Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Атмосфера и методы ее исследования 15
1.1 Структура атмосферы 15
1.2 Газовые составляющие атмосферы 17
1.3 Аэрозоли и частицы 20
1.4 Модели атмосферы 21
1.5 Контроль окружающей среды 22
1.6 Основные типы лидаров 24
1.7 Геометрический фактор лидара[34] 27
1.8 Моделирование переноса лазерного излучения в атмосфере 31
1.9 Заключение 34
ГЛАВА 2 Методы восстановления профиля концентрации озона по данным лидарного зондирования 36
2.1 Озон 36
2.2 Метод дифференциального поглощения для исследования стратосферного озона 38
2.2.1 Метод сплайн - функций 42
2.2.2 Метод регуляризации Тихонова 43
2.2.3 Метод оптимальной параметризации 44
2.3 Анализ методов решения обратной задачи 46
2.4 Метод нейронных сетей[63-67] 47
2.4.1 Обзор применения нейронных сетей в задачах оптики атмосферы 52
2.4.2 Методы обучения нейронных сетей 56
2.4.2.1 Метод обратного распространения ошибки 58
2.4.2.2 Генетический алгоритм[97] 59
2.4.2.3 Обучение нейронных сетей с помощью псевдо-обратных матриц [97-98] 63
2.4.2.4 Обучение нейронных сетей с помощью комбинированного алгоритма 65
2.4.3 Создание и обучение нейронной сети [100-102] 67
2.5 Заключение 78
ГЛАВА 3 Задачи анализа и обработки данных лидарного зондирования 79
3.1 Изучение и анализ аэрозольной составляющей атмосферы по данным лидарного зондирования 80
3.1.1 Поиск аэрозольных слоев 82
3.1.1.1 Методика приближенного аналитического определения параметров слоев[115] 84
3.1.1.2 Поиск слоев на фоне сигналов[117] 90
3.1.1.3 Метод поиска слоев на основе генетического алгоритма[117] 92
3.1.2 Анализ пространственно-временной структуры аэрозольных слоев 95
3.1.2.1 Вейвлет анализ[118] 96
3.1.2.2 Корреляционный анализ 99
3.2 Результаты применения предложенных алгоритмов для анализа пространственно-временных данных лидарного зондирования 100
3.3 Удаление и поиск импульсов последействия[122] 104
3.4 Заключение 106
ГЛАВА 4 Программная реализация алгоритмов 107
4.1 Программная система «Анализ»[124] 109
4.1.1 Сравнение пакета «Анализ» с аналогичным программным обеспечением 114
4.2 Программная система LDAS[127] 115
4.2.1 Модель классов разработанной программной среды LDAS 117
4.2.2 Примеры применения LDAS, для решения задач лазерного зондирования 121
4.2.3 Сравнение программы LDAS с аналогами 124
4.3 Программная система Neurolnverse 125
4.3.1 Обзор программ для имитации работы нейронных сетей 127
4.3.2 Пример применения программы Neurolnverse для решения задачи трассового газоанализатора на СОг лазере[99] 132
4.4 Программа для расчета оптических характеристик аэрозолей[39-40] 134
4.5 Заключение 135
Заключение 136
Список литературы
- Аэрозоли и частицы
- Метод дифференциального поглощения для исследования стратосферного озона
- Методика приближенного аналитического определения параметров слоев[115]
- Сравнение пакета «Анализ» с аналогичным программным обеспечением
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования. Крутой поворот в истории развития нашей страны от социалистического хозяйства к экономике рыночно-предпринимательского типа потребовал создания новой концепции управления всем государством в целом, и отдельными хозяйствующими субъектами, в частности, проводимые экономические реформы в Российской Федерации нацелены на создание рыночных отношений различных форм собственности и интеграцию народного хозяйства страны в мировую экономику, переход от экспорта ресурсов к экспорту наукоемких высокотехнологичных машин и оборудования.
С начала 1992 года и по настоящее время идет интенсивный поиск
наиболее рациональных путей управления, как Российским государством в
целом, так и отдельными субъектами, фирмами и предприятиями в условиях
рыночной экономики и интенсификации процесса глобализации мировой
экономики. Достаточно сказать, что, начиная с 1991 года, органы
управления Российской промышленностью изменяли структуру, функции
управления, свои права и обязанности 9 раз, а в начале 2004 года в 4-ый
раз утверждена новая структура управления государством, в целом. В
новой структуре управления сокращено количество министерств и
ведомств и кардинально изменены управленческие функции аппарата управления. В составе структуры управления Российским государством оставлено 15 министерств вместо 22 по сравнению с 2003 годом, а Указом Президента № 1009 от 4 августа 2004 г. утвержден новый перечень стратегических предприятий и стратегических акционерных обществ с определенным контролем и регулированием хозяйственной деятельностью со стороны государства.
Нестабильность внешней (по отношению к предприятию) среды связана, главным образом, с назавершенностью коренных преобразований, с переходом от плановой экономики с централизованным
управлением к экономике рыночной. Первое десятилетие существования Российской Федерации как суверенного государства характеризовалось глубоким системным кризисом, в ходе которого происходили болезненная перестройка национальной экономики и ее поэтапный перевод на рыночные рельсы с немалыми деформациями. Этот перевод до сих пор не завершен в полном объеме.
