Исследование Земли из Космоса, 2020, № 6, стр. 47-58

ВВЕДЕНИЕ

Физические механизмы, ответственные за взаимодействия океана и атмосферы, зависят от различных факторов, в том числе таких, как скорость приповерхностного ветра, длина и продолжительность разгона поверхностных волн и др. (Давидан и др., 1985; Филлипс, 1980). Они влияют на пространственно-временную структуру поверхностного волнения и энергию волновых компонент (Полников, 2018; Трубкин, 2007). Поэтому важно производить их исследование, а также анализировать их изменения под воздействием различных причин. Для этого перспективно использование аэрокосмических методов и технологий, обеспечивающих регистрацию широкого спектра значимых параметров водной среды на обширных акваториях и в широком диапазоне пространственных масштабов (Бондур, 2004). Применение этих методов и технологий позволяет изучать различные процессы и явления на взволнованной морской поверхности и приповерхностном слое, в том числе такие, как антропогенные и естественные воздействия на водную среду (Бондур и др., 2006, 2007, 2012; Бондур, Гребенюк, 2001; Бондур, Зубков, 2005), проявления внутренних волн (Бондур и др., 2008, 2009, 2013), пенная активность (Бондур, Шарков, 1982), нефтегазопроявления (Бондур, 2010) и др.

К наиболее важным параметрам, характеризующим такие процессы и явления, относятся спектры поверхностного волнения (Давидан и др., 1985), которые могут регистрироваться дистанционными методами (Бондур, 2004). Для адекватной оценки спектров волнения в процессе аэрокосмического мониторинга морских акваторий, используются восстанавливающие операторы, представляющие собой функции, позволяющие получать спектры волнения из спектров полей яркости, регистрируемых по оптическим изображениям, получаемым с борта воздушных (Бондур, Мурынин, 1991) и космических носителей (Бондур, Мурынин, 2015; Бондур и др., 2016а, б; Yurovskaya et al., 2013). Эти операторы строятся с использованием методов численного моделирования на основе учета различных условий формирования аэрокосмических изображений и характеристик аппаратуры дистанционного зондирования (Бондур, 2004; 2000а, б; Бондур, Мурынин, 1991, 2015).

Регистрация спектров волнения на обширных морских акваториях в области высоких пространственных частот может производиться с использованием спутниковых изображений высокого пространственного разрешения (Бондур, Мурынин, 2015; Бондур и др., 2020). Для обработки больших объемов данных, формируемых при космическом мониторинге таких акваторий, разработаны высокопроизводительные методы и алгоритмы восстановления спектров поверхностного волнения по оптическим изображениям высокого пространственного разрешения с применением нелинейных восстанавливающих операторов, действующих в параллельных вычислительных потоках (Бондур, Мурынин, 2015; Воробьев и др., 2020). Высокая вычислительная производительность достигается за счет распараллеливания вычислений с использованием всех доступных вычислительных ядер центрального и графического процессоров, что позволяет проводить обработку и первичный анализ результатов обработки данных по обширным океанским акваториям практически в реальном времени (Бондур, 2014; Воробьев и др., 2020).

В настоящей работе исследуются возможности метода восстановления спектров морского волнения по спутниковым изображениям высокого пространственного разрешения для космического мониторинга обширных акваторий в сложных условиях волнообразования при наличии смешанного волнения, включающего как ветровые волны, формируемые при длительном разгоне, так и волны зыби.

ОСОБЕННОСТИ МЕТОДА ВОССТАНОВЛЕНИЯ СПЕКТРОВ МОРСКОГО ВОЛНЕНИЯ ДЛЯ ШИРОКОГО НАБОРА УСЛОВИЙ ВОЛНООБРАЗОВАНИЯ

При построении операторов, восстанавливающих спектры морского волнения по аэрокосмическим изображениям, учитывались физические механизмы, определяющие нелинейные искажения полей оптических сигналов, регистрируемых при их формировании (Бондур, 2004, 2000а, б; Бондур, Мурынин, 1991, 2015). Для аналитической аппроксимаций восстанавливающего оператора ${\mathbf{R}}({\mathbf{k}},{\mathbf{a}})$ в полярных координатах $(k,\varphi )$ использовалась функция (Бондур, Мурынин, 2015; Бондур и др., 2016а; Мурынин, 1990, 1991)

k – волновой вектор;

