Published February 15, 2023 | Version v1
Publication Metadata-only

Method for retrieving range-resolved aerosol microphysical properties from polarization lidar measurements

Creators

  • 1. University of Peshawar

Description

Aerosol microphysical properties, such as volume concentration (VC) and effective radius (ER), are of great importance to evaluate their radiative forcing and impacts on climate change. However, range-resolved aerosol VC and ER still cannot be obtained by remote sensing currently except for the column-integrated one from sun-photometer observation. In this study, a retrieval method of range-resolved aerosol VC and ER is firstly proposed based on the partial least squares regression (PLSR) and deep neural networks (DNN), combining polarization lidar and collocated AERONET (AErosol RObotic NETwork) sun-photometer observations. The results show that the measurement of widely-used polarization lidar can be reasonably used to derive the aerosol VC and ER, with the determination coefficient (R2) of 0.89 (0.77) for VC (ER) by use of the DNN method. Moreover, it is proven that the lidar-based height-resolved VC and ER at near-surface are well consistent with independent observations of collocated Aerodynamic Particle Sizer (APS). Additionally, we found that there are significant diurnal and seasonal variations of aerosol VC and ER in the atmosphere at Semi-Arid Climate and Environment Observatory of Lanzhou University (SACOL). Compared with columnar ones from the sun-photometer observation, this study provides a reliable and practical way to obtain full-day range-resolved aerosol VC and ER from widely-used polarization lidar observation, even under cloud conditions. Moreover, this study also can be applied to long-term observations by current ground-based lidar networks and spaceborne CALIPSO lidar, aiming to further evaluate aerosol climatic effects more accurately.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تعتبر الخصائص الفيزيائية الدقيقة للهباء الجوي، مثل تركيز الحجم (VC) ونصف القطر الفعال (ER)، ذات أهمية كبيرة لتقييم تأثيرها الإشعاعي وتأثيراتها على تغير المناخ. ومع ذلك، لا يزال من غير الممكن الحصول على الهباء الجوي المحلول بالنطاق VC و ER عن طريق الاستشعار عن بعد حاليًا باستثناء العمود المدمج من مراقبة مقياس الضوء الشمسي. في هذه الدراسة، يتم اقتراح طريقة استرجاع للهباء الجوي VC و ER المحلول بالنطاق أولاً بناءً على انحدار المربعات الصغرى الجزئي (PLSR) والشبكات العصبية العميقة (DNN)، والجمع بين الاستقطاب LIDAR و AERONET (AErosol RObotic NETwork) ملاحظات مقياس الضوء الشمسي. تظهر النتائج أنه يمكن استخدام قياس ليدار الاستقطاب المستخدم على نطاق واسع بشكل معقول لاشتقاق الهباء الجوي VC و ER، مع معامل التحديد (R2) البالغ 0.89 (0.77) لـ VC (ER) باستخدام طريقة DNN. علاوة على ذلك، ثبت أن VC و ER المحللين للارتفاع والقائمين على الليدار على السطح القريب يتسقان بشكل جيد مع الملاحظات المستقلة لمحدد حجم الجسيمات الديناميكية الهوائية (APS). بالإضافة إلى ذلك، وجدنا أن هناك اختلافات نهارية وموسمية كبيرة في الهباء الجوي VC و ER في الغلاف الجوي في مرصد المناخ والبيئة شبه القاحلة بجامعة لانتشو (SACOL). بالمقارنة مع تلك الأعمدة من مراقبة مقياس الضوء الشمسي، توفر هذه الدراسة طريقة موثوقة وعملية للحصول على الهباء الجوي VC و ER المحلول لمدة يوم كامل من مراقبة ليدار الاستقطاب المستخدمة على نطاق واسع، حتى في ظل الظروف السحابية. علاوة على ذلك، يمكن تطبيق هذه الدراسة أيضًا على الملاحظات طويلة الأجل من قبل شبكات ليدار الأرضية الحالية وكاليبسو ليدار المحمولة في الفضاء، بهدف زيادة تقييم الآثار المناخية للهباء الجوي بشكل أكثر دقة.

Translated Description (French)

Les propriétés microphysiques des aérosols, telles que la concentration volumique (CV) et le rayon effectif (RE), sont d'une grande importance pour évaluer leur forçage radiatif et leurs impacts sur le changement climatique. Cependant, les aérosols VC et ER résolus à distance ne peuvent toujours pas être obtenus par télédétection actuellement, à l'exception de celui intégré à la colonne provenant de l'observation par photomètre solaire. Dans cette étude, une méthode de récupération des aérosols VC et ER résolus en distance est d'abord proposée sur la base de la régression partielle par les moindres carrés (PLSR) et des réseaux neuronaux profonds (DNN), combinant les observations du lidar de polarisation et du photomètre solaire AERONET (AErosol RObotic NETwork) colocalisé. Les résultats montrent que la mesure du lidar de polarisation largement utilisé peut être raisonnablement utilisée pour dériver les aérosols VC et ER, avec le coefficient de détermination (R2) de 0,89 (0,77) pour VC (ER) en utilisant la méthode DNN. De plus, il est prouvé que les VC et ER résolus en hauteur à base de lidar à proximité de la surface sont bien cohérents avec les observations indépendantes du tailleur de particules aérodynamique (APS) colocalisé. De plus, nous avons constaté qu'il existe des variations diurnes et saisonnières importantes de CV et de RE en aérosol dans l'atmosphère à l'Observatoire du climat et de l'environnement semi-aride de l'Université de Lanzhou (SACOL). Comparée à celles en colonne de l'observation du photomètre solaire, cette étude fournit un moyen fiable et pratique d'obtenir des VC et des ER d'aérosol à résolution de plage d'une journée complète à partir de l'observation lidar de polarisation largement utilisée, même dans des conditions de nuages. De plus, cette étude peut également être appliquée aux observations à long terme par les réseaux lidar terrestres actuels et le lidar spatial CALIPSO, dans le but d'évaluer plus précisément les effets climatiques des aérosols.

Translated Description (Spanish)

Las propiedades microfísicas del aerosol, como la concentración de volumen (VC) y el radio efectivo (ER), son de gran importancia para evaluar su forzamiento radiativo y sus impactos en el cambio climático. Sin embargo, el VC y el ER de aerosol de rango resuelto aún no se pueden obtener mediante teledetección actualmente, a excepción de la columna integrada del observador del fotómetro solar. En este estudio, se propone en primer lugar un método de recuperación de VC y ER de aerosol de rango resuelto basado en la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) y las redes neuronales profundas (DNN), combinando la polarización lidar y las observaciones del fotómetro solar AERONET (AErosol RObotic NETwork) colocadas. Los resultados muestran que la medición del lidar de polarización ampliamente utilizado se puede utilizar razonablemente para derivar el VC y ER del aerosol, con el coeficiente de determinación (R2) de 0.89 (0.77) para VC (ER) mediante el uso del método DNN. Además, se ha demostrado que los VC y ER de resolución de altura basados en lidar cerca de la superficie son muy consistentes con los resultados independientes del medidor de partículas aerodinámico (APS) colocado. Además, encontramos que hay variaciones diurnas y estacionales significativas de VC y ER en aerosol en la atmósfera en el Observatorio de Clima y Medio Ambiente Semiárido de la Universidad de Lanzhou (SACOL). En comparación con los columnares del observatorio del fotómetro solar, este estudio proporciona una forma fiable y práctica de obtener VC y ER de aerosol de rango resuelto de día completo a partir del observatorio lidar de polarización ampliamente utilizado, incluso en condiciones de nube. Además, este estudio también se puede aplicar a los efectos a largo plazo de las redes lidar terrestres actuales y del CALIPSO lidar espacial, con el objetivo de evaluar más a fondo los efectos climáticos de los aerosoles con mayor precisión.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
طريقة لاسترداد الخصائص الفيزيائية الدقيقة للهباء الجوي المحلول بالنطاق من قياسات ليدار الاستقطاب
Translated title (French)
Méthode de récupération des propriétés microphysiques des aérosols résolus en distance à partir des mesures lidar de polarisation
Translated title (Spanish)
Método para recuperar propiedades microfísicas de aerosol de rango resuelto a partir de mediciones lidar de polarización

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4318817396
DOI
10.1364/oe.481252

Is supplement to
https://openalex.org/W4303980663 (Other)
https://openalex.org/W4281667579 (Other)
https://openalex.org/W4210672288 (Other)
https://openalex.org/W2474872881 (Other)
https://openalex.org/W2235312815 (Other)
https://openalex.org/W2212821613 (Other)
https://openalex.org/W2071030697 (Other)
https://openalex.org/W2054664772 (Other)
https://openalex.org/W2040734443 (Other)
https://openalex.org/W1999371752 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Pakistan

References

  • https://openalex.org/W1866203073
  • https://openalex.org/W1908800310
  • https://openalex.org/W1964869218
  • https://openalex.org/W1965026832
  • https://openalex.org/W1975940297
  • https://openalex.org/W1977520377
  • https://openalex.org/W1978095684
  • https://openalex.org/W1995313392
  • https://openalex.org/W1997381230
  • https://openalex.org/W2002311377
  • https://openalex.org/W2003786604
  • https://openalex.org/W2007214101
  • https://openalex.org/W2012367089
  • https://openalex.org/W2013535827
  • https://openalex.org/W2022195236
  • https://openalex.org/W2028425992
  • https://openalex.org/W2034306200
  • https://openalex.org/W2035220422
  • https://openalex.org/W2050250373
  • https://openalex.org/W2054219576
  • https://openalex.org/W2055145053
  • https://openalex.org/W2061338509
  • https://openalex.org/W2068241377
  • https://openalex.org/W2070038302
  • https://openalex.org/W2078499024
  • https://openalex.org/W2080223822
  • https://openalex.org/W2084854086
  • https://openalex.org/W2089433206
  • https://openalex.org/W2098818270
  • https://openalex.org/W2102562065
  • https://openalex.org/W2103101017
  • https://openalex.org/W2107054218
  • https://openalex.org/W2113042821
  • https://openalex.org/W2137490219
  • https://openalex.org/W2140959043
  • https://openalex.org/W2142288121
  • https://openalex.org/W2272164877
  • https://openalex.org/W2324401993
  • https://openalex.org/W2411234785
  • https://openalex.org/W2419507261
  • https://openalex.org/W2438071985
  • https://openalex.org/W2460409215
  • https://openalex.org/W2509680151
  • https://openalex.org/W2619545111
  • https://openalex.org/W2738414546
  • https://openalex.org/W2760312573
  • https://openalex.org/W2793337497
  • https://openalex.org/W2808371772
  • https://openalex.org/W2810231079
  • https://openalex.org/W2885986786
  • https://openalex.org/W2964277038
  • https://openalex.org/W2987060060
  • https://openalex.org/W3006913425
  • https://openalex.org/W3011400681
  • https://openalex.org/W3038496591
  • https://openalex.org/W3047193065
  • https://openalex.org/W4232504229