大气水汽探测激光雷达系统仿真与数据反演

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。

基于雷达杂波和GNSS的大气波导反演方法与实验大气波导是指通过大气传导的电磁波的现象，其在雷达和GNSS（全球导航卫星系统）等无线通信中具有重要的应用。

为了提高雷达信号和GNSS信号的接收质量和精度，研究人员开展了基于雷达杂波和GNSS的大气波导反演方法与实验。

首先，雷达杂波是雷达接收信号中的噪声和干扰成分。

在大气波导中，雷达杂波的特性与大气密度、温度、湿度等因素有关。

通过对雷达杂波的分析和处理，可以获取大气波导的相关信息。

例如，利用雷达杂波的功率谱密度分布，可以推断出大气中的折射率剖面，从而得到大气的温度和湿度分布。

此外，雷达杂波的偏振特性也可以提供关于大气波导中的电磁波传播方式的信息。

其次，GNSS信号是由卫星发送并经由大气传导到达地面接收器的信号。

在大气波导中，GNSS信号会受到大气折射、散射、延迟等影响。

通过对GNSS信号的分析和处理，可以获取大气波导的相关信息。

例如，利用GNSS信号经过大气延迟的测量值，可以推断出大气中的湿度分布，从而对气象预报和天气监测提供参考。

基于雷达杂波和GNSS的大气波导反演方法可以结合两者的优势，实现对大气波导特性的全面解析。

通过同时利用雷达杂波和GNSS信号的数据，可以获得更准确和完整的大气波导信息。

例如，可以通过同时使用雷达杂波和GNSS信号的功率谱密度分布进行双模态反演，进一步提高大气密度、温度和湿度的精度。

此外，还可以利用雷达杂波和GNSS信号的相位信息进行反演，得到大气中的折射率剖面。

为了验证基于雷达杂波和GNSS的大气波导反演方法的有效性，研究人员进行了一系列的实验。

实验中，他们利用雷达和GNSS接收设备对大气波导中的电磁波进行观测和记录。

然后，他们分析和处理观测数据，提取出雷达杂波和GNSS信号的相关特征，并进行反演计算。

最后，他们与气象观测数据进行对比和验证，评估反演结果的准确性和可靠性。

总结起来，基于雷达杂波和GNSS的大气波导反演方法与实验是一项重要的研究领域。

大气环境遥感监测激光雷达产品技术浅析1. 激光雷达技术原理及优势激光雷达技术是利用激光束在大气中传播和散射的原理进行监测的。

激光光束发射后，会被空气颗粒、水汽和气体分子等大气成分所散射。

根据物理学原理，散射后的激光束在不同方向上的强度与大气中各种成分的分布有关联，因此可以从散射激光的回波中反演出大气成分的浓度和分布情况。

激光雷达技术具有高精度、高分辨率、实时性强、对大气各层次均有效等优点，可以实现对颗粒物、气态污染物、水汽、温度等大气参数进行准确监测。

此外，激光雷达监测可以利用被测物体的特征频率来实现目标的识别和反演，有效避免了对噪声的干扰和对其他激光雷达目标的误判问题。

2. 激光雷达在大气环境监测中的应用（1）大气颗粒物的监测激光雷达可以通过监测散射物里的颗粒物的分布和数量来实现大气颗粒污染物的监测。

利用激光雷达技术可以方便地实现对大气颗粒污染物的实时监测，并可以对各种颗粒物进行分类。

现在，激光雷达测量颗粒物浓度的单位可以达到每立方厘米数百个颗粒数，因此激光雷达监测技术在大气污染领域的监测和研究有着广泛的应用价值。

（2）水汽成分的监测水汽是大气重要的成分之一，对于了解天气现象和大气中的水文循环有着重要意义。

激光雷达可以通过利用水汽对激光的吸收特征来实现水汽的浓度监测。

激光雷达技术还可以实现对水汽的三维空间分布监测，从而提高了现有的气象监测手段的精度和覆盖范围。

与颗粒物不同，气态物质在大气中的分布和输运较为复杂。

激光雷达可以通过特殊的光学分析手段，实现对气态污染物的监测和分析。

例如，激光雷达可以检测到可燃气体的真空紫外的辐射光谱，从而实现对此类物质的监测。

3. 综合利用激光雷达和其他遥感技术在大气环境监测中，激光雷达技术虽然有着许多独特的优势，但也有着自身的局限性。

例如，激光雷达具有对空间分辨率较高但对时间分辨率较差等特点。

因此，与辐射监测、卫星遥感等其他遥感技术结合使用，可以实现全面、高效的大气污染物监测。

| 62 激光雷达成像技术及应用星载大气探测激光雷达发展和数据应用刘 东，王英俭，王志恩，周 军中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气成分与光学重点实验室摘要：大气探测激光雷达向大气发射激光脉冲，使用望远镜接收大气的后向散射光，经过光电探测器的转换，再将电信号采集、数字化和记录，通过相应的反演方法，得到所需要的大气参数，它是集“光、机、电、理”为一体的、定量的光学主动廓线遥感工具。

自上世纪60年代激光器发明以来，激光雷达大气探测技术就迅猛发展，根据激光脉冲与大气不同的作用原理，米散射、拉曼散射、偏振、差分吸收、多普勒、高光谱分辨、共振荧光、白光探测等技术应运而生，用于探测大气气溶胶和云，大气温度、湿度，大气风场，温室和污染气体等，充分应用到气象、气候、灾害、环境、生化和军事等领域。

随着激光技术，光学集机械加工技术和电子学采集技术的发展，大气探测激光雷达的平台也从基地，发展为可移动、船舰载和空基平台。

近20年来，由于空间激光技术和大口径轻质望远镜加工技术的发展，大气探测激光雷达已经可以成为卫星载荷，并且已经成为光学主动遥感载荷的主要发展方向之一。

目前，星载大气激光雷达主要应用于大气气溶胶和云的测量，先后经历了LITE（The lidar In‐space Technology Experiment）、GLAS（Geoscience Laser Altimeter System）和CALIPSO（The Cloud‐Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations）三个阶段。

另外，NASA（National Aeronautics and Space Administration）和ESA（The European Space Agency）都已经开始发展下一代的测量的云和大气气溶胶的高光谱分辨率星载激光雷达，来对云和大气气溶胶进行更准确的定量测量。

