Luận văn Nghiên cứu kỹ thuật Lidar trong việc phân tích đặc tính đặc tính của bụi khí quyển

n là khá đơn giản: xác định thời gian để một xung laser đi đến đối tượng và trở về lại cảm biến. Khoảng cách từ máy đo đến đối tượng được tính bằng cách sử dụng thời gian đi và về, ghi nhận các góc quét, và sau đó các tín hiệu này được tính toán để phản ánh lại đối tượng đang khảo sát (chiều cao cây, độ dày và độ rộng tán cây, số lượng cây trong khu vực,) trong không gian 3 chiều. Trong thực tế, để đạt được kết quả chính xác, quá trình thực hiện trở nên phức tạp hơn. Hệ LIDAR được gắn trên một máy bay di chuyển với tốc độ 100-200 dặm/giờ. Bên cạnh đó hệ thu nhận hàng trăm ngàn xung LIDAR mỗi giây. Tuy nhiên, nhờ công nghệ định vị toàn cầu (GPS) đã giúp cho các phép đo trở nên chính xác hơn, số lượng dữ liệu chụp được tăng lên đáng kể (100.000-130.000 dữ liệu/giây). Do đó làm tăng độ chính xác của các mô phỏng 3 chiều cấu trúc của các cánh rừng.[4] 1.5. Hệ LIDAR khảo sát bụi khí quyển Sơ đồ 1.4. Hệ LIDAR khảo sát thành phần khí quyển 1.5.1. Dụng cụ (1) : Nguồn phát xung laser. (2) : Động cơ xoay có tác dụng định hướng đường ngắm của kính thiên văn. (3) : Kính thiên văn thu tín hiệu. Bên trong kính thiên văn có gắn cảm biến và bộ lọc ánh sáng cung cấp tín hiệu quang. (4) : Bộ tách sóng chuyển đổi tín hiệu quang thành tín hiệu điện. (5) : Bộ chuyển đổi kỹ thuật số cung cấp tín hiệu số cần xử lý và phân tích. (6) : Máy vi tính xử lý, phân tích tín hiệu. Hình 1.9. Các dụng cụ trong hệ LIDAR khảo sát khí quyển Hình 1.10. Máy vi tính xử lý và phân tích tín hiệu LIDAR 1.5.2. Nguyên lý hoạt động Trong trường hợp ứng dụng hệ LIDAR khảo sát bụi khí quyển, một chùm laser (a) được chiếu vào môi trường khí quyển. Các photon trong chùm sáng đó bị tán xạ theo các hướng khác nhau bởi các phân tử và các hạt trong khí quyển. Một phần trong số đó (b) bị tán xạ ngược trở lại hệ LIDAR. Các photon này được thu bởi một kính thiên văn và được hội tụ vào trong một bộ tách sóng quang để đo số photon tán xạ như là một hàm của khoảng cách giữa hệ LIDAR và các phần tử tán xạ. Hình 1.11. Mô hình LIDAR mini Chương 2 BỤI KHÍ QUYỂN 2.1. Các hạt sol khí trong khí quyển Sol khí là các phần tử nhỏ lơ lửng trong khí quyển. Chúng ta có thể nhận thấy sự hiện diện của sol khí khi chúng đủ lớn thông qua sự phân tán và hấp thụ tia bức xạ mặt trời của sol khí. Sự phân tán bức xạ mặt trời của sol khí có thể làm giảm khả năng nhìn và làm ửng đỏ khi mặt trời mọc và lặn. Những sol khí này có nhiều nguồn gốc, có thể là nguồn gốc tự nhiên như từ đất, từ muối biển, từ các đám cháy thực vật hoặc cũng có thể do con người tạo ra từ việc đốt cháy các chất thải, nhiên liệu than và dầu trong các khu công nghiệp, tạo ra các phần tử sulfat, cacbon đen,... Hình 2.1. Hạt Sol khí khác nhau trong khí quyển Sol khí tác động trực tiếp và gián tiếp lên trữ lượng bức xạ của Trái Đất và khí hậu. Tác động trực tiếp là các sol khí trực tiếp phân tán và hấp thụ các tia xạ bức xạ mặt trời trong không gian. Tác động gián tiếp là khi sol khí ở tầng thấp của khí quyển có thể làm thay đổi kích cỡ của các phần tử mây, làm thay đổi phản xạ và hấp thụ bức xạ mặt trời của mây, và như vậy tác động lên trữ lượng năng lượng của Trái Đất. Sol khí cũng có thể gây ra các phản ứng hóa học. Đáng kể nhất là phản ứng có tác động phá hoại ozon ở tầng bình lưu. Trong suốt mùa đông ở các khu vực cực, sol khí phát triển hình thành các đám mây bụi ở tầng bình lưu. Các phản ứng hóa học xảy ra ở khu vực tập trung nhiều các phần tử mây bụi. Các phản ứng này chủ yếu là phản ứng Clo và cuối cùng chúng phá hủy ozon ở tầng bình lưu. Chứng cứ cho sự phá hủy tầng ozon này là hiện tại đang tồn tại các thay đổi tập trung của ozon trong tầng bình lưu tương tự như đã xảy ra khi có sự phun trào núi lửa lớn, giống như năm 1991, núi Pinatubo phun trào và hàng tấn sol khí bị đưa vào khí quyển. Một lượng lớn SO2, HCl và tro bụi được đưa vào tầng bình lưu của khí quyển Trái đất khi núi lửa phun trào. Trong hầu hết các trường hợp HCl ngưng tụ với hơi nước và theo mưa rơi khỏi đám mây hình thành bởi phun trào núi lửa, còn SO2 từ đám mây được chuyển đổi thành H2SO4. Axit H2SO4 nhanh chóng ngưng tụ lại và các phần tử sol khí này sẽ tồn tại trong khí quyển trong một khoảng thời gian. Tương tác hóa học lên bề mặt của sol khí có xu hướng tăng mức độ Clo, Clo tương tác với Nito ở tầng bình lưu, đây chính là nguyên nhân chủ yếu trong phá hủy lớp ozon ở tầng bình lưu.[8] 2.2. Các loại sol khí tác động mạnh tới hệ thống khí hậu của Trái đất 2.2.1. Sol khí núi lửa Sol khí của núi lửa được hình thành ở tầng bình lưu sau các trận phun trào lớn của núi lửa giống như núi Pinatubo. Lớp sol khí chủ yếu hình thành bởi khí SO2, sau đó chuyển đổi thành giọt axit sulfuric trong tầng bình lưu tồn tại từ một tuần tới vài tháng sau khi núi lửa phun trào. Gió trong tầng bình lưu trải rộng sol khí cho đến khi chúng bao phủ toàn cầu. Sau mỗi lần hình thành, các sol khí này tồn tại trong tầng đối lưu khoảng hai năm. Chúng phản xạ bức xạ mặt trời, giảm lượng năng lượng tới tầng thấp hơn của khí quyển và bề mặt Trái Đất, làm lạnh chúng. Đợt lạnh năm 1993 được cho rằng liên quan tới lớp sol khí ở tầng bình lưu được tạo ra bởi sự phun trào núi lửa Pinatubo. Năm 1995, mặc dù sự phun trào núi lửa Pinatubo đã qua được vài năm nhưng lớp này vẫn còn tàn dấu vết trong khí quyển. Số liệu từ các vệ tinh NASA cho các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về tác động của sol khí núi lửa lên khí quyển của chúng ta. Hình 2.2. Núi lửa Pinatubo phun trào 2.2.2. Bụi sa mạc Loại thứ hai của sol khí có tác động đáng kể lên khí hậu là bụi sa mạc. Các bức tranh từ các vệ tinh khí tượng thường cho thấy màn bụi trên Đại Tây Dương từ các sa mạc ở Bắc Phi. Theo như quan trắc bụi rơi khỏi các lớp này tới các vùng khác nhau trên lục địa Châu Mỹ. Tương tự như màn bụi của sa mạc trên lục địa Châu Á. Vào tháng 9 năm 1994 LIDAR, STS- 64, đã đo được lượng lớn bụi sa mạc trong tầng thấp của khí quyển trên lục địa Châu Phi. Các phần tử bụi nhẹ được thổi từ bề mặt sa mạc có liên quan lớn tới sol khí khí quyển, thông thường chúng rơi khỏi khí quyển sau khi bay thời gian ngắn nhưng chúng có thể được thổi lên độ cao khoảng 15.000 ft (khoảng 4.500 m) hoặc cao hơn bởi sự cuốn hút mạnh mẽ của các cơn bão cát.