高级检索

ISSN1001-3806CN51-1125/TN 网站地图

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

激光云粒子成像探测仪研制

史晓丁 冯力天 刘英 杨泽后 伍波 石磊

引用本文:
Citation:

激光云粒子成像探测仪研制

    作者简介: 史晓丁(1984-), 男, 高级工程师, 主要从事激光大气探测技术的研究。E-mail: 13882266021@139.com.
  • 基金项目:

    国家重大科学仪器设备开发专项基金资助项目 2011YQ110059

  • 中图分类号: TN249;O436.2

Laser cloud particle imaging probe

  • CLC number: TN249;O436.2

  • 摘要: 为了研究云粒子微观特性, 采用激光成像技术、高斯光束匀化处理技术、高分辨率阵列探测器以及图像抽帧还原算法, 研制出激光云粒子成像仪。通过地面模拟测量及实际飞行试验, 对仪器性能进行了测试。结果表明, 研制仪器可实现对25 μm~1550 μm云粒子的成像, 分辨率为25 μm, 粒径测量误差小于9.5%;实测的冰晶粒子形态符合云粒子自然分布规律, 粒子尺度谱符合指数分布, 决定系数在0.58~0.97之间。该研制仪器可为云降水微物理研究提供基础观测数据。
  • 图 1  线阵成像原理

    Figure 1.  Principle of linear array imaging

    图 2  不同帧率下的粒子图像

    Figure 2.  Particle images at different frame rate

    图 3  激光云粒子成像仪组成框图

    Figure 3.  Composition block diagram of laser cloud particle imaging probe

    图 4  匀化激光束

    Figure 4.  Homogenized beam

    图 5  高分辨率线阵探测器

    Figure 5.  Linear array detector of high resolution

    图 6  激光云粒子成像仪

    Figure 6.  Laser cloud particle imaging probe

    图 7  粒子模拟圆盘示意图

    Figure 7.  Diagram of simulated particle disk

    图 8  模拟成像测试

    Figure 8.  Simulated imaging test

    图 9  飞行轨迹(2021-05-31,内蒙古赤峰市)

    Figure 9.  Flight path(2021-05-31, Chifeng, Inner Mongolia)

    图 10  云粒子图像实测

    a—针状  b—片状  c—辐枝状  d—空间辐枝状  e—球形

    Figure 10.  Measured image of cloud particle

    a—acicular   b—schistic   c—dendritic   d—spatial dendritic   e—spherical

    图 11  飞行过程高度及气温变化曲线

    Figure 11.  Altitude and temperature variation curve during flight

    图 12  粒子数浓度曲线

    Figure 12.  Particle number concentration curve

    图 13  各粒径通道粒子总数

    Figure 13.  Total number of particles in each particle size channel

    图 14  粒子谱分布数据拟合(09:56:03~09:59:53)

    a—各组样本数据拟合曲线  b—决定系数

    Figure 14.  Particle spectrum distribution data fitting(09:56:03~09:59:53)

    a—fitting curve of each sampling data   b—coefficient of determination

    图 15  粒子谱分布数据拟合(10:38:03~11:46:46)

    a—各组样本数据拟合曲线  b—决定系数

    Figure 15.  Particle spectrum distribution data fitting(10:38:03~11:46:46)

    a—fitting curve of each sampling data   b—coefficient of determination

    表 1  阵列探测器参数

    Table 1.  Parameters of array detector

    pixels of detector pixel size pitch responsivity
    64×1 120 μm×150 μm 150 μm 0.4 A/W
    下载: 导出CSV

    表 2  仪器主要技术指标

    Table 2.  Specifications of the instrument

    particle size range resolution sampling area length wavelength imaging magnification data products
    25 μm~1550 μm 25 μm 80 mm 635 nm 6× particle image,size distribution
    下载: 导出CSV

    表 3  模拟成像粒径计算

    Table 3.  Particle size calculation of simulated imaging

    nominal value/μm mean value/μm absolute error/μm absolute error/%
    100 90.5 -9.5 -9.5
    250 233.3 -16.7 -6.7
    500 494.1 -5.9 -1.2
    1000 1000.6 0.6 0.1
    1550 1550.0 0 0
    下载: 导出CSV

