El lidar atmosférico es una clase de instrumentos que utiliza luz láser para estudiar las propiedades atmosféricas desde el suelo hasta la parte superior de la atmósfera . Estos instrumentos se han utilizado para estudiar, entre otros, gases atmosféricos, aerosoles, nubes y temperatura.
Historia
Los conceptos básicos para estudiar la atmósfera mediante la luz se desarrollaron antes de la Segunda Guerra Mundial . [1] En 1930, EH Synge propuso estudiar la densidad de la atmósfera superior utilizando un haz de luz de búsqueda . [2] En los años siguientes, los rayos de los reflectores se utilizaron para estudiar la altitud de las nubes utilizando luz pulsada y de barrido. [3] También se propusieron técnicas avanzadas para estudiar las propiedades de las nubes utilizando luz dispersa con diferentes longitudes de onda . [4] Con los primeros experimentos, se observaron patrones de dispersión de luz en la troposfera que no eran compatibles con una atmósfera molecular pura. Esta incompatibilidad se atribuyó a las partículas de turbidez en suspensión. [5] También se desarrollaron técnicas similares en la URSS [6] [7] La técnica del haz del reflector continuó mejorando después del final de la Guerra, con instrumentos más precisos y nuevos parámetros atmosféricos, como la temperatura [8] Al mismo tiempo, La luz pulsada se utilizó para construir un telémetro para medir la distancia de los objetos, pero siguió siendo solo un diseño experimental. [9]
En 1960, T. Maiman demostró el primer láser funcional en Hughes Research Laboratories . La demostración fue un momento crucial para el desarrollo de lidar. Poco después, los ingenieros de Hughes Aircraft Company desarrollaron un telémetro láser con luz láser rubí . [9] [10] El nuevo dispositivo, llamado colidar (detección de luz coherente y rango), obtuvo una amplia publicidad [11] . [12] En 1962, L. Smullin y G. Fiocco utilizaron un láser de rubí para detectar ecos de la Luna . [13] Durante sus experimentos, observaron luz dispersa en la atmósfera superior que atribuyeron a partículas de polvo. [14] Pronto, varios grupos de investigación construyeron dispositivos similares para observar la atmósfera. En 1969, "los meteorólogos de los Estados Unidos utilizaban más de 20 láseres al menos de forma semi-rutinaria" para diversas aplicaciones, incluidas mediciones de aerosoles, cirros subvisibles y observaciones de nubes noctilucentes y medición de la visibilidad [15].
Diseño
En la Figura 1 se muestra una representación simplificada de una configuración LIDAR. La unidad de transmisión consta de una fuente láser, seguida de una serie de espejos, y un expansor de haz que envía el haz de luz colimado verticalmente hacia la atmósfera abierta. Parte de la radiación transmitida es dispersada por componentes atmosféricos (es decir, gases, moléculas, aerosoles, nubes) hacia el lidar, donde es recolectada por un telescopio . La luz retrodispersada se conduce a un analizador óptico donde la señal óptica primero se separa espectralmente, se amplifica y se transforma en una señal eléctrica. Finalmente, la señal se digitaliza y almacena en una unidad de computadora.
Aplicaciones
Nubes
Se ha demostrado que los lidares son útiles para la clasificación de tipos de nubes (es decir, cúmulos versus cirros). Los límites de las nubes se pueden recuperar de un lidar terrestre que opere en una banda visible y / o infrarroja cercana. La altura de la base de la nube se puede identificar por la diferencia de tiempo entre la transmitancia del pulso láser al cielo y la detección de la luz retrodispersada por el telescopio. El rayo láser siempre se atenúa cuando penetra a través de las nubes. Sin embargo, cuando se utiliza un láser potente (por ejemplo, láser Nd: YAG con alta energía por pulso), también se pueden recuperar las cimas de las nubes. Otro parámetro físico que se puede recuperar es la fase de nube. Mediante el uso de un rayo láser polarizado lineal, se puede definir una relación de despolarización de partículas lineal (δ) como la relación de la intensidad de retrodispersión perpendicular medida sobre la intensidad de retrodispersión paralela con respecto al eje de polarización del transmisor:
Cuando este parámetro es cero (la señal retrodispersada está polarizada linealmente), la nube contiene gotitas esféricas líquidas. Sin embargo, cuando la nube contiene cristales de hielo, la luz retrodispersada llega a la unidad receptora con un componente de polarización cruzada y δ tiene un valor más alto (0 <δ <1). Las gotas de líquido tienden a comportarse como elementos de dispersión simétricos, mientras que los cristales de hielo son asimétricos. [dieciséis]