[8] Bụi là vô cơ, do vậy bụi hấp thụ cũng như phân tán tia bức xạ mặt trời. Thông qua hấp thụ tia bức xạ mặt trời, các phần tử bụi làm ấm lớp khí quyển nơi chúng cư trú. Không khí ấm được cho rằng là nguyên nhân ngăn chặn sự hình thành của mây. Thông qua sự ngăn chặn hình mây, mưa, màn bụi được cho là nguyên nhân mở rộng sa mạc trong tương lai. 2.2.3. Sol khí tạo bởi con người Loại sol khí thứ ba là do các hoạt động của con người. Phần lớn sol khí tạo bởi con người là do khói bụi từ cháy các khu rừng nhiệt đới, đốt than và dầu. Sol khí sulfat tạo bởi con người trong khí quyển đang tăng lên nhanh chóng kể từ cuộc cách mạng công nghiệp. Với mức độ sản xuất hiện tại, sol khí sulfat phát thải bởi con người được cho rằng quá nhiều so với lượng sol khí sulfat tự nhiên. Sol khí tập trung nhiều nhất ở Bắc Bán Cầu nơi trung tâm hoạt động công nghiệp. Sol khí sulfat không hấp thụ bức xạ mặt trời nhưng phản xạ chúng, bởi vậy làm giảm lượng bức xạ mặt trời tới bề mặt Trái Đất. Sol khí sulfat tồn tại trong khí quyển khoảng 3 – 5 ngày. Sol khí sulfat vào trong mây làm tăng số lượng hạt trong mây, làm giảm kích thước của hạt. Tác động mạng lưới là làm tăng phản xạ bức xạ hơn khi không có sol khí sulfat. Sự ô nhiễm từ các tàu biển làm thay đổi mây thấp ở trên chúng. Trong các bức ảnh chụp từ vệ tinh khí tượng ta có thể thấy sự thay đổi trong các giọt mây, bởi sol khí sulfat từ các tàu, như các vết của lớp mây. Thêm vào nữa nó làm mây tăng khả năng phản xạ bức xạ mặt trời. Sol khí là nguyên nhân làm ô nhiễm mây, nó làm tăng thời gian tồn tại của mây và phản xạ nhiều hơn bức xạ mặt trời hơn là mây không bị ô nhiễm. Hình 2.3. Vị trí phân bố các hạt sol khí ở đô thị 2.2.4. Mục đích của nghiên cứu Sol khí của khí quyển 2.2.4.1. Sol khí tác động lên hệ thống khí hậu trái đất Nhìn chung, sol khí ảnh hưởng tới khí hậu theo hai cách: ảnh hưởng trực tiếp bởi phân tán và hấp thụ các tia bức xạ đi vào, và ảnh hưởng gián tiếp như nhân ngưng kết của mây, làm thay đổi tính chất vật lý vi mô của mây, đặc tính bức xạ và thời gian tồn tại của mây. Cả hai hiệu ứng trực tiếp và gián tiếp đều làm giảm lượng bức xạ mặt trời tới bề mặt Trái đất, làm tăng nhiệt của cột khí quyển. Tuy nhiên, hiệu ứng gián tiếp không chắc chắn như hiệu ứng trực tiếp. Giảm bức xạ bề mặt bởi tác động trực tiếp và gián tiếp của sol khí cũng giống như là hiệu chỉnh lại chu trình nước thông qua thay thế tích trữ năng lượng bề mặt, làm giảm lượng bốc hơi và như vậy sẽ làm chậm lại chu trình nước. Hơn nữa, sol khí còn tác động đến môi trường theo nhiều cách khác nữa. Các sol khí gây bất lợi cho sức khỏe của con người và làm giảm tầm nhìn bởi sự phân tán và hấp thụ bức xạ. Sol khí cũng ảnh hưởng tới sự quang hợp và tỉ lệ hấp thụ cacbon của hệ sinh thái. Thêm vào nữa sulfat và nitrat là nguyên nhân cơ bản gây nên mưa axit, ảnh hưởng lớn bởi các khu công nghiệp lớn trên toàn thế giới. 2.2.4.2. Tác động của Sol khí lên nhiệt độ bề mặt Nhìn chung cả tác động trực tiếp và gián tiếp đều làm giảm nhận năng lượng bức xạ tới bề mặt, là nguyên nhân làm lạnh bề mặt. Theo nghiên cứu điều tra chứng minh nhiệt độ quan trắc toàn cầu có xu hướng liên quan tới Sol khí và các khí nhà kính, trong các mô hình khí hậu có tính đến cả sol khí và khí nhà kính đều mô phỏng tốt hơn là mô phỏng chỉ có sol khí hoặc chỉ có khí nhà kính hoặc không có cả hai. Nhiệt độ hàng ngày giảm trên các khu công nghiệp, có thể cho là ảnh hưởng cục bộ của sol khí. Xu hướng lạnh đi đáng kể tìm thấy được ở một vài khu vực ở Trung Quốc, đáng chú ý là ở vịnh Sichuan, nơi tồn tại lượng lớn sol khí do con người gây ra. 2.2.4.3. Tác động của Sol khí lên mây và giáng thủy Những thay đổi vật lí vĩ mô của mây như độ bao phủ, cấu trúc, độ cao và những thay đổi vật lý vi mô như kích thước hạt, pha mây có tác động lớn tới khí hậu. Trong khi trên thực tế nhiều nghiên cứu cho thấy sol khí tác động không nhỏ đến việc làm thay đổi các quá trình vi vật lý mây. Quan hệ giữa các phần tử sol khí và mây khá phức tạp và là một mối quan hệ phi tuyến. Kích thước và thành phần hoá học của sol khí (sulfat, nitrat, bụi, cacbon hữu cơ và cacbon vô cơ) đóng vai trò rất quan trọng trong việc kích hoạt và lớn lên của các hạt mây. [8] Sol khí tác động tới độ phản xạ của mây và thời gian tồn tại của mây thông qua quá trình phân bổ của thành phần nước lỏng trong mây (có thể là mây lỏng, mây băng hay là mây có sự hoà trộn giữa pha lỏng và pha băng). - Số sol khí càng nhiềusố hạt mây tăngsẽ có nhiều hơn các hạt mây để phản xạ lại bức xạ mặt trờiđộ phản xạ của mây tăng. - Số sol khí càng nhiềusố hạt mây tăngkích thước hạt mây nhỏ đilàm giảm sự hình thành giáng thủydẫn đến kéo dài thời gian tồn tại của mây. Tác động bán trực tiếp cho thấy sự hấp thụ bức xạ mặt trời và phản xạ lại bức xạ đó của các phần tử hình thành sau các vụ cháy, đã dẫn đến hệ quả là làm nóng khối không khí và làm thay đổi độ ổn định khí quyển. Nó cũng gây ra sự bay hơi của các hạt mây. Tác động đóng băng gián tiếp: Trong các đám mây có lẫn cả pha băng và pha lỏng, khi có sự gia tăng của sol khí sẽ làm gia tăng số lượng những hạt tinh thể băng quá bão hòa, từ đó nhanh chóng làm tăng kích thước giáng thủy, và nhiều khả năng mây không giáng thủy được chuyển thành mây giáng thủy. Tác động nhiệt động lực gây ra sự trì hoãn đóng băng của các hạt nhỏ, tạo thành những đám mây siêu lạnh với nhiệt độ rất thấp. Thêm vào đó, sol khí làm thay đổi hiệu ứng bức xạ tại đỉnh khí quyển và làm thay đổi năng lượng tới bề mặt thông qua các quá trình đối lưu, bốc hơi và giáng thủy. 2.2.4.4. Tác động của Sol khí đến năng lượng bức xạ mặt trời đến bề mặt trái đất Một số mô phỏng cho thấy trong số những tác động trực tiếp và gián tiếp mà sol khí gây ra, thì hiệu ứng làm tăng độ dày quang học gây ra suy giảm bức xạ mặt trời ở bề mặt đất