利用微脉冲激光雷达探测大气混合层高度和气溶胶垂直结构的初步研究

丁辉,牛生杰,张泽娇

(南京信息工程大学 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏 南京 210044)



利用微脉冲激光雷达探测大气混合层高度和气溶胶垂直结构的初步研究

丁辉,牛生杰,张泽娇

(南京信息工程大学 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏 南京 210044)

采用2008年5月14日—12月28日安徽寿县地区(116°46′55.02″E,32°33′30.18″N)MPL(micro pulse lidar,微脉冲激光雷达)资料,分析了当地混合层高度(mixed layer height,MLH)的日变化特征。利用梯度法、拐点法及归一化梯度法反演了当地混合层高度,并将3种方法的反演结果与SONDE探空确定的MLH做相关性分析,结果表明:由梯度法反演得到的MLH与探空资料确定的MLH高度相关(相关系数为0.976),是3种方法中最适合确定寿县地区MLH的反演算法。利用梯度法反演了晴天无云天气条件下MLH的日变化,研究了当地气象条件对MLH的影响,结果发现:MLH增长率与前1 h地表温度增长率有很好的相关性;地表风速的变化也会导致MLH的急剧变化;MLH的发展滞后于气溶胶光学厚度0.5～3 h。

微脉冲激光雷达;混合层高度;归一化相对后向散射;反演方法

0 引言

大气边界层指最靠近下垫表面的对流层底层,厚度从数百米到一两千米,是大气与下垫面直接发生相互作用的层次,是地球大气之间物质和能量交换的桥梁,和人类关系最为密切。大气边界层的科学进展是气象发展的重要标志之一(熊超超等,2010)。由于大气边界层结构,如混合层高度、卷夹层厚度等,与气象预报、气候预测、环境保护等密切相关,大气边界层的研究一直是大气科学研究的热点问题之一(Emeis et al.,2004)。

目前,通过实测资料确定混合层高度主要是利用探空资料获得的位温廓线(陆春松等,2011),这种方法切实可行且有一定的可靠性,但其观测手段难以进行连续观测。大气激光雷达精细的空间分辨率、时间上可连续测量以及较高的探测精度,可实现对大气边界层结构的实时监测。MPL(micro pulse lidar,微脉冲激光雷达)是一种弹性后向散射激光雷达,该系统结构紧凑,发射能量对人眼安全,其可靠性已在国内外很多大型试验中得到了验证,并部署在世界各处进行大气气溶胶和云层的长期自动监测。MPL因其测量准确度高、时空分辨率高及探测范围广,是当前一种重要的主动遥感工具,被广泛应用于大气气溶胶以及云层的连续、自动观测。MPL区别于传统激光雷达的收发共享光学路径,也会引发其他的问题,诸如探测器驻留脉冲订正和近端填充函数确定等,这些问题在数据处理过程中必须仔细考虑。

Chen et al.(2001)在日本驻波市进行了一年的微脉冲激光雷达连续观测,发现混合层高度(mixed layer height,MLH)的变化趋势与气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)一致,只是时间上略有滞后。对MLH日变化及年变化的分析发现,城市混合层的变化与气象条件的季节变化有很好的相关性。Welton et al.(2002)在印度洋上空进行了气溶胶垂直廓线及光学特性的观测研究,发现在此区域海洋性边界层的高度低于1 km,并提出了一个污染性海洋大气气溶胶垂直消光的新模式。郭本军等(2008)利用微脉冲激光雷达观测了大连地区2005年11月6日的一次沙尘天气过程,发现PM10的时间变化与由MPL反演的近地面消光系数相当一致,它们之间的转换系数在1.94到6.50 mg·m-3·km-1之间,说明MPL可以实现近地面气溶胶消光系数的有效观测。Voss et al.(2001)在1999年1月14日—2月8日进行的Aerosols99移动观测计划中,通过对微脉冲激光雷达和太阳光度计同时观测得到的气溶胶光学厚度的比较,发现两者的观测结果具有较好的一致性。贺千山和毛节泰(2005)利用北京地区的微脉冲激光雷达遥感资料及325 m铁塔的观测资料,基于导数法提出了一种自动判别边界层高度的归一化梯度法,并探讨了利用MPL的遥感结果提高对流混合层发展模式预报精度的可行性。Campbell et al.(2008)利用改进的微脉冲激光雷达数据,提出了一个基于阈值法计算云及气溶胶层高度的新算法。Huang et al.(2008)利用2007年4—5月共55 d的微脉冲激光雷达数据,结合太阳光度计资料,分析了黄土高原上空气溶胶的垂直分布特征。

