WO1991019185A1 - Automatic hydro meteor identification method - Google Patents

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WO1991019185A1
WO1991019185A1 PCT/FR1991/000429 FR9100429W WO9119185A1 WO 1991019185 A1 WO1991019185 A1 WO 1991019185A1 FR 9100429 W FR9100429 W FR 9100429W WO 9119185 A1 WO9119185 A1 WO 9119185A1
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WO
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light
observed
signals
target
hydrometeors
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Application number
PCT/FR1991/000429
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Jean-Louis Gaumet
Philippe Salomon
Rémy PAILLISSE
Original Assignee
L'etat Français - Ministere De L'equipement, Du Logement, Des Transports Et De La Mer - Direction De La Meteorologie Nationale
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/02—Investigating particle size or size distribution
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/95—Lidar systems specially adapted for specific applications for meteorological use
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Definitions

  • the present invention relates to a method for automatically identifying the hydrometeors present in the atmosphere, whether or not they are precipitating (rain, snow, fog, mist).
  • the distribution and the number of observation points are essential constraints, because the acquisition of precise data is very important for the realization of models and the correction or the inflection of their evolution. There is therefore a need to create observation stations and record as many data as possible and to operate as independently as possible from the presence of operators.
  • This device determines visibility using the phenomenon of rear scattering of light emitted in the direction of the atmosphere to be observed. This provides a light source and a sensor for measuring the fraction of the returning light, these two devices being placed on the same compact support.
  • the invention relates to an extension in the operation of this diffusometer which, by appropriate processing of the signals received, makes it possible to identify the nature of the hydrometeor present in the atmosphere observed.
  • REPLACEMENT SHEET can be assigned to a centralizing station to which the device would be connected in a known manner.
  • the subject of the invention is therefore a process for automatic identification of hydrometeore particles, which consists in emitting a series of light pulses at a rate of the order of Hertz in a determined volume of atmosphere to be observed, to collect the light signals diffused by the hydrometeors present in this volume, to process the signals collected to determine their average intensity and variance for the series of pulses considered, to compare this pair of parameters with reference pairs corresponding to identified hydrometeors and deduce the nature of the hydrometeor observed.
  • the average intensity - variance reference pairs are determined by the processing of light scattered signals by hydrometeors identified elsewhere, and are recorded in a register consulted during the above comparison. This constitutes a "library" of samples, each of which constitutes a reference for an identified atmosphere.
  • a snowy atmosphere corresponds to a pair of references of high average intensity and high variance.
  • a haze will generate a series of signals whose mean intensity and variance are quite low.
  • the variance of a fog corresponds to that of a mist but the average intensity of the signals is greater.
  • rain corresponds to the variances of snow but with a lower average signal intensity.
  • the speed of fall of snow is of the order of 0.5 to 1.5 meters per second while rain can fall from 2 to 9 meters per second.
  • FIG. 1 is a diagram of a device making it possible to implement the method according to the invention
  • FIG. 2 illustrates by graphs of the intensity of the signal diffused at each light pulse, situations of fog (non-precipitating hydrometeors), rain and snow (precipitating hydrometeors),
  • FIG. 3 is a diagrammatic graphic representation of the relative situation of the pairs of reference values as a function of the hydrometeor observed
  • FIG. 4 is a graph of representation of the intensity of the light signal received from an illuminated target as a function of the surface condition thereof.
  • the device shown schematically in. FIG. 1 comprises a source of light pulses controlled by a control unit 1a. by means of la ⁇ which in particular the pulse rate is adjusted, emitting a beam 2 in the direction of the atmosphere to be observed.
  • each beam 2 generates a beam 3 of scattered light which is picked up by a receiver 4 comprising, for example, a photodiode 5 which transforms the received light energy into an analog signal which is transformed into a digital signal by a converter 6 calibrated by the light emitted.
  • the digital signal from the converter 6 is therefore proportional to the light intensity scattered by the hydrometeors present in the atmosphere A explored.
  • each hydrometeor (mist rain, snow) can be characterized by this pair of parameters, average intensity and variance, calculated during an observation campaign.
  • Figure 2 illustrates with a graph the intensities of the light scattered, for each pulse emitted, by three types of observed atmospheres.
  • the statement 10 corresponds to a rainy atmosphere. Note that the average intensity of the scattered light peaks is quite low and the variance relatively strong. This is the signature of a rain. Thus, processing by calculating the signals broadcast by a atmosphere to qualify giving a low average intensity and a strong variance leads to conclude that there is rain.
  • RL-11 corresponds to the observation of an atmosphere in snowy weather. We note that the average intensity of the peaks is higher than for rain and that the variance is of the same order of magnitude as that of rain. The values of these two parameters differ from those calculated from the previous observation and are the signature of the snow.
  • the statement 12 has the characteristics of a small variance and a significant average intensity.
  • This signature is that of fog.
  • the growth of the average intensity indicates that the fog thickened during the observation.
  • FIG. 3 shows that in a benchmark having the variance as the abscissa and for the ordinate the average intensity, each observation test from which the two parameters are deduced, makes it possible to place a point M, in the quadrant formed by this benchmark, significant of the atmosphere observed.
