相干测风激光雷达探测效能评估研究.pdf

第 47 卷 第 5 期2023 年 9 月激 光 技 术LASER TECHNOLOGYVol.47,No.5September,2023 文章编号:1001-3806(2023)05-0716-07相干测风激光雷达探测效能评估研究吴俊杰1,2,徐足音1,2,3,王耀辉1,2,3,杨传军1,2,3,陈 明1,2,3(1.中国民用航空飞行学院 航空气象学院,广汉 618307;2.中国民用航空飞行学院 民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室,广汉 618307;3.中国民用航空飞行学院 空中交通管理学院,广汉 618307)摘要:为了评估相干测风激光雷达在不同扫描模式下探测效能与气象要素之间的联系,使用 2020-082021-07 期间广汉机场相干测风激光雷达探测数据进行了分析验证。结果表明,方位角测量模式扫描方式下,探测距离在 3 km 之后,探测效能线性下降,90扫描时,500 m 后探测效能开始线性下降;总体探测效能在 11 月最高,7 月最低;11 月至次年7 月呈下降趋势,711 月呈上升趋势;在日落后至日出前的探测效能较低,在午间探测效能最高;夏秋季节,激光雷达探测效能与 PM2.5质量浓度呈现正相关,与降雨量的对数呈负相关。该研究为机场激光雷达识别低空风切变准确度提供了重要的基础保障。关键词:激光技术;探测效能;相干测风激光雷达;PM2.5质量浓度;降雨量中图分类号:V321.2;TN958.98 文献标志码:A doi:10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2023.05.021Evaluation of detection efficiency of coherent wind LiDARWU Junjie1,2,XU Zuyin1,2,3,WANG Yaohui1,2,3,YANG Chuanjun1,2,3,CHEN Ming1,2,3(1.College of Aeronautical Meteorology,Civil Aviation Flight University of China,Guanghan 618307,China;2.Civil Aircraft Fire Science and Safety Engineering Key Laboratory of Sichuan Province,Civil Aviation Flight University of China,Guanghan 618307,China;3.College of Air Traffic Management,Civil Aviation Flight University of China,Guanghan 618307,China)Abstract:In order to evaluate the relationship between detection efficiency and meteorological elements in different scanning modes of coherent wind light detection and ranging(LiDAR),the detection data of coherent wind LiDAR at Guanghan Airport from August 2020 to July 2021 were used for analysis and verification.The results show that the detection efficiency decreases linearly after the detection range is larger than 3 km under plane position indicator scanning mode;When scanning at 90,the detection efficiency decreases linearly after 500 m;The overall detection efficiency was highest in November,lowest in July,and decreased from November to following year in July,and increased from July to November;The detection efficiency is low from sunset to sunrise,and the detection efficiency is highest at noon;In summer and autumn,LiDAR detection efficiency is positively correlated with PM2.5 concentration,and negatively correlated