lớn hơn so với hiệu ứng khí nhà kính dẫn tới làm tăng nhiệt độ bề mặt. Ngoài ra, cũng có sự tăng nhẹ bức xạ sóng dài do sol khí nhưng trong điều kiện trung bình của toàn cầu thì nó ít được so sánh với sự suy giảm bức xạ sóng ngắn ở bề mặt. Một số các thành phần khác của năng lượng bề mặt như bức xạ nhiệt, nhiệt và ẩn nhiệt cũng giảm khi bức xạ đầu vào giảm. Trong điều kiện trung bình của toàn cầu thì bốc hơi phải cân bằng với mưa và khi tiềm nhiệt mô hình giảm cũng dẫn tới suy giảm mưa. Điều này trái ngược với những quan trắc mưa trong thế kỷ qua và dẫn tới việc đánh giá quá cao ảnh hưởng của sol khí đến mưa. Những tính toán về sự suy giảm mưa trong điều kiện trung bình toàn cầu từ giai đoạn tiền công nghiệp cho tới hiện tại ít nhiều cho ta phán đoán giai đoạn từ 2031 đến 2050 mưa sẽ tăng 1% so với giai đoạn từ 1981 đến 2000, bởi vì sự ấm lên do nguyên nhân từ cacbon đen và khí nhà kính vượt trội hơn so với sự lạnh đi sulfat. 2.2.4.5. Tác động của Sol khí đến hoàn lưu khí quyển Sự thay đổi hoàn lưu ở phía đông nam Trung Quốc có thể gây ra bởi các sol khí. Ở Ấn Độ và Trung Quốc, nơi mà sự hấp thụ sol khí tăng lên thì có sự gia tăng của chuyển động thăng cũng như chuyển động giáng ở phía Nam và phía Bắc. Tuy nhiên, sự nóng lên mà cacbon đen gây ra, làm tăng độ ổn định khí quyển nên đối lưu giảm. Mưa giảm và sự đốt cháy lớp thảm thực vật làm gia tăng lượng khói bụi và do đó ảnh hưởng lên chu trình nước của khu vực và toàn cầu. Nhiệt từ lớp bụi có thể làm tăng đối lưu sâu. Điều này có thể gây kéo dài hoàn lưu gió mùa mùa hè và mưa cục bộ bất chấp sự suy giảm hơi nước toàn cầu do đốt nóng bởi bức xạ sol khí ở bề mặt. Tương phản nhiệt do bụi giữa lục địa Âu - Á và các đại dương xung quanh làm hoàn lưu gió mùa mùa đông châu Á trở nên không ổn định và biến đổi nhanh, nhưng ngược lại gió mùa cũng làm giảm bụi từ các nguồn. Chương 3 LÝ THUYẾT LIDAR DÙNG CHO NGHIÊN CỨU SOL KHÍ 3.1. Lý thuyết tán xạ 3.1.1. Hiện tượng suy giảm cường độ Sự suy giảm là sự mất dần cường độ của một tín hiệu khi đi qua môi trường. Nguyên nhân gây ra hiện tượng suy giảm cường độ bức xạ khi chùm laser lan truyền trong môi trường là hiện tượng hấp thụ và tán xạ bởi phân tử, nguyên tử, bụi, mây, mưa, sương, mù, sol khí... Hiện tượng tán xạ và hấp thụ là hai biểu hiện của một quá trình duy nhất: tương tác bức xạ với môi trường. 3.1.2. Phổ suy giảm cường độ [7] Xét chùm Gauss có cường độ chùm tới ( )0I λ . Đại lượng đặc trưng cho hiện tượng suy giảm cường độ toàn phần phía trước, phổ suy giảm cường độ, được định nghĩa như sau: 0 0 I (λ)-I(λ)D(λ)= I (λ) (3.1) 3.2. Tương tác của bức xạ laser với môi trường khí quyển. Khi lan truyền trong môi trường, chùm ánh sáng có thể bị yếu đi do các phần tử của môi trường hấp thụ hoặc tán xạ. 3.2.1. Quá trình hấp thụ Photon mất đi do bị hấp thụ bởi phần tử của môi trường, năng lượng photon bị biến đổi thành năng lượng nội tại của vật chất môi trường hoặc năng lượng bức xạ thứ cấp. Sự hấp thụ năng lượng được mô tả bằng định luật Bouger-Lamber [9] như sau: 0 aI=I exp(-μ d) (3.2) Trong đó I và 0I là cường độ chùm sáng đơn sắc ở đầu vào và đầu ra của lớp vật chất có bề dày d, aμ là hệ số hấp thụ dài của môi trường. 3.2.2. Sự tán xạ ánh sáng Quá trình tương tác giữa photon và các phần tử môi trường trong đó dưới tác dụng của ánh sáng tới các electron trong nguyên tử, phân tử hoặc ion bị dao động cưỡng bức làm chúng phát bức xạ thứ cấp theo hướng ngẫu nhiên. Hiện tượng tán xạ ánh sáng xảy ra khi nó lan truyền trong môi trường không đồng nhất về mặt quang học. Môi trường không đồng nhất về mặt quang học là môi trường có hệ số khúc xạ (chiết suất) thay đổi không theo quy luật từ điểm này sang điểm khác. Trong môi trường không đồng nhất về mặt quang học do bị tán xạ nên cường độ ánh sáng sẽ bị giảm dần theo hàm mũ: 0I=I exp(- d)α (3.3) Trong đó I và 0I là cường độ chùm sáng ở đầu vào và đầu ra lớp vật chất có độ dày d , α là hệ số suy giảm. Vậy tổng quát khi ánh sáng lan truyền trong môi trường có thể xảy ra cả hai hiện tượng hấp thụ và tán xạ. Ta có: 0 aI=I exp(- d-μ d)α (3.4) Hệ số tán xạ ánh sáng được xác định từ biểu thức: 2 θ θ 0=(I /I )R /VK (3.5) Trong đó: V: Thể tích tán xạ R: Khoảng cách từ thể tích tán xạ tới điểm quan sát, tại điểm này cường độ chùm sáng dưới góc θ có giá trị bằng 0I (R). 0I là cường độ chùm ánh sáng tới thể tích V. Hệ số suy giảm 2π π 0 0 0 = dφ sinθdθKα ∫ ∫ (3.6) 3.3. Phân loại các hiện tượng tán xạ Có 4 hiệu ứng tán xạ: tán xạ phân tử, tán xạ Rayleigh, tán xạ Mie, tán xạ Raman. Ba hiệu ứng đầu thuộc cơ chế tán xạ đàn hồi trong đó ánh sáng tán xạ cùng tần số với ánh sáng tới. Tán xạ Raman không đàn hồi. 3.3.1. Hiệu ứng tán xạ phân tử Hiệu ứng tán xạ ánh sáng xảy ra trong môi trường sạch về mặt quang học, có nghĩa là môi trường không chứa bất kỳ phần tử nào khác. Tán xạ phân tử xảy ra do những thăng giáng về mật độ xuất hiện trong quá trình chuyển động nhiệt của phân tử. Cường độ tán xạ phân tử được xác định bởi biểu thức sau đây [7]: 2 2 2 0 , 2 42 1 cospt InI kT n Rθ π δ ρ θ ρ λ   ∂  = +    ∂   (3.7) Trong đó: k: Hằng số Bolztmann. T: nhiệt độ tuyệt đối. δ : hệ số nén động học của vật chất môi trường. ρ : mật độ môi trường. n: chiết suất môi trường. R: khoảng cách từ thể tích được xét tới điểm quan sát tán xạ. 3.3.2. Hiệu ứng tán xạ Raman Trong phổ Raman có thể quan sát thấy cặp vạch phổ ở những tần số sν , aν đối xứng qua một vạch phổ 0ν ( 0ν là tần số ánh sáng tới). 0s aν ν ν ν ν= −∆ = + ∆ (3.8) Cường độ của vạch s (stoke) và vạch a (anti-stoke) nhỏ cỡ 10-3 s so với vạch 0ν và ( ) ( )I s I a> . Hai hiệu ứng đặc biệt quan trọng trong phương pháp phân tích không lấy mẫu từ xa. Đó là tán xạ Rayleigh và tán xạ Mie. Ta sẽ đi sâu vào hai loại hiệu ứng tán xạ này. 3.3.3. Tán xạ Rayleigh Tán xạ ánh sáng trong môi trường vẫn đục (không đồng nhất về mặt quang) với kích thước của các hạt tạp bụi, sol khí không lớn quá một vài phần chục của bước sóng. (0,1 0,2)r λ≤ − . Cường độ tán xạ Rayleigh được xác định bởi biểu thức: 2 0 0 0,Rayleigh 2 4 4 aI N V (1+Cosθ) 1I = R λ λ ≈ (3.9) Trong đó: V: thể tích của 1 hạt N0: mật độ hạt. a: hệ số phụ thuộc vào mật độ đồng nhất của môi trường. Nếu ánh sáng tới là không phân cực và các hạt là đẳng hướng về điện thì cường độ ánh sáng tán xạ Rayleigh phụ thuộc một cách đối xứng vào góc tán xạ được thể hiện như sau: 2 θ,R π ,R 2 I =I (1+Cos θ) (3.10) Hình 3.1. Cường độ ánh sáng tán xạ phụ thuộc vào góc tán xạ trong tán xạ Rayleigh Từ (3.10) cho ta thấy có thể ứng dụng hiệu ứng tán xạ Rayleigh để xác định thể tích (suy ra khối lượng) của hầu hết các hạt, miễn là chúng có (0,1 0,2)r λ≤ − . 