基于差分吸收激光雷达的云消除算法研究

差分吸收激光雷达测量臭氧浓度过程中,云层信号会造成对流层臭氧浓度剧烈的抖动,带来了很大的测量误差.本文提出了一种云消除算法,该算法通过插值云层高度区域内的臭氧浓度,有效消除了对流层臭氧浓度的剧烈抖动.通过阐述其理论基础,给出了其算法关键点,即云信号的识别和云高度的精确定位.根据云层消光系数的特点,通过设定气溶胶消光系数阈值获取云层高度信息,利用累加平均有效减少噪音造成的测量误差.结果表明,在精确确定云高、云底的基础上,运用线性插值算法对臭氧测量结果进行修正,可以有效克服云层对测量结果造成的急剧起伏.     

基于差分吸收激光雷达的一种新的对流层臭氧浓度反演算法

差分吸收激光雷达探测对流层臭氧浓度时,气溶胶的干扰会造成较大的误差。提出了一种算法,该算法能够同时反演得到对流层臭氧浓度和气溶胶消光系数,减少气溶胶对反演结果的影响。使用实验数据,分析计算了气溶胶雷达比,气溶胶波长指数、标定点气溶胶后向散射比各种变化参数对反演结果的误差。结果表明,1 km以下,各种变化参数造成的反演误差小于8%,1 km以上臭氧浓度误差主要来源于信号和背景噪声,各种参数反演误差小于3%。最后给出了利用该算法得到对流层臭氧浓度和气溶胶的消光系数垂直廓线,并和传统的双波长差分算法反演结果作了比较分析。实验结果表明该算法是可行的,该算法可以减少气溶胶对差分吸收激光雷达测量结果引起的误差。     

基于改进微分零交叉法的米氏散射激光雷达云检测与参数反演

米氏(Mie)散射激光雷达在大气气溶胶和云层的空间分布监测中应用非常广泛,但对其回波信号进行自动准确的云检测仍存在一定的困难。微分零交叉法是目前应用最多的算法之一,但是在信噪比较低情况下会造成较多误判。根据激光雷达回波信号的特点,对微分零交叉法进行了改进。改进的算法中参考了候选点信号强度特性和前后时刻的云层信息,有效地修正了一些较为明显的误判。最后根据云检测结果对云消光系数和光学厚度进行了反演,较为客观地反映了云层内部光学参数的变化特性,初步实现了较为精确的激光雷达自动云检测和参数反演。     

Mie散射大气激光雷达回波信号消光系数边界值估算

报道了一种使用最小二乘法拟合大气激光雷达回波信号,计算消光系数边界值的算法。无云层天气条件下,利用最小二乘法对回波信号全程拟合获得大气消光系数边界值;有云层天气下,先将激光雷达信号在大气中的传输光路分段为云层区和非云层区,忽略回波信号中的云层信息,假设非云层区大气近似均匀,利用最小二乘法拟合获得大气消光系数边界值。     

成都地区中低云层的激光雷达探测

报道了应用Mie散射激光雷达探测云层的实验.利用改进的Klett反演算法对所测雷达回波信号反演获得大气消光系数分布,进一步求出云层高度、厚度及光学厚度.研究了云底高度和云层厚度在不同天气下的变化情况.获得了成都地区云层的一些重要信息,并对所得结果进行了分析讨论.     

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

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.     

用于反演云层高度的记忆式滑动窗口积分算法

 记忆式滑动窗口积分算法选取一定宽度的窗口,从地面开始滑动,对窗口内的信号进行积分,根据积分值和前一时刻的云层信息来反演云层高度。该算法可消除信号中的噪声,叠加放大信号中的云层信息,将云层与气溶胶加以区分。用该算法处理了Vaisala云高仪的数据,并与云高仪的结果进行了对比,结果表明,记忆式滑动窗口积分算法在反演尝云层信息信息时具有较高的准确性和可靠性。     

西藏那曲与北京郊区对流层气溶胶的微脉冲激光雷达测量

用微脉冲激光雷达对西藏那曲地区和北京郊区2004年夏季大气对流层气溶胶的光学特性进行了测量和分析，给出了两地区气溶胶消光系数的垂直分布以及那曲地区的大气边界层高度.结果表明:北京郊区大气对流层气溶胶的组分、浓度及粒径分布较那曲地区呈现出较大的不均匀性，那曲地区则具有较好的近地面空气质量.因此，利用微脉冲激光雷达可以实现大气气溶胶的有效测量.     

