Luận án Tiến sỹ Vật lý: Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật LIDAR ứng dụng khảo sát phân bố nhiệt độ và mật độ khí quyển

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC

VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

-----------------------------

NGUYỄN XUÂN TUẤN

NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT LIDAR

ỨNG DỤNG KHẢO SÁT PHÂN BỐ NHIỆT ĐỘ VÀ

MẬT ĐỘ KHÍ QUYỂN

LUẬN ÁN TIẾN SỸ VẬT LÝ

HÀ NỘI – 2016

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

……..….***…………

NGUYỄN XUÂN TUẤN

NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT LIDAR

ỨNG DỤNG KHẢO SÁT PHÂN BỐ NHIỆT ĐỘ VÀ

MẬT ĐỘ KHÍ QUYỂN

LUẬN ÁN TIẾN SỸ VẬT LÝ

Chuyên ngành: Quang học

Mã số: 62 44 01 09

Người hướng dẫn khoa học:

1. PGS. TS. Đinh Văn Trung

2. PGS. TS. Nguyễn Thanh Bình

Hà Nội – 2016

LỜI CAM ĐOAN

Luận án tiến sĩ Vật lý với tiêu đề “Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật LIDAR ứng

dụng khảo sát phân bố nhiệt độ và mật độ khí quyển” được thực hiện tại Học viện Khoa

học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học-Công nghệ Việt Nam dưới sự hướng dẫn

khoa học của PGS.TS Đinh Văn Trung và PGS. TS. Nguyễn Thanh Bình.

Tôi xin cam đoan các số liệu và kết quả nghiên cứu trình bày trong luận án là của

riêng tôi và nhóm nghiên cứu do PGS.TS Đinh Văn Trung là người hướng dẫn chính.

Các số liệu và kết quả trong luận án là trung thực và chưa từng được công bố bởi bất kì

tác giả khác.

Tôi cũng xin cam đoan tôi không cố ý nếu có thiếu sót trong việc trích dẫn các kết

quả khoa học từ các bài báo khác trong nội dung luận án. Nếu có thiếu sót nào tôi xin

đính chính ngay.

Cuối cùng tôi xin chịu trách nhiệm hoàn toàn nếu có sự thiếu trung thực đối với

các số liệu và kết quả trình bày trong luận án này.

Tác giả luận án

NCS. Nguyễn Xuân Tuấn

LỜI CẢM ƠN

Đề hoàn thành chương trình nghiên cứu sinh và luận án Tiến sĩ tại Học viện Khoa

học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học-Công nghệ Việt Nam tôi đã nhận được sự

hướng dẫn, chỉ bảo tận tình của các thầy hướng dẫn, thầy giảng dạy, cán bộ trong Viện

Vật lý, cũng như sự giúp đỡ nhiệt tình của các đồng nghiệp trong Viện, tôi xin chân thành

cảm ơn tất cả sự hướng dẫn và sự giúp đỡ này.

Đặc biệt, tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TS Đinh Văn Trung người thầy, người

hướng dẫn trực tiếp của tôi. Người đã truyền cho tôi lòng say mê khoa học, kinh nghiệm

nghiên cứu quý báu cũng như phong cách làm việc chuyên nghiệp.

Tôi cũng xin chân thành cảm ơn PGS. TS. Nguyễn Thanh Bình, người thầy, người

đồng hướng dẫn của tôi. Người đã có những chỉ dạy sâu sắc và những kinh nghiệm quý

giá trong công việc nghiên cứu của tôi.

Tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn tới TS. Bùi Văn Hải, TS. Đào Duy Thắng, Th.S

Nguyễn Đình Hoàng và rất nhiều các đồng nghiệp khác trong Viện Vật lý đã cộng tác,

giúp đỡ, chia sẽ với tôi trong công việc nghiên cứu.

Tôi cũng xin cảm ơn những ý kiến đóng góp quý báu và các ý kiến phản biện của

các thành viên trong hội đồng chấm luận án cấp cơ sở và hai phản biển kín để bản luận

án được hoàn thiện hơn.

Tôi cũng xin cảm ơn Trường THPT Đặng Thai Mai, Sở GD-ĐT Thanh Hóa nơi

tôi đang công tác đã cho phép và tạo điều kiện cho tôi được tham gia chương trình nghiên

cứu sinh này.

Xin chân thành cảm ơn!

Tác giả luận án

NCS. Nguyễn Xuân Tuấn

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Tiếng Anh

Tiếng Việt

Ký hiệu

light detection and ranging

Lidar

World Meteology Organization

Tổ chức khí tượng thế giới

WMO

Light Amplification by Stimulated

Khuếch đại ánh sáng bằng

Laser

Emission of Radiation

phát xạ cưỡng bức

Photomultiplier Tube

Ống nhân quang điện

PMT

Avalanche photodiode

Photo diode thác lũ

APD

Analog-to-digital converter

Bộ biến đổi tương tự-số

ADC

Field of view

Thị trường

FOV

DMLP

Dichroic mirror longpass

Gương lưỡng sắc

Optical Depth

Độ sâu quang học

FWHM

Full width at half maximum

Độ rộng ở phần nữa cực đại

Interference Filter

Phin lọc giao thoa

Neutral Density

Phin lọc trung tính

Lens

Thấu kính

Intergrated Circuit

Vi mạch tích hợp

BNC

Bayonet Neill–Concelman

Cáp đồng trục

Universal Serial Bus

Cổng kết nối

USB

Signal Noise Ratio

Tỉ số tín hiệu trên nhiễu

SNR

Signal Induced Noise

Nhiễu sinh tín hiệu

SIN

Transitor-Transitor Logic

TTL

Metal oxide semiconductor field

MOSFET

Transitor hiệu ứng trường

effect transistor

MỤC LỤC

Danh mục hình …………………………………………………………………..….....i

Danh mục bảng……………………………………………………………………...….v

Mở đầu …………………………………………………………………………………1

Chương 1

Nguyên lí của lidar xác định mật độ phân tử, nhiệt độ khí quyển ………….……6

1.1 Nguyên lí chung của Lidar…………………………………………………………6

1.2 Khí quyển Trái đất …………………………………………………………………7

1.2.1 Cấu trúc của khí quyển ……………………………………………………7

1.2.2 Thành phần của khí quyển ………………………………………………10

1.3 Tương tác của ánh sáng với khí quyển ……………………………………………10

1.3.1 Tán xạ Rayleigh và sự dập tắt của phân tử ………………………………11

1.3.2 Tán xạ Mie và sự dập tắt của sol khí ……………………………………..13

1.3.3 Tán xạ Raman của phân tử ……………………………………………….14

1.4 Nguyên lí của lidar xác định phân bố nhiệt độ ………………………………..…...16

1.4.1 Xác định phân bố nhiệt độ…………………………………………………..16

1.4.2 Xác định phân bố nhiệt độ từ lidar Rayleigh ……………………….………18

1.4.2.1 Xác định mật độ phân tử khí quyển ……………………………..18

1.4.2.2 Xác định hệ số tán xạ ngược của sol khí ………………………...20

1.4.3 Xác định phân bố nhiệt độ từ lidar Raman ………………………………..22

1.4.4.1 Xác định mật độ phân tử …………. …………………………..…22

1.4.4.2 Xác định hệ số suy hao của sol khí …………………………..…..23

1.4.4 Xác định phân bố nhiệt độ từ lidar đàn hồi-Raman kết hợp ………………24

1.5 Tổng kết chương 1 ……………………………………………………………….…25

Chương 2

Thiết kế và xây dựng các hệ lidar …………………………………….…………..….27

2.1 Hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman ……………………………………………….…...27

2.1.1 Mở đầu ………………………………………………………………….....27

2.1.2 Mô tả hoạt động ………………………………………………………..….30

2.1.3 Đặc trưng ……………………………………………………………….....33

2.1.3.1 Khối phát ……………………………………………………..….33

2.1.3.2 Khối nhận …………………………………………………..…....33

2.1.4 Tối ưu sự sắp xếp cấu hình của hệ lidar ………………………………..…38

2.1.5 Đánh giá độ tin cậy và độ ổn định của hệ lidar …………………….…….41

2.1.6 Đánh giá tỉ số tín hiệu /nhiễu ……………………………………………..44

2.1.7 Thảo luận ………………………………………….………………..……..47

2.2 Hệ lidar Rayleigh - Raman ………………………………………….………48

2.2.1 Phát triển module gated-ống nhân quang điện ……………………………48

2.2.1.1 Mở đầu …………………………………………………….….…48

2.2.1.2 Thiết kế và hoạt động của module gated-PMT ………………….51

2.2.2 Hoạt động và đặc trưng của hệ lidar Rayleigh - Raman ……………….…55

2.2.3 Các phép đo đánh giá ………………………………………………….….58

2.2.4 Thảo luận ………………………………….…………………………...….65

2.3 Kết luận chương 2 ……………………………………………………………….…66

Chương 3

Xác định phân bố mật độ và nhiệt độ khí quyển ……………………………..….…68

3.1 Mở đầu ………………………………………………………………………….….68

3.2 Phép đo nhiệt độ dùng lidar Rayleigh ………………………………………….….70

3.2.1 Xử lý dữ liệu lidar ………………………………………………………70

3.2.1.1 Sơ đồ thuật giải nhiệt độ ………………………………………..71

3.2.1.2 Xác định thừa số tín hiệu lidar hiệu dụng ………………………74

3.2.1.3 Xác định phân bố mật độ phân tử khí quyển …………………….80

3.2.1.4 Xác định phân bố nhiệt độ khí quyển ……………………………84

3.2.2 Phân tích sai số nhiệt độ của lidar Rayleigh …………….………………..86

3.2.3 Thảo luận ………………………………………….………………...……88

3.3 Phép đo nhiệt độ dùng lidar Raman ………………………………………………..89

3.3.1 Xử lý dữ liệu lidar Raman ……………………………………………....90

3.3.1.1 Sơ đồ thuật giải nhiệt độ ………………………………………...90

3.3.1.2 Xác định tín hiệu lidar Raman hiệu dụng …………………….…92

3.3.1.3 Xác định mật độ phân tử khí quyển …………………………..…95

3.3.1.4 Xác định phân bố nhiệt độ khí quyển ………………………...…99

3.2.2 Phân tích sai số nhiệt độ của lidar Raman ………………...……………101

3.3.2 Thảo luận ………………………………………..…………………..….103

3.4 Phép đo nhiệt độ dùng lidar đàn hồi-Raman kết hợp …………………………..…104

3.4.1 Xử lý dữ liệu lidar đàn hồi-Raman kết hợp ……………………………105

3.4.1.1. Sơ đồ thuật giải nhiệt độ ……………………………………....105

3.4.1.2 . Xác định tín hiệu lidar đàn hồi hiệu dụng ……………………..107

3.4.1.3 Xác định mật độ phân tử khí quyển ……………………………110

3.4.1.4 Xác định phân bố nhiệt độ khí quyển ……………………….…112

3.3.2.5 Phân tích sai số nhiệt độ lidar đàn hồi-Raman kết hợp …….…114

3.4.2 Thảo luận ………………………………………….………………….…116

3.5 Kết luận chương 3 ………………………………………………………………...116

Chương 4

Nghiên cứu cấu trúc và đặc trưng khí quyển tại Hà nội …………...……………..120

4.1 Mở đầu ………………………………………………………………...……….…120

4.2 Nghiên cứu cấu trúc và đặc trưng tầng đối lưu ………………………………..…121

4.2.1. Cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ của tầng đối lưu…………………………….….121

4.2.2. Mối liên hệ giữa lớp đối lưu hạn và mây Ti tầng cao…………………. ……....127

4.3 Nghiên cứu cấu trúc và đặc trưng tầng bình lưu khí quyển ………………………128

4.4 Kết luận chương 4 …………………………………………………………..…….131

Kết luận ……………………………………………………………………………....132

Danh mục các công trình khoa học đã công bố ……………………………………134

Tài liệu tham khảo ………………………………………………………………..…136

Phụ lục…………………………………………………………………………………i

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1. Nguyên lí cơ bản của lidar

Hình 1.2. Cấu trúc của khí quyển theo độ cao

Hình 1.3. Phân bố mật độ ô zôn của bán cầu Bắc

Hình 1.4. Sự biến đổi độ cao của lớp đối lưu hạn từ cực Bắc tới xích đạo

Hình 1.5. Thành phần khí quyển tính theo thể tích

Hình 1.6.

Hình 1.7. Sự phụ thuộc cường độ tán xạ Rayleigh vào góc tán xạ của phân tử [40]. Sự phụ thuộc của cường độ tán xạ Mie vào góc tán xạ ở bước sóng 532

nm với các hạt có bán kính khác nhau. , (a): 0.1 µm, (b): 1 µm, (c): 10

µm, (d): 50 µm, (e): 100 µm, (f): 1000 µm.

Hình 1.8 Phổ tán xạ Raman của một vài phân tử khí quyển ứng dụng trong lidar ở

các bước sóng 355nm, 532 nm ở điều kiện áp suất thường và nhiệt độ

300 0K.

Hình 2.1. Cấu trúc cơ bản của một hệ lidar.

Hình 2.2. Cấu hình đơn tĩnh lưỡng trục của một hệ lidar.

Hình 2.3 Sơ đồ khối của hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman.

Hình 2.4. Ảnh chụp hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman đang hoạt động.

Hình 2.5. Đặc trưng truyền qua và phản xạ của DMLP567.

Hình 2.6. Đặc trưng của FL532-3 nm (a), FL550 nm longpass (b), FL610-10 nm

(c).

Hình 2.7. Đặc trưng độ nhạy quang của cathode và độ khuếch đại của H6780-20.

Hình 2.8. Ảnh của module ống nhân quang điện H6780-20.

Hình 2.9. Sơ đồ mạch điện (a) và ảnh (b) của bộ khuếch đại.

Hình 2.10. Giao diện của phần mềm xử lí và lưu giữ tín hiệu lidar.

Hình 2.11. Phân bố hàm chồng chập của hệ lidar Raman-đàn hồi kết hợp.

Hình 2.12. Tín hiệu Raman tích phân trong 10 phút (a) và tín hiệu Raman hiệu chỉnh

khoảng cách so với mật độ phân tử Ni tơ từ mô hình MSISE-90 (b).

Hình 2.13. Tín hiệu lidar Raman hiệu chỉnh khoảng cách của 6 file liên tiếp theo

thang lôgarít.

Hình 1.14. Tín hiệu lidar đàn hồi được tích phân trong 10 phút (a) và tín hiệu lidar

đàn hồi hiệu chỉnh khoảng cách (logarit) so sánh với mật độ phân tử của

thám không (b).

Hình 2.15. Tỉ số tín hiệu /nhiễu với độ phân giải không gian khác nhau của tín hiệu

lidar đàn hồi (a) và lidar Raman (b) tích phân trong 10 phút.

Hình 2.16. Tỉ số tín hiệu /nhiễu với các độ phân giải thời gian khác nhau của tín hiệu

lidar đàn hồi (a) và tín hiệu lidar Raman (b) với độ phân giải không gian

là 24 m.

Hình 2.17. Minh họa hiệu tượng nhiễu sinh tín hiệu của ống nhân quang điện.

Hình 2.18. Sơ đồ khối của module gated-ống nhân quang điện.

Hình 2.19. Sơ đồ mạch điện của mạch tách sóng và làm trễ.

Hình 2.20. Sơ đồ của mạch phát xung gate và mạch chia thế của PMT.

Hình 2.21. Ảnh của module gated-ống nhân quang điện, (a) đơn vị tạo xung gate và

chia thế, (b) đơn vị tách sóng và làm trễ xung cùng các nguồn nuôi.

Hình 2.22. Sơ đồ khối của hệ lidar tích phân nghiên cứu khí quyển tầng cao.

Hình 2.23. Một phân bố tín hiệu lidar đo được của hệ lidar Rayleigh-Raman.

Hình 2.24. Kết quả của phép đo đánh giá ảnh hưởng của nhiễu sinh ra tín hiệu lên

module gated-ống nhân quang điện, (a): kết quả đo trong trường hợp mây

đậm đặc, (b): tín hiệu ở trên điểm gate ở hai kênh Rayleigh và Raman

trong đó kênh Rayleigh được nhân lên 3 lần.

Hình 2.25 Tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách từ module gated-PMT.

Hình 2.26. Tín hiệu hiệu chỉnh khoảng cách của 10 file liên tiếp dùng module gated-

PMT.

Hình 2.27 Sự phụ thuộc của cường độ tín hiệu lidar (a) và tỉ số tín hiệu /nhiễu (b)

vào độ phân giải thời gian của lidar Rayleigh với độ phân giải không gian

là 24 m.

Hình 2.28 Sự phụ thuộc của cường độ tín hiệu lidar (trái) và tỉ số tín hiệu /nhiễu

(phải) vào độ phân giải không gian của lidar Rayleigh với độ phân giải

thời gian là 10 phút.

Hình 3.1. Sơ đồ tổng quát của thuật giải nhiệt độ khí quyển từ lidar Rayleigh.

Hình 3.2. Mật độ phân tử ozone (a) và hệ số truyền qua một vòng khí quyển của

ozone (b) tại tọa độ lân cận với Hà nội (nguồn: http://igaco-

o3.fmi.fi/ACSO/

Hình 3.3. Tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách (thang logarithm) (a), và độ chênh

lệch tín hiệu lidar (b) trước và sau khi hiệu chỉnh bởi hấp thụ của ô zôn.

Hình 3.4. Tỉ số tán xạ tán xạ tương đối Raer(z) của sol khí, sử dụng mật độ mô hình

khí quyển (màu đen), sử dụng mật độ tính từ tín hiệu lidar không lặp

(mầu đỏ) và lặp (màu xanh).

Hình 3.5. Hệ số truyền qua một vòng khí quyển của sol khí xác định từ lidar, (đen):

sử dụng mật độ mô hình, (đỏ): sử dụng mật độ lidar không lặp, (xanh):

sử dụng mật độ lidar và lặp.

Hình 3.6. Tín hiệu lidar đo được (đỏ) và tín hiệu lidar hiệu dụng (xanh): (a), độ lệch

tương đối giữa tín hiệu đo được và tín hiệu lidar hiệu dụng (b).

Hình 3.7. Mật độ từ tín hiệu lidar đo được (đỏ) và tín hiệu lidar hiệu dụng (xanh).

Hình 3.8. Độ lệch mật độ tương đối (theo %) giữa tín hiệu đo được và hiệu dụng

(a), giữa lidar và mô hình (b).

Hình 3.9. Sai số mật độ phân tử Rayleigh (a), hệ số truyền qua một vòng của phân

mol(z) từ tín hiệu lidar Rayleigh (b).

tử T2

Hình 3.10. Phân bố nhiệt độ xác định từ tín hiệu lidar Rayleigh đo được (xanh) và

từ tín hiệu lidar hiệu dụng (đen) và phân bố nhiệt độ mô hình MSISE-90

(đỏ).

Hình 3.11. Ảnh hưởng của giá trị nhiệt độ tham khảo lên phân bố nhiệt độ. Đường

đỏ: nhiệt độ tham khảo ban đầu, xanh lá cây: ±5%, xanh da trời: ±1%.

Hình 3.12. Sai số nhiệt độ lidar Rayleigh do sol khí (đỏ), hấp thụ ozone (tím), Tref

(xanh da trời), nhiễu (xanh lá cây) và lỗi tổng cộng (đen).

Hình 3.13. Sơ đồ tổng quát của thuật giải nhiệt độ khí quyển từ tín hiệu lidar Raman.

Hình 3.14. Mật độ phân tử ozone (a) và hệ số truyền qua một vòng khí quyển (b) của

ozone trong tầng đối lưu.

Hình 3.15. Hệ số dập tắt của sol khí αaer(z) (a) và hệ số truyền qua khí quyển một

vòng của sol khí xác định bằng tín hiệu lidar Raman tích phân trong 1h.

Hình 3.16. Tín hiệu lidar Raman đo được (đỏ) và Raman hiệu dụng (xanh) 10 phút:

(a), độ lệch tương đối giữa tín hiệu Raman đo được và hiệu dụng (b).

Hình 3.17. Mật độ phân tử Ni tơ xác định từ lidar Raman (a), đỏ: không lặp, xanh:

lặp, đen: thám không vô tuyến, hệ số truyền qua môt vòng khí quyển của

phân tử (b).

Hình 3.18. Mật độ phân tử Ni tơ được xác định từ tín hiệu lidar Raman (a), đỏ: đo

được và xanh: hiệu dụng, lỗi của mật độ phân tử Ni tơ (b).

Hình 3.19 Phân bố mật độ phân tử Ni tơ (a) và độ chênh lệch mật độ lidar-thám

không từ lidar Raman lúc 22 giờ 01 phút ngày 26 tháng 6 năm 2013 tại

Hà nội (b).

Hình 3.20. Phân bố nhiệt độ Raman dùng phương pháp lặp (xanh) và không lặp (đỏ)

so sánh với phép đo thám không vô tuyến (đen).

Hình 3.21. Phân bố nhiệt độ từ tín hiệu lidar Raman đo được (đỏ) và Raman hiệu

dụng (xanh) và thám không vô tuyến (đen).

Hình 3.22. Sai số nhiệt độ của lidar Raman (a) và sai số tính theo % (b).

Hình 3.23. Tín hiệu lidar từ phép đo lidar đàn hồi-Raman kết hợp, (a) là tín hiệu lidar

thô, (b) là tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách.

Hình 3.24. Sơ đồ thuật giải nhiệt độ tổng quát của lidar đàn hồi-Raman kết hợp.

Hình 3.25. Hệ số tán xạ ngược của phân tử, sol khí, tổng cộng (a) và tỉ số tán xạ

ngược tương đối của sol khí Raer(z) (b).

Hình 3.26. Hệ số dập tắt (a) và hệ số truyền qua một vòng của sol khí Taer(z) (b).

Hình 3.27. Tín hiệu lidar đàn hồi đo được và hiệu chỉnh sol khí (a), tín hiệu lidar đàn

hồi đo được và hiệu dụng hiệu chỉnh khoảng cách (b).

Hình 3.28. Mật độ phân tử khí quyển từ tín hiệu lidar (a), lỗi mật độ (b).

Hình 3.29 Độ chênh lệch mật độ phân tử giữa lặp và không lặp(a) và lidar và thám

không vào 20 giờ 10 phút ngày 2 tháng 12 năm 2011 tại Hà nội.

Hình 3.30. Phân bố nhiệt độ khí quyển từ tín hiệu lidar kết hợp đàn hồi-Raman.

Hình 3.31. Độ chênh lệch nhiệt độ tương đối dùng phương pháp lặp và không lặp

(a), giữa lidar và thám không (b).

Hình 3.31. Sai số nhiệt độ của lidar kết hợp đàn hồi-Raman (a) và sai số nhiệt độ

tính theo % (b).

Hình 4.1. Phân bố nhiệt độ và sai số nhiệt độ từ lidar kết hợp đàn hồi-Raman vào

20 giờ 10 phút ngày 2 tháng 12 năm 2011 tại Hà nội.

Hình 4.2. Một số phân bố nhiệt độ trong tháng 12 năm 2011 từ lidar kết hợp đàn

hồi-Raman với các ngày được cho ở trên hình.

Hình 4.3. Một số phân bố nhiệt độ vào mùa hè tại Hà nội năm 2012 như: 25 tháng

4 và 16 tháng 5, vào mùa thu như: 31 tháng 10 và 12 tháng 11.

Hình 4.4. Một số phân bố nhiệt độ của tháng 6 năm 2013 từ lidar Raman (a): ngày

8/6, (b): ngày 12 /6, (c): ngày 19 /6, (d): ngày 26 /6.

Hình 4.5. Phân bố nhiệt độ và sai số từ lidar Raman vào ngày 26 tháng 6 năm 2013

tại Hà nội.

Hình 4.6. Phân bố nhiệt độ và phân bố cường độ tín hiệu hiệu chỉnh khoảng cách

(thang ln) cho thấy mối liên hệ giữa lớp đối lưu hạn và lớp mây Ti tầng

cao.

Hình 4.7. Phân bố nhiệt độ và sai số từ lidar Rayleigh tại Hà nội ngày 26/6/2013.

Hình 4.8. Một số phân bố nhiệt độ tháng 6/2013 từ lidar Rayleigh (a): 20 h 55 phút

ngày 8, (b): 23 giờ 17 phút ngày 12, 21 giờ 13 phút ngày 19, 22 giờ 01

phút ngày 26.

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Sự phân tầng của khí quyển [46]

Bảng 2.1 Các thông số chính của laser Nd:YAG @ 532 nm [69]

Bảng 2.2 Một vài thông số chính của ống nhân quang điện H6780-20 [20]

Bảng 2.3 Các thông số chính của oscilloscopes picoscope 5204 [19]

Bảng 2.4. Các thông số chính của hệ lidar đàn hồi-Raman kết hợp.

Bảng 2.5 Đặc trưng kỹ thuật của hệ lidar Rayleigh-Raman.

Bảng 2.6 So sánh hệ lidar Rayleigh-Raman ở Việt Nam với một số hệ lidar khác

Mở đầu

Nhiệt độ và mật độ phân tử khí quyển là hai tham số then chốt cần được xác

định trong nghiên cứu khí quyển. Bởi vì chúng đóng vai trò quan trọng trong nhiều

lĩnh vực như: Vật lý khí quyển, Khí tượng, Khí hậu, Hóa học khí quyển... Nhiệt độ

là thông số động lực mô tả trạng thái tức thời của khí quyển có tính địa phương nên

nó xuất hiện trong các bản tin dự báo thời tiết hàng ngày. Phân bố nhiệt độ khí quyển

thẳng đứng chỉ ra cấu trúc và đặc trưng của khí quyển tại nơi khảo sát. Hơn nữa, nhiệt

độ và mật độ là hai tham số đầu vào cơ bản trong các quá trình mô phỏng và mô hình

hóa dự báo thời tiết và khí hậu.

Phân bố nhiệt độ của tầng bình lưu khí quyển (stratosphere) có liên hệ mật

thiết tới nồng độ khí ô zôn (ô zôn) trong tầng khí quyển này. Bởi vì nồng độ khí ô

zôn được cho là yếu tố gây ra sự gia tăng nhiệt độ trong tầng khí quyển này. Sự suy

giảm nồng độ khí ô zôn là một vấn đề có tính thời sự trong nghiên cứu khí quyển. Vì

vậy, khuynh hướng của phân bố nhiệt độ ở tầng bình lưu trong dài hạn có thể cung

cấp thông tin quan trọng về sự biến đổi nồng độ ô zôn trong tầng khí quyển này [77].

Bên cạnh đó, tầng bình lưu và tầng đối lưu của khí quyển có mối liên hệ chặt

chẽ với nhau thông qua các quá trình liên kết (coupling) và trao đổi (exchange) năng

lượng và xung lượng. Mối liên hệ này có thể chỉ ra sự biến đổi khí hậu trên một diện

rộng. Sự biến đổi khí hậu đã trở thành hiện tượng có thể trông thấy trực tiếp ngày nay

bởi các hiện tượng thời tiết cực đoan như La Nina, El Nino. Việt Nam là một trong

những quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề của các quá trình biến đổi khí hậu này. Vì

vậy nghiên cứu xu hướng biến đổi nhiệt độ của khí quyển trở thành một nhu cầu cấp

thiết không chỉ trong khoa học mà cả trong đời sống.

Hai kỹ thuật chủ yếu đang được sử dụng đo đạc nhiệt độ và mật độ khí quyển

hiện nay là kỹ thuật đo đạc trực tiếp và kỹ thuật viễn thám (remote sensing). Kỹ thuật

đo đạc trực tiếp sử dụng các đầu đo gắn trên các thiết bị chuyển động trên không như:

kỹ thuật thám không vô tuyến (balloon-based radiosonde), kỹ thuật dùng tên lửa

(rocketsonde), và dùng máy bay. Trong khi đó, kỹ thuật viễn thám sử dụng các nguồn

bức xạ thụ động hoặc các nguồn bức xạ chủ động để xác định phân bố nhiệt độ. Ngày

nay kỹ thuật thám không vô tuyến vẫn là kỹ thuật đo nhiệt độ chủ yếu cung cấp thông

tin cho các bản tin dự báo thời tiết ở Việt Nam cũng như các quốc gia trên thế giới.

Tuy nhiên, kỹ thuật thám không vô tuyến không bao phủ hết tầng bình lưu (độ cao

cực đại đạt được khoảng 30 km do giới hạn của bóng thám không) và kết quả là một

phân bố rời rạc và tọa độ thay đổi do sự trôi của bóng thám không. Số lần đo hạn chế

với 2 lần trong ngày ở Việt Nam. Kỹ thuật đo đạc dùng tên lửa chỉ dùng cho trường

hợp nghiên cứu đặc biệt vì quá đắt đỏ và yêu cầu hạ tầng kỹ thuật cao. Phép đo dùng

máy bay không cho phân bố thẳng đứng ở tại một vị trí quan sát.

Mặc dù phép đo mật độ phân tử và nhiệt độ khí quyển bằng nguồn ánh sáng

đèn flash đã được thực hiện bởi L. Elterman, 1953 [60], tuy nhiên, từ khi laser được

phát minh thì việc ứng dụng chúng vào một kỹ thuật tương tự như radar (radio wave

detection and ranging) trong việc nghiên cứu khí quyển mới bước sang một trang

mới. Với các nguồn laser xung có mật độ công suất cao, lidar (light detection and

ranging) đã trở thành một kỹ thuật viễn thám chủ động tiên tiến trong nghiên cứu khí

quyển. Dựa trên các kết quả quan trắc phân bố thẳng đứng của mật độ phân tử và

phân bố nhiệt độ với độ phân giải thời gian và không gian cao của khí quyển từ lidar,

nhiều hiện tượng và quá trình của khí quyển Trái đất như: sóng trọng lực (gravity

wave), sóng hành tinh (planetary wave), thủy triều khí quyển (atmospheric tide) mới

được nghiên cứu đầy đủ và chi tiết hơn.

Ngày nay, các kỹ thuật lidar đã được phát triển cho việc đo phân bố mật độ

phân tử và nhiệt độ của khí quyển như: kỹ thuật lidar tích phân (integration lidar) [9],

kỹ thuật lidar Raman quay (rotation Raman lidar) [65], kỹ thuật lidar huỳnh quang

cộng hưởng (resonance fluorescence lidar) [7], kỹ thuật lidar hấp thụ vi phân

(diferential absorption lidar) [91], và kỹ thuật lidar phân giải phổ cao (high spectral

resolution lidar) [59]. Kết quả thu được các phân bố có thể bao phủ từ mặt đất tới

tầng nhiệt khí quyển (thermosphere) với thời gian từ vài phút đến hàng tuần quan sát

liên tục tại một trạm quan sát có sự kết hợp của nhiều kỹ thuật lidar khác nhau.

Kỹ thuật lidar tích phân sử dụng tán xạ Rayleigh hoặc tán xạ Raman dao động-

quay để xác định phân bố mật độ phân tử khí quyển. Bằng cách lấy tích phân phương

trình thủy tĩnh của khí quyển kết hợp với phương trình khí lý tưởng, phân bố nhiệt độ

có thể được dẫn ra từ phân bố mật độ phân tử sau khi sử dụng một giá trị nhiệt độ

tham khảo ở vị trí biên [88]. Giá trị nhiệt độ tham khảo này có thể nhận được từ một

dữ liệu khác (thám không vô tuyến hoặc mô hình khí quyển). Mật độ phân tử khí

quyển có thể được xác định trực tiếp từ các phân bố tín hiệu lidar như: tín hiệu lidar

Rayleigh, tín hiệu lidar Raman. Trong vùng khí quyển mà mật độ của sol khí (aerosol)

là rất thấp so với mật độ phân tử, dẫn đến đóng góp của tán xạ ngược của sol khí vào

tín hiệu lidar đàn hồi tổng cộng là rất nhỏ thì tín hiệu lidar Rayleigh có thể được dùng

để xác định mật độ phân tử. Khi mở rộng xuống vùng khí quyển chứa sol khí, thì tán

xạ Raman có thể được sử dụng để xác định mật độ phân tử với giả thiết là nồng độ

của phân tử tán xạ Raman là không đổi trong khí quyển, hoặc kết hợp cả hai tín hiệu

lidar Raman và tín hiệu lidar đàn hồi để hiệu chỉnh tán xạ ngược của sol khí trong tín

hiệu lidar đàn hồi, rồi từ đó xác định được mật độ phân tử. Hiện nay, việc mở rộng

kỹ thuật này xuống vùng khí quyển thấp nơi có đối lưu mạnh (dưới 3 km) bị giới hạn

vì giả thiết cân bằng thủy tỉnh của khí quyển có thể không còn tin cậy nữa.

Phép đo mật độ và nhiệt độ của quyển đầu tiên dùng lidar Rayleigh được thực

hiện bởi A. Hauchecorne và M. Chanin [9] bằng cách dùng một giá trị áp suất tham

khảo ở biên. Kết quả thu được phân bố nhiệt độ và mật độ từ 30 km tới tầng trung

lưu thấp (mesosphere). Bằng cách dùng một nhiệt độ tham khảo và lấy tích phân của

cả khối khí quyển, Shibata. T và đồng nghiệp cũng thu được kết quả tương tự [88].

W. N. Chen và đồng nghiệp đã mở rộng phép đo xuống vùng cao của tầng đối lưu

khí quyển (upper troposphere) chứa mật độ sol khí loãng [102]. Nhóm tác giả đánh

giá sai số nhiệt độ của sol khí bằng phương pháp do J. D. Klett đề xuất để hiệu chỉnh

tán xạ của sol khí [101]. Ngày nay, kỹ thuật lidar Rayleigh có thể xác định phân bố

nhiệt độ đến vùng thấp của tầng nhiệt khí quyển (thermosphere) [65].

Phép đo phân bố nhiệt độ của khí quyển đầu tiên dùng tán xạ Raman dao động-

quay được thực hiện bởi P. Ketchut và đồng nghiệp và phân bố nhiệt độ đạt được tới

vùng thấp của tầng bình lưu [82]. Evans. K. D và đồng nghiệp kết hợp hai tín hiệu

lidar đàn hồi và Raman đã thu được phân bố nhiệt độ ở vùng trên của tầng đối lưu

[58]. Jan-Bai Nee và đồng nghiệp đã dùng phương pháp được đề nghị bởi W. N. Chen

tính gộp cả nồng độ aerosol và nồng độ phân tử đã thu được phân bố nhiệt độ ở vùng

thấp tầng đối lưu [22]. Các kết quả nghiên cứu trên đã cho thấy kỹ thuật lidar tích

phân có khả năng xác định phân bố mật độ và nhiệt độ từ vùng thấp tầng đối lưu tới

vùng thấp tầng nhiệt của khí khí quyển. Tuy nhiên chưa có một kết quả nghiên cứu

nào sử dụng kỹ thuật lidar tích phân này để xác định phân bố nhiệt độ bao phủ đồng

thời từ tầng đối lưu đến tầng bình lưu.

Mục đích của luận án này là nghiên cứu và phát triển các hệ lidar đo phân bố

nhiệt độ và mật độ phân tử của khí quyển theo phương thẳng đứng sử dụng tín hiệu

tán xạ đàn hồi, tán xạ Raman dao động-quay và kết hợp đồng thời cả hai tán xạ trên.

Mục tiêu đặt ra cho luận án là các phép đo các phân bố này có thể bao phủ liên tục từ

tầng đối lưu đến hết tầng bình lưu.

Luận án tiến sỹ Vật lý với tiêu đề “Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật LIDAR

ứng dụng khảo sát phân bố nhiệt độ và mật độ khí quyển” bao gồm 4 chương sau:

Chương 1. Nguyên lý của lidar xác định mật độ và nhiệt độ. Chương đầu tiên của

luận án trình bày nguyên lý của lidar xác định phân bố mật độ phân tử và nhiệt độ

của khí quyển. Phần đầu chương trình bày vắn tắt về nguyên lí chung của kỹ thuật

lidar. Tiếp theo, cấu trúc và thành phần khí quyển được nêu một cách ngắn gọn, tập

trung chủ yếu vào sự biến đổi của mật độ phân tử và nhiệt độ. Ba loại tán xạ do tương

tác của ánh sáng với các thành phần khí quyển như tán xạ Rayliegh, Mie, Raman ứng

dụng trong lidar để xác định nhiệt độ được trình bày và tổng kết. Việc xác định phân

bố nhiệt độ của khí quyển từ điều kiện cân bằng thủy tĩnh và phương trình khí lí tưởng

sẽ được trình bày chi tiết. Cuối cùng, cơ sở lý thuyết của việc xác định mật độ phân

tử từ các tín hiệu lidar như: lidar Rayleigh, lidar Raman, lidar kết hợp đàn hồi-Raman

được trình bày đầy đủ. Các phương pháp để hiệu chỉnh tán xạ và hấp thụ của sol khí

ứng dụng trong kỹ thuật lidar đo nhiệt độ cũng sẽ được trình bày và thảo luận chi tiết.

Chương 2. Thiết kế và xây dựng các hệ lidar. Chương này trình bày hai hệ

lidar đã được xây dựng để đo phân bố nhiệt độ và mật độ. Hệ lidar kết hợp đàn hồi-

Raman đo các phân bố trong tầng đối lưu. Hệ lidar Rayleigh-Raman trong đó kênh

Raman đo trong tầng đối lưu và kênh Rayleigh đo tầng bình lưu. Nguyên lý để thiết

kế hệ lidar nhiệt độ được trình bày đầu tiên. Tiếp theo, thiết kế, hoạt động, các tham

số chính và đặc trưng của mỗi hệ được mô tả chi tiết. Cuối cùng các phép đo lidar

đánh giá độ tin cậy và ổn định của phép đo được trình bày và thảo luận chi tiết.

Chương 3. Xác định phân bố mật độ và nhiệt độ. Các thuật toán để rút ra

phân bố mật độ và nhiệt độ từ tín hiệu lidar Rayleigh, Raman, kết hợp cả hai sẽ được

trình bày. Các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả sẽ được khảo sát. Các hiệu chỉnh trong

các thuật toán này cũng được đánh giá và thảo luận tỉ mỉ. Sai số của các phép đo nhiệt

độ cũng sẽ được trình bày đầy đủ. Kết quả của phép đo lidar cũng sẽ được so sánh

với các dữ liệu thám không và mô hình để kiểm chứng kết quả. Các khả năng phát

triển và giới hạn của từng kỹ thuật lidar cũng sẽ được tác giả thảo luận.

Chương 4. Nghiên cứu cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ khí quyển tại Hà

nội. Sử dụng dữ liệu phân bố mật độ phân tử và phân bố nhiệt độ từ các phép đo lidar

tại Hà nội, tác giả chỉ ra cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ của khí quyển tại Hà Nội. Đặc

biệt mối liên hệ giữa lớp đối lưu hạn (tropopause) và mây Ti (cirrus) tầng cao được

xác định đồng thời cũng sẽ được khảo sát và thảo luận . Vị trí của lớp đối lưu hạn và

lớp bình lưu hạn (stratopause) của phép đo một số ngày trong năm sẽ được trình bày

và thảo luận. Việc so sánh kết quả lidar tại Hà Nội với một số kết quả lidar khác cũng

sẽ được thảo luận.

Chương 1

Nguyên lý của lidar xác định mật độ phân tử và nhiệt độ

Phân bố nhiệt độ của khí quyển có thể được xác định từ phân bố mật độ phân

tử của khí quyển theo điều kiện cân bằng thủy tĩnh và khí lí tưởng. Trong khi đó,

phân bố mật độ phân tử có thể được xác định từ tín hiệu tán xạ ngược (tín hiệu lidar)

Rayleigh hoặc tín hiệu tán xạ ngược Raman của phân tử trong khí quyển dựa vào

phương trình lidar. Chương này trình bày nguyên lí của việc xác định phân bố mật

độ phân tử và phân bố nhiệt độ của khí quyển từ tín hiệu lidar. Các phương pháp để

hiệu chỉnh suy hao của khí quyển bao gồm suy hao của sol khí, ô zôn, phân tử cũng

sẽ được trình bày. Cuối cùng là tổng kết về ưu điểm và hạn chế của phương pháp

lidar này trong việc xác định phân bố mật độ phân tử và nhiệt độ.

1.1 Nguyên lí chung của kỹ thuật Lidar

Hình 1.1. Nguyên lí cơ bản của lidar (kiểu đơn tĩnh đồng trục) [18].

Nguyên lí cơ bản của kỹ thuật lidar kiểu đơn tĩnh đồng trục (mono-static

coaxial) được trình bày ở Hình 1.1. Theo đó, chùm xung laser được phát vào khí

quyển, ánh sáng tán xạ ngược từ sự tương tác của xung laser với các thành phần khí

quyển được tập hợp bởi kính thiên văn. Các tín hiệu tán xạ ngược này được thu bởi

các đầu đo quang học. Phân tích tín hiệu tán xạ ngược này, chúng ta rút ra được các

thông tin về các đối tượng trong khí quyển theo thời gian và khoảng cách. Khoảng

cách R của đơn vị thể tích tán xạ ngược được xác định từ thời gian t lan truyền của

𝑡.𝑐

xung laser tới đầu đo quang học [18]:

(1.1) 𝑅 =

Trong đó, c là vận tốc ánh sáng trong không khí. Độ phân giải không gian cực đại R

phụ thuộc vào độ rộng xung laser L, thời gian đáp ứng của hệ điện tử N, và thời gian

𝑐

phản ứng từ sự tương tác của ánh sáng với các thành phần khí quyển W [18]:

(1.2) R = (𝜏𝐿 + 𝜏𝑁 + 𝜏𝑊)

thời gian W thường bỏ qua vì quá nhỏ.

1.2 Khí quyển Trái đất

1.2.1 Cấu trúc của khí quyển

Bảng 1.1 Các tầng của khí quyển Trái đất[46].

Độ cao trung Các tầng khí quyển Lớp chuyển tiếp bình (km)

Tầng ngoài (Exosphere) >700 km

Tầng điện li (Thermosphere) 80 to 700 km Đỉnh tầng điện li (thermopause)

Tầng trung lưu (Mesosphere) 50 to 80 km Lớp trung lưu hạn (mesopause)

Tầng bình lưu (Stratosphere) 12 to 50 km Lớp bình lưu hạn (stratopause)

Tầng đối lưu (Troposphere) 0 to 12 km Lớp đối lưu hạn (tropopause)

Khí quyển Trái đất là một lớp khí bao quanh Trái đất và được giữ lại nhờ trọng

lực. Dựa vào sự biến đổi của nhiệt độ (Hình 1.2), khí quyển có thể được chia thành

nhiều tầng khí quyển khác nhau như được tổng kết trong Bảng 1.1.

Hình 1.2. Cấu trúc của khí quyển theo độ cao [46].

Tầng ngoài khí quyển là ranh giới giữa khí quyển Trái đất và khoảng không

vũ trụ, nơi các hiện tượng khí tượng không xảy ra. Trong tầng điện li, nhiệt độ tăng

rất nhanh theo độ cao và có thể đạt tới 2000 0C, các phân tử tồn tại dưới dạng ion.