3.3.4. Hiệu ứng tán xạ Mie Hiệu ứng tán xạ ánh sáng trong môi trường vẫn đục khi kích thước của hạt trong khu vực không đồng nhất lớn quá vài phần chục của bước sóng có nghĩa (0,1 0,2)r λ> − . Khi kích thước hạt tăng 0,2r λ> thì ( ) 1/ mI λ λ≈ (m < 4) và I giảm khi r tăng. Đặc trưng θI (θ) trở nên phúc tạp hơn tán xạ Raman. Kích thước hạt càng tăng thì tán xạ với θ π /2 càng yếu. Độ bất đối xứng giữa tán xạ về phía trước và tán xạ về phía sau thường xác định bằng tỉ số giữa θ=45,Mie θ=135,MieI /I . Hình 3.2. Cường độ sáng phụ thuộc vào góc tán xạ trong tán xạ Mie Nếu biết hình dạng của hạt có thể sử dụng tỉ số θ=45,Mie θ=135,MieI /I để xác định kích thước trung bình của hạt. Khi kích thước hạt đủ lớn, đặc trưng tán xạ θI (θ) trở nên rất phức tạp, thông số độ bất đối xứng không đủ mô tả tán xạ này, cường độ tán xạ trở nên hoàn toàn phụ thuộc vào bước sóng ánh sáng tới. Đấy chính là sự khác nhau quan trọng nhất giữa tán xạ Mie và tán xạ Rayleigh. Biểu thức sau đây xác định hệ số suy giảm trong trường hợp tán xạ Mie gây bởi các hạt có bán kính r trong môi trường vẩn đục: 2 0α=N q πr (3.11) Trong đó: 0N : mật độ hạt có bán kính trung bình r của môi trường. 2q πr : tiết diện suy giảm hạt. q=n /n>1aer , với n , naer là chiết suất của hạt và của môi trường. 3.3.5. Tán xạ quang học bởi sol khí Hiệu suất tán xạ bức xạ quang học bởi một phần tử sol khí phụ thuộc rất mạnh vào kích thước tương đối của nó so với độ dài bước sóng tới λ . Đối với các hạt dạng cầu có bán kính r thì sự phụ thuộc này thể hiện qua thông số ρ như sau: 2ρ=2πr /λ (3.12) Tán xạ Mie có ρ > 1 (0,1 0,2)r λ⇔ ≥ − . Tán xạ Rayleigh xảy ra khi ρ < 1 và mρ 1< với m là chiết suất phức của vật chất. Hai điều kiện trên luôn được thỏa mãn trong hiệu ứng tán xạ bức xạ quang học trên các phần tử không khí. Vì vậy hiệu ứng này đôi khi còn được gọi là tán xạ Rayleigh hoặc tán xạ Mie. Xét trường hợp đơn giản các hạt sol khí môi trường đều là những khối cầu với bản chất là điện môi thì hệ số suy giảm của chúng đối với ánh sáng tới bước sóng λ được thể hiện bằng biểu thức: 2 0 α = r πQ (r,m,λ)N(r)draer aer ∞ ∫ (3.13) Trong đó: r: bán kính hạt. m: chiết suất phức của sol khí. Q (r,m,λ)aer : hiệu suất tán xạ trên 1 hạt. N(r) : hàm phân bố theo bán kính. ( )2 22 1N(r) exp 22 Gaussr r σπσ  − =      (3.14) Với Gaussr = 2-3 μm , σ là độ lệch chuẩn của hàm phân bố Gaussian. Hệ số tán xạ ngược của các hạt sol khí: 2 2 ( ) 0 F( )aer I R RK I V V θ π θ π λ = =   = =    (3.15) Trong đó: F(λ) mô tả sự phụ thuộc của cường độ bức xạ tán xạ ngược vào độ dài bước sóng tới λ. V: thể tích tán xạ. R: khoảng cách từ thể tích tán xạ đến điểm quan sát. 0I : cường độ chùm ánh sáng tới thể tích V. 3.4. LIDAR tán xạ ngược đàn hồi Phương trình LIDAR cho hiện tượng tán xạ ngược của các hạt sol khí và phân tử khí được viết như sau [3]: 0 2 0 ( ) ( ) ( ) 2 ( ) R LEP R O R K R r dr R η α   = −    ∫ (3.16) Trong đó: ( )P R là công suất thu được từ tán xạ Rayleigh của hạt từ khoảng cách R. 0E là năng lượng xung laser phát ra. Lη là hằng số LIDAR đặc trưng cho tác động quang học lên từng đơn vị tiếp nhận. ( )O R hàm overlap mô tả sự chồng chập giữa chùm laser phát và thị trường kính thiên văn. ( )K R hệ số tán xạ ngược, đơn vị km-1 sr-1 (với sr là đơn vị của góc khối, được dùng để mô tả độ lớn tương đối giữa và điểm quan sát trong không gian 3 chiều. 1 sr = 1 m2.m-2 = 1). ( )rα hệ số suy giảm, đơn vị km-1. Cả hệ số tán xạ ngược và hệ số suy giảm đều được gây ra bởi các hạt (aer) và các phân tử (mol) trong khí quyển: ( ) ( ) ( )aer molK R K R K R= + (3.17) ( ) ( ) ( )aer molR R Rα α α= + (3.18) Hiện tượng hấp thụ của các phân tử khí có tác động không đáng kể. Những tác động này được loại bỏ khi thu nhận các tín hiệu, trước khi áp dụng các phương pháp được trình bày trong luận văn này. Phương trình (3.16)-(3.18) được viết lại [ ] [ ]0 0 ( ) ( ) ( ) exp 2 ( ) ( ) R L aer mol aer molS R E K R K R r r drη α α   = + − +    ∫ (3.19) Với biến hiệu chỉnh khoảng cách tín hiệu LIDAR 2( ) ( )S R R P R= . Hệ LIDAR hoạt động chính xác đòi hỏi chùm laser phải nằm hoàn toàn trong thị trường của kính thiên văn, tương ứng với O(R) = 1. Khoảng cách nhỏ nhất Rmin mà tại đó phép xác định được ( ) 1O R ≤ khi minR R≤ . Các hệ số của phân tử, ( )molK R và ( )mol Rα có thể được xác định từ dữ liệu nhiệt độ và áp suất theo điều kiện tiêu chuẩn phù hợp. Do đó chỉ cần xác định giá trị các hệ số của hạt sol khí, ( )aerK R và ( )aer Rα . Tiếp theo là phần giới thiệu tỉ lệ giữa hệ số suy giảm và hệ số tán xạ ngược của hạt (còn gọi là tỉ lệ LIDAR) ( )( ) ( ) aer aer aer RL R K R α = (3.20) Tương tự, ta có tỉ lệ LIDAR của phân tử ( ) 8 . ( ) 3 mol mol mol RL sr K R α π = = (3.21) Trái với tỉ lệ LIDAR phân tử, tỉ lệ LIDAR nguyên tử phụ thuộc vào khoảng cách, vì nó phụ thuộc vào sự phân bố kích thước, hình dạng, và thành phần hóa học của các hạt. Ngoài ra, tôi xin giới thiệu thêm một điều kiện [ ]( ) ( ) ( ) ( ) .aer aer molY R L R K R K R= + (3.22) Y(R) thể hiện như một hàm của ( )aer Rα . Tuy nhiên, phương trình (3.22) thông dụng hơn bởi vì các thông số cơ bản để đo hệ số LIDAR đàn hồi trở về phương trình (3.16) là hệ số tán xạ ngược trong điều kiện thông thường ở tầng bình lưu, trong phổ ánh sáng nhìn thấy với bước sóng khoảng 550 nm. Với những điều kiện này ta chỉ có thể rút ra được hệ số tán xạ ngược với độ chính xác cao từ các tín hiệu bị tán xạ ngược. Từ (3.19)-(3.22) ta có: [ ] 0 0 0 ( ) ( ) exp 2 ( ) ( ) ( ) exp 2 ( ) . R R aer aer mol mol LS R L R L r L