Retrieval of the Lidar overlap function using Raman signals

Sección Especial / Special Section: V Workshop on Lidar Measurements in Latin America 

Retrieval

of

the

lidar

overlap

function

using

Raman

signals

Obtención

de

la

función

de

solapamiento

lidar

a

partir

de

señales

Raman

F. Navas‐Guzmán

_{, J. L. Guerrero‐Rascado, L. Alados‐Arboledas} 

Atmospheric Physics Group, Andalusian Center for Environmental Research (CEAMA), and Science Faculty, University  of Granada, 18071, Granada, Spain 

(*) _{Email: [email protected]    S: miembro de SEDOPTICA / SEDOPTICA member} 

Recibido / Received: 16/11/2010. Versión revisada / revised versión: 24/02/2011. Aceptado / Accepted: 25/02/2011 

REFERENCES AND LINKS 

[1]  U.  Wandinger,  A.  Ansmann,  “Experimental  determination  of  the  lidar  overlap  profile  with  Raman  lidar”, Appl. Opt. 41, 511‐514 (2002). 

[2]  T. Halldórsson, J. Langerholc, “Geometrical form factors for the lidar function”, Appl. Opt. 17, 240–244  (1978). 

[3]  K. Sassen, G. C. Dodd, “Lidar crossover function and misalignment effects”, Appl. Opt. 21, 3162–3165  (1982). 

[4]  G. M. Ancellet, M. J. Kavaya, R. T. Menzies, A. M. Brothers, “Lidar telescope overlap function and effects  of misalignment for unstable resonator transmitter and coherent receiver”, Appl. Opt. 25, 2886–2890  (1986). 

[5]  R.  Velotta,  B.  Bartoli,  R.  Capobianco,  N.  Spinelli,  “Analysis  of  the  receiver  response  in  lidar  measurements”, Appl. Opt. 37, 6999–7007 (1998). 

[6]  Y. Sasano, H. Shimizu, N. Takeuchi, M. Okuda, “Geometrical form factor in the laser radar equation: an  experimental determination”, Appl. Opt. 18, 3908–3910 (1979). 

[7]  K.  Tomine,  C.  Hirayama,  K.  Michimoto,  N.  Takeuchi,  “Experimental  determination  of  the  crossover  function in the laser radar equation for days with a light mist”, Appl. Opt. 28, 2194–2195 (1989).  [8]  S. W. Dho, Y. J. Park, H. J. Kong, “Experimental determination of a geometrical form factor in a lidar 

equation for an inhomogeneous atmosphere”, Appl. Opt. 36, 6009–6010 (1997). 

ABSTRACT: 

The incomplete overlap between the laser beam and the receiver field of view affects significantly  lidar  observations  of  particle  optical  properties  in  the  near‐field  range.  A  proper  study  of  the  important exchange processes of anthropogenic pollution between the sources and the lower‐most  layers  of  the  troposphere  is  not  possible  without  the  correction  of  the  range‐dependent  overlap  characteristics.  In  this  paper  we  analyze  the  overlap  effect  using  a  simple  technique  for  determination of the overlap function proposed by Wandinger and Ansmann. 

Key words: Overlap Function, Iterative Technique, Raman Lidar, Atmospheric Aerosol.

RESUMEN: 

El solapamiento incompleto entre el haz láser y el campo de visión del telescopio receptor afecta  significativamente  a  las  observaciones  lidar  de  propiedades  ópticas  de  partículas  en  el  rango  cercano.  El  estudio  apropiado  de  los  procesos  de  intercambio  de  contaminación  antropogénica  entre las fuentes y las capas más bajas de la troposfera requiere la apropiada corrección mediante  una  función  de  solapamiento  dependiente  de  la  altura.  En  este  trabajo  se  analiza  el  efecto  de  solapamiento  usando  una  técnica  simple  para  la  determinación  de  la  función  de  solapamiento  propuesta por Wandinger and Ansmann. 