Tầng trung lưu kéo dài từ lớp bình lưu hạn đến lớp trung lưu hạn có nhiệt độ giảm

dần theo độ cao và có thể đạt tới -85 0C. Đây là tầng khí quyển lạnh nhất trong khí

quyển. Mật độ phân tử trong tầng trung lưu là rất thấp và đỉnh tầng khí quyển này

chứa một ít hơi nước. Tầng bình lưu khí quyển được chia tách với tầng đối lưu khí

quyển bởi lớp đối lưu hạn. Trong lớp khí quyển này, nhiệt độ tăng dần theo độ cao

và có thể đạt tới 0 0C. Nhiệt độ tăng dần là do sự tồn tại của lớp ô zôn. Ô zôn hấp thụ

ánh sáng mặt trời ở vùng cực tím làm gia tăng nhiệt độ khí quyển. Hình 1.3 cho thấy

phân bố nồng độ ô zôn trong tầng bình lưu. Mật độ phân tử khí trong tầng khí quyển

này là loãng, có rất ít hơi nước và bụi. Không khí chuyển động theo chiều ngang là

chính và rất ổn định. Đây là tầng khí quyển cao nhất mà các nghiên cứu có thể được

thực hiện bởi các máy bay và bóng thám không.

Hình 1.3. Phân bố mật độ ô zôn của bán cầu Bắc [48].

Hình 1.4. Sự biến đổi độ cao của lớp đối lưu hạn từ cực Bắc tới xích đạo [52].

Bên dưới tầng bình lưu, tầng đối lưu là tầng khí quyển thấp nhất tính từ lớp

đối lưu hạn tới bề mặt của Trái đất. Theo tổ chức khí tượng thế giới (WMO), lớp đối

lưu hạn được định nghĩa là nơi có sự thay đổi đột ngột (từ dương sang âm) của tỉ lệ

giảm nhiệt độ (lapse rate) của môi trường, tỉ lệ giảm nhiệt là khoảng 2 0C hoặc ít hơn.

Độ cao của lớp đối lưu hạn thay đổi theo vĩ độ của Trái đất, khoảng 9 km ở vùng cực

và 17 km ở xích đạo và biến đổi theo thời tiết như mô tả ở hình 1.4. Nhiệt độ của tầng

đối lưu giảm dần do mật độ phân tử khí giảm dần và nhiệt độ thấp nhất có thể hạ

xuống – 50 0C. Không khí trong tầng đối lưu chuyển động mạnh theo cả hai phương

thẳng đứng và nằm ngang. Sự biến đổi nhiệt độ cao từ bề mặt tới lớp đối lưu hạn đã

làm cho nước có thể tồn tại ở cả ba trạng thái. Trong tầng đối lưu, lớp biên bề mặt

(boundary layer) chịu sự đối lưu mạnh nhất. Nó chịu sự ảnh hưởng trực tiếp của bề

mặt Trái đất nên thay đổi tính chất rất mạnh theo thời gian và địa điểm. Độ cao của

lớp tiếp xúc bề mặt từ mặt đất đến khoảng 2 km tùy theo thời gian và địa điểm và

điều kiện thời tiết.

1.2.2 Thành phần của khí quyển

Hình 1.5. Thành phần khí quyển tính theo thể tích [46].

Thành phần chính của khí quyển Trái đất là phân tử khí và sol khí, trong đó

các phân tử khí chiếm khối lượng chủ yếu và chi phối các hiện tượng thời tiết và khí

hậu trên Trái đất. Về nồng độ, không khí khô chứa khoảng 78% Ni tơ, 20.95% khí ô

xy, 0.93% là Argon, phần còn lại là các khí khác được cho thấy ở Hình 1.5. Hai chất

khí có nồng độ biến đổi đáng kể nhất trong số các chất khí còn lại là hơi nước và khí

CO2.

1.3. Tương tác của ánh sáng với khí quyển

Khí quyển chứa nhiều thành phần khác nhau có kích thước biến đổi từ kích

thước của nguyên tử và phân tử (khoảng Angstrom d~10-3-10-4μm) đến kích thước

của các hạt sol khí (d~10-2-5 μm), giọt nước hoặc tinh thể băng (d~1-15 μm). Ngày

nay, hầu hết các kỹ thuật lidar đều sử dụng các nguồn laser như là nguồn phát

(transmitter). Chùm laser có thể coi như một nguồn ánh sáng kết hợp, đơn sắc, phân

cực tuyến tính. Tương tác của chúng với các thành phần khí quyển có thể được mô tả

dựa trên lý thuyết lan truyền sóng điện từ trong môi trường biến đổi. Nhiều quá trình

có thể xảy ra từ kết quả của sự tương tác của ánh sáng với các thành phần khí quyển

khí quyển như: phản xạ, tán xạ, hấp thụ, nhiễu xạ. Cường độ của ánh sáng sinh ra từ

các quá trình tương tác đó phụ thuộc vào cường độ của ánh sáng kích thích ban đầu,

mật độ của các vật tán xạ, tác động của môi trường, và tiết diện tán xạ của vật được

nghiên cứu.

Trong kỹ thuật lidar, hai quá trình được quan tâm là hấp thụ và tán xạ. Quá

trình tán xạ bao gồm tán xạ đàn hồi và tán xạ phi đàn hồi (tán xạ Raman). Dựa trên

quan hệ giữa kích thước của hạt tán xạ và bước sóng ánh sáng tới thông qua tham số

kích thước tán xạ  = D.ms.λ-1, trong đó, D là đường kích của hạt tán xạ, ms là chiết

xuất phức, λ là bước sóng ánh sáng tới. Tán xạ đàn hồi có thể được chia thành tán xạ

Mie và tán xạ Rayleigh (tán xạ của phân tử). Khi  << 1 tán xạ Rayleigh là chủ đạo,

trong khi  ~ 1 tán xạ Mie chiếm ưu thế so với tán xạ Rayleigh. Khi  >> 1 tán xạ trở

thành tán xạ hình học (phản xạ bởi mây).

Đối với kỹ thuật lidar tích phân đo đạc phân bố mật độ và nhiệt độ khí quyển,

các quá trình sau đây được đề cập trong luận án:

(a) Tán xạ Rayleigh và dập tắt (extinction) của phân tử.

(b) Tán xạ Mie và dập tắt của sol khí.

1.3.1. Tán xạ Rayleigh và sự dập tắt của phân tử

Khi một sóng điện từ tới tương tác với phân tử trong khí quyển, nó sinh ra một

lưỡng cực điện bên trong phân tử. Đối với phân tử gồm hai nguyên tử như ni tơ và ô

xy, ten xơ phân cực có thành phần không đổi và đẳng hướng, điều này giải thích cho

sự tái phát xạ ở cùng tần số với sóng điện từ tới. Nếu bước sóng kích thích là lớn hơn

nhiều kích thước của phân tử thì tán xạ Rayleigh sẽ chi phối. Một photon được tái

phát xạ với cùng năng lượng của photon tới. Trong ứng dụng lidar, tán xạ Rayleigh

sử dụng hệ số tán xạ ngược của phân tử (molecular scattering coefficient) mol(,z)

[m-1sr-1] để xác định các đại lượng liên quan. Hệ số tán xạ ngược của phân tử được

xác định từ mật độ phân tử khí quyển 𝑛𝑎𝑖𝑟(𝑧) và tiết diện tán xạ ngược vi phân [40]:

𝑑Ω

(1.3) 𝛽𝑚𝑜𝑙(, z) = 𝑛𝑎𝑖𝑟(𝑧) 𝑑𝜎𝑚𝑜𝑙(𝜙,𝜋,𝜆)

Trong các tính toán thực tế một công thức bán thực nghiệm thường dùng để xác định

𝑑𝜎𝑚𝑜𝑙(𝜙,𝜋,𝜆) 𝑑Ω

550

tiết diện tán xạ ngược vi phân ở lớp khí quyển dưới 100 km [63]:

𝑑𝜎𝑚𝑜𝑙(𝜙,𝜋,𝜆) 𝑑Ω

𝜆

= 5.45. 10−32 ( ) 4.09 (1.4)

Trong đó, dσm/dΩ có đơn vị là m2 molecule-1 và bước sóng được tính theo đơn vị nm.

Ví dụ tiết diện tán xạ Rayleigh của phân tử ở bước sóng 532 nm được xác định là

6.23x10-28cm2sr-1.

Sự phụ thuộc cường độ tán xạ vào góc tán xạ được cho thấy ở trên hình 1.6.

Cường độ tán xạ Rayleigh là đối xứng theo hướng phía trước (00) và hướng ngược

lại (1800) .

Hình 1.6. Sự phụ thuộc cường độ tán xạ Rayleigh vào góc tán xạ của phân tử [40].

Hệ số dập tắt phân tử αmol(z) (molecular extinction coefficient) và hệ số tán xạ

8π

ngược của phân tử liên hệ theo biểu thức sau [40]:

(1.5) αmol(, z) = βmol(, z)

Các đặc trưng của tán xạ Rayleigh trong ứng dụng lidar được tổng kết như sau:

(a) Cường độ tán xạ ngược Rayleigh là tỉ lệ với λ-4 vì vậy cường độ tín hiệu lidar

Rayleigh biến đổi mạnh với bước sóng laser được dùng. Các phân tử khí sẽ tán xạ

ở vùng cực tím mạnh hơn vùng hồng ngoại. Vì vậy, trong ứng dụng lidar Rayleigh

các nguồn laser có bước sóng ngắn sẽ hiệu quả hơn.

(b) Cường độ tán xạ Rayleigh là đối xứng theo các hướng. Cường độ tán xạ theo hai

hướng phía trước và phía sau theo trục của tia laser là cao nhất so với các hướng

còn lại. Vì vậy hệ lidar được thiết kế mà trục thiết bị thu trùng với trục của chùm

laser thì sẽ cho cường độ tán xạ ngược cao nhất.

1.3.2. Tán xạ Mie và sự dập tắt của sol khí

Khí quyển Trái đất chứa một lượng sol khí bao gồm các hạt bụi, khói, sương

mù, giọt nước, tinh thể băng…Các hạt này có kích thước từ 0.01 μm tới 1 cm. Do

kích thước và hình dạng biến đổi cũng như thành phần và phân bố phức tạp, nên

tương tác giữa ánh sáng và sol khí là một vấn đề phức tạp. Trong ứng dụng lidar, lý

thuyết tán xạ Mie được dùng để mô tả tán xạ của ánh sáng đối với sol khí. Sự phụ

thuộc bước sóng trong tán xạ của sol khí có thể được mô tả qua thành phần Angstrom

𝑙𝑜𝑔(

chứa hệ số dập tắt 𝛼𝑎𝑒𝑟(𝜆, 𝑧) [40]:

𝑑𝑙𝑜𝑔(𝛼𝑎𝑒𝑟(𝜆,𝑧)) 𝑑𝑙𝑜𝑔(𝜆)

𝛼𝑎𝑒𝑟(𝜆1,𝑧) 𝛼𝑎𝑒𝑟(𝜆2,𝑧)) 𝜆1 ) 𝑙𝑜𝑔( 𝜆2

(1.6) 𝛾 = − ≅ −

Trong tán xạ Rayleigh (vùng sol khí có nồng độ thấp) thành phần Angstrom biến đổi

trong khoảng từ -3 đến -4. Khi mà sol khí có nồng độ cao hơn, thành phần này ở

khoảng giữa 1 và 0. Trong vùng mây đậm đặc thành phần Angstrom không phụ thuộc

bước sóng. Giá trị của thành phần Angstrom đối với các hạt bụi có kích thước từ 1-3

μm là nhỏ hơn 1 và lớn hơn 1 đối với các hạt có kích thước nhỏ hơn 1 μm.

Sử dụng phần mềm Mieplot version 4305 của Philip Laven [50] chúng ta có

thể xác định được sự phụ thuộc của cường độ tán xạ Mie vào góc tán xạ với các hạt

có bán kính khác nhau ở bước sóng 532 nm. Kết quả ở Hình 1.7 chỉ ra rằng:

Hình 1.7. Sự phụ thuộc của cường độ tán xạ Mie vào góc tán xạ ở bước sóng 532 nm

với các hạt có bán kính khác nhau. , (a): 0.1 µm, (b): 1 µm, (c): 10 µm, (d): 50 µm,

(e): 100 µm, (f): 1000 µm.

 Cường độ tán xạ Mie ở hướng phía trước (00) lớn hơn đáng kể so với hướng phía

sau (1800) trên cùng một phương. Khi kích thước của hạt tăng thì cường độ của

hướng phía trước cũng tăng theo.

 Sự phụ thuộc của cường độ vào góc tán xạ của tán xạ Mie phức tạp hơn nhiều so

với tán xạ của phân tử.

 Sự khác nhau giữa thành phần vuông góc và thành phần song song tăng khi kích

thước của hạt tăng.

 Sự phụ thuộc của cường độ vào góc tán xạ của tán xạ Mie biến đổi mạnh khi hạt

có kích thước lớn hơn 50 μm.

1.3.3. Tán xạ Raman của phân tử

Khi một chùm ánh sáng tương tác với các thành phần của khí quyển thì ngoài

tán xạ đàn hồi chúng ta còn có thể thu được tán xạ phi đàn hồi (tán xạ Raman). Khác

với tán xạ đàn hồi, tán xạ Raman dao động-quay (gọi tắt là tán xạ Raman) làm dịch

chuyển số sóng của ánh sáng tới một lượng |̃|. Nếu phân tử hấp thụ năng lượng,

mức năng lượng cao hơn của phân tử bị kích thích, số sóng của photon tán xạ giảm

đi một lượng 𝜐𝑠̃ = 𝜐𝑖̃ − |Δ𝜐̃|, 𝜐𝑖 là số sóng của photon tới. Quá trình tán xạ Raman

này xuất hiện các vạch Stokes và bước sóng của photon tán xạ tăng (dịch chuyển về

phía đỏ). Nếu phân tử truyền năng lượng cho ánh sáng tới, thì số sóng của photon

tán xạ tăng lên một lượng 𝜐𝑠̃ = 𝜐𝑖̃ + |Δ𝜐̃|, bước sóng của photon tán xạ sẽ giảm đi

(dịch chuyển về phía xanh), quá trình tán xạ Raman này xuất hiện các vạch đối Stokes.

Δ𝐸

Độ dịch năng lượng được xác định bởi biểu thức[40]:

ℎ𝑐

(1.7) Δ𝜐̃ = |𝜐𝑖̃ − 𝜐𝑠̃ | =

đặc trưng cho mỗi phân tử tán xạ. Trong đó Δ𝐸 là độ chênh lệch mức năng lượng

dịch chuyển của phân tử, h là hằng số Plank, và c là tốc độ ánh sáng trong chân không.

Trong ứng dụng lidar, bước sóng gây ra bởi dịch chuyển Raman được xác định [40]:

𝜆𝐿 1−Δ𝜐̃𝜆𝐿

(1.8) 𝜆𝑅 =

λL là bước sóng của laser [cm], Δ𝜐̃ [cm-1] là độ dịch Raman.

Hình 1.8. Phổ tán xạ Raman của một vài phân tử khí quyển ứng dụng trong lidar ở

các bước sóng 355 nm và 532 nm ở điều kiện áp suất thường và nhiệt độ 300 0K [84].

Một vài lưu ý trong ứng dụng lidar khi dùng tán xạ Raman có thể được tổng

kết như sau:

 Độ dịch Raman là đặc trưng của mỗi phân tử, vì vậy bước sóng Raman thu

được của phân tử kích thích không bị ảnh hưởng bởi các thành phần khí quyển

khác. Với mỗi bước sóng của laser, mỗi phân tử khí quyển có thể sinh ra tán

xạ Raman, vì vậy có thể kết hợp tán xạ đàn hồi và tán xạ phi đàn hồi trong một

hệ lidar nhiều kênh.

 Tiết diện tán xạ ngược Raman nhỏ hơn 3-4 bậc so với tán xạ ngược Rayleigh

vì vậy trong ứng dụng Raman lidar yêu cầu các nguồn laser công suất cao,

kính thiên văn (telescope) khẩu độ rộng, phin lọc băng thông hẹp và đầu thu

quang học dùng chế độ đếm photon.

1.4. Nguyên lý của lidar xác định phân bố nhiệt độ

Kỹ thuật lidar xác định phân bố mật độ phân tử trong luận án này sử dụng các tín hiệu

tán xạ ngược bao gồm tán xạ đàn hồi và tán xạ Raman dao động-quay. Từ phân bố

mật độ phân tử, phân bố nhiệt độ khí quyển được rút ra theo giả thiết cân bằng thủy

tĩnh và khí lí tưởng của khí quyển. Trong trường hợp sử dụng tín hiệu lidar đàn hồi

thì yêu cầu cần phải tách tín hiệu tán xạ của sol khí ra khỏi tín hiệu đàn hồi để chỉ

nhận được tán xạ của phân tử (tán xạ Rayleigh). Tuy nhiên tín hiệu chứa cả tán xạ và

suy hao của sol khí nên phải giả thiết về mối liên hệ này. Vì vậy kỹ thuật lidar sử

dụng tín hiệu đàn hồi (gọi là kỹ thuật lidar Rayleigh) chỉ nên áp dụng cho vùng mà

cường độ tán xạ ngược của sol khí là không đáng kể. Trong trường hợp sử dụng tín

hiệu lidar Raman để xác định mật độ phân tử thì chúng ta cần giả thiết thêm về tỉ số

nồng độ không đổi trong thành phần khí quyển của phân tử tán xạ Raman. Do tán xạ

Raman không chứa tín hiệu của sol khí nên kỹ thuật này có thể áp dụng cho vùng khí

quyển mà mật độ sol khí là đáng kể.

1.4.1. Xác định phân bố nhiệt độ

Tích phân phương trình thủy tĩnh theo độ cao [18]:

dPa(z) = - m.(z).g(z).dz (1.9)

trong đó, Pa là áp suất khí quyển, (z) là mật độ phân tử khí, g(z) là gia tốc trọng

trường, m là khối lượng phân tử trung bình, áp suất có thể được xác định bởi [18]:

𝑧𝑟𝑒𝑓 𝑃𝑎(𝑧) = 𝑃𝑎(𝑧𝑟𝑒𝑓) + ∫ 𝑚𝜌(𝑧′)𝑔(𝑧′)𝑑𝑧′ 0

(1.10)

trong đó, zref là độ cao tham khảo ở lớp biên của khí quyển. Kết hợp với phương trình

khí lí tưởng [18]:

(1.11) Pa(z) = ρ(z)T(z)

trong đó, R là hằng số khí. Nhiệt độ được xác định bởi phương trình [18]:

zref ∫ g(z')ρ(z')dz' 0

ρ(zref) ρ(z)

Rρ(z)

(1.12) T(z)= T(zref)+

Sử dụng các giá trị tham khảo ban đầu ρ(zref) và T(zref) ở lớp biên cao nhất, nhiệt độ

T(z) có thể được dẫn ra từ các bước liên tiếp từ các giá trị tham khảo này [18]:

ρ(zi) ρ(zi+1)

m R.ρ(zi+1)

(1.13) g̅ρ̅Δz T(zi+1)= T(zi)+

ở đây, zi, zi+1 là độ cao của các khoảng (range bins) liên tiếp trong phân bố không

gian của khí quyển.

(1.14) Δz = 𝑧𝑖+1- 𝑧𝑖

Và g̅ và ρ̅ là gia tốc trọng trường trung bình và mật độ phân tử trung bình ở trong

khoảng zi, and zi+1. g̅ có thể được tính theo công thức xấp xỉ sau đây:

(1.15) g̅=g(zi+zi+1)/2

Trong khi đó mật độ phân tử khí trung bình phải tính đến sự phụ thuộc e mũ theo độ

cao, nên mật độ có thể tính theo công thức xấp xỉ sau [18]:

(1.16) 𝜌(𝑧) = 𝜌(𝑧𝑖)𝑒𝑥𝑝(−𝑏(𝑧 − 𝑧𝑖)) → 𝜌(𝑧𝑖+1) = 𝜌(𝑧𝑖)𝑒𝑥𝑝(−𝑏∆𝑧)

ở đây, b là hằng số, kết quả là [18]:

ρ(z′) ∆z′ dz′

ρ(zi)−ρ(zi+1) b∆z

zi+1 ρ̅ = ∫ zi

(1.17) =

Trong khi đó, từ phương trình (1.16) chúng ta thu được:

(1.18) ln(ρ(zi+1)/ρ(zi)) = −b∆z

Và chúng ta nhận được giá trị mật độ phân tử trung bình [18]:

(1.19)

ρ̅ =

ρ(zi)− ρ(zi+1) ln(ρ(zi)/ρ(zi+1))

Cuối cùng, nhiệt độ được xác định bởi công thức sau [18]:

𝑚𝑔((𝑧𝑖+𝑧𝑖+1)/2) 𝑅

𝜌(𝑧𝑖) 𝜌(𝑧𝑖+1)

(𝜌(𝑧𝑖)/𝜌(𝑧𝑖+1))−1 𝑙𝑛(𝜌(𝑧𝑖)/𝜌(𝑧𝑖+1))

(1.20) ∆𝑧 T(𝑧𝑖+1) = 𝑇(𝑧𝑖) +

Phương trình (1.20) chỉ ra rằng phân bố nhiệt độ chỉ phụ thuộc vào tỉ số mật

độ phân tử giữa hai khoảng không gian (range-bin) liên tiếp, do đó nhiệt độ là độc

lập với giá trị mật độ phân tử tham khảo trong công thức tính mật độ trong gần đúng

bậc một. Hơn nữa, phương trình (1.20) cũng chỉ ra rằng độ cao tham khảo zref phải

được chọn ở lớp biên cao nhất hoặc lớp biên thấp nhất ở khoảng độ cao nơi tích phân

được bắt đầu. Phân bố nhiệt độ có thể được tích phân từ trên xuống hoặc từ dưới lên.

Tuy nhiên, nếu tích phân được tính từ dưới lên thì sai số sẽ tăng theo hàm e mũ.

Ngược lại, khi một giá trị tham khảo ở lớp biên cao nhất được chọn và tích phân được

lấy từ trên xuống, sai số nhiệt độ có thể giảm nhanh [16]. T(zref) có thể nhận được từ

phép đo khác hoặc mô hình khí quyển.

1.4.2 Xác định mật độ phân tử từ lidar Rayleigh

1.4.2.1 Xác định mật độ phân tử khí quyển

Số photon tán xạ ngược được mô tả bởi phương trình lidar đàn hồi cho một

(1.21) bước sóng [101]: P(λ, z) = PL(λ) AT𝑂(𝑧) [βmol(λ, z) + βaer(λ, z) ] × exp[−2αatm(λ, z)]

Trong đó, λ là bước sóng laser, PL(λ) là số photon được phát lên bầu trời, P(λ,z) là số

photon tán xạ ngược từ độ cao z, AT là thừa số chuẩn trực hệ thống (bao gồm tiết diện

kính thiên văn và hiệu suất đầu thu), O(z) là hàm chồng chập (overlap function) mô

tả sự sắp xếp của chùm laser và kính thiên văn của hệ lidar, βmol(λ, z) là hệ số tán xạ ngược Rayleigh của phân tử khí, βaer(λ, z) là hệ số tán xạ ngược của sol khí (nó biến

đổi theo phân bố thẳng đứng của sol khí).

(1.22) 𝑇𝑟(𝑧) = 𝑒𝑥𝑝[−2𝑎𝑡𝑚(𝜆, 𝑧)]

là hệ số truyền qua hai lần của khí quyển ở bước sóng λ, 𝑎𝑡𝑚(𝜆, 𝑧) là hệ số suy hao

của khí quyển gồm hấp thụ và tán xạ Rayleigh (kí hiệu là “mol”, sol khí (kí hiệu là

“aer”) và ô zôn, đại lượng này có thể được xác định như sau [101]:

(1.23) 𝑎𝑡𝑚(𝜆, 𝑧) = 𝑚𝑜𝑙(𝜆, 𝑧) + 𝑎𝑒𝑟(𝜆, 𝑧) + 𝑂3(𝜆, 𝑧)

𝑧 0

(1.24) 𝑚𝑜𝑙(𝜆, 𝑧) = ∫ 𝜎𝑚𝑜𝑙(𝜆) × 𝜌𝑚𝑜𝑙(𝑧′)𝑑𝑧′

𝑧 0

(1.25) 𝑎𝑒𝑟(𝜆, 𝑧) = ∫ 𝜎𝑎𝑒𝑟(𝜆, 𝑧′) × 𝜌𝑎𝑒𝑟(𝑧′)𝑑𝑧′

𝑧 0

(1.26) 𝑂3(𝜆, 𝑧) = ∫ 𝜎𝑂3(𝜆) × 𝜌𝑂3(𝑧′)𝑑𝑧′

Trong đó, 𝜎𝑚𝑜𝑙(𝜆), 𝜎𝑎𝑒𝑟(𝜆, 𝑧′), 𝜎𝑂3(𝜆) tương ứng là tiết diện phụ thuộc bước sóng của phân tử, sol khí, ô zôn. 𝜌𝑚𝑜𝑙(𝑧) và ρaer(z), 𝜌𝑂3(𝑧) tương ứng là mật độ của phân

tử khí, sol khí, và ô zôn. Tán xạ Rayleigh và tán xạ Mie của sol khí có cùng bước

sóng với bước sóng laser nên chỉ số λ sẽ được bỏ quên trong các công thức sau này.

Mật độ phân tử của khí quyển được rút ra bằng cách biến đổi phương trình

lidar (1.21). Đầu tiên, đại lượng tỉ số tán xạ ngược sol khí Raer(z) được định nghĩa

như sau [101]:

𝛽𝑎𝑒𝑟(𝜆,𝑧) 𝛽𝑚𝑜𝑙(𝜆)

(1.27) 𝑅𝑎𝑒𝑟(𝑧) = 1 +

−1

Và thừa số tín hiệu lidar hiệu dụng được định nghĩa như sau [101]:

(1.28) 𝑃𝑒𝑓𝑓(𝑧) = 𝑃(𝑧) × [𝑅𝑎𝑒𝑟(𝑧) × 𝑒𝑥𝑝(−2𝑎𝑒𝑟(𝜆, 𝑧))] × [𝑒𝑥𝑝(−2𝑂3(𝑧))]

Trong đó (1.29) 𝑇𝑎𝑒𝑟(𝑧) = 𝑒𝑥𝑝(−2𝑎𝑒𝑟(𝜆, 𝑧))

(1.30) 𝑇𝑂3(𝑧) = 𝑒𝑥𝑝(−2𝑂3(𝑧))

Lần lượt là hệ số truyền qua một vòng khí quyển của sol khí và ô zôn. Mật độ phân

tử khí quyển có thể được tính từ phương trình (1.21) sau khi chúng ta thay công thức

−1

hệ số tán xạ ngược Rayleigh (1.3) vào phương trình (1.21) [101]:

(1.31) 𝜌𝑚𝑜𝑙(𝑧) = 𝐶 × 𝑃𝑒𝑓𝑓(𝑧) × 𝑧2 × [𝑒𝑥𝑝(−2𝑚𝑜𝑙(𝑧))]

Trong đó, C là thừa số chuẩn hóa. Nó phụ thuộc các tham số của hệ lidar (thông số

chùm laser, tiết diện kính thiên văn, hiệu suất hệ lidar) và các tham số của khí quyển

(kiểu tín hiệu được xác định, độ phân giải không gian và thời gian, sự có mặt của sol

khí). Bởi vì trong công thức, C bao gồm cả hệ số dập tắt của sol khí, nên tích phân

trong tính toán mật độ và nhiệt độ được bắt đầu thực hiện ở những nơi sol khí không

đáng kể. (𝑅𝑎𝑒𝑟(𝑧) ≅ 1). Trong khi C là không biết và không có đủ dữ kiện để xác

định chính xác nên chỉ phân bố mật độ phân tử tương đối được xác định trực tiếp từ

tín hiệu lidar. Để thu được phân bố mật độ phân tử tuyệt đối, C được xác định bằng

cách chuẩn hóa 𝜌𝑚𝑜𝑙(𝑧) với một giá trị mật độ tham khảo ở một độ cao chuẩn hóa

−1

𝑧𝑛𝑜𝑟𝑚 mà tín hiệu lidar không chứa sol khí. C được cho bởi phương trình [101]:

] (1.32) 𝐶 = 𝜌𝑚𝑜𝑑(𝑧𝑛𝑜𝑟𝑚) × [𝑃𝑒𝑓𝑓(𝑧𝑛𝑜𝑟𝑚) × 𝑧𝑛𝑜𝑟𝑚 × 𝑒𝑥𝑝[−2𝑚𝑜𝑙(𝑧𝑛𝑜𝑟𝑚)]

Ở đây, 𝜌𝑚𝑜𝑑(𝑧𝑛𝑜𝑟𝑚) là giá trị mật độ phân tử tham khảo ở một độ cao chuẩn hóa nhận

được từ phép đo thám không vô tuyến hoặc từ mô hình khí quyển. Hệ số suy hao

phân tử trong phương trình (1.24) là không biết nhưng nó có thể được tính bằng

phương pháp lặp dựa vào phương trình (1.24) và (3.31). Bước thứ nhất, giá trị

𝑚𝑜𝑙(𝑧) = 0 được giả sử ở tất cả độ cao. Ở bước thứ hai, 𝜌𝑚𝑜𝑙(𝑧) được tính từ phương trình (1.31) từ giá trị 𝑚𝑜𝑙(𝑧) cuối. Trong bước thứ ba, 𝜌𝑚𝑜𝑙(𝑧) dẫn ra từ bước cuối được dùng để tính độ suy hao phân tử mới 𝑚𝑜𝑙(𝑧). Lặp lại bước thứ 2 và thứ 3 cả hai 𝜌𝑚𝑜𝑙(𝑧) và 𝑚𝑜𝑙(𝑧) sẽ hội tụ nhanh sau một vài bước lặp.

1.4.2.2 Xác định hệ số tán xạ ngược của sol khí

Kỹ thuật lidar đàn hồi xác định mật độ phân tử yêu cầu hiệu chỉnh tán xạ và

suy hao của sol khí thông qua tỉ số tán xạ sol khí Raer (z) và hệ số truyền qua của sol

khí Taer(z) . Để xác định được hai đại lượng này chúng ta phải xác định được hệ số

tán xạ ngược 𝛽𝑎𝑒𝑟(𝑧) và hệ số dập tắt của sol khí 𝛼𝑎𝑒𝑟(𝑧). Phương pháp xử lý tín hiệu

lidar đàn hồi để thu được hệ số tán xạ ngược của sol khí được đề xuất bởi J. D. Klett

[54], F.G. Fernald [34], Y. Sasano [107]. Trong trường hợp mà mật độ sol khí là rất

lớn so với mật độ phân tử khí quyển thì phương pháp Klett được sử dụng, trường hợp

này thường là được sử dụng trong các nghiên cứu sol khí ở vùng thấp tầng đối lưu.

Y. Sasano bổ xung cho phương pháp này với hằng số lidar biến đổi nhằm giảm sai số

do giả thiết này gây ra. Trong trường hợp mà tán xạ của sol khí là xấp xỉ tán xạ của

phân tử khí quyển thì phương pháp do Fernald để xuất được dùng để đánh giá sự tán

xạ của sol khí. Phương pháp này thường được áp dụng cho các khảo sát sol khí ở

vùng cao của khí quyển như vùng cao của tầng đối lưu và vùng thấp của tầng bình

lưu. Mục này của luận án trình bày phương pháp của Fernald đề xác định hệ số tán

xạ ngược βaer(, z) của sol khí. Theo đó tán xạ của phân tử coi như đã biết bằng cách

sử dụng một phân bố mật độ phân tử tham khảo và giả thiết thêm rằng hệ số dập tắt-

tán xạ ngược (tỉ số lidar) coi như là một hằng số đã biết.

Giả sử hấp thụ của ô zôn được bỏ qua, hệ số tán xạ ngược và hệ số dập tắt của

sol khí và phân tử có thể được viết tương ứng là: 𝛽𝑎𝑡𝑚(𝑧) = 𝛽𝑎𝑒𝑟(𝑧) + 𝛽𝑚𝑜𝑙(𝑧), 𝛼𝑎𝑡𝑚(𝑧) = 𝛼𝑒𝑎𝑟(𝑧) + 𝛼𝑚𝑜𝑙(𝑧). Tỉ số lidar của sol khí được xác định [18]:

αaer(z) βaer(z)

(1.33) Laer(z) =

8π

và tỉ số phân tử:

αmol(z) βmol(z)

sr (1.34) = Lmol =

Khác với tỉ số phân tử là một hằng số, tỉ số lidar là phụ thuộc khoảng cách bởi vì nó

phụ thuộc kích thước, hình dạng, và bản chất của hạt sol khí. Vì vậy, tỉ số lidar là

tham số đầu vào cho phương pháp tính này. Nó được tham khảo đối với các loại sol

khí và độ cao khác nhau. Đây chính là sai số hệ thống chủ yếu cho phương pháp này.

Hệ số tán xạ của sol khí được xác định bởi phương trình thông qua Dùng tín

z z0

hiệu hiệu chỉnh khoảng cách (range-corrected lidar signal) S(z) = P(z).z2 [34]:

S(z0)

S(z)exp{−2 ∫ [Laer(z′)−Lmol]βmol(z′)dz′ } z βaer(z0)+βmol(z0)−2 ∫ Laer(z′)S(z)Tr(z′,z0)dz′ 0

(1.35) βaer(z) + βmol(z) =

𝑧 𝑧0

} (1.36) với 𝑇𝑟(𝑧, 𝑧0) = 𝑒𝑥𝑝 {−2 ∫ [𝐿𝑎𝑒𝑟(𝑧′) − 𝐿𝑚𝑜𝑙]𝛽𝑚𝑜𝑙(𝑧′)𝑑𝑧′

Chúng ta cũng có thể tính được hệ số dập tắt từ tỉ số lidar [54]:

(1.37) 𝛼𝑎𝑒𝑟(𝑧) = 𝐿𝑎𝑒𝑟(𝑧). 𝛽𝑎𝑒𝑟(𝑧)

Về mặt nguyên lí, tích phân phương trình trong biểu thức (1.35) có thể bắt đầu từ độ

cao tham khảo ở lớp biên dưới (z>z0, hướng lên trên), hoặc lớp biên trên (z

xuống dưới). Tuy nhiên, tích phân theo hướng xuống dưới có sai số giảm nhanh [33].

Độ cao tham khảo thường được chọn nơi mà hệ số tán xạ ngược của sol khí là bỏ qua

đối với tán xạ phân tử.

1.4.3 Xác định mật độ phân tử từ lidar Raman

1.4.3.1 Xác định mật độ phân tử

Trong vùng sol khí có mặt, tín hiệu tán xạ ngược Raman của phân tử Ni tơ có

thể được dùng để xác định mật độ phân tử và phân bố nhiệt độ khí quyển bởi vì tín

hiệu tán xạ Raman không chứa tín hiệu tán xạ ngược của sol khí. Phép đo đầu tiên

được thực hiện bởi P. Keckhut và đồng nghiệp [24] và thu được phân bố nhiệt độ ở

vùng trên tầng đối lưu. Bên cạnh giả sử khí quyển tuân theo cân bằng thủy tĩnh và

khí lí tưởng, giả thuyết về nồng độ của phân tử Ni tơ trong khí quyển là cố định. Giả

thuyết này gặp phải sai số nhỏ bởi vì nồng độ của phân tử Ni tơ là khá ổn định ở vùng

trên tầng đối lưu (khoảng 78%).

Khi chùm laser là chồng chập hoàn toàn với thị trường của kính thiên văn, tín

z2 βN(λR, z). exp(−[αmol(λ0, λR, z) + αaer(λ0, λR, z)]) (1.38)

hiệu tán xạ ngược Raman của phân tử Ni tơ có thể được mô tả bởi phương trình [1]: P(λR, z) = P(λ0) AT

Trong đó, 𝑃(𝜆𝑅, 𝑧) là số photon từ tán xạ ngược Raman của phân tử Ni tơ, 𝑃(𝜆0) là

số photon của laser phát, 𝜆0, 𝜆𝑅 là bước sóng laser và bước sóng Raman, AT là thừa số chuẩn trực của hệ lidar, 𝛽𝑁(𝜆𝑅, 𝑧) là hệ số tán xạ ngược Raman của phân tử Ni tơ

dΩ

(1.39) được mô tả bởi công thức sau [18]: βN(λR, z) = ρN (z) dσN(π)

𝑑𝜎𝑁(𝜋) 𝑑Ω

với là tiết diện tán xạ ngược Raman độc lập khoảng cách của phân tử Ni tơ,

và 𝜌𝑁 (𝑧) là mật độ phân tử Ni tơ. Giả sử hấp thụ của ô zôn là bỏ qua, thừa số tín hiệu

−1

lidar hiệu dụng Peff(z) được định nghĩa như sau:

(1.40) Peff(z) = P(z) × [exp(−αaer(λ0, λR, z))]

Kết hợp phương trình (1.39) và (1.40) và tái sắp xếp lại phương trình lidar (1.38), mật

−1

độ phân tử Ni tơ được xác định bởi phương trình:

(1.41) ρ𝑁(z) = C × Peff(z) × z2 × [exp(−mol(λ0, λR, z))]

Trong đó, C là thừa số chuẩn hóa, nó phụ thuộc vào tham số của hệ lidar và tham số

mod(znorm) × [Peff(λR, znorm) × znorm

]−1 × [exp (−αmol(λ0, λR, znorm))] (1.42)

C = ρN

khí quyển. C được xác định bằng cách chuẩn hóa 𝜌𝑁 (𝑧) với mật độ tham khảo 𝑚𝑜𝑑(𝑧𝑛𝑜𝑟𝑚) giống như trường hợp của tín hiệu Rayleigh. C được xác định bởi 𝜌𝑁 phương trình sau:

Phương pháp lặp cũng được dùng để tính mật độ phân tử và hệ số dập tắt của sol khí

ở bước sóng laser như đã nêu ở trên.

1.4.3.2 Xác định hệ số suy hao của sol khí

Thuật giải dùng tín hiệu tán xạ đàn hồi để xác định hệ số tán xạ ngược và hệ

số dập tắt của sol khí ở bước sóng laser yêu cầu giả thiết về hằng số lidar như là một

tham số đầu vào. Tuy nhiên, tỉ số lidar phụ thuộc vào tính chất vật lý và hóa học vi

mô của sol khí, độ ẩm của không khí, và nó biến đổi rất mạnh theo độ cao và các loại

sol khí khác nhau. Kỹ thuật lidar Raman có thể xác định trực tiếp hệ số dập tắt của

sol khí ở bước sóng laser chỉ dựa vào tín hiệu tán xạ ngược Raman. Phương pháp

được đề xuất bởi A. Ansmann. Bằng cách hiệu chỉnh hệ số truyền qua của phân tử ở

phương trình lidar Raman (1.38), số hạng tín hiệu lidar Raman hiệu chỉnh khoảng

−1

cách hiệu dụng đối với aerosol có thể được xác định:

(1.43) 𝑆(𝜆𝑅, 𝑧) = 𝑃(𝜆𝑅, 𝑧) × 𝑧2 × [exp(−mol(λ0, λR, z))]

Chèn phương trình (1.43) vào phương trình (1.38), lấy logarit cả hai vế của phương

trình và đạo hàm theo z, dùng tín hiệu hiệu chỉnh khoảng cách hiệu dụng và tái sắp

xếp lại phương trình (1.38), hệ số dập tắt toàn phần của sol khí được xác định [2]:

ρN (z) S(λR,z)

(1.44) ln αaer(λ0, λR, z) =

Hệ số dập tắt toàn phần của sol khí này là tổng của hai thành phần ở bước sóng laser

và bước sóng Raman:

(1.45) αaer(λ0, λR, z) = 𝛼𝑎𝑒𝑟(𝜆0, 𝑧) + 𝛼𝑎𝑒𝑟(𝜆𝑅, 𝑧)

Sự phụ thuộc bước sóng của dập tắt gây ra bởi sol khí có thể được mô tả thông qua

𝛾

thành phần Angstrom  [2]:

𝛼𝑎𝑒𝑟(𝜆0) 𝛼𝑎𝑒𝑟(𝜆𝑅)

) (1.46) = (𝜆𝑅 𝜆0

d dz

(1.47)

Cuối cùng, hệ số dập tắt của sol khí được xác định [2]:

1+(

ρN (z) S(λR,z) γ λ0 ) λR

αaer(λ0, z) =

1.4.4. Xác định mật độ phân tử từ lidar kết hợp đàn hồi-Raman

Kỹ thuật lidar Raman xác định hệ số suy hao của sol khí phải sử dụng đạo hàm

số nhưng do tín hiệu lidar Raman thăng giáng nên có thể gây ra sai số lớn. Bên cạnh

đó giả thiết về tỉ số nồng độ phân tử không đổi trong khí quyển có thể gặp sai số lớn

ở vùng thấp của tầng đối lưu do không khí biến động mạnh. Vì vậy, chúng ta có thể

sử dụng tín hiệu đàn hồi để xác định mật độ phân tử, đồng thời kết hợp cả hai tín hiệu

này để hiệu chỉnh tán xạ và suy hao của sol khí. Hệ số tán xạ ngược có thể được tính

trực tiếp từ hai tín hiệu lidar mà không phải giả thiết về tỉ số lidar. Thêm vào đó, hệ

số suy hao có thể được xác định mà không cần phải tính đạo hàm số. Hệ số tán xạ

ngược của sol khí được xác định từ hai phương trình lidar đàn hồi và Raman [104]:

}

𝑒𝑥𝑝{− ∫ [𝛼𝑚𝑜𝑙(𝑧,𝜆𝑅)]𝑑𝑧′

βaer(z)+βmol(z)=[βmol(z0,λ0)] P(z0,λR)P(z,λ0) P(z0,λ0)P(z,λR) ρN(z) ρN(z0)

}

𝛾 × [𝑃(𝜆𝑅,𝑧)𝑧2.ρN(z0).𝑇𝑚𝑜𝑙(𝑧0) ] 𝑃(𝜆𝑅,𝑧0)𝑧2.ρN(𝑧).𝑇𝑚𝑜𝑙(𝑧)

𝑒𝑥𝑝{− ∫ [𝛼𝑚𝑜𝑙(𝑧,𝜆0)]𝑑𝑧′

𝑧 𝑧0 𝑧 𝑧0

(1.48) ×

Trong đó  = 1 khi hàm chồng chập O(z) = 1, độ cao tham khảo z0 được chọn khi tán

xạ của hạt là có thể được bỏ qua so với tán xạ Rayleigh.

