CC BY
0
Вестник Астраханского государственного технического университета.
Серия: Морская техника и технология. 2024. № 1 Vestnik of Astrakhan State Technical Uoi4ersity. Series: Marine engineering and teohnologies. 2024. N. 1 ISSN 2073-1074 (Priot), ISSN 2220-0302 (Online)
ПОРТЫ, ПОРТОВОЕ ХОЗЯЙСТВО И ТРАНСПОРТНАЯ ЛОГИСТИКА
PORTS, PORT INFRASTRUCTURE AND TRANSPORT LOGISTICS
Научная статья УДК 656.61.052,004.94
https://doi.org/10.24143/2073-1574-2024-1-121-130 EDN KRXDMM
Метод оперативной корректуры спутниковой гидрометеорологической информации в районе плавания судна с помощью подспутниковых измерений
Денис Александрович Акмайкин1, Виктор Михайлович Гриняк2, Виктория Валерьевна Бочарова3^, Олег Алексеевич Букин4
1 3 4Морской государственный университет имени адмирала Г. И. Невельского, Владивосток, Россия, my_viktor@mail.ruM
2Владивостокский государственный университет, Владивосток, Россия
Аннотация. Рассматривается проблема оценки состояния морской поверхности с помощью комплексирования спутниковых и судовых измерений. Для обеспечения безопасного мореплавания и планирования маршрутов перехода судов важной является информация о силе и направлении ветра у поверхности моря. Она имеет ключевое значение для прогноза погоды и волнения. Данные о ветре традиционно получают с борта проходящих судов и буев. Судовые данные охватывают лишь ограниченные районы Мирового океана и поступают неравномерно, данные буев сильно разрежены, что не дает возможности получить адекватную картину распределения атмосферных потоков. Использование спутников дистанционного зондирования позволило на порядки повысить плотность измерений скорости и направления ветра, актуальность полученных данных. Однако спутниковые измерения могут искажаться. В частности, влияние атмосферных осадков (дождя) может давать погрешность измерения скорости ветра в два раза. Сильный и слабый ветер также создает проблемы: при сильных ветрах измеренные данные занижают истинную скорость ветра, при слабых - завышают. Предлагается метод коррекции спутниковых данных о скорости и направлении ветра. Суть метода состоит в использовании подспутниковых судовых измерений совместно со спутниковой информацией. Зная данные о погоде, измеренные локально (с борта судна), можно рассчитать параметры регрессии для коррекции спутниковых данных. Применив регрессию с рассчитанными параметрами к спутниковым снимкам на акватории, можно получить более точные данные о погоде в районе маршрута движения судна. Приводятся результаты расчетов на реальных спутниковых и бортовых данных в акватории Охотского моря. В качестве регрессионной функции взят полином второй степени. Показано, что коррекция с помощью подспутниковых судовых измерений точнее характеризует волнение, чем данные, непосредственно полученные со спутника.
Ключевые слова: судовые измерения, спутниковые измерения, SeaWinds, QuickSCAT, волнение, приводной ветер, локальная коррекция, полином, флаг «дождь», обратное рассеяние
Для цитирования: Акмайкин Д. А., Гриняк В. М., Бочарова В. В., Букин О. А. Метод оперативной корректуры спутниковой гидрометеорологической информации в районе плавания судна с помощью подспутниковых измерений // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. 2024. № 1. С. 121-130. https://doi.org/10.24143/2073-1574-2024-1-121-130. EDN KRXDMM.
© Акмайкин Д. А., Гриняк В. М., Бочарова В. В., Букин О. А., 2024
Вестник Астраханского государственного технического университета.
Серия: Морская техника и технология. 2024. № 1 ISSN 2073-1574 (Print), ISSN 2225-0352 (Online)
Порты, портовое хозяйство и транспортная логистика
и я Original article
5 я
U CP
к g
Я S
S S3
s м
A method of satellite hydrometeorological information operational I I correction in a ship's navigation area using sub-satellite measurements
s §
o ® -
'S ^ Denis A. Akmaykin1, Viktor M. Grinyak2, Viktoria V. Bocharova3M, Oleg A. Bukin4
«
и g.