    表 4  不同条件下的云粒子分布

    Table 4.  Cloud particles distribution under different conditions

    time altitude/m temperature/℃ phase particle morphology
    09:44~11:00 3900~4000 -6~-3 solid acicular,schistic,dendritic,spatial dendritic
    11:40~11:45 3700~1000 -1~5 liquid spherical
    下载: 导出CSV

    表 5  两次入云测量数据拟合结果

    Table 5.  Data fitting results of two measurements through clouds

    No. time quantum number of samples σ λ coefficient of determination
    range average range average
    1 09:56:03~09:59:53 171 4.6~72 23 0.0036~0.0097 0.0059 0.67~0.97
    2 10:38:03~11:46:46 178 2.7~96 28 0.0032~0.019 0.0053 0.58~0.97
    下载: 导出CSV
  • [1] 郭学良, 方春刚, 卢广献, 等. 2008-2018年我国人工影响天气技术及应用进展[J]. 应用气象学报, 2019, 30(6): 641-650.

    GUO X L, FANG Ch G, LU G X, et al. Progresses of weather modification technologies and applications in China from 2008 to 2018[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2019, 30(6): 641-650(in Chinese). 
    [2] 黄美元, 何珍珍, 沈志来. 暖性层积云中大云滴分布特征[J]. 气象学报, 1983, 41(3): 358-364.

    HUANG M Y, HE Zh Zh, SHEN Zh L. Distribution characteristics of large-size cloud droplets in warm straticumulus clouds[J]. Acta Meteor Sinica, 1983, 41(3): 358-364(in Chinese). 
    [3] 郭学良, 于子平, 杨泽后, 等. 高性能机载云粒子成像仪研制及应用[J]. 气象学报, 2020, 78(6): 1050-1064.

    GUO X L, YU Z P, YANG Z H, et al. Development and application of the high-performance airborne cloud particle imager[J]. Acta Meteorologica Sinica, 2020, 78(6): 1050-1064(in Chinese). 
    [4] 郑国光, 郭学良. 人工影响天气科学技术现状及发展趋势[J]. 中国工程科学, 2012, 14(9): 20-27.

    ZHENG G G, GUO X L. Status and development of sciences and technology for weather modification[J]. Strategic Study of CAE, 2012, 14(9): 20-27(in Chinese). 
    [5] 史晓丁, 伍波, 樊冬. 基于前向Mie散射的激光雾滴谱仪[J]. 激光杂志, 2020, 41(4): 116-119.

    SHI X D, WU B, FAN D. Laser fog droplet spectrometer based on forward Mie-scattering[J]. Laser Journal, 2020, 41(4): 116-119(in Chinese). 
    [6]

    KOROLEV A V, STRAPP J W, ISAAC G A. Evaluation of the accuracy of PMS optical array probes[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 1998, 15(3): 708-720.
    [7]

    NAGEL D, MAIXNER U, STRAPP W, et al. Advancements in techniques for calibration and characterization of in situ optical particle measuring probes and application to the FSSP-100 probe[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2007, 24(5): 745-760.
    [8]

    FUGAL J P, SHAW R A. Cloud particle size distributions measured with an aiborne digital in-line holographic instrument[J]. Atmospheric Measurement Techniques, 2009, 2(1): 259-271.
    [9]

    BRENGUIER J L, BOURRIANNE T, COELHO A A, et al. Improvements of droplet size distribution measurements with the Fast-FSSP (Forward Scattering Spectrometer Probe)[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 1998, 15(5): 1077-1090.
    [10]

    LAWSON R P, O'CONNOR D, ZMARZLY P, et al. The 2D-S(stereo) probe: Design and preliminary tests of a new airborne, high-speed, high-resolution particle imaging probe[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2006, 23(11): 1462-1477.
    [11]

    KNOLLENBERG R G. The optical array: An alternative to scattering or extinction for airborne particle size determination[J]. Journal of Applied Meteorology and Oceanic Technology, 1970, 9(1): 86-103.
    [12] 曾星, 伍波, 史晓丁, 等. 机载激光云粒子成像仪研制与校准研究[J]. 激光技术, 2015, 39(6): 798-801.

    ZENG X, WU B, SHI X D, et al. Study on airborne laser cloud particle imaging probe and its calibration[J]. Laser Technology, 2015, 39(6): 798-801(in Chinese). 
    [13] 杨军, 陈宝君, 银燕. 云降水物理学[M]. 北京: 气象出版社, 2011: 87-88.

