本文選題：激光雷達 + 污染輸入��； 參考：《光譜學與光譜分析》2017年02期

【摘要】：大氣邊界層高度是影響近地面大氣物理運動的主要因素,同時也是影響地面污染物濃度的一個重要因素。地基激光雷達可以對大氣氣溶膠的垂直分布進行連續(xù)穩(wěn)定的監(jiān)測,應用激光雷達技術對大氣邊界層進行連續(xù)觀測可以為環(huán)境監(jiān)測與預報提供指導性的動態(tài)信息。針對存在殘留層以及外來污染物輸入情況時邊界層高度變化檢測的可靠性及計算效率問題,結合梯度法的物理意義與激光雷達時序圖的圖形圖像學特征,提出了一種基于時空鄰近度的邊界層局部最優(yōu)點識別算法。以江蘇省無錫市新區(qū)偏振米散射激光雷達太湖觀測站點的氣溶膠垂直觀測數(shù)據(jù)為例,通過對2012年底兩次污染事件進行觀測分析,分別使用梯度法和局部最優(yōu)點法進行大氣邊界層高度的自動識別。實驗結果表明,在靜穩(wěn)狀態(tài)和污染混入后的情況下,梯度法與局部最優(yōu)點識別法的結果較為接近,但梯度法在處理污染混入狀態(tài)以及存在殘留層的情況下誤判率較高�；跁r空鄰近度的局部最優(yōu)點算法通過對垂直特征值以及水平相關性的控制,有效地消除了在弱信號、噪聲信號、低云以及存在殘留層和外來污染等情況下導致的計算機誤判現(xiàn)象,在減小算法時間復雜度的同時在計算機自動識別結果具有更高的穩(wěn)定性,彌補了梯度法在自動化運行中的識別精度與計算效率的不足。
[Abstract]:The height of the atmospheric boundary layer is the main factor affecting the physical movement of the atmosphere near the ground, and it is also an important factor affecting the concentration of pollutants on the ground. Ground-based lidar can continuously and stably monitor the vertical distribution of atmospheric aerosols. Continuous observation of atmospheric boundary layer by using lidar technology can provide guiding dynamic information for environmental monitoring and prediction. Aiming at the reliability and computational efficiency of detecting the height change of the boundary layer in the presence of residual layer and the input of foreign pollutants, the paper combines the physical meaning of gradient method and the graphic and image characteristics of the lidar sequence diagram. A local optimal recognition algorithm for boundary layer based on temporal and spatial proximity is proposed. Taking the aerosol vertical observation data from Taihu Lake observation station of polarization meter scattering lidar in Wuxi City, Jiangsu Province as an example, two pollution events were observed and analyzed at the end of 2012. The gradient method and the local optimal point method are used to identify the height of the atmospheric boundary layer. The experimental results show that the gradient method is close to the local optimum recognition method in the case of static and stable state and after the contamination is mixed, but the gradient method has a higher misjudgment rate in the case of dealing with the mixed state of pollution and the existence of residual layer. By controlling vertical eigenvalues and horizontal correlations, the local optimal algorithm based on spatio-temporal proximity effectively eliminates weak signals and noise signals. In the case of low cloud and the existence of residual layer and external pollution, the computer misjudgment phenomenon can reduce the time complexity of the algorithm, and at the same time, the computer automatic recognition results have higher stability. It makes up for the deficiency of recognition accuracy and calculation efficiency of gradient method in automatic operation.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學環(huán)境與測繪學院;國土環(huán)境與災害監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室;江蘇省資源環(huán)境信息工程重點實驗室;無錫中科光電技術有限公司;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金項目(2014QNA32)資助
【分類號】：TN958.98

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本文編號：2103001