§ g 1 3 4Maritime State University named after admiral G. I. Nevelskoy,
g 2 Vladivostok, Russia, my_viktor@mail.ruM
a Э 2
§ Vladivostok State University,
я g Vladivostok, Russia
=я о о
и -
g Abstract. The problem of assessing the state of the sea surface by combining satellite and ship measurements is conS sidered. Information about the strength and direction of the wind at the sea surface is important to ensure safe naviga-§ tion and planning of vessel transit routes. It is of key importance for weather forecasting and excitement. Wind data is о traditionally obtained from passing ships and buoys. Ship data covers only limited areas of the World Ocean and is re-| ceived unevenly, buoy data is highly sparse, which makes it impossible to obtain an adequate picture of the distribu° tion of atmospheric currents. The use of remote sensing satellites has made it possible to increase the density of meases urements of wind speed and direction by orders of magnitude, and the relevance of the data obtained. However, satel-« lite measurements can be distorted. In particular, the influence of atmospheric precipitation (rain) can give a two-fold о error in measuring wind speed. Strong and weak winds also create problems: in strong winds, the measured data un® derestimate the true wind speed, in weak winds they overestimate. A method for correcting satellite data on wind ^ speed and direction is proposed. The essence of the method is to use subsatellite ship measurements in conjunction ^ with satellite information. Knowing the weather data measured locally (from the ship), it is possible to calculate reg gression parameters for correcting satellite data. By applying regressions with calculated parameters to satellite imag-g es in the water area, it is possible to obtain more accurate weather data in the area of the vessel's route. The results & of calculations based on real satellite and on-board data in the waters of the Sea of Okhotsk are presented. A polyno-« mial of the second degree is taken as a regression function. It is shown that the correction using subsatellite ship measurements more accurately characterizes the wave than the data directly received from the satellite.
pa Я
£ Keywords: ship measurements, satellite measurements, SeaWinds, QuickSCAT, waves, surface wind, local correc-
g tion, polynomial, "rain" flag, backscatter
о
о For citation: Akmaykin D. A., Grinyak V. M., Bocharova V. V., Bukin O. A. A method of satellite hydrometeorological
^ information operational correction in a ship's navigation area using sub-satellite measurements. Vestnik of Astrakhan
^ State Technical University. Series: Marine engineering and technologies. 2024;1:121-130. (In Russ.).
О https://doi.org/10.24143/2073-1574-2024-1-121-130. EDN KRXDMM.
я я
Введение и направлении приповерхностного ветра, скорости
Чтобы обеспечить безопасность при морепла- и направления течения, морских льдах, температуру вании, необходимо решить задачу с большим ко- ре поверхности океана, солености и т. д. приходила § личеством переменных. Одной из таких задач яв- с судов и буев. Хотя эти наблюдения чрезвычайно «а ляется планирование безопасного маршрута пере- полезны, они также имеют серьезные ограничения м хода из порта отправления в порт назначения [1-5]. и, как правило, некорректны в случае глобального Для прогнозирования синоптической ситуации применения. Например, сообщения о приповерх-га на поверхности Мирового океана требуются согла- ностном ветре с судов: § сованные данные о приповерхностном ветре - часто имеют низкую точность; ^ в опНпе-режиме. Такие наблюдения необходимы - охватывают лишь очень ограниченные райо-
для моделирования поведения поверхности океана, ны Мирового океана; ц высоты морского волнения, расчета поверхност- - поступают через неравномерные промежутки
| ных потоков тепла и влаги, а также для построения времени и пространства.
климатической карты Мирового океана. Постанов- Буи, хотя и обладают более высокой точно-
^ ка такого рода задач предусматривает частое об- стью, имеют чрезвычайно разреженный охват. Из-
новление информации и различные масштабы за этих недостатков анализ параметров Мирового
охвата океана, включая глобальный. океана может искажать реальную картину.
До запусков спутников, способных дистанцион- Таким образом, исследования океана с помо-
но зондировать океан, информация о длине/высоте/ щью научно-исследовательских судов и автоном-
направлении распространения волн, скорости ных буев не дают полной картины изменчивости
Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Marine engineering and technologies. 2024. N. 1 ISSN 2073-1574 (Print), ISSN 2225-0352 (Online)
Ports, port infrastructure and transport logistics
океана, т. к. невозможно полностью охватить постоянные изменения состояния Мирового океана.