$k = \left| {\mathbf{k}} \right|$ – модуль волнового вектора ${\mathbf{k}}$;

a₁, a₂, a₃, ${{а}_{{\text{4}}}},{{а}_{5}}$ компоненты вектора ${\mathbf{a}}$;

${{а}_{{\text{4}}}},{{а}_{5}}$ – компоненты, описывающие восстанавливающий фильтр в области низких пространственных частот (Бондур и др., 2016а);

a₁, a₂, a₃ – компоненты, характеризующие область степенного спадания спектральной плотности морского волнения и позволяющие учитывать искажения показателей степенных аппроксимаций спектров уклонов морского волнения для различных направлений распространения волн (Бондур, Мурынин, 2015), при этом:

${{а}_{1}}$ – компенсирует нелинейные искажения показателя степенной аппроксимации спектра волнения для направления ${{{\varphi }}_{{\text{C}}}}$, которое соответствует горизонтальной проекции градиента интенсивности света, падающего на морскую поверхность;

${{а}_{2}}$ – вносит поправку в значение параметра ${{а}_{1}}$ для направлений волн, отличающихся от ${{{\varphi }}_{{\text{C}}}}$, то есть определяет угловую зависимость показателя степенной функции спектра волнения;

${{а}_{3}}$ – определяет угловую зависимость спектральной энергии.

Представление вида (1) позволяет изучать изменчивость показателей степенных аппроксимаций спектров уклонов морской поверхности для различных направлений распространения волн.

Для типичных условий спутниковой съемки высокого разрешения при различных положениях Солнца значения параметров a₁a₂a₃ были получены методом численного моделирования физических процессов формирования оптических изображений морской поверхности (Бондур, Мурынин, 2015; Бондур и др., 2016а, б) с учетом подходов, разработанных в (Бондур, 2000а, б).

Формула (1) с учетом области низких пространственных частот получена методом численной оптимизации (Бондур и др., 2016а). Адекватность представления восстанавливающего оператора в виде (1) экспериментально апробирована с применением контактных данных, полученных с помощью решетки струнных волнографов, а также путем стереофотосъемки со стационарной океанографической платформы (Бондур и др., 2016б).

Проведенные исследования в океанской акватории позволили развить метод восстановления спектров морского волнения по спектрам оптических изображений высокого пространственного разрешения, получаемых с борта различных космических аппаратов для широкого набора условий волнообразования (Бондур и др., 2020). Развитый метод основан на использовании восстанавливающих операторов, формируемых в виде пространственно-частотных фильтров (1), параметры которых адаптировались применительно к конкретным условиям. Валидация метода проводилась путем сопоставления спектров морского волнения в диапазоне частот 0.29–0.59 Гц (длины длин волн 4.5–20 м), восстановленных по космическим изображениях высокого пространственного разрешения, полученным с борта спутников QuickBird и Ресурс-П, а также спектров волнения, зарегистрированных с помощью дрейфующих и заякоренных волновых буев в процессе проведения комплексных экспериментов в акваториях Тихого океана, проведенных в районе Гавайских островов в 2002–2005 гг. (Bondur, 2005, 2011; Keeler et al., 2005) и в 2019 гг. (Бондур и др., 2020).

На основании сопоставления космических данных с результатами измерений, выполненных с использований волновых буев, в работе (Бондур и др., 2020) была получена поправка к параметру восстанавливающего пространственно-частотного фильтра в диапазоне степенного спадания частотного спектра волнения. Значение этого параметра с учетом полученной поправки составило a₁ = –0.05 для сложных условий волнообразования, включающих длительный разгон, наличие системы волн, содержащей как ветровые волны, так и различные волны зыби.

В настоящей работе восстанавливающий оператор, адаптированный к сложным условиям волнообразования, использовался для изучения показателей степенной аппроксимации спектров пространственно-неоднородного волнения, восстановленных по космическим изображениям высокого пространственного разрешения, в зависимости от длины ветрового разгона на обширных акваториях.

МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ

Для адаптации разработанных методов применительно к условиям космического мониторинга обширных акваторий при наличии смешанного волнения в условиях длительного ветрового разгона проводились комплексные эксперименты в акватории Тихого океана вблизи острова Оаху, Гавайи, США (Bondur, 2005; 2011; Keeler et al., 2005). В ходе проведения экспериментов были получены космические изображения высокого пространственного разрешения (0.6–1.0 м) с борта спутников QuickBird (14 сентября 2004 г.) и Ресурс-П (8 июня и 28 июля 2019 г.).

