Алгоритмы и программное обеспечение для обработки и моделирования атмосферных климатообразующих факторов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Золотов, Сергей Юрьевич

• Золотов, Сергей Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Золотов, Сергей Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ВОССТАНОВЛЕНИЕ ПРОПУЩЕННЫХ ЗНАЧЕНИЙ КЛИМАТИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН.

1.1. Введение.

1.2. Основные методы восстановления пропущенных величин временных рядов.

1.2.1. Интерполяция с помощью различных полиномов.

1.2.2. Интерполяция с помощью сплайнов.

1.2.3. Статистические методы восстановления пропущенных данных

1.3. Основные методы прогноза временных рядов.

1.3.1. Прогнозирование временных рядов с помощью регрессионных моделей.

1.3.2. Прогнозирование временных рядов с помощью сингулярного разложения.

1.4. Прогноз и восстановление данных временных рядов с помощью вейвлет-преобразования.

1.5. Сравнение различных математических методов интерполяции и прогноза климатических величин.

1.5.1. Восстановление пропущенных значений ряда климатических величин.

1.5.2. Экстраполяция (прогноз) рядов наблюдений климатических величин.

1.6. Выводы.

ГЛАВА 2. ПОТОКИ МЕТАНА ЗАБОЛОЧЕННОЙ ТЕРРИТОРИИ

ЗАПАДНОЙ СИБИРИ.

2.1. Введение.

2.2. Методика измерений.

2.3. Расчет потоков метана.

2.4. Выводы.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИ ВЫСОТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДАВЛЕНИЯ, ТЕМПЕРАТУРЫ И ГАЗОВЫХ КОМПОНЕНТ АТМОСФЕРЫ.

3.1. Введение.

3.2. Статистические модели.

3.3. Определение высотного распределения метеорологических величин на основе наземных данных.

3.4. Определение профиля озона на основе данных озонометра М-124.

3.5. Выводы.

ГЛАВА 4. МЕТОДЫ РАСЧЕТА ТЕПЛОВОЙ РАДИАЦИИ В

БЕЗОБЛАЧНОЙ АТМОСФЕРЕ ЗЕМЛИ.

4.1. Уравнение переноса радиации.

4.2. Методы расчета функции пропускания атмосферы со средним и низким спектральным разрешением.

4.3. Модели полос поглощения.

4.4. Модифицированная комбинированная методика.

4.5. Расчет пропускания смеси газов.

4.6. Моделирование потоков тепловой радиации и радиационного выхолаживания атмосферы.

4.7. Выводы.

ГЛАВА 5. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ОБРАБОТКИ И

МОДЕЛИРОВАНИЯ АТМОСФЕРНЫХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН.

5.1. Обзор существующего программного обеспечения.

5.2. Программное обеспечение обработки данных эмиссии метана.

5.3. Программное обеспечение для прогноза и восстановления пропущенных значений климатических величин с помощью вейвлет-преобразования.

5.4. Программное обеспечение для расчета вертикальных потоков тепловой радиации с помощью модифицированной комбинированной методики.

5.5. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмы и программное обеспечение для обработки и моделирования атмосферных климатообразующих факторов»

Инструментальные наблюдения глобальной температуры приземного воздуха, выполненные в течение двадцатого столетия, позволили оценить темп повышения температуры величиной 0,6 °С за сто лет [1,2]. Процесс потепления заметно усилился в последние десятилетия и в отдельных районах земного шара достигает величин, превышающих 0,5 °С за десять лет [3]. В качестве основной причины глобального потепления в настоящее время рассматривается увеличение содержания в атмосфере газов, обладающих сильным парниковым эффектом: углекислого газа СОг и метана СНЦ.

Прогнозы влияния на температуру антропогенно обусловленных выбросов СО2 на десятки лет вперед определяются путем численного решения полной системы уравнений термогидродинамики атмосферы [4]. Достоверность прогноза зависит от способа параметризации физических процессов, происходящих на верхней и нижней границе атмосферы (потоки коротковолновой и длинноволновой радиации, альбедо и орография подстилающей поверхности, обмен теплом и влагой в приземном слое и т.д.), степени учета обратных связей в климатической системе, а также сценариев динамики выбросов в атмосферу антропогенно обусловленных парниковых газов.

Необходимо различать между собой понятия климатическая величина и климатообразующий фактор. Под климатической величиной понимается определенная физическая характеристика атмосферы, например, температура, влажность, давление, скорость и направление ветра и т.п. В качестве клима-тообразующих факторов могут выступать самые различные свойства окружающей среды, например, активность Солнца, скорость радиационного выхолаживания атмосферы, высота местности, почвенный покров и т.п. Следует заметить, что сами климатические величины могут со своей стороны выступать как климатообразующие факторы по отношению к другим климатическим величинам и факторам, например, температура - для влажности, влажность - для облачности, облачность - для радиации и т.д. [5].