with logarithm of precipitation,it provides an important basic guarantee for the accuracy of airport LiDAR identification of low-level wind shear.Key words:laser technique;detection efficiency;coherent wind light detection and ranging;PM2.5 mass concentrations;precipitation 基金项目:国家重点研发计划资助项目(2021YFB2601701-01);中国民用航空飞行学院民航飞行技术与飞行安全重点实验室基金资助项目(FZ2020ZZ03);中国民用航空飞行学院科研基地项目(F2018KF05)作者简介:吴俊杰(1981-),男,博士,副教授,主要研究方向为航空气象。E-mail:wjunj 收稿日期:2022-07-26;收到修改稿日期:2022-10-25引 言风直接影响着飞行安全,尤其在飞机起降的近地层阶段,受热力和动力的共同作用,风切变、湍流活动多发,而飞机此时速度小,空速更易受到风场变化的干扰,进而造成升力的短促变化,可能引起不安全事件,甚至导致空难的发生1。我国幅员辽阔、山地众多,尤其是西南地区,拥有国内大部分的高原机场和特殊机场,这些机场的开通极大改善了当地落后的交通面貌,促进了当地社会经济的发展,但机场周边复杂多变的风场2,始终是威胁航班运行安全的首要问题。及时、有效探测机场进离场区域风场,是提升复杂风场预报预警能力的重要基础。近年来,相干多普勒激光雷达(light detection and 第 47 卷 第 5 期吴俊杰 相干测风激光雷达探测效能评估研究ranging,LiDAR)因高测量精度、高时空分辨率、高适装性等优势,在 3 维风场精细化探测中的作用越来越受到重视3,国内外学者对相干多普勒激光雷达的测量精度开展了多方面的评估工作。DONG 等人4利用相干多普勒激光雷达和 L 波段探空资料对台风“鲁米比亚”过程进行了对比试验,结果表明,相干多普勒波束摆动(Doppler beam swing,DBS)扫描模式测定的垂直风廓线与探空资料有很好的一致性。GRECO 等人5利用放置在飞机上的相干多普勒气溶胶激光雷达开展对流探测试验,并从数据覆盖率、分辨率和频率等方面评估其性能,与探空数据进行比较的结果表明,总体偏差小于 0.2 m/s,反映出相干多普勒激光雷达测得的风廓线具有很高的精度。FAN 等人6评估了晴天、阴天、雾霾天和雨天 4 种天气条件下,相干多普勒激光雷达和风廓线雷达与探空气球风场探测的相关性,结果表明,除雨天条件下,相干多普勒激光雷达测风精度和稳定性优于风廓线雷达,与探空气球一致性较好。随着相干多普勒激光雷达技术的成熟,国内对相干多普勒激光雷达在机场风切变预警中的应用成为研究热点。ZHANG 等人7利用相干多普勒激光雷达下滑道扫描模式,采用风切变识别算法,将探测到的风切变事件与机组报告进行对比验证,统计结果显示准确率达到 73.33%。LIU 等人利用两台相干多普勒激光雷达在北京首都国际机场展开实验观测,结果表明,DBS 模式风切变识别方法可有效识别干性雷暴引起的水平低空风切变,下滑道模式可有效识别地形诱导的下滑道顺风和逆风风切变8。HUA 等人利用相干多普勒激光雷达的多种扫描模式测量数据,对西宁高原机场一次典型风切变过程进行了详细分析,并与机场现有的测风设备数据、机组报告数据进行了对比,结果表明,相干多普勒激光雷达能清楚地探测到风切变的结构、位置、高度和移动方向;相干多普勒激光雷达与自观数据相比,可实现提前 10 min 左右的预警,与机组报告的结果有较好的一致性9。相干多普勒激光雷达发射激光脉冲,通过空气中微粒的后向反射的频移获得径向速度10。但是,随着空气中微粒成分及质量浓度的变化会影响到激光雷达的探测效能11,即载噪比(carrier-to-noise ratio,CNR)。当某个格点的载噪比低于一定阈值时,则认为获得的径向风不可信,实际应用中认为该点数据缺失。这种探测效能导致的数据缺失会对后续风场反演、风切变自动识别算法开发造成了一定的困扰。目前学者们多关注激光雷达的探测精度、风切变的识别算法的研究12,对不同天气背景下的激光雷达探测效能研究较少,缺乏客观定量的评估。为此,本文作者统计分析不同天气背景下激光雷达的探测效能,以期为激光雷达识别低空风切变奠定良好基础。1 设备与资料中国民用航空飞行学院广汉分院位于成都平原北部的广汉市,距离广汉市区约 7 km。机场跑道呈西北-东南走向(见图 1),2020-08 2021-07 期间,一部WINDCUBE 100S/200S 3D 雷达被布设于机场跑道旁的塔台附近进行测试。激光雷达依次采用了平面位置指标器(plane position indicator,PPI)、距离高度指标器(range height indicator,RHI)及 DBS 等方式进行了全方位扫描。PPI 扫描时,除西南方向部分区域受塔台遮蔽外,其它方向均平坦无遮蔽。