張川,王駿,周浩,楊晨遇,雷軻,劉晶晶,華燈鑫
(西安理工大學(xué) 機(jī)械與精密儀器工程學(xué)院,西安 710048)
云覆蓋了地球表面的60%~70%,是影響地球-大氣系統(tǒng)輻射平衡和氣候變化的主要因素之一[1-2]。與此同時(shí),大氣中的云仍然是天氣和氣候預(yù)測(cè)中最大的不確定因素之一。由于云微物理參數(shù)是研究云滴凝結(jié)增長(zhǎng)[3]、云滴碰并增長(zhǎng)[4]、云中湍流[5]的重要參數(shù)。對(duì)云微物理過(guò)程的深入了解對(duì)于研究降水機(jī)制[6]、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)[7]、人工影響天氣的準(zhǔn)確性起著至關(guān)重要的作用。然而,機(jī)載儀器觀測(cè)云微物理參數(shù)需要嚴(yán)格的空域申請(qǐng),以及觀測(cè)時(shí)間、空間連續(xù)性、采樣頻率等有限。因此,在高山氣象站,可長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)地觀測(cè)地形云成為研究云微物理參數(shù)的主要研究對(duì)象。此外,地面和空間遙感技術(shù)在過(guò)去幾十年里得到了迅猛的發(fā)展,利用衛(wèi)星和地基雷達(dá)測(cè)量的功率譜數(shù)據(jù)進(jìn)行云微物理參數(shù)的反演[8-10]。遙感探測(cè)方法具有從長(zhǎng)距離探測(cè)高空云的優(yōu)點(diǎn)[11]。然而,在數(shù)據(jù)反演的過(guò)程中,需要假設(shè)云滴的性質(zhì)
以及反演參數(shù)[12-13]。因此,無(wú)法獲得真實(shí)的云微物理參數(shù),其測(cè)量精度也需要進(jìn)一步驗(yàn)證。目前在高山站采用的地形云微物理參數(shù)觀測(cè)儀器是基于光散射理論,該方法[14]在采樣中會(huì)出現(xiàn)云滴損失,以及吸入方式會(huì)破壞云的原始三維分布的情況。
有別于光學(xué)全息技術(shù),數(shù)字全息技術(shù)(Digital Holography,DH)極大地簡(jiǎn)化了研究者在全息圖記錄過(guò)程和處理程序中的工作。利用CCD(Charge Coupled Device)或CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)成像器件替代干板記錄及后續(xù)化學(xué)處理過(guò)程,實(shí)現(xiàn)了全息圖的數(shù)字化記錄,使該方法具有了快速、實(shí)時(shí)、無(wú)損、全視場(chǎng)光學(xué)測(cè)量的能力[15-16]。因此DH 被視為同步觀測(cè)動(dòng)態(tài)多參量物理場(chǎng)的潛在技術(shù),在粒子場(chǎng)成像[17]、生物細(xì)胞成像[18]、超快過(guò)程成像[19]等領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。目前,利用DH 測(cè)量云微物理參數(shù)的研究中,國(guó)內(nèi)外都取得了多項(xiàng)卓有成效的研究成果。BEALS M J[20]、PETER A[21]、FUGAL J P[22]等先后利用同軸數(shù)字全息術(shù)研究了云中粒子譜分布、數(shù)濃度、粒子直徑和冰晶粒子。然而在上述研究成果中,云粒子的最小探測(cè)尺寸為7.5 μm,對(duì)于研究完整云滴譜難以提供完整的譜寬數(shù)據(jù)支持(需要≥2 μm)。本文采用隨風(fēng)轉(zhuǎn)動(dòng)系統(tǒng)和同軸DH 技術(shù),在寧夏回族自治區(qū)固原市六盤山地形云野外科學(xué)試驗(yàn)基地(35 40′N,106 12′E)中實(shí)現(xiàn)了最小探測(cè)尺寸為2 μm 云滴粒子的地形云觀測(cè),并與同類觀測(cè)儀器的比對(duì)以及對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析驗(yàn)證了數(shù)字全息技術(shù)在測(cè)量云微物理參數(shù)方面的可行性。研究成果可為提高對(duì)云降水物理過(guò)程的理論認(rèn)識(shí)和參數(shù)化方案的開發(fā)奠定數(shù)據(jù)支持,也可為天氣、氣候、人工影響天氣和大氣化學(xué)等領(lǐng)域研究提供重要的技術(shù)支撐。
