Методы селекции и коррекции экспериментальных данных AERONET по яркости неба

• Автор: Матющенко, Юрий Яковлевич
• Шифр специальности: 01.04.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Барнаул
• Количество страниц: 108 с. : ил.

Глава 1. Основные теоретические положения, служащие основой для селекции наблюдательных данных яркости неба с целью исключения облачности (обоснование методов селекции данных)
1.1. Закон ослабления прямой солнечной радиации (закон Бугера-Ламберта) и его нарушения, вызываемые облачностью

1.2. Яркость дневного неба при однократном и многократном рассеянии света

1.3. Теоретические расчеты, показывающие систематическое изменение яркости и убывание градиента яркости с ростом угла рассеяния

Глава 2. Анализ результатов наблюдений яркости в идеализированных условиях

2.1. Систематическое изменение яркости неба в альмукантарате Солнца в безоблачной атмосфере с изменением угла рассеяния. Анализ наблюдений индикатрис рассеяния света в городских условиях

2.2. Метод угловых градиентов в анализе яркости неба

2.3. Обоснование метода угловых градиентов в анализе яркости неба с целью обнаружения облаков для плоскости солнечного вертикала
2.4. Метод контроля равномерного распределения атмосферного аэрозоля в горизонтальном направлении слева и справа от плоскости солнечного вертикала
Глава 3. Селекция результатов наблюдений яркости с целью исключения облачных ситуаций на основе разработанных критериев

3.1. Сеть АЕЯОКЕТ

3.1.1. Краткое описание фотометра С1МЕЬ. Стандартные измерительные процедуры

3.1.2. Уровни представления данных. Принципы, используемые специалистами ЫА8А для исключения облачных ситуаций в направлении на Солнце в системе АЕШЖЕТ
3.1.3. Анализ исходных файлов сети АЕЯОКЕТ, содержащих угловые распределения яркости в альмукантарате и вертикале Солнца
3.2. Алгоритм и описание основной программы селекции данных АЕШЖЕТ
3.3. Анализ наблюдательных данных
3.3.1. Исследование характеристик контраста облачных образований на фоне безоблачного неба по результатам измерений в солнечном альмукантарате
3.3.2. Обработка данных АЕ110КЕТ с использованием предлагаемых методов селекции
3.3.3. Анализ данных вероятности выживания кванта, представленных в АЕ1ЮМЕТ, на основе разработанных методов селекции
3.4. Оценка достоверности методов селекции
3.4.1. Анализ поведения облачности в районах южной Сибири
3.4.2. Анализ данных наблюдений яркости неба в г. Томске
Глава 4. Селекция и коррекция данных измерений яркости на малых угловых расстояниях от Солнца (ореолов)
4.1. Особенности измерительных процедур и возможные источники ошибок
4.2. Предварительный анализ околосолнечных ореолов по данным
АЕШЖЕТ
4.3. Формула Ван де Хюлста
4.4. Методы селекции и коррекции ореолов
4.5. Обсуждение результатов
Заключение
Литература

Актуальность. Настоящая диссертационная работа посвящена разработкам методов селекции и коррекции наблюдательных данных АЕЛСЖЕТ по яркости неба в альмукантарате и вертикале Солнца с целью отбора безоблачных ситуаций.
Глобальная автоматизированная сеть наземного мониторинга атмосферы АЕШЖЕТ [1,2] развернута для получения в режиме реального времени больших объёмов данных, их накопления и последующей обработки с целью создания карты распределения аэрозоля по земному шару. Измерения оптических параметров атмосферы осуществляются с помощью солнечных фотометров С1МЕЬ, функционирующих более чем в 100 пунктах земного шара. Результаты наблюдений используются специалистами как базовые для построения глобальных аэрозольных моделей атмосферы и изучения оптических свойств аэрозоля в видимой и ближней инфракрасной областях спектра.
Поиск новых, тщательно обоснованных методов селекции, продиктован необходимостью объяснения завышенных величин вероятности выживания кванта (альбедо однократного рассеяния частиц), определяемых по методикам [3], разработанным в ИАБА ОББС (Центре космических полетов Годдарда Национальной администрации аэронавтики и космических исследований, США).
Интерес к данному вопросу возник в связи с необходимостью оценки роли аэрозоля в формировании радиационного баланса тропосферы и подстилающей поверхности и его влияния на климат Земли в целом [4 - 8]. В современной климатологии резко возросли потребности в знании поглощательной способности аэрозольных частиц, от которых зависит температура воздуха нижних слоев атмосферы. Согласно исследованиям известных авторов [6, 9 -13] и в соответствии с рекомендациями Всемирной метеорологической организацией (УМО) к решению радиационных задач [14], величины веро-

Рис. 3.2. Блок - схема алгоритма селекции данных.