测云技术研究进展

云的形成和变化是非常复杂的,是气象预测和航空航海等领域中非常重要的因素之一,云对大气辐射平衡影响也很大,直接影响气候和水文学变化,因此,对云进行观测具有重要的现实意义。通常对云的气象观测主要有:云状、云量和云高三项。简要介绍了关于云的一些基本概念和观测标准。目前,对于云量和云状的观测主要还是靠目测,但云高测量的各项技术业已成熟,出现了许多用于测量云高的仪器。激光雷达是用来测量云高最实用的方法,世界各国都投入大量费用和精力进行研究。

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。

用于反演云底高度的峰值面积积分算法

反演云底高度是激光云高仪最重要的应用之一,而找到一种能够有效反演不同类型云的云底高度算法是激光云高仪测云的关键。对于厚度比较大的云层测量可根据信号强度和脉冲宽度不同于噪声和气溶胶信号将其分选出来,而薄云的测量往往由于信号强度弱、脉冲宽度小而被忽略掉,为此提出了一种峰值面积积分算法反演云底高度。该算法通过对云回波信号进行面积积分,叠加放大信号中的云层信息,以峰值和面积积分值作为判断准则,通过选取合适的阈值,将云层与噪声、气溶胶区分开来,进而反演出云底高度。经实验验证表明,该算法能可靠地反演半导体激光云高仪探测范围内不同类型云的云底高度。

用于反演半导体激光云高仪垂直能见度的算法

根据云高仪工作原理,从米散射激光雷达方程出发,推导出一种低层大气中气溶胶消光系数边界值的获取方法,并在此基础上利用Fernald方法反演得到了大气消光系数的垂直分布;通过垂直路径上的消光系数反演得到垂直路径的平均能见度,结果表明,该平均能见度更接近垂直方向真实的能见度。用该算法处理了半导体激光云高仪实际测量的数据,并与Vaisala云高仪测量的垂直能见度进行了对比,结果表明:该算法在反演大气垂直能见度时具有较高的准确性和可靠性。

激光云高测量去噪算法研究

针对激光雷达回波信号所含噪声的特点,对比分析了传统去噪算法的优缺点,重点就小波自适应阈值去噪方法和独立成分分析去噪方法进行了系统研究。为了验证这两种方法在激光云高测量信号去噪上的有效性和优劣性,对包含高斯白噪声的模拟仿真信号进行了消噪,并对半导体激光云高仪实际探测得到的大气回波信号进行了消噪处理,最后对去噪结果进行了对比分析。仿真结果和实验结果表明,这两种消噪方法均能够有效降低激光雷达回波信号中所含噪声,并且独立成分分析消噪效果明显优于小波自适应阈值方法。

气溶胶质量浓度空间垂直分布的反演方法

用激光雷达反演气溶胶质量浓度的空间垂直分布是环境监测领域的重点研究内容之一.利用激光雷达测量得到的地面消光系数和振荡天平获得的地面质量浓度,建立起质量浓度与消光系数之间的关联,再通过消光系数的垂直分布反演质量浓度的垂直分布.基于这一思想,采用两种模型进行了拟合和相关性分析.实验表明用这两种模型反演的质量浓度空间分布相关性好,数据量级与实际相符,具有一定的可信度.模型易于实现,计算简单,可实现在线实时检测.

基于Madaline网络的气溶胶消光系数反演算法

运用激光雷达监测气溶胶是大气环境监测的一项重要内容,通过激光雷达方程可以反演得到气溶胶消光系数,并进而获得气溶胶的其他特性。然而传统方法在反演气溶胶消光系数时需要很多假设,使得反演精度受到很大限制。提出了一种利用多层自适应线性(Madaline)人工神经网络来反演气溶胶消光系数的方法,通过对网络进行训练,可由激光雷达回波信号直接反演气溶胶消光系数,从而可有效避免传统方法的诸多假设。对比实验表明该方法使反演精度大大提高,获得了很好的反演结果。

激光云高仪云量自动反演算法

云是气象预测和航空航海等领域中非常重要的因素之一,所以对云进行观测具有重要的现实意义。而云量作为其中重要的气象参数之一,已成为气象观测的重要内容。目前,对于云量的观测主要还是靠目测,由于各种因素的影响导致误差较大。测量云量是激光云高仪的一个重要应用。提出了一种激光云高仪云量自动反演算法,算法以激光云高仪单点测量数据为基础构造一个关于时间和云层高度的二维图像,按照云层所占用的时间比率进行反演计算云量。对比实验验证表明,算法能较为准确地反演出云量信息,对激光云高仪具有实用价值。