1 安徽大学物质科学与信息技术研究院，安徽 合肥 230601
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点研究室，安徽 合肥 230031
研制了一套90 m的开放光路傅里叶变换红外光谱（OP-FTIR）温室气体分析测量设备，并利用该设备开展了CO2、CH4和CO质量浓度的高精度检测。OP-FTIR系统反演CO2、CH4和CO的光谱区域分别为2102~2250 cm-1、2920~3140 cm-1和2172~2210 cm-1。以采集到的中红外吸收光谱为反演基准，开展了与Picarro温室气体分析仪的对比测试。选取测量期间10 d的数据，研究了温湿度、风向风速与环境大气中CO2、CH4和CO质量浓度的关联度，并详细分析了污染物的日变化特征。实验结果表明：研制的OP-FTIR光谱系统监测温室气体质量浓度具有较高的可靠性；温度、相对湿度、风速和风向对当地污染物质量浓度影响显著；CO2、CH4和CO质量浓度的时序变化具有明显的周期性变化趋势。将CO、CH4质量浓度分别与CO2质量浓度进行相关性分析，相关系数分别为0.495和0.659。
光谱学 大气温室气体污染特征 开放光路傅里叶红外光谱 二氧化碳 甲烷 一氧化碳
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
3 广州市环境监测中心站, 广东 广州 510030
4 广东省环境监测中心国家环境保护区域空气质量监测重点实验室,广东省环境保护大气二次污染研究重点实验室, 广东 广州 510308
利用差分吸收臭氧激光雷达对广州市对流层臭氧垂直结构进行长期连续观测,给出了广州市臭氧垂直结构的日变化特征,针对局地污染和区域传输两种不同的臭氧污染模式特征进行分析,提出臭氧污染模式的判定方法。结果表明:广州市臭氧全年日变化规律明显,午后单峰特征突出;臭氧浓度季节变化规律为夏季臭氧浓度最高,冬季浓度最低,春季和秋季差异较小;在局地污染过程中,高浓度的臭氧主要集中在近地面,并且随着高度的增大而逐渐减小,0.7 km以下臭氧浓度的递减速率随高度增大而增大,1.5~2 km的臭氧浓度趋于均匀;针对三个高度区间,给出了臭氧外部输送的特征值,分析了在同一高度上颗粒物消光系数和臭氧浓度的相关性,并结合气象场分析了各个季节臭氧输送的主导方向。
遥感 差分吸收激光雷达 臭氧 局地污染 区域传输 中国激光
2019, 46(12): 1211003
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230037
3 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230039
对大气臭氧探测激光雷达出现硬件故障时的回波特征进行了分析。根据回波形态和雷达强度等,采用基于模糊逻辑的质量控制方法,对雷达硬件故障数据进行了识别检验,识别率高达93%,即能较好地实现对硬件故障数据的质量控制。比较了硬件故障时的数据和被误判的正常数据在300~500 m高度上对应的臭氧浓度和信噪比均值,找出统计特性,降低了对正常数据的误判率。
测量 数据质量控制 模糊逻辑 隶属函数 信噪比 臭氧浓度
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2015年12月份重污染频发的北京市先后启动两次大气重污染红色预警。本研究根据中科院大气物理研究所铁塔分部激光雷达的立体探测数据, 采用梯度法反演北京市区大气边界层高度, 并对中尺度数值模式WRF的模拟结果进行评估。结果表明, 虽然两种方法的结果具有较好的一致性, 但是极值并没有很好地吻合。激光雷达反演边界层高度日变化与WRF模拟结果的相关性达到0.76, 均方根误差为163 m, 平均偏差为-61 m。同时发现在清洁天气下, WRF模拟的准确性要高于污染天气下的模拟结果。此外地面观测的PM2.5质量浓度与激光雷达反演的大气边界层高度相关性达到-0.85。
传感器 边界层高度 激光雷达 数值模拟 红色预警
1 中国科学院 安徽光学精密机械研究所, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230036
3 电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室, 安徽 合肥 230037
为了抑制边缘纯转动拉曼光谱成像偏差, 提出了一种高精度测温拉曼激光雷达光谱仪光学系统设计。该系统利用非球面透镜组对光谱仪成像球差进行校正, 针对光谱仪10 mm/nm的线分辨率要求, 采用双光栅结构设计并对测温拉曼光谱仪各参数进行光线追迹, 拟合得到双光栅的入射角、准直镜焦距和聚焦镜焦距的最优值。将拟合最优化结果代入Zemax 软件进行优化分析, 结果显示单个成像光谱成像宽度控制在0.771 5 mm, 间隔0.1 nm的纯转动连续光谱成像中心间隔可以达到1 mm, 满足了线阵探测器对成像质量的要求。通过计算在J=6级的纯转动拉曼后向散射信号对瑞利-米散射信号实现了108抑制, 达到了高精度纯转动拉曼激光雷达测温的目的, 解决了目前双光栅光谱技术无法达到提取355 nm波段纯转动拉曼高光谱精度的要求, 对测温拉曼激光雷达的技术发展有着深远的意义。
拉曼激光雷达 双光栅光谱仪 闪耀光栅 线分辨率 Raman lidar double-grating spectrometer blazed grating Line per inch
1 中国科学院 安徽光学精密机械研究所 环境光学与技术重点实验室,安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学,安徽 合肥 230026
