基于地/天基激光雷达资料边界层高度诊断、同化及应用

Planetary boundary layer height (PBLH) is an important parameter to illustrate the structure of the atmospheric boundary layer. It plays important roles in boundary layer parameterization, dispersion of air pollutants, and long term climate characteristics. PBLH shows significant correlation with meteorological and chemical variables in the lower atmosphere. If PBLH is assimilated to optimize the meteorological initial conditions, short term forecasting/simulation of boundary layer meteorology can be improved. To our best knowledge, observed PBLH is not assimilated to improve meteorology forecasting so far. In this project, PBLH will be diagnosed from ground-based and airborne Lidar data used a few methods. The best methods to estimate PBLH will be identified/developed by evaluating with the PBLH diagnosed from the traditional measurements (e.g., temperature and wind profiles). The correlation between PBLH and meteorological variables will be examined. Once such information is studied, we will use ensemble Kalman filter (EnKF) to assimilate PBLH to improve forecasting/simulation of boundary layer meteorology. The improved meteorology forecasting/simulation could be used to drive air quality forecasting/simulation.

边界层高度是一个可以用来描述边界层结构特征的基本参数变量，同时在边界层参数化、污染扩散、以及长期气候特征等问题中都是一个重要的参数。它和边界层内的气象（譬如水汽和位温）以及化学要素有很好的相关。所以如果能将边界层高度观测同化到模式中来改进模式初始场中相关的物理量，势必能提高模式预报的准确率。 然而目前关于边界层高度同化的研究鲜有报道。本项目将基于地基激光雷达和CALIOPSO天基激光雷达资料进行多种方法诊断（反演）边界层高度研究，并和其他资料（例如微波辐射计）诊断的结果进行比较，改进反演算法；然后通过实测资料和模式预报的样本集合探索边界层高度和其他物理量相关性研究，开展EnKF同化边界层高度同化方法研究，以此来改进边界层气象的预报.

边界层高度作为一个描述对流层低层大气特征的基本参数，它的准确反演在边界层研究中显得十分必要。然而，作为非常规观测变量，边界层高度无法直接测量得到，主要通过对实测大气要素在垂直方向的变化特征分析加以确定。. 本项目首先对激光雷达资料反演边界层高度的多种方法进行了评估研究，并讨论了不同量级背景计数和不同初值对反演的结果影响。结果显示激光雷达反演的边界层高度和L波段探空诊断的显示出较好的一致性。函数拟合方法（fitting）对初值不太敏感，而两种小波变换方法对选取不同初始猜测值 (小波振幅) 会得到不同的边界层高度，特别是当廓线本身的噪声比较明显时。背景计数的量级并不能代表信号廓线的噪声水平，背景计数量级高的MPL信号廓线也可能噪声较小 (较光滑)。. 当有云形成于边界层顶部以上时，信号在云层上界的快速递减类似于在边界层顶的递减，从而可能造成边界层高度的误判。针对这一问题，本项目提出了两种高度限制的方法。一种利用对流凝结高度作为限制，一种利用廓线梯度判断云层。从而算法只利用限制高度以下的信号信息诊断边界层高度。加了高度限制条件后可有效提高在有云情况下利用激光雷达资料反演边界层高度的准确性。. 本项目比较了CALIPSO 卫星level1、level2资料、微波辐射计和激光雷达反演的边界层高度。结果表明，微波辐射计和激光雷达资料反演的结果更加接近，且显示出明显的季节变化，与CALIPSO Level2 的结果一致。但利用CALIPSO Level1反演的边界层高度随季节变化不明显。. 也统计了边界层高度和大气变量的关系，结果显示边界层高度和热力变量呈显著的正相关，地表相对湿度、地表气压和边界层高度呈负的弱相关性。. 最后利用集合均方根滤波进行了边界层高度的同化理想试验，结果表明同化边界层高度一定程度上可以改善模式预报的初始场。