ОПТИКА И СПЕКТРОСКОПИЯ, 2011, том 110, № 3, с. 512-520
== ЛАЗЕРЫ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ =
УДК 551.508
МЕТОДИКА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ВЫСОТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
МАССОВОЙ КОНЦЕНТРАЦИИ АЭРОЗОЛЯ В АТМОСФЕРЕ ИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ЛИДАРНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ НА ДЛИНАХ ВОЛН ND : YAG-ЛАЗЕРА
© 2011 г. С. А. Лысенко, М. М. Кугейко
Белорусский государственный университет, 220050Минск Е-шаП: Kugeiko@bsu.by Поступила в редакцию 30.06.2010 г.
Разработана методика восстановления высотных профилей концентрации атмосферного аэрозоля из результатов лидарного зондирования на длинах волн Мё : УЛО-лазера, основанная на установленных множественных регрессиях между оптико-локационными характеристиками аэрозоля на длинах волн 0.355, 0.532 и 1.064 мкм, а также между значениями аэрозольного коэффициента обратного рассеяния на данных длинах волн и концентрацией аэрозольных частиц. Методика не требует решения некорректных обратных задач и максимально устраняет использование априорной информации. Достоверность и общность полученных регрессий подтверждена их хорошим соответствием данным ЛЕЯОМЕТ. Эффективность методики демонстрируется путем численных экспериментов по восстановлению профилей коэффициентов обратного рассеяния и концентрации, соответствующих различным оптическим моделям аэрозоля.
ЗВВЕДЕНИЕ
Атмосферный аэрозоль является одной из наиболее изменчивых составляющих земной атмосферы, оказывающей значительное влияние на качество окружающей среды, климат, химию и физику атмосферы [1]. Количественные характеристики аэрозольного воздействия определяются оптическими и микрофизическими свойствами его частиц. В атмосферной экологии одним из основных параметров, характеризующих загрязнение воздуха, является массовая концентрация аэрозоля [2]. Согласно стандарту Американского агентства по защите окружающей среды (ЕРА) и европейского стандарта ISO 7708 [3, 4], определены две границы отделения респираторных фракций — PM25 и PM10 от общей массы аэрозоля, соответствующие ограничению по верхнему размеру частиц 2.5 и 10.0 мкм.
Создание региональных и глобальной системы мониторинга атмосферного аэрозоля составляет важную часть международных экологических программ. В настоящее время существует множество методик и приборов для определения микрофизических характеристик аэрозолей [5—8]. Данные приборы широко используются для наземных и самолетных измерений пространственно-временной изменчивости массовой концентрации атмосферного аэрозоля, его дисперсного и химического состава. Оперативный контроль высотного распределения аэрозоля в атмосфере требует использования дистанционных средств —
лидаров. В настоящее время для контроля параметров аэрозоля созданы региональные лидарные сети в Европе (EARLINET) [9], Юго-Восточной Азии (AD-Net) [10], на пространстве СНГ (CIS-Li-NEt) [11]. В 2006—2007 гг. под эгидой Всемирной метеорологической организации начался процесс формирования глобальной лидарной сети GALION [12]. Однако, несмотря на очевидные преимущества лидарного зондирования (оперативность, дистанционность, высокое пространственное разрешение), их практическое использование ограничено нерешенными научными задачами, не позволяющими провести метрологическую аттестацию лидаров. Между тем последние события по вулканической активности и связанные с ней последствия показывают чрезвычайную актуальность оперативного количественного контроля высотного распределения аэрозоля в атмосфере (с метрологической аттестацией или хотя бы унифицированного).
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Интерпретация данных многоволнового лида-ра в задачах исследования пространственно-временной структуры атмосферного аэрозоля основывается на обращении системы уравнений лазерного зондирования, связывающих мощность принимаемых с расстояния г сигналов обратного рассеяния P(r, X) с параметрами среды. В прибли-
жении однократного рассеяния данные уравнения имеют вид [13, 14]:
Р(г,X) = 0(1)Л(Х)г -2[(г,X) + рт(г,Х)]Т2(Х,г), (1)
Т V,X) = ехр [.,(*, X) + 6 *,X Ц,
(2)
где Ра(г, X) и Рт(г, X) — соответственно коэффициенты обратного аэрозольного и молекулярного рассеяния; еа(г, X) и ет(г, X) — соответственно коэффициенты аэрозольного и молекулярного ослабления; 0(1) — геометрический фактор лида-ра, А(Х) — приборная константа.