  • This reference collection (which will be all the more representative as the there will be numerous measurements) a couple of parameters read blind by the device alone, which corresponds to a given point therefore to an atmosphere qualification.
  • This collection explained by the graph in FIG. 3, can be translated into any other representation and in particular recorded in a register which can be explored by an information processing device performing the calculation of the pair of parameters.
  • the reference 20 in FIG. 1 represents this type of device which can be directly associated with the diffusometer or on the contrary supplied remotely by the latter, or even supplied with data previously recorded at the output d- ⁇ diffusometer.
  • the processing unit 7 proceeds to the Fourier transform of the intensity values received as a function of time to obtain a new series of intensity values as a function of the frequencies (the fundamental being the firing frequency ). The low frequency and high frequency intensities are averaged (the cutoff frequency is chosen arbitrarily) and the first value is reported to the second.
  • Another additional phase of the process consists in emitting a double pulse instead of a single pulse, each pulse of this double emission being separated by a time at most equal to the time that it would take a snowflake to travel the vertical dimension. at. of the zone A observed.
  • the same snowflake has many chances of being lit twice, while a drop of rain falling much faster has no chance of being lit twice.
  • the double signals obtained are different when it is snow or rain. This difference is detected by making the computer 7 perform an autocorrelation function of the successive signals which, if the value obtained is high, makes it possible to confirm the presence of snow. If, on the contrary, this value is low, it is rain.
  • the IT resources to ensure all these calculations are available on the market.
  • the computer 7, in this case of double pulse, can also send another signal 22 for validation or correction of an uncertain signature 9.
  • the calculations and processing of the unit 7 described above can be carried out even with a double light pulse. In this case, the calculations take into account only the first pulse.
  • thermal probe 23 which will trigger the double light pulse only if one is in a temperature zone below 3 °, only possibility of being in the presence of snow.
  • the thermal probe emits a signal 24 in the direction of the control unit 1a of the light source, at the same time as a signal 25 in the direction of the processing of the information.
  • another phase of discrimination which consists in observing the light reflected and scattered by the surface of a determined target subjected to an incident light. determined.
  • FIG. 4 illustrates by a graph the intensity of the light reflected by the target plate according to whether it is dry (zone 17), wet (zone 18) or snowy (zone 19).
  • the finesse of discrimination can be improved by examining the history and evolution of the signals processed.
  • the target begins by being moistened and then covered, which corresponds to a significant variation in the re-emitted light intensity.

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Abstract

The method involves transmitting a series of light pulses (2) through a predetermined portion (A) of the atmosphere to be observed, picking up the light signals (3) diffused by the hydro meteors which are present in said portion, processing the signals to determine their average intensity and variance for the series of pulses under consideration, comparing this pair of parameters with reference pairs corresponding to identified hydro meteors, and deducing therefrom the nature of the observed hydro meteor.

Description

Procédé d'identification automatique des hydrométéores. P Rocé d e d i of automatic hydrometeors entification.
La présente invention concerne un procédé pour identifier de manière automatique les hydrométéores présents dans l'atmosphère, qu'ils soient ou non précipi¬ tants (pluie, neige, brouillard, brume). En météorologie, la répartition et le nombre de points d'observation sont des contraintes essentielles, car l'acquisition de données précises est très importante pour la réalisation de modèles et la correction ou l'in¬ fléchissement de leur évolution. Il existe donc un besoin de création de stations d'observation et de relevé des données aussi nombreuses que possible et de fonctionnement le plus indépendant possible de la présence d'opérateurs.The present invention relates to a method for automatically identifying the hydrometeors present in the atmosphere, whether or not they are precipitating (rain, snow, fog, mist). In meteorology, the distribution and the number of observation points are essential constraints, because the acquisition of precise data is very important for the realization of models and the correction or the inflection of their evolution. There is therefore a need to create observation stations and record as many data as possible and to operate as independently as possible from the presence of operators.
On connait déjà des stations automatiques qui réalisent différents relevés tels que l'importance de précipitations, la température, les paramètres anémométri- ques. En revanche, des relevés plus "qualitatifs" tels que la nature des hydrométéores (brouillard, brume, pluie ou neige) sont encore du domaine de l'observateur humain.Automatic stations are already known which carry out various measurements such as the amount of precipitation, the temperature, the anemometric parameters. On the other hand, more "qualitative" statements such as the nature of hydrometeors (fog, mist, rain or snow) are still the domain of the human observer.
Il existe actuellement des appareils automatiques permettant d'apprécier "l'opacité" d'une atmosphère, essentiellement la densité de brouillard. Une réalisation de ce type d'appareil est décrite dans le brevet français n° 88 00561 (2 626 076). Il est appelé diffuso ètre.There are currently automatic devices making it possible to appreciate the "opacity" of an atmosphere, essentially the density of fog. An embodiment of this type of device is described in French patent n ° 88 00561 (2 626 076). It is called a diffusor.
