[发明专利]一种大气气溶胶与云的识别方法和系统

说明书

本申请公开了一种大气气溶胶与云的识别方法和系统，方法包括如下步骤：S1、获取激光雷达原始数据；S2、数据订正；S3、色比与衰减后向散射系数分析获取；S4、云和气溶胶识别判断。本技术能够基于地基双波段偏振激光雷达系统采集气溶胶和云类型的激光雷达原始数据，得出气溶胶和云的具体类型分类，综合得出冰云、混合相态云、水云、沙尘气溶胶、人为污染物和二者混合层六种类型，以此提高识别气溶胶和云类型的准确性。

技术领域

本申请涉及大气数据分析技术领域，具体而言，涉及一种大气气溶胶与云的识别方法和系统。

背景技术

气溶胶和云在区域和全球气候系统中扮演着重要角色。气溶胶可以通过散射和吸收短波和长波辐射来改变地球大气系统的辐射平衡，也可作为云凝结核，影响云的发生和寿命，并改变云的微物理性质。云层通过反射太阳辐射和吸收来自地球的长波热辐射，对地球的辐射收支有很强的调节作用。气溶胶和云的分类是研究其对气候系统和环境影响的基础。近几十年来，偏振激光雷达测量被广泛用于识别不同的气溶胶和云类型。偏振激光雷达具有独特的探测能力，可以清楚地分辨云层的相位，并且对卷云具有近乎理想的灵敏度。

大气气溶胶和云的类型仍然是当前大气气候研究中的不确定性之一。因此，准确观测识别大气气溶胶和云对于气候的研究至关重要。Noh等人(2017)认为，如果能从人为污染气溶胶中分离出混合沙尘流中的沙尘，将有助于提高对气溶胶混合层的认识，可全面了解沙尘与人为污染气溶胶颗粒物混合后的光学和微观物理性质的变化。在过去的几十年中，偏振激光雷达测量广泛应用于识别不同的气溶胶和云类型。

偏振激光雷达在明确的云相位方面具有独特的探测能力，它在对卷云的灵敏度几乎是理想的。

Liu等人(2004)介绍了在CALIPSO观测任务中使用的利用532nm处的层平均衰减后向散射、层平均色比(1064nm/532nm)和中层高度来识别双波长后向散射激光雷达廓线中的云和气溶胶的三维算法，从而完善了CALIPSO激光雷达云和气溶胶识别(CAD)算法的理论基础。Wang和Sassen(2001)根据激光雷达测量区分了各种大气目标，如冰水云、幡状云、降水和气溶胶。

Zhao等人(2014)提出了一种大气气溶胶与云的识别方法和系统基于微脉冲激光雷达资料的气溶胶和云测量的新算法。Groβ等人(2013)提出激光雷达比和粒子线性退偏比的结合使用可以用来区分欧洲大陆污染气溶胶和其他类型气溶胶。

Burton等人(2014)提出了一种大气气溶胶与云的识别方法和系统利用偏振激光雷达测量将气溶胶分为两种或两种以上类型的参数化方案，该方案整合了激光雷达比、后向散射比和退偏比三项因子用以识别气溶胶类型。Zhou等人(2013)利用CALIPSO激光雷达资料确定了塔克拉玛干沙漠上空沙尘流的层积分衰减后向散射系数与层积分退偏比之间的关系。

而目前利用主动遥感识别气溶胶与云的方法比较复杂且低效，难以应用于实际在线观测工作中，不利于识别方法在天气气候预报、环境预警、防灾减灾等领域。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种大气气溶胶与云的识别方法和系统，基于双波段偏振激光雷达观测量的气溶胶和云类型识别方法，以解决目前激光雷达云和气溶胶识别算法存在误判、较复杂的问题，以提高识别气溶胶和云类型的准确性。

为了实现上述目的，本申请提供了如下技术：

本发明第一方面在于提供一种大气气溶胶与云的识别方法，包括如下步骤：

S1、获取激光雷达原始数据：基于地基双波段偏振激光雷达系统采集气溶胶和云类型的激光雷达原始数据，并上传激光雷达原始数据到云端；

S2、数据订正：接收激光雷达原始数据，对接收的激光雷达原始数据进行数据订正处理，获取激光雷达订正数据并上传；