    YANG J, CHEN B J, YIN Y. Physics of clouds and precipitation[M]. Beijing: China Meteorological Press, 2011: 87-88(in Chin-ese).
    [14]

    ZHU S C, GUO X L, LU G X, et al. Ice crystal habits and growth processes in stratiform clouds with embedded convection examined through aircraft observation in northern China[J]. Journal of the Atmospheric Science, 2015, 72(5): 2011-2032.
    [15] 牛生杰, 马铁汉, 管月娥, 等. 宁夏夏季降水性层状云微结构观测分析[J]. 高原气象, 1992, 11(3): 241-248.

    NIU Sh J, MA T H, GUAN Y E, et al. Observation analysis of the microstructures of precipitation sheet clouds in summer over Ningxia[J]. Plateau Meteor, 1992, 11(3): 241-248 (in Chinese). 
    [16] 秦彦硕, 蔡淼, 刘世玺, 等. 华北秋季一次低槽冷锋积层混合云宏微物理特征与催化响应分析[J]. 气象学报, 2017, 75(5): 835-849.

    QIN Y Sh, CAI M, LIU Sh X, et al. A study on macro and micro physical structures of convective-stratiform mixed clouds associated with a cold front in autumn and their catalytic responses in North China[J]. Acta Meteor Sinica, 2017, 75(5): 835-849(in Chin-ese). 
    [17] 张佃国, 郭学良, 付丹红, 等. 2003年8~9月北京及周边地区云系微物理飞机探测研究[J]. 大气科学, 2007, 31(4): 596-610.

    ZHANG D G, GUO X L, FU D H, et al. Aircraft observation on cloud microphysics in Beijing and its surrounding regions during August-September 2003[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2007, 31(4): 596-610 (in Chinese). 
    [18]

    KOROLEV A V, ISAAC G A. Shattering during sampling by OAPs and HVPS. PartⅠ: Snow particles[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2005, 22(5): 528-542.
    [19] 黄敏松, 雷恒池, 金玲. 机载云降水粒子成像仪所测数据中伪粒子的识别[J]. 大气科学, 2017, 41(5): 1113-1124.

    HUANG M S, LEI H Ch, JIN L. Pseudo particle identification in the image data from the airborne cloud and precipitation particle image probe[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences, 2017, 41(5): 1113-1124(in Chinese). 
    [20] 陈万奎, 严采蘩. 云中冰晶尺度谱特征与分布函数[J]. 气象, 1987, 13(11): 13-17.

