Large Binocular Telescope  
Большой бинокулярный телескоп онлайн смотреть  
Большой бинокулярный телескоп
О телескопе
Зеркала
Инструменты
LBTB
Интерферометр
История телескопов
Полезные ресурсы
К сведению

Фотографии
Видео
LBT on-line
Марсоход curiosity (кьюриосити)
Фотографии
Панорама
Солнечная система
Венера
Земля
Куаоар
Луна
Марс
Меркурий
Нептун
Плутон
Сатурн
Солнце
Уран
Юпитер

Астрономия Солнца
Взаимодействие планет
Озоновый слой
Атмосфера
Cодержание озона
Фотохимия озона
Фотохимические процессы
Малые газы
Озоновая дыра
Эволюция озона
Ядерный удар
Охрана озоносферы
Метеорология
Атмосфера
Солнечная радиация
Температурный режим почвы
Температурный режим воздуха
Водяной пар в атмосфере
Испарение
Конденсация водяного пара
Осадки, снежный покров
Погода
А это Челябинск
Метеорит Чебаркуль
Фото отчет
Видео отчет

Чувствительность к точности параметров фотохимических реакций

Исследовалась чувствительность модельных результатов к погрешностям модельных параметров, которые наиболее значительны для скоростей фотохимических реакций, особенно для их оценок, существовавших в 70е годы. Как показано в, вариации скоростей некоторых реакций в пределах оценок их точности в 1975 г. приводили даже к смене знака изменения содержания озона под действием антропогенного выброса оксидов азота в слой атмосферы около тропопаузы. Достаточно полное исследование чувствительности к погрешностям в модельных данных проделано лишь для одномерных фотохимических моделей.

Сложнее оценить погрешность определения скорости фотодиссоциации (фотолиза) J и влияние этой погрешности на модельные распределения малых составляющих. Как следует из, погрешность определения скорости фотодиссоциации складывается из погрешностей сечения поглощения о(Х), потока излучения F(X) и квантового выхода реакции фотодиссоциации Ф(к)9 причем все эти погрешности мало изучены и могут быть значительными.

Более полный, чем изложенный прямой «аналитический» метод оценки неопределенностей модельных величин в ФХМ, анализ чувствительности модели по всем ее параметрам дает известный метод МонтеКарло. Он состоит в получении распределений модели величин по заданным распределениям вероятностей исходных и задаваемых в модели параметров путем многократного просчета модельных уравнений со значениями этих параметров из указанных распределений. Большой объем вычислений, представляющий основное ограничение на использование этого метода, может быть существенно сокращен применением современных методов теории планирования эксперимента. При этом нет необходимости вводить упрощения в уравнения для ускорения счета отдельных вариантов. В проведенных исследованиях методом МонтеКарло обычно используются однородные распределения для внешних параметров модели (скоростей фотохимических реакций, параметров переноса, параметров процессов, формирующих фотолиз соединений и др.). На выходе фотохимических моделей получаются распределения типа представленных на рис. 4.7 для общего содержания озона и концентрации озона на уровне 32 км в исходной атмосфере и для их изменений от модельных антропогенных возмущений, состоящих в удвоении содержания СН4, роста [N2O] на 25 % и до 15 млрд. Из этих и подобных распределений находят статистические характеристики точности модельных оценок и их чувствительности к погрешностям в исходных данных и в параметрах. Так на рис. 4.7 в и г в случае упомянутых выше внешних возмущений для относительных изменений А [03] на уровне 32 км и общего содержания озона средние значения составляют —7,7 и —22,1 % со среднеквадратическими отклонениями 6,4 и 10,3 % соответственно. Если во всех внешних модельных параметрах вместо фактической ввести 10 %-ную погрешность, то эти отклонения соответственно уменьшатся до 3,8 и 5,9 %, т. е. почти вдвое. Аналогичные оценки в этой работе получены и для других моделируемых величин и их изменений. Такая полнота анализа неточностей моделей методом МонтеКарло оправдывает его трудоемкость и дороговизну из-за больших затрат машинного времени ЭВМ.

Fatal error: Call to a member function return_links() on a non-object in /home/httpd/vhosts/lbt.su/httpdocs/index.php(386) : eval()'d code on line 214