В зависимости от степени учета вышеперечисленных климатообразую-щих процессов различные модели дают эффект глобального потепления к 2100 году от 1.5 до 5.8 °С [1, 2]. Во всех без исключения климатических моделях критически важное значение имеет качество так называемого радиационного блока, т.е. совокупность алгоритмов, позволяющих рассчитывать приходящую коротковолновую солнечную радиацию и уходящую от системы Земля-атмосфера длинноволновую.

Из-за очень жёстких требований к быстродействию радиационных блоков климатических моделей, в них используются исключительно параметрические и упрощенные методы расчёта притоков и потоков атмосферной радиации. В расчётах обычно учитывается только поглощение в полосах важных парниковых газов (водяной пар, углекислый газ, метан, озон и др.). Из-за необходимости учета этих полос современные радиационные блоки являются многоспектральными, а именно, в тепловой и солнечной частях спектра рассматриваются несколько десятков спектральных участков соответствующих характерным областям спектра («окнам прозрачности», сильным полосам поглощения, и т.п.).

По мнению ряда специалистов, неудовлетворительная надёжность климатических прогнозов обусловлена, в значительной мере, именно низкой точностью описания радиации в климатических моделях (радиационных блоках). Поэтому чисто научная проблема моделирования атмосферных радиационных процессов сдерживает решение важнейших проблем, имеющих общечеловеческую значимость. Таким образом, возникает необходимость в параметризации радиационных процессов с приемлемой точностью и вычислительных методов, применяемых для расчета потоков атмосферной радиации, а также выработка рекомендаций по их возможному усовершенствованию.

В силу этого условия объективно возникла и стала весьма актуальной проблема получения так называемых «эталонных» расчетов, т.е. расчетов, полученных для аналогичных атмосферных случаев, но уже при строгом учете сложных процессов поглощения, испускания и рассеяния радиации и решении соответствующих уравнений переноса без неконтролируемых упрощений. Очевидно, только путем сопоставления с эталонными расчетами и натурными экспериментами можно определять погрешности расчетных методик, выявлять основные причины этих погрешностей и вырабатывать рекомендации по их устранению, т.е., в конечном итоге, существенно повысить точность радиационных блоков климатических моделей и, как можно надеяться, надежность самих прогнозов изменения климата.

Получение экспериментальных данных опирается на ведущихся на многих станциях мировой сети инструментальных наблюдениях за температурой, давлением, влажностью и другими величинами. При этом повышенные требования предъявляются к качеству рядов наблюдений. Оно определяется точностными характеристиками используемых приборов и квалификацией обслуживающего персонала. Анализ имеющихся рядов наблюдений показал, что нередким явлением являются пропуски в силу организационных и технических неполадок. Таким образом, в непрерывном ряде наблюдений образуются разрывы различной длительности. Для заполнения этих разрывов требуется разработка алгоритмов восстановления пропущенных значений, не снижающих существенно качество всего ряда.

В прогнозе предстоящих изменений климата важная роль принадлежит корректной экспериментальной оценке эмиссий и стоков атмосферного метана. За прошедшее столетие концентрация метана более чем удвоилась и продолжает расти со скоростью порядка одного процента в год [6]. Об этом свидетельствует анализ измерений концентрации метана, полученных на глобальной сети наземных станций NOAA/CMDL за период 1984-1996 гг., и образцы льда Антарктики и Гренландии [7, 8]. Эти данные позволили убедиться в динамической природе глобального атмосферного цикла метана, обусловленного сезонными изменениями эмиссии метана. Установлено [6], что эмиссия метана от заболоченных территорий в значительной степени зависит от температуры почвы и уровня почвенно-грунтовых вод. В работе [9] особо подчеркивается необходимость в мониторинге крупных болотных экосистем.

Около половины площади болот находятся между 50° и 70° с.ш., районах, которые, как ожидается, претерпят увеличение температуры на несколько градусов Цельсия в следующие сто лет. Эти изменения могут привести к [10]:

- изменению периода таяния и соответствующему изменению биологической активности;

- увеличению территорий, подверженных, таянию и анаэробным условиям;

- увеличению чистой первичной продуктивности вследствие либо прямого удобрения из-за увеличения концентрации углекислого газа, либо непрямого влияния температуры;

- изменениям в над- и подземных накоплениях углерода;

- изменениям в распределении и последовательности растений.

Основываясь только на увеличении температуры, эмиссия метана может, вероятно, увеличиться в высоких широтах, обеспечивая положительную обратную связь в климатической системе. Однако, другие факторы могут уменьшить этот отклик. Например, ограничение питательных веществ может ограничить увеличение продуктивности и адаптация микробов к существующему температурному режиму может быть неадекватной. Поступление воды в высоких широтах может уменьшиться в ответ на увеличенное испарение при более теплых условиях, что может повлечь снижение уровня воды и осушение почвы в ранее обводненных и затопленных местах.

Группа исследователей [10] оценила потенциальные изменения эмиссии метана из высокоширотных болот в ответ на предсказываемые изменения климата (табл. В. 1).