Спутниковые измерения
Ветра у поверхности океана являются наиболее важным фактором, связывающим океан и атмосферу. Приповерхностные ветры направляют потоки тепла и влаги на границе атмосферы и океана. Они имеют ключевое значение для долгосрочного прогнозирования климата (от 1 месяца до 1 года). Данные о приповерхностном ветре также необходимы для отслеживания текущего состояния Мирового океана (погода, волнение, направление и скорость течения и т. д.), а также для его прогнозирования [6, 7].
Для исследования приповерхностного ветра используются СВЧ-радиометры и скаттерометры. Одним из таких приборов является SeaWinds (рис. 1), расположенный на спутнике NASA QuickSCAT и запущенный в июне 1999 г. [8].
Основной задачей прибора является получение данных о векторе приповерхностного ветра над Мировым океаном при любых условиях (кроме дождя - от умеренного до сильного). Эти данные необходимы при построении точной климатической карты Мирового океана.
Рис. 1. Прибор SeaWinds на борту QuickSCAT Fig. 1. The SeaWinds instrument on board QuickSCAT
Полоса сканирования QuickSCAT равна 1 800 км. Полосы QuickSCAT покрывают 90 % земной поверхности за 24 ч. Угол наклона орбиты спутника относительно экватора - около 72°. Выделенные участки (рис. 2) - это полоса сканирования SeaWind на отрезке орбиты от 30° южной широты, через 72° северной широты и обратно до 30° южной широты.
r у
e n
I о .,
i n
y k
Ш
.
B
i n
.
A
в i
era
Рис. 2. Зона охвата земной поверхности спутником QuickSCAT Fig. 2. The QuickSCAT Earth's surface coverage area
Принцип работы SeaWinds
ЗеаШтёз - это активный микроволновой радар Ки-диапазона, работающий на частоте 13,4 ГГц, с установленной антенной (см. рис. 1), которая
вращается со скоростью 18 об/мин. Данная антенна испускает два отдельных узконаправленных луча, состоящих из непрерывного потока импульсов (рис. 3) и принимает излучение, отраженное от
Вестник Астраханского государственного технического университета.
Серия: Морская техника и технология. 2024. № 1 ISSN 2073-1574 (Print), ISSN 2225-0352 (Online)
Порты, портовое хозяйство и транспортная логистика
u CP
w g
Я S
== S3
§ а
§ й о
а и
я я
О щ
5 ^
сР я
и ч
Я о
я я я
S3 2
S л
3
&§
h-
>я
№ я
& я
поверхности океана. Чем больше шероховатость, тем интенсивнее отраженное излучение. Для определения шероховатости морской поверхности используется величина обратного рассеяния ст0, которая находится из отношения мощностей принимаемого и излучаемого сигналов [8].
Рис. 3. Полоса сканирования SeaWinds Fig. 3. SeaWinds's scan swath
Каждая ячейка, для которой определяется интенсивность излучения, просматривается многократно при разных азимутах «вперед» и «назад» в процессе движения спутника по орбите. Существует четыре типа измерений: «внутреннее - вперед», «внешнее - вперед», «внутреннее - назад», «внешнее - назад». Здесь «внутренний» и «внешний» относятся к внутреннему и внешнему сканирующим лучам с углами обзора 39,876° и 45,890°, что дает приблизительно постоянные углы падения на земную поверхность 45° и 53,6° соответственно [8].
Таким образом, значения обратного рассеивания для одной элементарной ячейки, размер которой составляет 25 км, наблюдаются в течении 290 с. Для уменьшения ошибки измерений в каждой ячейке проводятся многократные зондирования сигналами НН, HV, УН, VV (Н - горизонтальная, V - вертикальная) поляризации при разных азимутах [9]. На рис. 4 изображены результаты измерения, наблюдаемые в 22:15 иТС 28 сентября 2000 г. над Западной Атлантикой. Данные SeaWinds, помеченные как «загрязненные дождем», выделены полужирным (синим цветом) [10].