Cet appareil détermine la visibilité en utilisant le phénomène de la diffusion arrière d'une lumière émise en direction de l'atmosphère à obser¬ ver. On dispose ainsi d'une source lumineuse et d'un capteur de mesure de la fraction de la lumière faisant retour, ces deux dispositifs étant placés sur un même support compact.This device determines visibility using the phenomenon of rear scattering of light emitted in the direction of the atmosphere to be observed. This provides a light source and a sensor for measuring the fraction of the returning light, these two devices being placed on the same compact support.
L'invention concerne un prolongement dans l'exploitation de ce diffusomètre qui, par un traitement approprié des signaux reçus, permet d'identifier la nature de 1'hydrométéore présent dans l'atmosphère observée. Le traitement de ces signaux ou le résultat de ce traitementThe invention relates to an extension in the operation of this diffusometer which, by appropriate processing of the signals received, makes it possible to identify the nature of the hydrometeor present in the atmosphere observed. The processing of these signals or the result of this processing
FEUILLE DE REMPLACEMENT peut être affecté à une station centralisatrice à laquelle l'appareil serait relié d'une manière connue.REPLACEMENT SHEET can be assigned to a centralizing station to which the device would be connected in a known manner.
Plus précisément, l'invention a donc pour objet un procédé d'identification automatique des particules d'hydrométéoreε, qui consiste à émettre une série d'im¬ pulsions lumineuses à une cadence de l'ordre du Hertz dans un volume déterminé de l'atmosphère à observer, à recueil¬ lir les signaux lumineux diffusés par les hydrométéores présents dans ce volume, à traiter les signaux recueillis pour en déterminer l'intensité moyenne et la variance pour la série d'impulsions considérée , à comparer ce couple de paramètres à des couples de référence correspondant à des hydrométéores identifiés et en déduire la nature de l'hydrométéore observé. Les couples de référence intensité moyenne - variance sont déterminés par le traitement de signaux de lumière diffusée par des hydrométéores identifiés par ailleurs, et sont consignés dans un registre consulté lors de la comparaison susdite. On constitue ainsi une "bibliothèque" d'échantil¬ lons dont chacun constitue une référence pour une atmos¬ phère repérée. On constate par exemple qu'une atmosphère neigeuse correspond à un couple de références de haute intensité moyenne et de forte variance. A l'inverse, une brume engendrera une série de signaux dont l'intensité moyenne et la variance sont assez faibles. La variance d'un brouillard correspond à celle d'une brume mais l'intensité moyenne des signaux est plus importante. Enfin, la pluie correspond aux variances de la neige mais avec une intensité moyenne de signaux plus faible.More specifically, the subject of the invention is therefore a process for automatic identification of hydrometeore particles, which consists in emitting a series of light pulses at a rate of the order of Hertz in a determined volume of atmosphere to be observed, to collect the light signals diffused by the hydrometeors present in this volume, to process the signals collected to determine their average intensity and variance for the series of pulses considered, to compare this pair of parameters with reference pairs corresponding to identified hydrometeors and deduce the nature of the hydrometeor observed. The average intensity - variance reference pairs are determined by the processing of light scattered signals by hydrometeors identified elsewhere, and are recorded in a register consulted during the above comparison. This constitutes a "library" of samples, each of which constitutes a reference for an identified atmosphere. It can be seen, for example, that a snowy atmosphere corresponds to a pair of references of high average intensity and high variance. Conversely, a haze will generate a series of signals whose mean intensity and variance are quite low. The variance of a fog corresponds to that of a mist but the average intensity of the signals is greater. Finally, rain corresponds to the variances of snow but with a lower average signal intensity.
Pour affiner la méthode d'identification dans les cas limites entre deux hydrométéores ayant une signature semblable du point de vue de la variance et de l'intensité moyenne, on ajoutera au procédé de base des phases supplé- mentaires permettant d'extraire des signaux recueillis par un traitement approprié de ceux-ci, des critères spécifi¬ ques de discrimination.To refine the identification method in borderline cases between two hydrometeors having a similar signature from the point of view of variance and average intensity, we will add to the basic process additional phases allowing to extract collected signals through appropriate treatment of these, specific criteria of discrimination.
Ainsi, pour distinguer un hydrométéore précipi¬ tant (pluie, neige ) d'un hydrométéore non précipitant (brouillard, brume...), on réalise la transformée de Fourier des valeurs discrètes de l'intensité des signaux en fonction du -temps de manière à rapporter ces intensi¬ tés en fonction des fréquences multiples de la cadence du tir. On peut ainsi rapporter l'intensité moyenne des faibles fréquences à l'intensité moyenne des fortes fréquences. Si ce rapport est grand, il s'agira d'un hy¬ drométéore non précipitant. Si en revanche ce rapport est faible (voisin de 1), il s'agira d'un hydrométéore précipitant. Par ailleurs, pour distinguer entre la pluie et la neige, on émettra deux impulsions successives séparées d'un temps déterminé de sorte qu'un même flocon de neige puisse être illuminé par chacune des deux impulsions successives tandis que ne le sera pas une goutte de pluie. En effet, la vitesse de chute de la neige est de l'ordre de 0,5 à 1,5 mètres par seconde tandis que la pluie peut tomber de 2 à 9 mètres par seconde.Thus, to distinguish a precipitating hydrometeor (rain, snow) from a non-precipitating hydrometeor (fog, mist ...), we carry out the Fourier transform of the discrete values of the signal intensity as a function of the time of so as to report these intensities as a function of the multiple frequencies of the rate of fire. We can thus relate the average intensity of low frequencies to the average intensity of high frequencies. If this ratio is large, it will be a non-precipitating hydrometeor. If, on the other hand, this ratio is low (close to 1), it will be a precipitating hydrometeor. Furthermore, to distinguish between rain and snow, we will emit two successive pulses separated by a determined time so that the same snowflake can be illuminated by each of the two successive pulses while a drop of rain. Indeed, the speed of fall of snow is of the order of 0.5 to 1.5 meters per second while rain can fall from 2 to 9 meters per second.
