Inversion of radar remote sensing images and deterministic prediction of ocean waves

Prosjektet har som mål å løse de vitenskapelige utfordringene for å varsle enkeltbølgehendelser på havet før de skjer. Bølgefeltet skal først observeres på lang avstand med radar. Deretter skal det beregnes hvordan bølgfeltet forplanter seg framover i tid og rom for å kunne varsle enkeltbølger. Dette skal kunne gjøres tilstrekkelig tidlig at varslet kan brukes som et verktøy i marine operasjoner. Vi ønsker særlig å varsle ekstreme eller freake bølger, det vil si bølger som er overraskende store i forhold til den rådende sjøtilstanden. Det er flere utfordringer for å få dette til: Sammenhengen mellom radarbildet og den faktiske havoverflaten er komplisert og tildels ukjent, dette skyldes delvis at radaren ikke gir all den informasjonen vi skulle ønske blant annet fordi høye bølgekammer kan skygge for havoverflaten lengre unna. Radaren ser kun en avgrenset del av havoverflaten som kanskje ikke er tilstrekkelig for å karakterisere bølgefeltet slik at det er mulig å lage et godt varsel, dette gjelder særlig for kortkammet sjø eller kryssende sjø, det vil si sjøtilstander som brer seg utover i forskjellige retninger samtidig. Modellene for bølgeforplantning må være både raske og robuste slik at de kan gi nyttige varsler også i tilfeller av begrenset datagrunnlag eller begrenset beregningskapasitet. Endelig er det også ønskelig å gjenkjenne karakteristiske egenskaper til bølgefelt som gir en pekepinn om økt sannsynlighet for ekstreme eller freake bølger. Dersom alle disse utfordringene ble løst og integrert i et felles system, så hadde dette vært verdifullt innen maritim virksomhet. Vi har grepet fatt i hver av problemstillingene separat og oppnådd framskritt innen hver enkelt problemstilling. Dette prosjektet har bidratt til at vi nå er nærmere å kunne realisere målet om å lage et integrert system. I det følgende oppsummerer vi våre viktigste resultater. Prosjektet har finansiert to Ph.D. stipendiater, men en tredje Ph.D. stipendiat har også jobbet som en integrert del av laget, derfor oppsummeres i det følgende de viktigste resultatene publisert av de tre stipendiatene Tore Magnus Taklo, Abushet Simanesew, Susanne Støle-Hentschel og deres veiledere fram til sommeren 2018: Radar inversjon og rekonstruksjon av havoverflaten: Konvensjonelle nautiske radarer er ikke-koherent X-bånd som kun gir amplitudesignaler. Vi har derimot sett på en mer avansert koherent X-bånd radar som også gir Doppler signaler. Vi har vist gode sammenlikninger mellom rekonstruksjonen av havoverflaten mellom Doppler målingene og de konvensjonelle amplitudemålingene (Støle-Hentschel, Seemann, Nieto Borge & Trulsen 2018). Beskrivelse av egenskaper til bølgefelt: Vi har vist hvordan ikkelineær oppførsel til bølgefelt fører til systematisk avvik fra den lineære dispersjonsrelasjonen, på en måte som til nå ikke har vært dokumentert, bølgeenergi kan være distribuert i bølgetall-frekvens-rom langs tangenten til den lineære dispersjonsrelasjonen (Taklo, Trulsen, Gramstad, Krogstad & Jensen 2015; Taklo, Trulsen, Krogstad & Nieto Borge 2017). Her er bølgetall den inverse av bølgelengden, frekvens er den inverse av bølgeperioden, og dispersjonsrelasjonen gir sammenhengen mellom bølgetall og frekvens for frie bølger. Vi har også vist hvordan typisk retningsspredning og bimodalitet for havbølger arter seg og etableres overraskende fort ved ikkelineære vekselvirkninger (Simanesew, Krogstad, Trulsen & Nieto Borge 2016; Simanesew, Krogstad, Trulsen & Nieto Borge 2018). Varsling av enkeltbølger: Vi har vist at området i tid og rom hvor det er mulig å gi et varsel er avgrenset av gruppehastigheten til bølgefeltet (Naaijen, Trulsen & Blondel-Couprie 2014). Vi har demonstrert hvordan diverse metoder for varsling av kortkammet sjø fungerer i praksis (Simanesew, Trulsen, Krogstad & Nieto Borge 2017). Følgelig har vi skaffet ny kunnskap om hvor lang tids- og rom-horisont som er praktisk mulig for å varsle enkeltbølger. Ekstreme og freake bølger: Vi har vist hvordan ujevn bunntopografi kan framprovosere lokal økt forekomst av freake bølger, lokalisert til et stykke på innsiden av en grunne (Gramstad, Zeng, Trulsen & Pedersen 2013). Vi har publisert simuleringer av den kryssende sjø tilstanden som var rådende da tankskipet Prestige forulykket utenfor Spania i 2002, og vi har argumentert for at denne kryssende sjø tilstanden neppe forårsaket økt sannsynlighet for freake bølger som en mulig årsak til oljekatastrofen som oppstod (Trulsen, Nieto Borge, Gramstad, Aouf & Lefevre 2015). Vi har også vist hvordan kryssende sjø under visse omstendigheter kan redusere sannsynligheten for ekstreme og freake bølger (Støle-Hentschel, Trulsen, Rye & Raustøl 2018).

Weather sensitive offshore operations will benefit from the possibility of real time predictions of the local wave surface conditions over time intervals of the order of seconds to minutes. This applies to dynamic positioning of vessels and marine operat ions such as float-over-installation, lifting operations, LNG loading connection, and helicopter take-off and landing, to mention a few. Such predictions would also warn against freak waves or dangerous wave groups. Another important application is alte rnative energy, where the prediction leads to enhanced extraction of power from floating wind turbines and, in particular, some wave power installations that are critically dependent on accurate dynamic control. The current project aims to achieve a syst em making this possible by combining real time radar remote sensing and deterministic wave prediction. An important step towards bringing these ideas into reality have been the recent advances in the inversion of X-band nautical radar imagery into real o cean surface elevation. Practical demonstration efforts reported so far have been limited to linear wave models as well as a linearized inversion mechanism for the radar images. However, there is strong evidence that attention to nonlinear effects can s ubstantially improve performance of both. We will focus attention on nonlinearity in the imaging mechanisms for nautical radar, the assimilation of radar data into wave prediction models, and the wave propagation model itself, with the goal of significan tly improving the quality and extending the horizon of real time wave predictions.