[发明专利]一种基于粒子聚类的反演边界层高度方法

说明书

本发明公开了一种基于粒子聚类的边界层高度反演方法。该方法通过利用激光雷达的后向散射信号和色比信号构造大气粒子的样本X序列。然后使用高斯混合模型分类器对样本X序列进行分类，得到边界层之上的大气分子类和边界层之下的气溶胶类。最后根据类别F序列，通过查找类别序列的最大梯度处，检索出边界层高度的结果。该方法不依赖于气溶胶的垂直浓度廓线来查找边界层高度，而是根据大气粒子的二维分布，通过粒子聚类的方法来确定边界层高度，避免了复杂气溶胶层次对查找边界层高度带来的影响。本发明方法具有执行简单，准确度高和适用性广泛的特点。

技术领域

本发明涉及大气探测技术领域，具体涉及一种基于粒子聚类的反演边界层高度方法。

背景技术

大气边界层，又称为行星边界层，由近地层，混合层及其上部的夹卷层构成。是直接受到人类活动影响的最底层大气。大气边界层是大气和地面进行物质和能量交换的重要桥梁。在边界层研究中，大气边界层高度是空气污染模型中的一个非常重要的参数，同时也是大气湍流结构的重要构成参数。因此，准确的查找到大气边界层高度将在污染物传输和环境变化中发挥重要的作用。

由于激光雷达具有很高的空间分辨率和连续稳定的工作能力，已成为探测边界层高度的主要手段。激光雷达系统可以使用气溶胶作为示踪剂来检测边界层高度，边界层高度可以从气溶胶浓度曲线推断。常规激光雷达边界层高度的算法包括梯度法，小波协方差变换(wavelet covariance transform，WCT)法和理想剖面拟合法。这些算法都是基于气溶胶浓度的垂直分布用来识别边界层高度。例如，梯度法通过查找大气气溶胶垂直廓线的最大梯度值来确定边界层高；WCT法和理想廓线法通过查找大气气溶胶垂直廓线的局部最大值来反演边界层高度。这意味着，一旦气溶胶的垂直分布变得不均匀，气溶胶浓度的垂直梯度就会非常混乱，这些算法将难以准确地确定边界层高度。之前提出基于粒子特性差异的边界层高度反演方法来克服这个限制，该方法通过计算大气粒子之间的粒子特性差异来获取边界层高度。因此，在探测边界层高度时可以有效的避免多层气溶胶的影响。然而，随着我们进一步研究，单纯的计算大气粒子的差异，导致该算法不能有效的识别残留层和弱气溶胶层。这反映在该算法在一些非均匀对流状态下性能较差。这就意味着，当垂直气溶胶浓度较为稀薄时，同样会导致激光雷达反演的边界层结果失真。

发明内容

本发明旨在针对现有技术的技术缺陷，提供一种基于粒子聚类的反演边界层高度方法，以解决在弱对流条件下，传统激光雷达算法反演边界层高度不准确的技术问题。

为实现以上技术目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于粒子聚类的反演边界层高度方法，包括以下步骤：

1)通过激光雷达数据得到后向散射信号和色比信号，利用后向散射信号和色比信号构造粒子的样本X序列；

2)使用高斯混合模型对样本X序列进行分类，得到边界层之上的大气分子类和边界层之下的气溶胶类；

3)根据类别F序列，通过查找类别序列的最大梯度处，检索出边界层高度的结果。

作为优选，步骤1)包括：通过双波长激光雷达两个通道的回拨信号计算出粒子的色比信号，根据式(1)构造样本X序列；

[X(i)]＝[(BC(i),CR(i))] (1)

式(1)中，X(i)表示第i个采样点的特征值；CR(i)表示第i个点的色比信号值；BC(i)表示第i个点的后向散射信号。

作为优选，步骤2)包括：将式(1)所示的样本X序列输入高斯混合模型中，得到式(2)所示的概率函数；

式(2)中，X表示样本序列，K表示分量数，π、μ、Σ分别表示混合高斯模型的模型参数，π_k、μ_k、Σ_k分别表示K的混合系数、期望和方差；