[9]  J. L. Guerrero‐Rascado, M. J. Costa, D. Bortoli, A. M. Silva, H. Lyamani, L. Alados‐Arboledas, “Infrared  lidar overlap function: an experimental determination”, Opt. Express 18, 20350‐20359 (2010).  [10] J.  L.  Guerrero‐Rascado,  B.  Ruiz,  L.  Alados‐Arboledas,  “Multi‐spectral  lidar  characterization  of  the 

vertical  structure  of  Saharan  dust  aerosol  over  southern  Spain”, Atmos. Environ. 42,  2668–2681  (2008). 

[11] J.  L.  Guerrero‐Rascado,  F.  J.  Olmo,  I.  Avilés‐Rodríguez,  F.  Navas‐Guzmán,  D.  Pérez‐Ramírez,  H.  Lyamani, L. Alados‐Arboledas, “Extreme Saharan dust event over the Southern Iberian Peninsula in  September 2007: Active and passive remote sensing from surface and satellite”, Atmos. Chem. Phys. 9,  8453–8469 (2009). 

[12] J. Bösenberg, A. Ansmann, J. M. Baldasano, D. Balis, C. Böckmann, B. Calpini, A. Chaikovsky, P. Flamant,  A. Hagard, V. Mitev, A. Papayannis, J. Pelon, D. Resendes, J. Schneider, N. Spinelli, T. Trickl, G. Vaughan,  G. Visconti, M. Wiegner, “EARLINET: a European aerosol research lidar network, laser remote sensing  of the atmosphere”, pp. 155–158 in Selected Papers of the 20th _{International Laser Radar Conference,} 

A. Dabas, C. Loth, J. Pelon, Edts., Edition Ecole Polytechnique, Palaiseau, France (2001). 

[13] F.  G.  Fernald,  B.  M.  Herman,  J.  A.  Reagan,  “Determination  of  aerosol  height  distribution  by  lidar”, J. 

Appl. Meteorol. 11, 482‐489 (1972). 

[14] J. D. Klett, “Stable analytical inversion solution for processing lidar returns”, Appl. Opt. 20, 211–220  (1981). 

[15] J.  D.  Klett  “Lidar  inversion  with  variable  backscatter/extinction  ratios”, Appl. Opt. 24,  1638–1643  (1985). 

[16] F. G. Fernald, “Analysis of atmospheric lidar observations: some comments”, Appl. Opt. 23, 652–653  (1984). 

[17] Y. Sasano, H. Nakane, “Significance of the extinction/backscatter ratio and the boundary value term in  the solution for the two‐component lidar equation”, Appl. Opt. 23, 11‐13 (1984). 

[18] Y. Sasano, E. V. Browell, S. Ismail, “Error caused by using a constant extinction/backscattering ratio in  lidar solution”, Appl. Opt. 24, 3929‐3932 (1985). 

[19] A.  Ansmann,  U.  Wandinger,  M.  Riebesell,  C.  Weitkamp,  W.  Michaelis, “Independent  measurement of  extinction  and  backscatter  profiles  in  cirrus  clouds  by  using  a  combined  Raman elastic‐backscatter  lidar”, Appl. Opt. 31, 7113–7131 (1992). 

[20] D. Pérez‐Ramírez, J. Aceituno, B. Ruiz, F. J. Olmo, L. Alados‐Arboledas, “Development and calibration  of a star photometer to measure the aerosol optical depth: Smoke observations at a high mountain  site”, Atmos. Environ. 42, 2733–2738 (2008). 

[21] D.  Pérez‐Ramírez,  B.  Ruiz,  J.  Aceituno,  F.  J.  Olmo,  L.  Alados‐Arboledas,  “Application  of  Sun/star  photometry to derive the aerosol optical depth”, I. J. Remote Sens. 29, 5113–5132 (2008). 

1.