根據(jù)云微物理理論,可以表征云和霧的云微物理參數(shù)有數(shù)濃度(Number Concentration,NC)、體積中值直徑(Mean Volume Diameter,MVD)和液態(tài)水含量(Liquid Water Content,LWC)。它們可以表示為
式中,V為采樣空間的體積,N為采樣空間中的液滴總數(shù),ρc為液態(tài)水的密度。MVD 是指云滴的體積中值直徑。在一次測(cè)量中,采樣空間中的所有云滴的粒徑都按升序排列,像這樣:d1 此外,能見度是一個(gè)重要的氣象參數(shù)之一,它反映了小云滴的數(shù)濃度,可以表示為 式中,R為能見度,kex為消光系數(shù)。觀察到的液滴被分為從2 μm 到50 μm 的30 段。d′為每個(gè)段中云滴的平均直徑,NC′為每個(gè)段中液滴的數(shù)濃度,l為段的數(shù)量(l=30)。為了準(zhǔn)確地獲得這些云的微物理參數(shù),需要獲得V、N和采樣空間中每個(gè)粒子的直徑。 同軸DH 由于其記錄范圍大、空間帶寬利用率高、信息密度大、光路簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于微小粒子的三維測(cè)量中。當(dāng)粒子受到平面光波的照射時(shí),粒子的衍射光(作為物體光波)與平面光(作為參考光波)發(fā)生干涉形成全息圖像。全息圖像由CCD 或CMOS 相機(jī)記錄。與普通二維成像不同,全息圖記錄了粒子的三維空間信息。對(duì)全息圖進(jìn)行數(shù)值重建,可獲得再現(xiàn)距離為zr的重建平面上的二維復(fù)振幅分布,表示為[23-24] 式中,λ為激光波長(zhǎng),R(x,y)為參考光的強(qiáng)度,IH(x,y)為全息圖的強(qiáng)度,k為波數(shù),zr為重建距離。在多個(gè)重建平面上,重建距離為zr的平面中的液滴清晰成像,而其他液滴成像模糊。利用圖像檢測(cè)算法對(duì)重建圖像上的聚焦液滴進(jìn)行識(shí)別,可獲得液滴的三維坐標(biāo)和粒徑。 為了確保粒子識(shí)別的準(zhǔn)確性,粒子需在聚焦位置被識(shí)別。本文使用再現(xiàn)距離與全域數(shù)字圖像融合的方法,結(jié)合局部亮度梯度方差法(Local Tenengrad Variance,LTV),局部像素塊的寬和高分別為粒子x和y方向尺寸的兩倍,高精度確定粒子的z軸位置[21]。LTV 公式為 式中,GI為粒子局部區(qū)域內(nèi)的梯度,I為粒子局部區(qū)域內(nèi)的平均梯度,W為局部區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的集合,x和y為粒子像素坐標(biāo),NW為局部區(qū)域內(nèi)包含的像素?cái)?shù)。梯度由Sobel 算子處理得到,公式為 式中,*為卷積運(yùn)算符號(hào),I為局部區(qū)域內(nèi)的亮度,且Sobel 算子的Sx和Sy因子為 六盤山地形云野外科學(xué)試驗(yàn)基地海拔2 840 m,年降水量達(dá)677 mm,9 月云過(guò)程天氣天數(shù)超過(guò)一半,是優(yōu)良的地形云觀測(cè)基地。本文使用DH 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)在此地進(jìn)行了168 h 的連續(xù)觀測(cè)。圖1 展示了實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的原理圖。光路中,采用532 nm 脈沖調(diào)制激光器作為光源,脈沖頻率為30 Hz。如圖1(b)所示,透鏡L1~L3共同組成準(zhǔn)直擴(kuò)束系統(tǒng)。