По своей глубине и продолжительности российский кризис 90-х годов не имеет равных в современной мировой практике. Статистика показывает, что нижняя точка кризиса по общеэкономическим показателям была пройдена в 1998 г., а по социальным - в 1999 году. Но до сих пор наша страна не достигла докризисных показателей (1989 г.). Об этом говорит сравнение нынешнего состояния с докризисным уровнем по ВВП. Самая нижняя (за рассматриваемый период) точка -56%. В 2004 г. был достигнут уровень 80% от докризисного показателя. В промышленности нижняя точка — 46%. К 2004 г. промышленное производство увеличилось до 70%). По объему инвестиций предел спада - 21%, уровень 2004 г. - 36%. Показатели сельского хозяйства - 54% и 70%. Реальные доходы на душу населения максимально опускались до 53% от уровня 1989 г., а к 2004 г. восстановились до 80%. При сохранении существующих темпов прироста ВВП Россия достигнет докризисного уровня лишь в 2008-2010 годах. Таким образом, с момента начала кризиса до полного выхода из него России потребуется порядка 20 лет[3].
Совершенствование, изменение структуры управления государством в обязательном порядке, ведет к изменениям в подходах к проектированию систем управления государственными предприятиями, предприятиями с различными видами собственности, частными предприятиями. Государственная структура управления в России сегодня является мощным воздействующим фактором на систему управления организациями, предприятиями и фирмами. Решение Президента Российской Федерации об
изменении порядка выборов губернаторов еще более усилило роль государства в различных сферах деятельности на местах.
Постоянно изменяющаяся структура управления государством приводит к возникновению новых и отмиранию старых функций управления, принятию государственных законов и подзаконных актов, изданию инструкций и рекомендаций различными министерствами и ведомствами, что, в свою очередь, создает нестабильную внешнюю среду, которая воздействует на работу промышленных предприятий.
Совершенно очевидно, что в сегодняшней институциональной системе России практически нет иного выбора, кроме как обратиться непосредственно к самим «производителям» экономического роста — к предприятиям. Они распределены по всем отраслям, территориям, участвуют во всех стадиях воспроизводственного процесса.
После ликвидации системы отраслевого управления и соответствующих министерств, распада в ходе приватизации большинства производственных и научно-производственных объединений предприятие осталось едва ли не единственным типом производственных организаций в сфере экономики. Между тем именно от предприятий зависит и экономический рост и, в конечном счете, экономический прогресс государства в целом.
Общая картина отечественных предприятий выглядит следующим образом. Из общего числа предприятий: 1,5 млн. или 36,4% работают в торговле и общественном питании; 450,2 тыс. предприятий и организаций, или 10,8% их общего числа относятся к промышленности; 395,3 тыс. (9,5%) к строительству; 317,1 тыс. (7,6%) к сельскому хозяйству. При этом основная часть - 3 млн. 316,2 тыс.- относится к коммерческим, т.е. преследующим в качестве основной цели получение прибыли, и 663,7 тыс. — к некоммерческим.
Каково же состояние этих предприятий? Выяснилось, что около половины из свыше 4 млн. предприятий являются своеобразными
«мертвыми душами» не ведут никакой деятельности и остаются таковыми только на бумаге. Около 40% оказались убыточными. По данным опросов руководителей «благоприятным» или «хорошим» в течение 1994 2003 гг. признавали свое положение в среднем около 5% (в отличие от «удовлетворительного» — 70% или «плохого» — 25%) промышленных предприятий. Уровень загрузки производственных мощностей в среднем составляет около 56%. Степень износа основных производственных фондов от 60 до 70%о.
На многих предприятиях не урегулированы отношения собственности, происходят конфликты между различными группами собственников, руководителями и трудовым коллективом. Характерный момент: в 2003 г. и в 1 кв. 2004 г. доля руководителей, одобряющих политику правительства за последние месяцы составляла 15%., а не одобряющих — 37%. Время, оставшееся до конца экономического кризиса, ими оценивалось так: в 1993 г. — 6 лет, в 1994 — 6,3 года, в 1995 — 7 лет, в 1996 - 6,7 лет, в 1997 - 7,6 лет, 1998 - 7,4, в 1999 -7,7, в 2000 - 6,0, 2001 - 6, 4; в 2002 - 7,1, 2003 - 7,5, в 1 кв.2004 г. — 8 лет[45]. Многими специалистами и руководителями предприятий осознана необходимость и неизбежность прогрессивных структурных сдвигов в нашей экономике. Без диверсификации и повышения ее конкурентоспособности даже при максимально возможном росте ВВП экономика не буде устойчивой.
В этом плане благополучие российской экономики, продемонстрированное в 2004 году, весьма условно. По-прежнему 50%) роста ВВП обеспечивается за счет экспорта, главным образом, сырьевого. Треть прироста дает «ценовой нефтяной фактор».
Нерешенной остается проблема наращивания инвестиций в реальном секторе экономики. Обрабатывающая промышленность создает в РФ в настоящее время около четверти ВВП. Однако инвестиции в машиностроение и металлообработку были в 2004 г. в 4 раза меньше, чем в
добывающие отрасли промышленности. В то же время увеличение импорта машиностроительной продукции за 2004 год в 6 раз превысило прирост объема производства этой отрасли на отечественных предприятиях[114].
