【摘要】：大氣中存在著各種來(lái)源、大小不同的氣溶膠粒子,這些粒子對(duì)于生態(tài)環(huán)境及生活健康具有重要影響。利用多波長(zhǎng)激光雷達(dá)可以實(shí)現(xiàn)大氣氣溶膠粒子譜及微物理參量信息的高精度、大范圍探測(cè),但是與此同時(shí)對(duì)粒子譜數(shù)據(jù)反演算法提出了較高的要求。為了獲得氣溶膠粒徑分布,本文提出了粒子譜反演算法,該算法采用正則化理論,結(jié)合355nm、532nm、1064nm消光系數(shù)和后向散射系數(shù)實(shí)現(xiàn)粒子譜反演,并針對(duì)反演結(jié)果不穩(wěn)定問(wèn)題,提出了優(yōu)化方案。該方案是將多組反演結(jié)果進(jìn)行平均化處理,選取滿足微物理參量相對(duì)誤差最小的百分比間隔。利用優(yōu)化后的反演算法對(duì)三種典型氣溶膠粒子譜分布進(jìn)行仿真計(jì)算,仿真結(jié)果表明:有效半徑、體積濃度相對(duì)誤差控制在10%以內(nèi),復(fù)折射率實(shí)部絕對(duì)誤差在±0.04以內(nèi),虛部誤差在±0.005之間,反演效果較好。在上述優(yōu)化算法基礎(chǔ)上,研究分析了各個(gè)波長(zhǎng)的光學(xué)參數(shù)誤差對(duì)反演結(jié)果的影響。首先分析了單通道引入誤差的情況,當(dāng)給每個(gè)通道光學(xué)參數(shù)分別引入同比例-20%～20%的誤差時(shí),微物理參量反演誤差隨之增大,355nm、532nm消光系數(shù)誤差對(duì)反演結(jié)果影響顯著,其后向散射系數(shù)次之,1064nm后向散射系數(shù)最低。所以反演微物理參量量時(shí)需要精確測(cè)量355nm、532nm的消光系數(shù)。其次在單通道的基礎(chǔ)上,分析了多通道誤差對(duì)于反演結(jié)果的影響,結(jié)果表明:同時(shí)對(duì)不同光學(xué)通道引入10%的誤差時(shí),有效半徑相對(duì)誤差在35%以內(nèi),體積濃度在30%以內(nèi)變化。這些結(jié)論在某種程度上可以指導(dǎo)激光雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì),評(píng)估微物理參量相對(duì)誤差的大致范圍。最后利用優(yōu)化后的算法對(duì)實(shí)驗(yàn)室已有的多波長(zhǎng)激光雷達(dá)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行反演分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法對(duì)于不同天氣狀況下的粒子譜分布以及微物理參量有較好的反演效果。
[Abstract]:There are various sources and sizes of aerosol particles in the atmosphere, which have an important impact on ecological environment and living health. Multi-wavelength lidar can achieve high precision and wide range detection of atmospheric aerosol particle spectrum and micro-physical parameter information, but at the same time, a higher requirement for particle spectrum data inversion algorithm is put forward. In order to obtain the particle size distribution, a particle spectrum inversion algorithm is proposed in this paper. The algorithm adopts regularization theory, combines 355nm, 532nm, 1064nm extinction coefficient and backscattering coefficient to realize the particle spectrum inversion, and aims at the problem of instability of the inversion results. The optimization scheme is put forward. In this scheme, multiple sets of inversion results are averaged and the percentage interval satisfying the minimum relative error of micro-physical parameters is selected. Three typical aerosol particle spectrum distributions are simulated by using the optimized inversion algorithm. The simulation results show that the effective radius, the relative error of volume concentration is less than 10%, and the absolute error of the real part of complex refractive index is less than 鹵0.04. The virtual part error is in the range of 鹵0.005, and the inversion effect is better. On the basis of the above-mentioned optimization algorithm, the influence of the optical parameter errors of each wavelength on the inversion results is studied and analyzed. Firstly, the error of single channel is analyzed. When the same ratio of-20% / 20% error is added to the optical parameters of each channel, the inversion error of micro-physical parameters increases. 355nm, 532nm extinction coefficient error has a significant effect on the inversion results, and the error of extinction coefficient of 532nm has a significant effect on the inversion results. The backscattering coefficient is the second, and the 1064nm backscattering coefficient is the lowest. Therefore, the extinction coefficient of 355nm and 532nm should be measured accurately when inverting the parameters of microphysics. Secondly, on the basis of single channel, the influence of multi-channel error on the inversion results is analyzed. The results show that the relative error of effective radius is less than 35% when the error of 10% is introduced to different optical channels at the same time. The volume concentration varies within 30%. To some extent, these conclusions can guide the design of lidar system and evaluate the approximate range of relative error of micro-physical parameters. Finally, the optimized algorithm is used to inverse the data of the multi-wavelength lidar system in the laboratory. The experimental results show that the algorithm has a good inversion effect on the particle spectrum distribution and micro-physical parameters under different weather conditions.
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：X87;X513

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2439298