蒸發波導模型概述

ESR Jinadasa，田 斌，郭 鵬

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蒸發波導模型概述

ESR Jinadasa，田 斌，郭 鵬

（海軍工程大學，武漢 430033）

蒸發波導是在海上低空環境中發生概率最高的一種大氣波導，可有效利用蒸發波導傳播條件使雷達實現遠距離目標探測。本文分析了海上大氣波導的形成條件，闡述了蒸發波導模型提出的重要意義。綜述了幾種典型的蒸發波導模型研究應用狀況。最后，展望了未來的研究工作方向。

蒸發波導 模型 應用狀況

0 引言

大氣波導是一種可以使電磁波產生超折射的環境現象，它可以使部分電磁波陷獲在波導層內，形成超視距傳播，從而增加無線電系統的作用距離，實現超視距探測。蒸發波導是海上發生概率最高的一種大氣波導，其成因主要是海水蒸發使得空氣中的相對濕度隨著高度的增加劇烈下降，從而導致大氣折射率垂直分布滿足一定的形式所致。該波導具有穩定性較好、持續時間較長，在水平方向上的延伸距離遠等特點，垂直高度一般在40 m以內。由于大多數艦載微波雷達的天線架設高度較低，正好位于蒸發波導的有效高度范圍內，因此可有效利用蒸發波導傳播條件進行遠距離目標探測。在海洋上，蒸發波導對雷達等電子裝備的影響顯著，能準確評估大氣環境對敵我雙方電子系統的影響，對作戰實施人員進行戰略部署以及掌握戰場制電磁權顯得極為重要，鑒于此，各軍事強國均在該領域進行了較為深入的研究。低空大氣波導對電波傳播和探測通信系統等具有重要影響，研究大氣波導環境具有重要的現實意義。

1 大氣折射基本類型

無線電波在真空中傳播的速度約為3×108m/s，傳播軌跡為直線，不過在實際媒質中，這兩種特性將發生一定的變化，電磁波的速度會減小，當電磁波以一定的角度從傳播速度較慢的介質到達傳播速度較快的介質交界面時，傳播方向將不再保持原來的方向，而是偏向慢速介質一方。

式中，為氣壓（hPa），為氣溫（K），為水汽壓（hPa）。

將式(1)兩邊對高度求導得到折射率垂直梯度定義式（式（2）），并按照折射率垂直梯度將大氣折射劃分為不同類型（表1所示）。

表1 大氣折射基本類型及其存在條件

表2 大氣折射基本類型及其存在條件

引入修正折射率之后，判別陷獲折射產生的條件更加直觀，即當修正折射率垂直梯度小于零時，大氣折射類型為陷獲折射。

2 海上大氣波導分類及其形成條件

當大氣出現陷獲折射時，出現了電磁波繞地球表面的超視距傳播現象[1]。此時電磁波的能量被限制在海面與一定高度的空氣層之間傳播，類似電磁波在波導中傳播，因此稱這種現象為電磁波的大氣波導現象。

對于海洋大氣環境來說，有兩種自然現象使修正折射率出現負梯度，也就是使電磁波出現超視距傳播：一是海水蒸發時出現的電磁波的超視距傳播現象，這種由海水蒸發引起的大氣波導稱作蒸發波導。二是在海面上空，隨著高度上升，溫度突然升高（逆溫）、濕度突然下降，形成的空氣層時，出現的超視距傳播現象，這種大氣波導現象稱作表面波導。還有一種懸浮在空中的大氣波導稱作懸空波導，產生機理與表面波導類似，該類型波導通常出現在3 km（有時甚至達到6 km）的高度以下。

在海洋大氣傳播的電磁波能否形成大氣波導傳播，需要滿足一定的條件。文獻[2]中給出了電磁波形成大氣波導傳播的兩個必要條件：一是電磁波波長必須小于最大陷獲波長（或稱截止波長）；二是電磁波的發射仰角必須小于某一臨界仰角（或稱穿透角）。

3 蒸發波導模型綜述

3.1 蒸發波導模型的提出

在實際應用中測量大氣修正折射率的方法如下：利用專用測量設備如微波折射率儀直接進行折射率、修正折射率的獲取；利用探空球搭載傳感器進行測量；利用空基、地基GPS觀測資料反演大氣修正折射率剖面；利用氣象學研究的天氣預測模式進行修正折射率預報；利用對多地區長期、大量實測數據進行統計得到的折射率經驗模型等方法。以上獲取大氣折射率或修正折射率的方法雖各有優點，但要得到海洋大氣近地層中蒸發波導修正折射率廓線，仍顯不足，并且以上方法在易用性和保密性等方面都存在一定缺陷。

為了解決傳統測量方法易用性、保密性等方面的不足，部分學者在相似理論的基礎上提出了蒸發波導模型的概念，只需測量兩個高度上的環境參數，即海水表面溫度和某個高度處的氣溫、相對濕度和風速等參數，就可以利用這些模型計算出海上幾十米高度以內的修正折射率廓線。蒸發波導高度一般低于40 m，因此用這種方法可以解決海上發生概率最高的蒸發波導修正折射率剖面曲線的測量問題。

目前，全球范圍內已知的蒸發波導模型主要有：Jeske模型、Paulus—Jeske模型（簡稱PJ模型）、偽折射率模型、MGB模型、基于LKB通量算法的模型（包括NPS模型、NRL模型、NWA模型、A模型）、RSHMU模型。上述這些蒸發波導模型都是基于大氣近地層相似定理，利用海表溫度以及海上某一高度處的氣象數據作為輸入來得到蒸發波導高度等波導特征量。但上述波導模型在蒸發波導高度的判定準則等方面存在一定的差別，因此得出的蒸發波導高度等特征量結果不盡相同。

