基于被动多轴差分吸收光谱技术的天空条件分类方法技术

本发明专利技术属于光学测量技术领域，具体为一种基于被动多轴差分吸收光谱技术的天空条件分类方法。包括：利用被动MAX

【技术实现步骤摘要】
基于被动多轴差分吸收光谱技术的天空条件分类方法


[0001]本专利技术属于光学测量
，具体地涉及被动遥感观测数据的去云处理以及数据校准。

技术介绍

[0002]无云晴朗天气是多轴差分吸收光谱技术（MAX
‑
DOAS）反演气溶胶和痕量气体廓线的最理想条件，而在多云天空下的大气光路复杂，特别是存在快速变化的云的情况下，廓线反演质量会有所降低。原则上，在辐射传输模拟中考虑云信息也是可以去除云的影响，但是在普通的观测实验中，关于云属性的必要信息是比较缺乏的。因此，对每一次测量的云和气溶胶进行识别和分类对于测量结果的质控是很重要的。常见云信息的获取是通过视觉检查或相机图像等其他来源，仍然是需要通过一定的图像识别方法来进行并且缺乏一定的准确性，但是通过MAX
‑
DOAS观测的颜色指数（CI）和氧气二聚体（O4）大气质量因子（DAMF）对不同天空条件显著的反馈差异，从物理意义的角度识别天空条件，其精度相对于其他方法更高。

