[发明专利]基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法

说明书

本发明涉及基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法，属于气象雷达探测技术领域，包括收集沙尘廓线数据进行处理得到时空匹配数据集，模拟计算出可见光通道反射率和红外通道的亮温值；将沙尘廓线数据进行扰动，计算得到不同沙尘参数扰动情况下的可见光通道反射率和红外通道的亮温值，选取沙尘敏感通道；提取同步的激光雷达的沙尘消光系数廓线，形成可见光/红外观测和沙尘消光系数数据集；输入到递归神经网络进行训练，通过训练好的模型进行估算。本发明考虑了可见光可观测沙尘的数浓度、有效粒子半径和形状信息，红外通道可观测沙尘的高度和光学厚度信息结合高时空分辨率观测的优势，可进行大范围且高效的沙尘消光系数廓线估算。

技术领域

本发明涉及气象雷达探测技术领域，尤其涉及基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法。

背景技术

沙尘天气是指干旱地区的土壤在风蚀作用下产生的大颗粒沙尘被卷入大气中，从而造成水平能见度小于1公里的灾害性天气现象。空气中的沙尘粒子在气流的运动中，其物理和化学性质也在发生变化。沙尘天气会导致能见度严重下降和空气质量的显著恶化，对人们的交通出行、生产生活和身体健康有着严重的威胁。

沙尘的消光系数与沙尘粒子的尺寸、浓度等有关，与沙尘天气的能见度有着直接的关系。因此，对沙尘消光系数的研究有利于沙尘天气能见度的准确测量。目前，对沙尘消光系数的直接观测采用的是地面气象观测与污染监测仪，这种观测手段费时费力且受限于仪器的数量，其观测范围十分有限。随着卫星被动遥感技术的成熟，利用沙尘在卫星不同观测通道中散射与吸收特性的不同，可以用来实现对沙尘过程的实时动态且大范围监测。然而，受限于被动遥感的方式和卫星工作模式，这种观测手段不足以提供高精度的沙尘微物理参数信息。此外，现有的大气模型也不能很好地描述沙尘在垂直廓线上的变化特征。激光雷达作为一种主动式遥感设备，能够对沙尘的光学特性和时空分布特征进行准确的探测，能够直接获取准确的沙尘消光系数廓线信息，但监测的范围太小。仅仅依靠以上单个探测手段，还不能实现对大范围沙尘消光系数廓线的准确测量，且目前研究中较少考虑沙尘气溶胶类型对观测资料的影响，缺少一种能够针对多种类型沙尘估算其消光系数廓线的高效且准确的估算方法。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息只用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供了基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法，解决了现有沙尘消光系数廓线估算方法存在的不足。

本发明的目的通过以下技术方案来实现：基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法，所述估算方法包括：

步骤一、收集沙尘廓线数据，并根据其时间和位置信息形成时空匹配数据集，设置沙尘的气溶胶类型并与时空匹配数据集输入到待求辐射传输模型中模拟计算出沙尘情况下的可见光通道反射率和红外通道的亮温值；

步骤二、将沙尘廓线数据进行扰动形成新的沙尘数据集，输入到大气辐射传输模型计算得到不同沙尘参数扰动情况下的可见光通道反射率和红外通道的亮温值，并计算出任意两个红外通道间的亮温差变化量和各通道的沙尘估计自由度数据，得到沙尘敏感通道；

步骤三、提取同步的激光雷达观测数据对沙尘数据进行筛选，结合沙尘敏感通道形成可见光/红外观测和沙尘消光系数数据集，输入到递归神经网络中进行训练，生成沙尘消光系数廓线的递归神经网络估算模型；

步骤四、获取真实卫星可见光反射率和红外通道亮温观测，结合沙尘敏感通道，提取沙尘敏感通道的可见光反射率和红外亮温，将其输入到递归神经网络估算模型中实现沙尘消光系数廓线的估算。

所述步骤一具体包括以下内容：

A1、收集MERRA沙尘廓线数据，根据MERRA沙尘廓线数据的时间和位置信息，提取MERRA大气温度、湿度廓线和云参数数据，形成沙尘天气情况下的大气温度、湿度廓线、云参数和沙尘廓线时空匹配数据集；