图 1 广汉机场激光雷达及观测设施位置Fig.1 Location of LiDAR and observation facilities at Guanghan Airport该激光雷达标称扫描范围为 6 km,沿扫描径向线每 50 m 一个数据。设备自带软件设定当某一点 CNR 图 2 扫描结果Fig.2 Scan results717激 光 技 术2023 年 9 月值小于-23 dB,则认为该点测得的风速不可信,会将其设为无效数据,不予显示。图 2a 和图 2b 分别为一次 PPI 和 RHI 的实际扫描图,图中白色区域即为无效数据区。本文作者将 CNR 大于-23 dB 的格点数在一条扫描线或一个扫描面总格点中的占比,定义为探测效能,由此来评估其在不同天气背景下的变化。色柱代表径向风速的大小,冷色为负径向风速,表示风向朝向雷达,暖色为正径向风速,表示风向背离雷达。本研究中还使用了广汉机场气象台提供的相同时段的自动气象观测站数据及人工观测数据。自动气象观测设备距离激光雷达约 30 m,包括逐分钟的温度、湿度、风向、风速及雨量信息。激光测风雷达主要通过空气中的颗粒物后向散射获得径向速度,PM2.5(大气中直径不大于 2.5 m 的颗粒物(particulate matter,PM),也称为可吸入肺颗粒物)质量浓度能够一定程度上反映空气中颗粒物的质量浓度13,为此,本文中还使用了距离机场最近的来自中国环境监测总站逐小时的 PM2.5质量浓度数据。2 探测效能评估2.1 探测效能随距离的变化激光雷达测试期间,PPI 模式一共扫描 291221次,其中 4和 12仰角分别探测了 102251 次和 66483次,每一次扫描面上有 268 条扫描线。将所有扫描面中一条固定角度的扫描线上的每个点上的累计有效探测数量除以此扫描线探测总数,获得此扫描线不同距离上的探测效能。由图 3 可以看到,4仰角扫描时,1 km 范围内该激光雷达的探测效能几乎没有衰减,近似为 100%,即雷达探测到的数据很少出现不可信数据;1 km3 km 时,探测效能略有下降,但仍能保持在90%以上;超过 3 km 后,探测效能随着距离增长线性下降;至 4.5 km 处,探测效能已降至 60%左右;6 km时的探测效能已不足 20%,由此可见,即使在 4 km6 km 处发生了风切变,但由于探测效能低,可能导致漏警的发生。12仰角扫描时,2 km 范围内的探测效能与 4仰角接近;2 km 后,探测效能就开始线性下降,但下降率要小于 4仰角;同样在 4.5 km 处的探测效能低于 60%;6 km 时的探测效能已不足 30%。不同仰角的探测效能比较可知,随着扫描仰角的抬升,距离越远时,高度越高,空气中的粒子质量浓度发生变化,导致探测效能有一定变化。结合探测角度和距离计算可知,约在 500 m 高度以上后探测效能开始明显下降,高仰角扫描时,更近的距离就已扫到更高的高度,导致其 图 3 PPI、RHI 扫描时不同距离的探测效能Fig.3 Detection efficiency at different distances of PPI and RHI scanning探测效能更早下降。利用激光雷达扫描 75、105和 90方向的径向风获得风廓线是激光测风雷达的重要功能之一14。图3 中也重点比较了这 3 条扫描线的探测效能,可见90、75及 105扫描线的探测效能曲线在不同距离上有高度的一致性。500 m 以内,探测效能在 90%以上,与水平方向上计算得到的探测效能相吻合;高度大于500 m 后,随着距离增加,探测效能开始线性下降,下降率与 4和 12探测效能曲线几乎平行;2.5 km 时探测效能已减少至 50%;4 km 以上时的探测效能已不足10%。综合对比可见,500 m 以上,随着空气中颗粒物的质量浓度迅速下降,激光雷达探测效能也明显降低,而后,探测效能随高度呈线性下降。由此可见,利用DBS 扫描模式获得的风速廓线在 2 km 以上将存在明显的缺测。将一次扫描面上的有效探测格点数除以总格点数,作为该次扫描面的探测效能。图 4 为 PPI 4和RHI 90方向的探测效能概率密度图。可以看到,PPI扫描模式下探测效能 70%的出现频次最高,低于这一数值和高于这一数值的发生频次均依次减小,但低于60%后出现频次降低更为迅速,反映出探测效能低于60%的情况占比极少(见图 4a)。从累计频率也可以看出(见图 4b),在 60%及以上探测效能累计发生频率已达 83%以上,可以视为总体情况,即大部分的探测效能都在 60%以上。RHI 扫描的探测效能概率密度分布接近正态分布,探测效能 60%20%占比较高,其中探测效能为 40%的出现比例最高(见图 4c),结合探测距离来看,这种分布反映出天顶方向扫描时,探测效能在某个距离内比较稳定,更高和更低的扫描距离都出现频次较低,这与当地云底主要处于一定高度范围有关。