1 MPL基本原理及资料来源

MPL的探测原理可以用米散射激光雷达方程说明,其形式如下(Campbell et al.,2002):

nr(r)=[(Oc(r)CEβ(r)T2/r2)+nb(r)+ nap(r)]/D[n(r)]。

(1)

BNR(r)=Cβ(r)T2(r)。

(2)

可见NRB信号只受大气总后向散射系数或消光系数的影响,表明该信号的时空分布能够在一定程度上反映气溶胶浓度的变化趋势,它随高度的变化表征了实际大气中气溶胶的垂直分布特征,是计算边界层高度和相关大气光学参数的基本量,可用于计算云滴散射截面、云的光学厚度、行星边界层高度、气溶胶消光系数廓线及光学厚度等(Campbell et al.,2002)。而线性去偏振比δL可作为区分气溶胶粒子类型及形状的一个潜在工具(Flynn et al.,2007)。研究发现:液态球形粒子对线性去偏振光的后向散射信号是完全去极化的δL=0;纯分子大气δL典型值为1.4%;大气气溶胶δL量级小于10%;非球形颗粒物的δL值在40%～70%之间;简单冰晶δL值为50%,当有液体颗粒物存在时这个值会显著减小(Mishra et al.,2010)。结合NRB信号与线性去偏振比可以有效地分析边界层结构的日变化趋势。

随着雷达探测灵敏度的提高,使得人们有可能在晴空条件下获得更多的大气结构细节(魏鸣等,2007)。本文根据安徽寿县地区2008年5月14日—12月28日晴天无云条件下的MPL遥感探测

资料,结合SONDE探空资料、常规气象资料以及Micaps资料分析当地混合层的变化特征。

图1 由NRB信号反演得到的2008年11月29日17时(a)和12月9日13时(b)1 h平均气溶胶消光系数的垂直廓线(单位：km-1)

2 气溶胶消光系数的反演

2.1 Fernald反演方法

根据Fernald方法(Fernald et al.,1972),如果已知某一高度zc处气溶胶粒子消光系数,则zc高度以下各高度上气溶胶粒子的消光系数的后向积分公式为:

(3)

其中:X(i)为NRB信号强度;l为MPL的距离分辨率(0.015 km);Sa=50(单位:sr);Sm=σm(z)/βm(z)=8π/3(单位:sr)(袁松等,2005)。σm(z)利用SONDE探空资料根据大气分子瑞利散射相关理论计算。参考高度zc选取近乎不含气溶胶粒子的清洁大气层所在的高度(邱金桓等,2003),在此高度上X(i)/βm(z)值应最小,一般在对流层顶附近,受MPL信噪比的限制,本文zc的选取如下:白天(08—18时)zc在3～6 km内寻找,夜晚zc在5～10 km内寻找。参考高度处的气溶胶后向散射系数通过气溶胶散射比:R(zc)=βa(zc)/βm(zc)=1.02来确定。

2.2 大气分子光学参数的确定

按照瑞利散射理论,考虑到非各向同性,在同性球形小粒子的散射系数公式的基础上增加一个订正项(贺千山,2006)后,得到根据SONDE探空资料反演大气分子消光系数的公式为:

T0=288 K,

P0=1 013.25 hPa,λ=532 nm。

(4)

其中:r是粒子半径;λ是激光波长。图1给出了由NRB信号反演得到的2008年11月29日17时和12月9日13时的1 h平均气溶胶消光系数垂直廓线。相应时刻的AOT分别为0.39和0.57。11月29日17时(图1a)对流层下部有一充分发展的较厚的气溶胶层即混合层,厚度约为2 km。大气气溶胶主要集中混合层中,混合层以上大气比较清洁,气溶胶消光系数垂直廓线呈指数递减,其变化趋势接近于瑞利散射。12月9日(图1b)气溶胶消光系数随高度的增加降低较缓慢,污染物的垂直延伸范围较大。气溶胶消光系数垂直分布是一个明显的多层结构,1.3 km、2.8～4.0 km处存在消光系数较大的抬升气溶胶层,图2可以看出12月9日15时之前在1.5～4.0 km持续存在着线性去偏振比较大的抬升气溶胶层,此气溶胶层有可能是外地移入本地或者前一天残留的污染物。

图2 2008年12月9日归一化相对后向散射信号(a)及线性去偏振比(b)的时间—高度剖面

3 混合层高度的反演

3.1 混合层高度反演方法

混合层与自由大气层相比更潮湿、气溶胶含量更大,对激光束的散射量更大,因此,激光雷达很容易探测到混合层与自由大气之间的边界(Melfi et al.,1985)。Flamant et al.(1997)将激光雷达距离订正信号对高度的一阶导数最小值所在的高度定义为混合层顶高,即为梯度法。Menut et al.(1999)提出的拐点法将距离订正信号对高度的二阶导数最小值所在高度定义为混合层顶高。贺千山和毛节泰(2005)提出了归一化梯度法,去除了信号强度随高度变化对反演结果的影响。