激光雷达观测斜程能见度反演方法田飞;罗佳;胡大平;叶一东【摘要】目前基于激光雷达测量能见度的反演算法可以较为准确地反演均匀大气条件下的水平能见度,对云雨雾等非均匀大气条件下斜程能见度的准确反演较为困难.为了准确探测复杂大气条件下的斜程能见度,分析了激光雷达探测大气能见度的反演算法,重点针对非均匀大气条件下能见度难以准确反演的问题,提出了一种将Collis斜率法与Klett后向法相结合的能见度反演迭代算法,适用于不同天气条件下不同倾角路径平均能见度的反演.利用车载式激光雷达系统对能见度进行了实际测量,实验表明:在均匀大气条件下,该迭代算法与广泛使用的Collis斜率法和Klett后向法完全吻合；对于非均匀大气条件,该迭代算法也可克服Collis斜率法和Klett 后向法的局限,更为快速稳定准确地反演出需要的大气能见度信息.%Present inversion method for atmospheric visibility based on lidar technique is only able to inverse horizontal visibility accurately. Many disadvantages exist for slant visibility inversion in condition of inhomogeneous atmosphere such as rainy, cloudy and foggy. In order to measure slant visibility accurately, the principles of atmospheric visibility measurement with lidar was investigated, and experiments for visibility measurement with mobile lidar were conducted , especially a new iteration algorithm used for visibility inversion was posed. The algorithm is a combination of the well-known Collis slope method and Klett backward method, and it is able to retrieve the value of atmospheric visibility in different weather condition. The comparison experiment results show that this iteration algorithm agrees with Collis slope method and Klett backward method completely incondition of homogeneous atmosphere. For inhomogeneous atmosphere,this iteration algorithm can make up the shortages of Collis slope method and Klett backward method and retrieve the value of atmospheric visibility quickly,stably and accurately.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2012(042)011【总页数】5页(P1239-1243)【关键词】激光雷达;斜程能见度;消光系数;气溶胶;迭代算法【作者】田飞;罗佳;胡大平;叶一东【作者单位】中国工程物理研究院应用电子学研究所,四川绵阳621900;中国工程物理研究院研究生部,北京100088;中国工程物理研究院应用电子学研究所,四川绵阳621900;四川中物科技集团有限公司,四川绵阳621900;中国工程物理研究院应用电子学研究所,四川绵阳621900【正文语种】中文【中图分类】TN958.981 引言能见度的好坏直接影响人们的工作生活、水陆空交通运输、工农业生产、天文观测以及空间遥感遥测等，快速准确地探测不同天气条件下不同倾角路径的能见度具有十分重要的意义。

Raman水汽探测激光雷达的设计一、原理水汽是大气的一个重要组成部分，由于蒸发作用，水汽扩散到空气中，并被风和对流运动给输送到不同的地区，其在降水、云的形成、天气和气候灾害的预测中起着重要的作用。

激光雷达大气探测技术，主要是利用激光与不同大气粒子相互作用产生的后向散射回波信号，通过一定的反演算法实对不同大气物理量的探测和研究。

对于大气水汽，利用拉曼激光雷达探测技术获取大气水汽分子等的振动拉曼散射谱线，可反演获得大气水汽的垂直分布变化[1]。

水汽拉曼激光雷达是一种主动遥感装置[2]，其基本原理是利用水汽分子和氮气分子的拉曼散射效应。

拉曼散射是一种非弹性散射，散射频移仅仅决定于散射分子的组成成分，而与入射光波长没有关系。

当激光与大气分子相互作用时，分子中的电子吸收光子，从而跃迁到高能级，因为分子的振动和转到，它不再回到原来的能级，从而产生的散射光频率与入射光频率不相等，频移量跟分子的结构有关[3]。

拉曼散射入射的光子与分子之间进行能量的交换，若入射光频率为v0，则拉曼散射频率为v s=v0±∆v，│∆v│表示拉曼散射的频移量。

v0−│∆v│表示分子吸收能量激发出高能级，得到拉曼散射斯托克斯谱线，v0+│∆v│表示分子降低能级把能量转移到散射光子，得到反斯托克斯谱线[4]。

对于N2和O2，它们的拉曼效应振动和转动能级之间的电偶极跃迁选择定则为∆v=0,±1;∆J=0,±2。

其中∆v=∆J=0时表示瑞利散射，∆v=1时产生斯托克斯谱线，∆v=−1时产生反斯托克斯谱线，∆v=0;∆J=±2时为转动拉曼散射，∆v=±1;∆J=0,±2时为振动-转动拉曼散射。

对于给定的振动拉曼谱线，存在着Q、O、S三个分支，Q支表示∆J=0时的跃迁，S支表示∆J=2时的跃迁，O支表示∆J=−2时的跃迁。

三个分支的拉曼微分后向散射截面值分别在下面列出。

Q支振动拉曼散射后向散射截面为(dσj dΩ)Q =(2π)4b j 2 (v 0+∆v j )41−exp (−ℎc∆v j KT )g j (îj 2+7180a ̂j 2) (1) O 支和S 支支振动拉曼微分后向散射截面为(dσj dΩ)o+s =(2π)4b j 2 (v 0+∆v j )4 1−exp (−ℎc∆v j KT )g j 760a ̂j 2 (2) 总的振动拉曼散射后向截面为(dσj dΩ)T =(2π)4b j 2 (v 0+∆v j )4 1−exp (−ℎc∆v j KT )g j (îj 2+745a ̂j 2) (3) 式中b j 为第j 个振动模的零点振动振幅，∆v j 为波数，T 为绝对温度，îj 2是偏振张量的各向同性部分，a ̂j 2是偏振张量的各向异性部分，g j 为第j 阶振动模简度。

GPS水汽反演及降雨预报方法探究一、引言地球上大气水汽的水平分布对天气、气候和水循环等多个领域具有重要的影响。

在过去几十年里，随着全球定位系统（GPS）技术的进步和应用，GPS成为一种有效的手段来估算大气中的水汽含量。

本文将盘绕GPS水汽反演及降雨预报方法的探究展开，旨在探究这一领域的最新进展和应用。

二、GPS水汽反演原理GPS水汽反演原理是基于接收机观测到的GPS信号通过大气传播路径的延迟和相位差。

由于水汽对无线电波的传播速度和相位产生延迟，因此可以通过测量接收机信号的延迟来反演出大气中的水汽含量。

常用的GPS水汽反演方法主要包括对流层湿延迟（Tropospheric Delay, TD）和对流层相位湿延迟（Tropospheric Phase Delay, TPD）两种。

三、GPS水汽反演方法探究1. TD法TD法是通过测量GPS信号在大气中的传播路径延迟来反演水汽含量。

该方法主要利用GPS接收机观测到的伪距数据，通过减除大气的干延迟来得到湿延迟，从而估算出水汽含量和水汽分布。

TD法适用于小时标准和较短的距离范围内的水汽反演。

2. TPD法TPD法是通过测量GPS信号在大气中的相位延迟来反演水汽含量。

该方法主要利用GPS接收机观测到的载波相位数据，通过减除大气的干延迟和载波频率来得到相位延迟，从而估算出水汽含量和水汽分布。

TPD法适用于更长的时间标准和更大的距离范围内的水汽反演。

四、GPS水汽反演在降雨预报中的应用GPS水汽反演可以帮助降雨预报工作，提高对降雨过程的准确性和可靠性。

通过测量大气中的水汽含量和水汽分布，可以对降雨的强度、范围和进步趋势进行猜测。

GPS水汽反演可以提供高时空区分率的水汽数据，为降雨预报模型提供输入参数，优化降雨模拟和预报结果。

五、GPS水汽反演及降雨预报方法的探究进展目前，GPS水汽反演及降雨预报方法的探究已取得一些重要进展。

包括改进GPS观测和数据处理方法、提高对大气细结构的区分能力、开发更准确的降雨预报模型等。

大气水汽探测拉曼激光雷达系统仿真设计陈胜哲;张寅超;陈思颖;陈和;郭磐;步志超;葛宪盈【期刊名称】《北京理工大学学报》【年(卷),期】2014(34)6【摘要】设计了发射波长为532 nm测量大气水汽的拉曼激光雷达系统。

结合系统误差理论分析,验证系统夜间测量水汽的高效性和白天测量水汽的可行性。

通过对比不同发射波长的拉曼激光雷达系统的回波信号与信噪比,得出最优系统参数能够实现白天0～4 km、夜间0～9 km的探测,该系统探测性能优于266 nm或355 nm的测量系统,特别是夜间探测大气水汽更为高效。

