拉曼-米气溶胶激光雷达定标Klett和Fernald反演算法

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激光雷达探测气溶胶实验报告

激光雷达探测气溶胶实验报告

南京信息工程大学激光雷达探测气溶胶实验报告姓名:***学号:***********学院:物理与光电工程学院专业:光信息科学与技术二〇一四年十二月十二日摘要:大气气溶胶影响着天气和气候的变化,通过用激光雷达对水平大气中的气溶胶进行连续观测,得到大气气溶胶浓度的高度分布数据,用Klett法反演和斜率法得到了气溶胶消光系数数值并利用MATLAB程序用计算机对所得实验数据快速方便地直接得出出测量结果和图示。

关键词:气溶胶;激光雷达;探测;Klett反演算法;斜率法;消光系数;MATLAB前言大气气溶胶是指悬浮在大气中直径为0.001—100μm的液体或固体微粒体系。

对流层气溶胶的形成与地球表面的生态环境和人类活动直接相关。

地面扬尘、沙尘暴、林火烟灰、花粉与种子、海水溅沫等是对流层气溶胶的自然源,人工源则是由工业、交通、农业、建筑等直接向对流层中排放的气溶胶粒子。

同时,对流层大气中许多气态污染物的最终归宿是形成气溶胶粒子,如二氧化硫、氮氧化物、碳氢化合物等通过气粒转化生成气溶胶粒子。

这些气溶胶粒子通过吸收和散射太阳辐射以及地球的长波辐射而影响着地球大气系统的辐射收支,它作为凝结核参与云的形成,从而对局地、区域乃至全球的气候有着重要的影响。

对流层气溶胶粒子对激光的吸收和散射作用使它成为激光大气传输的重要消光因子。

激光雷达为大气气溶胶探测研究提供了有力的工具。

数十年来,激光技术的不断发展为激光雷达大气气溶胶探测提供了所需要的光源。

另一方面,信号探测和数据采集及其控制技术的发展使激光雷达在大气气溶胶的探测高度、空间分辨率、时间上的连续监测和测量精度等方面具有全面的优势,是其它探测手段不能比拟的。

本文介绍该激光雷达的总体结构、技术参数及其工作原理,同时给出了大气气溶胶的垂直消光系数廓线以及典型测量结果的分析和讨论。

1,研究的目的大气中,尘埃、烟雾、云团等气溶胶粒子对大气的化学过程、辐射平衡、气候变化乃至人们的日常生活都有着非常重要的影响。

基于激光雷达的北京海淀区大气污染监测及预警

基于激光雷达的北京海淀区大气污染监测及预警

基于激光雷达的北京海淀区大气污染监测及预警作者:***来源:《现代信息科技》2023年第17期摘要:對PM2.5浓度进行监测及管控,对提高北京空气质量具有重要意义。

文章首先分析了北京市的空气质量现状,得出PM2.5为北京市的首要污染物。

采用车载式大气颗粒物激光雷达对北京市海淀区进行走航探测,结合GPS定位,协同粒子后向轨迹追踪图,实时掌握区域关键路径大气污染区传输情况和污染来源。

最后将100米以内的激光雷达数据与北京国控点平均数据进行对比,结果显示二者具有较好的一致性。

关键词:大气颗粒物激光雷达;PM2.5;移动走航监测;GPS定位中图分类号:TP39;X831;X87 文献标识码:A 文章编号:2096-4706(2023)17-0122-05Monitoring and Early Warning of Air Pollution in Haidian District of Beijing Based on LidarGAO Jing(School of Physics and Electronic Information, Dezhou University, Dezhou 253023,China)Abstract: Monitoring and controlling the concentration of PM2.5 is of great significance for improving the air quality in Beijing. This paper first analyzes the current air quality situation in Beijing and concludes that PM2.5 is the primary pollutant in Beijing. Using a vehicular atmospheric particle lidar for navigation detection in Haidian District of Beijing, combined with GPS positioning and particle backward trajectory tracking map, real-time grasp of the transmission situation and pollution sources of the key path atmospheric pollution area in the region. Finally, a comparison is made between the Lidar data within 100 and the average data of Beijing's national control points,and the results show good consistency between the two.Keywords: atmospheric particle lidar; PM2.5; mobile navigation monitoring; GPS positioning 0 引言北京位于东经115.7°—117.4°,北纬39.4°—41.6°,总面积为16 410.54平方千米。

拉曼-米气溶胶激光雷达定标Klett和Fernald反演算法

拉曼-米气溶胶激光雷达定标Klett和Fernald反演算法

Klett 反演算法大气激光雷达接收到的距离R 处大气后向散射回波信号功率P (R )可以由激光雷达方程确定:()()()2102r C P A R T R P R R β=………………………………(A.1)式中:C 1——激光雷达校正常数,与几何因子、透过率、系统效率、距离分辨率等参数有关; P 0——发射的激光脉冲的功率; A r ——接收望远镜的有效接收面积; β(R ) ——距离R 处大气后向散射系数; T (R ) ——大气透过率。

大气透过率与大气消光系数α有关,可表示为:()()()exp RT R r dr α=-⎰………………………………(A.2)将公式(A.2)代入激光雷达方程中,经过变形可得:()()()()2100exp 2Rr R R R C P A R r dr βα=-⎰……………………(A.3)公式(A.3)两边取自然对数后求导后可得:()()()()12dS R d R R dR R dRβαβ=-………………………(A.4)式中:S (R )——距离平方校正信号P (R )R 2取自然对数。

在Klett 反演算法中,首先假设大气消光系数α与后向散射系数β之间存在如下关系:2C k βα=…………………………………………(A.5)式中: C 2——常数;k ——与激光探测波长和气溶胶性质有关,范围一般在0.67~1之间。

将公式(A.5)代入到公式(A.4)中,可得:()()()()=2dS R d R k R dR R dRααα-…………………………(A.6) 对公式(A.6)求解,可得大气消光系数。

()()()()()()()()()()1exp =2exp m m R m mR S R S R kR R S r S R k dr k αα--⎛⎫+- ⎪⎝⎭⎰………………(A.6)式中:R m——参考距离,一般选探测区域的最远距离。

附 录 B (资料性附录) Fernald 反演算法在Fernald 反演方法中将大气看作两部分:大气分子与气溶胶。

一种无需定标的地基激光雷达气溶胶消光系数精确反演方法

一种无需定标的地基激光雷达气溶胶消光系数精确反演方法

一种无需定标的地基激光雷达气溶胶消光系数精确反演方法刘厚通;毛敏娟【摘要】如何对低云下雾霾的激光雷达探测数据进行准确定标,一直是米散射激光雷达数据反演中一个有待解决的问题.对于低云和雾霾同时出现的天气,激光很难穿透云层,不能利用大气清洁层对激光雷达信号定标.而对于探测高度小于6 km的便携式米散射激光雷达,由于探测高度较低,也很难利用大气清洁层对激光雷达数据进行定标.本文根据Fernald前向积分方程的特点,提出了一种气溶胶消光系数迭代算法.通过对反演过程进行特定设置,每经过一次迭代,利用气溶胶消光系数迭代算法得到的气溶胶消光系数反演值与其真实值之间的差值就会相应减小.经过几次迭代后,气溶胶消光系数反演值与真实值之间的差值就会小到可以忽略不计.初步反演结果表明:利用气溶胶消光系数迭代算法,无需对激光雷达探测数据定标就能精确反演出气溶胶消光系数廓线.【期刊名称】《物理学报》【年(卷),期】2019(068)007【总页数】8页(P161-168)【关键词】激光雷达;雾霾;气溶胶消光系数;Fernald前向积分方程【作者】刘厚通;毛敏娟【作者单位】安徽工业大学数理科学与工程学院,马鞍山243002;浙江省气象科学研究所,杭州310017【正文语种】中文1 引言如何对地基米散射激光雷达回波信号进行准确定标一直是激光雷达数据反演中的一个重要研究课题[1]. 对于探测高度较高的米散射激光雷达,标定高度一般选取近乎不含气溶胶粒子的清洁大气层所在的高度来确定, 这个高度一般选在对流层顶附近[2−4]. 但对于探测最高高度在6 km左右的米散射激光雷达, 可以选取4–6 km高度范围内X(z ")/ (z ")的最小值所在的高度为标定高度[5−7],X(z "), (z ")的物理意义见参考文献[7], 由于4–6 km高度范围内X(z ")/ (z ")的最小值所对应的气溶胶消光系数或后向散射系数是变化的, 所以这种定标法得到的标定值存在一定的误差. 利用激光雷达对雾霾探测数据进行探测, 如果雾霾层上无云且激光能够透过雾霾层到达较高的高度, 可以采用“大气清洁层”对激光雷达信号定标[2−4], 或者采用斜率法进行定标[8,9], 利用斜率法对水平探测的激光雷达信号进行定标时, 能够获得比较准确的标定值, 但对于垂直探测的激光雷达数据, 利用斜率法得到的标定值存在一定的误差, 有时误差还比较大; 如果雾霾上无云但激光束穿透雾霾后只能到达6 km左右的高度, 此时仍然可以利用4–6 km的某个高度区域进行定标[5−7], 但是由于4–6 km高度范围内的气溶胶受到地面雾霾颗粒的“污染”, 定标误差较大; 如果雾霾上有低云,利用激光雷达对低云和雾霾同时出现的大气进行探测时, 由于雾霾和低云都具有很强的消光特性,有时激光很难穿透云层, 也就是说很难利用云上的大气清洁层对激光雷达探测信号进行定标, 而处于云层和雾霾之间的气溶胶层, 由于受云层和雾霾的“污染”, 其消光系数变化较大而且很难找到所谓的“均匀层”, 一般也不能利用斜率法进行定标, 这时利用传统的定标法将无法对激光雷达信号进行准确定标, 从而影响雾霾消光系数垂直分布数据的准确获取.本文提出了一种基于Fernald前向积分方程的气溶胶消光系数反演方法, 为了表达方便, 该法在本文中简称为气溶胶消光系数迭代算法. 利用气溶胶消光系数迭代算法, 无需对激光雷达信号定标就能准确求出气溶胶消光系数, 这种方法不仅适用于激光雷达对低云下雾霾探测数据的消光系数反演, 也可应用于探测高度较低(小于6 km)的米散射激光雷达信号(例如微脉冲激光雷达)的气溶胶消光系数求解.2 理论基础当米散射激光雷达垂直向大气中发射532 nm波长的激光时, 对每一发激光脉冲, 望远镜接收到高度处大气后向散射回波功率可以用米散射激光雷达方程表示为[10−13]其中C是激光雷达系统标定常数, 可以通过实验测得 . = + , 和分别是高度处的气溶胶粒子和大气分子的后向散射系数. 是地面到高度的大气透过率. 利用(1)式, 可以得到激光雷达距离校正信号为根据激光脉冲能量和实验测得的激光雷达几何重叠因子, 可以获得归一化激光雷达距离校正信号为由(3)式可得到大气后向散射系数表示式为在 (4)式中, 只要知道和 , 就能求得高度处的气溶胶和分子的总后向散射系数. 本文中分子后向散射系数垂直分布采用美国标准大气模式[12]. 根据 = , 可以得到高度处的气溶胶后向散射系数 . 高度处的气溶胶消光系数可以利用下式求得:其中的S1为气溶胶激光雷达比, 在本文中S1 = 50 sr.从地面到高度处大气透过率可表示为[14]:其中 , 是高度处的大气分子消光系数.利用米散射激光雷达数据反演气溶胶消光系数, 通常采用Klett算法和Fernald算法, 其中根据Fernald提供的前向积分算法对激光雷达信号进行处理得到的气溶胶消光系数廓线表达式为[15,16]:Fernald后向积分算法的表达式为[15,16]3 雾霾消光系数精确反演3.1 气溶胶消光系数迭代算法简介激光雷达不但能够探测雾霾的强度, 还能够探测雾霾的垂直分布[17−19], 但是对于无法利用“清洁层”进行定标的雾霾探测数据的普适定标方法研究, 至今没见相关文献报道. 图1所示的是2017年3月30日凌晨1点在安徽工业大学东区, 利用安徽工业大学拉曼−米散射激光雷达探测雾霾时得到的532 nm通道激光雷达归一化距离校正回波信号, 该回波信号已经过激光雷达几何重叠因子订正. 从图1中可以看出, 由于雾霾上方存在水云层,激光束不能同时穿透雾霾和水云层, 难以利用“大气清洁层”对激光雷达信号进行定标. 激光雷达在工作时有一段信号盲区, 在信号盲区内几何重叠因子几乎为 0, 难以获得准确的激光雷达回波信号.本文参考美国标准大气模式, 依据文献[20]中的方法得到盲区的激光雷达回波信号数据. 安徽工业大学拉曼−米散射激光雷达由中国科学院安徽光学精密机械研究所研制, 共有四个探测通道: 532 nm偏振平行通道、532 nm偏振垂直通道、607 nm通道及660 nm通道, 其接收望远镜直径为400 mm.532 nm通道的激光脉冲能量为210 mJ, 对晴天气溶胶进行探测时激光雷达回波信号的有效高度一般在15 km以上.图1 雾霾的激光雷达距离校正回波信号Fig. 1. The range corrected lidar signal about fog and haze.下面以这组信号的气溶胶消光系数反演为例说明气溶胶消光系数迭代算法的主要步骤.1)根据激光功率计监测得到的激光脉冲能量,对图1中的激光雷达信号廓线进行归一化处理, 得到归一化信号 .2)第一次迭代. 以图1中A点为迭代起点, 该点选在激光雷达激光发射口处, 以某高度处的B点的消光系数值为迭代结束项, B点的位置应在激光雷达几何重叠因子范围之外, 当然在具体计算中应该固定一个高度, 例如本文中的B点选在1.02 km高度处(因为激光雷达的垂直探测分辨率为0.03 km), 这样有利于计算程序的编写. A 点选在激光发射口处, 也即中的0高度处, 这样可以直接利用(4)式得到B点的气溶胶后向散射系数, 进而得到B高度处气溶胶消光系数.假定A, B两点之间大气透过率为T1(本文中T1 = 0.8), 根据(4)式和(5)式算出B点的气溶胶消光系数 . 令地面A点的气溶胶消光系数的取值范围为 0–2 km–1, 的取值从 0 km–1开始, 以 0.01 km–1的步长递增. 对应每一个A点的气溶胶消光系数值, 根据(7)式和激光雷达归一化信号 , 就会得到一条气溶胶消光系数廓线 , 同时也得到B点的气溶胶消光系数 . 迭代结束条件为当和的值满足(9)式时, 迭代结束,此时所对应的气溶胶消光系数廓线即为所求. (9)式中的应根据实际反演的需要取值, 本文中的取值为 0.00001 km–1.3)第二次迭代. 根据第一次迭代得到的气溶胶消光系数廓线 , 利用(6)式再次求出0–1.02 km高度范围内的大气透过率T2, 然后重复第一次迭代的步骤, 再次得到气溶胶消光系数廓线……..4)最终反演结果确定. 假设根据第k–1次迭代得到的气溶胶消光系数廓线和第k次迭代得到的消光系数廓线在1.02 km高度处的气溶胶消光系数之差小于某一设定值c =0.00001 km–1, 即则即为所求的雾霾消光系数廓线.3.2 大气透过率初始值范围确定方法在上面的反演中, 由于大气透过率初始值T1是任意设置的, 可能出现因为T1的初设值和真实值相差太大而无法迭代反演出准确的气溶胶消光系数的情况.对于图1中的激光雷达数据, 当0–1.02 km高度范围内的大气透过率分别预设为50%, 55%,60%, 65%, 70%和75%时, 第一次迭代获得的对应高度范围内的大气透过率分别为57.43%,61.33%, 64.88%, 68.09%, 71.10%和73.69%. 可以看出, 当大气透过率初设值在50%–70%范围内时, 第一次迭代得到的0–1.02 km大气透过率均比初设值高. 初步反演表明:利用(7)式和3.1节的迭代步骤进行消光系数反演时, 随着迭代次数的增加, 得到的0–1.02 km范围内的大气透过率有趋于真值的趋势, 由此可知0–1.02 km的大气透过率应该高于70%. 而当大气透过率初设值为75%时, 第一次迭代反演得到的0–1.02 km的大气透过率为73.69%, 小于初设值75%, 也就是说0–1.02 km高度范围内的大气透过率小于75%.从上面的分析可以得到0–1.02 km范围的大气透过率在70%–75%之间. 大气透过率初设值和第一次迭代结果对应的大气透过率值之间的关系如图2所示. 图2中的纵坐标表示大气透过率的初设值, 横坐标表示大气透过率初设值的赋值序号.图2 大气透过率初始值与第一次迭代值之间的关系Fig. 2. The relationship between the initial values and the first iterative values of atmospheric transmittance.3.3 反演结果根究上面的分析, 取大气透过率初始值为0.7,根据3.1节的迭代步骤, 经过7次迭代, 反演得到雾霾的消光系数如图3所示, 图3中第7次迭代得到的气溶胶消光系数即为所求. 由于经过3.2节的估算, 0–1.02 km大气透过率的初设值0.7和真实值相差不大, 所以在图3中的7次迭代反演得到的气溶胶消光系数之间差别较小.图3 利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的气溶胶消光系数廓线Fig. 3. The aerosol extinction coefficient profiles retrieved by the iterative algorithm of aerosol extinction coefficient.3.4 反演结果验证与分析利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的雾霾的消光系数垂直分布是否正确?由于利用现有的定标方法不能对低云下雾霾的激光雷达探测信号进行准确定标, 使得上述反演结果无法得到验证. 但是, 对于探测高度较高的激光雷达信号, 利用气溶胶消光系数迭代算法进行消光系数反演得到的气溶胶消光系数廓线, 和利用大气清洁层定标得到的气溶胶消光系数廓线比较, 如果两者符合得很好, 则证明利用气溶胶消光系数迭代算法能够准确反演得到气溶胶消光系数廓线.图4是在2005年2月22日晚8点, 利用中国科学院安徽光学精密机械研究所研制的偏振–米散射激光雷达对合肥上空的气溶胶进行探测时, 根据激光脉冲能量及(1)式–(3)式得到的一组归一化激光雷达距离校正回波信号. 偏振–米散射激光雷达探测波长为532 nm, 单发激光脉冲能量可达180 mJ,接收望远镜孔径为254 mm, 设有两种可切换的探测模式(米散射探测模式和米散射–偏振探测模式)能够对气溶胶消光系数、后向散射系数及偏振特性进行测量.图4 米散射激光雷达距离校正信号Fig. 4. The range corrected lidar signal of the Mie scatter−ing lidar.利用3.1节中的气溶胶消光系数迭代算法对图4中的激光雷达信号进行处理, 经过4次迭代,得到气溶胶消光系数廓线如图5中曲线A所示.由于图4中的激光雷达回波信号探测高度较高, 可以利用8–14 km的“大气清洁层”进行定标, 并在标定点上、下分别利用(7)式和(8)式进行气溶胶消光系数反演, 反演结果如图5中的B线所示, 由于利用8–14 km高度范围内“大气清洁层”定标法和Fernald方程(7)式和(8)式获得的气溶胶消光系数比较可靠, 本文把图5中的B曲线作为气溶胶消光系数标准廓线.图5 利用气溶胶消光系数迭代算法与其他定标方法获得的气溶胶消光系数比较Fig.5. Comparison of aerosol extin ction coefficients ob−tained by the iterative algorithm of aerosol extinction coef−ficient and other calibration methods.从图5中可以看出, 基于Fernald积分方程,利用“大气清洁层”定标法获得的气溶胶消光系数廓线和利用气溶胶消光系数迭代算法获得气溶胶消光系数廓线基本符合, 说明利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的气溶胶消光系数是准确的.对于雾霾上有云且激光没有穿透云层的激光雷达探测数据, 斜率法是一种常用的定标方法. 利用斜率法对图4中的激光雷达信号进行定标(拟合高度范围为3–4.6 km, 在此范围内的大气符合均匀层的条件), 在标定点上、下分别采用Fernald前向积分方程和Fernald后向积分方程进行反演, 得到的气溶胶消光系数廓线如图5中曲线C所示.从图中可以看出, 利用斜率法定标和气溶胶消光系数迭代算法获得的气溶胶消光系数廓线之间存在一定的差别, 如果以图5中曲线B的反演结果作为标准, 则利用斜率法定标得到的气溶胶消光系数廓线的精度低于利用气溶胶消光系数迭代算法获得的气溶胶消光系数廓线的精度.需要说明的是, Fernald前向积分公式在地基激光雷达气溶胶消光系数反演中很少用到, 根本原因是该公式具有“误差发散特性”, 容易得到不稳定的解. 但是根据气溶胶消光系数迭代算法, 对(7)式按照本文3.1节的反演方法设置A, B两点, 尽管开始时A, B两点之间的大气透过率初始值和大气透过率真实值之间相差较大, 但是每经过一次迭代, 反演得到的A, B两高度之间的大气透过率反演值和真实值之间的差值就会相应减小, 经过几次迭代, A, B两高度之间的大气透过率反演值和真实值之间的差值已经很小, 这时得到的B高度处的气溶胶消光系数接近B点气溶胶消光系数的真实值. 尽管气溶胶消光系数迭代算法是以Fernald前向积分方程为基础的,但是只要参照本文3.1节的设置, 利用气溶胶消光系数迭代算法求解A,B之间的大气透过率时能够获得“稳定解”, 进而得到准确的气溶胶消光系数垂直分布.3.5 几何重叠因子的影响由于用于迭代的两点之间的大气透过率所在的高度范围包含整个几何重叠因子区, 激光雷达几何重叠因子的误差会直接导致定标高度范围内的大气透过率的误差, 从而对整条气溶胶消光系数廓线的反演精度产生影响. 对地基米散射激光雷达来说, 如果在晴朗、微风的傍晚进行激光雷达几何重叠因子的测量, 并把多次测量的平均值作为激光雷达几何重叠因子的标准值, 可知每次测量的激光雷达几何重叠因子的误差都不大, 其相对误差一般不会超过10%, 且实验测得的激光雷达几何重叠因子的误差一般在500 m以下.图6是在晴空、微风的傍晚, 利用偏振–米散射激光雷达水平对大气探测时得到的激光雷达几何重叠因子, 该激光雷达几何重叠因子的距离范围为0–0.72 km, 当激光雷达几何重叠因子在0–0.72 km距离范围内的每个值不存在误差、存在5%及10%的误差时(见图6), 对应的归一化激光雷达距离校正回波信号有明显的差别(图7), 由于在几何重叠因子以上激光雷达回波信号相同, 图7只显示0–3 km高度范围内的激光雷达回波信号.图6 激光雷达几何重叠校正因子的相对误差Fig. 6. The relative errors of lidar overlap function.图7 不同的激光雷达几何重叠因子误差所对应的激光雷达距离校正信号Fig. 7. The range corrected lidar signals corresponding to different errors of lidar geometric overlap function.图8 几何重叠因子误差对气溶胶消光系数反演值的影响Fig. 8. The influence of lidar overlap function error on the retrievals of aerosol extinction coefficients.根据激光雷达几何重叠因子不存在误差、存在5%及10%的误差时得到的激光雷达距离校正信号, 利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的气溶胶消光系数廓线如图8所示, 可以看出, 尽管几何重叠因子存在一定的误差, 利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的气溶胶消光系数廓线和几何重叠因子不存在误差时的气溶胶消光系数廓线几乎重合. 对激光雷达几何重叠因子的多次实际测量表明, 单次测得的几何重叠因子的误差一般不会大于5%, 所以几何重叠因子的误差对气溶胶消光系数迭代算法的反演结果影响不大.4 结论到目前为止, 难以对低空大气探测激光雷达数据和低云下雾霾的激光雷达探测数据进行准确定标. 本文根据Fernald前向积分方程的特点, 提出了一种新的大气探测激光雷达数据反演方法––气溶胶消光系数迭代算法. 这种算法可以先预设某一高度范围内大气透过率一系列的值, 然后根据气溶胶消光系数迭代算法的第一次迭代结果找到大气透过率初始值的准确范围, 进而利用相对精确的大气透过率初始值及气溶胶消光系数迭代算法得到准确的气溶胶消光系数.初步反演结果表明:该算法不用对米散射激光雷达数据进行定标就能准确求出气溶胶消光系数,这对不能凭借“大气清洁层”定标的激光雷达数据的气溶胶消光系数反演具有重要的意义. 激光雷达几何重叠因子对气溶胶消光系数迭代算法的反演结果影响不大, 当然几何重叠因子越准确, 利用气溶胶消光系数迭代算法反演得到的气溶胶消光系数误差越小.参考文献【相关文献】[1]Sun G D, Qin L A, Zhang S L, He F, Tan F F, Jing X, Hou Z H 2018 Acta Phys. Sin. 67 054205 (in Chinese) [孙国栋, 秦来安, 张巳龙, 何枫, 谭逢富, 靖旭, 侯再红 2018 物理学报 67 054205][2]Chi R L, Wu D C, Liu B, Zhou J 2009 Spectrosc. Spect.Anal. 29 001468 (in Chinese) [迟如利, 吴德成, 刘博, 周军2009 光谱学与光谱分析 29 001468][3]Lefrere J, Pelon J, Cahen C, Hauchecorne A, Flamant P 1981 Appl. Opt. 20 A70[4]Ansmann A, Wandinger U, Riebesell M, Weitkamp C,Michaelis W 1992 Appl. Opt. 31 7113[5]Chen S S, Xu Q S, Xu C D, Yu D S, Chen X W 2017 Acta Opt. Sin. 37 9 (in Chinese) [陈莎莎, 徐青山, 徐赤东, 余东升,陈小威 2017 光学学报 37 9][6]Huang X Y, Yang X W, Geng F H, Zhang H, He Q S, Bu L B 2010 J. Opt. Soc. Korea 14 185[7]Hee W S, Khor W Y, Lim H S, Jafri M Z M 2015 AIP Conference Proceedings Kuala Lumpur, November 18–19,2014 040015[8]Liang M, Peng G, Yang Y, Zheng K 2017 Opt. Express 25 A628[9]Klett J D 1981 Appl. Opt. 20 211[10]Russell P B, Swissler T J, Mccormick M P 1979 Appl. Opt. 8 3873[11]Chiang C W, Das S K, Nee J B 2008 J. Quant. Spectrosc.Radiat. Transfer 109 1187[12]NOAA U, Force U A 1976 US Standard Atmosphere[13]Liu H T, Wang Z Z, Zhao J X, Ma J J 2018 Curr. Opt.Photon. 2 119[14]Salem E 2007 J. Mod. Opt. 42 1439[15]Liu H T, Chen L F, Su L 2011 Acta Phys. Sin. 60 064204 (in Chinese) [刘厚通, 陈良富, 苏林 2011 物理学报 60 064204][16]Fernald F G 1984 Appl. Opt. 23 652[17]Xian J H, Han Y L, Huang S Y, Sun D S, Zheng J, Han F,Zhou A R, Yang S C, Xu W J, Song Q C, Wei L F, Tan Q Z,Li X Z 2018 Opt. Express 26 34853[18]Wong M S, Qin K, Lian H, Campbell J R, Lee K H, Sheng S J 2017 Atmos. Environ. 154 189[19]Wang J, Zhang T, Liu W, Liu J, Wan X 2018 OSA Technical Digest (Optical Society of America, 2018) Singapore November 5–8, 2018 ET3A.1.[20]Di H G, Hua D X, Wang Y F, Yan Q 2013 Acta Phys. Sin.62 094215 (in Chinese) [狄慧鸽, 华灯鑫, 王玉峰, 闫庆 2013物理学报 62 094215]。

杭州地区大气边界层高度特征及其与大气环境的关系

杭州地区大气边界层高度特征及其与大气环境的关系

杭州地区大气边界层高度特征及其与大气环境的关系摘要:利用微脉冲激光雷达以及探空仪对杭州地区进行观测,得到15年到16年的激光雷达数据及探空数据。

利用激光雷达数据反演得到大气气溶胶消光系数廓线从而得到大气边界层高度,利用探空数据计算分析得到位温、比湿随高度的变化廓线,根据其变化特征得到大气边界层高度。

将两种方法得到的结果进行对比分析发现,杭州地区大气边界层高度变化特征为:从早到晚,大气边界层高度呈逐渐增高趋势,14:00左右达到峰值,然后逐渐降低;秋季边界层高度最高,冬春季较低;最大混合层高度从高到低依次为:夏季1321±478m,秋季1259±468m,春季1098±487m,冬季862±408m;大气边界层高度与PM2.5浓度呈负相关性。

关键词:大气边界层;微脉冲激光雷达;探空仪;PM2.5杭州地处长江三角洲南沿和钱塘江流域,伴随着城市经济的快速发展,环境污染等问题日益严重,为了保护生态环境,更好的开展环境污染监测预报,需要对大气边界层有更加深入的了解。

本文利用杭州国家基准气候站的激光雷达和探空资料,来确定大气边界层高度,从而得到该地区边界层高度的变化特征,为颗粒物污染研究提供有力的科学依据。

1.研究内容及思路本实验利用杭州地区2015年1月到2016年12月的微脉冲激光雷达数据,结合探空数据以及常规的大气环境资料,初步研究了杭州地区大气边界层的演变特征以及大气边界层高度变化对PM2.5浓度的影响。

激光雷达可以观测到气溶胶消光系数垂直分布以及光学厚度等信息,然后利用有效数据反演可以得到气溶胶消光系数垂直廓线,从而获得大气边界层高度的演变特征。

然后对同时段的探空数据进行计算分析,得到位温、比湿随高度的变化曲线,根据位温比湿变化特征从而得到大气边界层高度。

将两种方式得到的结果进行对比验证,得到杭州地区大气边界层高度,在此基础上,分析该地区2015年大气边界层高度的日变化、月变化、季节变化特征以及最大混合层高度的月变化、季节变化特征,并将2015年的大气边界层高度与2016年的数据进行对比,得到杭州地区大气边界层高度的年变化特征。

基于Fernald方法532nm激光雷达气溶胶探测试验

基于Fernald方法532nm激光雷达气溶胶探测试验

基于Fernald方法532nm激光雷达气溶胶探测试验柳云雷;李华;陈玉宝;高玉春【摘要】大气气溶胶浓度变化和迁移输送直接影响到人们的健康和生存环境,同时对许多大气物理过程都产生重要影响.基于对连续探测不同高度上气溶胶的分布,且时间和空间分辨率相对较高,以及观察大气气溶胶对流层的细化结构和变化过程的目的,研制一台532nm小型微脉冲米散射激光雷达,于2013年4月1日夜间进行观测实验获取数据,后期利用Fernald方法对探测数据进行反演分析,观测到北京夜间气溶胶的变化过程.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(022)016【总页数】3页(P88-90)【关键词】米散射;气溶胶;微脉冲;激光雷达;Fernald【作者】柳云雷;李华;陈玉宝;高玉春【作者单位】成都信息工程学院电子工程学院,四川成都610225;中国气象局气象探测中心,北京100081;大连市气象装备保障中心山东大连116001;中国气象局气象探测中心,北京100081;中国气象局气象探测中心,北京100081【正文语种】中文【中图分类】TN99激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)是一种拥有较高时空分辨率的主动式现代光学遥感设备,以激光器作为辐射源,光电探测器为接收器件,光学望远镜为天线,通过探测激光与目标物相互作用而产生的辐射信号来遥感目标物的一种雷达。

它具有高分辨率、抗干扰能力强、结构简单、易于操作等优点,可用来进行精细测距、测速、测角,还可进行超低空飞行目标的跟踪,同时由于其结构简单小巧,便于隐蔽,在军事技术装备中也得到较为广泛的应用[1]。

在气象方面激光雷达主要用于研究测量和观察地球大气的物理和化学特性以及一些大气现象,内容主要有大气气体成分浓度、气溶胶、温度、湿度、压力、风场、大气涡流、蒸发、云、辐射、大气能见度等[2]。

1 米散射激光雷达探测原理激光雷达探测原理主要是以脉冲激光器作为光源,向大气中发射高功率的窄脉冲激光束,当激光照射气溶胶时产生散射现象,利用光学望远镜收集散射的回波信号进行能量或光谱分析,还可将回波信号进行光电转换后送入计算机进行数据处理,从而获得大气参量的高度分布[3]。

探测大气温度和气溶胶的瑞利_拉曼_米氏散射激光雷达_伯广宇

探测大气温度和气溶胶的瑞利_拉曼_米氏散射激光雷达_伯广宇
2 RRM 激光雷达的系统结构和探测 方法
RRM 激光雷达垂直向大气 中发射 532 nm 的 脉冲激光 , 通过探测激光与大气相互作用的辐射信 号来遥感大 气 。 RRM 激光雷 达通 过测 量气 溶胶 532 nm米氏散射信号 , 可以反演气溶胶后向散射系 数廓线 。通 过测量 氮气 分子 607 nm 振 动拉 曼信 号 , 可以反演对流层温度廓线 , 以及气 溶胶消光系 数 、后向散射系数 、消光后向散射比廓线 。 通过探测 空气分子 532 nm 瑞利散射信号 , 可以反演平流层 温度廓线 。 RRM 激光 雷达主 要包 括激 光发 射单 元 、光 学接收 单元 、信号 检测和 处理 单元三 部分 , 图 1是系统的结构框图 。
(中国科学院安徽光学精密机械研究所 大气光学中心 , 安徽 合肥 230031)
摘要 研制了一台瑞利-拉曼-米氏散射激光雷达 , 实现了对流层和平 流层大气 温度和 密度的 探测 。 作为 多参数 大 气探测系统 , 该激光雷达也实现了夜间 至 25 km 、白天至 5 km 高度气溶胶的探测能力 ;其中激光 雷达是探测平流层 气溶胶最有效的手段之一 。 利用该激光雷达对目前合肥 地区对 流层温 度 、平 流层逆 温现象 、对流 层和平 流层气 溶 胶做 了探测和分析 , 并给出若干典型结果 。 分析表明 , 该激光雷达数据可靠 , 可用于大 气温度 、密度 、气溶胶的常 规 观测和分析研究 。 关键词 激光技术 ;激光雷达 ;大气温度 ;气溶胶 ;大气密度 中图分类号 T N 958.98 文献标识码 A doi :10.3788/ AOS20103001 .0019
当使用 532 nm 高层通道探测对流层气溶胶和 高层卷云时 , 强回波信号会使 R4632 饱和 , 故需要 在 532 nm 高层通道接收光路上加相应强度的衰减 片 , 同时使 532 nm 高层通道的光电倍增管门控的 开门高度为5 km , 保证 R4632 光电倍增管的线性 , 通过 532 nm 高低两个通道米氏散射回波信号的拼 接 , 反演对流层气溶胶光学参数 。通过控制 532 nm 高层通道的光电倍增管门控的开门高度为 10 km , 结合对接收光路加相应强度的衰减片 , 可以实现对 平流层气溶胶的探测能力 。

基于Mie散射激光雷达的气溶胶消光系数反演方法

基于Mie散射激光雷达的气溶胶消光系数反演方法

基于Mie散射激光雷达的气溶胶消光系数反演方法豆晓雷; 常建华; 刘振兴; 徐帆; 刘秉刚; 房久龙【期刊名称】《《激光与红外》》【年(卷),期】2019(049)009【总页数】7页(P1047-1053)【关键词】消光系数; 边界值; Steffensen法; 大气气溶胶【作者】豆晓雷; 常建华; 刘振兴; 徐帆; 刘秉刚; 房久龙【作者单位】南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044; 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】TN958.981 引言气溶胶在大气中扮演着重要角色,直接或者间接地影响着气候变化。

它不仅能通过散射、吸收太阳辐射和热辐射直接改变地-气系统辐射的收支,而且可以改变云的浓度、形状、化学组成等微物理特性,从而间接影响地球生态系统、大气光学特性、云降雨等。

此外,气溶胶的变化对生命安全、大气能见度也具有重要影响。

因此,探索气溶胶光学特性尤其是气溶胶消光系数已成为当下大气科学领域研究的热点[1-3]。

Mie散射激光雷达具有时空分辨率高、抗干扰能力强等特点,可实现水平、斜程、垂直的全方位立体式探测,逐渐成为气象研究领域的主要探测设备[4-5]。

目前,通过Mie散射激光雷达反演气溶胶消光系数的算法主要有Collis斜率法[6]、Klett法[7]和Fernald法[8]。

其中,Collis斜率法是以假设大气均匀分布为前提的,忽略了真实大气中气溶胶粒子、云以及雾霾等的分布。

在此基础上改进而来的Klett法和Fernald法,很好地弥补了其均匀天气假设的不足。

然而,确定边界值是精确反演气溶胶消光系数前提。

通常,在高空探测大气时采用洁净层法[9]求解气溶胶消光系数边界值,即在对流顶层选择一个气溶胶散射比较小的参照点,将此点的气溶胶散射比视为稳定不变。

但在低空探测时,即有效探测范围低于对流层顶层,洁净层法将不再有效,气溶胶消光系数边界值的求解就成为了一个难题。

气溶胶定量遥感反演的方法

气溶胶定量遥感反演的方法

气溶胶定量遥感反演的方法气溶胶定量遥感反演技术是通过遥感卫星获取的气溶胶光学特性数据,结合气象和大气光学模型,利用数学方法反演出大气中气溶胶的浓度、粒径分布和透明度等信息的一种方法。

下面将详细介绍几种常用的气溶胶定量遥感反演方法。

1.基于比值法的反演方法:比值法是通过计算多个波段之间的比值来反演气溶胶光学厚度或光学透明度。

比值法的基本原理是假设大气的气溶胶光学特性在不同波段之间具有一定的关联性,通过计算不同波段之间的比值,可以消除大气气溶胶光学特性之间的差异,得到气溶胶的浓度信息。

比较常用的比值法有Blue-SWIR方法、Blue-Red方法和Red-NIR方法等。

2.基于反射率统计关系的反演方法:反射率统计关系是指大气底层和表面反射率之间的统计关系,基于这种关系可以反演出气溶胶的浓度和粒径分布。

该方法需要利用地表特征的反射率数据,通过建立气象和辐射传输模型,以及利用大量的地表反射率样本来建立反射率统计关系,从而反演出气溶胶的光学厚度和粒径分布。

3.基于颜色指数的反演方法:颜色指数是指在可见光和近红外波段之间的光谱变化指标,通过计算颜色指数可以反演出气溶胶的浓度和类型。

常见的颜色指数有NDVI(归一化植被指数)、SAVI(改进型土地覆盖指数)和EVI(增强型植被指数)等。

通过分析不同颜色指数之间的关系,可以反演出气溶胶的浓度和种类。

4.基于光谱反演和逆向传输模型的反演方法:光谱反演和逆向传输模型是指通过建立大气辐射传输模型,将遥感获取的多光谱数据与模型模拟的光谱进行比较,通过调整气溶胶的光学参数反演出气溶胶的浓度和透明度。

该方法需要利用气象和大气光学模型对大气辐射传输过程进行建模,然后通过数值计算的方法,反演出气溶胶的光学特性。

总的来说,气溶胶定量遥感反演方法有很多种,每种方法都有其适用的条件和限制。

不同的方法结合以及综合应用可以提高反演结果的准确性和可靠性,从而更好地满足对气溶胶浓度、粒径分布和透明度等信息的需求。

多波段拉曼激光雷达大气气溶胶光学参量的精细探测技术研究

多波段拉曼激光雷达大气气溶胶光学参量的精细探测技术研究

多波段拉曼激光雷达大气气溶胶光学参量的精细探测技术研究气溶胶是影响地球环境气候以及大气辐射特性的重要物质,它的光学参量如消光系数、后向散射系数和雷达比对于分析大气中气溶胶的粒径大小、种类、微物理参。

量以及研究气溶胶的散射特性具有非常重要的意义。

拉曼激光雷达因其探测系统分光结构容易实现,并且不需假定雷达比即可得到光学参量的优点而被许多研究人员用于大气探测。

论文针对振动拉曼散射激光雷达探测技术展开研究,根据振动拉曼散射光谱特征,研究了紫外光和可见光波段的拉曼激光雷达探测技术。

根据振动拉曼激光雷达探测气溶胶的原理,研究了消光系数和后向散射系数反演算法。

利用模拟噪声信号分析了系统噪声对反演结果的影响,讨论了系统常数变化对后向散射系数和雷达比的影响。

提出了适用于低能见度探测的系统常数标定方法。

设计并搭建了355nm,387nm,532nm 607nm和1 064nm五个通道的多波段拉曼激光雷达实验系统,对分光系统的光学参数进行了测试,利用高空探测信号对实验系统的系统常数进行了标定,推导得出了在纯净天,轻度污染,重度污染等不同实验状态下的系统常数,并用于后向散射系数的反演;利用该激光雷达系统对西安上空的气溶胶开展了实验观测,根据拉曼反演方法得到了 355nm和532nm两个波长的气溶胶后向散射系数廓线、消光系数廓线、并进一步得到了雷达比廓线和色比廓线,同时利用Fernald法反演得到了1064nm的后向散射系数廓线。

将拉曼激光雷达和太阳光度计的雷达数据进行了比对分析,验证了拉曼探测方法的可靠性。

利用该激光雷达对不同气象条件(雾霾、有云天、晴天)下的气溶胶光学参量进行了探测,得到了不同情况下的光学参量变化特征。

对日间大气气溶胶光学参量进行了观测,得到了低空白天气溶胶的光学参量数据。

利用长时间探测得到的气溶胶散射信号,绘制了气溶胶后向散射系数颜色比的时间分布变化图,分析了不同污染情况下气溶胶变化过程。

MPL反演南京北郊气溶胶光学厚度准确度的研究

MPL反演南京北郊气溶胶光学厚度准确度的研究

MPL反演南京北郊气溶胶光学厚度准确度的研究石玉立;杨丰恺;曹念文【摘要】微脉冲激光雷达是探测气溶胶的有效工具。

为了验证探测的准确度,对一台微脉冲激光雷达观测数据采用Fernald算法进行反演,得到了南京北郊上空的气溶胶光学厚度,并将反演结果同太阳光度计观测数据、喇曼-瑞利-米雷达观测数据和中分辨率成像光谱仪的标准气溶胶产品进行了比较。