本文首先对NRB信号做6 min平均,此平均时间与边界层中大气湍流的特征时间尺度一致,分别利用上述三种方法反演MLH,并将反演结果与探空资料进行比较。SONDE探空得到的温度,位温、相对湿度及风速等特征量在混合层顶均会表现出较大的梯度,可验证MLH反演方法的正确性(李丽平等,2013)。图3a、b、c是上述3种方法得到的11月12日13时25分的MLH,分别为0.877、0.832及0.892 km,与图3d、e、f、g中强逆温出现的高度(0.867 km)比较一致,拐点法的结果稍低于梯度法,与Dupont et al.(1994)的研究结果一致。温度及位温垂直廓线在0.867 km处开始出现强逆温,此高度以上为顶盖逆温层,该层之下水汽几乎均匀混合,同时刻的NRB垂直廓线也有相似的变化趋势,表明大气气溶胶在混合层中的分布类似于水汽分布较均匀。其中,位温廓线是利用探空资料中温度与气压垂直廓线根据位温定义的计算值而非实测值。

图3 梯度法、拐点法及归一化梯度法反演的混合层高度与探空廓线的对比 a.梯度法由NRB信号(实线)得到的一阶导数(虚线);b拐点法由NRB信号(实线)得到的二阶导数(虚线);c.归一化梯度法由NRB距离订正信号(实线)得到的一阶导数(虚线);d.温度(K)的垂直廓线;e.位温(K)的垂直廓线;f.相对湿度(%)的垂直廓线;g.风速(m/s)的垂直廓线

选择10—12月共31 d的数据,分别对由上述3种方法反演得到的MLH与SONDE探空确定的MLH做相关性分析(图4),结果发现:梯度法反演得到的MLH与探空资料确定的MLH相关性最好,r=0.976;其次为归一化梯度法,r=0.835;拐点法的结果最差。其中梯度法与归一化梯度法确定的MLH之间的相关系数r=0.851,说明梯度法和归一化梯度法均可以很好地确定寿县地区的MLH。本文选择相关性最好的梯度法反演MLH的日变化,由于MPL的低信噪比,有时这种反演方法会产生错的MLH值。另外,其他气象原因,如:云层、霾等也会偶尔阻碍MLH的反演。为了去除上述错误值,检查整个MLH数据列去除其中被认为是错误的数据点,最后对整个MLH数据列做5点滑动平均得到MLH的日变化。

图4 由梯度法(a)、拐点法(b)及归一化梯度法(c)反演得到的MLH与SONDE探空廓线确定的MLH的相关性分析

3.2 MLH日变化

图5给出了NRB信号及由3种方法反演得到的MLH的日变化特征:日出前,边界层比较稳定,混合层较浅;08时之后逆温层被打破混合层开始缓慢加厚,10时左右混合层开始迅速发展且残余层被完全破坏,边界层结构从早晨的分层结构转变为充分混合的混合层,12时左右MLH达到最大值并一直维持至20时左右。从图5中可以看出:3种反演方法得到的MLH在白天比较一致,当有残余层存在时,梯度法追踪的是沉降层的边界,而归一化梯度法追踪的是残余层顶的高度,拐点法的结果介于梯度法与归一化梯度法之间。图6a是12月6日MLH与地表温度的日变化,白天(10—18时)MLH的变化趋势与地表温度的变化趋势比较一致,只是MLH的增长略滞后于地表温度1～2 h。利用11月11—13日的数据分析了MLH增长率与前1 h地表温度之间的相关性(图6b),两者的线性相关系数r=0.787,与Stull(1985)的研究结果一致,说明边界层中热力强迫是混合层发展的主导动力。

图5 2008年11月12日NRB时间—高度剖面以及由梯度法、归一化梯度法及拐点法反演得到的MLH的日变化(单位：km)

图6 MLH(km)和地表温度(K)的日变化(a)以及MLH增长率与前1 h地表温度增长率的相关性分析(b)

图7 2008年12月6日地表风速(m/s)及风向的日变化

在分析的过程中发现地表风速是控制MLH发展的另一个重要因素,地表风速、风向的变化也会导致MLH的剧烈变化。从图7可以看出,08时30分之后风向由偏南风转为北风,且风速急剧增加,导致相应时刻MLH的急剧增长。11—16时风速保持在3 m/s左右,MLH也持续在1.2 km高度以上,比较稳定,此后风速与MLH表现出了相似的波动性。