Hệ số dập tắt của sol khí được tính từ hệ số tán xạ ngược và tỉ số lidar. Đầu

n (Saer, λ0, zi+1) = βaer

tiên hệ số tán xạ ngược mới của hai khoảng liên tiếp zi và zi+1 được xác định [104]:

[βmol(λ0, zi) + βaer(λ0, zi)] P(λ0, zi+1)zi+1 2 P(λ0, zi)zi

zi zi+1

αmol(λ0, z′)dz′

} × exp{Saer(zi). [βaer(λ0, zi) + (1.49) × exp {−2 ∫ βaer(λ0, zi+1). dz]} − βmol(λ0, zi+1)

Với mỗi giá trị Saer(z) chúng ta có thể thu được một giá trị βaer

Trong đó Saer(z) là tỉ số lidar. Tỉ số này thường biến đổi trong khoảng [1 sr,100 sr]. n (Saer, λ0, zi+1) khác nhau ở độ cao zi. Để thu được tỉ số lidar tối ưu chúng ta đưa ra hàm đánh giá

M(Saer(zi),zi). Khi hàm M(Saer(zi),zi) đạt giá trị cực tiểu sẽ tương ứng với giá trị Saer(zi)

tối ưu tại zi. [104]

n (Saer, zi+1) − βaer(zi)|

(1.50) M[Saer(zi), zi] = |βaer

Sau đó hệ số dập tắt của sol khí được tính bởi công thức quen thuộc

(1.51) 𝛼𝑎𝑒𝑟(𝜆0, 𝑧) = 𝑆𝑎𝑒𝑟(𝑧) ∗ 𝛽𝑎𝑒𝑟(𝜆0, 𝑧)

1.5. Tổng kết chương 1

Kỹ thuật lidar sử dụng tín hiệu lidar đàn hồi, tín hiệu lidar Raman, kết hợp đàn

hồi-Raman xác định phân bố nhiệt độ của khí quyển dựa trên điều kiện cân bằng thủy

tĩnh và khí lí tưởng có nhiều ưu điểm. Thứ nhất, tín hiệu lidar Rayleigh có cường độ

rất mạnh nên phân bố nhiệt độ có khả năng đạt tới độ cao rất lớn (tới tầng nhiệt khí

quyển). Từ tầng bình lưu trở lên mật độ không khí biến đổi không nhiều nên hai giả

thuyết cân bằng thủy tĩnh và khí lí tưởng sẽ có độ tin cậy cao, chính vì vậy kỹ thuật

lidar Rayleigh đã trở thành kỹ thuật chủ yếu nghiên cứu mật độ phân tử và nhiệt độ

trong các tầng khí quyển này. Thứ hai, kỹ thuật lidar Rayleigh có thể đo được cả ban

đêm và ban ngày, nếu trạm lidar được đặt ở nơi có rất ít mây và trên độ cao của lớp

sol khí mặt đất thì chúng ta có thể tập hợp dữ liệu liên tục trong năm. Thứ ba, các kỹ

thuật lidar đàn hồi, Raman, kết hợp đàn hồi-Raman không yêu cầu sự phân tích quang

phổ phức tạp như các kỹ thuật lidar khác. Thứ tư, kỹ thuật lidar Raman hoặc kỹ thuật

lidar kết hợp đàn hồi-Raman có thể nghiên cứu trong vùng chứa sol khí, vì vậy nếu

thiết kế các hệ lidar bao gồm nhiều kênh thì phép đo có thể bao phủ cả tầng đối lưu

đến hết tầng trung lưu.

Tuy nhiên, các kỹ thuật lidar này cũng có một số hạn chế. Thứ nhất, kỹ thuật

lidar Raman hoặc lidar đàn hồi-Raman thường phải hoạt động vào ban đêm để tránh

bức xạ của mặt trời. Thứ hai, điều kiện cần bằng thủy tĩnh và khí lí tưởng không còn

tin cậy trong vùng khí quyển có đối lưu hoặc gió mạnh. Thứ ba, các kỹ thuật lidar

này phải sử dụng thêm các dữ liệu tham khảo từ các phép đo khác cũng như phải sử

dụng một số giá trị đầu vào khác. Các giá trị này sẽ gây nên sai số hệ thống trong các

kết quả của lidar. Thứ tư, các phép tính sử dụng đạo hàm số như việc tính hệ số suy

hao của sol khí từ tín hiệu lidar Raman, hay việc áp dụng thuật giải tích phân ngược

trong việc tính toán các thông số cũng sẽ gây nên sai số hệ thống trong kết quả. Vì

vậy việc tìm kiếm các phương pháp mới để giảm sai số hệ thống trong xác định phân

bố mật độ phân tử và phân bố nhiệt độ của các kỹ thuật lidar này vẫn còn đang tiến

triển.

Chương 2

Thiết kế và xây dựng các hệ lidar

Hai hệ lidar đã được thiết kế và xây dựng cho nghiên cứu phân bố mật độ phân

tử và phân bố nhiệt độ là hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman cho nghiên cứu tầng đối lưu

và hệ lidar Rayleigh-Raman cho nghiên cứu tầng đối lưu và tầng bình lưu. Chương

này trình bày sự xây dựng và đặc trưng của các hệ lidar này. Hệ lidar kết hợp đàn

hồi-Raman đo được đồng thời cả hai tín hiệu lidar tại cùng một độ cao. Trong khi đó,

hệ lidar Rayleigh-Raman có thể thu tín hiệu lidar Raman ở tầng đối lưu và tín hiệu

lidar Rayleigh ở tầng bình lưu. Khả năng của mỗi hệ lidar được đánh giá thông qua

tỉ số tín hiệu /nhiễu. Độ tin cậy của phép đo được đánh giá bằng cách so sánh tín hiệu

lidar hiệu chỉnh khoảng cách với giá trị mật độ phân tử từ mô hình khí quyển MSISE-

90 hoặc dữ liệu thám không cùng ngày, cùng địa điểm đo. Độ ổn định của các hệ lidar

được đánh giá thông qua việc so sánh giữa các phân bố tín hiệu lidar hiệu chỉnh

khoảng cách với nhau. Các thông số cơ bản của các hệ lidar, giới hạn và các khả năng

nâng cấp của các hệ lidar này cũng sẽ được trình bày và thảo luận.

2.1 Hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman

2.1.1 Mở đầu

Hình 2.1. Cấu trúc cơ bản của một hệ lidar [18].

Sơ đồ khối tổng quát của một hệ lidar được cho thấy trên Hình 2.1 bao gồm

hệ phát (transmitter) và hệ nhận tín hiệu (receiver). Hệ phát thường sử dụng một

nguồn laser xung, chùm laser thường được định hướng thẳng đứng vào khí quyển bởi

một gương lái chùm. Đôi khi chùm laser được mở rộng để giảm độ phân kì và mật

độ công suất bởi một mở rộng chùm. Hệ nhận bao gồm một kính thiên văn để tập hợp

tín hiệu tán xạ ngược, một phin lọc không gian để giảm tín hiệu phông và ảnh hưởng

của tán xạ nhiều lần trong khí quyển, một hệ phân tích quang phổ để lọc lựa được ánh

sáng có bước sóng mong muốn, các đầu thu tín hiệu quang học như ống nhân quang

điện (PMT) hay photodiode thác lũ (APD) để biến tín hiệu quang thành tín hiệu điện,

cuối cùng là hệ xử lý tín hiệu điện tử và máy vi tính để điều khiển và lưu dữ liệu.

Hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman nghiên cứu trong tầng đối lưu, nơi có mật độ

sol khí cao, nên yêu cầu sử dụng đồng thời cả hai tín hiệu đàn hồi vào tín hiệu tán xạ

Raman để xử lí tán xạ ngược và sự dập tắt của sol khí. Vì vậy, hệ lidar phải được thiết

kế gồm hai kênh bao gồm kênh đàn hồi và kênh Raman. Do tiết diện tán xạ Raman

của phân tử nhỏ hơn 3 đến 4 bậc so với tiết diện tán xạ Rayleigh nên nguồn laser phải

có mật độ công suất cao. Tín hiệu Raman yếu yêu cầu các đầu thu hoạt động ở chế

độ đếm photon nên các phép đo tín hiệu thường được thực hiện vào ban đêm, vì các

phép đo ban ngày bị ảnh hưởng bởi bức xạ mặt trời. Để tăng tỉ số tín hiệu /nhiễu của

kênh Raman kính thiên văn của hệ lidar có tiết diện càng lớn càng tốt. Một vấn đề

quan trọng khác là tín hiệu đàn hồi mạnh ở kênh đàn hồi có thể làm ống nhân quang

điện bão hòa hoặc phá hủy chế độ đếm photon của ống nhân quang điện, nên trước

khi tín hiệu đàn hồi được ghi nhận, cường độ của chúng cần phải được giảm đi bằng

cách sử dụng phin lọc trung tính.

Thị trường của kính thiên văn trong hệ lidar được xác định là tỉ số giữa đường

kính của phin lọc không gian  và tiêu cự f của thấu kính dùng làm chuẩn trực chùm

∆

tín hiệu tán xạ ngược [30]:

𝑓

(2.1) 𝐹𝑂𝑉 =

Giá trị của thị trường của kính thiên văn phải lớn hơn độ phân kì của chùm laser để

chùm laser có thể chồng chập hoàn toàn trong kính thiên văn.

Tín hiệu tán xạ ngược thường được ghi nhận bởi các ống nhân quang điện.

Các đặc trưng chính để lựa chọn ống nhân quang điện là: đáp ứng phổ, đáp ứng tần

số, hiệu suất lượng tử, độ khuếch đại, và dòng tối. Ống nhân quang điện hoạt động ở

chế độ đếm photon nên yêu cầu hiệu suất lượng tử cao, độ khuếch đại cao, và dòng

tối thấp. Chế độ đếm photon cũng yêu cầu một bộ khuếch đại để khuếch đại xung

photon trước khi chúng được bộ biến đổi tín hiệu tương tự-số ghi nhận.

Một vấn đề quan trọng trong xây dựng các hệ lidar là lựa chọn cấu hình của

chúng. Các hệ lidar đo nhiệt độ thường là các hệ đơn-tĩnh, tức là hệ phát và hệ thu ở

cùng một vị trí. Chùm laser và trục kính thiên văn thường được thiết kế theo cấu hình

lưỡng trục để lợi dụng hiệu ứng chồng chập nhằm giảm cường độ tín hiệu cho kênh

tín hiệu đàn hồi ở khoảng cách gần. Cấu hình lưỡng trục là cấu hình mà trục của chùm

tia laser và trục của kính thiên văn là song song hoặc gần song song. Cấu hình đơn

tĩnh lưỡng trục của một hệ lidar có thể được mô tả ở Hình 2.2. Mối quan hệ không

gian của chùm laser và thị trường của kính thiên văn được mô tả bởi hàm chồng chập.

Hàm này có giá trị từ 0 tới 1, và nó có thể được xác định bằng giải tích hoặc thực

nghiệm. Chúng ta có thể khảo sát các bố trí của chùm laser và kính thiên văn dựa trên

tín hiệu lidar.

Phân tích hình học chỉ ra rằng độ cao mà chùm laser bắt đầu vào thị trường

của kính thiên văn được xác định theo công thức sau [57]:

s0min =

2d−dt−dr θr+2α+θt

(2.2)

Trong đó, d là khoảng cách giữa trục của chùm laser và trục của kính thiên

văn, dt là đường kính của chùm laser, dr là đường kính của kính thiên văn, r là thị

trường của kính thiên văn, t là độ phân kì của chùm laser,  là góc lệch giữa trục

kính thiên văn và chùm laser.

Hình 2.2. Cấu hình đơn tĩnh lưỡng trục của một hệ lidar [30].

Độ cao mà chùm laser chồng chập hoàn toàn với thị trường của kính thiên văn

(2.3)

s0max=

2d+dt-dr θr+2α-θt

có thể được xác định từ hình học theo công thức sau [57]:

. Chúng ta

Trục của chùm laser và trục của kính thiên văn là song song khi góc  = 00

có thể tối ưu hóa sự sắp xếp cấu hình của hệ lidar, dựa trên việc so sánh trực quan các

giá trị s0min và s0max tính từ hình học của hệ lidar với phân bố tín hiệu lidar trong một

phép đo cụ thể.

Dựa trên sơ đồ tổng quát và các yêu cầu kỹ thuật đặt ra ở trên, một hệ lidar kết

hợp đàn hồi-Raman cho nghiên cứu phân bố mật độ và nhiệt độ ở tầng đối lưu đã

được phát triển. Hệ lidar này được xây dựng theo cấu hình đơn tĩnh lưỡng trục, sử

dụng một nguồn laser công suất cao và đầu thu hoạt động ở chế độ đếm photon.

2.1.2 Mô tả hoạt động

Sơ đồ khối của hệ lidar đàn hồi-Raman kết hợp cho thấy ở Hình 2.3. Hệ lidar

xây dựng theo cấu hình đơn tĩnh lưỡng trục bao gồm hai phần là khối phát và khối

thu. Khối phát sử dụng một nguồn laser xung Nd: YAG công suất cao (Quantel,

France) có bước sóng 532 nm độ rộng xung là 5 ns, tần số lặp lại là 10 Hz. Chùm

laser được định hướng thẳng đứng vào khí quyền bởi một gương lái chùm.

Hình 2.3. Sơ đồ khối của hệ lidar đàn hồi-Raman kết hợp.

Khối thu sử dụng một kính thiên văn loại Schmidt-Cassegrain có đường kính

25 cm và tiêu cự 2.5 m để tập hợp tín hiệu tán xạ ngược. Kính thiên văn cũng được

định hướng thẳng đứng để chuẩn trực song song với chùm laser. Ở mặt phẳng tiêu

của kính thiên văn, một chặn trường có đường kính 2 mm đóng vai trò như một phin

lọc không gian của chùm ánh sáng tán xạ ngược. Chùm ánh sáng tán xạ ngược được

chuẩn trực song song bằng một thấu kính có tiêu cự 25 mm.

Chùm tín hiệu tán xạ ngược được tách thành hai chùm tín hiệu đàn hồi và

Raman bởi một gương lưỡng sắc (dichroic mirror longpass) DMLP 567 (Thorlab,

USA). Chùm ánh sáng đàn hồi 532 nm được phản xạ trong khi chùm ánh sáng Raman

của Ni tơ 607 nm truyền qua. Ở kênh tín hiệu đàn hồi, cường độ tín hiệu được giảm

bớt bằng phin lọc trung tính ND (neutral density filter) với OD = 3 (cường độ giảm

đi 1000 lần). Tín hiệu đàn hồi này được lọc bởi một phin lọc giao thoa (interference

filter) có bước sóng đỉnh 532 nm và băng thông (FWHM) là 3 nm để loại bỏ tín hiệu

phông bên ngoài vùng lọc lựa phổ. Chùm tín hiệu lidar đàn hồi này được hội tụ vào

một ống nhân quang điện (PMT) H6780-20 (Hamamatsu, Japan) bởi một thấu kính

coated-A.

Hình 2.4. Ảnh chụp hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman đang hoạt động.

Ở kênh tín hiệu Raman, một phin lọc giao thoa FL550 nm longpass được sử

dụng để loại bỏ tín hiệu tán xạ đàn hồi ở bước sóng 532 nm. Tín hiệu sau khi đi qua

phin lọc này được lọc tiếp bởi một phin lọc giao thoa có bước sóng đỉnh 610 nm và

băng thông 10 nm để loại bỏ ánh sáng khác với bước sóng 610 nm. Chùm tín hiệu

lidar Raman này cũng được hội tụ vào một ống nhân quang điện (PMT) H6780-20

(Hamamatsu, Japan) bởi một thấu kính coated-A. Cả hai ống nhân quang điện này

đều hoạt động ở chế độ đếm photon để xác định tín hiệu. Tín hiệu từ hai kênh này

được khuếch đại bởi một bộ tiền khuếch đại (preamplifier) trước khi chúng được gửi

tới một bộ đếm ADC 8 bit Picoscope 5204 (Picotech, UK). Tín hiệu trigger cho bộ

ADC này lấy từ một photodiode thu nhận một phần tín hiệu xung laser. Số photon

tán xạ ngược được ghi nhận và lưu trong máy tính bởi phần mềm xử lí được xây dựng

trong môi trường Labview. Toàn bộ hệ lidar đặt cố định trên một bàn di động như

được cho thấy ở Hình 2.4.

2.1.3 Đặc trưng

Đặc trưng của hệ lidar kết hợp đàn hồi- Raman được mô tả thông qua các đặc

trưng của khối phát và khối thu.

2.1.3.1 Khối phát

Khối phát của hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman sử dụng laser xung Nd:YAG

(Brilliant model, Quantel, France) phát bước sóng cơ bản 1064 nm. Sau khi nhân tần

số laser có bước sóng 532 nm được định hướng thẳng đứng vào khí quyển bởi một

gương lái chùm. Một số thông số cơ bản của laser này được cho thấy ở Bảng 2.1.

Bảng 2.1 Các thông số chính của laser Nd:YAG @ 532 nm [69].

Tần số lặp lại (Hz) 10

Năng lượng trên xung cực đại (thực tế). (mJ) 100

Độ rộng xung (ns) 5

Độ phân kì (mrad) 0.5

Đường kính chùm (mm) 6

2.1.3.2 Khối thu

Khối thu của hệ lidar có chức năng tập hợp tín hiệu tán xạ ngược và lưu giữ

chúng. Khối thu bao gồm: kính thiên văn, yếu tố quang học, đầu thu, bộ khuếch đại,

bộ biến đổi tương tự-số ADC, phần mềm xử lí và lưu giữ số liệu, máy vi tính.

Khối thu sử dụng một kính thiên văn Schmidt-Cassegrain (LX90 model,

Meade, USA) có đường kính 10”(25.4 cm), tiêu cự 2500 mm. Ở mặt phẳng tiêu sử

dụng một phin lọc không gian có đường kính 2 mm tạo nên thị trường (FOV) của

kính thiên văn là 0.8 mrad.

Hình 2.5. Đặc trưng truyền qua và phản xạ của DMLP567. [93]

Hình 2.6. Đặc trưng của FL532-3 nm (a), FL550 nm (b), FL610-10 nm (c). [93].

Các yếu tố quang học có chức năng lọc lựa phổ để thu được tín hiệu tán xạ

ngược có bước sóng mong muốn. Khối phân tích quang học sử dụng một gương lưỡng

sắc DMLP567 1” để tách hai chùm tín hiệu 532 nm và 607 nm. Gương lưỡng sắc

này có bước sóng cut-off ở 567 nm, hệ số truyền qua trung bình là Tavg>90% ở vùng

bước sóng 584-700 nm, hệ số phản xạ trung bình Ravg>90% ở vùng bước sóng 380-

550 nm, ở góc tới 450 (Hình 2.5). Kênh tín hiệu đàn hồi sử dụng phin lọc trung tính

có OD =3 (tương ứng với cường độ giảm đi 1000 lần), và phin lọc giao thoa FL532-

3 nm có bước sóng đỉnh ở 532 nm và băng thông là 3 nm. Phin lọc này có hệ số truyền

qua > 60% ở bước sóng đỉnh và khóa ánh sáng với bước sóng trong vùng 200-1150

nm (Hình 2.6 a). Trong kênh Raman, một phin lọc 550 longpass được dùng để cắt

ánh sáng tán xạ đàn hồi 532 nm. Phin lọc này có bước sóng cut-on ở 550 nm, vùng

truyền qua 550-2200 nm, vùng phản xạ 200-533.5 nm (Hình 2.6 b). Một phin lọc giao

thoa FL610-10 nm dùng để loại bỏ tiếp ánh sáng phông. Phin lọc này có bước sóng

đỉnh là 610 nm và băng thông 10 nm với hệ số truyền qua > 50% ở bước sóng đỉnh

và khóa bước sóng ở vùng 200-3000 nm (Hình 2.6 c).

Hệ lidar sử dụng hai ống nhân quang điện hoạt động ở chế độ đếm photon

trong thu nhận tín hiệu. Cả hai module ống nhân quang điện này được phát triển từ

các đầu ống nhân quang điện H6780-20 (Hamamatsu, Japan). Một số thông số cơ bản

của ống nhân quang điện này được cho ở bảng 2.2 và đặc trưng đáp ứng phổ và độ

khuếch đại được trình bày ở hình 2.7.

Bảng 2.2 Một vài thông số chính của ống nhân quang điện H6780-20 [20].

Voltage cung cấp (V) +11.5 to +15.5

Bước sóng đỉnh (nm) 630

Độ nhạy sáng của Cathode (mA/W) 78

Độ khuếch đại 7.5*105 to 106

Dòng tối (s-1) 80 to 400

Hình 2.7. Đặc trưng độ nhạy quang của cathode và độ khuếch đại của H6780-20 [20].

Hình 2.8. Ảnh của module ống nhân quang điện H6780-20.

Tín hiệu điện từ ống nhân quang điện được khuếch đại trước khi đưa tới bộ

biến đổi tương tự số. Module khuếch đại hai kênh được chúng tôi thiết kế và chế tạo

dựa trên IC LMH6703MA có độ méo thấp và băng thông cực đại lên tới 1.2 GHz. Hệ

số khuếch đại của bộ khuếch đại là 20 lần. Module được kết nối với các thiết bị khác

thông qua cáp đồng trục BNC với phối hợp trở kháng 50  có sẵn và hoạt động bởi

một nguồn nuôi ± 5 V. Off set của các kênh tín hiệu có thể được điều chỉnh bởi các

biến trở. Sơ đồ mạch điện tử và ảnh chụp của module khuếch đại được cho thấy ở

Hình 2.9.

Hình 2.9. Sơ đồ mạch điện (a) và ảnh (b) của bộ khuếch đại.

Bộ biến đổi tương tự-số (ADC) cho việc xử lí và ghi nhận tín hiệu lidar ở chế

độ đếm photon sử dụng một dao động kí hai kênh (picoscope 5204, Picotech, United

Kingdom) kết nối với máy tính thông qua cổng USB 2.0. Một số thông số cơ bản của

dao động kí này được cho thấy ở trong bảng 2.3.

Bảng 2.3 Các thông số chính của hệ đếm photon picoscope 5204 [19].

Độ phân giải (bits) 8

Băng thông (MHz) 250

Tốc độ lấy mẫu cực đại (real time) 1GS/s (one channel), 500 MS/s (two channel)

Buffer size (MS) 128

Timebase (range) 5 ns/div to 100 s/div

Lối ra BNC, 50 Ω

Hình 2.10. Giao diện của phần mềm xử lí và lưu giữ tín hiệu lidar, mầu trắng

là tín hiệu đàn hồi, mầu đỏ là tín hiệu Raman.

Phần mềm điều khiển, xử lí và lưu giữ tín hiệu lidar từ picoscope 5204 được

chúng tôi xây dựng trong môi trường Labview. Phần mềm này được xây dựng dựa

trên kỹ thuật lấy mẫu đối với chế độ đếm photon. Tín hiệu tán xạ ngược từ một xung

laser được xác định như một waveform của chương trình, waveform này được chia

thành nhiều các mẫu. Số photon tích lũy trong mỗi mẫu được đếm trong toàn bộ thời

gian tích phân. Mỗi mẫu này tương đương với độ phân giải không gian trung bình

R=c*t/2. Giá trị này có thể được chọn cố định từ chương trình. Phân bố tín hiệu

lidar có thể được lưu giữ trong máy tính dưới định dạng files *.txt. Giao diện phần

mềm này được cho thấy ở hình 2.10 và code của chương trình trình bày ở phụ lục 1.

Bảng 2.4. Các thông số chính của hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman.

Nd:YAG laser Hệ phát

Bước sóng 532 nm

Năng lượng xung (max.) 100 mJ

Tốc độ lặp lại 10 Hz

Độ rộng xung 5 ns

Độ phân kì 0.5 mrad

Hệ nhận

Đường kính kính thiên văn 254 mm

Thị trường 0.8 mrad

Hệ thu nhận tín hiệu

Độ phân giải của ADC 8 bit

Băng thông 250 MHz

2.1.4 Tối ưu hóa cấu hình của hệ lidar

Đối với tán xạ đàn hồi Rayleigh và tán xạ Raman, cường độ tán xạ đạt giá trị

cực đại ở hướng phía trước ( = 00) và hướng ngược lại ( = 1800). Vì vậy, để thu

được cường độ tín hiệu lidar lớn nhất đối với hệ lidar theo cấu hình đơn tĩnh lưỡng

trục thì sự sắp xếp tối ưu của hệ đòi hỏi trục của chùm laser phải song song với trục

của kính thiên văn. Sự song song giữa hai trục còn giảm hiệu ứng tán xạ nhiều lần

trong việc việc thu nhận tín hiệu lidar. Trước khi sử dụng hệ lidar để tập hợp dữ liệu

thì chúng ta phải tối ưu hóa cấu hình giữa chùm laser và truc của kính thiên văn.

Chúng ta có thể tối ưu hóa việc sắp xếp của chùm laser và trục của kính thiên

văn bằng cách dùng hàm chồng chập O(z). Theo đó khoảng tín hiệu lidar bắt đầu

chồng chập và chồng chập hoàn toàn là [s0min;s0max]. Các giá trị này có thể được tính

từ hình học của cấu hình hệ lidar theo các công thức (2.2) và (2.3), với giả thiết hai

trục song song tức là góc lệch  = 00. Bên cạnh đó, các giá trị s0min, s0max này có thể

xác định từ phân bố hàm chồng chập được tính trực tiếp từ tín hiệu lidar. So sánh

khoảng của hàm chồng chập từ phương pháp hình học và tín hiệu chúng ta có thể

điều chỉnh để tối ưu sự sắp xếp của hệ lidar.

Hệ lidar đàn hồi-Raman kết hợp được sắp xếp với các thông số có giá trị như

sau: khoảng cách giữa trục laser và kính thiên văn d = 422 mm, đường kính chùm

laser dt = 6 mm, đường kính kính thiên văn dt = 250 mm, độ phân kì của chùm laser

t =0.5 mrad và thị trường của kính thiên văn r =0.8 mrad. Nếu hai trục laser và kính

thiên văn là song song thì khoảng tín hiệu chồng chập tương ứng sẽ được tìm ra là

s0min = 452 mm, s0max = 2000 m theo công thức (2.2) và (2.3).

Các giá trị s0min, s0max có thể xác định từ phân bố hàm chồng chập được xác

định trực tiếp từ tín hiệu lidar. Hàm chồng chập O(z) có thể được tính từ tín hiệu lidar

theo một số phương pháp. Đối với hệ lidar đàn hồi-Raman kết hợp thì phương pháp

do Ulla Wandinger and Albert Ansmann đề xuất được sử dụng để xác định phân bố

hàm chồng chập [40]. Theo đó hàm chồng chập O(z) có thể được xác định theo

phương pháp lặp.

Hàm chồng chập xác định theo phương pháp lặp dựa trên sự khác nhau của hệ

số tán xạ ngược của sol khí được tính theo hai phương pháp Klett và phương pháp

Raman. Hệ số tán xạ ngược của sol khí được xác định theo phương pháp của Klett

chứa thông tin về hàm chồng chập hoàn toàn (O(z) = 1). Theo đó hệ số tán xạ ngược

này được xác định sau khi sử dụng một tỉ số lidar biết trước. Hệ số tán xạ ngược của

sol khí được xác định theo phương pháp Raman dựa theo tỉ số tín hiệu lidar đàn hồi

và lidar Raman nên nó chứa thông tin về hàm chưa chồng chập hoàn toàn. Theo

phương pháp lặp, một độ lệch Oi(z) của hàm chồng chập được xác định theo công

thức [56]:

(z) βRaman(z)−βKlett βRaman(z)− βmol(z)

(2.4) ∆Oi(z) =

được dùng để hiệu chỉnh tín hiệu lidar đàn hồi ở bước tiếp theo [56]:

(2.5) Pi+1(λ0, z) = Pi(λ0, z) (1 + ∆Oi(z))

Cuối cùng, hàm chồng chập được xác định dựa trên tỉ số tín hiệu lúc ban đầu và tín

hiệu ở bước lặp cuối cùng [56]:

O(z) =

P1(λo,z) Pend(λo,z)

(2.6)

Với khoảng 10-12 bước lặp đủ để loại ảnh hưởng của hàm chồng chập trong tín hiệu

lidar đàn hồi.

Hình 2.11 cho thấy phân bố hàm chồng chập của hệ lidar Raman-đàn hồi kết

hợp rút ra từ tín hiệu lidar theo phương pháp lặp. Từ phân bố hàm chồng chập chúng

ta có thể tìm ra độ cao chùm laser bắt đầu vào thị trường của kính thiên văn có giá trị

khoảng 450 m và độ cao chùm laser chồng chập hoàn toàn vào thị trường kính thiên

văn khoảng 2000 m. So sánh hai giá trị tính toán hình học và tín hiệu chúng ta thấy

trục của chùm laser gần như song song với trục của kính thiên văn. Kết quả đã thể

hiện cấu hình tối ưu cho hệ lidar.

Hình 2.11. Phân bố hàm chồng chập của hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman.

2.1.5 Đánh giá độ tin cậy và độ ổn định của hệ lidar

Hình 2.12. Tín hiệu lidar Raman tích phân trong 10 phút (a), tín hiệu lidar Raman

hiệu chỉnh khoảng cách so sánh với mật độ phân tử Ni tơ từ thám không (b).

Lidar là một hệ đo đạc từ xa nên để khẳng định phép đo có tin cậy được hay

không chúng ta cần phải so sánh tín hiệu lidar với một kết quả của một phép đo tin

cậy nào đó. Như đã trình bày và phân tích ở Chương 1, cường độ tín hiệu lidar hiệu

chỉnh khoảng cách (cường độ nhân với bình phương khoảng cách) tỉ lệ thuận với mật

độ phân tử trong khí quyển. Mà phân tử khí quyển giảm theo độ cao nên tín hiệu lidar

cũng phân rã theo theo hướng giảm dần. Vì vậy so sánh tương đối giữa hai phân bố

này chúng ta có thể đánh giá độ tin cậy của hệ lidar. Đầu tiên, phân bố tín hiệu lidar

hiệu chỉnh khoảng cách và phân bố mật độ phân tử so sánh được lấy logarit. Phân bố

mật độ phân tử khí quyển có thể nhận được từ mô hình hoặc được tính dựa trên nhiệt

độ và áp suất từ phép đo thám không vô tuyến. Sau đó, phân bố mật độ phân tử được

hiệu chỉnh để cùng biên độ với phân bố của tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách tại

một độ cao được chọn. Mật độ phân tử khí quyển giảm theo độ cao nên nó có dạng

nghiêng xuống theo thang logarit. Vì vậy phân bố của tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng

cách cũng phải có dạng tương ứng.

Trong khí quyển mật độ phân tử khí Ni tơ tương đối ổn định và chiếm nồng

độ cao nhất (khoảng 78%). Tán xạ Raman không chứa tán xạ của sol khí nên có thể

được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của hệ lidar. Hình 2.12 trình bày kết quả của một

phép đo tín hiệu tán xạ Raman của phân tử Ni tơ của hệ lidar kết hợp Raman-đàn hồi.

Tín hiệu được tích phân trong 10 phút tương ứng với sự chồng chất của photon tán

xạ ngược của 6000 xung laser phát đi. Trong đó hình 2.12 a cho thấy tín hiệu lidar

Raman thô với độ phân giải không gian 1.2 m. Hình 2.12 b cho thấy phân bố tín hiệu

lidar Raman hiệu chỉnh khoảng cách được rút ra từ tín hiệu lidar Raman thô. Tín hiệu

lidar Raman này đã được trừ đi tín hiệu phông rồi nhân với bình phương khoảng cách

tương ứng. Độ cao cực đại của phân bố tín hiệu lidar được xác định dựa trên tỉ số tín

hiệu trên nhiễu (SNR) lớn hơn 1. Phân bố mật độ phân tử khí Ni tơ khí quyển nhận

được từ dữ liệu thám không vô tuyến cùng ngày cũng được vẽ cùng theo thang logarit

sau khi đã hiệu chỉnh để có cùng tỉ lệ thang đo.

So sánh tương đối hai phân bố này chúng ta thấy chúng có dạng của tín hiệu

lidar Raman hiệu chỉnh khoảng cách cũng biến đổi tương ứng giống như phân tử Ni

tơ từ mô hình khí quyển. Phần cuối của phân bố tín hiệu lidar Raman hiệu chỉnh

khoảng cách có thăng giáng mạnh hơn do tỉ số tín hiệu trên nhiễu giảm khi khoảng

cách tăng nhưng phân bố vẫn nghiêng xuống giống như của phân bố phân tử Nit tơ

từ mô hình. Điều này đã khẳng định độ tin cậy trong hoạt động của hệ lidar.

Để đánh giá độ ổn định của hệ lidar, chúng ta có thể căn cứ vào độ ổn định

của kết quả đo tín hiệu. Bởi vì mật độ Ni tơ trong khí quyển không biến đổi nhiều và

sự suy giảm theo khoảng cách là tương đối ổn định. Tín hiệu lidar Raman không chứa

tín hiệu tán xạ ngược của sol khí nên trong điều kiện khí quyển tương đối ổn định thì

tín hiệu Raman của Ni tơ không biến đổi nhiều. Vì vậy, việc so sánh tương đối của

nhiều file tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách có thể khẳng định độ ổn định của hệ

lidar khi hoạt động. Hình 2.13 trình bày 6 file tín hiệu lidar Raman hiệu chỉnh khoảng

cách. Mỗi file được tích lũy trong 10 phút, nên 6 file cho thấy hệ lidar thu nhận tín

hiệu trong 1 giờ. Mỗi phân bố tiếp theo được hiệu chỉnh thêm một biên độ bằng nhau

để có thể biểu diễn trong một hình vẽ. Kết quả cho thấy các phân bố của 6 đường tín

hiệu lidar Raman hiệu chỉnh khoảng cách tương đối giống nhau, điều này chứng tỏ

hệ lidar đàn hồi-Raman kết hợp của chúng tôi hoạt động rất ổn định.

Hình 2.13. Tín hiệu Raman hiệu chỉnh khoảng cách 6 file liên tiếp theo thang logarit.

Hình 1.14. Tín hiệu lidar đàn hồi tích phân trong 10 phút (a), và tín hiệu hiệu chỉnh

khoảng cách (thang logarit) so sánh với mật độ phân tử của thám không (b).

Đối với kênh tín hiệu đàn hồi, phin lọc trung tính được dùng để giảm cường

độ tín hiệu để cho ống nhân quang điện có thể hoạt động ở chế độ đếm photon. Yêu

cầu là độ suy hao (OD) của phin lọc trung hòa phải đủ lớn để ống nhân quang điện

hoạt động ở chế độ đếm photon, đồng thời khoảng tín hiệu xác định được phải đạt

được tối thiểu bằng khoảng đo của tín hiệu lidar Raman. Đối với kênh tín hiệu lidar

đàn hồi, do tín hiệu có chứa cả tán xạ ngược của sol khí. Vì vậy, việc so sánh giữa

phân bố tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách với mật độ phân tử không những cho

phép chúng ta đánh giá độ tin cậy của phép đo ở vùng chứa phân tử khí, mà còn cho

chúng ta thấy tán xạ ngược của sol khí so với tán xạ ngược của phân tử. Hình 14a cho

thấy phân bố tín hiệu lidar thô của 10 phút tích phân và hình 14b cho thấy tín hiệu

lidar hiệu chỉnh khoảng cách từ tín hiệu lidar đàn hổi này. Trong khoảng 5 km chúng

ta thấy tán xạ mạnh của sol khí, từ khoảng 5 km tới 15 km phân bố tín hiệu lidar hiệu

chỉnh khoảng cách khá phù hợp với phân bố mật độ phân tử của mô hình khí quyển

cho thấy tán xạ Rayleigh chi phối trong khoảng này, cường độ tán xạ ngược ở trên

khoảng cách 16 km có vùng nhô lên cho thấy tồn tại một lớp mây Ti (Cirrus) tầng

cao định xứ ở vùng khí quyển này.

2.1.6 Đánh giá tỉ số tín hiệu /nhiễu

Tỉ số tín hiệu /nhiễu (signal-to-noise ratio, SNR) của phép đo lidar là tỉ số giữa

cường độ tín hiệu lidar (lidar signal) trên cường độ tín hiệu nhiễu [26]. Nó là một

thông số quan trọng của mỗi phép đo lidar phải được đánh giá trước khi sử dụng dữ

liệu để phân tích kết quả. Tỉ số tín hiệu /nhiễu cho thấy năng lực của hệ lidar, sự tối

ưu của hệ lidar, điều kiện khí quyển thực tế khi đo [28]. Yêu cầu khi phân tích dữ liệu

lidar thì giá trị của tỉ số tín hiệu /nhiễu phải lớn hơn 1 mới được chấp nhận [25]. Độ

cao mà tỉ số tín hiệu /nhiễu lớn hơn 1 sẽ là độ cao cực đại được chấp nhận đối với các

thông số khí quyển dẫn ra từ tín hiệu lidar. Do tín hiệu lidar được xác định ở chế độ

đếm photon nên tín hiệu nhiễu tuân theo phân bố Poisson. Vì vậy, chúng ta có tỉ số

tín hiệu /nhiễu được xác định bởi biểu thức [14]:

𝑃𝑠𝑖𝑔 𝑃𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒

𝑃𝑠𝑖𝑔 √𝑃𝑠𝑖𝑔+2.𝑃𝑏𝑔

(2.7) 𝑆𝑁𝑅 = =

Trong đó, Psig là cường độ tín hiệu lidar, nó bằng cường độ tín hiệu tổng cộng thu

được Ptot trừ đi cường độ tín hiệu phông (background) Pbg [14]:

(2.8) Psig = Ptot – Pbg

và cường độ tín hiệu của nhiễu Pnoise được xác định bởi biểu thức [14]:

(2.9) Pnoise = √𝑃𝑠𝑖𝑔 + 2. 𝑃𝑏𝑔

Trong phân tích dữ liệu lidar để giảm sai số thống kê do tín hiệu nhiễu gây ra

cho các đại lượng thì tỉ số tín hiệu /nhiễu càng lớn càng tốt [27]. Theo công thức (2.4)

để tăng tỉ số tín hiệu /nhiễu chúng ta có thể tăng cường độ tín hiệu lidar Psig hoặc giảm

tín hiệu phông Pbg hoặc cả hai. Về mặt kỹ thuật để tăng cường độ tín hiệu lidar thì

chúng ta phải tăng công suất laser, tăng đường kính của kính thiên văn, tăng hiệu suất

của đầu thu và tốc độ và độ phân giải của hệ điện tử. Để giảm cường độ tín hiệu

phông thì chúng ta phải sử dụng kính thiên văn có độ mở thị trường nhỏ, các phin lọc

giao thoa băng thông hẹp, nhiễu của đầu thu và hệ điện tử thấp. Tuy nhiên, với mỗi

hệ lidar thì các thông số này thường là cố định. Tín hiệu phông trở nên lớn hơn trong

những phép đo lidar được thực hiện vào ban đêm khi xuất hiện ánh sáng mặt trăng.

Vì vậy, trong phân tích dữ liệu để tăng cường độ tín hiệu lidar chúng ta có thể hy sinh

độ phân giải thời gian hoặc độ phân giải không gian hoặc cả hai của phép đo lidar tức

là phải tăng việc lấy trung bình tín hiệu. Để xác định cường độ tín hiệu phông Pbg

chúng ta có thể lấy trung bình cường độ tín hiệu ở một đoạn cuối của phân bố tín hiệu

lidar đo được lúc đầu. Ở đoạn này chúng ta có thể chắc chắn rằng không chứa tín hiệu

lidar. Vì vậy khoảng cách của phân bố tín hiệu lidar khi đo thường được thiết lập đủ

xa để cho một đoạn cuối của nó không chứa tín hiệu lidar.

Hình 2.15 cho thấy tỉ số tín hiệu /nhiễu của kênh tín hiệu đàn hồi và Raman

của hệ lidar đàn hồi-Raman kết hợp của chúng tôi với các độ phân giải không gian

khác nhau được tích phân trong 10 phút. Độ cao cực đại được xác định với tỉ số tín

hiệu /nhiễu lớn hơn 1. Kết quả chỉ ra rằng với độ phân giải không gian là 12 m thì tín

hiệu lidar Raman đã đạt tới khoảng 18 km, tức là phép đo đã có thể bao phủ hoàn

hoàn tầng đối lưu khí quyển. Chúng ta cũng thấy tỉ số tín hiệu /nhiễu của kênh đàn

hồi cao hơn đáng kể so với kênh tín hiệu Raman. Khi khoảng cách của độ phân giải

không gian tăng lên thì tỉ số tín hiệu /nhiễu ở trường gần tăng nhanh nhưng tỉ số tín

hiệu /nhiễu ở trường xa thay đổi không đáng kể.

Hình 2.15. Tỉ số tín hiệu /nhiễu với độ phân giải không gian khác nhau của tín hiệu

lidar đàn hồi (a) và tín hiệu lidar Raman (b) của lidar được tích phân trong 10 phút.

Hình 2.16. Tỉ số tín hiệu /nhiễu với thời gian tích phân khác nhau của tín hiệu lidar

đàn hồi (a) và tín hiệu lidar Raman (b) với độ phân giải không gian là 24 m.

Hình 2.16 cho thấy tỉ số tín hiệu /nhiễu của hai kênh đàn hồi và Raman của hệ

lidar với độ phân giải thời gian khác nhau có cùng độ phân giải không gian là 24 m.

Chúng ta thấy ở phép đo 10 phút đầu tiên, mây Ti (cirrus) tầng cao chưa xuất hiện.

Tuy nhiên, ở phép đo 10 phút sau đó mây Ti đã xuất hiện rõ nét ở khoảng cách 16

km. Như vậy, việc gia tăng thời gian tích phân sẽ làm giảm thông tin về tình trạng

thực tế của khí quyển tại mỗi phép đo. Vì vậy, chúng ta phải dung hòa độ phân giải

không gian và độ phân giải thời gian theo nhu cầu nghiên cứu khi chúng ta muốn tăng

tỉ số tín hiệu /nhiễu bằng cách này, điều này cũng dễ hiểu vì khoảng thời gian và

khoảng không gian lấy trung bình tín hiệu càng lớn thì thông tin về khí quyển càng ít

xác thực hơn. Nếu chúng ta muốn có thông tin càng xác thực về tình trạng khí quyển

tại vị trí nghiên cứu thì chúng ta phải lựa chọn khoảng phân giải thời gian càng nhỏ

càng tốt. Trong trường hợp này chúng ta có thể hy sinh độ phân giải không gian để

tăng tỉ số tín hiệu trên nhiễu. Thay vào đó nếu chúng ta muốn có thông tin càng xác

thực về sự phân tầng của khí quyển thì chúng ta phải lựa chọn khoảng phân giải không

gian càng nhỏ càng tốt. Trong trường hợp này chúng ta có thể hy sinh độ phân giải

thời gian để tăng tỉ số tín hiệu /nhiễu. Việc lựa chọn tối ưu là khi đảm bảo được nhu

cầu nghiên cứu và sai số thống kê do tín hiệu nhiễu gây ra có thể chấp nhận được.

