1 中国海洋大学信息科学与工程学部海洋技术学院，山东 青岛 266100
2 北京航空气象研究所，北京 100085
3 青岛镭测创芯科技有限公司，山东 青岛 266100
4 崂山实验室，山东 青岛 266237
5 中国海洋大学海洋高等研究院，山东 青岛 266100
为了提升大气物质边界层高度（AMBLH）的识别准确性，基于2020年11月至2021年11月在青岛开展的大气边界层（ABL）观测实验，提出了一种基于相干多普勒激光雷达（CDL）信噪比数据的AMBLH的综合反演方法，并应用此方法反演得到了青岛地区的AMBLH，其与探空仪反演结果的相关度为0.93。分析了青岛一年内的AMBLH发展情况，发现各月份AMBLH均有日变化特征，其中6、7月特征相对较弱，推测这与夏季来自海洋的东南风盛行有关。AMBLH月均值在全年呈起伏波动趋势，在冬末至春初、夏末至秋初的阶段逐步增大。AMBLH月均中位数4月最高、6月最低，AMBLH季度发展程度由高到低的顺序为春季、冬季、秋季、夏季，其中春季和冬季高度相近。AMBLH各季度日变化中抬升趋势出现的时间为夏季早于春季，秋季与春季相近并早于冬季。
大气光学 相干多普勒激光雷达 大气物质边界层高度 综合反演方法
中国工程物理研究院电子工程研究所, 四川绵阳 621999
复杂地物目标的近垂直后向散射特征是影响雷达高度表回波波形的重要因素之一。对近垂直后向散射系数的获取主要采用基于参数模型的实测数据拟合方法, 但一般只适用于地势平坦且介质相对单一的地海面目标。本文基于机载雷达高度表, 针对复杂地物目标的距离-多普勒图像仿真实验数据和实测数据, 利用距离-多普勒域和地球空间域的映射关系, 提出一种后向散射系数的反演算法, 并对得到的后向散射系数进行定量分析。实验验证了提出的反演算法具有一定的适用性和参考性。
后向散射系数 反演方法 距离多普勒图像 雷达高度表 backscattering coefficient inversion method Range-Doppler image radar altimeter 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(12): 1423
1 中国科学院国家空间科学中心，北京 100190
2 中国科学院大学，北京 100049
3 中国科学院空间环境态势感知重点实验室，北京 100190
星光掩星技术探测恒星光经大气层消光、 折射等作用后的恒星光光谱, 利用大气中不同成分对不同波长的光吸收的差异反演得到大气密度信息。 低轨卫星与恒星分别位于地球两侧, 低轨卫星接收到不同切线高度上光谱, 即构成星光掩星观测。 光谱探测高度可从平流层至低热层, 其中不同波段可用于不同大气痕量成分密度反演。 星光掩星技术具有探测参数多、 全球覆盖、 垂直分辨率高、 无需定标等优点。 GOMOS(global ozone monitoring by occultation of stars)是搭载在欧洲航天局ENVISAT卫星上的平流层臭氧检测仪器。 GOMOS利用星光掩星技术进行探测, 设计精密, 分辨率高, 在轨稳定运行十年(2002年—2012年), 探测波长跨越紫外到可见光波段, 采用光谱反演和垂直反演迭代的方法反演大气成分密度, 得到了大量关于临近空间区域大气资料, 对长期监测平流层至低热层区域变化提供了可靠的数据支持。 利用GOMOS掩星数据, 提出一种简单的反演方法——剥洋葱法, 反演临近空间高度上臭氧数密度。 剥洋葱法假设地球大气对称且水平分层, 利用单个波段光谱进行反演, 假设在此波长上光谱的大气吸收效应全部由臭氧造成, 即选择臭氧吸收占据绝对优势的波长。 经分析, 在50~100 km高度上可以利用290 nm波段进行反演, 在15~50 km高度上可以利用600 nm波段进行反演。 根据Beer-Lambert定律, 随切点高度自上而下, 对恒星光光谱透过率利用剥洋葱法进行反演得到臭氧数密度。 将剥洋葱法反演结果与GOMOS官方发布结果相对比, 两者符合得很好。
星光掩星技术 臭氧密度 反演方法 剥洋葱法 Stellar occultation Ozone density Inversion method Near space
中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