El uso de la relación de polarización generalmente incluye la suposición implícita de que las partículas en el volumen están orientadas al azar. Las propiedades de polarización de las partículas orientadas no se pueden representar adecuadamente mediante la relación de despolarización. Se sabe que los cristales de hielo se orientan horizontalmente cuando son lo suficientemente grandes como para que las fuerzas de arrastre superen los efectos aleatorios del movimiento browniano. La lluvia también está generalmente orientada, donde las fuerzas de arrastre aplanan las gotas a lo largo de la dirección de la caída. En tales casos, la relación de despolarización medida puede depender del estado de polarización particular utilizado por el sistema LIDAR. Algunos sistemas LIDAR de polarización pueden medir toda la matriz de fase de retrodispersión, evitando así la ambigüedad de la relación de despolarización cuando hay partículas orientadas. [17] [18]
Partículas de aerosol
Una de las mayores incertidumbres del cambio climático es la importancia de los efectos directos e indirectos de los aerosoles. Las incertidumbres se destacaron en el Cuarto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (IPCC). La gran diversidad de propiedades ópticas de los aerosoles, incluidas sus fuentes y los procesos meteorológicos a los que están sujetos, requiere mediciones de resolución vertical, que solo pueden realizarse con observaciones lidar de rutina. Se establecieron redes de lidares de aerosoles como la Red europea de investigación de aerosoles Lidar (EARLINET) [19] para investigar las propiedades de los aerosoles, junto con los fenómenos de transporte y modificación, de forma coherente a escala regional y continental. A partir de 2015, EARLINET consta de 27 estaciones lidar que albergan más de 44000 perfiles. Los lidares de retrodispersión elástica (EBL) se han utilizado ampliamente para investigar nubes y capas de aerosoles desde la década de 1960. [20] Las EBL detectan la señal retrodispersada total (contribuciones moleculares y de partículas). Los perfiles del coeficiente de extinción deben estimarse utilizando la señal molecular y el supuesto de una relación condicionalmente “constante” (hablando en términos generales) de extinción de aerosol a retrodispersión, denominada relación lidar. La principal ecuación involucrada, conocida como ecuación lidar es:
( 1 )
donde P (r) es la potencia de la radiación retrodispersada recibida por el telescopio lidar a una distancia r , E es energía de pulso láser transmitida, L es la constante lidar que resume sus características ópticas y de detección, O (r) es la función de superposición, [21] y y son el coeficiente de retrodispersión y extinción de aerosol / molecular, respectivamente. La retrodispersión molecular y la extinción pueden derivarse de datos meteorológicos, por lo tanto, las únicas incógnitas en la ecuación lidar son y . Sin embargo, la relación lidar, como propiedad intensiva del aerosol, depende en gran medida del tamaño, la morfología y la composición química de las partículas y es muy variable con respecto a la altura, lo que a menudo pone en riesgo la credibilidad del perfil de extinción. El proceso para calcular los perfiles de coeficientes de extinción y retrodispersión a partir de los retornos de EBL es ampliamente conocido como el método de Klett [22] y fue originalmente formalizado por Hitschfeld y Bordan en 1954. [23] El defecto antes mencionado en la estimación de los perfiles de extinción es superado por Raman (inelástico ) lidar de retrodispersión y lidar de alta resolución espectral (HSRL). El lidar Raman funciona midiendo adicionalmente la retrodispersión inelástica por moléculas de nitrógeno y / o oxígeno. [24] HSRL utiliza un enfoque de procesamiento, pero obtiene la medida adicional de retrodispersión solo molecular en la longitud de onda transmitida bloqueando los retornos de aerosol espectralmente estrechos y pasando los retornos moleculares espectralmente amplios. [25] [26] Estas técnicas proporcionan un cálculo directo del coeficiente de extinción, eliminando la necesidad de un supuesto de relación lidar, ya que cualquier término adicional involucrado (por ejemplo, el coeficiente de extinción molecular) se maneja mediante datos meteorológicos (por ejemplo, radiosondeos) y de atmósfera estándar . Después de algunas manipulaciones matemáticas de la ecuación lidar, la ecuación relacionada con la extinción dice: [21]
( 2 )
donde los subíndices "inc" y "sca" se refieren a la luz láser incidente y la luz retrodispersada desplazada respectivamente (en HSRL estos términos son los mismos, lo que simplifica aún más la ecuación, pero la distinción es necesaria en el caso de Raman lidar), N es la densidad numérica de la molécula de nitrógeno / oxígeno y es el exponente de Ångström . Un inconveniente de este método es la presencia de un derivado en la fórmula del coeficiente de extinción resultante ( 2 ) que resulta en una potencial inestabilidad numérica, introduciendo un campo de investigación activo.