2.1.7 Thảo luận

Hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman hai kênh đo phân bố mật độ phân tử và phân

bố nhiệt độ khí quyển lần đầu tiên được phát triển thành công ở Việt Nam. Hệ lidar

sử dụng nguồn laser xung ở bước sóng 532 nm, độ rộng xung 5 ns, với năng lượng

trên xung cực đại là 100 mJ. Khối nhận dùng một kính thiên văn Schmidth-Cassegrain

có đường kính 25 cm, thị trường là 0.8 mrad. Kênh tín hiệu Raman hoạt động ở chế

độ đếm photon thu tín hiệu tán xạ ngược Raman của phân tử Ni tơ trong khí quyển ở

bước sóng 607 nm. Tín hiệu lidar với thời gian tích phân trong 10 phút với độ phân

giải không gian 12 m có thể đạt tới 18 km với tỉ số tín hiệu trên nhiễu lớn hơn 1. Kênh

tín hiệu lidar đàn hồi cũng hoạt động ở chế độ đếm photon và tín hiệu lidar đàn hồi

với độ phân giải không gian 12 m và độ phân giải thời gian 10 phút cũng có thể đạt

tới trên 20 km với tỉ số tín hiệu trên nhiễu lớn hơn 1. So sánh tích số công suất-tiết

diện của hệ lidar này với các hệ lidar có cấu hình tương tự cho nghiên cứu sol khí,

mật độ, nhiệt độ của khí quyển đã được phát triển trên thế giới dựa trên tỉ số tín hiệu

/nhiễu đo được [22,40,63]. Kết quả đã cho thấy độ nhạy cao của hệ lidar được phát

triển ở Việt Nam. Mặc dù hệ lidar ở Việt Nam đặt ở dưới lớp biên mặt đất phải chịu

sự suy hao mạnh của sol khí có mật độ cao và thành phần phức tạp trong lớp khí

quyển này.

2.2 Hệ lidar Rayleigh-Raman

Hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman sử dụng phin lọc trung tính ở kênh tín hiệu

đàn hồi giảm cường độ tín hiệu lidar tới 1000 lần để ống nhân quang điện có thể hoạt

động ở chế độ đếm photon, vì vậy khoảng đo bị giới hạn trong tầng đối lưu. Để nghiên

cứu khí quyển tầng cao (tầng bình lưu trở lên) chúng tôi đã phát triển một hệ lidar

Rayleigh-Raman hai kênh, trong đó kênh Rayleigh đo tín hiệu tán xạ ngược Rayleigh

ở tầng bình lưu, nhưng không đo được tín hiệu ở khoảng cách gần do sử dụng gated-

PMT module để cắt bỏ khoảng tín hiệu này. Kênh Raman đo tín hiệu tán xạ ngược

Raman của phân tử Ni tơ ở tầng đối lưu sử dụng ống nhân quang điện thông thường.

Cả hai kênh tín hiệu này cho phép chúng ta thu được phân bố mật độ phân tử và nhiệt

độ từ tầng đối lưu đến tầng bình lưu ở cùng một vị trí và thời điểm đo.

2.2.1 Xây dựng module gated-PMT

2.2.1.1 Mở đầu

Khi nghiên cứu khí quyển tầng cao (tầng bình lưu trở lên) bằng kỹ thuật lidar,

để thu được tín hiệu lidar ở khoảng cách xa các hệ lidar yêu cầu phải dùng các nguồn

laser công suất cao và kính thiên văn có tiết diện lớn. Vì tín hiệu lidar suy hao theo

bình phương khoảng cách và sự hấp thụ của khí quyển nên phân bố cường độ tín hiệu

lidar có chênh lệch cường độ (dynamic range) rất rộng (chênh lệch khoảng từ 6 đến

7 bậc). Tín hiệu rất mạnh ở khoảng cách gần (trường gần) gây ra sự bão hòa cho ống

nhân quang điện sử dụng trong hệ lidar. Vì vậy một vấn đề đặt ra trong nghiên cứu

khí quyển tầng cao là phải giảm sự chênh lệch cường độ của phân bố tín hiệu lidar

bằng cách loại bỏ tín hiệu tán xạ mạnh ở trường gần.

Một vài kỹ thuật đã được đề xuất để giải quyết vấn đề này như: sử dụng

chopper cơ học [62], sử dụng điện cực ngoài [24], gated điện tử của ống nhân quang

điện [28,33,42,43,62,90]. Sử dụng chopper cơ học để cắt bỏ ánh sáng mạnh ở trường

gần là giải pháp tin cậy nhất lúc này bởi vì nó khóa toàn bộ ánh sáng tới các đầu thu

ở một khoảng cách xác định. Tuy nhiên, các chopper có đáp ứng thời gian dài và độ

ổn định thấp khi yêu cầu thời gian đáp ứng nhanh. Việc đồng bộ chopper với hệ lidar

yêu cầu điều khiển cơ-điện tử phức tạp và đắt tiền. Nó cũng làm cho hệ lidar cồng

kềnh và vận hành khó khăn. Williamson and De Young đã đề xuất một phương pháp

là dùng một lưới điện cực kim loại ở ngay trước mặt photocathode của ống nhân

quang điện để cắt ánh sáng ở trường gần bằng cách cung cấp xung điện thích hợp vào

lưới điện cực này [24]. Phương pháp này đã tỏ ra hiệu quả trong việc loại bỏ tín hiệu

mạnh của trường gần. Tuy nhiên phương pháp này yêu cầu chế tạo riêng cho các ống

nhân quang điện và không thích hợp cho việc phát triển từ các đầu ống nhân quang

điện thương mại. Phương pháp gated điện tử ống nhân quang điện được dùng phổ

biến bởi vì chúng có thời gian đáp ứng nhanh, dễ dàng phát triển từ các đầu ống nhân

quang điện thương mại và module gate dễ dàng tích hợp với hệ lidar. Nhược điểm

chủ yếu của phương pháp gated điện tử là photocathode của ống nhân quang điện

phải chịu một cường độ ánh sáng mạnh nên độ nhạy và tuổi thọ của ống nhân quang

điện sẽ giảm nhanh [105].

Nhiều phương pháp gate điện tử đã được đề xuất cho các loại ống nhân quang

điện khác nhau như: kiểm soát photocathode [28], kiểm soát photocathode và các

dynode [42], kiểm soát một số dynode [43,44], kiểm soát chuỗi dynode [90], kiểm

soát dynode và anode [62]. Hầu hết các phương pháp này áp dụng cho chế độ tương

tự. Tuy nhiên hạn chế của chế độ tương tự là nó không thể xác định được vùng tín

hiệu yếu ở khoảng cách xa. Bên cạnh đó việc thu tín hiệu lidar chế độ này còn thường

xuyên gặp phải hiện tượng nhiễu sinh ra tín hiệu (signal-induced-noise, SIN) làm cho

tín hiệu lidar ở khoảng xa trở nên không còn tin cậy.

Hình 2.17. Minh họa hiệu tượng nhiễu sinh tín hiệu của ống nhân quang điện.

Hiện tượng nhiễu sinh ra tín hiệu là hiện tượng khi có một cường độ ánh sáng

mạnh tới photocathode của ống nhân quang điện, làm sinh ra các electron còn dư

chồng chất ở photocathode và các điện cực, do không tham gia hết vào quá trình nhân

electron bên trong ống nhân quang điện. Các electron còn dư này lại tiếp tục tham gia

vào quá trình nhân electron của các photon trễ hơn đập vào photocathode. Kết quả

làm cho cường độ tín hiệu ở khoảng cách xa gia tăng so với tín hiệu lidar thực tế như

được minh họa ở Hình 2.17. Hiện tượng nhiễu sinh ra tín hiệu sẽ làm sai lệch kết quả

của các đại lượng Vật lý mô tả khí quyển rút ra từ tín hiệu lidar. Vì vậy nó phải được

khảo sát cẩn thận trong các trường hợp sử dụng gate điện tử của ống nhân quang điện

trong kỹ thuật lidar [106].

Chúng tôi đã xây dựng một module gated-PMT điện tử hoạt động ở chế độ

đếm photon để loại bỏ tín hiệu mạnh ở trường gần và thu nhận tín hiệu yếu ở trường

xa ứng dụng cho kỹ thuật lidar với khoảng cách loại bỏ có khả năng điều chỉnh được

[93]. Gated-PMT module được phát triển dựa trên một đầu ống nhân quang điện loại

R7400U (Hamamatsu Photonics, Japan) thương mại và phương pháp kiểm soát chuỗi

dynode chẵn. Phương pháp kiểm soát các chẵn dynode chẵn là thích hợp cho chế độ

đếm photon do có hai ưu điểm. Thứ nhất, nó duy trì số quang điện tử (photon-

electron) sinh ra sau khi có photon đập vào photoncathode, tức là duy trì độ nhạy của

photocathode. Thứ hai, nó tránh hiện tượng electron có khả năng quay trở lại đập vào

photocathode để sinh ra thêm electron nếu chúng ta lựa chọn phương pháp kiểm soát

photocathode. Điều này sẽ giảm thiểu hiện tượng nhiễu sinh ra tín hiệu. Gated-PMT

module này có cấu hình compact, dễ dàng tích hợp và đồng bộ với hệ lidar khác nhau.

Khoảng cắt bỏ tín hiệu mạnh của trường gần có thể thay đổi được cung cấp khả năng

hoạt động linh hoạt theo nhu cầu đo và điểu kiện khí quyển luôn biến đổi. Việc sử

dụng các linh kiện thương mại sẵn có mà không yêu cầu chế tạo đặc biệt đã tạo ra

một thiết bị có giá thành thấp, dễ dàng có thể phát triển và nâng cấp cho các mục đích

nghiên cứu quang học và quang phổ khác nhau. Gated-PMT module hoạt động ở chế

độ đếm photon nên nó có thể xác định được tín hiệu yếu ở khoảng cách xa và giảm

thiểu hiện tượng hiện tượng nhiễu sinh ra tín hiệu so với hoạt động ở chế độ tương

tự. Điều này sẽ làm gia tăng khoảng tín hiện lidar được xác định và độ chính xác

trong các thông số khí quyển được rút ra từ tín hiệu lidar.

2.2.1.2 Thiết kế và hoạt động của module gated-PMT

Đầu ống nhân quang điện R7400U (Hamamatsu Photonics, Japan) thương mại

có 8 điện cực được sắp xếp theo một cấu hình compact. Nguyên lí của gated điện tử

dựa trên phương pháp kiểm soát điện thế trên tất cả các điện cực chẵn. Một cao thế

được ứng dụng vào cực dương (photocathode) cho phép ống nhân quang điện có thể

hoạt động ở chế độ đếm photon. Ở điều kiện thường, đơn vị chia thế (voltage divider)

được thiết lập để sự chênh lệch điện áp giữa các điện cực chẵn và lẻ đủ nhỏ để ống

nhân quang điện ở trạng thái không hoạt động (normally-off). Sau thời gian trễ tdelay

các xung gate được ứng dụng đồng thời vào các điện cực chẵn để cho ống nhân quang

điện hoạt động trở lại. Thời gian trễ tdelay này là so với xung trigger cho bộ đếm

photon, vì vậy khoảng cách tín hiệu bị cắt bỏ là h = ½*c* tdelay. Giá trị của tdelay được

chọn phụ thuộc vào công suất laser phát, điều kiện khí quyển và nhu cầu đo.

Sơ đồ khối của module gated-PMT được trình bày ở Hình 2.18. Module được

thiết kế gồm hai phần: phần thứ nhất gồm bộ phát xung gate và bộ chia thế được gán

vào đầu ống nhân quang điện, phần thứ hai gồm bộ tách sóng và làm trễ xung cùng

với các bộ nguồn nuôi. Một phần nhỏ của xung laser truyền vào khí quyển được biến

đổi thành xung điện bởi một photodiode nhanh. Các xung điện này cũng là các xung

trigger cho việc dành tín hiệu lidar bởi bộ đếm ADC. Các xung điện phát ra từ

photodiode được biến đổi thành xung TTL (Transitor-Transitor Logic) bởi một mạch

tách sóng nhanh (ultra discriminator). Các xung số này được làm trễ đi một thời gian

tdelay bởi một mạch làm trễ (delay time unit). Những xung điện sau khi được làm trễ

này được khuếch đại bởi mạch phát xung gate (gate pulse generator) để đạt được điện

áp cần thiết. Cuối cùng các xung gate được cấp cho các điện cực chẵn của đầu ống

nhân quang điện để nó làm việc ở chế độ đếm photon.

Hình 2.18. Sơ đồ khối của module gated-PMT.

Hình 2.19 cho thấy sơ đồ mạch điện của bộ tách sóng và làm trễ. Đầu tiên, các

xung điện phát từ photodiode được tách và biến đổi thành xung TTL bởi một

comparator nhanh U1. Độ rộng của xung TTL này được kiểm soát bởi một D flip-

flop và biến trở VR1, tụ điện C1. Độ rộng xung TTL này tỉ lệ với hằng số thời gian

t1 = VR1*C1 tương ứng với thời gian làm trễ, nó xác định khoảng tín hiệu trường gần

được loại bỏ, và có thể được điều chỉnh thông qua biến trở VR1. Các xung logic này

được chia làm hai phần để hình thành nên xung gate. Phần thứ nhất được biến đổi bởi

một cổng logic NAND U6A, phần còn lại được dùng để phát xung bởi một timer

NE555D và biến trở VR4 và các tụ điện C23, C24. Độ rộng xung được hình thành

bởi timer này tỉ lệ với thời gian t2 = VR4*(C23+C24), nó xác định khoảng tín hiệu

của module gated-PMT đo được. Hai xung này được kết hợp với nhau bởi cổng logic

NAND U5A phát ra các xung tham khảo (reference pulse) với khoảng tín hiệu mạnh

bị loại bỏ và khoảng đo tín hiệu xác định.

Hình 2.19. Sơ đồ mạch điện của mạch tách sóng và làm trễ.

Các xung tham khảo này được đưa tới mạch phát xung gate, mạch này khuếch

đại để các xung đạt được điện áp mong đợi. Chúng được khuếch đại thông qua các

transitor Q2, Q3 và P-kênh MOSFET transistors IRF9620 tốc độ cao. Các xung gate

có điện áp Vg có thể được điều chỉnh lên tới 120 V để cho ống nhân quang điện có

thể làm việc ở chế độ đếm photon. Các xung gate này được ứng dụng đồng thời và

các điện cực chẵn của ống nhân quang điện thông qua các tụ điện C3, C4, C5, C6. Sơ

đồ mạch điện của bộ phát xung gate và mạch chia thế của ống nhân quang điện được

cho thấy trên Hình 2.20. Các biến trở của mạch chia thế của ống nhân quang điện cho

phép đặt hiệu điện thế giữa các cặp điện cực chẵn-lẻ là nhỏ (khoảng -10V) để tắt ống

nhân quang điện ở trạng thái thường. Điện áp của các điện cực lẻ được đạt ở giá trị

bình thường, trong khí đó điện áp đặt vào photocathode khoảng -800V cho phép

module gated-PMT làm việc ở chế độ đếm photon khi các xung gate được ứng dụng

vào chuỗi dynode chẵn.

Hình 2.20. Sơ đồ của mạch phát xung gate và mạch chia thế của gated-PMT.

Hình 2.21 cho thấy ảnh chụp của gated-PMT module của chúng tôi. Module

được thiết kế làm hai phần: phần đầu gồm mạch tạo xung gate và mạch chia thế được

gắn đầu ống nhân quang điện, phần thứ hai gồm mạch tách sóng, mạch làm trễ và các

nguồn nuôi cho toàn bộ các đơn vị này. Phần đầu được thiết kế riêng để đảm bảo sự

gọn nhẹ, compact và dễ dàng tích hợp với hệ lidar giống như các module ống nhân

quang điện thông thường. Phần thứ hai được thiết kế chứa màn hình tinh thể lỏng để

hiển thị các thông số để có thể dễ dàng điều chỉnh như: khoảng cách gated, khoảng

cách đo, cao áp cho đầu ống nhân quang điện. Hai phần được nối với nhau thông qua

các cáp nối tín hiệu BNC.

Hình 2.21. Ảnh chụp của module gated-ống nhân quang điện, (a) đơn vị tạo xung

gate và chia thế, (b) đơn vị tách sóng và làm trễ xung cùng các nguồn nuôi.

2.2.2 Hoạt động và đặc trưng của hệ lidar Rayleigh-Raman

Sơ đồ khối của hệ lidar Rayleigh-Raman nghiên cứu tầng cao khí quyển được

trình bày ở Hình 2.22. Hệ lidar cũng được thiết kế theo cấu hình đơn tĩnh lưỡng trục.

Để hạn chế cường độ tán xạ của trường gần lên kênh đàn hồi, hệ lidar lợi dụng hiệu

ứng chồng chập của chùm laser và thị trường của kính thiên văn bằng việc tăng

khoảng cách giữa chùm laser và trục của kính thiên văn so với hệ lidar đàn hồi-Raman

kết hợp. Hệ lidar cũng sử dụng nguồn laser xung Nd:YAG (Quantel, France) ở bước

sóng 532 nm. Hệ thu sử dụng kính thiên văn loại Schmidt-Cassegrain có đường kính

25 cm và tiêu cự 2.5 m để tập hợp tín hiệu tán xạ ngược. Gương lưỡng sắc DMLP

567 được dùng để phân tách hai chùm tín hiệu tán xạ ngược đàn hồi và Raman. Ở

kênh tín hiệu đàn hồi, phin lọc trung tính không được dùng nữa. Tín hiệu tán xạ ngược

đàn hồi được lọc bởi một phin lọc giao thoa có bước sóng đỉnh là 532 nm và băng

thông (FWHM) 1 nm để loại bỏ bước sóng khác. Tín hiệu đàn hồi được ghi nhận bởi

module gated-ống nhân quang điện. Module sẽ cắt tín hiệu mạnh ở trường gần đồng

thời thu nhận tín hiệu yếu của trường xa ở chế độ đếm photon. Ở kênh tín hiệu Raman,

để loại bỏ tín hiệu 532 nm và tín hiệu phông, hai phin lọc giao thoa 550 longpass và

phin học giao thoa 610 nm-10nm được kết hợp sử dụng. Module ống nhân quang

điện H6780-20 (Hamamatsu, Japan) cũng dùng để ghi nhận tín hiệu Raman. Cả hai

tín hiệu được khuếch đại lên 20 lần bởi bộ khuếch đại và được đưa tới bộ ADC 8 bit

sử dụng oscilloscope pico 5204 (picotech UK) để xử lí tín hiệu. Dữ liệu lidar cũng

được lưu giữ dưới dạng file *.txt bởi phần mềm xây dựng từ chương trình Labview.

Hình 2.22. Sơ đồ khối của hệ lidar Rayleigh-Raman. IF: phin lọc giao thoa.

Hình 2.23 trình bày một file tín hiệu lidar thô được tích phân trong 10 phút

của hệ lidar Rayleigh-Raman nghiên cứu khí quyển tầng cao. Hệ lidar cho thấy hai

kênh tín hiệu với tín hiệu lidar Raman của phân tử Ni tơ mầu đỏ không bị gated nên

có điểm bắt đầu ở mốc tính thời gian. Trong khi đó tín hiệu tán xạ ngược Rayleigh

của phân tử khí quyển mầu trắng bị cắt một khoảng so với vị trí mốc cho thấy cường

độ tín hiệu mạnh của trường gần đã bị loại bỏ hoàn toàn. Cường độ tín hiệu lidar

Rayleigh thấp hơn tín hiệu lidar Raman đã cho thấy độ nhạy của module trong việc

ghi nhận tín hiệu lidar ở chế độ đếm photon.

Hình 2.23. Một phân bố tín hiệu lidar đo được của hệ lidar Rayleigh-Raman.

Các thông số kỹ thuật cơ bản của hệ lidar Rayleigh-Raman được cho thấy ở

bảng 2.5 với kênh Rayleigh sử dụng module gated-PMT, trong khi kênh Raman sử

dụng module ống nhân quang điện thông thường H 6780-20.

Bảng 2.5. Đặc trưng kỹ thuật của hệ lidar Rayleigh-Raman.

Hệ phát Nd:YAG laser

Bước sóng 532 nm

Năng lượng xung (max.) 100 mJ

Tốc độ lặp lại 10 Hz

Độ rộng xung 5 ns

Độ phân kì 0.5 mrad

Hệ thu

Đường kính kính thiên văn 254 mm

Thị trường 0.8 mrad

Hệ đếm photon

Kênh Rayleigh Module gated-PMT

Kênh Raman PMT H 6780-20

2.2.3 Các phép đo đánh giá

Gated-PMT module được tích hợp vào hệ lidar Rayleigh-Raman nên hoạt

động của hệ lidar trong việc thu tín hiệu ở kênh đàn hồi thể hiện khả năng hoạt động

của module này. Phép đo đầu tiên là kiểm tra xem gated-PMT modulecó bị ảnh hưởng

của hiện tượng nhiễu sinh ra tín hiệu hay không khi nó chịu ảnh hưởng của một cường

độ tín hiệu rất mạnh ở khoảng cách gần. Tiếp theo chúng ta sẽ đánh giá độ tin cậy và

độ ổn định của hệ lidar thông qua khảo sát tín hiệu lidar ở kênh tín hiệu đàn hồi sử

dụng module gated-ống nhân quang điện. Cuối cùng tỉ số tín hiệu /nhiễu ở kênh đàn

hồi sẽ được đánh giá.

Như đã chỉ ra ở trên đối với phương pháp gate điện tử của ống nhân quang

điện thì photocathode của ống nhân quang điện phải chịu một cường độ tín hiệu có

cường độ rất cao ở khoảng cách gần. Tín hiệu mạnh có thể gây ra hiện tượng nhiễu

sinh ra tín hiệu đối với các ống nhân quang điện, vì vậy hiện tượng này phải được

khảo sát đầu tiên trước khi sử dụng nó để thu nhận tín hiệu lidar. Để đánh giá ảnh

hưởng của tín hiệu rất mạnh ở trường gần nằm trong khoảng tín hiệu bị loại bỏ có

gây ra hiện tượng nhiễu sinh ra tín hiệu cho khoảng tín hiệu cần được xác định ở

trường xa hay không, một phép đo được thực hiện trong điều kiện khí quyển có mây

rất đậm đặc. Các lớp mây rất đậm đặc này phản xạ ánh sáng laser và làm suy hao gần

như hoàn toàn ánh sáng tán xạ ngược từ khoảng cách xa ở trên các lớp mây này. Vì

vậy ở khoảng cách xa của khí quyển coi như không có tín hiệu tán xạ ngược mà các

đầu thu được cho rằng chỉ thu được tín hiệu phông. Trong trường hợp này tín hiệu

thu được ở đoạn trên điểm gated của module chỉ là tín hiệu phông của khí quyển và

nhiễu điện tử. Nếu cường độ tín hiệu mà gated-PMT modulethu được ở trên điểm

gated không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng nhiễu sinh ra tín hiệu thì nó phải biến đổi

tương đối thẳng giống như tín hiệu phông ở kênh Raman. Ngược lại, nếu bị ảnh hưởng

bởi cường độ rất mạnh ở trường gần thì tín hiệu trên điểm gated sẽ suy hao giống như

phân bố của tín hiệu lidar trong các phép đo thông thường. Sự đóng góp của hiện

tượng nhiễu sinh tín hiệu đã được mô tả ở hình 2.17. Tín hiệu sinh ra từ nhiễu này sẽ

đóng góp vào tín hiệu lidar thực làm sai lệch kết quả của các thông số được rút ra từ

tín hiệu lidar.

Phép đo tín hiệu tán xạ ngược Raman cũng được thực hiện đồng thời với kênh

đàn hồi bị gated để chỉ ra sự tồn tại của các lớp mây thông qua sự so sánh giữa phân

bố mật độ phân tử Ni tơ từ mô hình và phân bố tín hiệu lidar Raman hiệu chỉnh

khoảng cách. Các lớp mây cũng sẽ làm suy hao hoàn toàn tín hiệu lidar Raman cho

nên ở trên các lớp mây đầu thu ở kênh Raman có thể chỉ ghi được tín hiệu nhiễu

phông. Tín hiệu lidar Raman chỉ phản ánh tán xạ Raman của phân tử Ni tơ và có

cường độ yếu nên không có hiện tượng nhiễu sinh ra tín hiệu.

Hình 2.24. Kết quả của phép đo đánh giá ảnh hưởng của nhiễu sinh ra tín hiệu lên

module gated-ống nhân quang điện, (a): kết quả đo trong trường hợp mây đậm đặc,

(b): tín hiệu ở trên điểm gate ở hai kênh Rayleigh và Raman trong đó kênh Rayleigh

được nhân lên 3 lần [92].

Kết quả của phép đo đánh giá ảnh hưởng của tín hiệu có cường độ rất mạnh ở

khoảng cách gần lên khoảng tín hiệu Rayleigh ở trường xa được thu nhận bởi gated-

PMT module được cho thấy trên Hình 2.24. Hình 2.24a chỉ ra rằng ở khoảng cách

dưới 5 km tín hiệu lidar Raman hiệu chỉnh khoảng cách biến đổi tương đối đồng nhất

giống như mật độ phân tử Ni tơ của mô hình khí quyển (theo thang logarit). Đến

khoảng cách gần 5 km một lớp mây đậm đặc đã làm suy sao gần như toàn bộ tín hiệu

lidar Raman hiệu chỉnh khoảng cách. Nên kết quả cho thấy hai đường phân bố đã

hoàn toàn tách rời nhau và cường độ tín hiệu lidar Raman đã suy hao gần như bằng

không. Ở trên 10 km thì cường độ tín hiệu Raman đã bằng với biên độ của mức phông.

Ở kênh tín hiệu Rayleigh sử dụng module gated-PMT, điểm gate được thiết lập ở 16

km. Ở dưới điểm gate ống nhân quang điện sẽ chịu một cường độ tán xạ ngược rất

mạnh. Lớp mây đậm đặc được cho rằng là có thể chắn hết tín hiệu tán xạ ngược ở

điểm gate module nên đầu thu chỉ thu được tín hiệu phông. Sau 10 phút tích phân và

độ phân giải không gian là 1.2 m, kết quả cho thấy phân bố tín hiệu thu được ở trên

điểm gated có dạng tương đối phẳng như được mô tả ở Hình 2.24b. Tín hiệu từ kênh

Rayleigh từ module cũng được so sánh với tín hiệu phông thu được ở kênh Raman

trong cùng khoảng cách, kết quả cho thấy biên độ của kênh Rayleigh nhỏ hơn biên

độ của kênh Raman đã khẳng định gated-PMT module không bị ảnh hưởng bởi hiện

tượng nhiễu sinh ra tín hiệu khi khoảng loại bỏ của module bị ảnh hưởng của một

cường độ tán xạ ngược rất mạnh. Module gated - ống nhân quang điện đã cho thấy

có thể hoạt động tốt ở chế độ đếm photon trong nghiên cứu khí quyển tầng cao.

Module gated-PMT đã thể hiện khả năng tốt trong việc loại bỏ tín hiệu mạnh

ở trường gần như đã cho thấy ở Hình 2.24. Gated-PMT module cũng đã chứng tỏ

không bị ảnh hưởng của hiện tượng nhiễu sinh tín hiệu như đã khảo sát ở trên. Độ tin

cậy của hệ lidar Rayleigh-Raman được đánh giá thông qua tín hiệu lidar Rayleigh

giành được bởi module-ống nhân quang điện. Do không có dữ liệu thám không vô

tuyến trong vùng khí quyển này nên mật độ phân tử của khí quyển nhận được từ mô

hình khí quyển MSISE-90 cùng ngày tại Hà Nội được dùng để so sánh. MSISE-90 là

mô hình khí quyển được phát triển bởi NASA cho phép xác định mật độ phân tử và

nhiệt độ tại các tọa độ trên Trái đất [6, 45]. Phân bố tín hiệu lidar Rayleigh hiệu chỉnh

khoảng cách được so sánh với phân bố mật độ phân tử tại một điểm tham khảo theo

thang logarithm. Để so sánh một điểm tham khảo được chọn để hiệu chỉnh phân bố

tín hiệu lidar Rayleigh hiệu chỉnh khoảng cách cùng bậc với phân bố mật độ phân tử.

Do mật độ phân tử khí quyển suy giảm theo độ cao nên thang logarithm của nó sẽ

biến đổi theo dạng gần tuyến tính theo chiều giảm dần. Phân bố tín hiệu lidar Rayleigh

hiệu chỉnh khoảng cách cũng phải biến đổi có dạng tương tự thì mới hòa hợp. Vì vậy

sự hòa hợp của hai phân bố ở thang cho phép ta khẳng định độ tin cậy của hệ lidar.

Kết quả của phép đo cũng khẳng định khả năng loại bỏ tín hiệu mạnh ở khoảng cách

gần của module gated-ống nhân quang điện.

Hình 2.25. Tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách từ module gated-PMT.

Kết quả của phép đo đánh giá độ tin cậy của hệ lidar Rayleigh-Raman được

cho thấy ở Hình 2.25. Phép đo được thực hiện ở Hà nội, Việt Nam (21o2’0” Bắc,

105o51’00” Đông, cao 20 m trên mực nước biển). Tín hiệu lidar được tích phân trong

vòng 1 giờ tương ứng với số photon được chống chất trong 36000 xung laser và độ

phân giải không gian là 120 m. Khoảng loại bỏ tín hiệu (khoảng cách bị gate) được

thiết lập ở 20 km. Kết quả cho thấy tín hiệu mạnh ở trường gần trước điểm bị gate đã

hoàn toàn bị loại bỏ. Khoảng tín hiệu lidar Rayleigh xác định được đạt tới độ cao 60

km với tỉ số tín hiệu trên nhiễu lớn hơn 9 được cho thấy ở Hình 2.25b. Phân bố tín

hiệu lidar Rayleigh hiệu chỉnh khoảng cách so sánh với phân bố mật độ phân tử từ

mô hình MSISE-90 đã cho thấy hai phân bố là rất gần nhau như ở Hình 2.25 a. Điều

này đã khẳng định độ tin cậy của hệ lidar Rayliegh-Raman.

Hình 2.26. Tín hiệu hiệu chỉnh khoảng cách của 10 file liên tiếp dùng module

gated-PMT, mỗi phân bố sau sẽ được cộng với một khoảng biên độ để so sánh.

Để đánh giá độ ổn định của module theo thời gian 10 file tín hiệu lidar được

so sánh tương đối với nhau. Bởi vì tầng bình lưu có nồng độ sol khí không đáng kể

và mật độ phân tử biến đổi rất ổn định nên tín hiệu lidar Rayleigh sẽ không thăng

giáng nhiều như ở tầng đối lưu. Hình 2.26 cho thấy kết quả của 10 file tín hiệu lidar

Rayleigh hiệu chỉnh khoảng cách liên tiếp (theo thang logarit) được so sánh tương

đối với nhau. Mỗi file được tích phân trong 10 phút nên 10 file liên tiếp sẽ tương ứng

với thời gian hoạt động là 100 phút của module. Mỗi đường sẽ cách nhau cùng một

khoảng biên độ xác định để tiện so sánh. Mật độ phân tử từ mô hình khí quyển ở

thang lô ga rít cũng được so sánh cùng sau khi đã hiệu chỉnh để có cùng một thang

đo ở một điểm được chọn. Kết quả cho thấy 10 phân bố tín hiệu lidar hiệu chỉnh

khoảng cách theo thang logarit có dạng gần giống và gần song song với nhau cho

thấy sự hoạt động ổn định của gated-PMT modulecũng như hệ lidar này trong một

thời gian dài.

Kênh tín hiệu lidar Raman của hệ lidar Rayleigh-Raman có các thông số đặc

trưng giống như kênh Raman của hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman, vì vậy khả năng

của kênh này được đặc trưng bởi tỉ số tín hiệu /nhiễu đã được đánh giá ở hệ lidar kết

hợp đàn hồi-Raman. Tỉ số tín hiệu /nhiễu ở kênh Rayleigh phản ánh khả năng của hệ

lidar Rayleigh-Raman sử dụng gated-PMT moduletrong việc dành tín hiệu yếu ở

khoảng cách xa.

Hình 2.27. Sự phụ thuộc của cường độ tín hiệu lidar (a) và tỉ số tín hiệu /nhiễu (b)

vào độ phân giải thời gian của lidar Rayleigh với độ phân giải không gian là 24 m.

Hình 2.27 trình bày sự phụ thuộc cường độ tín hiệu lidar và tỉ số tín hiệu /nhiễu

của kênh Rayleigh vào các thời gian tích phân khác nhau với điểm gated được đặt ở

20 km. Độ phân giải không gian được cố định là 24 m. Tỉ số tín hiệu /nhiễu được yêu

cầu lớn hơn 1. Chúng ta nhận thấy cường độ tín hiệu và tỉ số tín hiệu /nhiễu tăng

nhanh khi chúng ta lấy trung bình tín hiệu theo thời gian. Tuy nhiên khi độ cao tăng

thì sự chênh lệch của tỉ số tín hiệu /nhiễu theo các thời gian khác nhau không gia tăng

đáng kể, điều này la do suy suy hao nhanh của tín hiệu lidar theo độ cao. Tỉ số tín

hiệu /nhiễu của kênh Rayleigh tích phân trong thời gian 10 phút và lấy trung bình

trong khoảng không gian là 24 m đạt tới độ cao 54 km.

Hình 2.28. Sự phụ thuộc của cường độ tín hiệu lidar (trái) và tỉ số tín hiệu /nhiễu

(phải) vào độ phân giải không gian của lidar Rayleigh với độ phân giải thời gian là

10 phút.

Hình 2.28 trình bày kết quả khảo sát cường độ tín hiệu lidar Rayleigh và tỉ số

tín hiệu /nhiễu của kênh Rayleigh phụ thuộc vào các khoảng không gian khác nhau

với thời gian lấy trung bình là cố định trong 10 phút. Kết quả cũng cho thấy cường

độ tín hiệu và tỉ số tín hiệu /nhiễu tăng nhanh khi khoảng không gian lấy trung bình

tín hiệu tăng. Tuy nhiên do tín hiệu suy giảm bậc hai theo độ cao nên tỉ số tín hiệu

/nhiễu không chênh lệch nhiều ở độ cao lớn. Với thời gian tích phân trong khoảng 10

phút thì tỉ số tín hiệu /nhiễu có độ phân giải không gian là 12 m có thể đạt tới 51 km.

Trong tầng bình lưu khí quyển do không khí tương đối vì vậy chúng ta có thể tăng

đồng thời khoảng thời gian và khoảng không gian lấy trung bình tín hiệu để tăng tỉ

số tín hiệu /nhiễu của tín hiệu lidar Rayleigh. Trong các trường hợp khảo sát trên tỉ

số tín hiệu /nhiễu được xác định là lớn hơn 1, còn trong các trường hợp xác định các

thông số Vật lý thì tỉ số này thường được lấy sao cho sai số do nhiễu tín hiệu gây ra

cho đại lượng đó là nhỏ hơn 10%.

2.2.4 Thảo luận

Hệ lidar Rayleigh-Raman nghiên cứu khí quyển tầng cao sử dụng nguồn laser

có bước sóng 532 nm với tích số công suất (cống suất trung bình của laser) – diện

tích (diện tích của kính thiên văn) đã cho thấy độ nhạy cao khi so sánh với một số hệ

lidar khác cùng nghiên cứu trong vùng khí quyển này (bảng 2.6).

Bảng 2.6. So sánh hệ lidar Rayleigh-Raman ở Việt Nam với một số hệ lidar khác

Hệ lidar Haute- Mt. Abu Chung li Nhật Bản Arecibo Hà nội

Provence, Ấn Độ Đài Loan [89] Puerto- Việt

Pháp [9] [21] [74] Rico [109] Nam

công suất 0,8W- 2,6W- 15W- 16W- 7,5W- 1W-

– tiết diện 0,5 m2 1 m2 1520 cm2 1963 cm2 1134 cm2 507 cm2

Kết quả tín hiệu lidar Rayleigh của hệ lidar được chúng tôi phát triển có thể

đạt tới 60 km với thời gian tích phân trong 1 giờ và độ phân giải không gian là 120

m với tỉ số tín hiệu trên nhiễu lớn hơn 9. Kết quả này có được nhờ việc sử dụng gated-

PMT module hoạt động ở chế độ đếm photon trong việc thu tín hiệu lidar ở kênh lidar

Rayleigh. Module cho thấy độ nhạy cao và không bị ảnh hưởng bởi hiện tượng nhiễu

sinh tín hiệu [93]. Kết quả này cho phép chúng ta bao phủ toàn bộ tầng bình lưu khí

quyển tại địa điểm nghiên cứu. Hệ lidar thu tín hiệu được đặt tại Hà nội nơi có mật

độ sol khí cao và ở trên mặt đất đã hạn chế độ cao cực đại có thể dành được. Nếu hệ

lidar được đặt ở độ cao lớn hơn và có mật độ sol khí ít hơn thì độ cao cực đại có thể

gia tăng. Mặc dù tầng thấp khí quyển có thể được nghiên cứu bởi tín hiệu lidar Raman

từ hệ lidar này. Tuy nhiên chúng ta hoàn toàn có thể phát triển hệ lidar này thành hệ

lidar 3 kênh với sự kết hợp đồng thời hai kênh đàn hồi và Raman cho nghiên cứu tầng

đối lưu, còn kênh Rayleigh nghiên cứu tầng bình lưu. Đặc biệt chúng ta có thể phát

triển hệ lidar để hoạt động ở chế độ ban ngày ở chế độ đếm photon nếu như sử dụng

bộ lọc quang phổ với băng thông rất hẹp.

2.3 Kết luận chương 2

Hai hệ lidar kết hợp đàn hồi-Raman và hệ lidar Raman-Rayleigh cho nghiên

cứu phân bố mật độ phân tử và phân bố nhiệt độ đã được phát triển thành công. Hệ

lidar kết hợp đàn hồi – Raman có thể bao phủ tầng đối lưu lên tới 20 km và cung cấp

dữ liệu gồm hai tín hiệu lidar đàn hồi và tín hiệu lidar Raman tại cùng một khoảng

không gian và thời gian. Trong khi đó hệ lidar Rayleigh-Raman cung cấp hai dữ liệu

gồm tín hiệu lidar Raman ở tầng đối lưu và tín hiệu lidar Rayleigh đạt tới 60 km ở

tầng bình lưu.

Hệ lidar kết hợp đàn hồi–Raman với tích số công suất-tiết diện là 1W-507 cm2

có thể dành được đồng thời hai tín hiệu lidar đàn hồi và Raman đạt được độ cao 20

km cho thấy độ nhạy cao do sử dụng đầu đo ống nhân quang điện ở chế độ đếm

photon và cấu hình lưỡng trục lợi dụng sự chồng chập của chùm laser và kính thiên

văn. Dữ liệu lidar kết hợp đàn hồi và Raman cho phép nghiên cứu đồng thời được

tính chất của sol khí và nhiệt độ trong tầng đối lưu và lớp đối lưu hạn. Thêm vào đó,

sử dụng đồng thời hai tín hiệu lidar đàn hồi và Raman chúng ta có thể nghiên cứu

đồng thời đặc trưng, tính chất và mối liên hệ của mây Ti tầng cao và lớp đối lưu hạn.

Các kết quả này là điều mà kỹ thuật thám không vô tuyến không thể có được.

Hệ lidar Rayleigh-Raman nghiên cứu khí quyển tầng cao cũng chỉ với tích số

công suất – tiết diện là 1W-507 cm2 với kênh Rayleigh đã đạt tới gần 60 km với tín

hiệu lidar Rayleigh. Đạt được kết quả này là do kênh Rayleigh sử dụng gated-PMT

module hoạt động ở chế độ đếm photon cho phép cắt bỏ tín hiệu mạnh ở khoảng cách

gần đồng thời thu được tín hiệu lidar rất yếu. Trong khi đó kênh Raman thu tín hiệu

lidar Raman ở khoảng cách bị cắt. Kết quả này cho phép chúng ta nghiên cứu các đặc

trưng và hiện tượng khí quyển ở tầng bình lưu, điều mà kỹ thuật thám không vô tuyến

không thể thực hiện được.

Các phép đo đánh giá của hai hệ lidar đã cho thấy các hệ lidar có độ tin cậy và

độ ổn định cao. Tập hợp các dữ liệu lidar kết hợp đàn hồi-Raman, Raman, Rayleigh

cho phép bao phủ đồng thời tầng đối lưu đến tầng bình lưu khí quyển. Từ kết quả

nghiên cứu mật độ phân tử, nhiệt độ, sol khí tầng cao, mây Ti tầng cao chúng ta có

thể rút ra nhiều thông tin khoa học hữu ích về khí quyển. Tuy nhiên hạn chế của các

phép đo là địa điểm đo tại Hà Nội, nơi có mật độ sol khí rất cao do ô nhiễm đô thị

làm suy hao mạnh tín hiệu lidar, điều này làm giảm độ cao cực đại mà phép đo có thể

đạt được.

Chương 3

Xác định phân bố mật độ và nhiệt độ khí quyển

Chương này trình bày cách xác định phân bố mật độ phân tử và phân bố nhiệt

độ từ tín hiệu lidar. Ba kỹ thuật lidar đo phân bố nhiệt độ khí quyển được trình bày

lần lượt là: lidar Rayleigh đo tầng bình lưu, lidar Raman và lidar kết hợp đàn hồi-

Raman đo tầng đối lưu. Thuật giải xử lý tín hiệu lidar để rút ra phân bố mật độ phân

tử và phân tử nhiệt độ của từng kỹ thuật lidar được trình bày chi tiết và thảo luận tỉ

mỉ. Các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả và độ chính xác của phân bố mật độ và nhiệt

độ sẽ được đánh giá và thảo luận để tối ưu hóa kết quả cuối cùng. Sai số mật độ và

sai số nhiệt độ của từng kỹ thuật lidar sẽ được trình bày và thảo luận. Cuối cùng là

các kết luận và các đề xuất cho các nghiên cứu tiếp theo của từng loại kỹ thuật lidar

đo nhiệt độ sẽ được trình bày.

3.1 Mở đầu

Chương 2 trình bày kết quả phát triển của hai hệ lidar đã cho chúng ta thấy hai

hệ lidar này có thể cung cấp 3 dữ liệu lidar cho việc phân tích để rút ra mật độ phân

tử và nhiệt độ khí quyển đó là tín hiệu lidar Rayleigh, tín hiệu lidar Raman và tín hiệu

lidar kết hợp đàn hồi-Raman. Lidar Rayleigh có thể bao phủ tầng bình lưu, lidar

Raman và lidar kết hợp đàn hồi-Raman có thể bao phủ tầng đối lưu. Như đã chỉ ra ở

chương 1, mật độ phân tử khí quyển có thể rút ra trực tiếp từ tín hiệu lidar đàn hồi

(phương trình (1.21)) hoặc mật độ phân tử Ni tơ có thể rút ra trực tiếp từ tín hiệu lidar

Raman (phương trình (1.38)) bằng việc biến đổi phương trình lidar đàn hồi hoặc

Raman. Phân bố nhiệt độ có thể nhận được từ mật độ phân tử thông qua việc kết hợp

điều kiện cân bằng thủy tĩnh và phương trình khí lí tưởng của khí quyển. Các thuật

giải xác định phân bố mật độ phân tử, phân bố nhiệt độ khí quyển từ các tín hiệu lidar

đàn hồi và lidar Raman, tín hiệu lidar kết hợp đàn hồi-Raman sẽ được trình bày và

thảo luận. Các giả thiết được sử dụng trong từng trường hợp xử lý tín hiệu lidar để

thu được nhiệt độ, các yếu tố ảnh hưởng tới mật độ, nhiệt độ trong xử lý dữ liệu, các

sai số gây ra cho phân bố nhiệt độ khí quyển từ phép đo lidar cũng được trình bày và

thảo luận chi tiết. Kết quả lidar sẽ được đánh giá độ tin cậy thông qua việc so sánh

với kết quả của phép đo thám không vô tuyến hoặc mô hình khí quyển MSISE-90 tại

cùng địa điểm và thời gian quan sát [45,49].

