泰州地区激光雷达大气气溶胶观测

邓孟珂，田鹏飞，蔡娜佳，杨梦兮，李 由

(泰州市气象局，江苏 泰州，225300)

0 引言

虽然激光雷达的技术已经趋于成熟，使用也很广泛，但是针对不同区域，仍然需要进行必要的数据验证工作，以证明其在粒子光学特性探测方面的可靠性。利用环境监测的PM10、PM2.5等数据，可以对激光雷达返回的各项产品进行可靠性验证，包括消光系数、退偏振比、气溶胶光学厚度和边界层高度。

本文反演气溶胶垂直消光系数使用Fernald后向积分法。在对流层和平流层内，大气气溶胶粒子的组成和尺度谱分布比较稳定，不随高度变化，气溶胶粒子的光学特性仅来源于其疏密度随高度发生的改变。对532nm波长的激光进行反演时，气溶胶的消光后向散射比Sa设定为50，而532nm波长的气溶胶消光边界值σa(re)由气溶胶散射比为1.01来确定[1]。

1 大气消光系数

1.1 消光系数垂直廓线

以激光雷达在2018年的532nm波段观测数据为基础，利用Fernald后向积分法来反演气溶胶垂直消光系数。将反演所得消光系数按月做平均处理，得到每个月的消光系数高度廓线图。由于1月和2月部分数据缺失，激光雷达的完整观测数据从3月开始，画出了2018年3—12月的10张消光系数廓线图。消光系数廓线图的横坐标轴表示消光系数强度，纵坐标轴表示高度，从精度上考虑，将垂直高度定为5km以下。

以3月观测结果为例，2018年3月的近地面消光系数平均值为0.166km-1，消光系数从近地面开始迅速升高，在320m左右达到最大值，峰值0.79km-1，然后瞬时减小，1km以上的高度层消光系数变得很小，且变化较为平缓。1～2km的高度层上有两个小的凸起。

总的来说，大气消光系数垂直廓线的变化趋势是接近的，从近地面开始增大，在1km左右高度达到峰值，这就是边界层的所在。从数据上来看，4月、11月和12月大气消光系数较高，8月、9月和10月较低。

1.2 反演结果验证

为了验证反演的消光系数的可靠性，需要用环境监测数据进行相关性分析。已经有研究显示，实测的PM2.5、PM10与消光系数存在相关性；而现在台站所用的前向散射能见度仪的原理是通过测量大气透明度，即消光系数，来计算大气能见度；因此，本文选用实测的PM2.5、PM10和能见度数据来验证反演的消光系数。

将2018年泰州国家气象观测站的实测能见度的月平均值和反演的近地面处消光系数的月均值做相关分析，结果如图2所示。近地面处，能见度和消光系数具有较好的指数相关，相关系数R为-0.71, 两者显著负相关，能见度越高，消光系数越低。

将2018年PM2.5、PM10的月平均值分别和地面处消光系数的月均值做相关分析，结果如图3所示。近地面处PM2.5、PM10的浓度和消光系数均具有较好的幂相关性，相关系数R分别为0.796、0.823。在一定程度上验证了激光雷达在气溶胶消光特性探测中的有效性。

2 消光系数和退偏振比的时空分布

消光系数的垂直廓线反映的是大气的瞬时变化。通过连续观测，激光雷达每6min采集一次数据，也就是说6min就可以生成一张垂直廓线图。使用Matlab软件的绘图功能，可以将这些廓线按时间顺序排列起来，通过色块表示消光系数的大小，就可以得到大气消光系数的时空分布。图4为2018年全年消光系数的时空分布，横轴表示时间，纵轴高度设定为8km。色标由蓝色向红色变化，反映了大气消光系数的强弱。颜色越红，表示消光系数越高。配合分析退偏振比的分布，能够更为准确地分析气溶胶、云和沙尘的分布及演化。

综合分析，大气消光系数时空分布可以直观地反应大气中气溶胶的分布状况。从定性角度分析，4月、9月和10月近地面的气溶胶分布较少，11月和12月的分布较多，这与消光系数的廓线分布状况是吻合的。

3 边界层

3.1 边界层高度识别

地面是产生气溶胶的主要源地，边界层紧临地面，气溶胶(如尘埃、烟、雾等)在该层浓度高，消光系数也最高。从消光系数垂直变化可以看出，消光系数在1km高度附近会发生突变，速率发生急剧变化，这个高度可以定为大气气溶胶混合层高度，即边界层高度。跟自由大气相比，边界层大气内气溶胶浓度较高且气溶胶分布受下垫面和天气变化影响明显，通过计算反演的消光系数的垂直递减率，将垂直递减率在1km左右急剧变化的高度定为混合层高度，即边界层高度[2]。