从累计频率可以看出(见图 4d),探测效能 40%的累计频率为 62.8%,30%的累计频率为 78.3%,可以视作总体情况,即大部分的 RHI 扫描的探测效能在817第 47 卷 第 5 期吴俊杰 相干测风激光雷达探测效能评估研究 图 4 PPI 4、RHI 90方向探测效能频率统计图Fig.4 Statistics chart of detection efficiency frequency of PPI 4 and RHI 90 direction30%以上。2.2 探测效能月日变化特征及其与 PM2.5质量浓度和雨量的关系 大气边界层厚度和结构有明显的季节变化和日变化15,会影响到大气中颗粒物的质量浓度及分布,进而影响激光雷达的探测效能16。以下重点分析 PPI 4低仰角扫描和 RHI 90方向扫描时探测效能的月、日变化。图 5 为激光雷达月变化箱状图。可以看出,箱体上下边缘分别对应上下四分位点,中间横线为中 图 5 激光雷达月变化箱状图Fig.5 Monthly box diagram of LiDAR位数,长须上下短点分别为上下四分位的 1.5 倍。由于设备调试,RHI 90扫描模式在 26 月有缺失。由图 5a 可见,14 月 PPI 扫描模式的探测效能中位数由 85.9%下降至 64.2%;5 月探测效能略有提升;而后 57 月探测效能又依次下降;7 月探测效能为全年最低,75%扫描次数的探测效能在 65%以下;8 月探测效能迅速升高,中位数与 1 月相近,但其离散程度也是一年中最大,反映出该月探测效能变化最明显;911 月探测效能逐渐升高,离散度也逐渐缩小;11 月的探测效能达全年最高,离散度则是全年中最小,反映激光雷达在该月的效果最佳;12 月的探测效能中位数917激 光 技 术2023 年 9 月较 11 月略有下降,但离散程度更高。从 RHI 于 90方向的扫描情况来看(见图 5b),尽管实验期间的 2 6月未设置此种扫描模式,但依然能看到 712 月的探测效率总体呈下降趋势,秋冬季节的探测效能的离散度更小,反映出夏季到冬季边界层高度降低,颗粒物扩散范围更高,冬季边界层高度更加稳定的特征17。分析低仰角的探测效能日变化可知,探测效能较低的 47 月,探测效能的日变化特征不明显,但其它月份的探测效能则有明显的日变化,在中午十分的探测效能最高,这与这些季节这一时段温度低、湿度大,空气饱和,容易出现轻雾以上天气有关。另一方面,随着午后边界层高度的抬升,颗粒物被扩散至更高高度,也有利于低仰角扫描时的探测距离得到延伸。为了验证以上结果,图 5 中还给出了 PM2.5质量浓度(见图 5c)和降雨量的年变化特征(见图 5d,绿色柱状图为月累计降雨量)。由图 5c 可见,PM2.5质量浓度的逐月变化特征与图 5a 中激光雷达的探测效能有很好的一致性。14 月,PM2.5质量浓度逐月降低;5 月出现一次小的峰值,而后又进一步降低;7 月的PM2.5质量浓度为全年最低;810 月的 PM2.5质量浓度略有上升;至 11 月 PM2.5质量浓度达到峰值;12 月PM2.5质量浓度与 11 月接近。通过比较可以看到,PM2.5质量浓度较高的 13 月及 11、12 月18,激光雷达探测效能也比较高,PM2.5质量浓度最低的 7 月,其总体探测效能也是全年中最差。从表 1 可以看到按月逐日计算的 PM2.5质量浓度与探测效能的相关系数。PM2.5质量浓度较高的 13月和 11、12 月中,仅 2 月 PM2.5质量浓度变化与探测效能显著正相关,12 月的 PM2.5质量浓度和探测效能之间呈弱的负相关。由具体分析可知,在 12 月 27 日的 PM2.5质量浓度为当月最高值,当日机场记录到了雾和轻雾,能见度仅为 100 m2500 m,当日的探测效能为该月最小,仅为 36.3%。由此可见,秋冬季节较高的 PM2.5质量浓度含量,配合高湿环境形成的雾霾天气,导致激光雷达探测效能下降。夏秋季节,随着大气扩散条件转好,降雨量显著增加,PM2.5质量浓度明 表 1 逐月探测效能与 PM2.5质量浓度的相关系数表Table 1Correlation between monthly detection efficiency and PM2.5 con-centrationmonth123456RPM2.50.290.56 0.180.280.47 0.29month789101112RPM2.50.420.59 0.47 0.48 0.42-0.16显降低。激光雷达探测效能与 PM2.5质量浓度呈显著正相关,8 月二者的相关系数可达 0.59,通过 99%的信度检验。降雨能够直接影响激光雷达探测效能,另一方面也使得空气中的 PM2.5质量浓度下降19,间接影响激光雷达的探测效能20。这也是累积降雨量大,降雨强度变化大的 8 月,PM2.5质量浓度和探测效能相关性最好的重要原因。为进一步分析 PM2.5质量浓度和降雨对激光雷达探测效能的影响,选取 68 月,分别计算降雨日和非降雨日的激光雷达探测效能与 PM2.5质量浓度和降雨量之间的相关系数。由表 2 可以看到,降雨日激光雷达探测效能与 PM2.5质量浓度和降雨量分别呈显著正相关和负相关,都通过 95%的信度检验,但与 PM2.5质量浓度的相关度更高。非降雨日 PM2.5质量浓度与激光雷达探测效能的正相关更高,通过了 99%的信度检验,由此可见,PM2.5质量浓度变化对探测效能的影响更为显著。