K r dr E Y R Y r drη     − − = −         ∫ ∫ (3.23) Lấy logarit hai vế của (1.8) và đạo hàm theo R, ta có [ ] 0 ln ( ) ( ) exp 2 ( ) ( ) 1 ( ) 2 ( ) ( ) R aer aer mol mold S R L R L r L K r dr dR dY R Y R Y R dR    − −       = − ∫ (3.24) (3.24) được gọi là phương trình Bernoulli. Giải phương trình này, cùng với điều kiện biên [ ]0 0 0 0( ) ( ) ( ) ( )aer aer molY R L R K R K R= + , (3.25) ta được: [ ] 0 0 0 0 0 0 ( ) exp 2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 ( ) ( ) ( , ) ( ) ( ) R aer mol mol R aer mol R aer aer mol R S R L r L K r dr K R K R S R L r S r T r R dr K R K R   − −    + = − + ∫ ∫ , (3.26) với 0 ' ' ' 0( , ) exp 2 ( ) ( ) . r aer mol mol R T r R L r L K r dr    = − −      ∫ (3.27) Hệ số suy giảm của hạt được suy ra từ việc giải ( )aerK R ( ) ( ) ( ).aer aer aerR L R K Rα = (3.28) Phương trình (3.26), về nguyên tắc, có thể được lấy tích phân với cận từ R0 đến R (R > R0: tích phân tiến; R < R0: tích phân lùi). Các số liệu thu được với sai số không đáng kể, nhưng chỉ áp dụng cho tích phân lùi. Hình thức này được sử dụng để phân tích dữ liệu LIDAR tán xạ ngược đàn hồi với bắt nguồn là việc Hitschfeld và Bordan ứng dụng cho radar. Tuy nhiên, kĩ thuật này thường được gọi là phương pháp Klett, vì Klett đã đưa ra phương pháp tính tích phân lùi và trình bày lại theo cách này để giải phương trình Bernoulli một cách rất gọn gàng và thuận lợi cho việc phân tích các dự liệu quan sát LIDAR. Cận R0 trong phương trình (3.26) thường được chọn sao cho hệ số tán xạ của các hạt là không đáng kể so với hệ số tán xạ phân tử. Với điều kiện không khí sạch, ở tầng đối lưu người ta sử dụng laser bước sóng λ ≤ 700 nm. Lưu ý rằng tán xạ Rayleigh tỉ lệ với 4λ− và như vậy tán xạ Rayleigh phụ thuộc rất nhiều vào bước sóng của laser truyền. Tham số quan trọng nhất của phương pháp Klett là tỉ lệ LIDAR của hạt ( )aerL R . Tham số này phụ thuộc vào tính chất vật lý vi mô, tính chất hóa học, và hình thái của hạt. Tất cả các đặc tính này lại phụ thuộc vào độ ẩm tương đối. Tỉ lệ LIDAR thay đổi mạnh theo độ cao, đặc biệt là môi trường (đô thị, vùng ô nhiễm do khí đốt, bụi sa mạc) hoặc hỗn hợp các loại sol khí có mặt trong các lớp không khí. Các tỉ lệ LIDAR điển hình của các sol khí khác nhau được trình bày ở bảng 1.1 với việc đo bằng LIDAR Raman ở bước sóng 532 nm. Sự thay đổi tỉ lệ từ 20-100 sr làm cho việc xác định giá trị hệ số suy giảm là không thể khi chỉ dựa vào phương trình (3.28). Ngay cả trong một lớp khí hỗn hợp, tỉ lệ LIDAR vẫn bị thay đổi do độ ẩm tương đối thay đổi theo độ cao. Trong trường hợp kết hợp với việc khảo sát quang phổ mặt trời, ta có được giá trị độ sâu quang học (do việc tích phân theo hệ số suy giảm), tỉ lệ LIDAR theo chiều cao có thể được xác định từ tỉ lệ của độ sâu quang học với tích phân theo độ cao của hệ số tán ngược được xác định từ (3.26). Tỉ lệ LIDAR này được xem như một dự đoán ban đầu, tỉ lệ LIDAR thật sự vẫn chưa biết được. 3.5. LIDAR Raman và LIDAR quang phổ độ phân giải cao (HSRL) Những vấn đề chưa thỏa mãn ở phần trên đã được giải quyết khi thí nghiệm LIDAR Raman lần đầu tiên đã tính toán được chính xác hệ số suy giảm theo chiều cao khi khảo sát trên toàn bộ tầng đối lưu. Bảng 3.1. Tỉ lệ LIDAR của các loại sol khí khác nhau được đo bằng phương pháp LIDAR Raman ở bước sóng 532 nm Hạt bụi ở biển 20-35 sr Bụi sa mạc 50-80 sr Hạt bụi ở đô thị 35-70 sr Hạt bụi thải ra từ việc đốt nhiên liệu 70-100 sr Sau khi núi lửa Pinatubo phun trào năm 1991, ngay lập tức đã cho thấy rằng ngay cả khi khảo sát ở độ cao của tầng đối lưu thì giá trị của hệ số tán xạ có thể dễ dàng thu được với phương pháp LIDAR Raman trên mặt đất. Nỗ lực đầu tiên để xác định hệ số suy giảm từ tín hiệu Raman đã được thực hiện bởi Gerry và Leonard. Phép đo chính xác đầu tiên là truyền LIDAR Raman theo phương ngang được thực hiện bởi Leonard và Caputo [3]. Có hai phương pháp LIDAR để xác định hệ số suy giảm. Phương pháp LIDAR Raman là phương pháp mà tín hiệu LIDAR bị tán xạ đàn hồi bật ngược trở lại do các phân tử trong không khí, các hạt bụi, phân tử khí N2, phân tử Oxi. LIDAR quang phổ độ phân giải cao là loại LIDAR thứ hai có thể được sử dụng để xác định sự lan truyền của sol khí và tính chất của sự suy giảm cường độ sáng. Phương pháp này dựa trên sự khác biệt về phân bố của phổ ánh sáng bị tán xạ đàn hồi bởi các hạt và phân tử trong không khí. Độ rộng phổ của photon trong tán xạ Rayleigh ngược được tăng lên do dịch chuyển Doppler gây ra bởi chuyển động nhiệt của các phân tử. Chuyển động nhiệt của sol khí và các hạt trong đám mây là chậm hơn nhiều nên phổ tán xạ của chúng gần như không đổi. Ở đây, các kênh phân tử tán xạ ngược đo tán xạ Rayleigh ngược bằng cách khóa đỉnh sol khí hẹp, ví dụ, bằng cách sử dụng một bộ lọc hơi nguyên tử. Một kênh thứ hai có thể phát hiện toàn bộ tín hiệu tán xạ ngược hoặc chỉ đỉnh của sol khí trung tâm. Phương pháp LIDAR Rayleigh hoạt động ngày và đêm, LIDAR Raman được sử dụng chủ yếu vào ban đêm, tức là , khi không có nền trời ánh nắng gay gắt. Cường độ của tín hiệu Raman là một thừa số có giá trị từ 20 đến 500 thấp hơn so với giá trị của tín hiệu Rayleigh. Tuy nhiên, bằng cách áp dụng bộ lọc hẹp hoặc một giao thoa kế Fabry-Perot, LIDAR Raman quan sát được vào ban ngày với độ phân giải không gian- thời gian thích hợp. Trên mặt đất, LIDAR nắp mặt trời hoạt động ở bước sóng laser dưới 300 nm, không thích hợp cho các phép đo ở tầng đối lưu vì tầng Ozon hấp thụ mạnh các bức xạ laser.