为实现单波长测量大气参数（温度、气溶胶和水汽）提供了一个可行性设计。

【总页数】5页(P617-621)【关键词】水汽测量;拉曼散射;激光雷达;信噪比【作者】陈胜哲;张寅超;陈思颖;陈和;郭磐;步志超;葛宪盈【作者单位】北京理工大学光电学院光电成像技术与系统重点实验室,北京100081【正文语种】中文【中图分类】TN958.98【相关文献】1.大气水汽、温度及气溶胶探测的拉曼激光雷达系统及实验研究 [J], 华灯鑫;辛文辉;毛节泰;王玉峰;高飞;狄慧鸽;李仕春;何廷尧;李成才;汪丽2.基于拉曼激光雷达的大气三相态水同步精细探测分光系统的设计与仿真分析 [J], 王玉峰;张晶;汤柳;王晴;高天乐;宋跃辉;狄慧鸽;李博;华灯鑫3.水汽探测拉曼激光雷达的新型光谱分光系统设计与分析 [J], 王红伟; 华灯鑫; 王玉峰; 高朋; 赵虎4.基于拉曼激光雷达的大气水汽监测系统设计 [J], 闫子瑜;杨延宁5.全天时喇曼激光雷达探测大气水汽的技术实现及分光系统设计 [J], 高飞;雷宁;黄波;朱青松;石冬晨;汪丽;王玉峰;闫庆;刘晶晶;华灯鑫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

激光雷达比和退偏比是利用激光技术进行大气气溶胶观测的有效手段。

气溶胶是大气中的颗粒物质，对气象、环境和气候具有重要影响。

对气溶胶的观测与研究具有重要意义。

本文将分析利用激光雷达比和退偏比对气溶胶组分进行反演的方法，并探讨其在大气环境科学领域的应用前景。

一、激光雷达比原理1. 激光雷达比激光雷达比是一种基于激光散射原理的遥感技术。

它通过激光束照射大气中的气溶胶颗粒，利用激光的散射特性来获取气溶胶的位置、浓度、粒径和光学特性等信息。

激光雷达比通过测量不同时刻激光束的反射信号，可以实现对气溶胶垂直分布的高分辨率观测。

2. 退偏比技术退偏比技术是利用激光散射光的偏振特性来获取气溶胶组分信息的一种方法。

在激光散射过程中，气溶胶颗粒对不同偏振光的散射特性不同，通过比较不同偏振光的散射信号，可以推断出气溶胶的化学组成和光学特性。

二、激光雷达比和退偏比在气溶胶组分反演中的应用1. 参数化模型利用激光雷达比和退偏比观测气溶胶时，研究人员通常会建立参数化的气溶胶模型。

该模型基于气溶胶的化学成分、粒径分布和光学特性等参数，通过对比实测数据和模型模拟结果，可以反演出气溶胶的组分信息。

2. 数据反演算法针对不同气溶胶组分的特征，研究人员开发了各种数据反演算法，利用激光雷达比和退偏比观测数据来提取气溶胶组分信息。

这些算法基于反演理论和统计学方法，可以对激光雷达比和退偏比数据进行分析和处理，得到气溶胶组分的定量信息。

三、激光雷达比和退偏比反演气溶胶组分的优势和挑战1. 优势激光雷达比和退偏比技术具有高时空分辨率、非接触式观测和多参数获取等优势，可以实现对大气中气溶胶组分的快速、准确的反演。

