CC BY
27
УДК 629.7.054.07; 504.32
ВЛИЯНИЕ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ИНФРАКРАСНУЮ СВЕТИМОСТЬ АТМОСФЕРЫ И ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ
М.В. Рябцев, Р.В. Алалуев
Представлены результаты исследования, направленного на определение степени влияния метеорологических факторов на инфракрасную светимость атмосферы и подстилающей поверхности. По результатам многофакторного корреляционного анализа выявлены основные факторы, учет которых может повысить эффективность работы системы определения угловой ориентации беспилотной авиационной системы.
Ключевые слова: инфракрасное излучение, атмосфера, подстилающая поверхность, метеорологические факторы, корреляционный анализ, беспилотная авиационная система, угловая ориентация.
Атмосфера нашей планеты является сложной системой, состоящей из смеси газов, паров воды и химических примесей. Её постоянная циркуляция и теплообмен являются важнейшим климатическим фактором, оказывающим влияние на погоду в любой точке земного шара. Перенос тепла в атмосфере осуществляется посредством конвекции, лучистого теплообмена, теплообмена, обусловленного испарением воды и конденсацией водяного пара, и в незначительной степени молекулярной теплопроводностью. Лучистый теплообмен происходит вследствие поглощения и излучения инфракрасной радиации водяным паром, углекислым газом, облаками, пылью, и другими газами и аэрозолями атмосферы [1]. Ввиду непрерывного переноса вещества и энергии в атмосфере моделирование потоков нисходящего и восходящего инфракрасного излучения представляет сложную задачу, однако оно может быть использовано в решении прикладных задач. Так, в работах [2, 3, 4] приводится описание систем, осуществляющих определение угловой ориентации беспилотной авиационной системы (БАС) на основе информации об окружающем инфракрасном фоне. Такое решение имеет следующие преимущества: во-первых, на высотах полета БАС окружающий инфракрасный фон в большей степени однороден, что позволяет с высокой точностью фиксировать горизонтальное положение летательного аппарата, во-вторых, у датчиков инфракрасного излучения (ИК-датчиков) отсутствует температурный дрейф нулевого сигнала - недостаток, присущий датчикам угловой скорости, традиционно использующимся в системах определения угловой ориентации. Помимо этого, ИК-датчики не подвержены влиянию динамических параметров БАС в процессе полета. Таким образом, использование ИК-датчиков для определения угловой ориентации весьма перспективно.
Современный уровень развития микроэлектроники позволяет включать в состав БАС множество датчиков, измеряющих различные физические параметры. Некоторые из них, работая в комплексе с ИК-датчиками, могли бы повысить эффективность последних. Для того, чтобы определиться с выбором, необходимо установить, какие факторы оказывают влияние на окружающий инфракрасный фон, а следовательно, и на выходной сигнал ИК-датчиков. С этой целью проведено исследование инфракрасной светимости атмосферы и подстилающей поверхности, первые результаты которого опубликованы в работе [5]. Состояние атмосферы характеризуется метеорологической обстановкой, поэтому в качестве исследуемых факторов (независимых переменных) выбраны следующие параметры: температура воздуха (Т), относительная влажность воздуха (V), атмосферное давление (Ро), направление ветра (ОО) и скорость ветра (^У), горизонтальная видимость (V), балл общей облачности (№) и тип облаков (С), осадки (Ж). Кроме этого, зафиксированы дата наблюдения Ц) и время суток (Тт), а также тип подстилающей поверхности (£). В качестве предмета исследования использован цифровой инфракрасный термометр семейства МЬХ90614, характеристики которого приведены в табл. 1. Значение выходного сигнала датчика представляет собой среднюю температуру всех объектов, находящихся в поле зрения.
