Evaluación de algoritmos de inversión lidar para la obtención de propiedades ópticas y físicas del aerosol atmosférico mediante generación de señales lidar sintéticas

Abstract

Este trabajo aborda el estudio de los algoritmos que permiten la obtención de propiedades ópticas y físicas del aerosol atmosférico a partir de medidas lidar. El lidar es un instrumento de teledetección cuya técnica consiste en la emisión de un pulso láser a la atmósfera, la recogida de la radiación retrodispersada y su posterior registro. Este método no proporciona directamente las propiedades ópticas del aerosol atmosférico. Es necesario procesar la señal recibida y, posteriormente, emplear los denominados algoritmos de inversión, que permiten obtener propiedades ópticas del aerosol, como los coeficientes de retrodispersión (β) y de extinción (α) de partículas de aerosol atmosférico.

En este trabajo, se han validado los algoritmos implementados en el módulo de Python GFATPY, desarrollado por el Grupo de Física de la Atmósfera de la Universidad de Granada, mediante el uso de señales sintéticas. Los resultados obtenidos han sido satisfactorios, confirmando la correcta implementación de los algoritmos. Además, se ha analizado el efecto del ruido gaussiano en las señales lidar, su propagación a las propiedades ópticas del aerosol, y se ha determinado la mejor técnica de suavizado, utilizando también señales sintéticas.

This work addresses the study of algorithms that enable the retrieval of optical and physical properties of atmospheric aerosols from lidar measurements. Lidar is a remote sensing instrument whose technique involves the emission of a laser pulse into the atmosphere, the collection of the backscattered radiation, and the subsequent recording of the process. This method does not directly provide the optical properties of atmospheric aerosols. It is necessary to process the received signal and then apply so-called inversion algorithms, which allow the estimation of aerosol optical properties such as the backscatter (β) and extinction (α) coefficients of atmospheric aerosol particles.

In this project, the algorithms implemented in the GFATPY Python module, developed by the Atmospheric Physics Group at the University of Granada, have been validated using synthetic signals. The results obtained have been satisfactory, confirming the correct implementation of the algorithms. Additionally, the effect of Gaussian noise on lidar signals, its propagation to aerosol optical properties, and the determination of the most suitable smoothing technique have been analyzed, also using synthetic signals.