Trong tầng bình lưu mật độ của sol khí là rất thấp so với mật độ phân tử khí

nên tán xạ Rayleigh của phân tử khí quyển đóng vai trò chi phối, vì vậy mật độ được

xác định dựa vào tín hiệu lidar Rayleigh. Mật độ phân tử khí quyển có thể rút ra trực

tiếp từ phương trình lidar đàn hồi bằng việc biến đổi phương trình lidar này. Vì chỉ

thu được một thành phần tín hiệu lidar nên để xác định hệ số tán xạ ngược và hệ số

suy hao của sol khí chúng ta phải dùng một giá trị tỉ số lidar tham khảo. Nồng độ ô

zôn trong tầng bình lưu khí quyển tăng cao và đóng vai trò chính gây ra sự suy hao

tín hiệu lidar do hấp thụ [67]. Vì không có phép đo trực tiếp nồng độ ô zôn ở tại địa

điểm đo [47], nên hệ số hấp thụ của ô zôn ở bước sóng laser được xác định bằng việc

sử dụng một phân bố mật độ phân tử ô zôn từ một nguồn dữ liệu tham khảo.

Khi mở rộng xuống tầng đối lưu do mật độ sol khí tăng lên làm gia tăng sai số

trong việc xác định mật độ phân tử nếu chúng ta chỉ sử dụng tín hiệu lidar đàn hồi để

hiệu chỉnh sol khí. Trong vùng khí quyển này chúng ta có thể sử dụng tín hiệu lidar

Raman để xác định phân bố mật độ phân tử khí quyển. Mật độ phân tử khí Ni tơ được

xác định trực tiếp từ việc biến đổi phương trình lidar Raman. Mật độ phân tử Ni tơ

chiếm thành phần chi phối và khá ổn định trong khí quyển, nên chúng ta có thể giả

sử mật độ phân tử khí Ni tơ có tỉ lệ không đổi so với mật độ phân tử khí quyển. Do

việc xác định phân bố nhiệt độ dựa vào tỉ số của mật độ phân tử ở hai khoảng không

gian liên tiếp nên giả thuyết trên không gây ra sai số đáng kể. Áp dụng phương pháp

của A. Ansmann, tín hiệu Raman có thể được sử dụng để xác định hệ số suy hao của

sol khí sau khi dùng một giá trị mật độ phân tử tham khảo, rồi hệ số suy hao này lại

được dùng để xác định mật độ phân tử theo phương pháp lặp. Mặc dù tín hiệu tán xạ

Raman không chứa tán xạ của sol khí nhưng trong trường hợp xuất hiện mây và nồng

độ sol khí là đậm đặc thì chúng ta có thể gặp phải sai số lớn. Vì vậy, phân bố nhiệt

độ xác định bằng phương pháp này nên được giới hạn ở vùng cao của tầng đối lưu.

Trong trường hợp kết hợp cả hai tín hiệu lidar đàn hồi và tín hiệu lidar Raman

để xác định nhiệt độ khí quyển thì hiệu chỉnh tán xạ và suy hao của sol khí có thể

được tính trực tiếp từ hai tín hiệu lidar trên. Trong trường hợp này, mật độ phân tử

khí quyển được rút ra từ phương trình lidar đàn hồi và phân bố nhiệt độ có thể được

rút ra trong tầng đối lưu.

3.2 Phép đo nhiệt độ dùng lidar Rayleigh

3.2.1 Xử lý dữ liệu lidar

Tán xạ Rayleigh của phân tử trong khí quyển được dùng để xác định phân bố nhiệt

độ bằng cách lấy tích phân phương trình thủy tĩnh của khí quyển kết hợp với phương

trình khí lí tưởng. Kỹ thuật lidar Rayleigh đã trở nên hoàn toàn tin cậy và là kỹ thuật

lidar chủ yếu xác định phân bố nhiệt độ khí quyển trong nghiên cứu tầng bình lưu

[35,36,37]. Bởi vì trong tầng bình lưu, khí quyển tương đối ổn định nên giả thuyết

cân bằng thủy tĩnh là đáng tin cậy. Trong tầng bình lưu mật độ sol khí là rất nhỏ nên

đóng góp trong cường độ tán xạ ngược thường được bỏ qua trong một số trường hợp

xác định nhiệt độ. Tuy nhiên trong luận án này tán xạ ngược và sự suy hao của sol

khí vẫn được đánh giá do có khảo sát sự tồn tại sol khí trong tầng bình lưu sau các vụ

phun núi lửa [11,12,16,26,27,60]. Việc đánh giá sự suy hao do hấp thụ ô zôn là nguồn

sai số hệ thống chủ yếu do hầu hết các phép đo lidar nhiệt độ không có dữ liệu mật

độ ô zôn trực tiếp để sử dụng. Đánh giá ảnh hưởng của hấp thụ ô zôn trong tầng bình

lưu tới phép đo nhiệt độ bằng lidar đã được chỉ ra bởi J. R. Sica và đồng nghiệp [86].

Hầu hết các phép đo lidar Rayleigh sau này đều hiệu chỉnh sai số nhiệt độ theo cách

này. Theo phương pháp này, một phân bố mật độ phân tử ô zôn tham khảo được dùng

để hiệu chỉnh nhiệt độ và đối chiếu với việc không hiệu chỉnh, rồi sử dụng phương

pháp làm khớp bình phương tối thiểu để tìm ra công thức toán học cho việc hiệu chỉnh

nhiệt độ. Tuy nhiên phương pháp này không đánh giá được ảnh hưởng trực tiếp của

hấp thụ ô zôn lên nhiệt độ bởi phân bố mật độ ô zôn là khác nhau tại các vị trí đo.

Trong luận án này tác giả sử dụng một mật độ ô zôn tham khảo tại vị trí đo từ phép

đo vệ tinh để hiệu chỉnh trong tính toán nhiệt độ. Mục này trình bày việc xử lí tín hiệu

lidar Rayleigh để rút ra phân bố mật độ phân tử và phân bố nhiệt độ, các yếu tố ảnh

hưởng tới kết quả nhiệt độ cũng như sai số hệ thống và ngẫu nhiên của nhiệt độ.

3.2.1.1 Sơ đồ thuật giải nhiệt độ

Hình 3.1 trình bày sơ đồ tổng quát của thuật giải nhiệt độ khí quyển từ tín hiệu

lidar Rayleigh. Các file tín hiệu lidar Rayleigh thô (ban đầu) được lưu trữ trong máy

tính thường được lấy trung bình trong khoảng thời gian 10 phút, tương ứng với số

photon tán xạ ngược được chồng chất từ 6000 xung laser. Độ phân giải không gian

ban đầu (khoảng không gian lấy trung bình tín hiệu lidar - range bin) được đặt ở giá

trị 1.2 m. Mỗi file tín hiệu này phải được đánh giá độ tin cậy trước khi được dùng để

rút ra các thông số Vật lý mô tả khí quyển.

Tín hiệu lidar từ mỗi file được trừ đi tín hiệu phông, sau đó nhân với bình

phương khoảng cách để thu được tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách. Tín hiệu

phông được xác định bởi tín hiệu thu được ở đoạn xa nhất của phân bố tín hiệu, nơi

mà chúng ta chắc chắn không có tín hiệu lidar. Vì tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng

cách tỉ lệ thuận với mật độ phân tử khí quyển, nên chúng ta có thể đánh giá độ tin cậy

của phân bố tín hiệu lidar thu được bằng việc so sánh nó với một phân bố mật độ

phân tử tham khảo. Mật độ phân tử tham khảo này có thể nhận được từ mô hình khí

quyển hoặc từ số liệu của phép đo thám không vô tuyến. Trong trường hợp lidar

Rayleigh thì tín hiệu lidar bao phủ hết tầng bình lưu nên độ cao vượt quá của các

phép đo của bóng thám không, vì vậy phân bố mật độ khí quyển từ mô hình thường

được dùng để làm giá trị so sánh. Bởi vì mật độ phân tử khí quyển giảm theo độ cao

nên phân bố tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách cũng phải giảm tương đối giống

như giá trị của mật độ phân tử tham khảo. Thông thường chúng ta sử dụng thang lô

ga rít cơ số tự nhiên để thuận tiện cho việc so sánh theo dạng biến đổi tuyến tính. Nếu

phân bố tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách có xu hướng biến đổi đi ngang hoặc

hướng lên thì file tín hiệu lidar này bị ảnh hưởng bởi hiện tượng nhiễu sinh ra tín

hiệu, trong trường hợp này file tín hiệu sẽ bị loại bỏ. Ngược lại file tín hiệu lidar biến

đổi tương đối đồng nhất với phân bố phân tử khí quyển tham khảo thì nó được chấp

nhận cho việc xử lí số liệu.

Hình 3.1. Sơ đồ tổng quát của thuật giải nhiệt độ khí quyển từ lidar Rayleigh.

Các file tín hiệu lidar thô liên tiếp được lấy trung bình theo thời gian và không

gian với nhau để tăng tỉ số tín hiệu /nhiễu. Số file liên tiếp được lấy trung bình phụ

thuộc vào sự dung hòa giữa nhu cầu khảo sát và độ phân giải thời gian yêu cầu. Thêm

vào đó, tỉ số tín hiệu /nhiễu của phép đo có thể tăng bằng cách lấy trung bình các

khoảng không gian (range-bin) lại với nhau. Việc hy sinh độ phân giải không gian

bao nhiêu phụ thuộc vào nhu cầu khảo sát với độ cao cực đại muốn đo. Thông thường

độ phân giải thời gian và độ phân giải không gian được hy sinh đồng thời để tăng tỉ

số tín hiệu /nhiễu do tầng bình lưu khí quyển tương đối ổn định. Tín hiệu lidar sau

khi được lấy trung bình theo thời gian và không gian được làm trơn bằng phin lọc

bình phương tối thiểu theo thang logarit tự nhiên để làm giảm độ méo tín hiệu do sự

phân rã nhanh của tín hiệu lidar theo độ cao.

Sau đó, file tín hiệu lidar này sẽ được hiệu chỉnh hấp thụ bởi ô zôn bằng cách

O3(z).Tiếp

chia cho hệ số truyền qua một vòng khí quyển (round-trip) của ô zôn T2

theo file tín hiệu lidar này sẽ được dùng để xác định hệ số dập tắt và hệ số tán xạ

ngược của sol khí theo phương pháp Fernald đã được mô tả ở Chương 1. Hệ số tán

xạ ngược của sol khí βaer(z) được dùng để xác định tỉ số tán xạ ngược tương đối

Raer(z). Hệ số dập tắt của sol khí sẽ cho phép xác định hệ số truyền qua khí quyển một

aer(z). Thừa số tín hiệu lidar Rayleigh hiệu dụng Peff(z) được xác

vòng của sol khí T2

định sau khi hiệu chỉnh suy hao do tán xạ và dập tắt của sol khí và suy hao của ô zôn

từ tín hiệu lidar đo được.

Mật độ phân tử khí quyển được xác định từ tín hiệu lidar Rayleigh hiệu dụng

theo phương trình (1.31) sau khi sử dụng một giá trị mật độ phân tử khí quyển tham

khảo từ mô hình khí quyển tại một độ cao chuẩn hóa. Do lidar Rayleigh có thể bao

phủ hầu hết tầng bình lưu nơi mà bóng thám không không thể đạt được, nên trong

luận án này mật độ phân tử khí quyển từ mô hình MSISE-90 cùng ngày, cùng tọa độ

được dùng làm giá trị của mật độ phân tử tham khảo. Độ cao được dùng để xác định

giá trị của mật độ tham khảo thường được chọn tại vị trí mà tỉ số tín hiệu /nhiễu của

phép đo lidar đủ lớn để giảm sai số do thăng giáng thống kê của tín hiệu lidar gây ra.

Phương pháp Fernald được sử dụng để xác định hệ số tán xạ ngược βaer(z), rồi mật

độ phân tử khí được xác định từ tín hiệu lidar Rayleigh hiệu dụng.

Phân bố nhiệt độ khí quyển được tính từ phân bố mật độ khí quyển sau khi

dùng một giá trị nhiệt độ tham khảo ở khoảng biên cao nhất. Trong luận án này giá

trị nhiệt độ tham khảo cũng được lấy từ mô hình khí quyển MSISE-90 ở cùng ngày,

cùng vị trí của phép đo. Cuối cùng các nguồn sai số gây ra cho xác định phân bố nhiệt

độ khí quyển từ tín hiệu lidar Rayleigh được xác định.

3.2.1.2 Xác định thừa số tín hiệu lidar hiệu dụng

Thừa số tín hiệu lidar Rayleigh hiệu dụng được xác định từ tín hiệu lidar đo

được bằng cách hiệu chỉnh tán xạ và suy hao của sol khí, suy hao của ô zôn ở tầng

bình lưu. Tín hiệu lidar hiệu dụng sẽ chỉ phản ánh tán xạ của phân tử khí quyển. Đầu

tiên, suy hao của tín hiệu lidar Rayleigh gây ra bởi hấp thụ của ô zôn sẽ được xác

định. Suy hao của ô zôn được xác định từ phân bố mật độ ô zôn, phân bố mật độ này

O3(z) của ô zôn. Tín hiệu

cho phép xác định hệ số truyền qua một vòng khí quyển T2

sau đó được hiệu chỉnh bằng cách lấy tín hiệu lidar đo được chia cho hệ số truyền qua

này. Sau đó tín hiệu lidar được hiệu chỉnh bởi ô zôn sẽ được dùng để xác định hệ số

tán xạ ngược và hệ số dập tắt của sol khí. Các hệ số này cho phép xác định tỉ số tán

aer (z).

xạ ngược sol khí Raer(z) và hệ số truyền qua một vòng khí quyển của sol khí T2

Rồi tín hiệu lidar hiệu dụng Peff(z) được xác định theo công thức (1.40) sau khi hiệu

chỉnh suy hao của sol khí và ô zôn từ tín hiệu lidar đo được P(z).

Hình 3.2. Mật độ phân tử ô zôn (a) và hệ số truyền qua một vòng khí quyển của ô

zôn (b) tại tọa độ lân cận với Hà nội (nguồn: http://igaco-o3.fmi.fi/ACSO/ [47]).

Trong tầng bình lưu, mật độ ô zôn tăng cao và gây ra sự gia tăng nhiệt độ trong

tầng khí quyển này. Ô zôn cũng gây ra sự suy hao của tín hiệu lidar do hấp thụ. Trong

các nghiên cứu lidar trước đây, hấp thụ của ô zôn thường được bỏ qua hoặc giả sử

một giá trị sai số nào đó [9, 22, 58, 72], hoặc được hiệu chỉnh bằng toán học [86].

Tuy nhiên, việc hiệu chỉnh bằng toán học có thể gây ra sai số nhiệt độ lớn do phân bố

ô zôn không phải là một hàm toán học. Mật độ ô zôn cũng chênh lệch đáng kể tại các

tọa độ khác nhau trên trái đất. Vì vậy, trong luận án tác giả xác định hệ số truyền qua

O3(z) bằng cách sử dụng một phân bố mật độ ô zôn

khí quyển một vòng của ô zôn T2

tham khảo từ phép đo khác tại vị trí của phép đo lidar.

Hình 3.2 cho thấy một phân bố mật độ phân tử ô zôn và hệ số truyền qua khí

quyển một vòng của ô zôn được sử dụng cho xử lí dữ liệu lidar Rayleigh. Mật độ

phân tử ô zôn nhận được từ dữ liệu tham khảo thu được ở tọa độ lân cận với Hà nội.

Phân bố mật độ ô zôn chỉ ra mật độ phân tử ô zôn chủ yếu tồn tại chính từ khoảng

cách 15 km tới 40 km và đạt giá trị cực đại ở lân cận 25 km. Tương ứng chúng ta có

thể nhận ra sự suy hao mạnh của tín hiệu lidar Rayleigh ở trong khoảng khí quyển

này. Trong khoảng 15 km – 40 km hệ số truyền qua giảm mạnh từ khoảng 0.99 xuống

còn gần 0.96 và trên 40 km thì biến đổi không đáng kể.

Hình 3.3. Tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách (thang logarithm) (a), và độ chênh

lệch tín hiệu lidar (b) trước và sau khi hiệu chỉnh bởi hấp thụ của ô zôn.

Ảnh hưởng của hấp thụ ô zôn tới tín hiệu lidar Rayliegh trong tầng bình lưu

được cho thấy trên Hình 3.3. Số photon tán xạ ngược trong một file lấy trung bình

trong 10 phút với tỉ số tín hiệu /nhiễu lớn hơn 9 gia tăng đáng kể sau khi hiệu chỉnh

hấp thụ của ô zôn (gần 600 photon tức là tương ứng với tỉ số tín hiệu /nhiễu có giá trị

khoảng 25). Độ chênh lệch số photon tín hiệu giữa hiệu chỉnh và không hiệu chỉnh

sẽ giảm dần theo độ cao do sự suy giảm nhanh của tín hiệu lidar theo độ cao. Độ

chênh lệch này sẽ ảnh hưởng đáng kể tới các giá trị tính toán sau này như: hệ số tán

xạ ngược của sol khí, mật độ phân tử và nhiệt độ khí quyển rút ra từ tín hiệu lidar

Rayleigh. Kết quả hiệu chỉnh hấp thụ ô zôn của tín hiệu Rayleigh cho thấy không thể

bỏ qua hoặc giả sử bằng một hằng số hay là một hàm số.

Trong các nghiên cứu nhiệt độ tầng bình lưu bằng các phép đo lidar trước đây,

sự tồn tại của sol khí trong tầng bình lưu thường không được khảo sát và sai số nhiệt

độ gây ra bởi sol khí thường được giả sử một giá trị nào đó [9, 22, 58, 72]. Tuy nhiên,

sự tồn tại của sol khí trong tầng bình lưu sau sự phun núi lửa Pinatubo đã được các

phép đo lidar trước khẳng định [11,12,16,26,27,60]. Ảnh hưởng của chúng vẫn được

tiếp tục nghiên cứu cho đến tận ngày nay. Các kết quả xác định nhiệt độ trong luận

án này đều hiệu chỉnh sự suy hao của sol khí và được thảo luận chi tiết. Tán xạ và

dập tắt của sol khí trong tầng bình lưu được xác định theo phương pháp do Fernald

đề xuất. Theo phương pháp này một tỉ số lidar Laer tham khảo cho sol khí tầng bình

lưu và mật độ phân tử khí quyển tham khảo được sử dụng, sau đó hệ số tán xạ ngược

βaer(z) được xác định từ tín hiệu lidar, rồi hệ số dập tắt của sol khí αaer(z) được xác

định bằng cách nhân tỉ số lidar này với phân bố hệ số tán xạ ngược của sol khí. Sử

dụng hệ số tán xạ ngược βaer(z) chúng ta có thể xác định tỉ số tán xạ ngược sol khí

Raer(z) theo công thức (1.27) và sử dụng hệ số dập tắt αaer(z) chúng ta có thể xác định

aer(z) theo công thức

được hệ số truyền qua một vòng khí quyển gây ra bởi sol khí T2

(1.29). Để loại bỏ sai số do giá trị mật độ phân tử khí quyển tham khảo trong phương

pháp Fernald tác giả sử dụng phương pháp lặp. Trong bước thứ nhất, mật độ phân tử

khí quyển tham khảo và tín hiệu lidar được ứng dụng để xác định hệ số tán xạ ngược,

tỉ số tán xạ sol khí, hệ số truyền qua một vòng của sol khí. Ở bước thứ hai các giá trị

này được sử dụng để xác định mật độ phân tử từ tín hiệu lidar. Trong bước thứ ba

mật độ phân tử mới từ tín hiệu lại được sử dụng để xác định giá trị của tỉ số tán xạ

ngược tương đối và hệ số truyền qua của sol khí. Lặp lại bước thứ 2 và bước 3 các

giá trị này sẽ đồng quy nhanh sau một vài bước lặp.

Hình 3.4. Tỉ số tán xạ ngược sol khí Raer(z), sử dụng mật độ mô hình khí quyển (màu

đen), sử dụng mật độ tính từ tín hiệu lidar không lặp (mầu đỏ) và áp dụng phương

pháp lặp (màu xanh).

Hình 3.4 trình bày kết quả xác định tỉ số tán xạ ngược sol khí Raer(z) được xác

định từ tín hiệu lidar Rayleigh tại Hà nội. Giá trị đầu tiên (mầu đen) sử dụng mật độ

phân tử mô hình khí quyển MSISE-90 để xác định, giá trị sau sử dụng mật độ phân

tử được tính từ tín hiệu lidar không sử dụng phương pháp lặp (mầu đỏ) và sử dụng

phương pháp lặp (mầu xạnh). Chúng ta nhận thấy tại điểm gate-on (khoảng 20 km),

cường độ tín hiệu tán xạ ngược của sol khí chiếm khoảng 7% cường độ tín hiệu lidar,

tuy nhiên cường độ tín hiệu tán xạ ngược của sol khí đóng góp vào cường độ lidar

suy giảm rất nhanh, gần như không đáng kể ở 24.5 km. Kết quả này là tương đối phù

hợp với các công bố trước đây từ kết quả đo đạc bằng lidar tại vị trí khác [17]. Kết

quả cũng cho thấy sự khác nhau đáng kể khi sử dụng mật độ phân tử xác định từ lidar

so với mật độ phân tử tham khảo từ mô hình lên tới 7% tại khoảng cách 20 km và sự

chênh lệch giữa áp dụng phương pháp lặp và không lặp lên tới 1%.

aer(z) xác định từ lidar,

Hình 3.5. Hệ số truyền qua một vòng khí quyển của sol khí T2

(đen): sử dụng mật độ mô hình, (đỏ): sử dụng mật độ lidar không lặp, (xanh): sử dụng

mật độ lidar và phương pháp lặp.

aer(z) của sol khí

Hình 3.5 cho thấy hệ số truyền qua một vòng khí quyển T2

được xác định từ tín hiệu lidar Rayleigh tại Hà nội. Hệ số truyền qua được xác định

từ hệ số dập tắt của sol khí αaer(z). Sự dập tắt của sol khí gây ra sự suy hao cỡ khoảng

1% tín hiệu lidar Rayleigh ở trên 23 km. Kết quả ứng dụng phương pháp lặp cũng

cho thấy độ chính xác trong việc xác định hệ số truyền qua đã tăng khoảng 0.2% so

với sử dụng mật độ phân tử khí quyển tham khảo từ mô hình. Việc sử dụng phương

pháp lặp và không lặp chênh lệch nhau cỡ khoảng 0.1%.

Kết quả xác định tỉ số tán xạ ngược tương đối và hệ số truyền qua của sol khí

ở tầng bình lưu đã chỉ ra việc xác định đóng góp của sol khí trong việc tính toán mật

độ và nhiệt độ là không thể bỏ qua và không thể giả sử một giá trị cố định bởi các giá

trị này biến đổi bởi một phân bố theo độ cao. Việc hiệu chỉnh tín hiệu lidar bởi sol

khí giúp chúng ta có thể xác định sai số nhiệt độ do sol khí gây ra.

Hình 3.6. Tín hiệu lidar đo được (đỏ) và tín hiệu lidar hiệu dụng (xanh): (a), độ lệch

tương đối giữa tín hiệu đo được và tín hiệu lidar hiệu dụng (b).

Sử dụng đồng thời hệ số truyền qua một vòng của ô zôn, tỉ số tán xạ ngược sol

khí, hệ số truyền qua một vòng của sol khí chúng ta có thể xác định được tín hiệu

lidar hiệu dụng Peff(z) từ tín hiệu lidar đo được theo công thức (1.28). Kết quả được

trình bày tại Hình 3.6. Kết quả khác nhau rất đáng kể trong vùng từ 20-28 km, nơi có

sự tồn tại đồng thời của sol khí và ô zôn. Tín hiệu lidar hiệu dụng sau khi được hiệu

chỉnh bởi tán xạ ngược và dập tắt của sol khí đã giảm đi đáng kể trong khoảng từ 20

km tới 42 km. Số photon tán xạ ngược chênh lệch rất lớn trong vùng từ 20 tới 24 km

nơi có sự tồn tại của sol khí (cực đại lên tới 4200 photon). Số photon chênh lệch tiếp

tục tới trên 42 km do có sự tồn tại của ô zôn và kết thúc ở trên 42 km nơi mà tương

ứng với sự suy giảm mạnh của phân tử ô zôn trên vùng khí quyển này.

3.2.1.3 Xác định phân bố mật độ phân tử khí quyển

Hình 3.7. Mật độ từ tín hiệu lidar đo được (đỏ) và tín hiệu lidar hiệu dụng (xanh).

Mật độ phân tử khí quyển có thể rút ta trực tiếp từ tín hiệu lidar theo phương

trình (1.30). Theo đó một giá trị mật độ tham khảo tại một độ cao tham khảo được

dùng để xác định phân bố mật độ phân tử khí quyển. Do trong biểu thức xác định mật

độ có chứa đồng thời hệ số suy hao của phân tử nên phương pháp lặp được dùng để

hiệu chỉnh sự suy hao do phân tử khí quyển gây ra. Phương pháp lặp được thực hiện

như sau: trong bước thứ nhất hệ số dập tắt của phân tử được giả sử αmol = 0 [km-1] ở

tất cả các độ cao, ở bước thứ hai giá trị αmol = 0 [km-1] được dùng để tính mật độ phân

tử theo phương trình (1.30), bước thứ ba mật độ phân tử vừa tính được từ tín hiệu

lidar lại được dùng để tính hệ số dập tắt của phân tử αmol theo phương trình (1.37).

Lặp lại bước hai và ba các giá trị sẽ đồng quy nhanh sau một vài bước lặp.

Hình 3.7 trình bày kết quả phân bố mật độ phân tử tầng bình lưu từ lidar

Rayleigh vào lúc 22 giờ 56 phút ngày 26 tháng 6 năm 2013 tại Hà nội. Phân bố bắt

đầu ở 20 km và kết thúc ở 59 km với độ phân giải là 120 m. Thời gian tích phân là 1

giờ tương ứng với số photon tán xạ ngược chồng chất từ 3600 xung laser với độ cao

cực đại nhận được ở tỉ số tín hiệu /nhiễu lớn hơn 7. Phân bố mật độ phân tử từ mô

hình khí quyển MSISE-90 cùng ngày cũng được vẽ trong hình để so sánh. Kết quả

cho thấy sự hòa hợp tốt giữa hai phân bố mật độ đã khẳng định độ tin cậy của phép

đo lidar Rayleigh chúng tôi. Kết quả cho thấy việc sử dụng tín hiệu lidar hiệu dụng

cho kết quả phù hợp hơn với phân bố mật độ phân tử từ mô hình MSISE-90 so với

tín hiệu lidar đo được.

Kết quả xác định độ lệch tương đối giữa mật độ phân tử tính tín hiệu đo được

và hiệu dụng (tính theo phần trăm) cho thấy trên Hình 3.8 (a). Độ lệch tương đối này

được xác định theo công thức:

|ρhiệu dụng (z)−ρđo được(z)| ρhiệu dụng(z)

(3.1) Rρ(z) =

Trong đó 𝜌ℎ𝑖ệ𝑢 𝑑ụ𝑛𝑔 (𝑧) là mật độ phân tử tính từ tín hiệu lidar Rayleigh hiệu dụng,

𝜌đ𝑜 đượ𝑐 (𝑧) là mật độ phân tử tính từ tín hiệu lidar Rayleigh đo được. Kết quả giữa

mật độ phân tử tính theo tín hiệu lidar đo được và tín hiệu lidar hiệu dụng cho thấy

sự chênh lệch mật độ đáng kể xảy ra trong vùng khí quyển từ 20 km cho đến 40 km.

Độ chênh lệch từ khoảng 3.6% đến 2.6%, đây là vùng có sự tồn tại của mật độ sol khí

tầng bình lưu và mật độ ô zôn tăng cao. Trong khi đó độ chênh lệch giảm nhanh ở

trên 40 km với độ chênh lệch toàn phân bố là lớn hơn 2.5%. Việc khảo sát này cho

thấy việc xác định phân bố mật độ phân tử dùng lidar Rayleigh bắt buộc phải đánh

giá sự suy hao do ô zôn và sol khí trong tầng bình lưu. Việc giả sử một tỉ lệ sai số

nhất định do suy hao của sol khí và ô zôn như trong các công bố trước đây có thể gây

ra sai số hệ thống lớn trong nghiên cứu tầng bình lưu bằng lidar Rayleigh [20-24,26].

Hình 3.8. Độ lệch mật độ tương đối (theo %) giữa tín hiệu đo được và hiệu dụng (a),

giữa lidar và mô hình (b).

Độ chênh lệch tương đối giữa mật độ phân tử giữa hai phép đo lidar và mô

hình cùng ngày tại Hà nội cũng được trình bày ở Hình 3.8 b. Độ lệch tương đối này

xác định theo công thức:

|𝜌𝑙𝑖𝑑𝑎𝑟 (𝑧)−𝜌𝑚ô ℎì𝑛ℎ(𝑧)| 𝜌𝑙𝑖𝑑𝑎𝑟(𝑧)

(3.2) 𝑅𝜌(𝑧) =

Trong đó 𝜌𝑙𝑖𝑑𝑎𝑟 (𝑧) là mật độ phân tử tính từ tín hiệu lidar Rayleigh, 𝜌𝑚ô ℎì𝑛ℎ (𝑧) là

mật độ phân tử từ mô hình phân tử MSISE-90. Độ chêch lệch gia tăng theo độ cao và

nhỏ hơn 2% ở dưới 50 km, độ chênh lệch cực đại là 3,8% tại vị trí cực đại của phân

bố có thể là do thăng giáng thống kê của tín hiệu lidar khi mà tỉ số tín hiệu /nhiễu của

phép đo lidar Rayleigh suy giảm nhanh.

Hình 3.9. Sai số mật độ phân tử Rayleigh (a), hệ số truyền qua một vòng của phân tử

mol(z) từ tín hiệu lidar Rayleigh (b).

Sai số mật độ do nhiễu (noise) của chế độ đếm photon gây ra cũng được trình

bày ở trên hình 3.9 a. Sai số này được xác định theo công thức sau [4]:

∆ρ =

ρ √m.Peff

(3.3)

Trong đó, ∆ρ là sai số mật độ do nhiễu gây nên, ρ là mật độ tính từ tín hiệu

lidar, m là số thời gian lấy trung bình (s), Peff là số photon hiệu dụng tán xạ ngược thu

được. Sai số của mật độ phân tử do tín hiệu nhiễu gây ra là rất nhỏ, giá trị cực đại vào

khoảng 0.35% và hầu như không đáng kể ở vùng thấp của tầng bình lưu. Sai số mật

độ thấp trong tầng bình lưu là do thời gian lấy trung bình lớn và cường độ tín hiệu

lidar cao do khoảng không gian lấy trung bình được gia tăng. Kết quả này gợi ý rằng

chúng ta có thể hy sinh độ phân giải thời gian và không gian của phép đo để giảm sai

số ngẫu nhiên do tín hiệu nhiễu. Phân bố sai số mật độ phân tử gia tăng theo độ cao

do tỉ số tín hiệu /nhiễu giảm nhanh theo độ cao.

Mật độ phân tử xác định được từ tín hiệu lidar Rayleigh được dùng để xác

mol (z). Kết quả này được

định hệ số truyền qua một vòng khí quyển của phân tử T2

cho thấy trên Hình 3.9 b. Phân bố hệ số truyền qua này chỉ ra sự khác nhau nhỏ hơn

1.5 % ở vùng cao của tầng bình lưu (trên 40 km). Kết quả này cho thấy ảnh hưởng

của hấp thụ phân tử đối với tín hiệu lidar Rayleigh là không lớn trong tầng bình lưu.

Điều này là do mật độ phân tử đã giảm so với tầng đối lưu.

3.2.1.4 Xác định phân bố nhiệt độ khí quyển

Phân bố nhiệt độ lidar Rayleigh được xác định từ phân bố mật độ phân tử đã

trình bày ở trên sau khi chúng ta sử dụng một giá trị nhiệt độ tham khảo ở độ cao cực

đại của phân bố. Giá trị nhiệt độ tham khảo này nhận được từ mô hình khí quyển

MSISE-90. Phân bố nhiệt độ cũng có cùng độ phân giải không gian và thời gian, độ

cao cực đại giống như phân bố mật độ phân tử. Kết quả xác định phân bố nhiệt độ từ

tín hiệu lidar Rayleigh được trình bày trên hình 3.10. Nhiệt độ từ mô hình khí quyển

MSISE-90 cũng được trình bày trong hình (đường màu đỏ) để tiện cho việc so sánh

và đánh giá, nhiệt độ tính từ tín hiệu lidar Rayleigh đo được không hiệu chỉnh suy

hao sol khí, ô zôn và phân tử khí quyển được mô tả ở đường mầu xanh. Trong khi đó

phân bố nhiệt độ tính từ tín hiệu lidar hiệu dụng được trình bày ở đường mầu đen.

Kết quả cho thấy việc hiệu chỉnh suy hao của sol khí (bao gồm cả tán xạ và

hấp thụ) và hấp thụ ô zôn và phân tử từ tín hiệu lidar hiệu dụng cho kết quả phân bố

nhiệt độ gần với giá trị từ mô hình hơn sử dụng tín hiệu lidar đo được. Trong khoảng

hiệu chỉnh tín hiệu lidar từ sol khí (20 km đến 35 km) phân bố nhiệt độ là tương đối

trơn hơn so với tín hiệu lidar đo được là do thăng giáng gây ra bởi sol khí đã được

loại bỏ. Trong đoạn cuối (từ 40 km tới đỉnh phân bố) của phân bố nhiệt độ xác định

từ tín hiệu lidar hiệu dụng có sự gia tăng hơn so với phân bố nhiệt độ xác định từ tín

hiệu lidar đo được. Kết quả này là do sự hiệu chỉnh hấp thụ của ô zôn và phân tử

mang lại. Điều này một lần nữa chỉ ra rằng việc sử dụng phương pháp lặp trong xác

định mật độ phân tử là không thể bỏ qua. Sự hiệu chỉnh này giảm đi sự thăng giáng

trong xác định nhiệt độ do thuật giải sử dụng tích phân ngược (backwarkd) gây ra.

Hình 3.10. Phân bố nhiệt độ xác định từ tín hiệu lidar Rayleigh đo được (xanh) và từ

tín hiệu lidar hiệu dụng (đen) và phân bố nhiệt độ mô hình MSISE-90 (đỏ).

Nhiệt độ tham khảo Tref trong xác định phân bố nhiệt độ của lidar Rayleigh có

ảnh hưởng đến kết quả xác định phân bố nhiệt độ do áp dụng thuật giải dùng tích

phân ngược. Để đánh giá ảnh hưởng của giá trị này tới phân bố nhiệt độ thu được,

bốn giá trị nhiệt độ tham khảo tăng, giảm 5% và tăng, giảm 1% so với Tref ban đầu

được sử dụng. Kết quả khảo sát sự thay đổi nhiệt độ tham khảo khác nhau cho thấy ở

Hình 3.11. Trong trường hợp chênh lệch 5% thì cả ba phân bố khác nhau trong

khoảng 20 km tính từ đỉnh (từ 59 km đến 39 km) và đồng quy nhanh ở phần còn lại.

Còn trong trường hợp chênh lệch chỉ là 1% thì cả ba đường đồng quy chỉ sau một vài

km. Trong các trường hợp sử dụng nhiệt độ tham khảo từ các phép đo trực tiếp (như

thám không vô tuyến) thì sai số của các thiết bị đo vào khoảng 1%. Nếu chúng ta sử

dụng làm nhiệt độ tham khảo thì sai số của giá trị này ảnh hưởng không đáng kể tới

kết quả.

Hình 3.11. Ảnh hưởng của giá trị nhiệt độ tham khảo lên phân bố nhiệt độ. Đường

đỏ (1): nhiệt độ tham khảo ban đầu, xanh lá cây (2,3): ±5%, xanh da trời (4,5): ±1%.

3.2.2 Phân tích sai số nhiệt độ của lidar Rayleigh

Sai số hệ thống của phép đo nhiệt độ khí quyển dùng kỹ thuật lidar Rayleigh bị ảnh

hưởng bởi các yếu tố sau: tán xạ và hấp thụ của sol khí, hấp thụ của ô zôn, nhiệt độ

tham khảo. Trong khi đó sai số ngẫu nhiên là tín hiệu nhiễu của hệ lidar.

Hình 3.12. Sai số nhiệt độ lidar Rayleigh do sol khí (đỏ), hấp thụ ô zôn (tím), Tref

(xanh da trời), nhiễu (xanh lá cây) và sai số tổng cộng (đen).

Nguồn sai số hệ thống do tán xạ ngược của sol khí có thể được xác định thông

qua độ lệch quân phương trung bình của tỉ số tán xạ ngược tương đối Raer(z), trong

khi đó nguồn sai số của của suy hao do sol khí được xác định thông qua hệ số truyền

qua hai lần của sol khí trong khí quyển. Sai số hệ thống gây ra cho nhiệt độ do sol khí

2 ]

1/2 }

được xác định bởi biểu thức sau [103]:

(3.4) ∆T ≤ T {[∆Raer Raer + [∆exp(−2τaer) exp(−2τaer)

Sai số hệ thống gây ra cho nhiệt độ do hấp thụ ô zôn được xác định theo sai số của

1 2

hệ số truyền qua khí quyển hai lần do hấp thụ của ô zôn [103]:

} (3.5) ∆T ≤ T {[∆exp(−2τ𝑜3) ] exp(−2τ𝑜3)

Sai số hệ thống gây ra cho nhiệt độ do giá trị của nhiệt độ tham khảo được xác định

(3.6)

bởi biểu thức sau [103]:

ρ(zref) ρ(z)

∆T(z) ≈ ∆T(zref)

Hệ lidar Rayleigh thu tín hiệu lidar ở chế độ đếm photon nên tín hiệu nhiễu tuân theo

(3.7)

phân bố Poisson. Sai số ngẫu nhiên được xác định bởi biểu thức [103]:

T(z) √mP𝑒𝑓𝑓(z)

∆T(z) ≈

Trong đó, m là số xung laser được tích phân, Peff (λ,z) là số photon tán xạ ngược hiệu

dụng từ độ cao z.

Kết quả xác định sai số nhiệt độ do các nguồn trên được trình bày ở trên hình

3.12, đường đỏ là sai số của sol khí, đường mầu tím là của ô zôn, xanh da trời là của

nhiệt độ tham khảo, xanh lá cây là do độ ồn photon, đường mầu đen là tổng các nguồn

sai số gây ra. Sai số nhiệt đo do sol khí là lớn nhất trong khoảng dưới 30 km. Càng

lên cao thì sai số nhiệt độ gây ra do sai số của nhiệt độ tham khảo, hấp thụ ô zôn, và

nhiễu càng gia tăng. Phân bố sai số tổng cộng chỉ ra sai số nhiệt độ cực đại vào khoảng

3.8 K, tức là cỡ hơn 1%. Kết quả xác định chỉ ra sai số do tán xạ ngược của sol khí

Raer(z) < 0.0059 (<0.59%), sai số của hấp thụ do sol khí Taer(z) <0.0015 (<0.15%),

sai số do hấp thụ ô zôn TO3 < 0.0022 (<0.22%), trong khi đó sai số của nhiệt độ

tham khảo được lấy vào khoảng 1% theo sai số của phép đo trực tiếp. Việc khảo sát

sol khí và ô zôn của tầng bình lưu trong nghiên cứu nhiệt độ bằng lidar Rayleigh cũng

chỉ ra cách làm giảm các nguồn sai số này thay vì giả sử một giá trị nào đó như các

công bố trước đây (giả sử sai số nhiệt độ vào khoảng 4% [20-24,26] ).

3.2.3 Thảo luận

Kết quả phân bố nhiệt độ lidar Rayleigh bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố là chất lượng tín

hiệu (phản ánh thông qua tỉ số tín hiệu /nhiễu) và phương pháp xử lí dữ liệu. Để tăng

tỉ số tín hiệu /nhiễu chúng ta có thể tăng khoảng thời gian và khoảng không gian lấy

trung bình tín hiệu. Trong quá trình xử lí dữ liệu lidar Rayleigh các yếu tố ảnh hưởng

tối kết quả là các giá trị đầu vào và giá trị tham khảo, thuật giải tích phân ngược. Dữ

liệu đầu vào để xác định hệ số tán xạ ngược sol khí và mật độ phân tử từ tín hiệu lidar

là mật độ phân tử từ mô hình MSISE-90. Để giảm thiểu ảnh hưởng của nguồn tham

khảo này tác giả đã áp dụng phương pháp lặp. Đối với giá trị tham khảo (như nhiệt

độ tham khảo) kết quả khảo sát cho thấy nếu sai số là nhỏ hơn 1% thì giá trị này chỉ

ảnh hưởng tới khoảng một vài km đầu tiên của phân bố nhiệt độ. Do thuật giả tích

phân ngược sử dụng trong xác định hệ số tán xạ ngược sol khí và phân bố nhiệt độ

nên kết quả rất nhạy với dữ liệu lidar ở các khoảng không gian khác nhau. Để giảm

thiểu ảnh hưởng của thuật giải này tới kết quả chúng ta có thể làm trơn dữ liệu theo

thang logarit tự nhiên theo phin lọc bình phương tối thiểu.

Kết quả khảo sát các nguồn sai số của lidar Rayleigh đã cho thấy sol khí vẫn

ảnh hưởng tới vùng thấp của tầng bình lưu (khoảng dưới 30 km). Vì vậy chúng ta vẫn

cần khảo sát ảnh hưởng của nó tới phân bố nhiệt độ lidar Rayleigh. Kết quả khảo sát

cũng chỉ ra ảnh hưởng của ô zôn tới kết quả nhiệt độ lidar Rayleigh nên không thể bỏ

qua hay giả sử bằng một hàm số được. Việc sử dụng phương pháp lặp để khảo sát

ảnh hưởng của hấp thụ phân tử cũng giảm đi sai số hệ thống của kết quả lidar

Rayleigh. Kết quả hiệu chỉnh hấp thụ tán xạ và suy hao của sol khí, hấp thụ của ô zôn

và hấp thụ của phân tử đã giảm sai số hệ thống so với các phép đo nhiệt độ bằng lidar

trước đây.

