Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ПИ № ФС 77 - 51217, 16+

DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2020.94.4.012

Скачать PDF ( ) Страницы: 68-82 Выпуск: № 4 (94) Часть 1 () Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Федорова О. В. НАБЛЮДЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО АЭРОЗОЛЯ С САМОЛЕТА В ПРОЕКТЕ DELICAT / О. В. Федорова, А. Е. Мамонтов, О. А. Коваль // Международный научно-исследовательский журнал. — 2020. — № 4 (94) Часть 1. — С. 68—82. — URL: https://research-journal.org/earth/nablyudeniya-atmosfernogo-aerozolya-s-samoleta-v-proekte-delicat/ (дата обращения: 27.10.2020. ). doi: 10.23670/IRJ.2020.94.4.012
Федорова О. В. НАБЛЮДЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО АЭРОЗОЛЯ С САМОЛЕТА В ПРОЕКТЕ DELICAT / О. В. Федорова, А. Е. Мамонтов, О. А. Коваль // Международный научно-исследовательский журнал. — 2020. — № 4 (94) Часть 1. — С. 68—82. doi: 10.23670/IRJ.2020.94.4.012

Импортировать


НАБЛЮДЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО АЭРОЗОЛЯ С САМОЛЕТА В ПРОЕКТЕ DELICAT

НАБЛЮДЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО АЭРОЗОЛЯ С САМОЛЕТА В ПРОЕКТЕ DELICAT

Научная статья

Федорова О.В.1, *, Мамонтов А.Е.2, Коваль О.А.3

1, 2, 3 Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, Москва, Россия

* Корреспондирующий автор (ovfedorova[at]mail.ru)

Аннотация

Основной задачей проекта DELICAT (DEmonstration of LIdar based CAT detection) была проверка новой возможности заблаговременного обнаружения областей турбулентности ясного неба с целью повышения безопасности полетов. Было предложено решать эту задачу путем регистрации интенсивности обратного рассеяния лазерного излучения при помощи установленного на борту самолета специально разработанного лидара, работающего в ультрафиолетовом диапазоне длин волн. Летные испытания проводились в период с 17 июля по 12 августа 2013 г. над западной частью Европы и прилегающими морскими территориями. В большинстве случаев вдоль трасс полета присутствовали аэрозольные скопления различной мощности и/или области турбулентности. В этой работе мы приводим базу данных, иллюстрирующую полученные результаты, в виде набора двумерных пространственно-временных изображений, описывающих наблюдения в выделенных интервалах времени (зонах), где измерения наиболее надежны. Эта база будет служить основой для отбора пространственно-временных интервалов для более детального изучения полученных данных.

Ключевые слова: проект DELICAT, лидар, аэрозоль, турбулентность ясного неба, молекулярное рассеяние.

OBSERVATIONS OF ATMOSPHERIC AEROSOL FROM PLANE IN THE DELICAT PROJECT

Research article

Fedorova O.V.1, *, Mamontov A.E.2, Koval O.A.3

1, 2, 3 A. M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia

* Corresponding author (ovfedorova[at]mail.ru)

Abstract

The main objective of DELICAT (DEmonstration of LIdar based CAT detection) project was to test a new way of early detection of clear sky turbulence areas in order to increase flight safety. It was proposed to solve this problem by recording the intensity of backscattering of laser radiation with a specially designed lidar mounted on board the aircraft operating in the ultraviolet wavelength range. Flight tests were carried out from July 17 to August 12, 2013 over the western part of Europe and adjacent maritime territories. In most cases, aerosol clusters of various thicknesses and/or turbulence areas were detected along the flight paths. In this work, we present the database illustrating the results obtained in the form of a set of two-dimensional spatial and temporal images describing observations in selected time intervals (zones), where the measurements are most reliable. This base will serve as the foundation for the selection of spatial and temporal intervals for a more detailed study of the data.

Keywords: DELICAT project, lidar, aerosol, clear sky turbulence, molecular scattering.