и >я
я я и
w
И и
4 я я и >я d
5
И
Рис. 4. Данные SeaWinds, полученные 28 сентября 2000 г. над Западной Атлантикой Fig. 4. SeaWinds data over the Western Atlantic obtained on September 28, 2000
Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Marine engineering and technologies. 2024. N. 1 ISSN 2073-1574 (Print), ISSN 2225-0352 (Online)
Ports, port infrastructure and transport logistics
Данные QuickSCAT сформированы в виде массива, в котором каждая ячейка идентифицирована тремя числами: положение вдоль пути - номер ряда, положение поперек пути - номер ячейки, номер оборота. Один оборот содержит массив данных размером 76 на 1 624.
Оценка измерений скаттерометра
Обратное рассеяние ст0 и скорость приповерхностного ветра V связаны функцией геофизической модели F [10]:
ст0 = F(V, а, 9, f р), (1)
где а - азимутальный угол; 9 - угол падения;
/ - частота, для морских ветров / = 13,4 ГГц; р - поляризация.
Уравнение (1) не учитывает влияние других параметров, кроме приповерхностного ветра. Одним из неучтенных факторов является дождь. Дождь изменяет обычную поверхность океана, а на частоте 13,4 ГГц он рассеивает мощность излучения скаттерометра, что приводит к значительным ошибкам при определении приповерхностного ветра. На рис. 5 приведен пример того, как дождь искажает данные о приводном ветре. На рис. 5, а представлен выделенный ряд векторов ветра. Ячейки 41 и 36 не загрязнены дождем, а ячейка 39 попала под дождь [10].
r у
e n
I о
s
n
y
k
Ш
B
i n
p
A
в i
era
б
Рис. 5. Влияние дождя на приповерхностный ветер: а - ряд данных о векторе ветра; б - информация с ячеек 41-39-36
Fig. 5. The rain effect on the surface wind: a - a series of wind vector data; б - cells 41-39-36 wind information
а
Вестник Астраханского государственного технического университета.
Серия: Морская техника и технология. 2024. № 1 ISSN 2073-1574 (Print), ISSN 2225-0352 (Online)
Порты, портовое хозяйство и транспортная логистика
u CP
w g
Я S
= S3
§ а §«
о
а и
я я
О щ
5 ^
CP я
и ч
Я о
я я я
S3 2
S -а
ср 3
Ц
я я
=Я О
о и о
№ я
р
ч я
Согласно данным на рис. 5, б дождь увеличил скорость ветра в ячейке 39 практически в два раза, по сравнению со свободными от дождя ячейками.
Сильный и слабый ветер также создает проблемы. При ветрах выше 25 м/с данные занижают истинную скорость ветра. При слабых ветрах морская поверхность подобна гладкому стеклянному отражателю и мощность отраженного сигнала очень мала, т. е. обратное рассеивание ст0 может принимать отрицательные значения, что недопустимо [11].
Коррекция спутниковой информации о состоянии морской поверхности
Метод коррекции спутниковой информации о состоянии морской поверхности заключается в использовании подспутниковых судовых измерений, полученных по методу В. И. Сичкарева [12, 13] или методу из работы [14], совместно со спутниковой информацией.
Для получения надежных данных необходимо большое количество спутниковых и судовых измерений, выполненных в одно и то же время в иссле-
дованном районе, т. к. спутниковые алгоритмы используют недокументированные в открытом доступе параметры коррекции.
Предлагается рассмотреть сравнение данных SeaWinds и судовых измерений экспедиции Морского государственного университета (МГУ) имени адмирала Г. И. Невельского, выполненных на парусном судне «Надежда» в 2001 г. Данный временной интервал выбран исходя из того, что проведенные в тот период исследования позволили получить большой объем необходимой информации. Позже МГУ им. Г. И. Невельского не организовывал столь масштабных экспедиций. Также в рассмотренный период стало возможным заказывать спутниковые данные в NASA на оптических носителях.
Для анализа из судовых измерений отбирались попадающие во временное окно пролета спутника данные. Выборка составила 752 измерения. Из нее было исключено 161 значение, т. к. в соответствующих им пикселях спутникового снимка отсутствовали данные о ветре или содержали флаг «дождь». Этот флаг указывает, что данные в такой ячейке недостоверны (ячейки 2, 10-15 на рис. 6).