    CHEN W K, YAN C F. The size distribution of ice crystal within clouds[J]. Meteorological Monthly, 1987, 13(11): 13-17(in Chinese). 
  • [1] 曾星伍波史晓丁樊冬吕明爱张国娟李少波周昕 . 机载激光云粒子成像仪研制与校准研究. 激光技术, 2015, 39(6): 798-801. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.06.014
    [2] 史洪云虢韬王迪王时春赵健刘欣龙新 . 基于激光点云的电力线悬挂点定位方法. 激光技术, 2020, 44(3): 364-370. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.03.017
    [3] 刘莉 . 双谱线内标对激光诱导击穿光谱稳定性的改善. 激光技术, 2015, 39(1): 90-95. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.01.018
    [4] 李靖钱建国王伟玺李晓明李游 . 基于机载激光点云的电力线自动提取方法. 激光技术, 2021, 45(3): 362-366. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2021.03.017
    [5] 吴华刘海燕丁高峰曹飞 . 复杂环境中电力线激光点云的自动提取. 激光技术, 2020, 44(4): 509-514. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.04.019
    [6] 时磊虢韬彭赤石书山杨立任曦胡伟 . 电力线激光点云的分割及安全检测研究. 激光技术, 2019, 43(3): 341-346. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2019.03.010
    [7] 廖海孙年春冯国英周传明 . 532nm激光对面阵和线阵CCD损伤效应实验研究. 激光技术, 2010, 34(5): 643-646. doi: 10.3969/j.issn.1001-3806.2010.O5.018
    [8] 吕国瑞卞进田温佳起孔辉徐海萍郭磊王荣庆 . 窄谱宽中红外激光技术研究进展. 激光技术, 2023, 47(6): 742-750. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2023.06.003
    [9] 吴侃敖建锋方茜 . 地面3维激光扫描技术建筑物特征线提取. 激光技术, 2012, 36(4): 553-556. doi: 10.3969/j.issn.1001-806.2012.04.030
    [10] 罗贤锋游利兵徐健方晓东罗乐 . 基于激光诱导击穿光谱的元素成像技术研究进展. 激光技术, 2020, 44(1): 66-73. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.01.012
    [11] 董吉辉胡企铨 . 空间碎片的激光雷达探测. 激光技术, 2007, 31(2): 185-187,191.
    [12] 张宇赵远吴晓敏陈钟贤孙秀冬 . 多光谱探测与激光多光谱探测技术的进展. 激光技术, 2007, 31(2): 188-191.
    [13] 张超王滨廖志烨衣学斌万勇张伟 . 脉冲激光干扰面阵CCD成像系统的实验研究. 激光技术, 2014, 38(5): 619-622. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2014.05.009
    [14] 刘兵陶炜柯尊贵冯力天袁菲李晓峰 . 相干激光雷达平衡式相干探测技术研究. 激光技术, 2015, 39(1): 46-49. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2015.01.009
    [15] 薛芳谭勇邬志强王玉诏 . 基于激光遥感的酒驾遥感探测技术研究. 激光技术, 2019, 43(1): 93-97. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2019.01.019
    [16] 马泳冀航梁琨林宏 . 载波调制激光雷达技术在海洋探测中的应用. 激光技术, 2008, 32(4): 346-349.
    [17] 马泳林宏冀航董天临 . 基于边缘探测技术的激光单稳频指标分析. 激光技术, 2007, 31(5): 469-472.
    [18] 布玛丽亚·阿布力米提向梅 . 飞秒时间分辨质谱技术在超快动力学中的应用进展. 激光技术, 2017, 41(3): 456-462. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2017.03.030
    [19] 梁巍巍黄振宇张文攀殷瑞光刘艳芳 . 激光导引头四象限探测器偏差信号特性研究. 激光技术, 2014, 38(4): 569-573. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2014.04.027
    [20] 李东华邓磊敏段军曾晓雁游欣易 . 激光大尺度3维动态聚焦扫描加工系统研究. 激光技术, 2016, 40(4): 466-471. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2016.04.002
  • 加载中
图(15) / 表(5)
计量
  • 文章访问数:  3870
  • HTML全文浏览量:  2756
  • PDF下载量:  29
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-11-30
  • 录用日期:  2022-01-04
  • 刊出日期:  2023-01-25

激光云粒子成像探测仪研制

    作者简介: 史晓丁(1984-), 男, 高级工程师, 主要从事激光大气探测技术的研究。E-mail: 13882266021@139.com
  • 1. 西南技术物理研究所, 成都 610041
  • 2. 四川水利职业技术学院 资源环境工程学院, 成都 611830
  • 3. 成都信息工程大学 光电工程学院, 成都 610225
基金项目:  国家重大科学仪器设备开发专项基金资助项目 2011YQ110059

摘要: 为了研究云粒子微观特性, 采用激光成像技术、高斯光束匀化处理技术、高分辨率阵列探测器以及图像抽帧还原算法, 研制出激光云粒子成像仪。通过地面模拟测量及实际飞行试验, 对仪器性能进行了测试。结果表明, 研制仪器可实现对25 μm~1550 μm云粒子的成像, 分辨率为25 μm, 粒径测量误差小于9.5%;实测的冰晶粒子形态符合云粒子自然分布规律, 粒子尺度谱符合指数分布, 决定系数在0.58~0.97之间。该研制仪器可为云降水微物理研究提供基础观测数据。

English Abstract

    • 自然界中云粒子具有类型多样、形态各异、尺度分布范围广等特征,其微观分布信息是研究云微物理过程及降水形成机制的重要依据[1]。传统微波天气雷达采用遥感探测,无法获得云层内精细分布信息。早期的铝箔碰撞采样法依靠显微镜读取云粒子数,测量精度较低,对100 μm以下小粒子难以测量,且不具备实时性[2]。激光云粒子探测仪基于激光技术,可直接获取各类云降水粒子的大小、数量及图像,实现粒子级观测,是迄今可对云粒子微观分布进行直接探测的唯一手段,具有精度高、实时性强、测量结果直观准确等优点,数据结果可应用于大气遥感信息反演、数值天气预报模式的物理过程以及人工影响天气等研究领域[3-4]

