應用生成對抗網絡技術的非視域風場重建激光雷達在廣州白云機場投入試運行。受訪者供圖

　　◎本報記者 張曄 通訊員 林雯

　　風切變是指風向和風速突然發生劇烈改變，被稱為“飛行安全的殺手”。國際航空界公認，低空風切變是飛機起飛和著陸階段一個重要危險因素。

　　近日，南京信息工程大學大氣物理學院夏海云課題組成功研制出一種30千米全天候非視域多功能激光雷達，能準確探測出風切變等特殊大氣現象。它的最大水平探測半徑和垂直探測高度分別達到30千米和7千米，為全球領先水平。

　　該雷達可實現全天候多大氣參數遙感探測，通過應用納米材料和人工智能技術，在惡劣天氣、建筑物阻擋等情況下也可實現精準探測。相關研究成果發表于國際期刊《遙感》和《光學快訊》。

　　納米材料增強激光雷達“視力”

　　風切變、晴空湍流都是特殊的大氣現象，它們有一個讓各國飛行員畏懼的綽號——“隱形殺手”。這些特殊大氣現象的存在，嚴重影響民航飛機飛行安全。

　　激光雷達的出現，為解決這些難題提供了目前技術水平下的最優方案。

　　夏海云介紹，激光雷達已發展半個多世紀。其基本原理是：出射激光脈沖與大氣相互作用，采用光學天線收集大氣后向散射信號，然后輸入光學接收機，經光電探測和數據處理后，得出一系列關鍵大氣參數。目前，激光雷達已廣泛應用于多種探測任務，如氣溶膠濃度、PM2.5值、云高、溫度、濕度、能見度、大氣成分（如水汽、各種污染氣體成分）等。但由于探測能力有限，傳統測風激光雷達仍難以適應各種復雜惡劣天氣條件下的風切變探測。測風激光雷達研究也因此被世界氣象組織列為最具挑戰性的激光雷達研究。

　　“通常情況下，當遭遇降雨、大霧等低能見度條件時，激光雷達性能會受到限制，無法滿足工作需求。測風激光雷達多用于航空氣象、交通氣象、環保監測、應急管理等場景，一旦探測準確性下降，將極大地影響行業安全。”夏海云解釋說。

　　夏海云說，比如在降雨時，激光雷達的玻璃鏡面會沾上雨水。如果是下毛毛雨的情況，激光雷達就像人戴著眼鏡進浴室一般，眼鏡起霧，視野模糊；如果雨量較大，激光雷達的鏡面又會變得不平整，影響準直效果。

　　夏海云課題組通過江蘇菲沃泰納米科技股份有限公司研制的納米結構，在玻璃鏡面上做了一層疏水疏油材料，使得油污、水滴難以積聚在鏡片上，激光能夠順利發射出去。“這層納米材料可抗600次擦拭，按一周擦拭一次計算可使用10年。”夏海云說。

　　云南昆明長水機場受印度洋暖濕氣流影響，是我國西南地區風切變發生概率最高的機場。2021年12月，夏海云課題組研制的激光雷達在長水機場投入試運行。

　　9個月的觀測統計結果顯示：在降雨條件下，激光雷達10千米以上目標的探測率達到了92.79%，有效覆蓋了機場跑道。在實際驗證中，激光雷達還可以捕捉到對流天氣產生的輻合和輻散氣流。

　　課題組通過與微波雷達進行對比發現，微波雷達可以探測強降雨區域，距離分辨率達1000米；而該激光雷達可以實現強降雨外區域探測，距離分辨率為30—150米，風切變時空分布和演變過程清晰可見。課題組還利用該激光雷達進行垂直廓線探測，揭示了機場降水和風切變形成的機制，為航空氣象極端事件預報奠定基礎。

　　人工智能描繪超視域風場

　　在實際應用中，激光雷達像人眼一樣，會因為建筑、樹木、煙塵的阻擋，產生探測盲區。

　　為了解決激光雷達“看不見”“照不到”的問題，課題組將人工智能技術應用于雷達系統。他們借助人工智能的機器學習技術建立風場反演模型，提供全域高時空分辨率探測數據。

　　“風場是流動的，就像一條大河。雖然有一部分風場會被建筑物或自然地形阻擋，但我們可以通過流體力學的辦法，計算高樓等阻擋物后面的風場結構。在視線受阻，無法探測的情況下，我們在國際上率先實現了風場的全區域測量和重建。”夏海云說，這種人工智能技術以前多用于不完整的圖片修復等，在多普勒激光雷達上還是第一次應用。

　　2023年1月起，應用了生成對抗網絡技術的非視域風場重建激光雷達在廣州白云機場投入試運行。由于機場塔臺、航站樓和圍欄等低空建筑物的遮擋，廣州白云機場跑道缺乏完整的水平風場探測數據。課題組通過輸入機場周邊的大氣資料，讓雷達邊測邊學。

　　基于深度學習方法，該雷達在連續6個月的觀測數據基礎上，建立了非視域風場重建模型，實現全域風場重建，誤差小于0.85米/秒。

　　夏海云介紹，這款雷達采用了單光子靈敏度探測技術，發射功率只有1.5瓦，發熱量小，對環境適應能力強，可對60攝氏度至零下40攝氏度的大氣環境進行24小時365天不間斷工作。無論是在城市的高樓大廈之間，還是在崎嶇的自然地形中，激光雷達都能準確獲得高時空分辨率全域風場情況，為低空經濟提供實時精準的氣象保障。