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利用激光风廓线雷达对海洋大气边界层高分辨率光学湍流估算模型的研究.docx
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利用激光风廓线雷达对海洋大气边界层高分辨率光学湍流估算模型的研究.docx
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摘要
在海洋地区利用相干多普勒激光风廓线雷达反演可以得到边界层内全天候大气光学湍流廓
线。采用机器学习方法-后向传播神经网络进行训练得到边界层光学湍流估算模型,以探空
实测常规气象参数作为模型输入参数估算不同日期不同时刻的边界层内大气光学湍流廓线,
并与实测值进行比较。通过误差分析可知,白天和夜晚的估算光学湍流廓线均方根误差分别
为 0.4332 和 0.5626,相关系数分别为 0.8899 和 0.7673。该研究表明,相干多普勒激光风廓
线雷达反演的光学湍流廓线可以通过神经网络模型实现全天候对海洋大气边界层光学湍流
廓线估算的功能,且效果较好,在光电工程及天文选址方面具有重要工程参考意义。
Abstract
In the marine area, the all-weather atmospheric optical turbulence profile within the
boundary layer is obtained by inversion by coherent Doppler laser wind profile radar. The
machine learning approach and back propagation neural network is used to train the
optical turbulence estimation model of the boundary layer. The conventional
meteorological parameters measured by sounding are used as model input parameters
to estimate the atmospheric optical turbulence profile in the boundary layer on different
days and different times, and compared with the measured values. The error analysis
shows that the root mean square errors of the estimated optical turbulence profiles at day
and night are 0.4332 and 0.5626, respectively, and the correlation coefficients are 0.8899
and 0.7673, respectively. The research proves that the optical turbulence profile
inversion of coherent Doppler laser wind profile radar can realize the function of all-
weather estimation of optical turbulence profile of the oceanic atmospheric boundary
layer through the neural network model, and the effect is good. It has great engineering
reference significance in photoelectric engineering and astronomical site selection.
1 引言
大气湍流会造成大气折射率的起伏,当电磁波经过湍流层时会造成振幅和相位的扰动,导致
图像退化,出现光学图像的闪烁、模糊和漂移等现象,限制了大型天文望远镜的角分辨率,显
著影响地基天文观测效果。自适应光学(AO)系统通过对波前相位校正可以在一定程度上减
少大气湍流对天文观测的影响,使光学系统达到较大的斯特列尔比
[1]
。AO 系统的设计和优
化需要已知相干长度、等晕角、视宁度等光学湍流参数,这些参数均可由大气折射率结构常
数 C2nCn2 获得,大气折射率随高度的分布被称为大气折射率结构常数廓线 C2nCn2(h),其
中,h 为高度。大气折射率结构常数廓线在不同大气层结中具有不同的分层特性,边界层是受
下垫面直接影响的层结,高度在 2 km 以下,受天气条件的日变化影响强烈,是大气活动最剧烈
的部分,因此估算全天候边界层内 C2nCn2 具有重要意义。国外方面:Gur’yanov 等
[2]
发现边
界层湍流对整层大气湍流的贡献占有主导地位;Abahamid 等
[3]
利用 168 次探空实验对边界
层湍流进行统计分析,验证了 C2nCn2 符合幂律为-4/3 的随高度指数递减统计关系。国内方
面:孙刚等
[4]
通过研究合肥地区整层大气温度观测资料,得到了大气温度的垂直分布廓线并统
计了温度分布特性对 C2nCn2 的影响;青春等
[5]
利用数值天气预报和外尺度模式预报了高美
古、茂名等地区的 C2nCn2 廓线;韩亚娟等
[6]
利用青藏高原地区探空数据拟合出 HV5/7 模
式。以上工作均由探空数据得到,时间分辨率低,不能反映 C2nCn2 全天变化情况,尤其是大
气活动最活跃的边界层。本文利用相干多普勒激光风廓线雷达测量风速的高分辨率特性反
演边界层内 C2nCn2 廓线并构建神经网络模型估算全天候大气边界层 C2nCn2 廓线,国内还
没有这方面研究。
神经网络是 20 世纪 80 年代兴起的人工智能研究热点。它是基于生物神经网络的结构和功
能的数学模型或计算模型,通过大量神经元以不同的连接方式组成不同的网络,可以用于对
非线性连续函数的估计和近似,在图像识别、自然语言处理、数据挖掘等领域具有巨大的应
用价值
[7-9]
。
本次实验首先采用 S4000 型相干多普勒激光风廓线雷达的风速实测数据,结合海洋地区
Dewan 外尺度模型,反演得到海洋大气边界层内高时空分辨率 C2nCn2 廓线。其时间分辨
率为 10 min,空间分辨率为 23 m,激光雷达反演风速达到的最大高度受天气状态、气溶胶浓
度等因素影响。然后利用机器学习方法-反向传播(BP)神经网络,对激光雷达反演得到的 6
天数据,共 864 条廓线进行训练,得到边界层内高时空分辨率 C2nCn2 神经网络估算模型。
最后结合探空实测数据进行验证,证明了利用相干多普勒激光风廓线雷达反演海洋大气边界
层内高时空分辨率 C2nCn2 廓线的可行性。该研究对边界层内 C2nCn2 廓线预报,乃至整层
C2nCn2 廓线的实时预报具有重要参考价值。
2 实验概述和理论分析
2.1 实验概述
2020 年,S4000 型相干多普勒激光风廓线雷达系统安装在海洋岛基观测场地,开展大气风场
观测。仪器装置如图 1 所示。S4000 型激光雷达体积小,观测采用多普勒五波束法来获取风
廓线,为避免地形影响、保证数据质量,剔除 60 m 以下和信噪比≤8 dB 的观测高度数据。
图 1. S4000 型相干多普勒测风激光雷达系统
Fig. 1. S4000 coherent Doppler wind Lidar
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2020 年 10 月 17 日至 2020 年 11 月 12 日,在海洋地区随船实验中利用探空气球搭载新型
全球定位系统(GPS)温度脉动仪开展探空实验。新型温度脉动仪统计时间平均为 5 s,频率
响应范围为 0.1~30.0 Hz,温度标准差不大于 0.002 ℃,等效 C2nCn2 噪声为 3×10
-18
m
-2/3
。
探空气球的上升速度约为 5 m/s,垂直分辨率约为 30 m
[6,10]
。本次研究选取随船实验的 15 份
探空数据,包括 11 份白天数据和 4 份夜晚数据,探空实验可获得边界层内大气折射率结构常
数 C2nCn2、温度、压强、湿度、风速等参数的廓线分布情况。
2.2 C2nCn2 的测量和估算理论
对于充分发展的大气湍流,假设满足 Kolmogorov
[11]
局地均匀各向同性,在惯性子区范围内具
有 2/3 的幂律关系,温度结构函数定义为
DT(r)=[T(r1+r)−T(r1)]2¯¯¯¯=C2Tr2/3,(1)DT(r)=[T(r1+r)-T(r1)]2¯=C2Tr2/3,(1)
式中:l
0
<r<L
0
,l
0
为内尺度,L
0
为外尺度;T(r
1
)和 T(r
1
+r)分别为在 r
1
点和与 r
1
点相距为 r 的两点
温度; C2TC2T 为温度结构常数。温差变化由相距 1 m 的铂丝微温探头获得,电阻约为 10 Ω,
直径约为 10 μm。通过两点微温探头获得空间两点温差,利用式(1)求得温度结构常数
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