      激光云粒子探测技术分为散射测量和成像测量两类。散射测量基于微粒的米氏散射原理[5],可对亚微米至微米级粒子的大小进行测量。成像测量则基于微粒成像技术,可以得到微米至毫米级粒子的1维图像;按探测器类型又可分为线阵扫描成像技术及面阵成像技术[6]。美国Particle Measurement System(PMS)公司于20世纪70年代开始研究基于米氏散射的激光云粒子探测技术,并研制出前向散射谱仪探头[7],可测量粒径范围为2 μm~47 μm。在此基础上,美国Droplet Measurement Technologies(DMT)公司开发出云滴探测仪探头,可实现对2 μm~50 μm云滴的测量[8]。此外,美国Stratton Park Engineering Company(SPEC)公司也开发出快速前向散射谱仪探头[9]。成像探测技术方面,DMT公司于20世纪90年代开发出云粒子成像探测仪探头和及降水粒子成像探测仪探头,可实现对25 μm~1550 μm及100 μm~6200 μm云降水粒子的测量。SPEC公司也相继开发了基于线阵成像技术的云粒子探测设备,包括2维成像探头、高通量降水粒子谱仪探头等产品[10]

      西南技术物理研究所于2018年研制出激光云粒子成像仪,可对25 μm~1550 μm的云粒子进行成像测量,成像分辨率为25 μm。

    • 线阵成像技术原理如图 1所示。激光束经准直匀化后,作为探测光束照亮采样区域,并经接收光学系统到达线阵探测器。若采样区域无粒子,则探测器完全被背景光照明。当粒子通过探测光束时,其沿光轴方向的投影经光学系统成像,通过光电测量及信号处理即可还原得到粒子图像。64元线阵探测器位于粒子成像面,在背景光照射下,处于成像阴影区外的像元输出高电平信号,而处于成像阴影区的像元则按照光强分布输出相应的电平信号。该信号与系统设定的阈值电压进行比较,若高于该值则该像元记为“1”,反之记为“0”。同一时刻探测器输出的64位0、1信号即为一个原始图像帧。

      图  1  线阵成像原理

      Figure 1.  Principle of linear array imaging

      对于球形粒子,根据夫琅和费圆盘衍射模型,其图像为明暗相间的同心圆环,严格的光强分布可由Fresnel-Kirchhoff衍射公式计算得到。衍射理论表明,当粒子尺度较小时,衍射图案导致计算出的粒径比真实值偏小。KNOLLENBERG对此进行了专门研究[11],通过设定适当的测量景深(粒子有效测量区域)及阈值电压,可将该偏差降到最低。研究表明:对半径为r的粒子,若照射激光波长为λ,则在景深限定为±3r2/λ,且阈值电压设为高电平的40%时,实测粒径误差小于10%。

      上述原始图像帧通过高速采集输入数据处理单元进行信息处理,经抽帧、拼合即可还原粒子图像。抽帧频率需结合粒子实时速度确定,帧率不当则会导致粒子图像在飞行方向发生畸变,如图 2所示。

      图  2  不同帧率下的粒子图像

      Figure 2.  Particle images at different frame rate

      帧率匹配公式如下:

      $ f=v / R $

      (1)

      式中,f为帧率,v为粒子飞行速率,R为成像分辨率。进一步根据粒子图像所占据的探测器单元个数,可确定粒子的横向和纵向尺寸。实际飞行时,仪器搭载探测飞机,探测仪前端安装有空速管,其前端靠近探测光束,且正对来流方向,由其测量到的空速即为粒子飞行速率v

      需要说明的是,对于非球形粒子,实测的粒子图像反映了粒子在光轴视角方向的1维形态,与粒子取向有关。由于云粒子的观测基于宏观统计而非单粒子研究,大量粒子分布存在随机性,因而个体粒子因特定取向得到的测量结果(如形态、大小)并不影响对粒子群集体特征的研究。

