=Paper=
{{Paper
|id=Vol-2033/39_paper
|storemode=property
|title=Анализ вертикального распределения скорости в озере Шира на основе обработки данных длительных измерений в летний период
(Analysis of Vertical Distribution of Speed in Lake Shira on the Basis of Data Processing of Long-term Measurements in Summer Period)
|pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-2033/39_paper.pdf
|volume=Vol-2033
|authors=Lidiya A. Kompaniets,Olga S. Volodko,Lyudmila V. Gavrilova
}}
==Анализ вертикального распределения скорости в озере Шира на основе обработки данных длительных измерений в летний период
(Analysis of Vertical Distribution of Speed in Lake Shira on the Basis of Data Processing of Long-term Measurements in Summer Period)==
ANALYSIS OF VERTICAL DISTRIBUTION OF SPEED IN LAKE SHIRA ON THE BASIS OF DATA PROCESSING OF LONG-TERM MEASUREMENTS IN SUMMER PERIOD Lidiya A. Kompaniets1, Olga S. Volodko2, Lyudmila V. Gavrilova3 1 Institute of Computational Modelling SB RAS, Federal Research Center Krasnoyarsk Science Center of the Siberian Branch of Russian Academy of Sciences, Krasnoyarsk, Russia 2 Atlantic Branch of Shirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Sciences, Kaliningrad, Russia 3 Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russia Abstract The data obtained for Lake Shira at measurement of the three-dimensional velocity vector along the entire column of liquid were processed using the main component method. The decomposition into modal components allows us to isolate representative modes and give them a physical interpretation. Keywords: distribution of the velocity of flow along the depth, the method of principal components, decomposition on the modes АНАЛИЗ ВЕРТИКАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СКОРОСТИ В ОЗЕРЕ ШИРА НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛИТЕЛЬНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ В ЛЕТНИЙ ПЕРИОД Компаниец Л.А.(1), Володько О.С.(2), Гаврилова Л.В.(3) 1 Институт вычислительного моделирования СО РАН, Красноярск 2 Атлантическое отделение Института Океанологии РАН, Калининград 3 Сибирский федеральный университет, Красноярск Полученные для озера Шира данные измерения трехмерного вектора скорости вдоль всего столба жидкости обрабатывались с использованием метода главных компонент. Разложение на мо- дальные компоненты позволяет выделить репрезентативные моды и дать им физическую интерпрета- цию. Ключевые слова: распределение скорости течения по глубине, метод главных компонент, разло- жение на моды. Введение. Наличие внутренних волн является неизменным и наименее изученным эф- фектом, присущим стратифицированным озерам. Для исследования этих эффектов применя- ются различные методы, включая теоретический анализ аналитических решений и численные расчеты уравнений движения различного уровня. Целью данного исследования является изучение трехмерной структуры внутренних волн в озере Шира на основе результатов длительных измерений скорости в 2014-2015 годах. Особенностью течения является то, что оно формируется под действием нескольких раз- личных факторов, среди которых сложившаяся к началу измерений летняя стратификация и переменный ветер. Выделение составляющих течения представляет собой сложную задачу. Для решения этой задачи был использован метод главных компонент. Этот метод широко применяется при разделении сигналов на составляющие в различных областях: медицине, электроник, где требуется уменьшение размерности полученных дан- ных [1], и т.д. Начало применения его для анализа измерений в геогидродинамике положено работой [2]. В гидрофизических исследованиях этот метод применялся при исследовании ско- ростей течений, температуры, ветрового напряжения [3-4]. При анализе использовался метод главных компонент в комплексном варианте. Выбор этого варианта был основан на предварительном анализе как действительного, так и комплекс- ного варианта. Были рассчитаны эмпирические моды и модальные коэффициенты четырех длительных измерений горизонтальной скорости, проведен анализ энергетических свойств и сравнение с динамическими модами, полученными в результате решения системы уравнений для опреде- ления характера течения по вертикали в рамках трехслойной стратификации. Аналогичное сравнение было проведено для анализа течения в прибрежной зоне озера Орегон в работе [4]. Описание приборов и эксперимента. В настоящее время для измерения поля скоростей в поперечном сечении потока и расхода воды в реках, озерных