降水是气象观测的常规项目,是研究全球水热循环和气候变化的重要参数。实现降水现象自动观测是我国气象探测领域未来发展规划的一项重要内容。 介绍了一种基于光阻原理的降水现象测量系统,设计了激光对射式光学测量结构,实现对降水粒子遮光信号的精确捕获;研制了基于相关原理的微弱信号 检测系统,保证粒子速度、粒径等信息的准确测量;在数据信号处理上,采用数据平滑算法降低了系统噪声。研制的系统能够准确完成雨 滴谱分布、降水量、降水类型的测量,并且与国外同类仪器进行了观测比对,数据具有较好的一致性,能满足对降水现象自动观测的要求。

复杂管道条件下的流速分布和流量的准确测量对掌握其流速分布规律及其应用均具有重要的意义。 提出了一种激光自混合测量矩形管道流体层流流速分布和流量的方案。在激光自混合和矩形管道层流流 速分布理论的基础上,分析了矩形管道内流体层流运动时的激光自混合信号频谱特征,得到了矩形管道 层流流速分布特征和流量值。实验测量的矩形管道流速测量值平均相对误差为2.7%,流量值相对误差 在2.0%以内,实验结果与理论相一致。

对激光雨滴谱仪监测的降水粒子粒径、末速度、粒子数等信息进行分析,得到降水粒子的粒径-末速度函数和雨滴 谱等关系函数。通过计算得到的降水强度与气象数据对比,得到误差函数；根据误差函数建立降水量反演 算法,对降水强度进行修正得到修正后降水强度和降水量,修正后降水量误差减少了10%以上,最后给出降水类型的判断方法。

大气水平能见度是交通运输等领域的重要气象要素之一。基于透射式水平能见度的测量原理,提出采用角反 射器的单端透射式能见度测量方案。该系统的发射器和接收器组合一体,便于光路校准,光路往返增加了水平 气柱样本长度,扩大了能见度测量范围。利用锁相放大技术抑制噪声有效提高能见度测量精度,测试结果得出,锁 相放大电路测量大气透过率与实际值的相关系数达0.9998。最后给出大气能见度实测结果,定量计算显示,与 国外能见度仪的测量结果相关系数R为0.9904。

利用自行研制的大气细粒子谱分析仪、振荡天平、大气能见度仪和气象参数仪,对2008年北京奥运期间的主场馆区域大气质量状况进行了连续在线测量。奥运期间粒子日平均数浓度变化表明,核模态粒子(5-20 nm)主要受气相成核过程的影响,数浓度变化曲线呈单峰值结构;爱根核模态(20-100 nm)受人为源及核模态粒子贡献影响较大,数浓度曲线呈典型的三峰值结构;积聚模态(100 nm-1 μm)数浓度日变化不大,但受降水等天气因素影响较大。结合地面能见度数据,对降雨、灰霾和晴好天气状态下大气细粒子谱变化特征进行分析,结果表明,降雨对颗粒物的清除作用与颗粒物粒径大小密切相关,而灰霾天气下大气能见度的降低主要受积聚模态粒子散射消光的影响。同时,利用细粒子数浓度计算得到粒径小于10 μm的颗粒(PM10)质量浓度,计算值与振荡天平实测值具有较好的一致性,相关系数达86.1%。

通过神经网络(NN)建立了调Q激光器的优化设计模型。利用典型的谐振腔参数和抽运参数由速率方程进行数值求解,获得激光器的输出数据,形成神经网络的训练样本。通过这些样本对反向传播(BP)神经网络进行训练,从而建立起一个联接激光器的结构参数和激光器输出性能参数的BP神经网络。利用该网络能够由激光器输出参数对激光器结构参数进行预测,完成激光器的快速设计,在Pentium 4 2.4 GHz的计算机上训练用时为2.96 s。测试数据显示,测试值和预测值的峰值功率、光束质量、脉宽的标准差分别为3.1%,3.4%,5.8%。结果表明,利用BP神经网络依据激光器的输出要求参数进行反向设计,预测出的激光器结构参数和抽运参数误差小,实验数据能够很好吻合。

在紫外光谱吸收法水质监测中,光信号的探测与处理是一项关键技术。利用双光路单通道循环分时采样方法,在软 件控制下分时探测背景、参考、测量光强,消除了由于背景光的干扰和光源强度变化带来的影响,提高了监测系统 的可靠性和精确性。并采用了双波段测量方式,用于消除水中浊度的影响,具有很强的实用性。用标准溶液进行了实 验,相对标准偏差不超过1%,最大相对误差小于2.0%,说明系统有很高的精确性、准确性。

从Mie散射理论的公式分析中发现,大气气溶胶的消光和散射角有关.设计了一种共轴多角度探测系统,利用该系统研究了气溶胶的消光随角度变化呈现的特性.该系统在不同的散射角上,对气溶胶的消光系数进行测量,通过实验数据分析得出:前向散射角在30°～45°之间的气溶胶散射消光系数与散射光强成线性.

前向散射能见度仪测量前向散射光强度，确定大气的消光系数，进而获得大气的能见度值。基于上述原理，考虑雾天大气散射特性，研制了一台前向散射能见度仪样机。通过样机室外雾天散射光强测量值与实地能见度值的比较，给出之间的修正计算公式。样机还在外场与国外同类仪器进行了实测数据对比实验。