北京地区大气气溶胶的激光雷达观测及反演算法研究

利用微脉冲激光雷达在北京地区的观测,研究两种避开利用高空信号的反演算法。算法一,根据Fernald的反演算法把边界取在混合层中间某处,并结合太阳光度计的观测进行反演。通过激光雷达与同一地点自动气象站的地面观测比较验证了反演结果,表明该方案用于激光雷达的气溶胶消光系数反演是可行的。算法二,由于激光雷达近端处的信号和地面气溶胶消光系数线性相关,从而利用地面气溶胶观测数据反演雷达常数和观测期间气溶胶平均后向散射比,结果与第一种方案一致,表明利用该方法反演是可行的。最后利用这次激光雷达的观测,分析北京地区冬季一次西伯利亚高压过境时的气溶胶演变过程,将激光雷达观测与南郊观测站地面观测进行比较,并验证了激光雷达的反演结果和算法的可靠性。     

利用激光雷达和卫星遥感获得城市地面大气悬浮颗粒物浓度分布

使用香港元朗地区2008年MODIS卫星遥感的气溶胶光学厚度(AOD)产品、激光雷达气溶胶消光系数垂直分布、地面相对湿度和地面气溶胶浓度观测资料等数据, 通过激光雷达数据建立地面消光系数和激光雷达AOD与气溶胶标高的关系, 利用这一关系和卫星AOD进行地面消光系数的反演估计, 并进行湿度订正; 通过建立地面气溶胶浓度和地面消光系数的关系, 进行卫星AOD产品和激光雷达气溶胶探测反演地面大气颗粒物质量浓度的研究及应用。结果表明, 卫星估计的地面消光系数与小时平均的颗粒物质量浓度观测值的相关系数为0.57~0.86 (PM2.5)和0.59~0.78 (PM10), 估计的质量浓度与小时平均的观测值对比的均方根偏差分别为11.64~25.34 g/m³ (PM2.5)和24.64~91.64 g/m³ (PM10), 表明可以通过卫星遥感进行大气悬浮颗粒物污染的监测应用。其中1 km分辨率的AOD产品, 因其更高的空间分辨率, 更适合反映具有复杂地形的城市地区大气悬浮颗粒物污染。     

利用激光雷达和卫星遥感获得城市地面大气悬浮颗粒物浓度分布

使用香港元朗地区2008年MODIS卫星遥感的气溶胶光学厚度(AOD)产品、激光雷达气溶胶消光系数垂直分布、地面相对湿度和地面气溶胶浓度观测资料等数据,通过激光雷达数据建立地面消光系数和激光雷达AOD与气溶胶标高的关系,利用这一关系和卫星AOD进行地面消光系数的反演估计,并进行湿度订正;通过建立地面气溶胶浓度和地面消光系数的关系,进行卫星AOD产品和激光雷达气溶胶探测反演地面大气颗粒物质量浓度的研究及应用。结果表明,卫星估计的地面消光系数与小时平均的颗粒物质量浓度观测值的相关系数为0.57~0.86(PM2.5)和0.59~0.78(PM10),估计的质量浓度与小时平均的观测值对比的均方根偏差分别为11.64~25.34μg/m3(PM2.5)和24.64~91.64μg/m3(PM10),表明可以通过卫星遥感进行大气悬浮颗粒物污染的监测应用。其中1 km分辨率的AOD产品,因其更高的空间分辨率,更适合反映具有复杂地形的城市地区大气悬浮颗粒物污染。     

基于CALIOP数据的气溶胶光学厚度反演研究

星载激光雷达在大气气溶胶探测上具有观测范围大、精度高以及连续测量等优点,对于大气污染监测和气候变化研究具有重要意义.以星载激光雷达CALIOP L1b数据为基础,利用Fernald近端分析法反演了整层大气柱上气溶胶消光系数及其光学厚度.选择武汉市为试验区域,计算了2007年8月至12月期间武汉上空的气溶胶光学厚度,与地面光度计的实测数据比较表明,CALIOP反演的AOD精度较高.     