Нестабильность внешней среды и ее воздействие на функционирование промышленных предприятий проявляется в следующих основных направлениях: нестабильность механизма экономических регуляторов (налогового законодательства, правил экспорта и импорта, ценовой политики в сфере топливно-энергетических ресурсов, транспортных тарифов, земельного и водного законодательства и т.п.), нестабильность социальной политики, нестабильность системы самих органов государственной власти и управления, отсутствие внятной промышленной политики, отсутствие целостной кадровой политики, несовершенство местного самоуправления.
В результате достаточно длительного периода нестабильности внешней среды у отечественных предприятий появились две больших проблемы: хроническая нехватка оборотных средств и средств на инвестиционно-инновационное развитие; обострение (как следствие развала системы профессионально-технического, среднетехнического и высшего технического образования) кадрового голода на высококвалифицированных рабочих, техников, технологов и инженеров.
Одной из главных причин тормозящих эффективное функционирование отечественных предприятий и российской экономики в целом является неразвитость и слабость финансово-кредитной системы страны. Между тем, как известно, мощная, хорошо отлаженная национальная банковская система - залог успешного развития экономики. Действующая ныне банковская система еще далека от совершенства. Так, в 2003 г. сумма выданных банками кредитов выросла на 42,6%. Этот показатель в два с лишним раза превышает темпы роста ВВП в номинальном выражении. Однако абсолютные показатели неудовлетворительны. Выдано кредитов менее чем на 3 трлн. руб., или около 20% ВВП. Это в несколько раз мень-
ше, чем показатели стабильно развивающихся стран. Из-за высоких рисков высока и стоимость банковских кредитов. Для многих клиентов кредитные ресурсы практически недоступны.
Складывается ситуация, при которой остро нуждающиеся в деньгах предприятия практически не имеют доступа к источникам финансовых ресурсов. К тому же основная часть выданных займов — краткосрочные. Они помогают решить текущие задачи. Спрос на долгосрочные кредитные ресурсы удовлетворяется только на 20%. Фактически это означает, что экономика страны сейчас переживает самый настоящий кредитный голод.
Широко распространено мнение, что банковская деятельность приносит сказочные доходы, что в погоне за высокой прибылью все капиталы стекаются в эту сферу, и именно поэтому денег не хватает для производственных отраслей.
Такая точка зрения ошибочна. В России совокупный капитал банков составляет 6,1% ВВП. Это в 3-5 раз меньше, чем в развитых государствах и даже в передовой группе развивающихся стран. Ожидается, что после перехода на международные стандарты финансовой отчетности и связанной с этим переоценки активов банков данный показатель окажется еще ниже. Итак, налицо не избыток, а острый недостаток капитала в банковской системе.
Таким образом, нестабильная внешняя среда негативно сказывается на деятельности промышленных предприятий в достаточно широком плане.
В то же время, в последнее десятилетие бурными темпами развивается научно-технический прогресс, создаются новые вычислительные управляющие комплексы, информационные технологии. В корне меняются концепции построения промышленных предприятий, появляются, так называемые «виртуальные производства» - структуры, которые, выполнив определенные задачи, быстро адаптируются в новые организации для решения других задач (может быть совершенно иного плана, чем
предыдущие). Все это требует создания новых подходов к проектированию и совершенствованию организационных систем управления предприятием.
Актуальность решения проблемы совершенствования системы управления промышленными предприятиями в условиях нестабильной внешней среды обусловлено рядом обстоятельств:
- во-первых, на этапе совершенствования государственной структуры
управления возникает необходимость моментального реагирования
предприятий на эти изменения, чтобы сохранить устойчивость своего
развития в условиях нестабильной внешней среды;
- во-вторых, необходимостью создания такой организационной
управляющей системы предприятия, которая могла бы в настоящих
условиях обеспечить высококачественное управление и, тем самым,
способствовать повышению конкурентоспособности выпускаемой
предприятием продукции, ее продвижению на внутренний и внешний рынки
в условиях постоянно растущих требований ко всем характеристикам
реализуемой продукции;
- в-третьих, необходимостью совершенствования информационной,
технологической и технической баз организационных систем управления и
производства в целом в связи с высокими темпами развития НТП в области
создания высокотехнологичных производств и систем управления в
развитых странах с тем, что бы обеспечить технико-экономический паритет
между российскими производителями и производителями из развитых
капиталистических стран;
- в-четвертых, недостаточностью разработки проблемы оценки
мотиваций и стимулирования трудовой деятельности человека, когда
совершенствование организационных систем управления приводит к
постоянной замене его функций техническими устройствами и изменению
функций труда самого человека в процессе управления производством.
Степень научной разработанности проблемы. Совершенствование
организационной системы управления предприятиями в условиях нестабильной внешней среды охватывает все уровни управления и содержит множество научных и практических аспектов, которые в различное время (применительно к действующим или прогнозируемым условиям развития государства и предприятий) изучены отечественной и зарубежной экономической наукой.
