Astronomija

Kako najti koeficient izumrtja določene galaksije?

Kako najti koeficient izumrtja določene galaksije?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Fotografiram na številnih predmetih v različnih galaksijah. Za različne prehode filtrov potrebujem ekstinkcijske koeficiente za te galaksije. Ali obstaja neka baza podatkov, ki prikazuje vrednosti izumrtja za različne galaksije pri različnih prehodih filtrov?


Tipične vrednosti za koeficiente izumrtja drugega reda

Kot del izračuna novih pretvorbenih koeficientov sem izračunal koeficiente izumrtja drugega reda z uporabo podatkov iz petih noči konec prejšnjega meseca in z začetka tega meseca za 5 parov zvezd v standardni kopici NGC 7790. Ali lahko kdo svetuje, kako primerjajo spodnji koeficienti drugega reda do tipičnih vrednosti izumrtja 2. reda v bližini morske gladine?

Brian D Warnerjeva knjiga Svetlobna krivulja Fotometrija in analiza podaja -0,04 kot tipično vrednost za k ”_b-bv Moji rezultati so bili pri -0,05 nekoliko večji (v aboluutnih izrazih). Tu so povprečni rezultati 5 parov v 5 nočeh s standardnimi napakami v oklepajih:

k "_b-bv: -0,050 (0,027) k" _v-bv: -0,006 (0,009) k "_bv: -0,044 (0,025)
k "_v-vr: -0,005 (0,017) k" _r-vr: 0,016 (0,016) k "vr: -0,021 (0,020)
k "_v-vi: -0,002 (0,009) k" _i-vi: 0,020 (0,011) k "_vi: -0,015 (0,010)
k "_r-ri: 0,022 (0,017) k" _i-ri: 0,041 (0,025) k "_ri: -0,019 (0,020).

Skrbi me, da se izumrtje drugega reda običajno šteje za zanemarljivo za b in b-v. Vendar zgornji rezultati kažejo, da so samo k ”_v-bv, k” _v-vr in k ”_v-vi približno za približno velikost manjši od k“ _b-bv in k ”_bv. Ostali, čeprav manjši od k “_b-bv in k” _bv, so še vedno istega reda velikosti. Nadalje. Δ (v-i) je približno enake velikosti kot Δ (b-v), medtem ko sta Δ (v-r) in Δ (r-i) v območju polovice ali večje od Δ (b-v). Kot rezultat bi pričakoval, da bodo učinki razlik v barvnih indeksih, ki niso bv, privedli do popravkov r in I ter barvnih indeksov, vključno s tistimi pasovi, približno enake četrtine in v primeru vi okoli eno- pol toliko kot popravek na b in bv. Z BV barvno razliko med tarčo in comp 0,5 magnitude, kar ne bi bilo nenavadno, pri zračni masi 2 moji koeficienti povzročijo popravek velikosti 0,05 v b in popravek 0,0056 v v oba z bv, -0,0081 popravek na r z vr, -0,02 popravek na i z uporabo vi, -0,011 popravek na r z uporabo ri in a -0,020 popravek na i z uporabo ri. Čeprav so vsi manjši od popravka na b in bv (ker je popravek na v z uporabo bv majhen), večina pade v območju od 0,01 do 0,025 velikosti, kar bi lahko še vedno bilo pomembno za natančno fotometrijo in bi bilo bolj sistematično kot naključno . Pri teh izračunih sem domneval, da je bila razlika v barvnih indeksih med tarčo in komp za v-r in r-i polovica razlike b-v in da je razlika v v-i enaka kot pri b-v

Zaradi tega se sprašujem, ali so ti podatki sumljivo daleč od norme blizu morske gladine.

Uporabljeni zvezdni pari so naslednji
000-BLJ-964/000-BLJ-965
000-BLJ-966/000-BLJ-968
000-BLJ-972/000-BLJ-970
000-BLJ-966/000-BLJ-970
000-BLJ-972/000-BLJ-968
Zadnja dva para sta "navzkrižni kombinaciji" štirih zvezd v drugem in tretjem paru.

Ponočni zračni tokovi so bili
11/20/2016: 1.2548 - 1.878
11/21/2016: 1.3281 - 3.0777
11/24/2016: 1.1746 - 1.9836
11/29/2016: 1.1894 - 2.3491
12/01/2016: 1.2342 - 1.9642
Izvajanja, zaključena, preden so dosegli vsaj zračno maso 2, so bila prekinjena, ker so se razmere - videnje ali preglednost - začele slabšati.

Upoštevajte, da sem preglednico moral naložiti v obliki .xls in ne .xlsx za nalaganje. Možnosti nastavim tako, da formule ob ponovnem odpiranju ne izračunajo ponovno. Vrednosti se lahko spremenijo, če preračunate, saj niso vse funkcije .xlsx, zlasti statistične, združljive s funkcijami .xls.

Izmerim k "b_bv za svoje enokanalne sisteme (uporabljam dva fotometra, vsak s svojimi filtri). En sistem daje vrednost -0,043, drugi pa -0,031. Henden in Kaitchuck sta trdila, da se vrednosti gibljejo od približno -0,02 -0,04, medtem ko sta Hall in Genet v svoji knjigi svetovala, naj prevzameta vrednost -0,03 (tu knjig nimam pri sebi - številke H & ampK, ki se jih spominjam, so morda za bv_bv).

Ker naj bi bil k "stabilen v daljšem časovnem obdobju, sem vedno domneval, da meritve vrednosti niso značilnosti ničesar atmosferskega, temveč vašega optičnega sistema. Medtem ko je zračna masa multiplikativni dejavnik pri popravku drugega reda, dejanska koeficient je odraz krivulje odziva vašega sistema (mislim).

Analize svojih kalibracij ne izvedem skoraj tako podrobno kot vi, vendar pogledam preprost graf delta b proti X * delta (b-v), da vidim, ali je to smiselno. Nisem videl hitrega načina za izdelavo takih grafov iz vaše preglednice.

Izumrtje drugega reda je povzročajo atmosferske razmere in ne vaša oprema. Če ga ne bi povzročale atmosferske razmere, faktor zračne mase X ne bi bil vključen v neodvisno spremenljivko. zračna masa ne vpliva na občutljivost vaše opreme. Transformacija je postopek, ki odstrani razlike med vašo optiko in senzorji ter tistimi v standardnem sistemu.

Iz Bobovega prispevka iz leta 2005 in podatkov, ki sem jih zbral, se mi zdi, da se iz dneva v dan veliko spreminjajo vrednosti k ", a čeprav se sčasoma spreminjajo za dokaj velike odstotke, je izumrtje drugega reda tako majhno v primerjavi s prvim redom, da je učinek spreminjajočih se vrednosti navadno v enoštevilčni ravni milimag nižji od tistih, dobljenih z uporabo dobre povprečne vrednosti koeficienta izumrtja 2. reda. Morda se zgodi, da se spremenijo drastičneje, na primer izbruh vulkana ali obsežno izgorevanje polj v severni Mehiki, ko veter piha narobe. Če se dobro spomnim iz nekaterih člankov, ki sem jih prebral na to temo, je velik dejavnik, ki vpliva na izumrtje, odvisno od valovne dolžine, koncentracija aerosolov različnih velikosti.

Je dejansko zelo enostavno dodati grafikone v to preglednico. Če si ogledate liste, označene z ID-ji parov 02-03, 05-06 itd. V preglednici, ki sem jo priložil, ki vsebuje opažanja za 24. 11. 2016, boste v stolpcu »boxed« videli nabore podatkov v dveh stolpcih. območje na vrhu strani za ta par. Vsak od teh sklopov vsebuje vrednosti Y (levi stolpec) in vrednosti X (desni stolpec) za en določen koeficient izumrtja 2. reda za ta par z uporabo podatkov te noči. na primer z uporabo najbolj levega nabora podatkov v dveh stolpcih za vsak par, kot je prikazano v zelenem senčenju, sem z vsakim parom zgradil grafikon Δb v primerjavi z Δ (b-v) X kot ločeno serijo. Podatki na teh straneh so bili povlečeni s strani s podatki s pomočjo posrednih funkcij naslavljanja. Dokler vzdržujete strukturo podatkov, morate te strani ustvariti le enkrat, nato pa samo kopirati in prilepiti v podatke za druge datume. Oglejte si priloženi list z dodatki, ki je dodan. Preprosto odstranite datoteko _.txt s konca imena datoteke in spet bo preglednica .xlsx. to moraš storiti, da zavedeš Drupal. Je neumno, a vsaj za zdaj potrebno.

Na dnu območja "v polju" so izračuni funkcije LINEST, ki uporabljajo te iste podatke. LINEST ne daje le vrednosti k ", ki jih dobite iz črte trenda na grafikonu, temveč tudi vse statistike, povezane z linearno regresijo. Posebej zanimivi so SE_k "(standardna napaka naklona) in SE_y (1 sigma navpična razdalja točk od regresijske črte za pomoč pri prepoznavanju odstopanj), r kvadratna mera prileganja in F statistika regresije. S 3 stopinjami svobode potrebujete statistično vrednost F 10,1, da imate manj kot 5% možnosti, da ima to vrednost F. ali večjo. To pomeni, da se večina koeficientov izumrtja 2. reda za večino parov statistično ne razlikuje od nič. Obstaja nekaj opaznih izjeme, ki jih lahko izberete pri skeniranju statistike F o vsaki linearni regresiji na straneh z zavihki ID par. Najpogostejše izjeme so za k "_b-bv in K" _bv, obstajajo pa tudi druge. Razlog, da LINEST ustreza, da dobite te statistike, ki niso na voljo iz linearne črte trenda v Excelovem grafikonu.

Seveda vse izumrtje povzroča ozračje. Toda količina izumrtja drugega reda, ki jo vidite v vašem sistemu, je odvisna od njegove krivulje odziva: večja kot je občutljivost na modro svetlobo, več 2. reda pride v poštev.

Dolgo me zmedejo trditve, da 2. vrstni red ne spreminja veliko noči in da lahko celo prevzamemo privzeto vrednost. Nisem fizik, vendar se mi ne zdi smiselno, da količino izumrtja 2. reda, ki jo doživim, (predvsem) vodijo atmosferske razmere.

Razmislite o določitvi k '' v pasu B: narišemo delta_b v primerjavi z zračno maso * delta (b-v), pri čemer je delta (b-v) preprosto delta_b - delta_v. Tako imamo vedno opravka z deltami velikosti in ne velikostmi. Če ozračje na nek način poudarja pas B, bo to storilo enako za rdečo in modro zvezdo, učinek pa bo padel v delti. Enako razmišljanje velja za pas V.

Na modrem koncu pasu B pa bo več izumrtja prvega reda kot na rdečem koncu. Ali ni res to izumrtje drugega reda? Večja kot je občutljivost sistema na modro svetlobo, večji bo učinek (in manj kot modre svetlobe oddaja zvezda, manj bo njena magnituda B zatemnjena). Ker ni drugačne fizične razlage za 2. red (še je nisem videl), težko verjamem, da so spremembe, ki jih merim za ta učinek, posledica spreminjajoče se atmosfere.

Pozdravljam kakršno koli "osvetlitev", ki jo lahko zagotovite.

Leta 2005 sem opravil študijo izumrtja 2. reda na svojem dvorišču (183 m n. V. Blizu obale v južni Kaliforniji). Dobite ga (brezplačno) na spletnem mestu SAS: http://socastrosci.org/images/SAS_2005_Proceedings.pdf. Za moje poročilo pojdite na stran 111.