Таблица В. 1

Эмиссия метана и изменения климата по [10]

Описание Отклик эмиссии метана

Соотношения между региональной эмиссией с Северного Склона (Аляска) из тундры и температурой; моделирование изменений водного статуса через изменения распределения растительности; экстраполяция с использованием измерений 1987-1989 гг. Местные: 4-х кратное увеличение при повышении летней температуры почвы на 4 °С; региональные: 4-5 кратное увеличение при потеплении на 4 °С и при более влажных условиях; 2-х кратное увеличение при потеплении на 4 °С и при более сухих условиях: большая чувствительность к потеплению.

Чувствительность высокоширотных эмиссий к историческим вариациям летней температуры; нет оценок водного статуса; корреляция температура-поток и региональные температурные аномалии 20-го века использованы для моделирования исторических аномалий потоков. Аномалии в ±2 °С дали ±5 Тг вариации около среднегодовой эмиссии в 30 Тг; предполагается , что 3-5 °С увеличение температуры может удвоить эмиссию: средняя чувствительность к раннему потеплению;

Измерения температуры и эмиссии метана из осушенных болот Финляндии. 4-см уменьшение уровня воды уменьшает потоки метана на 80 процентов; 20-см уменьшение уровня воды снижает потоки метана до нуля: сильная чувствительность к водному статусу.

Продолжение табл. В.1

Описание Отклик эмиссии метана

Измерения уровня воды и эмиссии метана из осушенных болот в Канаде. 100 процентное уменьшение эмиссии при 10-см снижении уровня воды; больше 10 см снижение уровня воды превращает болото в маленький сток метана: сильная чувствительность к водному статусу.

Изучение чувствительности моделированной эмиссии метана к увеличению температуры. Увеличение температуры на 2 °С увеличивает эмиссию на 36%, 29% и 12% соответственно в северных, умеренных и тропических болотах: сильная чувствительность к температуре в северных и умеренных широтах.

Целью данной работы является создание новых и усовершенствование известных методов и алгоритмов обработки данных реальных измерений климатических величин, развитие приближенного метода расчета тепловой радиации атмосферы, а также разработка соответствующего программного обеспечения.

Для достижения цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Провести анализ современных методов интерполяции и экстраполяции рядов атмосферных климатических величин и создать методику прогноза и восстановления пропущенных значений.

2. Усовершенствовать модель преобразования данных эмиссии метана с учетом переходной функции детектора.

3. Создать быструю и точную методику расчета потоков тепловой радиации Земли.

4. Создать программное обеспечение для решения вышеперечисленных задач.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Метод, основанный на математическом аппарате непрерывного вейв-лет-преобразования, обеспечивает прогноз и восстановление пропущенных величин тех временных последовательностей, в которых проявляется колебательная структура.

2. Усовершенствованная модель детектора метана действующего измерительного комплекса снижает среднюю погрешность определения величины потока эмиссии газа с 22 до 8 процентов.

3. Разработанная модифицированная комбинированная методика позволяет рассчитывать атмосферные радиационные потоки с приемлемой для практических целей точностью (с погрешностью порядка одного процента).

4. Созданное программное обеспечение дает возможность быстро и достаточно точно рассчитывать тепловые потоки атмосферы Земли как при наличии реальных рядов наблюдений атмосферных величин, так и с помощью их различных модельных значений.

Научная новизна данной диссертационной работы заключается в следующем:

1. Для прогноза/интерполяции климатических величин применен новый подход, основанный на продолжении/восстановлении во времени вейвлет-коэффициентов исходной величины.

2. Предложенная модель детектора метана позволяет учитывать герметичность соединительных трубок и время, необходимое для поступления содержимого камеры непосредственно на детектор, благодаря использованию теории линейных систем управления.

3. Разработанная модифицированная комбинированная методика позволяет уменьшить время расчета пропускания атмосферы в десятки раз (по сравнению с эталонным методом) за счет параметризации этой величины, а также значительно увеличить точность расчета по сравнению с эмпирическими методами.

Практическая ценность работы определяется следующими результатами. Алгоритм и программное обеспечение прогноза климатических характеристик с помощью математического аппарата непрерывного вейвлет-преобразования позволяет строить качественные прогнозы таких климатооб-разующих факторов как числа Вольфа, температуры, влажности, давления и других, в которых явно или неявно проявляется колебательная структура. Эти прогнозы могут быть использованы для решения различных задач, связанных с сельским хозяйством, отдельными отраслями промышленности, службами ГО и ЧС для предупреждения различных природных катаклизмов (пожаров, наводнений, засух, ураганов и т.д.). Данный алгоритм и ПО применяются и для корректного восстановления пропущенных значений климатических величин, что позволяет увеличить временные ряды наблюдений для их дальнейшей обработки и анализа.

Усовершенствованная модель метанового детектора, помимо повышения качества восстановления эмиссии метана, увеличивает временные ряды наблюдений, так как при этом количество отбракованных экспериментов удается существенно понизить. В конечном итоге достигается определенный экономический эффект, связанный с уменьшением затрат на проведение экспериментальных работ.

Модифицированная комбинированная методика и пакет программ обеспечивают расчеты тепловых потоков в широком диапазоне длин волн (от 330 до 10000 см"1 - от 1 до 30 мкм) в реальном масштабе времени и может успешно использоваться в радиационном блоке климатических моделей, в задачах локального газоанализа и др., где необходимо быстро и точно рассчитывать величины пропускания, интенсивности и потоков тепловой радиации.