与传统的气溶胶观测方法相比，激光雷达比和退偏比能够提供更丰富的气溶胶信息。

2. 挑战激光雷达比和退偏比在气溶胶组分反演中面临着一些挑战。

气溶胶的化学组成和光学特性受到多种因素的影响，使得数据处理和反演算法的复杂度较高。

激光雷达比和退偏比技术在实际观测中需要考虑大气透过率、激光束发散等因素，对仪器精度和环境条件有一定要求。

大气中气溶胶激光雷达探测技术研究气溶胶是大气中的悬浮物质，由颗粒物、液滴、固体烟尘等组成。

气溶胶对大气环境和气候变化有着重要的影响。

在气溶胶研究中，激光雷达技术被广泛应用于气溶胶的探测和监测。

大气中的气溶胶粒子非常微小，直径一般在几纳米到几十微米之间，使得粒子的监测变得困难。

传统的气溶胶监测方法主要包括采样与化学分析、遥感监测和地面光学仪器观测等。

然而，这些方法均存在着采样时间长、操作复杂、成本高昂等问题。

激光雷达技术的应用可以克服传统气溶胶监测方法的不足之处。

激光雷达利用激光束在大气中传输，当激光束遇到气溶胶粒子时，会发生散射现象。

通过探测散射光的强度和方向，可以得到气溶胶粒子的属性信息，如粒子的浓度、粒径分布、形状等。

大气中气溶胶激光雷达探测技术的研究主要包括探测器设计、数据处理和气溶胶反演等方面。

探测器设计是激光雷达技术研究的关键环节之一。

探测器的优化设计可以提高激光雷达的灵敏度和分辨率，使其能够更好地探测气溶胶粒子的属性。

此外，数据处理也是激光雷达技术的重要组成部分。

通过有效的数据处理算法，可以提取出气溶胶散射光的特征，并将其转化为气溶胶的属性信息。

气溶胶反演是激光雷达技术研究的核心内容之一。

通过对散射光的特征进行反演，可以得到气溶胶的浓度、粒径分布等重要参数。

在大气中气溶胶激光雷达探测技术的应用研究中，目前存在一些挑战需要克服。

首先，由于气溶胶粒子的复杂性质，如不均匀分布、光学特性的变化等，激光雷达技术对气溶胶的探测存在一定的误差。

其次，由于大气条件的变化，如湿度、温度等因素的影响，也会对激光雷达技术的探测结果产生一定的干扰。

此外，气溶胶激光雷达探测技术在细粒子的监测上还有待进一步提高。

为了克服这些挑战，研究人员正在不断努力改进气溶胶激光雷达探测技术。

一方面，他们致力于优化激光雷达的探测器设计，提高雷达的探测灵敏度和分辨率。

另一方面，他们也在研究和发展新的数据处理算法，提高激光雷达对气溶胶属性信息的提取能力。

基于拉曼激光雷达的大气三相态水同步精细探测分光系统的设计与仿真分析王玉峰;张晶;汤柳;王晴;高天乐;宋跃辉;狄慧鸽;李博;华灯鑫【摘要】水是惟一具有三相态的大气参数,三相态水的分布研究对认识云微物理、云降水物理以及人工影响天气过程具有重要的科学意义.在大气三相态水的拉曼激光雷达探测技术中,需首先解决三相态水的高光谱分光技术,以保证对回波信号的精细提取和高信噪比探测.考虑到水汽、液态水和固态水的拉曼光谱特性,本文首先通过理论仿真详细探讨了各拉曼通道中滤光片的选型参数对三相态水光谱重叠特性和探测信噪比的影响;并针对两者无法同时取得最优解的情况,提出了利用多目标规划问题的评价函数方法,分析获得了各通道最优的滤光片参数.结果表明,当固态水、液态水和水汽通道窄带滤光片中心波长和带宽分别为397.9 nm(3.1 nm),403 nm(5 nm)和407.6 nm(0.6 nm)时,可获得各通道间最低的光谱重叠度值和最佳探测信噪比,从而实现了三相态水同步探测拉曼分光系统的优化设计.进一步的仿真结果表明,当激光雷达探测效率因子为1800 J·mm·min时,在有云条件下系统可获得白天3.6 km以上和晴天条件下4 km以上的三相态水有效探测,保证了利用拉曼激光雷达实现对三相态水的同步高信噪比探测,为后续大气三相态水的拉曼激光雷达同步探测和反演提供了技术和理论支持.【期刊名称】《物理学报》【年(卷),期】2018(067)022【总页数】13页(P178-190)【关键词】三相态水;拉曼激光雷达;精细分光;仿真【作者】王玉峰;张晶;汤柳;王晴;高天乐;宋跃辉;狄慧鸽;李博;华灯鑫【作者单位】西安理工大学机械与精密仪器工程学院精密仪器工程系,西安710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院精密仪器工程系,西安 710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院精密仪器工程系,西安 710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院精密仪器工程系,西安 710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院精密仪器工程系,西安 710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院精密仪器工程系,西安 710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院精密仪器工程系,西安 710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院精密仪器工程系,西安710048;西安理工大学机械与精密仪器工程学院精密仪器工程系,西安 710048【正文语种】中文1 引言水汽是惟一具有三相态的大气参数,相态的变化在全球水循环过程中起着重要的作用.水汽在云的演变、降水的发生以及变化中都起着重要的作用,云中液态水不仅是大气水分收支平衡的重要组成部分,也是人们了解云物理过程的重要微物理参量,云中过冷水(0◦C以下还保持着液态)更是衡量人工增雨潜力和增雨作业条件的最重要参量之一,它的实时有效探测对于保障飞机安全及提高人工影响天气的效率更有迫切需求.因此,高精度、高时空分辨率水三相态分布的研究,对于了解云和降水的形成过程、精细分析预测降水、判断人工播云催化条件等方面具有十分重要的意义[1−4].激光雷达遥感探测技术是以大气分子及悬浮颗粒物气溶胶为媒介,可以探测地表到高度100 km以内的大气气象参数与光学物理及环境参数.并且由于具有时空分辨率高、探测灵敏度高和高稳定性等优点,已成为近些年大气遥感探测的重要技术和手段[5−7].利用拉曼激光雷达探测特定的散射回波信号可反演获得大气水汽、温度和气溶胶的时空分布[8,9].一般的水拉曼激光雷达主要探测频移为3657 cm−1的水汽拉曼信号,探测水汽和氮气分析的拉曼散射回波信号强度可反演获得大气水汽的垂直分布[10−13].近年来,有少数的科研院所开展了有关三相态水的研究工作[14−16].2000年,Veselovski等[17]利用Nd:YAG激光器的拉曼激光雷达系统开展了对流层水汽和液态水的探测,着重讨论了不同大气条件下的相对强度.2004年,Wang等[18]采用固水拉曼激光雷达探测了卷云中的固水含量,提出了固水混合比的反演方法,并对比了不同算法得到的固水含量的时序分布.2012年,武汉大学Yi 等[19]利用32通道光栅光谱仪获得了三相态水的完整拉曼光谱,并探测得到了0—6 km高度范围内大气水汽和液态水的回波信号强度.上述研究工作主要聚焦在液态水和水汽的拉曼探测或者固水的拉曼偏振探测,对三相态水的同步探测和精确反演等方面还有待深入研究[20−22].为了实现三相态水的高精细探测,减小探测误差,对三相态水的光谱串扰和信噪比的仿真分析尤为重要.考虑到三相态水的光谱特性,本文对三相态水的光谱重叠特性和信噪比进行了理论仿真,详细讨论了不同滤光片选型参数对三相态水光谱重叠度的影响,并结合通道探测信噪比的仿真结果,利用多目标规划问题的评价函数法,以最小的光谱重叠度和最高的探测信噪比为目标,获得了各通道最优的滤光片参数以及对应的光谱重叠度信息,从而实现了三相态水同步探测拉曼分光系统的优化设计,并为三相态水的同步精细探测和反演提供了可靠的数据支撑.2 三相态水的拉曼激光雷达系统与反演方法2.1 三相态水同步探测拉曼激光雷达系统本文提出的三相态水同步探测拉曼激光雷达系统结构如图1所示.系统激励光源采用Nd:YAG脉冲激光器的三倍频输出,激光波长354.7 nm,激光能量300 mJ,重复频率10 Hz.脉冲激光经扩束准直后射入大气,大气回波信号经直径600 mm的牛顿式望远镜接收,并耦合进多模光纤,经透镜准直后进入由二向色镜DM(dichroic mirrors)、分束镜BS(beam splitter)和窄带滤光片IF(narrowband interference filters)构成的拉曼分光系统,形成独立的5个通道,其中通道1为Mie-Rayleigh散射通道,通道2为氮气拉曼散射通道,通道3—5分别为固态水、液态水和水汽拉曼散射通道,实现对大气三相态水的同步探测.各通道回波信号由光电倍增管(PMT)接收.具体分光思路为:首先散射信号经二向色镜DM1反射,再经由中心波长为354.7 nm、带宽为0.5 nm的窄带宽滤光片IF1,构成米-瑞利探测通道1;由DM1透射的光被DM2反射,再经由中心波长为386.7 nm、带宽为0.5 nm的窄带宽滤光片IF2,作为氮气拉曼散射通道2;由DM2透射的光再经BS1和BS2以及IF3-5的组合,分别实现对不同中心波长和带宽的三相态水回波信号的精细分光,分别构成固态水、液态水和水汽拉曼散射通道.其中二向色镜DM1对波长小于365 nm的光具有极高的反射率(>99%),而对波长大于380 nm的光具有很高的透射率(>90%).二向色镜DM2对波长小于390 nm的光具有极高的反射率(>99%),对波长大于395 nm的光具有很好的透射率(>90%).各相态水通道中窄带干涉滤光片的设计和选型参数是本文讨论的主要内容.