En procédant à l'analyse de la fonction d'auto¬ corrélation des signaux captés successifs, on en déduira, la présence de neige si la valeur de cette fonction est élevée et une chute de pluie si elle est vaible.By analyzing the auto-correlation function of the successive received signals, it will be deduced therefrom, the presence of snow if the value of this function is high and a fall of rain if it is low.
On peut également introduire dans le procédé de l'invention d'autres phases discriminatoires telles que la température de l'air ambiant (au dessus de 3° la présence de neige est exclue) et l'observation de l'état du sol. Cette observation peut être rendue automatique par compa¬ raison des intensités moyennes de lumière diffusée et réfléchie par une cible installée au sol et éclairée par un projecteur, à des valeurs de référence correspondant à des états de surface de cette cible connus et correspon- dant à une couverture par des hydrométéores identifiés. L'invention sera mieux comprise au cours de la description donnée ci-après à titre d'exemple de réalisa¬ tion.It is also possible to introduce into the process of the invention other discriminatory phases such as the temperature of the ambient air (above 3 ° the presence of snow is excluded) and the observation of the state of the ground. This observation can be made automatic by comparison with the average intensities of light scattered and reflected by a target installed on the ground and illuminated by a projector, at reference values corresponding to the surface conditions of this target known and corresponding to coverage with identified hydrometeors. The invention will be better understood during the description given below by way of example of embodiment.
Il sera fait référence aux dessins annexés dans lesquels :Reference will be made to the appended drawings in which:
- la figure 1 est un schéma d'un dispositif permettant de mettre en oeuvre le procédé selon l'inven¬ tion,FIG. 1 is a diagram of a device making it possible to implement the method according to the invention,
- la figure 2 illustre par des graphes de l'intensité du signal diffusé à chaque impulsion lumi¬ neuse, des situations de brouillard (hydrométéores non précipitants), pluie et neige (hydrométéores précipi¬ tants) ,FIG. 2 illustrates by graphs of the intensity of the signal diffused at each light pulse, situations of fog (non-precipitating hydrometeors), rain and snow (precipitating hydrometeors),
- la figure 3 est une représentation graphique schématique de la situation relative des couples de valeurs de référence en fonction de 1'hydrométéore ob¬ servé,FIG. 3 is a diagrammatic graphic representation of the relative situation of the pairs of reference values as a function of the hydrometeor observed,
- la figure 4 est un graphe de représentation de l'intensité du signal lumineux reçu d'une cible éclairée en fonction de l'état de surface de celle-ci.- Figure 4 is a graph of representation of the intensity of the light signal received from an illuminated target as a function of the surface condition thereof.
Le dispositif représenté schématiquement à . la figure 1 comporte une source d'impulsions lumineuses commandée par une unité de commande la. au moyen de la¬ quelle notamment la cadence des impulsions est réglée, émettant un faisceau 2 en direction de l'atmosphère à observer. En présence d'hydrométéore chaque faisceau 2 engendre un faisceau 3 de lumière diffusée qui est capté par un récepteur 4 comportant, par exemple, une photodiode 5 qui transforme l'énergie lumineuse reçue en un signal analogique qui est transformé en signal numérique par un convertisseur 6 étalonné par la lumière émise. Le signal numérique issu du convertisseur 6 est donc proportionnel à l'intensité lumineuse diffusée par les hydrométéores présents dans l'atmosphère A explorée. Ce signal est introduit dans une unité de traitement 7 qui, par le calcul, établit la valeur de l'intensité moyenne de la succession de signaux recueillis à l'occasion d'une mesure (de l'ordre de la centaine d'impulsions) ainsi que de la variance de cette collection de signaux. Ces deux paramètres sont ensuite comparés à des couples de valeurs de référence qui sont représenta¬ tifs d'hydrométéores identifiés, et qui sont stockés dans un registre 8. La constatation de l'identité ou de la proximité des valeurs calculées avec un couple de valeurs de réfé¬ rence préalablement enregistré, permet de déclarer que 1'hydrométéore observé est de même nature que celui identifié correspondant au couple de valeurs de référence considéré. Le dispositif délivre donc en sortie 9 un signal significatif de cette nature. Ce signal peut être enregistré ou transmis en temps réel vers une station centralisatrice qui dispose de l'information quant à la nature des hydrométéores observé . Ce procédé de détermination automatique de la nature des hyrométéores a été rendu possible car on a observé qu'avec un diffusomètre tel que décrit à la figure 1 et qui correspond à l'appareil, objet du document rappelé en préambule, chaque hydrométéore (brouillard, pluie, neige) peut être caractérisé par ce couple de paramètres, intensité moyenne et variance, calculé pendant une campagne d'observation.The device shown schematically in. FIG. 1 comprises a source of light pulses controlled by a control unit 1a. by means of la¬ which in particular the pulse rate is adjusted, emitting a beam 2 in the direction of the atmosphere to be observed. In the presence of hydrometeor each beam 2 generates a beam 3 of scattered light which is picked up by a receiver 4 comprising, for example, a photodiode 5 which transforms the received light energy into an analog signal which is transformed into a digital signal by a converter 6 calibrated by the light emitted. The digital signal from the converter 6 is therefore proportional to the light intensity scattered by the hydrometeors present in the atmosphere A explored. This signal is introduced into a processing unit 7 which, by calculation, establishes the value of the average intensity of the succession of signals collected during a measurement (of the order of one hundred pulses) as well as the variance of this collection of signals. These two parameters are then compared to pairs of reference values which are representative of identified hydrometeors, and which are stored in a register 8. The observation of the identity or of the proximity of the values calculated with a pair of values of previously registered reference, makes it possible to declare that the hydrometeor observed is of the same nature as that identified corresponding to the pair of reference values considered. The device therefore delivers at output 9 a significant signal of this nature. This signal can be recorded or transmitted in real time to a centralizing station which has information as to the nature of the hydrometeors observed. This process for automatic determination of the nature of hyrometeors has been made possible because it has been observed that with a diffusometer as described in FIG. 1 and which corresponds to the apparatus, object of the document recalled in the preamble, each hydrometeor (mist rain, snow) can be characterized by this pair of parameters, average intensity and variance, calculated during an observation campaign.
En effet, la figure 2 illustre par un graphique les intensités de la lumière diffusée, pour chaque impul- sion émise, par trois types d'atmosphères observés.In fact, Figure 2 illustrates with a graph the intensities of the light scattered, for each pulse emitted, by three types of observed atmospheres.
Le relevé 10 correspond à une atmosphère plu¬ vieuse. On remarque que l'intensité moyenne des pics de lumière diffusée est assez faible et la variance relative¬ ment forte. Ceci est la signature d'une pluie. Ainsi, un traitement par le calcul des signaux diffusés par une atmosphère à qualifier donnant une faible intensité moyenne et une forte variance conduit à conclure à la présence de pluie.The statement 10 corresponds to a rainy atmosphere. Note that the average intensity of the scattered light peaks is quite low and the variance relatively strong. This is the signature of a rain. Thus, processing by calculating the signals broadcast by a atmosphere to qualify giving a low average intensity and a strong variance leads to conclude that there is rain.
Le relevé 11 correspond à l'observation d'une atmosphère par temps de neige. On constate que l'intensité moyenne des pics est plus élevée que pour la pluie et que la variance est du même ordre de grandeur que celle de la pluie. Les valeurs de ces deux paramètres diffèrent de ceux calculés à partir de l'observation précédente et sont la signature de la neige.RL-11 corresponds to the observation of an atmosphere in snowy weather. We note that the average intensity of the peaks is higher than for rain and that the variance is of the same order of magnitude as that of rain. The values of these two parameters differ from those calculated from the previous observation and are the signature of the snow.
Enfin, le relevé 12 a pour caractéristiques une faible variance et une intensité moyenne importante. Cette signature est celle du brouillard. Dans cet exemple, la croissance de l'intensité moyenne indique que le brouil- lard est allé en épaississant au cours de l'observation. La figure 3 montre que dans un repère ayant pour abcisse la variance et pour ordonnée l'intensité moyenne, chaque test d'observation duquel se déduisent les deux paramètres, permet de placer un point M, dans le quadrant formé par ce repère, significatif de l'atmosphère obser¬ vée. En effectuant un grand nombre de campagnes d'observa¬ tion d'atmosphères différentes, avec un dispositif comme celui de la figure 1 et en qualifiant l'atmosphère à laquelle correspond chaque point par l'observation vi- suelle, on réalise une collection de valeurs de référence dans laquelle chaque point est qualifié. On constate ainsi que le quadrant se divise sensiblement en quatre régionsFinally, the statement 12 has the characteristics of a small variance and a significant average intensity. This signature is that of fog. In this example, the growth of the average intensity indicates that the fog thickened during the observation. FIG. 3 shows that in a benchmark having the variance as the abscissa and for the ordinate the average intensity, each observation test from which the two parameters are deduced, makes it possible to place a point M, in the quadrant formed by this benchmark, significant of the atmosphere observed. By carrying out a large number of observation campaigns of different atmospheres, with a device like that of FIG. 1 and by qualifying the atmosphere to which each point corresponds by visual observation, a collection of reference values in which each point is qualified. We can see that the quadrant is substantially divided into four regions
13, 14, 15, 16, deux régions inférieures 13, 15, corres¬ pondant à des brumes et à des pluies caractérisées par de faibles intensités moyennes, et deux régions supérieures13, 14, 15, 16, two lower regions 13, 15, corresponding to mists and rains characterized by low average intensities, and two upper regions
14, 16, caractérisées par de fortes intensités moyennes, l'une 14 à faible variance correspondant au brouillard, et l'autre 16 à forte variance à la neige.14, 16, characterized by high average intensities, one 14 with low variance corresponding to fog, and the other 16 with high variance for snow.
On peut donc comparer à cette collection de référence (qui sera d'autant plus représentative que les mesures qui la constituent seront nombreuses) un couple de paramètres relevé en aveugle par le dispositif seul, qui correspond à un point donné donc à une qualification d'atmosphère. Cette collection, expliquée par le graphe de la figure 3, peut être traduite dans n'importe quelle autre représentation et notamment enregistrée dans un registre qui peut être exploré par un dispositif de traitement de l'information réalisant le calcul du couple de paramètres. La référence 20 de la figure 1 représente ce type d'appareil qui peut être directement associé au diffusomètre ou au contraire alimenté à distance par ce dernier, voire alimenté par des données préalablement enregistrées en sortie d-μ diffusomètre.We can therefore compare to this reference collection (which will be all the more representative as the there will be numerous measurements) a couple of parameters read blind by the device alone, which corresponds to a given point therefore to an atmosphere qualification. This collection, explained by the graph in FIG. 3, can be translated into any other representation and in particular recorded in a register which can be explored by an information processing device performing the calculation of the pair of parameters. The reference 20 in FIG. 1 represents this type of device which can be directly associated with the diffusometer or on the contrary supplied remotely by the latter, or even supplied with data previously recorded at the output d-μ diffusometer.
L'expérience a montré qu'il est ainsi possible de déterminer la nature des hydrométéores présents dans l'atmosphère observée avec plus de 90 % de certitude. Bien entendu, il existe des zones d'incertitudes qui notamment correspondent aux zones frontières notamment entre la pluie et la neige. Il est possible d'améliorer les perfor- mances du procédé, donc de diminuer le taux d'erreur^ dans les zones concernées par la mise en oeuvre de phases supplémentaires dans le procédé de 1'invention. L'une de ces phases réside dans une phase de traitement du signal reçu. On procède par l'unité de traitement 7 à la trans- formée de Fourier des valeurs d'intensité reçues en fonction du temps pour obtenir une nouvelle série de valeurs d'intensité en fonction des fréquences (la fonda¬ mentale étant la fréquence de tir). On effectue la moyenne des intensités de basse fréquence et celle de haute fré- quence (la fréquence de coupure étant choisie arbitrai¬ rement) et on rapporte la première valeur à la seconde. On constate que les valeurs élevées de ce rapport corres¬ pondent à un brouillard alors que les valeurs basses (proches de 1) correspondent à un hydrométéore précipitant (pluie ou neige) . Un signal 21 significatif de la valeur haute ou basse de ce rapport peut être émis par l'unité de traitement 7 pour valider ou corriger une signature 9 incertaine.Experience has shown that it is thus possible to determine the nature of hydrometeors present in the observed atmosphere with more than 90% certainty. Of course, there are areas of uncertainty which in particular correspond to the border areas, in particular between rain and snow. It is possible to improve the performance of the process, therefore to reduce the error rate in the areas concerned by the implementation of additional phases in the process of the invention. One of these phases lies in a processing phase of the received signal. The processing unit 7 proceeds to the Fourier transform of the intensity values received as a function of time to obtain a new series of intensity values as a function of the frequencies (the fundamental being the firing frequency ). The low frequency and high frequency intensities are averaged (the cutoff frequency is chosen arbitrarily) and the first value is reported to the second. It can be seen that the high values of this ratio correspond to a fog while the low values (close to 1) correspond to a precipitating hydrometeor (rain or snow). A significant signal 21 of the value high or low of this report can be issued by the processing unit 7 to validate or correct an uncertain signature 9.
Une autre phase supplémentaire du procédé consiste à émettre une double impulsion au lieu d'une impulsion simple, chaque impulsion de cette double émis¬ sion étant séparée d'un temps au plus égal au temps que mettrait un flocon de neige à parcourir la dimension verticale a. de la zone A observée. Ainsi, un même flocon a de nombreuses chances d'être illuminé deux fois, alors qu'une goutte de pluie tombant beaucoup plus rapidement n'a aucune chance d'être deux fois éclairée. On comprend que les doubles signaux obtenus sont différents lorsqu'il s'agit de neige ou de pluie. Cette différence se détecte en faisant réaliser par le calculateur 7 une fonction d'autocorrélation des signaux successifs qui, si la valeur obtenue est haute, permet d'affirmer la présence de neige. Si au contraire cette valeur est basse, il s'agit de pluie. Les moyens informatiques pour assurer tous ces calculs sont disponibles sur le marché.Another additional phase of the process consists in emitting a double pulse instead of a single pulse, each pulse of this double emission being separated by a time at most equal to the time that it would take a snowflake to travel the vertical dimension. at. of the zone A observed. Thus, the same snowflake has many chances of being lit twice, while a drop of rain falling much faster has no chance of being lit twice. It is understood that the double signals obtained are different when it is snow or rain. This difference is detected by making the computer 7 perform an autocorrelation function of the successive signals which, if the value obtained is high, makes it possible to confirm the presence of snow. If, on the contrary, this value is low, it is rain. The IT resources to ensure all these calculations are available on the market.
Le calculateur 7, dans ce cas de double impul¬ sion, peut encore émettre un autre signal 22 de validation ou de correction d'une signature 9 incertaine.The computer 7, in this case of double pulse, can also send another signal 22 for validation or correction of an uncertain signature 9.
Bien entendu, les calculs et traitements de l'unité 7 décrits précédemment peuvent être réalisés même avec une double impulsion lumineuse. Dans ce cas, les calculs ne prennent en compte que la première impulsion.Of course, the calculations and processing of the unit 7 described above can be carried out even with a double light pulse. In this case, the calculations take into account only the first pulse.
Par ailleurs, on peut prévoir sur le dispositif une sonde thermique 23 qui ne déclenchera la double impulsion lumineuse que si on se trouve dans une zone de température inférieure à 3°, seule possibilité d'être en présence de neige. Dans ce cas, la sonde thermique émet un signal 24 en direction de l'unité de commande la_ de la source lumineuse, en même temps qu'un signal 25 en direc- tion de l'exploitation des informations. Dans d'autres cas, il peut être avantageux d'assister le procédé selon l'invention d'une autre phase de discrimination qui consiste à observer la lumière réfléchie et diffusée par la surface d'une cible détermi- née soumise à une lumière incidente déterminée.Furthermore, one can provide on the device a thermal probe 23 which will trigger the double light pulse only if one is in a temperature zone below 3 °, only possibility of being in the presence of snow. In this case, the thermal probe emits a signal 24 in the direction of the control unit 1a of the light source, at the same time as a signal 25 in the direction of the processing of the information. In other cases, it may be advantageous to assist the method according to the invention with another phase of discrimination which consists in observing the light reflected and scattered by the surface of a determined target subjected to an incident light. determined.
Des expériences ont été menées avec une cible dont la surface est granuleuse et de couleur sombre. Celle-ci est éclairée sous une incidence de 20° par rapport à la normale avec une lampe au xénon. Deux récep- teurs sont dirigés vers cette cible : un récepteur symé¬ trique de la source par rapport à la normale pour recueil¬ lir la lumière réfléchie et un récepteur voisin de la source pour recueillir la lumière diffusée. Ce récepteur de lumière diffuse offre un intérêt pour distinguer, pour une même lumière réfléchie, entre de l'humidité sur la cib3e ou du givre. La figure 4 illustre par un graphique l'intensité de la lumière réfléchie par la plaque cible selon qu'elle est sèche (zone 17), mouillée (zone 18) ou enneigée (zone 19). Par ce moyen, il est possible de décider de la nature de l'atmosphère dans une station équipée d'un diffusomètre et d'une cible, pour un couple de paramètres situé à la frontière entre les deux zones, en comparant les signaux émis par la cible éclairée "en aveugle" avec ceux de référence tels qu'illustrés par la figure 3. On mentionnera également que le rayonnement lumineux diffusé par la cible permet de discriminer aisément une humidifi¬ cation d'une inondation et donc une pluie faible d'une pluie violente. Par ailleurs, le matériel à mettre en oeuvre est sensiblement identique au diffusomètre, ce qui est avanta¬ geux pour la création de stations nouvelles. En outre, cette phase renseignant sur l'état du sol, . les informa¬ tions supplémentaires recueillies peuvent présenter un intérêt pour elles-mêmes (détermination de conditions de circulation... ) .Experiments were carried out with a target whose surface is grainy and dark in color. It is illuminated at an incidence of 20 ° compared to normal with a xenon lamp. Two receivers are directed towards this target: a symmetrical receiver of the source with respect to normal to collect the reflected light and a receiver close to the source to collect the scattered light. This diffuse light receiver is useful for distinguishing, for the same reflected light, between humidity on the target or frost. FIG. 4 illustrates by a graph the intensity of the light reflected by the target plate according to whether it is dry (zone 17), wet (zone 18) or snowy (zone 19). By this means, it is possible to decide the nature of the atmosphere in a station equipped with a diffusometer and a target, for a couple of parameters located at the border between the two zones, by comparing the signals emitted by the illuminated target "blind" with those of reference as illustrated in FIG. 3. It will also be mentioned that the light radiation diffused by the target makes it possible to easily discriminate a humidification from a flood and therefore a light rain of heavy rain. Furthermore, the equipment to be used is substantially identical to the diffusometer, which is advantageous for the creation of new stations. In addition, this phase providing information on the state of the soil,. the additional information collected may be of interest for themselves (determination of conditions of traffic ...).
La finesse de discrimination peut être améliorée en examinant l'historique et l'évolution des signaux traités. Ainsi, en présence de neige, la cible commence par être humidifiée pour ensuite être recouverte, ce qui correspond à une variation importante de l'intensité lumineuse réémise.The finesse of discrimination can be improved by examining the history and evolution of the signals processed. Thus, in the presence of snow, the target begins by being moistened and then covered, which corresponds to a significant variation in the re-emitted light intensity.