Введение

Проект DELICAT (DEmonstration of LIdar based Clear Air Turbulence detection) был нацелен на решение одной из важных задач авиационной безопасности – заблаговременного обнаружения впереди по курсу самолета областей турбулентности ясного неба [1], [2]. Выполнение проекта началось в 2009 г., летные испытания проводились летом 2013 г. Это европейский международный проект, основными участниками которого являются: Thales Avionics (международная промышленная группа, выпускающая информационные системы для авиакосмического, военного и морского применения); CNRS (Centre national de la recherche scientifique), Франция; DLR (немецкий аэрокосмический центр), Германия; Hovemere, Великобритания; Meteo France, Франция; NLR (нидерландский аэрокосмический центр), Нидерланды; ONERA (Office National d’Etudes et de Recherches Aerospatiales), Франция; INOE 2000 (National Institute for Research and Development in Optoelectronic), Румыния; Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, Россия; Laser Diagnostic Instruments, Эстония; Варшавский университет, Польша; EADS (Innovation Works), Германия. Сотрудники Института физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН участвовали в проекте как на этапе планирования, так и в процессе обработки и интерпретации данных (см. [3, С. 19-32], [4], [5]).

Подробное описание деталей реализации проекта дано в отчетах [3], [6], [7] и в работе [9]. Заблаговременное обнаружение областей турбулентности ясного неба – важная практическая задача (далее турбулентность ясного неба будем кратко обозначать CAT – clear air turbulence). CAT возникает на высотах больше 5 км при ясной погоде или при наличии облаков верхнего яруса и не обнаруживается ни визуально, ни метеорадарами. Запас времени после ее обнаружения должен быть достаточным для того, чтобы пассажиры успели пристегнуться, то есть не менее 2-3 минут. Важность этой проблемы подчеркивается тем фактом, что число происшествий, связанных с попаданием самолетов в области атмосферной турбулентности, увеличивается примерно в 3 раза быстрее числа полетов [8, С. 9]. В 40% случаев это турбулентность ясного неба. Число прецедентов попадания самолетов в CAT по разным источникам колеблется от 750 до 1500 в год. Большая их часть не причиняет вреда пассажирам и экипажу, однако авиакомпании страдают от задержек и перебоев рейсов. Травмируется в год порядка сотни человек, и это становится проблемой также для страховых компаний. К настоящему моменту задача заблаговременного обнаружения CAT еще не нашла удовлетворительного решения.

Авторы проекта DELICAT предложили следующий способ решения задачи: с помощью установленного на борту самолета ультрафиолетового лидара регистрировать интенсивность обратного рассеяния лазерного излучения на достаточно большом расстоянии впереди по курсу и определять наличие области турбулентности по возмущениям этой интенсивности.

Подробное описание лидара можно найти, например, в работе [9]. Его основные характеристики: длина волны 355 нм, длительность импульса 7 нс, частота импульсов 100 Гц, угловая расходимость пучка 0.2 мрад, диаметр приемника 14 см. У лидара 2 приемных канала для ко- и кросс-поляризованного излучения. Минимальное расстояние зондирования 1.5 км, максимальное 15 км, что соответствовало 1 – 1.5 мин полета. Разрешение по расстоянию 5 м. Установлена система зеркал, которая направляет зондирующий луч вперед по курсу самолета. Имеется фильтр, отсекающий солнечное излучение с полосой пропускания 0.5 нм. В летных испытаниях был задействован самолет Cessna-citation-2, принадлежащий нидерландскому аэрокосмическому центру и дооборудованный для работы с установленным в салоне лидаром.

На рисунке 1 показана карта полетов, которые проводились из амстердамского аэропорта Скипхол с 17 июля по 12 августа 2013 года. Полеты происходили над западной частью Европы с Британскими островами и прилегающими морскими территориями. Полеты нумеруются с 1 по 11, в 4-х случаях в один день выполнялись по 2 полета. Полет 1 был тренировочным, его данные неполны и не обрабатывались. В соответствии с задачей проекта полеты проводились в условиях ясной погоды.

Как правило, в отсутствие сбоев аппаратуры непрерывные измерения происходили в интервалах длительностью 695 секунд, далее следовал 5-секундный промежуток без измерений. Для удобства мы присвоили полученным в таких интервалах группам данных короткие условные номера, которые и фигурируют на рисунках 1 и 2.