技术实现思路

[0003]为了去除MAX
‑
DOAS观测数据受云的影响，本专利技术提供一种快速、简便、精确的基于被动多轴差分吸收光谱技术（MAX
‑
DOAS）的天空条件分类方法。
[0004]本专利技术提供的基于被动多轴差分吸收光谱技术的天空条件分类方法，其基本原理是，位于紫外和可见光波段的两个波长附近的光通量之比能够反映不同的太阳散射类型；散射的路径长短可以通过氧气二聚体（O4）的吸收来表征；具体步骤为：（1）首先，针对同一测量循环，从MAX
‑
DOAS设备采集到的光谱中提取出各个角度的颜色指数（CI），通过光谱分析软件进而反演出O4差分斜柱浓度（DSCD），并转换成所需要的O4大气质量因子（DAMF），最后计算出五种识别因子：天顶方向的CI和DAMF（CI
meas,z
，DAMF
meas,z
）、CI
meas,z
的平滑度（TSL）、CI和DAMF的散度（CI
max
‑
min
，DAMF
max
‑
min
）；其中，TSL定义为颜色指数时间序列进行2小时局部加权平滑后获得的CI
smooth,z
与实际值CI
meas,z
差值的绝对值，即TSL = |CI
meas,z
‑
CI
smooth,z
|；CI和DAMF的散度，记为CI
max
‑
min
、DAMF
max
‑
min
，定义为该循环内各角度CI和DAMF数值的最大值与最小值之差；（2）然后，利用辐射传输模式和实测气溶胶光学厚度（AOD）确定识别因子CI
z
、DAMF
z
的阈值CI
ref
和DAMF
ref
；以0.05为TSL的阈值；以0.075为CI
max
‑
min
的阈值；以0.75为DAMF
max
‑
min
的阈值。
[0005]（3）最后，根据已确定的识别阈值区分出7种天空条件类型：晴朗低气溶胶、晴朗高气溶胶、分散薄云、分散厚云、连续薄云、连续厚云以及雾。
[0006]本专利技术步骤（1）中，所述提取天空识别因子，具体步骤为：首先提取实测光谱的340 nm和400 nm处的光信号强度之比作为CI；将采集到的太阳光谱，使用固定参考光谱的形式进行光谱分析，反演出各个仰角的O
4 DSCD，除以当地的O4柱浓度（VCD）获得的O4DAMF。这里以上海地区为例，O
4 VCD = 1.32
×
10
43 molecule2.cm
−5。
[0007]本专利技术步骤（2）中，所述确定天空条件识别因子阈值，具体步骤为：Cl
ref
的确定：由于Cl
meas,z
会随能见度下降而下降，因此CI
ref
的确定可以用于区分晴朗低气溶胶和其他天空条件类型；CI
ref
的确定的流程为：根据气溶胶光学厚度为0.2
±
0.05时的实测天顶方向的颜色指数与模拟值之间的比值，求出校正因子（CF）；辐射传输模式模拟AOD为0.75时的CI
modeled,z
；基于CF进行修正获得CI
corrected,z
，以此作为Cl
ref
；DAMF
ref
的确定：考虑到天顶方向的DAMF
meas,z
在厚云情况下会远高于其他天空类型，并通过辐射传输模式模拟在不同高度的厚云和低气溶胶（AOD=0.2）时的DAMF
modeled,z
，发现基本厚云情形的结果下高于低气溶胶情形的2倍，所以确定DAMF
meas,z
（AOD = 0.2）的2倍值作为其阈值；TSL阈值的确定：CI
z
的平滑度TSL可以表征天空条件的变化情况，当有剧烈变化说明存在散云，根据CI
meas,z
频率分布情况，以频率最高的10% 即0.05为TSL阈值；CI
max
‑
min
的阈值的确定：当有云存在时，CI散度明显下降，根据无云和云类型下的Cl散度统计结果，设置其阈值为0.075；DAMF
max
‑
min
的阈值的确定：DAMF散度在厚云或雾的情况才会明显下降，同样根据薄云、雾、厚云的DAMF散度统计结果，设置其阈值为0.75。
[0008]以上阈值的确定经过了足够的数据结果验证，可以适用于任何MAX
‑
DOAS仪器。
[0009]本专利技术步骤（3）中所述根据已确定的识别阈值区分出7种天空条件类型，具体步骤为：首先，进入判断CI
meas,z
与CI
ref
的大小，若实测CI
meas,z
大于CI
ref
则确定为晴朗低气溶胶，反之则进入下一步判断；若TSL大于等于0.05，则进入分散云的判断，接着进入判断DAMF
meas,z
是否大于DAMF
ref
，是则识别为分散厚云，反之识别为分散薄云；若TSL小于0.05，则进入判断CI
max
‑
min
是否大于0.075，是则识别为晴朗高气溶胶，反之接着判断DAMF
max
‑
min
是否大于0.75；是则判断为连续薄云，反之进入判断DAMF
meas,z
是否大于DAMF
ref
；是则为连续厚云，反之为雾。
[0010]本专利技术方法能够准确有效地设别出7种天空条件类型，可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于被动多轴差分吸收光谱技术的天空条件分类方法，其特征在于，基于如下原理：位于紫外和可见光波段的两个波长附近的光信号强度之比能够反映不同的太阳散射类型；散射的路径长短可以通过氧气二聚体（O4）的吸收来表征；具体步骤为：（1）首先，针对同一测量循环，从MAX
‑
DOAS设备采集到的光谱中提取出天顶方向和各个离轴角度的颜色指数（CI），通过光谱分析进而反演出O4差分斜柱浓度（DSCD），并转换成所需要的O4大气质量因子（DAMF）来表征O4的吸收，最后计算出五种天空识别因子：天顶方向的CI和DAMF，记为CI
meas,z
、DAMF
meas,z
；CI
meas,z
的平滑度，记为TSL，定义为CI
meas,z
时间序列进行2小时局部加权平滑后获得的CI
smooth,z
与实际值CI
meas,z
差值的绝对值，即TSL = |CI
meas,z
‑
CI
smooth,z
|；CI和DAMF的散度，记为CI
max
‑
min
、DAMF
max
‑
min
，定义为该循环内各角度CI和DAMF数值的最大值与最小值之差；（2）然后，利用辐射传输模式和实测气溶胶光学厚度（AOD）确定识别因子CI
z
、DAMF
z
的阈值CI
ref
和DAMF
ref
；以0.05为TSL的阈值；以0.075为CI
max
‑
min
的阈值；以0.75为DAMF
max
‑
min
的阈值；（3）最后，根据已确定的识别阈值区分出7种天空条件类型：晴朗低气溶胶、晴朗高气溶胶、分散薄云、分散厚云、连续薄云、连续厚云以及雾。2.根据权利要求1所述的天空条件分类方法，其特征在于，步骤（1）中所述提取天空识别因子，具体步骤为：首先提取实测光谱的340 nm和400 nm处的光信号强度之比作为CI；将采集到的太阳光谱，使用固定参考光谱的形式进行光谱分析，反演出各个仰角的O4DSCD，除以当地的O4柱浓度（VCD）获得的O4DAMF。3.根据权利要求1所述的天空条件分类方法，其特征在于，步骤（2）中所述确定天空识别因子阈值，具体步骤为：Cl
ref
的确定：由于Cl
meas,z
会随能见度下降而下降，因此CI
ref
的确定可以用于区分晴朗低气溶胶...

【专利技术属性】
技术研发人员：王珊珊，周斌，张三保，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：