English
 English
Главная » Архив номеров » Том 13, 2000 г. » Номер 10 »

Том 13, номер 10, статья № 9

pdf Разенков И. А., Шефер Н. А., Ча Х. К., Ким Д. Х. Способ применения параметрического статистического анализа для обработки данных аэрозольного микролидара. // Оптика атмосферы и океана. 2000. Т. 13. № 10. С. 933-941.
Скопировать ссылку в буфер обмена
Аннотация:

На основе данных лазерного аэрозольного микролидара проведено сравнение статистических спектральных методов обработки: непараметрического на основе быстрого преобразования Фурье (БПФ) и параметрического на основе модели "авторегрессии-скользящего среднего" (АРСС). Расчеты производились по схеме двухканального спектрального оценивания методом Наттолла - Странда для АРСС-модели. Из пространственно-временного распределения коэффициента аэрозольного рассеяния в атмосфере рассчитывались пространственно-временные распределения спектров когерентности и фазы. Показаны преимущества параметрического подхода, который обеспечивает более высокое частотное разрешение и лучшую точность получаемых спектральных оценок. При интерпретации данных аэрозольного лидара спектр когерентности указывал области в пространстве, где могла иметь место инверсия температуры. Фазовый спектр позволял обнаружить в тропосфере зоны восходящих и нисходящих медленных вертикальных перемещений аэрозольных неоднородностей. Предложено начинать спектральную обработку лидарной информации АРСС-модели второго порядка, чтобы получить сглаженные спектральные оценки.

Список литературы:

  1. Eloranta E.W. et al. Lidar measurements of wind velocity profile in the boundary layer // J. Appl. Meteor. 1980. V. 19. P. 598–605.
  2. Sugimoto N. et al. An improved method for wind measurements with a conical-scanning correlation lidar // Jpn. J. Appl. Phys. 1998. V. 37. P. 5598–5603.
  3. Балин Ю.С., Разенков И.А., Ростов А.П. Исследования флуктуаций концентрации аэрозоля в приземном слое атмосферы с использованием лидара // Оптика атмосферы и океана. 1994. Т. 7. № 7. С. 960–966.
  4. Otnes R.K., Enochson L. Applied time series analysis. Jonh Wiley & Sons, 1978. 428 p.
  5. Bendat J.S., Piersol A.G. Engineering Applications of Correlation and Spectral Analysis. Jonh Wiley & Sons, 1980. 310 p.
  6. Van der Hoven J. Power spectrum of horizontal wind speed in the frequency range from 0.0007 to 900 cycles per hour // J. Meteorol. 1957. V. 14. № 2. P. 160–164.
  7. Матвеев Л.Т. Курс общей метеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. 639 с.
  8. Marple S.L. Digital spectral analysis with applications. Prentice-Hal, Inc., 1988. 582 p.
  9. Монин А.С, Яглом А.М. Статистическая гидромеханика. Часть 1. М.: Наука, 1965. 640 с.
  10. Atmospheric turbulence and air polution modelling / Ed. by T.T.M. Nieuwstadt and H.D. Van Dop. Reidel Publishing Company, 1981. 351 p.
  11. Nuttall A.H. Multivatiate linear predictive spectral analysis employing weighted forward and backward averaging: a generation of Burg’s algorithm. Naval underwater systems center technical report 5501, New London, Conn., October 1976.
  12. Strand O.N. Multichannel complex maximum entropy (autoregressive) spectral analysis // IEEE Trans. Autom. Control. 1977. V. AC-22. P. 634–640.
  13. Razenkov I.A., Cha H.K., Kim D.H., Lee J.M. Measurement of slow air vertical motion in the atmosphere by micro pulse lidar // Proceedings of SPIE. 1999. V. 3983. P. 299–305.
  14. Spinhirne J.D. Micro pulse lidar // IEEE Trans Geo. Rem. Sens. 1993. V. 31. P. 48–55.
  15. Klett J.D. Lidar inversion with variable backscatter/extinction rations // Appl. Opt. 1985. V. 24. № 11. P. 1638–1643.
  16. Stull R.B. An introduction to boundary layer meteorology. Kluwer Academic Publishers. Netherlands. (Atmospheric Sciences library. V. 13).