风廓线雷达作为一种新型测风雷达，能够连续提供大气水平风场、垂直气流、大气折射率结构常数等气象要素随高度的分布，具有时空分辨率高、连续性好和实时性好等特点，是进行高空气象探测的重要设备。而雷达数据的质量是决定资料是否能够投入业务使用的基本前提。通过欧洲中期天气预报中心 (ECWMF) 第五代再分析资料 (ERA5) 与气球探空资料比对，验证了ERA5再分析资料在安徽区域的适用性，并利用其对没有气球探空资料的合肥和巢湖两地的风廓线雷达资料进行了评估。结果表明：(1) ERA5再分析资料与气球探空资料显著相关，多项指标均表明ERA5再分析资料可以作为评估基准，利用其对无气球探空资料区域的风廓线雷达进行评估具有可行性；(2) 大气湍流强度对风廓线雷达最大探测高度影响明显，依季节划分最大探测高度分别为春季2.7 km、夏季4.5 km、秋季3.6 km、冬季2 km；(3) 经评估，合肥地区风廓线雷达资料在数据相关性、偏差、均方根误差等方面u分量数据质量好于v分量。依季节划分，数据质量由高到低排序依次是冬、夏、春、秋。其中，春、夏、冬数据质量较好，可以同化入数值预报模式，而秋季v分量数据需要进行偏差订正以及质量控制后再使用。
风廓线雷达 ERA5再分析资料 探空资料 评估方法 wind profile radar ERA5 reanalysis data sounding data evaluation method 大气与环境光学学报
2023, 18(6): 516
1 上海市生态气象和卫星遥感中心，上海 200030
2 国家卫星气象中心 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室 许健民气象卫星创新中心，北京 100081
我国风云四号A星（FY-4A）携带高光谱红外干涉式大气探测仪（Geostationary Interferometric Infrared Sounder，GIIRS）首次实现了地球静止轨道红外高光谱探测，可连续获得大气温湿度廓线信息。基于常规无线电探空资料，从产品的探测能力和精度方面对2020年FY-4A/GIIRS大气温度廓线产品开展质量评估，为产品应用和算法研究提供参考。结果表明：FY-4A/GIIRS反演大气温度廓线探测能力在高度层次和月份统计上受云活跃度影响较大；晴空条件下大气整层均方根误差约为2 K，700~1 000 hPa的大气低层较大，约2.5 K，偏差整层以负值为主；月尺度质量评估可见夏秋两季明显优于冬春季，有利于灾害性天气多发季节的监测；有云条件下单个像元的温度廓线误差显著增大，采用多像元Cressman客观分析可有效提高产品可用性；低海拔地区温度廓线产品质量整体优于高海拔地区，可极大地弥补我国东部、南部地区以及广阔的洋面上的探空资料的不足。
高光谱 质量评估 温度廓线 FY-4A/GIIRS 无线电探空 hyperspectral quality evaluation temperature profile FY-4A/GIIRS radiosonde
1 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大气光学重点实验室，安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学研究生院科学岛分院，安徽 合肥 230026
3 山东省气象局大气探测技术保障中心，山东 济南 250031
4 山东省气象防灾减灾重点实验室，山东 济南 250031
5 合肥中科光博量子科技有限公司，安徽 合肥 230011
6 中国科学技术大学 环境科学与光电技术学院，安徽 合肥 230026
为了研究潍坊市夏季臭氧的分布特征，使用差分吸收激光雷达在潍坊市进行观测，分析了晴天和雨天臭氧分布的差别，并统计了无降水日臭氧的垂直分布和日变化特征。结果表明：降水发生前强烈的对流运动和大风会使对流臭氧层变厚，臭氧浓度变低；降水发生在一天中的不同时段，对臭氧污染的影响差异很大；无降水日对流臭氧层主要分布在1500 m以下，呈现白天高、夜晚低的日变化特征，高浓度值常出现在12~18时；在垂直结构上呈现分层的特征，其中，300~500 m高度的臭氧浓度随着高度的增加而增大，且在500 m附近达到极大值，该高度和米散射激光雷达探测的边界层高度基本一致；1500 m高度各个时段的臭氧浓度趋于一致，且自该高度往上臭氧无明显日变化特征，可将该层臭氧浓度作为臭氧预报的大气背景值。
差分吸收激光雷达 臭氧 垂直分布 日变化 浓度廓线 differential absorption lidar ozone vertical distribution diurnal variation concentration profile 红外与激光工程
2023, 52(5): 20220579
南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京 210044