图1 三相态水同步探测拉曼激光雷达系统示意图Fig.1.Diagram of Raman lidar for synchronous three-phase water detection.2.2 大气三相态水的反演方法大气三相态水混合比可分别利用各相态水的拉曼散射回波信号强度与氮气分子的拉曼散射回波信号强度做归一化处理.水汽混合比廓线WWV(z)可表示为[23]式中P为回波信号强度;k为各通道常数;σ为后向散射截面;指数项为大气透过率修正函数,与消光系数α有关.液态水混合比WLW(z)可表示为[16]式中各下标表示液态(LW)、气态(WV)、固态(IW)和氮气(N);第一项中考虑了在液态水通道中水汽和固态水的影响,CLW和CLI分别代表在液态水通道中液态水和水汽以及液态水和固态水的光谱重叠度;第二项代表了荧光的影响,在本文的分析中暂不考虑.同理,固态水混合比廓线WIW(z)表示为[16]式中考虑了在固态水通道中的液态水影响,CLW表示在固态水通道中固态水和液态水的光谱重叠度.可见,在实现对三相态水的同步精细反演技术中,在获得各通道相态水的拉曼散射回波信号强度的同时,应解决三相态水的光谱重叠信息.3 理论仿真与分析液态水、固态水和水汽的拉曼散射谱线部分重叠特性给三相态水的高精细探测和精确反演带来了较大的困难,同时也造成了对大气温湿度探测的误差.为了确保后续理论仿真的可靠性,首先利用拉曼光谱仪对液态水和固态水的拉曼光谱曲线进行了实验测量,结果如图2所示,图中同时给出了水汽拉曼散射光谱.从图中可以看出,液态水和固态水拉曼光谱与水汽有很大不同,其光谱信息在395—408 nm波长范围内连续,且有明显重叠区,中心波长较为接近,其中液态水和固态水的峰值波长分别位于402.9 nm和398.7 nm左右,带宽均为6—8 nm;同时可以看到水汽和液态水拉曼光谱也存在部分重叠现象.因此,有必要深入分析三相态水光谱的重叠特性及其对拉曼激光雷达探测性能的影响.由于各拉曼通道内滤光片选型直接决定了三相态水的拉曼光谱重叠度,因此,拉曼分光系统的优化设计首先应考虑各相态水拉曼通道中滤光片参数对信号和重叠度的影响.图2 三相态水的拉曼光谱曲线Fig.2.Raman spectrum curve of three-phase water.3.1 三相态水光谱重叠特性的讨论首先详细讨论各拉曼通道中滤光片的选型参数对三相态水光谱重叠度的影响.光谱重叠度定义为在某相态的水通道中包含其他相态水信号的比例.假设各相态水的光谱函数为Gx,滤光片透过率函数为Trx(λ),则经滤光片提取的光谱信号强度由两者的卷积实现,表示为在某相态水通道中,所含其他相态水的重叠度Cxx′可表示为式中λ和∆λ分别代表与波长和带宽相关的变量,τ为积分变量,x和x′分别表示固态水、液态水或水汽.其中滤光片透过率函数Tx(λ)可近似表述为高斯函数的形式,式中λ0为滤光片中心波长;A为峰值透过率,在本文中取0.5.我们详细讨论了在固态水通道中滤光片的选取对光谱信号强度和重叠度的影响,主要为滤光片中心波长(central wavelength,CW)和半高全宽带宽(full width at half maximum,FWHM).图3(a)给出了固态水光谱信号强度的变化情况,可以看出,选取不同参数的滤光片所提取的固态水光谱信号强度差异较大.为了统一和归一化表示,图3—图5均采用信号相对强度来表示各相态水光谱信号强度的变化趋势,其最大值为1.在相同的中心波长下,固态水信号相对强度将随着滤光片带宽的增大而增强,如滤光片中心波长为399 nm时,当带宽从2 nm增加至10 nm,信号相对强度由0.3左右增大至0.9以上.图3(b)给出了滤光片选型对通道中液态水重叠度的影响.当滤光片中心波长大于400 nm时,固态水通道中的液态水重叠度将达到95%以上,表明在这种情况下液态水光谱信号将完全覆盖固态水光谱信号,不利于探测.当滤光片中心波长小于398 nm且带宽小于4 nm时,液态水重叠度可取得相对较小值,小于60%左右.要说明的是,由于水汽的拉曼光谱距离固态水较远,且水汽带宽很窄,因此固态水通道中水汽的光谱重叠度在这里不做讨论.图3 固态水拉曼通道中滤光片参数对信号相对强度和重叠度的影响 (a)信号相对强度;(b)液态水重叠度Fig.3.Influences of filter parameters on signal relative intensity and overlap in ice water Raman channel:(a)Signal relative intensity;(b)overlap for liquid water.在液态水通道中,需要同时考虑固态水和水汽的重叠度.图(4)给出了在液态水拉曼通道中滤光片选取参数对信号相对强度和重叠度的影响.图4(a)对应液态水信号相对强度随滤光片参数的变化情况.在相同的中心波长下,信号相对强度也随着滤光片带宽的增加而增强,当滤光片中心波长为403 nm左右,带宽从3 nm增加至1 nm时,信号相对强度由0.5左右增大至1.可见滤光片带宽的增加有利于获得更高强度的信号,但是,随之所带来的水汽与固态水的重叠度却呈现不同的分布.图4(b)和图4(c)分别给出了液态水通道中液态水和水汽以及液态水和固态水的重叠度变化情况.可以看出,在相同的中心波长下,水汽重叠度随着带宽的增加而明显增大,如滤光片中心波长取403 nm,当带宽由2 nm增大到10 nm时,水汽重叠度从4%增大至2%左右.同时,水汽重叠度随着滤光片中心波长的红移呈现增大的趋势,如滤光片带宽固定为6 nm、滤光片中心波长从399 nm红移至405 nm时,水汽信号的重叠度也由<10%提高到>30%.图4(c)则给出了固态水信号重叠度的变化情况:当滤光片中心波长在<400 nm时,对应的固态水重叠度将达到88%以上;当滤光片中心波长在400—403 nm范围内,固态水重叠度为40%—80%;当滤光片中心波长在403—405 nm 范围内且带宽小于6 nm时,固态水重叠度值明显降低,在30%—40%范围内.图4 液态水拉曼通道中滤光片参数对信号相对强度和重叠度的影响 (a)信号相对强度;(b)水汽重叠度;(c)固水重叠度Fig.4.Influence of filter parameters on signal relative intensity and overlap in liquid water Raman channel:(a)Signal relative intensity;(b)overlap for water vapor;(c)overlap for ice water.图5 水汽拉曼通道中滤光片参数对信号相对强度和重叠度的影响 (a)信号相对强度;(b)液态水重叠度Fig.5.Influence of filter parameters on signal relativeintensity and overlap in water vapor Raman channel:(a)Signal relative intensity;(b)overlap for liquid water.图5给出了水汽拉曼通道中滤光片参数对水汽信号相对强度和重叠度的影响.当滤光片中心波长为407.6 nm,带宽小于0.6 nm时,信号相对强度为0.6左右;随着带宽从0.6 nm增大至2 nm时,信号相对强度逐渐增强.从图5(b)给出的水汽通道中液态水的重叠度分布情况来看,滤光片中心波长和带宽对该通道中水汽和液态水光谱信号的占比呈现较为复杂的变化关系.当滤光片中心波长为407—407.2 nm左右时,液态水的重叠度将达到30%以上,反映出液态水信号对水汽信号的干扰作用.当滤光片中心波长407.4—407.8 nm和带宽<1 nm时,液态水的重叠度取值较低<10%,且重叠度取值将随着带宽的减小而降低,最低为<6%.因此,各拉曼通道中的滤光片选取参数对各相态水光谱信号强度和其他相态的重叠度有着重要的影响,即如何选取滤光片会直接影响光谱信号强度以及其他相态水的串扰,在增强光谱信号强度的同时,尽可能地降低混入该通道中的其余相态水信号,即减小重叠度问题,对于三相态水的拉曼精细分光和反演是极为关键的.3.2 各通道探测信噪比的讨论在白天探测时,滤光片选取参数在一定程度上又直接决定了白天太阳背景光的强弱,从而影响拉曼激光雷达的白天探测性能.因此,我们继续引入各拉曼通道的白天探测信噪比作为分析对象,讨论滤光片选取参数对各相态水拉曼探测信噪比的影响.根据激光雷达方程,大气三相态水的拉曼散射回波信号功率Px可表示为式中k为各拉曼散射通道因子;N(z)为随高度变化的分子数密度;T为不同波长下的大气透过率,与消光系数有关;σ(π)是拉曼后向散射截面,在354.7 nm激发下,固态水、液态水汽和水汽的拉曼散射截面分别约为54×10−30,46×10−30和6.115×10−30cm2·sr−1.进入激光雷达系统的太阳背景光强度为式中Sb(λ)为太阳背景辐射照度,θ为接收望远镜的视场角,Ar是望远镜接收面积,∆λ为光谱透射窗口.系统仿真参数具体为:激光器能量300 mJ,望远镜口径400 mm,探测累计时间8 min的情况下,在白天激光工作波长354.7 nm附近的太阳背景辐射照度约为0.3 W·m2·sr−1·nm−1. 本文中采用一组有云条件的大气散射作为模型,如图6(a)所示,并利用标准大气模型进行理论数值仿真,获得进入望远镜接收系统的各通道大气回波信号强度分布,如图6(b)所示.图6 激光雷达系统探测信噪比仿真模型 (a)一组有云条件下的大气散射模型;(b)各通道回波信号强度Fig.6.A model for system signaltonoiseratio simulation:(a)Scattering model under cloud condition;(b)intensity distribution in each Raman channel.