    • 激光云粒子成像仪系统主要由激光器、发射光学系统、接收光学系统、线阵探测器以及数据处理单元组成,如图 3所示。

      图  3  激光云粒子成像仪组成框图

      Figure 3.  Composition block diagram of laser cloud particle imaging probe

      系统采用635 nm半导体激光器,通过光纤输出后,由发射光学系统依次进行准直、整形、匀化,照射探测区域。接收光学系统实现对粒子的放大成像,设计成像倍率为6×。探测光束经接收光学系统后变为近似均匀的长条状光束(如图 4所示),该光束照射到线阵探测器表面,为系统提供背景照明。

      图  4  匀化激光束

      Figure 4.  Homogenized beam

      系统采用64元高分辨率线阵探测器(如图 5所示),为保证成像精度及成像质量,探测器阵列设计为窄条状,具体参数如表 1所示。

      图  5  高分辨率线阵探测器

      Figure 5.  Linear array detector of high resolution

      表 1  阵列探测器参数

      Table 1.  Parameters of array detector

      pixels of detector pixel size pitch responsivity
      64×1 120 μm×150 μm 150 μm 0.4 A/W

      基于上述原理和技术,研制的机载云粒子成像仪如图 6所示,主要技术指标如表 2所示。

      图  6  激光云粒子成像仪

      Figure 6.  Laser cloud particle imaging probe

      表 2  仪器主要技术指标

      Table 2.  Specifications of the instrument

      particle size range resolution sampling area length wavelength imaging magnification data products
      25 μm~1550 μm 25 μm 80 mm 635 nm 6× particle image,size distribution
    • 为了对仪器粒子成像效果及粒径测量准确性进行测试,在实验室条件下,通常采用模拟粒子进行[12]。如图 7所示,在玻璃转盘上制作不同直径的镀膜圆点,使用专用工装结构进行固定,通过电机驱动转盘转动,使不同膜点依次经过探测光束,模拟云粒子经过。

      图  7  粒子模拟圆盘示意图

      Figure 7.  Diagram of simulated particle disk

      为保证测量结果的准确性,测试前需对模拟转盘进行调节,使得光束方向与转盘盘面垂直,且光束纵轴与转盘径向重合,以确保膜点垂直于光面穿越探测光束。实测得到粒子图像及谱分布如图 8所示。由于灰尘影响以及盘面抖动仪器测量误差等原因,导致粒子谱分布并非仅仅出现在理论对应的粒径通道。

      图  8  模拟成像测试

      Figure 8.  Simulated imaging test

      根据实测数据,对100 μm, 250 μm, 500 μm, 1000 μm以及1550 μm膜点的测量结果进行统计,得到不同大小膜点的平均直径(见表 3)。

      表 3  模拟成像粒径计算

      Table 3.  Particle size calculation of simulated imaging

      nominal value/μm mean value/μm absolute error/μm absolute error/%
      100 90.5 -9.5 -9.5
      250 233.3 -16.7 -6.7
      500 494.1 -5.9 -1.2
      1000 1000.6 0.6 0.1
      1550 1550.0 0 0

      结果表明:对100 μm~1550 μm的粒子,研制仪器测量直径的绝对误差不大于16.7 μm,处于25 μm测量分辨率范围内,相对误差低于10%,可认为粒径测量结果准确(膜点制作的精度公差约20 μm,对50 μm膜点测量结果影响较大,故未纳入分析)。

    • 2021-05-31,机载云粒子成像仪在内蒙古赤峰市进行了飞行试验,挂载机型为运-12飞机。云粒子成像仪挂载于左侧机翼下方,飞机于09:40从赤峰机场起飞,起飞后主要在翁牛特旗境内飞行。从09:44开始平飞,至11:39结束平飞开始降落,大约12:00返回赤峰机场,飞行轨迹如图 9所示。

      图  9  飞行轨迹(2021-05-31,内蒙古赤峰市)

      Figure 9.  Flight path(2021-05-31, Chifeng, Inner Mongolia)

