基于2004年苏门答腊-安达曼海啸事件的GNSS-R延迟多普勒地图模拟

抽象的

提出了一种模拟海啸主导海面全球导航卫星系统反射(GNSS-R)延迟多普勒图(DDMs)的新方法。该方法采用了双基地散射Z-V模型、Cox和Munk海面均方坡度模型和海啸风摄动模型。通过将基于Cox和Munk模型的散射系数与Jason-1测量值进行比较，检验了Cox和Munk模型在海啸情景下的可行性。这两个结果具有很好的一致性，相关系数为0.93。在确认Cox和Munk模型在海啸主导海域的适用性后，本研究提供了海啸前和期间一个固定感兴趣区域的散射系数分布和相应的DDMs的模拟。在最后的分析中，将没有海啸的模拟结果与有海啸的模拟结果相减去，可以清楚地观察到海啸引起的散射系数和DDMs的变化。因此，海啸通道很容易被解释。

1.介绍

海啸是一项特殊的海洋活动，在深海和极高波浪高度近岸的高繁殖速度方面表现出其特征。人们普遍认识到海啸是最严重的自然灾害之一。例如，2004年发生的苏门答腊andaman海啸声称许多生命并对几个国家造成了巨大的损害[1］．因此，海啸的探测就显得尤为重要。

传统的浮标测量是一种昂贵且低效的方法来检测海啸因其高折价和低覆盖率而检测海啸[1］．卫星高度计可以提供关于海啸高度（SSH）和雷达背散系数的关于海啸的一些直接信息。例如，Jason-1卫星高度计遇到了2004年Sumatra-Andaman海啸，用于循环129的路径109，从而提供关于海啸测量的有价值的数据[2］．但是，自1992年推出Topex / Poseidon卫星高度计以来，只有超过150个文档的海啸事件，只能衡量了由于海啸事件的少数明确的SSH变化。3.］．这主要是因为卫星高度计的有限覆盖率[2］．最近，GNSS-R由于其在时间和空间覆盖范围内的优势和天气效应的免疫力而成为一种有效和准确的海洋遥感技术[4.］．GNSS-R应用的那些好处可以为海啸遥感提供有希望的解决方案。此外，大量的研究人员已经调查了深海海啸中海啸的表现，从而为基于GNSS-R的深海海啸检测奠定了理论基础。1996年，沃克首先报告海表面粗糙度的海啸诱导的变化[5.]基于沿海啸前沿的变暗条纹的观察，给出了“海啸阴影”名称。后来，戈登[6.]解释说，海啸引起的海面粗糙度变化是由于海啸引起的海面风速扰动所致。基于这些结果，在[2］．

此外，最近的研究在GNSS-R DDM的海面风遥感上取得了重大发展（例如，[7.-9.])。这些作品也为TSunami主导的海面中的DDM模拟有助于基于海啸扰动的海面风速。有几个报告（例如，[1那10那11]）关于GNSS-R的基于GNSS-R的TSunami检测的文献。然而，没有出版来自GNSS-R DDM的海啸检测到作者的知识。本文提出了一种模拟海啸主导海表面DDM的方法。该方法基于Zavorotny和Voronovich（Z-V）双氨谱散射模型[12]，Cox和Munk海表面均方斜坡模型[13[海啸诱导风速扰动模型[2］．其次是介绍这种方法，Cox和Munk模型的可行性[13[通过将模拟散射系数与Jason-1测量进行比较，检查在海啸场景下。在验证其适用性之后，通过在海面和海啸诱导的海面变化中输入背景风速，可以实现海啸DDM仿真。在这项工作中，提出了在感兴趣区域的海啸之前和期间的仿真结果。通过分析，可以基于观察散射系数和DDMS的海啸诱导的变化来解释Tsunami对该区域的通过。这项工作可以在未来对基于GNSS-R DDM的海啸检测提供一些新的支持。

