李乘 1,2吴德成 1,3刘爽 4邓迁 1,3[ ... ]王英俭 1,3
作者单位
摘要
1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所,安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学,安徽 合肥 230026
3 先进激光技术安徽省实验室,安徽 合肥 230026
4 华北光电技术研究所,北京 100015
种子注入的372 nm稳频Nd: YAG激光器作为铁共振荧光多普勒激光雷达的激光光源,其性能将直接影响大气温度和径向风速的测量精度,属于研制难度较大但极其重要的关键技术。文中对激光光源的频率稳定性进行了仿真分析和实验研究。利用蒙特卡洛方法,仿真了振荡级输出1116 nm脉冲光的频率稳定性(均方根)应小于1 MHz;对改进型Ramp-Fire种子注入技术进行了详细介绍,并在振荡级光路中采用了该技术;通过激光拍频实验,测量得出1116 nm脉冲光在10 min内的频率稳定性的均方根为543.24 kHz,其结果满足指标要求,可将频率抖动和频率漂移引起的系统误差减少至0.51 K和0.61 m/s。文中所做工作为铁共振荧光多普勒激光雷达实现大气温度和径向风速的高精度测量提供了必要保障。
铁共振荧光多普勒激光雷达 频率稳定性 蒙特卡洛方法 种子注入技术 激光拍频 iron resonant fluorescence Doppler lidar frequency stability Monte Carlo method injection-seeded technique beat frequency 
红外与激光工程
2023, 52(10): 20230025
涂爱琴 1,2,3,4王珍珠 1,2,*李恒昶 3,4施奇兵 5[ ... ]翁宁泉 1,6
作者单位
摘要
1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室,安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学研究生院科学岛分院,安徽 合肥 230026
3 山东省气象局大气探测技术保障中心,山东 济南 250031
4 山东省气象防灾减灾重点实验室,山东 济南 250031
5 合肥中科光博量子科技有限公司,安徽 合肥 230011
6 中国科学技术大学 环境科学与光电技术学院,安徽 合肥 230026
为了研究潍坊市夏季臭氧的分布特征,使用差分吸收激光雷达在潍坊市进行观测,分析了晴天和雨天臭氧分布的差别,并统计了无降水日臭氧的垂直分布和日变化特征。结果表明:降水发生前强烈的对流运动和大风会使对流臭氧层变厚,臭氧浓度变低;降水发生在一天中的不同时段,对臭氧污染的影响差异很大;无降水日对流臭氧层主要分布在1500 m以下,呈现白天高、夜晚低的日变化特征,高浓度值常出现在12~18时;在垂直结构上呈现分层的特征,其中,300~500 m高度的臭氧浓度随着高度的增加而增大,且在500 m附近达到极大值,该高度和米散射激光雷达探测的边界层高度基本一致;1500 m高度各个时段的臭氧浓度趋于一致,且自该高度往上臭氧无明显日变化特征,可将该层臭氧浓度作为臭氧预报的大气背景值。
差分吸收激光雷达 臭氧 垂直分布 日变化 浓度廓线 differential absorption lidar ozone vertical distribution diurnal variation concentration profile 
红外与激光工程
2023, 52(5): 20220579
于思琪 1,2,3刘东 2,3,*徐继伟 2,3,4王珍珠 2,3[ ... ]王英俭 1,2,3
作者单位
摘要
1 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院, 安徽 合肥 230026
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
3 先进激光技术安徽省实验室, 安徽 合肥 230037
4 中国科学技术大学研究生院科学岛分院, 安徽 合肥 230026
5 浙江省气象科学研究所, 浙江 杭州 310008
利用三个站点(金华、合肥和兰州)同时期的观测数据对边界层高度进行了反演、统计和分析。研究结果表明,三个站点的边界层高度具有明显的季节、日变化特征。除冬季外,金华和合肥的边界层高度要低于兰州。兰州的边界层高度的上升和下降时间与日出、日落时间有着良好的对应关系,合肥的边界层高度则在日出数小时后才出现明显上升。金华、合肥和兰州日间月平均边界层高度最高值分别出现在9月、8月和6月,月平均最大混合层高度出现的月份分别是9月、8月和7月。了解边界层高度的时空分布规律,可以为空气污染防治、天气预报以及气候预测等提供进一步的参考。
遥感 激光雷达 边界层高度 多站点 日变化 季节变化 
光学学报
2021, 41(24): 2401002
丁红波 1,2王珍珠 1,3,*刘东 1,3
作者单位
摘要
1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院大气光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
3 先进激光技术安徽省实验室, 安徽 合肥 230037
激光雷达回波信号是非线性非平稳信号,且易被各类噪声污染。为高精度提取有效信号信息,需选取合适的方法进行降噪处理。采用激光雷达回波仿真信号,对其添加泊松噪声,再利用小波变换(WT)、经验模态分解(EMD)、变分模态分解(VMD)及其改进和联合算法进行回波信号的去噪实验,最后通过对比分析,选取最适合激光雷达回波信号的降噪方法。实验结果表明,WT-VMD联合算法在不同原始信噪比下都具有最大的输出信噪比和最小的均方根误差,且去噪后信号曲线的平滑度较小,能很好地还原激光雷达回波原始信号,利于提高后续信号的反演精度。
遥感 激光雷达 去噪 小波变换 经验模态分解 变分模态分解 
光学学报
2021, 41(24): 2401001
于思琪 1,2,3刘东 2,3,*徐继伟 2,3,4王珍珠 2,3[ ... ]王英俭 1,2,3
作者单位
摘要
1 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院, 安徽 合肥 230026
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
3 先进激光技术安徽省实验室, 安徽 合肥 230037
4 中国科学技术大学研究生院科学岛分院, 安徽 合肥 230026
5 浙江省气象科学研究所, 浙江 杭州 310008
由于大气中气溶胶垂直分布复杂,常用的梯度法和小波协方差变换法在边界层高度自动连续识别方面仍具有较大的不确定性。选取在浙江金华两个时间段内观测得到的双波长激光雷达数据,将二维矩阵方法应用于复杂大气垂直分布情况下边界层高度的反演,从距离和时间两个维度优化边界层高度的反演结果。研究结果表明,在气溶胶垂直分布出现多层结构的情况下,小波协方差变换法反演的边界层高度有较大的误差,而二维矩阵方法具有一定的优势。在532 nm波长基于二维矩阵方法和小波协方差变换方法反演的边界层高度与1064 nm波长基于小波协方差变换方法反演的边界层高度的相关系数分别为0.87和0.37。边界层高度与地面温度变化趋势一致,表明边界层高度的反演结果是可靠的。二维矩阵方法为进一步改善无云情况下(3 km以内无云层出现)激光雷达自动连续识别边界层高度可靠性提供了很好的借鉴与参考。
遥感 激光雷达 大气边界层高度 小波协方差变换法 二维矩阵方法 
光学学报
2021, 41(7): 0728002
陶宗明 1刘东 2,3王珍珠 2,3麻晓敏 1,2,3,4,*[ ... ]王英俭 2,3
作者单位
摘要
1 陆军炮兵防空兵学院 基础部,安徽 合肥230031
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所 中国科学院大气光学重点实验室,安徽 合肥 230031
3 先进激光技术安徽省实验室,安徽 合肥230037
4 中国科学技术大学 研究生院科学岛分院,安徽 合肥 230026
为了研究CCD光束成像技术探测臭氧浓度廓线有效探测距离及反演方法,设计了一台硬件探测系统。该系统选用266、280 nm两个波长的连续激光作为差分吸收的光源。基于激光功率、曝光时间、CCD有效接收面积、气溶胶的浓度和臭氧的浓度等主要参数,对探测信号的信噪比进行数值仿真。假设气溶胶分为清洁、污染和重污染三种情况,臭氧浓度分为低和高两种情况,仿真结果表明:在探测误差小于10%的情况下,低臭氧浓度时三种不同气溶胶的条件下,有效探测距离皆大于2 km;高臭氧浓度时,在清洁型和污染型的气溶胶条件下,有效探测距离仍大于2 km,重污染条件下的有效探测距离为1.7 km;臭氧浓度的反演结果与假设高度廓线基本一致。仿真结果有利于了解臭氧浓度廓线探测的CCD光束成像系统的最优参数设定,进而实现对臭氧浓度廓线的有效探测。
大气光学 CCD光束成像 差分吸收 臭氧 atmospheric optics CCD laser beam imaging differential absorption ozone 
红外与激光工程
2020, 49(S2): 20200383
田晓敏 1,2刘东 1,*徐继伟 1,2王珍珠 1[ ... ]王英俭 1
作者单位
摘要
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学,安徽 合肥 230026
大气探测激光雷达以精细的时空分辨率、高探测精度和连续廓线数据获取能力成为大气探测强有力的工具。通过激光雷达观测网络和星载激光雷达, 可以获得大空间尺度持续的四维大气信息,满足环境、气象和气候研究的需要。介绍了目前存在的比较重要的激光雷达网络和航天强国 的星载激光雷达计划。主要的激光雷达网络有全球大气成分变化探测网(NDACC)、欧洲气溶胶研究激光雷达观测网(EARLINET)、亚洲沙尘激光 雷达观测网(AD-NET)、美国东部激光雷达观测网(REALM)、微脉冲激光雷达网(MPLNET)和独联体激光雷达网(CIS-LINET),分别介绍了它们 各自的功能、激光雷达类型和站点、日常观测活动与规范。激光雷达空间技术试验(LITE)开启了星载激光雷达的新纪元,之后美国航空航天 局NASA、欧空局ESA和日本宇航局JAXA先后开展了星载激光雷达计划,分别介绍了这些星载激光雷达的科学目标、激光雷达类型及相关参数 以及技术原理。中国也正在筹划研制激光雷达卫星载荷,用于探测大气气溶胶、云和二氧化碳。最后总结说明了激光雷达网络化和卫星载荷的优势和应用。
大气激光雷达 网络化探测 星载探测 环境监测 气象气候 atmospheric lidar network detection spaceborne detection environmental monitoring weather and climate 
大气与环境光学学报
2018, 13(6): 401
田晓敏 1,2刘东 1,*徐继伟 1,2王珍珠 1[ ... ]王英俭 1
作者单位
摘要
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室,安徽 合肥, 230031
2 中国科学技术大学,安徽 合肥, 230026
大气探测激光雷达具有可提供高时空分辨率、高探测精度和连续廓线数据的优势,已经成为大气探测强有力的工具。 激光雷达按照探测技术可以分为米散射激光雷达、偏振激光雷达、拉曼激光雷达、差分吸收激光雷达、 高光谱分辨率激光雷达、瑞利散射激光雷达、共振荧光激光雷达和多普勒激光雷达等。分别介绍了各类激光雷达探测的基本原理、 发展历史及优缺点,及其在探测大气气溶胶和云、水汽、温度、风、痕量气体、温室气体和污染气体等方面的应用。最后进行总结,并对激光雷达技术发展趋势进行了展望。
大气探测激光雷达 米散射激光雷达 拉曼激光雷达 差分吸收激光雷达 多普勒激光雷达 共振荧光激光雷达 atmospheric lidar Mie scattering lidar Raman lidar differential absorption lidar Doppler lidar resonance fluorescence lidar 
大气与环境光学学报
2018, 13(5): 321
作者单位
摘要
1 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院,安徽 合肥 230026
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气成分与光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
基于激光诱导荧光原理研制出一套激光诱导荧光探测气溶胶的装置。该装置采用Nd:YAG脉冲激光器产生355 nm波长脉冲激光, 经过引导后进入样品池,激发出的荧光被系统收集后进入高分辨率光栅光谱仪,得到样品的荧光光谱图。选用还原型辅 酶I(NADH)和核黄素两种典型的生物荧光物质对系统的性能进行测试,在355 nm激光激发下,获取了还原型辅酶I(NADH)、 核黄素荧光光谱图;研究了样品浓度对于荧光光谱强度的影响,结果表明在低浓度范围荧光强度与浓度呈线性关系; 考查了激光能量对荧光强度的影响,在一定能量范围荧光强度与激光能量呈线性关系,但当激光能量达到一定值后 荧光强度会发生饱和。该装置所建立的生物性物质荧光数据库有利于了解和掌握生物荧光特性,对于进一步实现生物气溶胶远距离探测具有重要意义。
激光技术 荧光光谱 激光诱导荧光 气溶胶 laser technology fluorescence spectrum laser induced fluorescence aerosol 
大气与环境光学学报
2018, 13(2): 104
陈锦超 1,2刘东 1,*王珍珠 1谢晨波 1[ ... ]王英俭 1,2
作者单位
摘要
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所 中国科学院大气成分与光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
近地面臭氧污染日趋严重,对人类健康和动植物生长有显著危害。对合肥和邢台两地近地面臭氧结果进行了对比分析。2003~2004年期间合肥地区臭氧 浓度日变化呈现较明显的早、中、晚“三峰型”结构;2016年5~6月观测期间邢台臭氧日变化主要呈现早、中“双峰”型结构。合肥臭氧观测站周围 被树木环绕、水库包围,植物释放的挥发性有机物引发的光化学反应不容忽视; 陆地和水面之间形成的湖陆风下沉气流是形成早晚次峰的主要原因。 邢台属于复合型污染地区,臭氧浓度分析应综合考虑污染源、臭氧前体物成分、气象条件、地理位置等因素。合肥地区数据研究表明,强太阳辐射、 温度较高、相对湿度较低的天气有利于臭氧生成。
近地面臭氧浓度 气象因素 臭氧污染 near surface ozone concentration meteorological factors ozone pollution 
大气与环境光学学报
2018, 13(1): 27

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