为获取杭州市夏季臭氧浓度时空分布特征和气象要素对臭氧浓度的影响, 利用臭氧差分吸收激光雷达开展观测, 同时利用WRF-Chem模式模拟臭氧时空特征和气象要素。实验结果表明: 臭氧浓度模拟结果与激光雷达的观测结果具有很好的一致性。2016年夏季, 杭州市18天内发生了4次臭氧重污染, 每次持续2到5天, 最高浓度达550 nL/L。高空1~2 km存在较高浓度的臭氧污染层, 并存在垂直和水平传输, 对近地面臭氧污染有明显影响。近地面臭氧浓度平均最低值出现在凌晨2时左右, 为75 nL/L; 平均浓度最高值在中午12时左右出现, 为90 nL/L。近地面臭氧浓度的日变化明显, 而高空的臭氧浓度日变化不明显。臭氧差分吸收激光雷达系统对臭氧时空分布的探测是可靠的。强太阳辐射、高温、低湿都是臭氧污染形成的有利环境条件, 而强风对局地臭氧有扩散作用, 降雨对臭氧有很好的消除作用。
差分吸收激光雷达 臭氧 气象要素 传输 differential absorption lidar ozone WRF-Chem WRF-Chem meteorological factors transmission
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
针对环境领域中最常用的米氏散射激光雷达, 通过讨论气溶胶光学特性反演方法的流程, 分析了影响反演结果准确度的各种不确定性因素。分析结果表明, 为获取高稳定性和高可靠性的探测结果, 需要采用合理的信号去噪方法, 设置合理的累加次数、气溶胶消光后向散射比、标定高度和标定值等。此外, 还需要对反演算法进行定期标定, 主要包括几何重叠因子标定、球载消光仪标定、瑞利散射标定、能见度仪标定、太阳光度计标定、湿度标定、颗粒物浓度标定等。通过这一系列配置和标定后, 多台激光雷达数据可以达到高度的一致性和准确性。
遥感 激光雷达 气溶胶光学特性 消光系数 不确定性 标定 激光与光电子学进展
2018, 55(9): 092801
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
大气边界层高度对大气颗粒物污染具有重要的影响。为研究京津冀区域的大气边界层高度变化特征, 利用该地区多个站点的激光雷达数据, 进行了统计研究, 并将激光雷达观测值与美国国家气象局国家环境预报中心全球资料同化系统模式模拟结果进行了对比。观测数据表明, 京津冀地区的大气边界层具有明显的日变化特征和季节变化特征: 白天的大气边界层高度高于夜晚, 且边界层高值出现在14:00左右; 夏、冬季的大气边界层高度高于春、冬季; 冬季大气边界层高度有降低趋势。此外, 2014年11月多个站点由激光雷达测得的边界层高度的统计分析表明, 京津冀地区大气边界层高度在300~900 m之间, 且东南方向较高。
大气光学 大气边界层高度 激光雷达 气溶胶消光系数 激光与光电子学进展
2017, 54(1): 010101
Author Affiliations
Abstract
1 Key Laboratory of Environmental Optics and Technology, Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China
2 University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China
3 Tianjin Key Laboratory of Air Pollution Prevention and Control, Tianjin Academy of Environmental Sciences, Tianjin 300191, China
A mobile vehicle lidar system has been developed and applied to detect urban air quality. On September 21 and 22, 2015, particulate matter observation with mobile vehicle lidar was carried out in the Binhai New Area of Tianjin. Combined with the latitude and longitude information acquired by a GPS, the three-dimensional distribution of the aerosol extinction coefficient was presented in the experimental area. Furthermore, the source, distribution, and the transportation path of the aerosols in the area were investigated based on lidar data, local meteorological data, and backward trajectory analysis. The results show that mobile vehicle lidar can detect the atmospheric aerosols and reflect the stereoscopic distribution properties of aerosols. The potential of this vehicle lidar system provides a new scientific basis for the study of the source, distribution, and transportation of atmospheric particles.
010.0010 Atmospheric and oceanic optics 140.0140 Lasers and laser optics 280.0280 Remote sensing and sensors 290.0290 Scattering Chinese Optics Letters
2016, 14(6): 060101