本文的其余部分组织如下。本节描述了海啸主导海面DDM模拟的步骤2．在海啸场景下验证COX和MUNK模型，然后在仿真结果下呈现3.．结论在一节中提出4.．

2.模型实现和仿真过程

Cox和Munk模型[13] z-V型号[12]已经成功地应用于基于GNSS-R DDM的海面风传感（例如，[7.那14])。Z-V模型描述了GPS信号的散射功率与时延、多普勒频移、发射机仰角、接收机高度以及地面散射系数()．Cox和Munk模型证实了海平面以上10米高度的风速之间的经验关系()和海面均方坡度(MSS)。因此，海面散射系数由MSS确定[7.］．总之，知识可以通过组合COX和MUNK模型和Z-V型模型来模拟相应的DDM。考虑到这一点，如果分发，可以完成相关的DDM仿真在海啸上，可以使用海啸。

Z-V型号[12]可以描述如下： 在哪里是接收信号和本地代码副本之间的时间延迟，， 什么时候;;否则是一个代码芯片的长度。考虑那是连贯的一体化时间，是来自镜面点（SP）的表面点的位移矢量，是天线辐射模式，和是海面上一点到GNSS-R发射器和接收器的距离，代表有效的散射表面积（闪闪发光区）和为表面散射系数。

除了，其余的条款（1）通常已知特定的GNSS系统及其几何形状。因此，我们主要考虑散射系数，可写为[7.] 在哪里是菲涅耳反射系数，其取决于局部仰角，极化和海水的复杂介电常数[7.];散射矢量可以用发射器，接收器和相应的表面点的位置获得;是海面坡，以下表示为．海洋表面重力波的斜率概率密度函数(PDF)是被认为服从高斯分布与风相关的上风向方差和横向方差[15］．值得一提的是，海啸波是重力波。表示为[7.] 在哪里是上下风向之间的角度和-轴。随后，Cox和Munk的清洁海面均方斜坡模型[13引入了将风速和风向链接到挤压和交叉风方向，如 在哪里

以下类似的步骤如[7.那14[可以随意模拟DDMS的知识，基于COX和MUNK模型[13] z-V型号[12]对于自由海啸的海面。

对于海啸主导的海面，可以从海啸引起的风速扰动模型中得出有效风速[2[也就是说，所谓的戈登模型。该模型是根据“海啸影子”的观察数据从1994年10月4日的“海啸影子”，北海道海啸[5.］．本模型的理论推导及其基于模拟的验证介绍在[2］．此外，该模型已成功应用于在海啸区上模拟雷达反向散射强度（例如，[2那3.])。基于哥文岛模型估计的海啸引起的雷达反向散射强度的变化与Jason-1测量相一致[2］．因此，戈纳模型在这里采用，以在海啸期间确定有效风速。该模型表明，海啸事件期间的有效风速取决于海啸参数，与背景风速不同的因素[2]， 和 在哪里那那是背景对数边界层的高度，由于海啸，海面高度变化，是海啸阶段速度，在哪里是引起的加速度，是大海，和 在哪里表示粗糙度长度和是海啸期间。

通过采用这些模型，可以用不同的海啸参数和背景风速模拟海啸DDMS。

3.仿真结果

在本节中，首先测试Cox和Munk模型在海啸情景下的可行性。然后，设置海啸DDM模拟的相关参数。然后给出了海啸DDM模拟结果。

3.1。海啸场景下的COX和MUNK模型的可行性

Jason-1卫星高度仪于2004年12月26日上午遇到海啸[2如图所示1)．它记录了雷达反向散射系数和海面风速，从而提供了研究风速和在海啸活动期间。在发挥海啸DDM仿真之前，应检查COX和MUNK模型在海啸事件下的可行性。通过使用COX和MUNK模型，对海啸主导海面的模拟在相应的区域上。基于此，jason-1之间测量的比较和模拟可以制作。