Таблица 1
Параметры инфракрасного термометра МЬХ90614Е8Е-ВАА
Параметр Значение
Диапазон измеряемых температур, °С -70...380
Точность измерения, °С ±0,5
Разрешающая способность, °С 0,02
Эффективное угловое поле зрения, град. 90
Исследование включает измерение выходного сигнала ИК-датчика при различных углах наклона его оптической оси к горизонту. Регистрация выходного сигнала произведена при изменении угла наклона оптической оси в диапазоне от -90 до 90° с шагом 10°. Из-за разности температур атмосферы и подстилающей поверхности максимальный диапазон изменения выходного сигнала ИК-датчика наблюдается при нахождении в поле зрения линии горизонта. Так как эффективное поле зрения инфракрасного термометра составляет 90°, данное условие выполняется при изменении угла наклона оптической оси от -45 до 45° относительно горизонта. Таким образом, в качестве исследуемых величин (зависимых переменных) выбраны значения выходного сигнала ИК-датчика (О) при углах наклона его оптической оси к горизонту, равных -45, 0, 45°, а также величина диапазона изменения выходного сигнала датчика при изменении угла наклона его
оптической оси от -45 до 45°. Исследование проведено на протяжении шести месяцев - с января по июнь, что позволяет максимально полно охватить диапазоны варьирования исследуемых метеорологических факторов. По результатам исследования накоплено 340 измерений, на основании которых выполнен многофакторный корреляционный анализ.
Среди исследуемых факторов встречаются как количественные, так и категориальные - направление ветра, тип облаков и осадков, тип подстилающей поверхности, поэтому на первом этапе анализа необходимо сгруппировать накопленные данные по категориям и присвоить им соответствующий числовой эквивалент. В табл. 2 приведен пример группировки типа облаков, остальные категориальные данные сгруппированы аналогичным образом.
Таблица 2
Группировка типа облаков
Тип облаков Категория
Облака отсутствуют (Ясно) 0
Перистые (С1) 1
Перисто-кучевые (Сс) 2
Перисто-слоистые (Сб) 3
Высокослоистыепросвечивающие (Аб1г) 4
Высокослоистые (Аб) 5
Высококучевые (Ас) 6
Кучевые (Си) 7
Кучево-дождевые (СЬ) 8
Слоисто-кучевые (8с) 9
Слоисто-дождевые (N8) 10
Слоистые (81) 11
На втором этапе анализа необходимо устранить мультиколлинеар-ность, возникающую при наличии тесной взаимосвязи между исследуемыми факторами, оказывающими совместное воздействие на исследуемые величины. Для этого рассчитана матрица парных коэффициентов корреляции, представленная в табл. 3 (полужирным шрифтом выделены коэффициенты корреляции, имеющие статистическую значимость при уровне значимости р <0,05).
Из матрицы парных коэффициентов корреляции видно, что между датой наблюдения и температурой воздуха присутствует очень сильная положительная взаимосвязь (гВ(Т = 0,911), поэтому один из факторов необходимо исключить. При этом предпочтение отдается фактору, влияние ко-
197
торого на зависимые переменные больше, а на независимые - меньше [6]. Такому условию соответствует температура воздуха, поэтому дата наблюдения исключается из дальнейшего анализа.