и морских водах широко ис- пользуются акустические допплеровские профилографы течения (Acoustic Doppler Current Profiler, далее – ADCP). ADCP используются при проведении гидрометрических съемок, ве- дении мониторинга поверхностных вод и в научных исследованиях. Они дают возможность применить новую технологию гидрометрических наблюдений. Для данной работы натурные измерения проводились с помощью приборов ADCP фирмы R.D. Instruments (в дальнейшем RDI) 600 и 1200 кГц (рис. 1). Эти модели ADСP имеют четыре ультразвуковых датчика-преобразователя для измере- ния скорости течения. Датчики размещены на головке прибора под углом 20° к его вертикаль- ной оси, ширина луча 3°, мощность при передаче 35 Вт. Прибор может устанавливаться либо на судне (датчики-преобразователи направлены вниз), либо в стационарном положении на дне потока (датчики направлены вверх). ADCP способны определять трехмерную скорость вдоль 202 всего столба жидкости на глубину до 14 м (ADCP-1200) или до 60 м (ADCP-600). При этом столб жидкости разбивается на слои, по каждому из которых измеряется средняя скорость. В зависимости от выбранного размера слоя определяется глубина, на которой прибор начинает измерения и расстояние от дна или поверхности, на котором результаты измерений еще при- емлемы. В приборы встроен компас, что дает возможность измерять компоненты течения в земных координатах. Точность компаса ±0,5°. Скорость измеряется в мм/с. Рис. 1. Профилограф ADCP, расположение двух профилографов (ADCP-600 и ADCP-1200) в июне и в июле-августе 2015 г. в озере Шира. Были проведены четыре длительных измерения: 1. ADCP600, 17/06/2014 – 30/07/2014, 2. ADCP1200, 01/07/2014 – 30/07/2014, 3. ADCP600, 01/07/2015 – 07/08/2015, 4. ADCP1200, 01/07/2015 – 07/08/2015. Метод главных компонент (эмпирических ортогональных функций). Для выделения общей составляющей горизонтального течения по данным длительных измерений был приме- нен метод главных компонент в комплексном варианте. В самом кратком изложении комплексный вариант метода главных компонент позволяет оптимально описать поле скоростей течений 𝑤(𝑧, 𝑡) = (𝑢, 𝑣), где 𝑢 – восточная, 𝑣 – северная компоненты скорости, 𝑍 – соответствующая система координат. В комплексном варианте поле течений записывается в виде 𝑤(𝑧𝑖 , 𝑡𝑘 ) = 𝑢(𝑧𝑖 , 𝑡𝑘 ) + 𝑖𝑣(𝑧𝑖 , 𝑡𝑘 ), где 𝑡𝑘 (𝑘 = 1, … , 𝐾) и 𝑧𝑖 (𝑖 = 1, … , 𝑁) – переменные по времени и пространству соответственно. При применении метода главных компонент комплексный вектор горизонтальной ско- рости записывается в виде 𝑁 𝑤(𝑧𝑖 , 𝑡𝑘 ) = ∑𝑛=1 𝐸𝑛 (𝑡𝑘 )𝜑𝑛 (𝑧𝑖 ). Собственные векторы корреляционной матрицы 𝜑𝑛 могут быть названы «комплексными эмпирическими ортогональными модами». Тогда комплексные амплитуды 𝐸𝑛 (𝑡𝑘 ) выража- ются следующим образом: 𝑁 𝐸𝑛 (𝑡𝑘 ) = ∑𝑖=1 𝜑𝑛∗ (𝑧𝑖 )𝑤(𝑧𝑖 , 𝑡𝑘 ), ∑𝐾 ∗ 𝑘=1 𝐸𝑛 (𝑡𝑘 )𝐸𝑚 (𝑡𝑘 ) = 𝜆𝑛 𝛿𝑛𝑚 , где 𝛿𝑛𝑚 – символ Кронекера, 𝜆𝑛 – собственные значения корреляционной матрицы. Амплитуды двух различных мод не коррелируют друг с другом и собственные значения 𝐸𝑛 (𝑡𝑘 ) являются средним значением энергии по времени в разных модах. В таблице выписаны характеристики первых шести мод для всех четырех измерений. Из таблицы видно, что во всех четырех измерениях достаточно первых пяти мод для достижения учета 90% энергии, этот факт подтверждает и рис. 2, где изображена накопленная доля общей энергии. 203 Характеристики первых шести мод. Мода 1 Мода 2 Мода 3 Мода 4 Мода 5 Мода 6 Измерения 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 Собствен- 5,4610–3 1,0410–2 1,0310–2 3,7510–3 4,5210–3 7,8710–3 6,9510–3 2,0310–3 2,4510–3 4,9410–3 3,1210–3 1,6110–3 1,9210–3 3,6410–3 2,6110–3 8,5310–4 8,7410–4 1,9110–3 1,9610–3 5,7010–4 4,9410–4 1,2810–3 9,4610–4 1,110–2 ные значе- ния 𝜆𝑖 𝑁 𝜆 𝑖 ⁄∑ 𝜆 𝑖 0,362 0,488 0,332 0,383 0,248 0,212 0,237 0,258 0,134 0,115 0,149 0,116 0,107 0,090 0,110 0,097 0,057 0,041 0,058 0,073 0,038 0,023 0,039 0,035 𝑖=1 Накопленная доля от общей энергии Накопленная доля от общей энергии 1 1 0.9 0.9 0.8 0.8 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5 0.4 0.5 0.4 0 2 4 6 8 10 12 14 0 2 4 6 8 10 12 14 Мода Мода а б Накопленная доля от общей энергии Накопленная доля от общей энергии 1 1.1 0.9 1 0.9 0.8 0.8 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5 0.5 0.4 0.4 0 5 10 15 20 25 0 2 4 6 8 10 12 14 Мода Мода в г Рис. 2. Накопленная доля энергии для измерений а – измерение 1; б – измерение 2; в – измерение 3; г – измерение 4. Для определения физического смысла полученного разложения нарисуем годографы главных компонент (рис. 3). Моды нормированы таким образом, что на ближайшей к поверхности точке северная скорость нулевая. Во всех измерениях вектор горизонтальной скорости в первой моде по крайней мере один раз меняет направление на противоположное при продвижении по глубине. Как известно, моды определяются с точностью до комплексной константы, имеющей вид exp(𝑖𝑎) [2, 3, 4]. Умножение на такую константу означает поворот всей спирали на один и тот же угол. При этом сохраняется поворот вектора скорости по часовой стрелке при увеличении глубины, как это бывает в модели Экмана для течения в северном полушарии. 