danymi pomiarowymi z coraz gęstszej sieci pozwala na uruchamianie modeli numerycznych liczących prognozy z kilkugodzin-nym krokiem czasowym dla coraz dłuższych prze-działów czasu.

Zdaniem autorów modele mezoskalowe dają rzeczywistą możliwość opracowywania specjali-stycznych prognoz zmian warunków atmosferycz-nych dla nawet niewielkich obszarów.

Dalsze prace z modelem COAMPS będą zmie-rzały do zmniejszania kroku siatki obliczeniowej do wartości 3 ÷ 1 km i otrzymywania prognoz z jedno-godzinnym krokiem czasowym.

Przy obserwowanym wzroście mocy oblicze-niowych komputerów należy oczekiwać, że w nie-długim czasie modele typu COAMPS będzie moż-na liczyć moż-na komputerach klasy PC, co pozwoli zainteresowanym użytkownikom na bezpośrednie opracowywanie i korzystanie z prognoz numerycz-nych.

Bibliografia

1. PIETREK S.: Wykorzystanie wyników akustycznego sondo-wania atmosfery do prognozy falosondo-wania wiatrowego. Mate-riały IX Konferencji Naukowo-Technicznej „Rola nawigacji w zabezpieczeniu działalności ludzkiej na morzu”, Gdynia 1994, cz. 3, 239–250.

2. COLLIER CH.G.: Applications of weather radar systems. Praxis Publishing, Chichester 1996.

3. JASIŃSKI J., PIETREK S.: Remote Sensing of Wind in Tropo-sphere by Means of Meteorological Doppler Radar. P. J. En-vir. Stud., 2007, 16, 2B, 22–24.

4. MOSZKOWICZ S., TUSZYŃSKA I.: Meteorologia radarowa – Podręcznik użytkownika informacji radarowej IMGW. Wydanie internetowe Instytutu Meteorologii i Gospodarki Wodnej – www.imgw.pl, Warszawa 2006.

5. JASIŃSKI J., PIETREK S.: Measurement Results Analysis of Vertical Wind Profiles Obtained by Means of Meteorologi-cal Doppler Radar. P. J. Envir. Stud., 2007, 16, 2B, 25–26. 6. www.imgw.pl

7. www.vaisala.com

8. FIGURSKI M., KROSZCZYŃSKI K., WINNICKI I.: Meteorologi-cal Models Role in Support. P. J. Envir. Stud., 2007, 16, 2B, 32–35.

Recenzent: prof. dr hab. inż. Bernard Wiśniewski Akademia Morska w Szczecinie