3.3 Phép đo nhiệt độ dùng lidar Raman

Hệ lidar Rayleigh-Raman đo được đồng thời tín hiệu lidar Rayleigh bao phủ tầng

bình lưu và tín hiệu lidar Raman bao phủ tầng đối lưu. Nhiệt độ khí quyển có thể

được rút ra từ tín hiệu lidar Raman theo phương pháp tương tự như tín hiệu lidar

Rayleigh, chi tiết của phương pháp này đã được trình bày ở Chương 1. Mục này của

Chương 3 trình bày thuật giải và các nghiên cứu trong xử lí dữ liệu để rút ra phân bố

nhiệt độ từ tín hiệu lidar Raman đo được. Các yếu tố ảnh hưởng tới kết quả nhiệt độ

và sai số mật độ và nhiệt độ rút ra từ phương pháp này cũng được khảo sát chi tiết.

3.3.1 Xử lý dữ liệu lidar Raman

Khi mở rộng xuống tầng đối lưu do mật độ và sự phức tạp của sol khí gia tăng nên

lidar Rayleigh không còn tin cậy nữa. Do đó, tán xạ Raman của phân tử Ni tơ có thể

được dùng để xác định mật độ phân tử và nhiệt độ khí quyển. Bởi vì phân tử Ni tơ

chiếm nồng độ chi phối (khoảng 78%) và tương đối ổn định trong khí quyển. Tán xạ

Raman của phân tử Ni tơ không chứa tán xạ của sol khí, vì vậy sai số hệ thống do tán

xạ ngược của sol khí bị loại bỏ. Tuy nhiên, sự dập tắt của sol khí lại là sai số hệ thống

chủ yếu của phương pháp này. Sự dập tắt này có thể được xác định trực tiếp từ tín

hiệu lidar Raman theo phương pháp do A. Ansmann đề xuất được trình bày ở chương

1. Theo đó hệ số dập tắt của sol khí αaer(z) được xác định và hệ số truyền qua một lần

khí quyển của sol khí Taer(z) được xác định. Tín hiệu lidar Raman sau đó sẽ được hiệu

chỉnh để xác định mật độ phân tử Ni tơ từ việc biến đổi phương trình lidar Raman.

Phương pháp lặp cũng được ứng dụng để loại bỏ ảnh hưởng của mật độ phân tử tham

khảo ban đầu trong phương pháp tính mật độ phân tử Ni tơ. Trong tầng đối lưu mật

độ ô zôn là rất nhỏ so với tầng bình lưu nên đóng góp suy hao của ô zôn vào độ bất

định nhiệt độ là nhỏ. Mặc dù vậy hệ số truyền qua một vòng của ô zôn vẫn được xác

định để hiệu chỉnh tín hiệu lidar nhằm thu được tín hiệu lidar Raman hiệu dụng.

3.3.1.1 Sơ đồ thuật giải nhiệt độ

Sơ đồ tổng quát của thuật giải nhiệt độ khí quyển từ tín hiệu lidar Raman được trình

bày ở hình 3.13. Các file tín hiệu lidar Raman thô được tích phân trong 10 phút tương

ứng với sự chồng chất photon của 6000 xung laser phát đi. Độ phân giải không gian

ban đầu được đặt ở giá trị 1.2 m. Tín hiệu lidar Raman này cũng được trừ đi phông

trước khi xử lý. Tín hiệu sau khi trừ đi phông được nhân với bình phương khoảng

cách để thu được tín hiệu lidar Raman hiệu chỉnh khoảng cách. Tín hiệu lidar hiệu

chỉnh khoảng cách này tỉ lệ thuận với mật độ phân tử Ni tơ trong khí quyển. Vì vậy

sử dụng một điểm tham khảo chúng ta có thể so sánh hai phân bố theo thang logarithm

cơ số tự nhiên với nhau để đánh giá độ ô nhiễm mây của tín hiệu lidar Raman. Trong

trường hợp file tín hiệu bị ô nhiễm nặng bởi mây thì nó không được dùng để tích phân

cho việc xác định nhiệt độ sau này.

Hình 3.13. Sơ đồ tổng quát của thuật giải nhiệt độ khí quyển từ tín hiệu lidar Raman.

Mặc dù, sự suy hao của sol khí mây có thể được đánh giá theo phương pháp của

A. Ansmann và tín hiệu lidar Raman có thể được bồi thường sau đó. Tuy nhiên, hệ

số dập tắt của sol khí mây phụ thuộc mạnh vào hình dạng, kích thước, cấu trúc và

thành phần theo không gian của sol khí mây. Vì vậy sai số sẽ rất lớn khi chúng ta sử

dụng nó để hiệu chỉnh tín hiệu Raman ở vùng thấp của khí quyển. Bên cạnh đó chúng

ta còn phải dùng một giá trị tham khảo là thành phần Angstrom nên sai số của hệ số

dập tắt cũng rất lớn. Thêm giả thiết về nhiệt độ dựa trên hai giả thiết là khí lí tưởng

và cân bằng thũy tĩnh không còn tin cậy nữa. Vì vậy, những file này phản ánh một

tình trạng riêng của khí quyển, chúng cần được nghiên cứu riêng.

Các file tín hiệu không bị ô nhiễm bởi mây sẽ được tích phân theo thời gian và

không gian để thu được một file tín hiệu lidar mới dùng cho xác định phân bố mật độ

và nhiệt độ khí quyển. Độ phân giải không gian và độ phân giải thời gian của phân

bố mật độ phân tử và nhiệt độ khí quyển được xác định từ độ phân giải không gian

và thời gian của file tín hiệu này. Độ cao cực đại của file tín hiệu lidar Raman mới

được xác định thông qua sự đánh giá tỉ số tín hiệu /nhiễu. Độ thăng giáng của tín hiệu

lidar do sự phân rã nhanh theo khoảng cách được giảm bớt bằng cách làm trơn thông

qua phin lọc bình phương tối thiểu. File tín hiệu mới này sẽ được dùng để xác định

hệ số dập tắt của sol khí khí quyển theo phương pháp của A. Ansmann. Từ hệ số dập

tắt của sol khí chúng ta có thể xác định được hệ số truyền qua khí quyển của sol khí.

Sử dụng một phân bố mật độ ô zôn tham khảo chúng ta có thể xác định được hệ số

truyền qua của ô zôn. Sử dụng đồng thời hai hệ số truyền qua này chúng ta có thể xác

định được tín hiệu lidar Raman hiệu dụng sau khi đã hiệu chỉnh đi sự suy hao của sol

khí và ô zôn khí quyển.

Tín hiệu lidar Raman hiệu dụng được dùng để xác định mật độ phân tử Ni tơ theo

phương trình lidar Raman. Bởi vì tín hiệu lidar Raman bao phủ tầng đối lưu nên dữ

liệu từ phép đo thám không vô tuyến cùng ngày và cùng tọa độ được dùng để làm

nhiệt độ tham khảo và giá trị so sánh. Phân bố nhiệt độ khí quyển được xác định từ

phân bố mật độ phân tử theo phương pháp giống như lidar Rayleigh. Cuối cùng các

nguồn sai số nhiệt độ lidar Raman được đánh giá và thảo luận.

3.3.1.2 Xác định tín hiệu lidar Raman hiệu dụng

Tín hiệu lidar Raman hiệu dụng được xác định từ tín hiệu lidar Raman đo được sau

khi đã hiệu chỉnh sự suy hao của ô zôn và sol khí. Mật độ phân tử ô zôn và hệ số

truyền qua khí quyển của ô zôn được trình bày ở trên Hình 3.14. Kết quả cho thấy hệ

số truyền qua một vòng khí quyển của ô zôn trong tầng đối lưu là rất nhỏ so với tầng

bình lưu. Vì vậy suy hao do ô zôn gây ra đối với tín hiệu lidar Raman sẽ là rất nhỏ.

Tuy nhiên trong các phép tính nhiệt độ khi mà thời gian tích phân dài thì sự suy hao

này có thể đóng góp gây ra sai số hệ thống cho phân bố nhiệt độ.

Hình 3.14. Mật độ phân tử ô zôn (a) và hệ số truyền qua một vòng khí quyển (b) của

ô zôn trong tầng đối lưu.

Tín hiệu lidar Raman được sử dụng để xác định hệ số dập tắt của sol khí αaer(z)

theo phương pháp của A. Ansmann, sau đó hệ số truyền qua của sol khí khí quyển

Taer(z) được xác định từ hệ số dập tắt này. Tín hiệu lidar Raman trước khi dùng để

xác định hệ số dập tắt sol khí phải được hiệu chỉnh sự suy hao của ô zôn, phân tử, và

khoảng cách để tín hiệu lidar Raman chỉ phản ánh tính chất của sol khí. Do phải sử

dụng một phân bố mật độ phân tử tham khảo để đánh giá suy hao của phân tử, nên để

giảm thiểu ảnh hưởng của nó tới giá trị của hệ số dập tắt sol khí chúng ta có thể ứng

dụng phương pháp lặp. Phương pháp lặp được thực hiện như sau: bước thứ nhất, mật

độ phân tử từ dữ liệu thám không vô tuyến xác định từ nhiệt độ và áp suất được dùng

để hiệu chỉnh tín hiệu lidar Raman cho suy hao phân tử, rồi hệ số dập tắt sol khí được

xác định từ tín hiệu này. Bước thứ hai, hệ số dập tắt sol khí này được dùng để xác

định tín hiệu lidar Raman hiệu dụng Peff(z) và tín hiệu lidar hiệu dụng này được dùng

để xác định mật độ phân tử Ni tơ khí quyển. Trong bước thứ ba, mật độ phân tử mới

được xác định từ tín hiệu lidar lại được dùng để xác định hệ số suy hao và truyền qua

của sol khí. Lặp lại bước 2 và 3 hệ số truyền qua của sol khí sẽ đồng quy sau một vài

bước lặp.

Hình 3.15. Hệ số dập tắt của sol khí αaer(z) (a) và hệ số truyền qua khí quyển một

vòng của sol khí được xác định bằng tín hiệu lidar Raman tích phân trong 1h.

Hình 3.15a trình bày kết quả phân bố hệ số dập tắt sol khí được xác định từ tín

hiệu Raman được tích phân trong khoảng 1h. Kết quả của hệ số truyền qua một lần

khí quyển của sol khí cũng được trình bày ở hình 3.15b. Hệ số suy hao của sol khí là

rất thấp từ khoảng 3 km tới gần 14 km, kết quả sol khí gây ra suy hao cỡ khoảng 1.5%

đã cho thấy bầu trời là rất trong. Sự gia tăng ở khoảng cách cao hơn, suy hao cỡ

khoảng 4% ở độ cao 19 km có thể do sự tồn tại của lớp mỏng mây Ti tầng cao trong

vùng này của một số file tín hiệu lidar Raman. Các tinh thể băng của lớp mây Ti

mỏng này là khó nhận biết theo phương pháp của A. Ansmann do phép tính vi phân

số. Sự suy hao thấp hơn 4% ở độ cao cực đại của hệ số truyền qua sol khí cho thấy

việc lựa chọn điều kiện đo sẽ giúp nâng cao tỉ số tín hiệu /nhiễu trong tính toán nhiệt

độ bằng phương pháp này. Kết quả xác định hệ số truyền qua của sol khí đã cho thấy

chúng ta không thể bỏ qua suy hao của sol khí trong việc xác định phân bố mật độ

phân tử và nhiệt độ bằng kỹ thuật lidar Raman như các công bố trước đây.

Sử dụng hệ số truyền qua của ô zôn và hệ số truyền qua sol khí ở trên chúng ta

xác định được tín hiệu lidar Raman hiệu dụng. Kết quả được trình bày ở hình 3.16a

cho thấy sự khác nhau giữa hai tín hiệu lidar Raman hiệu chỉnh khoảng cách đo được

và tín hiệu lidar Raman hiệu dụng. Độ chênh lệch giữa hai tín hiệu lidar đo được và

hiệu dụng được xác định ở hình 3.16b. Kết quả cho thấy độ chênh lệch chủ yếu ở

khoảng 12 km ban đầu, ở phần sau mặc dù hệ số truyền qua của sol khí là giảm nhưng

tín hiệu lidar giảm mạnh nên độ chênh lệch không nhiều. Độ chênh lệch cực đại là 50

photon trung bình trong khoảng thời gian là 1 giờ. Ở trên khoảng 15 km độ chênh

lệch tín hiệu lidar giữa đo được và hiệu dụng là nhỏ hơn 5 photon.

Hình 3.16. Tín hiệu lidar Raman đo được (đỏ) và Raman hiệu dụng (xanh) trong 10

phút: (a), độ lệch cường độ giữa tín hiệu Raman đo được và hiệu dụng (b).

3.3.1.3 Xác định mật độ phân tử khí quyển

Mật độ phân tử Ni tơ được xác định từ tín hiệu lidar theo phương trình (1.41). Tuy

nhiên vì hệ số suy hao của phân tử khí quyển cũng chưa được biết trong phương trình

này nên phương pháp lặp được ứng dụng để đánh giá hệ số suy hao này. Phương pháp

lặp được thực hiện như sau: ở bước thứ nhất, hệ số suy hao của phân tử được giả sử

là 1 từ đó mật độ độ phân tử Ni tơ được xác định. Trong bước thứ hai, mật độ phân

tử vừa được xác định được dùng để xác định hệ số suy hao của phân tử. Bước thứ 3

hệ số suy hao phân tử mới này được dùng để tính mật độ phân tử Ni tơ của khí quyển.

Lặp lại bước hai và bước 3 các giá trị sẽ đồng quy sau một vài bước lặp.

Hệ số chuẩn hóa trong tính toán mật độ Ni tơ phải sử dụng một giá trị mật độ

phân tử tham khảo nhận được từ dữ liệu thám không vô tuyến cùng ngày. Độ cao xác

định hệ số chuẩn hóa được xác định tại điểm có tỉ số tín hiệu /nhiễu rất cao. Nó có

thể nhận được từ sự so sánh phân bố tín hiệu hiệu chỉnh khoảng cách với mật độ phân

tử Ni tơ. Trong hình 3.17 độ cao chuẩn hóa được xác định tại độ cao 12 km.

Hình 3.17. Mật độ phân tử Ni tơ xác định từ lidar Raman (a), đỏ: không lặp, xanh:

lặp, đen: thám không vô tuyến, hệ số truyền qua môt vòng khí quyển của phân tử (b).

Kết quả mật độ phân tử Ni tơ được xác định từ tín hiệu lidar hiệu dụng không

ứng dụng và ứng dụng phương pháp lặp so sánh với dữ liệu thám không vô tuyến

được trình bày ở Hình 3.17a. Hệ số truyền qua của phân tử khí quyển được xác định

từ tín hiệu lidar Raman cũng được trình bày ở hình 3.17b. Kết quả cho thấy mật độ

phân tử giữa lặp và không lặp khác nhau đáng kể trong khoảng từ 3 km tới 10 km.

Do trong khoảng này độ truyền qua của phân tử khí quyển cũng biến đổi rất mạnh, từ

0.98 đến 0.88 (cỡ khoảng 2% tới 12 %) và hệ số truyền qua này được nhân trong phép

tính hệ số chuẩn hóa. Ở phần trên tầng đối lưu, hai phân bố mật độ rất gần nhau do

hệ số truyền qua biến đổi nhỏ khoảng từ 0.86 đến 0.84 và cường độ tín hiệu lidar đã

giảm nhanh so với khoảng ban đầu.

Hình 3.18. Mật độ phân tử Ni tơ được xác định từ tín hiệu lidar Raman (a), đỏ: đo

được và xanh: hiệu dụng, sai số của mật độ phân tử Ni tơ (b).

Kết quả tính toán mật độ phân tử Ni tơ từ tín hiệu lidar Raman đo được và tín

hiệu lidar hiệu dụng so sánh với mật độ phân tử Ni tơ từ phép đo thám không vô tuyến

được cho thấy ở Hình 3.18a. Mặc dù sự chênh lệch giữa hai phân bố là không lớn do

trong phép đo Raman này hệ số suy hao của sol khí là nhỏ. Tuy nhiên kết quả cho

thấy mật độ phân tử Ni tơ tính từ tín hiệu lidar hiệu dụng gần với phép đo thám không

vô tuyến hơn. Kết quả sai số mật độ gây ra do tín hiệu nhiễu photon bởi phép đo cũng

được cho thấy trên Hình 3.18b. Sai số mật độ gia tăng theo độ cao biến đổi từ 0.01%

tới khoảng 0.18% do tỉ số tín hiệu /nhiễu giảm nhanh theo độ cao. Giá trị sai số mật

độ phân tử rất thấp do phép tính mật độ đã lấy trung bình theo thời gian 1h và trung

bình không gian cao (120m).

Hình 3.19. Phân bố mật độ phân tử Ni tơ (a) và độ chênh lệch mật độ lidar-thám

không từ lidar Raman lúc 22 giờ 01 phút ngày 26 tháng 6 năm 2013 tại Hà nội (b).

Mật độ phân tử Ni tơ khí quyển được rút ra từ tín hiệu lidar Raman vào lúc 22 giờ 01

phút ngày 16 tháng 6 năm 2013 tại Hà nội được cho thấy ở trên Hình 3.19a. Sai số

mật độ cũng được vẽ trong hình. Phân bố bắt đầu ở 2 km và kết thúc ở độ cao cực đại

là 19,5 km với độ phân giải không gian là 120 m và thời gian tích phân là 1 giờ. Độ

cao cực đại nhận được tương ứng với tỉ số tín hiệu /nhiễu là lớn hơn 9. Kết quả của

phép đo thám không cùng ngày cũng được cho trong hình. Kết quả cho thấy hai phân

bố khá hòa hợp đã khẳng định độ tin cậy của phép đo lidar.

Độ chênh lệch mật độ giữa lidar và thám không được cho trong Hình 3.19b.

Độ chênh lệch cực đại là 2,8% được tìm thấy ở độ cao 16 km. Độ chênh lệch là lớn

hơn 2% ở độ cao thấp nhất và giảm dần theo sự suy giảm của sol khí. Mặc dù tán xạ

Raman không chứa sol khí nhưng bị ảnh hưởng bởi hấp thụ của sol khí. Tại vùng sol

khí tự do độ chênh lệch là nhỏ hơn 1%. Độ chênh lệch tăng mạnh sau 14 km đến 16

km có thể là do sự tồn tại của lớp mây Ti tầng cao. Sự thăng giáng từ 16 km trở lên

có thể là do sự thăng giáng của tín hiệu lidar Raman gây ra. Sự chênh lệch giữa hai

phép đo có thể gây ra do sự chênh lệch thời gian đo khác nhau và các yếu tố khác như

đã thảo luận ở trên.

3.3.1.4 Xác định phân bố nhiệt độ khí quyển

Phân bố nhiệt độ khí quyển được xác định từ phân bố mật độ phân tử Ni tơ của phép

đo lidar Raman. Một giá trị nhiệt độ tham khảo từ điểm cao nhất của phân bố nhận

được từ dữ liệu thám không vô tuyến. Sau đó phân bố nhiệt độ được xác định từ công

thức (1.20) ở Chương 1. Giá trị nhiệt độ tham khảo này là một nguồn sai số hệ thống

của phương pháp lidar Raman này. Ảnh hưởng của nó cũng tương tự như đối với

lidar Rayleigh đã được khảo sát ở Hình 3.11. Trong trường hợp không có dữ liệu

thám không vô tuyến cùng ngày thì giá trị nhiệt độ khí quyển tham khảo có thể nhận

được từ mô hình MSISE-90.

Sử dụng phân bố phân tử Ni tơ tính từ tín hiệu lidar Raman theo phương pháp

lặp và không lặp ở trên chúng ta tính được kết quả phân bố nhiệt độ, kết quả được

cho thấy ở Hình 3.19. Phân bố nhiệt độ sử dụng phương pháp lặp cho thấy gần hơn

với dữ liệu thám không vô tuyến, trong khi đó phân bố nhiệt độ không ứng dụng

phương pháp lặp có độ chênh lệch đáng kể tới tận 12 km. Sự khác nhau này đã chỉ ra

việc hiệu chỉnh hấp thụ của phân tử ảnh hưởng rất lớn đến kết quả phân bố mật độ và

phân bố nhiệt độ trong tầng đối lưu.

Hình 3.20. Phân bố nhiệt độ Raman dùng phương pháp lặp (xanh) và không lặp (đỏ)

so sánh với phép đo thám không vô tuyến (đen).

Sử dụng phân bố mật độ dùng tín hiệu lidar Raman đo được và tín hiệu lidar

Raman hiệu dụng chúng ta tính toán được phân bố nhiệt độ với kết quả được cho thấy

ở Hình 3.21. Tín hiệu lidar Raman hiệu dụng cho thấy phân bố nhiệt độ tiệm cận với

dữ liệu thám không vô tuyến hơn so với sử dụng tín hiệu lidar đo được, mặc dù sự

chênh lệch giữa hai phân bố là không nhiểu. Kết quả này là do sự suy hao của sol khí

trong phép đo này là nhỏ có thể do bầu trời trong. Tuy nhiên kết quả này gợi ý rằng

trong các phép đo nhiệt độ khác bằng kỹ thuật lidar Raman khi mà điều kiện sol khí

đậm đặc hơn thì sự chênh lệch do sol khí gây ra sẽ trở nên đáng kể hơn. Bên cạnh đó

suy hao do hấp thụ của ô zôn trong tầng đối lưu cũng là không đáng kể nên ảnh hưởng

100

của nó đến sự chênh lệch cũng không đáng kể.

Hình 3.21. Phân bố nhiệt độ từ tín hiệu lidar Raman đo được (đỏ) và Raman hiệu

dụng (xanh) và thám không vô tuyến (đen).

3.3.2 Phân tích sai số của nhiệt độ lidar Raman

Sai số nhiệt độ khí quyển của phép đo lidar Raman gây ra bởi các nguồn sau: sự suy

hao của sol khí, sự suy hao của ô zôn, nhiệt độ tham khảo, sai số thống kê do nhiễu

của tín hiệu.

Sai số do sự suy hao của sol khí khí quyển có thể được đánh giá thông qua sử

dụng biểu thức của hệ số truyền qua của sol khí khí quyển ở biểu thức (3.4). Sai số

nhiệt độ này được đánh giá thông qua giá trị độ lệch quân phương trung bình của hệ

số truyền qua của sol khí được xác định từ tín hiệu lidar Raman.

Tương tự, sai số nhiệt độ Raman do sự hấp thụ của ô zôn khí quyển cũng có

thể được đánh giá thông qua độ lệch quân phương trung bình của hệ số truyền qua

101

một vòng của ô zôn được xác định ở biểu thức (3.5).

Hình 3.22. Sai số nhiệt độ của lidar Raman (a) và sai số nhiệt độ Raman % (b).

Sai số nhiệt độ do nhiệt độ tham khảo của lidar Raman cũng được xác định ở

biểu thức (3.6) trong đó sai số nhiệt độ tham khảo từ phép đo thám không vô tuyến

là 1% và mật độ phân tử Ni tơ được xác định từ tín hiệu lidar Raman ở trên.

Cuối cùng là sai số nhiệt độ do độ nhiễu photon cũng được xác định bởi biểu

thức (3.7) như đối với lidar Rayleigh.

Kết quả tính toán sai số nhiệt độ lidar Raman do các nguồn sai số trên được

cho thấy ở trên hình 3.22a và tính theo % được cho thấy ở Hình 3.22b. Sai số nhiệt

độ do suy hao của sol khí là lớn nhất phản ánh đây là nguồn sai số chính trong tầng

đối lưu của kỹ thuật lidar này. Sai số nhiệt độ do độ nhiễu photon là nhỏ do thời gian

tích phân là rất dài (1 giờ) và khoảng không gian là rộng (120 m). Sai số tổng cộng

có giá trị cao nhất là 5.5 K ở độ cao cực đại có thể là do sự tồn tại của lớp mây Ti

mỏng ở vùng cao trong một vài file tín hiệu. Sai số nhiệt độ thấp nhất vào khoảng

102

0.8% ở khoảng 10-12km có thể do khoảng này mật độ sol khí là không đáng kể. Giá

trị sai số cao nhất của nhiệt độ vào khoảng 2.8% cho thấy đây là một kỹ thuật lidar

rất tin cậy trong nghiên cứu phân bố nhiệt độ khí quyển ở vùng trên tầng đối lưu.

3.3.3 Thảo luận

Phân bố mật độ phân tử và nhiệt độ của vùng trên tầng đối lưu (từ 3 km trở lên) có

thể được xác định bằng kỹ thuật lidar Raman sau một quá trình xử lí tín hiệu số từ tín

hiệu lidar Raman thô. Kỹ thuật lidar nhiệt độ này yêu cầu một phân bố mật độ ô zôn

tham khảo tại vị trí đo để hiệu chỉnh tín hiệu do hấp thụ ô zôn gây ra nhằm giảm sai

số hệ thống. Mặc dù sai số nhiệt độ do hấp thụ ô zôn gây ra được đánh giá là thấp

hơn 0.3% do mật độ ô zôn trong tầng đối lưu là thấp nhưng vẫn cần được khảo sát.

Kỹ thuật lidar này cũng yêu cầu dữ liệu nhiệt độ và áp suất tham khảo như là một giá

trị đầu vào từ phép đo thám không vô tuyến hoặc mô hình khí quyển để xác định hệ

số suy hao của sol khí, phân bố mật độ phân tử, phân bố nhiệt độ. Phương pháp lặp

đã được ứng dụng để giảm thiểu các giá trị tham khảo ban đầu trong việc xác định hệ

số dập tắt của sol khí do hệ số này có thể xác định trực tiếp từ tín hiệu lidar Raman.

Mặc dù việc lấy trung bình tín hiệu theo thời gian và không gian làm gia tăng tỉ số tín

hiệu /nhiễu nhằm gia tăng độ cao phân bố nhiệt độ xác định được và làm giảm sai số

thống kê. Tuy nhiên trong một số file tín hiệu có thể tồn tại một lớp mây Ti tầng cao

mỏng và làm gia tăng sai số nhiệt độ khi hiệu chỉnh tín hiệu lidar bởi suy hao của sol

khí. Việc đánh giá lớp mây Ti tầng cao này bằng kỹ thuật lidar Raman là điều không

chắc chắn do sự thăng giáng tín nhiệu ở độ cao khi mà tỉ số tín hiệu /nhiễu nhỏ. Lớp

mây Ti tầng cao này có thể được nhận biết bởi kỹ thuật lidar kết hợp đàn hồi- Raman.

Một hạn chế nữa của kỹ thuật lidar Raman là giả thiết về nồng độ không đổi của phân

tử Ni tơ trong thành phần của khí quyển. Giả thiết này có thể gặp sai số đáng kể trong

vùng thấp của tầng đối lưu khi mà mức độ phức tạp của các thành phần khí quyển gia

tăng. Kết quả cho thấy sai số nhiệt độ cao nhất của lidar Raman là từ sol khí trong

khi đó sai số nhiệt độ lớn nhất của lidar Rayleigh là từ nhiệt độ tham khảo, điều này

là dễ hiểu do mức độ phức tạp và mật độ phong phú của sol khí gia tăng trong tầng

103

đối lưu khí quyển.

3.4 Phép đo nhiệt độ dùng lidar đàn hồi-Raman kết hợp

Hình 3.23. Tín hiệu lidar từ phép đo lidar đàn hồi-Raman kết hợp, (a) là tín hiệu lidar

thô, (b) là tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách.

Lidar Rayleigh có thể xác định phân bố mật độ phân tử và phân bố nhiệt độ ở tầng

bình lưu nơi mà mật độ sol khí là rất thấp vì vậy sai số do sol khí không gây ra sai số

lớn đối với nhiệt độ. Trong trường hợp mà tán xạ đàn hồi của phân tử không chiếm

ưu thế so với sol khí thì hạn chế của kỹ thuật lidar này là chúng ta không thể tách

riêng biệt được tán xạ đàn hồi của sol khí và phân tử. Đặc biệt trong trường hợp tán

xạ đàn hồi có cường độ mạnh ở các đám mây thì kỹ thuật lidar Rayleigh trở nên

không còn tin cậy.

Kỹ thuật lidar Raman thu tín hiệu không chứa tán xạ sol khí nhưng việc hiệu

chỉnh suy hao của sol khí từ tín hiệu lidar Raman có thể gặp sai số hệ thống lớn do

sử dụng đạo hàm số. Bên cạnh đó kỹ thuật lidar này không chắc chắn trong việc xác

định và đánh giá sự tồn tại của lớp mây mỏng tầng cao nên có thể gây ra sai số nhiệt

104

độ. Hình 3.23 cho thấy sự tồn tại về lớp mây Ti mỏng tầng cao từ tín hiệu đàn hồi

nhưng không gây ra sự suy hao đáng kể cho tín hiệu lidar Raman. Một sai số hệ thống

quan trọng của lidar Raman xác định nhiệt độ là giả thuyết về tỉ lệ cố định của phân

tử Ni tơ trong thành phần khí quyển. Kỹ thuật lidar kết hợp đàn hồi-Raman cho phép

khắc phục những nhược điểm của hai kỹ thuật lidar trên. Do sử dụng đồng thời cả hai

tín hiệu lidar đàn hồi và Raman, nên chúng ta có thể nhận biết và đánh giá sự tồn tại

của các lớp mây, đồng thời cung cấp những khả năng xử lí dữ liệu mới nhằm hạn chế

những sai số hệ thống của cả hai kỹ thuật lidar trên. Mục này sẽ trình bày về sự xác

định phân bố nhiệt độ và mật độ từ hai tín hiệu lidar đàn hồi và lidar Raman đo được

đồng thời và các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả và sai số.

3.4.1 Xử lý dữ liệu lidar kết hợp đàn hồi-Raman

Phép đo nhiệt độ dùng kỹ thuật lidar kết hợp đàn hồi-Raman sử dụng cả hai phương

trình lidar đàn hồi và phương trình lidar Raman để xử lí dữ liệu. Mật độ phân tử khí

quyển được rút ra dựa vào phương trình lidar đàn hồi. Trước khi sử dụng tín hiệu

lidar đàn hồi để xác định mật độ chúng ta phải hiệu chỉnh tín hiệu đàn hồi do tán xạ

và suy hao của sol khí cũng như hấp thụ của ô zôn nhằm thu được tín hiệu lidar đàn

hồi hiệu dụng. Để xác định các hệ số tán xạ ngược và hệ số suy hao của sol khí, cả

hai tín hiệu lidar đàn hồi và Raman được sử dụng đồng thời. Tín hiệu lidar đàn hồi

hiệu dụng mới sẽ được dùng để xác định phân bố mật độ phân tử khí quyển giống

như đối với lidar Rayliegh bằng cách ứng dụng phương pháp lặp để hiệu chỉnh suy

hao của phân tử.

3.4.1.1. Sơ đồ thuật giải nhiệt độ

Hình 3.24 trình bày chi tiết sơ đồ thuật giải nhiệt độ của lidar đàn hồi-Raman kết hợp.

Các file tín hiệu lidar thô đàn hồi và Raman phải được đánh giá trước khi sử dụng để

xác định nhiệt độ nhằm loại bỏ những file không phù hợp. Tín hiệu đàn hồi và Raman

sau khi được xử lí sẽ được hiệu chỉnh theo khoảng cách rồi so sánh với dữ liệu thám

không vô tuyến để loại bỏ những file bị ảnh hưởng bởi hiệu tượng nhiễu sinh tín hiệu

105

hoặc bị ô nhiễm nặng do mây. Dữ liệu mật độ phân tử và mật độ phân tử Ni tơ khí

quyển được tính từ dữ liệu nhiệt độ và áp suất của phép đo thám không vô tuyến cùng

ngày. Mật độ phân tử Ni tơ được giả sử chiếm 78% khí quyển.

Hình 3.24. Sơ đồ thuật giải nhiệt độ tổng quát của lidar đàn hồi-Raman kết hợp.

Các file tín hiệu lidar đàn hồi và Raman phù hợp sẽ được gia tăng trung bình

theo thời gian và không gian để tăng tỉ số tín hiệu /nhiễu. Độ phân giải không gian và

thời gian sẽ được xác định từ file tín hiệu được tích phân này. Trước khi sử dụng file

tín hiệu lidar này cần được làm trơn bằng phin lọc theo phương pháp bình phương tối

thiểu theo thang logarit tự nhiên để giảm độ méo tín hiệu do sự phân rã nhanh của tín

hiệu lidar. Tuy nhiên để đảm bảo thông tin trung thực về tán xạ của sol khí số điểm

106

làm trơn cần được tối ưu hóa. File tín hiệu sau khi làm trơn sẽ được dùng để xác định

hệ số tán xạ ngược của sol khí βaer(z) theo phương pháp đã trình bày ở Chương 1. Tỉ

số tán xạ ngược của sol khí Raer(z) sẽ được xác định từ hệ số tán xạ ngược của sol khí

và phân tử. Tín hiệu lidar đàn hồi sau khi hiệu chỉnh bởi tỉ số này sẽ loại bỏ ảnh hưởng

tán xạ ngược của sol khí. File tín hiệu đàn hồi và Raman này cũng được dùng để xác

định hệ số dập tắt của sol khí αaer(z). Từ hệ số dập tắt này chúng ta có thể tính được

aer(z).

hệ số truyền qua một vòng của sol khí T2

Sử dụng tỉ số tán xạ ngược của sol khí, hệ số truyền qua một vòng của sol khí

và hệ số truyền qua một vòng của ô zôn chúng ta có thể xác định được tín hiệu lidar

hiệu dụng chỉ mô tả tán xạ ngược của phân tử khí quyển. Tín hiệu lidar hiệu dụng này

cũng cho phép chúng ta đánh giá tỉ số tín hiệu /nhiễu để xác định độ cao cực đại của

phép đo. File tín hiệu lidar hiệu dụng này được sử dụng để xác định phân bố mật độ

phân tử và phân bố nhiệt độ giống như đối với lidar Rayleigh.

3.4.1.2. Xác định tín hiệu lidar đàn hồi hiệu dụng

Hình 3.25. Hệ số tán xạ ngược của phân tử, sol khí, tổng cộng (a) và tỉ số tán xạ

107

ngược tương đối của sol khí Raer(z) (b).

Tín hiệu lidar hiệu dụng được xác định từ phương trình (1.28) ở Chương 1 sau

khi hiệu chỉnh tán xạ và suy hao của sol khí, hấp thụ của ô zôn. Để xác định được tán

xạ của sol khí chúng ta phải xác định được tỉ số tán xạ ngược của sol khí Raer(z) theo

công thức (1.27). Từ hai tín hiệu lidar đàn hồi và lidar Raman chúng ta có thể xác

định được hệ số tán xạ ngược của sol khí βaer(z). Theo đó hệ số tán xạ ngược Raer(z)

được xác định từ βaer(z).

Hình 3.25 trình bày kết quả của hệ số tán xạ ngược của sol khí βaer(z) từ hai

tín hiệu lidar đàn hồi và lidar Raman (a) và tỉ số tán xạ ngược của sol khí Raer(z) được

xác định từ hệ số này. Hệ số tán xạ ngược cho thấy tán xạ sol khí chi phối mạnh ở

dưới 4 km so với tán xạ phân tử. Bên cạnh đó một lớp mây Ti tầng cao mỏng tồn tại

ở độ cao từ 14.5 km tới 15 km. Tán xạ của lớp mây Ti tầng cao này cho thấy tỉ số

thay đổi đột ngột của Raer(z). Tỉ số này cao hơn giá trị sol khí tầng thấp do các tinh

thể băng của mây Ti có khả năng phản xạ mạnh hơn nhiều so với tán xạ ngược của

sol khí tầng thấp. Thêm vào đó tán xạ của phân tử ở độ cao này đã giảm đi đáng kể

so với ở gần mặt đất. Phần ở trên lớp mây Ti tín hiệu lidar đàn hồi đã thăng giáng

mạnh do tín hiệu lidar được làm trơn với độ phân giải không gian thấp để giữ lại đặc

trưng tán xạ của sol khí, đặc biệt là lớp mây Ti mỏng. Kết quả cho thấy nếu chỉ dùng

tín hiệu lidar Raman chúng ta không thể xác định chính xác sự tồn tại của lớp mây Ti

mỏng này, do tín hiệu lidar Raman thăng giáng mạnh ở vùng cao tầng đối lưu

Từ file tín hiệu lidar này chúng ta cũng xác định được hệ số dập tắt sol khí

αaer(z) và từ hệ số dập tắt này chúng ta có thể xác định được hệ số truyền qua một

vòng khí quyển của sol khí theo phương pháp đã trình bày ở Chương 1. Kết quả đã

trình bày ở Hình 3.26. Phân bố hệ số truyền qua khí quyển sol khí cho thấy tín hiệu

lidar đã suy giảm mạnh ở dưới 4 km từ gần 1 tới 0.965 đã cho thấy mật độ cao của

sol khí trong vùng khí quyển này. Khoảng từ 4 km tới 14 km hệ số truyền qua sol khí

biến đổi không đáng kể đã cho thấy vùng sol khí tự do của tầng đối lưu tại thời điểm

đo. Hệ số truyền qua đã bị gãy khúc ở lân cận 14.5 km cho thấy sự tồn tại của lớp

108

mây Ti tầng cao và sự gãy khúc này không mạnh chỉ ra lớp mây mỏng này.

Hình 3.26. Hệ số dập tắt (a) và hệ số truyền qua một vòng của sol khí Taer(z) (b).

Hình 3.27. Tín hiệu lidar đàn hồi đo được và hiệu chỉnh sol khí (a), tín hiệu lidar đàn

109

hồi đo được và hiệu dụng hiệu chỉnh khoảng cách (b).

Đóng góp của tán xạ của sol khí trong phân bố tín hiệu lidar đàn hồi được cho

thấy ở Hình 3.27a sau khi chúng ta sử dụng tỉ số tán xạ ngược sol khí Raer(z) để hiệu

aer(z), hệ số

chỉnh. Sử dụng tỉ số tán xạ ngược Raer,(z), hệ số truyền qua khí quyển T2

truyền qua của ô zôn chúng ta xác định được thừa số tín hiệu lidar hiệu dụng. Kết quả

được trình bày ở Hình 3.27b. Tín hiệu lidar hiệu dụng đã được hiệu chỉnh theo khoảng

cách và biểu diễn theo thang logarithm cơ số e. Phần tín hiệu ở trên độ cao 14 km đã

cho thấy sự thăng giáng mạnh do chúng ta làm trơn tín hiệu với độ phân giải không

gian thấp để giữ lại đặc trưng của lớp mây Ti tầng cao. Vùng sol khí tự do từ 5 km

tới 14 km cho thấy rõ sự tương đồng của hai phân bố tín hiệu đo được và hiệu dụng.

3.4.1.3. Xác định mật độ phân tử

Hình 3.28. Mật độ phân tử khí quyển từ tín hiệu lidar (a), sai số mật độ (b).

Sử dụng tín hiệu lidar đàn hồi hiệu dụng ở trên chúng ta xác định được phân

bố mật độ phân tử khí quyển. Phương pháp lặp cũng được ứng dụng để hiệu chỉnh

110

suy hao phân tử khí quyển. Hình 3.28a trình bày kết quả phân bố mật độ phân tử từ

lidar đàn hồi-Raman kết hợp. Tín hiệu lidar không ứng dụng phương pháp lặp là

đường mầu đỏ, sử dụng phương pháp lặp là đường màu xanh da trời, đường mầu đen

là của phép đo thám không vô tuyến cùng ngày. Kết quả cho thấy mật độ phân tử từ

phép đo lidar khá tương đồng với kết quả thám không vô tuyến. Đối với đường phân

bố mật độ không dùng phương pháp lặp chúng ta thấy mật độ phân tử cao hơn đáng

kể so với phép đo thám không vô tuyến cho tới độ cao chuẩn hóa là 10 km. Sai số

mật độ cũng được trình bày ở Hình 3.28b cho thấy sai số nhiệt độ là nhỏ hơn 0.35%

ở độ cao cực đại. . Kết quả này là cao hơn so với kỹ thuật lidar Raman bởi chỉ sử

dụng một file tín hiệu có thời gian tích phân khoảng 20 phút và độ phân giải không

gian là 105 m với 70 bin không gian được lấy trung bình. Phân bố có độ cao bắt đầu

từ khoảng 2 km và kết thúc ở gần 19 km.

Hình 3.29. Độ chênh lệch mật độ phân tử giữa lặp và không lặp(a) và lidar và thám

111

không vào 20 giờ 10 phút ngày 2 tháng 12 năm 2011 tại Hà nội.

Kết quả đánh giá độ chênh lệch mật độ phân tử giữa ứng dụng và không ứng

dụng phương pháp lặp được cho thấy ở Hình 3.29 a, giữa lidar và thám không được

cho thấy ở Hình 3.29 b. Độ chênh lệch cao nhất giữa phương pháp lặp và không lặp

gây ra do suy hao phân tử cực đại ở độ cao thấp nhất và giảm dần tới độ cao chuẩn

hóa. Độ chênh lệch tương đối cực đại vào khoảng 12% ở độ cao thấp nhất. Độ chênh

lệch giữa thám không và lidar nhỏ hơn 4% ở dưới 14 km và tăng mạnh tại nơi tồn tại

lớp mây Ti tầng cao. Độ chênh lệch tương đối cực đại được tìm thấy là khoảng 8% ở

độ cao lân cận 16 km. Sự khác nhau giữa lidar và thám không có thể đến từ các

nguyên nhân như thời gian đo khác nhau của hai phép đo. Phép đo của thám không

vô tuyến ở đây thực hiện vào buổi chiều. Thứ hai là mật độ phân tử của phép đo thám

không được tính từ phương trình khí lí tưởng dựa vào phân bố nhiệt độ và áp suất.

Thứ ba là bản chất khác nhau của từng phép đo, độ trôi của bóng thám không so với

vị trí cố định của lidar.

3.4.1.4. Xác định phân bố nhiệt độ khí quyển

Sử dụng phân bố mật độ phân tử ở trên Hình 3.28 và giá trị nhiệt độ tham khảo từ

phép đo thám không vô tuyến ở độ cao cực đại chúng ta xác định được phân bố nhiệt

độ từ phép đo lidar kết hợp đàn hồi-Raman. Kết quả được cho thấy ở trên Hình 3.30

với phân bố không ứng dụng phương pháp lặp là đường mầu đỏ, phân bố sử dụng

phương pháp lặp là đường mầu xanh, phân bố nhiệt độ của phép đo thám không vô

tuyến cùng ngày cũng được vẽ cùng. Phân bố nhiệt độ không ứng dụng phương pháp

lặp có chênh lệch tương đối lớn so với phép đo thám không vô tuyến cho thấy độ

nhạy của phương pháp theo thuật giải tích phân giật lùi và độ hấp thụ của phân tử khí

quyển ảnh hưởng đến kết quả nhiệt độ. Phân bố nhiệt độ xác định từ tín hiệu lidar

được tìm thấy là nhỏ hơn so với kết quả thám không, kết quả này chủ yếu là do thời

gian đo của lidar thực hiện sau thời gian của phép đo thám không vô tuyến. Sự khác

nhau không tuân theo một quy luật nào cho thấy sự phân bố sol khí phức tạp trong

khí quyển ảnh hưởng lớn đến kết quả các định nhiệt độ. Vì vậy phương pháp kết hợp

112

lidar đàn hồi – Raman đã thể hiện độ nhạy cao trong xác định phân bố nhiệt độ.