进而讨论不同高度处各三相态水拉曼通道的探测信噪比随滤光片带宽和中心波长的变化趋势.以3 km处为例,获得的各通道信噪比随滤光片参数的变化趋势如图7所示.其中图7(a)对应固态水拉曼通道的信噪比分布,可以看出,当滤光片带宽由2 nm 增大至10 nm时,通道信噪比呈现先逐渐增大后逐渐降低的变化趋势,表明带宽逐渐增大时引起的信号增强,随之信号逐渐被增强的太阳背景噪声淹没.图7(b)和图7(c)分别对应液态水通道和水汽通道的信噪比变化趋势.同样可以看出,滤光片中心波长和带宽明显影响了白天的探测信噪比,当液态水通道滤光片中心波长和带宽分别在402—403.5 nm范围和4—7 nm时,可获得较高的探测信噪比,当水汽通道滤光片中心波长和带宽分别在407.5—407.7 nm范围和0.45—1.0 nm时,可获得较高的探测信噪比.图7 滤光片参数对各拉曼通道探测信噪比的影响 (a)固水通道;(b)液水通道;(c)水汽通道Fig.7.Influence of filter parameters on SNR in each Raman channel:(a)Ice water Raman channel;(b)liquid water Ramanchannel;(c)water vapor Raman channel.4 基于多目标规划问题的评价函数优化上述分析表明,某相态水通道的光谱信号强度、信噪比和重叠度通常无法同时取得最优解.在实际探测中,考虑到三相态水通道内的光谱信号强度和重叠度分布,应满足通道总能量和信噪比尽可能大,而其他信号的串扰即通道的重叠度尽可能小.因此滤光片参数的优化选取涉及到求多目标规划问题的求解.这里采用多目标规划问题的评价函数法,其基本思想是根据所考察的问题的特点和决策意图来构造某类评价函数,将求解多目标问题转化为单目标问题[24].首先将某通道内的光谱信号强度定义为目标函数一,表示为将通道内的重叠度定义为目标函数二,将某高度处通道探测信噪比定义为目标函数三,自变量分别为滤光片中心波长和带宽.将上述多目标函数归一化后转化为求最大值的单目标函数,求解此约束非线性规划,可分别得到固态水、液态水和水汽三个通道对应的评价函数与滤光片参数的变化关系,如图8所示,红色区域对应的横坐标和纵坐标分别为滤光片带宽和中心波长的最优解范围.其中图8(a)是固态水通道的评价结果,得到中心波长的最优解在398 nm左右,带宽的取值在3—5 nm范围内;图8(b)为液态水通道的评价结果,当中心波长取403 nm左右,带宽取值在4—7 nm之间时,评价函数有最优解范围;图8(c)表示水汽通道的评价结果,当中心波长取407.6 nm左右,带宽取值在0.3—1 nm之间时,评价函数可取得最优解.表1 优化后的各通道滤光片参数及重叠度Table 1.Filter parameters and relative overlap after optimized.Raman channel Ice water Liquid water Water vapor Central wavelength/nm 397.9 403.5 407.6 Full width at half maxmium/nm 3.1 5.0 0.6 Overlap CIL=0.513 CLI=0.37CLW=0.128CWL=0.095进而,根据最优范围可求得各相态水通道中滤光片的最优参数,具体参数见表1.当固态水、液态水和水汽通道中窄带滤光片的中心波长和带宽分别为397.9 nm(3.1 nm),403.5 nm(5.0 nm)和407.6 nm(0.6 nm)时,可获得各通道评价函数的最大值,此时保证了各拉曼通道将同时具有通道间最低的光谱重叠度值和较高的探测信噪比,从而实现了三相态水同步探测拉曼分光系统的优化设计,也为三相态水的同步拉曼精细分光和反演提供了理论依据.图8 各相态水通道评价函数结果 (a)固水通道;(b)液水通道;(c)水汽通道Fig.8.Evaluation results in each phase-state water channel:(a)Ice water channel;(b)liquid water channel;(c)water vapor channel.图9 有云模型下不同探测效率因子的拉曼激光雷达系统白天探测信噪比比较(a)640 J·mm·min;(b)960 J·mm·min;(c)1800 J·mm·minFig.9.Influences of different efficiency factor on SNR curves for three-phase water daytime measurement of Raman lidar under cloudy model:(a)640 J·mm·min;(b)960 J·mm·min;(c)1800 J·mm·min.同时,进一步仿真获得了各三相态水通道的白天探测性能.主要讨论系统参数对大气三相态水探测信噪比的影响,在此采用激光能量、望远镜口径和积分时间的乘积作为激光雷达探测效率因子γ,分别讨论不同探测效率因子对白天三相态水探测性能的影响.图9分别给出了当探测效率因子γ分别为640,960和1800 J·mm·min时的结果比较. 随着探测效率因子的增大,系统探测信噪比明显增强. 当γ 由640J·mm·min 增大至1800 J·mm·min时,水汽通道的有效探测距离由小于4.5 km增加至约6 km,液态水和固态水通道的探测性能也由3.68 km延伸至4.5 km,从2.75 km延伸至3.6 km.同时,对无云模型下的探测信噪比也进行了比较,结果如图10所示.可以看出,在无云条件下也得到同样的结论.当γ由640 J·mm·min增大至1800 J·mm·min时,水汽通道的有效探测距离可达到7 km,同时可获得5 km和4 km高度范围内的液态水和固态水有效探测.图10 晴天条件不同探测效率因子的拉曼激光雷达系统白天探测信噪比比较 (a)640 J·mm·min;(b)960 J·mm·min;(c)1800 J·mm·minFig.10.Influences of different efficiency factor on SNR curves for three-phase water daytime measurement of Raman lidar under clear model: (a)640 J·mm·min;(b)960 J·mm·min;(c)1800 J·mm·min.图11 三相态水混合比的反演廓线和探测误差 (a)水汽混合比;(b)液态水混合比;(c)固态水混合比Fig.11.Retrieved mixing ratio profiles of three-phase water and measurement errors and measurement error:(a)Water vapor mixing ratio;(b)liquid water mixing ratio and(c)ice water mixing ratio.5 大气三相态水混合比廓线的仿真本文提出的拉曼激光雷达系统的最终目标是获得大气三相态水的垂直分布.利用仿真的激光雷达三相态水回波信号强度,根据大气三相态水的同步反演方法,即(1)—(3)式,反演获得了各相态水混合比廓线,结果如图11所示.其中各相态水光谱重叠度值见表1.图11(a)给出了反演获得的大气水汽混合比廓线,大气底层的水汽混合比达到11 g/kg,随着高度的增加水汽含量逐渐下降,在5—6 km的云层内水汽含量急剧增强,表明云层内丰富的大气水汽含量.图11(b)和图11(c)分别对应液态水和固态水含量随高度的变化,同样呈现了随高度逐渐下降且在云层内增强的趋势.同时,从数值上比较,大气中液态水混合比和固态水混合比明显低于水汽含量,在大气底层液态水混合比为0.3 g/kg,而固态水混合比仅为0.09 g/kg.另外,图中误差棒显示各相态水探测误差,可观察到随着探测高度的升高,各相态水混合比的探测误差逐渐增大,而固态水的探测误差明显大于液态水以及水汽的探测误差.这主要是由于固态水回波信号较弱,探测信噪比低造成的,这也从侧面反映了必须提高拉曼激光雷达的探测信噪比,以保证实现对大气三相态水的同步精细探测技术.6 结论大气三相态水的同步研究对于认识云微物理、云降水物理以及人工影响天气过程具有重要的科学意义.利用拉曼激光雷达探测技术可实现对大气三相态水的同步精细探测,但是三相态水的高光谱分光技术是首要解决的关键技术之一.考虑到三相态水的光谱特性,本文对三相态水的光谱重叠特性和信噪比进行了理论仿真,详细讨论了不同滤光片选型参数对三相态水光谱重叠度以及探测信噪比的影响.并利用多目标规划问题的评价函数法,以最小的光谱重叠度和最高的探测信噪比为目标,获得了各拉曼通道最优的滤光片参数.仿真结果表明,当固态水、液态水和水汽通道窄带滤光片中心波长和带宽分别为397.9 nm(3.1 nm),403 nm(5 nm)和407.6 nm(0.6 nm)时,可获得各通道间最低的光谱重叠度值和最佳探测信噪比,从而实现了三相态水同步精细探测拉曼分光系统的优化设计,解决了对所需回波信号的精细提取和高信噪比探测问题.利用标准大气模型和大气散射模型,对优化后的拉曼激光雷达系统进行了系统探测信噪比的仿真分析.结果表明:当激光雷达探测效率因子为1800 J·mm·min时,在有云条件下系统可获得白天3.6 km以上和晴天条件下4 km以上的三相态水有效探测,保证了利用拉曼激光雷达实现对三相态水的同步高信噪比探测,为后续大气三相态水的拉曼激光雷达同步探测提供技术和理论支持.同时,三相态水的精确反演理论也需要严格剔除不同相态水的相互干扰,因此,本文所展开的光谱重叠性分析也可为三相态水的反演提供了进一步的理论依据.依据上述。