多轴差分吸收光谱技术反演气溶胶消光系数垂直廓线

研究了多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)的气溶胶消光系数垂直廓线反演算法. 该算法应用非线性最优估算法, 通过MAX-DOAS测量的氧的二聚体(O₄), 反演气溶胶消光系数垂直廓线和光学厚度(AOD). 首先研究了非线性最优估算法中权重函数、先验廓线协方差矩阵、测量不确定度协方差矩阵的计算方法, 针对中国气溶胶浓度较高且变化剧烈的特征, 设计了非线性迭代方案. 然后在低气溶胶、高气溶胶和抬高型气溶胶三种状态下, 通过计算机仿真模拟验证了MAX-DOAS气溶胶消光系数垂直分布反演算法, 讨论了误差来源. 之后在合肥地区开展了连续观测实验, 并将反演的AOD与CE318太阳光度计对比, 两者的相关性系数达到了0.94. AOD反演的相对误差约为20%. 又将反演的最低层(0–0.3 km)气溶胶消光系数与能见度仪对比, 两者的相关性系数为0.65. 近地面气溶胶消光系数反演的总相对误差约为10%. 模拟验证和对比实验均说明本文研究的气溶胶消光系数垂直廓线反演算法可以较好地获取对流层的气溶胶状态. 关键词： 多轴差分吸收光谱 气溶胶消光系数垂直廓线 气溶胶光学厚度 最优估算法     

基于PCF-LPG的差分算法实现对光纤传感器的噪音消除

为了有效消除光源抖动及系统不稳定因素给光纤传感器带来的噪音干扰,提高光纤传感器的准确度,本文提出了一种基于光子晶体光纤长周期光栅的差分算法.利用光子晶体光纤长周期光栅良好的温度稳定性及宽光谱滤波特性,同时监测位于光子晶体光纤长周期光栅透射谱正负斜率线性区域内的两个信号功率变化.这两个信号是经同一路径到监测设备的,包含光源抖动以及系统其它不稳定因素带来的噪音干扰,对这两个信号进行差分处理即可有效消除噪音干扰,并将其应用于光纤环镜温度传感器.结果表明:通过基于光子晶体光纤长周期光栅的差分处理,在光源功率变化±10%的情况下,差分值基本保持不变,由此获得的温度测量值与真实值相对误差分别为0.04和0.03|与未引入差分算法相比,传感器准确度从约76%提高到约97%.本文提出的基于光子晶体光纤长周期光栅的差分算法可以有效消除光纤传感器内功率抖动所带来的噪音干扰,大大提高系统的准确度.     

L625差分吸收激光雷达探测对流层臭氧

介绍了用于探测对流层大气臭氧的L6 2 5差分吸收激光雷达系统 ,叙述了该激光雷达的结构、探测大气臭氧的原理和数据处理方法。利用波长对 2 89～ 2 99nm和 2 89～ 30 8nm对合肥上空中、上部对流层的臭氧进行了对比测量。测量结果表明 ,这两对波长的测量结果差别约在 10 %左右。分析了 2 89～ 30 8nm波长对测量臭氧的结果和误差。 10km以下 ,2 89～ 30 8nm波长对测量的对流层臭氧统计误差绝对值一般小于 2× 10 11molecules/cm3 ,忽略气溶胶影响引起的相对系统误差一般小于 4 %。给出和分析了合肥地区对流层 5～ 15km臭氧柱含量的季节变化特征 ,柱含量最大的月份一般出现在第二季度 ,柱含量最小的月份一般出现在第三季度。     

基于同步光解的OH自由基标定方法

OH自由基是大气中最重要的氧化剂,准确测量对流层OH自由基的浓度是厘清我国二次污染形成机理的关键.本文介绍了一种基于同步光解的OH自由基便携式标定方法,使用汞灯的185 nm线辐射处于层流状态下的具有一定水汽浓度的合成空气,光解HO2和O2定量产生确定浓度的OH, HO2自由基和O3.开展了臭氧浓度及廓线分布因子P和氧气吸收截面等影响因素的准确测量,降低该标定方法的不确定度.进一步构建便携式标定装置,建立应用于实际外场标定的OH自由基浓度快速获取方法.开展基于激光诱导荧光技术OH自由基(LIF-OH)探测系统的准确标定测试,准确产生3×10^8-2.8×10^9 cm^-3浓度的OH自由基, LIF-OH探测系统的荧光信号与自由基浓度具有非常好的相关性.在综合外场观测(STORM)的应用中该标定装置的不确定度为13.0%,具有良好的稳定性和准确性,可以用于复杂外场环境下LIF-OH系统的快速标定.     

Microwave and Millimeter Wave Characteristics and Attenuation of Clouds over some Malaysian Equatorial Stations

Based on radar range height indicator (RHI) measurements, cloud characteristics in relation to radiowave propagation over three locations in different geographical region in western Malaysia have been presented. It is seen that low cloud occurrence over these locations are quite significant. Cloud attenuation and noise temperature can result in serious degradation of telecommunication link performances. This paper presents cloud coverage in different months, 0°C isotherm height and cloud attenuation results at 12 GHz, 20 GHz, 36 GHz, 50 GHz, 70 GHz and 100 GHz over measurement site. The low level cloud over the measurement sites has been found to occur for many days and nights and particularly in the months of April to May and October to December. Such results are useful for satellite communication and remote sensing application in Malaysia.     