激光器發(fā)出的光通過(guò)該準(zhǔn)直擴(kuò)束系統(tǒng)形成平面波照射到被測(cè)云粒子。粒子衍射光與未經(jīng)調(diào)制的透射光形成干涉,再經(jīng)高分辨率、大景深的顯微光學(xué)系統(tǒng)ML 放大(放大率為5.2 倍)后,被CMOS(最大分辨率3 000 W×3 000 H,像素尺寸2.5 μm×2.5 μm,最高采樣率30 幀/s)靶面接收。CMOS相機(jī)通過(guò)光纖與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)相連接,實(shí)全息圖的實(shí)時(shí)采集、傳輸與重建處理。 由于在自然界中,霧所處的大氣環(huán)境為近穩(wěn)狀態(tài),因此霧滴受風(fēng)速風(fēng)向的影響較小,采用連續(xù)激光結(jié)合CMOS 相機(jī)10 微秒量級(jí)曝光時(shí)間,即可獲得霧微物理參數(shù)。而地形云所處的環(huán)境中,存在較高的風(fēng)速(10 m/s)以及紊亂的風(fēng)向。依然采用連續(xù)波激光和10 微秒量級(jí)曝光時(shí)間時(shí),云滴粒子在曝光時(shí)間內(nèi)已運(yùn)動(dòng)了100 μm,將產(chǎn)生如圖2 所示的高速運(yùn)動(dòng)粒子的拖尾現(xiàn)象。由于CMOS 的10 微秒曝光時(shí)間已無(wú)法降低,因此需要采用納秒尺度脈寬的脈沖激光照射云滴粒子。由于半導(dǎo)體激光器具有連續(xù)或脈沖工作的特點(diǎn),以及在脈沖工作條件下大的峰值功率的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合基于復(fù)雜可編程邏輯器(Field-Programmable Gate Array,F(xiàn)PGA)驅(qū)動(dòng)的納秒尺度脈寬的脈沖激光調(diào)制技術(shù),再根據(jù)半導(dǎo)體激光器的響應(yīng)特性和CMOS 成像的照度閾值,利用20 納秒尺度脈寬的脈沖激光照射云滴粒子,最高10 m/s 的風(fēng)速下,云滴粒子在激光脈寬時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)距離小于0.2 μm,比地形云滴粒子直徑觀測(cè)下限2 μm 小一個(gè)量級(jí),再結(jié)合圖像矯正算法,可獲得精確的云滴粒徑數(shù)據(jù),以避免風(fēng)速對(duì)地形云微物理參數(shù)觀測(cè)的影響。 圖2 高速運(yùn)動(dòng)粒子的拖尾現(xiàn)象Fig.2 Trailing of high-speed moving droplets 紊亂的風(fēng)向使得云滴采樣區(qū)域無(wú)法與風(fēng)向垂直,云滴碰撞實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)后易產(chǎn)生破碎,特別是產(chǎn)生卡門渦街現(xiàn)象。氣(液)流場(chǎng)在障礙物后產(chǎn)生亂流(稱為卡門渦街),進(jìn)而影響原有氣流場(chǎng)分布。在觀測(cè)系統(tǒng)中為了避免卡門渦街現(xiàn)象影響云滴粒子場(chǎng)分布,實(shí)現(xiàn)地形云微物理參量的原位測(cè)量,實(shí)驗(yàn)中采用主動(dòng)風(fēng)向隨動(dòng)風(fēng)標(biāo)。即利用大尺寸風(fēng)標(biāo)產(chǎn)生大轉(zhuǎn)矩,帶動(dòng)同軸DH 觀測(cè)系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng),使采樣區(qū)域始終垂直風(fēng)向。實(shí)際實(shí)驗(yàn)中,現(xiàn)場(chǎng)測(cè)風(fēng)儀器顯示啟動(dòng)風(fēng)速為0.7 m/s。為獲得在0.7 m/s 風(fēng)速以下的卡門渦街影響率,我們開展了流場(chǎng)仿真。