Giới thiệu chung
Mô hình khí quyển tiêu chuẩn quốc tế (ISA) là một mô hình khí quyển biểu diễn sự thay đổi về áp suất, nhiệt độ, mật độ và độ nhớt trên một phạm vi rộng hoặc cao độ của bầu khí quyển Trái Đất. Được thiết lập để cung cấp một tham chiếu chung cho nhiệt độ và áp suất và bao gồm các bảng giá trị ở các độ cao khác nhau, cộng với một số công thức mà theo đó các giá trị đó được bắt nguồn. Tổ chức tiêu chuẩn hóa quốc tế (ISO) công bố ISA là tiêu chuẩn quốc tế. Số liệu ISA sử dụng trong luận văn được liệt kê trong Bảng Error! No text of specified style in document..7.
Bảng Error! No text of specified style in document..7 Số liệu khí quyển tính từ mô hình khí quyển tiêu chuẩn quốc tế ISA
Độ cao (m) Nhiệt độ (K) Khí áp (Pa) Mật độ (kg/m3)
0 288.2 101325.0 1.2250 1333 279.5 86299.7 1.0757 2667 270.8 73131.8 0.9407 4000 262.2 61640.2 0.8191 5333 253.5 51656.6 0.7099 6667 244.8 43024.7 0.6122 8000 236.2 35599.8 0.5252 9333 227.5 29248.3 0.4479 10667 218.8 23847.3 0.3797 12000 216.7 19330.4 0.3108 2.1.4. Số liệu bóng thám không
Giới thiệu chung
Thám không vô tuyến là phép đo phân bố theo chiều dọc các đặc tính vật lý của cột khí quyển như áp suất, nhiệt độ, tốc độ gió và hướng gió (do đó tạo ra gió cắt), hàm lượng nước lỏng, nồng độ ozone, ô nhiễm và các tính chất khác. Một thiết bị chạy bằng pin được mang vào bầu khí quyển bằng một quả bóng thời tiết và ghi lại các đặc tính vật lý của khí quyển.
Mô tả số liệu
Số liệu bóng thám không sử dụng trong luận văn được lấy tại trạm VVNB với tần suất thả bóng hai lần trong một ngày, vào các kỳ quan trắc 00h và 12h UTC. Số liệu được lưu dưới định dạng text, phục vụ cho việc tính toán các thông số khi quyển trong phương trình LIDAR.
Bảng Error! No text of specified style in document..8 Số liệu thám không trạm 48820 [29]
Các phương pháp xác định các thông số khí quyển
Như đã nêu trong phần cơ sở khoa học về LIDAR, phương trình LIDAR cần điễn giải để thu được các thông số khí quyển từ số liệu đo được, trong nghiên cứu này sẽ sử dụng các phương pháp liên quan tới các nguồn số liệu tham chiếu khác nhau để áp dụng vào giải phương trình LIDAR.
2.1.5. Xác định hệ số suy hao bằng phương pháp độ dốc
Phương pháp độ dốc (Slope Method): Phương pháp này được sử dụng trong điều kiện khí quyển đồng nhất, kết quả sẽ đưa ra một giá trị trung bình của hệ số suy hao trong khoảng quan trắc của LIDAR [30].
Error! No text of specified style in document.-7 Trong đó:
: hệ số suy hao tổng cộng
: tín hiệu LIDAR đã hiệu chỉnh khoảng cách tại Z Phương pháp độ dốc có nhược điểm là chỉ cho giá trị suy hao trung bình tổng cộng trên khoảng quan trắc mà không cho biết sự phân bố trong không gian, trong luận văn này sẽ không tính toán hệ số suy hao bằng phương pháp này.
2.1.6. Xác định hệ số tán xạ ngược, hệ số suy hao bằng phương pháp điểm biên
Phương pháp điểm biên (Klett - Fernald Method) được đưa ra bởi Klett năm 1981 [7] và Fernald năm 1972 [6] và được cải tiến vào năm 1984 [8]. Trong luận văn này số liệu LIDAR được xử lý dựa trên kết quả cải tiến của Fernald năm 1984, Phương pháp này yêu cầu phải biết trước giá trị hệ số suy hao tại một điểm bất kỳ trong khoảng quan trắc của LIDAR, từ đó sẽ tính toán được các giá trị còn lại cho các độ cao khác nhau. Một điểm quan trọng khác trong phương pháp điểm biên là tỉ số LIDAR sẽ được coi như là hằng số trong suốt khoảng quan trắc, ngoài ra một điểm tham chiếu mà tại đó coi như không có sự tồn tại của xon khí sẽ được chọn để tính toán.