Zdi se, da so vaši rezultati dokaj skladni z mojimi. Zanimalo me je tudi širjenje k "podatkov, o katerih so poročali na strokovnih observatorijih (povzeti v poročilu).

Hvala, Bob. To mi je bilo v veliko pomoč.

Priložen je povzetek mojih 5 noči podatkov. Uporabil sem blok izračunov na sredini, označen z zeleno. Ta preglednica izračuna povprečja za 5 noči iz nočnih povprečij 5 parov zvezd, tj. "Povprečja nočnih povprečij". Vrednosti nočnega povprečja so bile kot vrednosti kopirane v to "zbirno preglednico iz preglednic za posamezne noči kot tista za 11. 11. 2016, ki je bila priložena mojemu prvemu e-poštnemu sporočilu. Kot del analize sem izračunal empirični standardni odklon 5 nočnih povprečij in "Izračunano standardno napako" z uporabo običajne formule razširitve napak za povprečje Omeniti velja, da je v večini primerov empirično določen (STDEV.S) standardni odklon povprečne vrednosti k "bistveno večji od izračunane standardne napake povprečja.

Kar se tiče vaših podatkov, se zdi, da se vrednosti k "glede na noč do noči znatno razlikujejo. Mislim, da je to smiselno, saj se lahko koncentracija aerosola in vodne pare od noči do noči in sezone do sezone precej razlikuje. To še posebej velja na mojem območju, kjer obalni zračni masi trčijo z bolj suhim zrakom iz hribovja, še vedno so pogosti piloti pri čiščenju zemljišč, dim iz sežiganja ostankov pridelka bombaža iz prejšnjega leta na severu Mehike in "vonj denarja" iz naftnih polj so vsakodnevno in sezonsko zelo spremenljiva. To je lahko eden tistih primerov, v katerih je standardni odmik običajno večji od povprečja in izračunavanje povprečja iz množice podatkov morda ne bo dalo boljše ocene True vrednost, ki velja za določeno noč, vendar vam lahko kljub temu da povprečno vrednost, ki je dovolj dobra, da je preostala spremenljiva komponenta napake majhna v primerjavi z drugimi napakami.

Izključil sem podatke vzhodno od poldnevnika za noč 20. novembra, ker so imeli slabo fotometrijo za zvezdo 000-BLJ-972, ki je dala nesmiselne vrednosti k "b-bv v območju od +0,08 do +0,09. Tudi te vrednosti so bile močno v nasprotju s pari, ki ne vključujejo te zvezde, in opazovanja tega para nad isto zračno maso zahodno od poldnevnika iste noči. Bil sem len in sem izključil opazovanja vseh parov vzhodno od poldnevnika in ne le tistih, ki se nanašajo na ta dva para, ker to je bilo hitreje in lažje storiti.

Bob, opazil sem, da si izračunal k "_r-bv in ne k" _r-vr. Ali je bil poseben razlog, da ste bv uporabili kot barvni indeks za absciso pri določanju k "_r namesto vr? Seveda lahko, toda ker bi običajno uporabili vr kot CI za pretvorbo r v tribarvni fotometriji bvr , Mislim, da bi tudi za izumrtje uporabili vr kot indeks barv.To je le stvar radovednosti, ki ne spada v okvir članka.

Še enkrat hvala, ker ste me usmerili proti vašemu časopisu. To mi je dalo veliko več zaupanja v moje rezultate.

ps. Kot prej naša implementacija Drupala ne bo dovolila, da naložim datoteko .xlsx. ta datoteka vsebuje funkcije, ki niso združljive z datoteko .xls (na primer sTDEV.S). Zato sem, namesto da bi ga pretvoril v datoteko .xls, prevaral Drupal, tako da sem na koncu datoteke zapisal "_.txt". Ko prenesete datoteko, izbrišite "_.txt", tako da se ime datoteke konča na .xlsx in Excel jo bo prepoznal za datoteko .xlsx, ki v resnici je.

To je nekaj, kar je treba popraviti pri naši izvedbi Drupala. Prav tako ne morete naložiti preproste datoteke .csv, ne da bi na konec imena datoteke dodali _.txt. Te omejitve nalaganja so resnična PITA, zlasti kadar poskušate izvesti tečaj IZBIRA. To težavo je treba odpraviti. Obstaja od zadnje večje posodobitve Drupala pred več kot enim letom. Če je razlog za omejitve varnost, kaj koristi, če jo lahko obidem tako, da na koncu katere koli datoteke, vključno z datoteko .exe, dodam _.txt?

Narisal sem k '' _ i_vi za dva nabora podatkov (glej priloženo). Razpršenosti je toliko, da ne bi pomislil, da bi jih uporabil za lastne kalibracije (vedno delam grafi). Ne vidim, kako lahko povprečevanje tovrstnih rezultatov nikamor vodi.

V zadnjem času je bilo veliko razprav o koeficientih sekundarnega izumrtja in mislil sem, da bi v nekaj komentarjih raje opozoril, medtem ko imam minuto. Pokopan sem z drugimi nalogami, ki jih je treba končati, in nisem imel veliko časa, da bi temeljito prebral to razpravo, vendar imam nekaj pripomb, ki bodo obravnavale nekatere točke, ki so bile omenjene prej. Po prvem letu se bom morda lahko podrobneje vrnil k temu.

Pričakuje se sekundarno izumrtje, ki vodi do sprememb vrednosti izumrtja, ki so odvisne od spektralnega tipa zvezde. Večina zvezdnih predmetov oddaja energijo na način, ki ga običajno prilega črna telesna krivulja. Za večino naših fotometričnih filtrov je malo razlike med zvezdami, kolikor gre način spektralne porazdelitve energije (SED) skozi dani filter. Čeprav se SED različno meri za različne zvezde, v večini primerov ni večjih spektralnih značilnosti, ki bi spremenile splošno obliko krivulje za svetlobo, prejeto od zvezde. To še posebej velja za večino filtrov, ki imajo pasovne pasove v območju V filtra ali celo daljšo valovno dolžino. Previdno, vse stave so izključene, če ne opazujete zvezd. Na primer, rdeče premikane galaksije imajo lahko v pasovne prehode vse vrste glavnih spektralnih značilnosti, ki običajno ne merijo nenavadnih učinkov. Kakorkoli že, ta splošna skladnost SED za običajne zvezdne objekte je razlog, da so koeficienti sekundarne ekstinkcije v filtrih, kot je VRI, na splošno nepomembni. Zakaj so filtri U in B različni? To je zato, ker je Balmerjev skok glavna značilnost SED zvezde. Filter Johnson U je resnična težava za ta učinek, ker Balmerjev skok prevladuje nad celotnim pasovnim pasom. Ko se premikate skozi temperaturno zaporedje zvezd, skok Balmerja postane močnejši, ko se premikate od zvezd tipa O skozi zvezde tipa B in dosežete maksimum v zgodnjih zvezdah tipa A. Ko se premikate od zgodnjih zvezd tipa A skozi zvezde F, G, K in M, Balmerjev skok postaja vse šibkejši. Učinek Balmerjevega skoka na U filter je ta, da spremeni efektivno valovno dolžino filtra. Če efektivno valovno dolžino premaknemo proti modri strani filtra, bo posledični ekstinkcijski koeficient večji. Če efektivno valovno dolžino premaknemo proti rdeči strani filtra, bo posledični ekstinkcijski koeficient manjši. Ko je Balmerjev skok največji, je učinek na U filter ta, da se večina svetlobe na modri strani filtra absorbira v zvezdni atmosferi in to učinkovito premakne osrednjo valovno dolžino U filtra proti rdeči. Tako bi v filtru U izmerili koeficient izumrtja, ki bi bil pri zvezdi A2 manjši kot pri zvezdi K5. Ta sprememba ekstinkcijskega koeficienta s temperaturo je tisto, kar se običajno imenuje sekonarni koeficient ekstinkcije. Ker Balmerjev skok na modri rob B filtra rahlo vpliva, tudi B filter trpi zaradi sekundarnega izumrtja, vendar ne v tolikšni meri kot U filter. Ta koeficient sekundarne ekstinkcije se izmeri s primerjavo ekstinkcije, izmerjene za vroče zvezde v primerjavi s hladnimi zvezdami. To je razlog, zakaj so fotoelektrični fotometristi pogosto rutinsko merili izumrle pare recimo zvezd A in zvezd K v tistih časih, ko je bil UBV skoraj edina igra v mestu. Zaradi teh različnih odvisnosti velikosti od spektralnega tipa je bilo pravilno zmanjševanje U-pasovne fotometrije resnično opravilo. To je tudi eden od razlogov, zakaj obstaja toliko sprememb v zmanjšanju pasu U tudi do danes. Prava bolečina je doseči odlične rezultate.

Ne verjamem, da so koeficienti drugega reda za filtre VRI, ki so bili prej omenjeni, statistično pomembni, na kar so opozorili grafi, ki jih je objavil Tom. Splošno pravilo je, da če je standardna napaka za določitev koeficienta po velikosti primerljiva s samim koeficientom, ta koeficient v resnici ni statistično drugačen od nič. To je zelo pogosta napaka (ali nesporazum), do katere pride tudi v člankih strokovnih revij. Pogosto boste videli nabor podatkov, ki se prilega polinumu visokega reda z veliko udarci in valovanji v nastalem prileganju.Preiskava pogosto pokaže, da se izrazi višjega reda dejansko ne razlikujejo od nič in da se podatki prilegajo prav tako linearno ali kvadratno. Ne pozabite, da lahko s polinomom 99. reda popolnoma prilagodite 100 podatkovnih točk. Če poskus ponovite in zberete še 100 podatkovnih točk, verjetno ne boste mogli uporabiti enakega prileganja. Da bi bila to znanost, mora biti primernost primerljiva za različne opazovalce. Preoblikovanje v resnici ne pomaga, če se ne morem vedno znova ujemati z vašim standardnim sistemom.

Pravkar sem opazil, da se preglednica s povzetkom podatkov o 5 nočeh ni naložila. Naj poskusim še enkrat. Kot prej samo izbrišite "_.txt", dodan na konec imena datoteke, in dobili boste običajno datoteko Excel trenutne generacije.

Dolgo sem se odzival, ker je ta razprava povzročila, da sem ponovno preučil kup stvari, ki sem jih jemal kot danosti. Kot del tega postopka in za obravnavo nekaterih do zdaj zastavljenih vprašanj sem prešel nekaj priloženih strani kvantitativne analize in miselnega procesa. Priloženih je tudi nekaj spremnih dokumentov k analizi.

Čisto na koncu se je pojavilo vprašanje o nečem, česar prej nisem pomislil. Morda bi to vprašanje lahko rešil Mike ali kdo drug, ki pozna kvantno mehaniko.

Če kdo najde napake v priloženi analizi, jih opozori. To je miselna razprava, ki se mi je zdela zelo koristna.

priložena datoteka .doc, ki vsebuje analizo, je bila pretvorjena iz docxa, da sem jo lahko naložil na forum. Če se kaj ne prikaže pravilno, mi sporočite in bom. naložite datoteko .docx z imenom datoteke _.txt.

Strinjam se, da je to zelo zanimiva razprava! Vsa pisanja drugega reda, ki sem jih zasledila, podrobnosti in zelo razkrito bo, če jih bomo lahko uredili. Tudi jaz imam težave z vidikom "efektivne barve" ali "efektivne valovne dolžine".