Hình 3.30. Phân bố nhiệt độ khí quyển từ tín hiệu lidar kết hợp đàn hồi-Raman.

Độ chênh lệch nhiệt độ tương đối RT(z) giữa ứng dụng phương pháp lặp và

không ứng dụng phương pháp lặp cho thấy ở trên Hình 3.31a. Độ chênh lệch tương

đối này được xác định theo công thức:

|Tlặp (z)−Tkhông lặp(z)| Tlặp(z)

(3.8) RT(z) =

Trong đó Tlặp (z) là nhiệt độ tính bằng phương pháp lặp, Tkhông lặp(z) là nhiệt độ

không ứng dụng phương pháp lặp. Độ chênh lệch bằng không tại giá trị nhiệt độ

tham khảo ở độ cao cực đại của phân bố và gia tăng theo sự giảm dần của độ cao. Độ

chênh lệch cực đại vào khoảng 8% ở độ cao cực tiểu. Tương tự, độ chênh lệch nhiệt

độ tương đối giữa lidar và thám không RT(z) được cho bởi công thức:

|Tlidar (z)−Tthám không(z)| T𝑙𝑖𝑑𝑎𝑟(z)

113

(3.9) RT(z) =

Trong đó Tlidar (z) là nhiệt độ tính từ tín hiệu lidar, Tthám không(z) là nhiệt độ của

phép đo thám không. Kết quả cho thấy ở Hình 3.31b, độ chênh lệch cực đại được tìm

thấy là nhỏ hơn 7.8% ở độ cao gần 18 km. Còn lại độ chênh lệch của phân bố là nhỏ

hơn 5%. Sự chênh lệch này là do những nguyên nhân đã chỉ ra ở trên.

Hình 3.31. Độ chênh lệch nhiệt độ tương đối dùng phương pháp lặp và không lặp (a),

giữa lidar và thám không (b)

3.4.1.5. Phân tích sai số nhiệt độ của lidar kết hợp đàn hồi-Raman

Sai số nhiệt độ của lidar kết hợp đàn hồi-Raman cũng do các nguồn sau gây ra: tán

xạ và suy hao của sol khí, hấp thụ của ô zôn, nhiệt độ tham khảo, và nhiễu photon.

Khác với lidar Rayleigh, lidar kết hợp đàn hồi-Raman không sử dụng tỉ số lidar như

là một thông số đầu vào để xác định hệ số tán xạ ngược của sol khí nên không gặp

phải sai số hệ thống do giá trị này gây ra trong giá trị Raer(z). Tỉ số lidar cũng được

đánh giá khi chúng ta xác định hệ số dập tắt của sol khí nên cũng giảm thiểu sai số

114

hệ thống của giá trị này trong việc đánh giá dập tắt của sol khí trong kết quả nhiệt độ.

Nguồn sai số hấp thụ ô zôn cũng được đánh giá như đã trình bày ở hai mục lidar nhiệt

độ ở trên. Nguồn sai số nhiệt độ tham khảo được xác định từ sai số của phép đo thám

không vô tuyến là 1% ở độ cao cực đại. Độ ồn photon đóng góp cho kết quả nhiệt độ

đã được nêu trong biểu thức (3.7).

Hình 3.32. Sai số nhiệt độ của lidar kết hợp đàn hồi-Raman (a) và sai số nhiệt độ tính

theo % (b).

Kết quả các nguồn sai số nhiệt độ lidar kết hợp đàn hồi-Raman được trình bày

ở Hình 3.32a. Kết quả cho thấy sai số nhiệt độ do sol khí gây ra rất mạnh ở dưới 4

km. Mật độ tăng và sự phức tạp của sol khí ở vùng khí quyển này đã được chỉ ra bởi

aer(z) đã khảo sát trước đó. Sai số nhiệt độ do sol khí đã giảm

các giá trị Raer(z) và T2

mạnh ở vùng sol khí tự do và chỉ tăng đôi chút tại lớp mây Ti tầng cao. Sai số nhiệt

độ tổng cộng đạt giá trị cực đại gần 11 K ở gần 2 km và giảm nhanh sau 4 km. Ở độ

cao cực đại sai số nhiệt độ tổng cộng là nhỏ hơn 4.5 K. Tương ứng sai nhiệt độ theo

115

% cũng được cho thấy ở Hình 3.32b. Sai số nhiệt độ là nhỏ hơn 4.2% và giảm nhanh

sau đó. Ở độ cao cực đại sai nhiệt độ là nhỏ hơn 2.5%. Trong vùng sol khí tự do từ

khoảng 4 km tới 14 km sai số nhiệt độ là nhỏ hơn 1%.

3.4.2 Thảo luận

Lidar đàn kết hợp hồi-Raman cho phép xác định phân bố nhiệt độ và phân bố

mật độ khí quyển từ vùng thấp tầng đối lưu tới vùng thấp tầng bình lưu khí quyển.

Kết quả nhiệt độ có thể được xác định ngay cả trong vùng có mật độ sol khí đa dạng

và phức tạp cũng như trong lớp mây mỏng. Để hiệu chỉnh tán xạ và suy hao của sol

khí chúng ta sử dụng đồng thời hai tín hiệu lidar đàn hồi và Raman để xác định tỉ số

tán xạ Raer và hệ số truyền qua Taer của sol khí nhằm rút ra được tín hiệu lidar hiệu

dụng chỉ chứa tán xạ đàn hồi của phân tử. Việc sử dụng đồng thời cả hai tín hiệu lidar

này đã giúp chúng ta có thể tránh được việc sử dụng tỉ số lidar tham khảo như một

giá trị đầu vào cho việc tính hệ số tán xạ ngược sol khí. Thông thường yếu tố này làm

giảm đi độ tin cậy của phân bố nhiệt độ xác định từ lidar Rayleigh. Việc sử dụng đồng

thời cả hai tín hiệu lidar đàn hồi và lidar Raman cũng tránh được việc tính đạo hàm

số trong việc xác định hệ số suy hao của sol khí. Đây được biết là yếu tố làm giảm đi

độ tín cậy rất lớn đối với lidar Raman do tỉ số tín hiệu /nhiễu yếu của lidar Raman.

Kết quả của phân bố nhiệt độ cho thấy sự phù hợp với phép đo thám không vô tuyến

tốt hơn so ở vùng khí quyển mà mật độ sol khí thấp. Sự song trùng tốt giữa hai phân

bố nhiệt độ cho phép tăng độ tin cậy và chính xác trong nghiên cứu cấu trúc và đặc

trưng nhiệt độ ở vùng cao tầng đối lưu. Phân bố nhiệt độ đã chỉ ra sự tin cậy và chính

xác ngay cả trong lớp mây đã mở ra khả năng nghiên cứu đồng thời cấu trúc nhiệt độ

và tính chất của lớp mây Ti tầng cao bằng một phép đo lidar duy nhất. Sai số nhiệt

độ cũng đã chỉ ra ảnh hưởng của sol khí chiếm ưu thế đối với phép đo trong vùng

thấp (khoảng từ 5 km trở xuống).

3.5 Kết luận chương 3

Phân bố mật độ phân tử và phân bố nhiệt độ khí quyển có thể được rút ra từ tín hiệu

lidar Rayleigh, lidar Raman, hoặc kết hợp cả hai tín hiệu lidar đàn hồi-Raman sau

116

một quá trình xử lí số. Tín hiệu lidar đo được sau khi được hiệu chỉnh bởi các yếu tố

sol khí, ô zôn sẽ thu được tín hiệu lidar hiệu dụng chỉ chứa tán xạ ngược của phân tử.

Tín hiệu lidar hiệu dụng này được sử dụng để xác định mật độ và sử dụng mật độ

chúng ta xác định được phân bố nhiệt độ khí quyển.

Kết quả nhiệt độ từ phép đo lidar bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố chính là việc xử

lí tín hiệu lidar và dữ liệu tham khảo làm yếu tố đầu vào cho quá trình tính toán. Trong

việc xử lí tín hiệu lidar để tăng tỉ số tín hiệu /nhiễu (SNR) chúng ta thường hy sinh

độ phân giải thời gian cũng như không gian bằng việc lấy trung bình không gian và

thời gian từ tín hiệu lidar thô. Việc lấy trung bình tín hiệu như vậy thường làm mất

đi những thông tin về đặc trưng của khí quyển. Vì vậy việc dung hòa giữa độ cao cực

đại và đối tượng đo cần được nghiên cứu kỹ lưỡng. Các phép đo nhiệt độ của luận án

này có độ phân giải thời gian nhỏ hơn 1h. Thậm chí lidar đàn hồi- Raman độ phân

giải thời gian chỉ còn 20 phút. Độ phân giải không gian thường được đặt lúc ban đầu

là 1.2 m. Một yếu tố cũng ảnh hưởng tới kết quả trong việc xử lí là việc làm trơn

(smoothing) tín hiệu lidar khi chúng ta muốn giảm đi độ thăng giáng thống kê do sự

suy giảm nhanh của tín hiệu lidar theo độ cao. Đối với lidar Rayleigh đo tầng bình

lưu việc làm trơn ảnh hưởng không mạnh tới kết quả do mật độ sol khí rất thấp và

tầng khí quyển này tương đối ổn định. Nhưng đối với lidar Raman và lidar đàn hồi-

Raman kết hợp nghiên cứu tầng đối lưu thì việc làm trơn có thể gây ra những kết quả

sai lệch nghiêm trọng. Đối với lidar Raman chúng ta có thể làm mất đi sự tồn tại của

các lớp mây mỏng, còn đối với lidar đàn hồi-Raman chúng ta có thể mở rộng các lớp

mây này hoặc làm giảm cường độ tán xạ của sol khí. Trong luận án này việc làm trơn

được chia thành từng khoảng để làm giảm ảnh hưởng của nó, đối với lidar Raman có

9 khoảng không gian được làm trơn, đối với lidar kết hợp đàn hồi-Raman là 5 khoảng.

Lidar cũng như mọi kỹ thuật quan trắc từ xa khác, việc sử dụng các dữ liệu

tham khảo để rút ra các thông số là điều không thể tránh khỏi. Dữ liệu mật độ phân

tử và nhiệt độ từ mô hình MSISE-90 và thám không vô tuyến cùng ngày cùng địa

điểm đã được sử dụng. Tuy các dữ liệu thám không vô tuyến là cùng ngày nhưng

117

không đồng thời với thời gian đo lidar làm giảm đi khả năng đánh giá độ tin cậy của

kết quả lidar. Để giảm thiểu và loại bỏ ảnh hưởng của các dữ liệu tham khảo này,

trong luận án đã áp dụng phương pháp lặp bằng việc xác định các dữ liệu này bằng

tín hiệu lidar rồi sử dụng lại. Riêng đối với giá trị nhiệt độ tham khảo ở độ cao cực

đại vẫn là nguồn sai số hệ thống chủ yếu và đã được khảo sát tỉ mỉ trong luận án.

Kết quả đã chỉ ra lidar Rayleigh có thể bao phủ từ vùng thấp tầng bình lưu

(stratosphere) đến vùng thấp tầng trung bình (mesosphere) (độ cao từ 20 km tới 59

km). Phân bố chứa vùng bình lưu hạn (stratopause) đã mở ra khả năng nghiên cứu

cấu trúc cũng như đặc trưng mật độ và nhiệt độ của vùng khí quyển này. Đồng thời

cũng mở ra khả năng nghiên cứu mối quan hệ giữa mật độ phân tử ô zôn và nhiệt độ

cũng như các vấn đề quan trọng khác như: sóng hành tinh (planetary wave), sóng

trọng lực (gravity wave), thủy triều khí quyển (tide)…vốn là những đối tượng được

xác định dựa trên cấu trúc mật độ và nhiệt độ.

Kết quả của lidar Raman và lidar kết hợp đàn hồi-Raman đã bao phủ từ trên

lớp biên mặt đất (plenary boundary layer) tới vùng thấp tầng bình lưu. Từ 3 km đối

với lidar Raman và 2 km đối với lidar đàn hồi-Raman kết hợp tới 19 km. Kết quả

phân bố nhiệt độ chứa vùng đối lưu hạn (tropopause). Kết quả này đã mở ra khả năng

nghiên cứu cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ của vùng khí quyển này. Đồng thời kết quả

cũng mở ra khả năng nghiên cứu mối quan hệ giữa lớp tropopause này với lớp mây

Ti tầng cao do cả hai kết quả được đo một cách đồng thời bởi lidar .

Đối với lidar Raman do tán xạ Raman không chứa tán xạ sol khí nên sai số

nhiệt độ do sol khí gây ra là nhỏ hơn đối với lidar kết hợp đàn hồi-Raman. Tuy nhiên

lidar Raman phải giả thuyết mật độ phân tử Ni tơ có tỉ lệ cố định nên đây là sai số hệ

thống mà lidar đàn hồi-Raman không có. Lidar Raman khó nhận biết được sự tồn tại

của các lớp mây mỏng, đặc biệt là lớp mây Ti mỏng tầng cao như lidar đàn hồi-Raman

kết hợp, việc này có thể dẫn đến sự sai lệch nghiêm trọng trong kết quả nhiệt độ do

thuật giải tích phân giật lùi nhiệt độ gây ra.

Để giảm thiểu sai số nhiệt độ lidar chúng ta cần nâng cao chất lượng của phép

118

đo mà cụ thể là nâng cao tỉ số tín hiệu /nhiễu. Điều này đòi hỏi cần nghiên cứu không

ngừng để nâng cấp hệ lidar tập trung vào việc nâng cao tích số công suất-tiết diện, hệ

phân tích quang học cũng như ghi nhận và lưu trữ tín hiệu. Việc tăng tỉ số tín hiệu

/nhiễu từ phép đo sẽ làm tăng độ phân giải không gian và thời gian, giúp chúng ta có

thông tin xác thực hơn về tình trạng khí quyển. Việc phân tích dữ liệu lidar cũng cung

cấp một giá trị trung bình về các thông số mô tả sol khí, mật độ và nhiệt độ tại nơi

khảo sát, các giá trị trung bình này có thể được sử dụng làm giá trị tham khảo trong

119

các phân tích dữ liệu lidar sau này.

Chương 4

Nghiên cứu cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ khí quyển tại Hà nội

Các kết quả lidar thực hiện tại Hà nội ((2102’0”N, 105051’00”E, độ cao 20 m

ở trên bề mặt nước biển) đã cung cấp một số dữ liệu nhiệt độ trong 3 năm 2011, 2012,

2013. Dữ liệu phân bố mật độ và phân bố nhiệt độ cho phép nghiên cứu cấu trúc và

đặc trưng khí quyển tại Hà nội. Chương này trình bày các kết quả nghiên cứu đặc

trưng mật độ và nhiệt độ tại Hà nội từ dữ liệu lidar. Từ các phân bố nhiệt độ và mật

độ chúng ta có thể chỉ ra cấu trúc và đặc trưng khí quyển tại Hà Nội. Vùng đối lưu

hạn (tropopause) từ dữ liệu lidar đàn hồi-Raman kết hợp và lidar Raman được nghiên

cứu và thảo luận chi tiết. Từ dữ liệu lidar Rayleigh vùng bình lưu hạn (stratopause)

được chỉ ra và được thảo luận. Mối quan hệ giữa lớp mây Ti tầng cao và vùng đối lưu

hạn cũng được nghiên cứu và thảo luận. Cuối cùng từ dữ liệu lidar đo được, một số

gợi ý về nghiên cứu các đối tượng mới cũng sẽ được trình bày và thảo luận.

4.1 Mở đầu

Dựa trên sự biến đổi của nhiệt độ chúng ta có thể chỉ ra cấu trúc của khí quyển với

các tầng khác nhau. Nhiệt độ của tầng đối lưu suy giảm theo độ cao do mật độ phân

tử suy giảm, nhưng nhiệt độ tăng sau lớp đối lưu hạn do có sự thay đổi nồng độ ô zôn

trong khí quyển. Trong tầng bình lưu mật độ ô zôn tăng mạnh làm cho nhiệt độ tăng

do hấp thụ ánh sáng mặt trời. Sau lớp bình lưu hạn nhiệt độ giảm dần do sự suy giảm

mật độ ô zôn trong khí quyển. Vùng khí quyển cao nhất của tầng bình lưu là lớp bình

lưu hạn phân chia tầng bình lưu và tầng trung lưu (mesosphere).

Kết quả phân bố nhiệt độ từ lidar Raman và lidar đàn hồi-Raman kết hợp có

thể bao phủ từ trên lớp biên mặt đất tới vùng thấp tầng bình lưu (từ 2 km tới 19 km)

chứa lớp đối lưu hạn cho phép chúng ta nghiên cứu cấu trúc của tầng đối lưu khí

quyển. Chúng ta cũng có thể nghiên cứu đặc trưng của lớp đối lưu hạn dựa trên phân

bố nhiệt độ thu được từ lidar. Do nhiệt độ lớp đối lưu hạn là thấp nhất nên nó đóng

120

vai trò như một cái bẫy hơi nước trong vùng khí quyển này, tạo nên những lớp mây

Ti tầng cao là các tinh thể băng, vì vậy mối liên hệ giữa lớp mây Ti tầng cao và lớp

đối lưu hạn có thể được nghiên cứu bởi các dữ liệu lidar.

Kết quả phân bố nhiệt độ và mật độ phân tử từ lidar Rayleigh có thể bao phủ

từ vùng thấp tầng bình lưu tới vùng thấp tầng trung lưu khí quyển nên chứa lớp bình

lưu hạn (từ 20 km tới 59 km). Kết quả này cho phép chúng ta nghiên cứu cấu trúc và

đặc trưng nhiệt độ tại tầng bình lưu. Cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ tại tầng bình lưu

khí quyển có liên hệ mật thiết tới phân bố ô zôn, vì vậy kết quả này mở ra hướng

nghiên cứu quan trọng trong nghiên cứu khí quyển tầng cao.

4.2 Nghiên cứu cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ của tầng đối lưu

4.2.1. Cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ của tầng đối lưu

Hình 4.1. Phân bố nhiệt độ và sai số nhiệt độ từ lidar kết hợp đàn hồi-Raman vào 20

121

giờ 10 phút ngày 2 tháng 12 năm 2011 tại Hà nội.

Hình 4.1 trình bày phân bố nhiệt độ thu được từ phép đo lidar kết hợp đàn hồi-

Raman tại Hà nội vào lúc 20 giờ 10 phút ngày 2 tháng 12 năm 2011. Phân bố nhiệt

độ bắt đầu từ 2 km và kết thúc ở gần 19 km với khoảng không gian và khoảng thời

gian lấy trung bình tương ứng là 105 m và 20 phút. Phân bố sai số nhiệt độ cũng được

vẽ trong hình cho thấy ảnh hưởng của các yếu tố đến kết quả nhiệt độ thu được. Phân

bố nhiệt độ của phép đo thám không cùng ngày cùng được vẽ trong hình để so sánh.

Sự chênh lệch và các yếu tố dẫn đến sự khác nhau giữa chúng đã được thảo luận ở

Chương 3.

Từ phân bố nhiệt độ khí quyển đo được bởi lidar trong tầng đối lưu khí quyển

chúng ta có thể chỉ ra vị trí cũng như giá trị nhiệt độ thấp nhất của lớp đối lưu hạn.

Vị trí của tropopause từ phép đo lidar là 17,5 km với giá trị nhiệt độ là 186 ± 3 K so

với các giá trị độ cao và nhiệt độ của thám không vô tuyến lần lượt là 17,1 km và

nhiệt độ là 189 ± 1,2 K. Độ chênh lệch độ cao là 400 m giữa hai phép đo lidar và

thám không và độ chênh lệch nhiệt độ khoảng 3 K giữa hai phép đo. Sự chênh lệch

này là do thời điểm đo khác nhau giữa hai phép đo. Nhiệt độ của lớp đối lưu hạn từ

phép đo lidar là thấp hơn và độ cao của lớp đối lưu hạn từ lidar là cao hơn do phép

đo lidar thực hiện vào ban đêm. Lớp đối lưu hạn theo định nghĩa ở chương 1 của tổ

chức khí tượng thế giới (WMO) có thể được xác định từ trăm mét tới hàng km. Giá

trị của phép đo lidar đặt tại Hà nội so sánh với kết quả từ các phép đo lidar khác cũng

khá tương đồng. Vị trí lớp đối lưu hạn đo được bởi lidar tại Chung-Li, Đài Loan

(24,570N, 121,130E) thực hiện vào năm 2000 công bố độ cao trung bình là 18 km

[102]. Sự khác nhau giữa Hà nội và Chung Li là do vị trí và thời gian đo khác nhau.

Một vấn đề cũng quan trọng trong nghiên cứu khí quyển, khí tượng là giá trị

nhiệt độ trung bình tại một thời điểm (ngày, tuần, tháng, mùa, năm) tại một vị trí. Các

giá trị trung bình này không chỉ tạo ra khả năng dự báo mà còn là tham số đầu vào

trong các kỹ thuật quan trắc khí quyển khác nhau ví dụ như lidar cũng như được tham

khảo trong các mô hình dự báo khí tượng, khí hậu. Kết quả của 5 phân bố nhiệt độ

122

trong tháng 12 năm 2011 từ lidar kết hợp đàn hồi-Raman được cho thấy ở trên hình

4.2 với các ngày lần lượt là: 1/12, 2/12, 11/12, 12/12, 13/12. Các phân bố bao phủ từ

2 km tới gần 20 km trong tầng đối lưu đến vùng thấp tầng bình lưu. Độ chênh lệch

cao nhất của các phân bố nhiệt độ trên so với nhiệt độ trung bình từ 5 phân bố là 9 K

và độ chênh lệch thấp nhất so với giá trị trung bình tìm được là 4,7 K. Các giá trị

trung bình trong tháng có thể được sử dụng như một giá trị tham khảo sau này.

Hình 4.2. Một số phân bố nhiệt độ trong tháng 12 năm 2011 từ lidar kết hợp đàn hồi-

Raman với các ngày được cho ở trên hình.

Tại Hà nội có sự chênh lệch đáng kể giữa nhiệt độ mùa hè và mùa thu, sự

chênh lệch nhiệt độ này có thể được thấy ở hình 4.3. Với 4 kết quả đo được thực hiện

vào các ngày mùa hè như: 25 tháng 4, 16 tháng 5, vào mùa thu như: 31 tháng 10, và

12 tháng 11 năm 2012. Các kết quả phân bố nhiệt độ đều được tích phân trong khoảng

123

20 phút tương ứng với 1200 xung laser. Phân bố nhiệt độ bắt đầu từ khoảng 2 km và

kết thúc ở gần 20 km, tức là trên vùng đối lưu hạn. Độ phân giải không gian đều là

105 m. Tất cả các phép đo đều được kết thúc với tỉ số tín hiệu /nhiễu lớn hơn 6. Kết

quả nhiệt độ từ lidar cho thấy phần lớn nhiệt độ thấp hơn so với phép đo thám không,

điều này đã được thảo luận ở trên là do các phép đo lidar đều thực hiện vào ban đêm.

Kết quả cho thấy vào mùa thu vị trí của lớp đối lưu hạn có xu hướng ở cao hơn so với

mùa hè tại Hà nội. Vị trí lớp đối lưu hạn các ngày 25/10, 16/05, 31/10, 12/11 tương

12/11/2012

ứng là 16,5 km, 16,4 km, 17,1 km, 17 km.

Hình 4.3. Một số phân bố nhiệt độ vào mùa hè tại Hà nội năm 2012 như: 25 tháng 4

và 16 tháng 5, vào mùa thu như: 31 tháng 10 và 12 tháng 11.

Lớp đối lưu hạn nhận được sự quan tâm đặc biệt trong nghiên cứu khí quyển

và khí tượng. Lớp đối lưu hạn phân chia khí quyển thành hai tầng đối lưu và tầng

124

bình lưu, liên quan đến sự truyền năng lượng và xung lượng giữa tầng đối lưu vào

tầng bình lưu, liên hệ tới mật độ hơi nước, ô zôn, và lớp mây Ti tầng cao…Vị trí của

lớp đối lưu hạn thay đổi theo vĩ độ, mang tính địa phương và thời gian, bị chi phối

bởi nhiều yếu tố. Do vị trí và nhiệt độ của lớp đối lưu hạn biến đổi theo thời gian và

theo địa điểm nên chúng ta cần phải có phép đo liên tục mới có thể rút ra những thông

tin khoa học về nó. Vị trí của lớp đối lưu hạn biến đổi theo mùa tiết lộ nhiều thông

tin về thời tiết và khí hậu tại nơi khảo sát.

Hình 4.4. Một số phân bố nhiệt độ của tháng 6 năm 2013 từ lidar Raman (a): ngày

125

8/6, (b): ngày 12 /6, (c): ngày 19 /6, (d): ngày 26 /6.

Kết quả khảo sát một số ngày mùa hè và mùa thu năm 2012 ở Hà nội được cho

thấy ở trên Hình 4.3 đã cho thấy sự biến đổi của lớp đối lưu hạn theo mùa. Tuy nhiên

sự biến đổi của lớp đối lưu hạn rất phức tạp. Vị trí và nhiệt độ có thể biến thiên trong

ngày do các hiện tượng thời tiết và khí hậu trong tầng đối lưu. Kết quả nhiệt độ đo

được từ lidar Raman vào một số ngày trong tháng 6 năm 2013 cho thấy ở trên Hình

4.4 đã cho thấy sự biến đổi phức tạp của lớp đối lưu hạn trong cùng một tháng. Các

ngày lần lượt là (a): 20 h 55 phút ngày 8, (b): 23 giờ 17 phút ngày 12, 21 giờ 13 phút

ngày 19, 22 giờ 01 phút ngày 26. Các phân bố này đều bắt đầu ở khoảng 2 km và kết

thúc ở độ cao gần 20 km với khoảng không gian lấy trung bình là 120m. Ở mỗi phân

bố nhiệt độ lidar Raman vị trí tropopause được đánh dấu. Các vị trí tìm được lần lượt

là (a): 17,2 km, (b): 18,1 km, (c): 17,1 km, (d): 16 km, tương ứng với nhiệt độ lần

lượt là: (a): 186 ± 2,6 K, (b): 187,3 ± 3,1 K, (c): 188,5 ± 2,8 K, (d): 192,2 ± 2,3 K.

Hình 4.5. Phân bố nhiệt độ và sai số từ lidar Raman vào ngày 26 tháng 6 năm 2013

126

tại Hà nội.

Một ưu điểm của kỹ thuật lidar là cung cấp các phép đo phân bố có độ phân

giải thời gian và độ phân giải không gian cao. Độ phân giải không gian cao cho phép

chúng ta nghiên cứu tính chất vi mô của các đối tượng trong khí quyển. Kết quả khảo

sát phân bố nhiệt độ trong tầng đối lưu tại Hà nội bởi lidar kết hợp đàn hồi-Raman và

lidar Raman ở Hình 4.1 và Hình 4.5 đã chỉ ra có thể tồn tại hai đỉnh trong vùng đối

lưu hạn (double tropopause). Sự tồn tại hai đỉnh trong vùng đối lưu hạn cũng đã được

chỉ ra ở phép đo lidar tại Chung Li, Đài Loan năm 2000 [102].

4.2.2. Mối liên hệ giữa lớp đối lưu hạn và mây Ti tầng cao

Hình 4.6. Phân bố nhiệt độ và phân bố cường độ tín hiệu hiệu chỉnh khoảng cách

(thang ln) cho thấy mối liên hệ giữa lớp đối lưu hạn và lớp mây Ti tầng cao.

Một trong những khả năng của kỹ thuật lidar là nó cho phép đo đạc nhiều đối

tượng một cách đồng thời mà kỹ thuật thám không vô tuyến không thực hiện được.

127

Một trong khả năng đó là nghiên cứu mối liên hệ giữa lớp đối lưu hạn với lớp mây

Ti tầng cao bằng kỹ thuật lidar kết hợp đàn hồi-Raman. Với sự phân bố cường độ tín

hiệu lidar đàn hồi hiệu chỉnh theo khoảng cách chúng ta có thể chỉ ra sự tồn tại của

lớp mây Ti này do cường độ tăng đột ngột của chúng. Trong khi đó với phân bố nhiệt

độ chúng ta có thể chỉ ra sự tồn tại của lớp đối lưu hạn. Kết quả khảo sát bởi lidar kết

hợp đàn hồi-Raman ở Hình 4.6 cho thấy tồn tại một lớp mây Ti mỏng sau 20 phút lấy

trung bình tín hiệu lidar đàn hồi. Vị trí lớp mây Ti này vào khoảng 14,5 km tới 15,5

km (độ dày khoảng 1 km) đã phản xạ mạnh tín hiệu laser. Tương ứng tồn tại một đỉnh

của lớp đối lưu hạn tại khoảng độ cao khí quyển này. Lớp đối lưu hạn này như một

cái bẫy hơi nước làm xuất hiện một lớp mây Ti tầng cao gồm các tinh thể băng.

Kết quả khảo sát phân bố nhiệt độ bằng lidar kết hợp đàn hồi- và lidar Raman

trong tầng đối lưu đã chỉ ra kỹ thuật lidar có thể cung cấp các phân bố nhiệt độ với

độ phân giải không gian và độ phân giải thời gian cao với độ tin cậy cao. Kỹ thuật

lidar có thể nghiên cứu cấu trúc và đặc trưng của tầng đối lưu dựa trên các phân bố

nhiệt độ thu được. Từ các phân bố nhiệt độ này chúng ta có thể chỉ ra sự tồn tại của

lớp đối lưu hạn với độ phân giải không gian cao. Lidar kết hợp đàn hồi-Raman có thể

nghiên cứu đồng thời phân bố nhiệt độ và lớp mây Ti tầng cao đã cung cấp khả năng

nghiên cứu mối quan hệ giữa hai đối tượng này. Phân bố nhiệt độ trong tuần tháng,

mùa năm cho phép chúng ta có thể rút ra những thông tin khoa học quan trọng và các

tham số đầu vào trong việc xây dựng các mô hình thời tiết, khí hậu.

4.3 Nghiên cứu cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ tầng bình lưu

Kết quả xác định phân bố nhiệt độ từ phân bố mật độ phân tử trong tầng bình

lưu từ lidar Rayleigh cho thấy ở trên Hình 4.7, phân bố sai số tổng cộng của lidar

Rayleigh cũng được vẽ trên hình. Phân bố nhiệt độ từ mô hình MSISE-90 cùng ngày

tại Hà nội cũng được vẽ cùng để so sánh. Phân bố sai số ở dưới 29 km là do sự tồn

tại của lớp sol khí tầng cao, trong khi đó sai số nhiệt độ ở phần trên của phân bố là

do nhiệt độ tham khảo và nhiễu tín hiệu photon. Phân bố nhiệt độ bắt đầu ở 20 km và

128

kết thúc ở 59 km với thời gian lấy trung bình tín hiệu là 1 giờ và khoảng không gian

lấy trung bình là 120 m. Phân bố nhiệt độ thu được từ lidar Rayleigh đã bao phủ hoàn

toàn tầng bình lưu và đạt tới vùng thấp tầng trung lưu chứa lớp bình lưu hạn.

Hình 4.7. Phân bố nhiệt độ và sai số từ lidar Rayleigh tại Hà nội ngày 26/6/2013.

Kết quả của một số phép đo nhiệt độ tại Hà nội vào một số ngày trong tháng

6 năm 2013 được cho thấy ở trên Hình 4.8. Các kết quả đo lần lượt là: (a): 20 h 55

phút ngày 8, (b): 23 giờ 17 phút ngày 12, 21 giờ 13 phút ngày 19, 22 giờ 01 phút ngày

26. Các phân bố này cũng có cùng các thông số mô tả giống như đối với phân bố

nhiệt độ ở Hình 4.7 nhưng sai số nhiệt độ không được vẽ cùng. Phân bố nhiệt độ của

mô hình MSISE-90 cùng ngày cũng được vẽ cùng để so sánh.

Các phân bố nhiệt độ từ lidar chỉ ra cấu trúc tầng bình lưu và tiết lộ đặc trưng

của lớp bình lưu hạn (stratopause). Vị trí và nhiệt độ của lớp bình lưu hạn được chỉ

ra cho chúng ta thấy cấu trúc giữa hai tầng khí quyển là tầng bình lưu và tầng trunglưu.

129

Ví trí của lớp bình lưu hạn được đánh dấu (*) mầu xanh dương trên phân bố nhiệt độ.

Kết quả vị trí của stratopause được tìm thấy lần lượt là (a): 45,7 km, (b): 47,7 km,

(c): 50 km, (d): 47,3 km, với nhiệt độ tương ứng lần lượt là (a): 268,6 ± 3.0 K, (b):

267,4 ± 2,6 K, (c): 266,1 ± 2,1 K, (d): 265,1 ± 2.0 K. Kết quả cho thấy vị trí của

stratopause dao động trong khoảng 4 km với các phân bố nhiệt độ khác nhau trong

tháng 6 năm 2013. Điều này cho thấy lớp bình lưu hạn có thể dao động trong một

khoảng rất rộng, so sánh với mô hình chúng ta cũng thấy được điều này.

Hình 4.8. Một số phân bố nhiệt độ tháng 6/2013 từ lidar Rayleigh (a): 20 h 55 phút

130

ngày 8, (b): 23 giờ 17 phút ngày 12, 21 giờ 13 phút ngày 19, 22 giờ 01 phút ngày 26.

4.4 Kết luận chương 4

Cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ của khí quyển có thể được chỉ ra bởi phân bố nhiệt độ

đo được từ lidar. Trong đó sự phân tầng giữa tầng đối lưu và tầng bình lưu tại Hà nội

có thể được chỉ ra bởi phân bố nhiệt độ đo được từ lidar đàn hồi-Raman kết hợp và

lidar Raman thông qua vị trí của lớp đối lưu hạn. Sự phân tầng của tầng bình lưu và

tầng trung lưu tại Hà nội có thể được chỉ ra bởi phân bố nhiệt độ đo được từ lidar

Rayleigh thông qua vị trí của lớp bình lưu hạn. Kết quả phân bố nhiệt độ đã chỉ ra vị

trí của lớp đối lưu hạn tại Hà nội dao động thấp nhất là 16,4 km tới độ cao cực đại là

17,1 km thông qua một số kết quả trong năm 2012 và từ 16 km tới 18,1 km trong năm

2013, với nhiệt độ thấp nhất tìm được là 186 K và nhiệt độ cao nhất là 192,2 K. Kết

quả lidar cũng chỉ ra khả năng tồn tại của hai đỉnh của lớp đối lưu hạn dựa trên khả

năng phân giải cao. Kết quả của lidar kết hợp đàn hồi-Raman cũng chỉ ra mối liên hệ

giữa lớp đối lưu hạn với lớp mây Ti tầng cao với kết quả một lớp mây Ti đo được tồn

tại ở 14,5 km tới 15,5 km. Phân bố nhiệt độ trung bình trong tháng tại Hà nội có thể

tìm được thông qua 5 ngày đo khác nhau trong năm 2011. Kết quả cho thấy độ chênh

lệch cực đại cho thấy các phân bố so với giá trị trung bình là 9 K.

Kết quả từ lidar Rayleigh đã chỉ ra sự tồn tại của lớp bình lưu hạn dao động

trong khoảng 4 km từ độ cao 45,7 km tới 50 km thông qua các phép đo trong tháng 6

năm 2013. Nhiệt độ lớp bình lưu hạn được xác định dao động thấp nhất từ 261,1 K

tới 268,6 K trong tháng 6 năm 2013.

Kết quả từ phân bố mật độ và nhiệt độ từ phép đo lidar đã mở ra nhiều nghiên

cứu tiếp theo như mối liên hệ giữa đặc trưng nhiệt độ và phân bố mật độ ô zôn, sóng

trọng lực, sóng hành tinh , thủy triều khí quyển trong tầng bình lưu. Mối liên hệ giữa

131

mây Ti tầng cao với đối lưu hạn trong tầng đối lưu.

Kết luận

Luận án tiến sỹ Vật lý với tiêu đề “Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật LIDAR ứng

dụng khảo sát phân bố nhiệt độ và mật độ khí quyển” đã đạt được những kết quả khoa

học sau:

 Thiết kế và xây dựng thành công hai hệ lidar bao gồm: hệ lidar kết hợp đàn

hồi-Raman và hệ lidar Rayleigh-Raman, ứng dụng tán xạ đàn hồi, tán xạ

Raman hoặc kết hợp cả hai để khảo sát phân bố mật độ phân tử và phân bố

nhiệt độ khí quyển. Cả hai hệ lidar sử dụng nguồn laser công suất cao ở bước

sóng 532 nm và kính thiên văn có đường kính 25 cm, với tín hiệu tán xạ ngược

được ghi nhận ở chế độ đếm photon và dữ liệu được lưu trữ trên máy vi tính.

Phân bố nhiệt độ đo được bởi lidar Raman hoặc lidar kết hợp đàn hồi-Raman

bắt đầu từ vùng thấp tầng đối lưu đến vùng thấp tầng bình lưu (từ 2 km đến

gần 20 km) chứa lớp đối lưu hạn. Phân bố nhiệt độ đo được bởi lidar Rayleigh

bắt đầu từ vùng thấp tầng bình lưu đến vùng thấp tầng trung lưu (từ 20 km đến

59 km) chứa lớp bình lưu hạn.

 Thiết kế và xây dựng thành công module gated-PMT sử dụng đầu ống nhân

quang điện loại R7400U thương mại cho phép loại bỏ tín hiệu mạnh ở trường

gần đồng thời ghi nhận tín hiệu yếu ở trường xa trong chế độ đếm photon với

khoảng cách loại bỏ có thể điều chỉnh được. Module có thiết kế compact, dễ

dàng tích hợp với các hệ lidar hay các hệ ghi nhận tín hiệu quang học yếu.

 Phân bố mật độ phân tử và phân bố nhiệt độ khí quyển xác định từ tín hiệu

lidar đàn hồi, tín hiệu lidar Raman, kết hợp cả hai đàn hồi-Raman được xác

định thông qua các chương trình xử lí số trong môi trường Matlab. Các thuật

giải xử lí tín hiệu lidar để xác định nhiệt độ được tối ưu hóa thông qua việc

hiệu chỉnh sol khí, ô zôn, hấp thụ phân tử. Ảnh hưởng của các giá trị tham

khảo tới kết quả được giảm thiểu bằng sử dụng phương pháp lặp.

 Xác định được cấu trúc tầng đối lưu khí quyển tại Hà nội từ dữ liệu phân bố

132

nhiệt độ đo được của lidar Raman và lidar kết hợp đàn hồi-Raman. Đặc trưng

nhiệt độ của tầng đối lưu được khảo sát thông qua các giá trị như nhiệt độ

trung bình, sự biến đổi nhiệt độ của lớp đối lưu hạn. Xác định được sự tồn tại

hai đỉnh của lớp đối lưu hạn dựa trên khả năng phân giải không gian cao của

kỹ thuật lidar. Vị trí theo tháng, theo mùa của lớp đối lưu hạn tại Hà nội cũng

được khảo sát từ dữ liệu phân bố nhiệt độ thu được của lidar.

 Xác định được đồng thời vị trí lớp đối lưu hạn và vị trí cũng như độ dày của

lớp mây Ti tầng cao từ lidar đàn hồi-Raman kết hợp. Lớp mây Ti tầng cao tồn

tại từ độ cao 14,5 km tới 15,5 km. Đây là kết quả mà phép đo thám không vô

tuyến không thể thực hiện được. Kết quả này cho phép nghiên cứu mối liên hệ

giữa lớp đối lưu hạn và lớp mây Ti tầng cao.

 Xác định được cấu trúc khí quyển với sự phân tầng khí quyển của tầng bình

lưu với tầng trung lưu thông qua dữ liệu lidar Rayleigh đo được tại Hà nội. Vị

trí và đặc trưng nhiệt độ của lớp bình lưu hạn được khảo sát từ dữ liệu lidar

Rayleigh đo được đã cho thấy lớp bình lưu hạn tồn tại từ độ cao 45,7 km tới

50 km.

Với các kết quả nghiên cứu và xây dựng các hệ lidar khảo sát phân bố mật độ và

nhiệt độ khí quyển của luận án, chúng ta có thể tiến hành xây dựng các trạm lidar

quan trắc khí quyển liên tục tại nhiều địa điểm khác nhau trên cả nước. Dữ liệu lidar

quan trắc được có thể phục vụ cho nhiều lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng khác như:

133

Vật lý khí quyển, khí tượng, dự báo khí hậu và kiểm soát môi trường…

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ

1. Nguyen Xuan Tuan, Dinh Van Trung, Nguyen Thanh Binh and Bui Van Hai

(2010), “Designing and studying characteristics of the sodium lidar”,

Proceedings’s Advance Optics, Photonics, Spectroscopy and Applications VI,

Publish House for Science and Technology, pp. 361-364, ISSN: 1859-4271.

2. Bui Van Hai, Nguyen Xuan Tuan, Dao Duy Thang, Dinh Van Trung and Nguyen

Thanh Binh (2012), “Monitoring the boundary layer over Hanoi using a compact

lidar system”, Proceedings’s The Second Academic Conference On Natural

Science For Master And Phd Students From Cambodia, Laos, Malaysia &

Vietnam, pp 389-392, ISBN: 978-604-913-088-5.

3. Nguyen Xuan Tuan, Dinh Van Trung, Dao Duy Thang, Bui Van Hai (2012),

“Gated – photomultiplier tube for uses in lidar to study the upper atmosphere”,

Proceedings’s The Second Academic Conference On Natural Science For Master

And Phd Students From Cambodia, Laos, Malaysia & Vietnam, Publish House

for Science and Technology, pp. 393-396, ISSN: 978-604-913-088-5.

4. Bui Van Hai, Nguyen Xuan Tuan, Nguyen Dinh Hoang, Dinh Van Trung (2013),

“Monitoring the boundary layser over Hanoi using a compact lidar system with a

high power diode laser at 905 nm”, Proceedings’s Advances in Applied and

Engingeering Physcics, pp. 521-527, ISBN: 978-604-913-232-2.

5. Bui Van Hai, Dinh Van Trung, Nguyen Xuan Tuan, Nguyen Dinh Hoang, Dam

Trung Thong and Nguyen Thanh Binh (2013), “Determination of atmospheric

aerosol extintion profiles with a raman lidar system over Hanoi”, Proceeding’s

Advances in optics Photonics Spectroscopy & Applications VII, Publish House

for Science and Technology, pp. 518-522, ISSN 1859-4271.

6. Nguyen Xuan Tuan, Dinh Van Trung, Bui Van Hai, Dam Trung Thong (2013),

“Development of a rayleigh lidar systemn for studying characteristics of

134

tratosphere above hanoi”, Proceeding’s Advances in optics Photonics

Spectroscopy & Applications VII, Publish House for Science and Technology, pp.

489-492, ISSN 1859-4271.

7. Nguyen Xuan Tuan, Dinh Van Trung, Nguyen Thanh Binh, and Bui Van Hai

(2013), “Development of a Raman lidar system for measuring atmospheric

temperature profile in Hanoi”, Proceedings’s Advances in Applied and

Engingeering Physcics, pp. 180-185, ISBN: 978-604-913-232-2.