В 2004 г. съемка исследуемого района проводилась с помощью спутника QuickBird на нисходящем витке. При проведении съемки с борта космического аппарата QuickBird ось визирования съемочной системы была отклонена на угол ~14°–15° перпендикулярно направлению полета в сторону востока (Bondur, 2005; Keeler et al., 2005). Аппаратура спутника имеет пространственное разрешение ~0.6 м и полосу захвата ~16.5 км.

В 2019 году была проведена съемка акватории бухты Мамала с российского космического аппарата Ресурс-П. Аппаратура этого спутника позволила получить панхроматические изображение акватории на удалении до 36 км от берега, в полосе захвата ~17.3 км с пространственным разрешением менее 1 м.

Синхронно с космическими съемками, проводимыми 14 сентября 2004 г. в акватории бухты Мамала, проводились подспутниковые измерения метеорологических и гидрофизических параметров морской среды, в том числе скоростей ветра, частотных и частотно-направленных спектров поверхностного волнения с помощью различной аппаратуры (Bondur, Tsidilina, 2005; Keeler et al., 2004). Подспутниковые исследования в 2004 г. выполнялись с борта 8 малых судов, с береговых станций и морских метеорологических платформ NOAA (Бондур и др., 2007; Bondur, 2011; Bondur, Tsidilina, 2005).

Для измерения возвышений морской поверхности использовались два волномерных буя Directional Waveriders MK II фирмы Datawell, а для измерения высот и направления волн, а также вертикального движения использовался акселерометр (Keeler et al., 2004).

Перед началом измерений буи опускались в воду с борта судна и дрейфовали до момента подъема на борт. При проведении измерений регистрировались составляющие ускорений буев по координатам x, y, z в течение определенного промежутка времени (обычно 30 мин). При помощи бортового процессора производилась специальная обработка, и данные по радиоканалу передавались на наземную станцию. Координаты местоположения буев определялись с помощью GPS (Бондур и др., 2007; Bondur, Tsidilina, 2005).

Двумерные частотно-направленные спектры поверхностного волнения и одномерные частотные, полученные при проведении комплексных экспериментов с помощью волновых буев, анализировались в диапазоне углов 0° ≤ θ ≤ 360° в интервале частот 0.157 ≤ ω ≤ 3.644 с^–1. Результаты анализа сопоставления спектров волнения, полученных дистанционными и контактными методами, приведены в работе (Бондур и др., 2020). Для сопоставления с частотными спектрами волнения, измеренными по данным буйковых измерений, двумерные пространственные спектры возвышений морской поверхности, полученные с помощью восстанавливающего оператора R, пересчитывались в частотные спектры с использованием дисперсионного соотношения гравитационных волн по методике, описанной в (Бондур и др., 2016б). На основе такого сопоставления в работе (Бондур и др., 2020) была получена поправка для параметра a₁ в формуле (1) в диапазоне степенного спадания частотного спектра. Таким образом, на основе подспутниковых буйковых измерений была проведена валидация восстанавливающего оператора для условий волнообразования в акваториях, где наблюдается смешанное волнение, включающее как ветровые волны при большом разгоне волнения, так и волны зыби. Подобные условия волнообразования соответствовали экспериментам, результаты которых описаны в настоящей работе.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ АНАЛИЗ

Волновая ситуация 14 сентября 2004 г. характеризовалась следующим образом. В исследуемой акватории постоянно действовала система волн зыби с λ_max1 ≈ 318 м и система ветровых волн с λ_max2 ≈ 35 м. В волновом поле наблюдаются также короткие волны зыби с длинами λ_max3 ≈ 80 м (Бондур и др., 2007; Bondur, Tsidilina, 2005).

Обобщенный анализ ветрового режима, влияющего на волнообразование во время комплексного эксперимента, проводился как по данным оптической съемки с космического аппарата QuickBird, так и по данным исследований с кораблей, наземных станций, а также по данным спутника QuikSCAT (Bondur, 2011).

На рис. 1 представлена схема ветрового режима в исследуемой акватории. На этом рисунке показаны расположение трассы съемки относительно Гавайского архипелага, а также данные по ветровому режиму, полученные на наземных станциях в г. Гонолулу в день проведения эксперимента.

Рис. 1.