24-04-2020 11-27-58

Рис. 1 – Карта полетов проекта DELICAT. Полеты обозначены номерами разного цвета. Цифры рядом с траекториями – условные номера групп данных, поставленные в моменты начала измерений групп

 

Статистика количества полученных данных по времени измерений:

общее летное время примерно 33 часа;

общая продолжительность измерений для полетов с 2 по 11 – почти 16 часов;

суммарная продолжительность измерений в так называемых зонах ~ 6 часов (зоны – выделенные участки траекторий, в которых незначительно менялись высота и направление полета, а также достаточно надежно работала система компенсации отклонений зондирующего луча от направления полета, то есть интервалы наиболее надежных измерений);

общий объем полученных данных ~ 1.1 терабайт.

К данным измерений прилагаются сведения о таких параметрах полета, как высота, углы тангажа, рысканья и крена, вертикальное ускорение, GPS-координаты и воздушная скорость. На рисунке 2 для всех полетов показаны их высоты, был охвачен высотный интервал от 7.5 до почти 12 км. Всего в полетах выделено 30 зон (отмеченных на рисунке голубым цветом), измерения производились в 27 из них.

 

24-04-2020 11-29-0324-04-2020 11-29-27

Рис. 2 – Сведения о высотах для всех полетов. На нижней части каждой панели голубым цветом показано положение зон, вверху стоят условные номера групп данных, розовыми прямоугольниками выделены те группы, для которых результаты измерений были нами обработаны

 

В каждом полете были зарегистрированы заметные возмущения интенсивности обратного рассеяния, которые являются следствием появления на трассе самолета скоплений аэрозоля (мы будем называть их также облаками) и/или CAT. Следуя основным авторам проекта, мы называем аэрозолем все виды частиц, встречающихся в измерениях – это может быть водный аэрозоль, пылевые частицы и т.д. Задача отождествления типа аэрозоля и строгого отделения его скоплений от областей CAT в данной работе не ставится. Аэрозоль в данном случае выступает в 3-х ролях: 1) как средство для тестирования и валидации процесса измерений, 2) как помеха, вносящая искажения в сведения о возможных областях CAT, 3) как объект изучения, в частности, исследования размеров и пространственно-временной эволюции его скоплений. Самолетных лидарных исследований аэрозоля не так уж много – их обзор можно найти в [5], поэтому полученные в проекте данные представляют большой интерес.

Основная задача этой работы – представить базу данных, демонстрирующую результаты измерений, для последующего детального анализа полученной информации о скоплениях аэрозоля или областях турбулентности. Мы рассматривали главным образом данные, полученные в выделенных зонах и их окрестностях, в наших дальнейших планах – изучение всей имеющейся информации.

Методы и принципы исследования

Наш подход к изучению данных подробно изложен в работах [10] и [11], здесь мы только кратко коснемся методики. Для выделения деталей и рассмотрения пространственной и временной эволюции скоплений довольно эффективным является представление данных измерений в виде двумерной картины, где по оси абсцисс откладывается расстояние от самолета X в километрах, по оси ординат – время t в секундах. Движение самолета в пространстве одномерно, двумерное представление получено следующим образом: данные об интенсивности в момент первого лидарного импульса укладываются на горизонтальную прямую, соответствующую этому моменту времени, для следующего импульса – на следующую прямую и т.д. Интенсивность обратного рассеяния умножается на квадрат расстояния для компенсации расхождения луча. Кроме того, для снижения влияния шума мы усреднили интенсивность по 3-м точкам расстояния и 9-ти временным точкам, что соответствует пространственному разрешению 15 м и временному 0.09 сек. Пример такого представления данных показан на рисунке 3.

 

24-04-2020 11-34-50

Рис. 3 – Интенсивность обратного рассеяния, умноженная на квадрат расстояния и усредненная по 3-м точкам расстояния и 9-ти временным точкам. Слева – ко-поляризация, справа – кросс-поляризация. Полет 4, 31 июля 2013, часть зоны 5, UTC 11:47:05.66 – 11:48:05.66, высота 7600 м

 

На рисунке 3 можно видеть, как выглядит в таком представлении облако аэрозоля или область турбулентности (они практически одинаковы). Область повышенной интенсивности смещается влево и вверх по мере приближения к облаку, угол наклона определяется воздушной скоростью самолета. Общее снижение интенсивности с увеличением расстояния от самолета объясняется главным образом молекулярным рассеянием [10]. Интенсивность в канале кросс-поляризации, как правило, существенно меньше, и во многих случаях, как и на данном рисунке, анализ показывает, что в этом канале регистрируются в основном шумы измерений. Далее мы будем рассматривать в основном интенсивность в канале ко-поляризации.

