Дистанционная лазерная диагностика аэрозольных и газовых составляющих атмосферы методами романовского и упругого рассеяния

• Автор: Веселовский, Игорь Александрович
• Шифр специальности: 01.04.21
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 401 с. : ил.

ГЛАВА I. АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ, СОДЕРЖАЩЕЙСЯ В СПЕКТРАХ ОБРАТНОГО РАССЕЯНИЯ И ЭКСТИНКЦИИ АЭРОЗОЛЯ
§ 1.1. Методология анализа
§ 1.2 Информация, содержащаяся в данных многоволнового лидарного зондирования
1.2.1 Определение реальной и мнимой части показателя преломления при известном среднем радиусе частиц
1.2.2 Определение среднего радиуса частиц при известном показателе преломления
1.2.3 Определение параметров частиц в отсутствие предварительной информации
§ 1.3. Оценка количества независимых компонент в вариациях спектров
обратного рассеяния и экстинкции частиц
§ 1.4. Эффект увеличения количества длин волн зондирующего излучения
§ 1.5. Основные результаты
ГЛАВА II. ОПРЕДЕЛЕНИЕ МИКРОФИЗИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ АТМОСФЕРНОГО АЭРОЗОЛЯ ПО ДАННЫМ МНОГОВОЛНОВОГО
ЛИДАРНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
§2.1. Использование метода регуляризации Тихонова для решения обратной
задачи многоволнового лидарного зондирования
§2.2 Численное моделирование восстановления мономодального распределения аэрозоля по размерам из данных лидарного зондирования
2.2.1. Постановка задачи
2.2.2. Анализ прямой задачи
2.2.3. Восстановление распределения аэрозоля по размерам для различных наборов входных оптических данных
2.2.4. Процедура усреднения решений
2.2.5. Определение показателя преломления аэрозоля
2.2.6. Точность оценки параметров аэрозоля
§2.3. Восстановление бимодального распределения аэрозоля по размерам
2.3.1. Выбор исходных параметров при моделировании
2.3.2. Восстановление бимодального распределения по размерам в отсутствие погрешностей измерения
2.3.3. Усреднение решений для случая бимодального распределения по размерам
2.3.4. Влияние типов ядер интегрального уравнения и количества базовых функций на стабильность решения обратной задачи
2.3.5. Погрешности восстановления основных микрофизических параметров аэрозоля
2.3.6. Восстановление распределения по размерам в ситуации, когда показатели преломления частиц в каждой из мод могут различаться
§ 2.4. Определение параметров аэрозоля по экспериментальным данным многоволновых лидарных измерений
2.4.1. Описание многоволнового лидара
2.4.2. Методика вычисления коэффициентов обратного рассеяния и экстинкции аэрозоля
2.4.3. Использование разработанного алгоритма решения обратной задачи для обработки экспериментальных данных лидарного зондирования
2.4.4. Сравнение результатов лидарных измерений с результатами локального забора проб
§2.5. Основные результаты
ГЛАВА III. МОДЕЛИРОВАНИЕ РАМАНОВСКОГО РАССЕЯНИЯ
ИЗЛУЧЕНИЯ МИКРОСФЕРАМИ
§ 3.1. Вывод математических выражений для расчета характеристик
римановского рассеяния излучения микросферами в рамках дипольной модели
3.1.1 Постановка задачи в рамках дипольной модели и получение основных соотношений
3.1.2 Рассмотрение некоторых предельных случаев
§ 3.2. Численное моделирования римановского рассеяния излучения микросферамп
3.2.1. Угловые характеристики римановского рассеяния излучения
микросферами
3.2.2. Структурные резонансы при рамановском рассеянии
3.2.3. Рамановское рассеяние излучения микросферами в применении к
задаче лидарного зондировани
§ 3.3. Основные результаты
ГЛАВА IV. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАМАНОВСКОГО ЛИДАРА ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ВАРИАЦИЙ СОДЕРЖАНИЯ ВОДЫ В АТМОСФЕРЕ В
РАЗЛИЧНЫХ АГРЕГАТНЫХ СОСТОЯНИЯХ
§ 4.1. Разработка римановского лидара для атмосферных исследований
4.1.1. Описание лидара
4.1.2. Измерение содержания водяного пара
§4.1. Использование римановского лидара для определения содержания жидкой воды в атмосфере
4.2.1. Рамановское рассеяние жидкой воды в пограничном слое
4.2.2. Рамановское рассеяние жидкой воды в облаках
§ 4.3. Измерения содержания льда в циррусных облаках
§ 4.4. Использование рамановского лидара для измерения вертикального
распределения концентрации углекислого газа в тропосфере
§ 4.5. Основные результаты
ГЛАВА V. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБРАТНОГО РАССЕЯНИЯ ИЗЛУЧЕНИЯ СФЕРАМИ, СОДЕРЖАЩИМИ НЕКОНЦЕНТРИЧЕСКИЕ ВКЛЮЧЕНИЯ, ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЗАДАЧЕ ЛИДАРНОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ОБЛАКОВ
§5.1. Основные выражения, используемые при расчете рассеяния излучения
вложенными сферами
§ 5.2. Результаты численного моделирования
применимости многоволновой методики, однако, для количественного анализа необходим критерий линейной независимости спектров, который можно было бы соотнести с погрешностью измерений
Предположим, что нам известны спектральные “портреты” коэффициентов обратного рассеяния и экстинкции сх(Л), (3(Я) для различных распределений по размерам /,(г). Индексы 1 соответствуют логнормальным распределениям с различными значениями средних радиусов г,.
Восстановление распределения аэрозоля по размерам возможно только в том случае, если р!(Я).и а,(Я) соответствующие различным значениям/{(г) будут различаться. Это означает, соответствующие функции должны быть линейно независимы. Отметим, что а(Х) и (3(Л) это два различных независимых параметра, поэтому условие независимости должно выполняться хотя бы для одного из них. Отметим также, что в ряде случаев, комбинирование а (к) и (3(Я) позволяет получать информацию даже тогда, когда каждый из этих наборов не является независимым.
Таким образом, для исследования линейной независимости мы должны рассматривать линейную комбинацию
Если при некотором наборе коэффициентов а, 5р=0, то соответствующие спектральные зависимости Р,(Я) будут линейно зависимы. Аналогичное рассмотрение может быть применено и для 0Сі(Я).
Таким образом, задача сводится к определению набора аь обеспечивающем минимизацию (1.2). Мерой малости этой суммы может служить квадратичная форма
При.этом нас не интересует тривиальная ситуация, когда все а; И). Поэтому мы

(1.1)
(1.2)
(1-3)