Атмосферное звучание

Атмосферное зондирование или профилирование атмосферы — это измерение вертикального распределения физических свойств атмосферного столба, таких как давление , температура , скорость и направление ветра (таким образом определяя сдвиг ветра ), содержание жидкой воды, концентрация озона , загрязнение и другие свойства. Такие измерения проводятся различными способами, включая дистанционное зондирование и на месте наблюдения .

Наиболее распространенным методом зондирования на месте является радиозонд , который обычно представляет собой метеозонд , но также может быть и ракетным зондом .

При дистанционном зондировании обычно используются пассивные инфракрасные и микроволновые радиометры :

• бортовые приборы
• наземные станции
• Спутниковые инструменты наблюдения за Землей, такие как AIRS и AMSU.
• наблюдение за атмосферами на разных планетах, например, с помощью марсианского климатического зонда на марсианском разведывательном орбитальном аппарате.

Прямые методы

Датчики, которые напрямую измеряют состав атмосферы, такие как термометры, барометры и датчики влажности, можно отправлять в воздух на воздушных шарах, ракетах или сбрасываемых зондах . Их также можно размещать на внешних корпусах кораблей и самолетов или даже устанавливать на башнях. В этом случае все, что необходимо для регистрации измерений, — это запоминающие устройства и/или транспондеры .

Косвенные методы

Дополнительная информация: Атмосферный лидар и метеорологический радар.

Более сложный случай касается датчиков, в основном установленных на спутниках, таких как радиометры , оптические датчики, радары , лидары и облакомеры , а также содары, поскольку они не могут напрямую измерять интересующие величины, такие как температура, давление, влажность и т. д. Понимая процессы излучения и поглощения, мы можем выяснить, на что смотрит прибор между слоями атмосферы.Хотя этим типом приборов можно также управлять с наземных станций или транспортных средств (оптические методы также можно использовать внутри приборов на месте), спутниковые приборы особенно важны из-за их обширного и регулярного охвата. градуса менее чем за день . Например, инструменты AMSU на трех спутниках NOAA и двух спутниках EUMETSAT могут получить данные со всего земного шара с разрешением выше одного

Мы можем различать два широких класса датчиков: активные , такие как радары , которые имеют собственный источник, и пассивные , которые обнаруживают только то, что уже есть. Для пассивного прибора могут использоваться различные источники, включая рассеянное излучение, свет, излучаемый непосредственно от Солнца, Луны или звезд (оба более подходят в визуальном или ультрафиолетовом диапазоне), а также свет, излучаемый теплыми объектами, что более важно. подходит для микроволнового и инфракрасного диапазона.

Просмотр геометрии

Эхолот . смотрит на край атмосферы, где он виден над Землей Он делает это одним из двух способов: либо он отслеживает Солнце, Луну, звезду или другой передающий спутник через лимб, когда источник закрывается за Землей, либо он смотрит в сторону пустого пространства, собирая излучение, рассеянное от одного из них. этих источников. Напротив, эхолот надира смотрит вниз (в надир ) сквозь атмосферу на поверхности. Прибор SCIAMACHY работает во всех трех этих режимах. Зенитный эхолот смотрит вверх (в зенит ) с наземной точки.

Обратная задача атмосферы

Дополнительная информация: Обратная задача.

Постановка задачи

Следующее применимо в основном к пассивным датчикам, но в некоторой степени применимо и к активным датчикам.

Обычно существует вектор значений величины, которую необходимо получить, ${\vec {x}}$, называемый вектором состояния и вектором измерений, ${\vec {y}}$. Вектором состояния могут быть температуры, плотности озона, влажность и т. д. Вектором измерения обычно являются значения яркости или яркостной температуры, полученные с помощью радиометра или аналогичного детектора, но он может включать в себя любую другую величину, имеющую отношение к проблеме.Прямая модель сопоставляет вектор состояния с вектором измерения:

${\vec {y}}={\vec {f}}({\vec {x}})$

Обычно картирование, ${\vec {f}}$, известно из физических принципов, но это не всегда так. Вместо этого это можно узнать только эмпирически , сопоставляя фактические измерения с реальными состояниями. Спутники и многие другие инструменты дистанционного зондирования измеряют не соответствующие физические свойства, то есть состояние, а количество излучения, излучаемого в определенном направлении и на определенной частоте. Обычно легко перейти из пространства состояний в пространство измерений — например, с помощью закона Бера или переноса излучения — но не наоборот, поэтому нам нужен какой-то метод инвертирования. ${\vec {f}}$ или найти обратную модель , ${\vec {f}}^{-1}$.

Методы решения

Если задача линейная, мы можем использовать какой-либо метод обратной матрицы — часто проблема некорректна или нестабильна , поэтому нам нужно будет ее регуляризовать : хорошие, простые методы включают нормальное уравнение или разложение по сингулярным значениям . Если задача слабо нелинейна, итерационный метод, такой как Ньютон-Рафсон может подойти .

Иногда физика слишком сложна для точного моделирования, а прямая модель слишком медленна, чтобы ее можно было эффективно использовать в обратном методе. В этом случае статистические методы или методы машинного обучения, такие как линейная регрессия , нейронные сети , статистическая классификация , оценка ядра для формирования обратной модели на основе набора упорядоченных пар выборок, отображающих пространство состояний в пространство измерений, могут использоваться и т. д. , то есть, $\lbrace {\vec {x}}:{\vec {y}}\rbrace$. Они могут быть сгенерированы либо на основе моделей – например, векторов состояния из динамических моделей и векторов измерения переноса излучения или аналогичных прямых моделей – либо на основе прямых эмпирических измерений. Другие случаи, когда статистический метод может оказаться более подходящим, включают задачи с высокой нелинейностью .

Список методов

• Дифференциальная абсорбционная спектроскопия
• Получение изолинии
• Оптимальная оценка

См. также

• Коллокация (дистанционное зондирование)
• Обратная задача
• Спутниковая метеорология
• Диаграмма Skew-T log-P
• Термодинамические диаграммы

Ссылки

• Эгберт Букер и Ринк ван Гронделл (2000). Физика окружающей среды (2-е изд.). Уайли.
• Клайв Д. Роджерс (2000). Обратные методы зондирования атмосферы: теория и практика . Всемирная научная.

Внешние ссылки

• СМИ, связанные с звучанием атмосферы, на Викискладе?
• Зондирование атмосферы Университета Вайоминга