Spoznal sem, da je moja izjava o meritvah drugega reda ne biti odvisen od atmosfere ni združljiv z mojo trditvijo, da je drugi red posledica povečanega primarnega izumrtja na modrem koncu pasovnega pasu. Kako pa potem razložiti trditve, da je k ''b ostane skozi čas dokaj konstanten in potrebuje le občasno kalibracijo? Ali besedila, ki to govorijo, predpostavljajo dosledno celoletno izumrtje na vašem opazovalnem mestu?

Tu je še en kot, ki sva ga z Jimom Kayom opazila pri umerjanju PEP: k "b in eB so vsaj delno zaklenjeni. Postopek kalibracije eB mora vzeti k "b upoštevajo - spremembe prvega spremenijo drugega. Ko sta uporabljena izumrtje in preoblikovanje drugega reda, se kombinirane spremembe obeh parametrov ponavadi izničijo, vsaj pri skromnih zračnih masah. Tako lahko predpostavljam privzete vrednosti k "b v dokaj širokem obsegu, in ko so povezani eB preoblikovanje se uporablja skupaj s popravkom izumrtja drugega reda, razlika v zmanjšani velikosti bo zelo majhna.

"Kako pa potem razložiti trditve, da je k ''b ostane skozi čas dokaj konstanten in potrebuje le občasno kalibracijo? Ali besedila, ki to govorijo, predpostavljajo dosledno celoletno izumrtje na vašem opazovalnem mestu? "

Mislim, da lahko prideta v poštev dve stvari. Prvič, če ste v poklicnem observatoriju nad 5000 ft, so spremembe v izumrtju manjše. Spremembe aerosolov so v običajnih razmerah vsekakor manjše. Tudi spremembe v Rayleighovem razprševanju bodo manjše, ker je dolžina integracije krajša v
Fλ/ F = e ^ (- ∫αλ(s) * ds)
Ugotovljeno je bilo tudi, da se učinek Rayleighovega sipanja v velikostih eksponentno spreminja z nadmorsko višino (nad morsko gladino in ne višinski kot). Glej priloženi članek, na katerega se sklicuje članek Sky & amp Telescope. Zato se delež izumrtja, ki je najbolj občutljiv na frekvenco (4,08 moči za pretok, razmerje 4,08 v velikostih), močno zmanjšuje z nadmorsko višino. Torej tiste, ki nismo na visoki nadmorski višini, veliko bolj prizadenejo majhne spremembe Rayleighovega sipanja. Zdi se mi, da bi na Rayleighovo sipanje vplivale dve stvari. Molekularna sestava ozračja, ki se najbolj spreminja na majhnih nadmorskih višinah in se tudi takrat spreminja le v zelo majhni meri, ter atmosferska gostota, ki se verjetno spreminja bolj blizu morske gladine zaradi večjih sprememb zračnega tlaka, vendar je sprememba v primerjavi z sprememba aerosolov, ki imajo veliko manjšo (približno 1x in ne 4x) spremembo magnitucde s frekvenco. Posledično je sprememba, ki jo večina izmed nas doživlja pri izumrtju, večja kot pri večjih opazovalnicah, učinki izumrtja drugega reda so za približno velikost manjši od prve red in sprememba efektivne barve "atmosferskega filtra sčasoma je manjša, ker so spremembe Rayleighovega sipanja manjše od sprememb v manj frekvenčnem odvisnosti (vsaj v vidnem območju) aerosolnega sipanja. Torej, če je učinek izumiranja 0,16 magnitude in izumrtje drugega reda je v povprečju 0,02, vendar se spreminja za recimo 20%. Učinek je 0,016 ali 0,022 in ne 0,02 n enomestno milimetažno območje tudi pri zračni masi 2 s polno magnitudo razlike v B-V med comp in tarčo. Skrbeti moramo veliko večjih napak kot to. Če uporabljam empirično določene ocene napak (tj. Standardni odklon več opazovanj preverjanja - ali cilja, če je njegov časovni okvir izmerljive variabilnosti veliko daljši od časovnega obdobja opazovanj - ki so bili povprečeni v eno predloženo opazovanje) Skoraj nikoli ne dosežem napake 0,01 ali manj.

"Tu je še en kot, ki sva ga z Jimom Kayom opazila pri umerjanju PEP: k"b in eB so vsaj delno zaklenjeni. Postopek kalibracije eB mora vzeti k "b upoštevajo - spremembe prvega spremenijo drugega. Ko sta uporabljena izumrtje in preoblikovanje drugega reda, se kombinirane spremembe obeh parametrov ponavadi izničijo, vsaj pri skromnih zračnih masah. Tako lahko predpostavljam privzete vrednosti k "b v dokaj širokem obsegu, in ko so povezani eB preoblikovanje, uporabljeno skupaj s korekcijo izumrtja drugega reda, razlika v zmanjšani velikosti bo zelo majhna. "

Nisem stoodstotno prepričan, kako si razlagati te informacije. Nisem prepričan, na kaj se nanaša "obseg". Lahko gre za arimaso ali za razliko v barvnem indeksu. Mislim, da so moje izkušnje podobne vašim, vendar naj jih zapišem nekoliko drugače.

Izračunal sem eb z uporabo korekcije izumrtja drugega reda in brez nje, ki je bila uporabljena prva. Vrednosti eb so bistveno različne. Če uporabim eb, ki izhaja brez popravka izumrtja 2. reda, za podatke, ki niso popravljeni 2. reda, ampak jih vzamemo v zračni masi zelo blizu zračne mase opazovanj, ki se uporabljajo za izračun eb (običajno čim bližje 1,0) in je barvna razlika ni zelo velik, dobim rezultate zelo blizu tistim, ki uporabljajo "izumrtje 2. reda popravljeno" eb, ki se uporablja za podatke, ki so tudi popravljeni izumrtjem 2. reda, ne glede na to, ali so ti podatki v isti nekorekturirani zračni masi ali nekorigirani zračni masi podatkov, uporabljeni v izpeljava. Če pa uporabim eb, pridobljen brez korekcije izumrtja, za podatke, posnete z zelo različno zračno maso (recimo blizu 2.0), ki z izumrtjem niso popravljeni. Dobim zelo drugačen rezultat, kot če uporabim "2. vrstni red popravljen eb za podatke 2. popravljenega reda. Dobim tudi bistveno drugačen rezultat, kot če uporabim nepopravljeni eb za iste podatke, ki so bili popravljeni 2. vrstni red, ker so podatki je bil popravljen na nič zračne mase, toda eb je bil izpeljan pri zračni masi 1.0. Torej, če želite uporabiti preoblikovanje med zračnimi masami, morate najprej uporabiti izumrtje 2. reda za svoje standardne zvezde pri izpeljavi eb in za podatke t, ki jih želite pretvoriti.

Če torej povzamemo, če želite transformacije uporabiti za podatke, zajete z drugačno zračno maso kot za zračno maso podatkov, ki se uporabljajo za izvedbo transformacije, morate uporabiti korekcijo izumrtja za podatke, ki se uporabljajo za izvedbo transformacije in podatke, ki jih je treba pretvoriti. Če so bile vaše transformacije pridobljene iz podatkov, popravljenih z izumrtjem, jih morate uporabiti za podatke, popravljene z izumrtjem. Če vaše transformacije niso bile izvedene z uporabo podatkov, popravljenih z izumrtjem, morajo biti podatki, uporabljeni za ustvarjanje transformacij, in podatki, ki jih je treba pretvoriti, v zračnih masah blizu 1,0. razlika v transformiranem rezultatu v primerjavi s transformacijami in podatki, pri katerih je uporabljen popravek 2. reda, bo za "normalne" zvezde precej majhna, ker ne samo, da je popravek izumrtja drugega reda majhen (≤ -0,015 za k "= -0,03, Δ (bv ) ≤ 0,5 in zračna masa ≈ 1,0), vendar se eb spremeni iz popravljenega zaradi izumrtja, da se vključi nekaj izumrtja 2. reda. To ne kompenzira natančno, ker efektivni Δ (bv), uporabljen za ustvarjanje transformacij, ni enak med tarčo in komp, ki se meri.

To analizo sem dejansko naredil pred nekaj leti z uporabo transformacij, izumrtja 2. reda in standardnih zvezd v M67. Ponudil bi preglednice, vendar mislim, da bi bile nerazumljive nikomur, razen meni. Zdaj so komaj razumljivi, ko jih gledam. Nisem preučeval samo razmerja med izumrtjem in preobrazbo 2. reda, ampak tudi cel kup drugih poenostavitvenih predpostavk, kot so zvezde na istem vidnem polju z enako zračno maso. So izjemno velike in zapletene preglednice, ki zajemajo vse transformacije in koeficiente izumrtja v različnih zračnih masah. Tako glavoboli me ob misli, da jih pogledam, kar naježim.


Kako najti koeficient izumrtja določene galaksije? - astronomija

Faktorje učinkovitosti izumrtja običajno obravnavamo kot funkcijo velikostnega parametra za fiksni lomni količnik, ki, natančno gledano, ne označuje odvisnosti zaradi odvisnosti od valovnih dolžin (oddelek 2.1.2 v Voshchinnikov [2002]). Obnašanje je naslednje: sprva hitro narašča z, ima več maksimumov in minimumov in asimptotično prehaja v konstanto z upadajočim nihanjem. Takšno vedenje je značilno za šibko absorbirajoče homogene krogle (slika 1, zgornja plošča glej tudi sliko 11 v Voshchinnikov [2002]).

Slika 1: Odvisnost faktorjev učinkovitosti izumiranja za homogene sferične delce od velikosti. Ilustriran je vpliv variacij realnega dela (zgornja plošča) in namišljenega dela (spodnja plošča) lomnega količnika.

Nihanja v velikem obsegu povzroča interferenca med prenašanjem v bližino naprej in difrakcijo (A.R. Jones, [1999]). Višina prvega vrha je vedno največja, poznejši pa postajajo nižji in nižji. Položaji vrhov so določeni z vrednostmi faznega premika (pot osrednjega žarka skozi delce, glej oddelek 2.2.3 v Voshchinnikov [2002]). Načrtovani izkoristki imajo maksimume na skoraj enakih položajih za različne, dokler namišljeni del lomnega količnika ni majhen (glej npr. Martin, [1978]).

Pri velikih vrednostih se faktorji izumrtja približujejo mejni vrednosti 2 (glej enačbo (2.73) in sliko 11 v Voshchinnikov [2002]). To bi nakazovalo, da bo delec dvakrat blokiral svetlobo, ki pada nanj, kar ima za posledico "paradoks izumrtja" (van de Hulst, [1957] Bohren in Huffman, [1983]). Njegova razlaga je v tem, da se pojavita dva različna pojava: difrakcija in geometrijska optika, učinki odboja, loma in absorpcije. Učinkovitost vsakega od teh učinkov je ena in zato

Če je delec zelo velik, je difrakcijski vzorec zelo ozek. Ker laboratorijski detektorji (vključno s človeškim očesom) zbirajo svetlobo v končnem kotnem območju, se difraktirana svetloba registrira in ne meri kot izguba. Meritev prinese

kot bi pričakovali. Vendar se pogoji v astronomiji popolnoma razlikujejo od tistih v laboratoriju in difraktirana svetloba se vedno izgubi, torej je prisoten paradoks izumrtja.