204 Mode 1 Mode 1 90 90 0.4 0.5 120 60 120 60 0.4 0.3 0.3 150 0.2 30 150 30 0.2 0.1 0.1 180 0 180 0 210 330 210 330 240 300 240 300 270 б 270 а Mode 1 Mode 1 90 0.8 90 0.4 120 60 120 60 0.6 0.3 150 0.4 30 150 0.2 30 0.2 0.1 180 0 180 0 210 330 210 330 240 300 240 300 270 г 270 в Рис. 3. Годографы первых мод для измерений 2014-2015 г.: а – измерение 1; б – измерение 2; в – измерение 3; г – измерение 4. Рис. 4. Типичный пример спирали Экмана при условиях прилипания (а) и проскальзывания (б) на дне и постоянном коэффициенте вертикального турбулентного обмена. На обоих рисунках пунктирной линией обозначено решение в соответствии с моделью Экмана с условием прилипания на дне. При прочих равных параметрах сплошная линия на рисунке (а) соответствует глубине 20 м, на рисунке (б) – глубине 8 м. Первая мода дает распределение скорости по глубине аналогично распределению по глу- бине горизонтальных скоростей дрейфового течения в соответствии с моделью Экмана стаци- онарного движения однородной жидкости при различных условиях на дне (рис. 4). Тип годографа на рис. 3(б) с этой точки зрения полностью может быть объяснен тем, что измерения проводились на наименьшей для всех измерений глубине 8 м. Для анализа следующих компонент нарисуем их распределение по глубине. На рис. 5 изображено распределение по глубине первых трех мод для измерения 1. Видно, что с увеличением номера моды увеличивается число перемен знака восточной и се- верной компонент при продвижении по глубине. Этот эффект типичен для динамических мод, представляющих собой решение системы уравнений, определяющей внутренние волны в озере, имеющем трехслойную стратификацию. Анализ первого модального коэффициента (рис. 6) показывает, что первая мода осу- ществляет в целом вращение против часовой стрелки, хотя имеются и вращения более мелкого масштаба как против часовой стрелки, так и по часовой. 205 U component, mode 1 mode 2 mode 3 V component, mode 1 mode 2 mode 3 0 0 0 0 0 0 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -H, m -6 -6 -6 -6 -6 -6 -8 -8 -8 -8 -8 -8 -10 -10 -10 -10 -10 -10 -12 -12 -12 -12 -12 -12 -0.5 0 0.5 -0.5 0 0.5 -0.4 -0.2 0 -0.2 0 0.2 -0.5 0 0.5 -0.5 0 0.5 Рис. 5. Восточная и северная компоненты первых трех мод для измерения 1. Модальный коэффициент, м/с 0 -0.005 -0.01 -0.015 -0.02 -0.025 -0.05 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0 0.01 0.02 Рис. 6. Годограф первого модального коэффициента для измерения 1, звездочка соответствует первому измерению по времени. Заключение. Применение метода главных компонент позволяет представить течение как сумму конечного числа произведений моды с соответствующем номером на модальный коэффициент. Главная мода представляет собой течение с распределением горизонтальной скорости по глубине, аналогичным спирали Экмана, что соответствует течению однородной жидкости с различными условиями на дне (прилипания, проскальзывания), различными коэф- фициентами вертикального турбулентного обмена. Следующие моды в силу их структуры мо- гут быть ассоциированы с внутренними волнами. ЛИТЕРАТУРА [1] Gorban A.N., Kegl B., Wunsch D., Zinovyev A.Y. (Eds.), Principal Manifolds for Data Visualisation and Dimension Reduction, Series: Lecture Notes in Computational Science and Engineering. Springer, Berlin. Heidelberg. New York, 2007. XXIV. 340 pp. [2] Lorenz E.N. Empirical orthogonal functions and statistical weather prediction. Tech. Rep. 1, Statistical Forecasting Project, Department of Meteorology, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 1956. 49 pp. [3] Kundu P.K., Allen J.S., Smith R.L. Modal decomposition of the velocity field near the Oregon Coast // Journal of Physical Oceanography. 1975. Vol. 5. P. 683-704. [4] Kundu P.K., Allen J.S. Some three-dimensional characteristic of low-frequency currents near the Ore- gon Coast // Journal of Physical Oceanography. 1976. Vol. 6. P. 181-199. 206