Introduction

Because  of  the  increasing  interest  in  the  investigation  of  air  pollution,  the  application  of  lidar  systems  for  measuring  the  aerosol  backscattering  at  short  distances  has  received  greater attention during the past few years. The  incomplete overlap between the laser beam and  the  receiver  field  of  view  affects  significantly  lidar  observations  of  particle  optical  properties  in  the  near‐field  range.  This  overlap  is  shown  schematically  in  Fig.  1.  The  effect  can  considerably  influence  the  vertical  profiling  up  to several kilometres in the case of systems with  a  receiver  characterized  by  a  narrow  field  of  view  below  0.5  mrad.  A  proper  study  of  the  exchange  processes  of  anthropogenic  pollution 

between  the  sources  and  the  lower‐most  layers  of  the  troposphere  is  not  possible  without  the  correction  of  the  range‐dependent  overlap  effects. 

Several  methods  have  been  suggested  to  determine  the  profile  of  the  overlap  factor  analytically  [2–4],  by  the  application  of  a  ray‐ tracing model [5], and also experimentally [6‐8].  These  techniques  present  important  limitations  because  they  require  the  knowledge  of  some  technical parameters (not usually available), and  the  existence  of  homogeneous  aerosol  conditions,  a  situation  seldom  fulfilled  in  the  lower layers. 

Fig. 1. Schematic diagram of the incomplete overlapp  between  the  laser  beam  and  the  field  of  view  of  the  receiving telescope. 

In  this  work  we  analyze  the  overlap  effect  using  a  simple  technique  for  determination  of  the  overlap  function  proposed  by  Wandinger  and  Ansmann  [1],  that  is  based  on  the  combination  of  measurements  using  elastic  and  Raman  backscattered  signals  under  clear  atmospheric conditions. Recently, a modification  of  the  technique  presented  here  has  been  used  to  retrieve  the  lidar  overlap  factor  for  the  infrared  channel  by  a  combination  of  elastic  profiles retrieved by lidar and ceilometer [9]. 

The  paper  stars  with  a  description  of  the  instrument used, followed by the presentation of  the  methodology  applied.  After  the  analyses  of  several  cases  where  the  technique  has  been  tested we present the concluding remarks. 

2.

Instrumentation

The Raman lidar model LR331D400 is described  in  detail  by  [10,11].  A  Nd:YAG  laser  generates  laser  pulses  at  355,  532  and  1064  nm  with  a  repetition  rate  of  10  Hz.  The  laser  beam  is  vertically  transmitted  into  the  atmosphere.  The  backscattered  radiation  is  collected  by  a  Cassegrain  telescope  with  a  primary  mirror  of  400mm‐diameter  and  transmitted  to  the  signal  detection  unit.  The  backscattered  signals  are  detected  at  the  three  emitted  wavelengths,  and  also  at  387  and  607  nm  resulting  from  Raman 

scattering  process  from  atmospheric  nitrogen  molecules  (355  and  532  nm  primary  wavelengths,  respectively),  and  at  408  nm  resulting  from  Raman  scattering  process  from  water  vapour  (355  nm  primary  wavelength).  The system detects the component of light cross‐  and  parallel‐polarized  to  the  plane  of  polarization  of  the  outgoing  laser  beam  at  532  nm.  

Since  November  2004,  this  Raman  lidar  system  is  operated  at  the  Granada  station  (37.16o_{N,  3.60}o_{W,  680  m  a.s.l.),  and  in  April}  2005,  the  instrument  was  incorporated  to  the  EARLINET network [12]. 

3.

Methods

The  lidar  equations  for  the  aerosol  (elastic  backscatter)  and  the  Raman  signals  can  be  written as follows:: 

  ( ) ( ) 2





0

0 z C O z z z z T z

P    _P  _M ,  (1) 

  ( ) ( ) ( ) 0( ) ( ),

2 _{zT zT z}

z z O C z

PR  R R R R



,  (2) 

where  P  is  the  received  power;  0  and  R 

represent  the  laser  wavelength  λ0  and  the  Raman wavelength λR, respectively; C0 and CR are  the  system  constants  for  the  elastic  and  Raman  channels,  respectively;  and  O(z)  denotes  the  overlap  factor.  This  factor O(z)  is  zero  close  to  the  lidar  system  (no  overlap),  and  typically  reaches 1 (complete overlap) for large distances.  In  addition, O0(z)  = OR(z)  is  assumed  in  this  approach [1]. 