и >я
я я и
W
И и
4 я я и >я
5
И
Рис. 6. Распределение судовых отчетов по полосе зондирования QuikSCAT (27.08.2001): точки - судовые измерения; 1, 3, 4, 6-9 - пиксели, используемые для расчета; 2, 10-15 - пиксели с недопустимым флагом
Fig. 6. Ship reports Distribution on the QuikSCAT scan swath (27.08.2001): points - ship measurements; 1, 3, 4, 6-9 - satellite data used for calculation; 2, 10-15 - satellite data with an invalid flag
Таким образом, в 60 пикселях данных SeaWinds для сравнительного анализа было использовано 591 значение судовых измерений. Места, в кото-
рых были выбраны данные для расчета параметров алгоритма коррекции спутниковых данных, представлены на рис. 7.
Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Marine engineering and technologies. 2024. N. 1 ISSN2073-1574 (Print), ISSN2225-0352 (Online) Ports, port infrastructure and transport logistics
Рис. 7. Маршрут парусного учебного судна «Надежда» и даты выбора судовых и спутниковых данных Fig. 7. The route of the STS Nadezhda and the dates of selection ship and satellite data
ï>
i a
EJ
V
На рис. 8 приведена диаграмма рассеяния судовых измерений истинного волнения kish измеренного с помощью метода В. И. Сичкарева [12] и спутникового измерения волнения kSah полученного по данным скаттерометра SeaWinds и заказанного через портал NASA [15]. Согласно диаграмме при слабых ветрах спутниковый сканер немного завышает значение приповерхностного ветра. Учитывая значение приповерхностного ветра, измеренного локально более точными методами, можно рассчитать алгоритмы, содержащие
h*
регрессионные коэффициенты локальной коррекции спутниковых данных. Применив полученные алгоритмы к спутниковым снимкам на акватории, можно получить более точные данные в районе траектории движения судна. Используя для вали-дации спутниковых данных информацию от большего количества судов в акватории, возможно получение более точных оценок с корректурой поправочных коэффициентов алгоритма в процессе движения судов по акватории.
d d
• R* = 0,8251 ..........
• . ............. .......... •
• *..... ............ •
• • • • • ......• ......... • •
• •..... • ............ • •
• ••........• л •• •
/г,
з 5'
a
s i
1
s" 5
i
Рис. 8. Диаграмма рассеяния судовых измерений hist и рассчитанных по данным SeaWinds ksatволнений Fig. 8. Scattering diagram of ship measurements hist and data calculated from SeaWinds ksat
В качестве первоначального приближения предлагается аппроксимировать диаграмму рассеяния полиномом второй степени:
fx) = pix2 + p2x + рз, где pi - поправочные коэффициенты.
Вестник Астраханского государственного технического университета.
Серия: Морская техника и технология. 2024. № 1 ISSN 2073-1574 (Print), ISSN 2225-0352 (Online)
Порты, портовое хозяйство и транспортная логистика
u te
к g
я S
S S3
S ÎS
g «
о
s и
g я
О щ
S ^
cP я
и ч
Я о
я я я
§ 2
S л
ср 3
t§
Я с
=Я О
о и о
№ я
Полученные методом наименьших квадратов коэффициенты полинома приведены в таблице.
Коэффициенты полинома локальной коррекции спутниковых данных
Polynomial coefficients of the local correction of satellite data
Коэффициент полинома p Значение
Pi 0,0104
P2 0,6101
P3 0,2131
Используя приведенные в статье результаты, возможно создать систему, позволяющую осуществлять коррекцию спутниковых данных по лю-
бому из измеряемых локально параметров окружающей среды вокруг судна. В такой системе изначально будут использоваться параметры волнения, определенные с помощью судовых измерений. Далее при получении спутниковых и подспутниковых данных в анализируемой акватории коэффициенты данного полинома (2) пересчитываются автоматически.
На рис. 9 показано применение полученного алгоритма спутниковой коррекции к данным Sea-Winds, приведенным на рис. 6. На рис. 10 приведен пример использования разработанной системы для всего Охотского моря.
