📄Работа №88570
Тема: ПРОГРАММА РАСЧЕТА ОПТИЧЕСКОЙ ТОЛЩИ ПО УГЛУ РАССЕЯНИЯ И ЯРКОСТИ НЕБА
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
информационные системы
Объем:
58 с. листов
Год:
2022
Просмотров:
75
5500
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ АТМОСФЕРНОЙ ОПТИКИ 7
1.1 Роль аэрозоля в атмосфере 7
1.2 Основные понятия 8
1.3 Метод Монте-Карло 10
1.4 Характеристики первичного светорассеяния 11
1.5 Индикатрисный метод определения оптической толщи атмосферы 14
1.6 Постановка задачи 16
1.7 Вывод 18
ГЛАВА 2. ПОДГОТОВКА К ПРОЕКТИРОВАНИЮ ПРОГРАММЫ. ИССЛЕДОВАНИЕ ФУНКЦИЙ ИНДИКАТРИСЫ ЯРКОСТИ 19
2.1 Теория аппроксимации 19
2.1.1 Аппроксимация экспонентой 20
2.1.2 Аппроксимация полиномом третьей степени 22
2.2 Экстраполяция данных 25
2.3 Добавление точек с помощью метода Лагранжа 26
2.4 Аппроксимация значений от 0 до 8 градусов 27
2.5 Аппроксимация значений от 8 до 20 градусов 30
2.6 Аппроксимация значений от 20 до 70 градусов 32
2.7 Аппроксимация значений от 70 до 180 градусов 35
2.8 Подбор функций для аппроксимации 37
2.9 Вывод 37
ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММЫ РАСЧЕТА ОПТИЧЕСКОЙ ТОЛЩИ ПО УГЛУ РАССЕЯНИЯ И ЯРКОСТИ НЕБА 38
3.1 Выбор языка для написания программы 38
3.2 Аппроксимация функции от 0 до 8 экспонентой 40
3.3 Аппроксимация функции от 8 до 20 полиномом третьей степени 43
3.4 Добавление точек с помощью метода Лагранжа 45
3.5 Итоговый график функции от 0 до 180 градусов 46
3.6 Расчет интеграла от 0 до 90 и от 90 до 180 градусов 48
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 50
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 51
ПРИЛОЖЕНИЕ 54
1.1 Роль аэрозоля в атмосфере 7
1.2 Основные понятия 8
1.3 Метод Монте-Карло 10
1.4 Характеристики первичного светорассеяния 11
1.5 Индикатрисный метод определения оптической толщи атмосферы 14
1.6 Постановка задачи 16
1.7 Вывод 18
ГЛАВА 2. ПОДГОТОВКА К ПРОЕКТИРОВАНИЮ ПРОГРАММЫ. ИССЛЕДОВАНИЕ ФУНКЦИЙ ИНДИКАТРИСЫ ЯРКОСТИ 19
2.1 Теория аппроксимации 19
2.1.1 Аппроксимация экспонентой 20
2.1.2 Аппроксимация полиномом третьей степени 22
2.2 Экстраполяция данных 25
2.3 Добавление точек с помощью метода Лагранжа 26
2.4 Аппроксимация значений от 0 до 8 градусов 27
2.5 Аппроксимация значений от 8 до 20 градусов 30
2.6 Аппроксимация значений от 20 до 70 градусов 32
2.7 Аппроксимация значений от 70 до 180 градусов 35
2.8 Подбор функций для аппроксимации 37
2.9 Вывод 37
ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММЫ РАСЧЕТА ОПТИЧЕСКОЙ ТОЛЩИ ПО УГЛУ РАССЕЯНИЯ И ЯРКОСТИ НЕБА 38
3.1 Выбор языка для написания программы 38
3.2 Аппроксимация функции от 0 до 8 экспонентой 40
3.3 Аппроксимация функции от 8 до 20 полиномом третьей степени 43
3.4 Добавление точек с помощью метода Лагранжа 45
3.5 Итоговый график функции от 0 до 180 градусов 46
3.6 Расчет интеграла от 0 до 90 и от 90 до 180 градусов 48
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 50
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 51
ПРИЛОЖЕНИЕ 54
📖 Введение
Актуальность темы исследования. В настоящее время увеличивается концентрация антропогенных аэрозолей в атмосфере, что связано с увеличением промышленных выбросов в результате активной деятельности человека. Это обстоятельство заставляет учитывать влияние аэрозоля на климат.
В наше время на Земле происходит процесс глобального изменения климата, который вызван повышением околоземной температуры воздуха. Постоянное повышение количества лесных пожаров, извержений вулканов и сжигания нефтепродуктов в огромных масштабах приводит к накоплению в воздухе парникового газа. Не удивительно, что химические составы атмосферных аэрозолей меняются. Поэтому изменение климата на планете связано не только с газовой, но и с аэрозольной составляющей атмосферы[1].
Одна из самых важных задач в исследовании оптических характеристик атмосферы - это проблема определения воздействия антропогенного фактора на экосистему и климат[2].
Очень перспективным вопросом является важность различных факторов, влияющих на определение оптической толщины аэрозольного рассеяния исходя из наблюдений за яркостью неба ближнего инфракрасного спектра. Для этого используются фактические результаты измерений оптической толщины атмосферы и яркости неба из сети AERONET[3].
О важности исследований аэрозолей свидетельствует расширение сети наземных станций оценки оптического состояния атмосферы, а также организация системы космических наблюдений. Изучение аэрозольных и радиационных полей является составной частью многих международных, национальных и региональных программ.
С целью создания подробной карты распространения аэрозолей, а также получения дополнительных данных по земному шару была организована Глобальная автоматизированная сеть станций (AERONET), которая оснащена солнечными фотометрами, измеряющими аэрозольную оптическую толщину земного шара.
Имеется большое количество данных: разные длины волн, оптические толщи, зенитные углы, коэффициенты асимметрии. Данных очень много и обработка их — очень трудоемкая, нудная рутинная работа[19].
У нас имеются теоретические данные, рассчитанные по методу Монте-Карло, и экспериментальные данные, измеренные специализированным солнечным фотометром[4]. Теоретические данные использовались для исследования функции индикатрисы яркости от угла рассеяния. Измеренные с помощью фотометра данные представляют собой слабо упорядоченные значения. Необходимо как-то упорядочить их и подготовить перед вводом в программу. Так как для наших широт в зависимости от зенитного угла Солнца угол рассеяния заканчивается на углах от 120° до примерно 150° (зенитного угла), необходимо продлить значения. Для точности расчета интегралов нужно интерполировать имеющиеся значения.
Работа представляет собой исследование и нахождение аппроксимирующих функций, также экстраполяция данных до угла 180° и, так как экспериментальные данные начинаются в лучшем случае с 2°(азимутального угла), а то и больше , необходимо добавить значения до 0°.
В наше время на Земле происходит процесс глобального изменения климата, который вызван повышением околоземной температуры воздуха. Постоянное повышение количества лесных пожаров, извержений вулканов и сжигания нефтепродуктов в огромных масштабах приводит к накоплению в воздухе парникового газа. Не удивительно, что химические составы атмосферных аэрозолей меняются. Поэтому изменение климата на планете связано не только с газовой, но и с аэрозольной составляющей атмосферы[1].
Одна из самых важных задач в исследовании оптических характеристик атмосферы - это проблема определения воздействия антропогенного фактора на экосистему и климат[2].
Очень перспективным вопросом является важность различных факторов, влияющих на определение оптической толщины аэрозольного рассеяния исходя из наблюдений за яркостью неба ближнего инфракрасного спектра. Для этого используются фактические результаты измерений оптической толщины атмосферы и яркости неба из сети AERONET[3].
О важности исследований аэрозолей свидетельствует расширение сети наземных станций оценки оптического состояния атмосферы, а также организация системы космических наблюдений. Изучение аэрозольных и радиационных полей является составной частью многих международных, национальных и региональных программ.
С целью создания подробной карты распространения аэрозолей, а также получения дополнительных данных по земному шару была организована Глобальная автоматизированная сеть станций (AERONET), которая оснащена солнечными фотометрами, измеряющими аэрозольную оптическую толщину земного шара.
Имеется большое количество данных: разные длины волн, оптические толщи, зенитные углы, коэффициенты асимметрии. Данных очень много и обработка их — очень трудоемкая, нудная рутинная работа[19].
У нас имеются теоретические данные, рассчитанные по методу Монте-Карло, и экспериментальные данные, измеренные специализированным солнечным фотометром[4]. Теоретические данные использовались для исследования функции индикатрисы яркости от угла рассеяния. Измеренные с помощью фотометра данные представляют собой слабо упорядоченные значения. Необходимо как-то упорядочить их и подготовить перед вводом в программу. Так как для наших широт в зависимости от зенитного угла Солнца угол рассеяния заканчивается на углах от 120° до примерно 150° (зенитного угла), необходимо продлить значения. Для точности расчета интегралов нужно интерполировать имеющиеся значения.
Работа представляет собой исследование и нахождение аппроксимирующих функций, также экстраполяция данных до угла 180° и, так как экспериментальные данные начинаются в лучшем случае с 2°(азимутального угла), а то и больше , необходимо добавить значения до 0°.
✅ Заключение
В ходе работы цель была достигнута - написана программа для вычисления интеграла на основе данных об яркости неба в альмукантарате Солнца.
При обработке данных было проведено множество исследовательских работ по подбору аппроксимационных функций индикатора яркости. Для детального изучения были выбраны следующие функции: экспоненциальная, полиномиальная третьей степени. Экспоненциальная функция была выбрана для экстраполяции исходных данных от 3 до 0 градусов. Интерполяция данных до 180 градусов выполнялась с использованием полинома третьей степени и метода наименьших квадратов. Исходные данные интерполированы с помощью интерполяционного полинома Лагранжа. Также были найдены методы нахождения полных интегралов, отношения и разности полу интегралов этих функций для получения некоторых оптико-атмосферных характеристик. Интеграл вычисляется методом трапеций, так как метод трапеций прост в реализации и точность расчета метода соответствует поставленным задачам.
Программа была написана в дистрибутиве языков программирования Anaconda, графическом пользовательском интерфейсе Anaconda Navigator, приложении Jupyter Notebook.
В результате выполнения выпускной квалификационной работы магистра поставленная цель была достигнута.
При обработке данных было проведено множество исследовательских работ по подбору аппроксимационных функций индикатора яркости. Для детального изучения были выбраны следующие функции: экспоненциальная, полиномиальная третьей степени. Экспоненциальная функция была выбрана для экстраполяции исходных данных от 3 до 0 градусов. Интерполяция данных до 180 градусов выполнялась с использованием полинома третьей степени и метода наименьших квадратов. Исходные данные интерполированы с помощью интерполяционного полинома Лагранжа. Также были найдены методы нахождения полных интегралов, отношения и разности полу интегралов этих функций для получения некоторых оптико-атмосферных характеристик. Интеграл вычисляется методом трапеций, так как метод трапеций прост в реализации и точность расчета метода соответствует поставленным задачам.
Программа была написана в дистрибутиве языков программирования Anaconda, графическом пользовательском интерфейсе Anaconda Navigator, приложении Jupyter Notebook.
В результате выполнения выпускной квалификационной работы магистра поставленная цель была достигнута.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.