Valoviti strukturi v obliki majhnih izjemno ostrih vrhov in korit opazimo delce, ki ne absorbirajo, če je dejanski del lomnega količnika velik (slika 1 in slika 11 v Voshchinnikov [2002]). Ta valovanja podobna nihanja so posledica resonanc navideznih načinov (Bohren in Huffman, [1983]). Z matematičnega vidika so resonance sipanja povezane z ničlami ​​imenovalca v izrazih za Mie-jeve koeficiente. Izločitev ničel je osnova za približek S, ki je bil obravnavan v oddelku. 2.2.4 v Voshchnikovu [2002]. Upoštevajte, da se valovi sperejo zaradi kakršne koli velikosti delcev.

Slika 1 prikazuje učinek sprememb realnega in namišljenega dela lomnega količnika in se lahko uporablja za napovedovanje izumrtja, ki ga povzročajo realni materiali (npr. V tabeli 3 v Voshchinnikov [2002]). Zlasti je razvidno, da lahko največje izumrtje za dani sferični delci dosežemo pri dielektričnih delcih z velikimi vrednostmi (silikati, kremen, MgO, SiC). Hkrati pri zelo majhnih velikostnih parametrih prevladuje izumrtje s kovinami ali ogljikovimi delci (slika 1 in slika 12 v Voshchinnikov [2002]). Razredčevanje kakršnega koli materiala z vakuumom zmanjša oboje in (tabela 4 in slika 5 v Voshchinnikov [2002]), kar povzroči premik in zmanjšanje interferenčnih maksimuma in glajenje krivulj ekstinkcije (slika 1).

Zgoraj opisano vedenje izumiranja za sferične delce velja za tipično za faktorje izumrtja. Odstopanja od njega nastanejo pri pregledu nehomogenih ali / in nesferičnih delcev. Nehomogenost povzroča spremembe loma in odboja znotraj delca, ki spremeni optično pot žarkov. Pri nesferičnih delcih ima lom in odsev na površinah s spremenljivo ukrivljenostjo spremembo razprševanja s takšnimi delci v primerjavi s tistim s kroglami.

Optične lastnosti kroglic iz jedra in plašča so bile preučene precej dobro in zdi se, da ne kažejo pomembnih posebnosti (Prishivalko et al., [1984]), toda že troslojne krogle lahko povzročijo nenavadno izumrtje svetlobe. To je prikazano na sliki 2, kjer so za krogle, sestavljene iz 3, 9 in 15 enakovrednih slojev, narisani faktorji učinkovitosti izumiranja. Plasti so sestavljene iz različnih materialov (amorfni ogljik (AC1), astrosil in vakuum), vendar je skupni volumenski delež vsake sestavine 1/3. Optične konstante za AC1 in astrosil so bile vzete, kot je prikazano v tabeli 3 v Voshchinnikov [2002]. Nenavadno obnašanje izumrtja je vidno na zgornji plošči slike 2 za delce z ogljikovim jedrom in astrosilom kot najbolj zunanjo plastjo. Tu opazimo zelo redko situacijo, ko je prvi maksimum pridušen, obstaja pa zelo širok drugi maksimum, ki je najvišji. Ta posebnost izgine, če se število slojev poveča: razlika v krivuljah se pri delcih s 15 sloji skoraj ne razlikuje (spodnja plošča na sliki 2). Podano dejstvo, ki sta ga ugotovila Voshchinnikov in Mathis ([1999]), omogoča predlaganje večplastnih delcev kot novega približnega modela sestavljenih zrn. Tak model nam omogoča, da vključimo poljuben del katerega koli materiala, njegova numerična realizacija pa zahteva precej zmerne računske vire (glej oddelek 3.2.5 v Voshchinnikov [2002]).

Slika 2: Odvisnost faktorjev učinkovitosti izumiranja za večplastne sferične delce od velikosti. Vsak delec vsebuje enako frakcijo (33%) amorfnega ogljika (AC1), astrosila in vakuuma, ločenih v enakovrednih plasteh. Označen je ciklični vrstni red slojev (začenši od jedra). Ilustriran je učinek povečanja števila slojev.

Odvisnost faktorja učinkovitosti izumiranja od parametra za prolatne in oblatne sferoide z lomnim količnikom in razmerjem stranic je prikazana na slikah. 3 in 4. Normalizacija, uporabljena na sliki 4, daje možnost primerjave faktorjev, izračunanih za različne usmeritve delca. Razlike faktorja v velikem obsegu imajo enake razloge kot za krogle. Toda nekatere značilnosti vedenja dejavnikov, narisanih na sl. 3a in 4b: tretji maksimum je višji od drugega za izstopajoče sferoide pri in za oblatne sferoide pri = 4 in 6. Asano ([1979]) je ugotovil, da je podobna posebnost delcev z in 5. Ta pojav je določen po obliki in usmerjenosti delcev in se pojavlja pri dielektričnih delcih z različnimi razmerji (glej tudi Voshchinnikov, [2001]).

Slika 3: Faktorji učinkovitosti izumiranja pri vzporedni incidenci () v odvisnosti od velikostnega parametra za prolate (a) in oblate (b) homogene sferoide z lomnim količnikom. Navedene so vrednosti razmerja stranic. Po Voshchnikovu ([1996]).

Kot je razvidno iz slike 3a, so lahko za prolatne sferoide vrednosti be precej velike, če se sevanje širi vzdolž glavne (rotacijske) osi delca (). To je rezultat normalizacije z geometrijskim prerezom, ki je v tem primeru majhen (glej enačbo (2.41) v Voshchinnikov [2002]). Dejavniki so lahko celo večji za (glej sliko 5).

Slika 4: Faktorji učinkovitosti izumiranja kot funkcija parametra velikosti za prolate (a) in oblate (b) homogene sferoide z. V vseh primerih je bila izvedena normalizacija. Faktorji za način TM (TE) so prikazani s polnimi (črtkanimi) črtami. Navedene so vrednosti vpadnega kota. Po Voshchnikovu ([1996]).

Kot izhaja iz te slike, je vedenje faktorjev za zelo podolgovate sferoide precej redno in vrednosti gladko padajo s parametrom velikosti. V intervalu 0-300 je 25 maksimumov, kar se popolnoma razlikuje od obnašanja sferičnih delcev (prim. Sliko 11 v Voshchinnikov [2002]). Upoštevajte, da je velikost delcev "ekvivoluma", obravnavanih na sliki 5, zmerna: od enačbe (2.39) v delu Voshchinnikov [2002] izhaja, da če in. Toda pot svetlobe znotraj sferoidnega delca je v krat daljša kot znotraj krogle iste prostornine.

Pomembno je, da mora biti mejna vrednost faktorjev izumrtja za delce katere koli oblike enaka 2, toda kot je razvidno iz vstavka na sliki 5, je ta pogoj daleč za izpolnitev, čeprav je opažena težnja po zmanjšanju.

Slike 3 in 4 prav tako kažejo, da so nihanja, podobna valovanju, bolje vidna pri podolgovatih sferoidih kot pri prolatnih.Valovi izginejo iz vidnega polja podolgovatih (prolate) sferoidov, če se približajo ničli. Podobno sliko opazimo pri neskončnih valjih (slika 6). Na tej sliki so primerjani izkoristki izstopajočih krogelnih krogel in neskončno dolgih krožnih valjev.


Kako najti vodilni koeficient na grafu?

Uporabi Vodilni koeficient Test za določitev končnega obnašanja graf polinomske funkcije f (x) = & minusx3 + 5x.

Vodilni koeficient Preizkus.

Ovitek Končno vedenje graf
Ko je n sodo in an negativno Graf pade na levo in desno

Z drugimi besedami, vodilni izraz je izraz, da ima spremenljivka najvišji eksponent. V bistvu vodilni koeficient ali je koeficient na vodilni izraz. bi bilo - 4. Stopnja izraza polinomske funkcije je eksponent spremenljivke.

  1. Ravno in pozitivno: dvigne se v levo in dvigne v desno.
  2. Ravno in negativno: pade na levo in pade na desno.
  3. Nenavadno in pozitivno: pade na levo in se dvigne na desno.

V zvezi s tem, kako najdete vodilni koeficient polinoma?

Mi lahko najti stopnja a polinom z določitvijo največje moči spremenljivke, ki se pojavi v polinom. The izraz z najvišjo stopnjo se imenuje vodilni izraz ker se običajno piše najprej. The koeficient od vodilni izraz se imenuje vodilni koeficient.

V matematiki in znanosti je a koeficient je stalen izraz, povezan z lastnostmi izdelka. V enačbi, ki meri trenje, je na primer število, ki ostane vedno enako, koeficient. V algebri je koeficient je število, s katerim pomnožite spremenljivko, na primer 4 v 4x = y.


Koeficient izumrtja večkomponentnih aerosolov

Raziskan je splošni problem zmanjšanja vidljivosti z aerosoli, da bi se opredelili pogoji, potrebni za določitev vloge posameznih kemičnih vrst. Koeficient izumrtja delcev je odvisen od porazdelitve kemičnih vrst glede na velikost delcev in od delca do delca znotraj vsakega obsega velikosti. Za neposredno določitev prispevka kemičnih vrst k koeficientu izumrtja bi bile potrebne meritve sestave in optičnih lastnosti z enimi delci. Opredeljenih je nekaj posebnih primerov, ki bi omogočili natančne izračune na podlagi razpoložljivih podatkov. Če se uporabljajo podatki o porazdelitvi sestave, morajo biti sestava in optične lastnosti delcev enake. Podporni podatki so potrebni, da se ne zanemari pomembnih sodelujočih, saj številnih kemičnih vrst ni mogoče zlahka izmeriti. Ocena učinkovitosti množičnega izumiranja vrst s statistično analizo kemijskih podatkov, pridobljenih iz celotnih vzorcev polnil, zahteva tudi, da je normalizirana porazdelitev mase vrst nespremenljiva. Rezultati dveh terenskih študij zmanjšanja vidljivosti v sušnih regijah na jugozahodu ZDA se uporabljajo za raziskovanje veljavnosti teh predpostavk. Obe metodi, ocena iz podatkov o porazdelitvi velikosti in celotnih filtrov, dajeta podobne ocene prispevka vrst k koeficientu izumrtja.

Sedanji naslov: Chevron Research Company, 576 Standard Avenue, Richmond, CA 94802, ZDA


Vpliv onesnaževanja zraka na vplive na ekosisteme

14.4.3.1 Fizika vidnosti

Slaba vidnost vključuje poslabšanje sposobnosti zaznavanja okolja. Pri določanju vidljivosti v ozračju sodeluje več dejavnikov (slika 14.10): optične značilnosti vira osvetlitve gledano ciljajo na vmesno atmosfero in značilnosti vida opazovalca. 26.

SLIKA 14.10. Dejavniki, ki določajo vidnost v ozračju.

Za ogled predmeta mora opazovalec znati zaznati kontrast med predmetom in okolico. Če se ta kontrast zmanjša, je težje opazovati predmet. V ozračju se lahko vidljivost zmanjša iz več razlogov. Na primer, lahko smo bolj oddaljeni od predmeta (npr. Letalo se lahko oddalji od nas) kot sonca se lahko spreminja s časom dneva in če se onesnaženost zraka poveča, se lahko kontrast zmanjša, kar zmanjša našo sposobnost videnja predmet.

Predmeti, ki so nam blizu, jih zlahka zaznamo, vendar se to zmanjšuje v odvisnosti od razdalje. Najnižja meja kontrasta za človeške opazovalce se imenuje mejni kontrast in je pomemben, ker ta vrednost vpliva na največjo razdaljo, na kateri lahko vidimo različne predmete. Tako je tesno povezano z našim razumevanjem dobrega proti slaba vidljivost za določen niz okoljskih razmer.

Mejni kontrast je prikazan na sliki 14.11. jaz - jakost svetlobe, ki jo oko prejema od predmeta, in - jaz + Δjaz predstavlja intenzivnost, ki prihaja iz okolice. Prag kontrasta je lahko tako nizek kot 0,018–0,03, objekt pa je še vedno zaznaven. Na zaznavanje kontrasta vplivajo drugi dejavniki, kot sta fizična velikost vizualne slike na očesni mrežnici in odziv možganov na barvo predmeta.

SLIKA 14.11. Prag kontrast pri razlikovanju predmeta od okolice.

Oko se odzove na povečanje jakosti svetlobe s povečanjem števila signalov (impulzov), poslanih v možgane. Zaznavanje pragovnega kontrasta vključuje sposobnost razlikovanja med ciljem (jaz) in svetlejše ozadje (jaz + Δjaz).

Gregory RL., Oči in možgani: psihologija gledanja. London: Weidenfeld in Nicolson 1977.

Upoštevajmo vpliv plinov in delcev na optične lastnosti ozračja. Zmanjšanje vidljivosti povzročajo naslednje interakcije v ozračju: razprševanje svetlobe s plinovitimi molekulami in delci ter absorpcija svetlobe s plini in delci. 27.

Procesi sipanja svetlobe vključujejo interakcijo svetlobe s plini ali delci na tak način, da se smer ali frekvenca svetlobe spremeni. Absorpcijski procesi se pojavijo, ko elektromagnetno sevanje sodeluje s plini ali delci in se notranje prenese na plin ali delce.

Razprševanje svetlobe v plinastih molekulah je odvisno od valovne dolžine in je razlog, zakaj je nebo modro. Ta proces prevladuje v ozračjih, ki so relativno brez aerosolov ali plinov, ki absorbirajo svetlobo. Sipanje svetlobe z delci je najpomembnejši vzrok za zmanjšanje vidljivosti. Ta pojav je odvisen od velikosti delcev, suspendiranih v ozračju.

Absorpcija svetlobe s pomočjo plinov v spodnji troposferi je omejena na absorpcijske lastnosti dušikovega dioksida. Ta spojina absorbira krajše ali modre valovne dolžine vidne svetlobe, zaradi česar opazujemo rdeče valovne dolžine. Zato v atmosferah, ki vsebujejo količine NO, zaznamo rumen do rdečkasto rjav odtenek2. Absorpcija svetlobe z delci je povezana predvsem z ogljikovimi ali črnimi sajami v ozračju. Druge vrste finih delcev, kot so sulfati, čeprav niso dobri absorberji svetlobe, so zelo učinkovite pri razprševanju svetlobe.

14.4.3.1.1 Izumrtje svetlobe v ozračju

Interakcija svetlobe v ozračju je matematično opisana v enačbi (14.7):

kjer je −djaz je zmanjšanje intenzivnosti, bzunaj koeficient izumrtja, jaz je prvotna jakost svetlobnega žarka in dx je dolžina poti, ki jo prevozi svetlobni žarek.

Slika 14.12 (A) prikazuje žarek svetlobe, ki se prenaša skozi ozračje. Intenzivnost žarka jaz(x) se zmanjšuje z oddaljenostjo od vira osvetlitve, ko se svetloba absorbira ali razprši iz žarka. Za kratek čas je to zmanjšanje sorazmerno z jakostjo žarka in dolžino intervala na tej točki. Tukaj bzunaj je koeficient ekstinkcije ali dušenja in je odvisen od stopnje razpršenosti in absorpcije delcev in plinov, ki so prisotni na poti žarka.

SLIKA 14.12. (A) Diagram odmiranja svetlobe iz vira, kot je električna svetloba v reflektorju, ki prikazuje (i) oddajo, (ii) razpršenost in (iii) absorbirano svetlobo. (B) Diagram vidnosti dnevne svetlobe, ki prikazuje (i) preostalo svetlobo od cilja, ki doseže opazovalca, (ii) svetlobo od cilja, ki je razpršen iz vidnega polja opazovalca, (iii) zračno svetlobo iz vmesne atmosfere, in (iv) zračna svetloba, ki predstavlja nebo obzorja.

Slika 14.12 (B) prikazuje nekoliko bolj zapleten primer, a še en velja za atmosfersko vidljivost. V tem primeru je opazovalec še vedno odvisen od sposobnosti zaznavanja svetlobnih žarkov, ki izhajajo iz ciljnega predmeta, in od razprševanja in absorpcije teh žarkov iz žarka. Poleg tega pa se mora opazovalec pomeriti z dodatno svetlobo, razpršeno v vidno polje z drugih zornih kotov. To tujo svetlobo včasih imenujejo zračna luč. Enačba (14.7) je spremenjena, da upošteva ta pojav z dodajanjem izraza, ki predstavlja to intenzivnost ozadja.

Ta izraz zračne luči prispeva k zmanjšani vidljivosti, ki jo imenujemo atmosferska meglica.

Poenostavljeno razmerje, ki ga je razvil Koschmieder in povezuje vidni obseg in koeficient izumrtja, je podano z

kje Lv je razdalja, na kateri je črni predmet komajda viden. 28 Enačba (14.9) temelji na naslednjih predpostavkah:

Ozadje za tarčo je enakomerno.

Opazovalec lahko zazna kontrast 0,02.

Razmerje zračne svetlobe do izumrtja je konstantno na vidni poti.

Medtem ko je razmerje Koschmieder koristno kot prvi približek za določanje vidnega obsega, obstaja veliko situacij, v katerih so rezultati le kvalitativni.

Koeficient izumrtja bzunaj je odvisna od prisotnosti plinov in molekul, ki v ozračju razpršijo in absorbirajo svetlobo. Koeficient izumrtja lahko obravnavamo kot vsoto medsebojnega razprševanja in absorpcije zraka in onesnaževal, kot je prikazano v naslednji enačbi:

kje brg je razprševanje s plinovitimi molekulami (Rayleighovo sipanje), bag je absorpcija z NO2 plin, bscat je razprševanje po delcih in bap je absorpcija delcev. Te različne komponente izumrtja so odvisne od valovne dolžine. Ko se izumrtje povečuje, se vidnost zmanjšuje.

Koeficient ekstinkcije Rayleighovega razprševanja za zrak brez delcev je 0,012 km -1 za "zeleno" svetlobo (γ = 0,05 μm) na morski gladini. 29 To omogoča vidni domet ∼320 km. Primer brez razpršenih delcev ali Rayleighovo razprševanje predstavlja najboljšo možno vidljivost s trenutno atmosfero na zemlji.

Absorpcijski spekter NO2 kaže znatno absorpcijo v vidnem območju (slika 14.13). 30 Kot močan absorber v modrem območju, ŠT2 lahko obarva plume rdeče, rjave ali rumene. Slika 14.14 prikazuje primerjavo ekstinkcijskih koeficientov 0,1 ppm NO2 in Rayleighovo sipanje po zraku. 31 V urbanih območjih je do razbarvanja lahko prišlo zaradi NO po celotnem območju2 onesnaževanje. Na podeželju je največji problem NO2 je, da v koherentnih plumih iz elektrarn prispeva k razbarvanju perja.

SLIKA 14.13. Absorpcijski spekter NO2.

SLIKA 14.14. Primerjava bzunaj za 0,1 ppm NE2 in Rayleighovo sipanje po zraku.

Fotopični odziv očesa predstavlja obseg valovnih dolžin, v katerih oko zazna svetlobo.

Husar R, White WH, Paterson DE, Trijonis J. Slaba vidljivost v ozračju. Osnutek poročila, pripravljen za ameriško agencijo za varstvo okolja v skladu s pogodbo št. 68022515, nalog št. 28.

Viseči delci so najpomembnejši dejavnik pri zmanjšanju vidljivosti. V večini primerov je vizualna kakovost zraka nadzorovana z razprševanjem delcev in je označena s koeficientom ekstinkcije bscat. Velikost delcev ima ključno vlogo pri njihovi interakciji s svetlobo. Drugi dejavniki so lomni količnik in oblika delcev, čeprav je njihov učinek težje izmeriti in je manj razumljiv. Če bi lahko ugotovili te lastnosti, bi lahko izračunali količino sipanja in absorpcije svetlobe. Lahko pa tudi neposredno izmerimo koeficient ekstinkcije, povezan z aerosolom.

Svetloba in suspendirani delci medsebojno delujejo na štiri osnovne načine, prikazane na sliki 14.15: lom, difrakcija, fazni premik in absorpcija. Za delce s premerom 0,1–1,0 μm lahko sipanje in absorpcijo izračunamo z uporabo Miejevih enačb. 32 Slika 14.16 prikazuje relativno učinkovitost razprševanja in absorpcije na enoto prostornine delca za tipičen aerosol, ki vsebuje nekaj saj, ki absorbira svetlobo. 33 To jasno kaže na pomen atmosferskih delcev v območju premera 0,1–1,0 μm kot učinkovitih centrov za sipanje svetlobe. Z delci večjega in manjšega premera se razprševanje zmanjša. Absorpcija na splošno manj prispeva k ekstinkcijskemu koeficientu kot procesi sipanja. Atmosferski delci z različno kemijsko sestavo imajo različne lomne količnike, kar ima za posledico različno učinkovitost sipanja. Slika 14.17 prikazuje razmerje med sipanjem in maso za štiri različne materiale. 34 Jasno je, da se ogljikovi ali sajasti aerosoli in aerosoli istega premera z vsebnostjo vode razpršijo z različnim izkoristkom pri istem premeru.

SLIKA 14.15. Štiri oblike interakcije svetlobe delcev.

Sipanje svetlobe z grobimi delci (0,2 μm) je skupni učinek difrakcije in loma. (A) Difrakcija je robni učinek, pri katerem se svetloba upogne, da zapolni senco za delcem. (B) Hitrost valovne fronte, ki vstopa v delce z lomnim količnikom n & ampgt 1 (za vodo, n = 1,33) se zmanjša. (C) Refrakcija povzroči učinek leče. Kotna disperzija, ki je posledica upogibanja dohodnih žarkov, se poveča z n. (D) Pri absorbirajočih medijih intenziteta lomljenega vala znotraj delca upada. Kadar je velikost delcev primerljiva z valovno dolžino svetlobe (0,1–1,0 μm), so te interakcije (A) - (D) zapletene in okrepljene.

SLIKA 14.16. Presek razprševanja in absorpcije na enoto prostornine v odvisnosti od premera delcev.

SLIKA 14.17. Razpršenost posameznih delcev v masno razmerje za delce štirih različnih sestav.

Ogljikovi delci so tudi zelo učinkoviti absorberji svetlobe.

Na vidnost vpliva tudi sprememba velikosti delcev zaradi hidroskopske rasti delcev, ki je odvisna od relativne vlažnosti. V Los Angelesu v Kaliforniji ima zrak, predvsem morskega izvora, številne delce morske soli. Vidnost se opazno zmanjša, ko vlaga preseže približno 67%. V študiji vidljivosti, povezane z relativno vlažnostjo in poreklom zraka (morskega ali celinskega), je Buma 35 ugotovil, da je kontinentalni zrak pri nastavljeni relativni vlažnosti pogosteje zmanjšal vidljivost pod 7 km kot zrak morskega izvora. Ta učinek je verjetno posledica številnih higroskopskih aerosolov iz virov onesnaževanja zraka. Nekateri materiali, kot je megla žveplove kisline, kažejo higroskopsko rast pri vlažnosti do 30%.

14.4.3.1.2 Motnost

Dušenje sončnega sevanja so preučevali McCormick in njegovi sodelavci 36,37 z uporabo sončnega fotometra Voltz, ki izvaja meritve pri valovni dolžini 0,5 μm. Razmerje vpadne sončne prepustnosti do nezemeljske sončne intenzivnosti je lahko v čistih ozračjih do 0,5, na onesnaženih območjih pa lahko pade na 0,2–0,3, kar kaže na 50-odstotno zmanjšanje prizemne sončne intenzivnosti. Iz teh meritev lahko dobimo tudi koeficient motnosti in ga uporabimo za približevanje aerosolne obremenitve ozračja. S predpostavko porazdelitve velikosti delcev v velikostnem območju 0,1–10,0 μm in gostote delcev lahko ocenimo skupno število delcev. Masno obremenitev na kubični meter lahko tudi približamo. Zaradi primernih stroškov in enostavnosti sončnega fotometra je koristen za primerjalne meritve po vsem svetu.

14.4.3.1.3 Padavine

Onesnaženje lahko povzroči nasprotne učinke glede na padavine. Dodatek nekaj delcev, ki delujejo kot ledena jedra, lahko povzroči, da delci ledu rastejo na račun prehlajenih vodnih kapljic, pri čemer nastanejo delci, ki so dovolj veliki, da padajo kot padavine. Primer tega je komercialno sejanje v oblak z delci srebrovega jodida, ki se sprostijo iz letal in povzročijo dež. Če dodamo preveč delcev, noben ne zraste dovolj, da bi povzročil padavine. Zato so učinki onesnaženja na padavine zapleteni.


Kakšna je razlika med molsko absorpcijo in absorbanco?

Preberite preostanek odgovora. Kaj je glede tega molarna absorptivnost v Beer-ovem zakonu?

& # 1013 = Alk. Ne pozabite, da se bo absorpcija raztopine spreminjala, če se spreminjata koncentracija ali velikost posode. Molska absorptivnost to kompenzira tako, da se deli tako s koncentracijo kot z dolžino raztopine, skozi katero prehaja svetloba.

Kaj pomeni tudi molska absorpcija? Molska absorptivnost, znan tudi kot koeficient molarne ekstinkcije, je merilo, kako dobro kemična vrsta absorbira določeno valovno dolžino svetlobe. Pogosto se uporablja v kemiji in ga ne smemo zamenjati z ekstinkcijski koeficient, ki se pogosteje uporablja v fiziki.

Prav tako se lahko vprašate, kako se razlikujeta prepustnost absorbance in molska absorptivnost?

Glavni Razlika med absorpcija in prepustnost je to absorpcija meri, koliko vpadne svetlobe se absorbira, ko med potovanjem potuje v materialu prepustnost meri, koliko svetlobe se prenaša. Ko svetloba prehaja skozi material, jo molekule absorbirajo v materialu.

Kaj pomeni nizka molska absorpcija?

The molska absorptivnost je merilo, kako dobro vrsta absorbira določeno valovno dolžino sevanja, ki se nanjo sveti. Prehodi, ki so le nekoliko ugodni ali nekoliko dovoljeni, imajo nizka molska absorptivnost. Višji kot je molska absorptivnost, višja je absorpcija.


11. mednarodna delavnica o okončinah


Potekala bo 11. mednarodna delavnica o okončinah on-line iz 10. - 13. maj 2021.

Letošnjo delavnico organizirajo ekipe za atmosfersko znanost Nacionalne uprave za aeronavtiko in vesolje pri JPL, LaRC in GSFC.Poudarek delavnice je še naprej merjenje okončin Zemlje in drugih teles z daljinskim zaznavanjem, vendar organizatorji vabijo predstavitve na vse teme, povezane z vertikalno strukturo in sestavo ozračja. Obstajajo brez pristojbin povezane z delavnico.

Rok za oddajo povzetka:15. marec 2021
Prva izdaja programa:5. aprila 2021
Delavnica:10. - 13. maj 2021

PONEDELJEK Seja 1A
13:00 UTC (+10) Uvod in logistika ojačevalnika
Misije in instrumenti
Stoli: Thomas von Clarmann, Glen Jaross
13:10 UTC (+15) Infra-rdeči tomografski raziskovalec Changing-Atmosphere CAIRT - predlog inovativnega infrardečega satelitskega instrumenta za slikanje okončin v celotni atmosferi

Björn-Martin Sinnhuber [1], Michael Höpfner [1], Felix Friedl-Vallon [1], Miriam Sinnhuber [1], Gabi Stiller [1], Thomas von Clarmann [1], Peter Preusse [2], Felix Plöger [2], Martin Riese [2], Jörn Ungermann [2], Martyn Chipperfield [3], Quentin Errera (4), Bernd Funke [5], Maya Garcia Comas [5], Manuel López Puertas [5], Sophie Godin-Beekmann [6] , Vincent-Henri Peuch [7], Inna Polichtchouk [7], Piera Raspollini [8], Stefanie Riel [9], Kaley Walker [10]

  1. Karlsruhe Institute of Technology, Nemčija
  2. Forschungszentrum Jülich, Nemčija
  3. Univerza v Leedsu, Združeno kraljestvo
  4. Kraljevinski belgijski inštitut za vesoljsko aeronomijo (BIRA-IASB), Belgija
  5. Instituto de Astrofísica de Andalucía (CSIC), Španija
  6. LATMOS, Nacionalni center za znanstvene raziskave (CNRS), Francija
  7. Evropski center za srednjeročne vremenske napovedi (ECMWF), Združeno kraljestvo
  8. Inštitut za uporabno fiziko „Nello Carrara“ Nacionalnega raziskovalnega sveta (IFAC-CNR), Italija
  9. Airbus Space & Defense, Nemčija
  10. Univerza v Torontu, Kanada

Didier Fussen [1], Noel Baker [1], Antonin Berthelot [1], Emmanuel Dekemper [1], Philippe Demoulin [1], Quentin Errera [1], Ghislain Franssens [1], Nina Mateshvili [1], Nuno Pereira [1] ], Didier Pieroux [1], Sotiris Sotiriadis [1] Adam Bourassa [2], Doug Degenstein [2], Nicholas Lloyd [2], Daniel Zawada [2]

Jörg Gumbel, Linda Megner, Ole Martin Christensen, Donal P. Murtagh, Nickolay Ivchenko in ekipa MATS

Gerber, D., Plane, J., Luebken, F.-J., Espy, P., von Savigny, C., Marsh, D., Jackson, D., Murtagh, D., Rezac, L., Ellison, B., Valavanis, A., Bowles, N.

Marilee M. Roell, David E. Flittner, Charles A. Hill, Robert P. Damadeo, Jamie L. Nehrir, Kevin R. Leavor, Susan H. Kizer

Frank Werner, Nathaniel J. Livesey, Michael J. Schwartz, William J. Read, Luis V. Millan

Kevin R. Leavor, David E. Flittner, Marilee M. Roell

Carlo Arosio [1], Aleksej Rozanov [1], Natalya Kramarova [2], Chris Roth [2], John P. Burrows [2]

  1. Inštitut za fiziko okolja, Univerza v Bremnu, Nemčija
  2. NASA Goddard Space Flight Center, ZDA

Gabriele P. Stiller, Thomas von Clarmann, Norbert Glatthor, Udo Grabowski, Sylvia Kellmann, Michael Kiefer, Alexandra Laeng, Andrea Linden, Bernd Funke, Maya Garcia-Comas in Manuel Lopez-Puertas

Daniel Zawada, Ghislain Franssens, Robert Loughman, Antti Mikkonen, Alexei Rozanov, Claudia Emde, Adam Bourassa, Seth Dueck, Hannakaisa Lindqvist, Didier Ramon, Vladimir Rozanov, Emmanuel Dekemper, Erkki Kyrölä, John P. Burrows, Didier Fussen in Doug Degens

Adam Bourassa, Landon Rieger, Doug Degenstein

Nora Mettig, Mark Weber, Aleksej Rozanov, Carlo Arosio, John P. Burrows

Adam Bourassa, Jeff Langille, Doug Degenstein, Landon Rieger, Jean-Pierre Blanchet, Yann Blanchard in Yi Huang

Štefan Bender (1,2), Miriam Sinnhuber [3], John P. Burrows [4]

  1. Norveška univerza za znanost in tehnologijo, Norveška
  2. Birkeland Center za vesoljske znanosti, Norveška
  3. Inštitut za tehnologijo Karlsruhe, Nemčija
  4. Univerza v Bremnu, Nemčija

Thomas Rogers, Tyler McCracken, Tevis Nichols

120 km v treh ločenih prizorih, od 290nm do 1000nm. Največjo negotovost v znanosti, ki jo ustvarjajo okončine, povzroča onesnažena svetloba. Senzor JPSS-4 Limb si neposredno prizadeva za zmanjšanje zapuščene svetlobe z uporabo nove stožčaste reže, namenjene zmanjšanju signalov na nizki nadmorski višini zaradi onesnaženja kanalov na višini. Nove reže so zasnovane tako, da signal z nižjih in svetlejših višin zmanjšajo za faktor

3, hkrati pa ohrani zmogljivosti SNR na zgornji, zatemnjeni nadmorski višini. V tej predstavitvi bodo podrobno opisane odločitve o načrtovanju in predvidena zmogljivost senzorja JPSS-4 Limb s stožčastimi režami v primerjavi s prejšnjimi različicami ter pregled drugih izboljšav zasnove senzorja med programom JPSS.

Thomas von Clarmann, Norbert Glatthor, Udo Grabowski, Michael Kiefer in Bernd Funke

D.A. Degenstein, A. E. Bourassa, C. McLinden, C. Z. Roth, D. Zawada in N. D. Lloyd

Zhong Chen, Pawan K. Bhartia, Natalya Kramarova in Matthew DeLand

18 km, vendar je na nižjih nadmorskih višinah vse bolj občutljiv. Razpravljamo o razlogih za ta rezultat in predlagamo rešitev.

Robert Damadeo, Charles Hill

Leslie Moy, Glen Jaross, Natalya Kramarova, P.K. Bhartia

2016. Naša prihajajoča različica 2.7 bo vključevala poenostavljeno intraorbitalno korekcijo. Povzeli bomo popravke nadmorske višine, opravljene v zgodovini OMPS profilov okončin (LP).

Quentin Errera, Emmanuel Dekemper, Noel Baker, Jonas Debosscher, Philippe Demoulin, Nina Mateshvili, Didier Pieroux, Filip Vanhellemont in Didier Fussen

Natalya Kramarova, P.K. Bhartia, Zhong Chen, Matthew DeLand, Glen Jaross, Jungbin Mok, Leslie Moy, Philippe Xu, Clark Weaver

1,8 km). V tej predstavitvi prikazujemo rezultate številnih nedavnih študij, ki so uporabile podatke o ozonu LP v različnih znanstvenih aplikacijah. Povzeli bomo, kaj smo se naučili iz teh študij, in postavili načrt za ponovno obdelavo meritev LP z algoritmom različice 2.7, načrtovanim za začetek leta 2022. Glavna skrb, ki jo nameravamo obravnavati v različici 2.7, je pozitiven premik ozona LP časovna serija, ki je bolj izrazita na nadmorski višini nad 35 km in je povezana z odmikom pri registraciji nadmorske višine LP. Naša ekipa je ponovno ocenila metode registracije nadmorske višine LP in razvila prilagoditve, predhodna analiza pa je pokazala znatno zmanjšanje opaženega odnašanja ozona po uporabi teh prilagoditev. Prav tako bomo uporabili popravke za registracijo valovne dolžine LP v izdelku LP Level 1 na podlagi sočasnih sončnih meritev. Radiometrična občutljivost LP se spreminja glede na valovno dolžino, revidirani izdelek 1. stopnje pa bo vključeval tudi te spremembe. Popravki za premik pri registraciji valovnih dolžin LP in degradacija instrumenta naj bi prispevali tudi k zmanjšanju opaženega odnašanja ozona. Poleg sprememb 1. stopnje bomo razpravljali o več posodobitvah algoritma za iskanje ozona in simulacijah sijaja. Pričakujemo zmerne izboljšave izdelka ozona v2.7 LP in v tej predstavitvi bomo prikazali nekaj predhodnih rezultatov za v2.7.

Zhong Chen, Pawan K. Bhartia

35 km v 70 dneh, ustvaril pa je tudi obkrožen anticiklonski vrtinec, premeren približno 1000 km, ki je služil kot prometna ovira, kar je prispevalo k večmesečni trajni skladnosti anomalij sledov s plinom. Natančna analiza razmerja sestavin v različnih peresih zahteva upoštevanje kontrastnih prostorskih ločljivosti meritev. Nič ne kaže, da bi imel peres pomemben vpliv na kemijo ozona v južnem polarnem vrtincu leta 2020, toda dolgoročnejši vpliv VSAKIH vbrizganih aerosolov in vodne pare na stratosfersko kemijo južne poloble je področje tekočih raziskav.

Sören Johansson, Michael Höpfner, Felix Friedl-Vallon, Jörn Ungermann, Gerald Wetzel, Norbert Glatthor

Sandra Wallis [1], Anne Krüger [1], Christoph Hoffmann [1], Hauke ​​Schmidt [2], Christian von Savigny [1]

Aleksander Lednyts'kyy, Christian von Savigny

27-dnevni sončni cikli, glej Lednyts'kyy et al., JASTP, 162 (2017). Vrednosti občutljivosti na

Prvič so bile ocenjene 27-dnevne sile sonca, vrednosti občutljivosti pa ocenjene na

Enajstletno prisilno sončenje se strinja s simulacijami, izvedenimi z uporabo referenčnih modelov HAMMONIA (hamburški model nevtralne in ionizirane atmosfere) in WACCM (podnebni model celotne atmosfere). Model večkratne kemije zraka, razvit za predstavitev kisikove fotokemije in kisikovega nočnega žara v območju mezopavze, je v tem predavanju obravnavan tudi s profili [O (3P)], izračunanimi za ETON, WAVE2004 in še dve raketni kampanji, glej Lednyts'kyy et al., JASTP, 194 (2019) in Lednyts'kyy in von Savigny, ACP, 20 (2020).

Matthew DeLand, Nick Gorkavyi

Julia Koch [1], Adam Bourassa [2], Nick Lloyd [2], Chris Roth [2], Christian von Savigny [1]

  1. Inštitut za fiziko Univerze v Greifswaldu, Nemčija
  2. Univerza v Saskatchewanu, Kanada

Krzysztof Wargan, Brad Weir, Gloria L. Manney, Stephen E. Cohn

J. R. Ziemke, N. A. Kramarova, L. K. Huang, J. R. Herman, P. K. Bhartia

Michael Höpfner [1], Oliver Kirner [2], Gerald Wetzel [1], Björn-Martin Sinnhuber [1], Florian Haenel [1], Johannes Orphal [1], Roland Ruhnke [1], Gabriele Stiller [1], Thomas von Clarmann [1]

  1. Inštitut za tehnologijo Karlsruhe, Inštitut za meteorologijo in podnebne raziskave, Nemčija
  2. Karlsruhe Institute of Technology, Steinbuch Center za računalništvo, Nemčija

L. Millan, G. Manney, M. Santee, N. Livesey

Michael Heitz, David Flittner, Robert Damadeo

Nathaniel J. Livesey [1], William G. Read [1], Lucien Froidevaux [1], Alyn Lambert [1], Michelle L. Santee [1], Michael J. Schwartz [1], Luis F. Millan [1], Robert F Jarnot [1], Paul A. Wagner [1], Dale F. Hurst [2], Kaley A. Walker [3], Patrick E. Sheese [3], Gerald E. Nedoluha [4]

  1. NASA Laboratorij za reaktivni pogon, ZDA
  2. Cooperative Institute for Research in Environmental Sciences, University of Colorado, ZDA, in NOAA Global Monitoring Laboratory, ZDA
  3. Univerza v Torontu, Kanada
  4. Oddelek za daljinsko zaznavanje, Naval Research Laboratory, ZDA

Thomas von Clarmann, Udo Grabowski, Gabriele P. Stiller, Beatriz M. Monge-Sanz, Norbert Glatthor, Sylvia Kellmann

Landon Rieger, Adam Bourassa, Doug Degenstein

Christian von Savigny [1], Christoph Hoffmann [1], Ulrike Niemeier [2], Felix Wrana [1]

Christine Pohl, Aleksej Rozanov, Elizaveta Malinina-Rieger, Terry Deshler, Ulrike Niemeier, Claudia Timmreck, John P. Burrows

Felix Wrana, Christian von Savigny, Larry W. Thomason

Ghassan Taha, Robert Loughman

Stefanie Kremser, Larry W. Thomason

Robert Loughman, Ghassan Taha, Pete Colarco, Tong Zhu, ekipa OMPS Limb Science Team

Chris Z. Roth, Daniel J. Zawada, Adam E. Bourassa, Douglas A. Degenstein

Christine Bingen, Charles Robert, Filip Vanhellemont, Nina Matešvili

Irina Petropavlovskikh, Koji Miyagawa, Jeannette Wild, Natalya Kramarova, Eric Beach, Lawrence Flynn

Christoph G. Hoffmann [1], Aleksej Rozanov [2], Felix Wrana [1], Christian von Savigny [1], John P. Burrows [2]

  1. Inštitut za fiziko Univerze v Greifswaldu, Nemčija
  2. Inštitut za fiziko okolja, Univerza v Bremnu, Nemčija

David Flittner [1], Kimberlee Dube [2], Richard Querel [3]

  1. NASA Langley Research Center, ZDA
  2. Inštitut za vesoljske in atmosferske študije Univerze v Saskatchewanu, Kanada
  3. National Institute of Water & Atmospheric Research Ltd, Nova Zelandija

T.N. Knepp, M. Kovilakam, L. Thomason, D. Flittner, R. Damadeo, K. Leavor

Kaley A. Walker [1], Laura Saunders [1], Niall J. Ryan [1], Paul Jeffery [1], David Plummer [2], Patrick E. Sheese [1], Christopher Sioris [3]

  1. Oddelek za fiziko Univerze v Torontu, Kanada
  2. Oddelek za podnebne raziskave, Okolje in podnebne spremembe Kanada, Kanada
  3. Okolje in podnebne spremembe Kanada, Kanada

Ernest Nyaku, Omar Torres, P.K. Bhartia, Matthew DeLand

S. Kizer [1,2], M. Roell [2], D. Flittner [2], R.Damadeo [2], C. Roller [1,2], D. Hurst [3,4], E. Hall [3 , 4], A. Jordan [3,4], P. Cullis [3,4], B. Johnson [4], R. Querel [5]

  1. Science Systems and Applications, Inc., ZDA
  2. NASA Langley Research Center, ZDA
  3. Kooperativni inštitut za raziskave v znanosti o okolju (CIRES), Univerza v Koloradu, ZDA
  4. Laboratorij za raziskave zemeljskih sistemov NOAA (ESRL), Oddelek za globalno spremljanje (GMD), ZDA
  5. Nacionalni inštitut za raziskave voda in atmosfere (NIWA), Nova Zelandija

Omar Torres, Hiren Jethva, Ghassan Taha, Ernest Nyaku

Patrick E. Sheese, Kaley A. Walker, Chris D. Boone, Adam E. Bourassa, Doug A. Degenstein, Lucien Froidevaux, C. Thomas McElroy, Donal Murtagh, James M. Russell III, Jason Zou

2-4%) v srednji stratosferi kot v4.1 (

2-9%). Vendar sta oba nabora podatkov pristranska zaradi napak pri modeliranju vidnega polja, in ko so nabori podatkov popravljeni zaradi te pristranskosti, je povprečna celotna pristranskost v3,6 v srednji stratosferi znotraj ± 4% in v4.1 kaže pozitivna pristranskost reda 0-5%. Predsodki, prikazani v podatkih v4.1, so ponavadi stabilni znotraj ± 1% na desetletje, medtem ko izdelek v3.6 kaže znaten negativni trend v višini 1-3% na desetletje.

Wesley Combs, Omar Torres, Pawan Bhartia, Matthew Deland, Hiren Jethva, Ernest Nyaku

Anqi Li, Donal Murtagh, Chris Roth, Adam Bourassa, Ole Martin Christensen, Kristell Pérot, Doug Degenstein


Kako najti koeficient izumrtja določene galaksije? - astronomija

Cilj tega dela je preučiti koeficiente izumiranja ozračja pri več valovnih dolžinah v različnih atmosferskih razmerah (jasni in prašni dnevi) nad kanarskimi observatoriji. Korelacija med koeficienti daje informacije o odvisnosti od valovne dolžine ekstinkcije. Če predstavljamo nasproti pobočjih, ki so enaka enotnosti, to pomeni sivo vedenje. Slika 2 (kliknite tukaj) prikazuje koeficiente izumrtja pri več valovnih dolžinah v primerjavi s tistim pri 680 nm. Če pogledamo to sliko, so nekatere značilnosti takoj očitne. Funkcije = f (K 680) so ravne črte, pri nizkih vrednostih K 680 pa se naklon spremeni. To je jasno vidno predvsem pri 450 nm in 500 nm. Da bi to preverili in izračunali vrednost, pri kateri se naklon spremeni, naredimo naslednje. Za vsakega od parov koeficientov ekstinkcije na sliki 2 (kliknite tukaj) namestimo 9 ravnih črt, ki pokrivajo različna, a prekrivajoča se območja na osi x. Za 450 nm v primerjavi s 680 nm je bilo zaradi manjšega števila točk nameščenih le 5 ravnih črt, predvsem pri visokih ekstinkcijskih vrednostih. Tabela 2 (kliknite tukaj) prikazuje intervale in število točk, uporabljenih v napadih. Postopek vgradnje je standardna metoda najmanjših kvadratov z napakami v obeh koordinatah, ki jih dobimo z izračunom koeficienta ekstinkcije.

  
Slika 2: Koeficienti izumrtja (mag zračna masa -1) za vse valovne dolžine, uporabljene v tem delu, v primerjavi s tistimi na skupnem kanalu za vsa opazovanja (680 nm). Opazite spremembe naklona za koeficiente ekstinkcije, manjše od 0,1 magn

Slika 3 (kliknite tukaj) prikazuje vrednosti z ravnimi črtami, nameščenimi v različnih prekrivajočih se regijah. Pobočja, dobljena v teh regijah, so narisana v vložkih. Ordinate vložkov ustrezajo pobočjem, abscide pa predstavljajo območja, na katerih se ta pobočja dobijo. Točka z absciso 0,3 pomeni, da je naklon dobljen iz točk z abscisami med 0,3 in 0,8 mag zračne mase -1, točka z absciso 0,2 pa od 0,2 do 0,8 mag zračne mase -1 in tako naprej (glej tabelo 2 ( Klikni tukaj)). Zato je v vložkih 9 točk (določanje naklonov), razen K 450 (slika 3 (kliknite tukaj) a), v katerih je le 5.

  
Slika 3: Koeficienti izumrtja (mag zračna masa -1) na sliki 2 (kliknite tukaj), narisani ločeno in nameščeni na ravne črte za več prekrivajočih se regij vrednosti K 680, kot je razloženo v besedilu (glejte tabelo 2 (kliknite tukaj)). V vložkih so prikazani nakloni vgrajenih črt (glej besedilo)

Tabela 2: Število točk (N), uporabljenih v vsaki od linearnih prileganja premicam K = a + bK 680 na več vrednostih prekrivajočih se območij K 680 (glej besedilo)
Regija K 680 Število točk za Število točk za Število točk za Število točk za
(mag zračna masa -1) = 450 nm = 500 nm = 770 nm = 870 nm
0.3 - 0.8 - 45 22 41
0.2 - 0.8 - 76 32 70
0.1 - 0.8 - 144 63 123
0.09 - 0.8 - 158 68 131
0.08 - 0.8 8 175 71 144
0.07 - 0.8 12 213 84 165
0.06 - 0.8 20 392 121 250
0.05 - 0.8 69 667 277 488
0.00 - 0.8 87 713 343 533

Nagibi ravnih črt so blizu 1 za visoke vrednosti ekstinkcije, točke z nizkimi vrednostmi ekstinkcije pa imajo višje naklone. Poleg tega je povečanje pobočij manjše, ko gremo na višje valovne dolžine, pobočja pa so vedno enaka za K 870 v primerjavi s K 680.

Odvisnost koeficienta ekstinkcije aerosola v zraku od vidne svetlobe od valovne dolžine se dobro ujema s formulo & # 197ngstrom (glej na primer Cachorro et al. 1989):

kjer je koeficient motnosti in je & # 197ngstromov eksponent. Ta formula je običajno zapisana kot:

pri čemer je naklon ravne črte. Iz logaritemske lestvice je razvidno, da se ekstinkcijski koeficient med dvema najdaljšima valovnima dolžinama intervala spreminja manj kot med dvema najmanjšima. To pojasnjuje, zakaj so nakloni za 870 in 770 nm veliko manjši od naklonov pri 450 in 550 nm na sliki 3 (kliknite tukaj). Po drugi strani pa dejstvo, da so nakloni enaki 1 le za višje vrednosti izumrtja, iz (3) kaže na to, kar je vrednost, povezana z aerosolnimi delci velikosti prahu. Ko so v spodnje točke vstavljene druge spodnje točke, se mora povečati, da se dosežejo višje vrednosti pobočij in se poveča, ko se velikost aerosola zmanjša. Tako drugačno obnašanje pobočij povzroča učinek saharskega prahu.

Prvi dokazi o tem učinku temeljijo na dolgoletnih izkušnjah naših opazovalcev. V vseh naših opazovalnih akcijah opazovalci izpolnijo podroben dnevni dnevnik, v katerem so zabeleženi vsi pogoji opazovanja. Kakovost dneva je zlasti razvrščena kot koronalna, čista, razpršena in vpojna (prašna). Ko je na nebu precejšnja količina prahu, je enostavno oceniti njegovo kakovost, saj prebivalci otokov zelo dobro vedo. Kadar je nebo modro in jasno, ga lahko tudi uvrstimo med kronalne ali čiste dneve (v tem delu imenovane & quotclear & quot days). Težava s klasifikacijo se pojavi, ko je dan nekoliko razpršen in ni mogoče vedeti, ali ga proizvajajo vodna para, aerosoli itd.Podrobna primerjava zapiskov z njihovimi koeficienti izumrtja kaže, da v jasnih dneh (označeni kot koronalno čisti) vrednosti izumrtja pri 680 nm niso nikoli višje od približno 0,07-0,09 mag zračne mase -1, medtem ko v prašnih dneh (difuzni absorbent) vedno so višje. Razvrstitev dni na podlagi spretnosti naših opazovalcev je absolutno veljavna za čisto in prašno nebo, vendar dvoumna za koeficient izumrtja med približno 0,07-0,1 mag / zračna masa pri 680 nm. Za oceno koeficienta izumrtja, pri katerem se začne pojavljati učinek prahu, smo izvedli bolj objektiven izračun.

V prašnih dneh se standardni odklon (sigma) dnevnega linearnega prileganja poveča (glej sliko 1 (kliknite tukaj) b). Z uporabo sigme napadov si lahko podrobneje ogledamo učinke prahu. Na sliki 4 (kliknite tukaj) prikazujemo K 680, deljeno s standardnim odklonom Bouguerjevega zakona (sigma), v primerjavi s K 680. Kot je jasno razvidno na tej sliki, je razmerje K 680 / sigma pri nizkem K 680 koncentrirano v ozkem navpičnem pasu, medtem ko pri visokih vrednostih izumrtja ni (nizko široko vodoravno). Prvi pas seveda ustreza jasnim dnevom z nizkim izumrtjem in nizko sigmo, kakovost jasnih dni ni vedno enaka in to povzroči veliko širjenje točk na osi y. Drugi pas ustreza prašnim dnevom z visokimi vrednostmi izumrtja, pa tudi z visoko disperzijo. Naša težava je najti prag vrednosti K 680, ki lahko loči oba. Vložek slike 4 (kliknite tukaj) prikazuje območje, ki ustreza temu & quottransition '' pasu, kjer se zdi, da bi lahko bila ločitev med pasovima približno 0,075 mag zračne mase -1 (pri 680 nm) v soglasju z izkušnjami našega opazovalci. Izbira dni v analizi lahko nekoliko vpliva na natančno vrednost K 680, pri kateri pride do spremembe naklona. Če bi bili uporabljeni vsi dnevi, bi bila ta točka zelo verjetno slabo definirana, saj bi se povečala količina & quotintermediate '' K vrednosti. Vendar bi to vplivalo le na natančnost, pri kateri je ta vrednost znana.

  
Slika 4: Koeficient izumrtja pri 680 nm, deljen z njegovo vrednostjo sigme, pridobljeno iz Bouguerjevega zakona, v primerjavi z izumrtjem pri 680 nm. Oba pasova (ozka navpična in vodoravno razporejena) ustrezata jasnim oziroma prašnim dnevom. V vstavku je interval, ki ustreza območju & quottransition '' med obema pasovoma

Zato izberemo to mejno vrednost kot mejno točko, na kateri začnejo učinki prahu biti pomembni. Verjetno bi s to razvrstitvijo med obema pasovoma lahko zamenjali majhno količino točk. Ta vrednost 0,075 mag zračne mase -1 (pri 680 nm) resnično predstavlja slabšo mejo za izbiro jasnih dni in jo je mogoče povečati vsaj do 0,09 mag zračne mase -1 (pri 680 nm je bil test spremenjen meja med zračno maso 0,07-0,09 mag. -1 kaže, da se rezultat bistveno ne spremeni). Na tej podlagi delimo vsako od štirih krivulj izumrtja s slike 3 (kliknite tukaj) na dva: vrednosti izumrtja nižje in višje od 0,075 mag zračne mase -1 (pri 680 nm). Nato so na vsako od 8 krivulj nameščene ravne črte, kot smo že pojasnili. Slika 5 (kliknite tukaj) prikazuje to analizo in tabela 3 (kliknite tukaj) naklone, pridobljene v napadih. Iz slike 5 (kliknite tukaj) in tabele 3 (kliknite tukaj) je jasno, da ima saharski prah na observatoriju Teide sivo vedenje v valovni dolžini, uporabljeni pri tem delu (ta rezultat so prvi predlagali Whittet in sod. 1987 za observatorij Roque de los Muchachos, La Palma, Kanarski otoki).

Kot smo omenili konec sekt. 3 bomo zdaj razpravljali o učinku zanemarjanja časovnih sprememb izumrtja kot funkcije časa. Če izračunamo koeficiente izumrtja zjutraj in popoldan, namesto na primer vsako uro, dobimo povprečje izumrtja v tej polovici dneva. Če izračunamo izumrtje vsako uro, dobimo 4 ali 5 vrednosti okoli vrednosti, pridobljene s pol dneva (to preverjamo že nekaj dni). Ker so bili dnevi ločeni na jasne in prašne dni brez atmosferskih pogojev mešanja, bi bile časovne vrednosti izumrtja na ravnih črtah slike 5 (kliknite tukaj) (levo okno) za jasne dni in slike 5 ( kliknite tukaj) (desna plošča) za prašne dni. Če zaključimo, če bi vrednosti izumrtja dobili krajše časovno obdobje, na primer eno uro, bi imeli na slikah 4 ali 5-krat več točk, vendar bi bili naši rezultati enaki.

(nm) Jasni dnevi (a) Prašni dnevi (b)
450 2.132 (+/-) 0.105 1.028 (+/-) 0.042
500 1.333 (+/-) 0.025 1.011 (+/-) 0.015
770 1.159 (+/-) 0.033 0.999 (+/-) 0.009
870 1.026 (+/-) 0.029 1.009 (+/-) 0.012
Tabela 3: Nagibi črt, ki ustrezajo sl. 5 (kliknite tukaj) a in 5b) (glej besedilo)

  
Slika 5: Koeficienti izumrtja skupaj z najboljšimi linearnimi prilagoditvami, ko so dnevi ločeni v jasnih dneh (izumrtje pri 680 nm & lt 0,075 mag. Zračne mase -1) in prašnih dneh (izumrtje pri 680 nm & gt 0,075 mag. Zračne mase -1). Glej tabelo 3 (kliknite tukaj)


Kako izračunati molsko absorpcijo

Ta članek je bil soavtor Bess Ruff, MA. Bess Ruff je doktorand geografije na Državni univerzi Florida. Leta 2016 je magistrirala iz znanosti o okolju in upravljanja na Univerzi v Kaliforniji v Santa Barbari. Izvedla je raziskave za projekte morskega prostorskega načrtovanja na Karibih in kot podiplomska sodelavka v skupini za trajnostno ribištvo zagotovila raziskovalno podporo.

V tem članku je navedenih 10 referenc, ki jih najdete na dnu strani.

wikiHow označi članek kot odobren s strani bralcev, ko prejme dovolj pozitivnih povratnih informacij. Ta članek je prejel 23 izjav in 85% bralcev, ki so glasovali, se je zdelo koristen, s čimer je pridobil status svojega bralca.

Ta članek je bil pregledan 658.803-krat.

Molska absorptivnost, znana tudi kot molski koeficient izumrtja, je merilo, kako dobro kemična vrsta absorbira določeno valovno dolžino svetlobe. Omogoča vam primerjavo verjetnosti prehoda elektronov med nivoji za različne spojine, ne da bi med meritvami upoštevali razlike v koncentraciji ali dolžini raztopine. [1] X Raziskovalni vir Pogosto se uporablja v kemiji in ga ne smemo zamenjevati s koeficientom ekstinkcije, ki se pogosteje uporablja v fiziki. Standardne enote za molsko absorpcijo so litri na mol centimeter (L mol -1 cm -1). [2] X Raziskovalni vir