Информация о микрофизических характеристиках рассеивающей среды заключена в подлежащих оценке функциях X) и еа(г, X). Используемые для решения (1) методы [14—16] требуют знание так называемого лидарного отношения 5а = = ба/Ра. Значение Sa, как правило, полагается постоянным по высоте и выбирается в зависимости от типа исследуемого аэрозоля [17]. Очевидно, что отсутствие достаточной синоптической информации об условиях формирования исследуемой воздушной массы, необходимой для адекватного выбора значения Ба, наряду с допущением о постоянстве 5а может приводить к высокой неконтролируемой ошибке в определении оптических характеристик рассеивающих частиц, а следовательно, и их микроструктурных параметров. Как отмечалось в ряде работ [18—21], одним из путей расширения границ применимости лидар-ных методов является использование в алгоритмах обработки сигналов эмпирических функциональных зависимостей между 5а и еа. Известные из литературы зависимости [18—20] получены для конкретных длин волн и метеорологических ситуаций. Кроме того, для оценки микроструктурных характеристик аэрозолей зондирование атмосферы осуществляется на нескольких длинах волн, и при использовании отмеченных выше зависимостей для интерпретации измерений необходимо учитывать их спектральный ход. Нами в работе [22] получены множественные линейные регрессии между е^) и Р^) на длинах волн 0.355, 0.532 и 1.064 мкм, наиболее часто используемых в практике лидарного зондирования. Для интерпретации трехчастотных лидарных измерений предложен итерационный вариант метода Фернальда, заключающийся в первоначальном восстановлении профилей X) на отмеченных X при постоянных по трассе зондирования 5а(к) и последующем их итерационном уточнении с использованием полученных множественных регрессий. Путем численных экспериментов показано, что при отклонениях реальной связи между е^) и Р^) от используемой регрессионной связи в пределах 30% удается суще-
ственно повысить точность восстановления профилей Ра(г, X). К недостаткам методики следует отнести, во-первых, вид регрессионной зависимости — линейная, неполно описывающую многопараметрическую связь между е^) и Р^). Во-вторых, присутствие возможности получения в алгоритме значений Sa(X), выходящих из диапазонов их реальных значений, что связано с влиянием ошибок калибровки и регистрации сигналов.
В данной статье рассмотрена методика восстановления высотных профилей Ра(г, X) из результатов зондирования лидарной системой с Мё : : УЛО-лазером [23, 24], использующая полиномиальную множественную регрессию между еа^) и Р^) и устраняющая "нефизичные" значения на трассе зондирования. Основой для перехода к профилям полной концентрации аэрозоля и его респираторных фракций является регрессия между ними и значениями Р^) на длинах волн данной лидарной системы.
Для получения отмеченных регрессий использовалась статистическая микрофизическая модель атмосферного аэрозоля, основные положения которой подробно изложены в наших работах [25, 26]. Достоверность получаемых на ее основе регрессий подтверждена их хорошим соответствием как данным ЛЕЯОМЕТ [27], так и рассчитанным для различных моделей аэрозоля оптическим и микрофизическим характеристикам.
УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ МЕЖДУ ОПТИКО-ЛОКАЦИОННЫМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ АЭРОЗОЛЯ
Вид функциональной связи между спектральными значениями оптико-локационных характеристик аэрозоля (коэффициентами ослабления еа и обратного рассеяния Ра) ввиду их сложной зависимости от микроструктуры и дисперсного состава рассеивающих частиц неоднозначен. Учитывая линейную зависимость данных характеристик от полной концентрации частиц, нами для аппроксимации связи между еa(Xk) и Р^^.) на длинах волн X1 = 0.355; X2 = 0.532 и X;, = 1.064 мкм использовался однородный полином степени 1:
N
баА) = ХРаШ X
I =1
"РаА у)'
.РаА к)\
I ф у ф к. (3)
Степень N в (3) может быть любой, однако как показал проведенный анализ погрешностей аппроксимации, последняя не изменяется при N > 3. При N = 0 уравнение (3) становится линейным, аналогичным полученному в [22]. Значения коэффициентов а п для N = 3 приведены в табл. 1. Уравнение (3) использовалось в численных экспериментах по замкнутой схеме для восстановле-
3
вГ(0.355), км
10"
100
10
1
10-2 10-2
еГ'(0.532), км 100
10
1
-2
10-1 100 Еа(0.355), км-1
,10 101 10
еГ'( 1.064), км 100
10
1
10
-2
-3
2 10-1 Еа(0.532), км-1
1Ш 101 10-
10-2 10-1 еа(1.064), км-1
10°
Рис. 1. Результаты восстановления аэрозольных коэффициентов ослабления на длинах волн 0.355 (а), 0.532 (б) и 1.064 нм (в) из значений ваС^к), соответствующих различным комбинациям микрофизических параметров модели [25, 26]. Еа и
£д68 — соответственно "точные" и восстановленные значения коэффициента ослабления.
3
ния еа(Х) из значений Ра(Хк) (к = 1, 2, 3), соответствующих модельной выборке оптико-локационных характеристик аэрозоля. Для каждой реализации параметров модели по формуле (3) с наложением на модельные значения Ра(Хк) случайных погрешностей в пределах 10%, рассчитывались £а(Хк), которые сравнивались с их "точными" (модельными) значениями (рис. 1). Средние погрешности восстановления еа(^к) составляют 24.7, 21.8 и 27.2% для к = 1, 2 и 3 соответственно.
Следует отметить, что при использовании (3) в алгоритмах интерпретации данных лидарного зондирования ввиду ошибок калибровки и регистрации сигналов могут быть получены значения За(Х), выходящие из приводимых в литературе диапазонов (как правило, 5 < < 200 ср). В этом
случае в соответствующих алгоритмах необходимо использовать физически обоснованные значения Sa, например, средние по трассе значения. Для вычисления последних можно использовать тесную регрессионную связь между спектральными значениями Ра(Хк), которая, исходя из их линейной зависимости от полной концентрации аэрозольных частиц, получена нами в следующем виде:
Р^ =РаА1)Х<
п
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.