Апробация работы: результаты работы представлены на 7, 9 Международных симпозиумах «Оптика атмосферы и океана» 2000, 2002 гг., г. Томск [11, 12]; 37, 38 Международных научно-студенческой конференции «Студент и научно-технический прогресс» 1999, 2000 гг., г. Новосибирск [13, 14]; региональных конференциях «Радиотехнические и информационные системы и устройства» 1999, 2000 гг., г. Томск [15, 16]; Международной конференции «Моделирование, базы данных и информационные системы для атмосферных наук» 2001 г., г. Иркутск [17]; на 4 региональном семинаре молодых ученых «Современные проблемы физики, технологии и инновационного развития», февраль 2003 г, г. Томск; на Пятом Сибирском Совещании по климато-экологическому мониторингу, 25-27 июня 2003 г, г. Томск [18]. По результатом работы опубликовано восемь статей [18-25].

Достоверность результатов обеспечивается строгим применением математических методов, внедрением реально работающего программного обеспечения для моделирования и обработки экспериментальных данных, а также сравнением результатов с реальными, литературными данными и данными, полученными теоретическим путем.

Личный вклад автора;

1. Автором предложена идея интерполяции климатических величин с помощью вейвлет-преобразования, реализован алгоритм для прогнозирования/интерполяции данных климатических величин и создано программное обеспечение на основе данного алгоритма.

2. Автором получены формулы расчета эмиссии потока СН* с. учетом переходной функции метанового детектора и создано программное обеспечение расчета эмиссии метана.

3. В модифицированной комбинированной методике (МКМ) автором предложена идея в разбиении диапазона поглощающих масс на поддиапазоны. Кроме того, для расчетов вертикальных потоков тепловой радиации атмосферы с помощью МКМ разработан программный комплекс ABS и произведен полный подбор параметров моделей для диапазона волновых чисел 330-10000 см"1 с шагом 5 см"1 для двенадцати газов (Н20, С02, 03, N20, СО, СН4, 02, NO, S02, N02, NH3, HNO3) со спектральным разрешением 20 см"1.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Золотов, Сергей Юрьевич

Основные результаты настоящей работы заключаются в следующем:

1. Разработан алгоритм, позволяющий прогнозировать и интерполировать пропущенные величины временных климатических последовательностей на основе математического аппарата непрерывного вейвлет-преобразования .

2. Создано программное обеспечение прогноза (интерполяции) климатических характеристик с помощью математического аппарата непрерывного вейвлет-преобразования. Оно позволяет строить прогнозы и восстанавливать пропущенные значения таких климатообразующих факторов как числа Вольфа, температуры, давления, влажности и др., в которых явно или неявно проявляется колебательная структура. Данное авторское ПО внедрено в лабораторию физики климатических систем (ЛФКС) Института Оптического Мониторинга Сибирского Отделения Российской Академии Наук, г. Томск (см. прил. 11).

3. Благодаря теории линейных систем управления усовершенствована модель преобразования данных эмиссии метана. Предложенная модель детектора метана позволяет учитывать переходную функцию системы, что влияет на точность восстановления потока газа.

4. Созданное программное обеспечение обработки данных эмиссии метана позволяет использовать особенности переходной функции измерительной системы автоматизированного комплекса. В данном ПО предоставлена возможность оперативного учета априорной информации об условиях проведения эксперимента. Данное авторское ПО внедрено в лабораторию диагностики природных сред (ЛДПС) Института Оптики Атмосферы Сибирского Отделения Российской Академии Наук, г. Томск (см. прил. 11).

5. Разработанная модифицированная комбинированная методика позволяет уменьшить время расчета функции пропускания в десятки раз (по сравнению с эталонным методом), а также значительно увеличить точность расчета по сравнению с эмпирическими методами. Проведенные исследования показали, что с помощью МКМ достаточно быстро рассчитываются атмосферные радиационные потоки с приемлемой для практических целей точностью (с погрешностью около одного процента).

6. Созданный программный комплекс ABS на основе ПО МКМ позволяет рассчитывать функции пропускания, интенсивности восходящего и нисходящего излучений, вертикальные восходящие и нисходящие потоки тепловой радиации на порядок точнее, чем с помощью эмпирических методов (LOWTRAN-7) и на порядок быстрее эталонного метода LBL. Данное авторское ПО реализовано в рамках гранта РФФИ № 00-07-90175 «Банк поглощения атмосферных газов для решения задач переноса излучения и зондирования газового состава атмосферы». ПО МКМ внедрено (см. прил. 11) в лабораторию атмосферной абсорбционной спектроскопии ИОА СО РАН, г. Томск; в отдел экологического мониторинга НИИ РЛ МГТУ им. Н.Э. Баумана, г. Москва; в лабораторию оптики атмосферы физико-технического НИИ КГУ, г. Красноярск.

