基于微脉冲激光雷达与微波辐射计的过冷水云识别算法.pdf

第期气 象 水 文 海 洋 仪 器N o 年月M e t e o r o l o g i c a l,H y d r o l o g i c a l a n dM a r i n e I n s t r u m e n t sJ u n 收稿日期:基金项目:国家重点研发计划项目“X波段阵列天气雷达系统合作开发”(Y F E )资助作者简介:马明(),男,硕士,高级工程师主要从事气象海洋信息工程研究工作通讯作者:初奕琦(),男,博士,高级工程师主要从事气象综合观测研究工作基于微脉冲激光雷达与微波辐射计的过冷水云识别算法马明,初奕琦,刘可邦,杨川,王志锐(北京应用气象研究所,北京 ;航天新气象科技有限公司,北京 )摘要:在野外人工增雨作业中,对过冷水云的观测十分重要.文章实现了一种基于微脉冲激光雷达、微波辐射计等多种地基遥感观测手段复合的过冷水云观测识别算法.算法提出利用微波辐射计的红外云底高度观测数据,可以辅助激光雷达较好地区分云层与气溶胶层,获得更为可靠的云识别产品,进而基于激光雷达的粒子偏振信息和微波辐射计温度廓线识别出过冷水云,与毫米波雷达的同步观测结果进行比对,验证了算法的可靠性.关键词:大气遥感;过冷水云;微脉冲激光雷达;微波辐射计;云相态识别中图分类号:T N 文献标识码:A文章编号:X()M i c r o p u l s e l a s e r r a d a ra n dm i c r o w a v e r a d i o m e t e rb a s e ds u p e r c o o l e dw a t e r c l o u dr e c o g n i t i o na l g o r i t h mM aM i n g,C h uY i q i,L i uK e b a n g,Y a n gC h u a n,W a n gZ h i r u i(B e i j i n g I n s t i t u t e o fA p p l i e dM e t e o r o l o g y,B e i j i n g ;A e r o s p a c eN e w W e a t h e rT e c h n o l o g yC o,L t d,B e i j i n g )A b s t r a c t:D u r i n ga r t i f i c i a l r a i n f a l l e n h a n c e m e n t o p e r a t i o nc o n d u c t e do u t d o o r s,t h eo b s e r v a t i o no f s u p e r c o o l e dc l o u di s e x t r e m e l y i m p o r t a n t T h i s p a p e r r e a l i z e s a s u p e r c o o l e d c l o u do b s e r v a t i o n r e c o g n i t i o na l g o r i t h m,w h i c h i sb a s e do nm u l t i p l em e a n s f o r r e m o t e s e n s i n go b s e r v a t i o no f f o u n d a t i o n,s u c ha sm i c r o p u l s e l a s e r r a d a r,m i c r o w a v e r a d i o m e t e r,e t c A c c o r d i n g t o t h ea l g o r i t h m,t h e i n f r a r e dc l o u db a s eh e i g h to fm i c r o w a v er a d i o m e t e r i sp r o p o s e dt ob eu s e d,i no r d e r t o s u p p o r t t h e l a s e r r a d a r t o b e t t e r d i s t i n g u