Từ phương trình LIDAR trong chương 1 cho hai thành phần tán xạ và suy hao có dạng như sau:
Trong đó:
: Tín hiệu thu được tại khoảng cách z : Năng lượng xung laser phát
: Hằng số hệ LIDAR (bao gồn các suy hao gây ra bởi thiết bị, hệ quang học thu, cảm biến, độ truyền qua khí quyển)
: Hệ số tán xạ ngược xon khí : Hệ số tán xạ ngược phân tử
: Độ truyền qua bởi xon khí : Độ truyền qua bởi phân tử
Trong phương trình LIDAR có các thành phần như E, C được xác định đo đạc và thực nghiệm khi xây dựng hệ thống LIDAR, trong nghiên cứu này sẽ tính toán với C = 0,3. các thành phần suy hao và tán xạ gây ra bởi phân tử khí có thể xác định từ mô hình khí quyển tiêu chuẩn hoặc số liệu thám không khí quyển nếu có, do vậy chỉ còn hai thành phần tán xạ và suy hao gây ra bởi xon khí là cần được tính toán. Với mối liên hệ giữa và đã được nêu trong chương 1, tỉ số LIDAR được biểu diễn như sau:
Error! No text of specified style in document.-8
tương tự ta có tỉ số LIDAR đối với phân tử khí:
Error! No text of specified style in document.-9
Với các thông số trên, phương trình LIDAR với thành phần tán xạ ngược được giải như sau:
Error! No text of specified style in document.- 10
Nếu có thông tin về các thông số khí quyển tại một độ cao tham chiếu nhất định thì phương trình 2-4 sẽ được biến đổi như sau:
Error! No text of specified style in document.- 11 Với là tín hiệu LIDAR đã được hiệu chỉnh khoảng cách. Hệ số tán xạ ngược tổng cộng được biểu diễn là hàm của sự tán xạ tại độ cao tham chiếu.
Thành phần hàm mũ trong phương trình 2-5 được đơn giản hóa để tiện cho quá trình tính toán với dạng:
Error! No text of specified style in document.-12
Thay 2-6 và 2-5 ta có phương trình để tính toán hệ số tán xạ tại điểm liền kề có độ cao lớn hơn với độ cao tham chiếu với khoảng cách : Error! No text of specified style in document.- 13 Tương tự, nhưng với điểm có độ cao thấp hơn độ cao tham chiếu với khoảng cách :
Error! No text of specified style in document.- 14 Diễn giải dối với hệ số suy hao:
Error! No text of specified style in document.- 15 Error! No text of specified style in document.- 16 Với trường hợp khí quyển có độ vẩn đục cao thì thành phần tán xạ ngược phân tử có thể bỏ qua, phương trình 2-8 và 2-10 trở về dạng phương pháp điểm biên xa cho 1 thành phần khí quyển của Klett có dạng:
Error! No text of specified style in document.-17 Error! No text of specified style in document.-18
2.1.7. Phương pháp xác định độ cao lớp biên khí quyển
Xác định độ cao lớp biên từ số liệu LIDAR bằng phương pháp biến đổi hiệp phương sai WCT (Wavelet Covariance Transform)
Brook năm 2003 đã đưa ra phương pháp xác định độ cao lớp biên từ số liệu LIDAR bằng phương pháp biến đổi hiệp phương sai WCT (Wavelet Covariance Transform) [9]. Biến đổi hiệp phương sai WCT (Wavelet Covariance Transform) được định nghĩa bởi Gamage và Hagelberg (1993) là một phương tiện để phát hiện các thay đổi bước trong tín hiệu [31].
Phương pháp này dựa trên hàm bước Haar h, được xác định như sau:
Error! No text of specified style in document.-19
trong đó z là độ cao, b là vị trí mà tại đó hàm Haar ở chính giữa – sự chuyển đổi của hàm, và a là mức độ không gian, hoặc giãn nở của hàm. Từ đó biến đổi hiệp phương sai của hàm Haar được xác định như sau:
Error! No text of specified style in document.-20
Với f(z) là tín hiệu LIDAR cần tính toán, zt và zb là độ biên trên và biên dưới của tín hiệu. Độ cao lớp biên được xác định là điểm có giá trị lớn nhất trên tín hiệu được áp dụng biến đổi WCT. Trong luận văn này tham số a được chọn với giá trị 60m.