Автор выражает глубокую признательность научным руководителям профессору кафедры АСУ ТУ СУР Мицелю А. А. и зав. лабораторией ЛФКС ИОМ СО РАН Ипполитову И.И. за постановку задачи, неустанное руководство, терпение и внимание.

Автор благодарит коллектив кафедры АСУ Томского государственного Университета Систем Управления и Радиоэлектроники за помощь при подготовке диссертации.

На разных этапах работы над данной диссертацией автору любезно помогали:

118

- к.т.н., преподаватель каф. АСУ Бойченко И.В. в качестве консультанта по оформлению текста диссертации;

- сотрудник ЛДПС ИОА Надеев А.И. и профессор каф. АСУ ТУСУР Катаев М.Ю. в качестве консультантов по материалам главы 2;

- аспирант ЛФКС ИОМ Булдаков А.В. в качестве консультанта по суточным данным температуры г. Томска (они были им и предоставлены);

- сотрудники ЛФКС ИОМ Логинов С.В. и Дюкарев Е.А. в качестве консультантов по материалам главы 1.

- аспирант каф. АСУ ТУСУР Еременко М.Н. в качестве консультанта по материалу раздела 3.4;

- аспиранты каф. АСУ ТУСУР Миляков А.В. и Окладников И.Г. в качестве консультантов по материалам глав 4 и 5. ь

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Совокупность результатов, изложенных в работе, позволила решить научно-техническую задачу прогноза и восстановлении пропущенных значений климатических величин, получения корректных значений потока эмиссии метана, быстрого и точного расчета тепловых радиационных потоков.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Золотов, Сергей Юрьевич, 2003 год

1. Climate Change 2001. The Scientific Basis. Contribution of Working Group 1.to the Third Assessment Report of the IPCC. Summary for Policymakers and Technical Summary - WMO/UNEP, 2001.

2. Израэль Ю.А., Груза Г.В., Катцов B.M., Мелешко В.П. Изменения глобального климата. Роль антропогенных воздействий // Метеорология и гидрология. 2001.-№ 5. - С. 5-21.

3. Региональный мониторинг атмосферы. Ч. 4 / под ред. д.ф-м.н. чл.-корр. РАН Кабанова М.В. Томск: МГП «Раско», 2000. - 270 с.

4. Монин А.С. Введению в теорию климата. Л: Гидрометеоиздат, 1982. - 246 с.

5. Блютген И. География климатов. Т. 1 М.: Прогресс, 1972. - 430 с.

6. Крылова А.И., Крупчатников В.Н. Глобальное моделирование потоков метана от болотных экосистем // сб. трудов «Большое Васюганское болото». Томск: ИОМ СО РАН, 2002. - С. 98-103.

7. Dlygokencky E.J., Steele L.P., Lang P.M., Masarie K.A. The growth rate and distribution of atmospheric CH4 // J. Geophys. Res. 1994. - № 99. - P. 17021-17043.

8. Dlygokencky E.J., Lang P.M., Masarie K.A., Tans P.P. Continuing decline in the growth rate of the atmospheric methane burden // Nature. 1998. - V. 393. -No. 4.-P. 447^150.

9. Инишева Л.И., Головацкая Е.А. Сток, эмиссия и мониторинг углерода Васюганского болота // сб. трудов «Большое Васюганское болото». Томск: ИОМ СО РАН, 2002. - С. 123-133.

10. Matthews Е. Wetlands // Atmospheric Methane. Its Role in the Global Environment / editor Khalil M.A.K.

11. Золотов С. Ю., Мицель А. А. Приближенная методика расчета пропускания газовой среды // Оптика атмосферы и океана. 7 международныйсимпозиум. Томск, Россия. 16-19 июля 2000 г. Томск: изд-во ИОА СО РАН, 2000 - С. 55-56.

12. Золотов С. Ю. Программный комплекс для обработки данных озонометра М-124 // Радиотехнические и информационные системы и устройства. Томск: ТУСУР, 1999. - Ч. 1. - С. 39-40.

13. Золотов С. Ю., Пономарев М. Н. Автоматизация расчета поглощения газов в атмосфере // Радиотехнические и информационные системы и устройства. Томск, 2000. - Ч. 2. - С. 12-13.

14. Золотов С. Ю., Еременко М. Н. Программный комплекс обработки данных озонометров // Доклады ТУСУР. Автоматизированные системы обработки информации, управления и проектирования. Сборник научных трудов. Томск; ТУСУР, 1999. - Т. 3. - С. 131-135.

15. Мицель А. А., Золотов С. Ю. Комбинированная методика расчета атмосферного поглощения со спектральным разрешением 20 см"1 // "Оптика атмосферы и океана". 2001. - Т. 14. -№ 1. - С. 54-58.

16. Мицель А. А., Золотов С. Ю. Программный комплекс для решения радиационно-климатических задач // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. Томск: ТУСУР, 2001 -Т. 6.-С. 221-228.

17. Золотов С. Ю., Надеев А.И. Потоки метана заболоченной территории Западной Сибири // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. Томск: ТУСУР, 2003. - Т. 8. - С. 1720.