表 1 和表 2 中,RPM2.5表示探测效能与PM2.5质量浓度的相关系数;Rrainfall表示降雨与探测效能的相关系数;表示通过 99%信度检验;表示通过 95%信度检验,数据后无任何标记表示没有通过信度检验。表 2 有无降雨时探测效能的相关系数表(68 月)Table 2Correlations of detection efficiency with or without rainfall(from June to August)with rainfallwithout rainfallRPM2.50.320.47 Rrainfall-0.30 结合广汉机场的风场年变化特征来看,PM2.5质量浓度较低的几个月份,风对飞行的影响较为明显,特别是降雨造成的道面湿滑,再配合大风会对飞行安全构成严重威胁。为了定量评估 PM2.5和降雨量对激光雷达探测效能的影响,图 6a 中选取相关系数较高的511 月,绘制了无降雨的小时平均探测效能和 PM2.5质量浓度散点图。可以看到,小时 PM2.5质量浓度小于 20 g/m3时,探测效能变化较大,二者的相关性并不明显。随着 PM2.5质量浓度的增加,探测效能基本呈线性增强,其拟合方程为 y=0.15x+60.92,即,PM2.5质量浓度每增加 10 g/m3,探测效能增加 3.3%。图6b 中给出了取对数后的小时降雨量与小时平均探测效能散点图。由于降雨量与雨滴直径密切相关,而阵性降雨的雨滴谱一般较宽,连续性降雨雨滴谱较窄,雨滴谱的大小会不同程度地影响激光雷达的探测效能,图中可以看到,探测效能与小时雨量的对数基本呈明027第 47 卷 第 5 期吴俊杰 相干测风激光雷达探测效能评估研究 图 6 散点图Fig.6 Scatter diagram显线性下降趋势,拟合方程为 y=-0.41lgx+65.72。民航气象地面观测中将小时降雨量不大于 2.5 mm 定义为小雨,2.6 mm8 mm 定义为中雨,大于 8.1 mm 定义为大雨。代入方程可以看到,降雨量为 2.5 mm 时,探测效能为 65.6%。图中黄色线为拟合线,上侧和右侧为分布曲线。3 结 论基于激光雷达 2020-082021-07 PPI 和 RHI 扫描模式的数据资料,通过探测距离分析、日变化及月变化分析得出激光雷达平均探测效能的一般结论。(1)探测距离方面:PPI 扫描模式下 4仰角,总体平均探测距离达到 3 km 时,探测效能呈现线性下降趋势,距离达到 4.5 km 时,探测效能降低至 60%上下;RHI 扫描模式下,垂直方向 500 m 以上,随着空气中颗粒物的质量浓度迅速下降,激光雷达探测效能随距离呈现线性下降趋势,达到 2.5 km 效能为 50%,4 km 后探测效能极低,结果可用性较差。PPI 总体探测效能集中在 60%100%,RHI 90方向探测效能集中在30%60%。(2)从月变化及日变化可看出:PPI 扫描模式探测效能总体平均探测水平 11 月份最高,11 月至次年 7月呈下降趋势,探测距离由 5.4 km 下降到 3.7 km;RHI 90方向扫描在 712 月探测效率总体呈下降趋势,秋冬季节的探测效能的离散度更小;从日变化特征来看,日落后至日出前的探测效能较低,在中午12:10 的探测效能最高。(3)PM2.5质量浓度及降雨的影响:夏秋季节,降雨量增加,PM2.5质量浓度明显降低,激光雷达探测效能与 PM2.5质量浓度变化更为密切,呈显著正相关,与降雨量的对数呈负相关。参考文献1HUANG Y F.Aeronautical meteorologyM.Chengdu:Southwest Jiaotong University Publishing House,2011:1-348(in Chinese).黄仪方.航空气象M.成都:西南交通大学出版社,2011:1-348.2 FAN Q,ZHU X L,ZHOU D F,et al.Analysis of the wind field characteristics using the wind lidar in a typical plateau airportJ.Laser Technology,2020,44(5):525-531(in Chinese).范琪,朱晓林,周鼎富,等.激光测风雷达分析典型高原机场风场特征J.激光技术,2020,44(5):525-531.3 WANG Q M,GUO L L.Development of lidar in detection of low alti-tude wind shearJ.Laser&Infrared,2012,42(12):1324-1328(in Chinese).王青梅,郭利乐.激光雷达在机场低空风切变探测中的应用J.激光与红外,2012,42(12):1324-1328.4 DONG D B,YANG Sh Zh,WENG N Q,et al.Analysis 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