Hình Error! No text of specified style in document..9 Tín hiệu LIDAR IGP được biến đổi WCT (a) Tín hiệu hiệu chỉnh khoảng cách, (b) hàm haar, (c) tín
hiệu đã được biến đổi WCT
Xác định độ cao lớp biên từ số liệu thám không bằng phương pháp Heffter
Phương pháp này được đưa ra bởi Heffter năm 1980, sử dụng nhiệt độ thế vị để xác định độ cao lớp biên như sau: Giai đoạn 1 – bước (1) Xác định lớp nghịch đảo có Gradient nhiệt độ thế vị tối thiểu là 0.005 K/m, bước (2) sau đó độ cao lớp biên sẽ được xác định bằng cách tìm điểm có nhiệt độ thế vị lớn hơn 2 K so với điểm nghịch đảo tìm được trong bước (1). Nếu hai bước trên không xác định được độ cao lớp biên thì tiếp tục thực hiện giai đoạn 2, độ cao lớp biên được xác định tại nơi có gradient nhiệt độ thế vị lớn nhất [32].
Error! No text of specified style in document.-21 Trong đó: : Nhiệt độ thế vị (K)
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Thuật toán xác định các thông số khí quyển từ số liệu LIDAR 3.1.1. Sơ đồ thuật toán và các bước tính toán
Hình Error! No text of specified style in document..10 Sơ đồ thuật toán xử lý số liệu
Số liệu thô sau khi thu được là số liệu bao gồm cả nhiễu nền, nhiễu nền được hiểu là loại nhiễu gây ra bởi môi trường xung quanh như ánh sáng đô thị, ánh sáng từ mặt trời và loại nhiễu này cần được loại bỏ khi xử lý số liệu
LIDAR. Trên hình Hình Error! No text of specified style in document..11
là một tín hiệu trước và sau khi loại bỏ nhiễu nền.
Bước 1: Chuyển đổi định dạng số liệu đo LIDAR từ text sang NetCDF. Bước 2: Chạy chương trình chính, trong chương trình này sẽ thực hiện các công việc cơ bản như sau:
- Loại bỏ nhiễu nền:
Trong thuật toán xử lý số liệu, phần nhiễu nền đa phần được lấy trung bình trong khoảng 1000 điểm số liệu thô cuối cùng của tín hiệu thu được, điều này đảm bảo sự dao động của nhiễu nền không làm ảnh hưởng tới kết quả xử lý số liệu, với một vài trường hợp đặc biệt thì nhiễu nền được lấy riêng biệt so với tín hiệu bằng cách thực hiện phép đo như bình thường và không phát laser vào khí quyển, nhiễu nền loại này được lấy trước, trong và sau khi kỳ quan trắc được thực hiện. Một ví dụ về loại bỏ nhiễu nền được minh họa trong Hình Error! No text of specified style in document..11.
Hình Error! No text of specified style in document..11 Tín hiệu LIDAR trước khi loại bỏ nhiễu nền (màu xanh) và sau khi loại bỏ nhiễu nền (màu
cam) - Tính hàm chồng chập:
Hệ LIDAR IGP có cấu tạo hai trục cho Laser và hệ quang học thu, đo đó sẽ có một khoảng nhất định trước khi tia laser đi hoàn toàn vào vùng nhìn của kính viễn vọng, và vấn đề này được biểu diễn bằng hàm chồng chập, đối với hệ thống LIDAR IGP tia laser và vùng nhìn của kính viễn vọng sẽ chập hoàn toàn ở độ cao trên 55m.
- Hiệu chỉnh khoảng cách
Trong phương trình LIDAR được trình bày ở chương 1 có thành phần , thành phần này làm cho tín hiệu đo được giảm mạnh theo khoảng cách vì sự giảm của góc khối tính từ kính viễn vọng theo khoảng cách. Để loại bỏ sự ảnh hưởng này, tín hiệu LIDAR thường được biến đổi sang dạng hiệu chỉnh khoảng cách trước khi tính toán. Việc này được thực hiện bằng cách
nhân tín hiệu tại điểm với bình phương khoảng cách , thu được tín hiệu hiệu chỉnh khoảng cách [33].
Hình Error! No text of specified style in document..12 Tín hiệu LIDAR trước (trái) và sau (phải) khi hiệu chỉnh khoảng cách
- Chọn tỉ số LIDAR
Để đánh giá ảnh hưởng của việc chọn độ tỉ số LIDAR tới kết quả tính toán thì độ cao tham chiếu được cố định tại 5000m và tỉ số LIDAR được thay đổi, kết quả cho thấy với trường hợp ngày 9/3/2018 trên Hình Error! No text
of specified style in document..13 thì thay đổi tỉ số LIDAR cũng làm cho kết
quả thay đổi tuy nhiên không có quy luật nào thể hiện sự thay đổi này, việc chọn tỉ số LIDAR còn phụ thuộc nhiều vào khu vực nghiên cứu, khu vực đặt máy và thường được chọn từ các nghiên cứu thực nghiệm.
