气溶胶细颗粒物质量浓度二维分布的探测方法研究

Monitoring of particle concentration is a public focus in China, recently, as high concentrations of atmospheric fine particle have significant impacts on resident’s life as well as human health. Measurements of particle concentration with developed devices are usually taken in-situ at a single point. The need for obtaining spatial distribution of fine particle concentration calls for development of new monitoring tool with high spatial resolution. A novel method for remote sensing of fine particle mass concentration based on multi-wavelength scanning lidar has been proposed. Using the extinction efficiency data of certain wavelength reported by Mie theory and the aerosol size distribution data derived from multi-wavelength scanning lidar, we can set up a mathematical model to determine the quantity of mass extinction efficiency (MEE). And thus, combined the MEE and aerosol extinction coefficient at working wavelength, makes the mass concentration of aerosol retrievable. This research will be focused on the retrieval and tracking methods of fine particle mass concentration, and the uncertainties of measured results. We believe that the strengths of the presented method invert the recent problem on aerosol sources / aerosol transport monitoring and open new lidar capabilities on atmospheric research.

大气中高浓度的细颗粒物对人类的生活和健康有严重影响，对其进行监测和控制是当前我国公众的关注热点。细颗粒物浓度的监测目前基本上局限于定点监测，急需空间大尺度、高空间分辨率的检测技术与手段。本项目基于气溶胶散射信号参数对激光波长的依赖特性，提出了以多波段扫描激光雷达为气溶胶遥感探测手段，获取气溶胶的空间分布数据，反演并分析气溶胶粒子谱和消光效率，建立基于消光系数与质量消光效率相结合的反演颗粒物质量浓度新型数学模型与算法。重点研究消光系数与质量消光效率相结合反演颗粒物质量浓度的数学建模与算法，反演结果不确定度辨识技术，力求获得细颗粒物质量浓度廓线，并结合扫描探测手段与追踪算法，实现细颗粒物质量浓度二维空间分布探测，为解明污染源和污染物的区域传送等亟待解决的关键科学问题提供技术支持，为大气科学研究及空间环境监视、行政决策提供科学依据和方法论。

大气中高浓度的细颗粒物对人类的生活和健康有严重影响，是当前影响我国环境空气质量的最突出的问题，对其进行监测和控制是当前我国公众的关注热点。细颗粒物浓度的监测目前基本上局限于定点监测，大范围的细颗粒物浓度空间连续分布的监测技术目前仍不太成熟，急需空间大尺度、高空间分辨率的检测技术与手段。本项目研究细颗粒物质量浓度二维空间分布的探测方法正是为适应这一发展要求提出来的。项目基于颗粒物散射信号参数对激光波长的依赖特性，以多波段扫描激光雷达为遥感探测手段，获取气溶胶的空间分布数据，反演并分析了气溶胶粒子谱分布特征以及消光效率，建立了基于消光系数与质量消光效率相结合的反演颗粒物质量浓度新型数学模型与算法。重点研究了消光系数与质量消光效率相结合反演颗粒物质量浓度的数学建模与算法，分析了反演结果不确定度，并通过不同波长反演相结合，获得西安上空不同天气条件下的细颗粒物质量浓度廓线。申请人还对不同天气条件下的颗粒物质量浓度反演结果（65组）进行了统计分析，重点考察不同波长探测的颗粒物质量浓度的最大差值，以及同一波长探测下，不同粒径的颗粒物质量浓度的变化规律，评估不同大气状况、粒径分布和大气高度的适用范围。统计分析表明，算法能够较为准确的反映边界层高度（约1.5 km）之上，粒子直径小于10 μm的无云、雾霾和多云天气云层外的颗粒物质量浓度。同时，结合扫描探测手段以及颗粒物追踪算法，实现了细颗粒物质量浓度的二维空间分布探测，为解明污染源和污染物的区域传送等亟待解决的关键科学问题提供技术支持，拓展及提升了激光雷达的应用能力。