相干测风激光雷达系统设计及数据处理算法研究共3篇相干测风激光雷达系统设计及数据处理算法研究1相干测风激光雷达系统设计及数据处理算法研究激光测风雷达是一种基于激光干涉原理，用于实现大气风场气动参数快速测量与反演的先进技术手段。

本文将介绍一种相干测风激光雷达系统的设计及数据处理算法研究。

一、相干测风激光雷达系统的设计风场参数反演的精度、可靠性和实时性直接关系到气象预报的准确性。

相干测风激光雷达系统采用一束激光器产生的激光束照射到目标区域中，利用散射光的特性实现对目标中各个高度层次风场参数的测量。

该系统主要由激光发射器、光学系统、探测器、机械结构和信号处理模块等部分组成，其中激光器产生的激光束由光学系统实现照射目标，探测器采集返回的散射光信号并将其转换为电信号，机械结构可以实现雷达的扫描，信号处理模块对采集到的信号进行处理。

二、数据处理算法研究相干测风激光雷达系统采集的数据是获得风场参数的重要依据，因此数据处理算法的设计对于反演结果的准确性有着直接的影响。

本文研究的数据处理算法主要有多普勒谱分析算法、最小二乘法反演算法和平均滤波算法等。

1. 多普勒谱分析算法多普勒谱分析将时域信号转换为频域信号，可以分析目标物体在不同时刻的静态和动态特性，可以有效提取目标物体的速度信息，从而实现风场参数的反演。

该算法通过计算散射光频谱的谱宽来获取目标物体的运动速度信息。

2. 最小二乘法反演算法该算法通过对扫描目标附近某一层数据的最小二乘拟合，计算得到该层的风场参数，从而实现风场参数的反演。

该算法对目标物体反射信号的形态及信噪比等要求较高，但可以有效提高反演的准确性。

3. 平均滤波算法该算法通过对一定范围内数据的平均值进行计算，从而抑制噪声干扰，提高数据的可靠性。

该算法是一种简单有效的数据处理算法，在反演速度场等定量测量中得到了广泛应用。

三、结论相干测风激光雷达系统是一种先进的风场参数反演技术，其数据处理算法的设计是实现精确反演的关键。

第35卷第2期热带气象学报JOURNAL OF TROPICAL METEOROLOGYVol.35,No.2张诚忠，薛纪善，冯业荣，等.基于贝叶斯方案的雷达反射率反演水汽及其同化试验[J].热带气象学报，2019，35(2)：145-153.文章编号:1004-4965(2019)02-0145-9基于贝叶斯方案的雷达反射率反演水汽及其同化试验张诚忠1，薛纪善2，冯业荣1，黄燕燕1，戴光丰1(1.中国气象局广州热带海洋气象研究所/广东省区域数值天气预报重点实验室，广东广州510640；2.中国气象科学研究院，北京100081)摘要:雷达资料是目前为数不多有能力为高分辨率预报模式提供高分辨率信息资料的资料之一。

为充分利用该资料所包含的中小尺度信息，文中基于雷达反射率，利用贝叶斯方法反演出大气相对湿度；将质控后的资料引入3Dvar 系统进行同化分析，为高分辨率模式提供初值场。

以台风“妮妲”登陆为例，通过一维反演及三维变分系统分析，有效地订正了实况有回波而模式预报无回波区域的大气湿度趋于合理，增加背景场的湿度，减小模拟回波比观测偏强的区域的大气湿度；同化大气湿度后模式在前6小时报出的台风外围回波分布、演变更合理，改进了降水雨带的分布与强度。

1个月的批量试验反映1D+3Dvar 同化雷达资料后，大气对流层中低层（850~400hPa ）增湿明显，其增湿影响程度可延续12小时以上。

其逐时降水预报在前12小时的TS 均比控制试验高，而大于5mm 以上降水预报偏差则与控制试验的大略一致或更接近1。

关键词:雷达反射率；湿度反演；贝叶斯方法；同化；试验中图分类号:P435文献标识码:ADoi ：10.16032/j.issn.1004-4965.2019.013收稿日期:2018-03-08;修订日期:2018-12-23基金项目:自然科学基金项目(41675099、41705089)；973项目(2015CB452802)；广州市科技计划项目(201604020012、GYHY201406003)共同资助通讯作者:张诚忠，广西壮族自治区人，研究员级高级工程师，博士，主要从事数值预报、资料同化和中小尺度天气研究。