On notera enfin qu'il est possible par le procédé de l'invention d'exploiter la valeur moyenne des intensi- tés de lumière diffusée en vue de connaître les intensitét- de précipitation. On peut en effet fournir à l'unité de traitement une fonction (déterminée expérimentalement) liant cette intensité moyenne à un niveau de précipitation déterminé par un pluviomètre. Finally, it should be noted that it is possible by the method of the invention to exploit the average value of the intensities of scattered light in order to know the precipitation intensities. It is indeed possible to provide the processing unit with a function (determined experimentally) linking this average intensity to a level of precipitation determined by a rain gauge.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé d'identification automatique des particules d'hydrométéores, caractérisé en ce qu'il consiste à émettre une série d'impulsions lumineuses (2) dans un volume (A) déterminé de l'atmosphère à observer, à recueillir les signaux lumineux (3) diffusés par les hydrométéores présents dans ce volume, à traiter les signaux recueillis pour en déterminer l'intensité moyenne et la variance pour la série d'impulsions considérée, à comparer ce couple de paramètres à des couples de réfé¬ rence correspondant à des hydrométéores identifiés et en déduire la nature de 1'hydrométéore observé.1. Method for automatic identification of hydrometeor particles, characterized in that it consists in emitting a series of light pulses (2) in a determined volume (A) of the atmosphere to be observed, in collecting the light signals (3) diffused by the hydrometeors present in this volume, to process the signals collected to determine their average intensity and variance for the series of pulses considered, to compare this pair of parameters with reference couples corresponding to identified hydrometeors and deduce the nature of the hydrometeor observed.
2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les couples de référence intensité moyenne- variance, sont déterminés par le traitement de signaux diffusés par des hydrométéores identifiés par ailleurs, et sont consignés dans un registre (8) consulté lors de la comparaison susdite.2. Method according to claim 1, characterized in that the reference pairs intensity medium-variance, are determined by the processing of signals broadcast by hydrometeors identified elsewhere, and are recorded in a register (8) consulted during the comparison above.
3. Procédé selon l'une quelconque des revendica- tions précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une phase de discrimination supplémentaire consistant à calculer le spectre de fréquence par transformée de Fourier de l'intensité des signaux, à calculer le rapport de l'intensité moyenne des faibles fréquences sur l'inten- site moyenne des fortes fréquences et à émettre un signal (21) significatif de la valeur élevée ou faible de ce rapport.3. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that it comprises an additional discrimination phase consisting in calculating the frequency spectrum by Fourier transform of the intensity of the signals, in calculating the ratio of l average intensity of the low frequencies on the average intensity of the high frequencies and to emit a signal (21) significant of the high or low value of this ratio.
4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporteune phase de discrimination supplémentaire consistant à émettre une double impulsion lumineuse, l'écart de temps séparant chaque impulsion de chaque paire étant au plus égal au temps le plus bref mis par un flocon de neige à traverser verticalement (a) la zone (A) d'atmosphère observée, à analyser la fonction d'auto-corrélation de deux signaux consécutifs au moyen de l'unité de traitement (7) et à émettre un signal (22) significatif de la valeur haute ou basse de cette fonction.4. Method according to one of the preceding claims, characterized in that it comprises an additional discrimination phase consisting in emitting a double light pulse, the time difference separating each pulse from each pair being at most equal to the shortest time. put by a snowflake to cross vertically (a) the zone (A) of observed atmosphere, to analyze the auto-correlation function of two signals consecutive by means of the processing unit (7) and emitting a signal (22) significant of the high or low value of this function.
5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il consiste à détecter la température ambiante et à vérifier la nature de l'hy¬ drométéore observé avec celle déduite de la valeur de la température par rapport à 3°C.5. Method according to one of the preceding claims, characterized in that it consists in detecting the ambient temperature and in verifying the nature of the hydrometeor observed with that deduced from the value of the temperature with respect to 3 ° C. .
6. Procédé selon la revendication 1 et la revendication 5, caractérisé en ce qu'il consiste à commander l'émission d'impulsions doubles pour une valeur de la température inférieure à 3°C.6. Method according to claim 1 and claim 5, characterized in that it consists in controlling the emission of double pulses for a temperature value below 3 ° C.
7. Procédé selon 1'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une phase de discrimination supplémentaire consistant à comparer l'intensité moyenne de lumière (17, 18, 19) réfléchie par une cible éclairée à des valeurs de référence correspon¬ dant à des états de surface de cette cible identifiés par les hydrométéores qui la recouvrent et à vérifier la nature de 1'hydrométéore observé avec celle déduite de la surface de la cible.7. Method according to one of the preceding claims, characterized in that it comprises an additional discrimination phase consisting in comparing the average intensity of light (17, 18, 19) reflected by an illuminated target with corresponding reference values ¬ during surface conditions of this target identified by the hydrometeors which cover it and to verify the nature of the hydrometeor observed with that deduced from the surface of the target.
8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que la cible est de couleur sombre, de surface granuleuse, la lumière incidente et la lumière réfléchie étant inclinées de 20° par rapport à une normale à la surface de la cible. 8. Method according to claim 7, characterized in that the target is dark in color, of grainy surface, the incident light and the reflected light being inclined by 20 ° relative to a normal to the surface of the target.
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