激光雷达测气溶胶消光系数实验研究

激光雷达测气溶胶消光系数实验研究

摘要：大气气溶胶影响着天气和气候的变化，通过用激光雷达对水平大气中的气溶胶进行连续

观测，得到大气气溶胶浓度的高度分布数据，用Klett法反演和斜率法得到了气溶胶消光系数

数值并利用MATLAB程序用计算机对所得实验数据快速方便地直接得出出测量结果和图示。

关键词： 气溶胶；激光雷达；探测；Klett反演算法；斜率法；消光系数；MATLAB

0 前言

本文为米散射激光雷达测大气气溶胶消光系数的研究报告，包含激光雷达的原理、

斜率法等内容。

大气气溶胶是指悬浮在大气中的固体和（或）液体微粒，气溶胶的范围很广，如地

面的扬尘、烟粒、微生物、植物的孢子和花粉以及水和冰组成的云雾滴、冰晶和雨雪等

粒子，都属于气溶胶。除了自然界自然产生的气溶胶粒子以外，人为排放到大气内的污

染气体等也会最终形成为气溶胶粒子。气溶胶粒子会直接和间接地影响着气候，通过吸

收和散射太阳辐射以及地球的长波辐射而影响着地球和大气的辐射收支，凝结成核参与

云的形成，从而影响到天气和气候的变化。另外，大气气溶胶的浓度变化还会直接影

[1]

响到人们的健康和生存环境。

[2]

激光雷达是一种主动的遥感探测工具，已有多年的历史，已广泛应用于激光大气传

输、全球气候预测、气溶胶辐射效应及大气环境等研究领域。激光雷达探空方法是向

[3]

大气中发射激光束（微米波），利用大气中的气溶胶或大气分子为媒介，进行大气遥感

探测。由于激光的波长较短且脉冲的宽度窄，故可进行全大气层内的高精度及高时空分

辨率探测。

数十年来，激光技术的不断发展为激光雷达大气气溶胶探测提供了所需要的光源。

另一方面，信号探测和数据采集极其控制技术的发展使激光雷达在大气气溶胶的探测高

度、空间分辨率、时间上的连续监测和测量精度等方面具有全面的优势，是其他探测手

段不能比拟的。

[4]

1 研究目的及背景

大气中，尘埃、烟雾、云团等气溶胶粒子对大气的化学过程、辐射平衡、气候变化

乃至人们的日常生活都有着非常重要的影响。因此，对大气气溶胶粒子的光学特性的探

测研究一直是大气科学、气象探测和环境保护的一项重要任务。

近年来，中国经济的飞速发展已受到全世界的关注。然而，这种快速的经济增长也

伴随着社会体系的变革，高度的工业化和城市化造成许多气溶胶粒子和温室气体被排放

到大气，带来了一系列的环境问题，对可持续发展有着严重的负面影响，同时对人们的

日常生活和身体健康存在着严重的威胁。如何获取环境变化的第一手资料，准确地提供

大气物性及其变化趋势，是当前环境测量领域的一项迫切任务。

激光雷达作为一种主动遥感探测工具，已广发用于大气气溶胶辐射效应、大气环境

等研究领域。在其探测高度、空间分辨率、时间上的连续监测和测量精度等方面具有

[5]

