[發(fā)明專利]氣溶膠激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110376079.8
• 申請日: 2021-04-07
• 公開（公告）號: CN113156395B
• 公開（公告）日: 2022-08-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王自發(fā);楊婷;王海波
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院大氣物理研究所
• 主分類號: G01S7/48
• 分類號: G01S7/48
• 代理公司: 上海漢聲知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

本發(fā)明公開了一種氣溶膠激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合方法，包括以下步驟：S1，n組模式初值分別作為嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模式子系統(tǒng)的輸入值，而后得到n組預(yù)報(bào)場結(jié)果；S2，n組預(yù)報(bào)場結(jié)果與雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)作為平行數(shù)據(jù)同化子系統(tǒng)的輸入值，而后得到n組分析場結(jié)果；S3，n組分析場結(jié)果作為下一個(gè)時(shí)刻的n組模式初值進(jìn)行下一個(gè)時(shí)刻的預(yù)報(bào)與數(shù)據(jù)融合。相應(yīng)地，本發(fā)明還公開了一種氣溶膠激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。本發(fā)明可以根據(jù)不同的情況來對氣溶膠激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合修正，從而獲得具有針對性的更加準(zhǔn)確的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及氣溶膠激光雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種氣溶膠激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

資料同化根據(jù)不確定性將外場觀測與數(shù)值模式進(jìn)行結(jié)合，得到更加準(zhǔn)確的狀態(tài)變量以及相應(yīng)的不確定性(Lahoz et al.,2010)，是基于變分和卡爾曼濾波等數(shù)據(jù)融合方法的統(tǒng)稱。中國的氣溶膠激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)融合研究剛剛起步。鄭海濤(2018)開發(fā)了基于模式第二層PM_2.5質(zhì)量濃度與消光系數(shù)比例的觀測算子，首次構(gòu)建了以O(shè)I(OptimalInterpolation)為融合算法，基于NAQPMS(the Nested Air Quality Predict ModelSystem)的地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，在2014年11月10日-11月20日，同化了12臺地基激光雷達(dá)聯(lián)合觀測。結(jié)果顯示，加入激光雷達(dá)觀測后的同化結(jié)果改進(jìn)效果顯著(RMSE改進(jìn)約為24％)，對模式影響的持續(xù)時(shí)間也更長。項(xiàng)衍(2018)利用GSI(Gridpoint StatisticalInterpolation)的3D-Var算法，通過氣溶膠質(zhì)量濃度和消光系數(shù)的擬合關(guān)系，基于WRF-Chem(Weather Research and Forecasting Model with the Chemistry)融合了2017年11月29日-12月5日的12臺地基激光雷達(dá)和160分鐘的共軛走航激光雷達(dá)觀測。消光系數(shù)擬合到質(zhì)量濃度的相關(guān)性平均值達(dá)到了0.86，表明了構(gòu)建的觀測算子的可行性。同化激光雷達(dá)使得相關(guān)性平均提高42.9％，RMSE平均減少50.9％。另外，該研究還厘清了這次重污染過程的前期、污染時(shí)和污染后期的PM_2.5三維質(zhì)量濃度場的演變過程。Cheng et al.(2019a)將輻射傳輸模式CRTM(the Community Radiative Transfer Model)作為觀測算子，融合WRF-Chem和2018年3月13日12:00-18:00的位于北京的四臺地基激光雷達(dá)觀測，得到改善后的氣溶膠初始場。結(jié)果表明，同化激光雷達(dá)消光系數(shù)垂直廓線能顯著改善PM_2.5預(yù)報(bào)低估情況，RMSE下降25μg/m³，相關(guān)系數(shù)增加0.45。Cheng et al.(2019b)利用4-D LETKF(a four-Dimensional Local Ensemble Transform Kalman Filter)算法融合大氣化學(xué)傳輸模式NICAM-SPRINTARS(Non-hydrostatic Icosahedral Atmospheric Model-SpectralRadiation Transport Model for Aerosol Species)和2016年11月的CALIOP的消光系數(shù)垂直廓線以及MODIS的AOD產(chǎn)品。結(jié)果顯示，同化CALIOP和MODIS都可以改善模式對氣溶膠的模擬。對于訂正不正確的氣溶膠垂直分布，同化CALIOP的效果要優(yōu)于MODIS，而同化MODIS對模式AOT的模擬改善更優(yōu)。由于CALIOP相對稀疏的觀測時(shí)空范圍，同化CALIOP對模式AOT模擬影響不大。Liang et al.(2020)發(fā)展了一套針對氣溶膠消光系數(shù)觀測算子和氣溶膠質(zhì)量濃度算子的3D-Var數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)。該研究將同化系統(tǒng)應(yīng)用于融合WRF-Chem和2018年11月13日的5臺地基激光雷達(dá)來得到更優(yōu)的PM_2.5預(yù)報(bào)初值場。PM_2.5預(yù)報(bào)初值場誤差降低了10.5μg/m³(17.6％)，預(yù)報(bào)時(shí)效能持續(xù)24小時(shí)以上。Ma et al.(2020)利用WRF-Chem/DART(DataAssimilation Research Testbed)大氣化學(xué)資料同化系統(tǒng)，融合地面PM_2.5觀測、AOD和地基激光雷達(dá)消光系數(shù)研究了2018年6月和11月的兩個(gè)持續(xù)7天的污染個(gè)例，研究發(fā)現(xiàn)同化AOD和氣溶膠消光系數(shù)垂直廓線對融合結(jié)果會出現(xiàn)負(fù)的增量。這主要是由于WRF-Chem對邊界層內(nèi)的濕度模擬偏低，導(dǎo)致出現(xiàn)模擬消光系數(shù)偏低，而模擬的地面PM_2.5偏高的兩種偏差趨勢不一致的情況。該研究通過偏差訂正，減輕了上述偏差趨勢不一致的問題，使同時(shí)同化地面PM_2.5、AOD和消光系數(shù)垂直廓線的結(jié)果最優(yōu)。