К числу российских ученых, внесших значительный вклад в
разработку рассматриваемых проблем, относятся Л.И.Абалкин,
А.Г.Аганбегян, Н.Г.Антосенков, Г.Г.Васильев, Ю.Б.Винслав, О.С.Виханский, В.Р.Весенин, Н.А.Волгин, А.И.Герта, Е.В. Гараев, В.В. Гончаров, А.С. Зотов, А.Ф. Зубкова, В.И.Ковалева, Е.С.Кузьмина, М.Г.Карпунина, А.Л.Кузнецов, А. Н. Крестьянов, Д.С.Львов, Б.И.Майданчик, С.Э.Майкова, В.Д.Маркова, Н.К. Моисеева, А.И.Наумов, Н.Ф.Наумов, Ю.М.Орлова, Г.Х.Попов, В.Д.Роик, Э.Н.Рудык, А.А.Силин, Е.А.Соломенникова, В.В.Титова, Ж.Т.Тощенко, В.М. Шепель, А.А. Шулус, Д.В. Шавишвили, Р.А. Яковлев, В.А. Ядров и др.
Среди зарубежных авторов весомый вклад в разработку теоретико -методологических и прикладных вопросов исследования проблем управления социально-экономическим развитием предприятий внесли М.Армстронг, К. Альдерфер, Г.Браверманн, М.Вебер, В.Врум, Ф.Герцберг, Д.Грейсон, П. Друкер, Г.Кунц, Д.Макгрнгор, Г.Минцберг, К.Маркс, А.Маслоу, Дж.Милль, У.Оучи, А.Пигу, М.Портер, М.Пул, Ф.Тейлол, М.Уорнер, О.Уильямсон, А. Файоль, Г.Форд, Х.Хекхаузен, Ф.Хедоури, В.Хойер, Дж.Шелдрейк, А. Чандлер, Г.Эмерсон, Л.Якокка и др.
Вместе с тем, проблемы совершенствования организационной структуры управления предприятиями на современном этапе экономического, научно - технического и правового развития России, а так же в условиях резко обострившейся конкурентной борьбы на мировых рынках, разработаны недостаточно полно, особенно, в условиях нестабильной внешней среды, воздействующей на предприятия.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка научно обоснованных методов совершенствования системы управления промышленными предприятиями, функционирующими в условиях нестабильной внешней среды и способными адекватно реагировать на изменения, происходящие в ней. Для достижения обозначенной цели были сформулированы следующие задачи:
проанализировать основные научные зарубежные и отечественные подходы в теории систем управления промышленными предприятиями и выделить особенности их развития на современном этапе;
сформулировать концепцию исследования, опирающуюся на методы реинжиниринга, с целью выявления проблем управления в существующих системах;
разработать комплекс методов, позволяющих определить проблемные зоны, технический уровень предприятий, эффективность системы мотиваций и стимулирования производительности и качества труда, а так же оценить инновационную привлекательность предприятий;
- разработать рекомендации, направленные на совершенствование
системы управления предприятиями с применением полученных научных
результатов и разработанных методик, способных повысить
конкурентоспособность и обеспечить выход продукции предприятий на
мировые рынки;
- предложить методологию проектирования и совершенствования организационных систем управления предприятиями, начиная с момента формирования целей и задач проектирования системы и оканчивая приемкой и вводом ее в эксплуатацию;
апробировать научно - методические решения по рационализации структур управления, полученных в результате исследования на предприятиях различных форм собственности;
на основании исследования организационных систем управления
I!
предприятиями предложить подходы к оптимизации структурных подразделений и провести расчеты экономической эффективности предлагаемых решений.
Объектом исследования являются системы управления предприятиями, а предметом исследования - процессы проектирования и совершенствования организационных систем управления промышленными предприятиями в условиях нестабильной внешней среды.
Методологической и теоретической основой исследования
послужили: научные и фундаментальные исследования, содержащиеся в
трудах отечественных и зарубежных ученых, занимающихся вопросами
исследования и совершенствования организационных систем управления
предприятиями; практические рекомендации ведущих руководителей
промышленности, а также директоров реорганизованных промышленных
предприятий; концептуальные подходы, изложенные в государственных
программах относительно вопросов совершенствования системы
государственного строительства; разработка приоритетных направлений развития науки и техники; программа «Электронная Россия до 2010 года»; законодательные и нормативно - правовые акты Российской Федерации, касающиеся вопросов государственного регулирования и управления промышленностью.
В процессе сбора, обработки и анализа материалов исследования использованы методы системного, сравнительного, структурно-функционального, логического и общего экономического анализа; экспертных оценок; реинжиниринга; анкетирования и тестирования.
Фактологическую и статистическую базу исследования составили: официальные данные Госкомстата России, Федерального агентства по промышленности, исследуемых предприятий, а также материалы, опубликованные в научной периодической печати.
Научная новизна диссертации состоит в обосновании
необходимости совершенствования системы управления промышленными предприятиями на современном этапе экономического развития в связи с происходящими изменениями структуры управления государством на основе анализа состояния промышленных предприятий и разработке методик, позволяющих на практике оценить финансово-экономический, организационно-технический и человеческий потенциал предприятий и, на основе этого, предложена методология проектирования и совершенствования организационных систем управления предприятиями, работающих в условиях нестабильной внешней среды.