Если в некоторых случаях структура облаков отчетливо видна, то для выявления присутствия слабых скоплений необходимо использовать специальную методику обработки [10]. Эта методика позволяет, с одной стороны, учесть влияние молекулярного рассеяния (вдали от самолета) и аппаратных эффектов (вблизи) путем построения некоторой «кривой чувствительности», и, с другой стороны, в значительной степени избавиться от шума измерений, пронормировав интенсивность на ее среднее значение в некотором выбранном интервале высот. Пример применения такой методики представлен на рисунке 4.

 

24-04-2020 11-35-25

Рис. 4 – Результат обработки данных, позволяющий увидеть тонкую структуру слабых скоплений аэрозоля. Слева – исходные данные, в центре – нормированные на среднее значение интенсивности в интервале [2], [3], [4], км, справа – дополнительно нормированные на «кривую чувствительности». Полет 9, 8 августа 2013, средняя часть зоны 21, UTC 20:08:18.95 – 20:19:53.95, высота 9400 м

 

Основные результаты

Основным результатом данной работы является совокупность рисунков, представляющих собой двумерные картины распределения интенсивности в зонах и их окрестностях в канале ко-поляризации (за одним исключением). Для краткости будем далее называть представленные данные просто распределением интенсивности. Как и на рисунках 3 и 4, на последующих рисунках с 5-ого по 17-ый представлена интенсивность обратного рассеяния, умноженная на квадрат расстояния от самолета X и усредненная по 3-м точкам расстояния и 9-ти временным точкам, в зависимости от расстояния X и времени t. Для некоторых зон, в которых наблюдались слабые облака, даны результаты обработки по методу выявления слабых деталей, продемонстрированному на рисунке 4. Для зоны 3 показана также картина интенсивности, измеренной в канале кросс-поляризации – для демонстрации одного из случаев практического совпадения наблюдаемых деталей в 2-х каналах. Кроме того, на рисунке 16 показаны данные в интервале вне зон в полете 10, где видно, как выглядят области поворота самолета и изменения высоты.

Как показывает рисунок 2, разным полетам соответствует разное число зон. Для полетов 2, 3, 5, 7, 8, 9, 11 все имеющиеся в них зоны объединены в общем рисунке для каждого полета. Для полетов 4 и 6 данные показаны на 2-х рисунках для каждого из них. Для полета 10 один рисунок дает информацию о зонах, а другой соответствует промежутку между зонами.

На всех рисунках, за исключением рисунка 16, справа от каждой панели голубой линией показана временная протяженность зоны. Если протяженность зоны невелика – меньше длительности записи группы 695 секунд – то, как правило, показана картина интенсивности для большего интервала для представления ситуации до начала зоны и после ее окончания. Время по оси ординат для каждой панели отсчитывается от ее начала (приближенное расположение зон по времени от начала полета, а также соответствующие им высоты см. на рисунке 2, точные временные границы зон приведены в [6]). В случае больших по протяженности зон, не содержащих заметных деталей, рисунки сжаты по вертикали по сравнению с большинством остальных.

Справа от каждой панели указаны цветовые обозначения уровней интенсивности. Обращаем внимание на то, что для разных зон интервалы уровней различны – они подбирались в каждом случае так, чтобы все картины были примерно одинаковой яркости. Различие в средней интенсивности объясняется как реальным изменением условий измерений, так и аппаратурными эффектами (последнее хорошо заметно по ряду случаев резкого изменения интенсивности по ходу измерения, как, например, на рисунках 9 и 15). После каждого рисунка даются краткие комментарии о наличии облаков аэрозоля и/или зон турбулентности.

 

24-04-2020 11-37-38

Рис. 5 – Распределение интенсивности для зон 1 (слева) и 2 (в центре). Панель справа показывает результат выделения слабых деталей в зоне 2. Полет 2, 26 июля 2013 г.

 

В зоне 2 наблюдаются слабые облака, которые исчезают при приближении к самолету.