i s h t h e c l o u d l a y e r f r o ma e r o s o l l a y e r a n d o b t a i nm o r e r e l i a b l e c l o u dr e c o g n i t i o np r o d u c t s T h e nt h ep a r t i c l ep o l a r i z a t i o ni n f o r m a t i o no fl a s e rr a d a ra n dt h et e m p e r a t u r ep r o f i l eo fm i c r o w a v e r a d i o m e t e rc a nb eb a s e dt or e c o g n i z et h es u p e r c o o l e dw a t e rc l o u da n dm a k ei tc o m p a r e dw i t ht h es i m u l t a n e o u s o b s e r v a t i o n r e s u l t s f r o mm i l l i m e t e rw a v e r a d a r,t h u sm a k i n g t h e r e l i a b i l i t yo f a l g o r i t h mv e r i f i e d K e yw o r d s:a t m o s p h e r i cr e m o t es e n s i n g;s u p e r c o o l e dw a t e rc l o u d;m i c r o p u l s el a s e rr a d a r;m i c r o w a v er a d i o m e t e r;c l o u dp h a s er e c o g n i t i o n引言人工降雨的重要机理是通过对过冷水粒子施加扰动或提供凝结核,促使过冷水粒子凝结,进而促使云滴碰并增长产生降水.通过多种遥感探测手段,对云粒子的变化特别是过冷水区域进行实时监测,有助于认识降水过程及人工影响降水的各种细节,为人影工作的开展提供支持.第期马明,等:基于微脉冲激光雷达与微波辐射计的过冷水云识别算法激光雷达可以对云粒子进行实时探测,进而提供云识别产品.许多学者对此进行了大量的研究工作,包括地基探测、天基探测等 .但由于激光雷达对边界层气溶胶同样敏感,如何区分气溶胶层和云层一直是激光雷达云识别算法的难点.传统方法中,小波变换方法较为广泛地应用于对云层和边界层高度识别中,但对于区分云层与气溶胶层效果较差.赵传等提出了一种直方图均衡化方法区分云与气溶胶层;宋继烨等在此基础上进行了优化,采用综合考虑归一化面积与底层大气污染情况的新特征函数,避免了分段阈值的不便;陈思颖等 在简单多尺度层检测法的基础上,引入了尺度个数阈值和特征层合并机制,对云底高度进行了反演.在云识别的基础上,激光雷达通过偏振通道,可以对粒子的球形度进行探测,进而识别冰晶和液滴,当液滴处于以下区域时即视为过冷水.因此在利用激光雷达识别过冷水云时,多与探空数据、微波辐射计等资料共同使用,以获取温度廓线信息.也有研究利用毫米波雷达联合激光雷达对过冷水云(混合相态云)进行识别.在现有的激光雷达联合微波辐射计反演过冷水方案中,微波辐射计主要作为温度廓线的提供者参与反演.微波辐射计配备的被动式红外探头可提供对云底红外亮温的实时监测,进而结合微波辐射计实时反演的温度廓线估计云底高度.该观测手段为基于红外波段的被动遥感(以M P A型为例,为 m),与 激 光 雷 达(以M P L 型 为 例,为 n m)相比,对气溶胶更不敏感,不易将气溶胶层识别为云层.有研究表明,红外测温仪在中低云观测中与激光云高仪一致性较好,不受低能见度天气(重霾、雾)的影响,而对高云的观测效果较差 .观测设备概况文章所使用的观测数据来源于青海大学在青海省达日县(N,E,海拔 m)进行的高原降水野外观测试验,该试验包含台MP A型微波辐射计(以下简称MWR)、台MP L 型微脉冲激光雷达(以下简称MP L)和台K u波段毫米波雷达.MWR具有个K波段(G H z)通道和 个V波段(G H z)通道,用于探测水汽及温度廓线信息.