Программное обеспечение моделирования, обработки и анализа данных лидарного зондирования газового состава атмосферы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Бойченко, Иван Валентинович

• Бойченко, Иван Валентинович
• кандидат технических наук
• 2002

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бойченко, Иван Валентинович

ГЛАВА 1 МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ЛИДАРНОГО

ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ.В

1.1 Лидарное зондирование атмосферы.

1.2 Лидарный метод дифференциального поглощения.

1.3 Методы сглаживания и численного дифференцирования экспериментально измеренных функций.

1.4 Методы регуляризации.

Выводы.

СОЗДАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ГЛАВА 2 МОДЕЛИРОВАНИЯ, ОБРАБОТКИ И АНАЛИЗА ДАННЫХ

ЛИДАРНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ

2.1 Требования к программному обеспечению лидарного зондирования атмосферы.

2.2 Основные идеи по обеспечению эффективности разработки программного обеспечения в научных исследованиях.

2.3 Технологии объектно-ориентированного анализа и проектирования.

2.4 Архитектурные решения и шаблоны проектирования.

2.5 Интеграция вычислительной подсистемы с подсистемой графического интерфейса пользователя.

2.6 Сценарии возможных изменений и расширений создаваемого программного обеспечения.

Выводы.

ГЛАВА 3 ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ЛИДАРНОГО

ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ.

3.1 Обзор программного обеспечения лидарного зондирования атмосферы.

3.2 Информационная система ODRIS.

3.3 Программная система MOLSA.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Программное обеспечение моделирования, обработки и анализа данных лидарного зондирования газового состава атмосферы»

Изучение атмосферы с помощью лазеров осуществляется на протяжении последних 35 лет. За это время разработано множество методов зондирования, основанных на различных видах взаимодействия индуцированного лазерного излучения с аэрозольно-газовой средой атмосферы Земли. Так, в работах отечественных исследователей В.Е. Зуева, O.K. Костко, В.М. Захарова[1-4] и др., а также зарубежных авторов Е.Д. Хинкли, Р. Межериса[5, 6] и др. рассматриваются способы зондирования на основе явлений поглощения, обратного рассеяния, флуоресценции, изменения поляризационных характеристик излучения и других. Наибольшим сечением взаимодействия обладает явление резонансного поглощения. Созданные на основе этих явлений методики широко применяются в контроле загрязнений воздушного бассейна, производственных помещений и др. Особое место в лидарном зондировании занимает озон. Несмотря на очень малое содержание в атмосфере ((2 - 7) 10'8 по общему объему) стратосферный слой озона является биологическим щитом, защищая биосферу поверхности Земли от ультрафиолетового (УФ) излучения Солнца. В то же время, тропосферный озон, образующийся в приземном слое атмосферы, при больших концентрациях угнетает жизнедеятельность живых организмов и, в том числе, человека. Особое значение лазерные методы зондирования приобретают в контексте проблем изменения климата, загрязнения воздушной среды, изменения концентраций газовых составляющих атмосферы. Для выявления причин, темпов и тенденций развития происходящих процессов требуется полномасштабный и непрерывный сбор данных о составе и параметрах атмосферы. Исследования выходят на новый этап, этап усвоения полученных данных, превращения количества накопленных данных в качественно новые знания об атмосфере. Среди разнообразных методов получения информации, лазерные методы занимают одно из ведущих мест, благодаря уникальным возможностям по пространственному разрешению и оперативности получения информации.

Данные лидарного зондирования являются данными косвенного измерения параметров атмосферы. Восстановление искомых параметров осуществляется с применением вычислительной техники и требует разработки математического и программного обеспечения. Повышение возможностей лидарного зондирования идет в двух направлениях. Во-первых, за счет развития аппаратных средств зондирования. Улучшается техника зондирования, уточняются спектроскопические модели компонент атмосферы. Во-вторых, разрабатываются новые математические методы и алгоритмы обработки данных. При обработке данных, полученных в эксперименте лидарного зондирования методом дифференциального поглощения (МДП), возникает некорректная задача дифференцирования эмпирических функций. Поэтому, для обращения данных осуществляется предварительная обработка сигналов, например, сглаживание различными методами. Используются также различные методы дифференцирования, в той или иной степени устойчивые к ошибкам измерений.

Новым направлением в решении этой задачи является применение метода оптимальной параметризации и его модификаций, позволяющих учитывать априорную информацию и получать устойчивые к погрешностям измерений решения задачи обращения лидарных данных.

В связи с тем, что жизнь ставит новые задачи, улучшаются технические параметры лидаров, появляются новые алгоритмы обработки данных, расширяется сфера применения методов лазерного зондирования, можно утверждать, что в настоящее время возникла необходимость создания нового программного обеспечения (ПО), соответствующего уровню решаемых задач.

Можно выделить несколько направлений развития ПО в области лазерного зондирования атмосферы (JI3A):

- моделирование лазерного зондирования, с целью определения потенциальных возможностей лидарных комплексов по восстановлению тех или иных параметров атмосферы, нахождение оптимальных настроек оборудования при проведении натурных экспериментов зондирования;

- создание новых методов и алгоритмов обработки данных лидарного зондирования, повышающих точность и достоверность получаемой информации;

- анализ накопленных рядов данных, с целью изучения атмосферных процессов во времени и пространстве.

Следует отметить, что эти направления взаимосвязаны. Так, повышение точности алгоритмов восстановления влияет на качество результатов анализа. Информация, полученная в ходе анализа, может быть использована в алгоритмах восстановления атмосферных параметров из данных зондирования, для уточнения моделей, а также для планирования эксперимента.

Проведенный в работе анализ показывает, что созданное ранее программное обеспечение носило узкую направленность при решении отдельных задач. На определенном этапе исследований, при создании и отладке методик обработки, это было вполне оправдано. Современные задачи требуют комплексного подхода, и использование разнородного программного обеспечения (не унифицированного) было бы не эффективно, так как большая часть времени тратилась бы на подготовку и форматирование данных.

Разработка комплексного, интегрированного программного обеспечения приводит к усложнению этапа разработки, так как требует объединения множества алгоритмов, насыщения разнообразными численными методами, и при этом должно обеспечивать приемлемый уровень пользовательского интерфейса. Кроме того, область научных исследований достаточно динамична и часто возникает необходимость включения нового метода или алгоритма в уже существующую систему. В работах Г. Буча[7] указано, что многие проекты больших программных систем не имели успеха в силу того, что не учитывали изменяемость проблемной области, и что создание систем само по себе влияло на предметную область. Для решения этой проблемы предлагается использовать объектно-ориентированную парадигму программирования. В данной работе рассматривается метод детального применения этого подхода к созданию программных систем для научных исследований в области JI3A. Другой аспект разрабатываемого программного обеспечения связан с тем, что лазерное зондирование перестает быть узко научным направлением оптики атмосферы, и получает приложение в других областях, например в экологических исследованиях. Поэтому при создании программного обеспечения необходимо предусматривать определенные возможности, облегчающих обучение специалистов в областях, непосредственно не связанных с JI3A.

Целью данной работы является создание интегрированного программного обеспечения, объединяющего на основе единого подхода традиционные и новые методы, обработки и анализа данных лидарного зондирования газового состава атмосферы.

Для достижения цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Создать методы обращения лидарных данных, позволяющие учитывать априорную информацию об исследуемом параметре атмосферы.

2. Применить объектно-ориентированный подход к разработке интегрированных программных систем, позволяющих в дальнейшем быструю адаптацию к изменяющимся требованиям предметной области (ли-дарное зондирование) с минимальными затратами времени и сил.

3. Создать интегрированные программные системы, обеспечивающие моделирование, обработку и анализ данных лидарного зондирования газового состава атмосферы, обладающие современным пользовательским интерфейсом, и допускающие быструю адаптацию при изменении предъявляемых требований.

4. Провести исследования в предметной области при помощи созданного программного обеспечения.

Научная новизна данной диссертационной работы заключается в следующем:

1. Разработан модифицированный метод оптимальной параметризации, позволяющий учитывать априорную информацию об общем содержании газа.

2. Предложен объектно-ориентированный подход к разработке информационно-вычислительных систем в области лидарного зондирования газового состава атмосферы.

3. Создано программное обеспечение - системы MOLSA и ODRIS для моделирования обработки и анализа данных лидарного зондирования озона и других газов атмосферы.

4. Проведены обработка и анализ модельных и реальных данных лидарного зондирования озона с целью изучения влияния применяемых численных методов сглаживания и дифференцирования на точность определения профиля концентрации озона.

Практическая ценность результатов работы определяется следующими результатами:

1. Разработанный метод обращения лидарных данных позволяет применять дополнительную информацию при решении задач J13A, что важно в случаях, когда зондирование проводилось в неблагоприятных условиях и полученные непосредственно при зондировании данные сильно зашумлены. В стандартном методе оптимальной параметризации требуется наличие информации о параметрах шума. Выяснение характеристик шума - отдельная непростая задача, иногда не имеющая однозначного решения. В предложенном модифицированном методе оптимальной параметризации используется априорная информация другого рода, а именно интегральная оценка общего содержания газа.

2. Развитый подход к созданию комплексного программного обеспечения обладает определенной общностью и позволяет создавать программное обеспечение в области лидарного зондирования газового состава и других параметров атмосферы.

3. Созданная программная система ODRIS включена в исследовательский процесс на станции лидарного зондирования в Институте оптики атмосферы СО РАН, г. Томск (акт внедрения прилагается).

4. Система MOLSA включена в учебный процесс кафедры Оптико-электронных систем и дистанционного зондирования в Томском Государственном Университете, в качестве учебно-методического программного обеспечения лабораторного практикума по лидарному зондированию атмосферы.

5. Созданное программное обеспечение может использоваться в учебном процессе при обучении специалистов в области экологии, метеорологии, оптики атмосферы, а также в других областях, где лидар-ное зондирование имеет прикладное значение.

Апробация работы: доклады на IV, V, VI, VII Международных симпозиумах «Оптика атмосферы и океана» в 1997-2000гг., г. Томск; International laser and radar conference [ILRC], XX, Vichy, France, 2000; VII Joint International Symposium Atmospheric and ocean optics. Atmospheric Physics, Irkutsk, 2001. По результатам работы напечатано шесть статей [8-13].

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Применение априорной информации об общем содержании озона в модифицированном методе оптимальной параметризации обеспечивает уменьшение ошибки восстановления высотного профиля озона в среднем с 16% до 11% относительно стандартного метода оптимальной параметризации.

2. Предложенный подход к созданию программного обеспечения в области JI3A позволяет ускорить и упростить построение, тестирование, и последующую модификацию комплексного программного обеспечения в области моделирования, обработки и анализа данных лидар-ного зондирования газового состава атмосферы.

3. Программные системы MOLSA и ODRIS, созданные на основе предложенного объектно-ориентированного подхода, и предназначенные для моделирования обработки и анализа данных лидарного зондирования озона и других газовых компонентов атмосферы, превышают по функциональным возможностям известные аналоги (SOUND, SAGDAM, LIDAR-PC, LIDAS и др.).

Достоверность результатов обеспечивается строгим применением математических методов решения обратных задач, использованием современных технологий разработки сложного программного обеспечения, внедрением реально работающих систем моделирования и обработки экспериментальных данных, а также тестированием с помощью замкнутого численного эксперимента.

Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения и 3-х приложений. Полный объем диссертации 116 страниц текста и 30 таблиц и рисунков. Список литературы содержит 85 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Бойченко, Иван Валентинович

Основные результаты настоящей работы заключаются в следующем:

1. Разработан метод обращения лидарных данных, позволяющий учитывать априорную информацию об общем содержании газа в атмосфере.

На основании замкнутого численного эксперимента установлено, что модифицированный метод оптимальной параметризации (ММОП) уменьшает погрешность восстановленного профиля концентрации газа по сравнению со стандартным методом оптимальной параметризации (МОП) с 16% до 11% при шуме измерений 5%. Так как исходные данные получены экспериментально и содержат погрешности измерений, то необходимо использовать регуляризацию. В стандартном методе оптимальной параметризации для определения коэффициента регуляризации используется информация о шуме измерения, не всегда имеющаяся в наличии. В модифицированном методе используются информация об общем содержании газа, регистрируемая в сети метеорологических станций, с искусственных спутников Земли и т.д., то есть более доступная. При этом погрешность информации об общем содержании озона не превышает 3-5%.

2. На основе объектно-ориентированной методологии разработан подход к созданию интегрированного программного обеспечения, позволяющего применять разнообразные численные методы моделирования, обработки и анализа данных лидарного зондирования атмосферы.

Разработанный подход позволяет создавать многофункциональные сис темы, обеспечивающие пользователя комплексом возможностей по применению разнообразных численных методов на этапах решения задач лидарного зондирования. Системы созданные на основе этого подхода позволяют использовать созданный ранее программный код и библиотеки численных процедур, а также обладают возможностью дальнейшего эффективного дополнения и развития, что является очень важным на современном этапе исследований атмосферы.

Объектно-ориентированные каркасы и шаблоны могут применяться для разработки систем такого класса и в других областях научных исследований.

3. На основе разработанного объектно-ориентированного подхода создано два программных продукта ODRIS и MOLSA, с помощью которых специалист в области лидарного зондирования может моделировать, обрабатывать и анализировать данные лидарного зондирования атмосферы, оптимизировать настройки оборудования, исследовать сочетания методов и их параметров.

Созданные программные системы превышают по своим функциональным возможностям имеющиеся аналоги, а по отдельным позициям, по количеству используемых численных методов и возможностям их разнообразного применения, являются уникальными.

89

4. Проведено исследование влияния, оказываемого разнообразными численными методами сглаживания и дифференцирования на результат восстановления концентрации зондируемого газа.

Без применения созданного программного обеспечения подобные исследования были бы очень трудоемкими.

5. Созданное программное обеспечение в силу насыщенности разнообразными возможностями может служить целям обучения специалистов в области лидарного зондирования и в смежных областях.

Созданное программное обеспечение внедрено на Малой станции высотного зондирования (МСВЗ) ИОА СО РАН г. Томск, использовано в учебном процессе Томского Государственного Университета, Томского Политехнического Университета и Томского Государственного Университета Систем Управления и Радиоэлектроники. Акты о внедрении приведены в приложении 3.

Автор выражает глубокую признательность научным руководителям профессору Мицелю Артуру Александровичу и Катаеву Михаилу Юрьевичу за постановку задачи, неустанное руководство, терпение и внимание, а также Маричеву Валерию Николаевичу за любезно предоставленные экспериментальные данные, ценные советы и замечания.

Автор благодарит профессора Корикова Анатолия Михайловича и весь коллектив кафедры АСУ Томского Университета Систем Управления и Радиоэлектроники за всемерную помощь и поддержку при подготовке диссертации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бойченко, Иван Валентинович, 2002 год

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

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

3. Зуев В.Е., Зуев В.В. Дистанционное оптическое зондирование атмосферы. -Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат, 1992. -232 с.

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

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

6. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд. М.:«Издательство Бином», СПб.: Невский диалект, 1999. - 560с., ил.

7. Бойченко И.В., Катаев М.Ю. Организация процесса исследований в системе ODRIS // Сб. трудов «Автоматизированные системы управления экспериментом», ТУСУР, г. Томск, 1999, ТЗ, с.51-56

8. Зуев В.В., Катаев М.Ю., Маричев В.Н., Мидель А.А. Бойченко И.В. Автоматизированная система научных исследований (АСНИ) атмосферного озона // Сб. трудов «Автоматизированные системы управления экспериментом»,

9. Зуев В.В., Катаев М.Ю., Маричев В.Н., Мицель А.А., Бойченко И.В. Информационная система для обработки, анализа и хранения стратосферных оптических измерений // Оптика атмосферы и океана, 1999, Т12, №5 с.453-457

10. Бойченко И.В., Катаев М.Ю., Маричев В.Н. Информационная система для анализа данных лидарного зондирования озона. // Гидрология и метеорология, 2001, №12 с. 96-105

11. Катаев М.Ю., Мицель А.А., Бойченко И.В. Модифицированный метод оптимальной параметризации в задаче лидарного зондирования озона //Сб. трудов «Автоматизированные системы обработки информации, проектирования и управления», ТУСУР, Томск, 2002, Т7, с.70-77

12. 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., Шаманаев B.C. Лазерное зондирование тропосферы и подстилающей поверхности Новосибирск: Наука, 1987, 260с.

13. Костко O.K., Хмелевцов С.С., Кауфман Ю.Г., Светогоров Е.А., Калягина Г.А. Лазерное одночастотное зондирование стратосферного слоя озона // Оптика атмосферы и океана, №4, Т5, 1992, с.418-424.

14. Гогохия В.В. Применение лазеров в некоторых задачах изучения природных ресурсов и контроля окружающей среды // Зарубежная радиоэлектроника, №8,1980, с.84-108.

15. Schotland R.M. The detection of the vertical profile of atmospheric gases by means of a ground optical radar // Proc. 3rd symp. On remote sensing of environment. Univ. Michig. Ann. Arbor., Michigan, 1964, p.215-224

16. Бахвалов H.C., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы: Учеб. пособие. М.: Наука, 1987.-600с.

17. Калиткин Н.Н. Численные методы. М.: Наука, 1978. - 512с., ил.

18. Mathews, John Н. NUMERICAL METHODS for Math., Science & Engineering, 2nd Ed, Prentice Hall, 1992

19. Мэтьюз Дж. Г., Финк К. Д. Численные методы. Использование MATLAB, 3-е издание.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 720с.: ил.

20. Стечкин С.Б., Субботин Ю.Н. Сплайны в вычислительной математике М.: Наука, 1976,-248 с.

21. Воскобойников Ю.Е., Мицель А.А. Использование сглаживающих сплайнов для восстановления профиля коэффициента молекулярного поглощения Н2О.

22. Изв. АН СССР, ФАО, 1981, Т17, N2, с.175-181

23. Воскобойников Ю.Е., Катаев М.Ю., Мицель А.А. Решение обратной задачи зондирования газового состава атмосферы на основе дескриптивных сглаживающих сплайнов. Оптика атмосферы и океана, 1991, Т.5, №2. - с.177-184

24. Зуев В.Е., Комаров B.C. Статистические модели температуры и газовых компонент JL: Гидрометеоиздат, 1985. -199 с.

25. Креков Г.М., Рахимов Р.Ф. Оптические модели атмосферы Томск, изд-во ТФ СО АН СССР, 1982.-153 с.

26. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979, 255с.

27. Chedin A., Scott N.A., Husson N., е.а. Satellite meteorology and atmospheric spectroscopy: recent progress in earth remote sensing from the satellites of the TIROS-N series.- JQSRT, 1988, V.40, N.3.- p.257-273

28. Malkevich M.S., Kozlov V.P., Gorchakova I. A. On application of the method for determination of the atmospheric temperature profiles from satellites -Tellus, 1969, V.21, N.3, p.389-394

29. Smith W.L., Woolf H.M., The use of eigenvectors of statistical covariance matrices for interpreting satellite sounding radiometer observations. J.Atm.Science, 1976, V.33, N.7.-p.l 127-1140

30. Ельников A.B., Зуев B.B., Катаев М.Ю., Маричев В.Н., Мицель А.А. Зондирование стратосферного озона УФ-ДП-лидаром: методы решения обратной задачи и результаты натурного эксперимента // Оптика Атмосферы и Океана, 1992, Т.5, N.6, с. 576- 587

31. XXIILRC (International Laser Radar Conference), Canada, Toronto, 2002, Part I, Part II

32. Гущин Г.П., Соколенко C.A., Дидко Б.Г., Лагутина В.В. Новый малогабаритный озонометр М-124, предназначенный для измерения суммарного озона / в кн. Атмосферный озон. Труды VI Всес. Симп. Л.: Гидрометеоздат, 1987. - с.49-56

33. Каган Б.М. Электронные вычислительные машины и системы. М.: Энерго-атомиздат, 1991. 552с., ил.

34. Катаев М.Ю., Мицель А.А. Об одном способе дифференцирования экспериментальных данных. -Автометрия, 1993, Т4, с.32-37

35. Брукс П. Мифический человеко-день.

36. Godin S., Carswell A.I., Donovan D.P., at all. Ozone differential absorption lidar algorithm intercomparision//Applied optics, 1999, vol. 38, №30, pp. 6225-6236

37. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. Томск: Изд-во НТЛ, 1997.- 396 е.: ил

38. Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного программирования. Паттерны проектирования. СПб: Питер,2001.-368с., ил.

39. Кауфман В.Ш. Языки программирования, концепции и принципы. М.: Радио и связь, 1993.-431с.

40. Страуструп Б. Язык программирования С++: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991.-352 е.,ил.

41. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. Основные алгоритмы. М.: Мир, 1976.-763с.

42. Зуев В.В., Катаев М.Ю., Мицель А.А. Обработка данных стратосферного озона полученных двухволновым УФ-ДП-лидаром: компьютерный код SOUND // Деп. Изв. вузов Физика, N.ll, per.N.2672-B94, 1994. 25с.

43. Firsov К.М., Kataev M.Yu., Mitsel' A.A., Ptashnik I.V., Zuev V.V. The computer code SAGDAM for simulating the laser sounding of atmospheric gases // J.Quant. Spectr. Radiat.Transfer ,1999, V.61, N.l, p.25-37

44. Зуев B.B., Катаев М.Ю., Мицель A.A., Пташник И.В., Фирсов К.М. Пакет программ для моделирования зондирования атмосферных газов методом дифференциального поглощения (SAGDAM) //1 Межреспубликанский симпозиум "Оптика атмосферы и океана", Томск, 1994. с.1

45. Зуев В .В., Катаев М.Ю., Мицель А.А., Пташник И.В., Фирсов К.М. SAGDAM моделирование лазерного зондирования атмосферных газов методом дифференциального поглощения // SPIE, 1995, V.2619 р.234-239

46. Firsov К.М., Kataev M.Yu., Mitsel' A.A., Ptashnik I.V., Zuev V.V. Imitative modeling of gas analysis of the atmosphere by long path method: computer code LPM // J.Computer in Phisics, 1995, N.10, p.649-656

47. Firsov K.M., Kataev M.Yu., Mitsel' A.A., Ptashnik I.V., Zuev V.V. Long-path method: computer code LPM // Conference on LIDAR and atmospheric sensing, LIDAR-95, 1995, Munich, FRG, p.25

48. Костко O.K. Определение стандартных метеорологических параметров атмосферы лазерными локаторами // Труды ЦАО, 1977, вып. 130, с. 3-13

49. Гусаров В.П., Костко O.K., Прохоров O.K., Смирнов Н.Д. // 6 Всес. симп. по лазерн. и акуст. зондир. атмосферы, 1980, 4.1, с.222-224

50. Гусаров В.П., Прохоров O.K., Смирнов Н.Д. и др. // 6 Всес. симп. по лазерн. И акуст. зондир. атмосферы, 1980, 4.2, с.6-8

51. Иванов В.И., Малевич И.А., Чайковский А.П. Многофункциональные лидар-ные системы Минск: Изд-во Университетское, 1986. -166 с.54. http://www.j oanneum.ac.at/

52. Lanzl F., Hausamann D., Hausknecht P. Application of a Rapidly tuned C02 Laser System for Geoscientific Airborne Remote Sensing and Laboratory Spectroscopy // Insti-tut fur Optoelektronik Abteilung Infrarottechnik D-82230, Wesling, 1997, 188pp.

53. Uchino O., Tokunaga M., Macda M. Differential absorption lidar measurements oftropospheric ozone with an excimer-Raman hybrid laser Opt. Lett., 1983, 8, pp.347-349

54. Fujimoto Т., Uchino O. Estimation of the error caused by smoothing on DIAL measurements of stratospheric ozone J. Meteorol. Soc. Jpn., 1994, 72, pp.605-611

55. Bosenberg J., Ansmann A., Linne H. A differential absorption LIDAR system for high resolution H20 measurements the atmosphere in the troposphere // Proc. conf. Ground Based Remote Sensing Techniques for the Troposphere, 1986, Hamburg, p. 8190.