 

24-04-2020 11-37-53

Рис. 6 – Распределение интенсивности для зоны 3 (слева). Панель справа – интенсивность в канале кросс-поляризации. Полет 3, 26 июля 2013 г.

 

Один из случаев наблюдения сильных облаков, хорошо видимых и в канале кросс-поляризации, что, возможно, объясняется наличием в облаках большого количества несферических частиц [12]. Интересны случаи возникновения деталей при приближении к самолету.

24-04-2020 11-40-50

Рис. 7 – Распределение интенсивности для зоны 5 (слева). Панель справа показывает результат выделения слабых деталей для части зоны 5 – интервала времени с 1400 до 2095 секунд. Полет 4, 31 июля 2013 г.

 

Облачные детали, на левой панели представляющиеся довольно узкими, после обработки демонстрируют сложную структуру, которая, в отличие от предыдущего рисунка, при приближении к самолету теряет интенсивность.

 

24-04-2020 11-41-06

Рис. 8 – Распределение интенсивности для зон 6 (слева) и 7 (справа). Полет 4, 31 июля 2013 г.

 

Каких-либо деталей в пределах зон не заметно. Выше границы зоны 7 в ходе приближения к самолету возникает облако.

 

24-04-2020 11-43-29

Рис. 9 – Распределение интенсивности для зон 8 (слева) и 9 (в центре). Панель справа показывает результаты выделения слабых деталей для нижней области зоны 9. Полет 5, 31 июля 2013 г.

 

Наблюдаются слабые облака в зоне 8 и вблизи нижней границы зоны 9. Ниже этой границы наблюдается интересная деталь: внезапное возникновение довольно интенсивного облака, что, как показало наше исследование, нельзя приписать резким изменениям каких-либо параметров полета.

 

24-04-2020 11-45-45

Рис. 10 – Распределение интенсивности для зон 10 (вверху слева), 11 (вверху справа), 12 (внизу слева), 13 (внизу справа). Полет 6, 6 августа 2013 г.

 

 

В пределах зон можно заметить только слабую деталь вблизи верхней границы зоны 11. В зоне 10 идет постепенное увеличение средней интенсивности.

 

24-04-2020 11-46-10

Рис. 11 – Распределение интенсивности для зон 14 (слева) и 15 (в центре). Панель справа показывает результаты выделения слабых деталей для зоны 15. Полет 6, 6 августа 2013 г.

 

В верхней части зоны 14 наблюдаются довольно интенсивные облака, слабеющие при приближении к самолету. В пределах зоны 15 облака слабые, однако ниже и выше ее границ так же, как и в зоне 9, видны внезапно появляющиеся облака.

 

24-04-2020 11-46-33

Рис. 12 – Распределение интенсивности для зоны 16 (слева). Панель справа показывает результаты выделения слабых деталей. Полет 7, 7 августа 2013 г.

 

Эта зона характеризуется наличием как достаточно мощных облаков в нижней части, так и слабых по всей протяженности.

 

24-04-2020 11-50-04

Рис. 13 – Распределение интенсивности для зон 17(слева), 18(в центре), 19 (справа). Полет 8, 8 августа 2013 г.

 

Каких-либо деталей не заметно. Нижняя часть зоны 17 характеризуется резким снижением средней интенсивности – по-видимому, вследствие изменения аппаратных характеристик.

 

24-04-2020 11-50-35

Рис. 14 – Распределение интенсивности для зон 20 (слева) 21 (в центре), 22 (справа). Полет 9, 8 августа 2013 г.

 

На каждой панели видны промежутки минимальной интенсивности, соответствующие временным отключениям лидара. Этот полет проходил вблизи Альп и характеризуется случаями наблюдения самых интенсивных облаков за время эксперимента – в верхней части зоны 21 и нижней части зоны 22. (Эти зоны примыкают друг к другу, но изображения в самом вверху средней панели и в самом низу правой немного различаются из-за разного выбора интервалов интенсивности.) Кроме сильных облаков, в зоне 21 и в средней части зоны 22 наблюдается много более слабых.

 

24-04-2020 11-55-57

Рис. 15 – Распределение интенсивности для зон 24 (вверху слева), 25 (вверху справа), 26 (внизу слева), и части 27 (внизу справа). Полет 10, 12 августа 2013 г.