该设备以m i n的时间分辨力提供 ,m相对地面高度范围内的 层垂直廓线信息,同时该设备集成有天顶红外传感器用于获取云底温度数据,进而结合廓线反演云底高度.M P L工作波长为 n m,发射频率 H z,发射能量J.该设备在观测中采用时间分辨力 s、垂直分辨力 m的垂直天顶观测模式.文章采用的观测数据经过了m i n的时间平均.K u波段毫米波雷达工作波长为 c m,为全固态单偏振脉冲多普勒雷达,可对 k m高度的降水及大云滴粒子的反射率因子、径向速度、速度谱宽和退偏振比进行探测.该设备在观测中仅在降水前h到降水完成时段进行开机探测,探测模式为多仰角体扫与垂直天顶观测交替进行,观测周期为m i n,径向分辨力为 m.研究采用垂直天顶观测模式结果,与其他设备进行匹配.云底识别算法为了对云粒子相态进行反演,首先需要识别云的位置,即云底和云顶高度.目前微波辐射计和微脉冲激光雷达均有传统的云底探测方法.文章结合种设备的特点和优势,提出了一种综合性的云底高度反演方法.MP L通过监测云粒子的强回波,与云下方的洁净大气进行区分,利用归一化后向散射信号(以下简称N R B)在云底的高梯度值实现对云底位置的定位.小波变换是一类对信号廓线极值点进行识别的 常 用 方 法.云 底 高 度 的 主 要 特 征 点 为N R B变率的极大值点,即整条小波廓线中主要的波峰位置,需排除起伏过小和相对不合理的波峰以及全部波谷.通过小波变换,N R B廓线的主要特征点被识别,作为云底的边界.MWR配备的被动式红外探头可提供对云底红外亮温的实时监测,进而结合MWR实时反演的温度廓线给出对云底高度Cb的估计.与M P L相比,MWR的红外探头对云粒子更为敏感,其反演结果基本不受气溶胶层影响(雾天气除外),但分辨力较低(约 m),且红外探空精度较差,具有约K的误差,因此计算得到的云底高度准确性较低.由于MP L对于云粒子和气溶胶粒子均敏感,在N R B廓线中,气溶胶层和云层均表现为高值区域.分析青海大学在青海达日县于 的激光雷达观测结果后得出,当日夜间残存层气溶 胶 较 多,且 呈 现 明 显 的 多 层 分 布.午 夜(:次日:)位于 k m以下夜间残余层中的气溶胶层信号强度较高、面积较大且连续,且与低云相接,算法在检测梯度极值时,极易将云气 象 水 文 海 洋 仪 器J u n 下的气溶胶层误判为云底.而MWR的云底监测结果虽然精度较差,但不易受气溶胶干扰,因此可以用于辅助排除气溶胶层对识别结果的影响.综合反演方法基于经典的小波变换算法,通过轮识别算法得出云底高度.)候选点识别经过噪点平滑和小波变换,N R B信号的波峰波谷在小波信号中接近值,而信号变率的极值位置在小波信号中表现为波峰和波谷.由此可以确定信号变率极值的位置.选取变率最大的不超过个极值点作为候选点.对变率最大的点赋予变率加权值Wa ,依次递减 ,第个点为.)MWR辅助判别对于候选点识别得到的波峰波谷,当存在云下气溶胶层时,MWR的云底高度将高于误判的M P L云底高度;当存在中高云时,MWR的云底高度通常明显偏低.因此,结合MWR云底高度产品的不确定性范围,计算候选点与MWR云底高度的距离d,采用一个距离加权值Wd,以表征根据候选点与MWR独立观测结果的一致性对候选点排名的修正.距离加权函数最大值为 ,在MWR云底高度以下 m内降低至,以削弱云下气溶胶层误判的影响;云底高度以上 m内降低至 并保持,以避免MWR对M P L识别高云的干扰.最终加权值为变率加权值与距离加权值之和,选取值最大的点为云底高度.对青海大学 的雷达观测结果进行联合反演云底高度.分析综合反演结果发现,:夜间残存层的气溶胶分层导致的云底误判问题得到显著改善.表明微波辐射计的云底高度结果不受气溶胶层的干扰,较好地排除了低空气溶胶层的误判情况.云粒子相态反演算法文章使用的激光雷达具备偏振功能,可以实时监测个偏振方向的雷达信号,进而计算退偏振比垂直廓线.通过分析云粒子的退偏振比,即可获得云粒子相态分析结果.在此基础上结合MWR实时获取的大气温度垂直廓线,在以下环境中的液相粒子即为过冷水粒子.从而将云粒子相态分为暖水云、冰云、过冷水云和疑似过冷水云类.文章采用经典的模糊逻辑算法,算法给定水云的退偏振比阈值Rw c,认为退偏比低于Rw c的云可确定为液水相态;给定水云阈值Ri c,认为退偏比高于Ri c的云可确定为冰云;者之间的为不确定相态.