& я
и >я
0 я ш
1 CP
я
Рис. 9. Распределение волнения по данным сканера SeaWinds (27.08.2001), отмеченным на рис. 6: точки - данные с судна; верхние линии - исходные спутниковые данные; нижние линии - спутниковые данные после применения локальной коррекции
Fig. 9. The waves distribution according to SeaWinds scanner data (27.08.2001), marked in Fig. 6: points - ship data; upper lines - initial satellite data; bottom lines - after local correction satellite data
<
О я я
и ¡у
w И
И й ш
о &
№ о W
И и
я
CP
4 я я и >я а
5
и
] 5()"Е б
Рис. 10. Распределение волнения, восстановленное из данных SeaWinds на 27.08.2001: а - алгоритм NASA; б - коррекция с помощью подспутниковых судовых измерений
Fig. 10. The distribution of waves from SeaWinds data on 08/27/2001: a - NASA algorithm; б - corrected by ship measurements
а
Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Marine engineering and technologies. 2024. N. 1 ISSN 2073-1574 (Print), ISSN 2225-0352 (Online)
Ports, port infrastructure and transport logistics
Согласно рис. 10 коррекция с помощью подспутниковых судовых измерений более точно отображает волнение, чем данные со спутника.
Заключение
Данные спутниковых и судовых измерений должны совпадать по координатам и попадать во временное окно пролета спутника. При этом данные со спутника не должны содержать флага некорректности данных по наличию в точке сканирования дождя или облаков, а также скорость при-
поверхностного ветра не должна превышать 25 м/с.
Предлагаемая методика может использоваться для других типов данных и других типов спутников. Таким образом, она без существенных изменений может быть применена к любому типу корректировки спутникового зондирования.
При наличии данных, поступающих с судов в анализированном районе, предложенная методика позволяет повысить точность и надежность спутникового мониторинга морской поверхности.
Список источников
1. Акмайкин Д. А., Бочарова В. В., Гамс А. В. Основные принципы и этапы планирования маршрутов судов // Эксплуатация мор. трансп. 2023. Т. 1. C. 50-54.
2. Гриняк В. М., Акмайкин Д. А., Девятисильный А. С. Оценка перспектив использования данных метеоспутников для планирования маршрута судна в арктических водах // Вестн. Гос. ун-та мор. и реч. флота им. адм. С. О. Макарова. 2019. Т. 11. № 2. C. 209-221.
3. Лебедева М. П., Айзинов С. Д. Методика оценки безопасного движения судов в стесненной акватории // Вестн. Гос. ун-та мор. и реч. флота им. адм. С. О. Макарова. 2017. Т. 9. № 1. С. 111-120.
4. Вишневецкий С. А. Использование метода полей потенциалов для локального планировщика маршрута судна // Эксплуатация мор. трансп. 2016. № 3 (80). С. 37-43.
5. Lazarowska A. Ship's trajectory planning for collision avoidance at sea based on ant colony optimisation // The Journal of Navigation. 2015. V. 68. Iss. 2. P. 291-307. DOI: 10.1017/S0373463314000708.
6. Лысенко С. А., Логинов В. Ф. Роль океана в изменениях глобального и регионального климата // Докл. Белорус. гос. ун-та информатики и радиоэлектроники. 2018. № 7 (117). С. 56-63.
7. Костяной А. Г. Спутниковый мониторинг климатических параметров океана. Ч. 1 // Фундамент. и приклад. климатология. 2017. № 2. С. 63-85.
8. Atlas R., Bloom S., Hoffman R. Geophysical Validation of NSCAT Winds Using Atmosheric Data and Analyses // Journal of Geophysical Research. 1999. V. 1041. P. 11405-11424.
9. Булатов М. Г., Раев М. Д., Скворцов Е. И. Исследование динамики морских волн в прибрежной зоне по данным радиолокационных наблюдений высокого разрешения // Соврем. проблемы дистанц. зондирования Земли из космоса. 2005. Вып. 2. Т. 5. С. 76-81.
10. Leidner S. M., Hoffman R. N., Cerniglia M. C. Improved quality control for QuikSCAT near real-time data // 12th Conference on Satellite Meteorology and Oceanography, 2003. URL: https://ams.confex.com/ams/annual2003/ webprogram/Paper57087.html (дата обращения: 17.08.2023).