56. Белов Е.Б., Исакова А.И., Копытин Ю.Д. и др. // Оптика атмосферы и океана, 1997, Т.10, №10, с. 1247-1251

57. Гордов Е.П., Карпов B.C., Лаврентьев Н.А. и др. // Оптика атмосферы и океана, 1997, Т.10, №9, с. 1078-1086

58. Зуев В.В., Маричев В.Н., Смирнов С.В. Оптический мониторинг озоносферы на Сибирской лидарной станции - Изв. АН. Физика атмосферы и океана, 1999, Т.35, №5, сс.1-10

59. Катаев М.Ю., Мицель А.А. // Изв. Вузов, Физика, 1992, Т. 11, Деп. В ВИНИТИ per. Т1186- В92, 37с.

60. Зуев В.В., Ельников А.В., Маричев В.Н. Предварительный статистический анализ результатов лидарного зондирования стратосферного озона Оптика атмосферы и океана, 1997, Т.10, №12, сс.1.613-1.615

61. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление М.: Мир, 1974, 406с.

62. Марпл-Мл. С.Л. Цифровой анализ и его приложения М.: Мир,1990. - 584с.

63. Sneyers R. Application of least squares to the search for periodicities J.Appl. Meteorol, 1976, V.15, pp.387-393

64. Dyer T.G.J. An analysis of Manley's central England temperature data: -Q.J.R.Meteorol.Soc., 1976, V.102, pp.871-888

65. Langford A.O, Profitt M.H, VanZandt Т.Е. e.a. Modulation of tropospheric ozone by a propagating gravity wave J.Geoph.Research, 1996, V.101, N.D21, pp.26.605-26.613

66. Petzoldt K., Naujokat B, Neugeohren K. Correlation between stratospheric temperature, total ozone, and tropospheric weather systems Geoph.Res.Letters, 1994, V.21, N.13, pp. 1203-1206

67. Хргиан A.X., Кузнецов Г.И. Проблема наблюдений и исследований атмосферного озона М.: Издательство МГУ, 1981, 216с.

68. Bjarnason G.G., Rognvalsson О.Е. Coherency between solar UV radiation and equatorial total ozone J.Geoph.Research, 1997, V.102, N.D11, pp. 13.009-13.018

69. Hood L.L. The solar cycle variation of total ozone: Dynamical forcing in the lower stratosphere J.Geoph.Research, 1997, V.102, N.D1, pp.1.355-1.370

70. McDermid I.S. A 4-year climatology of stratospheric ozone from lidar measurements at table Mountain, 34.4°N J.GEOPH.RESEARCH, 1993, V.98, N.D6, pp.10.509-10.515

71. McDermid I.S, Bergwerff J.B, Bodeker G, e.a. OPAL: Network for the detection of stratospheric change ozone profiler assessment at Lauder, New Zealand 1. Blind inter-comparison J.Geoph.Research, 1998, V.103, N.D22, pp.28.683-28.692

72. Bloomfield P, Thompson M.L, Zeger S. A statistical analysis of Umkehr meas94urements of 32-46 km ozone J.Appl. Meteorol., 1982, V.21, ppl.829-1.837

73. Fiocco G. Smullin L.D. Detection of scattering layers in the upper atmosphere (60140 km) by optical radar // Nature, 1963, vl99, p.51-59

74. Hummel J.R., Longtin D. R., DePiero N.L., and Grasso R. J.,( 1992) BACKSCAT LIDAR Simulation Version 3.0: Technical Documentation And Users Guide, Sparta Inc.

75. Верлань А.Ф., Сизиков B.C. Методы решения интегральных уравнений с про граммами для ЭВМ. К.: Наук. Думка, 1978. - 292с.

76. Ельников А.В., Зуев В.В., Катаев М.Ю., Маричев В.Н., Мицель А.А. Зондирование стратосферного озона двухволновым УФ-ДП-лидаром: методы решения обратной Задачи и результаты натурного эксперимента. Оптика атмосферы и океана, 1992, Т.5, N.6. - с.576-587

77. Попов Э.В., Фирдман Г.Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта М.: «Наука», 1976. - 456с., ил.

78. Рамбо Дж., Якобсон А., Буч Г. UML. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002. - 656с., ил.

79. Фаулер М., Скотт К. UML. Основы. Второе издание. СПб: «Символ-Плюс», 2002,-192с., ил.95