微波辐射计可以以m i n的时间分辨力给出 k m高度范围内共 层的气温垂直廓线.利用该廓线,计算 等温线高度h和 等温线高度h.根据经典理论,位于 环境下的液态水云可认为是过冷水云.基于经典理论,过冷水存在于 环境下.考虑到微波辐射计的温度廓线反演结果存在一定误差,将 高度区域视为可能的等温线位置.对垂直廓线各层给定基于温度(T)的权重W(T),则:W(T)T T TT()式中,T为MWR观测得到的温度垂直廓线.在云底高度以上,基于MP L的退偏比观测结果计算对于云粒子相态判别的权重W(R),则:W(R)RRw c(Ri cR)/(Ri cRw c)Rw cRRi cRRi c()对上述个权重廓线计算平均权重W W(T)W(R),取W大于冷水判定阈值W的区域为过冷水区域,W大于疑似判定阈值W的区域为疑似过冷水区域,并根据dWWW给出疑似过冷水的可信度指标.算法给出云中的过冷水区域及置信指数、水云区域、冰云区域,实现对云粒子相态的识别.比对验证 验证方法为验证过冷水云识别算法的产品效果,使用青海大学在青海达日进行同步观测的激光雷达和K u波段毫米波雷达观测数据,利用经典方法对过冷水云进行识别,并对激光雷达算法识别结果进行验证.此次验证使用的毫米波雷达是双偏振多普勒体制,可以提供包括径向速度、差分反射率等多种产品.验证方法为基于模糊逻辑的多要素值域综合判断.基 于 回 波 强 度、径 向 速 度、谱 宽 和L D R计算钟型隶属函数,将水凝物粒子分为水云、小雨、雨、冰晶、雪和过冷水等不同类型.其中过冷水的分类标准为在 的液相区域第期马明,等:基于微脉冲激光雷达与微波辐射计的过冷水云识别算法(水云、小雨、雨).部雷达的同步 观测数据为 和 ,其中激光雷达在:Z:Z开机,毫米波雷达在降水开始前 h择机开机.激光雷达过冷水云识别算法采用N R B、退偏比数据和微波辐射计观测数据联合反演,时间分辨力为m i n,距离分辨力为 m(激光雷达观测距离分辨力).毫米波雷达过冷水云识别算法采用基于多要素的水凝物分类算法,时间分辨力约为m i n,距离分辨力为 m(毫米波雷达观测距离分辨力).案例验证 毫米波雷达与激光雷达的共同观测时段为:Z:Z,时段内等温线位于 m左右高度.由于K u波段毫米波雷达对粒径较小的云粒子探测能力有限,因此观测结果存在一定差异.例如激光雷达在:之前监测到 m存在层状云,由于层云的云粒子粒径小于K u波段雷达的有效探测能力,毫米波雷达无明显云层信号.):Z:Z毫米波雷达在:Z:Z监测到k m高度存在混合相态云,k m以下存在少量混合相态云,以冰云为主.激光雷达在此时段内 m高度监测到云层,部分云层识别为过冷水.由于毫米波雷达与激光雷达监测到的云层高度不同,可认为所监测的云团不同,不作比较.):Z:Z毫米波雷达监测到云层底部在此时段内从k m下降至 k m;激光雷达在:Z监测到k m位置的云体,该云体下边界随时间逐渐降低,但在:Z开始被 k m处的云体遮挡,激光无法穿透进行探测.综合判断云体特征,可认为监测的k m云团是同一片云.毫米波雷达识别结果表明,云团以冰云为主,夹杂有过冷水云;激光雷达识别结果中,该云团是冰云和过冷水云组成的(混合态),识别结果与毫米波雷达识别结果一致.案例验证 毫米波雷达与激光雷达的共同观测时段为:Z:Z,时段内等温线位于 m左右高度.由于K u波段毫米波雷达与激光雷达的部署位置存在一定距离(约k m),因此观测结果存在一定差异.例如部雷达均监测到降水过程,毫米波雷达在:监测到降水,激光雷达在:监测到降水.):Z:Z毫米波雷达监测到k m高度存在较多混合相态云,k m存在少量混合相态云.激光雷达在此时段内可见雨幡.其中,毫米波雷达由于降水区域较大的垂直速度,导致将云体识别为液相,而在激光雷达D E P图像可见冰相区域在此时段向下延伸到等温线以下区域.受降水云体遮挡,激光雷达未能观测到k m以上的混合相态云.):Z:Z降水结束后,毫米波雷达监测到云层从k m随时间向下延伸至k m,激光雷达监测到云团的形态与毫米波雷达结果相似,可认为监测的云团是同一片云.毫米波雷达识别结果表明,云团以冰云为主,夹杂有混合相态云;激光雷达识别结果中,该云团是冰云和过冷水云组成的,识别结果与毫米波雷达识别结果一致.