数字2（a）说明了Jason-1在(6.00°S, 83.60°E)至(4.99°N, 87.54°E)范围内，在海啸引导波锋存在时所测得的海面风速(实线)。对于模拟，我们做如下假设:（1）GNSS-R发射器，接收器和SP设置在也垂直于海面的相同线上。（2）SP遵循Jason-1地面轨道。（3）jason-1测量沿海啸波前均匀。

第一个假设是模拟jason-1反向散射方案的假设。第二个假设GNSS-R系统和Jason-1同时监控该区域。最后一个旨在在闪闪发光区上形成二维风速分布。

GNSS-R闪闪发光区的大小约为200公里达200公里。通过输入使用jason-1内插的风速在海面上，因此可以模拟散射系数。在这里，只有在jason-1遵循的jason-1轨道上，并与jason-1测量进行比较。数字2（b）显示了由jason-1和jason-1测量由Cox和Munk模型模拟。测量之间的良好一致性和模拟可以观察到0.93的相关系数。在图中2（b），与Jason-1的测量相比，GNSS-R的模拟散射系数似乎略微高估。这主要是由于GNSS-R（1.5GHz，即L频带）和Jason-1（5.4GHz，即C波段）的操作频率的差异。散射系数的平均差异为约1.33dB，这与[16]，在哪里的差异发现L-和C波段测量值约为2 dB。因此，确认了COX和MUNK模型对海啸DDM模拟的可行性。

3.2。仿真方案参数

基于上述分析，可以得出结论可以通过COX和MUNK模型模拟海啸优势海面[13］．因此，可以通过Z-V型模拟海啸DDMS [12]，Cox和Munk模型[13[海啸诱导风速扰动模型[2)与可靠性。

这里，为了促进模拟，采用典型的经验值与[2];那是，分钟，和米m。如果SSH改变由于海啸和背景风速是已知的，因此可以通过实施海啸引起的风速扰动模型来确定海啸表面上的有效风速[2］．

通过在海啸事件期间通过循环109测量的SSH通过在周期108和110上的完全相同的地面轨道上观察到的平均SSH，并且差异被视为海啸引起的SSH变化(如图2（c）)．这个过程符合[17］．此外，它已在[17“海啸引起的SSH变革从（5.00°S，83.96°E）到（1.00°N，86.12°E）的范围内可以通过波长为580 km的正弦波和60厘米的幅度均匀，如虚线所示在图中2（c）．或者，将正弦模型视为另一种形式的输入供参考。此外,假设沿着海啸前导波前的轮廓均匀地分布，这与震中的中心有同心圆（3.4°N，94.2°E）。

这在该地区通过Quikscat在其轨道28744上测量的区域被认为是背景风速。在地震出现之前，数据约为45分钟，这意味着这种测量完全没有海啸的影响。因此，使用Quikscat测量作为背景是合理的．有效使用jason-1地面轨道上仅使用quikscat测量来计算，并在图中示出2（a）．建模和测量风速之间的差异可以在图中看到2（a）．这是因为模型风速显着依赖于背景风速（即海啸外观之前）。在海啸之前，在海啸之前，唯一可用的区域风速数据由Quikscat测量。但是，在发生地震发生前45分钟收集数据。此外，在地震出现后，Jason-1在115分钟内飞过相同的区域。因此，在测量的风速和建模的风速之间存在160分钟的时间间隔。如我们所知，两个小时后风速可能会显着变化。这可以解释模型和测量的风速之间的差异。