8. Bui Van Hai, Dinh Van Trung, Nguyen Xuan Tuan, Dao Duy Thang and Nguyen

Thanh Binh (2012), “Monitoring cirrus clouds and tropopause height over hanoi

using a compact lidar system”, Communication in Physics, Vol. 22, No. 4, pp.

357-364.

9. Nguyen Xuan Tuan, Dinh Van Trung, Nguyen Thanh Binh, and Bui Van Hai

(2014), “Measurement of the upper troposphereic density and temperature

profiles in Hanoi using a Raman Lidar”, Communications in Physics, Vol. 24, No.

3S2, pp. 52-62, DOI:10.15625/0868-3166/24/3S2/0.

10. Nguyen Xuan Tuan, Dinh Van Trung, Nguyen Thanh Binh, and Bui Van Hai

(2014), “Measurements of the Stratospheric Density and Temperature Profiles in

Hanoi by a Rayleigh Lidar”, Communications in Physics, Vol. 24, No. 3, pp. 247-

256, DOI:10.15625/0868-3166/24/3/3690.

11. Tuan Nguyen Xuan, Hai Bui Van, Trung Dinh Van (2014), “Normally off-gated

photomultiplier tube module in photon-counting mode for use in lidght detection

and ranging measurements”, Applied Remote Sensing, Vol 8, pp. 083536-1-

135

083536-8, DOI:10.1117/1.JRS.8 .083536.

Tài liệu tham khảo

1. A. Ansmann, M. Riebesell, U. Wandinger, C. Weitkamp, W. Lahmann, and

W. Michaelis (1992), “Combined Raman elasticbackscatter LIDAR for

vertical profiling of moisture, aerosol extinction, backscatter, and LIDAR

ratio” Applied Physics B 55, pp. 18 –28.

2. A. Ansmann, U. Wandinger, M. Riebesell, C. Weitkamp, and W. Michaelis

(1992), “Independent measurement of exctintion and backscatter profiles in

cirrus cloud by using a combined Raman elastic-backscatter lidar”, Applied

Optics 31 (33), pp. 7113-7131.

3. A. C. Povey, R. G. Grainger, D. M. Peters, and J. L. Agnew (2014), “Retrieval

of aerosol backscatter, extinction, and lidar ratio from Raman lidar with

optimal estimation,” Atmos. Meas. Tech. 7, pp. 757–776.

4. A. Comeron, F. Rocadenbosh, M. A. Lopez, A. Rodinguez, C. Munoz, D.

Garcia-Vizcaino, and M. Sicard (2004), “Effects of noise on lidar data

inversion with the backward algorithm”, Apllied Optics 43, pp. 2572-2577.

5. A. D. Egorov, I. A. Potapova, and Yu. B. Rzhonsnitskaya (2007), “The

treatment of low-power lidar signals”, Journal of Optical Technology 74 (10),

pp. 665-668.

6. A. E. Hedin (1991), “Extension of the MSIS thermospheric model into the

middle and lower atmosphere,” J. Geophys. Res. 96 (A2), pp. 1159–1172.

7. A. J. Gibson, L. Thomas & S. K. Bhattachacharyya (1979), “Laser

observations of the ground-state hyperfine structure of sodium and of

temperatures in the upper atmosphere”, Nature 281, pp. 131 – 132.

8. Adam, M. (2012), “Notes on Rayleigh scattering in lidar signals”. Applied.

Optics 51 (12), pp. 2135-2149.

9. Alain Hauchenorne, Marie Lise Chanin (1980), “Density and temperature

profiles obtained by lidar between 35 and 70 km”, Geophysical Research

136

Letter 7 (8), pp. 565-568.

10. Albert Ansmann, Maren Riebesell, and Claus Weikamp (1990),

“Measurement of atmospheric aerosol exctintion profiles with a Raman lidar”,

Optics Letters 15 (13), pp. 746-748.

11. Ansmann, A., et al. (1997), "Evolution of the Pinatubo aerosol: Raman lidar

observations of particle optical depth, effective radius, mass, and surface area

over Central Europe at 53.4 N." Journal of the atmospheric sciences 54 (22),

pp. 2630-2641.

12. Antuna, Juan Carlos, et al. (2002) "Lidar validation of SAGE II aerosol

measurements after the 1991 Mount Pinatubo eruption." Journal of

Geophysical Research: Atmospheres (1984–2012) 107 (D14), pp. ACL-3.

13. Argall, P. S. (2007), “Upper altitude limit for Rayleigh lidar”, Ann. Geophys.,

25 (1), pp. 19-25.

14. B. Heese, H. Flentje, D. Althausen, A. Ansmann, and S. Frey (2010),

“Ceilometer lidar comparison: backscatter coefficient retrieval and signal-to-

noise ratio determination”, Atmos. Meas. Tech. 3, pp. 1763–1770.

15. Böckmann, Christine, et al. (2004), "Aerosol lidar intercomparison in the

framework of the EARLINET project. 2. Aerosol backscatter algorithms."

Applied Optics 43 (4), pp. 977-989.

16. Bourassa, A. E., Robock, A., Randel, W. J., Deshler, T., Rieger, L. A., Lloyd,

N. D., Llewellyn, E. J., and Degenstein, D. (2012), “A. Large volcanic aerosol

load in the stratosphere linked to Asian Monsoon transport”. Science 337

(6090), pp. 78-81.

17. Bui Van Hai, Dinh Van Trung, Nguyen Xuan Tuan, Dao Duy Thang, and

Nguyen Thanh Binh (2012), “Monitoring cirrus clouds and tropopause height

over Hanoi using a compact lidar system”, Communication in Physics 22 (4),

pp. 357-364

18. C. Weitkamp (2005), Lidar - Range-resolved optical remote sensing of the

atmosphere, Springer, New York.

137

19. Catalog of picoscope 5000 series, Picotech, United Kingdom.

20. Catalog of PMT H6780-20, Hamamatsu, Japan.

21. Chandra, H., et al. (2005), "A Rayleigh lidar study of the atmospheric

temperature structure over Mt. Abu, India." J. Ind. Geophys. Union 9 (4), pp:

279-298.

22. Chih-Wei Chiang, Subrata Kumar Das, Jan-Bai Nee, Shun-xing Hu, Huan-

ling Hu, (2009), “Simultaneous measurement of humidity and temperature in

the lower troposphere over Chung-L, Taiwan”, Journal of Atmospheric and

Solar-Terrestrial Physics 71, pp. 1389–1396.

23. Cooney, J. A, (1972), “Measurements of atmospheric temperature profile by

Raman backscatter”, Journal Applied Meteorology 11, pp. 108-112.

24. Cynthia K. Williamson and Russell De Young (2000), “Method for the

reduction of signal –induced noise in photomultiplier tubes”, Applied Optics.

39 (12), pp. 1973-1979.

25. D. Muller, U. Wandinger, and A. Ansmann (1999), “Microphysiccal particle

parameters from extinction and backscatter lidar data by inversion with

regulation: simulation”, Apllied Optics 38, pp. 2358-2368.

26. D. P. Donovan, J. A. Whiteway, and A. I. Carswell (1993), “Correction for

nolinear photon-counting effects in lidar systems”, Applied Optics 32 (33), pp.

6742-6753.

27. D'Altorio, Alfonso, et al. (1992), "Simultaneous stratospheric aerosol and ô

zôn lidar measurements after the Pinatubo volcanic eruption." Geophysical

research letters 19 (4), pp. 393-396.

28. David J. Benard and Ellen Boehmer (1994), “Control Circuit for Arbitrary

Gating of Side – on Photomultiplier”, Applied Spectroscopy 48 (10), pp. 1293-

1295.

29. David N. Whiteman (1999), “Application of statistical methods to the

138

determination of slope in lidar data”, Applied Optics 38 (15), pp. 3360-3369.

30. David W. Roberts and Gary G. Gimmestad (2002), "Optimizing lidar

dynamic range by engineering the crossover region", Proc. SPIE 4723, Laser

Radar Technology and Applications VII, 120; doi:10.1117/12.476403.

31. De Graaf, Martin, Apituley Arnoud, Donovan David P (2013), “Feasibility

study of integral property retrieval for tropospheric aerosol from Raman lidar

data using principal component analysis”, Applied Optics 52(10), pp. 2173-

2186.

32. Derek A. Long (2002), The Raman Effect A Uniﬁed Treatment of the Theory

of Raman Scattering by Molecules, John Wiley & Sons.

33. F. Cairo, F. Congeduti, M. Poli, S. Centurioni, G. Di Donfrancesco (1996),

“A survey of the signal induced nose in photomultiplier detection of wide

dynamics luminous signals”, Review of Scientific Instruments 67 (9), pp.

3274-3280.

34. F. G. Fernald (1984), “Analysis of atmospheric lidar observations: some

comments”, Applied Optic 23, pp. 652.

35. F. Mao, W. Gong, and C. Li (2013), “Anti-noise algorithm of lidar data

retrieval by combining the ensemble Kalman filter and the Fernald method”,

Optics Express, 21(7), pp. 8286-8297.

36. F. Rocadenbosh and A. Comeron (1999), “Error analysis for the lidar

backward inversion algorithm”, Applied Optics 38, pp. 4461-4474.

37. Feiyue Mao, Wei Wang, Qilong Min, and Wei Gong (2015), “Approach for

selecting boundary value to retrieve Mie-scattering lidar data based on

segmentation and two-component fitting methods”, Optics Express 23 (11),

pp. A604-A613.

38. Frank Träger (2007), Springer Handbook of Lasers and Optics, pp 1165-

139

1203 Springer, New York, DOI: 10.1007/978-0-387-30420-5.

39. G. Fiocco, G. Benedetti-Michelangeli, K. Maischberger and E. Madona

(1971), “Measurement of Temperature and Aerosol to Molecule Ratio in the

Troposphere by Optical Radar”, Nature 229, pp. 78-79.

40. Gilles Larcheveque (2002), Development of the Jungfraujoch multi-

wavelength lidar system for continuous observations of the aerosol optical

properties in the free troposphere, Doctor of Philosophy thesis, Lausanne

EPFL.

41. Gong, Wei, et al. (2015), "Improved method for retrieving the aerosol optical

properties without the numerical derivative for Raman–Mie lidar." Optics

Communications 349, pp. 145-150.

42. Grigori P. Kokhanenko, Ioganes E. Penner, and Vitalii S. Shamanaev (2002),

“Expanding the dynamic range of lidar receiver by the method of dynode-

signal collection”, Applied Optics 41 (24), pp. 5073-5077.

43. Guy M. Hagen, Guangzhong Gao, Deborah A. Roess, and B. George Barisas

(2005), “Flexible normally on photomultiplier gating strategy for reducing

post-gate artifacts”, Rev. Sci. Instruments 76, pp. 083117 (1-5),.

44. H. Sang Lee, G. K. Schwemmer, C. Laurence Korb, M. Dombrowski, and

Coorg Prasad (1990), “Gated photomultiplier response characterization for

DIAL measurements”, Applied Optics 29 (29), pp. 3303-3315.

45. http://ccmc.gsfc.nasa.gov/modelweb/models/nrlmsise00.php.

46. http://en.wikipedia.org/wiki/Atmosphere_of_Earth.

47. http://igaco-o3.fmi.fi/ACSO/.

48. http://modis-atmos.gsfc.nasa.gov/.

49. http://omniweb.gsfc.nasa.gov/vitmo/msis_vitmo.html.

50. http://www.philiplaven.com.

51. http://www.srh.noaa.gov/jetstream//global/images/jetstream3.jpg.

140

52. https://www.espo.nasa.gov/solveII/implement.html.

53. Inaba. H. and T. Kobayashi (1972), “Laser-Raman Radar -Laser-Raman

scattering methods for remote detection and analysis of atmospheric

pollution”, Opto-Electronics 4, pp. 101-123.

54. J. D. Klett (1981), “Stable analytical inversion solution for processing lidar

returns”, Applied Optic 20, pp. 211.

55. Jaya Khanna, Justin Bandoro, R. J. Sica, and C. Thomas McElroy (2012),

“New technique for retrieval of atmospheric temperature profiles from

Rayleigh-scatter lidar measurements using nonlinear inversion”, Applied

Optics 51 (33), pp. 7945-7952.

56. Juan Luis Guerrero-Rascado, Maria João Costa, Daniele Bortoli, Ana Maria

Silva, Hassan Lyamani, and Lucas Alados-Arboledas (2010), “Infrared lidar

overlap function: an experimental determination”, Optics Express 18 (19), pp.

20350- 20359.

57. K. Sassen and G. C. Dodd (1982), “Lidar crossover function and mis-

alignment effects,” Applied Optic 21, pp. 3162–3165.

58. Keith D. Evans, S. Harvey Melfi, Richard A. Ferrare, and David N. Whiteman

(1997), “Upper tropospheric temperature measurements with the use of a

Raman lidar”, Applied Optics 36, No. 12, pp. 2594-2602.

59. Korb, C. Laurence, Chi Y. Weng, (1982), “A Theoretical Study of a Two-

Wavelength Lidar Technique for the Measurement of Atmospheric

Temperature Profiles”, J. Appl. Meteor 21, pp. 1346–1355.

60. Labitzke, K., and M. P. McCormick. (1992), "Stratospheric temperature

increases due to Pinatubo aerosols." Geophysical Research Letters 19 (2), pp.

207-210.

61. Leblanc, T., I. S. McDermid, A. Hauchecorne, and P. Keckhut (1998),

“Evaluation of optimization of lidar temperature analysis algorithms using

141

simulated data”, J. Geophys. Res. 103 (D6), pp. 6177-6187.

62. Li Yan, Yang Hong Ru, Li XU Dong, Wu Lei, Yu Bin (2009), “The principles

and design of range – gain – control gated PMT”, Proc. of SPIE, Vol. 7382,

73825C9(1-6).

63. Loan Balin (2004), Measurement and analysis of aerosols, cirrus-contrails,

water vapor and temperature in the upper troposphere with the Jungfraujoch

lidar system, Doctor of Philosophy thesis, Lausanne EPFL.

64. Luc R. Bissonnette (1986), “Sensitivity analysis of lidar inversion

algorithms”, Applied Optics 25 (13), pp. 2122- 2125.

65. M. Alpers, R. Eixmann, C. Fricke-Begemann, M. Gerding, and J. Hoffner

2004), “Temperature lidar measurements from 1 to 105 km altitude using

resonance, Rayleigh, and rotational Raman scattering,” Atmos. Chem. Phys. 4,

pp. 783-800.

66. M. Gerding, J. Höffner, J. Lautenbach, M. Rauthe, and F. J. Lübken, (2008),

“Seasonal variation of nocturnal temperatures between 1 and 105 km altitude

at 54° N observed by lidar,” Atmos. Chem. Phys. 8, pp. 7465–7482.

67. M. Griggs (1968), “Absorption coefficients of ô zôn in the ultraviolet and

visible regions,” J. Chem. Phys. 49, pp. 857–859.

68. M. Matsumoto and N. Takeuchi (1994), “Effects of misestimated far-end

boundary values on two common lidar inversion solution”, Applied Optics 25,

pp. 6451-6456.

69. Manual of Quantel Nd:YAG laser. Quantel, France.

70. Mariana Adam (2005), Development of lidar techniques to estimate

atmospheric optical properties, Doctor of Philosophy thesis, Johns Hopkins

University.

71. Measures. R. M. (1984), Laser Remote Sensing Fundamentals and

Applications, John Wiley and Sons, New-York.

72. Micheal R. Gross, Thomas J. McGee, Richard S. Ferrare, Upendra N. Singh,

142

and Patrick Kimvilakani (1997), “Temperature measurements made with a

combined Rayleigh-Mie and Raman lidar”, Applied Optics 36 (24), pp. 5987-

5995.

73. Micheal Sicard, Adolfo Comeron, Francisco Rocadenbosh, Alejandro

Rodriguez, and Constantino Munoz (2009), “Quasi-analytical determination

of noise-induced error limits in lidar retrieval of aerosol backscatter coefficient

by the elastic, two-component algorithm”, Applied Optics 48 (2), pp. 176-182.

74. Nee, J. B., et al. (2002), "Middle atmospheric temperature structure over two

tropical locations, Chung Li (25 N, 121 E) and Gadanki (13.5 N, 79.2

E).", Journal of atmospheric and solar-terrestrial physics 64(12), pp. 1311-

1319..

75. Nguyen Xuan Tuan, Dinh Van Trung, Nguyen Thanh Binh, and Bui Van Hai

(2014), “Measurements of the Stratospheric Density and Temperature Profiles

in Hanoi by a Rayleigh Lidar”, Communications in Physics 24 (3), pp. 247-

256, DOI:10.15625/0868-3166/24/3/3690.

76. Nguyen Xuan Tuan, Dinh Van Trung, Nguyen Thanh Binh, and Bui Van Hai

(2014), “Measurement of the upper troposphereic density and temperature

profiles in Hanoi using a Raman Lidar”, Communications in Physics 24 (3S2),

pp. 52-62, DOI:10.15625/0868-3166/24/3S2/0.

77. P. Keckhut, A. Hauchecorne, and M. L. Chanin (1993), “A critical review of

the database acquired for the long-term surveillance of the middle atmosphere

by the French Rayleigh lidars,” J. Atmos. Ocean. Tech. Vol. 10, pp. 850–867.

78. P. R. Bevington, D. K. Robinson (1992), Data reduction and error analysis

for physics sciences, McGraw-Hill, New York.

79. Pappalardo, Gelsomina, et al. (2004), "Aerosol lidar intercomparison in the

framework of the EARLINET project. 3. Raman lidar algorithm for aerosol

extinction, backscatter, and lidar ratio." Applied Optics 43 (28), pp. 5370-

143

5385.

80. Pavlo A. Molchanov, Vincent M.Contarino, Brian M. Concannon, Olha

V.Asmolova, Yulia Y. Podobna (2006), “Nanosecond Gated PMT for

LIDAR-RADAR Applications”, Proc. of SPIE, Vol. 6294, 62940H (1-10).

81. Philip. B. Russel, Thomas. J. Swissier, and M. Pattick. Mc Cormick (1979),

“Methodology for error analysis and simulation of lidar aerosol

measurements”, Applied Optics 18 (22), pp. 3783-3797.

82. Philippe Keckhut, M. L. Chanin, and A. Hauchecorne (1990), “Stratosphere

temperature measurement using Raman lidar”, Applied Optics 29 (34), pp.

5182-5186.

83. Ravil Agishev, Barry Gross, Fred Moshary, Alexander Gilerson, Samir

Ahmed (2006), “Simple approach to predict APD/PMT lidar detector

performance under sky background using dimensionless parametrization”,

Optics and Lasers in Engineering 44, pp. 779–796.

84. Robert Schwarz (2002), Development of a Lidar for measuring the

atmospheric transmission for GeV-TeV  astronomy with the 17 m MAGIC

telescope, Diplomat thesis, Max Planck Institute for Physics.

85. Savitzky, A., and M. J. E. Golay (1964), “Smoothing and differentiation of

data by simplified least squares procedures”, Anal. Chem. 36(8), pp. 1627-&.

86. Sica, R. J., Z. A. Zylawy, and P. S. Argall (2001), “Ô zôn Corrections for

Rayleigh-Scatter Temperature Determinations in the Middle Atmosphere”,

J.Atmos.Ocean. Tech. 18(7), pp. 1223-1228.

87. Sica, R. J., Z. A. Zylawy, and P. S. Argall (2001), “Ozone Corrections for

Rayleigh-Scatter Temperature Determinations in the Middle Atmosphere”,

J.Atmos.Ocean. Tech., 18 (7), pp. 1223-1228.

88. Su, J., Wu, Y., McCormick, M. P., Lei, L., & Lee III, R. B. (2014). “Improved

method to retrieve aerosol optical properties from combined elastic

144

backscatter and Raman lidar data”, Applied Physics B, 116(1), pp. 61-67.

89. T. Shibata, M. Kobuchi, M. Maeda (1986), “Measurements of density and

temperature profiles in the middle atmosphere with a XeF lidar”, Applied

Optics 25, pp. 685-688

90. Takashi Fujii, Tetsuo Fukuchi (2005), Laser remote sensing, Taylor &

Francis, Boca Raton.

91. Tetsuo Iwata, Tsuyoshi Takasu, Tsuyoshi Miyata, Tsutomu Araki (2002),

“Combination of a gated photomultiplier tube and a phase sensitive detector

for use in an intensive pulsed background light situation”, Optical Review 9

(1), pp. 18-24.

92. Theopold, F. A., and J. Bösenberg (1993), “Differential absorption lidar

measurements of atmospheric temperature profiles: Theory and experiment”,

J. Atmos. Ocean. Technol. 10, pp. 165-179.

93. Tuan Nguyen Xuan, Hai Bui Van, Trung Dinh Van (2014), “Normally off-

gated photomultiplier tube module in photon-counting mode for use in lidght

detection and ranging measurements”, Applied Remote Sensing, Vol 8, pp.

083536-1- 083536-8, DOI:10.1117/1.JRS.8 .083536.

94. Thorlabs Inc, Newton, New Jersey, USA.

95. Uchino. Osamu, Mc. Cormick, M. Patrick, Swissler, Thomas J. (1986),

“Temperature retrievals by Rayleigh backscatter lidar signals”, Applied Optics

25 (17), pp. 2868-2870.

96. Ulla Wandinger and Albert Ansmann (2002), “Experimental determination of

the lidar overlap profile with Raman lidar”, Applied Optics 41 (3), pp. 511-

514.

97. V. A. Kovalev (2003), “Stable near-end solution of the lidar equation for clear

atmospheres,” Applied Optics 42 (3), pp. 585-591.

98. V. A. Kovalev, W. M.Hao, C. Wold, and M. Adam (2007), “Experimental

method for the examination of systematic distortions in lidar data”, Applied

145

Optics 46, pp. 6710-6718.

99. Valery Shcherbakov (2007), “Regularized algorithm for Raman lidar data

processing”, Applied Optics 46 (2), pp. 4879-4889.

100. Vladimir A. Kovalev (2015), Solution in LIDAR profiling of the atmosphere,

John Wiley & Sons Inc., New Jersey.

101. Vladimir A. Kovalev, William E. Eichinger (2004), Elastic Lidar, Theory,

Practice, and Analysis Methods, John Wiley & Sons Inc., New Jersey.

102. W. N. Chen, C. C. Tsao, J. B. Nee (2004), “Rayleigh lidar temperature

measurements in the upper troposphere and lower stratosphere”, Journal of

Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics 66, pp. 39–49

103. Whiteman, David N (2003), “Examination of the traditional Raman lidar

technique. I. Evaluating the temperature-dependent lidar equations”, Applied

Optics 42 (15), pp. 2571-2592,

104. Wolfram Hergert, Thomas Wriedt (2012), The Mie Theory: Basics and

Applications, Springer, New York.

105. Wei Gong, Wang, W., Mao, F., & Zhang, J. (2015). “Improved method for

retrieving the aerosol optical properties without the numerical derivative for

Raman–Mie lidar”, Optics Communications, 349, pp. 145-150.

106. Y.B. Acharya, A. Jayaraman (2006), “Optimized signal to noise ratio of a

PMT based detector system in Mie-Lidar”, Measurement 39, pp. 51–56.

107. Y.B. Acharya, S. Sharma, H. Chandra (2004), “Signal induced noise in PMT

detection of lidar signals”, Measurement 35, pp. 269-276.

108. Yasuhiro Sasano, Edward V. Browell, and Syed Ismail (1985), “Error caused

by using a constant extinction/backscattering ratio in the lidar solution”,

Applied Optic 24, pp. 3929-3932.

109. Yiyun. Y. Gu, Chester. S. Gardner, Paul. A. Castleberg, George. C. Papen,

and Micheal. C. Kelley (1997), “Validation of the Lidar in space technology

experiment: stratospheric tempaerature and aerosol measurements”, Applied

146

Optics 36 (21), pp. 5148-5157.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Chương trình ghi nhận tín hiệu lidar ở chế độ đếm photon được phát

triển trên môi trường labview.

1.1 Giao diện chương trình

1.2 Module live

1.3 module vẽ số liệu

1.4 module chuyển đổi số liệu

1.5 module lưu số liệu

1.6 Module đếm photon

Phụ lục 2: Chương trình xác định phân bố nhiệt độ từ tín hiệu lidar Rayleigh.

function [zo,po,dpo] = gate_rayleigh_1h(A,sm1,sm2,sm3,b,smax)

iii

2.1 hàm xử lí tín hiệu lidar để thu được tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách

t = A(:,1); c = 3*1e+8;z0 = 1/2*c*t*1e-12; p0 = A(:,2);n0 = length(p0);tr = 5; tri = round(tr*n0/100);k = 1; for i = tri:1:n0 z1(k) = z0(i)-z0(tri); p1(k) = p0(i); k = k+1; end n1 = length(p1);st1 = round(n1/10); for i =1:1:st1 if p1(i)>0 p1(i) = 0; end end ma1 = max(p1); for i = 1:1:n1 if p1(i)==ma1 st2 = i; break end end for i = 1:1:st2 if p1(i)>0 p1(i) = 0; end end vi = 200;st3 = vi+st2; for i = 1:1:st3-1 if p1(i)>0 p1(i) = 0; end end display('gate height [km]') zgate = z1(st3) p2 = p1(st3:n1);z2 = z1(st3:n1);n2 = length(p2); p2 = smooth(p2,sm1,'loess'); k = 1; for i = 1:b:n2-b dc = 0; cd = 0; for j = i:1:i+b-1 dc = dc + z2(j); cd = cd + p2(j); end z3(k) = 2*dc/b - z2(i); p3(k) = cd; k = k+1; end n3 = length(p3);bg = mean(p0(0.95*n0:n0));p4 = p3-bg;p5 = smooth(p4,sm2,'loess'); snr = p5./sqrt(p5+2*bg);snr = smooth(snr,21); for i = 1:n3 if snr(i)

p5 = p5(1:n5);p5 = p5';z5 = z3(1:n5);p6 = p5.z5.z5;p6l = log(p6); p6l = smooth(p6l,sm3,'loess');p6 = exp(p6l);dpo(n5) = 1; for i = n5:-1:2 dpo(i-1) = p6(i-1)./p6(i); end po = p6; zo = z5; 2.2 hàm xác định hệ số truyền qua của ozone từ mật độ ozone. function [po3,dp3] = ozone_correction_1h(O3,B,zo,po) pr = O3(:,1); z0 = O3(:,2); p0 = O3(:,3); n0= length(z0);n1 = length(p0);z1 = zo; n2 = length(z1); for i = 1:1:n2-1 p1(i) = interp1(z0,p0,z1(i),'linear'); end p1(n2) = p1(n2-1;za = B(:,1);md = B(:,3)+B(:,4);md = md1e+6;na = length(za); for i=1:1:n2-1 md1(i) = interp1(za,md,z1(i),'linear'); end md1(n2) = md1(n2-1;p2 = (46/48)(1e-6)p1.md1;sig = 2.21e-25; dz1 = (z1(2)- z1(1))1e+3; to = sigdz1p2; for i = 1:1:n2-1 to(i+1) = to(i)+to(i+1); end T = exp(-2to;p3 = po;n3 = length(p3); for i = 1:1:n3 if p3(i)>0 st = i; break end end p4 = p3./T;po3 = p4; for i = n3:-1:1 if i>st dp(i-1) = p4(i)./p4(i-1); else dp(i) = 0; end end dp3 = dp; 2.3 hàm xác định hệ số tỉ số tán xạ và hệ số truyền qua của sol khí function [Rm,Rni,Ri,Tm,Tni,Ti,d0,d3] = aer_RT(zo,po) n0 = length(po);atm = 'atmosphere_model_msis90-21may2013.txt'; B = load(atm);za = B(:,1);mda = (B(:,3)+B(:,4)); mda = mda(1e+15) for i =1:1:n0 md(i) = interp1(za,mda,zo(i),'linear');

end sg = 6.2259*1e-38;dz = (zo(2)-zo(1));bt1 = md*sg; lm = 8*pi/3; znorm = 35; for i = 1:1:n0 if zo(i)>=35 n1 = i; break end end la(n1) = lm;bt1 = bt1(1:n1);zo = zo(1:n1);po = po(1:n1); for i = 1:1:n1-1 la(i) = 48; end F1(n1) = 0; for i = n1:-1:2 F1(i-1) = ((la(i-1)-lm).*bt1(i-1)+(la(i)-lm).*bt1(i))*dz; end num(n1) = 1; for i = n1:-1:2 num(i-1) = (po(i-1).*exp(F1(i-1))); end ba1(n1) = bt1(n1); %non-iterative backscattering coefficient% for i = n1:-1:2 ba1(i-1) = num(i-1)./(po(i)./ba1(i)+(la(i).*po(i)+la(i-1).*po(i-1).*exp(F1(i-1)))*dz); end for i = 1:1:n1 if ba1(i)<=bt1(i); n2 = i; break end end ba1 = ba1(1:n2);bt1 = bt1(1:n2);po = po(1:n2);zo = zo(1:n2); R1 = ba1./bt1;baer1 = ba1-bt1;ea1 = la(1)*baer1;ael1 = cumsum(ea1);T1 = exp(-2*ael1); po = po';p1 = po./(R1.*T1;mdref = md(n2);poref = p1(n2);C0 = mdref/porefd0 = C0*p1; tmol = (8*pi/3)*sg*d0;tl = cumsum(tmol*dz);Tr = exp(-2*tl);C1 = (d0(n2)/poref)*Tr(n2); d01 = C1*(p1./Tr);d1 = d0; d2 = d01;dmax = max(abs(d1-d2));num = 0; while dmax>10 d1 = d2; mdref1 = d1(n2); tmol1 = (8*pi/3)*sg*d1; tl1 = cumsum(tmol1*dz); Tr1 = exp(-2*tl1); C2 = (mdref1*Tr1(n2))/poref; d2 = C2*(p1./Tr1); dmax = max(abs(d1-d2)); num = num+1; end bt2 = sg*d2;F2(n2) = 0; for i = n2:-1:2 F2(i-1) = ((la(i-1)-lm).*bt2(i-1)+(la(i)-lm).*bt2(i))*dz; end num2(n2) = 1; for i = n2:-1:2 num2(i-1) = (po(i-1).*exp(F2(i-1)));

end ba2(n2) = bt2(n2); for i = n2:-1:2 ba2(i-1) = num2(i-1)./(po(i)./ba2(i)+(la(i).po(i)+la(i-1).po(i-1).exp(F2(i-1)))dz); end R2 = ba2./bt2;baer2 = ba2-bt2;ea2 = la(1)baer2;ael2 = cumsum(ea2);T2 = exp(-2ael2); R01 = R1; R02 = R2; T01 = T1; T02 = T2;Rmax = max(abs(R01-R02)); Tmax = max(abs(T01-T02));p2 = po./(R02.T02);num = 0; while (Rmax>1e-4)&(Tmax>1e-4) R01 = R02; T01 = T02; d2ref = d2(n2); p2ref = p2(n2); tmol2 = (8pi/3)sgd2; tl2 = cumsum(tmol2dz); Tr3 = exp(-2tl2); C3 = (d2ref/p2ref)Tr3(n2); d3 = C3(p2./Tr3); bt3 = sgd3; F3(n2) = 0; for i = n2:-1:2 F3(i-1) = ((la(i-1)-lm).bt3(i-1)+(la(i)-lm).bt3(i))dz; end num3(n2) = 1; for i = n2:-1:2 num3(i-1) = (po(i-1).exp(F3(i-1))); end ba3(n2) = bt3(n2); for i = n2:-1:2 ba3(i-1) = num3(i-1)./(po(i)./ba3(i)+(la(i).po(i)+la(i-1).po(i-1).exp(F3(i-1)))dz); end R02 = ba3./bt3; baer3 = ba3-bt3; ea3 = la(1)baer3; ael3 = cumsum(ea3); T02 = exp(-2ael3); Rmax = max(abs(R01-R02)); Tmax = max(abs(T01-T02)); num = num+1; end Rm = R1; Tm = T1; Rni = R2; Tni = T2; Ri = R02; Ti = T02; 2.4 Hàm xác định mật độ phân tử khí function [d0,d2] = density_Rayleigh_1h(B,z0,p0) za = B(:,1);mda = B(:,3)+B(:,4); n0= length(p0); for i = 1:1:n0 md(i) = interp1(za,mda,z0(i),'linear'); end zr = 40; %referenece height% for i = 1:1:n0 if z0(i)>=zr vt = i; break end end mdref = mean(md(vt-3:vt+3));p0ref = mean(p0(vt-3:vt+3));sigma = 6.23(1e-28; dz0 = (z0(2)-z0(1))1e+5;C1 = mdref/p0ref;d0 = C1p0; tmol2 = (8pi/3)sigmad0;tl2 = cumsum(tmol2dz0);Tr2 = exp(-2tl2);C2 = (d0(vt)/p0ref)Tr2(vt);d01 = C2*(p0./Tr2); d1 = d0; d2 = d01;dmax = max(abs(d1-d2)); num = 0;

vii

while dmax>10 d1 = d2; tmol3 = (8pi/3)sigmad1; tl3 = cumsum(tmol3dz0); Tr3 = exp(-2tl3); C3 = (d01(vt)Tr3(vt))/p0ref; d2 = C3(p0./Tr3); dmax = max(abs(d1-d2)); num = num+1; end 2.5 Hàm xác định nhiệt độ function [T] = tem_Rayleigh(amt,z0,d0,Tref) n0 = length(d0);za = amt(:,1);Ta = amt(:,6); for i = 1:1:n0 Ta0(i) = interp1(za,Ta,z0(i),'linear'); end G = 6.671e-11; ME = 5.97371e+24; R = 63841e+3; for i = n0:-1:2 dz0(i) = ((z0(i)+z0(i-1))/2)1e+3; %dz0 [m]% end dz0(1) = dz0(2); for i = n0:-1:1 g(i) = GME/((R+dz0(i))^2);%gravity accelation% end %second factor% for i = n0:-1:2 ts(i-1) = (d0(i)./d0(i-1))-1; end for i = n0:-1:2 ms(i-1) = log(d0(i)./d0(i-1)); end for i = n0-1:-1:1 tp(i) = ts(i)./ms(i); end M = 28.959491e-3; Rg = 8.3144;dz = (z0(3)-z0(2))1e+3;T(n0) = Tref; for i = n0:-1:2 T(i-1) = (d0(i)./d0(i-1)).T(i)+(M/Rg)(dz)g(i-1).tp(i-1); end Phụ lục 3: Chương trình xác định phân bố nhiệt độ từ tín hiệu lidar Raman.

function [zo,po,mdn] = gate_raman_tem_1h(A,sm,b,radio,smax) t = A(:,1); c = 3*1e+8; z0 = 1/2*c*t*1e-12;p0 = A(:,3); n0 = length(p0);tr = 5; trigger = round(tr/100*n0);k=1; for i = trigger:1:n0; z1(k) = z0(i)-z0(trigger); p1(k) = p0(i); k = k+1; end n1 = length(p1);n1n = round((1/5)*n1);mean1 = mean(p1(0.9*n1:n1));

viii

3.1 hàm xử lí tín hiệu lidar để thu được tín hiệu lidar hiệu chỉnh khoảng cách

max1 = max(p1(n1n:n1)); for i = n1n:1:n1 if p1(i)== max1 m1 = i; break end end for i = m1:-1:n1n if p1(i)<1.2*mean1 m2 = i; break end end p2 = p1(1:m2-50);n2 = length(p2);z2 = z1(1:n2); for i = 1:1:n2 if p2(i)==max(p2) min2 = i; break end end p2 = p2(min2:n2);z2 = z2(min2:n2);n2 = length(p2);p2 = smooth(p2,sm,'loess'); k=1; for i = 1:b:n2-b-1 dc = 0; cd = 0; for j = i:1:i+b-1 dc = dc + z2(j); cd = cd + p2(j); end z3(k) = 2*dc/b - z2(i); p3(k) = cd; k = k+1; end n3 = length(p3);p3 = smooth(p3,sm,'lowess');p3 = p3';bg = mean(p0(0.95*n0:n0)); p4 = p3-b*bg;n3r = round(0.1*n3);noi = sqrt(p4+2*bg);snr = p4./noi; snr = mooth(snr,31,'loess'); for i = n3r:1:n3 if snr(i)

for i = 1:1:n5 Ta(i) = interp1(zr,Tr,z5(i),'linear'); end for i = 1:1:n5 pai(i) = interp1(zr,pa,z5(i),'linear'); end kb = 1.38064881e-23;md = (pai./(Takb))1e-6; mdl = log(md);mdN = 0.78md; mNl = log(mdN);dds = mNl-p5l;mindds = min(dds); for i = 1:1:n5 if dds(i) == mindds vt = i; break end end mdn = mNl-mindds;po = p5; zo = z5; 3.2 Hàm xác định hệ số truyền qua của sol khí function [taer,Tar] = aer_extinction_raman(z0,p0,sm,radio) n0 = length(p0;C = load(radio);zr = C(:,3);zr=zr1e-3;Tr = C(:,5);pa = C(:,4)1e+2; Tr = Tr+273.15;Tr = Tr'; for i = 1:1:n0 Ta(i) = interp1(zr,Tr,z0(i),'linear'); end for i = 1:1:n0 pai(i) = interp1(zr,pa,z0(i),'linear'); end kb = 1.38064881e-23;md = (pai./(Takb))1e-6; mdN = 0.78md;sig0 = 52.191e-28; dz1 = (z0(2)-z0(1))1e+5;dz2 = (z0(2)-z0(1));tmol0 = sig0dz1md;tmol = cumsum(tmol0); Trmol = exp(-1.876tmol;ozone1 = 'ozone_20N_19dec2012.txt';O3 = load(ozone1); percent= 'pecent_ozone_20N_19dec2012.txt';PO3 = load(percent); atmosphere = 'msise-90_26june2013.txt'; B = load(atmosphere);[do3,To3] = ozone(O3,PO3,B,z0,p0); p1 = p0./(Trmol.To3);p1 = smooth(p1,sm,'loess');dp = log(mdN./p1(1e+10)); for i = 1:n0-1 taer(i) = (dp(i) - dp(i+1))/1.876dz2; end taer(n0)=taer(n0-1); for i = 1:1:n0 if taer(i)<0 taer(i) = -taer(i); end end ta = cumsum(taer);Tar = exp(-1.876*ta);

Phụ lục 4: Chương trình xác định phân bố nhiệt độ từ lidar đàn hồi-Raman kết hợp.

4.1 hàm xác định hệ số tán xạ ngược

function [bm,ba,bt,Ra] = beta_wei(z0,p0e,p0r,atm,radio) n0 = length(z0); [md1,mdN1,Ta1,Trmol1] = msis_atmosphere(z0,atm); [md2,mdN2,Ta2,Trmol2] = radio_sonde(z0,radio);p0es = p0e./(z0.*z0); p0rs = p0r./(z0.*z0);zref = 10; for i = 1:1:n0 if z0(i)>=zref nref= i; break end end sigmae = 6.2259*1e-38;sigmar = 3.6736*1e-38;bm = md2*sigmae*1e+15; tmole = (8*pi/3)*sigmae*md2*dz*1e+15;tle = cumsum(tmole); tmolr = (8*pi/3)*sigmar*md2*dz*1e+15;tlr = cumsum(tmolr);Tmole = exp(-tle); Tmolr = exp(-tlr);Tmol = exp(-1.876*tle);zsm = 13; for i = 1:1:n0 if z0(i)>=zsm nsm = i; break end end sm = 21;p0es1 = p0es(1:nsm);p0rs1 = p0rs(1:nsm);p0r1 = p0r(1:nsm); p0esm = smooth(p0es1,sm,'loess');p0rsm = smooth(p0rs1,sm,'loess'); p0rm = smooth(p0r1,sm,'loess');p0esref = mean(p0esm(nref-3:nref+2)); p0rsref = mean(p0rsm(nref-3:nref+2));p0rref = mean(p0rm(nref-3:nref+2)); bmref = bm(nref);Tmolref = Tmol(nref); sh1= (p0es.*Tmolr*p0rsref*bmref)./(p0esref*p0rs.*Tmole); sh2 = (p0r*Tmolref)./(p0rref*Tmol);bt = sh1.*sh2;ba = bt - bm;Ra = bt./bm; 4.2 Hàm xác định hệ số suy hao của sol khí function [alpha,Taer,sa] = ext_wei(z0,bm,bt,Tmol,p0) n0 = length(z0);dz = z0(2)-z0(1);sa0 = linspace(1,10,10);n1 = length(sa0);ba = bt-bm; for j=1:1:n1 for i = 1:1:n0-1 bam(i+1,j) = (p0(i+1)./p0(i)).*(bt(i)).*Tmol(i+1).*exp(sa0(j).*(ba(i)+ba(i+1))*dz)- bm(i+1); end end bam(1,:)=ba(1); for i = 1:1:n0 ma(i,:) = abs(bam(i,:)-ba(i)); end for i = 1:1:n0 mins(i) = min(ma(i,:)); end for i = 1:1:n0

for j=1:1:n1 if ma(i,j) == mins(i) sa(i) = sa0(j); end end end alpha = sa.*ba; for i=1:1:n0 if alpha(i)<0 alpha(i)=0; end end al = cumsum(alpha*dz);Taer = exp(-2*al);

xii

Luận án Tiến sỹ Vật lý: Nghiên cứu và phát triển kỹ thuật LIDAR ứng dụng khảo sát phân bố nhiệt độ và mật độ khí quyển

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC

VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

-----------------------------

NGUYỄN XUÂN TUẤN

NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT LIDAR

ỨNG DỤNG KHẢO SÁT PHÂN BỐ NHIỆT ĐỘ VÀ

MẬT ĐỘ KHÍ QUYỂN

LUẬN ÁN TIẾN SỸ VẬT LÝ

HÀ NỘI – 2016

VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM

HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

……..….***…………

NGUYỄN XUÂN TUẤN

NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT LIDAR

ỨNG DỤNG KHẢO SÁT PHÂN BỐ NHIỆT ĐỘ VÀ

MẬT ĐỘ KHÍ QUYỂN

LUẬN ÁN TIẾN SỸ VẬT LÝ

Chuyên ngành: Quang học

Mã số: 62 44 01 09

Người hướng dẫn khoa học:

1. PGS. TS. Đinh Văn Trung

Hà Nội – 2016

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Tiếng Anh

Tiếng Việt

Ký hiệu

light detection and ranging

MỤC LỤC

Chương 4

Mở đầu

Nguyên lý của lidar xác định mật độ phân tử và nhiệt độ

Thiết kế và xây dựng các hệ lidar

Xác định phân bố mật độ và nhiệt độ khí quyển

Nghiên cứu cấu trúc và đặc trưng nhiệt độ khí quyển tại Hà nội

Kết luận

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ

Tài liệu tham khảo

Phụ lục 4: Chương trình xác định phân bố nhiệt độ từ lidar đàn hồi-Raman kết hợp.

4.1 hàm xác định hệ số tán xạ ngược

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok