CN102980859B - 一种雾霾监测装置及雾霾监测方法 - Google Patents
一种雾霾监测装置及雾霾监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102980859B CN102980859B CN201210476196.2A CN201210476196A CN102980859B CN 102980859 B CN102980859 B CN 102980859B CN 201210476196 A CN201210476196 A CN 201210476196A CN 102980859 B CN102980859 B CN 102980859B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- light
- extinction coefficient
- haze
- band light
- weather
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提出一种雾霾监测装置以及雾霾监测方法，通过采用发光单元发出蓝色、绿色和红色红外波段光，并对其在雾霾天气中的透射强度进行检测，进而得出各波段光的消光系数，并通过比较蓝色波段光和红色红外波段光对绿色光的相对消光系数比值与预设的雾霾判定阈值范围之间的关系，来准确、客观、自动的判定雾霾天气，提高了雾霾监测的客观性和准确性，为实际天气预报提供便利。
Description
技术领域
本发明涉及地面气象监测技术领域，更具体的涉及雾和霾两种天气现象的监测装置和监测方法。
背景技术
雾和霾是两种常见的天气现象，是地面气象观测中的二个项目，它们都是由大气中悬浮的各种颗粒物造成气象能见度下降的现象（能见度小于 1公里或 10公里），但这二种现象中悬浮的微粒是不一样的，雾是由悬浮的水滴(或冰晶)形成的，霾是由悬浮的经过吸湿性增长的颗粒物形成的。近年来由于人类活动造成这种低能见度的天气频繁出现，对人民群众的出行和健康造成了很坏的影响，社会对它的关注度也迅速提高。但目前在气象台站的观测中，这两种天气现象的判别完全是由观测员主观决定的，缺乏客观的标准，这不仅使观测记录的价值受到影响，而且完全不适应当前利用仪器进行地面气象要素自动化观测的要求，更为严重的是难以准确的判别雾和霾这两种天气现象，因此研制能自动鉴别雾和霾的雾霾监测技术是当务之急。
发明内容
本发明基于雾和霾的形成原理及其物理化学特性的差异，采用光学多波段检测方法，提出一种能够准确的监测雾和霾两种天气现象的雾霾监测装置及雾霾监测方法。
本发明所提供的雾霾监测装置，包括发光单元1、光测量单元2、反射单元3以及计算处理单元4，其中所述发光单元1能够发出蓝色波段光、绿色波段光和红色红外波段光，所述发光单元1发出的光波被放置于环境大气中的反射单元3反射到光测量单元2，所述计算处理单元4连接于发光单元1和光测量单元2，并基于发光单元1发出的以及光测量单元2检测的各波段光强度值得到光传输路上经大气的消光系数，以及蓝色波段光和红色红外波段光相对于绿色波段光的相对消光系数比值，并通过与预设的雾霾判定阈值比较而自动监测判别出雾天气和霾天气。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测装置，其中所述发光单元1发出波长在380-450nm的蓝色光、波长在490-550nm的绿色光以及波长在600-1100nm的红色到红外光。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测装置，其中所述发光单元1同时或分时发出415nm的蓝色光、516nm的绿色光、650nm的红色光以及850nm的近红外光。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测装置，其中所述光测量单元2为CCD光强测量装置，能够分别单独测量各个波段光经反射后对应的光强值。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测装置，其中所述的计算处理单元4基于检测的每个波段光的初始光强和透过光传输路径上的环境大气后的检测光强，计算出光传输路径上环境大气对该波段光的消光系数,并将计算得到的绿色波段光的消光系数作为参考值，分别计算出蓝色波段光和红色红外波段光的相对消光系数比值。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测装置，其中所述的雾霾判定阈值设为0.5，当蓝色波段光的相对消光系数值与红色红外波段光的相对消光系数值间的差值在0.5以上时，判定天气属于霾天气，当蓝色波段光的相对消光系数比值与红色红外波段光的相对消光系数比值间的差值在0.5以内时，判定天气属于雾天气。进一步的根据本发明所述的雾霾监测装置，其中所述的计算处理单元4具备雾霾气象环境检测功能，其将计算得到的绿色波段光的平均消光系数值Kex代入气象能见度公式MOR=3/Kex，当计算得到的气象能见度MOR小于10公里时,则判定所处气象环境为雾霾气象环境。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测装置，其中当所述蓝色波段光的相对消光系数值与红色红外波段光的相对消光系数值处在0.75-1.25之间时，判定天气属于雾性天气，处于该范围之外的则为霾性天气。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测装置，其中所述反射单元3和发光单元1之间的间距在10m附近，所述发光单元1和光测量单元2处于同一并排位置。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测装置，其中所述装置进一步包括有显示单元5，用于自动显示雾霾天气监测结果。
本发明所提供的一种雾霾监测方法，包括以下步骤：
（1）、在雾霾天气中发出蓝色波段光、绿色波段光以及红色红外波段光，并测量各波段光在环境大气中传输一定距离后的强度值；
（2）、基于各波段光的初始强度值以及测量强度值，计算各波段光的消光系数，并以绿色波段光的消光系数作为参考基准，分别计算蓝色波段光相对于绿色波段光的相对消光系数比值以及红色红外波段光相对于绿色波段光的相对消光系数比值；
（3）、将蓝色波段光相对消光系数比值和红色红外波段光相对消光系数比值之间的数值关系与预设的雾霾判定阈值进行比较，进而监测出雾天气和霾天气。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测方法，其中步骤（1）中发出波长在380-450nm间的蓝色波段光、波长在490-550nm间的绿色波段光以及波长在600-1100nm间的红色红外波段光。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测方法，其中步骤（1）中发出415nm的蓝色光、516nm的绿色光、650nm的红色光以及850nm的近红外光。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测方法，其中步骤（3）中预设的雾霾判定阈值为0.5，当蓝色波段光的相对消光系数比值与红色红外波段光的相对消光系数比值之间的差值在0.5以上时，判定天气属于霾天气，当蓝色波段光的相对消光系数比值与红色红外波段光的相对消光系数比值间的差值在0.5以内时，判定天气属于雾天气。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测方法，其中步骤（3）中预设的雾霾判定阈值为0.75-1.25，当所述蓝色波段光的相对消光系数值与红色红外波段光的相对消光系数值均处在0.75-1.25之间时，判定天气属于雾性天气，处于该范围之外的则为霾性天气。
进一步的根据本发明所述的雾霾监测方法，在所述步骤（1）之前进一步包括对雾霾天气的判定步骤，该判定基于气象能见度与光波平均消光系数间的关系MOR=3/Kex，其中Kex为平均消光系数，MOR为气象能见度，选择某一波段的可见光，并计算其在所处大气环境中的平均消光系数，代入上述能见度公式，当计算得到的气象能见度MOR小于10公里时,判定所处大气环境属于雾霾天气。
采用本发明所述雾霾监测装置和监测方法能够达到以下技术效果：
1）、通过基于多波段光波消光系数的比较来监测雾和霾，能够提高雾霾监测客观性，准确的判别出雾和霾这两种天气现象，为实际天气预报提供便利。
2）、通过计算机软件和功能模块进行检测数据的分析、计算和比较，能够自动的进行雾和霾天气现象判别，实现了雾霾检测的自动化，提高了监测便利度。
3）、所用的雾霾监测装置容易实现，可操作性强，应用前景广泛。
附图说明
附图1为不同波长的透射光在不同粒径粒子下的消光系数相对强度分布原理图；
附图2为实测的不同波长透射光在雾霾天气中的消光系数相对强度分布图；
附图3为本发明所述雾霾监测装置示意图，图中各附图标记的含义为。
1-发光单元，2-光测量单元，3-反射单元，4-计算处理单元，5-输出显示单元。
具体实施方式
首先对本发明的技术原理进行说明。雾和霾都是由空气中悬浮的微粒所造成的低能见度现象，但这二种现象中悬浮的微粒是不一样的，雾是由悬浮的水滴(或冰晶)形成的，霾是由悬浮的经过吸湿性增长的颗粒物形成的。正是由于悬浮粒子的不同，造成它们来源、形成的过程及其物理化学特性都将不同。为了客观地鉴别雾和霾，就要从它们的形成过程和物理化学特性等方面去考虑。当空气相对湿度较高时，吸湿性气溶胶会因吸湿而长大，称为吸湿性增长，这时粒子尺度会增加，相应的消光截面也会增加，但这种增加是有限的，粒径的增长一般不超过 3倍，相应的消光截面的增长约10倍左右。由于干气溶胶的粒径主要在 0.1-0.3 微米，经过吸湿性增长以后，霾粒子的粒径主要在 0.3 - 1.0微米。但当大气达到饱和和过饱和后，气溶胶起凝结核作用而形成雾滴，雾滴会很快地凝结增长直至粒径为几微米的雾滴，相对于原来干粒子的尺度，其半径会增加几十倍甚至上百倍，雾滴的消光截面也会增加102 - 103倍。因此，从微物理特征上来说，雾和霾的粒径范围是不同的，霾粒子主要在 1微米以下，而雾粒子主要在 3-5微米以上。
图1是利用 Mie理论计算的不同大小的球状粒子对不同波长光的消光系数，这里各个波长光的消光系数均是相对于绿光的，即附图1右侧的纵坐标表示某波长光的消光系数kex（λ）与标准绿色光的消光系数kex（516nm）间的相对比值即Kex（λ）/ Kex（516nm）之值，亦即将绿光在不同粒径粒子中的消光系数作为参考值，其他各波长光的消光系数与对应粒径下绿光的消光系数进行比较，得到附图1所示的多波长光在不同粒径下的消光系数分布。附图1的横坐标表示粒子的粒径分布，这种粒径分布从1微米以下的霾粒子延伸到1微米以上的雾粒子，左侧纵坐标给出1微米以上粒子（雾粒子）的分布比例，图中给出四种波长光的消光系数，直线的绿光（516nm）消光系数作为参考值，左侧位于其上的是蓝色光（415nm）消光系数相对值分布，左侧位于其下的是红色光（650nm）消光系数相对值分布，位于红色光下方的则是近红外（850nm）消光系数相对值分布，从附图1的理论计算分布可知，当光波传输空间内粒子的粒径分布小于1微米时，蓝光的消光系数远大于红光及红外，当光波传输空间内粒子的粒径分布大于1微米时，蓝光的消光系数与红光及红外的很接近，甚至小于红光及红外的消光系数。而如上述对雾和霾粒子的分析中所述的，霾粒子的粒径通常位于1微米以下，而雾粒子的粒径则在1微米以上，因此通过测定上述几个可见光波段在大气中的消光系数，并比较它们之间的大小，就可以用来鉴定是霾还是雾，当能见度小于 10公里(或 1公里)，如果这时蓝光的消光系数远大于红光，则可判定是粒径在1微米以下的霾；若蓝光的消光系数与红光很接近，甚至小于红光的消光系数，就可以判定是粒径在1微米以上的雾。也就是说，结合雾和霾粒子的形成特性和Mie的理论分析，可知雾和霾粒子对可见光的消光是不同的，霾粒子属于正常色散范围，即蓝光的消光系数要远大于红光的消光系数；而雾粒子则属于中性甚至反常色散，即蓝光的消光系数与红光的消光系数相等（中性）甚至小于红光的消光系数（反常色散）。
为进一步验证这种理论，附图2给出2009年冬季外场实际观测的记录，可以清楚地看出这一特点。实验中为了确定这时确实是有雾，同时开展了雾滴谱的观测。由于雾滴谱仪只能观测直径大于 2微米的雾滴，对霾粒子是没有反应的，因此当雾滴谱仪有读数时即表示这时一定是有雾滴。图中红、绿、蓝三根曲线是实测的红、绿、蓝三个波段的相对消光系数（同上，以绿光为标准，因此它的值总是 1），而图最下方的绿色曲线是同时测到的雾滴浓度。从图中可以看出，当可以测到雾滴时，上面的红、绿、兰三根曲线就互相靠近，反之则分开，完全证实了前面讨论的结果。
本发明基于上述原理提出一种雾霾监测方法，采用的监测设备如附图3所示，包括有发光单元1，光测量单元2，反射单元3，计算处理单元4以及输出显示单元5，其中发光单元1发出3个以上波段的光，即发出蓝色波段光（波长380-450nm）、绿色波段光（波长490-550nm）和红色红外波段光（波长600-1100nm），优选的发出415nm的蓝色光、516nm的绿色光和650nm的红色光，发光单元1发出的光被放置于一定距离的反射单元3反射到光测量单元2，该光测量单元2可选用CCD光强测量装置来对应的测量各个波长光反射后对应的光强值，即分别测量蓝光、绿光和红光被反射回的强度值I蓝1、I绿1、I红1，并将这种测量值连同各波段对应的初始发射光强I蓝0、I绿0、I红0一同输入到计算处理单元4进行各波段光消光系数的计算处理（优选计算各波段光的平均消光系数），其中反射单元3和发光单元1及光测量单元2之间的间距优选在10m左右（不小于10m），并放置于雾霾天气环境中，这种雾霾天气环境的判定可通过目测或通过计算处理单元4一并进行，因为在本领域气象能见度与平均消光系数之间满足以下关系：MOR=3/Kex，Kex为大气平均消光系数，MOR为气象能见度，关于平均消光系数Kex，可选择上述蓝光、绿光或者红光的平均消光系数，优选的选择绿光的平均消光系数，即在处理单元4中进行各波段光消光系数的计算处理后，将其中计算得到的绿色波段光的平均消光系数值代入公式MOR=3/Kex，计算出大气的能见度，当计算的气象能见度MOR小于10公里时,则由计算处理单元4判断出此时的天气属于雾霾天气，在这种环境下进一步采用本发明所述的创新方法对雾和霾进行如下区分检测：对于各波段，通过其测量光强和初始发射光强即可计算得到其大气透射率，进而得到各波长光的消光系数τ=kIn(I0/I1),如上所述计算处理单元4根据各个波长的初始发射光强及其对应的测量光强值，分别计算出各个波长此时的消光系数，并将绿光波长的消光系数作为参考（值总为1），分别计算蓝光、红光与绿光间的消光系数比值，作为蓝光和红光的相对消光系数值，然后进行判定，根据实际观测经验以及长期研究结果，设定判定阈值范围为0.5，若蓝光相对消光系数值与红光相对消光系数值间的差值在0.5以上，则可判定天气中的霾粒子居多，属于霾性天气，若蓝光相对消光系数值与红光相对消光系数值间的差值在0.5以内，则可判定天气中的雾粒子居多，属于雾性天气。优选的为了进一步提高监测精度，可在上述阈值条件下将蓝光相对消光系数值与红光相对消光系数值处在0.75-1.25之间的天气认定为是雾性天气，处于该范围之外的则为霾性天气，参见附图1和2所示。为了进一步提高监测精度，如附图1和所示，除选择红光外，还可同时选择1个以上的近红外波段光如850nm的近红外光，并计算其对应的相对消光系数值，如附图1和2所示，选择的波段越多其监测精度越高。计算处理单元4在进行了上述计算处理和判定后，将结果输出至显示单元5，实现对雾霾天气的自动化监测。
为了计算方便，各波长的初始发射光强可选为同一数值，当然因消光系数与始末光强间的比值相关，因此各波长光的初始发射光强亦可不同。对于作为参考值的绿光，其波段优选在490-550nm间，更优选的可选择516nm、532nm等常用绿光波长；蓝光波长优选处于380-450nm间，更优选的处于400-430nm间，红色红外波段光可在600-1100nm间选择至少一个波长的光作为监测光，优选的可选择600-700nm间的红光和800-900nm间的近红外光，如上述实施例中所述650nm和850 nm的光。作为雾霾天气判断阈值，蓝光相对消光系数值与红光红外波长光的相对消光系数值间的差值优选以0.5、更有选以0.4作为阈值条件，进一步在0.5阈值条件下，可将蓝光相对消光系数值与红光红外波长光相对消光系数值是否处在0.75-1.25间作为雾霾精确判断条件，在0.4阈值条件下，可将蓝光相对消光系数值与红光红外波长光相对消光系数值是否处在0.8-1.2之间作为雾霾精确判断条件，来进一步的提高雾霾天气监测精度，这些都是经过如附图2所示实测记录而得到验证的阈值判定选择条件。同时为了进一步提高大气透过率测量精度，减少光源波动的影响，可利用双反射镜的透过率测量方法，但这里要对多个波段进行同步观测，而且所用的波段要依据上述理论做细致的选择。优选的，上述发光单元1可选择能够同时发出红、绿、蓝等多个波段光的激光发光源，各波段光可同时发出或分时发出，当同时发出时上述光测量单元2内具有必要的分光设备,从而能够分别测量每个选定波长光的返回光强度。
本发明依据可见光和近红外波段 3-4个不同波长大气透过率的相对变化来自动判别雾或霾，构成多波段雾霾监测仪，该设备可用于气象台站及相关部门的雾和霾这两种天气现象的自动观测。现有技术中常用的透射式能见度仪主要是使用单发单收或单发双收的透射式大气能见度仪，虽然也是进行大气透过率的观测，但均工作在单一波长，因此没有鉴别雾还是霾的能力。
以上仅是对本发明的优选实施方式进行了描述，并不将本发明的技术方案限制于此，本领域技术人员在本发明的主要技术构思的基础上所作的任何公知变形都属于本发明所要保护的技术范畴，如上所述本发明的技术发明点是通过比较多波段光的消光系数关系来监测雾霾天气，本领域技术人员在此基础上进行的改变具体波长数值、更换监测设备等等都属于本发明的技术范畴，本发明具体的保护范围以权利要求书的记载为准。
Claims (13)
1.一种雾霾监测装置，包括发光单元(1)、光测量单元（2）、反射单元（3）以及计算处理单元（4），其特征在于，其中所述发光单元（1）能够发出蓝色波段光、绿色波段光和红色红外波段光，所述发光单元（1）发出的光波被放置于雾霾气象环境中的反射单元（3）反射到光测量单元（2），所述计算处理单元（4）连接于发光单元（1）和光测量单元（2），并基于发光单元（1）发出的以及光测量单元（2）检测的各波段光强度值，计算处理得到各波段光的消光系数值，以及蓝色波段光和红色红外波段光相对于绿色波段光的相对消光系数值，并通过与预设的雾霾判定阈值比较而自动监测、判别出雾天气和霾天气，其中所述雾霾判定阈值设定为0.5，当蓝色波段光的相对消光系数值与红色红外波段光的相对消光系数值间的差值在0.5以上时，判定天气属于霾天气，当蓝色波段光的相对消光系数值与红色红外波段光的相对消光系数值间的差值在0.5以内时，判定天气属于雾天气。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中所述发光单元（1）发出波长在380-450nm的蓝色光、波长在490-550nm的绿色光以及波长在600-1100nm的红色红外光。
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，其中所述发光单元（1）同时或分时发出415nm的蓝色光、516nm的绿色光、650nm的红色光以及850nm的近红外光。
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中所述光测量单元（2）为CCD光强检测装置，能够分别单独测量各个波段光经反射后对应的光强值。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述的计算处理单元（4）基于检测的每个波段光的初始光强和透过光传输路径上的环境大气后的光强，计算出光传输路径上环境大气对该波段光的消光系数,并将计算得到的绿色波段光的消光系数作为参考值，分别计算出蓝色波段光和红色红外波段光的相对消光系数值。
6.根据权利要求1至5任一项所述的装置，其特征在于，其中所述的计算处理单元（4）具备雾霾气象环境检测功能，其将计算得到的绿色波段光的平均消光系数值Kex代入气象能见度公式MOR=3/Kex，MOR当计算得到的气象能见度MOR小于10公里时,则判定所处气象环境为雾霾气象环境。
7.根据权利要求1至5任一项所述的装置，其特征在于，当所述蓝色波段光的相对消光系数值与红色红外波段光的相对消光系数值均处在0.75-1.25之间时，判定天气属于雾天气，处于该范围之外的则为霾天气。
8.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述反射单元（3）和发光单元（1）之间的间距在10m附近，所述发光单元（1）和光测量单元（2）处于同一并排位置。
9.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括有显示单元（5），用于自动显示雾霾天气监测结果。
10.一种雾霾监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）、在雾霾天气中由光源发出蓝色波段光、绿色波段光以及红色红外波段光，并测量各波段光在环境大气中传输一定距离后的强度值；
（2）、基于各波段光的初始强度值以及测量强度值，计算环境大气对各波段光的消光系数，并以绿色波段光的消光系数作为参考基准，分别计算蓝色波段光相对于绿色波段光的相对消光系数值以及红色红外波段光相对于绿色波段光的相对消光系数值；
（3）、将计算得到的蓝色波段光相对消光系数值和红色红外波段光相对消光系数值与预设的雾霾判定阈值进行比较，进而自动监测出雾天气和霾天气，所述雾霾判定阈值设定为0.5，当蓝色波段光的相对消光系数值与红色红外波段光的相对消光系数值之间的差值在0.5以上时，判定天气属于霾天气，当蓝色波段光的相对消光系数值与红色红外波段光的相对消光系数值间的差值在0.5以内时，判定天气属于雾天气。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，其中步骤（1）中发出波长在380-450nm间的蓝色波段光、波长在490-550nm间的绿色波段光以及波长在600-1100nm间的红色到红外波段光。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，其中步骤（1）中发出415nm的蓝色光、516nm的绿色光、650nm的红色光以及850nm的近红外光。
13.根据权利要求10-12任一项所述的方法，其特征在于，在所述步骤（1）之前进一步包括对雾霾天气的判定步骤，该判定基于气象能见度与光波平均消光系数间的关系MOR=3/Kex，其中Kex为平均消光系数，MOR为气象能见度，选择某一波段的可见光，并计算其在所处大气环境中的平均消光系数，代入上述能见度公式，当计算得到的气象能见度MOR小于10公里时,判定所处大气环境属于雾霾天气。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210476196.2A CN102980859B (zh) | 2012-11-22 | 2012-11-22 | 一种雾霾监测装置及雾霾监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210476196.2A CN102980859B (zh) | 2012-11-22 | 2012-11-22 | 一种雾霾监测装置及雾霾监测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN102980859A CN102980859A (zh) | 2013-03-20 |
| CN102980859B true CN102980859B (zh) | 2015-01-14 |
Family
ID=47855080
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201210476196.2A Expired - Fee Related CN102980859B (zh) | 2012-11-22 | 2012-11-22 | 一种雾霾监测装置及雾霾监测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN102980859B (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104977297A (zh) * | 2014-04-04 | 2015-10-14 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种测量雾霾污染程度的方法及装置 |
| CN104359810B (zh) * | 2014-10-30 | 2017-10-27 | 儒亚科技（北京）有限公司 | 一种远程无线pm2.5浓度检测装置 |
| CN104330388B (zh) * | 2014-11-17 | 2017-01-11 | 四川鼎林信息技术有限公司 | 一种雾霾检测装置及其检测方法 |
| CN105912046A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-08-31 | 南京信息工程大学 | 自动控制开关的雾滴谱仪 |
| CN108182679B (zh) * | 2017-12-27 | 2020-07-28 | 上海传英信息技术有限公司 | 基于照片的雾霾检测方法和装置 |
| CN110108674A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-08-09 | 电子科技大学中山学院 | 一种气雾霾在线监测装置及方法 |
| CN113324935B (zh) * | 2021-06-03 | 2022-10-21 | 武汉致腾科技有限公司 | 一种基于多光谱的公路团雾检测系统及其检测方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002277394A (ja) * | 2001-03-15 | 2002-09-25 | Mitsuo Takeda | 誘電体物質の光物性定数の光学的測定方法及びその装置並びにその装置を組み込んだ製造システム |
| FR2822867A1 (fr) * | 2001-03-28 | 2002-10-04 | Bernard Choquet | Mecanisme de reglage simultane d'angles du supports d'emmarchements |
| CN102183442B (zh) * | 2011-02-17 | 2013-01-23 | 中国科学院安徽光学精密机械研究所 | 一种基于大气细粒子谱仪的能见度测量方法 |
| CN102539385B (zh) * | 2012-01-09 | 2013-09-18 | 北京大学 | 多波长雾霾识别方法及能见度测量方法 |
-
2012
- 2012-11-22 CN CN201210476196.2A patent/CN102980859B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102980859A (zh) | 2013-03-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102980859B (zh) | 一种雾霾监测装置及雾霾监测方法 | |
| US9163987B2 (en) | Defect inspection and photoluminescence measurement system | |
| CN104330388B (zh) | 一种雾霾检测装置及其检测方法 | |
| Gebhart et al. | Measurement of light attenuation in dense fog conditions for FSO applications | |
| CN108151799B (zh) | 一种多光谱多角度非接触式道面状态监测装置及方法 | |
| Liu et al. | Effective lidar ratios of dense dust layers over North Africa derived from the CALIOP measurements | |
| CN204203099U (zh) | 一种雾霾检测装置 | |
| CN107015243A (zh) | 一种基于布里渊激光雷达系统的大气温度测量方法 | |
| CN204086139U (zh) | 用于区分雾和霾的双波长激光探测系统 | |
| Dennison et al. | Daytime fire detection using airborne hyperspectral data | |
| Basahel et al. | Visibility effect on the availability of a terrestrial free space optics link under a tropical climate | |
| CN102944378A (zh) | 一种高功率紫外激光器输出光束特性测试方法 | |
| CN102495030B (zh) | 同源双目标透射能见度测量装置及其测量方法 | |
| RU2014111553A (ru) | Устройство и способ идентификации хладагентов | |
| CN111273377B (zh) | 高速团雾的识别定位系统 | |
| CN105928881B (zh) | 一种透射式视程能见度仪的窗镜消光检测方法及检测装置 | |
| Skupin et al. | The Spectral Aerosol Extinction Monitoring System (SǼMS): setup, observational products, and comparisons | |
| US8514378B2 (en) | Method of optical teledetection of compounds in a medium | |
| Mao et al. | Accurate temperature profiling of the atmospheric boundary layer using an ultraviolet rotational Raman lidar | |
| EP4230993A1 (en) | Method for reading fine dust by using lidar | |
| Deleva et al. | Raman-elastic-backscatter lidar for observations of tropospheric aerosol | |
| KR20150069189A (ko) | 구름 물방울 입자의 유효 크기 및 총량 원격 측정 시스템 및 방법 | |
| CN101806734A (zh) | 基于冠层光谱的作物氮素营养诊断方法及仪器 | |
| Khan et al. | Selecting a distribution function for optical attenuation in dense continental fog conditions | |
| Veselovskii et al. | Retrieval and analysis of the composition of an aerosol mixture through Mie-Raman-Fluorescence lidar observations |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20150114 Termination date: 20171122 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |