СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗЛУЧЕНИЯ ТОЧЕЧНОГО ИСТОЧНИКА ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ МОДЕЛЕЙ АТМОСФЕРЫ
|
ВВЕДЕНИЕ 4
1 Обзор литературы 6
2 Теоретические основы 15
2.1 Прямое моделирование методом Монте-Карло 15
2.2 Метод локальной оценки углового распределения яркости 19
2.3 Основы корреляционно-регрессионного анализа 21
3 Модель атмосферы 24
3.1 Геометрическая модель атмосферы 24
3.2 Оптические модели атмосферы 24
4 Реализация имитационных моделей излучения точечного источника 27
4.1 Модель однородной атмосферы с индикатрисой рассеяния Хеньи-
Гринштейна (Модель А) 27
4.2 Модель слоисто-однородной атмосферы с индикатрисой рассеяния
Хеньи-Гринштейна (Модель Б) 30
4.3 Модель слоисто-однородной атмосферы с индикатрисой рассеяния
Рэлея (Модель В) 32
4.4 Модель атмосферы Зуева-Крекова (Модель Г) 32
5 Результаты моделирования 39
5.1 Анализ результатов и закономерностей для моделей А, Б и В 39
5.2 Анализ результатов и закономерностей вычислений с применением
модели Зуева-Крекова 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 56
ПРИЛОЖЕНИЕ А Высотные профили значений нормированной индикатрисы рассеяния для разных длин волн X 62
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Высотные профили температуры и давления 66
ПРИЛОЖЕНИЕ В Код, реализующий модель однородной атмосферы с индикатрисой рассеяния Хеньи-Гринштейна 67
ПРИЛОЖЕНИЕ Г Код, реализующий модель слоисто-однородной атмосферы с индикатрисой рассеяния Хеньи-Гринштейна 71
ПРИЛОЖЕНИЕ Д Код, реализующий модель слоисто-однородной
атмосферы с индикатрисой Рэлея 76
ПРИЛОЖЕНИЕ Е Код, реализующий модель Зуева-Крекова 81
1 Обзор литературы 6
2 Теоретические основы 15
2.1 Прямое моделирование методом Монте-Карло 15
2.2 Метод локальной оценки углового распределения яркости 19
2.3 Основы корреляционно-регрессионного анализа 21
3 Модель атмосферы 24
3.1 Геометрическая модель атмосферы 24
3.2 Оптические модели атмосферы 24
4 Реализация имитационных моделей излучения точечного источника 27
4.1 Модель однородной атмосферы с индикатрисой рассеяния Хеньи-
Гринштейна (Модель А) 27
4.2 Модель слоисто-однородной атмосферы с индикатрисой рассеяния
Хеньи-Гринштейна (Модель Б) 30
4.3 Модель слоисто-однородной атмосферы с индикатрисой рассеяния
Рэлея (Модель В) 32
4.4 Модель атмосферы Зуева-Крекова (Модель Г) 32
5 Результаты моделирования 39
5.1 Анализ результатов и закономерностей для моделей А, Б и В 39
5.2 Анализ результатов и закономерностей вычислений с применением
модели Зуева-Крекова 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 56
ПРИЛОЖЕНИЕ А Высотные профили значений нормированной индикатрисы рассеяния для разных длин волн X 62
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Высотные профили температуры и давления 66
ПРИЛОЖЕНИЕ В Код, реализующий модель однородной атмосферы с индикатрисой рассеяния Хеньи-Гринштейна 67
ПРИЛОЖЕНИЕ Г Код, реализующий модель слоисто-однородной атмосферы с индикатрисой рассеяния Хеньи-Гринштейна 71
ПРИЛОЖЕНИЕ Д Код, реализующий модель слоисто-однородной
атмосферы с индикатрисой Рэлея 76
ПРИЛОЖЕНИЕ Е Код, реализующий модель Зуева-Крекова 81
Существует большое количество задач в теории переноса излучения в атмосфере, для которых необходимы точные расчёты. Основными и актуальными задачами являются задачи моделирования климата. При их решении важно учитывать множественные изменения светового потока на пути к планете. Данные изменения происходят ввиду рассеяния и поглощения фотонов, составляющих этот световой поток. Именно поэтому важно строить качественные радиационные модели, учитывающие неоднородность атмосферы, локальные и временные характеристики поля излучения в ней. Распределение яркости по углам отражает, как свет распределяется в разных направлениях в атмосфере. Этот показатель необходим для определения концентрации атмосферных частиц, рассевающих свет. При этом, помимо самой реализации физических моделей, важную роль играет статистическая обработка полученных результатов, позволяющая выявить закономерности и оценить достоверность моделирования.
Статистические методы обработки данных обеспечивают объективную интерпретацию выходных параметров моделирования, таких как угловое распределение яркости. Это особенно важно в задачах, связанных с оценкой климатических изменений. Использование статистики позволяет повысить точность и информативность выводов, получаемых на основе имитационного моделирования.
Актуальность работы связана с потребностью в повышении достоверности результатов численного моделирования атмосферных процессов. В условиях сложности атмосферы как физической системы, статистическая обработка становится ключевым инструментом для анализа вариативности моделируемых параметров, проведения многократных расчетов и оценки чувствительности моделей к изменению входных данных.
Объект исследования: Процессы переноса излучения в атмосфере, включая рассеяние и поглощение света различными частицами атмосферы.
Предмет исследования: Модели излучения точечного источника в атмосфере и применение статистических методов для обработки и анализа результатов численного моделирования.
Целью данной работы является реализация имитационного моделирования излучения точечного источника для различных моделей атмосферы и применение статистических методов для обработки результатов численных экспериментов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Провести анализ научной литературы по вопросам применения метода Монте-Карло и корреляционно-регрессионного анализа для решения задач оптики атмосферы.
2. Реализовать имитационные модели излучения точечного источника в атмосфере.
3. Применить методы статистической обработки к результатам моделирования.
4. Провести сравнительный анализ полученных данных для различных моделей атмосферы.
Статистические методы обработки данных обеспечивают объективную интерпретацию выходных параметров моделирования, таких как угловое распределение яркости. Это особенно важно в задачах, связанных с оценкой климатических изменений. Использование статистики позволяет повысить точность и информативность выводов, получаемых на основе имитационного моделирования.
Актуальность работы связана с потребностью в повышении достоверности результатов численного моделирования атмосферных процессов. В условиях сложности атмосферы как физической системы, статистическая обработка становится ключевым инструментом для анализа вариативности моделируемых параметров, проведения многократных расчетов и оценки чувствительности моделей к изменению входных данных.
Объект исследования: Процессы переноса излучения в атмосфере, включая рассеяние и поглощение света различными частицами атмосферы.
Предмет исследования: Модели излучения точечного источника в атмосфере и применение статистических методов для обработки и анализа результатов численного моделирования.
Целью данной работы является реализация имитационного моделирования излучения точечного источника для различных моделей атмосферы и применение статистических методов для обработки результатов численных экспериментов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Провести анализ научной литературы по вопросам применения метода Монте-Карло и корреляционно-регрессионного анализа для решения задач оптики атмосферы.
2. Реализовать имитационные модели излучения точечного источника в атмосфере.
3. Применить методы статистической обработки к результатам моделирования.
4. Провести сравнительный анализ полученных данных для различных моделей атмосферы.
В ходе выполнения данной выпускной квалификационной работы были успешно решены поставленные задачи, связанные с моделированием излучения точечного источника в различных атмосферных условиях и последующей статистической обработкой полученных результатов. Применение метода Монте-Карло позволило провести детальное исследование процессов рассеяния и поглощения фотонов в атмосфере, что особенно важно для задач климатического моделирования и дистанционного зондирования.
Реализованные имитационные модели, включая однородную и слоисто¬однородную атмосферу с различными индикатрисами рассеяния (Хеньи- Гринштейна и Рэлея), а также модель Г продемонстрировали свою эффективность. Полученные данные углового распределения яркости были подвергнуты корреляционно-регрессионному анализу, что позволило выявить ключевые закономерности и зависимости.
Основные результаты работы включают:
1. Установление влияния анизотропии рассеяния на распределение фотонов: при увеличении параметра анизотропии рассеяние становится более направленным, в то время как при его уменьшении распределение приближается к изотропному.
2. Анализ влияния коэффициента ослабления на плотность вероятности рассеяния: с ростом коэффициента ослабления наблюдается уменьшение интенсивности фотонов, достигающих приемника, что связано с увеличением вклада многократного рассеяния.
3. Сравнение моделей атмосферы показало, что стратификация среды не оказывает существенного влияния на угловое распределение яркости, однако учет молекулярного рассеяния и неоднородности атмосферы важен для повышения точности моделирования.
Проведенный статистический анализ подтвердил значимость полученных результатов, несмотря на наличие стохастических флуктуаций, характерных для метода Монте-Карло. Регрессионные модели, построенные для различных длин волн, позволили количественно оценить зависимость яркости от угла наблюдения, хотя в некоторых случаях потребовался учет нелинейных эффектов.
Результаты работы имеют практическую ценность для задач атмосферной оптики, включая разработку алгоритмов дистанционного зондирования, анализ радиационного баланса и уточнение климатических моделей. Дальнейшие исследования могут быть направлены на усовершенствование моделей, учет дополнительных факторов (например, аэрозольного состава атмосферы) и применение более сложных методов статистического анализа.
В целом, выполненная работа вносит вклад в развитие методов численного моделирования и статистической обработки данных в атмосферной оптике, обеспечивая повышение точности и достоверности результатов при изучении сложных природных процессов.
Реализованные имитационные модели, включая однородную и слоисто¬однородную атмосферу с различными индикатрисами рассеяния (Хеньи- Гринштейна и Рэлея), а также модель Г продемонстрировали свою эффективность. Полученные данные углового распределения яркости были подвергнуты корреляционно-регрессионному анализу, что позволило выявить ключевые закономерности и зависимости.
Основные результаты работы включают:
1. Установление влияния анизотропии рассеяния на распределение фотонов: при увеличении параметра анизотропии рассеяние становится более направленным, в то время как при его уменьшении распределение приближается к изотропному.
2. Анализ влияния коэффициента ослабления на плотность вероятности рассеяния: с ростом коэффициента ослабления наблюдается уменьшение интенсивности фотонов, достигающих приемника, что связано с увеличением вклада многократного рассеяния.
3. Сравнение моделей атмосферы показало, что стратификация среды не оказывает существенного влияния на угловое распределение яркости, однако учет молекулярного рассеяния и неоднородности атмосферы важен для повышения точности моделирования.
Проведенный статистический анализ подтвердил значимость полученных результатов, несмотря на наличие стохастических флуктуаций, характерных для метода Монте-Карло. Регрессионные модели, построенные для различных длин волн, позволили количественно оценить зависимость яркости от угла наблюдения, хотя в некоторых случаях потребовался учет нелинейных эффектов.
Результаты работы имеют практическую ценность для задач атмосферной оптики, включая разработку алгоритмов дистанционного зондирования, анализ радиационного баланса и уточнение климатических моделей. Дальнейшие исследования могут быть направлены на усовершенствование моделей, учет дополнительных факторов (например, аэрозольного состава атмосферы) и применение более сложных методов статистического анализа.
В целом, выполненная работа вносит вклад в развитие методов численного моделирования и статистической обработки данных в атмосферной оптике, обеспечивая повышение точности и достоверности результатов при изучении сложных природных процессов.
Подобные работы
- РАСЧЕТ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ГОРИЗОНТАЛЬНО-НЕОДНОРОДНОЙ АТМОСФЕРЫ
Бакалаврская работа, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4245 р. Год сдачи: 2024 - Исследование пространственного распределения температуры воды Ладожского озера в районе Валаамского архипелага, на основе прямых измерений и данных дистанционного зондирования
Дипломные работы, ВКР, экология территорий. Язык работы: Русский. Цена: 4750 р. Год сдачи: 2017