星载红外高光谱垂直探测仪GIIRS （Geostationary Interferometric Infrared Sounder）能够实现大气温度和湿度参数高垂直分辨率的观测，为数值天气预报提供精度更高的初始场。基于GIIRS观测辐射值采用BP神经网络（Back Propagation Neural Network）法和深度学习的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）法反演大气温度、湿度垂直廓线，重点在于CNN法模型的构建与参数的优化，得到反演精度最高的网络模型配置。将训练样本根据不同地表类型和是否有云的影响分为三种方案（方案一：不分类、方案二：陆地/洋面分类、方案三：晴空/有云分类），分别进行建模、反演和检验。结果表明两种反演算法都有较好的反演精度，相对而言CNN法在所有高度层上反演偏差、均方根误差和平均相对误差均较小，反演精度更高。CNN法温度反演在高层10~200 hPa改进较大，三种分类方案改进的最大值分别为1.15 K、1.06 K和1.02 K；湿度反演在对流层低层500~1000 hPa改进较大，三种分类方案分别平均改进了0.43 g/kg、0.41 g/kg和0.34 g/kg。BP神经网络法方案三时（即分晴空和云时）温度和水汽混合比廓线反演精度最好；CNN算法方案一时（即不对样本数据进行任何分类）反演精度最高。
GIIRS 大气温湿度廓线 BP神经网络 卷积神经网络 反演 GIIRS (Geostationary Interferometric Infrared Sounder) atmospheric temperature and humidity profile BP neural network CNN (Convolutional Neural Networks) retrieval 红外与激光工程
2022, 51(8): 20210707
1 中国海洋大学信息科学与工程学部，山东 青岛 266100
2 青岛海洋科学与技术试点国家实验室区域海洋动力学与数值模拟功能实验室，山东 青岛 266237
3 青岛海洋科学与技术试点国家实验室“观澜号”海洋科学卫星工程部，山东 青岛 266237
激光雷达能够提供高时空分辨率的大气风场数据，为了提高激光雷达在海上浮标等运动平台上的观测精度，开展了基于漂浮式测风激光雷达系统的海气边界层风场反演算法研究。利用自主研发的漂浮式测风激光雷达系统的观测数据，使用浮标平台姿态和径向速度校正方法、速度方位显示（VAD）风场反演方法，以及数据质量控制方法，提高风廓线反演结果的准确性。将同步观测实验结果与风廓线反演结果进行比对验证，结果表明水平风速和风向的比对误差分别为0.3 m/s和2.0°，决定系数分别为0.986和0.996，表明了漂浮式激光雷达风廓线反演算法的准确性。
海洋光学 激光雷达 浮标 风廓线 反演算法 质量控制 光学学报
2022, 42(24): 2401002
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院安徽省信息材料与智能传感实验室，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 中国科学院区域大气环境研究卓越创新中心，福建 厦门 361021
4 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院，安徽 合肥 230026
提出一种基于卷积神经网络（CNN）和支持向量回归机（SVR）的多轴差分光学吸收光谱（MAX-DOAS）对流层NO2垂直分布预测方法。将2019年南京站点采集的原始MAX-DOAS数据通过QDOAS软件拟合获取O4和NO2差分斜柱浓度，结合基于最优估算的气溶胶和痕量气体廓线反演算法——PriAM算法反演了对流层NO2廓线，并将其作为预测模型的输出。此外，通过平均影响值方法进行预测模型输入变量的选择，确定了MAX-DOAS数据、温度、气溶胶光学厚度和低云覆盖率为模型的最佳输入变量。通过实验优化网络结构和参数，最终建立预测模型在测试集与PriAM的平均百分比误差仅为9.14%，与单独建立的CNN、SVR、反向传播模型相比，平均百分比误差分别降低了8.22%、6.00%、32.28%。因此，CNN-SVR能够利用MAX-DOAS数据对对流层NO2廓线进行有效预测。
大气光学 卷积神经网络 支持向量回归机 多轴差分吸收光谱 对流层NO2廓线 光学学报
2022, 42(24): 2401001
1 成都信息工程大学大气科学学院，四川 成都 610225
2 高原大气与环境四川省重点实验室，四川 成都 610225
3 成都市气象局，四川 成都 611130
利用2020年1月至2020年7月成都市温江区气象站L波段探空雷达资料，基于风场和大气折射率结构常数（）的比对分析，探究了风廓线雷达产品在成都地区的适用性。结果表明：风廓线雷达反演的水平风场与对应时刻L波段探空雷达测风资料在各高度层均呈显著正相关（p<0.05）。在低层（<2.5 km），风廓线雷达反演的水平风速较L波段探空雷达偏小，约0~1 m·s-1，各高度层水平风速有效样本率在90%~100%波动；在高层（>2.5 km），风廓线雷达反演的水平风速较L波段探空雷达偏小，约0.5~2 m·s-1，各高度层水平风速有效样本率在70%~90%波动。另外，风廓线雷达水平风向的有效样本率随高度上升呈波动增长趋势。在大气处于中等不稳定、弱不稳定、中性或弱稳定条件下，风廓线雷达廓线与对应时刻L波段探空雷达反演得到廓线具有较好的一致性；在大气处于极不稳定或中等稳定条件下，风廓线雷达廓线与对应时刻L波段探空雷达反演得到廓线虽呈现显著的正相关（p<0.05），但二者在数值上却存在较大的差异。降水是影响风廓线雷达反演精度的另一重要因子，降水条件下所测量水平风速的误差显著增大。
风廓线雷达 L波段探空雷达 大气稳定度 适用性 成都 激光与光电子学进展
2022, 59(16): 1601003
1 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大气光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
3 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院, 安徽 合肥 230031
在海洋地区利用相干多普勒激光风廓线雷达反演可以得到边界层内全天候大气光学湍流廓线。采用机器学习方法-后向传播神经网络进行训练得到边界层光学湍流估算模型,以探空实测常规气象参数作为模型输入参数估算不同日期不同时刻的边界层内大气光学湍流廓线,并与实测值进行比较。通过误差分析可知,白天和夜晚的估算光学湍流廓线均方根误差分别为0.4332和0.5626,相关系数分别为0.8899和0.7673。该研究表明,相干多普勒激光风廓线雷达反演的光学湍流廓线可以通过神经网络模型实现全天候对海洋大气边界层光学湍流廓线估算的功能,且效果较好,在光电工程及天文选址方面具有重要工程参考意义。
大气光学 激光雷达 湍流廓线 大气边界层 机器学习 神经网络 光学学报
2022, 42(12): 1201004
1 安徽大学物质科学与信息技术研究院, 安徽 合肥 230601
2 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理与大气化学国家重点实验室, 北京 100029
3 清华大学环境学院, 北京 100084
气溶胶垂直廓线是评估污染物来源、 输送等途径的必要手段。 气溶胶污染对环境和人体健康带来直接的影响。 该研究于2019年4—5月, 利用中国科学院大气物理研究所(39.98°N, 116.39°E)的地基多轴差分光学吸收光谱(MAX-DOAS)仪, 对北京地区春季大气光谱垂直廓线进行了观测。 凭借MAX-DOAS实时、 在线、 连续的观测优势, 能有效的对气溶胶进行监测。 MAX-DOAS基于最优估算法(OEM)以及最小二乘光谱拟合法, 并以辐射传输模型SCIATRAN作为前向模型, 利用海德堡廓线(HEIPRO)算法反演得到气溶胶消光系数的垂直廓线, 通过对气溶胶消光系数在其路径的积分获得气溶胶光学厚度(AOD)。 利用地基太阳光度计观测的AOD和高塔观测的颗粒物质量浓度垂直廓线, 分别与MAX-DOAS观测的AOD和气溶胶消光系数垂直廓线进行对比, 验证MAX-DOAS算法的适用性。 研究结果表明, MAX-DOAS与太阳光度计观测AOD结果, 相关系数为0.92, 斜率为0.89。 三层气溶胶消光系数与PM2.5质量浓度的皮尔森相关系数从低处到高处分别达到0.69(60 m), 0.77(160 m)和0.75(280 m)。 并且, 将气溶胶平均消光系数和对应三层(60, 160和280 m)的PM2.5平均质量浓度对比, 发现两者趋势一致。 同样的, 为了验证MAX-DOAS是否具备准确识别污染物的长距离输送的能力, 我们通过Angstrom指数确定沙尘天气, 通过计算梯度理查森数和边界层高度确定静稳天气, 分析了在特殊天气条件下, MAX-DOAS能够对沙尘和静稳天气做出及时、 准确的响应。 分析气溶胶平均消光系数, 发现气溶胶垂直廓线随高度升高呈现指数衰减变化的趋势, 并且气溶胶消光系数均值在1.5 km高度处约为近地面的50%左右, 而在1.5 km以上消光系数会随着高度的增加而快速减小。 当高度达到2 km左右时, 气溶胶消光系数均值下降到了0.1 km-1。 以上结果表明MAX-DOAS探测大气气溶胶垂直廓线具有较高的适用性。
颗粒物污染 气溶胶 垂直廓线 地基多轴差分光学吸收光谱 相关性 Particulate pollution Aerosol Vertical profile MAX-DOAS Correlation 
