Resumen

La prediccin meteorolgica no slo puede reducir las prdidas causadas por los desastres naturales a la sociedad humana, sino que tambin tiene un significado muy importante en los campos de la conservacin del agua, la aviacin y el transporte. Para mejorar la precisin de la prediccin meteorolgica, debemos centrarnos en el anlisis ptico en profundidad de la distribucin de las nubes atmosfricas. En comparacin con la luz lser dispersada hacia delante, la luz lser retrodispersada puede guardar ms informacin ptica. Por lo tanto, este trabajo estudia la retrodispersin de la luz lser polarizada distribuida en las nubes atmosfricas. En este estudio, se utiliz un algoritmo de recocido simulado para invertir los datos del lidar espacial y obtener el grado de despolarizacin y el coeficiente de retrodispersin de las nubes atmosfricas y los aerosoles a diferentes alturas. Por ltimo, basndose en el ejemplo de medicin de radar, se utiliz el algoritmo de recocido simulado para analizar la informacin atmosfrica de tiempo soleado, nublado y brumoso en verano e invierno, y se obtuvieron los coeficientes de despolarizacin y retrodispersin atmosfrica correspondientes a diferentes alturas meteorolgicas. Se juzg el tipo de capa nubosa correspondiente. Los resultados de la investigacin demuestran la viabilidad del algoritmo de recocido simulado en el estudio de la retrodispersin lser polarizada en la distribucin de nubes atmosfricas. Este estudio aporta nuevas ideas para los mtodos de procesamiento de datos de radar y proporciona una base terica para futuras investigaciones en el campo de la prediccin meteorolgica.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Predicción meteorológica; Catástrofes naturales; Conservación del agua; Aviación; Transporte; Retrodispersión
• Keywords:Meteorological forecasting; Natural disasters; Water conservancy; Aviation; Transportation; Backscattering