Анализ ветрового режима в районе комплексного эксперимента в акватории бухты Мамала вблизи острова Оаху, проведенного 14 сентября 2004 г.: а – зона съемки спутника QuickBird; б – диаграммы скоростей и направлений ветра на станциях “Аэропорт” и “Kawala”; в – поле ветра по данным спутника QuikSCAT.

На наземных станциях за несколько минут до момента съемки со спутника QuickBird скорость и направление ветра составляли следующие величины:

– на станции Kawala – скорость ветра ~3.6 м/с, а направление 45°;

– на станции “Аэропорт” – скорость ветра ~2.7 м/с, а направление 50°.

Данные о характеристиках ветрового режима, полученные спутником QuikSCAT до съемки со спутника QuickBird, показывают, что к югу от побережья острова Оаху преобладал ветер со скоростью W_в ~ 5м/с с направлением 80°–90°. Генеральное направление ветра перед моментом съемки со спутника QuickBird обозначено белой стрелкой.

Анализ рис. 1 показал, что в зоне съемки со спутника QuickBird выделяются четыре характерные области, связанные с особенностями морского волнения, зарегистрированными на изображении:

– прибрежная зона, которая характеризуется наличием волн прибоя, а также большим количеством кильватерных следов мелких судов;

– ветровая тень, обусловленная влиянием горного массива на острове Оаху;

– зона максимального разгона – участок акватории, расположенный с подветренной стороны, на который не оказывают влияния ветровые тени от соседних островов;

– ветровая тень, обусловленная влиянием o. Молокаи и мелководной банки (Pinguine Bank), расположенной к востоку от зоны съемки со спутника QuickBird.

При анализе характеристик поля ветра, полученных по данным спутника QuickBird, установлено, что скорость приповерхностного ветра увеличивалась в сторону открытого океана и достигла на удалении от берега ~30 км значений 8–8.5 м/с. При этом происходило изменение его направления от ~90° до ~35°.

На рис. 2, б представлено поле приповерхностного ветра, построенное по результатам пространственного спектрального анализа космического изображения, полученного со спутника QuickBird, с использованием метода, описанного в работе (Бондур, 2004). Как следует из анализа этого рисунка, ближайшие к берегу участки акватории, над которыми измерялась скорость ветра, по данным со спутника QuickBird, были расположены в 3–6 км от наземных станций. На этих участках скорость ветра, оцененная по спектрам фрагментов космического изображения, полученного с борта спутника QuickBird, с использованием метода, описанного в (Бондур, 2004), составила 4 м/с, а направление ветра – 85°.

Рис. 2.

а – распределение параметра степенного показателя (наклона) спектров возвышений, полученных по фрагментам космического изображения; б – поле ветра, построенное по результатам пространственного спектрального анализа; в – примеры двумерных спектров уклонов и одномерного разреза восстановленного спектра уклонов в зоне максимального разгона.

По результатам проведенного анализа в районе проведения эксперимента были выявлены зоны, соответствующие различным условиям волнообразования: прибрежная зона с ограниченным разгоном ветровых волн, зона максимального разгона и ветровая тень.

Для восстановления пространственных спектров взволнованной морской поверхности по оптическим изображениям использовался восстанавливающий оператор в форме (1). Как уже отмечалось, параметры этого оператора были первоначально получены для условий волнообразования в прибрежной зоне с ограниченным ветровым разгоном, в дециметровом и метровом диапазонах длин волн (Бондур, Мурынин 2015), а затем адаптированы для адекватного применения в условиях больших ветровых разгонов с использованием результатов сопоставления спектров волнения, измеренных дистанционно, с данными подспутниковых измерений (Бондур и др., 2020). Примеры двумерных спектров уклонов и одномерного разреза восстановленного спектра уклонов в зоне максимального разгона приведены на рис. 2, в.

С помощью адаптированного восстанавливающего оператора построены зависимости показателей степенной аппроксимации спектров возвышений морского волнения от расстояния (координаты смещения), измеряемого в направлении ветра, которые приведены на рис. 3, для различных областей исследуемой акватории, представленных на рис. 1: прибрежной зоны, зоны максимального разгона и зоны ветровой тени.

Рис. 3.

Примеры зависимостей показателей степенной аппроксимации спектров возвышений морского волнения от координаты смещения в направлении ветра в различных областях исследуемой акватории: 1 – прибрежная зона; 2 – зона максимального разгона: 3 – зона ветровой тени.