Inversión de las propiedades microfísicas del aerosol
La extracción de las propiedades microfísicas de las partículas está motivada por la necesidad de una comprensión más profunda del efecto de los aerosoles en el clima mediante la investigación de su variabilidad espacial y temporal. Un parámetro clave es la distribución del número de partículas con respecto a su tamaño. Otros parámetros microfísicos que involucran la caracterización de aerosoles son el radio medio (efectivo), el volumen total y la concentración de la superficie, el índice de refracción complejo y el albedo de dispersión simple (forzamiento climático). Si bien conocer las propiedades del aerosol (problema directo) y predecir la señal LIDAR es un cálculo sencillo, el proceso inverso está matemáticamente mal planteado (es decir, espacio de solución incompleto y no único), mostrando una fuerte sensibilidad en las incertidumbres de entrada. Los parámetros ópticos se pueden obtener a partir de mediciones utilizando sistemas lidar Raman elástico de múltiples longitudes de onda. Los parámetros se utilizan como entradas para los algoritmos de inversión. La extinción) y retrodispersión () coeficientes medidos por una longitud de onda múltiple ( ) lidar está relacionado con la distribución del tamaño del número a través de la ecuación integral de Fredholm del primer tipo:
( 3 )
donde r es el radio de la partícula, m es el índice de refracción complejo y? son las funciones del núcleo que resumen el tamaño, la forma y la composición de las partículas. La dependencia no lineal del índice de refracción generalmente se aborda asumiendo una cuadrícula de opciones viables. El espacio de la solución se construye y se restringe aún más por restricciones físicas y / o matemáticas y los límites del tamaño de partículatambién están predeterminados. El modelo Eq. ( 1 ) asume además un índice de refracción independiente de la longitud de onda. La longitud de onda está restringida a varios valores discretos según la tecnología actual y la disponibilidad del sistema LIDAR. La configuración mínima de datos ópticos consta de 5 valores, donde Nuevo Méjico, . Eq. ( 1 ) tiene que ser discretizado ya que no se puede resolver analíticamente. La teoría de los problemas inversos mal planteados demuestra que los posibles componentes ruidosos en los datos LIDAR harán que la solución explote, independientemente de la magnitud del nivel de error. [27] Los métodos de regularización se utilizan para contrarrestar la inestabilidad inherente de la inversión. El objetivo de estos métodos es filtrar los componentes ruidosos de las soluciones, manteniendo al mismo tiempo tanto contenido de la solución como sea posible. El compromiso ideal entre ruido y regularidad se expresa mediante las llamadas reglas de elección de parámetros. Los métodos de regularización comúnmente utilizados son la descomposición de valores singulares truncados , la regularización de Tikhonov combinada con el principio de discrepancia, el método de la curva L o el método de validación cruzada generalizada como regla de elección de parámetros. [28] [29] [30] Mientras que el modelo Eq. ( 1 ) ofrece una aproximación razonable para partículas casi esféricas (por ejemplo, aerosoles de combustión de biomasa), ya no proporciona una descripción viable para el caso no esférico. Se sabe que la forma de las partículas tiene efectos sustanciales para la dispersión en dirección lateral y hacia atrás. [31] Estudios recientes muestran que la aproximación de partículas esferoidales es capaz de reproducir los datos ópticos con mucha más precisión que las esferas. [32]
Gases
Los sistemas Lidar se pueden utilizar para medir perfiles de concentración de gases atmosféricos (es decir, vapor de agua , ozono ) y emisiones industriales (es decir, SO 2 , NO 2 , HCl ). Estas mediciones se realizan utilizando dos tipos básicos de LIDAR; Lidar Raman y lidares de absorción diferencial (DIAL). En el primer tipo, el lidar Raman detecta la dispersión del rayo láser debido a la dispersión Raman . El cambio de frecuencia inducido por dicha dispersión es único para cada molécula y actúa como una "firma" para detectar su contribución específica. El segundo tipo, los sistemas DIAL, emiten dos haces con dos frecuencias distintas. Un haz se sintoniza exactamente en una línea de absorción molecular y el otro haz se sintoniza en una longitud de onda cercana sin absorción molecular. Al examinar la diferencia de intensidad de la luz dispersa en las dos frecuencias, los sistemas DIAL pueden separar la contribución de la molécula específica en la atmósfera.
Temperatura
Los sistemas Lidar pueden medir la temperatura atmosférica desde el suelo hasta aproximadamente 120 km utilizando una variedad de técnicas, cada una adaptada para un rango de altitud específico. [33] Los sistemas lidar de última generación pueden combinar varias de estas técnicas en un solo sistema. [34]
La medición de la temperatura en la parte inferior de la atmósfera se realiza típicamente aprovechando los cambios dependientes de la temperatura en las propiedades de dispersión o absorción molecular. Los sistemas rotacionales Raman pueden aprovechar el espectro de dispersión dependiente de la temperatura de la banda rotacional Raman de luz láser dispersada por gases de referencia como nitrógeno y oxígeno . [35] Al medir con precisión solo esta luz dispersa con desplazamiento Raman, dichos sistemas pueden determinar el perfil de temperatura hasta 40 km durante la noche y hasta 12 km durante el día, aunque el rango es una función del tiempo de medición con integraciones más largas requeridas para altas altitudes. El lidar Raman rotacional ha sido una técnica útil de generación de perfiles de temperatura atmosférica remota activa, pero las implementaciones han requerido calibración externa. Esto no es una necesidad intrínseca, pero ha habido poco éxito en el desarrollo de enfoques efectivos para medir directamente los términos necesarios de calibración del receptor, por lo que estos términos generalmente se ajustan para hacer que la estimación de temperatura Raman coincida con una medición de temperatura auxiliar (generalmente radiosondas ).
El concepto de utilizar Lidar de absorción diferencial (DIAL) para perfilar la temperatura en la atmósfera inferior (superficie a 6 km) se propuso a lo largo de la década de 1980. La técnica sugirió sondear una línea de absorción de oxígeno dependiente de la temperatura cerca de 770 nm. La ventaja del perfil de temperatura DIAL es que no requeriría calibración externa. Sin embargo, el efecto del ensanchamiento espectral por dispersores moleculares hizo que el problema de medir la absorción de oxígeno con lidar fuera intratable durante varias décadas. No fue hasta 2019 cuando esta técnica se demostró con éxito utilizando una arquitectura versátil basada en láser de diodo que combinaba DIAL de vapor de agua, DIAL de oxígeno y un lidar de alta resolución espectral (HSRL) en un solo sistema. [36] El HSRL mide directamente la relación relativa de luz dispersa molecular y de aerosol necesaria para corregir la espectroscopia de absorción de oxígeno, mientras que el DIAL de vapor de agua proporciona una corrección a la densidad del número de oxígeno. Incluso con las mediciones adicionales, la inversión para obtener la temperatura es significativamente más complicada que las técnicas tradicionales de DIAL.
Los lidares de retrodispersión elástica se utilizan para derivar perfiles de temperatura de la atmósfera superior (~ 30 km a ~ 100 km). Sin la presencia de nubes o aerosoles , la luz láser retrodispersada desde estas altitudes se debe únicamente a la dispersión molecular. La señal recibida es proporcional a la densidad numérica molecular, que a su vez está relacionada con la temperatura según la ley de los gases ideales. Los perfiles de temperatura a mayores altitudes, hasta 120 km, se pueden derivar midiendo la ampliación de los espectros de absorción de átomos de metales como Na, Ca, K y Fe.
Viento
Los lidares son capaces de recuperar el vector de viento completo basándose en el efecto Doppler óptico . Los llamados lidares Doppler pueden capturar el movimiento de moléculas y partículas detectando el cambio de frecuencia de la luz retrodispersada. En particular, suponiendo que la radiación que emite tiene una frecuencia f 0 = c / λ 0 , donde λ 0 es la longitud de onda del rayo láser, para un objetivo en movimiento (es decir, una partícula o molécula de aerosol) con una línea relativa de velocidad de visión v, la luz retrodispersada detectada por el receptor lidar tiene un desplazamiento de frecuencia igual a Δf = 2v / c. La velocidad de la partícula se define cuando una velocidad de línea de visión positiva significa que un objetivo se está moviendo hacia el LIDAR y conduce a un cambio de frecuencia positivo. [21] En la literatura sobre aplicaciones de LIDAR, la velocidad de la línea de visión siempre se conoce como velocidad radial. La magnitud del desplazamiento puede detectarse mediante varios métodos, siendo el principal las técnicas de detección coherentes y de detección directa [37].
Cuando se utilizan aerosoles como trazadores, la fuerza de la señal de retorno depende de la carga de aerosol en la atmósfera y se sabe que esto depende de la ubicación geográfica, la condición de la atmósfera y la situación sinóptica. La longitud de onda operativa puede ser cualquier longitud de onda sensible a los tamaños de partículas subyacentes. En general, el retorno de aerosol mejora a longitudes de onda más bajas en la banda UV. Sin embargo, la señal lidar se vuelve más sensible a las moléculas de aire en la banda UV y es más difícil alcanzar una relación esperada de retrodispersión de aerosol a molécula. Los lidares Doppler generalmente apuntan al cenit y proporcionan perfiles resueltos verticalmente de la componente vertical del viento. Se aplican técnicas de escaneo para recuperar el componente de viento horizontal.
Varios de estos sistemas se operan desde tierra para aplicaciones relacionadas, por ejemplo, en aeropuertos, parques eólicos, estudio de la turbulencia de la capa límite planetaria, etc. La misión del satélite ADM-Aeolus de la Agencia Espacial Europea será el primer lidar de viento en operar desde el espacio. .
JAXA y Mitsubishi Electric están desarrollando el lidar aerotransportado SafeAvio para reducir a la mitad los accidentes causados por turbulencias en el aire . El prototipo de 1.9 kW, 148 kg (325 lb) tiene una resolución espacial de 300 m (980 pies) y un rango de detección remota de 1-30 km (0.5-16 nmi) reducido a 9 km a 40,000 pies Alertará a las tripulaciones para que digan a los pasajeros que se abrochen los cinturones de seguridad, antes de desarrollar un control automático de actitud para minimizar los temblores. El prototipo se probó en vuelo en el 777F EcoDemonstrator de Boeing en marzo de 2018, los objetivos y requisitos deben determinarse para marzo de 2019, y se debe completar un informe de viabilidad para marzo de 2020 antes de tomar una decisión para desarrollar el sistema. [38]
Especies metálicas en la atmósfera
Los lidares aprovechan la dispersión de resonancia en la atmósfera superior para detectar átomos metálicos. En tales sistemas, la luz láser emitida debe sintonizarse con precisión en la frecuencia de resonancia de la especie estudiada. [39] Las primeras mediciones de este tipo fueron la detección de capas atómicas de sodio metálico (Na) en la mesopausia. [40] La misma técnica se aplica ahora para detectar potasio (K), litio (Li), calcio (Ca) e iones de calcio (iones de Ca) y hierro (Fe) metálicos. Estas mediciones proporcionan información importante en una región de la atmósfera poco estudiada y han ayudado a aumentar el conocimiento sobre la concentración de especies, el origen y la compleja dinámica atmosférica en estas altitudes.
Aplicaciones de lidar al tiempo y al clima
La capa límite planetaria (PBL) es la parte de la troposfera que está directamente influenciada por la presencia de la superficie terrestre y responde a los forzamientos superficiales con una escala de tiempo de aproximadamente una hora o menos. [41] Los procesos de mezcla turbulenta convectiva son dominantes en la capa mixta (ML) del PBL y tienen una gran influencia en el crecimiento y transporte de contaminantes atmosféricos. Las variables meteorológicas (es decir , temperatura , humedad , viento ) en el PBL son de importancia crítica como entradas para simulaciones confiables en modelos de calidad del aire. Uno de los parámetros clave que determina la extensión vertical del ML es la altura del PBL.
Desde una perspectiva de observación, la altura del PBL se ha medido históricamente con radiosondas [42] [43], pero en los últimos años se han utilizado instrumentos de teledetección como el lidar. [44] [45] Dado que es bien sabido que la altura del PBL varía mucho tanto en el tiempo como en el espacio, del orden de unos pocos metros y varios minutos, los radiosondeos no son la opción óptima para las observaciones de la altura del PBL. El concepto de utilizar LIDAR para detectar la altura del PBL se basa en el supuesto de que existe un fuerte gradiente en la concentración de aerosoles en el ML frente a la atmósfera libre. Una ventaja de utilizar instrumentos de teledetección en lugar de radiosondas para la detección de la altura del PBL es la posibilidad de un monitoreo casi continuo frente a las observaciones típicas de dos veces al día desde radiosondas. El monitoreo continuo de la altura del PBL permitirá una mejor comprensión de la profundidad de los procesos turbulentos convectivos en el ML, que son el principal impulsor de los contaminantes del aire.
La profundidad del PBL se define como la altura del nivel de inversión que separa la troposfera libre (FT) de la capa límite. [41] Normalmente en la parte superior del PBL, el flujo de flotabilidad alcanza un mínimo y se observan grandes gradientes de temperatura potencial , vapor de agua y aerosoles . Identificar una posición precisa de la profundidad del PBL es esencial para una representación confiable de los parámetros en los modelos meteorológicos y de calidad del aire, ya que el PBL es la región de máxima turbulencia. Es bien sabido que los procesos de mezcla convectiva son predominantes en el PBL, lo que, como resultado, influye en la estructura y composición de los aerosoles. Conocer la extensión vertical de la mezcla convectiva permitirá una descripción más precisa de la atmósfera en la capa límite. En los últimos años, se han empleado instrumentos de teledetección como el lidar para identificar y observar la altura del PBL. Una ventaja de usar lidar es su cobertura espacial temporal y vertical de alta resolución que posiblemente se puede operar de forma continua y en un estado casi automatizado. Por lo tanto, se puede registrar una altura instantánea de PBL que permite un análisis más profundo, como la evolución diurna y los estudios climáticos a largo plazo.
Se han aplicado varios métodos para determinar la altura PBL a partir de observaciones lidar. Son métodos objetivos y subjetivos. Los métodos objetivos consisten en varias formas de métodos derivados, [44] métodos de análisis de ondículas, [46] el método de varianza, [47] y el método de ajuste de perfil ideal. [48] Los métodos de inspección visual [49] se utilizan con poca frecuencia como enfoque subjetivo, pero no son el mejor enfoque.
Los ceilómetros son un Lidar basado en tierra optimizado para la medición de nubes en la trayectoria de aproximación de aeronaves, también se pueden utilizar para estudios de PBL.
Referencias
- ^ Wandinger, Ulla (2005). "Introducción a Lidar". En Claus Weitkamp (ed.). Lidar . Serie Springer en Ciencias Ópticas. 102 . Springer Nueva York. págs. 1-18. doi : 10.1007 / 0-387-25101-4_1 . ISBN 978-0-387-40075-4.
- ^ Synge, EH (1930). "Un método para investigar la atmósfera superior". Revista Filosófica . Serie 7. 9 (60): 1014–1020. doi : 10.1080 / 14786443008565070 . ISSN 1941-5982 .
- ↑ R. Bureau: La Météorologie 3, 292 (1946)
- ^ Neufeld, Jacob (6 de septiembre de 1949), Aparato para determinar las características de luz de las nubes por reflexión , consultado el 16 de febrero de 2015
- ^ Hulburt, EO (1 de noviembre de 1937). "Observaciones de un haz de reflector a una altitud de 28 kilómetros". Revista de la Optical Society of America . 27 (11): 377–382. Código Bibliográfico : 1937JOSA ... 27..377H . doi : 10.1364 / JOSA.27.000377 .
- ^ Conducir, AJ; Mironov, AV; Morozov, VM; Khvostikov, IA (5 de mayo de 1949). EL ESTUDIO DE LAS PROPIEDADES ÓPTICAS Y FÍSICAS DE LAS NIEBLA NATURALES .
- ^ Elterman, L. (1 de noviembre de 1966). "Mediciones de aerosoles en la troposfera y estratosfera". Óptica aplicada . 5 (11): 1769-1776. Código Bibliográfico : 1966ApOpt ... 5.1769E . doi : 10.1364 / AO.5.001769 . hdl : 2027 / mdp.39015095128057 . PMID 20057624 .
- ^ Elterman, Louis; Campbell, Allan B. (1 de julio de 1964). "Observaciones de aerosoles atmosféricos con sondeo con reflector". Revista de Ciencias Atmosféricas . 21 (4): 457–458. Código Bibliográfico : 1964JAtS ... 21..457E . doi : 10.1175 / 1520-0469 (1964) 021 <0457: AAOWSP> 2.0.CO; 2 . hdl : 2027 / mdp.39015095120823 . ISSN 0022-4928 .
- ^ a b "Transcripción de historia oral - Dr. Eric Woodbury" . Consultado el 20 de abril de 2015 .
- ^ Woodbury, EJ; Congleton, RS; Morse, JH; Puntada, ML (1961). "Diseño y operación de un Colidar experimental". Convención IRE WESCON, agosto . 24 .
- ^ Ciencia popular . Bonnier Corporation. 1961. p. 68 .
colidar.
- ^ Mecánica popular . Revistas Hearst. 1963.
- ^ Smullin, LD; Fiocco, G. (1962). "Ecos ópticos de la luna". Naturaleza . 194 (4835): 1267–. Código Bibliográfico : 1962Natur.194.1267S . doi : 10.1038 / 1941267a0 . ISSN 0028-0836 . S2CID 4145783 .
- ^ Fiocco, G .; Smullin, LD (28 de septiembre de 1963). "Detección de capas de dispersión en la atmósfera superior (60-140 km) por radar óptico". Naturaleza . 199 (4900): 1275-1276. Código Bib : 1963Natur.199.1275F . doi : 10.1038 / 1991275a0 . S2CID 4211211 .
- ^ Fletcher, Robert D. (1969). Recursos y capacidades meteorológicos en los años 70 (PDF) .
- ^ Escocia, RM, K. Sassen y R. Stone, "Observaciones por lidar de despolarizaciones lineales de hidrometeoros", J. Appl. Meteorol., 10, 1011-1017, 1971
- ^ Kaul, BV; Samokhvalov, IV; Volkov, SN (2004). "Investigación de la orientación de partículas en nubes cirros midiendo matrices de fase de retrodispersión con lidar". Apl. Opt . 43 (36): 6620–6628. Código Bibliográfico : 2004ApOpt..43.6620K . doi : 10.1364 / AO.43.006620 . PMID 15646781 .
- ^ Hayman, M .; Spuler, S .; Morley, B. (2014). "Observaciones de polarización lidar de matrices de fase de retrodispersión de cristales de hielo orientados y lluvia" . Optar. Expreso . 22 (14): 16976-16990. Código bibliográfico : 2014OExpr..2216976H . doi : 10.1364 / OE.22.016976 . PMID 25090513 .
- ^ El grupo editorial EARLINET 2000-2010; M. Adam, Alados-Arbolas, L., Althausen, D., Amiridis, V., Amodeo, A., Ansmann, A., Apituley, A., Arshinov, Y., Balis, D., Belegante, L. , Bobrovnikov, S., Boselli, A., Bravo-Aranda, JA, Bsenberg, J., Carstea, E., Chaikovsky, A., Comern, A., D'Amico, G., Daou, D., Dreischuh , T., Engelmann, R., Finger, F., Freudenthaler, V., García-Vizcaino, D., García, AJF, Gei, A., Giannakaki, E., Giehl, H., Giunta, A., de Graaf, M., Granados-Muoz, MJ, Grein, M., Grigorov, I., Gro, S., Gruening, C., Guerrero-Rascado, JL, Haeffelin, M., Hayek, T., Iarlori, M., Kanitz, T., Kokkalis, P., Linn, H., Madonna, F., Mamouri, R.-E., Matthias, V., Mattis, I., Menndez, FM, Mitev, V., Mona, L., Morille, Y., Muoz, C., Mller, A., Mller, D., Navas-Guzmn, F., Nemuc, A., Nicolae, D., Pandolfi, M., Papayannis, A ., Pappalardo, G., Pelon, J., Perrone, MR, Pietruczuk, A., Pisani, G., Potma, C., Preiler, J., Pujadas, M., Putaud, J., Radu, C. , Ravetta, F., Reigert, A., Rizi, V., Rocadenbosch, F., Rodríguez, A., Sauvage, L., Schm idt, J., Schnell, F., Schwarz, A., Seifert, P., Serikov, I., Sicard, M., Silva, AM, Simeonov, V., Siomos, N., Sirch, T., Spinelli , N., Stoyanov, D., Talianu, C., Tesche, M., De Tomasi, F., Trickl, T., Vaughan, G., Volten, H., Wagner, F., Wandinger, U., Wang, X., Wiegner, M., Wilson, KM a., 2014. Earlinet todas las observaciones (2000-2010)
- ^ Fiocco, G., Grams, G., 1964 Observación de una capa de aerosol a 20 km mediante un radar óptico. Revista de Ciencias Atmosféricas 21, 323
- ^ a b c Weitkamp, C., 2005. Lidar: detección remota óptica de la atmósfera con resolución de rango. Serie Springer en Ciencias Ópticas. Saltador.
- ^ Klett JD, 1981. Solución estable de inversión analítica para procesar retornos LIDAR, Applied Optics 20, 211.
- ^ Hitschfeld, W., Bordan J., 1954. Errores inherentes a la medición de lluvia por radar en longitudes de onda atenuantes, Journal of Meteorology 11, 58.
- ^ Ansmann, A., Riebesell, M., Weitkamp, C., 1990. Medición de los perfiles de extinción de aerosoles atmosféricos con un lidar Raman. Optics Letters 15, 746.
- ^ ST Shipley, DH Tracy, EW Eloranta, JT Trauger, JT Sroga, FL Roesler y JA Weinman, 1983. Lidar de alta resolución espectral para medir las propiedades de dispersión óptica de los aerosoles atmosféricos. 1: Teoría e instrumentación. Apl. Optar. 22, 3716-3724
- ^ EW Eloranta, Capítulo 5: Lidar de alta resolución espectral en Lidar: Detección óptica remota de la atmósfera con resolución de rango, C. Weitkamp, ed. (Springer, 2005)
- ^ Rieder, A., 2003. Problemas de Keine mit Inversen Problemen - Eine Einführung in ihre stabile Lösung. Vieweg-Teubner Verlag.
- ^ Böckmann, C. , 2001. Método de regularización híbrido para la inversión mal planteada de datos lidar de longitudes de onda múltiples en la recuperación de distribuciones de tamaño de aerosoles. Óptica aplicada 40 (9), 1329-1342.
- ^ Kolgotin, A., Müller, D., 2008. Teoría de la inversión con regularización bidimensional: perfiles de propiedades de partículas microfísicas derivadas de mediciones lidar de longitudes de onda múltiples. Óptica aplicada 47 (25), 4472–4490.
- ^ Müller, D., Wandinger, U., Ansmann, A., 1999. Parámetros de partículas microfísicas de extinción y datos lidar de retrodispersión por inversión con regularización: teoría. Óptica aplicada 38 (12), 2346-2357.
- ^ Mishchenko, MI, Travis, LD, Mackowski DW, 1996. Cálculos de matriz T de dispersión de luz por partículas no esféricas: una revisión. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 55 (5): 535 - 575. Dispersión de luz por partículas no esféricas
- ^ Dubovik, O., Smirnov, A., Holben, BN, King, MD, Kaufman, YJ, Eck, TF, Slutsker, I., 2000. Evaluaciones de precisión de las propiedades ópticas del aerosol recuperadas del sol y mediciones de resplandor del cielo. Journal of Geophysical Research: Atmospheres 105 (D8), 9791–9806
- ^ Behrendt, Andreas (2005). "Medidas de temperatura con Lidar". En Claus Weitkamp (ed.). Lidar . Serie Springer en Ciencias Ópticas. 102 . Springer Nueva York. págs. 273-305. doi : 10.1007 / 0-387-25101-4_10 . ISBN 9780387400754.
- ^ Behrendt, Andreas; Nakamura, Takuji; Tsuda, Toshitaka (10 de mayo de 2004). "Lidar de temperatura combinada para mediciones en la troposfera, estratosfera y mesosfera". Óptica aplicada . 43 (14): 2930-2939. Código Bibliográfico : 2004ApOpt..43.2930B . doi : 10.1364 / AO.43.002930 . PMID 15143820 .
- ^ Cooney, John (1 de febrero de 1972). "Medición de perfiles de temperatura atmosférica por retrodispersión Raman" . Revista de meteorología aplicada . 11 (1): 108-112. Código bibliográfico : 1972JApMe..11..108C . doi : 10.1175 / 1520-0450 (1972) 011 <0108: MOATPB> 2.0.CO; 2 . ISSN 0021-8952 .
- ^ Stillwell, Robert; Spuler, Scott; Hayman, Matt; Repasky, Kevin (2020). "Demostración de un lidar combinado de absorción diferencial y alta resolución espectral para perfilar la temperatura atmosférica" . Optics Express . 28 (1): 71–93. doi : 10.1364 / OE.379804 . ISSN 1094-4087 . PMID 32118942 .
- ^ Werner, Christian (2005). "Lidar de viento Doppler". En Claus Weitkamp (ed.). Lidar . Serie Springer en Ciencias Ópticas. 102 . Springer Nueva York. págs. 325–354. doi : 10.1007 / 0-387-25101-4_12 . ISBN 978-0-387-40075-4.
- ^ Graham Warwick (30 de julio de 2018). "La semana de la tecnología, del 31 de julio al 3 de agosto de 2018" . Semana de la aviación y tecnología espacial .
- ^ Abo, Makoto (2005). "Lidar de dispersión de resonancia". En Claus Weitkamp (ed.). Lidar . Serie Springer en Ciencias Ópticas. 102 . Springer Nueva York. págs. 307–323. doi : 10.1007 / 0-387-25101-4_11 . ISBN 978-0-387-40075-4.
- ^ Bowman, MR; Gibson, AJ; Sandford, MCW (1 de febrero de 1969). "Sodio atmosférico medido por un radar láser sintonizado". Naturaleza . 221 (5179): 456–457. Código Bibliográfico : 1969Natur.221..456B . doi : 10.1038 / 221456a0 . S2CID 4204305 .
- ^ a b Stull, Roland (1988). Una introducción a la meteorología de la capa límite (1 ed.). Springer Holanda. págs. 670 . ISBN 978-90-277-2768-8.
- ^ Holzworth, CG (1964). "Estimaciones de las profundidades de mezcla máximas medias en los Estados Unidos contiguos". Revisión mensual del clima . 92 (5): 235–242. Código Bibliográfico : 1964MWRv ... 92..235H . CiteSeerX 10.1.1.395.3251 . doi : 10.1175 / 1520-0493 (1964) 092 <0235: eommmd> 2.3.co; 2 .
- ^ Troen, yo; Mahrt, L. (1986). "Un modelo simple de la capa límite planetaria: sensibilidad a la evaporación de la superficie". Meteorología de capa límite . 37 (1-2): 129-148. CiteSeerX 10.1.1.461.9396 . doi : 10.1007 / bf00122760 . S2CID 7709278 .
- ^ a b Sicard, M; Rocadenbosch, F; Reba, MNM; Comerón, A; A misa; García-Vízcaino, D; Batet, O; Barrios, R; Kumar, D; Baldasano, JM (2011). "Variabilidad estacional de las propiedades ópticas de los aerosoles observadas mediante un lidar Raman en un emplazamiento de EARLINET en el noreste de España" . Atmos. Chem. Phys . 11 (1): 175-190. Código bibliográfico : 2011ACP .... 11..175S . doi : 10.5194 / acp-11-175-2011 .
- ^ Mao, F; Gong, W; Song, S; Zhu, Z (2013). "Determinación de la parte superior de la capa límite a partir de perfiles de retrodispersión LIDAR utilizando un método de ondas de Haar sobre Wuhan, China". Tecnología óptica y láser . 49 : 343–349. Código Bibliográfico : 2013OptLT..49..343M . doi : 10.1016 / j.optlastec.2012.08.017 .
- ^ Gan, C; Wu, Y; Madhavan, BL; Bruto, B; Moshary, F (2011). "Aplicación de sensores ópticos activos para sondear la estructura vertical de la capa límite urbana y evaluar anomalías en las previsiones del modelo de calidad del aire PM2.5". Ambiente atmosférico . 45 (37): 6613–6621. Código Bibliográfico : 2011AtmEn..45.6613G . doi : 10.1016 / j.atmosenv.2011.09.013 .
- ^ Lammert, A; Bosenberg, J (2006). "Determinación de la altura de la capa límite convectiva con teledetección láser". Meteorología de capa límite . 119 (1): 159-170. Código Bibliográfico : 2006BoLMe.119..159L . doi : 10.1007 / s10546-005-9020-x . S2CID 120417471 .
- ^ Steyn, DG; Baldi, M; Hoff, RM (1999). "La detección de la profundidad de la capa mixta y el espesor de la zona de arrastre de perfiles de retrodispersión LIDAR". J. Atmos. Oceano. Technol . 16 (7): 953–959. Código bibliográfico : 1999JAtOT..16..953S . doi : 10.1175 / 1520-0426 (1999) 016 <0953: tdomld> 2.0.co; 2 . hdl : 2429/33856 . S2CID 54874690 .
- ^ Quan, J; Gao, Y; Zhang, Q; Empate, X; Cao, J; Han, S; Meng, J; Chen, P; Zhao, D (2013). "Evolución de la capa límite planetaria en diferentes condiciones climáticas y su impacto en las concentraciones de aerosoles". Particuología . 11 (1): 34–40. doi : 10.1016 / j.partic.2012.04.005 .
Otras lecturas
- Kovalev, Vladimir A .; Eichinger, William E. (2004). Lidar elástico: teoría, práctica y métodos de análisis . Nueva York: John Wiley & Sons. doi : 10.1002 / 0471643173 . ISBN 9780471643173.
- Medidas, Raymond M. (1984). Teledetección láser: fundamentos y aplicaciones . Wiley.
- Weitkamp, Claus (2005). Weitkamp, Claus (ed.). Lidar: detección remota óptica de la atmósfera con resolución de rango . Serie Springer en Ciencias Ópticas. 102 . Saltador. doi : 10.1007 / b106786 . ISBN 978-0-387-40075-4.