【摘 要】
：
在星载激光雷达的设计、研制和数据反演过程中,正演模型起到至关重要的作用。本文建立了一套星载激光雷达探测云与气溶胶的正演模型,具有模拟冰云场景、气溶胶场景等复杂多场景的能力,整个模型由8个子模块构成。在少量冰云场景中,云层较弱,穿透效果好,可获取云层内部结构;在冰云混合少量水云场景中,冰云回波信号强,水云回波信号衰减严重,无法获取水云内部结构;在冰云和气溶胶的场景中,云量适中,需要考虑云层的微物理特
论文部分内容阅读
在星载激光雷达的设计、研制和数据反演过程中,正演模型起到至关重要的作用。本文建立了一套星载激光雷达探测云与气溶胶的正演模型,具有模拟冰云场景、气溶胶场景等复杂多场景的能力,整个模型由8个子模块构成。在少量冰云场景中,云层较弱,穿透效果好,可获取云层内部结构;在冰云混合少量水云场景中,冰云回波信号强,水云回波信号衰减严重,无法获取水云内部结构;在冰云和气溶胶的场景中,云量适中,需要考虑云层的微物理特性对气溶胶有效探测的影响;在淡积云场景中,云层薄却很难穿透,无法探测云层内部结构;在深对流场景中,云层深厚,信号衰减严重,仅能获取云顶分布信息;在台风场景中,云层深厚无法穿透,仅获取云顶信息。参数敏感性分析中,选取不同的粒子滴谱对回波信号信噪比的影响结果,以及望远镜直径、卫星轨道高度和激光器单脉冲能量对信噪比的影响结果,可以为星载激光雷达的参数设计提供支持。与CALIOP/CALIPSO实际探测结果的对比表明,正演模型计算的衰减后向散射系数与实际观测的结果在结构分布上基本一致,但由于CALIPSO反演算法中的不确定性及与正演模型参数设置上的差异性,导致多廓线平均值的对比中,在不同高度上存在一定的差异。在对CO2的仿真模拟中,当场景中仅存在薄冰云和气溶胶时,云下CO2可以被有效探测,说明正演模型具有可信性。
其他文献
云中水成物谱分布的离散度对模式中云微物理过程的准确描述至关重要,但是离散度的参数化存在很大的不确定性,尤其是冰相粒子谱分布的离散度,常被假定为常数。本文利用安徽寿县地区对流云的模拟结果（天气研究和预报模式WRF结合谱分档方案）,研究不同水成物谱分布的离散度及其影响因子,构建了相应的参数化方案,并将该参数化方案应用到公共地球系统模式（CESM）中进行测试,研究新方案对云降水和辐射等过程的影响。得到的
雾水化学特性与雾滴大小密切相关。为探究南京和庐山不同尺度雾滴的化学组成,以及南京地区雾过程对气溶胶粒子化学组成和尺度分布的影响。本研究于2013-2017年冬季分别在南京和庐山开展了雾综合观测试验,利用主动式三级分档雾水采集器（three-stage CASCC）共采集到8次雾过程的170个三级分档雾水样品并测定其化学组分,从地区及排放源类型来讨论雾滴中污染物来源,结合同期雾滴谱分布、气溶胶粒子谱
无锡市位于中国江苏省南部,地处长江三角洲腹地,是太湖流域的交通枢纽。无锡作为苏锡常都市区的中心地带,一直是经济发展最快的城市之一。随着我国区域经济的迅速发展,能源的消耗量持续增长,大气污染也日趋严峻。对无锡市大气污染物宏微观变化特征研究,可以完整地了解无锡市大气污染的形成机制,为区域大气污染防治提供科学依据。目前大部分研究多关注秋冬季大气颗粒物污染,夏季的大气污染物变化与江淮梅雨季节相重合,并且也
塔克拉玛干沙漠作为我国沙尘气溶胶的主要源区,存在沙尘气溶胶滞空的独特浮尘天气现象,其对空气质量、天气和气候变化有着重要影响。大气边界层结构、天气形势的演变,以及深盆地地形对塔里木盆地浮尘天气过程形成和维持具有重要影响,这些重要机制的研究对环境和气候变化具有科学意义,对浮尘过程的准确模拟及预报也具有应用价值。本文主要研究内容和结论如下:1.浮尘气溶胶对沙漠大气边界层结构影响的昼夜差异及作用机理利用2
氨是大气中重要的碱性微量气体,对于大气环境和生态系统都有重要的影响。氨能够减弱酸雨的危害,但也是加重雾霾污染、加剧温室效应、引起土壤酸化和水体富营养化的关键因素。自2013年以来,浙江省大气PM2.5污染状况有所改善,但依然严峻。因此,建立浙江省人为源氨排放清单,掌握该地区氨的排放特征和时空分布对控制大气PM2.5污染以及改善生态系统环境有着极为重要的意义。本研究主要结论如下:2018年浙江省人为
作为可再生清洁能源,风能正越来越引起人们重视,但因为风能完全受风力的影响,且风力具有随机性、间歇性和不确定性等特点,严重干扰了电网的安全稳定运行,从而导致风力发电的输出功率波动性很大,这给风电并网带来了很大的挑战。本文以风能开发中关键的科学问题:复杂地形的风能资源评估和短期风速预报为研究目标。复杂地形的风能资源评估和短期风速预报原理和研究方法有很多相通之处,风能开发既是风能资源开发必须面对的实际工
实时获取北极大气温湿度信息对北极气候和科学研究具有重要意义。对大气温湿度反演而言,云被作为卫星观测辐射中的污染因子,红外高光谱探测仪能够提供高精度探测,但是探测会受到云的影响。北极地区是全球云量较多的地区,常年被云覆盖,传统的云检测方法挑选晴空像元仍然会存在晴空样本不准确的情况,从而影响反演模型的精度。微波探测仪虽然光谱分辨率较低,但对云的敏感性要低得多,能够穿透云层。因此本论文提出基于人工神经网
青藏高原作为世界上海拔最高的高原,地形复杂且气候恶劣,对高原空投伞降和航空安全是巨大的挑战。数值预报模式可以弥补高原观测资料不足的问题并模拟边界层地气交换过程,对高原边界层风速预报和航空安全保障具有重要意义。本文将数值预报模式WRF（Weather Research and Forecasting）、三维变分同化系统WRFDA-3DVar（Weather Research and Forecast
有效利用受云影响的卫星微波观测资料对提高重大天气过程的预报具有重要意义。本文基于人工神经网络算法,利用FY-3D微波温度计二型（Microwave Temperature Sounder-2,MWTS2）和微波湿度计二型（Microwave Humidity Sounder-2,MWHS2）资料研制了云区大气温湿廓线的反演模型,并制定了反演结果的质量控制方案。针对MWTS2和MWHS2晴空观测建立
雨滴谱是描述降水的一个重要参量,它不仅能反映降水的微观特性,帮助分析降水粒子的破碎、凝结等微物理过程,也能反映降水强度和降水类型等宏观特性。结合雨滴谱数据可进一步提高雷达定量测量降水精度和临近预报准确率,在雷达气象上有重要的研究价值。本文利用南京信息工程大学C波段双偏振雷达数据反演雨滴谱,并计算降雨参数。首先,建立了指数雨滴谱模型和C-G雨滴谱模型,由雷达观测量和雨滴谱参数的关系反演雨滴谱,并使用