In  Eq.  (1),  β0,P and  β0,M  represent  the  elastic 

backscatter  coefficients  of  particles  and  molecules, respectively, at λ0, and βR in Eq.(2) is 

the nitrogen Raman backscatter coefficient at λR.  T0 describes  the  atmospheric  transmission  at  λ0 

between  the  lidar  and  the  backscatter  region,  and TR is  the  atmospheric  transmission  at  λR 

along the way back to the lidar after the Raman  scattering process. 

The iterative approach makes use of the fact  that  the  deviation  between  the  Klett  solution  [13‐18]  for  the  backscatter  coefficient,  βKlett(z), 

incomplete  overlap  [16].  Here,  the  lidar  ratio  profile  is  needed  as  input  for  the  Klett 

procedure.  

This  iterative  approach  is  based  on  the  fact  that  the  aerosol  backscatter  signal,  after  corrections of range and overlap dependency, is  proportional  to  the  total  backscatter  coefficient  (see Eq. (1)): 

  ( ) ( ) ( ) 0, ( )

2 1

0 zO z z z z

P Raman  M



,  (3) 

with  β0,P(z)=βRaman(z).  In  this  way  we  assume 

that  the  Raman  retrieval  provides  reliable  backscatter coefficients in the near‐range, due to  the  use  of  the  ratio  of  two  backscatter  signals  with  similar  overlap  effects.  On  contrary,  the  elastic  signal  (only  corrected  for  the  range  dependence)  is  mainly  a  function  of  the  combined  effect  of  total  backscatter  and  the  range‐dependent  overlap.  This  dependency  is  expressed by means of the Klett solution, 

  ( ) 2 ( ) _0, ( )

0 z z z z

P _Klett  _M .  (4) 

Combining  equations  (3)  and  (4)  we  can  write 

 

That  is  the  basis  of  the  iterative  procedure  for  reducing the overlap effect on the elastic signal.  The  first  step  (i=1)  in  this  iterative  procedure  requires  the  application  of  the  Klett  method  to  the  uncorrected  elastic  backscattered  signal.  This first solution  βKlett,i=1(z) is used to solve the  expression:    ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( , 0 , z z z z z O M Raman i Klett Raman

i _{ }

  



 .  (6) 

The  elastic  backscattered  signals  are  corrected with ∆O1(z) as follows: 

  P_0,i1(z)P_0,i(z)





By reapplying the Klett method (step i=2) to  the improved signal profile P0,2(z), we obtain an  improved  backscatter  coefficient  profile 

βKlett,2(z). After inserting βKlett,2(z) into Eq. (6) we 

obtain a new ∆O2(z), that can be used in Eq. (7) 

to  further  correct  the  signal  profile  for  the  overlap effect. The procedure is repeated and in  each  new  step  the  differences  between  βKlett(z) 

and βRaman(z) decrease. Our simulations indicate 

that approximately 10–12 _{iterations are sufficient}  to  remove  the  overlap  effect  completely.  From  the  comparison  of  the  measured  signal  profile  with the corrected signal profile, we derivate the  final overlap profile. 

The  uncertainties  in  the  overlap  function  retrieval  have  been  calculated  by  Monte  Carlo  techniques  [9].  This  procedure  is  based  on  the  random extraction of new lidar signals, each bin  of  which  is  considered  a  sample  element  of  a  given  probability  distribution  with  the  experimentally  observed  mean  value  and  standard  deviation.  These  new  lidar  signals  are  then  processed  with  the  same  algorithm  to  produce  a  set  of  solutions  from  which  the  standard deviation is calculated as a function of  height  and  is  identified  as  the  error  of  this  retrieval. 

4.