On the role of visible radiation in ozone profile retrieval from nadir UV/VIS satellite measurements: An experiment with neural network algorithms inverting SCIAMACHY data

Theoretical evidence has been given on the role of visible (VIS) radiation in enhancing the accuracy of ozone retrievals from satellite data, especially in the troposphere. However, at present, VIS is not being systematically used together with ultraviolet (UV) measurements, even when possible with one single instrument, e.g., the SCanning Imaging Absorption spectroMeter for Atmospheric CartograpHY (SCIAMACHY). Reasons mainly reside in the defective performance of optimal estimation and regularization algorithms caused by inaccurate modeling of VIS interaction with aerosols or clouds, as well as in inconsistent intercalibration between UV and VIS measurements. Here we intend to discuss the role of VIS radiation when it feeds a retrieval algorithm based on Neural Networks (NNs) that does not need a forward radiative transfer model and is robust with respect to calibration errors. The NN we designed was trained with a set of ozonesondes (OSs) data and tested over an independent set of OS measurements. We compared the ozone concentration profiles retrieved from UV-only with those retrieved from UV plus VIS nadir data taken by SCIAMACHY. We found that VIS radiation was able to yield more than 10% increase of accuracy and to substantially reduce biases of retrieved profiles at tropospheric levels.     

Retrieval of tropospheric NO2 columns from satellite measurements in presence of cirrus: A theoretical sensitivity study using SCIATRAN and prospect application for the A-Train

A theoretical sensitivity study of the influence of cirrus cloud properties on tropospheric NO₂ columns retrieved from the spaceborne Ozone Monitoring Instrument (OMI) measurements is performed. It is conducted within the framework of the synergetic use of A-Train sensors to derive more representative trace gas products. We aim to study the potential effects of cirrus clouds on tropospheric NO₂ retrievals using a retrieval algorithm that, unlike the OMI Standard and DOMINO algorithms, does not correct for the effects of clouds. The sensitivity study is based on the radiative transfer code SCIATRAN that performs both simulations of top of atmosphere (TOA) reflectances as measured by an OMI-like band and tropospheric NO₂ column retrievals based on the differential optical absorption spectroscopy (DOAS) method. The results of the sensitivity study show that if a correction for cirrus clouds is not included in our simple retrieval that does not account for clouds in the first place, the tropospheric column can be underestimated by 55%. This underestimation depends strongly on cirrus parameters as, in order of importance, cloud fraction, cloud optical depth, asymmetry factor of cirrus cloud phase function and cloud top height. The perspective of the synergy between OMI and cloud information obtained from cloud-derived products of the A-Train is evaluated in two parts by applying a simple cloud correction scheme based on the independent pixel approximation (IPA). Firstly, we evaluated the tropospheric NO₂ column retrievals error caused by uncertainties in cirrus cloud properties. Secondly we studied the influence of subpixel cloud optical depth variability on NO₂ retrievals. From our simulations, it is demonstrated that the error will be reduced significantly if the cloud fraction is lower or equal to 0.5. In this case, the cloud fraction and the cloud optical depth must be known within accuracy less than 0.05% and 50%, respectively. The cloud top height and the asymmetry factor must be known within uncertainty of at least 1 km and less than 0.05, respectively. The latter result shows that the uncertainty of the asymmetry factor is a major source of error in the cloud correction for tropospheric NO₂ retrieval in the presence of cirrus.     

利用地基红外高光谱发射率数据进行云参数反演(1): 云相态判别

云相态是气候模式中的重要参数,也是遥感反演过程中进行云滴有效半径、云水含量等微物理参数反演的重要前提。在研究了云层有效发射率光谱对云相态敏感性的基础上,提出了基于云层有效发射率光谱的云相态表达特征,包括800～900 cm-1区域的有效发射率斜率、900～1 000 cm-1区域的有效发射率斜率、上述两个区域的有效发射率斜率之差、862.1与989.8 cm-1的有效发射率之比、862.1与989.8 cm-1的有效发射率之差、1 900.1与2 029.3 cm-1的有效发射率之比、远红外窗区有效发射率平均值与900 cm-1有效发射率之比等7个特征。建立了利用支持向量机进行云相态判别的方法,开展了模拟数据验证试验,并利用遗传算法优化了支持向量机的径向基核函数参数和惩罚因子。将该方法用于处理ARM计划中SGP站点的AERI仪器获得的数据,得到的云相态判别结果与Shupe提出的多仪器综合判别结果进行了比较。结果表明,利用红外波段不同窗区的有效发射率光谱特征可以实现发射率低于0.95的云层的相态判别,建立的基于支持向量机的云相态判别方法与Shupe方法的总体判别结果较为一致,但有约30%的云层由于发射率较大而标记为不透明云。基于红外高光谱发射率数据的云相态判别技术充分考虑了光谱斜率、比值和差值等信息,是较为稳定有效的薄云相态判别方法。