此前的研究中，边界层高度确定主要是斜率法，本文所用的是图像识别法[3-4]。图像识别是对物体和背景间灰度之间某种不连续或突变性的一种识别方法。传统的斜率法对噪声都较为敏感，近年来，不断改进的数学形态学理论使其在检测图像边缘的连续性及方向性方面都优于传统方法，既能有效地消除噪声，又可以保留图像中的原有细节信息。基于数学形态学的图像识别法检测大气边界层高度的主要步骤如图5所示。

图6为4种不同天气下，消光系数垂直分布，黑线位置为识别的边界层高度。图6.a和6.b分别为晴天和雾(霾)天气的边界层反演结果。可以看出，晴天的边界层高度明显高于雾(霾)天气。图6.c和6.d分别为系统性降水和阵性降水天气时边界层反演结果。

3.2 边界层计算结果验证

提取反演的边界层高度数值，将边界层高度按月求平均，图7表示2018年边界层高度的月平均变化。通过计算，2018年边界层平均高度930m。3月份的边界层平均高度最低，为696.4m；10月份的边界层平均高度最高，达到1277m。跟据计算的边界层变化可以简单判断大气气溶胶的分布高度，一般而言，气溶胶在边界层高度以下含量较高，分布不均匀，对天气状况和大气湍流的变化敏感，按分类主要是雾、霾、沙尘及粉尘等。边界层高度以上气溶胶含量大幅减小，因此一般情况下在消光系数垂直廓线中，边界层高度以上消光系数峰值区可判断为云层[5]。

如图8所示，将2018年边界层高度的均值，和同期空气质量数据进行相关分析发现：边界层高度与PM10和PM2.5存在负相关。相关系数分别为-0.55和-0.48，分别通过了α=0.05和α=0.1的显著性检验。

4 气溶胶光学厚度

4.1 气溶胶光学厚度的计算

气溶胶光学厚度，英文缩写为AOD(Aerosol Optical Depth)或AOT(Aerosol Optical Thickness)，定义为消光系数在垂直方向上的积分，是描述气溶胶对光的削减作用的物理量[7]。作为气溶胶最重要的参数之一，表征着大气浑浊程度，也是确定气溶胶气候效应的重要因素。气溶胶光学厚度能够很好地反映气溶胶的垂直变化，通过调整垂直方向高度，还可以解析不同高度层的贡献，从而发现不同高度层之间污染物水平的高低。

通常光学厚度值越高表示气溶胶纵向积累增长越明显，大气能见度也将越低。气溶胶光学厚度公式：

式中：αα(z,λ)表示气溶胶在高度Z上面的消光系数，根据反演的气溶胶消光系数的结果，将消光系数在垂直方向上积分，再将积分结果按月求平均，得到3—12月的气溶胶光学厚度(AOD)。

4.2 气溶胶光学厚度结果验证

根据图9所示，2018年6月、8月和12月的光学厚度值较高，3月、9月和10月较低。12月光学厚度较高可能是因为2018年秋冬空气层结较为稳定，冷空气一直未南下，导致泰州地区在11—12月出现了连续的雾(霾)天气。而夏季的光学厚度较高可能是因为夏季用电量的增加，导致火电厂发电量增加，加上农民燃烧秸秆导致。

如图10将2018年的气溶胶光学厚度和PM10、PM2.5做相关性分析，结果发现，光学厚度与两者的浓度均存在良好的线性相关。相关系数分别为0.72和0.69，通过了α=0.05的显著性检验。

如图11将2018年的气溶胶光学厚度和能见度均值等做相关性分析，结果发现，光学厚度和能见度存在负相关。相关系数为-0.476，通过了α=0.1的显著性检验。

5 小结

(1)由DPWL激光雷达反演的消光系数垂直廓线和时空分布分析可见，大气消光系数垂直变化趋势是接近的，从近地面开始增大，在1km左右高度达到峰值，这就是边界层的所在。从数据上来看，4月、11月和12月大气消光系数较高，8月、9月和10月较低，与地面环境监测数据的大气污染物变化基本一致。

(2)DPWL激光雷达反演的消光系数和能见度在近地面处具有较好的相关指数，相关系数R为-0.71；近地面处PM2.5、PM10的浓度和消光系数均具有较好的幂相关性，相关系数R分别为0.796、0.823，验证了探测数据在观测消光粒子性质方面的有效性。

(3)DPWL激光雷达探测的气溶胶光学厚度与PM2.5、PM10浓度有线性正相关，相关系数分别为0.69、0.72；气溶胶光学厚度与能见度负相关，相关系数为-0.476。边界层高度与PM2.5、PM10存在显著的负相关，相关系数R分别为-0.55和-0.48。验证了探测数据在辨别大气消光层和不同高度大气消光系数的可靠性。