11. Draper D. W., Long D. G. An assessment of SeaWinds on QuikSCAT wind retrieval // Journal of Geophysical Research. 2002. V. 107 (C12). P. 3212. D0I:10.1029/2002JC001330.
12. Сичкарев В. И., Зинченко К. И. Новые технологии обработки волномерных наблюдений с движущегося судна // Науч. проблемы трансп. Сибири и Дальнего Востока. 2012. № 2. C. 151-154.
13. Сичкарев В. И. Способ определения высот волн по радиолокационной картине волнового поля // Судо-вождение-2010: сб. науч. тр. Новосибирск: Изд-во НГАВТ, 2010. C. 3-19.
14. Пат. РФ № 2670247, МПК G01S13/00. Устройство для определения основных параметров окружающей среды при движении морского судна / Акмайкин Д. А.; заявл. 24.07.2017; опубл. 19.10.2018.
15. The Physical Oceanography Distributed Active Archive Center (PO.DAAC). URL: https://podaac.jpl.nasa.gov/ (дата обращения: 17.08.2023).
References
1. Akmaykin D. A., Bocharova V. V., Gams A. V. Os-novnye printsipy i etapy planirovaniia marshrutov sudov [Basic principles and stages of ship route planning]. Eksplu-atatsiia morskogo transporta, 2023, vol. 1, pp. 50-54.
2. Grinyak V. M., Akmaykin D. A., Deviatisil'nyi A. S. Otsenka perspektiv ispol'zovaniia dannykh meteosputnikov dlia planirovaniia marshruta sudna v arkticheskikh vodakh [Assessment of the prospects for using weather satellite data to plan a ship's route in Arctic waters]. Vestnik Gosudar-stvennogo universiteta morskogo i rechnogo flota imeni admirala S. O. Makarova, 2019, vol. 11, no. 2, pp. 209-221.
3. Lebedeva M. P., Aizinov S. D. Metodika otsenki be-zopasnogo dvizheniia sudov v stesnennoi akvatorii [Methodology for assessing the safe movement of ships in a confined water area]. Vestnik Gosudarstvennogo universiteta mor-skogo i rechnogo flota imeni admirala S. O. Makarova,
2017, vol. 9, no. 1, pp. 111-120.
4. Vishnevetskii S. A. Ispol'zovanie metoda polei po-tentsialov dlia lokal'nogo planirovshchika marshruta sudna [Using the potential fields method for the local ship route planner]. Ekspluatatsiia morskogo transporta, 2016, no. 3 (80), pp. 37-43.
5. Lazarowska A. Ship's trajectory planning for collision avoidance at sea based on ant colony optimization. The Journal of Navigation, 2015, vol. 68, iss. 2, pp. 291-307. DOI: 10.1017/S0373463314000708.
6. Lysenko S. A., Loginov V. F. Rol' okeana v izmene-niiakh global'nogo i regional'nogo klimata [The role of the ocean in global and regional climate change]. Doklady Belo-russkogo gosudarstvennogo universiteta informatiki i radi-oelektroniki, 2018, no. 7 (117), pp. 56-63.
7. Kostianoi A. G. Sputnikovyi monitoring klimatich-
r у
e 5
t О
s
> ? 5
y
k
О
ш
О >
ш ?
5
О
О A
в ?
g
Вестник Астраханского государственного технического университета.
Серия: Морская техника и технология. 2024. № 1 ISSN 2073-1574 (Print), ISSN 2225-0352 (Online)
Порты, портовое хозяйство и транспортная логистика
U CP
к g
Я S
S S3
S ÎS
g «
о
s и
g я
О щ
:5 Р
5 ^
6 я
и Ci
Я о
я я я
S3 2
S -а
ср 3
t§
я я
=Я О
о и о
№ я
P я
eskikh parametrov okeana. Part 1 [Satellite monitoring of ocean climate parameters. Part 1]. Fundamental'naia iprikladnaia klimatologiia, 2017, no. 2, pp. 63-85.
8. Atlas R., Bloom S., Hoffman R. Geophysical Validation of NSCAT Winds Using Atmosheric Data and Analyses. Journal of Geophysical Research, 1999, vol. 1041, pp. 11405-11424.