1. На основе проведенного теоретического анализа выделены
особенности развития современных систем управления предприятиями в
передовых странах мира, предложены рекомендации по рациональному
применению в России зарубежного опыта при проектировании и
совершенствовании систем управления.
2. Сформулирована концепция исследования организационных
систем управления промышленными предприятиями, работающими в
условиях нестабильной внешней среды, предложены алгоритм и методика
оценки состояния действующей системы управления предприятиями.
3. Проанализированы социально-экономические интересы участников
хозяйственной деятельности, определены мотивы возникновения
конфликтных ситуаций и предложены способы их предотвращения и
решения, одним из которых является оценка эффективности труда и
применение на этой основе материального стимулирования работающих
по разработанной в ходе исследования методике.
4. На основе методов реинжиниринга разработаны методики
рационализации организационных процессов управления в соответствии с
намеченной стратегией развития предприятий.
5. Выявлена необходимость оценки технического уровня предприятий и системы управления для принятия решения по техническому
переоснащению как предприятия в целом, так и системы управления в частности, способствующему повышению конкурентоспособности выпускаемой предприятием продукции.
6. Уточнены и внесены существенные изменения в методику оценки
инвестиционной привлекательности предприятий.
7. Предложена комплексная методология проектирования
организационных систем управления предприятиями, работающими в
условиях нестабильной внешней среды.
Практическая значимость выполненного исследования состоит в
том, что результаты проведенных исследований могут быть рекомендованы
к использованию государственными учреждениями такими, как
Федеральное агентство по промышленности, которое в настоящее время
ведет работу по реструктуризации промышленных предприятий и
совершенствованию систем управления государственными предприятиями;
директорами промышленных предприятий различных форм собственности,
создающих концепции стратегического развития; научно -
исследовательскими организациями, проводящими исследования в области
проектирования систем управления предприятиями, оценки технического
уровня и инвестиционной привлекательности предприятий и
материального стимулирования работающих.
Кроме того, результаты исследования могут быть полезны отдельным ученым, аспирантам, студентам, изучающим проблемы управления промышленными предприятиями.
Апробация результатов исследования. Предложенные в
диссертации подходы к совершенствованию и проектированию
организационных систем управления, а также методики оценки фактического состояния предприятий и разработки функциональной структуры приняты к использованию на исследуемых предприятиях различных форм собственности, а также на ряде машиностроительных
предприятий, входящих в Федеральное агентство по промышленности, в частности, на химическом заводе «Планта».
Полученные в ходе исследования результаты докладывались автором на межбанковском совещании «Конверс - групп», посвященном проблеме инвестиций в промышленность.
Основные идеи, положения исследования, а так же практические предложения, изложенные автором, опубликованы в 4 работах общим объемом 1,8 п.л.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.
Аэрозоли и частицы
Атмосферный аэрозоль представляет собой наиболее распространенный в при-родных условиях тип дисперсной системы. В общем случае под атмосферным аэрозолем понимают такие дисперсные системы, которые состоят из частиц твердого или жидкого вещества, находящиеся во взвешенном состоянии в атмосферном воздухе [25-26]. Основной эффект влияния аэрозоля в тропосфере это снижение видимости. Аэрозоли являются центрами прохождения химических реакций для загрязняющих газов, изменяют осадки, выступая в роли ядер конденсации, при образовании облаков и туманов. Естественные источники аэрозолей и частиц включают морские брызги, пыльцу растений, выветривание почвы, лесные пожары, вулканические выбросы. Антропогенное влияние на образование аэрозолей включает сжигание ископаемых топлив, строительство, сельское хозяйство, различные химические реакции. Химический состав частиц вещества в тропосфере колеблется от твердых частиц, таких, как зола, свинец, сульфаты и нитраты, до жидких аэрозолей, включая серігую, азотную кислоты и растворенные соли. Между этими крайними случаями находятся твердые частицы с жидкой оболочкой. Форма частиц колеблется от произвольной, у золы, до сферической, у жидких капель. Размер частиц также разнообразен и их радиус лежит обычно от 0.01 до 20 мкм. Эти пределы обусловлены естественными процессами: нижний тем, что частицы меньшего размера стремятся коагулировать, а верхний -гравитационным осаждением.
Аэрозоли и частицы существуют и в стратосфере. Максимумы концентрации в области высот 20 км называют слоем Юнге. Главное значение аэрозолей в стратосфере заключается в их влиянии на перенос излучения в атмосфере, с последующим влиянием на общий радиационный баланс Земли. По химическому составу частицы в основном представляют сульфаты, образуемые при окислении на стратосферных высотах серосодержащих газов, таких как SO2 и H2S. Кроме того, важным источником аэрозолей являются вулканы, при извержениях вулканов концентрация частиц в стратосфере увеличивается порой в десятки и сотни раз. На высоте примерно 40-50 км наблюдается еще один аэрозольный слой, и на высотах 25-30 км эпизодически наблюдаются так называемые перламутровые облака с концентрацией несколько ледяных частиц на см3.
Примерно на высотах 80-85 км в результате конденсации и кристаллизации НгО на метеорных частицах образуются серебристые облака, называемые так из-за их блеска. Появление серебристых облаков сравнительно редко, по сравнению с появлением облаков в тропосфере, но их изучение и учет также важен, например, при построении моделей аэрозольной атмосферы. Также на высотах 90 км и выше присутствует метеорная пыль.