的独到优势，是其他探测手段不能比的。 利用激光雷达探测城区对流层气溶胶工作已

在我国北京、合肥、苏州、西藏那曲等部分地区开展，然而环境监测的数据信息还远远

不够，对我国的大气环境状况的评估需要大量的气溶胶监测数据的支撑。如西部地区特

殊的地理位置和气候条件及进来的高度的经济发展状况，造成大气中的气溶胶粒子含量

较高，空气污染较为严重。对西部地区上空开展气溶胶时空分布探测及其输送特性研究，

一直是气象、环保部门所关注的研究课题。特别是起源于我国北方地区频繁发生的沙尘

暴事件已引起国内国际的关注，沙尘暴已成为一个重要的地球环境问题。但地面探测仪

如太阳光度计、粒子取样计等仪器还无法实现对气溶胶时空分布的剖面极其输送特性的

实时探测，也很难实现长期观测。而利用米散射激光雷达实际探测沙尘气候，判断沙尘

的相对浓度分布，为利用激光雷达技术进一步研究沙尘的发生及输送规律等奠定基础。

2 激光雷达的原理

2.1 激光雷达的基本原理及方程

激光雷达其最根本的工作原理与普通雷达相类似，即由发射系统发送一个信号，用

接收系统采集与目标相作用所产生的返回信号并进行处理。不同之处为，激光雷达发射

的信号为激光束，相比于普通无线电雷达所发送的毫米波的波长要短得多，故激光雷达

系统的激光波长一般在微米量级，因而只能用于探测极细小的微粒和分子。

图1 激光雷达原理

激光雷达的基本原理如图1所示，由激光器发出一束波长为λ，宽度为t的脉冲经

0p

准直扩束后垂直射入大气，光脉冲在通过大气时所受到散射和衰减，其后向散射光被接

收面积为Ar的望远镜系统接收，高度z处的后向散射信号功率可用雷达方程表示：

[6]

P(λ,z)=P

0

∙Yz∙∙∙βλ,z∙Tλ,z (2.1)

()()()

c∙t

p

Ar

2z

2

2

式中，λ为接收到的散射信号的波长，P为发射的激光脉冲的峰值功率，Y(z)为发

0

送器与接收器光路的集合重叠系数，c为光速，βλ,z为大气体积后向散射系数,Tλ,z为

()()

大气的透过率，由朗伯定律可知：

Tλ,z=exp [−αλ,z′dz′]

()()

∫

0

(2.2)

式中, 为大气的消光系数。从理论上， 为大气数密度N(z)与散射



(,z)(,z)



截面的乘积，即

d/d



(2.3)



(,z)N(z)

x′

d



d

如前所述，大气中与激光雷达脉冲相互作用产生的后向散射信号成分包括了大气气

体分子和气溶胶粒子，由于分子尺寸小，所产生的散射光相对较弱，瑞利散射截面与激

发波长的四次方成反比，大气气溶胶粒子对激光的散射光为米散射。对某一激光雷达的

特定波长，分子散射直接随着大气分子的浓度而发生变化，但气溶胶散射却很复杂，取

决于粒径分布以及气溶胶粒子的折射率。这些气溶胶粒子随地域、时间变化明显，所以

无法对其准确估算与预测。而分子散射却可以相对较准确的估计出，只要通过标准大气

信息或观测点上空的大气温度、压力分布数据即可获得。

因此，实际大气体积后向散射系统和大气消光系统就包含了两个部分：分子散射

部分和气溶胶散射部分，即:



(z)(z)(z)



m

(1.4)

(1.5)



(z)(z)(z)



m

下标a表示气溶胶，m表示大气分子。

接收信号如图1-4所示，在0-A段，发射光束还没进入接收现场，接收不到后向

散射信号，探测道德信号强度为0.在A-B段，发射光束逐渐进入视场，发射器与接收

器的重叠系数逐渐增大，接收到的后向散射信号也逐渐增强，至B点时，重叠系数Y(z)=1，

接收到的信号最强。此后尽管视场内继续充满发射光束，但由于光速在大气中传输时按

z

2

规律发散，因此回波信号也将按此规律减小，如图2中B-C段，直至遇到气溶胶密

集的介质。在遇到气溶胶密集的介质时，回波信号增强，在某一距离点(图中D点)处达

到最大，随后又会逐渐衰减至系统无法探测为止。

图2 激光雷达接收的信号

2.2 用斜率法求激光雷达方程的解

激光雷达方程提供了激光回波信号与被探测物的光学性质之间的函数关系，因此可

根据激光雷达探测到的回波信号，通过求解激光雷达方程，获得有关大气性质的信息。

但从前面激光雷达方程可知，除了激光雷达系统的光电探测器接收到的大气回波信号功

率，以及激光器参数和系统常数以外，方程中还有4个未知量：分子和气溶胶粒子后向

散射系数β(z)、 β(z)以及它们的消光系数α(z)、α(z)。由于分子散射较稳定，其散

mama

射系数β(z)和消光系数α(z)可以通过标准大气模型或观测点上空的大气温度、压力分

mm

布数据获得，因而雷达方程中就剩下气溶胶的两个系数β(z)和α(z)未知。激光雷达的

aa

求解方法主要有：斜率法、Klett法和Fernald法。这里对斜率法求解进行解释，下文会

提及Klett反演算法。

在均匀的大气层中，整个后向散射系数β(z)和消光系数α(z)在该范围内是常数，在

这种情况下，α(z)可用简单的斜率法求得。将雷达方程(1.1)简化如下：

P(z)=C (2.6)