18. Climate Change. The IPCC Scientific Assessment / eds. J.T. Houghton, G.J. Jenkins, J.J. Ephraums. Cambridge: Cambridge University Press, 1990. -365 p.

19. Climate Change 1992. The Supplement Report to the IPCC Scientific Assessment / eds. J.T. Houghton, B.A. Callander, S.K. Varney. Cambridge: Cambridge University Press, 1992. - 200 p.

20. Climate Change 1995. The Science of Climate Change. Contribution of Working Group I to the second assessment report of the IPCC / eds. J.T. Houghton, L.G. Meira Filho. Cambridge: Cambridge University Press, 1996. - 56 p.

21. Новиков JI.B. Основы вейвлет-анализа сигналов, С-Пб: ООО «Мо-дус+», 1999. - 152 с.

22. Мицель А.А., Золотов С.Ю. MathCAD. Лабораторный практикум по вычислительной математике. Томск: ТУСУР, 2003. - 172 с.

23. A Practical Guide to Splines // Applied Math. Sciences. 1978. - Vol. 27. - 416 p.

24. Злоба E., Яцкив И. Статистические методы восстановления пропущенных данных // Компьютерное моделирование и новые технологии. -2002. — Т. 6. -№ 1.-С. 51-61.

25. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа М.: Финансы и статистика, 1988.

26. Колмогоров А.Н. Стационарные последовательности в гильбертовом пространстве // Теория вероятностей и математическая статистика. 1986. -С. 215-255.

27. Колмогоров А.Н. Интерполирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей // Теория вероятностей и математическая статистика. 1986. - С. 255-263.

28. Крейн М.Г. Об одной экстраполяционной проблеме А.Н. Колмогорова // ДАН. 1945. - Т. 46. - С. 339-342.

29. Журбенко И.Г., Кожевникова И.А. Стохастическое моделирование процессов. М.: МГУ, 1990. - 150 с.

30. Прохоров Ю.В., Розанов Ю.А. Теория вероятностей. М.: Наука, 1973.

31. Розанов Ю.А. Стационарные случайные процессы. М.: Физматгиз, 1963.

32. Яглом A.M. Введение в теорию стационарных случайных функций // УМН. 1952. - Т. 7. - Вып. 5(51). - С. 3-168.

33. Яглом A.M. Корреляционная теория стационарных случайных функций. JL: Гидрометеоиздат, 1981.42. http://www.gistatgroup.com/gus.

34. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. - Т. 166. - № 11. - С. 1145-1170.

35. Torrence С., Compo G.P. A practical guide to wavelet analysis // Bulletin of the American meteorological Society. 1998. - Vol. 79. - No. 1 - P. 61-78.

36. Герман Дж.Р., Голдберг P.А. Солнце, погода и климат. JL: Гидрометеоиздат, 1981. - 319 с.

37. Ciceron R.J., Oremland R.S. Biogeochemical aspects of atmospheric methane // Global Biogeochemical Cycles. 1988. - No. 2. - P. 299-327.

38. Matthews E., Fung I.Y. Methane emissions from natural wetlands: global distribution, area, and environmental characteristics of sources // Global Biogeochemical Cycles. 1987. No. 1. - P. 61-86.

39. Alexeev V.A., Birdsey R.A. Carbon in ecosystems of forests and peat-lands of Russia. Krasnoyarsk: Skachev Institute for Forest Research, 1994. - 1711. P

40. Andronova J.A., Karol I.L. The contribution of USSR sources to global methane emission // Chemoshere. 1993. - No. 26. - P. 11-126.

41. Zelenev V.V. Assessment of the average annual methane flux from the soils of Russia. Laxenburg: IIASA Working Paper, 1996. - 45 p.

42. Попов Е.П. Теория линейных систем автоматического управления и регулирования. М.: Наука.

43. Захаров В.М., Костко O.K. Лазеры и метеорология. Л.: Гидроме-теоиздат, 1972. - 175 с.

44. Захаров В.М., Костко O.K. Метеорологическая лазерная локация. -Л.: Гидрометеоиздат, 1977. -203 с.

45. Зуев В.Е. Лазер-метеоролог. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. - 96 с.

46. Зуев В.Е., Зуев В.В. Дистанционное оптическое зондирование атмосферы. С-Пб: Гидрометеоиздат, 1992. - 232 с.

47. Лазерный контроль атмосферы /под ред. Хинкли Э.Д., Зуева В.Е. -М.: Мир, 1979.-416 с.

48. Межерис Р. Лазерное дистанционное зондирование. М.: Мир, 1987. -550 с.

49. Самохвалов И.В., Копытин Ю.Д., Ипполитов И.И., Балин Ю.С., Зуев В.В., Климкин В.М., Матвиенко Г.Г., Соснин А.В., Хмельницкий Г.С., Ша-манаев B.C. Лазерное зондирование тропосферы и подстилающей поверхности. Новосибирск: Наука, 1987. - 260 с.

50. Еременко М.Н., Катаев М.Ю., Мицель А.А. Новая методика обработки данных озонометров // Оптика атмосферы и океана. 1999. - № 1.

51. Standard Atmosphere. Tables and Data for Altitudes to 65.800 Feet // NAGA Report 1235. Washington: Government Printing Office, 1955.