大气工程中风速廓线的反演技术研究大气工程是一门研究大气层与人类活动相互作用的学科，其中风速廓线的反演技术是大气工程中的一个重要课题。

风速廓线反演技术在气象、空气质量评估、风能利用等方面都具有重要的应用价值。

本文将对大气工程中风速廓线的反演技术进行研究。

大气层中的风速廓线是描述风在各个高度上的分布情况，它对气象、环境和工程等方面都有重要的影响。

而风速廓线的准确测量对于气象预报、天气频率建模以及大气污染分析等方面都至关重要。

因此，研究如何反演大气层中的风速廓线成为了大气工程领域的热点问题。

现有的风速廓线反演技术主要包括测气球法、激光雷达法和微波辐射计法等。

测气球法通过将探测仪器搭载在气球上升至大气层中进行风速廓线的测量。

激光雷达法则是利用激光束探测大气中的气溶胶、水汽和云等信息，从而推断出风速廓线。

微波辐射计法则是利用微波辐射计探测微波信号在大气层中的衰减，进而反演出风速的分布情况。

这些方法各有优劣，可以根据不同的应用需求选择合适的方法。

风速廓线的反演技术中，数据处理和分析是非常关键的一步。

在数据处理方面，通常需要通过去除仪器本底噪声、校正探测器误差以及处理信号反射等干扰，以获得准确的风速廓线数据。

在数据分析方面，则需要运用数学和统计方法对数据进行处理和分析，以找出其中的规律和趋势。

近年来，随着计算机技术和数据处理能力的不断提高，风速廓线的反演技术也得到了进一步的发展。

人工智能、机器学习和深度学习等技术的应用，使得风速廓线的反演精度得到了显著提高。

通过对大量历史数据进行分析和学习，机器可以自动识别和预测风速廓线的分布情况，从而提高预测准确度和反演效率。

除了技术和方法的发展，风速廓线的反演技术也面临一些挑战和难题。

例如，大气层中存在着各种各样的干扰源，如气溶胶、云和雾等，这些干扰源会对风速廓线的反演精度造成影响。

此外，大气层的动态性和复杂性也增加了风速廓线反演的难度。

因此，如何校正和修正这些干扰源，提高反演精度，仍然是当前研究的重点和难点。

地基GNSS水汽反演及三维水汽层析模型的构建地基GNSS水汽反演及三维水汽层析模型的构建引言：地球大气中的水汽垂直分布对于气象、气候变化、天气预报以及水资源管理等方面具有重要的影响。

因此，了解和准确估计大气中水汽的分布是科学研究和气象预报的关键问题之一。

由于传统的气象观测手段难以获得大规模的、高时空分辨率的水汽观测数据，基于卫星观测的全球导航卫星系统（GNSS）技术成为了一种重要的水汽观测手段。

本文将介绍地基GNSS水汽反演的原理和方法，并构建三维水汽层析模型，以期提高对于大气中水汽分布的准确估计。

一、地基GNSS水汽反演原理：地基GNSS水汽反演利用卫星导航信号在穿过大气中时被大气中水汽引起的延迟效应，通过观测站接收到的卫星信号的相位和伪距数据，可以反演得到当地的水汽含量。

这是因为水汽对于电磁波的传播具有削弱的效果，导致接收信号相位和伪距发生变化。

二、地基GNSS水汽反演方法：1. 无模型方法：无模型方法是基于人为推断不同高度上的水汽延迟与地基GNSS观测数据之间的关系。

主要包括两种方法：（1）双差方法：通过选择两个时间相隔较短的观测时刻，采用双差技术来较好地消除大气延迟与天线高度、观测站动态参数等因素的影响。

（2）PPP方法：采用精密单点定位（PPP）方法，将天线高度误差和轨道信息进行模糊度固定，消除其影响，并估计得到水汽延迟。

2. 目前更先进的模型方法：（1）测站参考方法：通过选择测站参考站点，构建测站与参考站之间的差分模型，校正大气延迟带来的误差。

（2）基于天顶延迟（ZTD）模型的方法：利用附加的大气参数（气温、气压等）和附加测站观测数据，建立水汽延迟与天顶延迟之间的数学模型。

（3）多系统组合方法：综合使用GPS、GLONASS、Beidou、Galileo等不同卫星系统的观测数据，通过差分技术来提高水汽反演的精度。

三、三维水汽层析模型的构建：为了更好地描述大气中水汽分布的三维结构，研究者们提出了三维水汽层析模型的构建方法。

激光雷达物理参数的反演及其应用[摘要]目前，激光雷达是一种非常先进的大气和气象环境监测的仪器。

它在大气的垂直结构和成分构成观测方面提供了非常可靠的依据。

通过对激光雷达信号的物理参数的反演，可以得到一系列我们需要的物理量。

在气象方面，可以应用在气溶胶，大气边界层，云物理学等学科的深入研究中。

[关键词]激光雷达后向散射气溶胶大气边界层0前言激光雷达是一种主动遥感技术，是传统雷达技术与现代激光技术相结合的产物。

50多年来，激光雷达技术从最简单的激光测距技术，逐步发展了激光跟踪、测速、扫描成像、多普勒成像等技术，陆续开发出不同用途的激光雷达，使激光雷达成为一类具有多种功能的系统。

激光雷达之所以受到关注，是因为其具有一系列独特的优点：具有极高的角分辨率、具有极高的距离分辨率、速度分辨率高、测速范围广、能获得目标的多种图像、抗干扰能力强、比微波雷达的体积和重量小等。

随着技术的不断成熟，成本的下降，其他领域陆续引进了激光雷达，并发挥着非常重要的作用。

1激光雷达的结构和原理一般情况下，激光雷达主要由三部分组成，激光发射单元，信号探测控制单元和光学接受单元。

激光发射单元发射出激光脉冲，在传输过程中遇到粒子会产生一个向后的反射信号，光学接受单元接受到这个信号并进行处理，把光信号放大转化成电子信号输出。

根据反馈信号的强度可以确定所研究粒子的浓度，粒子所处的高度可以由从发射到接受之间的时间间隔来确定。

激光雷达的方程为：P（Z）为激光雷达接收到的高度Z处的大气后向散射回波信号的能量，E 为激光雷达的发射能量，C是激光雷达常数，和发射频率，接收灵敏度等有关；Z是到激光雷达到目标粒子的距离；βtotal是总的后向散射系数，βmol是空气后向散射系数，βpart是气溶胶后向散射系数；ζtotal是总的消光系数，是激光脉冲在传输过程中衰减产生的，ζsmol是空气散射系数，ζspart是气溶胶散射系数，ζAmol是空气气吸收系数，ζApart是气溶胶吸收系数。

地基GNSS反演大气可降水量及水汽层析技术研究地基GNSS反演大气可降水量及水汽层析技术研究引言：大气可降水量是指大气中单位面积在一定时间内向地面释放的降水量。

对于科学研究和气象预报等领域来说，准确地估计大气可降水量至关重要。

传统的降水量观测方法包括气象站点观测和雷达资料等。

然而，传统方法存在观测网格稀疏、空间分辨率低以及实时性不足等问题。

近年来，地基GNSS（Global Navigation Satellite System）技术被广泛应用于大气可降水量的反演和水汽层析的研究中，其具有观测范围广、高时间分辨率和实时性强的优势。

地基GNSS原理及技术:地基GNSS是利用全球导航卫星系统（如GPS、GLONASS等）发射的电磁波信号被大气层中的水汽吸收和延迟的原理，通过利用多个接收器接收卫星信号，并进行差分处理，来获取水汽的精确测量值。

地基GNSS技术的关键在于对电磁波信号的传播路径和大气延迟的建模和估计。

大气可降水量反演方法：地基GNSS技术通过对地球大气层中的水汽含量进行测量，可以反演大气可降水量。

基于地基GNSS的大气可降水量反演方法主要有两种：一是基于GNSS信号的相位延迟的方法，通过计算GNSS信号的相位延迟与大气中水汽含量之间的关系，从而反演大气可降水量；二是利用GNSS信号的相位变化速率来反演大气可降水量。

水汽层析技术：水汽层析技术是利用地基GNSS观测数据，通过分析GPS、GLONASS等多颗卫星信号的传播路径和接收信号的差异，来反演大气中水汽的空间分布。

水汽层析技术可以在全球尺度上提供高时间分辨率和高空间分辨率的水汽廓线图，为大气科学研究和气象预报提供重要的数据支持。

地基GNSS反演大气可降水量的实践与应用：地基GNSS反演大气可降水量的方法在实践中已经得到广泛的应用。

通过在不同地区布设地基GNSS接收站，可以实时、连续地获取大气可降水量的数据。

这些数据可以用于气象预报、水资源管理和灾害预警等方面。