验证结论在上述观测时段内,在毫米波雷达与激光雷达对相同云团的共同有效观测中,部雷达对于云相态的识别结果一致,验证了过冷水识别算法的有效性.与K u波段毫米波雷达相比,激光雷达能够有效探测云滴粒径较小的层状云和积云,同时时空分辨力更高,从而提供了细节更为丰富的云观测数据.但受到激光穿透能力的影响,激光雷达难以探测深厚云层的中上部,从而导致云层形态与毫米波观测结果存在一定差异.结束语文章利用微脉冲激光雷达与微波辐射计对过冷水云进行实时监测识别,进而提供对云粒子相态的识别产品.识别产品与K u波段毫米波雷达的同步观测进行了比对,对过冷水云的判断结果一致性良好.与传统激光雷达识别云底高度方法相比,本方案利用微波辐射计提供云底高度的另一种独立观测来源,发挥其不受气溶胶影响的特点,辅助激光雷达区分云层与气溶胶层,避免了单激光雷达的复杂算法,取得了较为满意的效果,表明微波辐射计的红外云底高度信息具备与其他观测设备的气 象 水 文 海 洋 仪 器J u n 数据融合的潜力.参考文献:盛裴轩,毛节泰大气物理学M北京:北京大学出版社,刘健,于勇,蒋彤,等吉林省层状云中过冷水含量分布特征 及人 工 增雨 潜力 研究 J辽 宁 气 象,():,王宏波,王治华,何捷,等成都地区中低云层的激光雷达探测J光子学报,():陈臻懿,张玉钧,刘文清,等激光雷达探测合肥云层高度方法研究及分析J激光技术,():,李明阳,范萌,陶金花,等星载激光雷达云和气溶胶分类反演算法研究J光谱学与光谱分析,():马超,廖鹤,周文龙,等卫星激光大气遥感数据反演探讨J红外与激光工程,(增刊):C h uY,L i J,L iC,e ta l S e a s o n a l a n dd i u r n a lv a r i a b i l i t yo fp l a n e t a r yb o u n d a r y l a y e rh e i g h t i nB e i j i n g:I n t e r c o m p a r i s o nb e t w e e nM P La n dW R F r e s u l t sJ A t m o s p h e r i cR e s e a r c h,():Z h a oC,W a n gY,W a n gQ,e ta l An e wc l o u da n da e r o s o l l a y e rd e t e c t i o nm e t h o db a s e do nm i c r o p u l s el i d a r m e a s u r e m e n t sJ J o u r n a l o f G e o p h y s i c a lR e s e a r c h:A t m o s p h e r e s,(),d o i:/J D 宋继烨,檀望舒,李成才,等利用微脉冲激光雷达识别过冷水云层J北京大 学 学报(自然 科学 版),():陈思颖,王嘉奇,陈和,等改进简单多尺度法的激光雷达云检测J红外与激光工程,(增刊):M a oF,G o n gW,Z h uZ S i m p l em u l t i s c a l ea l g o r i t h mf o r l a y e rd e t e c t i o n w i t hl i d a rJ A p p 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m/s型风洞检定结果的测量过程及模型进行分析,以风洞检定结果的不确定度为研究对象,讨论其不确定来源并进行量化分析,以此为依据进行合成标准不确定度的计算,进而得到关于风洞检定结果中所包含的扩展不确定度评定,并给出了测量不确定度的报告形式:U,k.在利用风洞进行风速表等仪器检定时,应对相关标准器和环境因素给予足够重视,以减小测量不确定度,提高检定结果精度.参考文献:韩书新,侯飙,徐嘉,等气象低速风洞检定结果的测量不确定度评定J气象水文海洋仪器,():李启良,杨志刚计算流体力学在气动声学风洞设计中的应用J空气动力学学报,():刘鹤年流体力学M北京:中国建筑工业出版社,伍荣林风洞设计原理M北京:北京航空学院出版社,许承德概率论与数理统计M哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,