圖3 展示了0.7 m/s 風(fēng)速垂直和45°入射采樣區(qū)域時(shí),采樣區(qū)域?qū)嶋H風(fēng)速的情況下,分別為0.683 m/s 和0.667 m/s,卡門渦街影響率小于5%。 圖3 0.7 m/s 風(fēng)速的卡門渦街影響率Fig.3 The influence rate of Carmen vortex street with a wind speed of 0.7 m/s 為驗(yàn)證同軸DH 觀測(cè)系統(tǒng)在采樣區(qū)間內(nèi)的光學(xué)分辨率,利用該系統(tǒng)觀測(cè)了USAF1951 分辨率板。在xy截面的采樣面積為1.35 mm×1.35 mm,沿光束方向(z軸)的采樣距離為焦平面±20 mm,z軸的零點(diǎn)設(shè)置在焦平面上。圖4 展示了在z軸上0 mm、-15 mm 和15 mm 位置處的再現(xiàn)圖。圖4(a)~(c)中最小可分辨的線對(duì)標(biāo)號(hào)均為7-6(最高標(biāo)號(hào)),其對(duì)應(yīng)的線寬為2.19 μm。 為驗(yàn)證高濃度粒子條件(NC>6 000 cm-3)下球形粒子粒徑的識(shí)別精度,利用同軸DH 系統(tǒng)觀測(cè)了標(biāo)準(zhǔn)粒子衍射板,粒子標(biāo)準(zhǔn)粒徑分別為2 μm(798 個(gè))、10 μm(236 個(gè))和20 μm(36 個(gè))。2 μm 和10 μm 粒子按照8 倍粒徑的間隔組成方形陣列,20 μm 粒子的間隔設(shè)置為12 倍粒徑。不考慮光學(xué)系統(tǒng)像差條件下,由于粒子識(shí)別時(shí)使用了腐蝕和膨脹的圖像算法,有1 個(gè)像素的誤差,因此粒徑測(cè)量的系統(tǒng)誤差為±0.42 μm。此外,標(biāo)準(zhǔn)粒子衍射板中粒徑加工誤差為±0.5 μm。圖5 展示了距離焦平面6 mm 處標(biāo)準(zhǔn)粒子衍射板的再現(xiàn)圖。圖5(a)中識(shí)別795 個(gè)粒子,測(cè)量不確定度為(2.05±0.53) μm;圖5(b)中識(shí)別225 個(gè)粒子,不確定度為(10.12±0.86) μm;圖5(c)中識(shí)別36 個(gè)粒子,不確定度為(19.89±1.24) μm。結(jié)果表明不同粒徑粒子的綜合識(shí)別率為98%。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間實(shí)驗(yàn)觀察與分析,同軸DH 觀測(cè)系統(tǒng)采樣空間內(nèi)的不同粒徑粒子數(shù)通常少于50個(gè),因此粒子識(shí)別率會(huì)更高。 圖5 距離焦平面6 mm 處標(biāo)準(zhǔn)粒子衍射板測(cè)量結(jié)果Fig.5 Measurement results of a standard particle diffraction plate at 6 mm from the focal plane 在獲得云滴的數(shù)字全息圖后,需要對(duì)每一個(gè)粒子進(jìn)行判焦,獲得其清晰再現(xiàn)像。因此,獲得一幅全息圖中所有粒子質(zhì)心后,即可確定粒子數(shù)量。再沿z軸在整個(gè)40 mm 的測(cè)量長(zhǎng)度上,取35 個(gè)再現(xiàn)平面。每個(gè)粒子在這些再現(xiàn)平面上都會(huì)成像,利用全域數(shù)字圖像融合方法將35 張?jiān)佻F(xiàn)全息圖融合為一張,如圖6 所示。融合全息圖中,在每個(gè)粒子周圍圈定寬和高分別為粒子x和y方向尺寸的兩倍的局部像素塊的計(jì)算區(qū)域,如圖6 的虛線框中所示,框中區(qū)域內(nèi)的像素坐標(biāo)與式(5)對(duì)應(yīng),且坐標(biāo)原點(diǎn)處于虛線框左上角的第一個(gè)像素。再利用這一區(qū)域在35 張?jiān)佻F(xiàn)全息圖中依次圈定。圖7 為粒子a、粒子b和粒子c在35 個(gè)再現(xiàn)平面上的成像結(jié)果。計(jì)算35 個(gè)圈定區(qū)域內(nèi)的局部亮度梯度方差,獲得圖7 所示的局部亮度梯度方差曲線。