52. Minzner P.A., Ripley W.S. The ARDC Model Atmosphere, 1956 // AF Surveys in Geoph. AFCRC. - 1957. - No. 86.

53. Minzner R.A., Champion K.S.W., PondH.L. The 1959 ARDC Model Atmosphere // Air Force Surveys in Geoph. AFCRC, 1959. - No. 115.

54. COSPAR International Reference Atmosphere 1961 // Report of the Preparing Group for an International Reference Atmosphere. Adopted at the COSPAR Meeting in Florence. Amsterdam: North-Holland Publ. Сотр., 1961.

55. SisenwineN., DubinM., Wexler H. The U.S. Standard Atmosphere // J. Geoph. Res. 1962. - Vol. 67. - No. 9. - P. 3627-3633.

56. COSPAR International Reference Atmosphere 1965 // Compiled by the members of COSPAR working group IV. Amsterdam: North-Holland Publ. Сотр., 1965.

57. Хргиан A.X., Кузнецов Г.И. Проблема наблюдений и исследований атмосферного озона. М.: Изд-во МГУ, 1981. - 216 с.

58. Dettinger M.D., GhilM. Seasonal and interannual variations of atmospheric C02 and climate // Tellus. 1998. - V. 50. - P. 1-24.

59. Зуев B.E., Комаров B.C. Статистические модели температуры и газовых компонент атмосферы. JL: Гидрометеоиздат, 1986.

60. Ипполитов И.И., Комаров B.C., Мицель А.А. Оптико-метеорологическая модель атмосферы для моделирования лидарных измерений и расчета распространения радиации // Спектроскопические методы зондирования атмосферы. Новосибирск: Наука, 1985. - С. 4-44.

61. Комаров B.C., Ломакина Н.Я., Михайлов С.А. Оценочная модель высотного распределения малых газовых составляющих атмосферы // Метеорология и гидрология. 1985. - № 1. - С. 56-61.

62. Комаров B.C., Мицель А.А. Модель атмосферного озона для средних широт // Космические исследования. 1984. - Т. 22. - № 2. - С. 306-309.

63. Мицель А. А., Фирсов К. М., Фомин Б. А. Перенос оптического излучения в молекулярной атмосфере. Томск: STT, 2001. - 444 с.

64. Гандин JI.C., Коган P.JI. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. Д.: Гидрометеоиздат, 1976. - 356 с.

65. Гущин Г.П., Виноградова Н.Н. Суммарный озон в атмосфере. Л: Гидрометеоиздат, 1983. - 240 с.

66. Мицель А. А., Фирсов К. М. Развитие моделей молекулярного поглощения в задачах переноса излучения в атмосфере Земли // Оптика атмосферы и океана. 2000. - № 2. - С. 179-197.

67. Кондратьев К. Я. Радиационные факторы изменений глобального климата. Л.: Гидрометеоиздат, 1986.

68. Ellingson R. G., Ellis J., Feis S. The intercomparison of radiation codes used in climate models: long wave results // J. Geoph. Res. 1991. - V. 96. - P. 8929-8953.

69. Ку-Нан-Лиоу. Основы радиационных процессов в атмосфере. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. - 376 с.

70. Кондратьев К .Я., Тимофеев Ю.М. Прямые методы расчёта функций пропускания атмосферных газов // Изв. АН СССР. Физика Атмосферы и океана. 1967. - Т. 3. - № 2. - С. 198-206.

71. Drayson S.R. Atmospheric transmission in the CO2 bands beetween 12 p. and 18 ц// Appl. Opt. 1967. - V.5. - P. 385-391.

72. Покровский А.Г. Методика расчета спектрального пропускания ИК радиации в атмосфере // Проблемы физики атмосферы. 1967. - № 7. - С. 85-110.

73. Edwards D.P. GENLN2. A general line-by-line atmospheric transmit-tance and radiance model. Version 3.0. Description and user's guide. Colorado: NCAR, 1992.

74. Feigelson E.M., Fomin В.A., Gorchakova I.A., Rozanov E. V., Timofeyev Yu.,M, Trotsenko A.N., Schwarzkopf M.D. Calculation of longwave radiation fluxes in atmospheres // Journal of Geophysical Research. 1991. - V. 96. - P. 8985-9001.

75. Smith H.J.P., Dube D.J., Gardner M.E., Clough S.A., Kneizys F.X. and Rothman L.S. FASCOD Fast Atmospheric Signature Code (Spectral Transmit-tance and Radiance). - Air Force Geophys.Lab.: Hanscom.Mass, 1978.

76. Мицель А.А., Руденко В.П. Пакет прикладных программ для расчёта энергетических потерь оптического излучения в атмосфере LARA-1 // Препр. № 57. Томск: Изд.ТФ СО АН СССР, 1988. - С. 55.

77. Mitsel А.А., Ponomarev Yu.N., Firsov K.M., Ptashnik I.V., and Kataev M.Yu. The computer codes LARA and AJRA for simulating the atmospheric transmittance and radiance: current status // JQSRT. 1995. - V. 54. - P. 559-572.