 

В зоне 24 деталей не наблюдается. В зонах 25, 26 – сильные облака. Внезапное появление части из них при приближении к самолету может объясняться поглощением в сравнительно мощных предшествующих облаках. В ходе измерений в зоне 27 имело место отключение лидара.

 

24-04-2020 11-56-33

Рис. 16 – Распределение интенсивности для интервала между зонами 26 и 27. Полет 10, 12 августа 2013 г.

 

Этот рисунок демонстрирует одновременно два эффекта: закругленное облако в его нижней части – следствие поворота самолета при мало меняющейся высоте, а сложная картина в верхней части показывает, как могут появляться и исчезать облака при снижении самолета примерно на 800 м.

 

24-04-2020 11-57-04

Рис. 17 – Распределение интенсивности для зон 29 (слева) и 30 (справа). Полет 11, 12 августа 2013 г.

 

Каких-либо деталей не заметно. Последняя треть зоны 30 характеризуется постепенным снижением средней интенсивности.

Заключение

В работе представлена база данных, состоящая из двумерных изображений, демонстрирующих результаты измерений интенсивности обратного рассеяния излучения ультрафиолетового лидара с самолета в проекте DELICAT. Эта база может служить основой для отбора пространственно-временных интервалов для более детального изучения результатов наблюдения скоплений аэрозоля и/или зон турбулентности. Представленные изображения показывают большое разнообразие пространственных форм скоплений и характера их изменений во времени. Мы можем сделать следующие выводы: скопления аэрозоля и, возможно, области турбулентности присутствуют в 15 из 27 зон, из них в 5-ти случаях скопления слабые, в 7-ми довольно мощные, в остальных наблюдаются промежуточные варианты. Данные позволяют оценивать характерные размеры скоплений аэрозоля (несколько километров) и прослеживать их временную эволюцию (времена жизни 20-30 секунд). Вне зон – в интервалах набора высоты и снижения самолета – можно получить оценки вертикальных размеров скоплений, в некоторых случаях они достигают 800 м. Представленные результаты также могут являться основой для оценок возможностей аппаратуры, в частности – точности удержания зондирующего луча по курсу самолета. Мы предполагаем продолжить изучение этого материала.

Финансирование

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-36-00368.

Funding

The study was funded by RFBR, project number 18-36-00368.

Конфликт интересов

Не указан.

Conflict of Interest

None declared

Список литературы / References

  1. Feneyrou P. Performance evaluation for long range turbulence detection using ultraviolet lidar / Feneyrou, J. C. Lehureau, H. Barny // Applied Optics. – 2009. – V. 48. – No. 19. – P. 3750–3759.
  2. Porteneuve J. Development of Rayleigh lidar for clear air turbulence detection / J. Porteneuve, T. Gaudo, A. Hauchecorne et al. // 25th International Laser Radar Conference 2010 (ILRC 25). – 2010. – P. 118–121.
  3. DELICAT Report D5200. – 2014.
  4. Гурвич А. С. Диагностика короткоживущих аэрозольных скоплений при помощи самолетных лидаров / А. С. Гурвич, В. А. Куликов // Оптика атмосферы и океана. – 2016. – Т. 29. – № 4. – С. 263–267. – doi: 10.15372/AOO
  5. Gurvich A. S. Impact of pitch angle fluctuations on airborne lidar forward sensing along the flight direction / S. Gurvich, V. A. Kulikov // Atmospheric Measurement Techniques. – 2017. – V. 10. – No. 10. – P. 3851–3864.
  6. DELICAT Report D5300. – 2014.
  7. DELICAT Report RoyMetSoc_20140115_DLR-ICM. – 2015.
  8. DELICAT Report D6300. – 2016.
  9. Vrancken P. Airborne forward-pointing UV Rayleigh lidar for remote clear air turbulence detection: system design and performance / Vrancken, M. Wirth, G. Ehret et al. // Applied Optics. – 2016. – V. 55. – No. 32. – P. 9314–9328.
  10. Федорова О. В. Лидарные наблюдения строения и эволюции скоплений аэрозоля в проектe DELICAT / О. В.Федорова, О. А. Коваль, А. Е. Мамонтов // Турбулентность, динамика атмосферы и климата: сборник трудов / под ред. Г. С. Голицына, И. И. Мохова, С. Н. Куличкова, М. В. Курганского, И. А. Репиной, О. Г. Чхетиани. – М.: Физматкнига, 2018. – 587 с. – ISBN 978-5-89155-312-5. – С. 574–582.
  11. Fedorova O. V. Lidar observations of the structure and evolution of aerosol clusters in the DELICAT project / O. V. Fedorova, O. A. Koval, A. E. Mamontov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – V. 231. – 012016. – doi:10.1088/1755-1315/231/1/012016.
  12. Burton S. P. Observations of the spectral dependence of linear particle depolarization ratio of aerosols using NASA Langley airborne High Spectral Resolution Lidar / S. P. Burton, J. W. Hair, M. Kahnert et al. // Atmospheric Chemistry and Physics. – – V. 15. – No. 23. – P. 13453–13473. https://doi.org/10.5194/acp-15-13453-2015.