上面提到的参数在表中制表1．就GNSS-R仿真方案而言，参数保持与[18]，也在表格中显示1．

为了表现出在这项工作中的GNSS-R海面遥感上的Tsunami对Tsunami的独特影响，假设在固定区域上连续检测。为实现这一点，发送器和接收器都被设置为随着时间的推移。在这种方式，也将消除由GNSS-R系统的几何变化引起的变化，这也可以更直接地观察海啸效应。我们兴趣的区域设定（6.0081°S，83.6019°E），大小为200公里到200公里。第一个仿真结果进行了02:55:22 UT。此时的研究区域是无海啸的。因此，第一个仿真结果被认为是以下结果的初始基准。同时，SSH变化了图2（c）被视为初始分配。初始模拟仅取决于背景在Quikscat测量的该区域上。然而，在几分钟之内，该地区经历了海啸通道。海啸诱导的风速扰动模型必须与进入该地区的海啸一起使用。有效将基于该模型计算背景的知识计算和．

我们假设M，Tsunami传播速度可以近200m / s近似。同时，初始分布在空间中是已知的。出于这个原因，在每个时刻的该区域可以根据距离和海啸传播速度轻松推导。然后，有效在不同的时间也可以确定。

3.3。结果

基于正弦波模型的海啸引起的SSH变化的空间分布如图所示3.．

数字4.显示模拟通过采用拟合的正弦波模型作为输入．图中初始检测之间的时间间隙4（a）和那些来自数字的人4（b）到4 (f)均为9.17分钟，22.92分钟，36.67分钟，50.42分钟和64.17分钟。数字5.示出了与图中的散射系数图相对应的模拟DDM4.．为了表现出海啸引起的变化和DDMS，通过含有海啸的初始结果减去带海啸的模拟结果;也就是说，两个数字中的子图（b） - （f）4.和5.通过相应的子图（a）减去。结果散射系数和DDM差异显示在图中6.和7.， 分别。虽然每个子图中的整体形状4.或图5.是相似的，但仍然可以观察到变化。从图6.， 这发现由海啸引起的变化是关于D b。该结果与[2］．

直观，增加会导致减少根据（6.)．另一方面，减少了将有助于增加．总的来说，变化与变化巧合．因此，海啸的通过可以从图中识别6.：（a）首先出现前锋;（b）然后是冠冕;（c）徽章与槽之间的过渡区域后面;（d）之后，出现了;（e）最后，海啸波在该区域中伸出，只有尾部的一小部分。变化与海啸引起的SSH变化大致成比例。可以在图中观察到DDMS的海啸诱导的变化7.．

基于Jason-1测量的海啸引起的SSH变化的空间分布如图所示8.．由于海啸引起的变化在模拟散射系数地图和DDMS中并不那么明显，因此在图中仅显示出与海啸的结果之间的差异9.-10．由于测量的非理想正弦分布，这些模拟结果略有不同于基于拟合正弦波输入的仿真结果．然而，密切观察图9.，变体也与测量的分布一致．

4。结论

在这项工作中，提出了一个过程来模拟海啸优势海面的DDM。该方法采用Z-V型，Cox和MUNK模型，COX和MUNK模型和海啸诱导的风速扰动模型。确认了海啸场景下的COX和MUNK模型的可行性（模拟和测量之间的相关系数为0.93观察到）。在验证COX和MUNK模型为海啸主导的海上的适用性之后，和DDMS用两个不同的海啸引起的SSH变化输入模拟，即杰森-1测量和拟合正弦波模型。这发现由海啸引起的变化是关于dB，与[2］．最后，通过研究海啸引起的变化，海啸的经过就能被识别出来。在未来，海啸参数可以从海啸主导海面的模拟DDMs中提取。此外，还需要利用收集的GNSS-R数据和海啸事件中相应的背景和有效风速数据进一步验证所提出的方法。然而，由于现有数据有限，目前无法进行这项研究。随着发射新的星载GNSS- r任务，例如TechDemoSat-1和Cyclone GNSS (CYGNSS)，这可能成为可能[19］．

利益冲突

提交人声明没有关于本文的出版物的利益冲突。

致谢

这项工作得到了加拿大发现授予（NSERC 402313-2012）的自然科学和工程研究委员会到魏敏博士。作者要感谢C. Arbor对她的编辑帮助。

参考

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