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Difference between revisions of "Aerosol Lab 1"

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==Questions==
 
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#根据资料画出n_N, n_N^e
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任选观测期间的一个观测时间点:
 
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#根据资料画出n_N, n_N^e (以ln D为自变量的粒径分布),n_N^o (以log D为自变量的粒径分布)
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#根据资料画出n_N^o, n_S^o, n_V^o
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#根据画出的n_N^o,做lognormal拟合(自选模态数)。并把拟合结果与观测的n_N^o画在同一张图上,比较观测和拟合结果
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#根据上题拟合出来的lognormal distributions,推算出S和V的理论分布。并把这两个分布与观测的n_S^o、n_V^o画在同一张图上,比较观测和理论分布。
  
  
 
==Resources==
 
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*拟合可以用Excel粗略完成。也可以用Matlab等软件的[https://cn.mathworks.com/help/optim/ug/least-squares-model-fitting-algorithms.html?requestedDomain=www.mathworks.com 拟合工具库]做最小方差拟合。
 
*拟合可以用Excel粗略完成。也可以用Matlab等软件的[https://cn.mathworks.com/help/optim/ug/least-squares-model-fitting-algorithms.html?requestedDomain=www.mathworks.com 拟合工具库]做最小方差拟合。

Revision as of 08:54, 24 February 2017

Size distributions, integral quantities, and fitting to a lognormal distribution

Dataset

The dataset contains actual aerosol size distributions measured by the Scanning Mobility Particle Sizer (SMPS). Sent out by email.


Questions

任选观测期间的一个观测时间点:

  1. 根据资料画出n_N, n_N^e (以ln D为自变量的粒径分布),n_N^o (以log D为自变量的粒径分布)
  2. 根据资料画出n_N^o, n_S^o, n_V^o
  3. 根据画出的n_N^o,做lognormal拟合(自选模态数)。并把拟合结果与观测的n_N^o画在同一张图上,比较观测和拟合结果
  4. 根据上题拟合出来的lognormal distributions,推算出S和V的理论分布。并把这两个分布与观测的n_S^o、n_V^o画在同一张图上,比较观测和理论分布。


Resources

  • 拟合可以用Excel粗略完成。也可以用Matlab等软件的拟合工具库做最小方差拟合。