3.2 Jeske模型及PJ模型

上世紀六七十年代，德國漢堡大學氣象學院Jeske提出了一種蒸發波導模型，被稱為Jeske模型，該模型是早期較為成功并被廣泛使用的蒸發波導預報模型，之后Jeske模型經多名學者的應用檢驗，尤其是R.A.Paulus通過對歷史資料和較精確的浮標資料的分析，對Jeske模型進行了修正，形成Paulus—Jeske模型，簡稱PJ模型[3]，現已被美國海軍評估電磁波傳播的多種業務軟件系統所采用，包括較早的EREPS以及最新的AREPS。PJ模型是在Jeske模型的基礎上對結果進行一定的修正。

Jeske模型是利用計算出的總體理查森數結果，得出近地層大氣的穩定性狀況，然后根據不同的穩定性結果，使用與之對應的基于莫寧—奧布霍夫相似定理的函數得出蒸發波導高度結果。

3.3 MGB模型

1992年，Musson-Genon、Gauthier和Bruth聯合發表了題為《A simple method to determine evaporation duct height in the sea surface boundary layer》的文章，介紹了一種基于近地層莫寧—奧布霍夫相似理論，利用歐洲中尺度天氣預報中心（ECMWF）模式所使用的近地層參數化方案中的有關方法，預報蒸發波導高度的模型，被稱之為MGB模型。

該模型利用位溫、比濕的特征尺度參數、莫寧—奧布霍夫長度以及位溫對應的無量綱化梯度函數來求蒸發波導高度結果，MGB模型采用兩種不同的方法來求解上述物理量，一種為解析法，另一種為迭代法。

解析法和迭代法的結果并不完全一致，Luc Musson-Genon[4]等人計算得出，在不穩定層結情況下，兩種方法結果偏差不大，但在穩定層結情況下，解析法得到的波導高度結果與迭代法相比，隨氣海溫差增大增加更快。倘若在迭代法中采用Wieringa給出的無量綱化梯度函數，則解析法和迭代法的偏差會變小。所以，Luc Musson-Genon等人推薦使用解析方法確定蒸發波導高度，如果使用迭代方法，應選擇Wieringa的無量綱化梯度函數。為了方便起見，將利用解析法求解波導高度的模型稱為MGB0模型，利用迭代法求解的稱為MGB1模型，利用Wieringa的無量綱化梯度函數的迭代法求解的稱為MGB2模型。

由于三種MGB模型均屬于第一類蒸發波導模型，因此要想獲得模型計算的波導強度，首先需要求出波導模型的修正折射率廓線。目前國內外公開文獻中均未給出MGB模型的修正折射率廓線公式，這給求解該模型強度帶來了難題。

3.4 RSHMU模型

RSHMU模型是由俄羅斯國立氣象水文大學（原圣彼得堡氣象水文學院）的A.S.Gavrilov提出的一種波導預測模型，RSHMU即為該大學校名英文的首字母縮寫。該模型自上世紀八十年代提出以來，主要在原蘇聯加盟共和國中使用。近期公開發表的文章中，來自烏克蘭國立科技大學無線電物理與電子學院的V.K.Ivanov[5]，V.N.Shalyapin和Yu.V.Levadnyi利用在大西洋和印度洋部分海域的試驗數據，將RSHMU模型與其它蒸發波導模型進行了比較，使電磁波波導傳播的其他學者逐漸了解了這一模型的特性。該模型首先得到的修正折射率廓線，然后再獲取波導高度、強度結果，該蒸發波導模型具體實現方法與基于通量算法的蒸發波導模型相比，區別主要在于風速、位溫的無量綱化梯度函數和穩定度修正函數不同。

4 展望

本文對不同的蒸發波導模型進行了綜述，但是目前對不同蒸發波導模型在不同海域的適應性問題研究還比較缺乏，因此需要針對具體的蒸發波導模型在不同海域條件下所取得的結果進行對比分析。

[1] Mathew Koll Roxy, Kapoor Ritika, Pascal Terray, Sébastien Masson. The Curious Case of Indian Ocean Warming[J]. Jurnal of Climate, 2014, 27: 8501-8509.

[2] Saji, N. H., B. N. Goswami, P. N. Vinayachandran, and T. Yamagata. A dipole mode in the tropical Indian Ocean[J]. Nature, 1999, 401: 360-363.

[3] Woods, G. S., A. Ruxton, C. Huddlestone-Holmes, etal. High-capacity, long-range, over ocean microwavelink using the evaporation duct[J]. IEEE J. Oceanic Eng., 2009, 34, 323–330.

[4] Anderson, K. D.. 1995: Radar detection of low-altitude targets in a maritime environment[J]. IEEE Trans. Antennas Propag., 1995, 43: 609–613.

[5] Dee, D., and Coauthors. The ERA-interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system. Quart[J]. J. Roy. Meteor. Soc., 2011, 137, 553–597.

Overview of Evaporation Duct Models

ESR Jinadasa, Tian Bin, Guo Peng

( Naval University of Engineering, Wuhan430033, China)

O436

A

1003-4862（2018）10-0013-03

2018-05-11

ESR Jinadasa（1979-），男，碩士研究生。研究方向：信息處理與系統。E-mail: 2908320020@qq.com