⋅z

−2

⋅β(z)⋅e

−2αzdz

∫

0

()

x

将P(z)乘z

2

,再取自然对数得：

Dz=lnPz∙z=lnC∙βz−2αzdz

()()()()

2

∫

0

(2.7)

对D(z)求导得：

dD(z)dβz1

dzdzβz

()

x

=∙

()

-2αz

()

(2.8)

如果大气均匀，则αz和βz均为常数，dβz/dz=0，αz则为下式：

()()()()

αz=−∙

()

2dz

1dD(z)

(2.9)

即对曲线D(z)进行最小二乘法拟合，求出曲线的斜率即可求出均匀大气的消光系数。

斜率法由于要求均匀大气作为条件，实际是很难做到的，因为αz和βz在某一高

()()

度上通常并不是常数，因为这种方法很难达到很高的精度，但它适合于水平探测。

3 米散射激光雷达实验系统

3.1 系统结构示意图

米散射激光雷达实验系统构成示意图如图3，系统采用Nd：YAG脉冲激光器作为

光源，为了提高白天测量的能力并考虑到入眼安全，选用其三次谐波波长355nm作为探

测波长。激光束经准直扩束后垂直射入大气，大气的后向散射光由视场角为0.1mrad、

直径为250mm的望远镜接收，并耦合进入多模光纤。光纤输出信号经准直后入射到一

块高光谱分辨率光栅（光栅刻划密度为2400gr/mm，谱分辨率为6pm），光栅衍射后的

大气回波信号经过透镜聚焦，在焦平面上形成光谱分布，利用小孔光阑，分离出主要的

大气回波信号（米散射和瑞利散射），同时剔除大部分太阳背景及非弹性散射信号，最

后米散射和瑞利散射信号由光电倍增管监测。这里，光栅、透镜和光阑组成了一个带宽

为1nm的分光系统，光电倍增管探测到的散射信号再送入计算机进行数据处理与参数反

演。激光雷达系统参数示于图3。

图3 米散射激光雷达实验系统构成

3.2 系统实物图

图4 激光束

图5 实验装置

4 气溶胶消光系数的反演算法

激光雷达接受的高度z处的大气后向散射回波信号能量P(z)由激光雷达方程决定：

P(z)=P (4.1)

0

C∙zβzexp [−2α(z′)dz′]

−2

()

∫

0

式中P为激光发射的功率，C为激光雷达系统常数，z为探测距离，βz和α(z)分别为高

0

()

度z处大气总的后向散射系数和消光系数。

在利用激光雷达信号反演大气消光系数的算法中，比较常用的有Klett法和Fernald

法，对一般大气环境，常采用Klett法反演大气消光系数。Klett法中假设气溶胶后向散

射系数β和消光系数α之间存在如下指数关系：

β=B∙α

k

(4.2)

其中，B和k与激光雷达波长以及气溶胶粒子的性质和尺度谱分布有关，k的取值在

0.67-1.3之间，取k=1，令S=1/B，则有α/β=S,S称为激光雷达比，这里假设S=40sr。

设激光雷达回波信号的距离平方修正函数为：

D(z)P(z) (4.3)

=∙z

2

若事先已知某一边界值高度z处大气总的消光系数αz

ccc

(

)()

或后向散射系数βz,则

z或后向散射系数βz分别为：

ccc

处以下各高度上的气溶胶粒子消光系数αz

(

)()

z

αz=−α(z)

cm

()

D(z)

c

α(z)

c

D(Z)

Zc

+2Dzdz′

∫

()

′

z

(4.4)

βz=−β(z)

cm

()

D(z)

c

β(z)

c

D(Z)

Zc

+2SDzdz′

∫

()

′

z

(4.5)

式中α

mm

(z) 和β(z)分别为大气分子消光系数和后向散射系数。

上两式中，高度z处的大气分子消光系数α

mm

(z)和后向散射系数β(z)可以通过美国

标准大气模型获得。如果测量高度较高，可选取一段近乎不含气溶胶粒子的清洁大气层，

在这段高度范围内，对激光雷达距离校正对数回波信号进行最小二乘拟合，根据Collis

的斜率法可知，该回归曲线斜率的一半为大气分子的消光系数，从而得到大气分子的消

光系数高度分布模型α

m

(z)。这种取值方法更加切合当时的大气状况，取其中某一高度

作为边界值高度，此时边界值αz

z

c

(

cc

)