[3] Việc xác định hệ số suy giảm của hạt từ tín hiệu tán xạ ngược của phân tử là khá đơn giản. Giả sử tỉ lệ LIDAR xem như không quan trọng. Lợi thế của LIDAR Raman và kỹ thuật HSRL hơn phương pháp LIDAR tán xạ đàn hồi ngược thông thường là có được sự thừa nhận hiển nhiên phương trình tương ứng cho tín hiệu tán xạ ngược của phân tử. [ ]0 0 02 0 ( , ) ( , ) ( , ) exp ( , ) ( , ) .Ra R Ra Ra Ra Ra E P R O R K R r r dr R ληλ λ λ α λ α λ   = − +     ∫ (3.29) RaK : hệ số tán xạ ngược Raman Hạt tán xạ ngược không xuất hiện trong phương trình (3.29). Hiệu ứng tán xạ của hạt chỉ xuất hiện với tín hiệu cường độ yếu. 0( , )rα λ mô tả sự suy giảm của laser trên đường đến khu vực bị tán xạ ngược. ( , )Rarα λ mô tả sự suy giảm trên đường quay trở lại hệ LIDAR. Với tán xạ Rayleigh hay tán xạ Raman quay thì 0Raλ λ= có thể được sử dụng. Tuy nhiên, với tán xạ Raman rung-quay thì tín hiệu cho ra có sự dịch chuyển của bước sóng từ 0λ đến Rλ . Hệ số tán xạ phân tử được tính từ mật độ phân tử NRa, đó là mật độ phân tử N2 và Oxi đối với trường hợp tán xạ Raman, và là mật độ phân tử không khí đối với trường hợp tán xạ Rayleigh, và mật độ các phân tử khác trên mặt cắt ngang 0( , )Ra d d σ π λ Ω cho quá trình tán xạ (Raman hoặc Rayleigh) tại bước sóng của laser 0λ và góc tán xạ π. 0 0( , ) ( ) ( , ).RaRa Ra dK R N R d σ λ π λ= Ω (3.30) 0( )RaK λ trùng với molK ở phương trình (3.17), nếu phương trình (3.29) mô tả một tín hiệu Rayleigh. Mật độ phân tử được xác định trong thực tế bằng kỹ thuật quang trắc thám không hoặc dựa vào nhiệt độ và áp suất ở điều kiện tiêu chuẩn. Sau đó, thay (3.30) vào (3.29), lấy logarit hai vế, đạo hàm theo biến R, và sắp xếp lại, ta thu được hệ số suy giảm tổng cộng 0 ( )( , ) ( , ) ln ln ( , ) ( , ) Ra Ra Ra Ra N Rd dR R O R dR S R dR α λ α λ λ λ + = + (3.31) với biến hiệu chỉnh tín hiệu phân tử 2( , ) ( , ).Ra RaS R R P Rλ λ= Hàm overlap ( , )RaO R λ không cần quan tâm đến khoảng cách ( , )RaO R λ = 1. Chùm laser phát ra và thị trường của kính thiên văn trong thực tế không chồng chập lên nhau khi khoảng cách dưới 2000-3000m. Phạm vi đo lường có thể sẽ tăng lên bằng cách điều chỉnh hiệu ứng chồng chập. Cách điều chỉnh sẽ dựa trên phép đo của tính chất chồng chập với cùng một điều kiện là bầu trời trong xanh.[3] Tuy nhiên, ta lại có mối quan hệ 1ln ( , ) ( , ), ( , )Ra RaRa d dO R O R dR O R dR λ λ λ = (3.32) Việc xác định chính xác hệ số suy giảm là khá khó vì sự chồng chập phức tạp của các LIDAR tại nơi mà các thông số thay đổi giá trị rất nhanh theo khoảng cách. Chúng ta tập trung vào phạm vi đo lý tưởng, nghĩa là giả định sự chồng chập là thích hợp và bỏ qua ảnh hưởng của hiện tượng này trong phương trình (3.31). Với (3.18) ta có: 0 0 ( )( , ) ( , ) ln ( , ) ( , ). ( , ) Ra aer aer Ra mol mol Ra Ra N RdR R R R dR S R α λ α λ α λ α λ λ + = − − (3.33) Để thu được hệ số suy giảm ở bước sóng truyền, ta phải đưa vào một hàm mũ Ang-trong 0 ( )Rα , mô tả sự phụ thuộc bước sóng vào hệ số suy giảm, 0 ( ) 0( ) ( ) 0 R aer aer Ra Ra α α λ α λ λ λ =       (3.34) Cuối cùng ta thu được 0 0 0 ( ) ( )ln ( , ) ( , ) ( , )( , ) 1 0 Ra mol mol Ra Ra aer R N Rd R R dR S RR Ra α α λ α λ λ α λ λ λ − − = +       . (3.35) Với tín hiệu tán xạ Raman không bị chuyển mức năng lượng khi tán xạ thì mẫu số sẽ bằng 2 do Raλ = 0λ . Ngược với thuật toán Klett, phương pháp này không cần phải đặt giả thuyết ước lượng giá trị. Tất cả mật độ phân tử và điều kiện tán xạ có thể được tính từ Khí tượng học hoặc từ những dữ liệu khí quyển tiêu chuẩn. Việc tăng- giảm giá trị của 0 α lên xuống 0.5 sẽ dẫn đến sai số khoảng 5%. Như đã đề cập, ngoài việc tính hệ số suy giảm, thì hệ số tán xạ ngược còn có thể được tính từ tỉ lệ của tín hiệu tán xạ ngược của sol khí với tín hiệu tán xạ ngược của phân tử (theo đề xuất của Cooney và Melfi). Hệ số tán xạ ngược của hạt 0( , )aerK R λ bây giờ được viết một cách rõ ràng như là một hàm của bước sóng laser 0λ , có thể được xác định bằng cách sử dụng cả hệ (hạt-phân tử) và các tín hiệu tán xạ ngược phân tử sạch. Cặp tín hiệu đo lường 0( , )P R λ và ( , )RaP R λ tại R và R0 trở nên cần thiết. Từ hai tín hiệu LIDAR 0( , )P R λ và 0 0( , )P R λ tán xạ ngược tổng cộng ở phương trình (3.16), và hai tín hiệu LIDAR khác ( , )RaP R λ và 0( , )RaP R λ từ hiện tượng tán xạ ngược phân tử ở (3.29), giải tìm hệ số tán xạ ngược 0( , )aer Rβ λ bằng cách lập một tỉ lệ 0 0, 0 0 ( , ) ( , ): , ( ) ( , ) Ra RaP R P R P R P R λ λ λ λ (3.36) Kết hợp phương trình LIDAR tương ứng với bốn tín hiệu, sắp xếp lại các phương trình. Ta nhận được [ ] [ ] [ ] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( )( , ) ( , ) . ( , ) ( , ) ( ) exp ( , ) ( , ) . exp ( , ) ( , ) aer mol Ra Ra aer mol Ra Ra R aer Ra mol Ra R R aer mol R K R K R P R P R N RK R K R P R P R N R r r dr r r dr λ λ λ λ λ λ λ λ α λ α λ α λ α λ + = +   − +    ×   − +     ∫ ∫ (3.37) Nếu hai kênh tín hiệu phù hợp sao cho ( , )RaO R λ = 0( , )O R λ , khi đó hiệu ứng chồng chập bị loại bỏ vì hệ số tán xạ ngược xác định từ tỉ lệ 0( , ) / ( , )RaP R P Rλ λ . Kết quả là hệ số tán xạ ngược được xác định ở phạm vi rất gần với LIDAR. Như trong phương pháp Klett, một giá trị của hiện tượng tán xạ ngược của hạt tại R0 được giả thuyết đặt ra trước. Để giảm thiểu sai số do giá trị cho trước này gây ra, ta nên chọn độ cao trong tầng đối lưu, nơi mà tán xạ hạt không đáng kể so với tán xạ Rayleigh. Sau đó, mật độ không khí, hệ số tán xạ ngược phân tử, hệ số suy giảm tổng cộng (khí quyển) được ước tính để giải phương trình (3.37). Một lần nữa, phương pháp khí tượng học và dữ liệu không khí trong điều kiện chuẩn được áp dụng để tính mật độ không khí và hệ số tán xạ ngược phân tử. Tỉ số truyền hạt theo độ cao giữa R0 và R được ước lượng, từ đó việc đo hệ số suy giảm của hạt với giả định về sự phụ thuộc của bước sóng vào 0 αλ được sử dụng trong (3.35). Cuối cùng, ta có được tỉ lệ LIDAR của hạt theo độ cao, 0 0 0 ( , )( , ) , ( , ) aer aer aer RL R R α λ λ β λ = (3.38) với 0( , )aer Rα λ và 0( , )aer Rβ λ được rút ra từ phương trình (3.35) và (3.37). Với LIDAR định hướng theo chiều dọc thì R ≡ z. 3.6. Xác định sự phân bố, bán kính hiệu dụng và mật độ của hạt trong khí quyển Mật độ của hạt được mô tả bằng hàm phân bố Logarit chuẩn [3]: ( )2mod,Nt 2 lnr-lnrNdn(r)= exp d lnr. 2(lnσ)2πlnσ    −     (3.39) Trong đó: dn(r) là mật độ hạt trong khoảng bán kính [ ]lnr;lnr+d lnr . tN tổng mật độ hạt trong vùng không gian. mod,Nr bán kính đối với mật độ phân bố hạt. σ độ lệch chuẩn của phân bố. Phương trình (3.39) mô tả phân bố một chiều của hạt. Phân bố hạt theo diện tích bề mặt và theo thể tích được xác định bằng cách nhân biểu thức (3.39) với 24πr và 34πr /3 . Bán kính hiệu dụng của hạt 3 eff 2 n(r)r dr r = n(r)r dr ∫ ∫ , (3.40) Mật độ hạt theo diện tích mặt 2 ta =4π N(r)r dr∫ , (3.41) Và mật độ hạt theo thể tích 3 t 4π= N(r)r dr. 3 ν ∫ (3.42) Ta có mối quan hệ giữa mật độ phân bố hạt theo diện tích mặt ( )ta z và mật độ phân bố hạt theo thể tích ( )tv z với hệ số tán xạ ngược và hệ số suy giảm ở độ cao z của một bước sóng đơn: t aer ,eff a (z) 4= , (z) Q (z)KK (3.43) , 4 ( )( ) , ( ) 3Q ( ) efft aer K eff r zv z K z z = (3.44) , ( ) 4 , ( ) Q ( ) t aer eff a z z zαα = (3.45) , 4 ( )( ) , ( ) 3Q ( ) efft aer eff r zv z z zαα = (3.46) với ,Q ( )eff zα và ,Q ( )K eff z là hiệu suất tán xạ hiệu quả. ¥ 2 α,K 0 α,K,eff ¥ 2 0 Q Q (r,m,λ)n(r,z)r dr (m,λ,z)= . n(r,z)r dr ∫ ∫ (3.47) , ,Q K effα phụ thuộc vào mật độ hạt n(r,z) và chiết suất m của hạt sol khí, với hạt sol khí do núi lửa phun trào bao gồm nước và axit sulfuric. Hàm lượng axit sulfuric trong giọt nước là một hàm của nhiệt độ, và dao động từ 195 đến 250 độ K. Chiết suất m có thể được xác định bằng các công cụ nhiệt thông thường. Hàm mật độ của hạt n(r,z) được mô tả bằng phân bố Logarit chuẩn. Bán kính trung bình thay đổi từ 0,07-0,1 mµ và từ 0,3-0,6 mµ cho điều kiện núi lửa.[3] Chương 4 ỨNG DỤNG KỸ THUẬT LIDAR 4.1. Phương pháp áp dụng Từ những năm 1970 người ta đã tìm cách dùng phương pháp LIDAR để xác định các tính chất vật lý của sol khí như tính chất vật lý vi mô, tính chất quang, sự di chuyển của các đám khí bụi trên quy mô lớn, phân bố sol khí theo không gian 3 chiều Trong phần này, tôi xin giới thiệu 3 kỹ thuật LIDAR phổ biến được ứng dụng để khảo sát các đặc tính của Sol khí là LIDAR tán xạ đàn hồi ngược, LIDAR Raman và LIDAR hai chùm tia. Như đã giới thiệu ở các phần trước, kỹ thuật LIDAR tán xạ đàn hồi có khả năng tính toán được các thông số cũng như xác định được các tính chất của sol khí (phân bố không gian, kích thước, hình dạng hạt). Ưu điểm của phương pháp này là sử dụng phương trình toán học đơn giản để nội suy ra các thông số của hạt. Tuy nhiên, kết quả thu được từ kỹ thuật này lại không có được độ chính xác cao. Kỹ thuật LIDAR Raman đã khắc phục được nhược điểm của kỹ thuật LIDAR tán xạ đàn hồi. Bằng kỹ thuật LIDAR Raman, người ta xác định trực tiếp giá trị hệ số suy giảm, giá trị của hệ số tán xạ ngược, mật độ hạt sol khí. Tuy nhiên, kỹ thuật LIDAR Raman chủ yếu thực hiện vào ban đêm, khi mà bức xạ của ánh sáng mặt trời không ảnh hưởng đến phép đo.[5] Năm 1985, Paulson và Power đề xuất phương án mới sử dụng hai thiết bị LIDAR để khảo sát khí quyển, đo hệ số suy giảm và hệ số tán xạ ngược, gọi là kỹ thuật LIDAR hai chùm tia. Việc khảo sát môi trường cần phải được tiến hành liên tục trên một vùng không gian rộng để giám sát sự di chuyển của sol khí và kiểm soát tình trạng ô nhiễm khí quyển. Thiết bị LIDAR gắn trên máy bay với việc di chuyển linh hoạt và bán kính quét rộng có thể đáp ứng tốt yêu cầu này. Đồng thời, với thiết bị này, ta có thể kết hợp việc khảo sát môi trường với phép đo đạc địa hình, lập bản đồ 3D phục vụ công tác nghiên cứu trắc địa. Kỹ thuật hai chùm tia sử dụng đồng thời hai phép đo được thực hiện bởi hai thiết bị LIDAR tán xạ đàn hồi ngược từ mỗi thiết bị tới vật mẫu trong cùng một môi trường khí quyển. Một thiết bị được gắn tích hợp trên một máy bay và đo hướng xuống phía dưới, bay trên vùng lân cận nơi được đặt thiết bị LIDAR thăm dò sol khí hướng cao, thực hiện một phép đo tương tự hướng lên trên.[1] 4.2. LIDAR tán xạ đàn hồi 4.2.1. Sơ đồ khối Sơ đồ 4.1. Sơ đồ khối hệ LIDAR tán xạ đàn hồi ngược LIDAR tán xạ đàn hồi ngược là loại LIDAR phổ biến dựa trên một hệ thống phát laser bước sóng đơn và một máy đo thu cường độ của bức xạ đàn hồi tán xạ ngược từ các hạt và các phân tử khí quyển. Loại LIDAR này đưa ra thông tin về các vùng sol khí và các đám mây. Nó thường được gọi là LIDAR Mie – Rayleigh, dựa trên hai loại tán xạ đàn hồi ngược là tán xạ Rayleigh và tán xạ Mie 4.2.2. Phương trình sử dụng ( ) ( ) R 0 L aer mol aer mol2 0 E ηP(R)= O(R) K (R)+K (R) -2 α (r)+α (r) dr R       ∫ (4.1) Phương trình (4.1) có hai ẩn số là hệ số tán xạ ngược của hạt ( )aerK R và hệ số suy giảm của hạt ( )aer Rα . Phương pháp LIDAR tán xạ đàn hồi xác định được hệ số ( ).aerK R Dùng giả thiết về tỉ lệ LIDAR, ta xác định được hệ số ( ).aer Rα Dựa cường độ của ánh sáng tán xạ ta xác định được là hiện tượng tán xạ Mie hay tán xạ Rayleigh. Từ đó suy ra kích thước, hình dạng và phân bố của hạt. 4.3. LIDAR RAMAN 4.3.1. Sơ đồ khối Sơ đồ 4.2. Sơ đồ khối hệ LIDAR Raman 4.3.2. Phương trình sử dụng 0 Ra mol 0 mol Ra Ra aer 0 α(R) N (R)d ln -α (R,λ )-α (R,λ ) dR S(R,λ ) α (R,λ )= Ra1+ 0 λ λ       (4.2) Từ phương trình (4.2), ta có thể xác định chính xác giá trị của hệ số suy giảm .aerα Bên cạnh đó, bằng phương pháp khí tượng học và sử dụng các dữ liệu khí quyển trong điều kiện chuẩn, ta suy ra được mật độ của hạt sol khí trong khí quyển. Kỹ thuật LIDAR Raman thường được sử dụng vào ban đêm để tránh tác động của bức xạ từ ánh sáng mặt trời. Tuy nhiên, việc sử dụng một bộ lọc hỗ trợ cho việc thu nhận tín hiệu LIDAR Raman vào ban ngày. 4.4. LIDAR hai chùm tia 4.4.1. Sơ đồ khối Sơ đồ 4.3. Sơ đồ khối hệ LIDAR hai chùm tia 4.4.2. Phương trình sử dụng Phương trình LIDAR tại mặt đất: z 2 1 1 1 0 S (z)=P (z)Z =C K(z)exp -2 α(z)dz       ∫ (4.3) Phương trình LIDAR trên máy bay: z 2 2 2 2 H S (z)=P (z)Z =C K(z)exp -2 α(z)dz       ∫ (4.4) với C1,C2 là hằng số. Đặt: ( ) ref z 2 [0,z ] 0 T z =exp -2 α(z)dz       ∫ (4.5) ( ) ref z 2 [H,z ] H T z =exp -2 α(z)dz       ∫ (4.6) Khi đó ta được: ( )21 1 [0,z]S (z)=C K(z)T z (4.7) ( )22 2 [H,z]S (z)=C K(z)T z (4.8) Chọn tọa độ bay của phi cơ sao cho vùng khảo sát là ở trung điểm của phi cơ và mặt đất, khi đó H=2.Zref. Suy ra: ( ) ( )4 41 1 [0,Z] [0,Z] 2 2 S (z) T z .T z S (z) C C C = = (4.9) Vậy từ đây, ta tìm được hệ số suy giảm và hệ số tán xạ ngược độc lập với nhau: 2 1 ( )1( ) . ln 4 ( ) S zdz dz S z α    =       (4.10) ref ref ref 1 2Z Z K(z)=K(z ). S (z) .S (z) (4.11) 4.5. Số liệu thu được Trung tâm không gian Goddard – NASA kết hợp với Viện Vật lý