Theo Takamura và Sasano năm 1990, tỉ số LIDAR cho tầng đối lưu thấp nằm trong khoảng 30sr – 65sr [34]. Trong luận văn này, tỉ số LIDAR được chọn dựa trên nghiên cứu này và cố định tỉ số LIDAR với các trường hợp cụ thể là Lp = 40sr.
Hình Error! No text of specified style in document..13 Hệ số suy hao xon khí tính toán với các tỉ số LIDAR Lp khác nhau với độ cao tham chiếu là
5000m, số liệu quan trắc lúc 18h28p ngày 09/03/2018 - Chọn độ cao tham chiếu
Việc lựa chọ độ cao tham chiếu là một bước quan trọng vì sự thay đổi độ cao tham chiếu có thể dẫn đến sự sai lệch trong kết quả tính toán. Như trên Hình Error! No text of specified style in document..14 độ cao tham chiếu
được thay đổi từ 2000m tới 7000m với bước chạy 1000m, tỉ số LIDAR cố định là Lp = 40sr , kết quả cho thấy khi độ cao tham chiếu tang lên thì hệ số suy hao tính toán được có xu hướng giảm đi. Theo nghiên cứu của Mattis thì độ cao tham chiếu nên chọn trong khoảng 5000-7000m, là khu vực hầu như không có sự hoạt động của xon khí [35].
Do đó trong luận văn này các trường hợp nghiên cứu sẽ lấy độ cao 5000m làm độ cao tham chiếu.
Hình Error! No text of specified style in document..14 Hệ số suy hao xon khí tính toán với các độ cao tham chiếu khác nhau với Lp = 40sr, số liệu quan
trắc lúc 18h28p ngày 09/03/2018
- Tính toán các thông số khí quyển theo phương pháp đã trình bày trong chương 2.
3.1.2. Chương trình tính
Dựa trên cơ sở phương pháp điểm biên, phương pháp xác định độ cao lớp biên khí quyển và các số liệu đầu vào, chương trình tính toán được xây dựng theo sơ đồ thuật toán nêu trong đầu chương 3 phục vụ cho việc xử lý và lưu trữ số liệu, chương trình được viết bằng ngôn ngữ lập trình Matlab, số liệu và kết quả tính toán được lưu trữ dưới định dạng NerCDF.
Các phần trong chương trình tính được viết dưới dạng các function hay các hàm tính toán. Toàn bộ mã nguồn của chương trình tính được nêu trong phần phụ lục II. Các hàm tính được diễn giải như sau:
txt2nc: hàm này có nhiệm vụ chuyển đổi số liệu do LIDAR thô sau khi
quan trắc từ định dạng text sang NetCDF, ngoài ra toàn bộ các thông số trong kỳ quan trắc cũng được ghi vào file, phục vụ lưu trữ và tính toán sau này.
Yêu cầu đầu vào:
- RAW_PATH: đường dẫn thư mục chứa số liệu đo LIDAR - LIDAR_CONFIG_PATH: file chứa thông số kỳ quan trắc - result_path: đường dẫn cho file NetCDF
run_main: Chương trình chính đảm nhiệm việc gọi các hàm tính toán
và trả về kết quả tính toán, ghi lại kết quả vào file NetCDF. Yêu cầu đầu vào:
- Đường dẫn tới thư mục số liệu - Thông tin về thời gian quan trắc - Tỉ số LIDAR
- Độ cao tham chiếu
- Hệ số a trong phương pháp WCT
run_fernald84: Hàm tính toán các thông số khí quyển từ số liệu LIDAR
Yêu cầu đầu vào:
- Đường dẫn tới thư mục số liệu LIDAR
- Đường dẫn tới thư mục số liệu bóng thám không, nếu không có chương trình tự động chuyển sang sử dụng số liệu mô hình khí quyển ISA. - Tỉ số LIDAR
- Độ cao tham chiếu
- Hệ số a trong phương pháp WCT Đầu ra:
- Tín hiệu hiệu chỉnh khoảng cách - Độ cao lớp biên
- Hệ số suy hao xon khí - Hệ số tán xạ ngược xon khí
cal_alpha_beta: Hàm tính toán hệ số suy hao xon khí và hệ số thán xạ
ngược xon khí
wct: Hàm tính độ cao lớp biên từ số liệu LIDAR
cal_sounding: Hàm tính hệ số suy hao phân tử, hệ số tán xạ ngược
phân tử từ số liệu bóng thám không.
cal_std_atm: Hàm tính hệ số suy hao phân tử, hệ số tán xạ ngược phân