Таблица 3
Матрица парных коэффициентов корреляции
Dt T U Po DD Ff V N C W S D45 D0 D-45 ЛD
Dt 1,00 0,07 0,91 -0,49 0,01 -0,18 -0,27 0,30 -0,27 -0,14 -0,26 0,92 0,64 0,85 0,24 0,92
^ 1,00 0,06 -0,03 0,01 0,00 -0,16 -0,03 -0,21 -0,09 -0,06 0,04 -0,07 -0,04 0,06 -0,03
T 1,00 -0,53 -0,02 -0,18 -0,18 0,29 -0,21 -0,09 -0,27 0,87 0,75 0,95 0,17 0,99
U 1,00 -0,19 0,14 0,15 -0,50 0,49 0,46 0,34 -0,55 -0,08 -0,36 -0,58 -0,55
Po 1,00 -0,12 -0,34 0,11 -0,32 -0,31 -0,21 0,04 -0,22 -0,10 0,32 0,01
DD 1,00 0,27 0,04 0,03 0,00 -0,03 -0,20 -0,16 -0,19 0,00 -0,18
Ff 1,00 0,00 0,28 0,25 0,12 -0,31 0,01 -0,12 -0,27 -0,20
V 1,00 -0,39 -0,29 -0,73 0,36 -0,05 0,16 0,46 0,30
N 1,00 0,76 0,34 -0,30 0,42 0,07 -0,88 -0,22
C 1,00 0,16 -0,19 0,45 0,15 -0,79 -0,11
W 1,00 -0,28 0,02 -0,15 -0,38 -0,28
S 1,00 0,58 0,80 0,27 0,88
D45 1,00 0,92 -0,50 0,74
D0 1,00 -0,12 0,94
D-45 1,00 0,21
ЛD 1,00
Вторая пара тесно взаимосвязанных факторов - это температура воздуха и тип подстилающей поверхности ( гтз = 0,868). В данном случае
предпочтение вновь отдается температуре воздуха, а тип подстилающей поверхности подлежит исключению. После коррекции набора исследуемых факторов рассчитана матрица частных коэффициентов корреляции, представленная в табл. 4 (полужирным шрифтом выделены коэффициенты корреляции, имеющие статистическую значимость при уровне значимости р < 0,05). Частные коэффициенты корреляции показывают степень взаимосвязи каждого исследуемого фактора с исследуемыми величинами без учета влияния остальных факторов и позволяют сделать вывод об обоснованности их использования в дальнейшем моделировании.
198
Таблица 4
Матрица частных коэффициентов корреляции
D45 Do D-45 ЛD
^ -0,06 -0,34 -0,58 -0,26
T 0,95 0,99 0,99 -0,25
U 0,33 0,25 -0,15 -0,37
Po 0,05 0,09 0,06 -0,02
DD -0,06 -0,06 0,05 0,08
Ff 0,03 -0,09 -0,18 -0,11
V -0,06 -0,05 -0,05 0,03
N 0,71 0,63 -0,06 -0,70
C 0,36 0,31 0,02 -0,33
W 0,12 0,09 -0,05 -0,14
В результате анализа матрицы частных коэффициентов корреляции и соотнесения полученных значений со шкалой Чеддока (табл. 5) можно сделать следующие выводы: во-первых, влияние атмосферного давления, направления ветра и горизонтальной видимости на выходной сигнал ИК-датчика статистически незначимо, во-вторых, наибольшее влияние на выходной сигнал оказывают температура воздуха и балл общей облачности. Теснота связи выходного сигнала и температуры воздуха оцениваются как очень высокая прямая.
Таблица 5
Шкала Чеддока для оценки коэффициентов корреляции
Теснота взаимосвязи Значение коэффициента корреляции
Прямая связь Обратная связь
Слабая 0,1-0,3 (-0,3)-(-0,1)
Умеренная 0,3-0,5 (-0,5)-(-0,3)
Заметная 0,5-0,7 (-0,7)-(-0,5)
Высокая 0,7-0,9 (-0,9)-(-0,7)
Очень высокая 0,9-1 (-1)-(-0,9)
Взаимосвязь выходного сигнала с баллом общей облачности может быть охарактеризована как заметная прямая, однако в случае, когда в поле зрения датчика попадает только подстилающая поверхность (45), взаимосвязь не обладает статистической значимостью. Также наблюдается слабая корреляция выходного сигнала с относительной влажностью воздуха. Рассматривая различные варианты ориентации оптической оси датчика, стоит отметить следующее: в случае, когда в поле зрения датчика попадает атмосфера (Д5 иЦ,), выходной сигнал слабо коррелирует с типом облаков
и типом осадков, когда в поле зрения датчика попадает подстилающая поверхность (О0 и О_45), наблюдается умеренная обратная корреляция с временем суток и слабая обратная корреляция со скоростью ветра. Что касается величины диапазона изменения выходного сигнала ИК-датчика (АО), то здесь присутствует заметная обратная взаимосвязь с баллом общей облачности, умеренная обратная взаимосвязь с относительной влажностью и типом облаков, слабая отрицательная взаимосвязь с временем суток, температурой воздуха, скоростью ветра и типом осадков. Для удобства восприятия вышеизложенной информации исследуемые факторы сгруппированы по тесноте связи с выходным сигналом ИК-датчика в табл. 6.