二氧化碳 (CO2) 是大气中重要的温室气体, 准确掌握大气 CO2 的含量及变化可为气候变化预测及环境决策提供支持。为满足气候研究的需求, 卫星观测大气 CO2 柱平均干空气混合比 (XCO2) 的反演精度需优于 1%。搭载于高分五号卫星上的大气主要温室气体监测仪 GMI (Greenhouse gases monitoring instrument) 采用新型的空间外差光谱技术, 具有超高光谱分辨率。由于超分辨率卫星观测光谱面临着大气、地表和仪器的综合影响, 故根据 GMI 仪器特征设计了针对性的反演方法, 通过光谱信息含量的分析, 构建出用于大气 CO2 反演的信息谱以及用于背景扣除的参考谱, 以此重建观测数据和模拟数据, 并采用最优化估计法反演大气 XCO2。该方法具备缓变背景扣除功能, 可解决空间外差干涉型光谱的大气 CO2 反演问题。利用该反演方法对 2018 年 8 月至 2019 年 3 月的 GMI 观测数据开展反演, 并采用碳总量观测网 12 个站点的地面大气 CO2 测量结果进行验证。验证结果表明该反演方法可稳定实现 GMI 卫星观测数据的反演, 且 GMI 大气 XCO2 反演精度为 0.67%, 优于 1% 的应用需求。
大气 CO2 反演方法 空间外差光谱 验证 atmospheric CO2 retrieval method spatial heterodyne spectroscopy validation 大气与环境光学学报
2021, 16(3): 231
中国海洋大学 信息科学与工程学院, 山东 青岛 266100
速度方位显示(Velocity-Azimuth Display, VAD)方法作为一种基于单部激光雷达和同一高度风场均匀的假设前提来反演风场的通用方法已经在业界得到广泛应用, 但其对激光雷达扫描方位角的范围和径向个数的严格要求在一定程度上影响了激光雷达的测量效率。基于此, 提出了一种基于梯度下降算法的VAD风场反演方法。使用梯度下降算法代替目前VAD中的傅里叶级数展开求解的方法。在分析了算法收敛性影响因素的基础上, 确定了算法迭代步长和迭代次数, 从而改善了算法的收敛性, 提高了运算速度。与标准风杯风速计(IEC 61400-12-1)的同步对比实验结果显示: 该方法在激光雷达扫描范围降低到60°和扫描径向个数降低到7个的情况下, 10 min平均的风速、风向相关系数达到0.99, 风速标准偏差、偏差分别为0.52 m/s和0.02 m/s, 风向的标准偏差和偏差分别为5.1°和3.6°。结果证明了该方法在提高激光雷达测量效率的同时仍能保证其准确性, 具有更强的适用性, 可有效提升系统对于动态大气风场监测能力。
VAD风场反演方法 梯度下降 多普勒激光雷达 VAD Wind retrieval method gradient descent Doppler lidar 红外与激光工程
2018, 47(11): 1106006
中国海洋大学信息科学与工程学院, 山东 青岛 266100
提出基于共轭梯度算法的速度方位显示(VAD)风场反演方法，应用最优化理论，将共轭梯度算法代替传统VAD方法中的傅里叶级数展开来求取最优解，并针对算法在风场反演应用时存在不收敛于最优解的问题，使用Hessian矩阵对算法进行了修正。同时开展了多普勒激光雷达与符合IEC 61400-12-1国际标准的高精度风杯风速计的43天对比实验，结果显示，当激光雷达的方位角扫描范围为60°、径向个数为7个时，两者的风速、风向相关系数分别为0.991和0.998，风速、风向标准偏差分别为0.52 m/s和5.1°，风速、风向偏差分别为-0.02 m/s和3.6°。对比实验结果表明，基于共轭梯度算法的VAD风场反演方法使用较小的扫描方位角仍能保证其测量的准确性满足国际标准，具有更强的适用性，同时印证了激光雷达系统的测量性能，为动态复杂风场的监测提供了更佳的选择。
遥感 多普勒激光雷达 速度方位显示 风场反演方法 共轭梯度
北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院, 北京 100191
为了实现基于偏振信息反演土壤湿度的目的, 建立了土壤表面的偏振反射模型, 并在可见光波段内开展了土壤湿度与反射光偏振信息的实验研究。首先, 根据几何光学理论和测量数据建立了土壤表面的偏振反射模型。其次, 制备了不同湿度的土壤样品, 搭建了实验平台, 并在多种入射观测条件下, 使用高精度偏振成像探测系统获取了样品的偏振信息。然后, 对实验数据进行分析来验证模型。最后, 建立了模型中微面元坡度均方差、漫反射等效系数和折射率三个参数与土壤湿度的定量关系, 利用定量关系来反演土壤湿度, 并在476 nm波段上, 对湿度为26.0%的土壤样品进行室内偏振探测实验。结果表明: 根据文中反演方法得出土壤湿度为24.73%, 误差为4.88%, 证实了文中所提出的土壤湿度反演方法的正确性和可行性。
土壤湿度 偏振反射模型 反演方法 定量 soil moisture polarized reflection model retrieval method quantitative 红外与激光工程
2018, 47(1): 0117001
华中科技大学煤燃烧国家重点实验室, 湖北 武汉 430074
考虑了实际物体表面BRDF的影响, 利用方向半球反射率、方向半球透射率、法向反射率和法向透射率等光谱数据, 同时反演了一维平板内介质和表面的辐射特性参数。将该方法用于吸收散射、强散射和强吸收三种介质的辐射特性参数反演, 反演结果与给定初值较吻合。
散射 辐射传递 双向反射分布函数 反演方法
解放军理工大学气象海洋学院, 江苏 南京 211101
利用地基红外高光谱辐射数据可以反演得到高时间分辨率的边界层大气温度廓线。 目前的AERIoe最优化反演算法相比于传统的“剥洋葱”算法有较大的改进, 且对初值的依赖程度较低。 但AERIoe算法中正则化算子的选择对反演结果的稳定性和反演时间有重要影响。 目前主要采用经验的方法选择正则化算子, 迭代步数较多, 耗费大量的计算时间。 提出了利用L曲线方法代替经验法选取正则化算子的改进方案, 以提高AERIoe方法的反演速度。 改进后的算法通过绘制解范数和残余范数的二维曲线图, 取其拐点作为最优的正则化参数, 相比于传统的经验法有着更好的理论基础。 采用2011年美国大气辐射测量计划中SGP站点的晴空大气红外辐射数据进行反演实验。 结果表明, 利用该方法得到的反演结果具有很好的稳定性、 收敛性和精度。 相比于经验的方法, 利用L曲线方法获得的正则化算子反演温度廓线时的收敛速度更快, 迭代步数较少, 可以节约大量的计算时间; 在反演精度方面, L曲线方法在边界层中上层的反演精度更高, 1～3 km高度上温度廓线的RMSE值提高了大约0.2 K。
最优估计反演方法 L曲线 正则化算子 高光谱 Optimal inverse methods L-curve Regularization parameter Hyper-spectral 光谱学与光谱分析
2016, 36(11): 3620
1 安徽师范大学国土资源与旅游学院, 安徽 芜湖 241003
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
如果卫星遥感反演大气CO2 精度要求达到1%,则可以通过全球连续高精度观测弥补地面观测的不足。在实际反 演中,反演精度不仅受到卷云和气溶胶的影响,还受到其它诸多因素(地表温度,地表压力,地表反照率,大气 湿度等)的影响。讨论分析了这些因子的影响:在以 US1976美国标准大气为背景、观测高度是100 km条件下,运 用最优非线性反演算法,使用逐线积分辐射传输模型LBLRTM模拟计算,模拟分析出地表温度、地表压力、地表 反射率、大气湿度各增加1%和减小1%的情况下,对CO2 反演结果的影响,以及各典型气溶胶对反演 结果的影响。结果显示:海洋型、沙漠型、城市型、乡村型四种典型气溶胶对CO2 反演结果的影响 都比较大,影响最大的为海洋型气溶胶,能见度为5 km,影响百分比相对于CO2 初始值(380 ppm)降 低了27.18%,影响最小的为乡村型气溶胶,能见度为23 km,影响百分比相对于CO2 初始 值(380 ppm)减小了7.78%;地表反射率、地表温度、地表压力对CO2 反演结果也有很大的影响,而大 气湿度对反演结果的影响很小,基本可忽略不计。
影响因子 反演方法 CO2 CO2 LBLRTM LBLRTM influencing factors retrieval method