Данные о параметрах атмосферы, а также статические характеристики этих параметров важны при решении различных задач, в частности метеорологических (анализа аэрологических полей, численного моделирование климата Земли, оценки теплового и радиационного баланса атмосферы, долгосрочного прогноза погоды), для оперативной и надежной интерпретации спутниковых измерений уходящего теплового излучения системы земля-атмосфера. Точность решения обратных задач, в значительной степени зависит от вида, объема и степени адекватности взятой априорной информации о физическом состоянии атмосферы. Статистические сведения о вертикальном распределении атмосферных параметров необходимы при конструировании и испытании летательных аппаратов и различных систем локации, дальнометрирования, связи, передачи информации, работающих в атмосфере и использующих лазерное или другое оптическое излучение.
Для решения подобных задач создаются статистические модели атмосферы [27], при построении которых привлекаются многолетние данные аэрологических наблюдений. Некоторые модели включают усредненные данные, например, модель ИОА СО РАН и американская модель, имеющие информацию о 27 газах, температуре и давлении до 100-120 км по высоте для различных сезонов и широт. Но данные модели не учитывают в достаточной мере реальную пространственно-временную изменчивость различных параметров атмосферы, потому создаются модели, которые хранят не только усредненные характеристики, но и профили стандартных отклонений и корреляционные матрицы. В частности в таких моделях обычно каждый профиль физических параметров атмосферы представлен в виде суммы среднего профиля и случайного отклонения. Случайную составляющую раскладывают по системе собственньгх векторов матрицы ковариаций моделируемого параметра: р = р + b{Ft, где р - средний вектор параметров, Fi - собственные вектора матрицы ковариаций, bt - ко эффициенты, характеризующие данный вектор параметров атмосферы. Более слож ные модели учитывают циклы колебаний параметров атмосферы, сезонные колеба ния, взаимосвязь с другими параметрами [28-29]. Например, общее содержание озона согласно работам [30-31] можно представить в виде: 03(t)=Oi+trend+Seas+QBCH-Sol+NAO±res,rp e t -время, 03(t) - общее содержание озона или концентрация на заданном уровне; 03 - среднее содержание озона за исследуемый период; trend - тренд в виде степенного ряда; Seas - сезонные изменения концентрации озона; QBO - квазидвухлетние колебания; Sol - солнечная активность; NAO - влияние центров действия атмосферы; res - временно ряд остатков.
Слежение за атмосферными параметрами осуществляется с помощью различных методов, в том числе с помощью шар зондов, метеорологических ракет, радиозондов, среди данных методов наиболее эффективными являются методы дистанционного зондирования.
Дистанционный контроль можно определить как качественное или количественное измерение химического или физического параметра окружающего пространства, когда контролирующий прибор и объем, параметр которого исследуется, пространственно разделены [4]. Приборы дистанционного контроля могут обеспечить ту же точность, что и приборы для прямых измерений, кроме того, они имеют ряд уникальных преимуществ, а именно: допускают ряд специфических приложений, осуществление которых было бы затруднительно, если вообще возможно, при использовании стандартных приборов. Дистанционные методы обеспечивают проведение измерений практически в любых пространственных масштабах, дают возможность проведения интегральных оценок (например, оценки общего содержания газов, либо оценки общей дозы загрязнения окружающей среды), позволяют проводить исследования обширных территорий, воздушных и водных бассейнов со спутников, самолетов и автомобилей.
Метод дифференциального поглощения для исследования стратосферного озона
Озон является парниковым газом токсичным при больших концентрациях, с другой стороны, он в стратосфере создает слой, поглощающий ультрафиолетовое излучение, гибельное для живых организмов. Озон образуется в основном выше 25 км за счет фотохимических процессов и затем переносится в нижнюю стратосферу в результате процессов перемешивания. Здесь он приобретает важное метеорологическое значение как трассер, указывающий на атмосферную циркуляцию [9].
Многолетние испытания за общим содержанием озона (ОСО - интегральное количество в вертикальном столбе атмосферы) показали, что оно подвержено значительным пространственно-временным вариациям. В среднем его распределение имеет выраженную зависимость от широты и сезона. Содержание озона больше в умеренных и полярных широтах, чем в тропических с максимумом весной и минимумом осенью. Здесь же наблюдаются наибольшие вариации среднесуточных значений ОСО, особенно в зимне-весенний период.
Высотное распределение озона изучается посредством озонозондирования [41] (до 30 км), а на больших высотах - с помощью спектрографов, поднимаемых на ракетах. Основополагающую роль в наземном мониторинге озона играют ли-дарные станции, позволяющие получать данные о вертикальном распределении озона с высоким пространственным и временным разрешением.
Несмотря на малочисленные высотные измерения Оз, за последние десятилетия сложились достаточно определенные представления об особенностях пространственно-временного распределения этого газового компонента [42-43]. Существует три типа вертикального распределения озона.