或β(z)中就只含有大气分子的成分。如果测量高

度不够高，就选取一段较为均匀的大气层，对该高度范围内激光雷达距离校正对数回波

信号进行最小二乘拟合，回归曲线斜率的一半即为高度处的边界值αz

z

c

(

c

)

。

5 用MATLAB对实验数据进行处理

5.1实验数据存储格式

1.原始数据文件名为每组数据采集的时间，“年月日时分秒_”表示，如“2014

年10月14日195602_”.

2.数据格式：每个txt文件只有一列数据，代表采集信号，时间分辨率为1分钟，

距离分辨率为15米。

5.2 MATLAB代码

5.2.1 将txt格式的原始数据转换为xls格式的表格形式

clc;clear;

cd 'E:原始数据1';

data1=dir;

for i=1:length(data1)-2

data2{i}=importdata(data1(i+2).name);%读取文件所有的数据

time(i)=data1(i+2).datenum;%获取文件保存时间

end

[m,n]=size(data2);%得到data2的横列大小

Ttop=70;%最大探测距离对应的时间点（us）

t=[0.1:0.1:Ttop];%设置时间

t0=0;%延时

h=(t+t0)*150/1000;%将时间转换成高度

for j=1:n

for i=1:m

sign(:,j)=data2{i,j};%将data2的全部数据存入一个数组中

end

end

filename='E:数据';

xlRange1='B1';

xlRange2='A2';

xlRange3='B2';

xlswrite(filename,time,'sheet1',xlRange1);

xlswrite(filename,h','sheet1',xlRange2);

xlswrite(filename,sign,'sheet1',xlRange3);

5.2.1求水平大气消光系数

clc;clear;%清理内存和屏幕

clo all

%% 数据读取

filename='E:实验报告附件';

time=xlsread(filename,'Sheet1','B1:K1');

data_time=datestr(time,'HH:MM');

range=xlsread(filename,'sheet1','A2:A701');

p=xlsread(filename,'Sheet1','B2:K701');

[m,n]=size(p);%得到p的横列大小

hg=300; %背景高度对应的序列数

%% 扣除背景和距离平方修正

for j=1:n

for i=1:m

p(i,j)=p(i,j)-mean(p(670:700,j));

Pz2(i,j)=p(i,j)*range(i).^2;

end

end

%% 作垂直方向的平均

for i=2:m-1

lidar_data_v(i-1,:)=(Pz2(i-1,:)+Pz2(i,:)+Pz2(i+1,:))/3;

end

%% 作水平方向的平均

for i=2:n-1

lidar_data_h(:,i-1)=(lidar_data_v(:,i-1)+lidar_data_v(:,i)+lidar_data_v(:,i+1))/3;%

作3点平滑

end

lidar_data_ln=log(lidar_data_h);%取自然对数

%% 线性拟合

h1=40;

h2=60;

for j=1:n-2

index(:,j)=polyfit(range(h1:h2),lidar_data_ln(h1:h2,j),1);

lidar_data_nihe(h1:h2,j)=polyval(index(:,j),range(h1:h2));

end

figure

plot(range(h1:h2),lidar_data_ln(h1:h2,2),'*',range(h1:h2),lidar_data_nihe(h1:h2,2),'--');

%% 求水平大气消光系数

alpha1_110=-(mean(index(1,:)))/2;

6 总结

通过用激光雷达对水平大气中的气溶胶进行连续观测，得到大气气溶胶浓度的高度

分布数据，用Klett法反演和斜率法得到了气溶胶消光系数数值并利用MATLAB程序

用计算机对所得实验数据快速方便地直接得出出测量结果和图示。总体实验流程操作并

不复杂困难，易于实现，且具有一定的实用价值。

随着该项实验研究的继续深入以及将来观测数据的不断积累，该研究成果将大力有

助于大气环境颗粒状气溶胶的发生、传输等时空特性，以及大气辐射和城市热岛等城市

气息特征的产生机理、传输规律的研究，并为这些研究工作提供实时的科学数据支撑。

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