Одной из задач КЭ «Конвергенция», планируемого на РС МКС, является задача измерения скорости и направления ветра по данным измерения собственного радиотеплового излучения водной поверхности. Проведение данного КЭ позволит отработать оптимальные алгоритмы восстановления скорости и направления приводного ветра, создать соответствующие программное обеспечение и провести валидацию результатов измерений путем сопоставления с независимыми метеорологическими данными и данными других датчиков.
В работе представлен оригинальный алгоритм MicRAWinD (Microwave Radiometric Algorithm for Wind Direction retrieval), с помощью которого планируется восстанавливать направление приводного ветра в космическом эксперименте (КЭ) «Конвергенция». Возможность определения направления ветра по радиометрическим измерениям в двух полосах обзора спутникового радиометра связана с анизотропией излучения поверхности, которая наилучшим образом проявляется в третьем параметра Стокса. Совмещение результатов измерений, полученных на разных частотах с учетом уровня достоверности измерений, позволяет повысить точность восстановления направления ветра.
Предлагается новый алгоритм повышения надежности измерений, который учитывает реальные погрешности измерений яркостных температур. Проведено тестирование алгоритма на основе реальных данных, полученных радиометрической системой WindSat. Результат восстановления направления ветра по разработанному алгоритму сравнивался с данными восстановления компании Remote Sensing Systems (RSS). Для сравнения была выбрана область поверхности с различными значениями геофизических параметров, а именно температуры поверхности океана, паросодержания в атмосфере, скорости и направления ветра и водозапаса облаков. Алгоритм восстановления включал решение прямой задачи расчета радиояркостных температур на линейных ±45° поляризациях с последущим вычислением третьего параметра Стокса для частот 37, 18,7 и 10,7 ГГц. Исходными метеопараметрами при решении прямой задачи являлись продукты, представленные RSS. В процессе моделирования учитывалась чувствительность радиометрических приборов.
Решение обратной задачи и результаты сравнения показали, что разработанный алгоритм проводит восстановление направления ветра с хорошим качественным соответствием, как при использовании радиометрических наблюдений на одной частоте, так и при совместных многочастотных измерениях.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 18-02-01009.