在曲線中取局部亮度梯度方差的極大值,作為該粒子的聚焦平面,即粒子實(shí)際的z軸位置,可成清晰像,如圖7 所示。云滴粒子a、b和c的清晰成像位置分別為第1、第4 和第12 個(gè)再現(xiàn)平面。 圖6 全域數(shù)字圖像融合方法Fig.6 Method of global digital image fusion 圖7 局部亮度梯度方差與粒子判焦Fig.7 Local tenengrad variance and determine the focus of particles 對(duì)一幅數(shù)字全息圖中所有粒子進(jìn)行判焦后,即可獲得每一個(gè)粒子清晰像。對(duì)清晰像所處的那張?jiān)佻F(xiàn)全息圖按照特定的閾值進(jìn)行二值化。再對(duì)二值化圖分別使用一次開運(yùn)算和閉運(yùn)算,使粒子的邊緣形成平滑的閉合曲線。如果粒子內(nèi)部存在空洞,再使用填洞算法將空洞置1。對(duì)獲得的完整粒子進(jìn)行貼標(biāo)簽,獲得每個(gè)粒子的包含像素的外輪廓,如圖8 所示。圖8(a)~(c)分別展示了三個(gè)云滴粒子的識(shí)別圖。最終利用識(shí)別算法可獲得這些粒子的粒徑和三維位置坐標(biāo)。 圖8 液滴的識(shí)別圖Fig.8 Identification diagrams of droplets 在本次實(shí)驗(yàn)中,同軸DH 系統(tǒng)連續(xù)觀測(cè)168 個(gè)小時(shí),期間經(jīng)歷多次地形云的生消過(guò)程。隨機(jī)在168 小時(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中抽取3 小時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。圖9 展示了3 次實(shí)驗(yàn)中NC、MVD 和LWC 的變化趨勢(shì)。 圖9 三組實(shí)驗(yàn)中,同軸DH 系統(tǒng)觀測(cè)的云微物理參數(shù)的變化趨勢(shì)Fig.9 In three experiments,changing trends of cloud microphysical parameters observed by coaxial DH system 為了驗(yàn)證風(fēng)向隨動(dòng)風(fēng)標(biāo)對(duì)同軸DH 系統(tǒng)在觀測(cè)過(guò)程中大云滴粒子的測(cè)量效果,比對(duì)了固定測(cè)量方位的美國(guó)FM120 霧滴譜儀測(cè)量結(jié)果,實(shí)驗(yàn)如圖10 所示。由于FM120 霧滴譜儀沒有設(shè)置風(fēng)向隨動(dòng)裝置,只能向一個(gè)方向測(cè)量。當(dāng)風(fēng)向改變時(shí),由于測(cè)量原理限制,其大云滴粒子會(huì)損失。 圖10 對(duì)比實(shí)驗(yàn)布置Fig.10 Schematic diagram of the comparative experiment 對(duì)比實(shí)驗(yàn)中,統(tǒng)計(jì)所有云滴的粒徑,獲得云滴尺寸分布(DSD)。DSD 的形狀反映了云滴分布的特征。為了便于DSD 的比較,兩種儀器測(cè)量2~50 μm 的云滴按大小分為30 段(bin)。第1 至第12 個(gè)bin 的寬度為1 μm,第13 至第30 個(gè)bin 的寬度為2 μm。將每個(gè)bin 中的云滴數(shù)除以采樣體積進(jìn)行歸一化,得到DSD。計(jì)算實(shí)驗(yàn)中每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的DSD,得到平均DSD,如圖11 所示。FM120 的測(cè)量結(jié)果用線條梯形圖表示,DH 的測(cè)量結(jié)果用實(shí)心條形圖表示。根據(jù)云滴尺寸,DSD 分為小云滴(smaller droplets,bin 1~bin 2)、中等云滴(medium droplets,bin 3~bin 5)和大云滴(oversize droplets,bin 6~bin 30)。