địa cầu Việt Nam đã tiến hành đo đạc tại Nghĩa Đô - Hà Nội vào tháng 11 năm 2011. Hình 4.1. Hệ số tán xạ ngược và hệ số suy giảm đo tại nghĩa đô, Hà Nội Ngày 25/03/1999, một cuộc đo đạc thử nghiệm đã được tiến hành tại Ấn Độ Dương (INDOEX). Hình 4.2. Hệ số tán xạ ngược, hệ số suy giảm và tỉ lệ LIDAR đo được ở Ấn Độ dương Ngày 12/06/1991 núi lửa Pinatubo phun trào. Ngay sau đó, tại Đức, các cuộc đo đạc xác định thông số của khí quyển tại nước này được thực hiện một cách thường xuyên đều đặn. Một cuộc đo đạc diễn ra vào ngày 04/04/1992 tại Geesthacht, một thành phố nằm ở phía Bắc nước Đức, đã xác định các thông số của sol khí như hình dưới: Hình 4.3. Các thông số của sol khí được đo vào ngày 04/04/1992 (10 tháng sau khi phun trào) Một cuộc đo đạt khác cũng đã diễn ra, sau khi núi lửa Pinatubo phun trào, tại thành phố Geesthacht (phía Bắc nước Đức) và thành phố Garmisch- Partenkirchen (phía Nam nước Đức) nhằm xác định Mật độ khối lượng hạt Sol khí theo thời gian. Trong hình, hình vuông chỉ giá trị đo được ở Geesthacht, dấu chéo chỉ giá trị đo được ở Garmisch-Partenkirchen. Hình 4.4. Mật độ sol khí thay đổi theo thời gian 4.6. Hệ thống mạng LIDAR ở Châu Âu EARLINET-ASOS Khi hội đồng liên chính phủ về biến đổi khí hậu đi đến kết luận cuối cùng rằng biến đổi khí hậu toàn cầu là do tác động của con người. Vấn đề về sol khí đã được đưa ra nghiên cứu và xem như một yếu tố chính góp phần gây ra hiệu ứng nhà kính. Tuy nhiên, kiến thức hiện tại về sự phân bố của các sol khí trong khí quyển, đặc biệt là sự phân bố theo độ cao là chưa đủ vững chắc để đánh giá chính xác tác động của sol khí trong việc làm thay đổi khí hậu của khu vực và toàn cầu. EARLINET-ASOS là một trong những dự án cơ sở hạ tầng nghiên cứu về Sol khí của EU. Dự án này được tài trợ để nghiên cứu nhằm hiểu biết sâu sắc hơn về vai trò của sol khí trong cân bằng bức xạ trái đất. Dự án này sử dụng kỹ thuật viễn thám bằng laser tiên tiến để khắc phục hạn chế về khoảng cách khi quan sát. Kết quả của dự án này là các nguồn dữu liệu tổng quát, toàn diện nhất về sự phân bố của Sol khí trên quy mô lục địa theo 4 chiều không-thời Gian. Hoạt động của dự án này được xác định dựa trên các nghiên cứu sol khí LIDAR Châu Âu, bao gồm 20 trạm LIDAR phân bố khắp Châu Âu. Nguồn tài trợ từ EU sẽ giúp cho dự án cải thiện được những quan sát và phương pháp hết sức cần thiết để thực hiện trong nhiều năm. Quy mô số liệu ở lục địa được sử dụng để đánh giá tác động của Sol khí đối với môi trường và hỗ trợ cho nhiệm vụ truyền hình vệ tinh trong tương sẽ lai. Dự án EARLINET-ASOS sẽ đóng góp một vai trò hàng đầu trong việc phát triển một mạng lưới quan trắc sự phân bố theo độ cao của các sol khí với quy mô toàn cầu, từ đó thiết lập các tiêu chuẩn cho các dụng cụ, phương pháp và tổ chức trong lĩnh vực này. Cụ thể hơn, dự án sẽ tăng cường đầu tư nhằm phát triển năng lực của cơ sở hạ tầng, thúc đẩy quá trình nghiên cứu, như cảm biến bằng vệ tinh, phát triển mô hình và xác nhận, chuẩn hóa dữ liệu từ sol khí của các mô hình hoạt động, và xây dựng một mô hình khí hậu toàn diện về phân bố sol khí. Các nhà nghiên cứu đang hoạt động một cách chặt chẽ, phối hợp liên tục bằng cách trao đổi kinh nghiệm, xây dựng một chương trình đảm bảo tính đúng đắn của các thuật toán, cải tiến công cụ hỗ trợ, xử lí dữ liệu và các thông số về quang học, cũng như các tính chất vật lý vi mô với sai số thấp. Tất cả đã tạo nên một nền tảng cho sự hợp tác, phối hợp giữa các tổ chức nghiên cứu, trở thành một hạt nhân cho mạng lưới LIDAR toàn cầu. KẾT LUẬN Trong luận văn này tôi đã tìm hiểu và nghiên cứu được những kết quả sau: Cơ sở lý thuyết và nguyên lý hoạt động của hệ LIDAR trong việc khảo sát khí quyển. Tìm hiểu về Sol khí và tác động của Sol khí đến chất lượng của không khí trong khí quyển. Tìm hiểu lý thuyết tán xạ ánh sáng trong các môi trường khí quyển, từ đó sử dụng lý thuyết này để xác định các thông số quan trọng của Sol khí khí quyển. Trình bày lý thuyết xác định các thông số của Sol khí khí quyển (như hệ số suy giảm, kích thước, mật độ hạt) bằng các hệ LIDAR. Thời gian làm luận văn không dài, việc tìm hiểu công nghệ LIDAR, tác động của sol khí đến chất lượng không khí và lý thuyết tán xạ ánh sáng trong môi trường khí quyển là rất mới đối với tôi nên trong luận văn khó tránh khỏi những sai sót. Tôi kính mong quý Thầy Cô sửa chữa và góp ý để tôi có thể hoàn thành tốt hơn những đề tài sau này. KIẾN NGHỊ VỀ NHỮNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Tôi có 2 kiến nghị để nghiên cứu tiếp lĩnh vực đã tìm hiểu thông qua đề tài này: Thứ nhất: Mong rằng nhà trường và Khoa Vật Lý tạo điều kiện cho Tổ Vật Lý Ứng Dụng nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một hệ LIDAR phục vụ cho nghiên cứu sol khí và vật lý khí quyển. Thứ hai: Nghiên cứu, thiết kế và phát triển phần mềm để thu nhận, xử lý, phân tích, lưu trữ và hiển thị các kết quả đo cho hệ thống LIDAR. Tôi rất mong có cơ hội để nghiên cứu nhiều hơn về các lĩnh vực liên quan đến Thiên Văn Học. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Đồng Thị Linh (2011), Nghiên Cứu Xác Định Hệ Số Tán Xạ Ngược Trong Phương Pháp Hai Chùm LIDAR, Luận Văn Thạc Sĩ, Đại Học Khoa Học Tự Nhiên, Đại học Quốc Gia Hà Nội. [2] Lê Minh, Hoàng Ngọc Lâm, Nguyễn Tuấn Anh (2008), Ứng Dụng Công Nghệ LIDAR Ở Việt Nam, Trung Tâm Viễn Thám Việt Nam. Tiếng Nước Ngoài [3] Albert Ansmann and Detlef Müller (2005), LIDAR and Atmospheric Aerosol Particles, Leibniz Institute for Tropospheric Research, Leipzig, Germany. [4] Jamie Carter, Keil Schmid, Kirk Waters (2012), An Introduction to LIDAR Technology, Data, and Applications, National Oceanic and Atmospheric Admin- istration (NOAA) Coastal Services Center, Charleston, USA. [5] Juan Cuesta (2008), Les aérosols atmosphériques observés par LIDAR et ses synergies instrumentales. [6] Pierre H. Flamant (2010), LIDAR Géophysique Fondamentaux LIDAR, Institut Pierre Simon Laplace, Laboratoire de Météorologie Dynamique, École Polytech- nique, Palaiseau, France. Internet [7] [8] [9] thu-anh-sang.htm