基于激光雷达数据自动反演云参数算法及其应用的分析.pdf

万方数据万方数据万方数据基于激光雷达数据自动反演云参数算法及应用研究摘要云的时空分布及其微观物理学特性的准确获取对于研究全球气候变化、气象预报、飞行安全保障及人工影响天气等诸多领域具有重要意义。近年来,激光雷达技术飞速发展,逐渐成为实时连续监测大气物理参数、云和气溶胶空间分布的有力工具。本论文集中研制出一套能够利用激光雷达数据准确、自动、实时提取出云底高度、云峰高度及云顶高度的算法。论文首先简要介绍了目前对云观测尤其是云底高度观测的常用技术设备,分析了利用无线电探空仪、热红外成像仪及云微波雷达等仪器反演云参数的数据处理方法及各自存在的技术问题。其次重点分析了国内外米散射激光雷达的发展状况,对国际市场上技术较为成熟的几种云高仪的主要参数做了汇总和对比,然后依次描述了激光与大气的相互作用、激光雷达工作原理和不同场景下所获得的激光雷达数据等。在论文的主体部分,首先介绍了本文所涉及的云参数的定义和含云激光雷达廓线特征,分析了目前利用激光雷达数据反演云参数的主要方法,并对各自反演适用范围及误差进行了说明。其次根据激光雷达回波信号特点,以微分零交叉法为基础,通过在反演过程中引入多种阈值来区分云、气溶胶以及背景噪声,再根据相邻候选云层时空特性对其进行层次判定等措施改进算法并且完成了数据处理软件的初步设计。利用该算法处理了2009年6月-7月珠海夏季激光雷达数据, 较为全面的分析了实验期间探测区域云底高度,并和同步云雷达数据观测结果个例比对分析,二者匹配数据的云底、云顶高度相关系数分别为:、,观测结果较为一致;利用2011年3月-4月和2013年4月-5月北京春季激光雷达数据反演了北京春季云垂直结构,主要是对实验期间云的出现频率、云的层次信息、云族分布及平均云底高度、云顶高度、云厚等参数进行了系统分析,与同步探空匹配数据比对结果显示,二者计算的云底、云顶高度的相关系数分别为: 、,二者大部分观测结果较为一致,同时文中也探讨了可能出现探测差异的原因;利用2013年9月-2013年12月青岛秋冬季气象激光雷达和Vaisala 万方数据 CL31同步实时连续观测数据对算法进一步检验,,剔除由于云层变化引起的误差外,, 二者同步观测结果较为吻合,然后对实验期间青岛上空云层结构进行了初步分析。最后对算法存在的问题提出了改进措施与展望。关键词:激光雷达;算法;云参数;云底高度;云顶高度万方数据 Automated algorithm for cloud parameter retrieval using Lidar data and its applied research Abstract The temporal-spatial distributions andmicrophysics structure of clouds determine their optical characteristics ,which has a great significancefor the research on global climate change, weather forecast, aviation security, weather modificationand other with the rapid development of lidartechniquesin recent years, lidar has increasingly ean effective tool for continuous observation of atmospheric physical parameterand the spatial distribution of aerosol and cloud. The aim of the present paper is to achieve pleteautomatedalgorithmapplied to accuratelydetermine the cloud-base, cloud-peak and cloud-top heights (CBH, CPH, CTH) in real time. Firstly, several instrumentsused the observation of clouds, especially for cloud-base height observation are shortly introduced, with analysis of the