结果表明,它们之间具有一定相关性。

微脉冲激光雷达是反演气溶胶光学厚度的有效手段,可以用于其它观测手段的地面验证。

%Micropulse lidar ( MPL) is an effective tool for aerosol detection .To verify the accuracy of detection , MPL was used to calculate the aerosol optical depth ( AOD ) in the northern suburb of Nanjing with the Fernald inversion method.The inversion results were compared with those obtained with a sun-photometer,a Raman-Rayleigh-Mie lidar and a standard aerosol detection instrument ( a moderate-resolution imaging spectroradiometer ) .The results show good correlation among them .The MPL is useful for AOD inversion and can be used to verify other measurement data effectively .【期刊名称】《激光技术》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】5页(P372-376)【关键词】大气光学;微脉冲激光雷达;气溶胶光学厚度;南京北郊【作者】石玉立;杨丰恺;曹念文【作者单位】南京信息工程大学遥感学院遥感系,南京210044;南京信息工程大学遥感学院遥感系,南京210044;南京信息工程大学大气物理学院大气探测系,南京210044【正文语种】中文【中图分类】TN958.98E-mail:*********************南京地处长江三角洲地区,这一区域是我国的经济核心地带,城市密集、人口众多、工业发达。

大气气溶胶消光后向散射比反演方法研究

大气气溶胶消光后向散射比反演方法研究
收稿日期:xxxx-xx-xx;修订日期:xxxx-xx-xx 基金项目:国家重点研发计划(No. 2016YFC1400900);国家自然科学基金(No. 41775023);浙江省自然科学基金杰出
青年项目 (No. LR19D050001);中央高校基础科研项目 (No. 2021XZZX019);现代光学仪器国家重点实验 室创新项目 (No. MOI2021ZD01) Supported by National Key Research and Development Program of China (No. 2016YFC1400900); National Natural Science Foundation of China (No. 41775023); Excellent Young Scientist Program of Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China (No. LR19D050001); Fundamental Research Funds for the Central Universities (No. 2021XZZX019); State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation Innovation Program (No. MOI2021ZD01)
算法进行了整理归纳,并从光学特性和微物理特性入手将这些方法联系起来。其中,光散射模型法、被动光学遥感法与
激光雷达法联系紧密、应用广泛,为大气气溶胶的探测与研究提供了重要支撑。文章重点介绍了这三大类较为主流的反
演方法,综述了相关方法的发展历程并分析了适用情况及优缺点,最后展望了未来大气气溶胶消光后向散射比反演技术
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Klett 反演算法
大气激光雷达接收到的距离R 处大气后向散射回波信号功率P (R )可以由激光雷达方程确定:
()()()2102
r C P A R T R P R R β=………………………………(A.1)
式中:
C 1——激光雷达校正常数,与几何因子、透过率、系统效率、距离分辨率等参数有关; P 0——发射的激光脉冲的功率; A r ——接收望远镜的有效接收面积; β(R ) ——距离R 处大气后向散射系数; T (R ) ——大气透过率。

大气透过率与大气消光系数α有关,可表示为:
()()(
)
exp R
T R r dr α=-⎰………………………………(A.2)
将公式(A.2)代入激光雷达方程中,经过变形可得:
()()()(
)
2
100
exp 2R
r R R R C P A R r dr βα=-⎰……………………(A.3)
公式(A.3)两边取自然对数后求导后可得:
()()()()12dS R d R R dR R dR
βαβ=-………………………(A.4)
式中:
S (R )——距离平方校正信号P (R )R 2取自然对数。

在Klett 反演算法中,首先假设大气消光系数α与后向散射系数β之间存在如下关系:
2C k βα=…………………………………………(A.5)
式中: C 2——常数;
k ——与激光探测波长和气溶胶性质有关,范围一般在0.67~1之间。

将公式(A.5)代入到公式(A.4)中,可得:
()()()()=2dS R d R k R dR R dR
ααα-…………………………(A.6) 对公式(A.6)求解,可得大气消光系数。

()()()()()
()()()()(
)
1exp =
2exp m m R m m
R S R S R k
R R S r S R k dr k αα--⎛⎫+- ⎪⎝⎭
⎰………………(A.6)
式中:
R m——参考距离,一般选探测区域的最远距离。

附 录 B (资料性附录) Fernald 反演算法
在Fernald 反演方法中将大气看作两部分:大气分子与气溶胶。

β(R )可表示为大气分子后向散射系数和气溶胶粒子的后向散射系数之和,α(R )可表示为大气分子消光系数和气溶胶消光系数之和。

()()()m a R R R βββ=+………………………………(B.1)
式中:
βm (R ) ——距离R 处大气分子后向散射系数; βa (R ) ——距离R 处大气气溶胶后向散射系数。

()()()m a R R R ααα=+………………………………(B.2)
式中:
αm (R ) ——距离R 处大气分子消光系数; αa (R ) ——距离R 处大气气溶胶消光系数。

定义气溶胶的消光后向散射比为:
()
()
a a a R S R αβ=
…………………………………………(B.3)
定义分子消光后向散射比为:
()
()
m m m R S R αβ=
…………………………………………(B.4)
S m 的值一般认为是常数8π/3。

根据激光雷达方程,经过积分、取自然对数以及求导等运算后,得到参考高度R c 处以下各高度上的气溶胶消光系数为(后向积分):
()()()()()
()()222()exp[2(
1)]
()2exp[2(1)]c c c R a
m R a m
a m R R c c a m m R R a m
a c m m
c S R P R r dr S S R R R P R S S r P r dr dr
S S R R S r αααααα-=-+
+-+⎰⎰⎰ ……(B.5)
R c 处以上各高度的气溶胶消光系数为(前向积分):
()()()()()
()()222()exp[2(
1)]
()+2exp[2(1)]c
c c R R R a
m R a m a m c c a m
m R R a m
a c m c m
S R P R dr S S R R R P R S S r P dr dr
S S R R S r r r αααααα-=-+
-+⎰⎰⎰
……
(B.6)
参考高度R c 一般选取不含气溶胶的清洁大气层所在的高度。

大气中分子的尺度谱和密度等分布相对比较稳定,因此,分子的消光系数可根据美国标准大气分子模式较为精确地确定:
4.0117
-23
-7()2731()9.80710()101310m a P R R T R αλ⎛⎫
=⨯⨯⨯ ⎪
⨯⎝⎭
…………………(B.7)
式中:
T (R ) ——大气分子的温度随高度R 的变化; P a (R ) ——大气分子的压强随高度R 的变化; λ——激光发射波长。

T (R )与P a (R )可通过1976年美国标准大气模型得到。

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