Анализ рис. 3 показал, что изменение степенного показателя пространственного спектра возвышений p_χ от разгона волнения наиболее заметно в прибрежной зоне. С увеличением расстояния от берега величина этого показателя приближается к значению p_χ ≈ 2.7. Это значение соответствует значению степенного показателя частотного спектра p_ω ≈ 4.4, если учесть известное соотношение (Бондур и др., 2016б)

Таким образом, полученное значение показателя степенной аппроксимации спектров волнения является средним между значением p_ω = 5, соответствующим равновесному спектру Филлипса (Филлипс, 1980), и значением p_ω = 4 в известной аппроксимации Тоба (Toba, 1973). В зоне максимального разгона показатели степенных аппроксимаций пространственных спектров возвышений практически не изменяются и близки к тому же значению p_χ ≈ 2.7.

В зоне ветровой тени на большом расстоянии от берега наблюдается плавное изменение показателей степенных аппроксимаций пространственных спектров возвышений между значениями p_χ ≈ 2.7, соответствующими максимальному разгону, и значениями p_χ ≈ 2.5, которые в точности соответствуют аппроксимации Тоба (Toba, 1973).

Разработанные методы и алгоритмы восстановления пространственных спектров океанского волнения позволили проводить исследование изменчивости характеристик пространственных спектров при наличии различных волновых систем – ветрового волнения и волн зыби.

Приведем примеры использования восстанавливающего оператора для обработки данных космического мониторинга океанских акваторий, полученных аппаратурой ГЕОТОН спутника Ресурс-П. Исследования параметров морского волнения проводились вблизи острова Оаху (Гавайи, США), в районе, где ранее были проведены эксперименты по адаптации восстанавливающих операторов к условиям океанского волнения (Бондур и др., 2020). В процессе выполнения экспериментов 8 июня 2019 г. и 28 июля 2019 г. проводилась космическая съемка и подспутниковые измерения характеристик ветра и наблюдаемых океанских волн.

Схема экспериментов, проведенных 8 июня 2019 г. и 28 июля 2019 г., приведена на рис. 4. Зона съемки, выполненная аппаратурой ГЕОТОН спутника Ресурс-П, обозначена на рис. 4, а, на рис. 4, б, в приведены сами космические изображения, полученные 8 июня 2019 г. и 28 июля 2019 г. Примеры восстановленных спектров уклонов морской поверхности показаны на рис. 4, е. На этих рисунках обозначено также положение станции подспутниковых измерений (обозначено желтым треугольником).

Рис. 4.

Схема экспериментов, проведенных в акватории вблизи острова Оаху (Гавайи, США) в 2019 г.: а – схема расположения области космической съемки и станции подспутниковых измерений; б – космическое изображение, полученное 8 июня 2019 г. со спутника Ресурс-П; в – космическое изображение, полученное 28 июля 2019 г. со спутника Ресурс-П; г – графики изменения направления ветра на станции OOUH1 в дни проведения экспериментов; д – график изменения скорости ветра на станции OOUH1 в дни проведения экспериментов; е – примеры двумерных спектров уклонов и их одномерных, восстановленных по космическим изображениям.

Подспутниковые измерения включали регистрацию стандартных метеорологических данных в момент космической съемки на станции OOUH1 национальной океанографической службы NOAA (NOAA’s National Ocean Service). Станция расположена на побережье бухты Мамала (г. Гонолулу, Гавайи, США) координаты 21°18′12″ N, 157°51′52″ W. Измерения скорости и направления ветра проводись на высоте 7.1 м над базовым уровнем станции, который распложен на высоте 1.6 м над средним уровнем моря.

Графики изменения направлений и скоростей ветра за период с 18:00:00 GMT по 23:54:00 GMT, полученные на станции OOUH1 при подспутниковых экспериментах, приведены на рис. 4, г, д соответственно.

На рис. 4, д, е приведены примеры восстановленных двумерных спектров уклонов морских волн и построенных по ним одномерных разрезов. Красной линией показана аппроксимирующая прямая, угол наклона которой позволяет оценить показатель степенной аппроксимации пространственного спектра волнения.

Во время комплексного эксперимента, проведенного 8 июня 2019 г. (время съемки 23:55:55 GMT), ветровая компонента спектра волнения была развита слабо, так как скорость ветра составляла всего 2–3 м/c. При этом наблюдались довольно значительные волны океанской зыби (длина волны зыби около 50 м). Спутниковая съемка выполнялась при высоте и азимуте Солнца 68°02′ и 80°58′ соответственно. Пространственное разрешение спутникового изображения составило ~0.8 м.

