基于数字摄像能见度仪的北京地区降雨和雾霾天气能见度对比分析

数字摄像能见度仪（Digital Photographic Visibility System,DPVS）仿照人工目测能见度的原理测量大气能见度。本文应用2017年3—8月北京地区DPVS、前向散射仪（PWD22）、大气透射仪（LT31）三种观测仪器在降雨天气和雾霾天气观测数据进行了对比。结果表明：能见度观测数据与相对湿度、颗粒物浓度、降水粒子等要素之间有明显的负相关性;在低能见度天气条件下,三种仪器观测数据变化趋势一致,但存在一定的差异;DPVS在中雨天气、大雨天气、暴雨天气和中度雾霾天气中,观测数据离散性更小,稳定性更好。但DPVS在白天和夜间的交替过渡期观测值不够稳定,这也是今后算法优化的重点方向。     

基于数字摄像技术测量气象能见度--双亮度差方法和试验研究

数字摄像技术在地基、空基定量化大气遥感上的应用是一个方兴未艾的研究领域.作者阐述了基于数字摄像技术,利用地平线附近两个不同距离的目标物和其对应水平天空背景亮度差的比值计算白天气象能见度的方法(简称双亮度差方法)及其标准观测条件,该方法能够消除CCD(电荷耦合器件)数字摄像系统暗电流和背景杂散光的影响,可以增大数字摄像能见度观测系统(DPVS)的测量范围,提高测量精度.2002年在合肥骆岗机场进行了DPVS同V(a)is(a)l(a)前向散射仪、透射仪以及目测的对比试验,大量实测数据表明:DPVS和V(a)is(a)l(a)仪器以及目测的一致性相当好,采用双亮度差方法,即使能见度达到基线长度的200倍,DPVS也能给出可信的测量结果.     

数字摄像能见度仪器系统控制电路的设计

数字摄像能见度仪器系统(DPVS)是完全仿照人工目测能见度的方法测量能见度的,比传统的透射式、散射式能见度仪更具客观性。为了说明DPVS在硬件方面的工作原理,从该仪器系统的控制电路原理、电路详细构成、元器件的选配、电路设计思路以及系统在实际运行中出现的一些问题和解决方法等方面做了详细介绍。同时还对控制电路中应用的单片机的部分软件做了简要介绍。     

数字摄像能见度观测系统中实用黑体技术的应用

在数字摄像能见度观测系统 (DPVS) 中, 目标物的自身亮度难以实时测量, 给观测结果带来的不确定性不可忽略, 采用实用黑体技术可以大大减小乃至消除其造成的误差。作者对非黑体目标引起的测量误差进行了分析, 结果表明相对误差随着目标物反射率的增加和能见度的升高而增大, 为了保证测量精度, 需要采用反射率足够低的目标物。对于长方体结构的实用黑体腔, 采用多次反射法计算了其近轴向的半球-方向反射率与其特性参数之间的关系。在没有观测到侧壁的前提下, 其轴向反射率最大, 随着偏离轴线角度的增加, 反射率逐渐减小。轴向反射率随腔体长度与开口边长比值的增加而迅速减小, 而腔体宽度增加引起的变化不明显。另外, 作者还推导了在考虑弥散成像时对实用黑体开口尺寸最小需求的计算公式, 也给出了符合一定条件的实用黑体轴向反射率的近似计算公式, 从而提供了DPVS中实用黑体参数选择的基本原则。最后, 给出了DPVS采用非黑体和实用黑体目标计算能见度的对比试验结果, 充分说明了在DPVS中采用实用黑体技术的必要性和可行性。     

双光路能见度测量方法和试验

双光路能见度测量系统是一种基于CCD (Charge-Coupled Device) 数字摄像和光在大气中衰减理论的能见度测量系统,首先设置远、近两个固定距离的特性相同的目标光源和背景装置,然后通过CCD拍摄所设置的目标光源和背景,拍摄的图像由1394数据线和图像采集卡传输到计算机,通过数字图像处理获取目标光源和背景的灰度信息,最终利用相应的算法计算能见度。试验表明:双光路能见度测量系统和透射式能见度仪对比偏差随能见度的升高而升高,而与前向散射式能见度仪对比偏差随能见度的升高有小幅降低,通过白天和夜晚数据对比可知,白天太阳光的影响已基本消除。     

一种基于实景图像的低能见度识别算法

为了利用大量视频监控设备提高能见度数据采集密度,提出一种基于实景图像转换的、采用简单卷积神经网络分类提取能见度等级的算法。该算法假设视频设备水平安装且具备开阔视野, 对原始视频图像进行水平分块,提取各分块的梯度、饱和度和亮度信息组成新的图像,基于简单卷积神经网络建模。采用2019年9月—2020年12月上海洋山港气象站29668张视频图像进行训练,建立识别模型,并采用2021年1—5月5757张视频图像对模型进行测试。采用该算法建立的模型参考雾的预报等级(GB/T 27964—2011)将能见度分为5个等级进行检验,白天准确率为87.99%,夜间准确率为81.32%,优于直接采用AlexNet模型。对1000 m以下低能见度天气的识别准确率达95%以上。利用现有的视频摄像头,可有效弥补气象站点能见度仪数据不足的问题,在气象业务上有一定的应用价值。     

基于全视野数字图像的能见度估算方法

基于全视野数字图像的能见度估算方法是将全视野图像大气透射率与大气能见度通过曲线拟合方法建立联系,得到估算模型进行能见度估算。首先通过历史全视野图像和对应时刻的大气能见度建立样本数据集,再利用暗原色先验理论获取全视野图像大气透射率,通过多项式拟合方法建立离散样本数据集中大气透射率与对应时刻大气能见度的关系,即全视野图像能见度估算模型,最终将所需估算时刻的数字图像输入估算模型进行能见度估算,得到大气能见度数值。结果表明:建立的基于全视野数字图像能见度估算模型在环境光照均匀时大气能见度估算值与能见度实测值有较好的一致性,可作为前向散射仪的补充观测方法,弥补其采样存在的局限性。     

塔克拉玛干沙漠腹地两种能见度仪测量结果的对比分析

利用塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站的两种前向散射能见度仪(CJY-1C和FD12)2009年6月14日—8月5日的探测数据和人工目测数据对各种天气下的能见度变化进行了对比分析。结果表明,FD12和CJY-1C型能见度仪数据有很好的一致性。在能见度较低时,FD12型能见度数据与平均值偏离程度最小,测量更加稳定。FD12型能见度仪数据更接近于目测能见度数据。对于两种能见度仪,两者在扬沙天气的相关性最好,浮尘天气下的相关性较好,沙尘暴天气次之,典型晴天下的相关性最小,可在监测浮尘和扬沙天气时互相替代使用。     

2006年夏季塔中一次沙尘暴发生期问近地层气象特征个例分析

利用塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站的两种前向散射能见度仪(CJY-1C和FD12)2009年6月14日-8月5日的探测数据和人工目测数据对各种天气下的能见度变化进行了对比分析.结果表明,FD12和CJY-1C型能见度仪数据有很好的一致性.在能见度较低时,FD12型能见度数据与平均值偏离程度最小,测量更加稳定.FD12型能见度仪数据更接近于目测能见度数据.对于两种能见度仪,两者在扬沙天气的相关性最好,浮尘天气下的相关性较好,沙尘暴天气次之,典型晴天下的相关性最小,可在监测浮尘和扬沙天气时互相替代使用.     

能见度自动观测系统性能对比及分析

1998年6月至9月间在北京进行了一次透射表能见度仪与前向散射式能见度仪的对比试验。参加试验的能见度自动观测系统有：透射表两套、前向散射能见度仪一套和双光路前向散射能见度仪两套。五套参试仪器分别被安装在南苑机场南北向主跑道的东侧。试验收集数据的起止时间为1998年7月25日09h至8月25日08h，时间间隔为1min。从总体误差分布分析，VAISALA公司的前向散射FD－12表现最好；其次是跑道中段的PRESENTEY公司的PEP9012双光路前向散射仪；而传统上认为测量结果较好的MITRAS透射表在高能见度时表现均不佳。所有参试仪器在能见度低于2000m时表现都不错，能见度4000m以上时，散射仪的测量值明显偏高。因此可以认为能见度在4000m以下时，参试的五套仪器均能满足航空气象保障要求，4000m以上测量结果的离散性较大，不确定性均大，但对飞行安全影响也较小，可以作为参考使用。     

DNQ1与FD12型能见度仪观测比对及影响因子研究

DNQ1型前向散射能见度仪是目前我国气象站应用最多的能见度仪之一,但对其观测能力的评估及与国际上同类能见度仪间的比对研究较少。本文利用2015年1—3月北京上甸子国家大气本底站DNQ1和FD12型能见度仪观测资料开展比对研究,分析两种能见度仪的观测差异特征及与关键气象要素和大气成分的关系。结果表明：两种仪器观测的小时平均能见度的变化趋势较为一致,二者相关系数为0.98。除降雨外,DNQ1与FD12型仪器观测的能见度差值受不同天气状况（包括晴天、沙尘、雾、霾、降雨和降雪）的影响较小,但随能见度等级的增加,差值范围和离散程度均有所增大。能见度差值随相对湿度的增加呈指数递减关系,与气温呈线性正相关关系,与气压、风速和风向关系不明显。两种器测能见度与相对湿度呈明显负相关关系,与其他气象要素的关系不明显。DNQ1能见度相对FD12能见度在每日不同时刻的相对偏差平均低于±10%,满足观测需求;二者在夜间的相关性优于白天,可能与相对湿度和气温的日变化有关。     

基于高速公路视频图像的能见度计算

能见度作为重要的气象观测因素之一,影响高速公路行车安全.基于视频资料的能见度计算方法类似于人眼的感知方式,具备对恶劣天气条件和复杂场地的适应性.基于安徽省2016年10月17日、12月1日和7日的3次大雾天气过程,选取跨省分布的3个高速公路站点,使用对应时次下视频图像灰度值均方差与能见度观测值建立计算模型.结果表明：1）随着大雾天气过程变化,模型计算结果较好体现了能见度的变化规律,对高速公路行车具有指导意义;2）基于视频图像的能见度计算方法类似于人眼观测,能见度越高,人眼分辨地物清晰度越高,图像均方差越大;3）由于监测原理和环境差异,能见度测量值与模型计算结果之间存在误差,理论上大雾空间分布越均匀,能见度仪和监控摄像头距离越近,计算误差越低.     

前向散射能见度仪测试模拟环境与试验

能见度是气象、环境和交通观测重要要素,目前不同原理和型号的前向散射能见度仪没有统一的测试环境和定标标准,导致测量结果差别大。为实现前向散射能见度仪统一测试环境,研制了雾环境模拟舱,采用造雾器和净化器组合实现能见度10m到50km模拟。寻找模拟舱内空气均匀度监控方法,消除由空气不均匀带来的误差。测试不同型号的前向散射能见度仪和相同型号能见度仪,结果显示不同型号能见度仪测量值差别大于一倍,同一型号的能见度仪测量值相对误差在±5%内。尝试不同型号能见度仪修正方法,并且验证修正方法可行,修正后的不同型号仪器相对误差在±10%内。     

能见度自动仪与人工观测资料对比分析

根据国家气象中心制定的《对比观测期间监测资料评估技术方法》,对2008年嘉兴气象观测站能见度仪资料与人工观测能见度进行对比分析,结果表明,能见度仪资料与人工观测值在低能见度多发季节(秋、冬、春季)相关较好,而夏季(能见度总体较高)则相反。对能见度进行分级后的比较得出,低能见度(2km)时能见度仪观测效果较好,和人工观测值之间的对比差值及粗差率低、一致率高,具有很好的代替作用,而随着能见度的逐渐升高(2～5 km,5 km),两者之间的差距加大,能见度仪的可替代性降低。最后通过比较两种数据的各项统计指标发现,能见度仪数据序列离散度较低,精密度及精确度都要高于人工观测值,通过订正后未来有望取代人工观测。     

能见度Belfort M6000型与Belfort M6400型 观测比对与影响因子研究

Belfort M6400型是Belfort仪器公司在M6000型基础上在软件和硬件方面均作出优化和完善后生产的成本更低的、观测更高效的能见度观测仪。本文利用2021年6月11日至7月11日番禺国家气象观测站的Belfort M6000型能见度仪与Belfort M6400型能见度仪观测数据作比对试验,分析两款能见度仪的观测差异特征及气象要素的关系。结果表明,（1）两款能见度仪观测的分钟平均能见度的变化趋势较为一致,二者相关系数为0.92;（2）随能见度等级的增加,差值范围和离散程度均有所增大;（3）两款能见度仪观测值与相对湿度呈负相关关系,与气压呈正相关关系,与其他气象要素的关系不明显;（4）两款能见度仪在雨天时的日平均相关系数（0.93）比晴天（0.82）时要高。     

基于亮度对比度和暗原色先验原理的白天道路图像能见度检测方法

低能见度是对道路通行影响最为严重的气象要素之一。随着数字摄像技术和图像识别技术的发展以及气象和交通部门间信息共享工作的开展,利用高速公路沿线摄像头视频数据快速识别能见度成为提高能见度时空监测精度的重要手段。本文提出了一种基于亮度对比度和暗原色先验原理的白天道路图像能见度检测方法。首先根据霍夫变换直线检测方法提取道路兴趣域,然后根据亮度对比度方法检测人眼可分辨最远像素点,将其作为目标点,最后基于暗原色先验原理求取目标点的透射率,并根据能见度与消光系数的关系公式求取图像能见度值。利用安徽省京台高速吴玗北段和宁绩高速宁国互通段视频图像资料和邻近交通气象站能见度监测资料,采用绝对误差和能见度等级误差对能见度检测效果进行检验。结果表明,本方法对能见度的变化较为敏感,能见度等级的检测效果较好,准确度可达95%,对开展公路交通视频图像能见度识别工作具有较好借鉴应用意义。     

前向散射式能见度仪的维护和数据取值研究

利用历史资料对能见度数据进行详细分析,归纳总结数据处理方法;提出监控设备和实时数据的具体方法,并对能见度仪的日常维护和清洁方法作了介绍。     

能见度人工观测与能见度仪遥测资料的差异

利用番禺区2005年1～12月每天08:00、14:00和20:00时的人工观测资料,对比FD12P前向散射能见度仪测得的能见度(vis)资料,分为vis＜1.0,1.0≤vis≤2.0,2.0＜vis≤5.0,5.0＜vis＜10.0,10.0≤vis≤13.0和vis＞13.0等6种情况,进行相关系数和差值等计算,分析出人工观测和能见度仪测得的能见度资料的差异,并得出FD12P前向散射能见度仪的遥测资料的可用性.     

人工与自动大气能见度观测的对比分析

大气能见度是最重要的气象学指标之一,其准确观测对气象及相关领域具有重要意义。在实际观测中经常存在器测数据与人工观测数据差异明显的现象,用对比观测期贵阳国家基准气候站的大气能见度仪器观测与人工观测数据分析,结果表明:人工与自动观测数据还是有较好的一致性、相关性。大气无雾、污染环境下,人工观测存在主观差异,能见度观测值偏大,前向散射能见度仪自动观测结果稳定,观测数据接近大气能见度的真实值。在局部雾带、大气受污染环境下,人工观测能见度平均误差低于自动观测数据平均误差。在大气受污染环境下,前向散射能见度仪自动观测的能见度偏小。前向散射能见度仪自身的清洁度等因素对观测值起到了至关重要的影响,在仪器使用过程中应引起足够重视。     

前向散射式能见度仪检测不确定度评定方法

根据能见度计量检测实验室(合肥)前向散射式能见度仪检测实例,展示了前向散射式能见度仪检测结果的测量不确定度评定方法。首先,介绍了能见度检测系统组成和技术要求;其次,建立前向散射式能见度仪示值误差测量模型,分析了测量不确定度来源;最后,依据不同的评定方法,对测量不确定度分量进行评定。研究结果表明:前向散射式能见度仪检测结果的不确定度分量主要有被测能见度仪、测量标准器、试验舱引入的标准不确定度。在50m和200m检测点,示值误差的扩展不确定度U(k=2)分别为4.9m和14.3m;在500～10000m检测点,相对扩展不确定度U(k=2)在8.5%～11.0%之间。