地基离轴拉曼-米激光雷达几何因子校正

提出一种提高地基离轴拉曼-米激光雷达系统几何因子校准精度的纯气溶胶校正算法.理论分析了算法的解析表达式和误差影响因素,并与Raman-Klett迭代校正算法进行了对比分析.实验表明算法对激光雷达比估计误差具有不敏感特性.同时讨论了算法得到的几何因子廓线对反演气溶胶消光系数的影响,结果表明在同等激光雷达比估计误差下,纯气溶胶校正算法比Raman-Klett迭代校正算法反演得到的几何因子廓线精度高约2倍以上,并能更好地体现与人类活动密切相关的近地面气溶胶分布情况.      

深蓝算法应用于FY-3B星数据反演陆地气溶胶

利用国产风云三号卫星MERSI传感器监测气溶胶对研究气候变化、监测环境质量等有重要意义.在深蓝算法基础上,利用AQUA星MODIS的蓝光波段地表反射率产品,剔除异常值后作为清晰天的地表反射率,完成地气解耦,实现了FY-3B星MERSI传感器的气溶胶反演算法的构建.误差分析表明,MODIS与MERSI波段响应差异带来的气溶胶反演误差基本控制在0.07以下.针对北京地区,2016年4月至2017年3月的反演实验显示,本文获得的结果能较好地体现气溶胶浓度的空间分布,与MODIS气溶胶产品、AERONET地基观测结果有着较好的一致性;与城市型气溶胶相比,采用大陆型气溶胶能获得更多的有效数据,与地面数据的相关性也更高,相关指数在0.7左右.     

基于卫星气溶胶光学厚度反演地面能见度算法的研究

为了获得大范围的能见度空间分布信息, 提出一种把MODIS卫星气溶胶光学厚度陆面产品转化为地面能见度分布的反演算法。该算法以 CALIPSO卫星的气溶胶标高为更新观测值, 以GEOS-Chem模拟的气溶胶标高场为背景场, 通过最优插值的资料同化方法, 将两者整合成误差更小的气溶胶标高分析场, 然后通过气溶胶标高分析场, 把MODIS卫星气溶胶光学厚度转化为地面能见度。与中国地区地面气象多年观测资料的对比结果表明, 反演能见度与观测能见度之间, 点对点的月相关系数可达0.5以上, 两者多年的逐月变化趋势与地域分布形势较为一致。     

GPM DPR雷达联合地面S波段雷达反演雨滴谱

针对GPM-CO DPR观测数据反演雨滴谱算法中存在的双值问题, 提出通过匹配地面S波段天气雷达与GPM-CO DPR观测数据, 为双值问题提供判断依据的方法。在建立反演查算方法的基础上, 利用雷达仿真程序Quickbeam进行算法的理论验证, 并使用观测数据进行实例验证。理论验证的结果表明, 反演结果数据和输入数据的相关系数达到0.99以上; 实例验证的结果显示, 利用此反演算法得到的雨滴谱可以反映降水过程中雨滴粒径的分布情况, 在一定程度上解决双值问题。     

拉曼-米激光雷达污染环境下气溶胶散射系数反演

提出一种针对雾霾等大气污染环境下近地面区域气溶胶后向散射系数的修正反演方法.针对大气污染环境下近地面气溶胶含量激增导致弹性信号强度超过激光雷达抑制比而引发弹性信号泄漏,进而造成转动拉曼信号发生畸变,提出一种拉曼回波信号修正方法;同时考虑了大气温度对大气分子散射应用于气溶胶反演的影响.实验表明,相比经典Raman-Mie气溶胶反演方法,修正算法反演近地面稳定气溶胶层内气溶胶后向散射系数精度可提高约20%,有助于改善拉曼-米雷达在污染环境下的总体探测性能.      

一种基于激光雷达和卫星资料估算地面颗粒物浓度的方法

从2013年5月至11月中筛选激光雷达和MODIS大气光学厚度(AOD)资料,提出一种基于激光雷达反演大气气溶胶消光系数廓线,结合MODIS大气光学厚度资料,估算地面颗粒物质量浓度的方法;将该方法与AOD/大气边界层高度(ABLH)方法进行对比,最后将估算的颗粒物浓度与实测值进行比较。研究表明,该方法估算地面颗粒物浓度效果好于AOD/ABLH方法,与实测PM_(2.5)和PM_(10)浓度相关系数分别达到0.8和0.62。两种方法估算得到的地面颗粒物浓度与实测值比较,新方法估算的结果准确性更好。     

基于CALIPSO和转动拉曼-米散射激光雷达研究北京地区大气气溶胶特性

为提高大气气溶胶参数反演结果的准确性,结合实验室研制的转动拉曼-米散射激光雷达和NASA的CALIPSO,仅用2个激光雷达的弹性后向散射信号,无需对激光雷达比进行假设,反演出了2012年春季北京上空晴天、雨后、阴霾天气的气溶胶光学参数的垂直分布. 结果表明:此方法可有效地获取气溶胶消光系数和后向散射系数的垂直分布;气溶胶的消光系数值在阴霾天气最高,晴天次之,雨后最低.      

侧向散射激光雷达反演气溶胶后向散射系数误差分析

气溶胶的光学特性是大气探测的一个重要部分,侧向散射激光雷达很适合于探测近地面大气气溶胶光学特性。在侧向散射激光雷达的反演公式中,气溶胶后向散射系数对各直接测量量偏导数的解析表达式是求不出的,传统的误差传递公式难以发挥作用。而直接误差传递的方法,适应于这种情况。用直接误差传递方法估算参考点气溶胶后向散射系数、大气后向散射系数、气溶胶消光后向散射系数比、测量信号、大气分子和气溶胶比相函数分别独立变化时引起后向散射系数误差的大小及总误差的大小。     

海面浮油探测荧光激光雷达系统仿真

建立了海面浮油探测荧光激光雷达的系统模型,根据浮油探测的特点,给出了荧光激光雷达回波信号方程.以此方程为基础,结合石油的消光系数及荧光光谱转换效率数据,对模型的回波信号强度进行仿真,得到了该模型探测不同类型石油时的荧光回波光子数.为进一步计算该模型的信噪比,分析了海洋浮油探测背景噪声的特点,得到海水黄色物质产生的背景噪声.通过信噪比公式计算了荧光激光雷达模型的信噪比,计算结果表明,该系统模型能够满足机载海面浮油探测要求.      

用于激光雷达回波平滑的半步长插值迭代法

由于大气扰动和探测器件噪声的影响,大气探测激光雷达回波信号中搀杂了大量的随机噪声,因此需要对直接探测信号进行平滑处理.作者提出一种基于插值的半步长迭代平滑方法.利用半步长插值对数据进行重构,重复这个过程直至原数据列与新数据列相似度达一定标准为止,由此迭代过程生成的新数据列即为平滑结果.实验结果表明,该算法可以有效地提高信号平滑度并且自适应地保留重要的信号波动.     

小型气溶胶激光雷达水平大气回波信号分析

介绍了一台用于大气气溶胶和云层测量的小型激光雷达系统,阐述了其系统结构和工作原理.对该激光雷达的水平大气回波信号进行了分析处理,得到了此系统的几何重叠因子及一段时间内的水平大气消光系数和对应的水平大气能见度等数据.     

结合激光雷达评估常规探空资料反演青藏高原混合层高度的适用性

利用微脉冲激光雷达探测资料,采用梯度法获取那曲地区夏季的混合层高度序列及日最大混合层高度;利用每日两次(08:00和20:00)的探空资料结合地面最大位温,采用气块法得到雷达探测对应日期的日最大混合层高度(MMH)。通过对比从不同资料得到的MMH,发现08:00探空反演结果与激光雷达结果有较好的一致性(相关系数R为0.85,均方根误差RMSE为0.30 km,平均绝对误差MAE为0.25 km,并通过显著性水平为0.95的t检验);20:00探空反演结果则与激光雷达结果偏差相对较大(R为0.84,RMSE为0.67 km,MAE为0.54 km,未通过t检验)。分析产生偏差的原因发现,探空时刻的残余层、前期的天气变化过程以及对流泡活动或强卷夹过程引起的混合层高度时空变化等都可能是导致20:00高度结果与激光雷达结果不一致的原因,使得20:00探空资料不适合进行最大混合高度的反演。位温廓线的日变化特征也会影响反演结果的准确性,导致08:00探空结果偏高,但可以通过统计订正做修正。     

