Оценки характеристик вертикального распределения выбросов от лесных пожаров на основе спутниковой информации

• Автор: Ермакова, Татьяна Сергеевна
• Шифр специальности: 25.00.30
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 90 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Список обозначений
Современные исследования вертикального распределения выбросов в атмосферу от лесных пожаров и подъема дымовой струи
Мониторинг пожаров из космоса
Определение высоты выбросов в современных моделях Постановка задачи, декомпозиция
Разработка нового полуэмпирического метода оценки подъема
дымовой струи от лесных пожаров
Методология
Комплект глобальных спутниковых наблюдений Создание комплекта модельных оценок метеорологических характеристик в районе пожара
Полуэмпирическая формула для расчета высоты подъема дымовой струи
Высота пограничного слоя и радиационная мощность пожара -определяющие характеристики в определении высоты выбросов Частота Бранта-Вайсала, как характеристика устойчивости атмосферы выше пограничного слоя.
Общий вид зависимости. Физическое обоснование пределов для определения коэффициентов
Идентификация параметров для расчета подъема примесей от лесных пожаров
Статистические модели задачи идентификации и оптимальные

методы
3.4.2 Оптимальные значения коэффициентов по различным
статистическим моделям шума
3.4.3 Качество идентификации параметров
3.4.4 Идентификация параметров для пожарных случаев с высотами 44 выбросов выше пограничного слоя. Качество идентификации.
3.5 Выводы к третьей главе
4 Сравнение новой методики с существующими подходами
4.1 Выбор методик для сравнения
4.1.1 Формулы Бриггс-1969, Бриггс-1984, ОНД
4.1.2 Модель BUOYANT
4.2 Методика сравнительного анализа
4.3 Результаты сравнения
4.4 Выводы к четвертой главе
5 Оценка характерного вертикального распределения выбросов от 68 лесных пожаров в глобальном масштабе
5.1 Постоновка задачи. Методология
5.2 Входные данные
5.3 Оценки характеристик вертикального распределения выбросов 72 от лесных пожаров
5.4 Выводы к пятой главе
Заключение
Список использованных источников

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы
Пожар является одним из самых серьёзных факторов, способных изменить облик ландшафта, а также культурной среды. Эти изменения могут быть очень глубокими, по сути катастрофическими, а могут быть началом или предпосылкой нового цикла развития ландшафта. Выбросы от пожаров также вносят серьезный вклад в глобальный цикл различных газовых примесей и аэрозолей.
Пожары, применяемые для расчистки территории в сельском хозяйстве, а также лесные пожары, вызванные поджогами и молнией, играют важную роль в экосистеме Земли. Лесные пожары являются не только бедствием для населения, но и важным фактором локальной, региональной и даже глобальной экодинамики, что проявляется, например, в обусловленных пожарами выбросах в атмосферу парниковых газов и аэрозоля. Согласно имеющимся оценкам, около 30 % тропосферного озона, окиси углерода и углекислого газа, содержащихся в атмосфере, обусловлено вкладом лесных пожаров. Лесные пожары влияют на цикл углерода и могут быть фактором, ограничивающим ассимиляцию углерода в биосфере. С другой стороны, пожары стимулируют расширение биоразнообразия в экосистемах. В связи с тем, что пожары являются источниками аэрозолей и загрязнителями воздуха, они также влияют на региональное качество воздуха, погоду и климат.
Высота подъема выбросов от пожаров является определяющим фактором продолжительности атмосферного цикла, трансформации и влияния на перемещение загрязняющих воздух веществ. Попадание выбросов от лесных пожаров в стратосферу означает их долгое присутствие в воздухе и как следствие существенное влияние на изменение климата; при попадании в верхние слои тропосферы происходят изменения в химическом

• метод наименьших квадратов для неаддитивных шумов
( MLS - поп - additive = ((#;*" (г) / Н°рь (/)) -1)2 ),
• метод (Н - mult = (Н"р1 (г) — H°bs (г))2 /Н°ы (г) ), описанный М. Софиевым в работе [77],
• и ранговый метод (JR) описанный ниже (3.25).
Коэффициенты, полученные каждым из вышеперечисленных методов,
представлены в пункте 3.4.2. Все пожарные случаи были разделены на два комплекта: рабочий и контрольный, 1277 и 636 случаев соответственно. В контрольный комплект данных отбирался каждый третий пожар. Все коэффициенты, подбирались на рабочем комплекте данных, а верификация была проведена на кон трольном.
Для определения оптимальных методов использования данных статистических моделей с целью идентификации оптимальных параметров была проведена теоретическая оценка погрешности вычисления.
Предположим, что обе метеорологические характеристики в уравнении (3.11): высота пограничного слоя и частота Брента-Вяйсяля содержат аддитивную погрешность (НАШ + sABL) и (N1 + eNl) соответственно. Оба шума будем считать нормально распределенными со среднеквадратичным отклонением
Предполагая, что -температура также определяется с нормально распределенной аддитивной ошибкой, получаем что FRP содержит мультипликативную FRP( + efrp) , так как согласно формуле (1), FRP нелинейно зависит от яркостной температуры.
7V(0; cabl)=N(0; 300)
М°; )=iv(o;io-5)
(3.12)
(3.13)
(3.14)