多數(shù)云滴主要分布在bin 1 至bin 15 中,而bin 16 至bin 30 中的云滴相對(duì)較少。從圖11 可以看出,F(xiàn)M120 測(cè)量的大云滴和小云滴的平均濃度均低于DH。特別是在bin 10 至bin 15 中的云滴幾乎完全沒有被FM120 觀測(cè)到。 圖11 三次實(shí)驗(yàn)中的平均DSDFig.11 Average DSD in three experiments 圖12 是平均數(shù)濃度的直方圖,對(duì)于中等云滴的數(shù)濃度,F(xiàn)M120 的觀測(cè)結(jié)果分別為DH 的116.84%、91.86% 和83.10%;小云滴數(shù)濃度,分別為61.54%、30.24% 和18.39%;大云滴數(shù)濃度,分別為26.90%、16.79%和28.57%。在DH 的觀測(cè)結(jié)果中,三組實(shí)驗(yàn)中大云滴的比例分別為16.75%、26.13%和33.01%。而在FM120 的測(cè)量結(jié)果中,大云滴的比例分別為5.17%、7.28%和17.01%。 圖12 三次實(shí)驗(yàn)中,三種尺寸類型的云滴的平均數(shù)濃度:小、中等和大云滴Fig.12 In in three experiments,average number concentration of three size styles of droplets: smaller,medium and oversized droplets 對(duì)圖11 和圖12 的分析顯示FM120 存在云滴損失。云滴粒徑越大損失越嚴(yán)重。在第一組實(shí)驗(yàn)中,大云滴的占比小,因此兩個(gè)儀器間的比對(duì)結(jié)果差距很小。在第二、三組實(shí)驗(yàn)中,大云滴的占比增大,兩個(gè)儀器的測(cè)量結(jié)果差距較大。在第三組實(shí)驗(yàn)中,原始的LWCDH是LWCFM120的3.49±1.63 倍。為了研究大云滴對(duì)LWC 的貢獻(xiàn),刪除bin 8 至bin 30 中的云滴后,該比例降低到1.23±0.56,如圖13 所示。在圖13 的虛線區(qū)域中,觀測(cè)了第18 至30 min 期間的原始LWCDH上升和下降過(guò)程。而對(duì)于刪除bin 8 至bin 30 中的云滴后的LWCDH,其變化與原始LWCDH趨勢(shì)不同,但與LWCFM120相似。以上結(jié)果表明,F(xiàn)M120 的大云滴的損失直接影響了LWC 的觀測(cè)結(jié)果,降低了觀測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性。 圖13 第三組實(shí)驗(yàn)中LWC 的比較Fig.13 Comparison of LWC in the third experiment 根據(jù)式(3),能見度主要受小粒子的影響。因此,它被用來(lái)表征小云滴的測(cè)量結(jié)果。將FM120 和DH 的觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算獲得的能見度,與前向散射能見度儀器(FSV)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行比較,如表1 所示。結(jié)果表明,在三個(gè)不同的時(shí)刻,DH 的能見度比FM120 更接近FSV 的測(cè)量值。這說(shuō)明DH 系統(tǒng)在小粒子端有更好的觀測(cè)能力。 表1 在三個(gè)不同時(shí)間點(diǎn),F(xiàn)SV、DH 和FM120 所觀測(cè)的能見度的對(duì)比Table 1 Comparison of Visibility observed by FSV,DH and FM120 in different times 為了研究在大粒端FM120 與DH 的測(cè)量差異,對(duì)FM120 的儀器結(jié)構(gòu)和采樣方式進(jìn)行了分析。如圖14所示,F(xiàn)M120 的采樣運(yùn)輸管道由收縮區(qū)(Shrinkage zone)和風(fēng)洞(Wind tunnel)組成。在風(fēng)洞內(nèi)部有一個(gè)激光平面(Laser plane),有粒子通過(guò)時(shí)發(fā)生散射。FM120 則是根據(jù)散射光的強(qiáng)度來(lái)判斷粒子的大小??諝庵械脑频卧诒玫淖饔孟卤晃氲讲蓸舆\(yùn)輸管道。對(duì)于較重的大粒子,更容易受到重力和慣性的影響。在較大的重力和慣性影響下,大云滴粒子并不能遵循和氣體分子完全相同的軌跡。在粒子的采樣和運(yùn)輸過(guò)程中,有一部分大粒子會(huì)撞擊管道壁,并吸附到管道上,從而造成粒子的損失。SPIEGEL J K[14]等通過(guò)理論計(jì)算得到了FM100 的粒子損失效率。從圖11 的結(jié)果來(lái)看,粒子越大,粒子損失率越高。GUYOT G[24]、TIITTA P[25]等發(fā)現(xiàn),風(fēng)向也會(huì)對(duì)FM120 粒子的損失造成額外影響。如果風(fēng)向不正對(duì)著FM120 的管道,會(huì)有更多的粒子撞擊管壁表面,則會(huì)造成更多的粒子損失。而DH 系統(tǒng)則不存在這樣的問題。DH 的采樣方式是開放式的,其采樣區(qū)間直接暴露在云中。在自然風(fēng)的作用下,粒子自由地進(jìn)入到采樣區(qū)被CMOS 記錄,這不會(huì)破壞粒子的原始空間分布,也不會(huì)造成粒子在采樣過(guò)程中的損失。 圖14 FM120 的采樣運(yùn)輸通道示意圖Fig.14 Schematic diagram of the sampling transport tube of FM120 FM120 根據(jù)云滴粒子的前向散射光的強(qiáng)度來(lái)計(jì)算粒子的粒徑。小粒子的前向散射強(qiáng)度很小,這會(huì)導(dǎo)致小粒子無(wú)法被檢測(cè)到。因此FM120 對(duì)于小粒子的檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性會(huì)降低。云中的能見度主要受到小粒子的影響。根據(jù)DH 測(cè)量結(jié)果計(jì)算得到的能見度更加接近前向散射能見度儀的測(cè)量結(jié)果,可以從側(cè)面驗(yàn)證DH 對(duì)小粒子的測(cè)量結(jié)果更合理。 為觀測(cè)地形云中2~50 μm 云滴粒子的微物理參量和云滴譜并進(jìn)行分析,提出了一種基于數(shù)字全息理論并結(jié)合基于FPGA 脈沖激光和高光學(xué)放大率的同軸DH 系統(tǒng)。在六盤山地形云野外科學(xué)試驗(yàn)基地,進(jìn)行了長(zhǎng)期的連續(xù)觀測(cè),獲得了地形云生消過(guò)程中的云微物理參數(shù)。并將觀測(cè)數(shù)據(jù)與FM120 進(jìn)行了對(duì)比分析,我們發(fā)現(xiàn)在大粒子和小粒子端,DH 擁有更強(qiáng)的觀測(cè)能力。而FM120 在這兩個(gè)區(qū)間存在粒子損失的情況,降低了液態(tài)水含量與能見度數(shù)據(jù)的可靠性。本文的研究成果可以為更加準(zhǔn)確地測(cè)量云微物理參數(shù)、研究云滴碰并增長(zhǎng)和人工影響天氣等領(lǐng)域的研究提供技術(shù)支撐和數(shù)據(jù)支持。此外,進(jìn)一步將DH 系統(tǒng)做成機(jī)載儀器,可在實(shí)現(xiàn)高空云的指定位置的云微物理量的準(zhǔn)確測(cè)量,為地面遙感技術(shù)提供更加準(zhǔn)確的校正數(shù)據(jù)。2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與分析
3.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的成像分辨率與粒子識(shí)別精度
3.2 數(shù)字全息圖的再現(xiàn)與特征信息提取方法
3.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析
4 結(jié)論