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Feneyrou P. Performance evaluation for long range turbulence detection using ultraviolet lidar / Feneyrou, J. C. Lehureau, H. Barny // Applied Optics. – 2009. – V. 48. – No. 19. – P. 3750–3759.
  2. Porteneuve J. Development of Rayleigh lidar for clear air turbulence detection / J. Porteneuve, T. Gaudo, A. Hauchecorne et al. // 25th International Laser Radar Conference 2010 (ILRC 25). – 2010. – P. 118–121.
  3. DELICAT Report D5200. – 2014.
  4. Gurvich А. S. Diagnostika korotkozhivushhih aerozolnyh skoplenij pri pomoshhi samoletnyh lidarov [Diagnostics of short-lived aerosol clusters using airborne lidars] / А. S. Gurvich, V. А. Kulikov // Optika atmosfery i okeana [Atmospheric and oceanic optics]. – 2016. – V. 29. – № 4. – P. 263–267. – doi: 10.15372/AOO2016020402. [in Russian]
  5. Gurvich A. S. Impact of pitch angle fluctuations on airborne lidar forward sensing along the flight direction / S. Gurvich, V. A. Kulikov // Atmospheric Measurement Techniques. – 2017. – V. 10. – No. 10. – P. 3851–3864.
  6. DELICAT Report D5300. – 2014.
  7. DELICAT Report RoyMetSoc_20140115_DLR-ICM. – 2015.
  8. DELICAT Report D6300. – 2016.
  9. Vrancken P. Airborne forward-pointing UV Rayleigh lidar for remote clear air turbulence detection: system design and performance / Vrancken, M. Wirth, G. Ehret et al. // Applied Optics. – 2016. – V. 55. – No. 32. – P. 9314–9328.
  10. Fedorova O. V. Lidarnye nablyudeniya stroeniya i evolyucii skoplenij aerozolya v proekte DELICAT [Lidar observations of the structure and evolution of aerosol clusters in the DELICAT project] / O. V.Fedorova, O. A. Koval, A. E. Mamontov // Turbulentnost’, dinamika atmosfery i klimata: sbornik trudov / pod red. G. S. Golicyna, I. I. Mohova, S. N. Kulichkova, M. V. Kurganskogo, I. A. Repinoj, O. G. Chhetiani [collection of works / eds. G. S. Golitsyn, I. I. Mokhov, S. N. Kulichkov, M. V. Kurganskij, I. A. Repina, O. G. Chkhetiani]. – M.: Fizmatkniga, 2018. – 587 p. – ISBN 978-5-89155-312-5. – P. 574–582. [in Russian]
  11. Fedorova O. V. Lidar observations of the structure and evolution of aerosol clusters in the DELICAT project / O. V. Fedorova, O. A. Koval, A. E. Mamontov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – V. 231. – 012016. – doi:10.1088/1755-1315/231/1/012016.
  12. Burton, S. P. Observations of the spectral dependence of linear particle depolarization ratio of aerosols using NASA Langley airborne High Spectral Resolution Lidar / S. P. Burton, J. W. Hair, M. Kahnert et al. // Atmospheric Chemistry and Physics. – – V. 15. – No. 23. – P. 13453–13473. https://doi.org/10.5194/acp-15-13453-2015.

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.