Таблица 6
Распределение исследуемых факторов по степени влияния на выходной сигнал ИК-датчика
Теснота взаимосвязи d4S D-45 DD
Очень высокая T T T -
Высокая N - - -
Заметная - N Tm N
Умеренная U, C Tm, C - U, C
Слабая W U U, Ff Tm, T, Ff W
Таким образом, в результате исследования инфракрасной светимости атмосферы и подстилающей поверхности установлено, что наибольшее влияние на выходной сигнал ИК-датчика оказывает температура воздуха. Её влияние очень высокое, поэтому данный фактор следует принимать во внимание при попытках повышения эффективности работы ИК-датчиков. На втором и третьем местах по степени влияния на выходной сигнал находятся балл общей облачности и время суток. При этом следует отметить, что балл общей облачности является ключевым фактором, влияющим на диапазон изменения выходного сигнала. Слабая, но, тем не менее, статистически значимая взаимосвязь наблюдается с относительной влажностью воздуха, типом облаков, скоростью ветра и типом осадков. На основании вышесказанного при калибровке, а также в процессе работы ИК-датчиков можно порекомендовать их комплексирование с датчиком температуры и гигрометром. Помимо этого, полезным может оказаться учет указанных метеорологических данных, получаемых из внешнего источника или интернета.
Список литературы
1. Пальмен Э., Ньютон Ч. Циркуляционные системы атмосферы; пер. с англ. Л., 1973. 615 с.
2. Gwozdecki J.A. US Patent No. 6,181,989 (30 January 2001).
200
3. Пирометрическая вертикаль: пат. 100231 РФ. № 2010110360/28; заявл. 18.03.10; опубл. 10.12.10. Бюл. № 34. 6 с.
4. Рябцев М.В. Определение углов ориентации беспилотного летательного аппарата путем комплексирования показаний инфракрасных датчиков и датчиков угловой скорости // XIII Всероссийская научно-техническая конференция студентов, магистрантов, аспирантов и молодых ученых «Техника XXI века глазами молодых ученых и специалистов»: материалы докладов. Тула: Изд-во ТулГУ, 2014. С. 108-111.
5. Рябцев М.В. Анализ влияния метеорологических факторов на инфракрасную светимость атмосферы, Электронный научный журнал № 5(8)-2016, ЭЛ № ФС 77 - 59572 от 08.10.2014 г. С. 127-133.
6. Эконометрика: учебник для вузов / И.И.Елисеева [и др.]; под.ред. И.И. Елисеевой. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2008. 576 с.
Рябцев Максим Вадимович, асп., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Алалуев Роман Владимирович, канд. техн. наук, доц., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
INFLUENCE OF METEOROLOGICAL FACTORS ON ATMOSPHERE AND UNDERLYING
SURFACEINFRARED RADIA TION
M. V. Ryabtsev, R V. Alaluev
The article presents the results of a study aimed at determining the degree of meteorological factors influence on the atmosphere and the underlying surface infrared radia-tion.Based on the results of a multifactor correlation analysis, the main factors capable to improve the efficiency of the system for determining the angular orientation of an unmanned aerial system are identified.
Key words: infrared radiation, atmosphere, underlying surface, meteorological factors, correlation analysis, drone, angular orientation.
RyabtsevMaxim Vadimovich, postgraduate, [email protected], Russia, Tula, Tula State University,
Alaluev Roman Vladimirovich, candidate of technical sciences, docent, tgupu@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University
