Bestimmung physikalischer Parameter atmosphärischer Aerosole aus spektral aufgelösten Lidar-Messungen mit Hilfe neuronaler Netze

使用神经网络通过光谱分辨激光雷达测量确定大气气溶胶的物理参数

• 批准号: 5240400
• 负责人: Privatdozent Dr. Albert Ansmann
• 金额: --
• 依托单位: Leibniz-Institut für Troposphärenforschung e.V. (TROPOS)
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 1999-12-31 至 2002-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5240400?language=en
• 关键词: Bestimmung; physikalischer; Parameter; atmosph; rischer

Mit Hilfe neuronaler Netze sollen die Möglichkeiten der Ableitung physikalischer Parameter atmosphärischer Partikelverteilungen für verschiedene Kombinationen von Rückstreu- und Extinktionskoeffizienten aus Lidarmessungen untersucht werden. Grundlage bilden die optischen Daten bei den Messwellenlängen des am Institut eingesetzten 6-Wellenlängen-Lidars und des 3-Wellenlängen-Raman-Lidars. Basierend auf den Ergebnissen der Studie wird eine Kombination zwischen dem gewählten neuronalen Netz und dem am Institut speziell auf die Verarbeitung von sechs Rückstreu- und zwei Extinktionskoeffizienten aus 6-Wellenlängen-Lidarmessungen ausgelegten Inversionsalgorithmus angestrebt. Dies ist ein wesentlicher Schritt in der Qualitätssicherung der abgeleiteten physikalischen Partikelparameter. Mit dem neuronalen Netz wird eine routinemäßige Auswertung der zeitlich und räumlich hochaufgelösten Lidardaten möglich. Es stehen umfangreiche Datensätze aus den Feldkampagnen LACE 98 und INDOEX und mehrjährige Messreihen aus Lidarmessungen im Rahmen des Aerosolforschungs-Schwerpunktes zur Verfügung.

Mit Hilfe neuronaler内策解决了Möglichkeiten der Ableitung physikalischer Parameter atmosphere ärischer Partikelvertetilungen für vercedene Combinationen von Rückstreu- und Extinktionskoeffizienten aus Lidarmessungen untersucht韦尔登.基本数据来自于6-Wellenlängen-Lidars和3-Wellenlängen-Raman-Lidars研究所的Messwellenlängen。在此基础上，我们将神经元网络和研究所的特定功能相结合，以验证Rückstreu-和6-Wellenlängen-Lidarmessungen ausgelegten Inversionsalmus angestrebt的两种有效性。Dies ist ein weesentlicher Schritt in der Qualitätssicherung der abgeleiteten physicalischen Partikelparameter.神经元网络会在时间和空间上产生一种新的刺激。这是来自LACE 98和INDOEX的大量数据，也是来自气溶胶研究领域激光武器的大量信息。