Тип А - тропический, характерен для тропических широт и отличается устойчивым ото дня ко дню вертикальным распределением озона, высокой озонопаузой (уровнем, с которого начинается резкое увеличение содержания озона) с 1 ,=15-17км. Тип В - умеренный, наблюдается в умеренной зоне, для него характерно вы 37 сотное распределение озона с 1 немного ниже тропопаузы и максимумом на высотах около 22-24км. Тип С - полярный, проявляется наиболее четко в полярных областях. Для него типично очень низкое положение озонопаузы (hon может опускаться иногда до 6-7км) и слоя максимального содержания озона. Высота максимума озона составляет около 13-18 км. Наряду с тремя описанными выше типами вертикального распределения озона в слое 0-30км существует комбинированный тип (тип D). Данный тип распределения наблюдается не только в полярных широтах, но также в умеренной зоне в зимний и осенний период (рисунок 2.1).
Известно, что высотное распределение озона зависит от места и времени измерения, фотохимических процессов образования и распада, горизонтального и вертикального переноса, разрушения в тропосфере и т. п. Все это обуславливает его большую изменчивость, при которой даже средняя сезонная концентрация озона в слое главного максимума может изменяться в 7-12 раз. Наибольшие суточные изменения концентрации озона наблюдаются в слое атмосферы ниже главного максимума, где они могут достигать 50-80%. В нижней стратосфере отмечаются и самые большие величины стандартных отклонений содержания атмосферного озона. Несмотря на малые концентрации озона в приземном слое, его содержание здесь может существен 38 но изменяться. Нередки случаи, когда объемная концентрация озона вблизи земной поверхности изменялась за короткий срок в десятки раз.
Главная полоса поглощения озона в ультрафиолетовой области спектра -электронная полоса Хартли. Максимум полосы поглощения расположен на 255.3 нм. На общий континуум полосы наложены дополнительные полосы, отстоящие друг от друга примерно на 1 нм. К полосе Хартли примыкает область более слабых полос Хаггинса, длины волн 300 нм, с резкими последовательными минимумами и максимумами. В видимой области спектра расположена слабая область Шаппюи, занимающая интервал 550-610 нм. Но здесь поглощение озона намного слабее, чем в ультрафиолетовой области спектра, поэтому разработка методов измерения озона с использованием лазеров излучающих в видимой области спектра представляется нецелесообразной [7].
В инфракрасной области озон имеет три основные колебательно-вращательные полосы поглощения с центрами 9.0 мкм, 14.1 мкм, 9.6 мкм. Линия 9.0 мкм очень слабая и полностью перекрывается с линией 9.6 мкм, которая представляет наибольший интерес, так как расположена в центре окна прозрачности атмосферы 8..12 мкм [44]. Для проведения исследований на данной длине волны в качестве излучателя используются С02 лазеры. Также используются космические спутники, предназначенные для получения информации об озоне в верхней стратосфере на основе пассивных методов, но они не достаточно точны [45-46].
Методика приближенного аналитического определения параметров слоев[115]
В работе [116] был рассмотрен фильтр, позволяющий выделить аномальные неоднородности среды из лидарного сигнала, нами же применена свертка исходного сигнала с гауссовой функцией для выделения регулярных слоев.
Представим, что исследуемый высотный профиль содержит как минимум один пик, описываемый функцией гаусса (с хорошим приближением). Тогда, если мы формируем искусственно пик с заданными характеристиками (амплитудой, центром и полушириной):
Алгоритм поиска и определения параметров неизвестного слоя таков: для каждой точки высотного профиля рассчитывается величина свертки S и эта процедура повторяется для всего набора измерений (серия однотипных измерений профилей в выбранные временные интервалы). При совпадении центров модельного и реального пиков h = h0=hm, величина свертки может быть вычислена аналитически:
Итак, для каждого профиля из набора полученных в данном сеансе или серии сеансов легко получить наборы величин {Sy}, i=l,...,N; j=l,...,M, где N и М- число точек по высоте и число профилей (все профили приведены к однотипной высотной шкале). Отметим, что величина свертки в точках совпадения слоев максимальна, откуда легко локализовать количество слоев в профиле.
Однако, наличие случайных слоев (вызванных ошибками измерений или вычислений) не позволяет выделить из найденной последовательности, регулярно повторяющиеся слои. Для этого необходимо вычислить корреляцию между высотными профилями. Полученные максимальные значения корреляции по профилю позволят локализовать именно реальные слои, а случайные будут исключены из найденного списка.
При исследовании характеристик метода было проведено моделирование профилей на основе гауссовых функций и расчет характеристик одного из слоев. Для упрощения было принято, что существует один слой, соседний слой и шум, учет данных факторов достаточен для исследования точности метода. После того как найден центр слоя с помощью свертки, необходимо определить его параметры, для чего можно применить два метода. Выражение (3.9) можно представить в виде уравнения прямой:
у = ах + Ъ, (3.10)
где Р » = «.Ь-у, Тогда промоделировав несколько профилей на основе гауссовой функции, либо из уравнения (3.9) можно найти уравнение прямой, где определенной свертке S будет соответствовать своя полуширина. Находя свертку S с гауссовой функцией с известными заранее параметрами (полушириной, амплитудой) легко найти неизвестное зна 86 чение полуширины слоя в профиле. То есть заранее находится некая калибровочная прямая и на ее основе, определяются неизвестные значения полуширин. На рисунке 3.1 приведены графики калибровочных прямых при различных значениях амплитуд.