9. Bulatov M. G., Raev M. D., Skvortsov E. I. Issledo-vanie dinamiki morskikh voln v pribrezhnoi zone po dan-nym radiolokatsionnykh nabliudenii vysokogo razresheniia [Investigation of the dynamics of sea waves in the coastal zone based on high-resolution radar observations]. Sov-remennye problemy distantsionnogo zondirovaniia Zemli iz kosmosa, 2005, iss. 2, vol. 5, pp. 76-81.
10. Leidner S. M., Hoffman R. N., Cerniglia M. C. Improved quality control for QuikSCAT near real-time data. 12th Conference on Satellite Meteorology and Oceanography, 2003. Available at: https://ams.confex.com/ams/annual2003/webprog ram/Paper57087.html (accessed: 17.08.2023).
11. Draper D. W., Long D. G. An assessment of Sea-Winds on QuikSCAT wind retrieval. Journal of Geophysical
Research, 2002, vol. 107 (C12), p. 3212. D01:10.1029/ 2002JC001330.
12. Sichkarev V. I., Zinchenko K. I. Novye tekhnologii obrabotki volnomernykh nabliudenii s dvizhushchegosia sud-na [New technologies for processing one-dimensional observations from a moving vessel]. Nauchnye problemy transporta Sibiri iDal'nego Vostoka, 2012, no. 2, pp. 151-154.
13. Sichkarev V. I. Sposob opredeleniia vysot voln po radiolokatsionnoi kartine volnovogo polia [A method for determining wave heights from the radar picture of the wave field]. Sudovozhdenie-2010: sbornik nauchnykh trudov. Novosibirsk, Izd-vo NGAVT, 2010. Pp. 3-19.
14. Akmaykin D. A. Ustroistvo dlia opredeleniia osnov-nykh parametrov okruzhaiushchei sredy pri dvizhenii mor-skogo sudna [A device for determining the main environmental parameters during the movement of a marine vessel]. Patent RF, no. 2670247, 19.10.2018.
15. The Physical Oceanography Distributed Active Archive Center (PO.DAAC). Available at: https://podaac.jpl.nasa.gov/ (accessed: 17.08.2023).
Статья поступила в редакцию 12.10.2023; одобрена после рецензирования 04.12.2023; принята к публикации 29.01.2024 The article was submitted 12.10.2023; approved after reviewing 04.12.2023; accepted for publication 29.01.2024
и >я
Информация об авторах / Information about the authors
Денис Александрович Акмайкин - кандидат физико-математических наук, доцент; доцент кафедры радиоэлектроники и радиосвязи; Морской государственный университет имени адмирала Г. И. Невельского; akmaykin@msun.ru
Denis A. Akmaykin - Candidate of Physico-Mathematical Science, Assistant Professor; Assistant Professor of the Department of Radio Electronics and Radio Communications; Maritime State University named after admiral G. I. Nevelskoy; akmaykin@msun.ru
я я и
w
Виктор Михайлович Гриняк - доктор технических наук, доцент; профессор кафедры информационных технологий и систем; Владивостокский государственный университет; Viktor.Grinyak@vvsu.ru
Viktor M. Grinyak - Doctor of Technical Sciences, Assistant Professor; Professor of the Department of Information Technologies and Systems; Vladivostok State University; Viktor.Grinyak@vvsu.ru
и
и
Виктория Валерьевна Бочарова - кандидат технических наук; доцент кафедры радиоэлектроники и радиосвязи; Морской государственный университет имени адмирала Г. И. Невельского; my_viktor@mail.ru
Viktoria V. Bocharova - Candidate of Technical Sciences; Assistant Professor of the Department of Radio Electronics and Radio Communications; Maritime State University named after admiral G. I. Nevelskoy; my_viktor@mail.ru
4 я я и >я
Олег Алексеевич Букин - доктор технических наук, профессор; профессор кафедры радиоэлектроники и радиосвязи; Морской государственный университет имени адмирала Г. И. Невельского; bukin@msun.ru
Oleg A. Bukin — Doctor of Technical Sciences, Professor; Professor of the Department of Radio Electronics and Radio Communications; Maritime State University named after admiral G. I. Nevelskoy; bukin@msun.ru
и