Results

This  iterative  approach  has  been  applied  successfully  to  measurements  performed  at  Granada station. Fig. 2 shows the result obtained  on  1st  _{November  2007  with  the  Raman  lidar}  system. Clean conditions were monitored during  night  time  with  a  star‐photometer  [20,21].  This  instrument detected a low aerosol optical depth  (0.06  at  380  nm)  during  the  analyzed  period.  A  lidar  ratio  of  40  sr  is  assumed  for  the  Klett  solution. 

A  good  agreement  is  achieved  between  the  Raman solution (red line) and iterative approach  solution  (blue  line)  for  the  backscatter  coefficient at 532 nm (Fig. 2a). The Klett solution  (green  line)  and  the  solutions  for  the  different  iterations  (dash  line)  are  also  shown.  Twelve  iterations are needed in this case. Fig. 2a shows  the  importance  of  the  overlap  correction.  As  it  can  be  seen,  the  measurements  are  unreasonable  for  heights  below  approximately  1500  m  (a.s.l.),  when  the  overlap  factor  is  ignored. 

shows values below one (incomplete overlap) up  to  1750  meters  (a.s.l.),  being  the  full  overlap  reached above this altitude.  

In order to correct the overlap effects of our  system,  the  overlap  function  was  calculated  for  several  cases.  Theses  profiles  are  shown  in  Fig.  3a.  A  stable  solution  obtained  from  the  mean  solution is found for the period from September  to  December  2007,  and  it  can  be  systematically  applied  to  our  data.  Fig.  3b  shows  the  relative  deviation  respect  to  the  mean  solution  for  each  case.  It  can  be  seen  that  the  relative  deviation  above  1500  m  (a.s.l.)  is  below  5%.  The  largest  deviations  are  found  in  the  lowest  layers  but,  however, they are below 25%. 

1 2 3 4

0.0 5.0x10-6

1.0x10-5

1.5x10-5 _{0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2}

a)

Overlap function 01/11/2007 a)

01:25-03:30 GMT Raman Backscatter corrected Backscatter Klett Backscatter (i=1)

Backscatter Coefficient (m-1sr-1)

A

lt

itu

de

a.s

.l.

(k

m)

b)

  Fig. 2. a) Backscatter coefficient profile: Klett solution  (green  line),  Raman  solution  (red  line)  and  iterative  solution  (blue  line).  b)  Overlap  function  determined  by applying the iterative method. 

Fig. 3. a) Overlap functions calculated for 4 days. The  mean  overlap  factor  was  also  obtained  (red  line).  b)  Relative  deviation  for  the  4  days  respect  to  mean  overlap function. 

5.

Conclusions

A  proper  knowledge  of  the  geometrical  form  factor  is  important  to  correct  the  incomplete  overlap  that  exists  for  short  distances  between  the laser beam and the receiver field of view in a  lidar  system.  A  simple  technique  based  on  an  iterative  approach  is  presented  in  this  work.  A  stable  overlap  function  has  been  obtained  from  overlap  functions  retrieved  for  cases  that  showed  clean  conditions.  The  complete  overlap  was found above 1900 m (a.s.l.). This correction  has  been  extensively  tested  and  successfully  applied  to  experimental  data  obtained  in  our  station.  The  application  has  enabled  to  improve  the  capabilities  of  the  Raman  lidar  system  operated  routinely  in  the  Granada  station,  allowing  for  investigating  the  aerosol  optical  properties in the lower most planetary boundary  layer. 

Acknowledgements 

This  work  was  supported  by  the  Spanish  Ministry  of  Science  and  Technology  through  projects  CGL‐2006‐27108‐E/CLI  (DAMOCLES  Aerosol Scientific Thematic Network), CGL2008‐ 01330‐E/CLI,  CGL2009‐08031‐E/CLI,  CGL2010‐ 09225‐E  (Spanish  Lidar  Network),  CGL2010‐ 18782  and  CSD2007‐00067;  by  the  Andalusian  Regional  Government  through  projects  P10‐ RNM‐6299  and  P08‐RNM‐3568;  and  by  EU 

through  EARLINET‐ASOS  project  (EU 

Coordination  Action,  contract  nº  025991  (RICA)).