    • 本次飞行试验测得各类云降水粒子成像,包括水滴、冰晶、雪晶,选取了部分粒子图像,如图 10所示。

      图  10  云粒子图像实测

      Figure 10.  Measured image of cloud particle

      根据上述云粒子成像结果来看,仪器能够较好地实现对云层当中不同类型云滴、冰雪晶等粒子的成像,粒子图像清晰,边缘齐整无毛刺,形态细节可见,成像质量较好。

      图 11中为本次飞行过程中的高度和气温变化曲线。可以看出,进入平飞阶段后,飞行高度保持在约3800 m,气温约为-7 ℃~-1 ℃之间。

      图  11  飞行过程高度及气温变化曲线

      Figure 11.  Altitude and temperature variation curve during flight

      根据云物理理论[13],云层内粒子分布与高度、气温、湿度等条件密切相关,不同环境下的云粒子呈现不同的相态以及形态,对此前人已有大量的观测和分析[14-17]。对本次试验结果结合环境条件进行分析,可以看到:在平飞阶段,云层温度在-6 ℃~-3 ℃之间,粒子主要为片状和针柱状冰晶; 而在下降阶段,处于0 ℃层附近,粒子几乎全为液态雨滴(如表 4所示)。结合现有研究结果可知,本次测量的云粒子分布结果符合云物理形成规律。

      表 4  不同条件下的云粒子分布

      Table 4.  Cloud particles distribution under different conditions

      time altitude/m temperature/℃ phase particle morphology
      09:44~11:00 3900~4000 -6~-3 solid acicular,schistic,dendritic,spatial dendritic
      11:40~11:45 3700~1000 -1~5 liquid spherical
    • 根据仪器测量的粒子数浓度变化曲线(如图 12所示)可以看出,该架次飞行试验中有两次明显的入云过程:09:56:03~09:59:53对应第1次入云过程,10:38:03~11:46:46对应第2次入云及下降过程。

      图  12  粒子数浓度曲线

      Figure 12.  Particle number concentration curve

      图 13中为本次飞行试验过程测量到的不同粒径通道的云粒子谱分布。由图可知,粒子尺度谱分布在25 μm通道最大,在50 μm通道次大,而在150 μm~175 μm附近出现明显的谱峰。分析认为可能的原因是:在实际测量中,由于不可避免地产生的粒子破碎现象[18](高速飞行的云粒子与仪器前端发生碰撞,碎裂生成较多的小粒子),导致了某些小粒子数量的增加[19]

      图  13  各粒径通道粒子总数

      Figure 13.  Total number of particles in each particle size channel

      为验证测量数据的客观性,根据云粒子谱自然分布规律,对本次飞行试验实测的云粒子数据进行了分析。冰雪晶粒子谱通常服从幂函数[13]或指数分布[20],本文中采用指数关系对谱分布数据进行拟合:

      $ N(d)=\sigma \mathrm{e}^{-\lambda d} $

      (2)

      式中,N(d)为一个采样周期内各粒径通道粒子的个数,d为粒径,σλ为系数。根据(2)式对两次入云过程测量到的粒子数据进行拟合,拟合结果如图 14图 15所示。

      图  14  粒子谱分布数据拟合(09:56:03~09:59:53)

      Figure 14.  Particle spectrum distribution data fitting(09:56:03~09:59:53)

      图  15  粒子谱分布数据拟合(10:38:03~11:46:46)

      Figure 15.  Particle spectrum distribution data fitting(10:38:03~11:46:46)

      各参数拟合结果及决定系数如表 5所示。

      表 5  两次入云测量数据拟合结果

      Table 5.  Data fitting results of two measurements through clouds

      No. time quantum number of samples σ λ coefficient of determination
      range average range average
      1 09:56:03~09:59:53 171 4.6~72 23 0.0036~0.0097 0.0059 0.67~0.97
      2 10:38:03~11:46:46 178 2.7~96 28 0.0032~0.019 0.0053 0.58~0.97

      通过对两次入云过程测量的粒子分布数据进行拟合可知:粒子尺度谱符合指数关系,决定系数在0.58~0.97之间,进一步验证了仪器测量结果的准确性。

    • 基于微粒线阵成像原理研制出机载云粒子成像仪,该仪器可对云层中25 μm~1550 μm的云粒子进行成像探测。通过地面静态测试,可以得到较好的模拟粒子图像。实际飞行试验表明,所研制仪器能够较好地对云层中各类固、液态云粒子进行成像,各温度层粒子分布符合云物理粒子形成规律,粒子尺度谱满足指数分布规律,从而验证了仪器测量结果的准确性和可靠性。

参考文献 (20)

目录

    /

    返回文章
    返回