图8给出了对流层中气溶胶光学厚度AOT的日变化,MLH与AOT的变化趋势基本一致,只是MLH的发展在时间上略有滞后。通过对长期资料的分析研究发现,MLH略滞后于AOT的发展0.5～3 h,MLH这种滞后性的可能原因是清晨近地面霾的扩散速度比边界层中热力对流快。

3.3 MLH的逐月变化

根据Micaps云量数据选择MPL观测期间晴天无云条件下的MPL数据(其中,7月没有符合要求的观测数据),利用梯度法反演每日的MLH并计算月平均值,分析MLH的逐月变化特征。图9给出了2008年5—12月寿县地区MLH及地表温度的逐月变化,发现MLH开始急剧增加的时间由从5月的06时左右逐渐推迟到了12月的09时左右。最大混合层高度也逐月推迟,10月月平均MLH最大值为1.23 km,出现于13时;11月月平均MLH最大值为1.24 km,出现于14时;12月月平均MLH的最大值为0.834 km,出现于14时。地表温度月平均值的增长提前于MLH月平均值1～2 h,与日平均值得变化趋势一致。12月混合层发展最弱,平均MLH低于0.834 km。5—9月由于数据样本资料较少,不能够反映真实的月变化趋势。

图8 2008年12月6日(a)和9日(b)MLH(km)和AOT的日变化

图9 2008年5月(a)、6月(b)、8月(c)、9月(d)、10月(e)、11月(f)、12月(g)月平均的MLH(km)和地表温度(K)的日变化(7月无符合要求的观测数据)

4 结论

1)线性去偏振比作为气溶胶粒子类型及形状的指示剂,可结合NRB时间高度分布来分析大气气溶胶及边界层的结构特征。

2)用梯度法、拐点法及归一化梯度法反演了MLH,选择晴天无云天气条件下的MLH与探空资料确定的MLH做相关性分析,结果表明梯度法是3种方法中最适合寿县地区的MLH反演算法。

3)通过对长期资料的分析发现,MLH与AOT的日变化趋势基本一致,只是MLH的发展滞后于AOT约0.5～3 h;地表风速、风向的变化也会导致MLH的剧烈变化。

4)结合地表温度、风速、能见度等常规气象资料分析MLH的日变化,结果发现相同气象条件下MLH的日变化趋势有可能会表现出较大的差异,即MLH的日变化与引发它的气象条件并不一一对应。

由于有的月数据样本较少,MLH月平均值的结果缺少代表性,因此,MLH逐月变化特征还有待进一步研究。

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(责任编辑：张福颖)

Measurements of mixed layer height and aerosol vertical profiles using a micro pulse lidar

DING Hui,NIU Sheng-jie,ZHANG Ze-jiao

(Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration,NUIST,Nanjing 210044,China)

Based on the MPL(micro pulse lidar) data over Shouxian area(32°33′30.18″N,116°46′55.02″E),Anhui Province from 14 May to 28 December 2008,this paper analyzes the diurnal variation of mixed layer height(MLH).Comparisons are made between MLHs retrieved by MPL retrieval methods(the gradient method,the inflection point method and the normalized gradient method) and MLH determined by the sounding data measured by SONDE.Results show that MLH retrieved from the lidar data using the gradient method are highly correlated with MLH measured by SONDE(the correlation coefficient is 0.976),and the gradient method is the most suitable retrieval algorithm in Shouxian area.The diurnal cycle of MLH on sunny days are retrieved by the gradient method,and the effect of meteorological conditions on MLH are also studied.Results show that the growth rate of MLH agrees well with the hourly increase of surface temperature one hour before.Surface wind speed and direction can also lead to rapid change of MLH.The development of MLH exhibits temporal behavior similar to that of the aerosol optical thickness,but with 0.5—3 h lag time.

micro pulse lidar;mixed layer height;normalized relative backscatter;retrieval method

2012-01-12；改回日期：2014-11-06

江苏省青蓝工程“云雾降水与气溶胶研究”创新团队项目资助;江苏省高校优势学科建设工程资助(PAPD);公益性行业(气象)科研专项(GYHY201006036)

牛生杰,教授,博士生导师,研究方向为云雾降水物理学,niusj@nuist.ecu.cn.

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20120112001.

1674-7097(2015)01-0085-08

P407.5

A

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20120112001

丁辉,牛生杰,张泽娇.2015.利用微脉冲激光雷达探测大气混合层高度和气溶胶垂直结构的初步研究[J].大气科学学报,38(1):85-92.

Ding Hui,Niu Sheng-jie,Zhang Ze-jiao.2015.Measurements of mixed layer height and aerosol vertical profiles using a micro pulse lidar[J].Trans Atmos Sci,38(1):85-92.(in Chinese)