Во время эксперимента, проведенного 28 июля 2019 г. (время съемки 23:52:58 GMT), скорость ветра составляла 4–5 м/c. При этом направление ветра было со стороны открытого океана, поэтому имелась возможность длительного разгона волн. В акватории наблюдались также волны океанской зыби (длина волны около 30 м), хотя и менее значительные, чем в первом эксперименте (50 м), проведенном 8 июня 2019 г. Спутниковая съемка выполнялась при высоте и азимуте Солнца 65°13′ и 91°05′ соответственно. Пространственное разрешение спутникового изображения составило 0.717 м.

Результаты измерений, полученных в комплексных экспериментах, проведенных 8 июня 2019 г. и 28 июля 2019 г. сопоставлены на рис. 5. На этом рисунке показаны зависимости показателей степенных аппроксимаций спектров возвышений океанской поверхности, восстановленных по фрагментам космических изображений, от координаты при различных видах волнения, наблюдавшихся в комплексных экспериментах.

Рис. 5.

Примеры зависимостей показателей степенных аппроксимаций спектров возвышений морского волнения от расстояния от берега при различных видах волнения: 1 – зыбь 8.06.2019 г. при слабом ветровом волнении (скорость ветра 2–3 м/с); 2 – смешанное волнение 28.07.2019 г. при порывах ветра со скоростями до 9–10 м/c.

В комплексном эксперименте, проведенном 28 июля 2019 г., полученные значения показателей степенных аппроксимаций одномерных спектров возвышений океанской поверхности при удалении от берега стремятся к значению p_χ ≈ 2.7, которое характерно для развитого ветрового волнения (Полников, 2018).

При этом в комплексном эксперименте, проведенном 8 июня 2019 г., когда в исследуемой акватории преобладали волны зыби, полученные значения показателей степенных аппроксимаций одномерных пространственных спектров возвышений океанского волнения вблизи берега составляли p_χ ≈ 3.4, что близко к значению 3.5, характерному для волн зыби с учетом пересчета к частотным спектрам волн зыби, имеющим спектр со степенным показателем p_ω = 5 (Давидан и др., 1985). Таким образом, проведенные дистанционные измерения спектров океанского волнения продемонстрировали эффективность метода восстановления спектров пространственно-неоднородного морского волнения и позволили подтвердить имеющиеся представления о характеристиках спектров смешанного волнения и волн зыби.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Применение разработанных метода и алгоритма восстановления пространственных спектров волнения для обширных акваторий позволило исследовать изменчивость характеристик пространственных спектров при наличии различных волновых систем – ветрового волнения и волн зыби в океанских акваториях.

На основании анализа их результатов установлено, что зависимость показателей степенных аппроксимаций одномерных пространственных спектров возвышений океанской поверхности от разгона наиболее заметна в прибрежной зоне. С увеличением расстояния от берега величина этих показателей приближается к значению p_χ ≈ 2.7, которое является средними между значениями, соответствующими равновесному спектру Филлипса (Филлипс, 1980), и значением, соответствующими известной аппроксимации Тоба (Toba, 1973). В зоне максимального разгона показатели степенных аппроксимаций одномерных пространственных спектров возвышений океанской поверхности практически не изменяются с расстоянием и близки к тем же значениям p_χ ≈ 2.7. В зоне ветровой тени на большом расстоянии от берега выявлено плавное изменение степенных показателей между значением p_χ ≈ 2.7, соответствующим максимальному разгону, и значением p_χ ≈ 2.5, которое в точности соответствует аппроксимации Тоба (Toba, 1973).

Таким образом, исследования, проведенные в тихоокеанской акватории, дали возможность дополнительно изучить некоторые закономерности развития спектров океанского ветрового волнения, а также подтвердить представления о характеристиках спектров смешанного волнения и волн зыби.

Проведенные эксперименты продемонстрировали целесообразность применения разработанного подхода и разработанных алгоритмов для регистрации спектров уклонов и возвышений морской поверхности по спектрам космических изображений для исследования обширных океанских акваторий. Результаты работы могут быть использованы для оперативного мониторинга процессов и явлений, происходящих в различных акваториях мирового океана по данным, поступающим с космических носителей.