基于激光雷达的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法

为了解决传统方法对无人机违规航行轨迹数据捕获的精度和实时性低的问题,通过激光雷达研究了一种新的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法。建立激光雷达信号和目标场景作用过程模型,将每束激光在目标场景表面的映射部分当成激光脚印,完成对激光束相应激光脚印的响应函数和激光雷达发射信号的时间分布函数的卷积计算,获取激光脚印相应目标区域和激光雷达信号作用后反馈的回波信号。依据反馈的回波信号建立单次成像回波峰值点轨迹分布模型,获取无人机航行轨迹数据。针对无人机实际航行轨迹和预定义航行轨迹,采用优化的修正豪斯多夫距离公式(MHD)进行轨迹数据匹配程度衡量,按照经验设定阈值,若匹配度超过阈值,则认为实际轨迹与预设定无人机航行轨迹不匹配,将相应实际轨迹当成无人机违规航行轨迹,对违规航行轨迹数据进行捕获。结果表明:所提方法可及时检测处无人机违规航迹,报警时间比其他方法时效性高;所提方法捕获的无人机违规航行轨迹数据与真实数据偏差小。可见所提方法实时性与精度均较高。     

粒子退偏比测量拉曼-米偏振激光雷达系统设计与仿真

针对米-偏振激光雷达回波信号受大气分子信号影响而只能测得体退偏比的问题,设计了一种可以测量粒子退偏比的纯转动拉曼-米偏振激光雷达。仿真了其回波信号与信噪比,结果表明系统夜晚最大探测距离可达12 km,验证了系统的可行性。利用拉曼信号校正米-偏振信号得到气溶胶和云的粒子退偏比,通过对比不同天气状况下的退偏比廓线,得出该系统更适用于高空卷云和浓度较小但退偏比较大的气溶胶粒子的退偏比测量。      

一种基于AMSR-E和ASAR数据的土壤水分协同反演方法

在缺乏卫星过境时地面同步观测数据的情况下, 大范围高时空分辨率的土壤水分监测存在一定的困难。针对这一问题, 提出一种不依赖地面土壤水分同步观测数据的主、被动微波协同反演逐日高空间分辨率的土壤水分观测新方法。该方法将补偿后的 AMSR-E 土壤水分作为“高时间分辨率土壤水分观测控制值”, 以此计算逐日土壤水分变化量, 并结合 ASAR 交替极化模式数据, 反演高空间分辨率的土壤水分基准日期值, 然后基于两者建立土壤水分协同反演模型。该模型适用于地势比较平坦、地表粗糙度较小且无植被覆盖或植被覆盖度较低的区域。在陕西省渭北台塬西部地区的试验结果表明: 该方法参数拟合的决定系数约为0.81; 反演得到的土壤水分与凤翔县农业气象站地面实测土壤湿度数据对比, 两者的决定系数为 0.92, 土壤体积含水量的均方根误差为0.025。反演结果可用于水分限制条件下作物生长模拟。     

拉曼雷达测量大气二氧化碳浓度回波信号误差分析

拉曼雷达探测二氧化碳的后向散射回波信号十分微弱,有效分析信号的误差非常重要. 从理论上分析了拉曼激光雷达探测二氧化碳气体的回波信号误差的计算方法,推导计算了二氧化碳浓度信号的混合比,得到了影响信号误差的3种因素,并对各因素进行了理论计算,从实验上对信号误差进行了数据验证. 将理论值与实验数据进行对比,确定信号采集过程中造成的数据误差小于10%,并随距离的增加而增加;大气透过率相对函数的误差约为2%;标定常数的误差小于5%.