Controle de qualidade de dados de um sistema LIDAR troposférico pela análise de parâmetros ópticos atmosféricos e instrumentais via protocolos das redes LALINET E EARLINET

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Marcos Paulo Araújo da
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26164
Resumo: A obtenção de dados observacionais dos aerossóis atmosféricos é algo relevante para o avanço das pesquisas sobre a influência destes nos processos de mudanças climáticas. Devido as suas propriedades ópticas, os aerossóis podem interferir no balanço radiativo e na microfísica das nuvens alterando suas dimensões e ciclos de vida. O sistema ativo de sensoriamento remoto Light Detection and Ranging (LIDAR), chamado de DUSTER, instalado em Natal, capital do Rio Grande do Norte, Brasil, envia pulsos de laser à atmosfera e detecta características ópticas dos aerossóis por meio da interação dos mesmos com a luz. Esta pesquisa tem dois focos principais, o primeiro é o aprimoramento do controle de qualidade do sistema LIDAR DUSTER durante as campanhas operacionais de medição. O controle foi feito por meio dos seguintes testes instrumentais: Dark Measurement, Zero Bin, BinShift, Telecover e Rayleigh Fit de acordo com os padrões da Latin American LIDAR Network (LALINET) e da European Aerosol Research LIDAR Network (EARLINET). Por meio destes testes foi possível detectar ruídos, atrasos no registro dos dados e verificar o alinhamento do sistema em curto e em longo alcance. Foi desenvolvido um conjunto de algoritmos chamado DUSTER Quality Assurance (DQA), com módulos que leem os dados dos testes instrumentais, realizam pré-processamento, geram gráficos, calculam erros e escrevem os resultados em formato ASCII. Os resultados mostram que os erros relativos aos testes de alinhamento, Telecover e Rayleigh Fit, estão abaixo de 0.1 na maioria dos canais. O segundo foco foi de comparar perfis de retroespalhamento dos aerossóis troposféricos pelo método de inversão de Klett-Fernald-Sasano em duas ferramentas distintas: a Single Calculus Chain (SCC), desenvolvida pela EARLINET e o Algoritmo de Inversão da LALINET. Foram selecionados dois dias de medição no comprimento de onda 1064 nm para obtenção dos perfis. A comparação ocorreu por meio do erro relativo entre perfis de retroespalhamento calculados por cada uma das ferramentas. Os perfis de erro relativo variaram entre 0 e 10% nos dois dias. No contexto do presente trabalho também se desenvolveu um filtro de nuvens, o DUSTER Cloud Free, que remove dados com contaminação por nuvens automaticamente.
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O sistema ativo de sensoriamento remoto Light Detection and Ranging (LIDAR), chamado de DUSTER, instalado em Natal, capital do Rio Grande do Norte, Brasil, envia pulsos de laser à atmosfera e detecta características ópticas dos aerossóis por meio da interação dos mesmos com a luz. Esta pesquisa tem dois focos principais, o primeiro é o aprimoramento do controle de qualidade do sistema LIDAR DUSTER durante as campanhas operacionais de medição. O controle foi feito por meio dos seguintes testes instrumentais: Dark Measurement, Zero Bin, BinShift, Telecover e Rayleigh Fit de acordo com os padrões da Latin American LIDAR Network (LALINET) e da European Aerosol Research LIDAR Network (EARLINET). Por meio destes testes foi possível detectar ruídos, atrasos no registro dos dados e verificar o alinhamento do sistema em curto e em longo alcance. Foi desenvolvido um conjunto de algoritmos chamado DUSTER Quality Assurance (DQA), com módulos que leem os dados dos testes instrumentais, realizam pré-processamento, geram gráficos, calculam erros e escrevem os resultados em formato ASCII. Os resultados mostram que os erros relativos aos testes de alinhamento, Telecover e Rayleigh Fit, estão abaixo de 0.1 na maioria dos canais. O segundo foco foi de comparar perfis de retroespalhamento dos aerossóis troposféricos pelo método de inversão de Klett-Fernald-Sasano em duas ferramentas distintas: a Single Calculus Chain (SCC), desenvolvida pela EARLINET e o Algoritmo de Inversão da LALINET. Foram selecionados dois dias de medição no comprimento de onda 1064 nm para obtenção dos perfis. A comparação ocorreu por meio do erro relativo entre perfis de retroespalhamento calculados por cada uma das ferramentas. Os perfis de erro relativo variaram entre 0 e 10% nos dois dias. No contexto do presente trabalho também se desenvolveu um filtro de nuvens, o DUSTER Cloud Free, que remove dados com contaminação por nuvens automaticamente.Observational data acquisition related to atmospheric aerosols is relevant for the progress in research to investigate their influence on climate change related processes. Due to their optical properties, they can interfere with the radiative balance and with cloud microphysics changing their dimensions and lifetimes. The active remote sensing system Light Detection and Ranging (LIDAR), called DUSTER, located in Natal, capital of Rio Grande do Norte, Brazil, sends laser pulses to the atmosphere and detects aerosols optical characteristics through their interaction with light. This research had two main foci: the first one is the LIDAR DUSTER quality assurance during the operational acquisition campaigns. The assurance was made by the following instrumental tests: Dark Measurment, Zero Bin, Bin-Shift, Telecover and Rayleigh Fit according to the Latin America LIDAR Network (LALINET) and the European Aerosol Research LIDAR Network (EARLINET) standards. By means of these tests it was possible to detect noises, recorder delays and check de alignment in near and far range. A set of algorithms called DUSTER Quality Assurance (DQA), with modules which read the instrumental quality test data, pre-processed data, generate graphics and write the results in ASCII format were developed. The results point that the errors relative to the alignment testes, Telecover and Rayleigh Fit, are less than 0.1 in most of the channels. The second focus was to compare tropospheric aerosol backscatter profiles by the Klett-Fernald-Sasano inversion method in two different tools: The Single Calculus Chain and the LALINET Inversion Algorithm. Two days of data acquisition with 1064 nm wavelength were selected to acquire the profiles. The computation happened by means of the relative error among the profiles. The relative error profiles varied among 0 and 10% on the two days. In the context of this work, a cloud filter was developed, the DUSTER Cloud Free filter, which removes cloud contaminated files automatically.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIAS CLIMÁTICASInversão de Klett-Fernald-SasanoPerfis de retroespalhamentoAerossóis atmosféricosControle de Qualidade LIDARControle de qualidade de dados de um sistema LIDAR troposférico pela análise de parâmetros ópticos atmosféricos e instrumentais via protocolos das redes LALINET E EARLINETinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICASUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTControlequalidadedados_Silva_2018.pdf.txtControlequalidadedados_Silva_2018.pdf.txtExtracted texttext/plain152335https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/26164/2/Controlequalidadedados_Silva_2018.pdf.txtf9b9fc0cd140d0413e34ed8e154fb7edMD52THUMBNAILControlequalidadedados_Silva_2018.pdf.jpgControlequalidadedados_Silva_2018.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3630https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/26164/3/Controlequalidadedados_Silva_2018.pdf.jpg1b5c32214d7cabf0428f9b6e7d8b44e4MD53ORIGINALControlequalidadedados_Silva_2018.pdfapplication/pdf9569617https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/26164/1/Controlequalidadedados_Silva_2018.pdf7671f03abaedb449754ba7ce06a23111MD51123456789/261642019-02-13 21:03:28.799oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/26164Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-02-14T00:03:28Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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