激光雷达出图数据介绍

激光雷达出图数据介绍

本文介绍的是能够从MPL或者是miniMPL上得到的探测数据信息，以及这些信息的重要性。下面将逐步解说激光雷达，解释软件每一项设置和每一组出图的意义。

1 打开历史数据

本文所示抽样数据是一台MPL仪器在2010年10月9日周末期间的监测数据。

打开电脑SigmaMPL软件，点击File-Open文件选项，导航到存储数据的文件夹，MPL激光雷达所有可用的数据就会按照日期和时间的顺序被显示在右边的Open Files对话框里面，如图1所示。

在图1界面左下角是关于数据文件选择的一些信息，如积分时间、分辨率、打开数据所需内存以及可用内存等信息。关于需求内存和可用内存的信息在我们打开数据量大的信息时是非常重要的，一定要使所需求的内存小于可用内存，从而避免系统崩溃。如果我们需要打开一周或者是一个月的数据，需求的内存很可能大于可用内存，SIGMA公司的MPL软件提供了down-sampling选项，在图1右下方所示。down-sampling选项可以让用户选择平均时间较长、空间分辨率粗糙或集中在一小段范围内的数据，这种方式可以减少数据对内存的需求。

图1 Open Files对话框

2 数据介绍

2.1 原始数据

根据打开的文件，你看到的第一组数据是原始数据、R2修正数据和SNR（信噪比）数据。在图2里面，X轴是UTC时间，Y轴指示的是地面高度范围。返回的信号用人工的彩色显示来标注，它的颜色条在右侧。原始数据包含我们所得到的所有信息但不是很直观的。进一步加工之前必须将有用信息提取出来。我们看到三个蓝带，代表白天。

图2 原始数据

2.2 SNR信噪比数据

我们从原始数据里面就可以直接得到信噪比，SNR决定了我们数据的质量和可靠性。图3和图4展示了用不同颜色条设置来显示用人工彩色显示SNR。当SNR很高的时候(SNR>=10)，Mini MPL的检测范围在白天使5km,在晚上是9km范围内。当平均SNR(SNR>=1)足够的时候，Mini MPL的检测范围在白天是9km，在晚上是14km。作为比较，在一个晴天，一个标准的MPL可以检测范围达到白天15km，晚上24km的范围。

图3 SNR的极限值为10

图4 SNR的极限值为1

2.3 R2修正数据

下一步来自于原始数据的是R2修正数据，背景减去原始数据，然后再乘上检测范围的平方，如图5所示，这是一个折中的校准方法，来修正远场信号丢失。R2修正数据可以很清楚的显示出远场的气溶胶结构和云层，这是在校准结束之后相当相似的结果。我们一般使用实时的R2修正数据很快的检测出系统是否在

正常的运行。

图5 R2修正数据

2.4 NRB归一化相对后向散射处理数据

勾选NRB选项，在后脉冲、重叠因子和饱和因子校准修正之后，我们得到

了相对标准化的后向散射NRB数据，如图6所示。这些数据是分仪器独立的。

R2修正数据与NRB数据最主要的区别是在近场。注意：图6与图5相比，1km

以下有大量丰富的气溶胶。

图6 NRB数据

至今为止，我们检测过的数据都是正交偏振的，MPL发射的激光束平行于一个预先定义的偏振平面。返回的偏振光束，能够平行或垂直于发射出去的偏振光束。通常的偏振光束都是有组分的。根据气溶胶或云的特性，激光同偏、正

交偏振组分的范围可以从几乎为零到可比价值的组成部分，如图7。

图7 NRB数据（正交偏振）

先进的NRB数据信号处理能够给揭示我们周围大气的很多有趣的信息。

SigmaMPL软件的第一个特征是云或者是羽状云的检测。在这里我们用粉红色的三角来标注检测到的云基。注意在图8的视图区域里，是软件检测到的4km高和10km高的云。不像云高计那样，MPL/Mini MPL能够在激光的能量完全的消

失之前检测到三层以上的云。

图8 云检测，粉红色三角指示的是云基

2.5 边界层PBL数据

另一个重要的特征是地表边界层（PBL），注意，PBL（如图9被红色方框覆盖着的部分）在白天期间的高度要比晚上的高。这是已在城市地区既有趣又普遍存在的现象。不像一些云高计，它不能正确识别PBL有云的时候，我们的软件的使用先进的算法测量PBL存在的高度，即使在有云的时候，SigmaMPL软件也可以在同一剖面上测多层的PBL。图10显示的是在设置参数中勾选PBL多层检测选项的视图，比较图9和图10红框里的两个PBL会发现后者显示更清晰些。图11为区域放大后的图像，从中可以看到两层PBL在此逐渐融合成一层。

图9 多层检测选项关闭的PBL检测

图10 多层检测选项打开的PBL检测

图11 PBL检测

2.6 气溶胶观测数据

SigmaMPL软件还可显示连续的气溶胶观测。从地平面开始，气溶胶的密度逐步地减少，直到气溶胶消散到与分子消散相比微不足道。图12红色区域显示的是接近地面的连续气溶胶上边界。

图12 连续气溶胶层

2.7 退偏比

我们在图6和图7中提到了同偏振和正交偏振的测量，在这里我们再重新回顾一下图13中显示的退偏比分布。如果我们将退偏比图与NRB数据相比较，我们会发现一些有趣的差异：

如图13所示，比较14点和19点左右的黑色和红色椭圆形区域，上图中两者的NRB同偏信号都相差不多，然而退偏比却相当的不同。这揭示了红色椭圆里的气溶胶的性质是不同于黑色椭圆里的。如果退偏比选项不可用的话，我们是不可能得到这些重要信息的。

将10km处的黄色方框区域和5km处的红色方框区域进行比较，我们发现在

红色方框区域的云在退偏比的图中消失了，而黄色椭圆区域的云在两幅图中却保持不变。其原因是在海拔高度近10km地方的卷积云通常含有大量的典型的冰粒子，这种冰晶很重要，它能够返回正交偏正信息。作为比较，红框里面低水平的云中包含很少的冰晶，因此它显示出去退偏比几乎为零。

NRB

退偏比

图13 NRB和退偏比

2.8 消光系数

上面提到的气溶胶散射数据仍然取决于高度范围。然而近场的信号密度比远场的信号密度强，并不意味着近场气溶胶的密度或散射比远场的要更强。为了解决这个不明确的地方，Level2数据的雷达方程被引入SigmaMPL数据处理软件。消光系数和反向散射系数配置文件都是Level2的产品，见图14。