78. Варнава B.A., Карасёв А.Б., Кондранин Т.В. и др. Эффективный метод расчёта переноса инфракрасного излучения в неоднородной атмосфере // Тр. XXI научн. конф. МФТИ. 1975. - С. 37^18.

79. Scott N.A. A direct method of compilation of the transmission function of an inhomogeneous gaseous medium // Journal Quant. Spectrosc.Rad. Transfer. -1974.-V. 14.-P. 691-704.

80. Ridgway W.L., Harshvardhan, Arking A. Computation of atmospheric cooling rates by exact and approximate methods // J.Geophys.Res. 1991. - V. 96. - P. 8969-8984.

81. Schwarzkopf M.D., Fels B. The simplified exchange method revisited: An accurate, rapid method for computation of infrared cooling rates and fluxes // J.Geophys.Res. 1991. - V. 96. - P. 9075-9096.

82. Aoki T. // Papers Meteor.Geophys. 1988. - V. 39. - P. 53.

83. Report on the ITRA, International Radiation Commission Working Group on Remote Sensing / Edited by A.Chedin, H.Fisher, K.Kunzi, D.Spaukuch, N. A. Scott. University of Maryland, 1988.

84. Киселева M.C., Непорент B.C., Федорова E.О. Поглощение инфракрасной радиации при неразрешенной структуре спектра для наклонных путей в атмосфере (действие Н20 и С02) // Изв. АН СССР. Сер. ФАО. 1967. -Т. 3. - № 5. - С. 640-649.

85. Филиппов В.JI., Козлов С.Д., Румянцева Н.А., Зиатдинова Н.М., Макаров А.С. Прозрачность атмосферы в диапазоне 1-14 мкм при высокой дальности видимости // Изв. вузов. Физика. 1984. - Деп. в ВИНИТИ, per. № 2483-84. - 52 с.

86. Kneizys F.X., ShettleE.P., Gallery W.O., Chetwynd J.H., AbreuL.W., SelbyJ.E.A., Clough S.A., FennR.W. Atmospheric Transmittance / Radiance. Computer Code LOWTRAN 6 // AFGL-TR-83-0187. Hanscom, 1983. - 200 p.

87. Броунштейн A.M., Фролов А.Д. О методике расчета спектрального пропускания в ИК окнах прозрачности атмосферы для приземных горизонтальных трасс // Труды ГГО. 1985. - Вып. 496. - С. 70-79.

88. The Infrared Handbook. Atmospheric Absorption / Editor WolfW.L., Zissis G.J., Chapter S., La Rocca A.J. Washington, 1978. - P. 5-1-5-132.

89. Гуди P. Атмосферная радиация. M.: Мир, 1966. - 417 с.

90. Зуев В. Е. Распространение видимых и инфракрасных волн в атмосфере. М.: Советское радио, 1970. - 496 с.

91. Kneizys F.X., Abreu L.W., Anderson G.P., Chetwyng J.H., Shettle E.P., Berk A., Bernstein L.S., Robertson D.C., Acharya P., Rothman L.S., Selby J.E.A.,

92. Gallery W.O., Clough S.A. The MODTRAN 2/3 Report and LOWTRAN 7 Model / Ed. by Abreu L.W. and Anderson G.P. Phillips Laboratory, Hanscom AFB, MA, USA, 1996. -222 p.

93. BurchD. E., Howard J. N., Williams D. Infrared transmission in synthetic atmospheres: Absorption laws for overlapping bands // J. Opt. Soc. Am. -1956.-No. 46.-P. 452-455.

94. Hoover G. M., Hathaway С. E., and Williams D. Infrared Absorption of overlapping bands of atmospheric gases // Appl. Opt. 1967. - No. 6. - P. 481487.

95. Tubbs L. D., Hathaway С. E., and Williams D. Further studies of overlapping bands of atmospheric gases // Appl. Opt. 1967. - No. 6,- P. 1422-1423.

96. Серия "Исследование космического пространства" . Том 19 "Ключевые проблемы исследований планет Солнечной системы (парниковый эффект атмосфер планет)" / под ред. Кондратьева К. Я. и Москаленко Н. И. -М., ВИНИТИ, 1983. 156 с.

97. B.A.Fomin and Yu.V.Gershanov. Tables of the Benchmark Calculations of Atmospheric Fluxes for the ICRCCM Test Cases. Part 1 : Long-Wave Clear-Sky Results. Preprint IAE-5981/1.

98. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. Москва: Филинъ, 1998. - 608 с.

99. Мицель А.А., Пташник И.В., Фирсов К.М. Моделирование молекулярного поглощения и лазерного зондирования газового состава атмосферы. Лабораторный практикум. Томск: ТУСУР, 1999. - 64 с.113. http://www.matlab.ru.

100. ВЫСОТНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ДАВЛЕНИЯ, ТЕМПЕРАТУРЫ И НЕКОТОРЫХ ГАЗОВ В МОДЕЛИ ИОА СО РАН ДЛЯ ЛЕТА УМЕРЕННЫХ ШИРОТ 72.