Необходимо проверить каким образом влияет значение амплитуды слоя в профиле на восстановление полуширины при использовании одной калибровочной прямой. На рисунке 3.2 а представлена ошибка восстановления полуширин при различных амплитудах моделируемого слоя. При изменениях амплитуды до 10% ошибка восстановления полуширины растет значительнее при значениях амплитуд больше единицы. Логично увеличить значение амплитуды при создании калибровочной прямой (рисунок 3.2 б).
Ошибка восстановления полуширины при различных амплитудах моделируемого слоя: а - для калибровочной прямой, созданной на основе амплитуды равной 1; б - на основе амплитуды равной 1.1 При использовании данного способа увеличивается ошибка для малых амплитуд, но не так значительно, как в предыдущем случае. Ошибка восстановления зависит только от точности восстановления амплитуды, при этом предпочтительно использовать калибровочную прямую на основе завышенной амплитуды на 1-2%.
Предлагаемый подход можно описать следующим образом. В центре слоя определяется значение амплитуды. Полученная амплитуда округляется к большим значениям, на основе калибровочной прямой определяется полуширина. Заранее по формуле (3.9) рассчитываются коэффициенты калибровочной прямой для амплитуд, выбранных с определенным шагом. При таком подходе необходимо как можно точнее определять амплитуду. На рисунке 3.3 приведена ошибка восстановления полуширины при зашумлении профиля до 10%. Другие ошибки могут возникать из-за наличия соседних слоев. Для изучения точности восстановления были промоделированы различные ситуации, представленные на рисунке 3.4. Было проведено сравнение с различными соседними слоями: различной полушириной (рисунок 3.5 а), с различной амплитудой (рисунок 3.5 б).
Сравнение пакета «Анализ» с аналогичным программным обеспечением
Программными продуктами для математической обработки и анализа данных являются ORIGIN, ODRIS, MATHCAD, MatLab, Statistica, Excel. Сравнение функциональных возможностей данных программных продуктов с разрабатываемым программным обеспечением приведено в таблице 4.1.
Программные продукты «MathCad» [119] требуют высокой квалификации пользователя, достоинством пакета является предоставление пользователю большого набора средств анализа, методов вычислений и различных математических операций, недостатком медленная скорость проведения вычислений и необходимость «вручную» создавать и вызывать алгоритмы. «Origin» является, как и «Анализ» средством обработки данных представленных в виде таблиц, но в данный программный продукт не включена потоковая обработка файлов и вейвлет анализ. Данный продукт также не является узкоспециальным средством анализа, что не позволяет учесть специфику предметной области лидарного зондирования.
Программы MatLab, Statistica, Excel хотя и обладают широким набором средств обработки данных и численных методов, но скорость обработки с помощью данных программных средств снижается, так как они не специализированы, исследователю необходимо писать самому алгоритмы обработки.
Программный продукт «Odris» направлен на анализ данных лидарного зондирования, обладает несомненными преимуществами перед вышеописанными системами, благодаря быстрому доступу к базе данных профилей концентрации озона, набору методов, учитывающих специфику предметной области, но не включает вейвлет анализ и отображения трехмерных графиков.
Программа «Анализ» содержит в себе специальные методы анализа данных лидарного зондирования и стандартные методы. Программа имеет удобный интерфейс и направлена на максимально быстрое и эффективное проведение научных исследований в области задач лазерного зондирования.
Для математической обработки и анализа данных лидарного зондирования, а также для решения прямых и обратных задач лидарного зондирования была разработана программа LDAS. Программа построена на основе объектно-ориентированного подхода с возможностью включения новых методов без существенного изменения кода, что важно при появлении новых задач и сопровождении программного средства, кроме того, она написана с использованием кросс-платформенной технологии QT, что позволяет перенести программу с Windows на Linux платформу.
Основное преимущество программы LDAS перед программой «Анализ» это возможность построения алгоритма обработки данных самим пользователем, пользователю уже не нужно повторять действия алгоритма, всякий раз при проведении расчетов для каждого файла или набора данных. Кроме того введена возможность массовых расчетов, когда один алгоритм применяется к потоку однотипных данных.
Визуально для пользователя алгоритм представляется в виде взаимосвязанных блоков, где каждый блок выполняет определенную функцию над данными и генерирует выходные данные. В качестве входных и выходных данных в LDAS используются скаляры, вектора и матрицы, но объектная реализация программы позволяет включать и другие виды данных. Пример блочного алгоритма представлен на рисунке 4.6. Стрелками соединены входы и выходы блоков. Каждый блок может иметь несколько входов и выходов. Например, блок считывания файла имеет только один выход, а блок отображения графиков имеет только входы, промежуточные блоки позволяют выполнять какие-то операции над данными. -[П,Х
Каждый блок имеет меню Calculate, при выборе которого производится преобразование над данными, поступающими на входы блока, при этом автоматиче ски вызывается вычисление всех вышестоящих блоков, если в данных блоках специально не указано, что их перерасчет не нужен.
Реализовано несколько уже готовых сценариев для расчета отношения аэрозольного рассеяния, концентрации озона, поиска аэрозольных слоев и удаления импульсов последействия из лидарного сигнала.
